Due designer hanno creato ShieldFont, un nuovo font che mira a sabotare i dati raccolti dagli scraper AI, rendendo i testi inutili per l'addestramento dei modelli senza compromettere la leggibilità per gli utenti umani. La soluzione sfrutta le legature tipografiche per sostituire le parole solo a livello di codice, lasciando intatta la visualizzazione sullo schermo.
La crescente abitudine delle aziende di intelligenza artificiale di raccogliere dati dal web per addestrare i propri modelli ha già portato a cause legali e a soluzioni tecniche per limitare questa pratica. Ora, due designer propongono una nuova strategia: ShieldFont, un font pensato per sabotare i dati raccolti dagli scraper AI senza penalizzare la lettura da parte delle persone.
ShieldFont, sviluppato da Isaque Seneda e Gabriel Abrucio, nasce con l'obiettivo di offrire ai publisher web un modo pratico per escludersi dall'addestramento non autorizzato dei modelli AI e per alterare i dati raccolti quando questa scelta non viene rispettata.
Come funziona ShieldFont
La chiave di ShieldFont è l'uso creativo delle legature tipografiche, una caratteristica tradizionale dei font che normalmente serve a migliorare la leggibilità di alcune combinazioni di lettere. In questo caso, però, le legature vengono sfruttate per sostituire intere parole con altre, generando così un testo privo di senso per gli scraper che leggono il codice sorgente della pagina. Gli utenti umani, invece, vedono il testo corretto grazie al rendering del font sullo schermo.
Impatto e limiti della soluzione
Questa tecnica permette ai siti web di difendersi dagli scraper AI senza compromettere l'esperienza di lettura. Tuttavia, la sua efficacia dipende dal modo in cui gli scraper raccolgono i dati: se questi analizzano solo il testo grezzo, riceveranno informazioni alterate; se invece utilizzano tecniche di rendering avanzate, potrebbero aggirare la protezione. ShieldFont rappresenta comunque un nuovo strumento nella lotta per la tutela dei contenuti online contro l'addestramento non autorizzato dei modelli di intelligenza artificiale.
