Questo articolo è stato pubblicato inizialmente presso Disinformatico.info, dove trovate l’originale con i commenti dei lettori.

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È disponibile subito il podcast di oggi de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo trovate qui sul sito della RSI (si apre in una finestra/scheda separata) e lo potete scaricare qui. Se ho fatto bene i conti, con questa puntata arrivo a quota 800 episodi dal 2006 a oggi. Niente male.

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Buon ascolto, e se vi interessano il testo di accompagnamento e i link alle fonti di questa puntata, sono qui sotto.

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[CLIP: Spezzone della voce restaurata di Lennon da “Now and Then”]

La voce di John Lennon, recuperata da un’audiocassetta registrata a casa sua oltre quarant’anni fa e usata per il brano dei Beatles Now and Then appena uscito, stupisce non solo per le emozioni che evoca ma anche per la qualità tecnica del restauro, considerato a lungo impossibile, perché la voce era coperta dal pianoforte suonato dallo stesso Lennon. Questo restauro è ora reso possibile dall’informatica e specificamente dall’intelligenza artificiale.

Dappertutto ci sono discussioni animate su quanto sia “vera” o “falsa” un’operazione di questo genere, ma il clamore intorno a Now and Then è un’ottima occasione per esplorare il mondo ben più vasto del restauro sonoro basato sul software e per scoprire quali meraviglie e nuove possibilità ci offre non solo in campo musicale ma anche in termini di vera e propria archeologia sonora.

Benvenuti alla puntata del 10 novembre 2023 del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]

Sottrazioni e isolamenti

L’elaborazione digitale delle voci dei cantanti ha radici molto lontane: già nel 1975, per esempio, la voce di Alan Parsons veniva trasformata digitalmente da uno dei primi vocoder digitali nel brano The Raven. Adesso non stupisce più nessuno, ma all’epoca tutto questo era molto innovativo.

[CLIP: Spezzone di “The Raven”]

Un altro tipo di elaborazione vocale digitale molto noto, e per alcuni famigerato, è l’Autotune, che corregge le intonazioni e crea effetti di distorsione particolari: è stato introdotto nel 1997 e reso celebre dalla canzone Believe di Cher nel 1998.

[CLIP: Spezzone di “Believe”, con la voce isolata dalla musica]

Oggi il trattamento digitale delle voci in campo musicale conosce mille sfumature ed è disponibile in quasi tutti i programmi per la produzione di musica. Ma si tratta sempre di elaborazione: si parte da una sorgente audio esistente e la si manipola in qualche modo per ottenere un determinato risultato.

L’intelligenza artificiale, però, consente di fare ben di più, vale a dire generare voci che nella realtà non esistono oppure isolare una voce da altri rumori o suoni. È quello che è successo con la voce di Lennon per
Now and Then, che nell’audiocassetta originale era sovrastata dal suono del pianoforte di accompagnamento, impossibile da filtrare con tecniche convenzionali. È così che si è passati da questo…

[CLIP: Spezzone dell’audiocassetta di Lennon]

…a questo:

[CLIP: Spezzone della voce ripulita di Lennon]

in cui il pianoforte è completamente rimosso e la voce sembra registrata da un microfono professionale in studio.

L’isolamento di uno strumento o di un rumore indesiderato tramite software di intelligenza artificiale, specificamente di machine learning, lavora per sottrazione: al software vengono forniti molti campioni dello
strumento o del rumore che si vuole rimuovere, e questo gli permette di riconoscere gli elementi della registrazione che corrispondono a quello strumento o rumore e quindi di sottrarli, lasciando così la voce originale e offrendola pulita per ulteriori elaborazioni.

Questa tecnica di isolamento è oggi liberamente disponibile anche in molte applicazioni, anche online, come Lalal.ai, al quale basta inviare una registrazione digitale per riottenerne, nel giro di qualche decina di secondi, una versione che isola la voce dagli strumenti oppure estrae solo la percussione, le chitarre elettriche o acustiche, il pianoforte e altri strumenti.

Software come questo, e come Magic Dust AI, possono anche rimuovere i rumori di fondo, per esempio da un’intervista in un ambiente affollato e rumoroso, diventando strumenti preziosissimi non solo per
musicisti ma anche per giornalisti e anche per chi ha problemi di udito o più in generale fatica a isolare una conversazione in un ambiente pieno di persone che parlano.

Per esempio, se si addestra un software di machine learning dandogli campioni puliti delle voci di due persone, quel software diventa in grado di isolare le loro singole voci da una registrazione in cui parlano entrambe contemporaneamente, come negli esempi che vi proporrò tra poco, pubblicati dal professor Paris Smaragdis dell’Università dell’Illinois, che ha lavorato al restauro audio del documentario “Get Back” dedicato ai Beatles, realizzato con tecniche simili a quelle utilizzate per recuperare la voce di John Lennon. Queste sono le voci sovrapposte, che parlano in inglese:

[CLIP: voci sovrapposte]

E queste sono le singole voci:

[CLIP: voci separate]

Anche isolare una voce da un rumore di fondo particolarmente invadente è fattibile con ottimi risultati. Sentiamo la registrazione originale e poi la voce estratta dal software:

[CLIP: campione di voce con denoising]

Fin qui si tratta di togliere dei suoni indesiderati lasciando la parte che interessa. Ma si può fare di più. Molto di più.

Restauro troppo creativo?

L’elaborazione del suono tramite intelligenza artificiale può essere sottrattiva, come avete sentito fino a questo punto, ma può anche essere generativa: in altre parole, aggiunge all’originale delle parti mancanti. Per esempio, una registrazione molto vecchia o fatta usando microfoni di bassa qualità può essere elaborata per renderla qualitativamente più gradevole.

Magic Dust AI, per esempio, è in grado di prendere una registrazione fatta con i modestissimi microfoni integrati negli auricolari dei telefonini ed elaborarla per darle una qualità più vicina a quella di un microfono professionale.

Lo stesso principio è utilizzabile anche per i brani musicali. Un altro esempio pubblicato dal professor Smaragdis riguarda la cosiddetta bandwidth expansion, cioè l’espansione della larghezza di banda. Le registrazioni musicali d’epoca perdevano gran parte delle frequenze sonore più basse e più alte, ma con questa tecnica è possibile ricreare quelle frequenze mancanti. Il software viene addestrato dandogli dei campioni musicali equivalenti registrati con qualità migliore, che vengono aggiunti alla registrazione originale.

Per esempio, si prende questo brano musicale registrato in bassa qualità:

[CLIP: brano in bassa qualità]

poi si fornisce al software questo breve campione di strumenti analoghi registrati meglio:

[CLIP: campione strumenti]

e questo è il risultato dell’elaborazione:

[CLIP: risultato]

Il problema di fondo di questa elaborazione generativa è che aggiunge suoni che non erano presenti nella registrazione originale ma probabilmente erano presenti durante l’esecuzione dal vivo e si sono persi. Si tratta insomma di una approssimazione ragionevole, non di una elaborazione certa di un segnale esistente. In questo caso, si può ancora parlare di restauro puro o stiamo sconfinando nell’invenzione, in una sorta di equivalente sonoro del ridare le braccia alla Venere di Milo basandosi sulle braccia di altre statue analoghe?

Non è chiaro, al momento, se la voce di John Lennon sia stata elaborata da un software di questo secondo tipo o se sia stata fatta solo una sottrazione dei suoni indesiderati seguita da un’elaborazione del contenuto sonoro effettivamente esistente. E anche se dovesse trattarsi di elaborazione generativa per ridare ricchezza e corpo alla voce originale, si tratterebbe comunque di un’elaborazione basata su campioni di alta qualità della voce di Lennon, per cui la voce sarebbe comunque la sua. Forse quello che conta è che all’orecchio la voce che si sente in Now and Then sembra proprio quella dello scomparso John Lennon, fresca come se fosse stata registrata ieri, e alla fine l’emozione prevale sulla disquisizione tecnica.

E se schiudiamo le porte al restauro audio generativo diventano possibili scenari inaspettati e recuperi di suoni davvero straordinari.

Archeologia sonora

Il professor Smaragdis ha pubblicato anche altre dimostrazioni di usi inattesi dell’elaborazione dei suoni tramite intelligenza artificiale. Per esempio, il riconoscimento dei suoni può essere usato per l’analisi dei contenuti video, come nel rilevamento dei momenti salienti di un evento sportivo registrato. Normalmente è necessario far scorrere il video registrato fino a trovare l’istante del gol, del punto o dell’azione di gioco importante, ma se un software riconosce suoni come gli applausi o le esclamazioni di gruppo può localizzare automaticamente gli istanti che interessano.

Il machine learning applicato all’audio ha anche applicazioni interessanti nella sicurezza. È molto difficile rilevare automaticamente un evento nelle immagini di una telecamera di sorveglianza se ci si basa appunto
sulle immagini, perché il riconoscimento delle immagini ha un tasso d’errore molto alto. Ma se ci si basa sull’audio, per esempio riconoscendo grida, voci sotto stress o rumori improvvisi, diventa relativamente facile identificare queste situazioni e inviare un avviso automatico che consenta di intervenire più prontamente.

[CLIP: Spezzone di aggressione simulata, usato per testare il sistema]

Ma l’applicazione più affascinante resta l’archeologia sonora. Generando i suoni mancanti, è possibile rendere fruibili registrazioni la cui qualità scadente le relegherebbe nell’oblio, come nel caso delle registrazioni tremolanti e gracchianti degli inizi dell’era del fonografo o dei cilindri di cera, ed è possibile estrarre suoni da fonti quasi inimmaginabili.

Nel 1860, quando negli Stati Uniti iniziava la presidenza di Abramo Lincoln, Garibaldi [in Italia] iniziava la spedizione dei Mille e in Francia c’era Napoleone III, il francese Édouard-Léon Scott de Martinville usò un
apprecchio rudimentale, il fonautografo, per catturare suoni su un foglio di carta coperto di nerofumo, quella finissima fuliggine prodotta dalle lampade a olio. Il suono veniva inciso nel nerofumo usando una setola di maiale collegata a una membrana di pergamena che si muoveva in base al suono raccolto da un cilindro o da un corno. Queste incisioni all’epoca erano impossibili da riascoltare, ma sono state conservate e ricostruite digitalmente già alcuni anni fa, sia pure con un fortissimo fruscio di fondo:

[CLIP: ricostruzione originale]

Ora sono elaborabili anche con l’intelligenza artificiale. E così oggi possiamo sentire, sia pure con una certa fatica, una persona che nel 1860 cantava Au clair de la lune.

[CLIP: versione ripulita]

Con i progressi dell’elaborazione dei suoni che prima venivano considerati irrecuperabili, viene da chiedersi quale sarà la prossima frontiera inattesa del restauro sonoro.

Nel 1969, la rivista scientifica Proceedings of the Institute of Electrical and Electronics Engineers ospitò sulle sue auguste pagine una lettera firmata da un certo R.G. Woodbridge [Acoustic recordings from antiquity], che affermava di aver scoperto registrazioni sonore accidentali sulle superfici di oggetti antichi e in particolare su vasi lavorati sui torni da vasai, in cui il tornio poteva essere immaginato come una sorta di primitivo giradischi e la mano del vasaio come una puntina da incisione sonora molto grossolana.

[Il testo della lettera è dietro paywall, ma Bldblog.com ne ospita qualche estratto, notando che secondo Woodbridge i suoni sarebbero registrati anche nei quadri dipinti a olio e sarebbero riascoltabili tenendo
la puntina di un giradischi in contatto con la superficie del vaso in questione, che viene fatto girare, oppure muovendo la puntina sopra una pennellata di un quadro: “positioned against a revolving pot mounted on a phono turntable (adjustable speed) ‘stroked’ along a paint stroke, etc.” Grazie a questo gesto, “low-frequency chatter sound could be heard in the earphones.”

Woodbridge suggerisce anche applicazioni alternative:“This is of particular interest as it introduces the possibility of actually recalling and hearing the voices and words of eminent personages as recorded in the paint of their portraits or of famous artists in their pictures.” Inoltre descrive un esperimento: “With an artist’s brush, paint strokes were applied to the surface of the canvas using “oil” paints involving a variety of plasticities, thicknesses, layers, etc., while martial music was played on the nearby phonograph. Visual examination at low magnification showed that certain strokes had the expected transverse striated appearance. When such strokes, after drying, were gently stroked by the “needle” (small, wooden, spade-like) of the crystal cartridge, at as close to the original stroke speed as possible, short snatches of the original music could be identified. […] Many situations leading to the possibility of adventitious acoustic recording in past times have been given consideration. These, for example, might consist of scratches, markings, engravings, grooves, chasings, smears, etc., on or in “plastic” materials encompassing metal, wax, wood, bone, mud, paint, crystal, and many others. Artifacts could include objects of personal adornment, sword blades, arrow shafts, pots, engraving plates, paintings, and various items of calligraphic interest.”]

Le sue affermazioni non furono mai verificate, ma di fronte a queste nuove meraviglie del restauro dei suoni la sua proposta sembra un pochino meno fantascientifica. Staremo a vedere; anzi, a sentire.

Pubblicazione iniziale: 2023/11/02. Ultimo aggiornamento: 2023/11/17 8:30.

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[CLIP: spezzoni di YouTuber che parlano di Temu e spot di Temu]

Pochi giorni fa, mentre stavo facendo lezione di informatica in una scuola, uno studente mi ha chiesto cosa ne pensassi di Temu, la popolarissima app di shopping cinese, e se fosse pericolosa. È un dubbio che hanno in tanti, e le opinioni degli YouTuber sono molto contrastanti. Lo so, le opinioni degli YouTuber probabilmente non sono in cima alla vostra classifica delle fonti informatiche attendibili, per cui ho provato a rispondere alla domanda dello studente consultando gli esperti del settore. In particolare, è stata pubblicata una ricerca tecnica che sembra inchiodare Temu, ma anche così la questione non è proprio chiara come potrebbe sembrare.

Benvenuti alla puntata del 3 novembre 2023 del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo, e tra poco vi parlerò di Temu e anche dello stranissimo consiglio delle agenzie di sicurezza informatica statunitensi che raccomandano di usare gli adblocker, cioè le app che bloccano le pubblicità online, e vi racconterò dell’errore imbarazzante di Google, che addirittura dice in sostanza che il Kenya non esiste.

[SIGLA di apertura]

Temu è un’app pericolosa?

Secondo una ricerca pubblicata a settembre dalla società di sicurezza informatica Grizzly Research, la popolarissima app di shopping cinese Temu sarebbe un malware e spyware estremamente pericoloso. Tutte le app per fare acquisti sono piuttosto invadenti, ma Temu è tutta un’altra storia, stando alle analisi tecniche.

Per esempio, notano i ricercatori, Temu chiede per impostazione predefinita la localizzazione precisa dell’utente in quel momento, cosa che non ha senso se l’utente vuole semplicemente acquistare un prodotto e ha già dato il proprio indirizzo per la spedizione. Se l’app rimane attiva, i gestori di Temu possono tracciare l’utente per tutto il tempo.

Temu, secondo questa ricerca, ha anche un altro comportamento molto pericoloso: la cosiddetta compilazione dinamica. L’app può scaricare da Internet del codice software aggiuntivo e compilarlo, cioè renderlo eseguibile sul dispositivo dell’utente. Questo vuol dire che l’app può superare tranquillamente i controlli di sicurezza di Google Play, per esempio, perché non contiene codice pericoloso, ma una volta installata può scaricare altro codice ed eseguirlo, eludendo completamente le verifiche di sicurezza.

La lista delle caratteristiche pericolose di Temu è molto lunga, secondo questa ricerca, e va detto che i toni di Grizzly Research sono un po’ sensazionalisti e che gli esperti esterni citati da questa ricerca non vengono nominati, ma la sostanza delle asserzioni sembra robusta e ben documentata, anche con il supporto di una società di sicurezza informatica svizzera. E una delle caratteristiche sospette di Temu è stata confermata indipendentemente: è la cosiddetta obfuscation, una tecnica nella quale il software dell’app è scritto in modo intenzionalmente poco chiaro, usando metodi che rendono estremamente difficile capire cosa stia facendo realmente.

Però l’app è ancora disponibile sul Play Store di Google per i dispositivi Android e nell’App Store di Apple, sia pure con una dettagliata elencazione dei dati personali che raccoglie e che sono davvero tanti.

Allo stesso tempo, la piattaforma di commercio elettronico Pinduoduo, legata a Temu, è stata sospesa da Google perché conteneva malware, e pochi giorni fa nel Regno Unito alcune pubblicità su Temu sono state bandite perché mostravano una bambina in bikini “in posa molto adulta”, come dice molto signorilmente la Advertising Standards Authority britannica, e presentavano altre immagini che, sempre secondo l’autorità britannica, “oggettificavano le donne”. Temu ha rimosso l’immagine della bambina, ammettendo che violava le sue regole, ma si è opposta alle altre contestazioni.

Inoltre Apple ha dichiarato che in passato Temu ha violato le regole di privacy, ingannando gli utenti sul modo in cui usa i loro dati, ma la questione è stata poi risolta.

I sospetti sulla sicurezza e la privacy di Temu, insomma, non mancano, per cui è sconsigliabile perlomeno installarla su smartphone usati per lavoro o per altre attività sensibili, ma forse il problema non è solo informatico.

Molte delle recensioni indipendenti di questa app notano che i prezzi dei prodotti sono semplicemente insostenibili, considerato che vengono quasi sempre spediti dalla Cina, e quindi fare shopping su tutte queste app che fanno viaggiare i propri prodotti per decine di migliaia di chilometri ma li fanno pagare una manciata di euro, dollari o franchi ha non solo un probabile impatto informatico, ma anche un indubbio impatto ambientale, che va preso in considerazione.

[Fonti aggiuntive: privacy policy di Temu; Agenda Digitale; Cybersecurity360.it]

Agenzia di sicurezza informatica USA: bloccate le pubblicità, possono trasportare malware

Non capita spesso che un’agenzia di sicurezza governativa includa le parole “installate software che blocchi le pubblicità online” nelle proprie raccomandazioni, ma è quello che si legge in un documento della Cybersecurity and Infrastructure Security Agency del governo statunitense (Cisa.gov), un’autorità indiscussa nel campo della sicurezza informatica. 

E non è l’unico caso: raccomandazioni analoghe sono state pubblicate anche da un’altra agenzia di sicurezza informatica piuttosto ben conosciuta, la NSA (National Security Agency) statunitense.

Prevengo subito il vostro comprensibile dubbio che queste raccomandazioni siano in qualche modo legate alle decisioni recenti di Facebook e Instagram di offrire anche versioni a pagamento e senza pubblicità e siano una sottile forma di incoraggiamento a pagare per usare questi servizi, soprattutto alla luce della decisione dell’Unione Europea di vietare la raccolta di dati personali per la profilazione pubblicitaria: queste raccomandazioni di CISA e NSA, infatti, risalgono a tempi non sospetti, ossia al 2021 e al 2018, e sono tuttora valide, ma richiedono qualche spiegazione.

Le pubblicità su Internet non sono come quelle che vedete o ascoltate alla radio, alla televisione o sui giornali e nelle riviste: non sono informazioni passive, scelte e approvate manualmente dall’editore. Le pubblicità online sono codice, ossia sono software che può essere eseguito dal vostro smartphone, tablet o computer, e sono spesso inserite nelle pagine del Web e nei social network senza alcun controllo significativo di sicurezza da parte di chi le pubblica. Questa situazione permette agli aggressori informatici di creare quello che in gergo si chiama malvertising, ossia pubblicità che trasportano attacchi informatici.

CISA e NSA segnalano che questa tecnica di attacco è sempre più diffusa, e proprio ieri, 2 novembre, l’azienda di sicurezza informatica Bitdefender ha pubblicato una ricerca su una campagna di crimine online che prende di mira gli account Facebook usando in modo improprio la rete pubblicitaria di Meta, che possiede Facebook. L’obiettivo di questi attacchi è rubare gli account e acquisire dati personali. Se un utente clicca sulle pubblicità create dagli aggressori, scarica automaticamente un malware, chiamato NodeStealer, che ruba dati di mail, wallet di criptovalute e altro ancora.

La pubblicità online diventa un canale di diffusione di malware molto potente, fra l’altro: Bitdefender stima che siano stati almeno 100.000 i download potenziali in questo recente attacco e nota che con un singolo annuncio infettante si possono produrre 15.000 scaricamenti nel giro di 24 ore dal lancio della campagna pseudo-pubblicitaria.

Ci sono vari modi per difendersi da questo tipo di attacco: le autorità e le aziende di sicurezza informatica raccomandano di usare solo browser noti e aggiornati, e suggeriscono inoltre di installare un adblocker, cioè un’app che blocchi tutte le pubblicità. Tuttavia notano che è necessario scegliere gli adblocker con molta cautela, perché queste app vedono tutto il traffico di dati dell’utente (e devono farlo, per poter funzionare) e quindi potrebbero raccogliere dati personali. Inoltre ci sono stati casi di adblocker che hanno accettato pagamenti da alcuni inserzionisti per far passare indisturbate le loro pubblicità.

Un altro rimedio è impostare un filtro sulla propria rete informatica che blocchi il traffico dei siti pubblicitari conosciuti, come fa per esempio il software libero e gratuito Pi-hole, disponibile presso Pi-hole.net e installabile anche su dispositivi a bassissima potenza come i Raspberry Pi. In pratica si ottiene una sorta di scatolotto hardware che filtra e blocca tutti i siti pubblicitari ed è completamente controllabile dall’utente. Installare questi filtri, però, richiede competenze tecniche notevoli: se non le avete, potete chiedere aiuto a una persona esperta di fiducia.

Ne vale la pena: gli spot spariscono e la navigazione diventa molto più veloce, perché viene eliminato il peso delle immagini e dei video pubblicitari. Ma attenzione: molti siti, soprattutto quelli più piccoli, dipendono dalla pubblicità per vivere. Non a caso, YouTube ha avviato una campagna per tentare di bloccare l’uso di adblocker.

Se decidete di bloccare le pubblicità di un sito che trovate utile, insomma, è opportuno compensarlo in modi alternativi, come per esempio un abbonamento o una donazione. E se tutto questo vi sembra troppo complicato, c’è sempre la difesa più semplice: non cliccare mai sulle pubblicità, così non potranno scaricare malware sul vostro dispositivo.

Secondo Google, nessun paese africano inizia con la K

Google è di gran lunga il motore di ricerca più usato al mondo, ma ultimamente i suoi risultati lasciano un po’ a desiderare, tanto che numerosi utenti stanno passando ad alternative come DuckDuckGo.

La differenza è notevole, soprattutto perché DuckDuckGo non fa tracciamento delle attività di ricerca a scopo pubblicitario e non mette in primo piano risultati palesemente falsi, come quello che da qualche tempo sta generando parecchia ilarità fra gli utenti di Google: se chiedete a Google in inglese di dirvi il nome di un paese africano che inizia con la lettera K (sì, so che avete già in mente la risposta), Google risponde mettendo al primo posto un delirio senza senso: dice che “Benché vi siano in Africa 54 paesi riconosciuti, nessuno di essi inizia con la lettera K”, e già così commette un errore imbarazzante, ma poi prosegue dicendo che “quello che più vi si avvicina è il Kenya, che inizia con un suono ‘K’ ma viene effettivamente scritto con un suono ‘K’”.

DuckDuckGo, invece, risponde fornendo semplicemente link a elenchi di nomi di paesi africani, dai quali è facile estrarre quello che inizia con la K.

Perché Google fa un errore così ridicolo? La colpa è dell’azienda, che ha introdotto i cosiddetti snippet in primo piano, che sono risultati che dovrebbero “aiutare gli utenti a trovare più facilmente quello che stanno cercando” e sarebbero “particolarmente utili per le ricerche vocali o su dispositivi mobili”.

Ma questi snippet non stanno funzionando molto bene. A ottobre scorso ho segnalato in questo podcast il caso di Google che spiegava (si fa per dire) come fondere le uova. Anche in questo nuovo caso c’è lo zampino dell’intelligenza artificiale, usata maldestramente, perché Google ha preso questo risultato demenziale da una risposta di ChatGPT pubblicata su Emergent Mind. 

Ma gli algoritmi di Google non si sono resi conto che quella risposta è stata pubblicata, ed è stata linkata da molti utenti, non perché è corretta, ma perché è ridicolmente sbagliata.

Al momento in cui chiudo questo podcast Google continua a dichiarare che il Kenya non esiste, ma probabilmente anche questo errore sparirà a breve se verrà segnalato da un numero sufficiente di utenti tramite l’apposito link di feedback presente sotto il risultato. Ma per ora sembra che gli utenti si stiano divertendo troppo per segnalare questi e altri errori, e quindi non ci resta che ridere e diffidare dei risultati proposti dagli snippet in primo piano di Google.