ChatGPT immagini cos’è, potenzialità, limiti e dubbi etici dell’AI che disegna

Negli ultimi giorni, chi frequenta i social network non ha potuto fare a meno di notare il “proliferare” di immagini che ritraggono persone, famiglie e persino animali domestici trasformati in personaggi appartenenti al mondo immaginifico dei film di Hayao Miyazaki e dello studio Ghibli. 
Una vera e propria ondata di contenuti e altro non è se non il risultato del lancio di Images in ChatGPT, la nuova funzionalità di generazione immagini integrata da OpenAI, che consente di creare illustrazioni a partire da prompt testuali.
Cerchiamo allora di capire di cosa si tratta, quali sono gli utilizzi di questa funzionalità che possono trovare spazio in ambito lavoro e quali sono le implicazioni etiche e anche giuridiche che tutto questo porta con sé.

Che cosa è ChatGPT immagini

Come accennato, la scorsa settimana OpenAI ha rilasciato una nuova funzionalità all’interno di ChatGPT chiamata ChatGPT immagini, che introduce la possibilità di generare immagini direttamente nella chat, senza passare da strumenti esterni. Il sistema è basato sul modello GPT-4o, la versione più recente della famiglia GPT, progettata per lavorare in modalità “omnimodale”, ovvero in grado di comprendere e generare non solo testo, ma anche immagini, audio e, in prospettiva, video.

Tecnicamente, a differenza dei generatori di immagini precedenti come DALL·E, che utilizzano un approccio diffusivo per creare l’intera immagine in un’unica operazione, Images in ChatGPT adotta un metodo autoregressivo. Questo significa che l’immagine viene costruita in sequenza, riga per riga e colonna per colonna, in modalità del tutto simile a come un modello linguistico scrive una frase. Secondo OpenAI, questo approccio permette una maggiore precisione in aspetti critici come la coerenza visiva e la corretta disposizione di elementi testuali.

Uno dei miglioramenti più rilevanti apportati alla nuova funzionalità riguarda la gestione del “binding”, vale a dire la capacità del modello di mantenere relazioni corrette tra oggetti e attributi. In molti modelli precedenti, richieste complesse che coinvolgevano più oggetti con caratteristiche distinte (es. “una stella blu e un triangolo rosso”) portavano a errori nella rappresentazione, come la confusione tra colori e forme. Il nuovo sistema è in grado di gestire correttamente fino a 15-20 oggetti con attributi distinti, un risultato che rappresenta un avanzamento significativo rispetto ai limiti precedenti, fermi su un range compreso tra 5 e 8 oggetti.

C’è un ulteriore punto nel quale Images in ChatGPT si distingue e riguarda la qualità del testo generato all’interno delle immagini. 
Va detto che sinora gli strumenti AI hanno mostrato qualche difficoltà nel riprodurre parole leggibili, che risultavano spesso scritte in modo sbagliato, con errori ortografici o lettere distorte. Il nuovo sistema migliora la resa tipografica, rendendo possibile l’inserimento di titoli, etichette, menu e altri elementi testuali con un maggiore livello di affidabilità, anche se – va detto – la qualità del testo resta sensibile alla dimensione e alla complessità del contenuto richiesto: testi molto piccoli possono ancora presentare imperfezioni.
Secondo OpenAI, i tempi di generazione delle immagini sono attualmente più lunghi rispetto a quelli di modelli precedenti, ma vengono considerati un compromesso accettabile in relazione alla qualità e all’accuratezza dei risultati. Lo sviluppo della funzione ha richiesto mesi di lavoro iterativo da parte del team di ricerca e prodotto, con un focus specifico sulla stabilità delle immagini e sulla riduzione degli errori tipici dei modelli generativi.
La funzionalità è disponibile per tutti gli utenti di ChatGPT, inclusi quelli con account gratuiti, anche se con limiti di utilizzo giornaliero. 

ChatGPT immagini, una sfida all’infrastruttura

Il rapido successo della nuova funzionalità di generazione immagini ha tuttavia evidenziato alcune criticità sul piano infrastrutturale. A pochi giorni dal rilascio, Sam Altman, CEO di OpenAI, ha segnalato pubblicamente che l’utilizzo intensivo da parte degli utenti sta sovraccaricando i server dell’azienda. In un post su X (ex Twitter), Altman ha dichiarato che “ GPUs are melting”, ovvero “le GPU si stanno sciogliendo”, annunciando contestualmente una temporanea limitazione della funzionalità per permettere al team di ottimizzarne l’efficienza.

Il sistema, infatti, richiede una notevole potenza computazionale per generare immagini con il livello di dettaglio e accuratezza garantiti dal modello GPT-4o. L’approccio autoregressivo alla generazione visiva, unito alla capacità di mantenere coerenza semantica e precisione testuale, implica un carico computazionale superiore rispetto ai modelli diffusivi più tradizionali. A ciò si aggiunge il carattere virale della novità: fin dai primi giorni, le immagini generate hanno iniziato a circolare in modo massiccio sulle piattaforme social, contribuendo a un picco probabilmente imprevisto di richieste.
Per contenere il traffico, OpenAI ha imposto limiti temporanei sull’utilizzo della funzione, anche per gli utenti abbonati. Gli utenti del piano gratuito avranno accesso a un massimo di tre immagini al giorno, soglia che potrà variare nel tempo in base alla domanda e alla disponibilità di risorse computazionali. Anche l’attivazione progressiva della funzione per utenti Enterprise ed Education, prevista nei giorni successivi al lancio, avverrà in modo graduale per evitare ulteriori pressioni sull’infrastruttura.

La sfida sistemica di ChatGPT immagini

In realtà, la questione non è da ritenersi limitata al solo ChatGPT immagini. 
Mette piuttosto in luce una sfida strutturale che riguarda l’intero settore dell’intelligenza artificiale generativa: il costo e la disponibilità di potenza di calcolo. I modelli multimodali come GPT-4o richiedono GPU avanzate e costose, spesso soggette a limitazioni nella catena di fornitura e nella distribuzione. L’equilibrio tra innovazione tecnologica, scalabilità e sostenibilità economica rimane quindi un nodo critico per OpenAI e per tutte le aziende impegnate nello sviluppo di soluzioni AI ad alta intensità computazionale.

Allo stesso tempo, il successo di Images in ChatGPT rappresenta un test significativo per valutare la tenuta operativa del modello GPT-4o e per affinare i meccanismi di gestione del carico, sia a livello tecnico che commerciale. La necessità di introdurre limitazioni temporanee potrebbe anticipare l’adozione di politiche di accesso più selettive o a pagamento, oppure l’implementazione di sistemi di gestione dinamica delle risorse basati su priorità d’uso o fasce orarie.

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Quali applicazioni concrete?

In termini di applicazioni pratiche, Images in ChatGPT può essere utilizzato per generare illustrazioni, infografiche, loghi, contenuti educativi, fumetti e materiale promozionale. Secondo OpenAI, il modello è in grado di sfruttare le conoscenze incorporate nel linguaggio per generare immagini coerenti con contesti anche complessi, come esperimenti scientifici, ambientazioni storiche o stili artistici specifici, senza la necessità di fornire descrizioni dettagliate.

Oltre agli utilizzi più creativi o ludici emersi nei primi giorni dal lancio, la nuova funzionalità di generazione immagini integrata in ChatGPT apre anche prospettive concrete per l’impiego in ambito aziendale. L’integrazione diretta con il modello GPT-4o consente infatti non solo di creare immagini partendo da descrizioni testuali, ma di farlo all’interno di un flusso conversazionale coerente, rendendo questo strumento utile per numerosi contesti lavorativi in cui testo e visual devono convivere in modo dinamico.

Marketing e comunicazione

In ambito marketing e comunicazione, Images in ChatGPT può supportare la produzione di visual per contenuti digitali, social media, materiali promozionali o campagne pubblicitarie. I team possono generare rapidamente versioni preliminari di immagini da testare in fase di A/B testing, o adattare visual a formati e mercati differenti senza dover avviare processi grafici complessi. Una Per altro lo strumento risulta interessante anche per la localizzazione culturale delle immagini, ad esempio nella comunicazione internazionale o multilingua.

Content management

Per i content manager e chi produce contenuti editoriali, la possibilità di generare infografiche, illustrazioni di copertina o visual coerenti con il tono dell’articolo consente di ridurre i tempi di realizzazione e di ottenere un output visivo già allineato al testo, utile sia in ambito SEO che per il coinvolgimento dell’utente.

eCommerce

Nel settore eCommerce, il generatore di immagini può essere impiegato per la produzione di immagini di prodotto, concept visual, ambientazioni personalizzate e contenuti per schede prodotto o advertising online. In alcuni casi, può persino sostituire shooting fotografici standardizzati, permettendo di testare varianti di prodotto o scenari di utilizzo prima ancora che il prodotto sia fisicamente disponibile.

Progettazione

Per i designer, la generazione visiva può servire come strumento di esplorazione nelle prime fasi della progettazione. È possibile descrivere verbalmente un’idea e ottenere un’immagine che ne rappresenti le linee guida visive, utile per allineare i team, presentare concept iniziali o raccogliere feedback. Allo stesso modo, nel mondo dell’architettura e del design d’interni, il sistema può supportare la creazione di moodboard, simulazioni d’arredo o ambientazioni stilistiche, senza dover ricorrere subito a modellazione CAD o rendering tridimensionali.

Presentazioni aziendali

Nel contesto delle presentazioni aziendali, il generatore può essere utilizzato per creare immagini esplicative, diagrammi, visual concettuali e layout grafici da inserire direttamente in slide o documenti di supporto, riducendo i tempi di realizzazione e migliorando la chiarezza comunicativa.
In combinazione con le funzionalità di generazione di grafici, è possibile utilizzare Images in ChatGPT per realizzare rappresentazioni grafiche coerenti con la narrazione testuale, da utilizzare in reportistica o materiali di presentazione.
Naturalmente, sottolineano in OpenAI, lo strumento non sostituisce il lavoro creativo umano, ma deve essere considerato un tool di accelerazione, bozza, validazione e supporto all’ideazione visiva. L’integrazione diretta nella chat consente inoltre una maggiore accessibilità rispetto a soluzioni stand-alone, favorendo l’adozione anche in team non specialistici.

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ChatGPT immagini: sicurezza, etica e trasparenza

Dal punto di vista della sicurezza e della trasparenza, OpenAI ha implementato una serie di misure per prevenire abusi, come la generazione di deepfake, contenuti sessualmente espliciti o la rimozione di watermark. Le immagini prodotte non includono filigrane visibili, ma sono contrassegnate da metadati C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity), che indicano la loro origine e permettono una futura tracciabilità. OpenAI dispone anche di strumenti interni per verificare la provenienza dei contenuti generati dal proprio sistema.
Come abbiamo già accennato, tra i primi fenomeni virali seguiti al rilascio di Images in ChatGPT, uno dei più diffusi ha riguardato la possibilità di generare immagini “in stile Ghibli” a partire da fotografie personali. Il modello GPT-4o, grazie alla sua capacità di comprendere e replicare stili visivi complessi, è stato rapidamente impiegato da migliaia di utenti per trasformare volti, animali domestici o scene quotidiane in illustrazioni che richiamano l’estetica dei film del celebre studio giapponese. Il risultato, pur tecnicamente efficace, solleva questioni rilevanti in termini di proprietà intellettuale, rispetto dell’autorialità e uso dell’intelligenza artificiale in ambito creativo.

Va detto, e ci preme davvero sottolinearlo, lo stile Studio Ghibli non è semplicemente un insieme di scelte estetiche, ma è il frutto di un processo artistico che ha richiesto e tuttora richiede anni di lavoro artigianale. Ogni fotogramma dei film di Hayao Miyazaki e del suo team è disegnato a mano, spesso con estrema attenzione al dettaglio, al ritmo narrativo e alla costruzione di un’atmosfera emotiva. L’uso dell’intelligenza artificiale per replicare questi tratti in pochi secondi, senza contesto né autorizzazione, rischia di ridurre uno stile profondamente autoriale a un semplice filtro visivo.

Va detto che nei giorni scorsi OpenAI ha tenuto a precisare di aver implementato una serie di misure per impedire la generazione di immagini che imitino esplicitamente artisti viventi, anche se, proprio in considerazione di quanto accaduto, queste  protezioni non sembrano ancora estese in modo efficace a studi collettivi o a figure artistiche attive il cui stile è riconoscibile. Il caso Ghibli è emblematico proprio perché il fondatore stesso, Miyazaki, ha espresso in più occasioni una posizione critica verso l’uso dell’intelligenza artificiale nella produzione artistica, definendola, in un noto documentario del 2016, “un insulto alla vita”. 
Possiamo dunque a ben ragione sostenere che la generazione automatizzata di immagini che richiamano il suo stile, anche in buona fede, rischia di entrare in conflitto con la volontà espressa dall’autore stesso.

Il tema non è la qualità tecnica delle immagini né l’intenzione dei singoli utenti – spesso dettata da ammirazione – ma la distinzione tra reinterpretazione artistica e riproduzione algoritmica. L’intelligenza artificiale non crea nuovi significati: aggrega e ricombina, con grande efficacia, ciò che ha appreso. Quando questo processo si applica a linguaggi visivi fortemente connotati, il rischio è di svuotarne il valore simbolico, trasformandoli in commodity visive replicabili a comando.
E di nuovo la questione è sistemica. 
Nel momento in cui gli strumenti generativi sono sempre più accessibili e potenti, diventa necessario riflettere sui limiti etici e culturali dell’imitazione automatica. La possibilità di evocare uno stile con un prompt non è neutra, soprattutto quando quel linguaggio estetico è parte del patrimonio di un artista vivente o di uno studio che ha definito un immaginario condiviso. Non si tratta di negare il potenziale creativo dell’AI, ma di riconoscerne le implicazioni, soprattutto quando si opera nella sfera dell’eredità culturale e dell’espressione autoriale.

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