Twitch userà i contenuti pubblicati dai creator per contribuire all’addestramento dei modelli di AI generativa di Amazon, società proprietaria della piattaforma. L’impostazione sarà attiva per impostazione predefinita: gli streamer contrari all’utilizzo delle proprie registrazioni dovranno quindi intervenire manualmente e disabilitarla. La scelta ha provocato una reazione immediata nella community, dove molti utenti contestano soprattutto il ricorso a un meccanismo di opt-out anziché a un consenso preventivo.
Per Amazon, le registrazioni delle dirette costituiscono una risorsa particolarmente ampia: Twitch raccoglie migliaia di ore di contenuti audio e video che possono essere impiegati per addestrare modelli capaci di generare nuovi materiali. Dal punto di vista dei creator, però, questa ricchezza informativa coincide con un’esposizione molto personale. Numerosi streamer trasmettono per molte ore alla settimana, registrando continuativamente la propria immagine e la propria voce. Il timore è che alcuni possano fornire inconsapevolmente questi materiali al training dei modelli, senza aver visto o compreso la nuova impostazione.
Il confronto è emerso durante una diretta sul canale ufficiale di Twitch, seguita da quasi 3.000 utenti, molti dei quali hanno pubblicato in chat messaggi contrari all’intelligenza artificiale. A rispondere sono stati la responsabile della community Mary Kish e il Chief Product Officer Mike Minton. Quest’ultimo ha riconosciuto apertamente il punto sollevato dagli spettatori: se il sistema fosse stato basato sull’opt-in, ha spiegato, nessuno avrebbe scelto di aderire. Una risposta netta, che chiarisce la logica operativa dietro l’impostazione predefinita.
La comunicazione adottata da Twitch ha alimentato ulteriori dubbi. La società ha presentato il cambiamento come l’aggiunta di un controllo che permette di escludere il proprio canale dall’addestramento dei modelli generativi di Amazon, anziché annunciare direttamente l’avvio dell’utilizzo dei contenuti. Questa formulazione ha lasciato alcuni streamer incerti sul destino delle registrazioni precedenti. Interpellato sulla possibilità che i video fossero già stati impiegati, Minton ha risposto di non conoscere la risposta, perché non sapeva quali materiali Amazon avesse utilizzato o meno per il model training.
La resistenza della community si inserisce in una contestazione più ampia verso i sistemi generativi addestrati su libri, immagini, video e altri contenuti raccolti online senza il consenso esplicito degli autori. Kish ha osservato che Twitch non è l’unica piattaforma a utilizzare materiali degli utenti: anche Meta impiega i contenuti pubblici dei propri servizi per sviluppare i suoi modelli. Per chi monetizza la presenza online, rendere privati gli account non rappresenta però una soluzione facilmente praticabile, perché limita proprio la visibilità necessaria a costruire e mantenere un pubblico.
Secondo Kish, la presenza stessa di una possibilità di esclusione riflette l’ascolto di una community che ha manifestato chiaramente di non volere che i propri contenuti alimentino modelli di Gen AI. Resta però una differenza sostanziale tra offrire un controllo e richiedere un’autorizzazione: nel primo caso, la protezione dipende dalla consapevolezza e dall’azione del singolo streamer. Per disattivare l’uso dei materiali, gli utenti devono aprire le impostazioni del canale, non la dashboard del creator, entrare nella scheda dedicata a sicurezza e privacy e scorrere fino alla voce relativa all’addestramento dell’AI generativa.
Il passaggio finale consiste nel disattivare manualmente l’interruttore associato alla funzione. La procedura è disponibile, ma la configurazione iniziale mantiene i creator all’interno del programma finché non scelgono diversamente. Il caso concentra così il confronto su due elementi inseparabili: il valore industriale di grandi archivi audiovisivi per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale e il grado di controllo riconosciuto a chi quei contenuti li produce. Su Twitch, il confine sarà determinato da un’opzione nelle impostazioni e dalla capacità della piattaforma di renderla comprensibile alla propria community.