La First Lady degli Stati Uniti, Melania Trump, ha preso parte a una tavola rotonda a Capitol Hill per discutere gli impatti del revenge porn e dei deepfake generati dall’intelligenza artificiale, mettendo in evidenza la necessità urgente di azioni concrete per proteggere i giovani. “Dobbiamo assolutamente creare un ambiente online più sicuro e responsabile”, ha affermato, esprimendo il suo pieno sostegno al Take It Down Act, una proposta legislativa bipartisan che punta a rendere un crimine federale la condivisione non consensuale di immagini intime, incluse quelle manipolate o generate dall’IA. Il disegno di legge, già approvato dal Senato, prevede pene che possono arrivare fino a tre anni di carcere e impone alle piattaforme digitali l’obbligo di rimuovere i contenuti segnalati entro un massimo di 48 ore per garantire protezione tempestiva alle vittime. Il senatore Ted Cruz ha evidenziato come questi reati colpiscano principalmente gli adolescenti, causando danni psicologici profondi e duraturi. Un intervento particolarmente drammatico è stato quello di Brandon Guffey, che ha raccontato la tragica vicenda di suo figlio Gavin, vittima di sextortion, ribadendo la necessità di proteggere i giovani dalle minacce digitali sempre più diffuse e insidiose. Melania Trump, attraverso la sua iniziativa “Be Best”, ha ribadito con forza il suo impegno per garantire la sicurezza online dei giovani e ha elogiato i senatori Ted Cruz e Amy Klobuchar per il loro sostegno fondamentale al ddl. Ha inoltre rivolto un appello accorato al Congresso affinché il provvedimento venga trattato come una priorità assoluta, definendolo “un passo essenziale per assicurare giustizia alle vittime e promuovere un uso più responsabile e consapevole delle piattaforme digitali”. La First Lady ha sottolineato che un tale intervento legislativo rappresenta una pietra miliare nella lotta contro gli abusi online e nella costruzione di un futuro digitale più sicuro per tutti.
Tavola rotonda della First Lady, Melania Trump, incentrata sulla pornografia vendicativa
