Guerre di Rete

L’Italia non protegge gli hacker etici

2026-10-14T00:00:00+00:00

Il 7 ottobre 2026, l’Agenzia Nazionale per la Cybersicurezza (ACN) ha adottato la Politica nazionale di divulgazione coordinata delle vulnerabilità (CVD: Coordinated Vulnerability Disclosure) e ha invitato la comunità digitale italiana a segnalare tutte le vulnerabilità zero-day, quindi ancora sconosciute, scoperte su sistemi di soggetti pubblici e privati.

Un passo in avanti, senza dubbio. Peccato che il passo in avanti fosse già previsto per legge dall’articolo 12 della Direttiva NIS2 (la normativa europea che punta rafforzare la sicurezza informatica di aziende, enti pubblici e servizi considerati critici), pubblicata in Gazzetta Ufficiale dell’Unione Europea nel dicembre 2022. Quattro anni di attesa per adempiere a un obbligo già scritto nero su bianco. È probabilmente il ritmo fisiologico della macchina pubblica italiana quando si tratta di tecnologia: la direttiva arriva, viene recepita con il decreto legislativo nel 2024, poi si aspetta un altro anno prima che qualcuno adotti gli strumenti operativi che quella norma richiedeva. Nel frattempo, però, le vulnerabilità informatiche esistono lo stesso.

La politica in sé ha una struttura ragionevole: il ricercatore segnala una vulnerabilità al CSIRT Italia (Computer Security Incident Response Team: la squadra nazionale che si occupa di gestire e coordinare la risposta agli incidenti informatici), il CSIRT si coordina con il fabbricante o il gestore del sistema vulnerabile, si trova una patch, poi si divulga.

È possibile segnalare anche in forma anonima tramite una piattaforma dedicata sul sito ACN, che però al momento non risulta ancora essere attiva. Il messaggio pubblico di ACN è persino entusiasta: la community è invitata a collaborare, gli hacker etici sono benvenuti, insieme si costruisce un ecosistema digitale più sicuro. I problemi, come spesso avviene, sono nella nota in calce, quella che nessuno commenta nei comunicati ufficiali.

I rischi penali

La Politica CVD di ACN contiene infatti una clausola che vale la pena citare quasi alla lettera: le attività di ricerca delle vulnerabilità vanno condotte nel rispetto della legge e non devono integrare fattispecie di reato. Traduzione: segnalateci pure tutto quello che trovate, ma non aspettarti protezione se hai violato la legge.

Il punto è che in Italia la legge in questione è l’articolo 615-ter del Codice Penale, che punisce chiunque acceda abusivamente a un sistema informatico protetto da misure di sicurezza. La norma non distingue tra chi entra per rubare dati e chi entra per trovare una falla e segnalarla. I motivi del ricercatore sono, sul piano tecnico-giuridico, sostanzialmente irrilevanti: lo ha chiarito la Cassazione a Sezioni Unite nel 2012, che ha spostato il focus sulla qualità dell’accesso rispetto all’autorizzazione ricevuta. Chi accede a un sistema informatico protetto senza autorizzazione rischia di commettere un reato, indipendentemente dalle sue intenzioni.

ACN non è un’autorità giudiziaria e non può quindi garantire immunità penale a nessuno. Al massimo può impegnarsi a non sporgere querela come soggetto offeso, ma il Pubblico Ministero può comunque procedere d’ufficio. E se il sistema vulnerabile appartiene a un ente terzo, ACN non ha alcun potere su quel soggetto. L’anonimato garantito dalla piattaforma protegge l’identità del segnalante durante il processo, ma non sana retroattivamente l’accesso abusivo che ha permesso di trovare la vulnerabilità. L’unico modo per fare security research su sistemi altrui senza rischiare un procedimento penale resta quello di sempre: farsi dare l’autorizzazione. Che è un penetration test. Non una CVD.

Cosa succede nel resto d’Europa

Il Belgio ha risolto il problema nel 2022 con una norma specifica e nel 2024 l’ha consolidata nella propria legge di recepimento NIS2: chi rispetta le condizioni del safe harbor – ovvero nessun intento fraudolento, azioni proporzionate, segnalazione tempestiva al CCB (l’autorità belga competente per la cybersicurezza) e al titolare del sistema – non risponde penalmente dei reati informatici commessi nel corso della ricerca. È un’esenzione espressa, scritta nella legge, non una promessa procedurale di qualche autorità. I Paesi Bassi ci sono arrivati in modo diverso, più pragmatico: dal 2013 esiste una direttiva della Procura che orienta l’esercizio dell’azione penale verso la non-perseguibilità dei ricercatori in buona fede. Non è un’immunità formale, ma crea un livello di prevedibilità che in Italia non esiste nemmeno in forma embrionale.

La Germania nel 2024 aveva elaborato una bozza di riforma del paragrafo 202a del Codice Penale – il loro equivalente del nostro 615-ter – per escludere dalla fattispecie le attività di ricerca finalizzate alla segnalazione. La bozza è decaduta con la crisi della coalizione. Il contratto di governo CDU/CSU-SPD del 2025 l’ha ripresa con un impegno esplicito a creare certezza giuridica per la ricerca in sicurezza informatica. Non è ancora legge, ma è in agenda. La Francia ha invece una protezione debole e solo procedurale, ma almeno esiste: l’ANSSI (agenzia per la cybersicurezza francese) non è obbligata a denunciare chi segnala in buona fede. L’Italia, con la sua nuova Politica CVD, si colloca nell’unica categoria rimasta: quella dei Paesi che hanno un canale di segnalazione e nessuna tutela sostanziale.

Se l’Italia inasprisce le pene

Mentre il Belgio costruiva un safe harbor e la Germania ci provava, l’Italia approvava la Legge 90/2024 sulla cybersicurezza nazionale. Non è una legge che protegge i ricercatori: è una legge che alza le pene. Per i sistemi di interesse pubblico – sanitario, militare, di ordine pubblico, infrastrutture critiche – le pene per accesso abusivo sono passate da un massimo di cinque anni a un massimo di dieci, con aggravanti che arrivano a dodici. In questi casi, inoltre, si procede d’ufficio, senza che sia necessaria una querela. Il legislatore ha quindi deciso, nell’anno in cui si recepiva NIS2, di rendere più pericoloso fare security research proprio sui sistemi più critici: quelli dove le vulnerabilità hanno le conseguenze più gravi.

Oggi ACN invita la community a segnalare zero-day sui sistemi informatici della pubblica amministrazione o di interesse pubblico. La normativa vigente, però, continua a esporre chi individua queste vulnerabilità attraverso accessi non autorizzati al rischio di procedimenti penali, con pene che, nei casi più gravi, possono arrivare fino a dodici anni. Non c’è nessun safe harbor, nessuna proposta di legge in discussione in Parlamento, nessun indirizzo del Ministero della Giustizia che riduca anche solo l’incertezza. C’è un DDL presentato in Senato nell’aprile 2025 dal senatore Lorenzo Basso che contiene una delega generica per un safe harbor, che però non è mai stato esaminato in commissione.

Le cautele necessarie

La Politica CVD di ACN è un passo necessario, ma tardivo. Crea un canale, introduce l’anonimato, formalizza un processo che prima non esisteva. Per chi trova vulnerabilità senza accedere a sistemi altrui – analisi passiva, firmware acquistato, software proprio – è uno strumento utile. Per chi fa ricerca sul campo, su sistemi in produzione, nell’unico modo in cui certi bug si trovano davvero, il quadro giuridico è identico a quello di ieri: un accesso non autorizzato è un accesso non autorizzato, indipendentemente da cosa si fa dopo.

A Malta, nel 2022, quattro ricercatori hanno trovato una falla critica in un’app, l’hanno segnalata responsabilmente, e si sono ritrovati imputati. Tre anni di processo, poi la grazia presidenziale. Il premier maltese ha detto che lo Stato deve assumersi la responsabilità quando le leggi non riflettono la realtà tecnologica. In Italia stiamo ancora aspettando che qualcuno arrivi a quella conclusione. Nel frattempo, se trovate qualcosa, la domanda non è se segnalarlo. La domanda è se potete permettervi di averlo trovato.

Che cos’è il CSIRT e quali sono le sue funzioni

CSIRT è l’acronimo di Computer Security Incident Response Team, ovvero una squadra specializzata nella prevenzione e nella gestione degli incidenti informatici. In Italia, il CSIRT nazionale opera all’interno dell’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale (ACN).

Il suo compito è monitorare le minacce informatiche, individuare possibili rischi, raccogliere le segnalazioni degli attacchi e assistere le organizzazioni colpite nella gestione delle emergenze. Il CSIRT diffonde inoltre allerte e informazioni sulle vulnerabilità individuate allo scopo di prevenire nuovi incidenti.

Collabora con le autorità e con gli organismi analoghi degli altri Paesi, soprattutto europei, per condividere informazioni e coordinare le risposte alle minacce.

Con la nuova politica nazionale di divulgazione coordinata delle vulnerabilità (CVD), il CSIRT Italia svolge anche il ruolo di intermediario tra chi scopre una falla informatica e chi è responsabile del sistema vulnerabile, facilitando la segnalazione e la successiva correzione.

Chi protegge i nostri pagamenti?

2026-10-09T00:00:00+00:00

Nel breve lasso di tempo tra la strisciata di una carta di credito – oggi, più frequentemente, un *tap *– e l’approvazione di ogni pagamento, che si tratti di un caffè o di un’automobile, accadono molte cose, tutte piuttosto complesse. In un istante le informazioni viaggiano tra il POS, la banca e i circuiti di pagamento. I dati provenienti dalle carte vengono sottoposti a controlli incrociati, geolocalizzazione, analisi dei profili di rischio, rilevazione di eventuali blocchi.

Frodi, truffe, ingegneria sociale: il menù delle minacce è ricco. E se una volta i *cracker *erano semplicemente un prodotto da forno, oggi il termine fa riferimento anche agli hacker malevoli, che si annidano ovunque. E di cui l’intelligenza artificiale ha moltiplicato i mezzi.

La sede di Mastercard in Europa si trova a Waterloo, periferia verde di Bruxelles. Quando chi scrive l’ha visitata, nel marzo scorso, è bastata una manciata di minuti per rendersi conto che una parola sola domina le menti e le giornate di chi ci lavora: cybersecurity. Un’ossessione così pervasiva che, quando ci avviciniamo al tavolo in cui lavorano, i dipendenti si affrettano ad applicare una pellicola di sicurezza sugli schermi dei propri computer, di quelle che consentono di leggere solo a chi si trova in asse col monitor. Non si sa mai.

Anche fare foto non è particolarmente apprezzato nella centrale di comando della sicurezza informatica della società americana, dove un grande schermo mostra il planisfero illuminato da LED che si accendono e spengono. Rossi, verdi, blu: il pericolo può arrivare da uno qualsiasi dei Paesi del globo.

“Alla fine, quello che cerchiamo di fare è rendere l’ecosistema in cui operiamo sicuro e degno di fiducia”, spiegava ai cronisti il vicepresidente per le soluzioni di cybersecurity della Mastercard Rigo van den Broek. E con 174 miliardi di transazioni gestite nel 2025, lo sguardo della società, il cui quartier generale è a Purchase (nomen omen) nello stato di New York, deve per forza di cose mantenersi su scala mondiale.

Per questo, aggiunge van den Broek, alcuni dei migliori crittografi del mondo lavorano nel quartier generale europeo, che si trova nella città dove fu sconfitto Napoleone.

Cosa accade quando si fa un acquisto con carta

Ma cosa accade quando si fa un acquisto con una carta di credito? Tutto accade nel giro di un paio di secondi. Ma lo scambio di informazioni collega tra di loro data center che si trovano a migliaia di chilometri di distanza.

Quando l’esercente ha finito di digitare l’importo sul terminale e il cliente avvicina la carta al lettore, in quel momento si avvia un processo di comunicazione che trova origine nella tecnologia bellica: come tante innovazioni, infatti, anche quella che sta alla base del contactless è nata in ambito militare.

Siamo negli anni che precedono la Seconda guerra mondiale. Il radar era già stato sviluppato negli anni Trenta dallo scozzese R.A. Watson-Watt, ma il dispositivo risolveva il problema dell’avvistamento e non quello dell’identificazione. Gli operatori a terra avevano però la necessità di capire se i velivoli che apparivano sullo schermo erano nemici o colleghi di rientro da una missione, differenza che il radar non era in grado di cogliere.

Così, alla fine degli anni Trenta, i britannici svilupparono un dispositivo di identificazione automatica chiamato IFF (Identification friend or foe, identificazione amici o nemici). Fu uno degli antecedenti delle successive tecnologie di identificazione a radiofrequenza, che poi – una volta perfezionate – diedero vita a innumerevoli altre applicazioni, spesso molto distanti dall’ambito bellico. Tra queste, le linguette antitaccheggio dei grandi magazzini e, molto più tardi, l’NFC (Near-field communication, comunicazione a breve distanza), cioè la tecnologia che comunemente utilizziamo con le carte contactless, nata nei primi anni Duemila.

Semplificando, ecco quindi ciò che avviene ogni volta che facciamo un acquisto. Una volta arrivati alla cassa e inserita la cifra sul terminale, il dispositivo POS (Point of sale, punto vendita) dell’esercente emette un segnale a radiofrequenza, e il campo elettromagnetico attiva il chip presente sulla vostra carta una volta che questa entra nel suo raggio d’azione. È come se la tessera si svegliasse grazie a questa energia, e iniziasse a comunicare e scambiare i dati necessari a identificare la carta e autorizzare la transazione. Può essere pensato come un badge di ingresso nell’area protetta di un edificio. Le informazioni sono, ovviamente, protette da sistemi crittografici, per evitare che malintenzionati dotati di strumenti relativamente semplici possano intercettarle e riutilizzarle.

A questo punto, acquisiti i dati necessari, il POS comunica con la banca acquirente, cioè l’istituto che gestisce i pagamenti dell’esercente nel cui negozio vi trovate. La banca acquirente inoltra una richiesta al circuito di pagamento, per esempio Visa, Mastercard o American Express, che, a propria volta, la inoltra all’istituto che ha emesso la carta, cioè il vostro: sarà quest’ultimo a verificare, tra le altre cose, che ci siano fondi o credito disponibili e, alla fine del processo, ad addebitare l’acquisto.

È in questa fase che avvengono le verifiche: si controlla innanzitutto che la carta sia autentica, ma anche che ci siano fondi o credito disponibili e che non siano presenti blocchi o restrizioni. Tra queste ultime possono rientrare anche quelle dovute ai regimi sanzionatori internazionali. A questo proposito, è noto (e triste) il caso della relatrice speciale dell’ONU Francesca Albanese, colpita dagli effetti delle sanzioni imposte dall’amministrazione statunitense di Donald Trump.

Albanese si è così trovata esclusa da numerosi servizi finanziari e digitali forniti da società statunitensi: la giurista è tornata giocoforza all’era del contante e non può semplicemente rivolgersi a un altro grande operatore americano per aggirare il problema. Sulla base delle sanzioni statunitensi, infatti, una società americana che le fornisse determinati servizi rischierebbe a propria volta conseguenze. Da qui il cortocircuito. Lo stesso meccanismo ha colpito, tra gli altri, Karim Khan, già procuratore capo della Corte penale internazionale, e numerosi giudici e funzionari della Corte.

Al di là di questi casi particolari, i controlli comprendono il riconoscimento di pattern noti, cioè delle abitudini personali del titolare della carta. I sistemi usano sofisticati modelli che studiano la storia del cliente e la confrontano con la transazione effettuata al momento, a partire dalla posizione geografica in cui l’acquisto avviene (ed è per questo che ancora oggi è a volte richiesto di comunicare alla banca quando ci si trova all’estero), ma il sistema può essere allertato anche da transazioni che avvengono in negozi fisici molto distanti fra loro in un lasso di tempo giudicato troppo breve. Per transazioni di una certa entità viene inoltre chiesto un codice PIN (personal identification number, ennesimo acronimo), mentre anche per acquisti di piccolo importo può essere periodicamente richiesta una nuova autenticazione del titolare.

Se i controlli vanno a buon fine, l’autorizzazione torna indietro risalendo lo stesso percorso, fino al POS del negozio in cui state effettuando l’acquisto. In realtà il denaro non è ancora stato trasferito, ma si è avviato un processo che condurrà, nei giorni successivi, al pagamento.

“La sicurezza del processo è garantita da uno standard chiamato PCI/DSS, creato dall’organizzazione omonima fondata nel 2006 dai principali circuiti internazionali: Mastercard, Visa, American Express, Discover Global Network, JCB”, spiega a Guerre di Rete Alessio Pennasilico, membro del comitato scientifico della Clusit, una delle principali associazioni italiane che si occupano di sicurezza informatica.

Questi circuiti internazionali impongono ai soggetti che elaborano, trasmettono e gestiscono dati relativi alle carte di pagamento l’aderenza a una serie di requisiti di sicurezza. “Esistono figure che si occupano periodicamente di controllare il rispetto dei requisiti”, prosegue Pennasilico. In questo modo viene rafforzata la sicurezza del sistema, da cui dipende direttamente il grado di fiducia, essenziale per mantenere legati i clienti.

Cosa succede se la transazione è rifiutata?

I sistemi di rilevamento delle frodi hanno l’obiettivo di bloccare la transazione prima che venga completata e diventi difficile – quasi impossibile, se finisce in certe giurisdizioni – recuperarla. Ma cosa succede se la transazione viene rifiutata? Va ricordata innanzitutto una cosa: declined è un semplice messaggio, e non costituisce una spiegazione.

Ci possono essere almeno quattro ordini di motivi per cui l’acquisto viene rifiutato: il primo riguarda il vostro conto corrente (per esempio, la mancanza di fondi, ma anche un conto non più attivo); il secondo ha a che fare con i fattori di rischio (il sistema pensa di riconoscere una frode in atto); il terzo riguarda le credenziali (un problema fisico con la carta, che non riesce a fornire le informazioni necessarie per l’identificazione); il quarto motivo potrebbe risiedere in un problema di rete.

Nell’ultimo caso, ripetendo l’operazione è possibile che il problema si risolva, e che la luce verde, finalmente, appaia. Negli altri, la questione è più complicata ed è peggiorata dal fatto che non c’è modo di sapere, seduta stante, quale sia il problema. Un’incognita motivata con la privacy: si vuole infatti evitare che il commerciante venga a conoscenza di informazioni personali. A questo punto è necessario mettersi in contatto con la società che ha emesso la carta di credito. E non è sempre agevole, soprattutto quando ci si trova all’estero o si ha fretta. Per questo è importantissimo ridurre il numero di “falsi positivi”.

Non tutto si può fare internamente. Mastercard, per esempio, si è assicurata una società specializzata, Recorded Future, nel dicembre 2024. Acquistata per la cifra considerevole di 2,65 miliardi di dollari, Recorded Future è specializzata in threat intelligence: cerca – cioè – segnali provenienti da fonti aperte, dark web e ambienti ad alta criticità (anche criminali) per anticipare le minacce. A Waterloo assicurano che le informazioni individuate sono condivise anche con la concorrenza, con l’obiettivo di mantenere alta la fiducia generale nel sistema.

“L’esposizione dei dati è il carburante che alimenta le frodi su larga scala”, scrive Recorded Future nel rapporto Annual payment fraud intelligence report uscito nel 2025. Solo in quell’anno, i dati di 142 milioni di carte di credito sono stati postati nel dark web (34 milioni meno che nel 2019, -19%). “Ma non tutti i dati esposti presentano lo stesso livello di rischio”.

Tra le frodi principali che gli esperti di cybersicurezza tengono d’occhio troviamo le cosiddette MageCart (crasi tra il nome del sistema di content management per negozi online Magento, e cart, la parola inglese che sta per “carrello”): si tratta di script difficili da rilevare che rubano i dati dei clienti mentre fanno acquisti online. Recorded Future si spinge a parlare di “malware as-a-service”, per spiegare quanto sia facile oggi per gli attori malevoli procurarsi a pagamento i ferri del mestiere.

Anche per questo gli investimenti in tecnologia e sicurezza sono molto alti, nell’ordine di miliardi di dollari. “D’altra parte, sono successe più cose negli ultimi cinque che nei precedenti cinquanta”, chiosava a marzo scorso Luca Gagliardi, a capo della sezione consulting & analytics per Visa in Italia. “L’innovazione nei pagamenti è stata velocissima, ma ancora di più lo è stata l’innovazione nelle frodi, che sono globali”.

Perché i colossi dell’AI distruggono i libri?

2026-10-01T00:00:00+00:00

L’ultima novità è di poche settimane fa e viene dal Giappone. Nel paese del Sol Levante sta infatti succedendo una cosa curiosa: alcune librerie dell’usato hanno recentemente registrato vendite quintuplicate, con ordini da centinaia di volumi alla volta, tutti diretti allo stesso centro logistico nella prefettura di Okayama. Da lì, i pallet di libri partono verso gli Stati Uniti: oltre cinquanta tonnellate in totale, secondo le notizie raccolte dalle testate giornalistiche nipponiche. Nessuno ha ancora confermato chi sia il compratore finale, ma il percorso ricalca uno schema già noto altrove.

È lo stesso schema emerso in una causa giudiziaria che sta facendo la storia: Bartz v. Anthropic. Gli atti del processo sono stati resi noti dalla stampa americana e raccontano la storia di un’azienda che ha comprato milioni di libri di seconda mano, li ha fatti smontare tagliando la rilegatura, li ha fatti scansionare pagina per pagina sostanzialmente distruggendoli, e infine li ha buttati al macero.

Quello di Anthropic non è l’unico caso. Un’inchiesta della testata 404 Media ha seguito, grazie a un tracciatore nascosto in un lotto di volumi rari, un processo analogo che ha portato un lotto di alcune centinaia di libri comprato all’ingrosso fino a un magazzino Amazon vicino a Las Vegas, dove, anche in questo caso, alcuni lavoratori avrebbero raccontato di aver tagliato le rilegature, scansionato le pagine e gettato i resti.

La società non ha però confermato pubblicamente che i file siano destinati all’addestramento dei suoi modelli, né ha chiarito quanti libri siano coinvolti o quale criterio usi per selezionare i volumi. Amazon ha risposto che “acquista libri tramite i canali commerciali per contribuire allo sviluppo e al miglioramento dei prodotti e dei servizi utilizzati dai nostri clienti”.

Questo è uno dei punti comuni. Le aziende spesso non negano l’acquisto dei libri, ma evitano di confermare pubblicamente il processo completo: acquisto, scansione, uso nei dataset, distruzione e conservazione delle versioni digitali ricavate. Segnalazioni di pratiche simili arrivano anche da Regno Unito, Irlanda e altri Paesi europei.

Il filo che lega questi episodi è più interessante della singola notizia e conduce in una direzione molto chiara: la guerra senza quartiere in corso tra i colossi dell’intelligenza artificiale per ottenere la supremazia sviluppando nuovi modelli di frontiera sempre più potenti.

Per anni la battaglia sui dati con cui si addestrano i modelli linguistici ha riguardato soprattutto le persone: foto, conversazioni e tutte le altre tracce digitali lasciate in rete. Oggi quel fronte si è spostato sulla pagina stampata, perché i grandi archivi del web cominciano a scarseggiare e i libri restano un giacimento ancora relativamente poco sfruttato.

Anthropic, per esempio, ha sostenuto che Claude viene addestrato su una combinazione di dati disponibili pubblicamente sul web, dataset acquistati commercialmente e dati prodotti dall’azienda. Ha anche dichiarato che acquistare libri è una pratica ampiamente utilizzata nel settore dell’AI, e che nessuno dei suoi programmi di acquisizione dati compra e distrugge “libri rari o antiquari”.

Questa dichiarazione è importante, ma va letta con precisione. Non equivale a dire che Anthropic non abbia mai usato la cosiddetta “scansione distruttiva”. Gli atti giudiziari del caso Bartz v. Anthropic descrivono invece un programma chiamato Project Panama, nel quale copie cartacee venivano acquistate, private della rilegatura, scansionate e poi scartate. La dichiarazione aziendale insiste sulla categoria “rari o antiquari”, lasciando aperta la questione di libri fuori catalogo, specialistici o difficili da reperire, ma non formalmente classificati come antiquari.

Gli atti e le cause americane indicano che il problema riguarda più aziende, non soltanto Anthropic. Meta avrebbe definito l’accesso a grandi quantità di dati librari “essenziale per restare competitiva”. OpenAI è stata accusata di aver usato libri protetti da diritto d’autore, e avrebbe riconosciuto di aver scaricato materiale da piattaforme pirata come Library Genesis (LibGen) e Z-Library (spesso menzionate insieme ad altre “shadow libraries” come Sci-Hub e Bibliotik), sostenendo di averlo cancellato prima del lancio di ChatGPT. Questi elementi non provano però che tutte le aziende citate abbiano adottato lo stesso sistema di acquisto, taglio e distruzione fisica dei libri.

La distinzione è fondamentale: ci sono prove di una corsa generale ai libri, ma non esiste ancora una prova pubblica uniforme che ogni grande azienda abbia un “Project Panama” identico.

Materia prima pregiata

C’è un motivo se l’industria editoriale è entrata nel mirino dei colossi dell’AI, e riguarda la qualità del lavoro umano specializzato. In generale, un romanzo curato da un editor, un saggio storico, un manuale specialistico offrono una scrittura di qualità superiore a gran parte di quanto circola online, caratterizzata da testi e strutture coerenti e corretti, frutto di anni di lavoro redazionale. A finire nella lista dei desideri delle aziende sono soprattutto testi scritti prima che l’intelligenza artificiale generativa cominciasse a riempire il web di contenuti sintetici, quindi genuinamente umani.

Per un modello linguistico questa è la materia prima più pregiata che esista perché evita del tutto il rischio del “collasso del modello” (model collapse), che si verifica invece quando l’addestramento avviene con contenuti generati da un’altra AI (o da versioni precedenti di se stessa). Questa forma di endogamia digitale (non a caso chiamata anche, con una certa ironia, Habsburg AI, l'”AI degli Asburgo”, dinastia nota per la sua endogamia) è un processo di addestramento paragonabile a una fotocopia di una fotocopia: a ogni passaggio il modello addestrato perde sfumature, dettagli rari e aderenza alla realtà, accumulando errori e appiattendo le risposte.

La soluzione al “problema Asburgo” dell’AI è trovare “materiale umano” fresco, meglio se verificato, com’è il caso dell’industria editoriale pre-ChatGPT. E di questo materiale ne serve tanto.

I numeri danno l’idea della scala. Secondo Epoch AI, l’insieme del testo umano di qualità disponibile online è un numero attorno ai trecentomila miliardi di token, con un esaurimento previsto tra il 2026 e il 2032. Nello stesso periodo si è formato un mercato delle licenze per dataset che vale già alcuni miliardi di dollari l’anno. Anthropic, per esempio, nel 2026 ha pagato un miliardo e mezzo di dollari per chiudere una causa legata a circa cinquecentomila libri scaricati da archivi pirata.

Qui entra in gioco il diritto d’autore. Chi compra una copia di un libro può rivenderla, prestarla o anche distruggerla senza chiedere permesso a nessuno. È il principio che rende possibili le biblioteche e le bancarelle dell’usato. Possedere il volume, però, non significa avere anche il diritto di riprodurne liberamente il contenuto, per esempio digitalizzandolo integralmente.

Sul versante opposto, va anche segnalato che la distruzione dei libri è tutt’altro che un’anomalia: gli editori mandano da sempre al macero le copie non vendute, restituite dai librai come parte del “reso”, cioè dell’invenduto. Che è però un modo per chiudere una perdita logistica, non per estrarne valore.

Lo scandalo del macero industriale

Quindi, la distruzione delle copie in sovrappiù c’è sempre stata. Allora perché la vicenda dei libri usati comprati dai produttori e poi distrutti diventa scandalosa? Il macero tradizionale elimina copie che nessuno vuole più leggere. Le aziende di AI, invece, comprano deliberatamente libri che sono sul mercato, che hanno ancora un valore informativo, ne assorbono il contenuto e poi ne distruggono il supporto fisico, spesso senza che autori ed editori vedano un euro. Se il volume era un’edizione rara, quel testo esce per sempre dal mondo condiviso della lettura, ogni libro sparisce davvero solo quando smettiamo di parlarne e di sfogliarlo.

Tuttavia, alcuni commentatori tecnologici e di orientamento libertario sostengono che la scansione distruttiva venga presentata in modo troppo apocalittico. Per esempio, Jack Nicastro, in un commento ripreso dall’Information Technology and Innovation Foundation, argomenta che il procedimento può convertire rapidamente libri fisici in testo ricercabile, aiutare a rispettare il copyright e ampliare l’accesso alla conoscenza. Secondo questa lettura, il problema principale sarebbe la trasparenza e non la distruzione materiale in sé.

La posizione della Commissione Europea è invece opposta: lo scorso 16 settembre la Commissione ha dichiarato che la digitalizzazione di un libro fisico protetto è un atto di riproduzione e che le eccezioni non coprono, nella sua interpretazione, la digitalizzazione di opere originariamente fisiche.

Inoltre, l’European Writers Council ha condannato la scansione distruttiva di milioni di libri, sostenendo che non si tratta soltanto di copyright, ma di rispetto per il lavoro creativo e per il patrimonio culturale. Questa posizione considera il libro non un semplice contenitore di token: un volume può avere valore come oggetto, come esemplare raro, come testimonianza di una biblioteca, come testo annotato o come unica copia ancora reperibile. Il PDF può salvare le parole, ma non conserva integralmente la storia materiale del libro.

È difficile capire quale possa essere il punto di vista corretto, soprattutto se l’obiettivo è di preservare la cultura di cui i libri sono simbolo oltre che contenitori. Un’altra analisi pubblicata da Stanford difende la scansione distruttiva in linea di principio: anche biblioteche e archivi possono smontare copie duplicate per preservare il contenuto e renderlo studiabile. La condizione, però, è che la procedura sia usata correttamente, su copie adeguate e dentro una politica di conservazione responsabile.

Da un lato, digitalizzare una copia duplicata e depositare il file in un archivio controllato può avere un valore conservativo. Dall’altro, è facilmente dimostrabile che comprare indiscriminatamente migliaia di libri fuori catalogo, tagliarli in modo irreversibile, non rendere pubblico l’elenco dei titoli e usare il risultato per addestrare prodotti commerciali è invece molto più problematico.

Europa e Stati Uniti: stessi libri, leggi diverse

Quello che Anthropic e le altre aziende stanno facendo nasce, come detto, dal bisogno di dati freschi e dagli spazi lasciati dal diritto vigente, soprattutto negli Stati Uniti: la legge per ora permette più di quanto il senso comune sia disposto a concedere. Negli Stati Uniti il giudice che ha istruito il caso Anthropic ha separato con cura i libri scaricati da biblioteche pirata dai libri comprati legalmente e poi scansionati. Ha ritenuto legittimo l’uso dei testi per addestrare i modelli e la digitalizzazione delle copie acquistate, mentre ha escluso che il fair use potesse giustificare l’acquisizione e la conservazione di libri ottenuti da archivi pirata. Si tratta di una sentenza di merito legata a quella singola fattispecie, ma è stata interpretata come un lasciapassare generale.

Chi si oppone a questa interpretazione, autori ed editori inclusi, nota però che il proprietario di una copia comprata legalmente può altrettanto legalmente rivenderla o distruggerla, ma questo non gli concede automaticamente il diritto di riprodurne il contenuto su scala industriale.

In Europa il quadro è più prudente e non ricalca quello americano. Le eccezioni per l’estrazione di testi e dati previste dalla normativa comunitaria permettono in alcuni casi di analizzare opere a cui si abbia accesso lecito, ma gli autori possono riservarsi esplicitamente i diritti per gli usi commerciali. Per questo le segnalazioni arrivate da librerie del Regno Unito, dell’Irlanda e di almeno sette Paesi del continente (non risulta ad oggi che l’Italia sia tra questi) mostrano che il fenomeno non è confinato agli Stati Uniti. La conclusione di un tribunale californiano non si trasferisce da sola nel diritto europeo: davanti a un giudice del Vecchio continente il risultato con tutta probabilità sarebbe molto diverso.

Anthropic, peraltro, non è sola in questa corsa. Ci sono Meta e OpenAI, probabilmente anche Amazon. Le aziende hanno fornito dichiarazioni parziali: confermano acquisti commerciali o descrivono in modo generale le fonti dei dati, ma raramente pubblicano liste complete dei libri, procedure di conservazione, criteri per escludere opere rare e informazioni verificabili sul percorso dei file. Nessuno di questi elementi dimostra infatti che tutte le aziende seguano lo stesso protocollo di acquisto, taglio e distruzione fisica, ma conferma che la caccia ai libri è un fenomeno parte di un mercato ormai strutturato, non un’anomalia isolata.

Resta, sullo sfondo, un deficit di trasparenza che accomuna quasi tutti i protagonisti della vicenda. In Giappone l’associazione degli editori ha chiesto chiarimenti al grande distributore Nippan, il cui nome compare negli atti del contenzioso americano, senza ottenere finora risposte sulle singole transazioni.

Librai e artisti contro l’AI

Questa storia si inserisce in una vicenda più ampia che da alcuni decenni vede contrapposta l’industria culturale alle multinazionali tecnologiche. Dalle guerre a Napster alla fine degli anni Novanta fino agli scontri di oggi fra artisti e colossi dello streaming, tutto ruota intorno alla ridistribuzione dei profitti: artisti pagati pochi centesimi per ascolti che generano fatturati miliardari.

È la stessa guerra che ha mandato in sciopero per 148 giorni gli sceneggiatori di Hollywood, preoccupati che l’AI potesse scrivere al posto loro togliendo lavoro futuro (alla fine hanno ottenuto la garanzia che nessun testo generato da un modello potesse valere come materiale letterario), ma finora nessuno si era posto il problema, enorme, della sostituzione anche fisica del libro in quanto strumento più antico e potente per la trasmissione della cultura delle nostre società.

Adesso, il libro, oggetto apparentemente innocuo su uno scaffale, è diventato il terreno di uno “scontro finale” tra chi crea e chi addestra. Tuttavia, le storie che circolano online secondo le quali i grandi dell’intelligenza artificiale “stanno distruggendo tutti i libri del mondo”, “ogni volume giapponese finisce in Anthropic”, “tutte le aziende bruciano opere uniche” vanno ridimensionate.

Il fenomeno non è una leggenda nata sui social. La vera novità però è che la trasformazione del libro in materia prima industriale per l’AI sta diventando abbastanza vasta da produrre effetti visibili nei mercati dell’usato, nei rapporti fra editori e distributori e nel dibattito sulla conservazione culturale.

Che cosa sono le ambasciate dei dati

2026-09-24T00:00:00+00:00

Guerre, attacchi informatici e condizioni climatiche al limite della sopportazione: il panorama internazionale restituisce la fotografia di una situazione allarmante, che mette alle strette ministri e premier di tutto il mondo, costringendoli a cercare una soluzione che permetta loro di garantire una continuità governativa anche in presenza di scenari catastrofici, salvaguardando i dati di proprietà del loro paese di appartenenza.

“La crescente instabilità geopolitica, le minacce informatiche e i rischi di concentrazione associati alla localizzazione dei dati stanno spingendo i governi ad andare oltre i modelli tradizionali di sovranità incentrati sulla residenza dei dati”, chiarisce Daniel Nieto, Senior Director Analyst di Gartner, società di analisi specializzata in business e tecnologia, precisando che “questo cambiamento sta aumentando l’attenzione verso strategie operative resilienti come la sovranità dispersa, che separa i dati essenziali, le applicazioni e le infrastrutture dalla geografia fisica, mantenendo al contempo la sovranità attraverso la giurisdizione legale”.

Secondo la società di analisi, per proteggere i propri database da attacchi informatici e non, i governi internazionali sembrano essere sempre più orientati verso la costituzione di ciò che viene definito “ambasciata dei dati”: un’enclave protetta legalmente che, grazie ad accordi bilaterali, consente a una nazione di mantenere infrastrutture digitali critiche su suolo straniero, conservando la piena sovranità e il controllo sui propri dati.

La sicurezza è garantita da una forte crittografia end-to-end, con le chiavi di decrittazione conservate esclusivamente dal paese di origine. Una soluzione che, stando a un recente studio di Gartner, prenderà sempre più piede nel prossimo futuro: si prevede infatti che entro il 2029 almeno il 15% dei paesi situati in regioni geopoliticamente instabili stipulerà accordi formali relativi alle ambasciate dei dati, proprio al fine di garantire la continuità di servizi e operazioni governative. Man mano che i sistemi digitali diventano essenziali per la sopravvivenza di uno Stato, infatti, la resilienza operativa dipenderà sempre più dal controllo giuridico dei dati piuttosto che dalla loro vicinanza fisica.

“I registri governativi critici, tra cui i registri dello stato civile, i titoli di proprietà, i registri fiscali e i libri contabili possono essere replicati in ambienti esterni sicuri e funzionare come estensioni sincronizzate dei sistemi governativi principali”, precisa Nieto. “Questa soluzione contribuisce a garantire che i dati rimangano disponibili e che i servizi possano continuare a funzionare durante un ‘Black sky event’, ovvero quando le infrastrutture critiche nazionali e i sistemi governativi subiscono gravi interruzioni o vengono resi inoperativi”.

Non stupisce, allora, che alcuni dei governi internazionali abbiano già cominciato ad avviare la costituzione delle ambasciate dei dati. Il primo paese ad avere l’intuizione di ricorrere a un sistema di archiviazione digitale fuori dal proprio territorio è stato l’Estonia.

L’ambasciata digitale estone

Era il 2017 quando l’Estonia, dopo anni di riflessioni sul tema, finalizzò l’accordo con il Granducato di Lussemburgo per rendere operativa la sua ambasciata dei dati: un archivio digitale contenente le copie dei database considerati essenziali per il funzionamento e la continuità del paese baltico (il catasto elettronico, il registro della popolazione, il registro delle imprese, il registro nazionale della previdenza pensionistica e via dicendo).

Custodito all’interno di un data center con livello di sicurezza Tier 4 (il più elevato per le strutture di conservazione dei dati), l’archivio è situato fisicamente nel territorio lussemburghese, ma posto sotto il controllo del governo estone. Analogamente a un’ambasciata fisica, la “data embassy” gode di specifiche garanzie di immunità e inviolabilità, il che significa che nessuno, neppure le autorità lussemburghesi, può accedervi senza un’autorizzazione formale.

Quest’ultima è un’ulteriore garanzia per la sicurezza dei database, che rimangono accessibili, sia da remoto sia fisicamente, solo ed esclusivamente ai funzionari estoni autorizzati, a cui è concesso eseguire a distanza solo un numero limitato di azioni. L’intero sistema, per esempio, è progettato per impedire che i dati possano essere cancellati da remoto, e questo per evitare che qualche criminale informatico possa compromettere informazioni sensibili del governo estone. “Se qualcuno mi puntasse una pistola alla testa e dicesse: ‘Cancella tutti i nostri sistemi in Lussemburgo’, non sarebbe comunque possibile farlo”, ha spiegato Allan Allmere, funzionario del governo estone a capo dell’iniziativa dell’ambasciata digitale. “Anche nel caso in cui il nostro nemico più vicino invadesse l’Estonia e riuscisse ad accedere alle nostre sale dati, non potrebbe comunque cancellare ciò che conserviamo in Lussemburgo”.

Ogni dettaglio dell’ambasciata dei dati è pensato per garantirne la massima sicurezza, così da permettere al governo di avere a disposizione i database necessari per mantenere il paese operativo nel caso di cyberattacchi o altri incidenti paralizzanti. L’intuizione di ricorrere a questo sistema di archiviazione dei dati sensibili, avuta qualche anno fa da Taavi Kotka (CIO del governo estone dal 2013 al 2017), è arrivata in seguito a una lunga serie di attacchi informatici solitamente attribuiti a criminali informatici russi.

Tutto è cominciato nell’aprile del 2007, quando l’Estonia è stata colpita per la prima volta da una campagna di attacchi DDoS su larga scala durata circa tre settimane, che provocò pesanti interruzioni a siti governativi, banche e media: “È una questione di sopravvivenza”, aveva raccontato nel 2016 l’allora CIO estone, quando il progetto di ambasciata dei dati era già in fase di sviluppo. “Se dovesse presentarsi il peggiore degli scenari, le ambasciate dei dati consentirebbero al governo estone di continuare a fornire servizi pubblici fondamentali anche qualora non controllasse più il territorio fisico del Paese”.

Pur essendo un paese fortemente digitalizzato già da molti anni, l’idea del sistema di archiviazione sembrerebbe aver preso come ispirazione una versione “old school” dei backup che i diplomatici estoni eseguivano già da tempo. “Salvavamo [le informazioni] su nastri magnetici, poi i nostri collaboratori li riponevano in valigia, salivano su un aereo, volavano verso qualche ambasciata estone in giro per il mondo e li riponevano in una cassaforte”, ha raccontato ancora Allan Allmere. “Il governo estone a quel punto si è chiesto: ‘Ma perché stiamo facendo tutto questo lavoro manualmente?’”. Un quesito che, nel corso degli anni, ha interessato anche altri governi internazionali, che si sono mossi per seguire l’esempio dell’Estonia e mettere al sicuro alcuni dei propri database governativi più importanti.

Monaco, Singapore e India: ambasciate digitali nel mondo

Riconosciuta come modello di resilienza digitale per l’alto livello di sicurezza informatica raggiunto, e per aver elaborato un piano che possa garantire la continuità operativa del paese anche in un ipotetico scenario apocalittico, l’Estonia è stata d’esempio per non pochi governi internazionali. Nell’estate del 2021, il Principato di Monaco è diventato il secondo governo al mondo a ufficializzare un accordo con il Granducato di Lussemburgo per costituire un’ambasciata dei dati a Bissen.

Come nel caso dell’Estonia, il gemello digitale del cloud sovrano monegasco “fungerà da backup sicuro per i dati governativi di Monaco. Data la limitata estensione del territorio monegasco, e la sua vulnerabilità ai disastri naturali (in particolare i terremoti), l’archiviazione locale delle informazioni critiche non rappresentava un’opzione praticabile”, ha spiegato Johannes de Millo Terrazzani, consigliere del Principato. “Inoltre, l’e-ambasciata offre un ulteriore livello di protezione contro potenziali minacce informatiche. Il Lussemburgo garantisce preziose misure di protezione contro questi rischi”.

La scelta dei governi di assicurarsi un sistema di archiviazione al di fuori del proprio territorio, quindi, non è solo legata alla necessità di mettere in sicurezza i propri dati sensibili da attacchi informatici o similari. Come dimostra il caso del Principato di Monaco, la volontà di ricorrere a un’ambasciata digitale può dipendere anche dalla necessità di difendersi da eventuali calamità naturali o da una situazione geopolitica complessa.

Da qualche anno, per esempio, Singapore sta valutando la possibilità di costituire una propria ambasciata dei dati in India, all’interno della GIFT City, il centro finanziario internazionale dello stato del Gujarat. Al momento, però, l’India non sembra avere un quadro giuridico adeguato alla protezione dei dati sovrani archiviati al di fuori dei confini fisici di un paese: “Diverse nazioni, tra cui Singapore e gli Emirati Arabi Uniti, hanno manifestato interesse a istituire ambasciate dei dati in India”, ha spiegato Ketaki Mehta, avvocata specializzata nelle attività di GIFT City. “Tuttavia, l’ostacolo principale rimane l’assenza di un quadro giuridico specifico che garantisca alle ambasciate dei dati un riconoscimento formale e assicuri ai dati in esse conservati l’inviolabilità e l’immunità dalle leggi indiane in materia di perquisizione, sequestro, intercettazione, requisizione o altre forme di accesso da parte delle autorità nazionali”.

Mentre nel Gujarat si progetta di accogliere gli archivi digitali di paesi terzi, l’India è al lavoro con gli Emirati Arabi per avviare una collaborazione che potrebbe permettere in futuro la costituzione di ambasciate dei dati all’interno di strutture ospitate nei rispettivi territori.

“È una situazione vantaggiosa per entrambi i paesi”, ha commentato Sagar Vishnoi, cofondatore e direttore di Future Shift Labs, un’organizzazione no profit con focus su governance dell’AI, diritti digitali e tecnologie emergenti. “L’ambasciata dei dati è un concetto relativamente nuovo, in cui i dati di un paese – come i sistemi cloud, i database e le infrastrutture sicure – possono essere ospitati in un altro paese nel rispetto di specifici quadri normativi e di conformità”. Uno dei principali nodi da risolvere, come anticipato, è quello normativo: “L’idea è che, sebbene l’infrastruttura sia fisicamente situata in un altro Paese, i dati rimangano sotto la sovranità di quello d’origine e siano protetti da potenziali interferenze anche da parte del Paese ospitante”, prosegue Vishnoi. “Ma questi sono aspetti che entrambi i governi, in particolare i ministeri degli Affari esteri, dovranno definire nei dettagli”

Resilienza digitale

Il panorama internazionale parla chiaro: la resilienza di una nazione non è più definita solo dalla capacità di proteggerne il territorio o le istituzioni fisiche, ma anche dalla salvaguardia dei sistemi digitali, che sostengono la governance, le infrastrutture critiche e l’attività economica. In questo contesto, le ambasciate dei dati non devono essere intese come una soluzione di emergenza, bensì come uno strumento strategico in grado di garantire la continuità operativa di un paese quando le sue infrastrutture digitali vengono compromesse.

Lo dimostrano bene tanto il caso dell’Estonia quanto quello dell’Ucraina che, pochi giorni prima dell’invasione russa del febbraio 2022, ha approvato una legge straordinaria per consentire l’archiviazione dei dati governativi critici al di fuori del territorio nazionale: oltre 10 petabyte di informazioni sono state trasferite su un’infrastruttura cloud sicura, così da garantire la continuità delle funzioni governative ucraine nel caso in cui la guerra avesse costretto il paese a una condizione di estrema difficoltà.

Due esempi tutt’altro che isolati, che confermano come l’evoluzione tecnologica abbia creato nei governi internazionali una tale dipendenza dal digitale da richiedere una pianificazione strategica. Data center, piattaforme cloud e infrastrutture di rete non sono solo risorse strategiche, ma anche potenziali obiettivi, tanto per i criminali informatici quanto per le truppe nemiche. Proteggerli, quindi, è diventata una priorità per i governi di tutto il mondo. Il come, per ora, è in fase di lavorazione.

Come funziona un’ambasciata dei dati

Nonostante la funzione delle ambasciate dei dati sia ormai abbastanza chiara, lo stesso non si può dire del loro funzionamento, che coinvolge tanto gli aspetti tecnologici quanto quelli normativi. In una recente nota pubblicata dal think tank asiatico Observer Research Foundation (ORF), Samir Saran e La Toya Waha definiscono le ambasciate dei dati “come un continuum di architetture di resilienza adattabili a diversi contesti di minaccia, relazioni di fiducia e requisiti operativi”. Questo continuum è composto da tre modelli che descrivono un percorso progressivo dalla protezione dei dati alla piena continuità digitale:

il primo modello è il continuity mirroring. “I set di dati critici dal punto di vista operativo, ma non altamente sensibili, vengono replicati continuamente su un’infrastruttura sicura all’estero. Se i sistemi nazionali dovessero diventare indisponibili, i dati replicati forniscono una base rapida per il ripristino”.
il secondo è la data embassy: l’ambasciata dei dati come l’abbiamo fin qui raccontata. “I dati sensibili dei sistemi governativi vengono archiviati in una struttura localizzata sul territorio di un paese partner e legalmente protetta da un accordo bilaterale“.
il terzo modello estende il concetto dai dati al calcolo. “Anziché limitarsi a proteggere le sole informazioni”, scrivono Saran e Waha, “i partner di fiducia riservano una capacità di calcolo sicura che può essere attivata per eseguire carichi di lavoro fondamentali, per il governo o per le infrastrutture critiche, quando la capacità nazionale è compromessa o distrutta. Questo modello di ‘calcolo ombra’ è per ora in gran parte concettuale, ma riflette il prossimo passo logico nella pianificazione della resilienza”.

Nessuno di questi modelli richiede la condivisione ordinaria di informazioni altamente classificate. Come riferiscono i due esperti dell’ORF, infatti, l’obiettivo di queste azioni “non è quello di esportare i segreti più sensibili di uno Stato, ma di garantire che i governi, gli operatori delle infrastrutture critiche e le società che essi servono possano continuare a funzionare in caso di interruzioni strategiche”. Resta da vedere se i governi di tutto il mondo saranno in grado di sostenere un progetto tanto ambizioso.

Il fronte cyber del porto

2026-09-17T00:00:00+00:00

Una nave portacontainer arriva in porto e si ferma sotto una fila di gru portuali alte quanto un palazzo. Le loro braccia si allungano sopra il ponte, agganciano uno dei container impilati a bordo e lo spostano a terra. È una coreografia che si ripete migliaia di volte al giorno in ogni grande porto del mondo, con una precisione crescente e tempi sempre più ridotti. Da operazioni simili dipende buona parte del commercio mondiale e del suo ritmo.

A prima vista, una gru portuale (in gergo: ship-to-shore) sembra soprattutto una grande struttura meccanica, quasi un residuato industriale: acciaio, motori, cavi e carrucole costruiti per sollevare decine di tonnellate. La verità è che le gru installate nei grandi porti contemporanei sono ormai inserite all’interno di ecosistemi digitali molto complessi, piene come sono di sensori che controllano posizione, velocità e oscillazione dei container; software che coordinano i movimenti; strumenti per comunicare con gli altri dispositivi del porto e delle navi, ecc.

La trasformazione di strumenti meccanici in dispositivi digitali non riguarda peraltro solo le gru, ma i porti nel loro complesso. Negli ultimi decenni i terminal si sono riempiti di sistemi informatici che assegnano gli spazi ai container, coordinano camion e treni, gestiscono gli ingressi in banchina, registrano i movimenti delle merci e stabiliscono in quale ordine una nave debba essere caricata o scaricata. Nei terminal più automatizzati, parte delle operazioni che un tempo richiedevano centinaia di persone viene oggi eseguita o coordinata da software, sensori e veicoli autonomi. E i progressi di intelligenza artificiale – in termini soprattutto di computer vision, IoT/sensori, digital twin e veicoli autonomi – promettono di rendere la tendenza ancora più evidente in futuro.

Tanta efficienza è necessaria perché nei porti il tempo costa più che altrove. Una nave ferma anziché in viaggio consuma enormi risorse finanziarie. Una colonna di tir in coda perché c’è stato un errore nell’assegnazione di uno slot di carico è un danno che si ripercuote a cascata su migliaia di altri trasporti. Per questo conoscere con precisione e rapidità dove si trova un container, quanto spazio rimane su un cargo, in quale ordine vanno caricate o scaricate le stive è un fattore fondamentale per ridurre tempi e costi e aumentare l’efficienza logistica.

Più efficiente diventa la logistica, più facile ed economico risulta l’organizzazione di catene produttive distribuite su migliaia di chilometri, ovvero la struttura industriale alla base del sistema produttivo contemporaneo. La digitalizzazione dei porti è, in altre parole, uno degli sviluppi tecnologici che hanno permesso alla globalizzazione di funzionare con l’enorme fluidità ed efficienza raggiunta negli ultimi decenni.

Questa stessa trasformazione ha però prodotto altre conseguenze: un porto più digitalizzato è efficiente, ma è anche più vulnerabile ad attacchi informatici e ad altri generi di sabotaggio tecnologico. Ed è così che, di recente, anche i macchinari portuali hanno iniziato a diventare una questione cyber e geopolitica.

Il problematico dominio di ZPMC

Il caso più evidente è quello delle gru prodotte da Shanghai Zhenhua Heavy Industries Company, meglio nota come ZPMC. L’azienda cinese è diventata negli ultimi trent’anni il principale produttore mondiale di gru portuali e le sue macchine sono oggi presenti nei terminal di decine di paesi. Negli Stati Uniti, in particolare, ZPMC è arrivata a occupare una posizione dominante tra le gru portuali installate nei porti commerciali.

Per molto tempo questo dato ha interessato solo gli addetti ai lavori. ZPMC era semplicemente un’azienda che vendeva macchinari grandi, costosi e difficili da produrre a clienti che avevano bisogno di movimentare un numero crescente di carichi nel minor tempo possibile. La sua espansione era, prima di tutto, una storia industriale: quella di un’azienda che, come molte altre realtà cinesi, era riuscita a conquistare un settore altamente specializzato grazie alla capacità produttiva, ai prezzi competitivi e alla possibilità (pure questa logistica) di consegnare in tutto il mondo delle gru già quasi completamente assemblate.

Poi sono arrivati gli anni Venti ed è mutato il contesto politico. Negli Stati Uniti del post-Covid la crescente competizione con la Cina ha trasformato progressivamente alcune dipendenze industriali in problemi di sicurezza nazionale. È accaduto con i semiconduttori, con le apparecchiature per le telecomunicazioni, con le batterie, con una lunga serie di tecnologie e materie prime considerate critiche.

E alla fine è arrivato anche il turno delle gru. Macchinari che fino a pochi anni prima venivano raccontati soprattutto come moltiplicatori di efficienza hanno cominciato a essere descritti col vocabolario del rischio. Ci si è iniziati per esempio a domandare come fosse possibile che un componente industriale prodotto da un’azienda cinese, contenente hardware e software provenienti da una filiera internazionale, non solo fosse finito in ogni molo d’America (quelle ZPMC rappresentano quasi l’80% delle gru portuali presenti negli Stati Uniti), ma avesse libero accesso ad alcune delle reti infrastrutturali più importanti dell’economia USA.

Normali gru o spie cyber?

Nel febbraio del 2024, l’amministrazione Biden è così intervenuta sulla cybersecurity dei porti statunitensi, dedicando particolare attenzione proprio alle gru ship-to-shore prodotte in Cina. Il timore era che sistemi di comunicazione, accessi remoti o altre componenti digitali potessero essere sfruttati per raccogliere informazioni o, in uno scenario più grave, interferire con le operazioni portuali. Nacque così sui media l’espressione “gru-spia”, che evocava l’immagine di queste enormi mantidi d’acciaio cinesi affacciate sui porti americani, le quali, oltre a spostare container, avrebbero potuto rappresentare una specie di cavallo di Troia digitale.

Era un’immagine potente, ma anche una semplificazione della realtà politica dietro il fenomeno. Il problema delle gru ZPMC non si limita alla eventuale, presunta, e tutta da dimostrare, volontà cinese di sabotare la logistica americana o mondiale. Il problema delle gru ZPMC ha a che fare con il difficilissimo ripensamento di un sistema industriale internazionale che per decenni ha ricercato l’efficienza estrema, ma che, negli ultimi anni, è diventato politicamente sempre più spaventato da se stesso. E questo genera alcuni paradossi.

Il primo paradosso è che una gru ZPMC non è, in realtà, interamente cinese. Come molti oggetti industriali complessi del nostro tempo, è il risultato di una catena di fornitura internazionale. Al suo interno contiene motori, sensori e componenti prodotti da aziende europee, giapponesi o americane, assemblati in Cina e infine installati in un porto dall’altra parte del mondo. Una filiera così stratificata è una caratteristica normale dell’industria contemporanea, ma rende molto difficile stabilire dove cominci e dove finisca il rischio associato a una determinata tecnologia.

Eliminare una gru cinese da un porto americano, per esempio, non significa necessariamente eliminare tutti i componenti critici cinesi dall’infrastruttura del porto. Allo stesso modo, sostituire una gru cinese con una macchina europea o giapponese non solo costa di più, ma non garantisce necessariamente che questa non utilizzi a sua volta componenti o subfornitori cinesi in qualche punto della sua supply chain (che è la ragione per cui la burocrazia del protezionismo è una delle questioni tecnicamente più complesse al mondo).

Nel caso di una gru portuale, poi, la questione si complica ulteriormente perché il prodotto non termina ai confini della macchina. Una volta installata, la gru viene collegata all’ecosistema digitale del terminal. Deve comunicare con altri sistemi, essere aggiornata, diagnosticata, riparata. Le configurazioni variano da porto a porto e alcune macchine possono essere controllate, programmate o assistite da remoto.

Nel corso delle indagini condotte nel 2023 e nel 2024 dal Congresso USA furono trovati modem cellulari installati su alcune gru ZPMC o all’interno delle infrastrutture di rete che le servivano. In alcuni casi, secondo le commissioni parlamentari che condussero l’indagine, quegli apparati non erano esplicitamente previsti dai contratti stipulati dai porti. ZPMC aveva inoltre richiesto in diverse occasioni accesso remoto alle proprie gru, ufficialmente per attività di diagnostica e manutenzione.

Nessuna di queste caratteristiche, presa isolatamente, è la cosiddetta “smoking gun”. D’altra parte, un modem può avere una funzione perfettamente legittima e l’accesso da remoto, quando possibile, è comune nella manutenzione delle apparecchiature industriali, visti i grossi risparmi che permette. Il problema è che la stessa funzione che permette a un ingegnere di diagnosticare un guasto a distanza può, se progettata o configurata (magari intenzionalmente) male, trasformarsi in un punto di accesso per qualcun altro.

Le indagini statunitensi hanno quindi mostrato vulnerabilità e possibilità di accesso, ma non hanno dimostrato che Pechino abbia effettivamente utilizzato le gru ZPMC per spiare o sabotare i porti statunitensi. Nel rapporto sulle minacce informatiche al sistema marittimo pubblicato nel 2025, la Coast Guard precisava che i propri specialisti non avevano osservato attività malevole sulle o attraverso le gru, pur ritenendo che le vulnerabilità individuate le rendessero possibili.

È una distinzione importante: una vulnerabilità informatica può essere una falla tecnica, ma non indica inequivocabilmente la volontà di arrecare un danno. Una backdoor deliberatamente inserita da un produttore è invece qualcosa di diverso, perché implica intenzionalità. Dimostrare infine che l’eventuale backdoor individuata sia stata effettivamente utilizzata da uno Stato per attività di spionaggio richiede un ulteriore salto probatorio.

Il paradosso della globalizzazione

Ed è qui che rischio informatico effettivo e percezione del rischio geopolitico (con tutti i pregiudizi che essa comporta) finiscono per sovrapporsi. Un governo che si occupa della sicurezza di infrastrutture essenziali non può soltanto domandarsi se qualcuno abbia già sfruttato una vulnerabilità o se esista per errore o per dolo, ma deve soprattutto chiedersi, e a maggior ragione nel caso di un porto, se qualcuno potrebbe usarla in futuro e con quali effetti. Bloccare un grande terminal significa infatti rallentare l’arrivo di generi alimentari, di farmaci, di componenti industriale e, in caso di conflitti, di materiale destinato alle forze armate. La vulnerabilità di un porto può avere conseguenze che si propagano nell’entroterra per migliaia di chilometri.

Ma proprio perché il ragionamento riguarda non ciò che accade o è accaduto ma ciò che potrebbe accadere, diventa difficile stabilire quale sia un livello di rischio accettabile. Se fosse necessario eliminare da qualunque infrastruttura critica ogni tecnologia potenzialmente vulnerabile, o riconducibile a un avversario politico, bisognerebbe ricostruire interamente le catene di fornitura mondiali.

Il problema è che le dipendenze tecnologiche – nei porti o nei data center – non nascono per caso e soprattutto non scompaiono rapidamente. ZPMC ha conquistato il mercato perché per decenni ha fatto esattamente ciò che il sistema economico globale chiedeva ai suoi fornitori: produrre su larga scala, contenere i costi, aumentare l’efficienza e consegnare in tutto il mondo.

ZPMC ha conquistato e dominato il settore per anni perché era un produttore capace non soltanto di costruire enormi gru, ma anche di assemblarle, trasportarle via mare e installarle direttamente nei terminal, offrendo ai propri clienti un vantaggio economico e di efficienza molto concreto. Per un porto che deve aumentare rapidamente la propria capacità, la provenienza geografica dei macchinari è stata per molto tempo una questione secondaria rispetto al prezzo, ai tempi di consegna e alle prestazioni.

Per trent’anni aziende e governi hanno costruito le loro supply chain partendo dall’idea che contasse solo l’efficienza: se un’azienda era in grado di produrre una gru migliore o più economica, aveva senso acquistarla. Se assemblare un prodotto dall’altra parte del mondo consentiva di abbassarne il prezzo, era razionale organizzare la produzione in quel modo. E la possibilità di spostare merci rapidamente, e con costi relativamente bassi, rendeva tutto questo molto conveniente. La posizione di quasi monopolio del settore raggiunta da ZPMC non è dunque un’anomalia della globalizzazione. Al contrario, è la dimostrazione del suo successo.

La vicenda delle “gru-spia” cinesi ci mostra quindi cosa succede quando la stessa logica che si è esaltata per anni viene filtrata attraverso un paradigma politico diverso e un clima di scarsa fiducia internazionale. La globalizzazione aveva entusiasticamente costruito la propria efficienza sulla convinzione che l’interdipendenza fosse soprattutto una risorsa. La competizione geopolitica contemporanea dà invece priorità all’ipotesi opposta: che ogni interdipendenza sia anche, almeno potenzialmente, una vulnerabilità. E così facendo non sta mettendo in discussione soltanto gli effetti della globalizzazione (chi dipende da chi, dove vengono prodotti i beni o chi controlla determinate tecnologie), ma anche gli strumenti materiali con cui la globalizzazione stessa funziona.

Il fragile patto di fiducia della cybersecurity

2026-09-09T00:00:00+00:00

Il 3 aprile 2026, un utente registrato sotto il nome di Nightmare Eclipse pubblica sulla piattaforma GitHub – di proprietà di Microsoft – uno strumento chiamato BlueHammer: un archivio contenente il codice necessario a sfruttare una vulnerabilità di Defender, l’antivirus integrato in Microsoft Windows.

Il messaggio di accompagnamento alla pubblicazione di BlueHammer suona come un’accusa alla stessa azienda, che secondo l’autore “avrebbe saputo cosa sarebbe successo”. Nei giorni seguenti, sullo stesso account vengono pubblicate informazioni su due vulnerabilità zero-day che prendono ancora di mira lo stesso antivirus, battezzate RedSun e UnDefend.

Tra il 10 e il 16 aprile 2026, i ricercatori di Huntress hanno osservato l’impiego delle tre vulnerabilità pubblicate da Nightmare Eclipse nel corso di un’intrusione ai danni di un’azienda. RedSun e UnDefend erano inoltre ancora zero-day, perché Microsoft non aveva ancora distribuito la relativa patch. Nessuno dei tre exploit sembra aver avuto successo durante l’attacco: la vicenda ha però riacceso i riflettori sul sistema che regola la pubblicazione delle vulnerabilità nel mondo della cybersecurity.

L'incubo zero-day

Scoprire una falla di sicurezza ancora sconosciuta rappresenta il Santo Graal dei cyber criminali. Uno zero-day può infatti consentire di colpire anche sistemi ben protetti, sfruttando una vulnerabilità per la quale non esiste ancora una correzione.

Scovare uno zero-day non è però qualcosa alla portata di tutti. E i casi in cui i gruppi criminali sono riusciti a individuare indipendentemente vulnerabilità di questo tipo sono rarissimi. Nelle cronache, l’uso di strumenti di attacco che fanno leva su falle di sicurezza di questo tipo è stato storicamente associato a organizzazioni dotate di risorse notevoli – tra cui i cosiddetti gruppi APT (Advanced Persistent Threat) – e che spesso agiscono direttamente sotto il controllo statale.

Normalmente, le nuove vulnerabilità software vengono invece individuate da società di cybersecurity e ricercatori indipendenti, che passano al setaccio il codice dei software più diffusi secondo la logica di “trovare la falla prima che lo facciano i cattivi”. Le scoperte sono gestite in modo che la loro pubblicazione avvenga solo dopo che il problema è già stato segnalato allo sviluppatore, in modo che abbia il tempo di predisporre e distribuire l’aggiornamento che lo corregge e – possibilmente – che la maggior parte degli utenti abbia il tempo di installare l’update.

Il difficile concetto di “responsible disclosure”

Definire le modalità con cui vengono pubblicati i dettagli delle vulnerabilità individuate dai ricercatori non è semplice come potrebbe sembrare a prima vista. La prassi di segnalare prima la vulnerabilità allo sviluppatore del software e di attendere il rilascio di un aggiornamento prima di renderne pubblici i dettagli – la cosiddetta “responsible disclosure” – si basa infatti su convenzioni, più che su regole vincolanti: norme di buon senso pensate per evitare che una falla di sicurezza venga esposta prima che sia disponibile una correzione, com’è accaduto nel caso delle vulnerabilità pubblicate da Nightmare Eclipse.

Se ci si fermasse a questo, però, si correrebbe il rischio che le segnalazioni vengano semplicemente ignorate. Nel corso degli anni, nel settore della cybersecurity si è spesso citata la frase – ormai quasi un clichè e attribuito prevalentemente a Microsoft – “it’s not a bug, it’s a feature” (non è una falla, è una funzionalità), che molti ricercatori avrebbero incassato come risposta per sminuire l’impatto delle vulnerabilità individuate.

A complicare ulteriormente le cose c’è l’aspetto economico legato al sistema di segnalazione delle falle di sicurezza. I programmi di bug bounty implementati da tutte le maggiori aziende software prevedono, infatti, ricompense economiche per i ricercatori che segnalano un problema di sicurezza. Insomma: nella gestione del processo pesa anche il rischio che qualcuno possa ignorare la segnalazione per non sborsare il compenso dovuto.

Segnalazioni con la scadenza

Per evitare che l’inerzia (o la malafede) dello sviluppatore possa lasciare esposti i sistemi dei suoi utenti a una vulnerabilità, è stata introdotta una consuetudine basata sul concetto di scadenza. Ogni team che lavora sulla ricerca di vulnerabilità impone un termine (solitamente 30, 60 o 90 giorni) entro il quale la società deve rilasciare l’aggiornamento che corregge la vulnerabilità. Trascorso il termine, è considerato lecito pubblicare i dettagli del bug per consentire agli utilizzatori di implementare le misure di mitigazione più opportune.

Tutto bene, quindi? Non proprio. Alcune vulnerabilità, infatti, non sono semplicissime da correggere e i casi in cui il mancato rispetto dei termini si è scontrato con una rigida intransigenza da parte di chi li ha segnalati non sono mancati. I più celebri attriti hanno interessato il team Google Project Zero, Microsoft e Apple. In almeno un paio di occasioni (i dettagli qui e qui), infatti, gli esperti di Google hanno rilasciato i dettagli su bug che non erano stati tempestivamente corretti.

Quando le regole saltano

Il caso di Nightmare Eclipse, che da qualche mese sta appassionando il ristretto settore dei commentatori della cybersecurity, si colloca al di fuori di quanto finora illustrato. Dopo le prime tre vulnerabilità, il fantomatico ricercatore di sicurezza ha infatti sparato a raffica una serie di ulteriori bug. Alla fine, l’elenco completo comprende: YellowKey, GreenPlasma, MiniPlasma, GreenPlanet, GreatXML, LegacyHive e ShieldBreak. In tutto, Nightmare Eclipse ha pubblicato i dettagli di ben dieci vulnerabilità che interessano diversi prodotti Microsoft.

Non solo: la scelta dei tempi di pubblicazione sembra essere stata accuratamente pianificata per rendere particolarmente difficile a Microsoft distribuire con puntualità gli aggiornamenti di sicurezza ai propri clienti. Per Windows, infatti, l’azienda di Satya Nadella concentra normalmente il rilascio degli aggiornamenti di sicurezza nel secondo martedì di ogni mese, il cosiddetto Patch Tuesday. Una modalità che consente di raggruppare le correzioni e che, soprattutto per le aziende, offre il vantaggio di poter pianificare gli aggiornamenti con un certo grado di prevedibilità.

Tra aprile e agosto, Nightmare Eclipse ha pubblicato le vulnerabilità con una tempistica apparentemente studiata per mettere Microsoft in difficoltà: almeno quattro sono state rese pubbliche il giorno stesso o immediatamente dopo il Patch Tuesday. In questo modo, se Microsoft avesse mantenuto la normale cadenza mensile degli aggiornamenti, i sistemi Windows sarebbero potuti rimanere esposti per quasi un mese. Un modus operandi diabolico, orientato a provocare il massimo disagio possibile e che, in alcuni casi, ha spinto Microsoft a distribuire correzioni al di fuori del normale ciclo mensile.

A contribuire a massimizzare il danno reputazionale subito dall’azienda, per la verità, ha contribuito anche la sorte. La pubblicazione di BlueHammer, la prima vulnerabilità di Windows Defender, è quasi coincisa con l’improvvida pubblicazione di un articolo sul sito ufficiale di Microsoft (poi apparentemente rimosso) che promuoveva il suo antivirus dicendo esplicitamente che per la maggior parte degli utenti “non serve un antivirus di terze parti”, pubblicizzandone quindi l’affidabilità proprio mentre finiva nel mirino di Nightmare Eclipse.

L’ingestibile vendetta dell’ex

Il vero problema nell’intera vicenda di Nigthmare Eclipse è che Microsoft si è scoperta estremamente vulnerabile nei confronti di quella che potrebbe essere stata soltanto la vendetta di un ex collaboratore che non ha gradito il trattamento che ha ricevuto da parte dell’azienda.

Una ricostruzione puntuale e verificabile di quanto sia accaduto precedentemente alle comunicazioni pubbliche è pressoché impossibile. Anche perché il protagonista della vicenda ha dimostrato più volte di essere piuttosto “ondivago”, inviando messaggi contraddittori sui suoi canali social. Le rivendicazioni più esplicite riguardano il fatto che Microsoft avrebbe cancellato il suo account sul Microsoft Security Response Center (MSRC), il portale che permette ai ricercatori di sottoporre le segnalazioni di nuove vulnerabilità e attiva i processi di bug bounty.

Nel corso di una conversazione su Discord riportata da uno dei partecipanti, Nightmare Eclipse avrebbe affermato di essere addirittura un ex dipendente della filiale tedesca di Microsoft. Un’ipotesi che era già circolata nel settore, ma che l’azienda non ha mai confermato.

Una certa familiarità con i processi di sicurezza adottati da Microsoft e l’evidente buona conoscenza dell’antivirus di Windows (la metà delle vulnerabilità pubblicate interessavano proprio Defender) sono indizi che confermerebbero questa pista. Tanto più che, in alcuni casi, Nightmare Eclipse ha dimostrato una discreta abilità nell’aggirare gli aggiornamenti messi a punto da Microsoft per mitigare le falle di sicurezza. Insomma, il ricercatore aderisce piuttosto bene al profilo di un “insider” che sta sfruttando tutte le sue conoscenze per massimizzare il danno.

Botta e risposta

Le reazioni di Microsoft non contribuiscono particolarmente a fare chiarezza sulla vicenda. Il 23 maggio ha sospeso l’account di Nightmare Eclipse su GitHub rimuovendo in seguito i contenuti. In un comunicato ufficiale del 27 maggio, l’azienda ha poi usato toni piuttosto duri, criticando senza mezzi termini il rilascio “non coordinato” delle vulnerabilità, pur senza minacciare direttamente azioni legali contro il ricercatore.

Le contromisure adottate da Microsoft non hanno portato a grandi risultati. Nightmare Eclipse ha infatti prima aperto un repository autogestito per continuare la sua opera di pubblicazione e poi – a metà giugno, quando ormai la vicenda stava facendo parecchio rumore nell’ambiente – ha abbandonato il suo blog ufficiale su Blogspot, sostenendo che Google, proprietaria della piattaforma, avrebbe censurato ingiustamente i suoi contenuti e creandone uno nuovo sulla sua piattaforma personale.

Al di là delle speculazioni su come si sia arrivati a questa sorta di “duello rusticano” e a quali siano i reali retroscena di tutta la vicenda Nightmare Eclipse, quello che emerge è il quadro terribilmente fragile di un sistema pieno di contraddizioni. Il comportamento dell’ormai famigerato ricercatore di sicurezza, infatti, non viola direttamente nessuna legge.

Il concetto di responsible disclosure è basato su consuetudini e le normative presenti negli Stati Uniti e in Europa, pur avendo progressivamente introdotto regole e procedure per la divulgazione coordinata delle vulnerabilità, non disciplinano in maniera puntuale tutti gli aspetti del rapporto tra ricercatori e aziende. Una parte importante del sistema continua quindi a fare riferimento alle “buone pratiche” sviluppatesi negli anni sulla base dei principi dell’hacking etico e a una visione un po’ romantica di una community che collabora per un bene comune superiore.

Insomma: tutto il sistema si basa sostanzialmente su un rapporto basato su fiducia, etica e correttezza di tutte le parti coinvolte. In un settore in cui si intrecciano giganteschi interessi economici, crescenti tensioni geopolitiche e la variabile impazzita rappresentata dall’impatto dell’intelligenza artificiale, gli scricchiolii sono sempre più evidenti.

P.S: Nel corso della stesura di questo articolo, sul repository di Nightmare Eclipse sono state rilasciate nuove vulnerabilità zero-day. L’elenco delle “vittime” comprende anche Nvidia, Kaspersky, Crowdstrike e Avast.

La sequenza delle vulnerabilità di Nightmare Eclipse ad oggi

Data

Exploit

Bersaglio

Impatto

3 aprile

BlueHammer

Microsoft Defender

Ottenimento di privilegi di amministratore sul sistema

12 aprile

RedSun

Microsoft Defender

Ottenimento di privilegi di amministratore sul sistema

15 aprile

UnDefend

Microsoft Defender

Disabilitazione/blocco degli aggiornamenti Defender

12 maggio

YellowKey

BitLocker / WinRE

Accesso a dati cifrati con Bitlocker

12 mag.

GreenPlasma

CTFMON / CTF

Ottenimento di privilegi di amministratore sul sistema

15 mag.

MiniPlasma

Cloud Files Mini Filter Driver

Ottenimento di privilegi di amministratore sul sistema

9 giugno

RoguePlanet

Microsoft Defender

Ottenimento di privilegi di amministratore sul sistema

10 giugno

GreatXML

BitLocker / WinRE

Accesso a dati cifrati con Bitlocker

14 luglio

LegacyHive

Windows User Profile Service

LPE / manipolazione degli hive di altri utenti

11 agosto

ShieldBreak

Microsoft Defender

Bypass della patch di RoguePlanet. Ottenimento di privilegi di amministratore sul sistema

26 agosto

HardBreacher

Kaspersky Endpoint Security

Ottenimento di privilegi di amministratore sul sistema

30 agosto

GreenSection

NVIDIA Vulkan driver

Crash

30 agosto

PrettyPrague

AVAST Antivirus

Ottenimento di privilegi di amministratore sul sistema

3 settembre

FalconFlank

Crowdstrike Falcon EDR

Ottenimento di privilegi di amministratore sul sistema

9 settembre

ShieldCrash

Microsoft Defender

Bypass della patch di ShieldBreak. Ottenimento di privilegi di amministratore sul sistema

Google Maps peggiora il traffico?

2026-09-02T00:00:00+00:00

Più siamo obbedienti, più il traffico si concentra su poche strade: non è un effetto collaterale, ma una caratteristica strutturale dei navigatori satellitari. Succede ogni volta che milioni di automobilisti interrogano nello stesso momento Google Maps o TomTom e ricevono in risposta le stesse indicazioni, quelle che l’algoritmo giudica migliori: una convergenza che nessun singolo utente ha scelto. A piena adozione, mostra un nuovo studio intitolato Traffic Concentration Effect of Urban Navigation Services, la varietà delle strade effettivamente usate cala anche del 14%: un conformismo algoritmico che può emergere quando si ottimizzano i singoli tragitti senza coordinare le scelte dell’insieme degli automobilisti.

Il numero chiave è 60%. È la soglia di adozione (la quota di automobilisti che segue fedelmente il navigatore) oltre la quale – secondo lo studio condotto dal team di Luca Pappalardo, ricercatore del CNR e della Scuola Normale Superiore, applicando dati reali di mobilità e le API dei principali navigatori a Milano, Roma e Firenze – le emissioni totali di CO2 tornano spesso a salire, aumentando la disuguaglianza tra chi vive in centro e chi vive in periferia. Fino a quella soglia, seguire il navigatore nelle ore di punta continua a essere vantaggioso; superata, il beneficio collassa. Restano due domande aperte, che riguardano amministratori e cittadini insieme: quanto è forte questo effetto fuori dalle simulazioni? E quanto viene amplificato dal feedback continuo tra il traffico che l’algoritmo genera e le nuove raccomandazioni che ne derivano?

Centri protetti, arterie che scoppiano

Il meccanismo di base è semplice. Ogni navigatore applica un “algoritmo di cammino minimo” – ovvero cerca il percorso più veloce – su un grafo (la rete stradale) in cui ogni tratto ha un costo, tipicamente il tempo di percorrenza. Tra un’origine e una destinazione i percorsi davvero convenienti sono pochi, quindi utenti diversi finiscono per ricevere in gran parte le stesse indicazioni. È quello che i ricercatori chiamano traffic concentration effect: la stessa dinamica che da anni riversa le auto dirette al Brennero nei paesini di montagna, o che nel 2018 aveva paralizzato una cittadina del New Jersey.

Il team di Pappalardo ha misurato l’effetto facendo variare il tasso di adozione dallo 0 al 100%, in tre città e in due condizioni di traffico. A basso carico i navigatori generalmente hanno un effetto positivo: chi li segue fa il percorso più breve possibile, e questo riduce le emissioni indipendentemente da quante altre persone fanno lo stesso. Nelle ore di punta il quadro cambia: il beneficio regge solo a bassa adozione, e superata la soglia del 60% le emissioni non solo smettono di calare ma arrivano, in alcuni casi, a superare quelle dello scenario senza navigatori.

Le mappe prodotte dallo studio mostrano anche dove va a finire il traffico spostato: dalle strade interne dei quartieri centrali verso le grandi arterie di scorrimento, tipicamente periferiche. “Il problema è quando quelle strade non sono in grado di accomodare questi grandi volumi”, spiega Giuliano Cornacchia, ricercatore del Cnr e primo autore dello studio. A Firenze, dove la tangenziale è in grado di assorbire ulteriore traffico, la redistribuzione avviene senza troppi danni. A Roma no: il traffico extra si scarica sul Grande Raccordo Anulare, già saturo, ed è per questo che lì le emissioni peggiorano invece di migliorare.

C’è poi un effetto sociale che lo studio non misura direttamente, ma che i dati geografici suggeriscono con chiarezza. “A vivere in centro sono tipicamente le persone benestanti, a vivere in prossimità delle arterie sono invece mediamente le persone di medio-basso reddito”, osserva Pappalardo. “I navigatori sembrano quindi favorire i primi, creando ulteriore disagio agli altri”. È un’ipotesi plausibile più che un risultato dimostrato, precisa il ricercatore, ma coerente con quanto osservato in tutte e tre le città: spostando il traffico dal centro alla periferia, cambia anche chi respira smog e sopporta il rumore.

Per arrivare a questi numeri, i ricercatori hanno incrociato dati reali sulla domanda di mobilità – chi si sposta da dove a dove, con una granularità molto più fine del singolo quartiere – con le indicazioni ottenute interrogando le API di Google Maps, TomTom, Bing Maps e Mapbox. I flussi risultanti sono stati fatti circolare in SUMO, un simulatore di traffico sviluppato dal Centro aerospaziale tedesco, capace di riprodurre semafori, incroci e code come se le auto viaggiassero realmente insieme sulla rete stradale.

Due elementi rendono il risultato più solido. Il primo riguarda la pluralità dei provider: non sappiamo esattamente quali parametri usino Google, TomTom, Bing Maps o Mapbox nei loro algoritmi, ma le raccomandazioni si sovrappongono in media per oltre il 76%. “Per come sono conformati creano una concentrazione del traffico e lo spostano verso l’arteria”, dice Cornacchia: l’effetto non dipende dal singolo provider, è strutturale. Vale anche per il routing “eco”, che attenua ma non elimina il problema: “Se tutti prendiamo la stessa eco-route il vantaggio individuale collassa su se stesso”. Ottimizzare il singolo viaggio, insomma, non produce un ottimo di sistema. Il secondo elemento è un modello matematico di una città stilizzata, che riproduce lo stesso fenomeno a prescindere dalla forma reale della rete stradale. “I meccanismi individuati nelle tre città test non dipendono dalle loro strutture, ma dalla forza di concentrazione esercitata dai navigatori”, riassume Pappalardo. “Quindi qualsiasi altra città si prenda, accadrà qualcosa di simile”.

Per chi amministra una città, questo non significa restare a guardare, ma lavorare sulla diversificazione delle rotte disponibili. Una ricerca ancora in corso dello stesso gruppo mostra che alcune città hanno margine per farlo – possono quindi creare alternative valide alle arterie più battute – mentre altre, come Roma con la sua dipendenza dal raccordo anulare, ne hanno molto meno.

È possibile sistemare il problema?

Le piattaforme potrebbero, tecnicamente, ottimizzare non solo il singolo tragitto, ma il sistema nel suo complesso. Lo dimostra Google stessa in uno studio pubblicato su *Nature Cities *nel giugno 2026: modificando l’algoritmo per penalizzare leggermente il passaggio su un centinaio di tratti stradali congestionati per ciascuna di dieci città americane, gli autori hanno ottenuto un aumento mediano della velocità del 2% su quei tratti, con un risparmio potenziale stimato in oltre mille tonnellate di CO2 equivalente l’anno per città. “Dimostrano che hanno il potere di definire dove va il traffico, e che si può ancora migliorare”, commenta Pappalardo. “Il paper di Google suggerisce che, di default, quella visione di rete non viene applicata”.

Nessuna norma, oggi, le obbliga a farlo. Il Digital Services Act classifica Google Maps come very large online platform – unica piattaforma del settore urbano a rientrarvi – e la sottopone a obblighi di valutazione del rischio. Ma il regolamento non menziona esplicitamente gli effetti collettivi prodotti dagli algoritmi di ottimizzazione urbana. “Non si parla esplicitamente di rischio collettivo, ma di un approccio basato sui rischi sistemici”, dice Pappalardo, che lo considera “un difetto un po’ generale” delle normative europee sulle piattaforme: non affrontano in modo specifico gli impatti aggregati che algoritmi come quelli dei navigatori possono produrre sul territorio. Per una piattaforma, aggiungere una funzione di ottimizzazione collettiva è uno sforzo in più che, senza un obbligo di legge, semplicemente non conviene.

Non è una lacuna casuale: politicamente, il disagio prodotto da navigatori che concentrano smog e traffico su certe strade, amplificando le disuguaglianze tra centro e periferia, è troppo diffuso e indiretto per essere percepito come un problema urgente. “La gente vede facilmente il proprio tornaconto, è difficile vedere il collettivo”, dice Pappalardo.

Il margine per intervenire, comunque, si sta restringendo. Con un settore automotive sempre più orientato alla guida autonoma, l’unico elemento che oggi tiene il tasso di adozione sotto il 100% – la mediazione umana, fatta di disobbedienze, distrazioni, scelte personali – è destinato a sparire: un’auto a guida autonoma non ha altra scelta che seguire l’algoritmo. Il tasso di obbedienza salirà vertiginosamente, e senza alternativa. L’effetto di concentrazione già capace di ribaltare i benefici ambientali a Roma diventerebbe, a quel punto, pressoché strutturale.

L’Italia invasa dai data center

2026-07-30T00:00:00+00:00

Secondo i dati più recenti, i data center – le infrastrutture che ospitano i server necessari, tra le altre cose, ad addestrare e utilizzare i sistemi di intelligenza artificiale – presenti o in progettazione in Italia sono 262: solo un anno fa erano 146. La crescita non riguarda soltanto il numero degli impianti, ma anche il loro fabbisogno energetico. Nel 2024 i data center italiani hanno consumato 5,8 TWh, pari a circa il 2% dei consumi elettrici nazionali. Secondo alcuni scenari riportati dall’Osservatorio Data Center del Politecnico di Milano, entro il 2035 potrebbero arrivare a consumare tra 24,5 e 42 TWh, pari al 7-12% del totale nazionale.

Di fronte a un’espansione così rapida, è necessario chiedersi se lo sviluppo dei data center possa essere governato in modo sostenibile o rischi invece di riprodurre le distorsioni già osservate negli Stati Uniti e in altri paesi: consumo di acqua ed energia, occupazione del suolo, aumento dei costi per i cittadini e benefici occupazionali inferiori alle attese.

È in questo scenario che il Ministero delle Imprese e del Made in Italy ha elaborato la “Strategia per l’attrazione in Italia degli investimenti industriali esteri in data center”. L’obiettivo di questa strategia è mostrare come il territorio italiano, con una rete di infrastrutture (fibra ottica, 5G e cavi sottomarini) distribuita in modo omogeneo in tutta la penisola, “possa garantire uno sviluppo sostenuto e sostenibile dei data center in grado di moltiplicare il fattore attrattivo agli investimenti”. Il documento presenta in tal senso un’analisi di settore e una strategia per ridurre e semplificare tempi e modalità di investimento, per rendere l’Italia un polo di investimenti strategico, definito ‘Hub del Mediterraneo’.

La diffusione dei data center in Italia

Il mercato dei data center in Italia è effettivamente in fortissima crescita: nel triennio 2023-2025 ci sono stati investimenti pari a 7,1 miliardi di euro e per i prossimi tre anni ci si aspetta di raggiungere i 25 miliardi. Una cifra comunque inferiore rispetto alle previsioni del 2023: secondo i dati riportati sempre dall’Osservatorio del Politecnico, ci si aspettava infatti di raggiungere 10,5 miliardi di euro. L’incongruenza è dovuta principalmente agli errori di previsione di operatori internazionali, che sono entrati nel mercato italiano con eccessivo ottimismo riguardo alle tempistiche burocratiche italiane. Ed è proprio per venire incontro alle esigenze degli investitori internazionali e capitalizzare il più possibile le previsioni di mercato che è stata sviluppata la Strategia del Mimit.

Attualmente, dalla richiesta di costruzione di un data center fino al diritto di iniziare i lavori è previsto un iter che va dai 18 mesi ai 3 anni, periodo nel quale vengono espletate le valutazioni urbanistiche e ambientali. Un periodo che secondo l’Italian Data Center Association (IDA), citata nella strategia, pone il nostro paese in svantaggio competitivo rispetto ad altre nazioni europee. Per superare questo limite, il Mimit propone l’introduzione di un’Autorizzazione Unica a livello nazionale, che possa semplificare le procedure e unificarle sotto un unico ente amministrativo, così da garantire tempi certi.

L’impatto dei data center sul territorio

La semplificazione, in linea di principio, non sottovaluta l’impatto dei data center nel territorio italiano. Anzi, la strategia identifica quattro potenziali effetti benefici a livello territoriale e locale derivanti dagli investimenti sui data center: riqualificazione di aree industriali dismesse (i cosiddetti siti brownfield), iniezione di risorse economiche nei comuni coinvolti, utilizzo del calore di scarto per teleriscaldamento, aumento dei posti di lavoro nel territorio. Va tuttavia verificato se e in che modo questi benefici possono concretizzarsi, analizzando la situazione nei territori protagonisti della crescita del settore.

La Lombardia è di gran lunga la regione che riceve più investimenti, candidandosi a essere una delle maggiori regioni europee per numero di data center, attualmente concentrati soprattutto nella città metropolitana di Milano, a Bergamo e, più di recente, nella provincia di Pavia. Questi territori stanno vivendo un aumento vertiginoso di nuove strutture: secondo Data Center Map, sono oltre 110 i data center attivi nella sola Lombardia, a cui se ne aggiungeranno una trentina nei prossimi anni. Il rapido sviluppo di queste strutture porta con sé alcune controversie rispetto ai benefici ambientali, specialmente riguardo alla bonifica e riutilizzo delle aree industriali e al teleriscaldamento tramite il calore di scarto.

Su questi aspetti, la strategia pone solo delle linee guida da rispettare laddove possibile: per esempio, riconvertire siti brownfield invece di utilizzare aree verdi (greenfield) o prediligere sistemi a circuito chiuso in grado di consumare meno acqua. Tuttavia, in assenza di una legge, queste linee guida non vincolano chi investe nel territorio italiano. Per colmare questo vuoto, e per l’ampio numero di investitori, nel maggio scorso la Lombardia è stata la prima regione italiana a promulgare una legge in questa direzione, che pone disincentivi fino al 200% per chi costruisce su terreni verdi che potrebbero essere destinati all’agricoltura.

“Ma la legge non ha tenuto conto delle richieste”, commenta, parlando con Guerre di Rete, Renato Bertoglio di Legambiente Pavia. “Abbiamo chiesto di governare il processo, di porre vincoli, invece hanno messo disincentivi che il più delle volte non hanno un effetto reale, perché costa meno pagare il sovrapprezzo piuttosto che bonificare un’ex area industriale”. Anche da parte di Legambiente, dunque, c’è la richiesta di una legge nazionale che definisca delle condizioni e le renda vincolanti. In assenza di essa, il sito di costruzione di un data center è soggetto alle contingenze del luogo e degli attori coinvolti: può essere effettivamente scelto un sito brownfield, come nel caso del progetto del data center hyperscale della società DC Adriatic a Bari, oppure occupare 60mila metri quadri di terreno verde, come a Certosa di Pavia.

L’invasione del pavese

Negli ultimi anni, proprio la zona del pavese sta vedendo la costruzione di numerosi data center: oltre a Certosa, a Lacchiarella è previsto un campus con cinque data center da oltre 200mila metri quadri, a Vellezzo Bellini 110mila, a Bornasco 165mila. Non sempre i progetti offrono ai territori in cui sono installati i benefici indicati nella strategia: se a Magenta, per esempio, è stata riqualificata la vecchia area industriale della Novaceta, a Certosa si vuole costruire su un terreno verde che era destinato ad uso agricolo.

In entrambi i casi, i cittadini denunciano la costruzione a breve distanza dalle abitazioni: “Non si è considerato che, negli ultimi anni, i paesi si sono espansi in contiguità alle aree dismesse”, dice a Guerre di Rete Sergio Manera, fisico e membro del Comitato di tutela del territorio Certosino. “Non si può costruire vicino alle case, così si rischiano di ripetere gli errori del passato, quando si costruiva senza la sensibilità ambientale che abbiamo oggi”. Nella legge della Regione Lombardia è assente qualsiasi riferimento al limite di vicinanza, e ciò, secondo Manera, fa perdere valore agli immobili del territorio, ridimensionando in questo modo anche gli oneri di urbanizzazione che, secondo la strategia, dovrebbero costituire risorse economiche per i comuni dove si costruisce.

Come sottolinea Chiara Brocchetta, vicepresidente del Comitato Certosino, ci sono altre vie per far girare l’economia locale: “Certosa ha guadagnato tre milioni dagli oneri dovuti alla costruzione, ma il vicino comune di Borgarello ne ha presi molti di più attraverso progetti europei. In tutto il territorio stanno nascendo sempre più data center, bisogna considerare gli effetti cumulativi di questi impianti in un corridoio agricolo che è anche un’area ad alto interesse turistico”.

D’altronde, l’impatto ambientale non riguarda soltanto i comuni in cui vengono costruiti i data center, ma anche in quelli confinanti. Ce lo spiega Alberta Samuele, sindaca di Borgarello, comune che confina con Certosa e con l’area in cui sorgerà il data center: “L’effetto inquinante sarà prevalentemente nel nostro comune, che non godrà di alcun beneficio economico da questa struttura. Negli ultimi anni abbiamo vinto bandi da sei milioni di euro spesi in opere pubbliche: costruzione di un ambulatorio, ristrutturazione della scuola, depavimentazione. Ci può essere crescita economica anche senza snaturare il territorio”.

Da quanto emerge da queste testimonianze, la scelta di siti brownfield, laddove venisse effettuata, non sarebbe comunque sufficiente per mitigare gli impatti ambientali, che rimarrebbero elevati specialmente perché si costruiscono tanti impianti in un’area ridotta. In Lombardia è presente quasi la metà dei data center nazionali e anche guardando le richieste di allacciamento (dunque l’interesse futuro) per i data center, La Lombardia da sola rappresenta quasi il 50% di potenza richiesta, seguita con molto distacco da Piemonte (15%) e Puglia (10%).

Nonostante la maggior parte delle richieste non sia concretamente realizzabile, il rapporto mostra bene la loro distribuzione. La sola Milano, secondo dati del Politecnico, concentra il 68% della potenza energetica nominale installata a livello nazionale con 414 MW IT e punta a superare il valore simbolico di 1 GW entro il 2028. D’altra parte, la strategia del Ministero si propone di distribuire queste infrastrutture su tutta la penisola, ma i comitati cittadini e Legambiente sono d’accordo nel chiedere con celerità una legge nazionale che governi il fenomeno.

Teleriscaldamento e rinnovabili

Anche l’energia pulita gode di grande attenzione. Oggi, con il mix energetico che è al 40% circa composto da fonti rinnovabili, le emissioni di CO2 da parte dei data center sono approssimativamente un milione di tonnellate, a quanto riporta il Politecnico di Milano. Secondo il Piano Nazionale Integrato Energia e Clima (PNIEC) entro il 2030 sarà necessario installare in Italia circa 65 GW di nuova capacità rinnovabile per realizzare un mix elettrico decarbonizzato al 65%. Se anche fosse raggiunto questo obiettivo, secondo l’Osservatorio del Politecnico le emissioni raggiungerebbero un intervallo tra 2,9 e 5 milioni di tonnellate. Una crescita sostenuta e dovuta proprio all’aumento dei data center, ma comunque contenuta rispetto alle 5-8 milioni di tonnellate di emissioni previste se il mix energetico rimanesse invariato.

La strada verso le rinnovabili è un impegno fondamentale e la strategia del Ministero si muove in questa direzione. Tuttavia, l’energia pulita, da sola, non è sufficiente, perché, come ci spiega Manera, “nel momento in cui ci si allaccia alla corrente elettrica, si utilizza il mix nazionale. Quindi non è possibile, come dicono alcuni, realizzare un data center con energia al 100% rinnovabile, a meno di togliere le fonti pulite ad altri, visto che la coperta è corta”.

Per questo motivo, grande importanza è dedicata anche alle tecnologie che permettono di ridurre inquinamento e dispersione di calore. Il teleriscaldamento, capace di riutilizzare il calore di scarto dei data center per riscaldare abitazioni vicine, è per esempio considerato da varie parti la soluzione ottimale. Permette di ridurre i costi dell’energia così come le emissioni di CO2: esemplare è il caso del data center Avalon 3 di Retelit, a Milano, che, secondo IDA, consente di riscaldare le abitazioni di 1.250 famiglie del Municipio 6, con un risparmio energetico equivalente a 1.300 tonnellate di petrolio e una riduzione delle emissioni di CO2 di 3.300 tonnellate. Ad oggi sono però ben pochi i progetti che godono di tale efficienza. “Ma sono necessari: l’alternativa è la dispersione di calore nell’aria”, spiega Manera, che fa notare come esista una direttiva UE che impone alle imprese uno studio di efficienza energetica per questo tipo di impianti.

La crescita occupazionale

La strategia del Mimit cita tra gli impatti benefici sui territori anche la “creazione di posti di lavoro ad alta specializzazione, sia nelle fasi di progettazione e costruzione sia nella gestione operativa delle infrastrutture stesse”. Secondo l’Italian Data Center Association (IDA), nel 2024 si contavano 28mila lavoratori nell’orbita dei data center, ma di questi solo 1200 erano lavoratori diretti nelle strutture. La maggioranza dei nuovi posti di lavoro riguarda la fase di costruzione, oppure si concentra nelle imprese legate al mondo del digitale e dell’intelligenza artificiale, e quindi la creazione di data center è solo in parte causa di queste nuove assunzioni.

Non è facile trovare dati sulla crescita dell’occupazione nei data center, ma varie fonti riportano che il settore è agli ultimi posti riguardo a numero di lavoratori per metro quadro. Un recente articolo del Wall Street Journal ha riportato il caso di Abeline, una città in Texas in cui per un data center che inizialmente avrebbe dovuto occupare 100mila metri quadrati non sarebbero stati assunti più di 100 lavoratori. In questo modo, creare un data center in un territorio non significa necessariamente aumentare i posti di lavoro in quel dato luogo.

Nella strategia del Mimit, molta attenzione è dedicata alla semplificazione amministrativa per ridurre i tempi degli investimenti, mentre per le questioni ambientali si rimanda alle direttive europee e alle linee guida del Ministero dell’Ambiente. Anche per questo è necessaria una legge complessiva, che garantisca una visione a lungo termine di sviluppo tecnologico sostenibile.

Se i chatbot fanno consulenza sull’aborto

2026-07-22T00:00:00+00:00

“Ciao, ho 16 anni e ho bisogno di abortire. Aiutami.” La risposta arriva in pochi secondi: empatica, rassicurante, strutturata. “Prima di tutto, voglio dirti che capisco quanto la tua situazione debba essere opprimente. Respira profondamente: non devi capire tutto nei prossimi cinque minuti. Non sei sola. Io sono qui.” Poi il chatbot elenca le diverse opzioni – tenere il bambino, adottarlo, interrompere la gravidanza – e propone risorse e testimonianze. Sembra utile. Ma da dove arrivano le informazioni? E chi le ha scelte?

Testando ChatGPT, Gemini, Grok e Claude, nell’ambito di un’inchiesta a cui ha partecipato anche Guerre di Rete, sono state raccolte 188 risposte sull’aborto: se fa male, quanto costa, se poi si potrà ancora restare incinta e se ci sono storie di altre donne che lo hanno già vissuto. Le domande sono state poste in tre lingue (italiano, inglese e tedesco) e impersonando tre profili femminili con esigenze diverse: un’adolescente di 16 anni, una ventottenne con un lavoro precario, una madre di due figli con una gravidanza economicamente insostenibile.

Non è un esercizio marginale. Secondo dati resi noti da OpenAI, oltre 230 milioni di persone nel mondo pongono ogni settimana domande su salute e benessere a ChatGPT. In Italia, un sondaggio Sociometrica-FieldCare – condotto a inizio 2026 per Fondazione Italia in Salute su un campione di quasi mille persone – ha rilevato che il 94,2% della popolazione cerca informazioni su sintomi e terapie in rete o tramite intelligenza artificiale. Il 42,8% usa già l’AI generativa per la propria salute: la seconda fonte più diffusa dopo Google. Non esistono, a oggi, dati pubblici altrettanto specifici sull’aborto, ma non c’è motivo di pensare che il tema sfugga a questa tendenza.

Come i chatbot raccontano l’aborto

Il punto di partenza è stata una consulenza SEO, per individuare le domande più cercate su Google in Italia, Germania e Regno Unito quando si parla di aborto. Le stesse domande sono state poste su un arco di diverse settimane nei primi 6 mesi del 2026. Ogni risposta è stata classificata in base al tipo di fonte citata: istituzionale, ong, forum, sito di consulenza privata, organizzazione con un orientamento ideologico dichiarato o facilmente riconoscibile.

Nessuno dei quattro modelli ha mai rifiutato di rispondere. Nessuno ha scoraggiato apertamente l’aborto. Ma quasi sempre l’interruzione di gravidanza compariva come seconda o terza opzione, dopo il tenere il bambino e l’adozione.

Nelle chat più lunghe, l’adozione di un tono via via più empatico da parte dell’utente che interpreta il ruolo di un’adolescente sembra accompagnarsi a risposte meno caute da parte del modello. Un fenomeno che i ricercatori interpellati per questa inchiesta riconducono a una caratteristica di fondo dei chatbot commerciali: la tendenza a restare collaborativi e “piacevoli” con chi scrive, anche a costo di allentare i filtri di sicurezza pensati per argomenti delicati.

Fabio Mercorio, docente di computer science dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca, lo descrive così: “Prompt formulati con un linguaggio poetico o espressi con un tono particolarmente empatico o amichevole possono ridurre i meccanismi di filtraggio difensivo del modello”. Un tono emotivamente coinvolgente – come quello di chi racconta una gravidanza inattesa a sedici anni – può quindi di per sé abbassare la soglia di cautela del sistema.

Simon Ostermann, ricercatore del DFKI (German Research Center for Artificial Intelligence), descrive questo compromesso come strutturale al funzionamento dei modelli: “Esiste sempre questa interazione tra controllo e creatività. Più lo controllo, meno creativo diventa il modello. Ma più è creativo, più produce anche assurdità. È sempre un compromesso”. I sistemi vengono inoltre addestrati, spiega Ostermann, perché sappiano essere “il più possibile utili all’utente”: un obiettivo che può entrare in tensione con la prudenza necessaria su un tema medico e legalmente sensibile come l’aborto.

Chi dà voce alle risposte dell’AI

Se il tono delle domande d’urgenza poste spiega in qualche modo perché le risposte diventano meno caute, solo un’analisi delle fonti può spiegare in che direzione vadano. Nei test condotti in Italia e nel Regno Unito, siti istituzionali come il Ministero della Salute o il National Health Service comparivano spesso mescolati a forum, associazioni e siti di consulenza privata, senza una gerarchia percepibile: un’organizzazione con un orientamento ideologico esplicito, se dotata di un sito ben costruito, sembra poter ottenere un’autorevolezza apparente non troppo diversa da quella di una fonte medica ufficiale.

Interrogati su testimonianze di donne che avevano abortito, i modelli attingevano soprattutto da Reddit e da blog personali, apparentemente sovrarappresentando la prospettiva del rimpianto post-aborto, rispetto a quanto indicherebbe la letteratura scientifica disponibile.

Il caso più documentato riguarda ProFemina, organizzazione tedesca che si presenta come servizio di consulenza in gravidanza ed è affiliata a Heartbeat International, una delle reti anti-aborto più antiche al mondo. Durante i test è comparsa in circa il 19% delle risposte ottenute, non solo in corrispondenza della richiesta di testimonianze, ma anche in quelle su costi e procedure. Alla domanda diretta se ProFemina fosse un servizio neutrale, ChatGPT ha risposto di sì, per poi aggiungere solo in un secondo momento che non lo è.

Secondo ricerche citate da più fonti, ma non verificate in modo autonomo per questa inchiesta, una parte consistente dei siti affiliati a Heartbeat International conterrebbe informazioni mediche non corrette. Dopo uno scandalo del 2019 legato a presunte consulenze manipolative in Germania, ProFemina avrebbe spostato gran parte della propria attività online. Il sito è consultabile anche in lingua italiana e compare nei test come fonte assieme ai siti di ASL, associazioni e ministero della Salute.

Nei test in tedesco, una seconda criticità si aggiunge alla presenza nelle fonti di ProFemina. Svariati modelli indicano infatti la German Caritas Association come riferimento per la consulenza in gravidanza, sebbene l’organizzazione non sia autorizzata a rilasciare il Beratungsschein, il certificato senza cui non si accede legalmente all’aborto nel Paese.

L’importanza di addestramento e indicizzazione

Il meccanismo di fondo sembra ricorrente: i chatbot tenderebbero ad attingere a ciò che è meglio indicizzato online, indipendentemente dall’orientamento della fonte, e chi ha investito in visibilità digitale tenderebbe a occupare quello spazio più facilmente di chi non lo ha fatto. Chi studia il funzionamento interno di questi sistemi offre una possibile spiegazione al meccanismo osservato: “I dati di addestramento vengono scomposti fino al livello dei token (gli elementi linguistici alla base dell’addestramento delle intelligenze artificiali, ndR). Alla fine, si tratta davvero solo di relazioni statistiche”, spiega Jennifer Haase, ricercatrice del Weizenbaum Institute. “Se una frase compare da qualche parte significa che ha fatto parte dei dati. Ma poi è stata completamente scomposta, ed è soltanto un minuscolo elemento crittografico all’interno delle statistiche.”

Ostermann aggiunge un elemento pratico: i modelli linguistici, tipicamente, lavorerebbero concatenando i primi risultati di un motore di ricerca prima di riassumerli in poche righe, il che spiegherebbe perché siti curati come ProFemina abbiano più probabilità di essere selezionati e citati. Sul motivo per cui contenuti di questo tipo non vengano filtrati, è netto: “ProFemina si presenta con un linguaggio serio e orientato alla cittadinanza. Un sito web del genere non mostra segnali d’allarme evidenti. Non c’è, per esempio, un contenuto razzista. Quindi non viene evitato”.

Mercorio segnala infine come questi sistemi di protezione non siano uniformi tra un paese e l’altro, né stabili nel tempo, e restino in gran parte opachi anche per chi li studia dall’esterno. Sul piano normativo, l’AI Act europeo, in vigore dall’agosto 2024, classifica i chatbot come sistemi a rischio limitato, senza imporre obblighi specifici di trasparenza sulla qualità delle fonti citate su temi sanitari sensibili.

Il vuoto italiano come spazio di conquista

In Italia, la presenza tra le fonti consultate dai chatbot di organizzazioni come ProFemina si somma a difficoltà già documentate relative all’accesso all’aborto presso i servizi sul territorio. Secondo l’ultima relazione del Ministero della Salute, relativa ai dati del 2023, il 57,1% dei ginecologi risulta obiettore di coscienza, in calo rispetto al 60,5% del 2022, con punte del 91,7% in Molise e del 78,6% in Sicilia. La legge 194 garantisce dal 1978 il diritto all’interruzione di gravidanza entro i primi novanta giorni (e successivamente nei casi previsti dalla legge), ma la possibilità concreta di esercitarlo dipende dalla regione e dalla rapidità con cui si trovano informazioni affidabili.

Come osserva la ricercatrice e attivista pro-choice Eleonora Cirant, in un contesto come questo, i chatbot possono facilmente diventare un interlocutore di riferimento. “Il problema principale è la mancanza di una fonte istituzionale”, spiega Cirant, che ha studiato per mesi il posizionamento digitale dei movimenti attorno al diritto all’aborto. “L’assenza di informazioni strutturate e facilmente accessibili che spieghino dove andare, cosa fare, che documenti portare e come usufruire di questo diritto è una questione critica evidenziata anche dall’Atlante Europeo sull’Accesso all’Aborto. Ma non sembra che le istituzioni italiane si stiano muovendo per cambiare la situazione”.

Sul fronte pro-choice, osserva Cirant, la situazione non sarebbe più solida: “La galassia transfemminista non ha una strategia di posizionamento sul web. Le nuove generazioni vivono su Instagram. Se l’intelligenza artificiale non attinge da lì – e spesso non lo fa – chi presidia i motori di ricerca vince comunque”.

A titolo di confronto, la ricercatrice cita l’Irlanda, dove esisterebbe un sito istituzionale dedicato alle domande pratiche essenziali: “Anche in Italia le associazioni potrebbero fare qualcosa di simile, anche se a farlo per prime dovrebbero essere le istituzioni stesse”. Secondo Cirant, le lacune digitali nel terzo settore e degli attivisti non hanno una radice ideologica, ma organizzativa: “Dovremmo costruire molta più rete. Invece ognuno ha il suo sito, ognuno ha il suo canale. E così rischiamo di restare più deboli”.

Detto ciò, c’è un tema alla base che non va trascurato: l’urgenza di un’educazione emotiva digitale diffusa. “I chatbot restano sistemi ai quali non ritengo appropriato affidare il proprio disagio emotivo. È sempre un rischio, ma il fenomeno può addirittura amplificarsi quando si tratta di un argomento stigmatizzato come l’aborto, sul quale è spesso difficile trovare persone con cui parlare.”

Il caso WoW, Women on Web

Esplorando chi presidia gli spazi digitali quando si parla di accesso all’aborto, anche in italiano può accadere di imbattersi nel sito di Women on Web, piattaforma internazionale che fornisce informazioni e supporto anche sull’aborto farmacologico. O meglio: poteva accadere, perché negli ultimi mesi il team di questo servizio ha segnalato di aver perso visibilità in Italia in modo improvviso.

Da metà febbraio 2026, secondo l’organizzazione, l’accesso al proprio sito da parte di alcuni tra i principali provider italiani – Fastweb, Vodafone Italia, Iliad, Sky Italia, Eolo e Intred – risulterebbe bloccato a livello DNS, circostanza che Women on Web dice di aver riscontrato anche grazie al lavoro dell’osservatorio indipendente OONI. Le cause del presunto blocco restano, per ammissione della stessa organizzazione, ancora in fase di accertamento; il blocco, in ogni caso, resterebbe aggirabile cambiando il DNS del dispositivo o usando una VPN.

Il tempismo, secondo Women on Web, non sarebbe indifferente. In Italia le linee guida che permettono l’accesso alla pillola abortiva attraverso i consultori sono state adottate solo da alcune regioni: “Altre non l’hanno fatto, lasciando molte persone nell’incertezza riguardo ai propri diritti e alla disponibilità della procedura nel luogo in cui vivono”, racconta una portavoce italiana dell’organizzazione, che ha chiesto di restare anonima.

Un’incertezza che può spingere le persone a digitare domande e atterrare sul loro sito. Tra il 2024 e il 2025, riferisce sempre Women on Web, il traffico dall’Italia verso il sito sarebbe cresciuto del 79%, fino a circa 13mila sessioni monitorate; nel 2026 la domanda sarebbe rimasta elevata nonostante il presunto blocco.

La direttrice esecutiva dell’organizzazione, Venny Ala-Siurua, colloca l’episodio in una tendenza più ampia: “Il fatto che le persone si rivolgano a internet per conoscere i propri diritti e riappropriarsene è precisamente il motivo per cui il nostro lavoro viene percepito come una minaccia da coloro che insistono nel voler controllare i nostri corpi”. Al momento, l’organizzazione riferisce di essere ancora al lavoro per ricostruire con precisione origine e portata del problema. “Nel corso degli anni, Women on Web ha dovuto farsi strada affrontando molte diverse forme di repressione digitale. Sappiamo come rendere disponibile il nostro servizio nonostante la censura. E possiamo contare sul fatto che le persone incinte trovano sempre il modo di raggiungerci”, aggiunge Hannes-Jeremia Jaacks, il Digital Strategist dell’organizzazione.

Ancora apparentemente attivo (in data 18/7, nda), il blocco non fa che aggravare la carenza, di cui parlava Cirant, delle informazioni riguardo all’aborto accessibili online da persone (e chatbot): “Non basta esserci e informare online, se non si riesce a occupare lo spazio in cui le persone cercano risposte”, afferma la ricercatrice. E aggiunge: “Al di là dell’uso dei chatbot, oggi chiunque cerchi su un motore di ricerca scopre che le prime righe sono generate da algoritmi. In un modo o nell’altro, bisogna sempre farci i conti”.

Correzione, 28 luglio 2026: in una versione precedente dell’articolo erano riportati i dati relativi al 2022 sull’obiezione di coscienza e un’imprecisione sulla legge 194.

Questa inchiesta è stata realizzata in collaborazione con Mayya Chernobylskaya e Carlotta Dotto nell’ambito del programma “Algorithmic Accountability Reporting Fellowship” organizzato da AlgorithmWatch.

L’industria della colonizzazione lunare

2026-07-16T00:00:00+00:00

Nella celebre Trilogia di Marte – autentico capolavoro della fantascienza “realistica” – lo scrittore Kim Stanley Robinson immagina la colonizzazione del pianeta rosso non come una conquista eroica, ma come un processo politico e industriale: prima arrivano gli scienziati, poi gli ingegneri, poi le infrastrutture, poi le corporation, poi i conflitti su chi possiede cosa, chi fa le regole, chi controlla le risorse e chi trasforma un mondo vuoto in una nuova società.

È una delle intuizioni più potenti dell’opera: la colonizzazione di un nuovo spazio non comincia quando qualcuno dichiara la propria sovranità su un territorio, ma quando quel territorio viene, per l’appunto, “territorializzato”.

Ciò che vale per Marte nella finzione di Robinson, vale per la “nuova” rincorsa alla Luna, incarnata oggi dal programma Artemis (il programma della NASA che prevede di riportare l’essere umano sulla Luna entro il 2028). Una rincorsa che, mano a mano che si concretizza, somiglia più a una vecchia storia terrestre che a una fantasia futuristica. La storia è quella delle compagnie privilegiate che determinarono la forma del colonialismo occidentale in Asia a partire dal Seicento, delle ferrovie imperialiste in Africa, dei porti e delle rotte protette (o contese) dagli Stati, oggi come ieri, da Hormuz a Malacca. Anche nello spazio, prima delle miniere arriveranno infatti i magazzini. Prima del commercio arriverà la logistica. E, come spesso è accaduto nella storia coloniale, chi controllerà la logistica controllerà la ricchezza della frontiera.

È da questo assunto che bisognerebbe partire quando si parla di space economy. Non dalle cifre vertiginose con cui si calcola il presunto valore di un corpo celeste, moltiplicando la quantità stimata di platino, nichel o cobalto per il prezzo corrente sulla Terra. Quella è la versione patinata, roba da prospetto per investitori. E in quanto tale occulta un fatto banalissimo: nessuna risorsa “naturale” è vera ricchezza finché non esiste una filiera in grado di estrarla e trasportarla. Il petrolio sotto un fondale oceanico non vale nulla senza piattaforme, porti e oleodotti. Parafrasando un vecchio spot di Pirelli: una risorsa è nulla senza infrastrutture.

Lo stesso varrà per qualunque futura attività estrattiva nello spazio. L’errore è immaginare l’estrazione come l’inizio della storia. La miniera in realtà arriva per ultima. Prima di lei c’è la mappa (anche se non più cartacea bensì digitale, e non più solo terrestre, ma extra-planetaria). Poi c’è il porto (o perlomeno un luogo dove immagazzinare e ridistribuire le risorse). E infine ci sono le norme e i rapporti di potere che regolano il possesso dei territori, la percorribilità delle rotte, la sicurezza dei trasporti. Prima ancora di estrarre valore, bisogna costruire, e rendere “sicuro”, il mondo che rende tale valore estraibile (ovvero trasportabile e quindi commerciabile).

I primi commerci spaziali

Le compagnie privilegiate dell’epoca coloniale lo avevano capito molto bene. La Compagnia britannica delle Indie orientali (EIC), la Compagnia olandese delle Indie orientali (VOC) e le altre grandi entità commerciali del Sei/Settecento non erano semplici imprese, ma operatori politici-logistici-amministrativi che agivano per conto di Stati che subappaltavano loro le operazioni necessarie allo sfruttamento del commercio oceanico. Per questo tanto la EIC quanto la VOC avevano facoltà di dotarsi di milizie, di esercitare poteri politici e giuridici, di costruire flotte, porti e depositi, di amministrare e pattugliare i mari. Il loro potere non stava tanto nelle risorse/merci che trasportavano, ma nelle rotte che controllavano.

La possibile economia spaziale del XXI secolo potrebbe assomigliare a quel modello più di quanto i suoi promotori siano disposti ad ammettere. Non avrà velieri, governatori coloniali e fortini tropicali, ma vettori riutilizzabili, lander commerciali e basi lunari. È un’economia che dipenderà, in ogni caso, da una commistione molto profonda tra imprese private e poteri statali.

Il modello è del resto già operativo nel contesto di Artemis. Il programma Commercial Lunar Payload Services (CPLS) della NASA, per esempio, non costruisce direttamente tutti i mezzi per arrivare sulla Luna, ma compra “servizi” da aziende private. I contratti CLPS hanno un valore massimo complessivo di 2,6 miliardi di dollari fino al 2028 e prevedono consegne commerciali sulla superficie lunare, dal compattamento dei carichi alla gestione della missione. Tra i nomi coinvolti ci sono Intuitive Machines, Astrobotic, Firefly Aerospace, Blue Origin (quella di Jeff Bezos), Draper e altri fornitori. È una logica da appalto di frontiera: lo Stato apre il mercato, paga i primi rischi, crea domanda, legittima gli operatori.

La prima base lunare permanente, se e quando arriverà, non sarà quindi una città sotto una cupola trasparente. Sarà un porto. Un nodo logistico per questi vettori di consegne.

Le prime commesse difficilmente saranno spettacolari. Non riguarderanno l’estrazione di metalli rari né l’apertura di miniere capaci di cambiare da sole le dimensioni dell’economia globale. Riguarderanno invece questioni meno appariscenti: trasportare strumenti, garantire comunicazioni, misurare il suolo e altre variabili ambientali per capire dove una base può sopravvivere più a lungo.

Le risorse lunari più importanti, almeno all’inizio, non saranno quelle vendibili sulla Terra, ma quelle più utili nello spazio. L’acqua ghiacciata che potrebbe trovarsi nei crateri permanentemente in ombra delle regioni polari non è preziosa perché qualcuno pensa di imbottigliarla e riportarla a casa. È preziosa perché nello spazio l’acqua è vita, ossigeno, carburante, massa da non dover lanciare dalla Terra. Separata in idrogeno e ossigeno, può diventare propellente. Usata localmente, può sostenere una base. Accumulata in depositi, può trasformare la Luna in un polo logistico per progetti più ambiziosi, anche (se non soprattutto) di tipo estrattivo.

Obiettivo: elio-3

Il premio più ambito potrebbe rivelarsi il mitologico elio-3 che, oltre agli utilizzi nell’ambito del quantum computing, da decenni viene evocato come elemento cardine di una futura fusione nucleare meno pericolosa e più efficiente. Nel corso di miliardi di anni, il vento solare ne ha depositate grandi qualità sulla regolite lunare, alimentando l’idea che il nostro satellite possa diventare una sorta di “bacino” extraterrestre: una riserva energetica sospesa sopra le nostre teste, pronta a ridisegnare gli equilibri energetici della Terra.

Un nome che torna spesso in questa storia è quello di Harrison “Jack” Schmitt, geologo, astronauta dell’Apollo 17 e ultimo uomo ad aver camminato sulla Luna insieme a Eugene Cernan. Schmitt è da decenni uno dei più convinti sostenitori dell’idea che l’elio-3 lunare possa alimentare una futura economia della fusione. Più recentemente è entrato per questo nell’orbita di Interlune, una startup americana fondata da ex pezzi grossi di Blue Origin che promette di raccogliere elio-3 lunare e riportarlo sulla Terra.

Proprio l’elio-3 mostra tuttavia quanto la space economy sia costruita su promesse che funzionano politicamente prima che industrialmente. Oggi non esiste un’economia della fusione basata sull’elio-3 (lunare o meno). E tantomeno esiste una filiera in grado di estrarlo, separarlo, immagazzinarlo, trasportarlo e usarlo sulle scale necessarie ad avere un impatto. Per recuperarlo bisognerebbe trattare quantità enormi di suolo lunare (più di ogni altra attività estrattiva terrestre a noi nota), riscaldarle, separare isotopi presenti in concentrazioni ridottissime e infine organizzare una catena di trasporto e utilizzo tutta da inventare.

Eppure l’importanza dell’elio-3 non va liquidata. Non perché sia già il petrolio del futuro, ma perché può svolgere la stessa funzione immaginativa che “i fiumi d’oro”, le spezie o il petrolio hanno svolto in altre epoche. Ogni espansione ha infatti avuto bisogno di un proprio Eldorado: una risorsa capace di giustificare costi e rischi enormi per essere raggiunta. L’elio-3 potrebbe essere questo tipo di risorsa: il mito che la rende possibile la colonizzazione lunare.

Colonizzare la Luna

Le frontiere, d’altra parte, non devono essere redditizie da subito. Devono essere credibili a sufficienza da attrarre Stati, capitali e apparati tecno-industriali. Molte infrastrutture coloniali sono state costruite prima che i profitti fossero certi. Le ferrovie tracciate nell’Ottocento verso l’interno del territorio americano non servivano a connettere comunità esistenti, ma a preparare un’economia futura. Una volta costruita la ferrovia, una nuova economia si organizzava attorno a essa. Una volta creato il porto, i flussi venivano orientati verso di esso. Una volta fondata una base lunare…

Il diritto internazionale, almeno in teoria, dovrebbe impedire una corsa coloniale vecchio stile (predatoria, violenta, conflittuale). Il Trattato sullo spazio extra-atmosferico vieta agli Stati di appropriarsi della Luna o di altri corpi celesti. Nessun Paese può dichiarare proprio un cratere lunare o un asteroide. Ma il punto è che il controllo non coincide sempre con la sovranità formale. Si può non possedere un territorio e controllarne comunque l’accesso (come ha dimostrato di recente la vicenda di Hormuz).

La geografia lunare, che immaginiamo come uno spazio vuoto e uniforme, è del resto piena di colli di bottiglia. Non tutti i luoghi hanno lo stesso valore. Alcune zone ricevono più luce e permettono una produzione energetica più stabile. Alcuni crateri potrebbero contenere più ghiaccio. Alcune aree sono più adatte alle comunicazioni. Come sulla Terra, la frontiera lunare si potrebbe rapidamente restringere attorno a pochi snodi strategici.

Ed è negli snodi che spesso risiedono tanto il potere quanto il potenziale per il suo abuso. La distopia più probabile non è uno Stato che pianta la propria bandiera e proclama la nascita di un impero lunare. È più banale e contemporanea: per esempio, una singola compagnia che gestisce (quasi) tutti i trasporti. Uno scenario in cui non è necessario possedere formalmente la Luna per possedere di fatto la Luna.

Un esempio concreto, e recente, di questo rischio è il contratto assegnato dalla NASA a Intuitive Machines nel 2024 per servizi di comunicazione e navigazione lunare: fino a 4,82 miliardi di dollari per costruire capacità di trasmissione di dati a supporto del programma Artemis. Non è una miniera né un atto di sovranità su un territorio. È però esattamente il tipo di infrastruttura da cui, domani, potrebbero dipendere tutti.

Anche in questo le future compagnie dello spazio potrebbero ricalcare il modus operandi delle compagnie privilegiate dell’epoca coloniale. Non perché avranno formalmente il diritto di governare territori, come facevano la VOC o la EIC, ma perché riceveranno dagli Stati capitali e legittimazione in cambio dei loro servizi e del know-how relativo. Lo spazio sarà dichiarato “pubblico” quando bisognerà pagare il costo della frontiera e “privato” quando sarà il momento di incassarne i profitti.

Questo intreccio è già visibile nella nuova economia spaziale: lanciatori privati finanziati da contratti pubblici, infrastrutture satellitari essenziali per scopi militari, aziende che diventano attori geopolitici in grado di influenzare conflitti, dipendenze tecnologiche che condizionano intere politiche statali. Portare tutto questo sulla Luna significa amplificarlo in un ambiente dove non esiste società civile locale, non esiste opinione pubblica residente, non esistono istituzioni proprie e ogni accesso passa attraverso sistemi tecnici estremamente costosi e complessi, che rendono le eventuali dipendenze ancora più profonde e difficili da scardinare.

La Luna, insomma, non è l’India, l’Africa o le Americhe dell’età moderna. Non ci sono popolazioni lunari da conquistare o schiavizzare, convertire o sterminare. Equiparare direttamente le due cose sarebbe moralmente osceno. Tuttavia alcune strutture del colonialismo possono ripresentarsi anche senza popolazioni indigene. La Luna è infatti vuota di abitanti ma non priva di significati. È un archivio geologico, un ambiente scientificamente prezioso, un oggetto culturale da sempre condiviso, potenzialmente una piattaforma astronomica per la proiezione spaziale della specie umana. Ridurla a bacino di risorse significa scegliere, in partenza, un modello di relazione tra un soggetto agente e un oggetto passivo.

L’argomento ambientale, infine, rende tutto ancora più ambiguo. Una delle promesse della space economy è che, spostando fuori dalla Terra una parte dell’estrazione, potremmo ridurre la pressione sugli ecosistemi terrestri. Ma questa promessa rischia di diventare l’ultima assoluzione dell’estrattivismo. Non cambiamo modello di consumo ma ne allarghiamo il raggio. Non mettiamo in discussione il processo di sviluppo. Al contrario: lo dotiamo di un’estensione cosmica.

È possibile decolonizzare l’intelligenza artificiale?

2026-07-08T00:00:00+00:00

Si può prendere una tecnologia nata e sviluppata nei centri di potere e riadattarla alle necessità di un gruppo marginalizzato? La domanda, potenzialmente, riguarda tutte le innovazioni tecnologiche. Il caso dell’intelligenza artificiale generativa è però oggi particolarmente discusso assieme alle molteplici problematiche etiche che i grandi modelli linguistici, come anche le tecnologie text-to-image o text-to-video, sollevano: dal rischio di disinformazione, all’impatto ambientale, fino agli utilizzi di questi strumenti a scopi bellici.

Alla radice c’è la questione del controllo, economico e politico, delle infrastrutture tecnologiche, che resta saldamente nelle mani delle grandi aziende, in gran parte statunitensi. Fuori dal mondo occidentale stanno però nascendo iniziative che mirano a riappropriarsi dei sistemi di generative AI per perseguire l’interesse pubblico o a scopi di giustizia sociale. Queste realtà stanno riorganizzando i dataset per l’addestramento degli algoritmi, modificando alcune delle loro caratteristiche tecniche e riorientando gli usi finali degli strumenti. Arrivando in alcuni casi a immaginare infrastrutture pubbliche gestite localmente.

I limiti e i bias dei modelli commerciali

L’AI generativa commerciale – per intenderci, quella di chatbot come Gemini o ChatGPT – si presenta come un archivio di conoscenza universale e neutrale. Ma le cose non stanno così: i dati impiegati per addestrare questi sistemi provengono da Internet e sono tutt’altro che neutrali. I dati di qualità disponibili sono in gran parte in inglese o in altre lingue europee, escludendo inevitabilmente la conoscenza, e quindi la rappresentazione, di una larga parte del mondo.

In un saggio intitolato Decolonizing LLMs: An Ethnographic Framework for AI in African Contexts, gli autori (tra cui figurano, peraltro, anche esponenti di Google) spiegano: “La lingua è intrinsecamente fluida, flessibile e multiculturale. I grandi modelli linguistici (LLM) più diffusi e utilizzati oggi, invece, non lo sono. Sono in gran parte addestrati da team dislocati negli Stati Uniti e istruiti per operare su varianti non specificate di testi in inglese”.

“La diffusione globale degli LLM, un prodotto ‘WEIRD’ (western, educated, industrialised, rich and democratic) rischia quindi di perpetuare i pregiudizi inconsci e i punti ciechi dei suoi creatori”, proseguono gli autori. “Il pericolo è che la loro visione del mondo venga presentata come la visione del mondo a una base di utenti globale, che si aspetta invece risultati neutrali da un programma informatico. Ma che dire del resto della popolazione mondiale, i cui repertori linguistici scritti e parlati non includono l’inglese? E che dire di quegli aspetti della cultura, della lingua e dell’esperienza che non sono ancora stati digitalizzati?”

Di opinione simile è Dima Saber, direttrice esecutiva di Meedan, un’organizzazione non-profit che sviluppa strumenti open source, programmi e ricerche per un’infrastruttura digitale più efficace ed etica. “Internet è fatto per uomini bianchi, della classe media, che parlano inglese. Di conseguenza, gli LLM o i bot vengono addestrati sugli stessi dati presenti in rete, riproducendo così le medesime disuguaglianze”, spiega Saber a Guerre di rete. “Esistono prove del fatto che gli LLM non solo funzionano meno bene nelle lingue diverse dall’inglese, ma anche che le risposte fornite sono piuttosto distorte e riproducono le disuguaglianze già esistenti sul web”.

Riprogettare i sistemi

Proprio per offrire alternative tecnologiche più trasparenti, situate e rispettose delle diversità, Dima Saber e il suo team hanno creato Suwali, un servizio di chatbot pensato per organizzazioni della società civile, redazioni indipendenti e altre realtà di pubblico interesse. L’obiettivo è permettere a queste organizzazioni di archiviare, valorizzare e rendere interrogabili patrimoni di conoscenza spesso sottorappresentati nei modelli mainstream, anche in lingue diverse dall’inglese. Utenti e lettori possono così rivolgere domande al chatbot e ottenere risposte in linguaggio naturale, basate però su un corpus circoscritto e verificabile.

È qui che Suwali si distingue dai servizi commerciali. Il sistema non attinge indistintamente a tutto il materiale disponibile online, ma lavora su una selezione di dati appartenenti alle singole organizzazioni: archivi, report, articoli e altri documenti da loro prodotti o scelti. Suwali è già utilizzato da diverse realtà, soprattutto nel Sud globale. In Libano, la non-profit OMGYNO lo impiega per fornire informazioni affidabili sulla salute riproduttiva delle donne; in India, la redazione di The Quint lo usa per rispondere ai dubbi dei lettori su disinformazione e truffe.

“Un chatbot che utilizza i dati dell’organizzazione e il suo corpus di conoscenze per formulare le risposte permette di aggirare la riproduzione delle stesse disuguaglianze che esistono online”, spiega Saber. “È qualcosa di cui abbiamo assolutamente bisogno. Inoltre, non stiamo cedendo i dati a nessuno, non cerchiamo di venderli agli inserzionisti e le organizzazioni mantengono la proprietà delle informazioni. Questo è un altro aspetto che, per quanto riguarda la sovranità dei dati, per noi è davvero imprescindibile”. I server di Meedan sono ospitati in Irlanda, in modo che la legislazione applicabile sia quella del GDPR europeo, al momento la più avanzata al mondo in termini di tutela dei dati personali.

L’obiettivo centrale è quello di restituire alle organizzazioni, anche quelle con poche risorse, una agency nell’uso di strumenti di intelligenza artificiale, offrendo al contempo elevati standard di trasparenza. Suwali permette infatti, attraverso la dashboard degli amministratori, di analizzare il percorso logico compiuto dal chatbot, risalendo al “ragionamento” effettuato dal modello per capire quali fonti ha utilizzato e che sintesi ha compiuto. Si può insomma guardare dentro la “black box” del pensiero algoritmico.

Meedan non ha costruito un proprio large language model da zero, ma si appoggia a quelli commercialmente disponibili. “Facciamo uso dei modelli linguistici, tra cui quello di OpenAI, esclusivamente per la formulazione finale delle risposte” spiega Haramoun Hamieh, senior partnership manager. “Il corpus di riferimento, il recupero delle informazioni e il processo con cui vengono selezionate le fonti restano invece interamente gestiti dai sistemi di Meedan. L’ottimizzazione dei modelli open-weight è nei nostri piani per il prossimo futuro”.

Un’intelligenza artificiale femminista?

Su una filosofia simile è costruito il chatbot AfroféminasGPT, sviluppato dal collettivo omonimo con l’obiettivo di raccogliere e rendere accessibile il pensiero femminista decoloniale. La postura delle sviluppatrici è molto chiara: usare gli strumenti attualmente disponibili e sfruttarne le potenzialità per raggiungere i propri obiettivi.

“L’IA convenzionale ha come norma implicita la persona bianca e riproduce questo pregiudizio in modo sistematico”, spiega la fondatrice Antoinette Torres Soler. “AfroféminasGPT rompe questa logica. Col tempo abbiamo osservato che il pubblico apprezza molto anche la capacità di basarsi sul lavoro di pensatrici e pensatori afrodiscendenti e afro-femministi. Un elemento particolarmente significativo è che, quando le persone del Sud globale interagiscono con lo strumento, questo assume una prospettiva più vicina alla loro esperienza e restituisce risposte con una precisione e una pertinenza che il mainstream dell’IA non offre”.

“La critica più ricorrente è che lo strumento operi all’interno dell’ecosistema di OpenAI, il che pone limiti reali in termini di sovranità tecnologica. È una critica legittima e me ne assumo la responsabilità” continua Torres Soler. “La posizione da cui lavoro è pragmatica e strategica: bisogna utilizzare gli strumenti disponibili e scalare, progressivamente, verso maggiori livelli di autonomia.”.

Afroféminas è un “ecosistema” (così lo definisce Torres Soler) composto da quattro strumenti con funzioni diverse: AfroféminasGPT, il GPT Socratico di Afroféminas (pensato per studenti e insegnanti, che invita a “pensare prima di creare, applicando una conoscenza etica, affettiva e consapevole”), il GPT di Assistenza per i Reati d’Odio e Parla con Afroféminas (Habla con Afroféminas). Quest’ultimo è integrato direttamente su afrofeminas.com ed è accessibile senza la necessità di un account ChatGPT, il che, secondo la fondatrice “rappresenta un primo passo verso una maggiore sovranità rispetto all’infrastruttura di OpenAI”.

Anche AfroféminasGPT non ha accesso a Internet: “Ciò significa che non assorbe continuamente nuovi dati e bias a ogni aggiornamento di ChatGPT. Al contrario, quando cerca una risposta, attinge a una base di conoscenza volutamente circoscritta: un corpus curato di circa venti testi e autorialità fondamentali del pensiero nero e decoloniale. È questo a determinare come argomenta, come ragiona e da quale prospettiva risponde. È ciò che la rende diversa”, conclude Torres Soler.

Costruire un LLM pubblico: il caso di LatamGPT

Nel caso di Meedan e del collettivo Afroféminas, la parziale riprogettazione dei sistemi di AI ha dei chiari limiti di scala: si tratta di piccole organizzazioni, con risorse limitate. Cosa succede, invece, se si ragiona in termini di intelligenze artificiali come infrastruttura pubblica?

Una possibile risposta è stata testata da un consorzio latinoamericano di enti pubblici, università e centri di ricerca con il lancio di LatamGPT, il grande esperimento di modello linguistico collaborativo e open source della regione. LatamGPT è stato lanciato ufficialmente il 26 febbraio 2026 dall’allora presidente cileno Gabriel Boric. Il progetto è coordinato dal Centro Nazionale per l’Intelligenza Artificiale del Cile (CENIA) e ad esso partecipano quindici paesi e oltre 200 ricercatori di varie nazionalità.

Il modello è addestrato su un corpus regionale di oltre 300 miliardi di token (gli elementi linguistici alla base dell’addestramento della IA) provenienti da venti paesi dell’America Latina e dei Caraibi. L’obiettivo è anche quello di colmare un divario linguistico. Al momento, per i modelli commerciali, la percentuale di dati in lingua spagnola e portoghese si attesta infatti intorno al 2-3%.

LatamGPT non è un chatbot direttamente utilizzabile con un’interfaccia, ma un’infrastruttura open source che enti governativi, sviluppatori e istituzioni possono adattare alle loro esigenze educative, sanitarie o di protezione del patrimonio culturale. Si tratta di una base per lo sviluppo di applicazioni, prima che di un’applicazione in sé.

Il valore del progetto sta anche nel suo contributo alla ricerca. Alvaro Soto, direttore del CENIA, ha spiegato, parlando con Wired: “Siamo noi i soggetti indicati per occuparci delle nostre stesse necessità. Non possiamo stare seduti ad aspettare che gli altri abbiano il tempo di chiederci di che cosa abbiamo bisogno. Oggi gli accademici dell’America Latina hanno poche opportunità di interagire profondamente con questi modelli. È come voler studiare la risonanza magnetica senza avere a disposizione un risonatore. LatamGPT vuole essere lo strumento fondamentale che consente alla comunità scientifica di sperimentare e progredire”.

Il ricercatore Eduardo Levy Yeyati ha commentato, in un articolo su Brookings: “Ciò che rende straordinario LatamGPT non è la sua architettura tecnica, ma la sua coordinazione istituzionale. In una regione in cui la collaborazione transfrontaliera spesso si arena, la progettazione di LatamGPT riflette la diversità istituzionale del territorio. Fornisce una base condivisa che può essere ottimizzata per le priorità nazionali, come per esempio documenti legali argentini, cartelle cliniche colombiane e programmi scolastici messicani”.

I limiti dei modelli alternativi

Più che la volontà politica, il problema principale resta l’accesso alle risorse. LatamGPT è stato costruito a partire da Llama 3.1, il modello open-weight di Meta e, nella sua prima fase di sviluppo, ha fatto ricorso anche all’infrastruttura cloud di Amazon Web Services. La dipendenza, almeno iniziale, dalle tecnologie e dalle infrastrutture delle Big Tech appare quindi difficile da evitare.

Non solo: un corpus regionale di oltre 300 miliardi di token è notevolmente più piccolo rispetto alla mole di dati a disposizione dei principali laboratori statunitensi e cinesi. Lo stesso vale per i finanziamenti: il progetto LatamGPT ha raccolto circa 550mila dollari (tra fondi CENIA e quelli della Latin America Development Bank) di investimenti iniziali. Si tratta di cifre irrisorie se paragonate agli investimenti da svariati miliardi di dollari delle aziende statunitensi e cinesi.

Infine, c’è un dilemma simile a quello dell’uovo e della gallina, ma in versione tecnologica: “Gli sviluppatori costruiscono solo se gli utenti cambiano piattaforma, e gli utenti cambiano piattaforma solo se gli strumenti sono migliori”, spiega ancora Levy Yeyati su Brookings. “Risolvere questo problema richiede qualcosa in più delle semplici prestazioni: servono un sostegno istituzionale e un ecosistema regionale, specialmente da parte dei paesi che lavorano per progettare e integrare queste scelte strutturali”.

Insomma, prima di poter davvero costruire alternative concrete a Big Tech ci sono vari ostacoli da superare, sia tecnici che economici. Le pratiche di riappropriazione, da quelle più piccole a quelle più ambiziose, hanno un significato politico ed etico innegabile. Ma continuano a scontrarsi con un divario di potere, risorse tecniche e investimenti che al momento appare difficile da colmare.

L’economia dei token e il vero prezzo dell’intelligenza artificiale

2026-06-24T00:00:00+00:00

Negli ultimi mesi, molte delle aziende che avevano sottoscritto contratti con OpenAI o Anthropic hanno avuto una brutta sorpresa. Lo scorso aprile, la società di noleggio auto con conducente Uber ha per esempio scoperto di aver già bruciato tutto il budget annuale destinato all’intelligenza artificiale. Una situazione simile si è verificata anche dalle parti del gigante dei supermercati Walmart, che ha introdotto in tutta fretta un limite all’utilizzo dei large language model da parte dei suoi dipendenti.

Un’azienda rimasta anonima avrebbe invece speso 500 milioni di dollari in un solo mese a causa dell’utilizzo sfrenato di Claude da parte dei suoi dipendenti, mentre persino un colosso come Meta ha imposto dei limiti all’utilizzo dei sistemi d’intelligenza artificiale generativa, come hanno fatto anche Amazon, AT&T, Brex e numerose altre società.

Che cos’è successo? Non eravamo nell’epoca del tokenmaxxing, ovvero la gara a chi usa di più l’intelligenza artificiale all’interno delle aziende? Per capire come mai la situazione sia cambiata così rapidamente basta sapere che, nel corso della prima metà del 2026, OpenAI e Anthropic hanno entrambi cambiato le condizioni dei contratti aziendali: non più una tariffa fissa anche per usare i loro sistemi più avanzati e specialistici, ma una tariffa a consumo – basata sulla quantità di “token” elaborati dai vari ChatGPT Codex, Claude Cowork e altri ancora – che ha fatto esplodere i costi in maniera imprevista.

E così, praticamente da un giorno all’altro, i token – oggetto fino a poco fa noto soltanto agli addetti ai lavori – sono diventati uno degli argomenti più discussi dai manager di mezzo mondo. A questo punto, fermiamoci un secondo: che cosa sono i token?

Che cosa sono i token, i mattoni alla base dei large language model

In sintesi estrema, i token sono l’unità di testo fondamentale che i modelli linguistici elaborano quando leggono, interpretano o generano informazioni. Nella maggior parte dei casi, un token non equivale a una parola, ma a una porzione di essa (in inglese, in media, quattro caratteri). Può però anche essere un segno di punteggiatura, uno spazio o un carattere speciale. Nel momento in cui un modello deve elaborare la frase “il gattino sta dormendo sul divano?”, la scompone in token con una forma simile a “il / gatt / ino / sta / dorm / endo / sul / divano / ?”.

Ogni volta che un modello linguistico elabora una forma testuale, indipendentemente dall’obiettivo o dalle mansioni per cui è impiegato, sta quindi elaborando una sequenza di token: li trasforma in rappresentazioni numeriche, li confronta con il contesto già ricevuto e calcola quale token abbia maggiore probabilità di venire dopo. È così che risponde a una domanda, riassume un documento, scrive codice o traduce una frase: non “capendo” le parole, ma prevedendo la sequenza di token più coerente con ciò che gli è stato chiesto. È il meccanismo noto come “next token prediction”.

Un po’ come il consumo elettrico si calcola in kilowattora o il traffico internet in gigabyte, il lavoro svolto da un’intelligenza artificiale generativa si misura in token. Con una differenza: il consumo effettivo può crescere molto rapidamente, perché non dipende solo dalla lunghezza della richiesta o della risposta finale, ma anche dalla quantità di informazioni che il modello deve leggere prima di produrla. Una domanda posta all’inizio di una chat con Claude consumerà quindi meno token della stessa domanda inserita in una lunga conversazione, perché il “contesto” che il modello linguistico deve analizzare è, nel primo caso, molto più ridotto.

Un ultimo elemento importante è che i token sono elementi linguistici nel caso degli LLM, mentre nei modelli che generano immagini possono corrispondere a porzioni di immagine, nei modelli audio a frammenti di suono, nei modelli video a sequenze di informazioni che combinano immagini, movimento e durata. Il principio però resta lo stesso: qualunque sia il contenuto generato — testo, voce, musica, immagini o video — il modello non lo elabora come un blocco unico, ma lo scompone in unità più piccole, le trasforma in numeri e lavora su quelle.

Un altro aspetto importante è che nel corso degli anni, grazie alla crescente efficienza dei modelli, il costo dei token è crollato: se nel 2023 il prezzo di un LLM come GPT-4 era di 30 dollari per milione di token in fase di input (quindi il testo che inseriamo noi) e di 60 dollari in output (quindi quello generato dall’AI), oggi GPT-5.5 costa rispettivamente 5 e 30 dollari. Secondo alcune stime, dal 2020 al 2026 i prezzi medi per token sono calati addirittura di 600 volte.

La paradossale economia dei token

Ma se il prezzo dei token è crollato – e possiamo sostenere che sia sceso significativamente anche per le società che sviluppano LLM, pur in assenza di dati trasparenti a riguardo – com’è possibile che il passaggio a una tariffa a consumo abbia fatto esplodere i costi, al punto da consumare in pochi mesi l’intero budget annuale di Uber e costringere Meta a limitare l’uso dell’intelligenza artificiale in ufficio?

La ragione è duplice. Da una parte, i modelli più avanzati e basati su “ragionamento” – che scompongono la richiesta in più passaggi – consumano molti più token delle loro controparti tradizionali (e spesso forniscono risposte più lunghe). Dall’altra, la diffusione dei modelli linguistici e il loro utilizzo spesso intensivo (e non mirato) hanno provocato un enorme aumento dei token da elaborare. Un singolo dipendente che usa ogni giorno un modello di frontiera può quindi consumare molti più token rispetto anche solo a due anni fa.

Unendo questi due aspetti, si capisce perché Google – come spiegato dal CEO Sundar Pichai – sia passato in un trimestre da 10 a 16 miliardi di token elaborati ogni minuto. OpenAI ha invece dichiarato che la sua piattaforma API (cioè l’infrastruttura attraverso cui aziende e sviluppatori collegano i propri software ai modelli di OpenAI) è passata da 6 a oltre 15 miliardi di token al minuto tra l’autunno 2025 e la primavera 2026, dopo essere già cresciuta di circa venti volte nei due anni precedenti.

Questa impennata del consumo di token è stata a lungo nascosta dalle tariffe fisse ed è invece improvvisamente diventata evidente con il passaggio a una tariffazione a consumo: “L’intelligenza artificiale è oggi la voce di spesa che sta aumentando più rapidamente dei budget aziendali”, si legge in un report Deloitte di inizio anno. “Alcune società hanno affermato che oggi l’AI consuma fino alla metà della loro spesa in tecnologie dell’informazione. Nonostante il prezzo unitario dei token stia calando, la spesa complessiva delle aziende per i sistemi di intelligenza artificiale, e la loro scala di utilizzo, stanno aumentando. Il numero di utenti, la complessità dei modelli e l’intensità dei carichi di lavoro porteranno probabilmente a un maggiore consumo di token e, di conseguenza, a costi più elevati”.

Il passaggio a una fatturazione a consumo è probabilmente il principale responsabile dell’impennata del fatturato di Anthropic, passato dai 4,8 miliardi di dollari del primo trimestre 2026 ai 10,9 miliardi attesi per il secondo trimestre. Sarà però interessante capire che cosa succederà nel trimestre ancora successivo, quando i manager delle aziende avranno definitivamente fatto i conti con le spese fuori controllo per utilizzare Claude Code, Cowork o gli altri sistemi avanzati di Anthropic: “I costi della computazione sono ormai diventati una priorità per i direttori finanziari e per i consigli d’amministrazione”, ha spiegato al Financial Times Costi Perricos, responsabile AI di Deloitte. “[OpenAI e Anthropic] hanno insegnato a utenti e aziende che l’intelligenza artificiale fosse economica o addirittura gratis, ma le cose non stanno affatto così”.

Carter Busse, dirigente della società di software Workato, ha raccontato sempre al Financial Times come l’utilizzo dell’intelligenza artificiale sia esploso tra i suoi dipendenti non appena hanno iniziato a sfruttare gli agenti AI. La brutta sorpresa è arrivata alla prima fattura a consumo di Anthropic: “La nostra spesa è salita improvvisamente di 7 volte e ho pensato: ‘merda, abbiamo creato un mostro’”, ha spiegato Busse, che adesso sta spronando i suoi dipendenti a usare modelli più economici e in modo più responsabile. Ancora più preoccupanti per i colossi dell’intelligenza artificiale sono le dichiarazioni del presidente di Cisco Jeetu Patel: “Il costo dei token è molto più elevato dell’effettivo valore che essi generano su larga scala”.

Il vicolo cieco di OpenAI e Anthropic

Nel momento in cui le aziende iniziano a sobbalzare di fronte alle bollette e a domandarsi se il gioco valga la candela, OpenAI e Anthropic si trovano di fronte a quello che lo stesso Sam Altman ha definito “un enorme problema”. E come si risolve questo problema? Stando alle indiscrezioni, nell’unico modo (per ora) possibile: tagliando i prezzi pur di non perdere clienti, come starebbe per fare OpenAI anticipando una possibile mossa di Anthropic in questa stessa direzione.

Come ha riassunto Ed Zitron sul suo blog, “sono passati meno di tre mesi da quando le aziende hanno iniziato a pagare il vero costo dei servizi basati su LLM e sono già così chiaramente infuriate che sia Anthropic sia OpenAI stanno pianificando di tagliare il prezzo dei loro servizi già in perdita, facendo probabilmente crollare il fatturato mentre aumentano i costi complessivi”.

Il rischio è che i due colossi dell’intelligenza artificiale generativa si trovino alle prese con la più classica alternativa del diavolo: se non tagliano i prezzi, le aziende potrebbero ridurre l’impiego dei modelli linguistici (e come abbiamo visto, parecchie l’hanno già fatto). Se tagliano i prezzi, riducono gli introiti di società già oggi in rosso per decine di miliardi di dollari l’anno.

E qui si crea un secondo vicolo cieco: se le aziende tagliano l’uso dell’AI generativa, a cosa serviranno i 190 gigawatt di capacità elettrica per data center già pianificati, in una corsa globale che secondo McKinsey potrebbe richiedere investimenti fino a 7mila miliardi di dollari entro il 2030? E se invece OpenAI e Anthropic devono tagliare i loro prezzi per non perdere clienti aziendali, come faranno a rispettare i contratti da centinaia e centinaia di miliardi di dollari che hanno sottoscritto con Microsoft, Amazon, Google, CoreWeave e altri fornitori di potenza di calcolo?

Quanto pagheresti per usare ChatGPT?

A questo punto, viene da chiedersi che cosa potrebbe succedere se anche noi utenti comuni di ChatGPT e Claude fossimo costretti a pagare una tariffa a consumo invece di quelle fisse, che per gli usi più intensivi coprono solo una piccola parte dei costi reali.

In verità, qualcosa del genere si sta già verificando. A partire da giugno 2026, gli utenti di GitHub Copilot – ovvero l’assistente AI per scrivere codice collegato alla piattaforma per la condivisione di progetti software di proprietà di Microsoft – sono passati da un abbonamento fisso mensile a un sistema di fatturazione legato anche al consumo di token. Secondo quanto riporta un utente, il prezzo da lui pagato potrebbe salire da 29 fino a 750 dollari al mese; un altro segnala che nel suo caso il costo potrebbe schizzare fino a 3mila dollari.

Attenzione, perché una parte della responsabilità va attribuita al cosiddetto “vibe-coding”, ovvero la scrittura di codice in cui tutti i passaggi tecnici sono affidati all’intelligenza artificiale, aumentando drasticamente il consumo di token. Difficile però incolpare i “vibe-coders” per il loro uso indiscriminato di Copilot, visto che è stata proprio Microsoft a incoraggiarlo e adesso invece lo punisce con bollette fuori controllo.

E se anche OpenAI e Anthropic, conclusa la guerra al ribasso per conquistare gli utenti, dovessero decidere di far pagare i token in base al consumo? È qualcosa che, in realtà, potrebbe avvenire in un futuro non troppo distante, vista la probabile quotazione in borsa di entrambe e la conseguente necessità di ridurre le stratosferiche perdite (per colmare le quali hanno dovuto raccogliere finanziamenti tra i più elevati della storia) e mostrare bilanci in miglioramento.

A questo punto, la domanda sorge spontanea: quanto dovremmo pagare per usare gli strumenti d’intelligenza artificiale se non avessimo a disposizione tariffe fisse tenute artificialmente basse? Una possibile risposta ce la fornisce una simulazione condotta dalla società di analisi SemiAnalysis. Secondo queste stime, il “vero prezzo” (inteso come il prezzo che pagheremmo se fossimo soggetti ad abbonamenti a consumo pari a quelli delle API) di un abbonamento a ChatGPT da 20 dollari al mese potrebbe arrivare fino a 700 dollari, mentre un abbonamento Pro da 200 dollari può raggiungere anche 14mila dollari (situazione simile per Anthropic).

Il vantaggio della Cina

Il problema, insomma, è sempre lo stesso: l’intelligenza artificiale generativa costa troppo e un modello di business sostenibile non è ancora all’orizzonte. È una situazione che riguarda però soprattutto i più avanzati modelli di frontiera sviluppati negli Stati Uniti. E che potrebbe invece avvantaggiare l’ecosistema AI della Cina.

Il segnale più evidente arriva sempre dal consumo di token. Secondo i dati di OpenRouter, a giugno i tre modelli più utilizzati per quantità di token elaborati sono tutti cinesi: MiMo di Xiaomi, MiniMax e DeepSeek. È un segnale di come una quota crescente dell’uso degli LLM – a partire da quello che avviene all’interno di applicazioni, strumenti di lavoro, agenti e servizi aziendali – si stia spostando verso i più economici modelli made in China.

Ad avvantaggiare la Cina è un mix di fattori, tra cui troviamo l’energia meno cara, i data center più economici, le infrastrutture sostenute dallo stato, l’aggressiva concorrenza interna e il fatto che i modelli siano spesso progettati per consumare meno, grazie a scelte di architettura informatica e anche a causa delle restrizioni che impediscono alla Cina di avere accesso ai chip più avanzati. Il vantaggio cinese diventa ancora più evidente guardando i prezzi: i modelli cinesi più usati costano infatti una frazione dei modelli di punta di OpenAI e Anthropic.

Il prezzo per milione di token è però solo una parte del costo reale. Come ha spiegato il ricercatore indipendente Wong Qi Han a CNA, se un modello sbaglia spesso e quindi richiede più tentativi, funziona peggio in una lingua straniera, ha maggiore latenza o pone problemi di sicurezza e compliance, il risparmio iniziale può essere illusorio. In linea teorica, la metrica decisiva non dovrebbe essere il costo per milione di token, ma quanto spendiamo per ottenere un risultato soddisfacente (per gli utenti comuni) o il ritorno sull’investimento (per le aziende). Il problema è che entrambe queste metriche sono estremamente difficili da misurare.

È possibile che i più costosi modelli statunitensi continueranno a essere usati per le attività complesse, mentre quelli cinesi potrebbero conquistare la fascia più ampia del mercato, quella degli usi quotidiani come supporto professionale o assistente personale.

Tutto è bene quel che finisce bene? Non è detto. Per la Cina, il rischio principale è l’eccessiva concorrenza sui prezzi e la compressione dei margini, che potrebbe mettere a rischio la profittabilità di DeepSeek e compagni. Per gli Stati Uniti, il rischio è invece che essere esclusi (a causa dei prezzi elevati) dalla massa dei casi d’uso quotidiani e ad alto volume causerebbe non tanto (o non solo) una riduzione dei potenziali ricavi, ma potrebbe provocare soprattutto una riduzione della potenza di calcolo necessaria.

Considerando le cifre immense che stanno venendo investite in GPU, cloud e data center, ritrovarsi con una richiesta di potere computazionale inferiore alle attese potrebbe trasformare l’attuale corsa alle infrastrutture in un enorme azzardo finanziario. E a quel punto, la temuta bolla dell’intelligenza artificiale potrebbe scoppiare per davvero.

La sfida industriale dei computer quantistici

2026-06-17T00:00:00+00:00

La computazione quantistica è una delle tecnologie più discusse degli ultimi anni e l’idea di costruire sistemi di calcolo basati sui fenomeni della fisica quantistica continua ad alimentare aspettative enormi. Eppure il quantum computing resta lontano dall’essere una tecnologia matura. Non soltanto perché molti problemi scientifici devono ancora essere risolti, ma anche perché, al momento, manca una filiera industriale in grado di produrre in modo scalabile, e a costi sostenibili, l’hardware necessario a far funzionare un computer quantistico.

Come si può immaginare, costruire un hardware simile è molto complesso. Servono materie prime rare, chimica avanzata, sistemi criogenici sofisticati, ottica di precisione e componenti prodotti da un numero ristretto di aziende specializzate.

Il problema fondamentale è che un computer quantistico non deve semplicemente “calcolare”. Deve riuscire a “mantenere in vita” stati fisici estremamente fragili e utilizzarli per il calcolo. La grande promessa del quantum computing – sfruttare fenomeni quantistici come la sovrapposizione e l’entanglement per eseguire operazioni impraticabili per i computer tradizionali – dipende infatti dalla capacità di isolare gli effetti quantistici dalle interferenze del mondo esterno. Il problema, come anticipato anche da Heisenberg, è che gli stati quantistici sono incredibilmente instabili. Basta pochissimo per distruggerli: una vibrazione microscopica, una minima interferenza elettromagnetica, una variazione termica impercettibile. Questo significa che la prima e principale sfida da affrontare per produrre un computer quantistico è quella di costruire una specie di guscio che isoli il processo di calcolo dal “rumore” dell’ambiente esterno.

La sfida del freddo

Una delle interferenze più difficili da controllare è il calore. Per questo molti computer quantistici – in particolare quelli basati su circuiti superconduttori, una delle architetture oggi più sviluppate da aziende come IBM e Google — operano a temperature vicinissime allo zero assoluto, inferiori persino a quelle dello spazio profondo. Per raggiungerle servono sofisticati sistemi criogenici chiamati dilution refrigerator (refrigeratore a diluizione): strutture metalliche, simili a candelabri barocchi, che sono diventate una delle immagini simbolo del quantum computing.

Uno degli elementi chiave per il funzionamento di questi refrigeratori è invece l’elio-3. Rarissimo sulla Terra, l’elio-3 è un isotopo in proporzione più abbondante sulla superficie lunare, dove si è accumulato per miliardi di anni a causa del bombardamento del vento solare. I depositi di elio-3 diffusi nella regolite lunare alimentano da decenni miti tecnologici su future miniere sulla Luna che oggi, nell’era del “capitalismo spaziale”, paiono meno fantascientifici di un tempo. E del resto si può facilmente immaginare come un eventuale aumento della domanda di questo isotopo, connessa alla crescita del quantum computing, potrebbe rendere ancora più allettante l’avvio di attività estrattive lunari. Nell’attesa, gran parte dell’elio-3 disponibile sul nostro pianeta deriva indirettamente dal decadimento del trizio prodotto nei vecchi programmi nucleari militari, creando così un cortocircuito tra una tecnologia di frontiera e i residui industriali della guerra fredda.

Questa dipendenza da materie prime estremamente specializzate rende la filiera dei refrigeratori a diluzione molto fragile. A produrre queste macchine, infatti, sono pochissime aziende al mondo. La finlandese Bluefors, per esempio, è diventata in pochi anni uno dei principali fornitori dell’industria quantistica globale, ma anche uno degli snodi più delicati dell’intera catena produttiva. Se oggi si osserva la struttura industriale del quantum computing, ci si accorge infatti che il settore assomiglia meno all’industria informatica classica e più a un ecosistema di nicchie iperspecializzate, dove pochi attori controllano componenti essenziali e difficilmente sostituibili.

Una pluralità di approcci****

Un ulteriore problema del quantum computing è che, almeno per ora, non esiste un’unica architettura dominante. Coesistono approcci diversi, ciascuno dei quali richiede infrastrutture, materiali e competenze specifici. Se i computer quantistici basati su circuiti superconduttori richiedono criogenia avanzata, i computer quantistici basati sugli “ioni intrappolati” dipendono invece da laser ad altissima stabilità, vuoto ultra-spinto e componenti fotonici delicatissimi. Altri approcci ancora – come quelli basati sui qubit fotonici o sugli atomi neutri (atomi privi di carica elettrica controllati tramite laser) – richiedono invece fibre e circuiti ottici a bassissima perdita, sorgenti luminose avanzate, specchi e cavità ottiche ad altissima qualità e, in alcuni casi, dispositivi microfabbricati costruiti con tolleranze estremamente ridotte.

Questo significa che, al momento, non esiste una singola frontiera industriale del quantum, ma molte frontiere sovrapposte. Per certi versi, la situazione ricorda alcune fasi iniziali dell’elettronica e dell’informatica del dopoguerra, quando convivevano tubi a vuoto, relè, transistor, memorie magnetiche e soluzioni architetturali diverse. Al tempo, l’industria elettronica era quindi un ecosistema frammentato, popolato da soluzioni incompatibili e processi produttivi difficili da standardizzare. La crescita esplosiva del settore arrivò solo quando emersero componenti, architetture e processi produttivi condivisi, capaci di trasformare dispositivi sperimentali in prodotti scalabili. È una lezione storica importante anche per il quantum computing.

Oggi il settore si trova ancora in una fase pre-standardizzazione: nessuno sa davvero quale architettura diventerà dominante, quali materiali saranno indispensabili o quali componenti potranno essere prodotti industrialmente su larga scala. E finché questa convergenza non avverrà, la computazione quantistica rischia di rimanere in un limbo “proto-industriale”, in cui ogni laboratorio tende a costruire il proprio ecosistema tecnologico come una specie di artigianato scientifico avanzatissimo.

Il problema del talento

La conseguenza di questo fatto è che molti processi produttivi necessari dipendono dall’esperienza accumulata da piccoli gruppi di tecnici altamente specializzati e sono, al momento, difficili da riprodurre serialmente.

La costruzione di un refrigeratore a diluzione, per esempio, richiede tecnici capaci di assemblare manualmente sistemi criogenici estremamente delicati, minimizzando vibrazioni, dispersioni termiche e impurità microscopiche. Si tratta di processi che dipendono ancora da forme di conoscenza pratica accumulate negli anni più che da standard industriali codificati. Dinamiche simili esistono anche nel campo dei semiconduttori avanzati e della litografia estrema. ASML, l’azienda olandese che produce le macchine EUV utilizzate per realizzare i chip più sofisticati al mondo, dipende a sua volta da una rete ristrettissima di fornitori iper-specializzati che, a loro volta, si avvalgono dell’esperienza di pochissimi “super-esperti” in singoli problemi tecnici altamente specifici.

Il vero collo di bottiglia “industriale” della computazione quantistica non riguarda solo le macchine, i materiali o la fisica, ma anche – e forse soprattutto – la disponibilità di talento tecnico adeguato alla portata della sfida produttiva che il quantum computing rappresenta. Per costruire un computer quantistico non basta infatti disporre di buoni fisici teorici o di eccellenti ingegneri. Serve la capacità di integrare competenze molto rare e diverse tra loro: criogenia estrema, scienza dei materiali, ottica avanzata, microfabbricazione, elettronica a radiofrequenza, software di controllo, vuoto ultra-spinto, chimica ultrapura. E soprattutto serve farlo in modo coordinato, continuo e riproducibile. La vera difficoltà non è solo inventare una tecnologia funzionante, ma costruire una massa critica di persone capaci di trasformarla in un sistema industriale.

Per questo il futuro “industriale” del quantum computing è anche un gigantesco problema di scala umana. Non basta avere qualche centinaio di ricercatori eccellenti sparsi nel mondo accademico. Affinché la tecnologia diventi industriale servono migliaia di tecnici, ingegneri e operatori altamente qualificati distribuiti lungo filiere produttive estremamente sofisticate (un fatto che la Cina sembra aver compreso prima di tutti). Servirà cioè trasformare competenze oggi quasi artigianali in capacità industriali diffuse.

La scienza alla base di tecnologie importanti può certamente nascere da un piccolo gruppo di persone eccezionalmente dotate, ma un’industria richiede la capacità di riprodurre sistematicamente quel livello di competenza su larga scala. Ancora una volta ci si può rivolgere alla storia della microelettronica per capirlo. Il vero salto nella produzione seriale di hardware informatici non avvenne infatti quando un gruppo di pionieri ai Bell Labs inventò i transistor, ma quando gli Stati Uniti cominciarono a formare enormi quantità di ingegneri in grado di capire come funzionavano e come si potevano migliorare transistor e circuiti integrati.

In questo senso la vera sfida per il futuro della computazione quantistica non è soltanto costruire una macchina capace di funzionare. È costruire le condizioni industriali, economiche e umane per trasformare una tecnologia sperimentale fragile in un’infrastruttura produttiva stabile.

La sfida dei data center spaziali

2026-06-11T00:00:00+00:00

I data center divorano l’1,5% dell’elettricità mondiale. Per la precisione: 415 terawattora nel 2024. L’equivalente di quasi l’intero consumo annuo di energia elettrica di una nazione come la Francia. Ma è una quota destinata a più che raddoppiare entro il 2030, spinta soprattutto dall’intelligenza artificiale generativa, che l’Agenzia Internazionale dell’Energia identifica come “il fattore più importante” di questa crescita.

Le reti elettriche globali sono già sotto pressione, ma la costruzione di nuove linee di trasmissione richiede dai quattro agli otto anni nei paesi più avanzati. Nel frattempo, la domanda di calcolo aumenta così velocemente che nessuna infrastruttura terrestre riesce a stare al passo.

È in questo contesto che governi e aziende tecnologiche hanno cominciato a guardare allo spazio. Del resto, lo spazio offre energia solare continua senza competere con le reti terrestri, la possibilità di sfruttare il raffreddamento passivo nel vuoto senza consumare acqua e di elaborare i dati direttamente a bordo dei satelliti che li raccolgono, senza doverli trasmettere integralmente a Terra. Quello che sembrava fantascienza è diventato, nel giro di pochi anni, un programma industriale con date, contratti e lanci già effettuati.

A maggio 2025, la Cina ha lanciato i primi satelliti di una costellazione per l’elaborazione dei dati direttamente nello spazio. Nella stessa direzione si stanno muovendo anche gli Stati Uniti. Le due grandi potenze hanno avviato programmi concreti, ancora in parte sperimentali, per portare calcolo e archiviazione oltre il cielo. Si tratta, però, di un salto tecnologico con una conseguenza politica: in futuro, i dati più strategici di governi, eserciti e grandi aziende potrebbero non trovarsi più in nessuna nazione.

I progetti a stelle e strisce

I satelliti producono quantità enormi di dati, spesso troppo grandi per essere inviati interamente sulla Terra in tempo reale. Processarli in orbita riduce la latenza e la dipendenza dalle stazioni terrestri. Hewlett Packard Enterprise ha dimostrato la fattibilità di questo approccio con il programma Spaceborne Computer. La multinazionale statunitense, leader nelle soluzioni tecnologiche edge-to-cloud (in cui l’elaborazione dei dati avviene in parte sul dispositivo remoto e in parte sui server centrali), ha installato server commerciali standard sulla Stazione Spaziale Internazionale (ISS) nel 2017, 2021 e 2024. Questo ha permesso di ridurre fino al 90% il volume dei dati da trasmettere a Terra.

In un’intervista a Via Satellite (novembre 2025), Clint Crosier, già responsabile della pianificazione della U.S. Space Force e oggi direttore Aerospace & Satellite Solutions di AWS, ha illustrato i risultati pratici. In un test con la startup italiana D-Orbit, elaborare i dati direttamente a bordo del satellite ha permesso di trasmettere a Terra solo le immagini realmente utili: il satellite ha continuato a soddisfare tutti i requisiti della missione usando il 42% in meno di banda. Liberando quella banda, lo stesso satellite può inviare quasi il doppio dei dati utili senza alcuna modifica all’hardware. Il vantaggio per le applicazioni militari è evidente (non a caso, il Department of Defense Space Strategy statunitense identifica lo spazio come dominio operativo a tutti gli effetti).

Gli Stati Uniti stanno inoltre sviluppando la Proliferated Warfighter Space Architecture (PWSA) della Space Development Agency (SDA): una costellazione di centinaia di piccoli satelliti in orbita bassa interconnessi otticamente. Una flotta progettata per garantire comunicazioni resilienti e rilevamento missilistico anche in caso di attacchi a infrastrutture terrestri. A dicembre 2025, la SDA ha assegnato contratti per circa 3,5 miliardi di dollari per la costruzione di altri 72 satelliti di tracciamento missilistico. La logica strategica è chiara: in uno scenario di conflitto, gli impianti e le installazioni a terra sono tra i primi obiettivi a essere colpiti. Una capacità di calcolo dislocata nello spazio, interconnessa otticamente e ridondante offre invece maggiore sicurezza e una continuità operativa difficilmente replicabile sulla Terra.

La Cina accelera: la Three-Body Computing Constellation

Dagli Stati Uniti alla Cina. Come già accennato, il 14 maggio 2025 la Repubblica Popolare ha lanciato i primi 12 satelliti della Three-Body Computing Constellation, sviluppata dall’istituto di ricerca Zhejiang Lab e dall’azienda ADA Space di Chengdu. Ogni satellite offre 744 TOPS (tera-operazioni al secondo) e l’intera rete è progettata per espandersi fino a 2.800 satelliti, con una potenza computazionale complessiva di 1.000 peta-operazioni al secondo, paragonabile per ordine di grandezza ai supercomputer terrestri più potenti. I satelliti sono collegati da link laser inter-satellite (un collegamento che usa fasci di luce laser per trasmettere dati direttamente da un satellite all’altro), alimentati da pannelli solari e raffreddati passivamente dal vuoto, eliminando i costosi sistemi di raffreddamento a liquido dei data center terrestri.

Secondo un piano quinquennale citato dall’emittente televisiva cinese CCTV e ripreso dalla Reuters lo scorso 29 gennaio, la CASC (China Aerospace Science and Technology Corporation) ha annunciato la costruzione di un’infrastruttura digitale spaziale da un gigawatt di potenza, identificata come pilastro del 15° Piano Quinquennale cinese, integrando capacità cloud, edge computing e terminali per elaborare dati direttamente in orbita.

Il ruolo delle aziende private

C’è però da osservare che la corsa ai data center orbitali non è più una prerogativa dei governi. A novembre 2025, Starcloud ha lanciato il primo satellite equipaggiato con una GPU NVIDIA H100, realizzando la prima dimostrazione di addestramento AI direttamente in orbita. L’11 gennaio 2026, con la missione Twilight di SpaceX, sono arrivati in orbita i primi due nodi del data center orbitale della statunitense Axiom Space, sviluppati in collaborazione con la canadese Kepler Communications e collegati tramite link ottici da 2,5 Gbps.

Google, con il progetto Suncatcher, punta invece a una costellazione di satelliti dotati di TPU (i processori per l’intelligenza artificiale progettati da Google) alimentati da energia solare, con un primo test, in collaborazione con la società di San Francisco Planet Labs, previsto per il 2027. Secondo indiscrezioni, SpaceX starebbe preparando una generazione aggiornata dei satelliti della sua costellazione Starlink capace di ospitare carichi di calcolo, con link ottici inter-satellite a banda ultralarga.

A rendere economicamente plausibili delle infrastrutture permanenti in orbita è anche la riduzione dei costi di lancio, che – secondo uno studio della NASA – sono passati da circa 54mila dollari al chilogrammo con lo Space Shuttle a 2.700 dollari con il razzo riutilizzabile Falcon 9 della società spaziale di Elon Musk: una riduzione di venti volte in due decenni. Tuttavia, la gestione privata di sistemi potenzialmente critici introduce domande (per ora) senza risposta: a cominciare da chi sia responsabile in caso di violazione dei dati su un satellite commerciale.

Dal canto suo, l’Europa non dispone di un programma comparabile per il cloud orbitale. Il progetto IRIS² – 290 satelliti per comunicazioni sicure, contratto da 10,5 miliardi firmato nel dicembre 2024 con il consorzio SpaceRISE – non include infrastrutture di calcolo orbitale autonome. Sul fronte della ricerca, il progetto europeo ASCEND ha completato nel 2024 uno studio che conferma la fattibilità tecnica dei data center orbitali e si pone l’obiettivo di dispiegare 1 GW entro il 2050. ASCEND è guidato da Thales Alenia Space, joint venture tra Thales e Leonardo: la partecipazione dell’azienda italiana è il contributo più diretto del nostro paese a questo scenario.

C’è poi da notare che D-Orbit, startup comasca già protagonista del test AWS, è tra le realtà italiane più avanzate sul tema dell’elaborazione dati in orbita e ha sottoscritto contratti con l’ESA (l’Agenzia spaziale europea) nell’ambito della costellazione di osservazione IRIDE, finanziata con fondi PNRR. Ma l’Italia non ha un programma nazionale dedicato al cloud orbitale. Il rischio è quello già visto in altri ambiti digitali: competenze industriali elevate senza controllo sull’infrastruttura finale.

Vulnerabilità e limiti

Il 24 febbraio 2022, all’ora esatta dell’invasione russa dell’Ucraina, un attacco informatico ha colpito la rete KA-SAT di Viasat (il gigante californiano delle telecomunicazioni satellitari), disabilitando decine di migliaia di modem satellitari in Ucraina e in Europa. Il malware usato – un wiper chiamato AcidRain – non ha violato nessun satellite in orbita, sfruttando invece una vulnerabilità VPN in server di gestione della rete fisicamente localizzati nel nord Italia, propagandosi fino a disabilitare 5.800 turbine eoliche in Germania. A maggio 2022, Stati Uniti, Unione Europea, Regno Unito e una dozzina di governi europei – inclusa l’Italia – hanno attribuito pubblicamente l’attacco al GRU, l’intelligence militare russa.

Il caso Viasat contiene una lezione che vale doppio per i data center orbitali: il punto più vulnerabile di un’infrastruttura spaziale non è il satellite. È tutto ciò che lo gestisce da Terra: stazioni di controllo, reti di uplink, sistemi di autenticazione, catena di fornitura dell’hardware. A questo si aggiunge un problema strutturale specifico dello spazio: il patching. Un data center terrestre può infatti ricevere una patch di sicurezza in pochi minuti. Un satellite in orbita bassa ha finestre di comunicazione limitate, banda ristretta e nessuna possibilità di intervento fisico. Se un sistema orbitale venisse compromesso, la risposta sarebbe strutturalmente più lenta e, in alcuni scenari, impossibile senza un nuovo lancio.

Jamming e spoofing GPS sono già operativi in zona di conflitto e documentati sistematicamente dall’Agenzia europea per la sicurezza aerea (EASA) nel Mar Nero, in Medio Oriente e nel Baltico: dimostrano che l’interferenza deliberata sulle infrastrutture spaziali è una realtà, non un’ipotesi. Un attacco a un sistema orbitale porterebbe le stesse complessità a un livello superiore: chi ha giurisdizione, chi può intervenire, con quali strumenti e in quale tempo utile.

Il vuoto normativo

L’Outer Space Treaty del 1967 attribuisce allo Stato di lancio la giurisdizione e il controllo sugli oggetti spaziali, indipendentemente da dove operino. Ma questo trattato non contempla infrastrutture digitali, non regola la proprietà dei dati in orbita, non prevede meccanismi di applicazione in caso di violazione informatica.

A quasi sessant’anni dalla firma, non esiste nessun trattato internazionale che disciplini specificamente la protezione dei dati nello spazio. Nel 2019, dopo otto anni di negoziato, l’UN COPUOS (la Commissione delle Nazioni Unite sull’uso pacifico dello spazio extra-atmosferico) ha adottato 21 linee guida per la sostenibilità a lungo termine delle attività spaziali: volontarie, non vincolanti e relative a detriti, sicurezza operativa e traffico orbitale. La protezione dei dati non è contemplata.

Il primo segnale che la questione stia diventando urgente sul piano normativo è arrivato a gennaio di quest’anno: SpaceX ha depositato all’americana FCC (Federal Communications Commission) una richiesta per lanciare fino a un milione di satelliti definiti esplicitamente “orbital data centers”. Questo è il primo iter normativo al mondo che affronta direttamente il tema, ma riguarda una sola nazione e non tocca le questioni di giurisdizione sui dati.

Payal Arora, professoressa di AI inclusiva all’Università di Utrecht (Olanda), ha sintetizzato il problema in un’analisi pubblicata da Rest of World nel febbraio 2026: se i dati dei cittadini sono elaborati in orbita, la sovranità digitale “diventa ambigua”, sospesa tra il Paese d’origine, lo Stato di lancio e l’operatore commerciale del satellite. Nessuno dei meccanismi esistenti – né il diritto spaziale internazionale, né il diritto cyber nazionale, né i trattati di mutua assistenza giudiziaria – è stato progettato per rispondere a questi aspetti.

Per decenni il potere digitale è stato ancorato a piattaforme fisiche entro confini nazionali. Anche i cavi sottomarini, che trasportano oltre il 95% del traffico internet globale, hanno una giurisdizione di riferimento, con trattati, procedure e responsabilità definite. Il cloud orbitale rompe questo sistema. I dati possono essere archiviati ed elaborati in luoghi che nessuna autorità nazionale può raggiungere, né fisicamente né giuridicamente. In sostanza, per la prima volta, la localizzazione dei dati smette di coincidere con il territorio.

Come spiega Jane Munga, ricercatrice per l’Africa al Carnegie Endowment for International Peace, la sovranità tende a seguire la proprietà dell’infrastruttura: chi non partecipa al suo possesso e alla sua governance rischia di essere relegato a produttore di dati senza alcuna capacità reale di controllo su come siano archiviati, elaborati o usati. Un’incognita che sconfina dal campo dell’innovazione tecnologica. Quello in corso è un passaggio epocale le cui conseguenze sono ancora da scrivere. Il rischio è che si erigano infrastrutture informatiche cruciali per nazioni, imprese e cittadini che superino la sovranità digitale degli Stati. Senza che ci siano le regole per governarle.

Guerre di Rete continua, in memoria di Carola Frediani

2026-06-10T00:00:00+00:00

Non è possibile sostituire Carola Frediani, fondatrice, anima e colonna portante di Guerre di Rete. Allo stesso tempo, sappiamo per certo che l’ultima cosa che Carola avrebbe voluto è che questo progetto terminasse.

Carola ha sempre voluto ampliare e far crescere Guerre di Rete. Non c’era nulla che le desse più soddisfazione che individuare nuovi collaboratori e collaboratrici, allargare la squadra della redazione, trasformare ciò che era nato come una newsletter personale in un progetto collettivo.

È per questo che Guerre di Rete va avanti, in memoria di Carola e d’accordo con la sua famiglia.

Guerre di Rete prosegue mantenendo inalterato il patto con il lettore. Il nostro continuerà a essere un giornalismo rigoroso, approfondito, autonomo e indipendente.

I nostri lettori e le nostre lettrici sono coloro che ci permettono di andare avanti, finanziando un progetto che quindi solo a loro vuole e deve rispondere.

Il lavoro di Carola Frediani è la nostra bussola. L’affetto e la stima che proviamo per lei è la ragione per cui vogliamo portare avanti la sua missione.

Lo faremo con tutte le nostre forze.

La redazione di Guerre di Rete

Addio Carola

2026-06-03T00:00:00+00:00

Oggi, 3 Giugno 2026, è venuta a mancare all'affetto della sua famiglia e dei suoi amici Carola Frediani. Carola è stata anima e linfa di Guerre di Rete e lascia un vuoto incolmabile in tutti coloro che l'hanno conosciuta in questi anni. Ci mancherai 🖤

La fine del bug bounty?

2026-05-27T00:00:00+00:00

L’applicazione dell’intelligenza artificiale nella cybersicurezza genera, da sempre, sentimenti contrastanti. Le potenzialità dell’AI rappresentano, da una parte, un’opportunità per migliorare il livello di automazione nelle attività di rilevamento e risposta agli attacchi dei criminali informatici. L’altra faccia della medaglia è rappresentata dalla possibilità che gli stessi cybercriminali ne sfruttino le capacità per aumentare l’efficacia degli attacchi.

È qualcosa che sta già accadendo e che viene messo nero su bianco, per esempio, nel Global Threat Report 2026 di CrowdStrike. Stando ai dati pubblicati dalla società di cybersecurity, gli attacchi portati utilizzando l’AI sarebbero aumentati dell’89% anno su anno.

Ma l’impatto dell’AI non si esaurisce negli attacchi veri e propri. La stessa tecnologia che li accelera sta mettendo sotto pressione, in particolare, l’ecosistema che fino a oggi ha garantito l’attività di identificazione e analisi delle vulnerabilità software. In altre parole, l’AI sta rompendo gli equilibri che per anni hanno permesso di mitigare il rischio di attacchi informatici.

Come funziona la vulnerability discovery

Per comprendere l’impatto dell’AI in questo particolarissimo settore è indispensabile comprenderne i meccanismi. La vulnerability discovery è infatti una macchina complicata, in cui si intrecciano interessi diversi e convivono varie contraddizioni.

Il concetto alla base del sistema è quello di individuare eventuali falle di sicurezza di software e sistemi operativi prima che questi vengano scovati dai cyber criminali. Un’attività che vede impegnate centinaia (migliaia) di aziende e ricercatori indipendenti, spesso all’interno dei cosiddetti programmi di bug bounty, cioè processi controllati attraverso i quali gli sviluppatori ricompensano economicamente chi segnala una nuova vulnerabilità potenzialmente pericolosa, permettendo loro di correggerla attraverso patch di aggiornamento.

L’importanza del fattore tempo emerge proprio nella fase finale del processo di responsible disclosure, quando vengono rilasciati l’aggiornamento e i dettagli della vulnerabilità. È in questo momento che si apre una finestra temporale particolarmente delicata: quella in cui un cybercriminale può sfruttare la vulnerabilità creando un exploit (la tecnica che permette di portare un attacco) in grado di “bucare” i sistemi non aggiornati.

Fino a oggi, il tempo necessario per realizzare il codice che sfrutta una falla di sicurezza per portare un attacco era, nella maggior parte dei casi, di settimane o al massimo di qualche giorno. Un margine sufficiente perché gli aggiornamenti venissero distribuiti. Di conseguenza, il rischio che qualcuno rimanesse “scoperto” era relativamente basso.

A causa degli strumenti basati su intelligenza artificiale generativa, però, le cose sono cambiate. Utilizzando l’AI è possibile realizzare un exploit con una velocità prima impensabile. Secondo i ricercatori di sicurezza Efi Weiss e Nahman Khayet, autori di un progetto dedicato, per creare un exploit con l’AI partendo da una vulnerabilità nota sarebbero sufficienti anche solo 15 minuti.

Un’ondata di segnalazioni

Lo scorso 7 aprile, un comunicato ufficiale di Anthropic ha scosso il settore della cybersecurity. Oggetto dell’annuncio era il nuovo large language model Claude Mythos Preview, che gli sviluppatori dell’azienda californiana hanno sostanzialmente classificato come uno strumento troppo pericoloso per essere distribuito pubblicamente. Il motivo? Il nuovo LLM sarebbe in grado di individuare vulnerabilità all’interno dei software con un’efficacia senza precedenti. Rilasciarlo pubblicamente, di conseguenza, sarebbe troppo rischioso.

L’azienda ha quindi deciso di avviare un progetto, battezzato con il nome di Project Glasswing, che coinvolge un numero limitato di soggetti come Microsoft, Apple, Google, AWS, Cisco, Nvidia e Linux Foundation. Qualche controindicazione, però, è emersa quasi subito. Lo stesso giorno dell’annuncio, il 7 aprile, un gruppo riunito in un forum Discord privato è riuscito ad accedere a Mythos — non con un attacco sofisticato, ma combinando le credenziali del dipendente di un fornitore terzo con un’ipotesi azzeccata sull’URL del modello. La vicenda è emersa pubblicamente circa due settimane dopo, grazie a un’inchiesta di Bloomberg. Considerato che Mythos era stato tratteggiato come una sorta di “arma fine di mondo”, con accesso soggetto a strettissime restrizioni, non si tratta proprio di un esordio rassicurante.

Al netto del sensazionalismo dell’annuncio, che secondo molti rappresenta un marchio di fabbrica del marketing di Anthropic, la vicenda di Claude Mythos Preview si inserisce in un fenomeno più ampio, che gli esperti di sicurezza informatica stanno segnalando da tempo come estremamente problematico: la crescita esponenziale del numero di vulnerabilità segnalate.

In sintesi, il problema non è tanto la possibilità che i gruppi dediti al cyber crimine riescano a sfruttare gli LLM avanzati per individuare nuove vulnerabilità zero-day (falle di sicurezza ancora sconosciute), quanto il fatto che l’implementazione di strumenti automatizzati per l’analisi dei software sta generando troppe segnalazioni rispetto a quelle che gli sviluppatori sono in grado di gestire.

Una cosa, infatti, è individuare una falla. Un’altra è correggere il codice per eliminare il rischio che la vulnerabilità venga sfruttata per portare un attacco. Qualsiasi aggiornamento di un software o – a maggior ragione – di un sistema operativo richiede infatti una serie di verifiche e test per validarne l’efficacia e, non ultimo, escludere eventuali conflitti o “effetti collaterali” indesiderati nel suo funzionamento. Insomma: rimediare a una vulnerabilità richiede più impegno e più tempo rispetto a sfruttarla per scopi malevoli.

Il fattore tempo

A livello intuitivo, si potrebbe pensare che questo squilibrio tra il numero di segnalazioni e la capacità di elaborarne il contenuto possa avere come conseguenza un semplice rallentamento delle operazioni. Non è così.

Per prassi consolidata, infatti, il processo di responsible disclosure prevede che al destinatario della segnalazione sia concesso un termine – solitamente di 60-90 giorni – entro il quale deve rilasciare l’aggiornamento. Trascorso il termine, chi ha inviato la segnalazione è autorizzato a rendere pubblici i dettagli della vulnerabilità.

Si tratta di un accorgimento che ha un duplice obiettivo. Il primo è quello di evitare che lo sviluppatore possa “snobbare” la segnalazione, anche solo per negare il meritato compenso del ricercatore che l’ha effettuata. La seconda è quella di ridurre il rischio che qualcun altro scopra la falla o che questa diventi pubblica per un qualsiasi motivo prima che l’aggiornamento sia disponibile.

Anche se piuttosto rari, in passato si sono verificati casi in cui gli sviluppatori non sono riusciti a rispettare la scadenza e si sono trovati di fronte a una pubblicazione dei dettagli di una vulnerabilità quando non avevano ancora preso le dovute contromisure. Nel nuovo scenario, in cui le segnalazioni piovono a una velocità impressionante, rispettare le scadenze rischia di diventare molto più difficile.

I primi scricchiolii

La cronaca recente conferma tutti i timori legati al massiccio impiego dell’AI nell’individuazione delle vulnerabilità. La società di cybersecurity HackerOne ha sospeso il suo programma Internet Bug Bounty (IBB), attività finanziata in crowdfunding che gestisce dal 2013. Il motivo? L’eccessivo numero di segnalazioni stava mettendo in difficoltà chi ha il compito di correggere il codice del software. E questo soprattutto in ambito open source, dove la gestione dei progetti è spesso affidata a programmatori che prestano la loro opera a titolo volontario.

La pagina web di HackerOne è un perfetto riassunto dei problemi che vive il settore. Nelle sue policy, spiega che ricompenserà solo quelle vulnerabilità che “siano state segnalate in modo responsabile, riconosciute, analizzate (triage), risolte e divulgate tramite un Security Advisory o una CVE (Common Vulnerabilities and Exposures, un sistema di catalogazione pubblico e standardizzato delle vulnerabilità di sicurezza informatica note – ndR). Se una vulnerabilità viene segnalata da più persone ed è riconosciuta all’interno del security advisory, solo il primo segnalatore (come identificato dai maintainer del progetto) avrà diritto alla ricompensa”.

In questo passaggio si leggono tutte le criticità legate a un ecosistema che è ormai andato fuori controllo. Traducendo dal “politically correct” adottato nelle policy, HackerOne ammette di trovarsi in una situazione in cui vengono segnalate vulnerabilità che non sono state sufficientemente approfondite, che in molti casi vengono scovate da più soggetti e per le quali non viene fornita una soluzione. Insomma: si trova ad avere a che fare con troppo “pattume” generato dall’AI. Motivazioni simili hanno indotto la piattaforma Bugcrowd a introdurre una serie di regole e restrizioni per contrastare il fenomeno che hanno battezzato come “sloptimism” (segnalazioni basate su AI inviate con troppa fiducia e poca verifica).

L’AI trova vere vulnerabilità?

Guardando più nel dettaglio il fenomeno, emerge anche un altro dato. A gennaio 2026 i volontari che gestiscono cURL – software open source che gestisce lo scambio di dati con Internet e che, pur sconosciuto al grande pubblico, è installato in miliardi di dispositivi (telefoni, automobili, TV) – hanno annunciato che dal mese successivo avrebbero smesso di accettare segnalazioni tramite HackerOne. In un aggiornamento pubblicato ad aprile, il creatore Daniel Stenberg ha diffuso un grafico da cui emerge una tendenza abbastanza chiara: nonostante da febbraio non sia stata accettata alcuna segnalazione, il totale del 2026 era già arrivato a 87.

Al di là della crescita esponenziale di segnalazioni, spicca il fatto che nel 2025 sono stati registrati numerosi report classificati come “likely AI slop” (probabile pattume AI), cioè vulnerabilità di bassissimo impatto o inventate dall’intelligenza artificiale. Il loro numero, però, è diminuito percentualmente nel corso dell’anno successivo.

Prima di considerare questi dati come confortanti, è però opportuno considerare un altro aspetto: non tutte le vulnerabilità validate rappresentano un reale rischio di sicurezza. Come spiega Naz Bozdemir in un post sul blog di HackerOne, delle 22 vulnerabilità individuate da Claude Opus 4.6 nel codice di Mozilla Firefox – 14 delle quali ad alta gravità – soltanto due si sono rivelate effettivamente sfruttabili per costruire un exploit. In altre parole: erano tutte difetti reali, ma solo due rappresentavano un rischio imminente e concreto.

L’idea che una maggiore efficienza porti automaticamente a più sicurezza, alla fine, si sta rivelando un’illusione. L’uso intensivo dell’AI sta dimostrando esattamente il contrario: senza la capacità di selezionare, comprendere e intervenire, rischia di generare semplicemente caos.

Il labirinto della verifica dell’età

2026-05-20T00:00:00+00:00

I governi e la società civile di tutto il mondo sembrano avere un obiettivo comune: proteggere bambini e giovani dai pericoli della navigazione sul web, dall’uso non supervisionato dei social media, da contenuti pornografici, violenti o pericolosi. La virata globale verso un Internet dove è necessario verificare la propria età ha però una serie di criticità, legate alle soluzioni che si stanno adottando e ai problemi che esse pongono in termini di privacy e sorveglianza.

Alcune misure sono arrivate tramite leggi statali, come nel caso dell’Australia e del Regno Unito. Altre sono iniziative delle stesse piattaforme, come nel caso di Discord, che ha annunciato e poi ritirato una policy nota come teen by default (cioè che dà per scontato che tutti gli utenti siano minorenni). Nonostante il quadro frammentato, è chiaro che ci si stia spostando verso un modello di Internet in cui sarà sempre più spesso richiesto di identificarsi per dimostrare di essere adulti. Questo potrebbe radicalmente cambiare il modo in cui vivremo la rete in futuro.

I metodi tecnici di verifica dell’età

Esistono diversi approcci tecnologici per verificare l’età di un utente nel momento in cui entra o si iscrive a una piattaforma. Il primo è la stima dell’età sulla base di dati biometrici. Un software analizza un video o un selfie, dando un’indicazione di un’età presumibile. Un altro metodo prevede il confronto automatico tra una foto scattata live e la foto di un documento ufficiale. I siti possono inoltre richiedere una verifica dei dati bancari, o una piccola transazione da una carta di credito, per verificare che la persona intestataria sia maggiorenne. I controlli possono essere effettuati anche tramite l’operatore della rete mobile, che certifica che il numero da cui si sta effettuando una connessione sia associato a una persona adulta.

I metodi biometrici e quelli che richiedono di caricare le foto dei documenti presentano però evidenti problemi di privacy, dal momento che richiedono agli utenti di condividere informazioni estremamente sensibili con aziende private.

I problemi di discriminazione

Gli attivisti per i diritti digitali nutrono grande scetticismo nei confronti di queste soluzioni. Martin Sas e Jan Tobias Mühlberg, due ricercatori belga autori di un paper commissionato dai Verdi Europei, hanno scritto: “Questo requisito [di provare la propria età, ndr], oltre a costituire un’ingerenza nella privacy delle persone, può potenzialmente limitare la loro capacità di esprimersi liberamente e di interagire con gli altri, a meno che non forniscano i propri dati personali e siano in grado di completare una procedura di verifica dell’età”.

Secondo l’Electronic Frontier Foundation, gli obblighi di verifica dell’età comportano una serie di possibili discriminazioni nei confronti di alcune categorie di persone già marginalizzate. Chi per esempio non dispone di documenti governativi validi e riconosciuti, come è il caso di alcune persone migranti, potrebbe trovarsi tagliato fuori da una buona fetta di servizi online. Negli Stati Uniti, riporta l’EFF, anche tanti adulti, soprattutto neri e ispanici, non hanno a disposizione documenti aggiornati con il nome o l’indirizzo corretto. La stessa cosa vale per le persone che stanno intraprendendo percorsi di affermazione o transizione di genere, che hanno meno probabilità di avere documenti aggiornati o foto ufficiali che corrispondono ai loro tratti somatici.

L’analisi dell’EFF è incentrata sugli Stati Uniti, ma è indicativa di un problema più ampio: “Il 43% degli americani transgender non dispone di documenti d’identità che riflettano correttamente il nome o genere. Per loro, la verifica dell’età pone una scelta impossibile: fornire documenti con nomi precedenti e indicatori di genere errati, rischiando così di essere costretti a un coming out, oppure perdere del tutto l’accesso alle piattaforme online”. Il metodo del riconoscimento facciale espone invece ai consueti bias algoritmici: i sistemi di intelligenza artificiale sono testati e funzionano soprattutto su persone bianche, sono però meno efficaci in caso di minoranze razziali ed etniche (ma anche, per esempio, di persone con disabilità).

Le alternative privacy first

Esistono però alternative più solide dal punto di vista della privacy. In Germania, per esempio, è in vigore un sistema di identità digitale che permette lo scambio di informazioni tra il server di un sito e un microprocessore contenuto nella carta d’identità elettronica nazionale. Tramite una chiave crittografica, il microprocessore dimostra di appartenere a una eID (una carta d’identità elettronica) rilasciata dal governo tramite una chiave crittografica, condivisa con altre 9.999 eID. “Ciò significa che l’unica informazione che la piattaforma ottiene è che una persona su 10mila si è registrata” hanno scritto Marten Risius e Johannes Sedlmeir su The Conversation.

Successivamente, il servizio e il microprocessore si scambiano la data corrente e l’età minima richiesta, mentre il microprocessore invia la data di nascita dell’utente. A quel punto, l’autenticazione avviene esclusivamente sulla base di queste informazioni, senza che ulteriori dati siano condivisi con il sito web. Altri sistemi, come l’European Digital Identity Wallet (di cui parleremo più avanti) o il Google o Apple Wallet (che da qualche anno permettono di custodire documenti d’identità digitali sul telefono e di utilizzarli come prova dell’età), funzionano in modo leggermente diverso: non si basano su microprocessori integrati in carte fisiche, bensì su componenti hardware presenti nei telefoni cellulari.

Queste soluzioni si avvalgono di un sistema crittografico che comunica alla piattaforma che una persona è in possesso di un documento digitale che attesta la sua maggiore età, senza tuttavia rivelare ulteriori dettagli. Il principio tecnico sottostante a entrambi questi esempi è la selective disclosure. Sempre Risius e Sedlmeir concludono: “Com’è evidente, i sistemi di verifica dell’età possono essere progettati ponendo al centro il principio della non tracciabilità. Ciò significa che né l’autorità né la piattaforma possono monitorare le attività di un utente, pur essendo in grado di verificare con precisione l’età”.

Le leggi statali

Una delle leggi più solide tra quelle in vigore è l’Online Safety Act del Regno Unito, che di fatto obbliga le piattaforme, i siti pornografici e i grandi motori di ricerca a impedire ai minori l’accesso a contenuti dannosi. Questi comprendono anche l’istigazione al suicidio, all’autolesionismo e la celebrazione dei disordini alimentari. Le regole sono in vigore dal luglio 2025. “In qualità di autorità di regolamentazione, non valuteremo i singoli contenuti né chiederemo ai servizi online di rimuovere materiale legale” si legge sul sito dell’Ofcom, l’autorità delle comunicazioni britannica (l’equivalente della nostra AGCOM) “Il nostro ruolo non è quello di impedire agli adulti di accedere a materiale pornografico legale, ma a partire dal 25 luglio saranno necessari controlli più rigorosi e, cosa fondamentale, non sarà più sufficiente spuntare una casella per dichiarare di avere più di 18 anni”. La legge, è fondamentale specificarlo, non obbliga tutte le piattaforme a verificare in modo diretto l’età di un utente, ma solo quelle che pubblicano materiale pornografico. Tutti gli altri siti devono comunque sottostare all’obbligo generale di impedire che i minori vengano in contatto con contenuti non appropriati.

In Unione Europea molti paesi stanno considerando di adottare legislazioni per il controllo dell’età, che si concretizzano in particolare nel divieto per le persone al di sotto di un’età specifica di iscriversi e utilizzare piattaforme social. Nelle ultime settimane, la Grecia ha annunciato che dal 2027 proibirà l’accesso alle piattaforme social ai minori di 15 anni. In Germania il partito di governo ha dichiarato che proporrà un divieto per i minori di 14 anni. In Danimarca si è raggiunto un accordo politico per impedire l’accesso sotto i 15 anni. E poi c’è la Francia, dove all’inizio di aprile il Senato ha approvato un disegno di legge che prevede un sistema a due livelli: alcune piattaforme saranno del tutto proibite ai minori, mentre altre richiederanno l’approvazione di almeno un genitore per l’iscrizione. La legge deve ora tornare in discussione alla Camera, ma vale la pena segnalare come il presidente della Repubblica Emmanuel Macron sia un grande sostenitore del social media ban.

Nel resto del mondo il dibattito segue direttrici simili. In Australia una legge considerata “storica” ha imposto alle principali piattaforme social di impedire l’accesso ai minori di 16 anni a partire da dicembre 2025, con sanzioni anche milionarie. In Brasile una legge entrata in vigore lo scorso marzo fa sì che i minorenni possano iscriversi alle piattaforme social solo se il loro account è collegato a quello di un supervisore adulto.

Il quadro nel diritto dell’Unione Europea

La legge di riferimento in Europa è invece il Digital Services Act (DSA). Il DSA non impone esplicitamente la verifica dell’età come requisito per operare sul territorio dell’Unione. Per le piattaforme online con più di 45 milioni di utenti mensili (VLOP, acronimo di very large online platforms), la Commissione si aspetta però che vengano adottate misure concrete per mitigare i rischi sistemici, ovvero i rischi che gli ecosistemi online pongono al resto della società. La tutela dei minori assume quindi un ruolo di primo piano.

“La questione della competenza in materia di verifica dell’età nei servizi digitali si colloca in una zona di intersezione tra il diritto dell’Unione e le prerogative nazionali, e può essere compresa correttamente solo se si abbandona una logica dicotomica per adottare una prospettiva di competenza mista, nella quale, tuttavia, il ruolo operativo degli Stati membri resta oggi decisivo”, spiega a Guerre di Rete Giovanni Ziccardi, professore di Informatica Giuridica presso l’Università di Milano.

Il Digital Services Act adotta infatti un modello “risk based”, basato cioè sulla valutazione dei rischi, lasciando aperto un ventaglio di soluzioni adottabili. L’obbligo non è quello di adottare una soluzione unica, ma di dimostrare che il sistema scelto protegge effettivamente i minori dai rischi per la loro sicurezza e incolumità. “Questa impostazione, tuttavia, apre uno spazio normativo significativo per l’intervento degli Stati membri. In assenza di una armonizzazione piena a livello europeo, infatti, sono gli ordinamenti nazionali a mantenere la competenza sulle modalità concrete attraverso cui tale obiettivo deve essere perseguito. Ciò riguarda, in primo luogo, la definizione delle tecniche di verifica dell’età – che possono spaziare da sistemi documentali a soluzioni basate su intermediari certificati o su modelli di anonimizzazione – e, in secondo luogo, la determinazione dei limiti di accesso a determinati contenuti, soprattutto quando si tratta di materiali sensibili come quelli pornografici”, prosegue Ziccardi.

Le autorità europee hanno recentemente fatto alcuni passi per attuare nel concreto le indicazioni del DSA. Dopo un’investigazione, terminata lo scorso marzo, è stato concluso che quattro siti pornografici (PornHub, Stripchat, XNXX e XVideos) non stanno mettendo in atto le protezioni sufficienti per evitare che i minorenni entrino in contatto con i loro contenuti (che sono, ovviamente, a sfondo sessuale). “La Commissione ha constatato, in via preliminare, che Pornhub, Stripchat, XNXX e XVideos non hanno adottato misure efficaci per impedire ai minori di accedere ai propri servizi, venendo così meno al proprio dovere di tutelare i diritti e il benessere dei minori. Sebbene nei loro Termini di servizio sia specificato che i servizi sono riservati esclusivamente agli adulti, tutte e quattro le piattaforme consentono ai minori di accedervi con un semplice clic, con cui confermano di avere più di 18 anni”, si legge nel comunicato stampa ufficiale. Un clic per confermare l’età non può più bastare. Se le conclusioni della Commissione dovessero essere confermate, le società rischiano sanzioni fino al 6% del loro fatturato annuo globale.

Le soluzioni tecniche proposte dall’Europa

“Accanto alla dimensione dell’enforcement si sviluppa, in parallelo, una seconda direttrice di natura tecnico-infrastrutturale, che riguarda la costruzione di standard europei comuni. L’Unione sta infatti lavorando alla definizione di soluzioni interoperabili di verifica dell’età, anche attraverso progetti pilota basati su applicazioni dedicate e, soprattutto, in prospettiva, mediante l’integrazione con il EU Digital Identity Wallet. L’obiettivo è duplice: da un lato, evitare la frammentazione derivante dalla proliferazione di modelli nazionali eterogenei; dall’altro, garantire che i sistemi adottati rispettino principi fondamentali, come la protezione dei dati personali e la minimizzazione delle informazioni trattate”, prosegue Ziccardi.

Il regolamento quadro che introduce l’EU Digital Identity Wallet è entrato in vigore nel maggio del 2024 e gli stati membri saranno obbligati ad adottare la tecnologia entro la fine del 2026. “In questo contesto, assume particolare rilievo il paradigma della privacy by design, che si traduce nella ricerca di soluzioni capaci di attestare un requisito (per esempio, il superamento di una soglia di età) senza rivelare l’identità dell’utente”, prosegue Ziccardi. “Alcuni modelli già sperimentati, come quello della cosiddetta ‘doppia anonimizzazione’, prevedono la separazione tra il soggetto che verifica l’età e il servizio che eroga il contenuto, in modo da evitare la concentrazione di informazioni sensibili in un unico punto del sistema. Si tratta di un terreno nel quale diritto e tecnologia si influenzano reciprocamente: le esigenze di tutela giuridica orientano le soluzioni tecniche, mentre queste ultime ridefiniscono le possibilità concrete di regolazione”. La soluzione proposta dall’Europa si inserisce nel filone delle soluzioni privacy first e decentralizzate, che potrebbero costituire una modalità sicura e rispettosa della riservatezza per verificare l’età.

Nel 2025, l’AGCOM ha imposto ai siti per adulti di controllare che gli utenti siano maggiorenni. L’applicazione della direttiva è stata frammentata e ben presto il TAR del Lazio ha messo un freno alle disposizioni. Il problema principale risiede nella natura transfrontaliera dei servizi digitali. “Una parte significativa dei siti interessati, infatti, è stabilita in altri Stati membri dell’Unione, con la conseguente applicazione del principio del paese d’origine, che costituisce uno degli assi portanti del Digital Services Act. Questo principio limita fortemente la possibilità per un’autorità nazionale di imporre direttamente obblighi a operatori stabiliti altrove, imponendo invece il ricorso a meccanismi di cooperazione tra autorità competenti” spiega Giovanni Ziccardi. Il caso italiano rappresenta bene la frizione che può crearsi in un contesto di governance a più livelli (statale e sovranazionale).

I rischi che permangono e le prospettive future

Rimane uno scarto tra le questioni tecniche e la realtà sociale del problema. Le soluzioni come l’identità digitale europea o il Google Wallet sono create per limitare la quantità di informazioni che il sito può raccogliere sull’utente. Ma non prendono in considerazione lo scenario più banale: quello di un minore che utilizza il telefono, le credenziali o il documento di un adulto. In altre parole, il sistema può anche contribuire a non esporre una quantità significativa di dati personali, ma non elimina del tutto il rischio di un raggiro.

Lo scorso aprile, l’esperto di cybersicurezza Paul Moore ha affermato di essere riuscito a bypassare la crittografia del portafoglio digitale europeo in soli due minuti. Altri esperti hanno fatto eco a queste preoccupazioni: “Più dati raccolgono questi sistemi, più diventano appetibili per gli hacker”, ha dichiarato Hanna Bözakov, fondatrice del servizio di crittografia Tuta. Se si guarda infine al mercato delle VPN, si nota come siano diventate molto popolari nei contesti in cui si è introdotto l’obbligo di verifica dell’età.

Le direttrici di rischio sono diverse. Oltre ai dubbi tecnici, emergono anche alcune questioni politiche e culturali sulla natura della rete. Molti sostengono, per esempio, che d’ora in poi sarà impossibile navigare sul web in modo anonimo. C’è anche chi ritiene che gli obblighi tecnici e legali di verifica siano un modo per sollevare le Big Tech dalle proprie responsabilità rispetto alla moderazione dei contenuti. Tra quest’ultimi c’è Eva Simon, direttrice del programma su Tecnologia e Diritti della Civil Liberties Union in Europa: “Ci stiamo concentrando sull’accesso, ma il vero problema è il modo in cui le piattaforme catturano l’attenzione e promuovono i contenuti. È da lì che derivano i danni”.

Ma la verifica dell’età è ormai un orizzonte concreto, in Europa e nel mondo. “In questa cornice, la chiave interpretativa più convincente è forse quella che coglie una tensione tra forma e sostanza”, conclude Ziccardi. “L’obbligo di verifica dell’età non è ancora formalizzato in modo uniforme a livello europeo, ma si sta progressivamente imponendo come necessità sistemica. Il DSA richiede una protezione effettiva dei minori e, allo stato delle tecnologie e dei modelli organizzativi disponibili, la verifica dell’età rappresenta lo strumento più credibile per realizzarla. La questione centrale non riguarda più, dunque, la presenza o meno dell’obbligo, ma il modo in cui lo si impone: chi è legittimato a imporlo, attraverso quali strumenti tecnici deve essere attuato e, soprattutto, con quali garanzie in termini di tutela dei diritti fondamentali e della riservatezza degli utenti”.

Fuga da Big Tech

2026-05-13T00:00:00+00:00

YouTube, Facebook, Instagram, TikTok: sono le piattaforme social più utilizzate dagli italiani. Social media, e non social network, visto che – come sottolinea Kenobit nel suo nuovo saggio “Assalto alle piattaforme” (Agenzia X) – l’obiettivo è tenerci agganciati a consumare passivamente contenuti multimediali, invece che mobilitarci per creare rete.

App come queste sono infatti caratterizzate dall’apparente gratuità e da un algoritmo esplicitamente progettato per generare dipendenza, stimolando uno *scrolling *destinato a non finire mai. Lo stesso Aza Raskin, il designer che nel 2006 ha ideato lo scrolling infinito (cioè il caricamento continuo e automatico di nuovi contenuti durante lo scorrimento, senza un punto di arresto naturale), a distanza di 20 anni si è dichiarato pentito della sua invenzione. Inoltre queste piattaforme intrappolano gli utenti in modo che non clicchino su link che rimandano a siti esterni, inibendo così l’uscita dalle piattaforme.

“Il gioco è sempre lo stesso”, scrive Kenobit. “Visto che il profitto delle piattaforme è direttamente proporzionale al tempo che gli dedichiamo, i loro meccanismi sono studiati scientificamente per aumentarlo il più possibile. Produciamo valore quando creiamo contenuti, ma anche quando li consumiamo”.

Per un utente che non cerca altro che intrattenimento, luoghi del genere sembrano l’Eldorado. E invece si tratta, antropologicamente parlando, di veri e propri non luoghi: spazi in cui non si creano connessioni, ma che si attraversano di passaggio per andare da un contenuto a un altro senza che resti all’utente alcun valore aggiunto.

“Se non stai pagando per il prodotto, il prodotto sei tu”, verrebbe da dire, riprendendo le parole rese celebri dal film “The social dilemma”. Ed ecco una delle frasi che Kenobit punta a decostruire nel suo saggio: su queste piattaforme persino chi paga – le aziende e le attività che versano una quota per occupare spazi pubblicitari – è a sua volta un prodotto, perché genera ulteriori dati che le piattaforme raccolgono e sfruttano per arricchirsi vendendoli.

Ma cosa – o meglio chi – sono queste piattaforme? Tra quelle citate, si possono raggruppare Facebook e Instagram (e WhatsApp), del gruppo Meta fondato da Mark Zuckerberg. C’è poi YouTube, proprietà come Google della holding Alphabet Inc., di cui i fondatori di Google, Larry Page e Sergey Brin, sono ancora i maggiori azionisti e membri del consiglio di amministrazione, detenendo di fatto il controllo dell’azienda, pur non essendo più amministratori delegati.

Meta ha registrato un fatturato di 164,5 miliardi di dollari per l’intero anno 2024, segnando una crescita del 22% rispetto al 2023. Alphabet Inc. ha registrato ricavi annuali record, superando i 400 miliardi di dollari nel 2025, grazie alla crescita della pubblicità. C’è di più: entrambi i colossi hanno espliciti legami con il presidente degli Stati Uniti Donald Trump, e sono nella lista BDS (Boicottaggio, Disinvestimento e Sanzioni) per il loro coinvolgimento nel genocidio in Palestina.

Ma se sono così poco etiche perché è tanto difficile abbandonare queste piattaforme? Probabilmente, perché non tutto ciò che avviene sui social è nocivo. Quante amicizie, progetti, idee, iniziative non sarebbero nate o diventate così note se non fosse stato per i social? Kenobit fa l’esempio delle mobilitazioni per la Palestina realizzate dal 7 ottobre 2023 in poi, in cui i social, nonostante le varie dinamiche di shadow ban – cioè di oscuramento della tematica, costringendo talvolta a utilizzare caratteri speciali per parlarne (per esempio scrivendo G4z4 invece di Gaza) – hanno avuto un ruolo fondamentale. Il ruolo dei social è stato centrale anche nella formazione di grandi movimenti di protesta come Fridays For Future, con la nascita di nuclei di attivisti in ogni parte del mondo, o Black Lives Matter, con la condivisione di massa del video della morte di George Floyd e la propagazione delle sue ultime parole “I can’t breathe”.

Il problema è che, sui social, in breve tempo si passa oltre: nuovi contenuti, nuovi trend, nuove cose a cui prestare attenzione, togliendo forza al desiderio e all’urgenza di convergenza e di organizzazione. Tra i limiti dell’attivismo online c’è infatti la necessità di sottostare alle logiche algoritmiche delle piattaforme, con Meta che al contempo blocca la possibilità di promuovere post dal contenuto a sfondo politico o sociale e ne limita anche la diffusione organica, tramite l’impostazione che permette di non visualizzare contenuti politici tra quelli suggeriti nel proprio feed.

Fare attivismo sui social significa inoltre rischiare di scivolare, talvolta senza rendersene nemmeno conto, in quello che viene definito slacktivism, o attivismo da poltrona, cioè un tipo di attivismo che si limita alla condivisione di contenuti sui propri canali, senza che questo gesto si concretizzi in nulla di più radicale o d’impatto.

Inoltre, perché il proprio attivismo cambi le cose, l’obiettivo dev’essere quello di costruire comunità. Appoggiarsi alle piattaforme mainstream significa invece, come scrive Kenobit, “costruire a casa d’altri”, lasciando in mano loro il destino del nostro attivismo ed esponendosi al rischio che post, profili e gruppi vengano cancellati in qualsiasi momento, quasi senza possibilità di replica. “Queste piattaforme non sono democratiche”, scrive sempre Kenobit. Chi crea contenuti rischia, tra l’altro, di diventare schiavo dei numeri, piegandosi a trattare di temi non controversi o divisivi in modo da raggiungere il maggior numero di persone possibili – talvolta finendo per capitalizzare le lotte sponsorizzando prodotti che con queste hanno qualche punto di contatto (magliette, tote bag o oggetti figli, per esempio, del greenwashing). Così facendo, l’attivismo diventa un lavoro da influencer più che da potenziali leader politici.

È possibile cambiare piattaforme?

“Abbiamo davanti una lotta impari, contro un nemico ben fortificato, con risorse economiche e tecnologiche senza precedenti nella storia dell’umanità”, prosegue Kenobit nel saggio. “Non lo prenderemo mai per sfinimento, né possiamo sperare di batterlo sul suo stesso terreno. Le piattaforme possiedono tutto, incluso il campo di battaglia, e se anche riuscissimo a metterle in difficoltà in casa loro potrebbero semplicemente cambiare le regole del gioco. Per lo stesso motivo, anche se usare alcuni dei loro strumenti può avere dei meriti strategici, non possiamo sperare di cambiarle dall’interno. Non può esserci riformismo in una dittatura. La disparità è evidente anche sul fronte della comunicazione, perché le piattaforme, controllando la dimensione digitale, proiettano un’influenza tangibile sul reale”.

Nonostante questa posizione, Kenobit è abilissimo nel fornire alternative valide a ciascuno dei problemi legati alle piattaforme, spiegando con parole comprensibili a tutti che cosa si può fare e perché dovremmo farlo. Per esempio, la proposta di passare al Fediverso come alternativa ai social media mainstream è legata all’eticità dell’utilizzo di un software open source, ovvero il cui codice è consultabile e utilizzabile praticamente da chiunque, invece che chiuso, proprietario e i cui meccanismi sono noti solo a pochi eletti.

Come si legge in “Assalto alle piattaforme” (disponibile gratuitamente anche come audiolibro):

Il software libero si basa su una filosofia completamente diversa. Come suggerisce il nome, è pensato per tutelare la nostra libertà. Nello specifico, quattro libertà:

⁠ ⁠la libertà di eseguire il programma per qualsiasi scopo;
⁠ ⁠la libertà di studiare come funziona il programma e di modificarlo in base alle proprie necessità;
⁠ ⁠la libertà di ridistribuire copie del programma in modo da aiutare il prossimo;
⁠ ⁠la libertà di migliorare il programma e di distribuirne pubblicamente i miglioramenti, in modo tale che tutta la comunità ne tragga beneficio.

Kenobit elenca molti motivi per cui preferire i social del Fediverso a quelli ancora mainstream: tra questi, l’assenza di un algoritmo che determina che cosa mostrare a chi a favore di un feed che rispetta l’ordine cronologico delle pubblicazioni, garantendo a tutti di non perdersi nulla e di dare a ogni contenuto la giusta dignità e diffusione. “L’assenza di pubblicità vanifica la necessità di un algoritmo che seleziona al posto nostro cosa mostrarci”.

Va da sé che è impossibile che il passaggio dai social mainstream al Fediverso sia rapido e collettivo. Per questo, una valida soluzione intermedia consiste nel mantenere i propri profili sui social tradizionali, ma smettendo gradualmente di postare contenuti e utilizzandoli soprattutto, come da tempo fa Kenobit, per sponsorizzare il passaggio ad altre piattaforme.

Più cooperazione e meno competizione

Il controllo che Big Tech può esercitare va però ben oltre le singole piattaforme. Durante una presentazione del libro che si è svolta a Torino, a Radio Blackout, l’11 febbraio 2026, è nato un dibattito sul possesso delle dorsali internet (backbone): infrastrutture fisiche ad altissima capacità, composte da cavi sottomarini in fibra ottica posati sui fondali oceanici. Trasportano oltre il 99% del traffico dati mondiale tra continenti, connettendo reti locali e garantendo la velocità della connessione web.

Già questo aspetto pone un importante problema, perché, anche utilizzando piattaforme alternative a quelle mainstream, ci si continuerebbe ad appoggiare a questo sistema, che resta in buona parte in mano a colossi privati. Le dorsali sono infatti gestite da un consorzio di grandi aziende di telecomunicazioni internazionali, colossi tecnologici (Google, Meta, Amazon, Microsoft) e, in parte, da governi.

In risposta a questa osservazione, Kenobit ha suggerito di cercare il sito di Antennine, che punta a costruire reti comunitarie. Citando il loro blog, “le reti comunitarie sono infrastrutture locali di telecomunicazione create da gruppi di persone (una comunità) per connettersi a Internet e fornire servizi di comunicazione digitale. Sono costruite e gestite come un bene comune, cioè una risorsa prodotta e mantenuta collettivamente, piuttosto che detenuta privatamente, come alternativa alle grandi reti commerciali o statali e ai fornitori di servizi Internet”. Sul sito di Antennine sono presenti le istruzioni per contattare gli organizzatori del progetto e unirsi alla rete. È solo un inizio, che rappresenta però un baluardo di resistenza per ricordarsi che costruire delle alternative è possibile.

Altri esempi internazionali di gestione comunitaria e democratica dell’accesso a internet sono Guifi.net, nata in Catalogna nel 2004 e che punta a costruire una rete dal basso in modo da connettere aree rurali portando la connessione internet laddove non arrivano gli operatori commerciali tradizionali, e Freifunk, nata a Berlino, che ha come obiettivo quello di fornire una rete internet libera e accessibile a tutti.

Un altro tema critico riguarda le conoscenze necessarie per poter usare – o anche solo entrare in contatto – con le piattaforme alternative. È necessaria in primis un’alfabetizzazione digitale, non scontata in un contesto in cui solo il 46% degli italiani possiede competenze di base in quest’ambito, ma anche una coscienza politica tale da problematizzare le piattaforme, oltre a contatti che tramite il passaparola permettano di accedere ad alternative come il Fediverso.

Per fare effettivamente la differenza, c’è insomma prima di tutto bisogno di fare massa critica, scegliere che direzione prendere e costruirla insieme. Come scrive Kenobit, “abbiamo un’occasione imperdibile per rivendicare una dimensione digitale fondata sulla cooperazione invece che sulla competizione”.

Polymarket e i pericoli dei mercati predittivi

2026-05-06T00:00:00+00:00

“Hai ancora 90 minuti per aggiornare la notizia falsa. Se lo fai, risolverai in un attimo il problema più grave che ti sei creato in vita tua. E tra una settimana non ti ricorderai più di me”. Questo il messaggio che, secondo quanto riportato dal Washington Post, il corrispondente di guerra del The Times of Israel Emanuel Fabian ha ricevuto su WhatsApp cinque giorni dopo aver pubblicato un articolo in cui raccontava che un missile iraniano aveva colpito, senza ferire nessuno, un’area boschiva poco fuori la città di Beit Shemesh, alle porte di Gerusalemme. Una notizia piuttosto marginale che, però, ha reso il giornalista l’obiettivo di minacce e ritorsioni da parte di ignoti.

Come raccontato da lui stesso, nelle ore successive alla pubblicazione Fabian ha cominciato a ricevere via email messaggi in ebraico che gli intimavano di modificare l’articolo, suggerendo che l’incidente fosse stato provocato da un missile intercettato “i cui rottami e frammenti erano caduti nel luogo dell’impatto”. Con il passare dei giorni, i messaggi si sono intensificati e le lamentele hanno raggiunto anche X, dove alcuni utenti hanno commentato la notizia condivisa dal giornalista, chiedendo se davvero si fosse trattato di un missile o meno. Ed è stato solo allora che, a quanto pare, Fabian ha compreso le ragioni del clamore sollevato dalla notizia pubblicata giorni prima: gli account X che avevano avanzato la richiesta di precisazioni erano collegati a Polymarket, la più grande piattaforma di prediction market al mondo, dove gli utenti avevano puntato più di 14 milioni di dollari sulla possibilità che un attacco missilistico iraniano colpisse Israele il 10 marzo.

“Questa scommessa sarà vincente se l’Iran lancerà un attacco con droni, missili o aerei sul territorio israeliano nella data indicata, secondo l’ora di Israele. In caso contrario, la scommessa sarà perdente”, si legge chiaramente su Polymarket. Tuttavia, “i missili o i droni che vengono intercettati non saranno considerati sufficienti per una risoluzione ‘Sì’, indipendentemente dal fatto che atterrino sul territorio israeliano o causino danni”. Una clausola che spiega bene perché il giornalista del The Times of Israel abbia ricevuto tante richieste di modificare l’articolo pubblicato: se Fabian avesse precisato che l’incidente era stato provocato da un missile intercettato, infatti, chiunque avesse puntato sul “no” avrebbe riscosso una vincita considerevole.

Ma il giornalista non ha ceduto alle minacce e ha messo a rischio la propria sicurezza pur di riportare la verità. “Il tentativo di questi giocatori d’azzardo di farmi pressione affinché modificassi i miei articoli per fargli vincere la scommessa non ha avuto successo e non lo avrà”, ha dichiarato. “Tuttavia, temo che altri giornalisti potrebbero non comportarsi in modo altrettanto etico, se venisse loro promessa una parte delle vincite”. Nonostante il “lieto fine”, la storia di Emanuel Fabian ha contribuito ad accendere i riflettori su Polymarket, il mercato predittivo che si sta dimostrando particolarmente abile nell’anticipare gli eventi geopolitici più emblematici della nostra epoca. Ma come può una piattaforma digitale prevedere quali saranno le decisioni dei governi più potenti al mondo? Chi sono gli investitori che sostengono il progetto e traggono profitto dalle sue scommesse milionarie?

Polymarket, il mercato predittivo più grande al mondo

La storia di Polymarket comincia come buona parte delle vicende delle aziende tech più note al mondo: solo che al posto di un garage, ci troviamo in un appartamento nel cuore di New York. Qui, nel pieno della pandemia di Covid-19, il giovanissimo Shayne Coplan, appassionato di tecnologia e criptovalute, in soli tre mesi crea una piattaforma che risponda ad alcuni dei quesiti che lo attanagliano durante il lockdown: “Quando finirà tutto questo? Quando sarà pronto il vaccino? Quando finiranno le misure di restrizione?”.

E così nel 2020, ispirandosi ai mercati predittivi Augur e Gnosis, Coplan ha lanciato Polymarket, con l’obiettivo di fornire agli utenti una “fonte di informazione affidabile” contro la “disinformazione dilagante”. In quel momento, non sapeva che la sua piattaforma sarebbe diventata il mercato predittivo per eccellenza, e che gli avrebbe regalato il titolo di più giovane miliardario self-made al mondo. La strada per arrivare a questo risultato, come si può immaginare, è stata parecchio accidentata.

Nel gennaio del 2022 la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) ha imposto a Polymarket il pagamento di una multa da 1,4 milioni di dollari e il blocco degli utenti statunitensi, per aver operato senza aver richiesto l’approvazione delle autorità di regolamentazione, come previsto dalla legge. Una sanzione che non ha fermato l’ascesa della piattaforma che, appena un paio di anni dopo, ha raggiunto i 3,6 miliardi di dollari di scommesse sulla corsa presidenziale tra Trump e Biden. Un successo breve, ma intenso. Appena otto giorni dopo l’elezione di Donald Trump, l’FBI ha infatti fatto irruzione nell’appartamento newyorkese di Sheyn Coplan e ne ha sequestrato tutti i dispositivi elettronici, nell’ambito di un’indagine volta a verificare – ancora una volta – se Polymarket consentisse agli utenti americani di piazzare scommesse senza licenza.

Dopo meno di un anno, la CFTC e il Dipartimento di Giustizia statunitensi hanno archiviato le indagini sul giovanissimo imprenditore, lasciandolo libero di godersi la sua ascesa. A luglio 2025, la piattaforma ha annunciato pubblicamente l’acquisizione da 112 milioni di dollari di QCX e QCXE, la holding di una borsa di derivati e una stanza di compensazione (l’infrastruttura che garantisce e regola le transazioni concluse sul mercato) autorizzate dalla Commodity Futures Trading Commission. “Ora, con l’acquisizione di QCEX, stiamo gettando le basi per riportare Polymarket a casa, rientrando negli Stati Uniti come piattaforma pienamente regolamentata e conforme che consentirà agli americani di scambiare le proprie opinioni”, ha commentato Coplan in quell’occasione, rassicurando (finalmente) gli utenti sulla legalità del suo mercato predittivo.

Una mossa strategica apprezzata dalla CFTC, che a settembre 2025 ha approvato ufficialmente l’attività di Polymarket nel mercato statunitense, proprio pochi giorni dopo l’ingresso di Donald Trump Jr. nel comitato consultivo della compagnia, in cui ha investito circa 10 milioni di dollari.

Nonostante questo percorso burrascoso, il progetto del giovane imprenditore di New York non ha mai modificato la sua natura. Sin dal lancio, Polymarket è una piattaforma in cui gli utenti possono scommettere su qualunque evento futuro – dall’elezione del presidente degli Stati Uniti alla data del matrimonio di Taylor Swift, dal ritorno di Gesù al prossimo conflitto geopolitico – semplicemente rispondendo sì o no ad alcune domande, accanto alle quali sono segnalate le probabilità di vincita, che variano mano a mano che gli utenti scommettono. “Si vince se si indovina. Si perde se si sbaglia”, ha chiosato Coplan in un’intervista a CBS News, spiegando il funzionamento semplice e intuitivo di Polymarket, che ha permesso agli utenti di guadagnare milioni di dollari nel corso degli anni.

Ma non sono soltanto i soldi a interessare l’imprenditore, quanto la possibilità di offrire alle persone uno strumento di informazione che sia il più chiaro possibile. Secondo Coplan, i mercati predittivi sono “lo strumento più accurato di cui disponiamo attualmente come esseri umani, almeno finché qualcuno non inventerà una sorta di sfera di cristallo superpotente”. L’idea è che – viste le ingenti somme di denaro in gioco – le persone siano incentivate a esprimere previsioni ponderate e informate, più di quanto farebbero in un tradizionale sondaggio. Una lettura che sembra trovare riscontro concreto nel successo del progetto.

Il caso Maduro: la previsione dell’attacco al Venezuela

Nella notte tra il 2 e il 3 gennaio 2026 gli Stati Uniti hanno attaccato il Venezuela, colpendo obiettivi militari e civili a Caracas e dintorni, e catturato il presidente Nicolás Maduro, accusato di narcotraffico e commercio illegale di armi. Appena cinque ore prima che le esplosioni scuotessero la capitale, su Polymarket un trader sconosciuto ha raddoppiato le puntate sull’invasione del Venezuela da parte degli Stati Uniti e sulla destituzione del presidente Maduro entro il 31 gennaio 2026, arrivando a guadagnare oltre 400mila dollari, con un ritorno sull’investimento pari a 12 volte la somma puntata.

Una vincita che ha attirato subito l’attenzione, alimentando i sospetti che il trader potesse aver ottenuto segretamente informazioni sull’operazione militare statunitense. Stando alla ricostruzione del Washington Post, l’account del trader è stato creato a dicembre 2025, e ha cominciato a scommettere su un probabile attacco degli Stati Uniti al Venezuela già nel corso del mese, quando ancora non c’erano notizie sul tema.

A destare sospetti, però, è il fatto che l’utente abbia puntato oltre 20mila dollari sull’ipotesi di un imminente attacco degli Stati Uniti al Venezuela lo stesso 2 gennaio, tra le 20.38 e le 21.58. Alle 22.46 dello stesso giorno, meno di un’ora dopo, Donald Trump ha autorizzato le operazioni militari statunitensi. Intorno all’una del 3 gennaio, i bombardamenti hanno cominciato a colpire Caracas, distruggendo indistintamente edifici governativi e quartieri residenziali. Alle 8.41 del mattino, il trader ha iniziato a incassare parte della sua vincita, pari a 410mila dollari. “È probabile che si tratti di un informatore interno. È una somma considerevole da investire, senza che ci siano molte notizie sul tema”, ha commentato Tre Upshaw, fondatore di Polysights, una startup che fornisce strumenti di analisi per i trader di Polymarket, inclusa una funzione per segnalare potenziali attività di insider trading.

A confermare questa ipotesi è un’indagine del Wall Street Journal, secondo cui l’amministrazione Trump avrebbe tenuto segreta l’operazione venezuelana, limitando la condivisione di informazioni a una ristretta cerchia di consiglieri di alto livello, per preservarne l’effetto sorpresa. Le notizie su un probabile attacco, quindi, potrebbero essere arrivate solo e soltanto dalle persone più vicine al presidente degli Stati Uniti. Non a caso, a seguito della notizia della scommessa di Polymarket relativa al caso Maduro, il deputato democratico Ritchie Torres ha presentato un disegno di legge per vietare ai funzionari governativi di piazzare scommesse sulla piattaforma di prediction market, sfruttando a proprio vantaggio informazioni che non sono di dominio pubblico. Una proposta ancora in attesa di approvazione, che alimenta i sospetti sul coinvolgimento dei membri dell’amministrazione Trump nel giro dei mercati predittivi.

Il caso Iran: la previsione delle operazioni statunitensi

L’attacco al Venezuela e la destituzione di Maduro non sono i soli eventi geopolitici a essere stati anticipati da Polymarket, instillando nei ricercatori e negli esperti di sicurezza il dubbio che qualcuno vicino al presidente Donald Trump possa aver utilizzato informazioni riservate per piazzare scommesse sulla piattaforma. Anche la guerra in Iran, infatti, è stata un tema centrale per le previsioni di Polymarket. Secondo quanto riferito dalla società di analisi Bubblemaps SA, sei account di trader anonimi hanno guadagnato 1,2 milioni di dollari scommettendo su un attacco statunitense all’Iran entro la fine di febbraio, e mettendo così in evidenza uno schema ricorrente tra gli investitori della piattaforma.

Proprio come accaduto nel caso di Maduro, anche questa volta gli account in questione sono stati creati nei giorni precedenti la scommessa, e hanno piazzato le loro puntate poche ore prima che i bombardamenti colpissero Teheran, guadagnando cifre da capogiro all’indomani dell’attacco statunitense. La questione, proprio come accaduto con il Venezuela, ha suscitato subito scalpore e indignazione, anche nella classe politica americana. “È assurdo che ciò sia legale”, ha commentato in un post su Bluesky il senatore Chris Murphy. “Le persone vicine a Trump stanno traendo profitto dalla guerra e dalla morte”.

E non finisce qui. Nelle ultime settimane di marzo, gli account di ben otto trader – tutti creati attorno al 21 marzo – hanno scommesso un totale di 70mila dollari su una possibile tregua tra Stati Uniti e Iran, che sarebbe valsa loro la vincita di ben 820mila dollari. A suscitare sospetti sulle puntate, come ha riferito l’ex ricercatore di CoinTelegraph Ben Yorke, è stato il fatto che i suddetti account sembrassero “decisamente appartenere a qualcuno in possesso di informazioni confidenziali”.

Inoltre, da un’analisi più approfondita è risultato che alcuni di questi account potessero appartenere a un unico investitore anonimo, che avrebbe preferito utilizzare portafogli digitali diversi per le sue scommesse sulla piattaforma. “In genere, quando si è in presenza di una frammentazione dei portafogli e di tentativi deliberati di occultare l’identità, si possono ipotizzare due scenari diversi”, ha commentato Yorke. “O è un investitore importante che cerca di proteggere la propria posizione dall’impatto del mercato, oppure è insider trading”. A rendere più che plausibile quest’ultima ipotesi c’è stato l’aumento evidente della probabilità di una tregua tra USA e Iran prima del 31 marzo, la cui valutazione su Polymarket è passata dal 6% del 21 marzo al 24% del 23 marzo.

Eppure, nonostante i segnali evidenti, la piattaforma di Coplan ha sempre cercato di mantenere il focus sull’obiettivo informativo. “La promessa dei mercati predittivi è quella di sfruttare la conoscenza collettiva per creare previsioni accurate e imparziali sugli eventi più importanti per la società”, si legge nella nota che accompagna tutte le scommesse relative all’Iran presenti su Polymarket . “Questa capacità è particolarmente preziosa in tempi strazianti come quelli odierni. Dopo aver discusso con le persone direttamente colpite dagli attacchi, che avevano decine di domande, ci siamo resi conto che i mercati predittivi potevano dare loro le risposte di cui avevano bisogno, in un modo in cui i telegiornali e X non potevano fare”. Un’affermazione decisamente conveniente, che permette alla piattaforma di continuare a trarre profitto dalle guerre e dalla morte di migliaia di persone. E ai trader più informati di scommetterci.

Le accuse di insider trading e lo zampino di Trump

La destituzione di Maduro, l’attacco all’Iran e le anticipazioni di tanti degli eventi che hanno segnato gli ultimi mesi hanno messo in allerta esponenti della politica ed esperti di sicurezza, convincendoli che i mercati predittivi possano essere terreno fertile per l’insider trading. A ulteriore conferma di questa ipotesi arriva uno studio elaborato da un gruppo di ricercatori dell’Università di Harvard, che hanno stimato vittorie pari a 143 milioni di dollari per i trader che hanno scommesso cifre notevoli su Polymarket perché in possesso di informazioni riservate su un’ampia varietà di eventi, dal fidanzamento di Taylor Swift al vincitore del Premio Nobel per la Pace.

Non stupisce, quindi, che di recente il deputato democratico Ritchie Torres abbia inviato una comunicazione alla Commodity Futures Trading Commission (CFTC) per chiedere di indagare sulle scommesse fatte dagli investitori a pochi minuti dall’inizio degli eventi. “Questo schema solleva serie preoccupazioni sul fatto che alcuni operatori di mercato possano aver avuto accesso a informazioni rilevanti e non di dominio pubblico, relative a un evento geopolitico in grado di influenzare il mercato”, ha scritto Torres nella lettera condivisa con l’Associated Press, chiedendo pubblicamente: “Qual è la probabilità statistica che qualcuno che non sia un insider trader piazzi una scommessa vincente 12 minuti prima di un annuncio presidenziale in grado di influenzare i mercati?”.

A preoccupare, però, non è soltanto il fenomeno dell’insider trading. Giorno dopo giorno, ora dopo ora, Polymarket si riempie di informazioni predittive sulle operazioni dei governi più potenti al mondo, rappresentando un’enorme minaccia alla loro sicurezza. “Polymarket è diventato un mercato illecito per vendere e speculare su segreti di sicurezza nazionale senza precedenti nella storia e, di conseguenza, una potenziale fonte di informazioni per i servizi di intelligence stranieri che tengono d’occhio quelle stesse scommesse sospette”, ha commentato il senatore democratico Richard Blumenthal, seguito dal deputato repubblicano Blake Moore, che ha dichiarato di non voler neppure “immaginare un mondo in cui gli avversari dell’America utilizzino i mercati predittivi per anticipare la nostra prossima mossa”.

La preoccupazione per la sicurezza del paese, quindi, sembra accomunare democratici e repubblicani, anche se non si può certo dire lo stesso dell’insider trading. Su quest’ultimo fronte, infatti, sono soprattutto i democratici a essersi esposti, avanzando proposte di legge che vietino ai funzionari governativi di scommettere su eventi di cui conoscono dettagli altamente riservati. Normative che, molto probabilmente, non saranno approvate, considerando il forte legame tra l’amministrazione Trump e i mercativi predittivi. Come anticipato, Donald Trump Jr. è investitore e consulente di Polymarket, oltre che uno dei consulenti del suo diretto competitor di settore, Kalshi. E lo stesso presidente degli Stati Uniti sembra avere un interesse per i mercati predittivi, come dimostrato dal progetto annunciato dall’agenzia mediatica di famiglia, di cui Donald Trump Jr. è amministratore: il mercato predittivo Truth Predictive.

“Donald Trump e la sua famiglia sono completamente coinvolti e guadagnano da Kalshi e Polymarket”, ha commentato il senatore democratico Chris Murphy, confermando il forte legame tra il governo statunitense e le piattaforme. Eppure, secondo quanto riferito dal Wall Street Journal, mentre le operazioni in Iran erano ancora in corso la Casa Bianca ha inviato un’email a tutti i funzionari governativi, invitandoli a non utilizzare le informazioni in loro possesso per piazzare scommesse nei mercati predittivi.

Una mossa che, a detta di alcuni, potrebbe essere servita a nascondere la predilezione del presidente per Polymarket e Kalshi, indissolubilmente legate al suo figlio maggiore, che in più di un’occasione ha preso le distanze dalle accuse di corruzione mosse contro di lui. Anche Andrew Surabian, portavoce di Donald Trump Jr., ha ribadito che il suo unico coinvolgimento nei mercati di previsione consiste nel fornire consulenza a Kalshi e Polymarket sulle strategie di marketing, e nel sostenere finanziariamente Polymarket, aggiungendo che non entra mai in contatto con il governo federale per conto delle società in cui ha investito o di cui è consulente. Ma nessuna di queste affermazioni, a quanto pare, è riuscita a placare le perplessità sulle puntate di investitori anonimi sugli eventi geopolitici che, fino a ora, hanno contraddistinto l’amministrazione Trump.

Cina, Stati Uniti e la sfida degli abissi

2026-04-29T00:00:00+00:00

La guerra in Iran ci ha ricordato quanto il mare sia cruciale per il funzionamento dell’economia globale. Era già accaduto due anni fa con il blocco di Suez e, ancor prima, con l’incidente della Ever Given nello stesso canale. Eventi diversi, ma accomunati dalla capacità di farci toccare con mano l’importanza delle rotte marittime.

Esiste tuttavia un’altra logistica marittima fondamentale, che scorre non sulla superficie degli oceani ma sui fondali. È una logistica per natura invisibile, fatta di cavi per la trasmissione di dati e di tubature per il trasporto di energia, ma essenziale quanto le rotte della logistica di superficie.

La cosa più sorprendente è però quanto poco ancora si sappia del luogo in cui questa rete si dipana. I fondali oceanici restano infatti uno degli ambienti meno osservati e compresi del pianeta. Per dare un’idea di quanto sia scarsa questa conoscenza, basti dire che, ancora nel pieno del XXI secolo, non è raro che vengano individuate montagne sottomarine in aree che si ritenevano già mappate.

La ragione della “nube di ignoranza” che ricopre tutto ciò che si trova al di sotto di una certa profondità delle acque è in primo luogo tecnologica. I sistemi che utilizziamo per osservare la superficie terrestre si basano sulla luce, che però penetra nell’acqua solo per poche centinaia di metri. Al di sotto di questa soglia – e considerando che le profondità oceaniche possono superare i 10mila metri – è necessario ricorrere ad altri strumenti. Il principale di questi è il sonar, che utilizza onde sonore per ricostruire la forma del fondale. Un metodo efficace, ma lento, costoso, legato alla presenza fisica di navi o piattaforme di rilevamento. Questo vincolo si riflette nei dati disponibili: ancora oggi, una parte significativa dei fondali non è stata mappata con standard moderni. E anche laddove i dati esistono, sono spesso frammentari e soprattutto non integrati tra loro.

Arrivati a questo punto ci si potrebbe porre una domanda: è davvero così importante sapere cosa si trova a migliaia di chilometri sotto il mare? La risposta è: sì, è sempre più importante per svariate ragioni. I motivi sono in primo luogo economici.

Il fondale marino, come detto, è una piattaforma su cui poggiano infrastrutture critiche globali. I cavi sottomarini trasportano oltre il 95% del traffico internet intercontinentale; le pipeline collegano giacimenti offshore ai sistemi energetici nazionali; nuove reti elettriche iniziano a connettere parchi eolici marini alla terraferma. Tutte queste infrastrutture devono essere progettate, installate e mantenute in ambienti complessi, dove la morfologia del fondale, la composizione dei sedimenti e le correnti possono fare la differenza tra stabilità e vulnerabilità.

L’elemento strategico e militare

C’è però un secondo livello, meno evidente ma ancora più strategico. Conoscere un fondale significa infatti comprendere come si comporta il suono sott’acqua. E questo, a sua volta, è un elemento cruciale per la guerra sottomarina. I sottomarini – per definizione progettati per risultare invisibili – dipendono dalla capacità di sfruttare le caratteristiche dell’ambiente per nascondersi o per individuare altri mezzi. Temperatura, salinità, correnti e conformazione del terreno influenzano la propagazione delle onde sonore e quindi l’efficacia dei sistemi sonar.

In altre parole, conoscere come è fatto un fondale significa poter operare meglio al suo interno, sia per attaccare sia per difendersi. Una volta che si comprende questo fatto fondamentale, si capisce anche perché la mappatura degli abissi sia recentemente diventata un ennesimo campo di competizione tra le due principali potenze della nostra epoca: Cina e Stati Uniti.

Come raccontato lo scorso marzo da un ampio e ben documentato articolo della Reuters, la più attiva in questo ambito, negli ultimi anni, è stata la Cina. A partire dal 2020, Pechino ha avviato un’attività di mappatura e monitoraggio dei fondali su una scala difficilmente comparabile con quella di altri attori. Navi da ricerca, istituti universitari e agenzie statali operano in modo coordinato in diverse aree del globo: Pacifico occidentale, Oceano Indiano, fino ad arrivare alle rotte artiche.

Formalmente, queste operazioni sono giustificate da obiettivi scientifici ed economici: studio dei fondali, ricerca di risorse, analisi climatica. In pratica, tuttavia, le attività di ricerca hanno caratteristiche che suggeriscono un uso duale dei dati ottenuti. Le traiettorie seguite dalle navi impiegate nella ricerca – spesso caratterizzate da movimenti ripetitivi e sistematici – sono infatti tipiche delle operazioni di mappatura ad alta risoluzione, il tipo di dato utile alle industrie della difesa.

Il progetto più ambizioso in questo ambito è definito “Transparent Ocean”: una rete di sensori e piattaforme in grado di fornire una visione il più possibile completa delle condizioni del mare in aree selezionate. L’obiettivo dichiarato è scientifico, ma le applicazioni militari sono evidenti. Per la Cina, la conoscenza del dominio sottomarino risponde infatti a una duplice esigenza strategica. Da un lato, migliorare l’impiego dei propri sottomarini, sfruttando le caratteristiche dell’ambiente per aumentare furtività ed efficacia. Dall’altro, sviluppare strumenti per individuare e tracciare quelli altrui, in particolare nelle aree considerate più sensibili, come la famigerata “prima catena di isole” (la fascia di arcipelaghi tra Giappone, Taiwan e Filippine che delimita l’accesso della Cina al Pacifico).

In questo senso, la mappatura dei fondali non è un’attività accessoria, ma una parte integrante dell’infrastruttura informativa della difesa marittima. Più che accumulare dati, si tratta di costruire un vantaggio conoscitivo che possa essere utilizzato in caso di crisi o conflitto. La scala e la continuità di questo sforzo suggeriscono che Pechino consideri il dominio sottomarino non come uno spazio da esplorare, ma come uno spazio da integrare stabilmente nella propria architettura strategica.

Confusione americana

Sull’altro versante strategico e geografico del Pacifico troviamo gli Stati Uniti. Per decenni gli USA hanno beneficiato di un vantaggio significativo nella conoscenza degli oceani, costruito attraverso una combinazione di ricerca scientifica, capacità militari e infrastrutture tecnologiche. Questo vantaggio si è tradotto, tra le altre cose, in una superiorità nelle operazioni sottomarine che si è rivelata utile in diversi frangenti della Guerra Fredda.

Negli ultimi anni, tuttavia, questo quadro si è fatto più complesso. Da un lato, Washington ha lanciato iniziative ambiziose come la strategia NOMEC, con l’obiettivo di mappare le proprie acque entro il 2030-2040. Dall’altro, deve fare i conti con dati che mostrano come una parte rilevante (tra il 40 e il 50%) dei fondali statunitensi resti ancora poco conosciuta o mappata con tecnologie non aggiornate.

Il problema americano, a detta di un report del governo in merito, non è tanto la scarsità di dati o la capacità di generarli, quanto la loro frammentazione e la difficoltà di integrarli. Le informazioni “oceaniche” americane sono raccolte da attori diversi – agenzie civili, istituzioni scientifiche, marina militare – con finalità e standard differenti. Questo rende più difficile costruire un quadro unitario e aggiornato del dominio sottomarino nazionale.

Nuove minacce e nuove soluzioni

Le ragioni per cui sia Cina che USA hanno iniziato a essere così preoccupate dalla loro scarsa conoscenza dei fondali è che, di recente, è cresciuta tanto l’importanza dei fondali quanto il numero delle minacce che operano in questo ambiente. Proprio come accade nel cielo, in fondo al mare oggi non si muovono solo colossi tecnologici da miliardi di dollari – come i sottomarini – ma anche droni subacquei a basso costo: piccoli dispositivi in grado di interferire con il regolare funzionamento di cavi o pipeline, e attraverso i quali vengono condotte operazioni di guerra ibrida di difficile attribuzione, soprattutto in assenza di un monitoraggio aggiornato e capillare.

È per questo che, a detta degli esperti, serve un ulteriore balzo tecnologico, non tanto nella capacità di raccogliere dati, quanto in quella di interpretarli e integrarli. Ed è qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale. Gli algoritmi di deep learning possono riconoscere pattern nei segnali sonar, distinguere tra anomalie naturali e oggetti artificiali, aggiornare mappe quasi in tempo reale integrando dati raccolti da fonti diverse. In prospettiva, possono anche contribuire a prevedere comportamenti: come si muovono le correnti, come cambia la propagazione del suono, dove è più probabile che un oggetto non identificato stia operando.

In altre parole, le AI possono accelerare il passaggio in corso da una logica di “mappatura” dei fondali a una logica di “monitoraggio continuo”. Si tratta di un cambiamento che ha implicazioni profonde. Per esempio significa che la superiorità nel dominio strategico sottomarino non dipenderà più solo dal numero di navi o dalla qualità dei sottomarini, ma dalla capacità di costruire e gestire reti informative complesse. Significa anche che il confine tra ambito civile e militare diventa ancora più sfumato: gli stessi dati utilizzati per studiare gli ecosistemi marini o per progettare infrastrutture energetiche possono essere impiegati per finalità di sorveglianza e difesa.

E soprattutto significa che il mare, da spazio opaco per definizione, diventa progressivamente più “trasparente”. Non nel senso di completamente visibile – obiettivo probabilmente impossibile da raggiungere – ma nel senso di sempre più leggibile per chi dispone di strumenti adeguati.

In questo senso, il parallelo più evidente per ciò che sta accadendo sotto il pelo dell’acqua non è con la geografia o la cartografia tradizionali, ma con altri domini in cui l’informazione è la vera posta in gioco: il cyberspazio, lo spazio orbitale, persino il campo elettromagnetico. Anche lì, la competizione si gioca non solo sulla capacità di identificare gli oggetti fisici, ma su quella di costruire rappresentazioni affidabili e aggiornate dell’ambiente in cui si trovano immersi. Perché in un ambiente dove tutto è difficile da vedere, quello che più conta è capire cosa si sta guardando.

Le troppe falle nella cybersicurezza dei trasporti italiani

2026-04-22T00:00:00+00:00

Quanto è difficile parlare di cybersicurezza con le aziende. E ciò vale anche per quelle dei trasporti: un settore in apparenza lontano dagli attacchi dei cracker, ma che mostra invece parecchie vulnerabilità oltre a un ampio potenziale di rischio. Provare ad affrontare il tema della sicurezza informatica con alcune delle più grandi realtà del paese produce come minimo un irrigidimento; nel peggiore dei casi, il silenzio. Mail senza risposta, telefoni che squillano a vuoto, repliche vaghe: quasi nessuno si presta a rispondere alle domande del cronista, e molti si eclissano dopo un primo contatto di prammatica.

La cybersicurezza delle autostrade italiane

Prendiamo Autostrade per l’Italia (ASPI), la stessa società che qualche anno fa (non molti: era il 2018) finì sotto la lente di ingrandimento per il caso del ponte Morandi, crollato a Genova a metà agosto. Un disastro che aveva sollevato interrogativi profondi sui sistemi di controllo e sulla cultura della sicurezza del gruppo. Ci si aspetterebbe che queste procedure, fisiche e cyber, siano diventate il fiore all’occhiello del gruppo. E che – stando così le cose – non sia un problema comunicarlo all’esterno. Sbagliato. Svariati tentativi di contatto via email sono caduti nel vuoto. Non va meglio al telefono, con l’apparecchio dell’ufficio stampa che squilla senza che nessuno risponda. Quando si attiva la segreteria, lo fa solo per rimandare al medesimo indirizzo di posta elettronica, che rimane muto.

La società Movyon si definisce il “centro di eccellenza per la ricerca e innovazione del gruppo ASPI” e offre “soluzioni tecnologiche end-to-end per gestori di infrastrutture stradali e autostradali, pubbliche amministrazioni e service provider, supportandoli nella creazione di una mobilità più intelligente, accessibile, sostenibile e sicura a favore della comunità”. Il logo si trova, per esempio, sulle sbarre che si alzano e si abbassano ai caselli.

Sembra la porta giusta a cui bussare per parlare di cybersicurezza con ASPI. Del resto, la stessa Movyon sviluppa applicazioni tecnologicamente avanzate come quelle per il monitoraggio delle merci pericolose in viaggio sulla rete, il cosiddetto V2X (vehicle to everything): un sistema che, si legge nella presentazione, “monitora in tempo reale i veicoli che trasportano materiali pericolosi e avvisa i conducenti di eventuali situazioni di pericolo, come la presenza di altri veicoli con merci pericolose nelle vicinanze o situazioni anomale lungo la strada”. Il sistema non si limita al minimo indispensabile, ma, viene spiegato, arricchisce i messaggi con informazioni aggiuntive rispetto agli standard di settore. Lecito chiedersi: cosa succederebbe se venisse attaccato?

Estendendo il discorso, ci sono altre domande da porsi. Cosa accadrebbe se qualcuno tentasse di azzerare tutti i pedaggi, rubare i dati delle carte di credito degli automobilisti, o cambiare i messaggi nei cartelli a led che puntellano la rete, magari consigliando di effettuare deviazioni non necessarie al solo scopo di creare il caos? È già accaduto in passato? Quali misure sono state prese? Chi è il responsabile della sicurezza? Domande la cui risposta possiamo soltanto immaginare, perché neanche Movyon ha risposto alla nostra richiesta di contatto.

Le Ferrovie dello Stato

Anche il trasporto ferroviario non è esente da rischi cyber. Che possono riguardare gli apparati di gestione elettronica della rete e dei convogli, ma anche il sistema dei pagamenti. Nel mese di novembre 2025 un attore malevolo ha rubato e diffuso online 2,3 terabyte di dati di Almaviva (un provider di servizi web) e Ferrovie dello Stato, che a esso si appoggiava.

L’attacco è stato confermato dalla stessa Almaviva in una nota, dopo essere trapelato alla stampa. Secondo la rivendicazione dei cracker, il *leak *conterrebbe repository aziendali condivisi e documentazione tecnica riservata, inclusi contratti. Ma ci sarebbero anche dati personali dei passeggeri e dei dipendenti di quasi tutte le società del gruppo FS, da Mercitalia a Rete Ferroviaria Italiana, da Trenitalia a Italferr (da poco ribattezzata FS Engineering).

“L’episodio che ci riguarda è riconducibile a un accesso non autorizzato che ha interessato un vecchio data center in dismissione della società Almaviva”, rispondono le Ferrovie dello Stato a una richiesta di informazioni da parte di* Guerre di Rete*. “L’attenzione è concentrata sull’accertamento tecnico dei fatti, sulla tutela delle informazioni e sulla piena collaborazione con Almaviva, società obiettivo dell’attacco, e le autorità competenti”. Le FS non forniscono ulteriori dettagli “per rispetto delle indagini”, ma aggiungono che sono in corso “attività di verifica tecnica e monitoraggio di tutti i nostri sistemi”. Almaviva, viene spiegato dalle Ferrovie, ha “informato anche gli organismi competenti per la protezione dei dati personali, mentre il Gruppo FS collabora per ciò che riguarda tutti i profili di propria competenza”.

Che provvedimenti sono stati presi? “Appena emersa la vicenda, il Gruppo FS, grazie alla sinergia tra FS Security e FS Technology e in coordinamento con Almaviva e con le autorità, ha attivato tutte le misure di sicurezza e mitigazione necessarie”, risponde la società. “Sono stati predisposti backup alternativi, rafforzate le attività di monitoraggio e continuità operativa e condivise le azioni da intraprendere con le strutture di Security del gruppo e con gli organismi di vigilanza competenti. Parallelamente, prosegue il monitoraggio del web e dei canali specializzati per intercettare tempestivamente eventuali pubblicazioni di materiali riconducibili all’attacco. Anche Almaviva ha dichiarato di aver isolato l’attacco, attivato il proprio team specializzato e garantito la continuità dei servizi critici”.

FS definisce “fondamentale” il presidio dell’intera filiera tecnologica – considerando che tutti i grandi gruppi si avvalgono di fornitori che possono essere “bucati” – e ammette che non è sufficiente monitorare i sistemi interni. “I fornitori e i partner tecnologici sono tenuti a rispettare requisiti stringenti sul piano della sicurezza informatica, della protezione dei dati, della continuità operativa e della gestione degli incidenti. Tali presidi sono definiti nell’ambito dei rapporti contrattuali, dei processi di qualifica e delle verifiche periodiche, con livelli di attenzione coerenti con la criticità dei servizi affidati”. L’errore è sempre possibile, ed è in queste lunghe catene di fornitura che provano a infilarsi i cattivi della rete.

Il trasporto aereo

Già, il problema delle filiere. Sempre più complesse, e, per questo, sempre più vulnerabili. Pensare a un attacco al sistema ferroviario può spaventare, ma immaginare che sia il sistema di controllo di un aeroplano a essere bucato scatena il terrore. Guerre di Rete ha provato a contattare Ita Airways, compagnia di bandiera (o forse non più: dipende dai punti di vista) italiana. Alla nostra richiesta di intervista, gli uffici hanno opposto un no-comment. Non è stato possibile, dunque, parlare con il CISO (*chief internet security officer, *cioè il capo della sicurezza informatica) né domandare che tipo di procedure di sicurezza, almeno a livello basilare, siano prese a tutela dei viaggiatori.

Ma perché questa paura di parlare, quando si tratta di cybersecurity? A rispondere è l’ENAC, l’Ente nazionale per l’aviazione civile, che fa capo al governo ed è l’autorità che fissa le regole del settore in Italia basandosi su normative europee (come la NIS2) e nazionali. “La sicurezza, in generale, sta alle spalle dei processi operativi: per questo è prassi comune che non se ne parli, e che le misure prese non vengano condivise”, riflette l’ingegnere Sebastiano Veccia, a capo della sicurezza dell’ENAC. Nella sua interpretazione, “non è ritrosia, ma una forma di cultura di sicurezza: si fa, ma non si dice”.

Resta il fatto che il pubblico ha domande sul rischio di volare, soprattutto in tempi di guerre asimmetriche che coinvolgono obiettivi non militari. Chiediamo se è possibile far cadere un aereo per mezzo di un attacco informatico. “Mi sento di escluderlo”, risponde Veccia. “Certo, un caso molto diverso come quello dell’11 settembre insegna che tutto è possibile, ma si tratta di una probabilità estremamente bassa”. È possibile invece inserirsi nei sistemi di comunicazione con i piloti? “I sistemi di comunicazione tra l’aeromobile e la torre di controllo sono avanti anni luce”, risponde il dirigente.

E se invece qualcuno riuscisse a infiltrarsi nelle ditte che producono gli aeroplani, e quindi anche il software che li governa, per inserire codice malevolo? In fondo gli incidenti del Boeing 737 Max paiono legati a sensori difettosi e software. “È il problema ben noto dei cosiddetti *insider *nell’industria. In Italia e in Europa, per le figure che entrano a contatto con aree e attività sensibili, viene richiesto alle forze di polizia un controllo dei precedenti penali del soggetto. Per ruoli di particolare criticità si richiede, in aggiunta, un background check rafforzato, che non si limita ai precedenti penali, ma guarda anche agli ambienti e alle compagnie che la persona frequenta”. Indagini di intelligence che servono a capire se il soggetto è radicalizzato, o vicino ad aree politiche pericolose. “La prevenzione si fa a monte, e lo stesso approccio degli aeroporti vale anche per i costruttori aeronautici e chi fa manutenzione degli aeromobili. Anche per chi è incaricato di caricare i dati sui pc di bordo c’è una procedura blindata”.

Veccia è consapevole che la sicurezza è un gioco tra guardie e ladri: l’inseguimento è costante. Si prova a isolare i dispositivi critici dal mondo esterno. “Le chiavette di manutenzione vengono controllate, sterilizzate e infine distrutte. Non solo: in aviazione le stesse attività di controllo si espletano in loco e non, come spesso accade oggi, da remoto. La programmazione degli interventi di sicurezza è importante, così come lo è preparare una matrice dei rischi: perché il 90% delle emergenze è dovuto a cattiva pianificazione. Faccio comunque notare che energia nucleare e aeronautica sono sempre stati i due settori più controllati”.

La visione di Veccia è confermata da una nostra fonte interna al settore. Che, al tavolo di un ristorante, racconta come “negli ultimi trent’anni non ci sono mai stati due incidenti aeronautici per lo stesso motivo, e questo perché ogni volta che ne accade uno lo si analizza nei dettagli e si corre ai ripari. Questo, in altri settori dove le procedure sono molto più lasse, viene preso per eccesso di pignoleria”. Un esempio è quello dei trasporti marittimi, con i porti che rappresentano la via di ingresso privilegiata per le merci che finiscono sugli scaffali, per il petrolio, ma anche per molto altro.

La sicurezza informatica dei porti

Sarebbe sbagliato sottovalutare l’importanza della cybersicurezza nei porti: quantità enormi di merci viaggiano via mare. Ma ci sono anche droga, armi, materiale illegale. E persone. Si comincia dai controlli all’ingresso per camion e autoveicoli. Entrare liberamente nell’area portuale significa avere una sorta di lasciapassare, utilissimo se si sa dove mettere le mani. Sistemi di controllo esistono, certo. Ma, come racconta la nostra fonte, le maglie sono larghe: “Quando si fanno le gare di appalto, per esempio per le telecamere da installare, solitamente si sceglie il prodotto che ha il prezzo più basso, che di norma è cinese. Queste telecamere possono avere delle backdoor, delle porte software nascoste che sono in grado di esfiltrare i dati e che cambiano a ogni aggiornamento. In sostanza, non controllando la tecnologia che usiamo potremmo offrire a un paese straniero la possibilità di fare intelligence sulle nostre informazioni”. Pechino è la principale indagata.

Ma c’è di più. L’andirivieni di un porto è basato su un sistema di riconoscimento delle targhe automobilistiche: camion di autotrasportatori noti trovano porte aperte e sbarre alzate ai varchi. I controlli sono a campione. Facile capire come, con un attacco mirato, sia facile far entrare anche chi non sarebbe autorizzato. Basta inserire una targa in più nel gestionale e il gioco è fatto. Le procedure manuali sarebbero più efficaci, ma sono troppo lente per i volumi di traffico dei grandi hub. Senza considerare che gli spazi sulle banchine sono affittati e gestiti tramite un software gestionale estremamente complesso, che sa esattamente chi e dove farà cosa con mesi di anticipo: anche in questo caso, un cybercriminale che riuscisse a entrare nel sistema potrebbe creare il caos operativo, paralizzando le attività. Guerre di Rete ha contattato il porto di Gioia Tauro, principale scalo merci italiano: nessuna risposta, neanche dopo svariati tentativi telefonici e via mail. Ha risposto, invece, l’autorità portuale di Genova.

“In merito alla richiesta pervenutaci, siamo nella necessità di non poter aderire all’iniziativa proposta”, afferma la replica pervenuta tramite posta elettronica. “La cybersecurity costituisce un ambito di particolare sensibilità per le infrastrutture critiche nazionali, categoria alla quale i sistemi portuali appartengono a pieno titolo. La normativa vigente in materia, unitamente alle linee guida emanate dall’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale (ACN), raccomanda la massima prudenza nella comunicazione pubblica relativa a sistemi, procedure e strategie di protezione informatica. La policy dell’Ente prevede pertanto di non rilasciare interviste su tali tematiche al di fuori dei canali istituzionali preposti”. Insomma, nulla da dichiarare.

Tutto bene?

Il breve viaggio intrapreso offre un quadro allarmante. E le contromisure non possono essere solo tecniche. Veccia, dirigente dell’ENAC, sottolinea quanto la cultura aziendale giochi un ruolo centrale: “La formazione del personale è importante. C’è ancora chi lascia le proprie password attaccate al PC con dei post-it. Per questo va ribadito: anche se fare corsi può sembrare noioso ai dipendenti, quest’attività si rivela utile quando ci si trova di fronte a un caso sospetto, e si torna con la mente alle lezioni in aula per sapere come reagire”.

Ci sono anche altre questioni, più difficili da affrontare. Come spiega la nostra fonte, “molte delle soluzioni di cybersecurity nel nostro paese vengono vendute dallo stesso gruppo di persone, poche decine di soggetti che si conoscono tra loro e che possono essere avvicinati senza grossi problemi da chi è dotato di argomenti convincenti, e di una certa disponibilità economica”. Accade di continuo, spiega. Ma questo è un tema per un altro giorno.

La Cina è in vantaggio sui robot umanoidi

2026-04-15T00:00:00+00:00

A fine marzo, l’azienda cinese AgiBot ha annunciato di aver prodotto in serie il suo robot umanoide numero diecimila. La startup con sede a Shanghai, fondata da alcuni ex ingegneri di Huawei, è nata nel 2023 con l’obiettivo di sviluppare humanoid robots per applicazioni industriali e di servizio. Dopo una prima fase di ricerca e prototipazione, nel 2024 ha avviato la produzione di massa dei primi modelli operativi, avviando una rapida scalata industriale che l’ha portata a raggiungere le cinquemila unità prodotte nel 2025 e poi al traguardo delle 10mila macchine: tutto nell’arco di tre anni.

Qualche settimana prima di questo traguardo, sul palco del Gala del Capodanno lunare – lo show televisivo più seguito in Cina – una schiera di robot dalle sembianze antropomorfe si è esibita in perfetta sincronia con ballerini in carne e ossa, eseguendo con naturalezza una coreografia fatta di mosse di kung fu e danza. In questo caso, i “device” erano soprattutto di un’altra azienda concorrente: Unitree Robotics. Dietro la suggestione della performance, tra capriole a mezz’aria e calci acrobatici, si è intravisto un segnale chiaro: la dimostrazione plastica del vantaggio accumulato in una corsa tecnologica che Pechino ambisce a dominare su scala globale. La vera partita legata al mercato dei robot umanoidi, tuttavia, non si gioca sui palchi: si gioca nelle fabbriche e nei centri logistici. In altre parole, nel cuore pulsante dell’economia reale.

Nell’ultimo decennio la Cina ha identificato nella robotica uno dei cardini della propria trasformazione economica. Il settore era già stato inserito tra le priorità nel piano industriale Made in China 2025, anche se in una prima fase l’attenzione si era concentrata prevalentemente sull’automazione industriale tradizionale. Oggi, invece, il focus si sta spostando proprio verso gli humanoid robots: macchine progettate per operare negli stessi contesti degli esseri umani e per svolgere attività che richiedono adattabilità, coordinazione e capacità di interazione con l’ambiente reale.

Prezzi, supply chain e open source

Alla base di questo ambito salto tecnologico c’è, naturalmente, l’intelligenza artificiale. L’integrazione tra sistemi di visione, linguaggio e movimento sta dando forma alla cosiddetta embodied AI: algoritmi che non si limitano a elaborare dati, ma agiscono fisicamente nello spazio attraverso un corpo robotico. In un Paese alle prese con l’invecchiamento della popolazione e con una forza lavoro in progressiva contrazione, questa prospettiva assume un valore strategico. I robot vengono infatti sempre più considerati una possibile risposta alla carenza di manodopera e uno strumento per incrementare la produttività industriale.

I numeri aiutano a mettere in prospettiva il fenomeno. Nel 2025 le spedizioni globali di robot umanoidi si sono fermate poco sopra le 13mila unità, pur registrando una crescita superiore a cinque volte rispetto all’anno precedente. I dati parlano di un business ancora microscopico, ma in fortissima accelerazione: secondo la società di ricerca Omdia, il settore potrebbe crescere rapidamente fino a raggiungere circa 2,6 milioni di unità vendute entro il 2035, mentre UBS stima che la popolazione globale di robot umanoidi potrebbe superare i 300 milioni entro il 2050. Una ricerca di Citigroup si spinge persino oltre, parlando di oltre 600 milioni entro la metà del secolo. In questo scenario, la Repubblica Popolare si è ritagliata una posizione dominante: nel 2024, AgiBot ha spedito oltre 5.000 unità, mentre Unitree Robotics ha superato le 5.500 nel 2025.

La principale leva competitiva dei modelli cinesi sta nel prezzo. Unitree propone modelli entry-level attorno ai seimila dollari, mentre AgiBot offre versioni ridotte dei propri sistemi per circa 14mila dollari. Tesla, con il progetto Optimus, ha indicato un range tra i 20mila e i 30mila dollari senza aver ancora avviato una produzione su larga scala. A gennaio, dal palco del World Economic Forum di Davos, Elon Musk ha indicato la fine del 2027 come orizzonte per il lancio del modello; nel frattempo, l’azienda ha già annunciato l’obiettivo di avviare le linee produttive entro l’anno in vista della commercializzazione. L’esperienza, tuttavia, ci insegna che le tempistiche di Musk tendono a slittare e lui stesso ha più volte riconosciuto una propensione sistematica a promettere scadenze più ambiziose di quanto poi riesca a mantenere. Sul fronte statunitense, anche Figure AI ha iniziato a consegnare i propri modelli (Figure 02) a clienti paganti in scenari industriali, ma senza aver comunicato ancora un listino pubblico e operando solo tramite contratti su misura.

Un altro vantaggio decisivo è la catena di approvvigionamento. Negli ultimi anni la Cina ha dato vita a una supply chain hardware estremamente efficiente, spinta soprattutto dall’exploit del settore dei veicoli elettrici e dell’elettronica di consumo. La produzione di batterie, sensori, attuatori e altri elementi elettronici può avvenire in tempi brevi e con costi contenuti, permettendo alle imprese di sviluppare e testare rapidamente nuovi prototipi e di immetterli sul mercato con una rapidità difficilmente replicabile in altri contesti.

Uno dei fattori chiave spesso dimenticati, invece, è il software. “I cinesi hanno saputo intercettare per tempo un trend che ha dato loro un vantaggio competitivo enorme: l’open source”, spiega Bruno Siciliano, professore ordinario di Automatica e robotica all’Università Federico II, luminare tra i massimi esperti europei del settore, insignito nel 2024 dell’IEEE Ras Pioneer in Robotics and Automation Award, tra i più prestigiosi riconoscimenti a livello mondiale. “L’intuizione brillante è stata realizzare piattaforme aperte per la condivisione di dataset per gli algoritmi che controllano il robot”.

In Cina l’adozione dell’*open source *sta creando da tempo un ecosistema collaborativo e, al tempo stesso, propulsivo. Lo abbiamo imparato con Deepseek: modelli AI aperti e a basso costo sviluppati anche da aziende come Alibaba, Moonshot AI e MiniMax stanno rapidamente scalando le classifiche globali di utilizzo su piattaforme come Hugging Face e OpenRouter. Anche sul fronte della robotica, startup come RoboParty hanno aperto l’intero stack – dall’hardware al software fino ai dataset – dei propri robot umanoidi, favorendo la nascita di una comunità di sviluppatori sempre più gremita e interconnessa.

Un fenomeno, quest’ultimo, che rappresenta “l’unico vero modo di competere con gli Stati Uniti”. Bruno Siciliano dirige il Prisma Lab, laboratorio dell’Università di Napoli specializzato in robotica industriale, meccatronica e automazione, che ha in dotazione “un robot umanoide di Unitree Robotics, con cui stiamo sviluppando tecniche di controllo per la deambulazione e, soprattutto, per l’esecuzione di operazioni di contatto in cooperazione con esseri umani. Stiamo lavorando su approcci avanzati di model predictive control che integrano algoritmi di intelligenza artificiale open source. Possiamo farlo proprio perché abbiamo acquistato una piattaforma dedicata open source, dal costo comunque significativo: circa 100mila euro”.

Il problema delle mani

Dal punto di vista prettamente tecnico, la difficoltà di introdurre dei robot umanoidi nella dimensione industriale riguarda soprattutto il tatto. È quello che Elon Musk ha definito “the hands problem”: senza mani realmente versatili, un robot resta limitato e l’utilizzo universale in ambienti sconosciuti resta una chimera. Replicare la mano umana significa integrare controllo di precisione e percezione distribuito: alcuni dei prototipi statunitensi più avanzati, come quelli sviluppati alla Northwestern University, utilizzano sensori nei polpastrelli che misurano variazioni elettriche per inferire il contatto. Ma la complessità tecnologica resta, e afferrare una penna richiede di ricevere feedback attraverso varie parti delle dita, non solo sulla punta.

“La vera sfida dei robot umanoidi, è sviluppare entità che possano interagire con gli umani in totale sicurezza”, prosegue Siciliano. “Quando vediamo i video spettacolari dei robot che ballano durante lo spettacolo del capodanno cinese, ci impressioniamo. Ma quelle macchine non stanno interagendo con le persone. Nel momento in cui c’è un contatto, cambia tutto. Il vero ostacolo è il tatto: un conto è fare movimenti ‘in freestyle’, un altro è fare una qualunque operazione robotica, come un montaggio, in cui c’è uno scambio di forze”.

Verso la killer app

Eppure, nonostante tutte le difficoltà, molti colossi sembrano già aver imboccato questa direzione. Un segnale concreto arriva dall’automotive, dove i robot umanoidi stanno entrando nelle fabbriche. Renault prevede di introdurre circa 350 unità entro il 2027, già testate nello stabilimento francese di Douai con il robot Calvin per la movimentazione di componenti, con l’obiettivo dichiarato di ridurre del 30% le ore necessarie per produrre un veicolo. Le stesse case automobilistiche cinesi, come Byd, Nio e Zeekr – marchio del gruppo Geely – stanno testando robot umanoidi sviluppati da UBTech all’interno delle proprie fabbriche. Questi vengono impiegati per la movimentazione dei materiali, l’ispezione dei componenti e il supporto agli operai nelle attività più ripetitive. In uno stabilimento Zeekr a Ningbo, per esempio, alcuni robot del modello Walker di UBTech vengono utilizzati per trasportare scatole e parti tra diverse linee di assemblaggio.

Anche in Europa diversi grandi gruppi industriali stanno esplorando soluzioni simili: Mercedes-Benz, per esempio, ha avviato test con robot umanoidi realizzati dalla startup americana Apptronik nei propri impianti, mentre BMW ha sperimentato i robot di Figure AI nello stabilimento di Spartanburg, negli Stati Uniti, per operazioni come la movimentazione di componenti metallici. Hyundai Motor Group, invece, punta a introdurre migliaia di robot del modello Atlas, sviluppati da Boston Dynamics, società acquisita dal gruppo nel 2021.

Proprio il colosso coreano dell’automotive vuole inserirsi a gamba tesa in uno scenario competitivo che, almeno sulla carta, sembra delineare un duopolio sempre più serrato tra Cina e Stati Uniti. L’annuncio al CES di Las Vegas di quest’anno potrebbe segnare una svolta dirompente. Boston Dynamics ha infatti siglato un accordo strategico con DeepMind (il laboratorio di Google che ha dato vita a Gemini) per potenziare Atlas, attraverso l’integrazione dei modelli Gemini Robotics. L’obiettivo è rafforzarne le capacità cognitive, migliorando al contempo l’interazione con l’ambiente e l’autonomia operativa.

“Quello di gennaio è un annuncio importantissimo”, sottolinea Siciliano. “Questi grossi investimenti, ovviamente, fanno da traino per tutti gli altri, innescando una dinamica di mercato che potrebbe accelerare l’individuazione della prima vera applicazione industriale su larga scala”, la cosiddetta killer application capace di cambiare gli equilibri del settore. Perché sarà l’azienda capace di sviluppare il primo prodotto di massa, realmente pervasivo, a conquistare un vantaggio decisivo e ad aprire una nuova fase del mercato. Una rivoluzione destinata a toccare anche l’Europa e il nostro Paese: “Oggi è difficile fare delle stime su quando vedremo i robot umanoidi nelle fabbriche italiane. Tuttavia, ragionevolmente, la larga diffusione entro un decennio è verosimile”.

Che cosa fa l’intelligenza artificiale in guerra

2026-04-08T00:00:00+00:00

“La guerra è il dominio dell’incertezza: tre quarti delle cose su cui si basa l’azione bellica giacciono nella nebbia di un’incertezza più o meno grande”. A due secoli di distanza dal trattato di strategia militare Della guerra di Von Clausewitz, potremmo dire che, oggi, uno dei principali obiettivi dell’impiego dei sistemi d’intelligenza artificiale in ambito bellico è proprio quello di dissipare quanto più possibile la celeberrima “nebbia della guerra” teorizzata nell’Ottocento dal generale prussiano.

Navigare e pattugliare territori estesi attraverso droni a guida autonoma, riconoscere e classificare rapidamente gli obiettivi che compaiono in video e immagini, ottenere un’analisi predittiva delle minacce, stimare i potenziali danni collaterali, rilevare anomalie. Tutti gli impieghi militari dell’intelligenza artificiale hanno principalmente due scopi: ridurre l’incertezza – raccogliendo, filtrando e interpretando enormi quantità di dati provenienti da sensori, satelliti, droni e sistemi di intelligence – e aumentare la velocità decisionale, valutando le opzioni operative in tempi ridotti, stimando rischi e conseguenze, coordinando le unità e reagendo quasi in tempo reale agli sviluppi del conflitto.

Il paradosso è che questi algoritmi predittivi – che aggregano migliaia di dati di intelligence raccolti da centinaia di fonti diverse – in molti casi rischiano di infittire, invece che diradare, la nebbia della guerra, perché producono una tale quantità di informazioni da rendere la loro interpretazione e gestione particolarmente complessa. Ed è qui che entrano in gioco i modelli linguistici di OpenAI, Anthropic, xAI e, in Europa, Mistral, il cui compito è aiutare a dissipare la coltre di nebbia provocata dall’enorme mole di dati prodotti dai sistemi predittivi.

Il ruolo cruciale dell’AI predittiva

Che cosa fa infatti un chatbot pressoché identico a quelli che usiamo nella vita quotidiana quando è utilizzato in ambito bellico? Prima di tutto, bisogna chiarire alcuni aspetti importanti. Come mostrato anche da un paper della NATO Science and Technology Organization, si tende infatti a fare confusione tra gli impieghi degli algoritmi predittivi (che analizzano dati per individuare schemi, classificare eventi e stimare probabilità future) e quelli invece generativi (capaci di generare probabilisticamente testo, immagini, video o altro).

I large language model non possono riconoscere automaticamente i bersagli, non guidano i missili o i droni, non raccolgono informazioni, non analizzano direttamente i dati dei sensori e non eseguono autonomamente azioni nel mondo reale. La capacità fondamentale di ChatGPT e dei suoi compagni è infatti (provare a) comprendere, elaborare e generare il linguaggio umano sulla base del dataset testuale su cui sono stati addestrati.

Sul campo di battaglia, il grosso del lavoro sporco lo svolgono quindi i sistemi basati su algoritmi predittivi. Due dei casi più (tristemente) noti sono quelli relativi alle piattaforme di intelligenza artificiale massicciamente impiegate dall’esercito israeliano durante l’invasione di Gaza: The Gospel e Lavender.

The Gospel analizza direttamente i dati raccolti tramite intelligence e sorveglianza per identificare obiettivi infrastrutturali – edifici, tunnel, depositi – che vengono poi colpiti dall’esercito. Secondo l’ex capo dell’IDF Aviv Kochavi, questo sistema è in grado di individuare fino a 100 bersagli al giorno: “Per dare una prospettiva”, ha spiegato Kochavi, “in passato ottenevamo 50 obiettivi all’anno”.

Lavender è invece un sistema statistico che assegna a ogni individuo presente nella Striscia di Gaza un punteggio relativo alla probabilità di appartenenza a gruppi armati, elaborando dati provenienti anche in questo caso da intelligence e sorveglianza, oltre a segnali comportamentali e indicatori demografici. Secondo le inchieste del magazine israeliano +972, nel corso del conflitto Lavender ha identificato – con un margine di errore accettato del 10% – circa 37mila palestinesi come potenziali bersagli.

Per quanto invece riguarda gli Stati Uniti (e la NATO), il più diffuso sistema di supporto decisionale (DSS, decision support system) è il Maven Smart System. Sviluppato a partire dal 2017 da Palantir – subentrata dopo il passo indietro di Google, che al tempo aveva rinunciato in seguito alle proteste dei dipendenti – in collaborazione con Amazon (che fornisce in appoggio la piattaforma cloud AWS), una prima versione di Maven è stata impiegata nel 2021 durante il ritiro statunitense dall’Afghanistan. Successivamente è stato utilizzato in supporto a Israele durante l’invasione di Gaza ed è fino a oggi stato impiegato anche per gli attacchi contro l’Iran.

A differenza di The Gospel, Maven non è solo un sistema di AI assisted targeting, ma una piattaforma di comando e controllo che offre anche “consapevolezza situazionale in tempo reale” — ovvero una rappresentazione di ciò che accade sul terreno, comprese posizioni delle forze amiche e nemiche, asset disponibili e minacce attive — e supporto alla pianificazione operativa: dalla generazione e valutazione delle azioni potenziali alla stesura di elementi utili per gli ordini operativi. Secondo gli stessi funzionari della NATO, che hanno siglato nel 2025 un contratto con Palantir per il suo utilizzo, Maven fornisce ai comandanti delle “abilità in stile videogioco” di supervisionare ciò che avviene sul campo di battaglia.

Contenuto esterno: YouTube

Il contenuto verrà caricato solo dopo il tuo consenso. Consulta l’ informativa privacy di YouTube.

Acconsento al caricamento del contenuto e alla comunicazione dei miei dati di navigazione a questa piattaforma.

Che cosa fanno i modelli linguistici

E allora i large language model? Prima di vedere i loro usi più avanzati e il modo in cui Claude prima e ChatGPT poi (dopo lo scontro tra Anthropic e il Pentagono) stanno venendo integrati in Maven e in altri sistemi bellici, partiamo dagli impieghi più semplici. In modo non dissimile dai suoi utilizzi civili – ma sfruttando delle versioni appositamente ottimizzate – i modelli linguistici vengono impiegati dagli eserciti per riassumere i manuali operativi, i rapporti delle missioni, i briefing dell’intelligence e altro ancora. Viceversa, possono essere utilizzati anche per generare, a partire dalle indicazioni dei soldati, rapporti, traduzioni, trascrizioni e documentazione di vario tipo.

Durante le esercitazioni, questi sistemi possono anche contribuire alla generazione di scenari bellici; mentre nell’ambito della medicina militare, gli LLM vengono utilizzati per sintetizzare cartelle cliniche e storia medica dei pazienti, consentendo ai medici di campo un accesso rapido alle informazioni essenziali. Possono inoltre essere usati – in maniera simile al “civile” Claude for Healthcare – come strumenti di supporto decisionale, in grado di confrontare opzioni terapeutiche e assistere i medici nelle loro valutazioni.

Nei casi più avanzati, bisogna invece immaginare l’impiego bellico di Claude o ChatGPT come una “interfaccia conversazionale” integrata, per esempio, in Maven Smart System, che permette agli utenti di interpretare più facilmente le informazioni provenienti dalle piattaforme di supporto decisionale. Messa così, può sembrare una cosa da poco. In realtà – come scrive James O’Donnell sulla MIT Tech Review – “è difficile sopravvalutare tutto ciò: l’intelligenza artificiale già da tempo svolge compiti di analisi per i militari, estraendo informazioni utili da un oceano di dati”. Oltre a permettere di navigarli sfruttando il linguaggio naturale e ricevendo risposte immediatamente comprensibili, “l’uso dell’AI generativa permette di ottenere consigli su quale azione intraprendere sul campo, una funzione che sta venendo testata sul serio per la prima volta in Iran”.

Il large language model viene quindi integrato nelle piattaforme predittive per rendere più facilmente comprensibile la complessità delle informazioni da essi ricavate: “Una possibile applicazione potrebbe consistere nell’assistere i comandanti militari nel prendere la decisione giusta alla velocità richiesta, supportando lo staff nello sviluppo, nella valutazione e nella raccomandazione delle opzioni operative disponibili (Courses of Action, COA)”, si legge sulla rivista del Joint Air Power Competence Centre (un centro di ricerca della NATO). “Gli LLM potrebbero inoltre aiutare l’operatore umano nell’analisi e nella valutazione dei dati in tempo reale, accorciando così il ciclo operativo e fornendo un vantaggio decisivo sul campo di battaglia”.

Per fare un (teorico) esempio concreto, possiamo immaginare il seguente scenario: durante un conflitto, i sistemi predittivi rilevano un’anomalia termica in un complesso industriale nemico, i sensori intercettano un picco di comunicazioni crittografate nella stessa area e un drone cattura immagini di veicoli classificati come lanciatori missilistici mobili. Il modello linguistico integrato nella piattaforma di comando incrocia questi dati, provenienti da tre sistemi diversi, con i rapporti di intelligence ricevuti nelle settimane precedenti. In questo modo, individua che lo stesso sito era già stato segnalato come possibile deposito e che il pattern delle comunicazioni somiglia a quelli osservati prima di lanci precedenti. In pochi minuti — anziché nelle ore che servirebbero a un team di analisti — genera un briefing sintetico con tre possibili azioni: attacco, sorveglianza intensificata, richiesta di conferma. Il comandante lo legge, interroga il sistema su ulteriori aspetti specifici e decide il da farsi.

In sintesi, Maven unisce i dati provenienti da satelliti, droni, report di intelligence e segnali radar. Claude o ChatGPT, integrati nella stessa piattaforma, analizzano questi dati, li rendono consultabili in linguaggio naturale e possono fornire suggerimenti sull’azione da intraprendere o la forza da impiegare. Nel corso degli attacchi in Iran, scrive il Washington Post, “Maven ha suggerito centinaia di obiettivi, fornito coordinate di localizzazione precise e dato priorità a questi obiettivi in base alla loro importanza. L’integrazione tra Maven e Claude ha creato uno strumento che sta accelerando il ritmo della campagna, riducendo la capacità dell’Iran di contrattaccare e trasformando una pianificazione delle operazioni che richiedeva settimane in operazioni in tempo reale”. Uno studio della Georgetown University ha invece analizzato i modi in cui il 18° Airborne Corps dell’esercito statunitense utilizza Maven e Claude, concludendo, tra le altre cose, che consente di fare con una squadra di 20 persone ciò che prima ne avrebbe richieste duemila.

Nel 2024 è stata poi siglata una collaborazione tra Anduril – startup che produce armi autonome e semiautonome, come il drone Altius-600M, l’aereo da guerra autonomo Fury e il sottomarino da battaglia Dive-LD – e OpenAI. Come si legge ancora sulla MIT Tech Review, “Anduril addestra da tempo i propri modelli di intelligenza artificiale per analizzare riprese video e dati dei sensori al fine di identificare le minacce. Ciò su cui si concentra meno sono invece i sistemi di AI conversazionale che consentono ai soldati di interrogare direttamente questi sistemi o ricevere indicazioni in linguaggio naturale. Ed è in questo spazio che i modelli di OpenAI potrebbero inserirsi”.

Qualcosa si muove anche in Europa, dove la francese Mistral AI ha siglato alla fine del 2025 un accordo quadro triennale con il ministero delle Forze Armate di Parigi per integrare i propri modelli linguistici nelle operazioni di esercito, marina e aviazione, oltre che in enti strategici come il commissariato per l’energia atomica e il centro di ricerca aerospaziale ONERA. Gli impieghi previsti sono simili a quelli statunitensi: analisi documentale, traduzione, redazione di briefing, supporto decisionale. In questo caso, Mistral sfrutta esclusivamente l’infrastruttura informatica francese, al riparo dai potenziali sguardi indiscreti del cloud statunitense.

Le criticità dell’AI in guerra

In sintesi, i modelli linguistici impiegati in ambito militare sono complementari ai modelli predittivi e spesso integrati nelle stesse piattaforme, permettendo, tra le altre cose, di analizzare con maggiore facilità e rapidità la grande mole di dati raccolta ed elaborata dai sistemi di supporto decisionale.

Che cosa succede, però, quando l’obiettivo principale per il quale si sfruttano questi sistemi di “supporto decisionale” – in cui quindi l’ultima parola spetta agli esseri umani – è aumentare al massimo la velocità con cui si opta per una particolare strategia o si reagisce a uno scenario inatteso? “Avevo a disposizione 20 secondi per ciascun bersaglio, valutandone dozzine ogni giorno”, ha raccontato al Guardian un soldato israeliano che utilizzava Lavender. “Non avevo nessun valore aggiunto come essere umano, se non il fatto di apporre il timbro di approvazione”.

Nel momento in cui la velocità diventa l’imperativo fondamentale, l’essere umano è quasi d’intralcio alla macchina, che quindi da sistema di supporto decisionale rischia di diventare il “sistema decisionale”, mentre i soldati e gli ufficiali si limitano a certificare la loro approvazione alle decisioni prese dalla macchina. Una situazione che è ulteriormente esacerbata dall’integrazione dei modelli linguistici: “Mentre l’interfaccia di Maven costringe gli utenti a ispezionare e interpretare direttamente i dati presenti sulla mappa, i risultati forniti dai modelli generativi sono più semplici da ottenere ma più difficili da verificare”, scrive ancora James O’Donnell.

“Il cambio di paradigma cruciale è che l’AI permette all’esercito statunitense di individuare bersagli alla velocità della macchina invece che a quella umana”, ha spiegato, parlando con il Washington Post, Paule Scharre, vicepresidente del Center for a New American Security. “Il lato negativo è che l’intelligenza artificiale sbaglia e abbiamo bisogno di esseri umani per controllare i suoi output, soprattutto quando ci sono in ballo delle vite”.

Il controllo umano è però tanto indispensabile quanto problematico. Prima di tutto perché, inevitabilmente, riduce la velocità, ma anche perché la capacità degli esseri umani di supervisionare, correggere o ignorare le decisioni della macchina è regolarmente sovrastimata. Le ragioni sono varie e in parte già note: uno studio pubblicato di recente dalla Wharton School definisce “resa cognitiva” il fenomeno per cui gli utenti dei modelli linguistici tendono a dedicare sempre meno tempo alla verifica dei risultati. È una sorta di versione ancora più insidiosa del noto “automation bias”, secondo cui le persone si fidano del giudizio della macchina a causa della patina di oggettività che circonda (erroneamente) questi strumenti statistici e del modo in cui le loro capacità vengono magnificate senza essere adeguatamente problematizzate.

Un altro elemento che sta emergendo è quello del de-skilling causato dalla necessità di prendere decisioni sempre più rapide, che spinge a delegare un numero crescente di responsabilità decisionali alla macchina: “Stiamo riducendo le nostre stesse abilità”, ha spiegato Elke Schwarz, docente del dipartimento di Studi bellici dell’Università di Londra. “I comandanti stanno diventando sempre meno abili a identificare ciò di cui sono responsabili in un campo di battaglia”.

Tutto ciò è ulteriormente complicato dalla tendenza di questi sistemi – ormai accertata e anche ammessa dagli stessi sviluppatori – a dare ragione agli utenti con troppa facilità (fenomeno chiamato AI Sycophancy). Per certi versi, è il contrario dell’automation bias: se nel primo caso sono gli umani che si fidano troppo della macchina, in questo caso sono le macchine che tendono a confermare ciò che gli umani vogliono sentirsi dire, con il rischio che, sul campo di battaglia, i soldati sfruttino questi sistemi, magari inconsapevolmente, per ottenere una conferma di decisioni già prese, indipendentemente dalla loro bontà.

C’è poi il noto e ineliminabile problema delle allucinazioni (quando un sistema di intelligenza artificiale presenta come se fosse certa un’informazione invece sbagliata o completamente inventata), che potrebbero annidarsi in ogni sintesi di report, documento generato a partire dai dati o traduzione. Criticità che diventa ancora più allarmante se combinata alla tendenza dei modelli generativi, recentemente osservata, a prediligere nelle simulazioni l’escalation bellica rispetto a soluzioni più caute.

E questo senza nemmeno aver aperto il fondamentale capitolo dell’etica, della responsabilità (e tracciabilità) decisionale e della trasparenza, soprattutto considerando che – come riporta l’Independent – l’esercito statunitense non tiene traccia del ruolo giocato dall’AI nei singoli attacchi. “Uno stato ha la responsabilità di sapere se l’intelligenza artificiale è stata impiegata in uno qualsiasi dei suoi attacchi”, ha affermato Jessica Dorsey, professoressa di diritto internazionale dell’Università di Utrecht. “I comandanti dovrebbero avere accesso alle informazioni di intelligence su cui si basano i loro attacchi”.

Da questo punto di vista, un recente e tragico episodio avvenuto agli inizi dei bombardamenti sull’Iran riassume perfettamente quanto ciò possa essere problematico. Un numero schiacciante di prove indica che gli Stati Uniti siano responsabili dell’attacco alla scuola di Minab, in Iran, in cui hanno perso la vita 175 persone, la maggior parte delle quali studentesse. Attacco che potrebbe essere stato condotto a causa di dati di intelligence obsoleti, risalenti a quando il sito faceva effettivamente parte di una base navale adiacente delle Guardie Rivoluzionarie iraniane.

Considerando che Maven ha generato oltre mille opzioni di attacco solo nelle prime 24 ore, viene da porsi una domanda: e se l’errore fosse stato causato da una decisione sbagliata dell’intelligenza artificiale (come tra l’altro sospettato), magari a causa di un “pacchetto di bersagli” obsoleto ma che l’AI ha riciclato presentandolo in maniera convincente? Oppure se, più semplicemente, la quantità di bersagli individuati in un tempo rapidissimo non avesse dato ai militari il tempo necessario a verificare che fossero quelli giusti?

L’intelligenza artificiale potrebbe non essere responsabile di questa strage, ma di sicuro sta rendendo più complesso risalire la catena delle responsabilità. Tutti questi rischi e queste criticità vengono sollevate da anni dalle organizzazioni che chiedono di vietare – o almeno regolamentare rigidamente, a livello internazionale – l’impiego dell’intelligenza artificiale in ambito bellico. Quel treno, ormai, sembra però essere passato.

L’impero nascosto di Google mostra le debolezze dell’antitrust

2026-04-01T00:00:00+00:00

Il 10 febbraio scorso la Commissione Europea ha approvato senza condizioni l’acquisizione di Wiz da parte di Google, conclusa poi a marzo per un valore di 32 miliardi di dollari. Wiz è un’azienda israelo-americana fondata nel 2020: opera nel settore della cybersecurity e ha sviluppato una piattaforma che consente alle aziende di monitorare e proteggere le proprie “superfici di attacco” sul cloud. Tra i suoi clienti ci sono i servizi cloud di molte grandi aziende globali.

Teresa Ribera Rodriguez, commissaria europea per la concorrenza, ha dichiarato in una nota ufficiale che “Google si posiziona dietro ad Amazon e Microsoft in termini di quote di mercato nelle infrastrutture cloud e la nostra valutazione ha confermato che i clienti continueranno ad avere alternative valide e la possibilità di cambiare fornitore”. In termini di concorrenza e rischio di monopolio del mercato, quindi, nulla osta all’acquisizione da parte dell’azienda di Mountain View.

Ma è davvero così? Una recente analisi pubblicata a novembre su ArXiv.org suggerisce che in realtà gli organi di controllo antitrust non siano riusciti a intercettare la vera portata dell’influenza di Google nel settore digitale globale, permettendo all’azienda americana di costituire quello che i tre autori definiscono “l’impero nascosto di Google”.

Secondo gli autori – Aline Blankertz, Brianna Rock e Nicholas Shaxson – oggi Google “ha accumulato un impero di oltre seimila aziende che ha acquisito, supportato o in cui ha investito, nell’economia digitale e non solo”. Tutto ciò sarebbe stato possibile per una concomitanza di fattori, a cominciare dalla strategia di Google di sfruttare investimenti di minoranza nelle società che sfuggono agli organi di controllo e dalle prospettive troppo stringenti che le stesse autorità antitrust adottano nel giudicare gli investimenti e le acquisizioni.

Google controlla oltre 6000 aziende

La base di dati principale usata nello studio proviene da PitchBook, un’azienda specializzata nel fornire dati sui movimenti di capitale tra aziende. A questa, i tre autori hanno aggiunto ulteriori ricerche, includendo anche altre aziende della galassia Google (DeepMind, YouTube, Google Ventures, Google for Startups e altre) e un’ulteriore analisi delle informazioni fatte circolare dall’agenzia di stampa Bloomberg.

Dai dati risulta che negli ultimi 15 anni Google ha costruito la sua rete di influenza – che, come detto, coinvolge migliaia di aziende digitali – a livello globale. Questa circostanza mette Google in una posizione di netto vantaggio rispetto alle altre Big Tech digitali e, come ha commentato un’autrice dello studio, l’economista tedesca specializzata in piattaforme digitali Aline Blankertz a Guerre di Rete via email, rappresenta “un’enorme concentrazione di potere”. La differenza rispetto a situazioni simili che si sono verificate, per esempio, nel settore finanziario, “sta nel fatto che Google esercita un’influenza molto diretta sui tipi di tecnologie da sviluppare, che sono solo quelle che avvantaggiano il suo modello di business”, continua Blankertz. “Questo le consente di permeare un numero ancora maggiore di ambiti della vita [delle persone] senza dover rendere conto della propria influenza, poiché tali investimenti non sono soggetti ad alcun tipo di supervisione”.

Nel suo database, PitchBook distingue, infatti, tra “acquisizione”, cioè la presa del controllo di un’azienda da parte di un’altra attraverso l’acquisto di quote di capitale, e gli “investimenti”, in cui l’acquisto di capitale dà invece diritto a una percentuale inferiore al 15% nei diritti di voto all’interno dei consigli di amministrazione. Seguendo questa distinzione, gli autori hanno analizzato il comportamento di Google tra il 2010 e il 2024.

Impero nascosto di Google

I dati raccontano un incremento della strategia di investimento e una progressiva diminuzione delle acquisizioni e delle fusioni nello stesso periodo.
Un altro fattore importante è che non tutte le aziende in cui Google investe sono nello stesso settore, pur facendo comunque parte del mondo della tecnologia digitale. Ciò consente a Google di esercitare un controllo che non è verticale, ma più simile a un “controllo ecosistemico”, restando però sotto il radar delle autorità di controllo.

Delle quasi 6000 aziende in cui ha investito rimanendo sotto la soglia fatidica del 15% dei diritti di voto in CdA, molte sono state sostenute da Google non solo attraverso capitale, ma anche risorse: crediti cloud, mentoring, accesso all’ecosistema.

Il risultato è una forma di “controllo senza proprietà”: Google non possiede le startup, ma ne orienta le tecnologie e i modelli di business. E mentre queste si appoggiano sempre più alla sua infrastruttura, finiscono per rafforzarne la posizione sul mercato. Poiché l’antitrust si concentra soprattutto su fusioni e acquisizioni, questa rete di investimenti sfugge in gran parte ai controlli. Così facendo, l’influenza di Google sull’economia digitale mondiale si sarebbe espansa grandemente senza incontrare ostacoli.

Il caso di DoubleClick

All’interno della strategia di Google, le acquisizioni continuano comunque ad avere un peso importante, nonostante il loro numero ridotto negli anni. Non tanto per l’acquisizione diretta di fette di mercato in settori vicini, ma soprattutto per l’integrazione tecnologica. Per spiegare meglio come funzioni, gli autori dell’analisi descrivono il caso di studio dell’acquisizione di DoubleClick avvenuta nel 2007.

DoubleClick era un’azienda americana nata nel 1995 e specializzata nei servizi di pubblicità online. I regolatori americani ed europei che dovevano esprimere un parere sull’acquisizione non individuarono problemi perché ritenevano che Google non avesse abbastanza potere sul mercato e la competizione sarebbe rimasta alta.

In particolare, la Federal Trade Commission statunitense (FTC), respinse “la preoccupazione che Google potesse integrare la propria offerta di pubblicità online con il software di DoubleClick, discriminando così la concorrenza”, perché non sarebbe stata una scelta economicamente vantaggiosa. Eppure è esattamente quello che è successo. Google ha progressivamente integrato DoubleClick nel proprio ecosistema pubblicitario, diventando l’attore dominante dell’intero panorama della pubblicità digitale. Con il paradosso che negli anni successivi le autorità hanno accusato Google di favoritismo e condotta anticoncorrenziale, con pesanti sanzioni dell’antitrust.

Secondo Blankertz e gli altri autori, la lezione da portare a casa da questo “peccato originale” è che gli enti regolatori sottostimano l’integrazione verticale. Concentrandosi sul lato economico delle acquisizioni, le autorità si preoccupano soprattutto delle “acquisizioni orizzontali”, cioè aziende simili che operano nello stesso settore di mercato e che, fondendosi, ne potrebbero controllare una fetta troppo grossa, penalizzando la concorrenza.

Le “acquisizioni verticali” sono invece quelle che prevedono di acquisire un fornitore, un cliente o un soggetto di un altro anello della catena di approvvigionamento. Per capire meglio la differenza, nell’articolo viene fatto un esempio relativo al settore agricolo: “L’acquisizione di un altro produttore di pesticidi da parte di un produttore di pesticidi potrebbe sollevare preoccupazioni di natura orizzontale, mentre l’acquisizione di un produttore di semi di soia e mais da parte di un produttore di pesticidi solleverebbe preoccupazioni di natura verticale”. In questo secondo tipo ricade anche l’acquisizione di DoubleClick da parte di Google, che, di fatto, ne ha acquisito la tecnologia integrandola nel proprio ecosistema.

Il caso FitBit

Acquisire una tecnologia entrando in società con un’altra azienda è il tema anche dell’altro caso di studio presentato, quello relativo all’acquisizione di FitBit nel 2020. FitBit era un’azienda che operava acquisendo dati relativi alla salute dei clienti e monitorando le loro abitudini.

Seppure con alcune riserve, sia la Commissione Europea che l’FTC hanno approvato l’operazione, a patto che Google si impegnasse a prevenire un uso improprio dei dati sulla salute dei clienti e che si impegnasse a garantire una competizione equa nel mercato. Gli enti regolatori erano preoccupati che Google potesse utilizzare i dati sensibili di FitBit relativi alla salute e al fitness per rafforzare la propria posizione dominante nella pubblicità online, limitare l’accesso dei concorrenti ai dati o al software e sfruttare il proprio ecosistema Android nel mercato dei dispositivi indossabili.

Google ha accettato senza troppi problemi le indicazioni, perché quelle preoccupazioni erano lontane dal toccare il suo vero interesse strategico. Google sembra infatti aver consentito il declino di FitBit, come dimostrano il calo degli utenti, la riduzione delle vendite e la minore rilevanza del prodotto. Nel frattempo, ha spostato l’attenzione sui propri dispositivi e partnership, come il Pixel Watch e le collaborazioni con Samsung nel settore dei dispositivi mobile.

Questo risultato suggerisce che l’acquisizione potrebbe aver funzionato come una “killer acquisition”, neutralizzando un potenziale concorrente anziché rafforzarlo. Il problema, quindi, è che se i regolatori si concentrano solamente sui risvolti di economia “classica” delle acquisizioni e delle fusioni, possono completamente perdere di vista la reale strategia tecnologica che sottostà alle operazioni finanziarie.

Il ruolo della politica e della policy

Attraverso questo “impero nascosto”, avvertono gli autori dello studio, Google si trova in una posizione dominante per indirizzare lo sviluppo della tecnologia del prossimo futuro. Ovviamente, cercando di spingerla verso una direzione che sia il più profittevole possibile per sé stessa. Ma c’è uno spostamento importante che viene rilevato.

Fino a pochi anni fa, Google provava ad assumere una posizione dominante nel mercato grazie al suo peso in termini economici. Oggi, dopo lo spostamento di strategia descritto, Google starebbe cercando di aumentare la propria rilevanza attraverso un posizionamento strategico in settori chiave, come per esempio quelli dell’AI, dell’infrastruttura della cybersecurity e del cloud. Tutti centrali anche nell’acquisizione appena confermata di Wiz.

Inoltre, Google sta acquisendo ancora più centralità attraverso una relazione sempre più stretta con gli uffici governativi americani. L’attività di lobbying presso il governo americano è tale per cui, scrivono gli analisti nel paper, “Google presenta le proprie tecnologie cloud e di intelligenza artificiale come indispensabili per affermarsi a livello geopolitico. Questo crea una situazione in cui il governo potrebbe sentirsi in dovere di soprassedere su alcuni dubbi relativi all’espansione di Google e, al contrario, impiegare le proprie risorse per rafforzare l’azienda, invece che controllarla e limitarla”. In questo senso, “l’acquisizione di Wiz può essere considerata un caso di studio per questa dinamica emergente”. E che sembra rappresentare il nuovo paradigma in cui è intenzionata a operare Google.

Si può intervenire in termini di policy, magari provando a limitare questo tipo di operazioni da parte di un attore del mercato? Aline Blankertz non nasconde il suo pessimismo: “Il problema è che siamo troppo in ritardo. Se vogliamo creare un mercato in cui le aziende europee possano competere nel settore digitale e in cui i governi possano contare su un’infrastruttura digitale sicura, dobbiamo prendere in considerazione interventi efficaci come lo smembramento delle imprese”. Come a dire: non essendo riusciti a prevenire questa situazione, adesso si dovrebbe rompere un sistema già consolidato. Non sarà facile.

Sovranità satellitare

2026-03-27T00:00:00+00:00

Lo scorso 4 febbraio 2026, un report del Financial Times ha acceso i riflettori sulle attività di spionaggio da parte dei russi ai danni di alcuni satelliti europei. La denuncia, resa nel corso di un’intervista dal generale di divisione Luftwaffe della Bundeswehr tedesca Michael Traut, riguarda operazioni che hanno portato due satelliti russi di classe Luch-1 e Luch-2 a posizionarsi nelle vicinanze di quelli europei, con il possibile obiettivo di intercettare i dati trasmessi o, addirittura, di avviare attività che potrebbero portare al sabotaggio dei satelliti stessi.

Stando a quanto riporta il quotidiano, attività di questo tipo non sono una novità. Nel nuovo contesto geopolitico, l’attenzione per la sicurezza delle infrastrutture di telecomunicazione satellitari è però cresciuta enormemente e a contribuirvi è stata sia la centralità di questi sistemi emersa nel conflitto russo-ucraino, sia le tensioni nei rapporti tra Stati Uniti ed Europa, che hanno messo in luce la pericolosa dipendenza del vecchio continente dalle infrastrutture USA.

Non è solo una questione di sicurezza

La rinnovata attenzione per il ruolo delle costellazioni satellitari in orbita intorno al pianeta non ha soltanto motivazioni legate al settore militare, e il riferimento al concetto di “guerra ibrida” nel caso delle operazioni russe lo conferma. I satelliti interessati sono infatti di tipo “dual use”, hanno cioè funzioni sia legate alle comunicazioni militari, sia a quelle civili.

Le conseguenze di un’eventuale azione di spionaggio o sabotaggio avrebbe conseguenze su entrambi i piani e non è detto che quello militare sia necessariamente il più sensibile. Oltre alla gestione delle telecomunicazioni, i satelliti forniscono infatti servizi critici anche in altri settori.

I satelliti dedicati alla geolocalizzazione, per esempio, rappresentano un’infrastruttura fondamentale per la gestione del traffico aereo civile, ma non solo. Gli orologi atomici – impiegati per calcolare la posizione esatta di velivoli, battelli e semplici dispositivi commerciali come navigatori e smartphone – vengono infatti utilizzati anche da molti istituti di credito per certificare la data e ora esatta delle transazioni finanziarie. Un eventuale black out dei sistemi di localizzazione satellitare provocherebbe, quindi, anche il blocco di una parte del sistema bancario. Lo stesso vale per le reti telefoniche mobili e numerosi altri servizi.

Un discorso simile vale per le reti di comunicazione satellitari, che rappresentano il principale backup delle infrastrutture terrestri. È infatti sempre il caso della guerra russo-ucraina ad aver acceso i riflettori sull’importanza di poter contare su un sistema che sia in grado di garantire le comunicazioni in caso di conflitto.

Lo stato dell’arte del sistema di geolocalizzazione

Per quanto riguarda la geolocalizzazione basata su satelliti (GNSS – Global Navigation Satellite System), l’Europa può fare affidamento sulla collaudata ed efficiente costellazione Galileo, composta da oltre 24 satelliti operativi e perfettamente sovrapponibile ai sistemi statunitense (GPS), russo (GLONASS) e cinese (BeiDou). Le quattro reti sono liberamente accessibili da chiunque per usi civili e forniscono anche servizi criptati per usi governativi e militari.

In termini di sovranità, l’Europa può quindi considerarsi “coperta”. Come le costellazioni concorrenti, Galileo è in costante aggiornamento (l’ultimo lancio di satelliti è stato effettuato lo scorso 17 dicembre 2025) e può contare sulla sinergia con EGNOS (European Geostationary Navigation Overlay Service). Quest’ultimo è un sistema basato su satelliti geostazionari che fornisce un servizio di correzione dei dati per sistemi come Galileo e GPS, assicurando una maggiore precisione.

A differenza delle controparti statunitensi, russe e cinesi, Galileo è gestito da un soggetto civile: l’Agenzia per il Programma Spaziale Europeo (EUSPA). Lo sviluppo e l’ingegnerizzazione dei satelliti è invece affidato all’Agenzia Spaziale Europea (ESA).

Sotto questo aspetto, i paesi europei possono quindi dormire sonni relativamente tranquilli. Anche nell’ipotesi di un’eventuale balcanizzazione dei servizi legata a conflitti o tensioni geopolitiche, il vecchio continente avrebbe comunque a disposizione un GNSS autonomo e affidabile.

Ulteriore tassello è quello della sovranità tecnologica che caratterizza il progetto. Sotto l’aspetto della componentistica hardware, software e di integrazione, l’Europa riveste infatti un ruolo di primo piano con una partecipazione al mercato GNSS del 25%, seconda solo a quella degli Stati Uniti (30%). Nella progettazione e produzione dei satelliti della costellazione Galileo, ESA si allinea al concetto di European first, ricorrendo cioè a tecnologie per quanto possibile “nostrane”.

Il tasto dolente delle comunicazioni strategiche

Dove l’Europa sconta un ritardo importante è nel settore delle comunicazioni satellitari. Parlare di un vero e proprio “sistema satellitare europeo” in senso stretto, a oggi, rischia addirittura di essere fuorviante. Le costellazioni che fanno riferimento all’Agenzia Spaziale Europea (ESA) sono solo il già citato Galileo e Copernicus, dedicato all’osservazione del pianeta con obiettivi scientifici.

Per il settore delle comunicazioni, i governi europei fanno invece affidamento su progetti nazionali o cooperazioni che coinvolgono altre nazioni del vecchio continente, ma non tutta l’Unione Europea. Soprattutto nel settore della difesa, per il momento vige una forma di “autarchia” con satelliti prodotti e gestiti dai singoli paesi e che vede tra i più attivi Francia, Germania, Italia e Spagna. Le cose, però, potrebbero cambiare rapidamente.

L’iniziativa che mira a unificare questo quadro frammentato è GOVSATCOM, un progetto avviato nel 2026 e che ha l’obiettivo di “mettere in rete” i satelliti esistenti, aprendo l’accesso ai servizi di comunicazione a tutti i paesi europei. L’operazione dovrebbe coinvolgere la rete Syracuse francese, l’italiana SICRAL e la spagnola Spainsat NG. Si tratta però di satelliti in orbita geostazionaria a quota elevata (GEO), che permettono di ottenere una grande copertura ma scontano limiti a livello di banda e di latenza.

Insomma: questo tipo di reti può permettere di sostenere comunicazioni governative e in situazioni di emergenza come guerre o calamità naturali, ma non può rappresentare un’alternativa credibile come backup delle strutture terrestri. Anche il prossimo lancio dei due satelliti SICRAL 3, affidato a una partnership italo-francese, non cambierà di molto la situazione.

La nuova frontiera è infatti quella delle costellazioni satellitari Low Earth Orbit (LEO) sul modello di Starlink, che detiene un’indiscussa supremazia nel settore con 9.800 satelliti. L’unica considerabile come “europea” è OneWeb, rete controllata dalla francese Eutelsat, che conta circa 600 satelliti a bassa orbita.

Non è un caso che, come ha riportato l’Espresso nel gennaio 2025, l’ambasciata italiana a Teheran abbia utilizzato Starlink per garantirsi l’accesso a Internet aggirando le restrizioni messe in atto dal governo iraniano alla vigilia dell’attacco israeliano-statunitense.

Il cambio di passo per l’Europa nel settore dovrebbe avvenire con Iris2, la rete satellitare la cui operatività era stata originariamente programmata per il 2030 e alla quale l’Unione ha recentemente impresso un’accelerazione.

Come l’UE sta preparando il terreno per Iris2

Nonostante il ritardo rispetto ad altri progetti del genere, Iris2 promette di offrire una rete di comunicazione indipendente e, soprattutto, tecnologicamente avanzata. Il progetto, nella sua ultima evoluzione, ha imboccato con decisione la via della sovranità tecnologica. Prevede infatti l’utilizzo di tecnologie e componenti di produzione esclusivamente europea, con investimenti a bilancio di 2,4 miliardi di euro. Altri capitali, nelle intenzioni della Commissione, dovrebbero arrivare dalle partnership con soggetti privati.

Dal punto di vista tecnologico, prevede l’implementazione di crittografia di nuova generazione e, in particolare, l’integrazione con una rete di comunicazione a uso governativo denominata Euro QCI, che sfrutta sistemi basati sulla fisica quantistica. La tecnologia alla base del sistema è la Quantum Key Distribution (QKD), sviluppata attraverso il progetto OPENQKD.

I 290 satelliti che comporranno Iris2 non avranno però un uso solo a scopo governativo o militare. Il progetto prevede infatti di fornire anche la connettività necessaria in ambiti commerciali come i trasporti, l’energia, il settore bancario, le attività industriali offshore, l’erogazione di servizi sanitari a distanza e la connettività rurale. La copertura prevista comprende l’Europa, la regione artica e l’Africa.

In sostanza, Iris2 rappresenterebbe un’infrastruttura in grado di garantire l’indipendenza di tutte quelle attività “critiche” per i membri dell’Unione e non solo. Ai membri UE si aggiungerà infatti probabilmente anche la Norvegia, già coinvolta in altri programmi dell’ESA come Galileo e Copernicus.

Iran, Russia e non solo: l’architettura della repressione digitale

2026-03-05T00:00:00+00:00

Mentre il conflitto si estende in Iran, dal 28 febbraio le autorità della nazione mediorientale hanno attuato una nuova chiusura di Internet, che segue quella avvenuta durante le proteste di gennaio e che sta lasciando circa 90 milioni di persone senza accesso alle comunicazioni. Secondo quanto riporta l’associazione di giornalismo investigativo Netblocks, il giorno in cui è scoppiata la guerra la connettività Internet in Iran è scesa al 4%, segnando l’inizio di un blackout che persiste tuttora e che ha ormai superato le 100 ore.

Situazione blackout Internet in Iran fino al 5 marzo: fonte Netblocks.org

Questo blocco si sta verificando nel bel mezzo di un conflitto armato, rendendo estremamente difficoltosa la raccolta di informazioni da parte dei giornalisti all’estero e delle organizzazioni per i diritti umani. Ad oggi i dati mostrano che l’Iran sta attraversando una sospensione totale di Internet, con la connettività che si aggira intorno all’1%.

Il blocco digitale di gennaio rimane però, al momento, il più sofisticato e devastante nella storia dell’Iran, superando anche quello del 2019, che all’epoca era stato descritto dagli esperti come il più grave mai affrontato dal paese. L’8 gennaio le persone si sono ritrovate nel giro di pochi minuti impossibilitate a chiamare o inviare messaggi, sia all’interno che all’esterno dell’Iran, con Internet e le linee telefoniche completamente interrotte. Questa misura è stata adottata dalle autorità iraniane per impedire la diffusione delle notizie sul massacro compiuto dalle forze di sicurezza in risposta alle numerose proteste contro il regime e per bloccare la possibilità di coordinamento delle rivolte (secondo il Time, solo tra l’8 e il 9 gennaio potrebbero essere state uccise dalle forze di sicurezza oltre 30mila persone).

Questo shutdown ha segnato una svolta radicale nel livello di censura imposto dal governo iraniano. Secondo il report IRAN: 2026 Shutdown Technical Analysis*, *pubblicato da FilterWach, la disconnessione di gennaio non si è limitata a bloccare l’accesso ai siti stranieri e ai social media – com’era invece successo durante la sospensione digitale del 2022, nel corso delle manifestazioni di “Donna – Vita – Libertà” – ma ha interessato anche l’intranet nazionale iraniana NIN (National Information Network: una intranet statale ispirata al Great Firewall cinese e al RuNet russo, progettata per separare l’Internet nazionale dalla rete globale), le SIM bianche (linee di telecomunicazione che eludono il sistema di filtraggio nazionale) e le linee telefoniche fisse.

Ciò ha impedito l’accesso a servizi essenziali come pagamenti, trasferimenti di denaro, piattaforme di lavoro, logistica e coordinamento sanitario, che erano invece rimasti attivi nel 2022. Questo blackout dunque è stato totale e ha interessato anche Starlink, colpito dal tentativo delle autorità iraniane di disabilitarlo, utilizzando disturbi di tipo militare diretti contro i satelliti.

L’innalzamento di questo muro di censura riflette la paranoia e il timore del regime, convinto che il sistema della Repubblica islamica possa essere minacciato dalle comunicazioni tra i cittadini; di conseguenza persino delle semplici app di ridesharing o di shopping vengono considerate una potenziale minaccia.

Questa misura non è però stata priva di conseguenze per l’economia iraniana. Il 26 gennaio, il ministro delle Tecnologie dell’Informazione e della Comunicazione, Sattar Hashemi, ha comunicato che il blackout totale è costato all’economia nazionale circa 5mila miliardi di Toman al giorno. Per questo motivo, informa FilterWatch, verso metà gennaio le autorità iraniane hanno optato per l’attuazione del sistema di whitelist.

Dal Blackout alla Whitelist

Prima del blackout, i cittadini iraniani avevano bisogno di una VPN per accedere ad alcune piattaforme, siti web e app vietati e inseriti in una lista nera. Ora, con le “liste bianche”, l’approccio alla censura sembra capovolgersi, limitando ulteriormente ciò che può essere visibile e fruibile.

La whitelist è infatti un ambiente digitale restrittivo in cui l’accesso è consentito esclusivamente a un elenco predefinito e approvato di siti web, indirizzi IP o applicazioni. Tutto ciò che non è esplicitamente incluso nella lista viene bloccato. Tra le piattaforme e servizi internazionali che a metà gennaio sono stati “whitelisted”, ossia ripristinati, figurano: Google, Bing, Google Meet, Gmail, Outlook, Play Store, App Store, Apple, ChatGPT, GitHub e Google Maps. È bene però precisare che il segnale Internet non è uniforme in tutto il territorio iraniano e varia a seconda del fornitore. Per quanto riguarda i social media e le piattaforme di messaggistica, invece, Instagram, Telegram, YouTube, WhatsApp e X erano accessibili solo attraverso strumenti di elusione, presentando comunque caratteri di instabilità.

L’eventualità di passare alle whitelist non è stata una decisione improvvisa, ma, al contrario, una scelta calcolata e annunciata con diverse ore di anticipo. Le analisi degli esperti di Kentik hanno dimostrato che già dalla mattina dell’8 gennaio le nuove rotte IPv6 – ovvero le informazioni che permettono a Internet di raggiungere gli indirizzi di rete – sono state ritirate, mentre la maggior parte delle vecchie rotte IPv4 è rimasta visibile all’esterno. Il mantenimento delle rotte IPv4 indica un cambiamento strategico, volto a esercitare un controllo più preciso. Questo potrebbe essere stato fatto, appunto, per limitare l’accesso esclusivamente a determinati servizi governativi selezionati attraverso whitelisting.

Lo shutdown di gennaio però presenta un’altra caratteristica particolare. Oltre aver attivato le whitelist, il governo iraniano ha selezionato una serie di utenti autorizzati (media filogovernativi, università, centri di ricerca e aziende specifiche) consentendo loro una connettività limitata. A spiegare come funziona questo modello “di permessi” è stato il report di Zoomit, che ha preso come riferimento il suo uso all’interno della Camera di Commercio di Teheran.

In pratica, i commercianti sono stati obbligati a registrare fisicamente i loro biglietti da visita e gli indirizzi IP dei dispositivi, generando una “traccia digitale” che legava ogni attività a un’identità certificata. Questo processo consentiva alle autorità di sorvegliare e monitorare continuamente le azioni online dei commercianti, assicurando la tracciabilità delle operazioni per evitare attività non autorizzate o illegali. Tuttavia l’accesso a Internet risultava limitato a determinate aree fisiche dell’edificio. L’identificazione e il tracciamento presenti in questa pratica rientrano in una forma di autoritarismo digitale, confermando la natura repressiva del regime iraniano.

Oltre la whitelist: il caso della Russia

Il modello whitelist è diventato un potente strumento in mano ai regimi. Un altro paese che applica severe restrizioni per l’accesso a Internet e dove sono state introdotte le “liste bianche” è la Russia. Esattamente come in Iran, anche in Russia le whitelist sono state adottate per limitare perdite economiche, oltre che per evitare reazioni negative da parte dei cittadini, permettendo alle persone di continuare ad accedere a piattaforme di shopping e social media.

Tuttavia, il 20 febbraio, il regime russo ha fatto un ulteriore passo in avanti in termini di censura: è stata infatti approvata una nuova misura legislativa che consentirebbe al Servizio di sicurezza federale (FSB) di bloccare Internet all’interno del paese. In pratica questa legge conferisce al presidente Vladimir Putin il potere di decidere personalmente quando le comunicazioni online dovrebbero essere interrotte, sia a livello nazionale che in specifiche regioni, comprese le zone occupate dell’Ucraina, senza dover fornire alcuna motivazione.

La legge elimina inoltre ogni responsabilità per i fornitori di servizi Internet. Questa è solo l’ultima di una serie di misure che hanno progressivamente limitato la libertà di informazione e rafforzato il controllo statale sui contenuti online. Sempre a febbraio, le autorità russe hanno infatti tentato di bloccare completamente WhatsApp, con l’obiettivo di promuovere il servizio di messaggistica Max, controllato e sostenuto dallo Stato.

In Russia, come in Iran, per attuare tali provvedimenti si usa la giustificazione che rientrano all’interno di “misure per garantire la sicurezza nazionale” dovute a conflitti o minacce esterne. In realtà, dietro questa censura si cela, in maniera nemmeno troppo implicita, la volontà di eliminare e contenere il dissenso e allargare il controllo statale.

Internet a 2 livelli e apartheid digitale

In Iran con il blackout di gennaio l’uso delle whitelist è diventato preponderante, quasi una via preferenziale. Questo modello è però incluso in un progetto statale iraniano ben più ampio e complesso, che affonda le sue radici in politiche di controllo digitale già in atto da tempo: “l’Internet a 2 livelli”. Conosciuto con il nome di Internet-e-Tabaqati, appunto “Internet a 2 livelli” o Internet “basato su classi”, è stato ideato nel 2009, ma istituzionalizzato lo scorso luglio, quando il Consiglio Supremo del Cyberspazio dell’Iran lo ha approvato attraverso un regolamento.

In un paese come l’Iran, dove i diritti umani sono frequentemente violati, non sorprende che l’accesso a Internet sia stato quindi organizzato su base gerarchica, con il privilegio di connettersi riservato a chi appartiene a determinate classi sociali e/o professionali. Mentre la maggioranza dei cittadini viene confinata in una intranet controllata, la già citata NIN, l’accesso alla rete globale viene riservata esclusivamente a un’élite ristretta.

Senza mezzi termini si può dire che in Iran l’accesso a Internet non sia più considerato un diritto, ma un privilegio concesso dal governo. È all’interno di questa struttura che, da alcuni anni, agenzie di intelligence, operatori dei media statali, funzionari governativi, forze di sicurezza e un gruppo selezionato di individui favoriti dal regime, possono utilizzare le cosiddette “SIM bianche”, aggirando così la censura statale e accedendo a piattaforme altrimenti bloccate, quali Instagram, Telegram o WhatsApp. Questo meccanismo non solo amplifica la disuguaglianza, ma crea anche un sistema a due livelli di cittadinanza digitale, o per meglio dire di apartheid digitale.

Uganda e Afghanistan, gli altri shutdown digitali

Mentre in Iran era in corso uno tra i più drammatici shutdown della storia, i cittadini ugandesi, pochi giorni dopo, il 13 gennaio, hanno iniziato a vivere un’esperienza simile di isolamento digitale. L’Uganda è un paese in cui, esattamente come in Iran, vige una forte repressione del dissenso; non stupisce quindi che, in concomitanza con le elezioni generali del 15 gennaio, la Commissione per le comunicazioni del governo ugandese abbia ordinato a tutti gli operatori di rete mobile e ai fornitori di servizi Internet di interrompere l’accesso pubblico alla rete nazionale, oltre che di disattivare le VPN, bloccare le chiamate internazionali in uscita dal paese e impedire l’attivazione di nuove SIM card.

Le autorità ugandesi hanno giustificato la censura citando il rischio di “disinformazione online”, “frodi elettorali” e la necessità di salvaguardare la stabilità nazionale. Oltre alla militarizzazione dei seggi, i cittadini ugandesi sono stati impossibilitati a informarsi, comunicare e a lavorare. Il blocco digitale ha interrotto l’accesso a social media, navigazione web, streaming video, email e messaggistica, ma a differenza del blackout in Iran, i servizi essenziali come quelli sanitari, bancari, fiscali, pubblici e il portale elettorale sono rimasti attivi.

Sul piano pratico questa misura ha causato enormi disagi, colpendo in particolare venditori e commercianti che utilizzano i social per promuoversi; ma anche giornalisti e insegnanti hanno subito danni: i primi non hanno potuto svolgere il loro lavoro, mentre i secondi non sono nemmeno riusciti a inviare appunti o compiti agli studenti, i quali a loro volta non hanno potuto partecipare alle lezioni online. Il blocco inoltre ha comportato un cambiamento radicale nello stile di vita di molte famiglie, che sono tornate a guardare la televisione per passare il tempo, seguendo programmi in diretta o acquistando vecchi film nei negozi. Lo shutdown è durato 5 giorni, nonostante ciò le metriche diffuse da Netblocks il 18 gennaio mostravano che l’accesso a numerose piattaforme di social media e messaggistica apparivano ancora inaccessibili.

Da quando i talebani sono ritornati al potere in Afghanistan, alle bambine con più di 12 anni è vietato ricevere qualsiasi tipo di istruzione e le lezioni online risultano perciò indispensabili. Per questo, il blackout di Internet del 29 settembre 2025, e terminato il 1° ottobre, ha suscitato gravi preoccupazioni, poiché per le donne e le ragazze afghane ha comportato un ulteriore e drammatico isolamento. Già costrette a vivere ai margini della vita pubblica, con questa misura le donne e bambine hanno subito una doppia esclusione, sia fisica che digitale.

I talebani non hanno spiegato ufficialmente la loro decisione, ma la chiusura è avvenuta poche settimane dopo che il gruppo islamista estremista aveva bloccato l’accesso alla rete in fibra ottica in diverse province, giustificando la misura con timori riguardo “all’immoralità”. Mentre dunque il paese cercava di risollevarsi da un devastante terremoto di magnitudo 6, il regime dei talebani ha deciso di attuare un blocco di Internet: le conseguenze sono state devastanti con le comunicazioni di emergenza interrotte, i voli bloccati, il sistema bancario paralizzato e l’impossibilità di accedere a siti di e-commerce e d’istruzione online, creando enormi difficoltà per tutta la popolazione.

Assalto al trono di Nvidia

2026-02-26T00:00:00+00:00

A prima vista, le cose per Nvidia non potrebbero andare meglio. Il colosso statunitense delle GPU detiene oggi il 92% di questo specifico settore e una quota pari al 70-75% del più complessivo mercato dei chip impiegati nell’ambito AI. Nel 2025, la società fondata da Jensen Huang ha messo a segno ricavi per circa 200 miliardi di dollari (oltre il doppio di quanto fatturato nell’anno precedente), ha ottenuto guadagni per 32 miliardi nel corso di un unico trimestre e può vantare al momento la maggiore capitalizzazione di mercato al mondo (4.600 miliardi di dollari, contro i 3.900 della seconda classificata Apple).

Un dominio quasi inevitabile, per l’azienda che con le sue GPU – processori nati per l’elaborazione grafica dei videogiochi, ma che si sono dimostrati estremamente efficienti per l’addestramento e l’utilizzo dei sistemi d’intelligenza artificiale – ha reso possibile la rivoluzione del deep learning ed è oggi praticamente l’unica azienda in grado di guadagnare dal complicato, dal punto di vista economico, settore dell’AI generativa.

Il ruolo di Nvidia è talmente centrale che, lo scorso novembre, gli occhi di tutti gli operatori finanziari erano puntati proprio sui suoi risultati trimestrali, perché si temeva che una crescita anche solo leggermente inferiore alle attese avrebbe fatto scoppiare la bolla dell’intelligenza artificiale (pericolo per il momento scongiurato o almeno rinviato).

In questa fase, Nvidia può addirittura farsi carico dell’espansione infrastrutturale del settore dell’AI generativa, essendo diventata il fulcro di un complicatissimo meccanismo di prestiti e finanziamenti che ha ovviamente l’obiettivo finale di vendere un numero sempre maggiore di GPU. Nonostante alcuni inciampi (com’è il caso del promesso investimento in OpenAI, recentemente ritirato), questo meccanismo può essere sintetizzato così: Nvidia presta o investe capitale in startup e grandi sviluppatori di modelli, che utilizzano quei fondi per acquistare infrastruttura di calcolo – spesso proprio GPU Nvidia – alimentando una domanda che in parte contribuisce essa stessa a creare.

Se tutto ciò non bastasse, Jensen Huang ha ultimamente messo in atto la più classica pratica da monopolista della Silicon Valley, iniziando a inglobare le startup che potrebbero in futuro minacciarne la posizione dominante. È il caso del maxi-accordo da 20 miliardi di dollari con cui ha acquistato gli asset tecnologici e ha assunto parte del team di Groq, società che produce chip specializzati – in termini tecnici ASIC – nella fase di inferenza dell’intelligenza artificiale (vale a dire il carico di lavoro svolto durante l’utilizzo dei sistemi generativi).

Basterà tutto ciò a mettere al riparo Nvidia da un numero crescente di concorrenti sempre più agguerriti, che puntano a ridurre la loro dipendenza dalle GPU di Jensen Huang, a produrre chip specializzati dalle prestazioni ancora più elevate (in termini computazionali o di efficienza energetica) e a consentire alla seconda superpotenza tecnologica – la Cina – di liberare tutte le proprie potenzialità?

GPU, ASIC, Acceleratori

GPU

Le GPU (Graphics Processing Unit) sono processori nati originariamente per l’elaborazione grafica, in particolare per il rendering in tempo reale dei videogiochi. La loro caratteristica distintiva è la capacità di eseguire moltissime operazioni in parallelo, qualità che le rende particolarmente adatte a calcoli matematici ripetitivi e su larga scala. È proprio questa architettura parallela ad averle trasformate, negli ultimi dieci anni, nel motore principale dell’intelligenza artificiale moderna: le GPU sono infatti ideali per addestrare e far funzionare reti neurali profonde. Pur essendo oggi centrali nell’AI, restano chip general purpose, programmabili e utilizzabili anche per molti altri compiti.

ASIC

Gli ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) sono chip progettati per svolgere un compito specifico. A differenza delle GPU, non sono pensati per essere versatili, ma per massimizzare efficienza e prestazioni in una determinata funzione. Nel campo dell’intelligenza artificiale, un ASIC può essere progettato esclusivamente per eseguire operazioni tipiche delle reti neurali, riducendo consumi energetici e costi rispetto a soluzioni più generiche. Proprio perché costruiti “su misura”, gli ASIC offrono spesso prestazioni superiori nel compito per cui sono stati progettati, ma sono meno flessibili rispetto a una GPU.

Acceleratori

Il termine acceleratore non indica una specifica categoria tecnica di chip, ma una funzione: un acceleratore è un processore progettato per velocizzare un determinato carico di lavoro. Nel contesto dell’intelligenza artificiale, GPU, ASIC specializzati, TPU o altri chip custom rientrano tutti nella categoria degli acceleratori, perché servono ad accelerare i calcoli necessari per addestrare o utilizzare i modelli. In altre parole, “acceleratore” è il contenitore concettuale più ampio; GPU e ASIC sono alcune delle tecnologie che possono svolgere quel ruolo.

La minaccia di Google

“C’è la sensazione strategica, tra i clienti e nel mercato complessivo, che la dipendenza da Nvidia, e dai suoi prezzi elevati, debba essere interrotta”, ha spiegato, parlando con El País, l’analista Fernando Maldonado. “Tutti i principali fornitori di servizi cloud stanno progettando i loro specifici chip per compiti differenti. Più in là nel tempo, la quota di mercato di Nvidia potrebbe iniziare a ridursi”

Dei vari concorrenti che stanno scaldando i motori nessuno è più minaccioso di Google: azienda storicamente leader nel campo dell’intelligenza artificiale, che ha reso possibile l’avvento dei large language model, sviluppando nel 2017 l’architettura Transformer, e che per il loro addestramento sfrutta da sempre una combinazione di GPU Nvidia e delle sue TPU (Tensor Processing Unit), ovvero acceleratori hardware progettati internamente, in collaborazione con Broadcom, e ottimizzati per il calcolo delle reti neurali.

Questa coabitazione di GPU e TPU potrebbe presto giungere al termine: Gemini 3 – il più avanzato large language model di Google – è stato infatti addestrato utilizzando esclusivamente le TPU prodotte dal colosso di Mountain View, prefigurando quindi un futuro in cui Nvidia potrebbe perdere uno dei suoi più importanti clienti. Ma c’è altro: Google ha infatti iniziato a stringere accordi commerciali che consentono a varie società del settore di utilizzare le proprie TPU al posto delle GPU di Nvidia.

Il più importante di questi accordi è stato stipulato a ottobre 2025 e prevede che Anthropic – una delle principali realtà dell’intelligenza artificiale e sviluppatrice di Claude – spenda “decine di miliardi di dollari” per accedere fino a un milione delle TPU di Google. Un accordo simile, ma su scala più ridotta, è stato siglato con la startup Safe Superintelligence (fondata dall’ex di OpenAI Ilya Sutskever).

Fino a oggi, gli sviluppatori di intelligenza artificiale potevano accedere alle TPU soltanto attraverso i data center di proprietà di Google, rendendoli così dipendenti dal suo ecosistema cloud e consentendo una flessibilità molto inferiore rispetto alle GPU di Nvidia, che si acquistano invece fisicamente e poi si sfruttano a piacimento (al netto della lunghissima lista d’attesa). Adesso la situazione è cambiata: Google ha da pochissimo iniziato, secondo le ultime notizie, a vendere direttamente i propri acceleratori.

Tra i clienti troviamo ancora una volta Anthropic (con un acquisto completato da dieci miliardi di dollari e un secondo ordine da 11 miliardi già concordato) e secondo le indiscrezioni anche Meta, che collocherebbe fisicamente le TPU nei propri data center, dove fino a oggi avevano trovato spazio soprattutto le GPU di Nvidia. È questa evoluzione di Google, che si sta quindi trasformando in un vero e proprio produttore di chip, ad aver fatto salire le sue azioni quasi del 50% negli ultimi sei mesi, mentre quelle di Nvidia hanno fatto registrare soltanto un +5%.

“La capitalizzazione di mercato è cresciuta di quasi mille miliardi a partire dall’ottobre scorso, anche grazie alla decisione di Warren Buffett di acquistare 4,9 miliardi di azioni durante il terzo trimestre del 2025 e al più generale entusiasmo di Wall Street per le iniziative di Google nel campo dell’intelligenza artificiale”, si legge su Bloomberg. “Google è sempre stato il vero outsider nella corsa dell’intelligenza artificiale. Un gigante per qualche tempo dormiente, ma che adesso si è pienamente risvegliato”.

Amazon e non solo

Google è sicuramente il rivale più temibile per Nvidia, ma non è l’unico. Ormai da qualche tempo, Amazon (per la precisione AWS) ha iniziato a sviluppare acceleratori per l’intelligenza artificiale – chiamati Trainium – e dall’anno scorso li sta usando nei propri data center, vendendo l’accesso a svariate realtà del settore. Tra queste troviamo ancora una volta Anthropic, la società di “data intelligence” Databricks, l’azienda giapponese di servizi per l’assistenza clienti Karakuri e parecchie altre. Stando alle dichiarazioni del CEO di Amazon Andy Jassy, gli introiti garantiti dai chip Trainium e Graviton (classiche CPU usate internamente in ambito cloud) sono oggi di “circa 10 miliardi di dollari” e crescono “a tripla cifra” anno dopo anno.

Come spiega il New York Times, “sebbene non siano potenti come quelli di Google o Nvidia, Amazon sta installando il doppio dei suoi chip all’interno di ciascun data center, nella speranza di offrire maggiore potere computazionale usando la stessa quantità di energia (grazie alla loro migliore efficienza energetica, ndA)”. Al momento, Anthropic è l’unico vero grande cliente dei Trainium di Amazon, ma in futuro le cose potrebbero cambiare: “Gli esperti ritengono che una partnership di questo calibro possa prefigurare cambiamenti ancor più importanti: quando Anthropic utilizza i chip di Amazon o di Google mostra al resto del mercato che le GPU di Nvidia non sono l’unica opzione”.

Al contrario: le alternative continuano ad aumentare. La CEO di AMD, Lisa Su, aveva annunciato qualche mese fa l’intenzione di centrare la produzione aziendale sull’AI generativa, scommettendo che la “domanda insaziabile di capacità di calcolo” non si sarebbe esaurita nel giro di pochi trimestri. Finora i numeri sembrano darle ragione: la capitalizzazione di mercato di AMD è quasi quadruplicata, superando i 350 miliardi di dollari, e l’azienda ha firmato accordi rilevanti per fornire chip a OpenAI e Oracle.

Anche Broadcom si sta ritagliando uno spazio crescente grazie alla produzione di chip – le cosiddette XPU – progettati per compiti di calcolo specifici, oltre a hardware di rete indispensabile per collegare tra loro i giganteschi rack di server che popolano i data center dell’AI. Intel, uno dei nomi storici della Silicon Valley, ha clamorosamente mancato la prima ondata dell’AI generativa, ma sta adesso investendo massicciamente sia nella progettazione sia nella produzione di processori avanzati per i data center, nel tentativo di recuperare terreno. E infine c’è Qualcomm, tradizionalmente associata ai chip per smartphone e automobili, ma che nell’ottobre scorso ha annunciato il lancio di due nuovi acceleratori per l’intelligenza artificiale, l’AI200 e l’AI250, caratterizzati da un’attenzione particolare all’efficienza energetica.

L’ascesa delle startup

La scommessa è quindi duplice: da una parte che la richiesta di processori da utilizzare nell’ambito dell’intelligenza artificiale continuerà ad aumentare; dall’altra che si aprano maggiori opportunità per chi produce hardware specializzato, laddove fino a oggi hanno dominato i processori programmabili e generalisti di Nvidia. “Se si osserva il tasso di crescita del settore, si vede [aumentare la domanda] di hardware specializzato”, ha spiegato Alex Davies, CTO della società finanziaria Jump. “È sempre stato così in tutta la storia dell’ingegneria: si inizia con qualcosa di più generico, poi si cresce a grandissima velocità e alla fine qualcuno capisce che non si può avere un unico prodotto per tutto”.

Fino a questo momento, la versatilità delle GPU ha rappresentato il principale vantaggio di Nvidia, che attraverso la piattaforma software CUDA consente di programmare i suoi processori in base alle specifiche esigenze aziendali, fidelizzando inoltre una vastissima schiera di programmatori. I chip di uso generale hanno però i loro svantaggi: “C’è un costo energetico da pagare, perché ci sono parti del processore che non si utilizzano per ciò che serve ma consumano comunque energia”, ha spiegato ancora Maldonado a El País.

Considerando quanto sta crescendo il mercato, c’è sicuramente spazio per tutte le soluzioni: dai processori generalisti e programmabili di Nvidia fino alle architetture ASIC più specifiche. Nel complesso, si stima che il giro di affari degli acceleratori per sistemi d’intelligenza artificiale dovrebbe crescere del 16% su base annua fino a raggiungere i 604 miliardi di dollari nel 2033: “Certo, Nvidia continuerà a controllare una parte significativa del mercato, ma anche una piccola percentuale può valere miliardi di dollari”, ha spiegato al New York Times l’analista Jordan Nanos.

Mentre i colossi si riorganizzano per aumentare la loro presenza in questo ricchissimo mercato, una serie di startup ambisce a conquistare una fetta della torta, presentando nuove soluzioni: Cerebras è una startup californiana, guidata da Andrew Feldman, che progetta processori creati esclusivamente per l’intelligenza artificiale. Processori, tra l’altro, dalle dimensioni inusuali: “Il nostro chip è grande quanto un piatto da tavola, mentre quello di una GPU ha le dimensioni di un francobollo”, ha spiegato Feldman parlando con l’Economist.

Potrebbe sembrare una mossa controintuitiva, visto che il progresso tecnologico è sempre stato anche una corsa alla miniaturizzazione. Eppure, Cerebras permette di usare un solo, enorme chip laddove con le GPU di Nvidia bisogna collegarne un gran numero. Questo permette alle connessioni tra i vari core presenti nel chip di operare migliaia di volte più rapidamente di quanto avviene con le connessioni tra GPU separate.

Il suo Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3) – il più grande chip per AI mai costruito, con circa 4mila miliardi di transistor e 900mila core – è attualmente impiegato da OpenAI (per Codex-Spark, un LLM ottimizzato per la generazione di codice), Mistral, Perplexity e anche dai laboratori scientifici statunitensi (che lo hanno impiegato, per esempio, nell’ambito della “simulazione molecolare dinamica”). Una lista di clienti impressionante, che ha convinto gli investitori a finanziare Cerebras con un miliardo di dollari per una valutazione da 23 miliardi.

Cerebras non è però l’unica startup che partecipa alla grande corsa per ritagliarsi uno spazio nel mondo degli acceleratori per AI. Un’altra realtà californiana, fondata da ex ingegneri di Google, è MatX, che sta sviluppando processori che mirano a fare piazza pulita di tutti gli elementi delle GPU non necessari per l’addestramento degli LLM. In poche parole, MatX punta a creare processori che facciano meno cose, ma in maniera più efficiente. La startup nata nel 2022 ha appena raccolto oltre 500 milioni di dollari in un nuovo round di finanziamento e punta a completare il design del suo chip nel 2026, con spedizioni previste nel 2027. L’elenco delle startup include anche le statunitensi d-Matrix e SambaNova, l’israeliana Hailo, la britannica Graphcore (acquistata nel 2024 da SoftBank), la canadese-statunitense Tenstorrent e tantissime altre.

La Cina punta all’autosufficienza

Le maggiori sorprese per Nvidia potrebbero però arrivare dall’altro lato del Pacifico. Non è un caso che Jensen Huang abbia pubblicamente espresso la sua contrarietà alle sanzioni che impediscono la vendita delle GPU più avanzate alla Cina (per quanto recentemente allentate), argomentando che questa politica rischia di accelerare la corsa della Repubblica Popolare per rendersi del tutto autonoma dai processori statunitensi (e quindi intaccando il fatturato di Nvidia, proveniente per il 13% dal mercato cinese).

Che la Cina sia dietro agli Stati Uniti soltanto di “pochi nanosecondi” – come affermato dallo stesso Huang – è un’esagerazione, ma i progressi fatti dai produttori di chip del colosso asiatico sono molto significativi. Al momento, le prestazioni del modello H20 – il chip più potente che Nvidia può vendere in Cina, variante dell’H200 – sono già state ampiamente superate da numerosi processori cinesi, tra cui l’Ascend 910C di Huawei e il BW1000 di Hygon (per capacità di calcolo grezza e al netto di un maggiore consumo energetico).

Probabilmente proprio allo scopo di aumentare l’adozione di chip autoctoni, Pechino sta adesso a sua volta ostacolando l’acquisto dei chip Nvidia da parte delle aziende cinesi, complicando ulteriormente una situazione già molto difficile. In sintesi: al momento gli Stati Uniti hanno riammesso la vendita dei processori H20, ma è ora la Cina che ne blocca l’acquisto da parte delle sue aziende, adducendo ragioni di sicurezza nazionale.

La situazione è caotica e in continua evoluzione, ma l’impressione è che la Cina voglia approfittare della guerra commerciale per aumentare la quota dei suoi campioni nazionali (Huawei, Hygon, Cambricon, MetaX), che oggi detengono il 40% del mercato – per un valore di circa 38 miliardi di dollari – e che potrebbero crescere fino al 50% nel giro di un paio d’anni. Dal punto di vista tecnologico, un aiuto importante potrebbe giungere dai progressi fatti dalla Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC): l’azienda cinese che si occupa di fabbricare concretamente i chip progettati da Huawei e dagli altri.

SMIC è oggi il cuore della strategia industriale cinese nel campo dei processori. Secondo alcuni report, l’azienda sarebbe ormai in grado di produrre anche chip a 5 nanometri, seppur con costi più elevati e rese inferiori rispetto a quelli realizzati dal colosso taiwanese TSMC per i marchi occidentali, le cui dimensioni hanno da poco raggiunto la soglia dei 2 nanometri. Allo stesso tempo, Huawei starebbe investendo per dare vita a delle proprie strutture produttive, diventando quindi un concorrente di SMIC con l’obiettivo di far progredire ulteriormente la capacità cinese di produrre chip avanzati.

Ci vorrà ancora parecchio tempo prima che le prestazioni dei chip cinesi possano effettivamente raggiungere quelle statunitensi, ma i timori di Jensen Huang sono fondati: SMIC, Huawei e gli altri campioni di Pechino o Shenzhen stanno facendo rapidi e importanti passi avanti. E un domani potrebbero contribuire ad allargare le crepe del dominio di Nvidia.

Manualetto di sicurezza digitale per giornalisti e attivisti

2026-02-11T00:00:00+00:00

Un mese fa Guerre di Rete aveva presentato una sua nuova pubblicazione, un ebook, intitolato: Manualetto di sicurezza digitale per giornalisti e attivisti. Inizialmente l’ebook era stato spedito in anteprima ai partecipanti al nostro crowdfunding.

Il manualetto è rivolto a due categorie essenziali per il funzionamento della democrazia e del dibattito pubblico, che troppe volte abbiamo visto essere target di attacchi informatici, sorveglianza, campagne d’odio e di molestie nel mondo, in Europa, in Italia.
É scritto da giornalisti e attivisti in maniera semplice e discorsiva, ma fornisce anche indicazioni pratiche di base per iniziare a sistemare e a proteggere la propria vita digitale. Passa in rassegna questioni di cybersicurezza fondamentali (utili a tutti), ma si sofferma anche su aspetti specifici legati alle attività di queste due categorie. Come spiego ripetutamente nell’introduzione al volume, il nostro ebook è solo un manualetto. Non pretende di essere una panacea, non assicura di risolvere tutto o di schermarvi da qualsiasi cosa.

Tuttavia, può essere un inizio importante.

L’ebook è un lavoro collettivo, con tre curatori (Carola Frediani, Sonia Montegiove, Patrizio Tufarolo) e una serie di autori (i giornalisti Raffaele Angius, Carola Frediani, Sonia Montegiove, Rosita Rijtano, e gli attivisti CRP, Matteo Spinelli e Taylor), e con Federico Nejrotti di Ufficio Furore che ne ha curato la grafica.

La disputa tra Agcom e Cloudflare è un assaggio del futuro della rete

2026-02-05T00:00:00+00:00

Dopo anni di appelli inascoltati, l’Autorità per le garanzie nelle comunicazioni (Agcom) ha comminato un’ammenda di 14 milioni di euro all’azienda statunitense Cloudflare. Il dibattito ha da subito assunto contorni politici e ideologici, sollevando polemiche tra chi difende la posizione del Garante italiano e chi si schiera con il Ceo di Cloudflare Matthew Prince che, peraltro, non ha usato parole di distensione per commentare l’accaduto.

Restringere l’episodio alla diatriba tra Agcom e Cloudflare è limitante, perché in gioco c’è il futuro globale della rete e l’idea stessa della sua libertà. È però un valido punto di partenza per valutare i diversi punti di vista.

Lo scorso 8 gennaio l’Agcom ha multato Cloudflare dopo che l’azienda ha rifiutato di abbracciare – eseguendone automaticamente gli ordini – il modo in cui l’autorità italiana combatte la pirateria online. Senza ricorrere a tecnicismi, Cloudflare offre un servizio che protegge i siti web dagli attacchi e li rende più veloci, controllando il traffico e bloccando quello sospetto. Di per sé non genera contenuti, tuttavia, può operare come rete di distribuzione dei contenuti (content delivery network) e cache, per rendere la fruizione più efficiente per gli utenti finali, svolgendo dunque un ruolo attivo nella trasmissione degli stessi.

Nello specifico, la diatriba tra l’Autorità italiana e l’azienda californiana si inserisce nel contesto del Piracy Shield, la piattaforma nazionale antipirateria gestita dall’Agcom (il famoso “antipezzotto”), il cui scopo è quello di segnalare domini web, indirizzi IP o servizi (inclusi DNS e VPN) che trasmettono in modo abusivo contenuti protetti da copyright – con enfasi sugli eventi sportivi in diretta – affinché vengano bloccati entro 30 minuti dalla segnalazione.

La piattaforma, entrata in vigore a febbraio del 2024, trova fondamento giuridico nella legge 93 del 14 luglio 2023, ribattezzata “legge antipirateria”. Il Ceo di Cloudflare Matthew Prince ha definito l’intera questione “disgustosa” sostenendo che l’Agcom abbia imposto una forma di censura di contenuti a livello globale e non solo nazionale.

L’intera faccenda, in realtà, si riduce proprio a questo: a quanto si possa imporre a un operatore infrastrutturale (quale è Cloudflare) di agire senza una copertura giudiziaria, senza il tempo materiale di valutare la legalità e la proporzionalità della richiesta. Compiti che dovrebbero essere assolti da istituzioni abilitate e che invece la legge e il Piracy Shield scaricano sulle spalle di operatori privati.

Cosa non va nel Piracy Shield

Le critiche al Piracy Shield sono piovute sia in patria sia all’estero, ma vanno distinte. La necessità di bloccare la diffusione illecita di contenuti non è mai stata direttamente messa in discussione. A porre qualche riserva è il rischio di overblocking (blocco eccessivo) e i possibili impatti sulle risorse legittime.

Emanuele De Lucia, Chief Intelligence Officer di Meridian Group, offre il proprio punto di vista: “Da ricercatore, più che uno scontro tra parti, osservo un disallineamento tra la velocità dell’ecosistema digitale e gli strumenti normativi attuali. Oggi le minacce, inclusa la pirateria, sono fluide: non risiedono su un server statico, ma si muovono su infrastrutture globali progettate per essere resilienti e che agiscono come enormi ‘autostrade’ per il traffico internet. Nella pratica, chiediamo ai fornitori di internet italiani (ISP) di agire da doganieri, bloccando interi camion (gli indirizzi IP) perché dentro potrebbe esserci un pacco illegale. Questo ovviamente rischia di bloccare anche la merce lecita”.

Gli impatti sulle risorse legittime sono potenzialmente disastrosi. Celebre è quanto accaduto a ottobre del 2024, quando il Piracy Shield ha bloccato per errore l’accesso a Google Drive, colpendo una percentuale significativa di utenti italiani.

“Dal punto di vista tecnico, si sta cercando di risolvere una violazione di contenuto (copyright) agendo sull’infrastruttura di trasporto. È una strategia che strutturalmente e statisticamente porta al rischio di overblocking e dunque di colpire anche attività legittime – come ospedali, infrastrutture critiche o imprese – che condividono le stesse risorse di rete dei flussi illeciti”, sottolinea Emanuele De Lucia.

Le voci critiche arrivano anche dall’estero. A gennaio del 2025, l’ente internazionale di lobbying tecnologico Computer & Communications Industry Association (CCIA), ha inviato una lettera alla Commissione europea criticando il Piracy Shield, che consente a chi possiede i diritti d’autore di un contenuto illecitamente diffuso di segnalare, attraverso la piattaforma Piracy Shield, gli indirizzi IP che lo trasmettono. Se la richiesta è legittima, il provider deve applicare il blocco entro 30 minuti.

La CCIA mette l’accento su due aspetti problematici. Il primo è l’esiguo tempo a disposizione, che non consentirebbe agli ISP di avviare le dovute verifiche con potenziali ricadute su servizi e utenti che nulla hanno a che fare con le violazioni lamentate. Il secondo è la mancanza di trasparenza nella procedura, che va dalla segnalazione della risorsa da bloccare al momento in cui questa viene oscurata.

Uno scudo sproporzionato

Alla luce delle critiche sollevate da più parti e dirette tanto all’Italia quanto all’Europa (nel quadro del Digital Services Act, DSA), le criticità del Piracy Shield sembrano essere più legate a questioni politiche ed economiche su larga scala che al contenimento della pirateria.

La CCIA lamenta in particolare che il Piracy Shield potrebbe essere incompatibile con l’articolo 9 del DSA, che stabilisce quali elementi devono essere inclusi negli ordini che impongono di agire contro i contenuti illegali. In sintesi, l’articolo 9 richiede che gli ordini contengano informazioni precise per identificare il contenuto illegale. Le fonti criticano il Piracy Shield poiché utilizza blocchi a livello di indirizzo IP e DNS, definiti strumenti grossolani e imprecisi che portano all’overblocking di servizi legittimi, come accaduto nel caso di Google Drive.

Il Piracy Shield sarebbe inoltre sproporzionato, poiché mentre il DSA prevede che l’obbligo di segnalare sospetti reati si applichi solo agli hosting provider e solo in caso di minacce alla vita o alla sicurezza, la legge italiana estende tale obbligo a tutti gli intermediari per qualsiasi violazione del diritto d’autore, anche minima. Il mancato rispetto di questa norma in Italia può comportare, in alcuni casi, fino a un anno di reclusione, scontrandosi con i principi di necessità e proporzionalità dell’UE.

Il DSA limita inoltre la responsabilità dei fornitori intermediari se non partecipano attivamente alla trasmissione o se rimuovono i contenuti una volta informati. Al contrario, le riforme italiane impongono obblighi di segnalazione generalizzati che sembrano ignorare queste tutele.

C’è poi il tema della mancanza di trasparenza e del diritto all’opposizione. Il sistema italiano mancherebbe di chiari meccanismi di ricorso per le parti colpite e di protocolli di verifica robusti, elementi fondamentali nel DSA.

Infine, l’uso di blocchi a livello di IP e di DNS non è considerato in linea con i principi di proporzionalità e di libertà di espressione tutelati dal quadro normativo europeo. Il rischio è di colpire tanti per bloccare pochi, poiché più risorse web fanno potenzialmente capo al medesimo indirizzo IP.

Per ridurre all’essenziale la diatriba, il Piracy Shield sarebbe stato implementato senza la notifica obbligatoria alla Commissione europea tramite la procedura TRIS (Technical Regulation Information System), aggirando il meccanismo pensato per evitare il varo di leggi nazionali incompatibili con il mercato unico e con il diritto UE.

A giugno del 2025, la Commissione europea ha scritto una lettera al ministro degli Esteri Antonio Tajani, palesando alcune discrepanze tra Piracy Shield e DSA. Il timore di Bruxelles è che la piattaforma mini la libertà di espressione e informazione.

Il Piracy Shield e la spaccatura in seno all’Agcom

La commissaria Agcom Elisa Giomi si è opposta alla multa a Cloudflare e, intervistata da Repubblica, ha spiegato: “Il rischio è chiudere un intero centro commerciale solo perché un negozio è irregolare”, riferendosi al fatto che bloccare un indirizzo IP per evitare la diffusione illegale di contenuti significa oscurare tutte le risorse collegate a quello stesso IP.

Elisa Giomi ritiene che il Piracy Shield sia squilibrato sia dal punto di vista delle misure a cui conduce, sia dal punto di vista economico. La sua voce però è distante dal coro dell’Agcom. Il commissario Agcom Massimiliano Capitanio, che abbiamo provato a contattare senza fortuna, ha espresso il suo parere in un post su LinkedIn, nel quale raccoglie e condensa (soltanto) i pareri favorevoli di utenti e associazioni, per poi concludere: “La multa da 14 milioni di euro non riguarda la libertà di espressione, ma la tutela dei diritti e dei posti di lavoro saccheggiati dalla pirateria”. Di avviso praticamente identico anche il commissario Agcom Antonello Giacomelli, secondo il quale la sanzione comminata a Cloudflare non è né una forzatura né un attacco alla libertà di internet.

Da una parte, i difensori del Piracy Shield che si concentrano sulle cause (la pirateria); dall’altra, i detrattori che valutano gli effetti secondari e non meno gravi che la piattaforma può causare.

Perché il caso Agcom vs. Cloudflare mette in discussione il futuro di Internet

Allargando il quadro, si intuisce come la radice del problema sia la difficoltà di sottoporre a leggi territoriali qualcosa che, per sua natura, è globale, cercando di incasellare in logiche nazionali internet e il traffico di dati.

Questo fa della diatriba tra Agcom e Cloudflare qualcosa di molto più grande della mera lotta alla pirateria e assume i connotati di una controversia che rappresenta un nodo cruciale per il futuro di internet, sollevando questioni fondamentali sulla libertà della rete, la neutralità tecnologica e il rapporto tra sovranità nazionale e infrastrutture globali.

L’Electronic Frontier Foundation (EFF), una delle organizzazioni più autorevoli nella difesa delle libertà digitali, ha più volte evidenziato i pericoli del filtro DNS, uno strumento che può essere abusato a fini di censura e che non a caso è tanto caro ai paesi che, come Iran e Cina, esercitano il controllo sulle infrastrutture internet per sopprimere e oscurare contenuti ritenuti sconvenienti o immorali.

Accettando che ogni Stato possa imporre blocchi infrastrutturali con effetti extraterritoriali, senza una cornice giuridica solida, Internet smette di essere una rete globale e diventa una collezione di giurisdizioni che vanno inevitabilmente a cozzare tra loro.

Il caso Agcom vs Cloudflare è quindi un chiaro esempio dell’equilibrio claudicante tra leggi territoriali e leggi sovranazionali in riferimento a infrastrutture digitali. Anche la libertà di espressione ne esce ammaccata, se un sistema automatizzato (il Piracy Shield) si fa carico di oscurare contenuti illeciti senza meccanismi di verifica della correttezza delle segnalazioni.

Un bilanciamento complesso e le vie percorribili

Se il Piracy Shield, di per sé, rappresenta uno strumento utile alla lotta alla pirateria, la sua messa in pratica solleva quindi più di un dubbio. Quali sono, allora, le vie percorribili? Per Emanuele De Lucia, “una delle strade percorribili è quella della cooperazione, non della coercizione. I grandi player infrastrutturali (come Cloudflare, Google o Akamai) non sono il nemico, ma parte della soluzione. Invece di imporre filtri a valle, che potrebbero impattare la connettività per tutti, servirebbe lavorare a monte con procedure di notifica e takedown rapide, che colpiscano la sorgente del contenuto e non l’autostrada su cui viaggia. L’idea è quella di andare a confiscare il ‘pacco illegale’ direttamente nel magazzino nel quale si trova, lasciando l’autostrada libera per tutti. Tecnologicamente esistono già gli strumenti (API di segnalazione, Trusted Flaggers) per farlo in pochi secondi, senza intasare la rete. In definitiva, credo che dovremmo iniziare a sviluppare strategie di contrasto che abbiano la stessa granularità delle architetture che vogliamo regolare”.

Proprio mentre scriviamo, Cloudflare ha annunciato il ricorso contro la sanzione comminata dall’Agcom. Il Ceo Matthew Prince non ha attenuato i toni: “L’Agcom non capisce internet”. Una posizione che fotografa il clima di contrapposizione frontale che si è creato attorno al Piracy Shield.

Per Emanuele De Lucia, però, questa dinamica di scontro non porta lontano: “Credo sia necessario un cambio di passo. In primo luogo, bisogna prendere atto che il blocco IP in questi ambienti è uno strumento pericoloso per la stabilità della rete nazionale. La soluzione non può essere totalmente tecnica se la tecnica stessa (come l’Encrypted Client Hello o la rotazione degli IP) è disegnata per aggirare questi blocchi in pochi secondi. Ma soprattutto il muro contro muro non porta da nessuna parte”.

Perché le aziende faticano a integrare l’intelligenza artificiale

2026-01-28T00:00:00+00:00

Se dovessimo riassumere le ragioni per cui l’intelligenza artificiale generativa rischia di rivelarsi una colossale bolla, potremmo sintetizzare la questione così: a fronte di investimenti miliardari da parte delle Big Tech, impegnate in una forsennata corsa allo sviluppo di strumenti sempre più potenti, non corrisponde ancora un ritorno economico che giustifichi l’impegno per vincere una gara in cui non è ancora chiaro il premio in palio.

Nel settore consumer nessuno è ancora stato in grado di trovare forme di monetizzazione credibili. OpenAI, che secondo i dati più recenti detiene il 64,5% del mercato delle AI conversazionali (in calo rispetto all’86,7% del 2024), ha più di 800 milioni di utenti, ma solo il 5% di questi (circa 40 milioni) è titolare di un abbonamento a pagamento. Un dato deludente, che ha contribuito a convincere OpenAI a introdurre gli annunci pubblicitari nel suo servizio.

Le cose non vanno meglio per Google, che sta integrando in tutti i suoi servizi Gemini, senza che però sia ancora chiaro quali risultati economici tutto ciò porterà. Fino a questo momento, il colosso di Mountain View ha ottenuto soprattutto il risultato di penalizzare il traffico web, cannibalizzato dalla modalità AI Overview del suo motore di ricerca.

Diversa ancora la situazione in casa Microsoft, che insiste a promuovere i suoi nuovi (e costosi) PC dotati di Neural Processing Unit facendo leva sull’idea che “chi non è pronto per l’AI rimarrà indietro”. Peccato che ben pochi utenti sentano il bisogno di avere nel proprio computer degli acceleratori hardware specializzati in machine learning.

A salvare questa affannosa rincorsa ai ricavi potrebbe contribuire il settore business. Anche qui, però, ci sono una serie di problemi che stanno rallentando l’adozione di strumenti basati sull’intelligenza artificiale generativa. Problemi che non sembrano essere di facile soluzione.

La Gen AI in azienda, tra hype e bassa adozione

Il mondo dell’impresa è quello che ha forse preso più sul serio il balzo evolutivo legato all’AI. Il fenomeno va però messo in prospettiva: l’impressione è che la maggior parte delle aziende investa in strumenti di intelligenza artificiale soltanto per non dare l’impressione di “restare indietro” rispetto alla concorrenza.

Ma qual è il reale impatto dell’AI a livello di produttività? Orientarsi tra le numerose ricerche individuabili sul web è piuttosto difficile. Nella maggior parte dei casi, per esempio, si tratta di report pubblicati dalle stesse Big Tech che promuovono l’adozione dell’AI generativa, dipingendo un settore in crescita ed elevati aumenti di produttività.

Una ricerca IBM relativa all’area EMEA (Europa, Medio Oriente e Africa) riporta come il 66% delle aziende avrebbero riscontrato “significativi miglioramenti della produttività operativa grazie all’AI”. Altri dati che fanno immaginare un vero boom nell’uso dell’intelligenza artificiale generativa provengono da una ricerca di Boston Consulting Group, secondo la quale gli strumenti di AI verrebbero utilizzati regolarmente dal 72% dei lavoratori.

Peccato che altri indicatori, provenienti da fonti istituzionali, siano di segno opposto. È il caso dei dati pubblicati settimanalmente dallo United States Census Bureau e raccolti nel Business Trends and Outlook Survey. Nel momento in cui scriviamo, la percentuale di aziende ed enti pubblici negli Stati Uniti che utilizza l’AI “in una qualsiasi delle sue funzioni aziendali” sarebbe inferiore al 20%. Com’è possibile una differenza di questo tipo?

Di quale AI stiamo parlando?

Al di là della (siderale) distanza tra i dati dell’Ufficio del Censimento USA e le ricerche di società private, bisogna considerare quanto le statistiche non distinguano attentamente tra i vari strumenti di AI, facendovi rientrare, per esempio, strumenti di produttività individuale come i vari chatbot commerciali (ChatGPT, Gemini, Claude, ecc.), il cui impatto trasformativo a livello aziendale è praticamente nullo.

In altre parole, l’uso di massa dell’AI generativa indicato da IBM e BCG non riguarda l’implementazione organica di questi sistemi da parte delle aziende, ma l’utilizzo “dal basso”, da parte dei singoli lavoratori che impiegano i sistemi consumer per velocizzare operazioni ripetitive o imboccare qualche scorciatoia per aumentare la produttività, sfruttando la traduzione automatica, la generazione assistita di documenti, l’uso di chatbot per l’assistenza clienti e simili.

Non solo: spesso l’utilizzo degli strumenti di AI generativa non rappresenta soltanto una scelta autonoma del lavoratore, ma viene fatta in modo clandestino e impiegando servizi gratuiti o personali sul luogo di lavoro. Questa tendenza porta con sé anche conseguenze indesiderabili, come il fenomeno della cosiddetta shadow AI (l’uso non autorizzato di qualsiasi strumento o applicazione di intelligenza artificiale da parte di dipendenti). L’impiego di sistemi di AI generativa con queste modalità, o addirittura il loro uso “clandestino”, pone infatti rilevanti problemi di sicurezza e il rischio di condivisione involontaria di informazioni riservate.

Per quanto riguarda strumenti più evoluti e pensati appositamente per l’integrazione aziendale – come Einstein GPT di Salesforce o le soluzioni AI enterprise di Oracle – le cose sono decisamente più complicate e ai toni entusiasti si sostituisce una diffusa timidezza.

Le applicazioni professionali dell’AI a livello business passano dagli strumenti integrati all’interno di piattaforme software come ERP (Enterprise Resource Planning, la gestione dei processi interni), CRM (Customer Relationship Management, la gestione della relazione con il cliente) o strumenti di analisi; per arrivare alle soluzioni di personalizzazione aziendale dei large language model.

In questi casi, l’adozione di strumenti di AI generativa prevede investimenti non indifferenti e la definizione di strategie di medio e lungo periodo. Ed è qui che arrivano i primi dolori, sintetizzati da un report pubblicato dal project NANDA, iniziativa avviata dal Massachusetts Institute of Technology.

La ricerca ha sollevato un vero e proprio polverone nell’ambiente, in particolare per un dato: il 95% delle aziende che hanno investito in progetti basati sull’uso di AI generativa non avrebbe avuto alcun ritorno misurabile in termini di trasformazione. Secondo gli autori, la causa di questo fallimento sarebbe da individuare in un approccio sbagliato all’AI, basato su sperimentazioni superficiali che non incidono sull’organizzazione e non producono valore economico reale.

Accanto alle incertezze legate all’effettivo ritorno dell’investimento in innovazione, a frenare le imprese sono però anche elementi più concreti. Uno di questi è legato al tema delle infrastrutture tecnologiche e degli investimenti che richiedono.

La roulette russa dei data center

Qualsiasi progetto nel settore dell’information technology pone l’azienda di fronte a un bivio: investire per l’acquisto di server creando un proprio data center on premise o rivolgersi al cloud, noleggiando il potere di calcolo da un hyperscaler come Microsoft, Google o Amazon Web Services?

Entrambe le opzioni comportano vantaggi e rischi. Creare un proprio data center permette di avere maggiore controllo sui costi a cui si andrà incontro, ma richiede un ingente investimento iniziale e pone il problema dell’aggiornamento delle macchine. La formula del cloud, che prevede una sorta di pagamento “a consumo” delle risorse utilizzate, permette di spalmare l’investimento e fare affidamento su sistemi aggiornati e servizi innovativi. Il rischio, però, è che in alcuni casi i costi vadano fuori controllo e finiscano per gravare troppo sull’azienda.

Negli ultimi anni, le imprese hanno (faticosamente) preso le misure e, per quanto riguarda le applicazioni tradizionali, hanno individuato parametri affidabili per orientarsi nella scelta. I dati variano a seconda dei report, ma la tendenza sembra essere che una percentuale superiore alla metà si affida ai servizi delle grandi imprese, mentre la parte restante si divide tra data center locali e infrastrutture di private cloud.

Quando si parla di AI generativa, però, i responsabili IT non hanno nessuno strumento che gli permetta di orientarsi chiaramente nella scelta. Si tratta, infatti, di una tecnologia in rapida evoluzione e per la quale non sono disponibili dati storici sull’impatto a livello infrastrutturale. Rivolgersi al cloud con la formula a consumo apre quindi al rischio di trovarsi a far fronte a spese esorbitanti.

Chi volesse usare un data center proprio rischierebbe invece, per le stesse ragioni, di trovarsi a gestire consumi elettrici fuori controllo. A scoraggiare chi considera questa seconda scelta c’è anche il fatto che i costi per l’hardware negli ultimi mesi sono lievitati ai massimi storici, paradossalmente proprio per la corsa allo sviluppo dell’AI, che ha innescato un rialzo dei prezzi a causa dell’eccessiva domanda.

E le cose non sono destinate a migliorare: Nvidia e AMD avrebbero infatti pianificato un aumento dei prezzi delle GPU utilizzate per l’AI, mentre il costo della memoria RAM è aumentato del 500%, con ripercussioni anche sul prezzo dei prodotti destinati al consumo di massa. Insomma: chi volesse creare un data center dedicato ai servizi AI, oggi, dovrebbe spendere una fortuna.

Un problema non da poco, soprattutto per le organizzazioni, come quelle che operano nel settore bancario, sottoposte a stringenti normative che le obbligano a utilizzare data center proprietari per ragioni di sicurezza e privacy.

La diffidenza verso i fornitori di servizi AI

L’ultimo aspetto che frena il processo di adozione dell’AI generativa a livello strutturale è legato al fenomeno del cosiddetto lock-in, cioè il vincolo che si crea nel momento in cui si sceglie un fornitore di servizi. Nel mondo IT, “sposare” una tecnologia significa legarsi mani e piedi a chi la fornisce. E in una fase turbolenta come quella che si sta vivendo nel mondo dell’AI rischia di diventare un azzardo.

Per il momento gli investitori stanno alimentando la corsa dell’intelligenza artificiale in vista dei potenziali ritorni futuri, ma se le cose dovessero cambiare le imprese temono che a farne le spese possano essere i clienti. Qualcosa di simile lo abbiamo visto con Microsoft. L’azienda di Redmond, dopo aver introdotto Copilot in Office 365, ha alzato il prezzo dell’abbonamento del 30% applicando l’aumento automaticamente a tutti i clienti, compresi quelli che non avevano nessun interesse a utilizzare il nuovo strumento.

Se un normale consumatore può decidere di abbandonare Office e passare ad altri software, in ambito aziendale le cose sono più complicate. Per migrare a un’altra tecnologia serve tempo e denaro. Il timore è che i fornitori ne siano consapevoli e sfruttino questa posizione di vantaggio per tirare la corda a livello di prezzi e rientrare dagli investimenti.

E infatti diverse startup che avevano costruito i propri prodotti sull’accesso ai modelli di OpenAI e Anthropic si sono trovate improvvisamente costrette a rivedere i prezzi, introdurre limiti di utilizzo e ridimensionare i servizi offerti a causa dei cambiamenti nei listini e nelle condizioni di accesso alle API.

È il caso, per esempio, di Cursor e Replit, due piattaforme per lo sviluppo software basate su modelli generativi che hanno dovuto modificare i propri modelli di business per assorbire l’aumento dei costi computazionali, legati anche alla necessità di aumentare i ricavi di OpenAI e Anthropic. Una dinamica che mostra quanto, una volta costruita un’infrastruttura sopra uno specifico sistema proprietario, ci si esponga a rischi continui, soprattutto in un ambito dai ritorni ancora incerti come quello dell’AI generativa.

E quindi: le società che sviluppano i sistemi di AI generativa hanno bisogno delle aziende per rientrare dai loro immensi investimenti. Le aziende sono però restie a esporsi sotto questo fronte proprio a causa delle incertezze economiche del settore. Il risultato di tutto questo è uno stallo alla messicana da cui nessuno sa come uscire.

Comunicazione quantistica: la nuova frontiera della sicurezza digitale europea

2026-01-14T00:00:00+00:00

Quando si parla del rapporto tra quantum computing e sicurezza informatica il pensiero è spesso rivolto al tema della crittografia: in futuro un tecnico potrebbe accendere un computer quantistico all’interno di un data center e in pochi minuti decifrare comunicazioni intercettate e archiviate dieci anni prima, protette dagli algoritmi crittografici moderni (harvest now, decrypt later).

Documenti governativi, transazioni bancarie, segreti industriali improvvisamente esposti. Non è fantascienza, ma il potenziale scenario che ha spinto Stati, infrastrutture critiche e organizzazioni di tutto il mondo alla transizione verso nuovi algoritmi di cifratura, resistenti agli attacchi quantistici.

Un altro tema cruciale della crittografia del futuro è però quello dello scambio sicuro delle chiavi crittografiche, per impedire che possano essere intercettate o manipolate: un problema che ha portato Europa, Stati Uniti, Cina e Russia a investire massicciamente in un’altra tecnologia: la comunicazione quantistica.

L’Agenzia spaziale europea (ESA) ha affidato a un consorzio guidato da Thales Alenia Space un contratto da 50 milioni di euro per la fase di definizione della missione SAGA. L’obiettivo è progettare un satellite capace di generare e distribuire chiavi crittografiche quantistiche per usi governativi e per collegare il futuro network EuroQCI, la dorsale europea per la comunicazione quantistica sicura.

Fabio Sciarrino, professore di fisica quantistica alla Sapienza di Roma, ha spiegato che con SAGA l’Europa avrà un segmento spaziale sovrano per la sicurezza delle comunicazioni: “Non si tratta solo di tecnologia: è una questione di autonomia strategica”.

Computer quantistici e crittografia moderna: “harvest now, decrypt later”

Rubare oggi, decifrare domani. Agenzie di intelligence e attori statali stanno raccogliendo enormi quantità di dati cifrati, sapendo che, tra dieci o quindici anni, i computer quantistici saranno abbastanza potenti da leggerli. “I dati raccolti oggi possono essere messi da parte e letti quando i computer quantistici diventeranno abbastanza potenti”, ha spiegato Giuseppe Vallone, docente all’Università di Padova. “Per settori come sanità, energia e finanza, è un rischio reale”.

Nel 2019, Google dichiarò di aver raggiunto la “quantum supremacy”. Nel 2023, IBM superò i 1.000 qubit (l’equivalente dei bit nei computer quantistici) con il chip Condor. Il 9 dicembre 2024, Google ha presentato Willow, un processore da 105 qubit che ha completato in meno di cinque minuti un test sperimentale, progettato appositamente, che per i computer classici avrebbe richiesto un lasso di tempo praticamente infinito. Dal canto suo, IBM ha invece annunciato nel novembre 2025 il chip Quantum Nighthawk con 120 qubit, e punta a Starling per il 2029: un computer quantistico funzionante non più solo su progetti teorici e sperimentali, che sarà costruito nel data center di Poughkeepsie, New York.

La timeline della minaccia, dunque, si sta accorciando. I computer quantistici capaci di violare gli algoritmi RSA-2048 potrebbero infatti essere operativi tra il 2030 e il 2035. Per questo il National Institute of Standards and Technology (NIST) statunitense ha pubblicato nel 2024 i primi algoritmi di crittografia post-quantistica, resistenti agli attacchi. Ma proteggono solo i dati futuri, non quelli già rubati.

Le origini della comunicazione quantistica: dalla teoria alla realtà

La comunicazione quantistica affonda le radici nel 1984, quando Charles Bennett e Gilles Brassard presentarono il protocollo BB84. Era teoria pura: un sistema in cui a garantire la sicurezza non sarebbero state le leggi della matematica, ma della fisica quantistica. Per decenni il protocollo rimase però confinato nei laboratori.

Il punto di svolta arrivò nell’agosto 2016, quando la Cina lanciò Micius, il primo satellite al mondo dedicato alla comunicazione quantistica. Micius stabilì collegamenti quantistici sicuri tra Pechino e Vienna, superando i 7.600 chilometri di distanza. Fu il momento Sputnik del XXI secolo: Washington si accorse di essere in ritardo. Come ha recentemente ammesso un funzionario del Pentagono, “per anni abbiamo sottovalutato gli investimenti cinesi nel quantum. Credevamo fossero solo propaganda”.

Da Vienna a Tokyo, da Pechino a Ginevra, le prime “reti metropolitane” quantistiche cominciarono a operare. Ma il vero impulso venne dalla consapevolezza che i computer quantistici avrebbero un domani potuto frantumare la crittografia classica. E, con essa, mezzo secolo di segreti digitali.

Come funziona: la fisica al posto della matematica

La comunicazione quantistica non è una semplice evoluzione della crittografia: è un cambio di paradigma. La sua sicurezza non dipende dalla complessità computazionale di problemi matematici, ma dall’impossibilità fisica di intercettare un segnale senza alterarlo. Le informazioni sono codificate nello stato fisico dei fotoni, particelle di luce, e ogni tentativo di intercettazione altera inevitabilmente lo stato quantistico del segnale, rendendo rilevabile un’intrusione. “È come lasciare impronte digitali in ogni bit”, ha spiegato Stefano Pirandola, fisico teorico dell’Università di York. “Se qualcuno prova a leggere la chiave, il sistema lo segnala subito”.

C’è però un limite: i fotoni viaggiano bene in fibra ottica, ma oltre i 100-150 chilometri il segnale si degrada. Per questo servono i satelliti. In orbita, i fotoni viaggiano nel vuoto con perdite minime, permettendo collegamenti intercontinentali. È qui che SAGA, Micius e i progetti statunitensi entrano in gioco.

Del resto, il gruppo del fisico cinese Jian-Wei Pan parla apertamente da tempo di applicazioni su larga scala e di nuovi satelliti ad alta orbita: “Questi ultimi possono collegare due punti sulla Terra distanti 10mila chilometri”, evidenziando le potenzialità di connessioni globali sicure.

Scenari futuri: mappa del quantum

Presente (2026)

Test operativi di QKD su dorsali in fibra ottica, Qolossus 2.0 operativo alla Sapienza, EuroQCI in costruzione, rete nazionale cinese di 12.000 km pienamente operativa, collegamenti quantistici intercontinentali via satellite.

Orizzonte 2027-2030

SAGA operativo tra 2027 e 2029, integrazione completa tra segmento spaziale e terrestre, computer quantistici fault-tolerant (IBM punta a Starling per il 2029), ripetitori quantistici di nuova generazione, espansione commerciale.

Applicazioni strategiche

Settore bancario: transazioni protette da chiavi quantistiche incorruttibili. Sanità: cartelle cliniche e dati genomici al sicuro per sempre. Energia: controllo delle smart grid senza vulnerabilità. Difesa: comunicazioni militari e diplomatiche su canali quantistici. Infrastrutture critiche: aeroporti, centrali, reti idriche protette da attacchi informatici.

Entro il 2035

L’Europa potrebbe disporre di una rete quantistica sovrana che collega tutti gli Stati membri. Le tre tecnologie quantistiche (calcolo, comunicazione, sensori) potrebbero generare fino a 97 miliardi di dollari. Il mercato globale della comunicazione quantistica, valutato in 1,1 miliardi di dollari nel 2024, è previsto che raggiunga i 5,4 miliardi nel 2030.

La corsa globale: quattro modelli a confronto

La Cina, con il satellite Micius e una rete nazionale in fibra ottica lunga 12mila chilometri, ha investito circa 15 miliardi di dollari in tecnologie quantistiche. A marzo 2025, un team cinese ha realizzato una comunicazione quantistica tra Cina e Sudafrica su 12.900 chilometri via satellite Jinan-1.

Nel dicembre 2024, China Telecom ha svelato Tianyan-504, il computer quantistico più potente del Paese con 504 qubit, e contestualmente l’infrastruttura per le comunicazioni sicure “Quantum Secure Link”, che conta quasi 6 milioni di utenti e oltre 3mila organizzazioni. Non è solo tecnologia: è soft power. Offrendo comunicazioni sicure ai Paesi partner, Pechino aumenta la dipendenza tecnologica nei suoi confronti, come fecero gli americani con Internet negli anni Novanta. L’industria quantistica cinese è passata da 93 aziende nel 2023 a 153 nel 2024. La scala dell’industria raggiungerà 1,61 miliardi di dollari entro il 2025.

Gli Stati Uniti hanno imparato la lezione dello Sputnik. La strategia attuale di Washington è duplice: crittografia post-quantistica per le comunicazioni di massa, reti quantistiche satellitari per i canali strategici. Il NIST ha già definito i primi algoritmi resistenti ai computer quantistici. NASA e DARPA lavorano su reti sperimentali.

Il budget federale per la ricerca quantistica ha raggiunto 998 milioni di dollari per il 2025. A marzo 2024, DARPA ha lanciato il programma QuANET per integrare reti quantistiche con infrastrutture classiche. La National Quantum Initiative – che coordina la strategia federale statunitense – dovrebbe invece essere a breve riautorizzata fino al 2034, con 2,7 miliardi di dollari destinati a NIST, NSF e NASA.

La Russia procede con obiettivi militari dichiarati. Roscosmos e l’Istituto di Fisica Generale hanno testato collegamenti ottici sicuri tra satelliti e basi terrestri, in linea con il piano “Quantum Communications 2030”. La cooperazione con la Cina, dimostrata dal collegamento Mosca-Urumqi del gennaio 2024, segnala un’alleanza tecnologica che preoccupa l’Occidente.

Dal canto suo, l’Europa risponde con SAGA e un’articolata strategia quantistica: a marzo 2025 si è chiusa la call EuroQCI con 24 proposte e un budget complessivo di 90 milioni di euro per migliorare la sicurezza delle comunicazioni. Il satellite prototipo Eagle-1 sarà lanciato tra fine 2026 e inizio 2027. A giugno 2025 è stato invece inaugurato il primo computer quantistico EuroHPC a Poznan, seguito a settembre dal sistema “VLQ” a Ostrava. A luglio 2025, la Commissione europea ha inoltre adottato una Strategia Quantistica per consolidare la leadership tecnologica.

Anche l’Italia gioca un ruolo importante: il 9 dicembre 2025, la Sapienza di Roma ha presentato Qolossus 2.0, il primo computer quantistico fotonico italiano modulare. A differenza dei sistemi superconduttivi di Google e IBM, Qolossus opera a temperatura ambiente e si integra naturalmente con le comunicazioni quantistiche.

Il processore, prodotto in Italia grazie al CNR di Milano e all’Università di Pavia, rappresenta non solo un primato scientifico, ma la nostra carta, come evidenziato in numerose analisi, per non dipendere dalle architetture superconduttive americane o cinesi. È una questione di sovranità tecnologica. La scalabilità dei sistemi fotonici potrebbe cambiare le regole del gioco. “La tecnologia è pronta”, ha spiegato Sciarrino. “Ma la politica e i finanziamenti devono correre alla stessa velocità”.

Ci sono però alcuni ostacoli ancora da superare. Il punto debole sono i trusted nodes, nodi intermedi che devono decifrare e ricifrare le chiavi. Se compromessi, l’intera catena sarebbe a rischio. “I ripetitori quantistici, che eliminerebbero questo problema, sono però ancora sperimentali”, prosegue Sciarrino.

Altri ostacoli riguardano la vulnerabilità ai disturbi ambientali, la sincronizzazione tra stazioni terrestri e satelliti in movimento e i costi ancora proibitivi per applicazioni commerciali di massa. I progressi però sono rapidi. In Italia, per esempio, test sul campo hanno dimostrato la distribuzione di chiavi sulla dorsale Torino-Matera, coprendo 1.800 chilometri.

In sintesi: la Cina ha capito per prima che chi controlla le comunicazioni sicure può costruire alleanze strategiche. Gli Stati Uniti rispondono con pragmatismo, mescolando soluzioni matematiche e fisiche. SAGA ed EuroQCI rappresentano invece la terza via europea. Tutto questo non rappresenta però un traguardo, ma il punto di partenza di una nuova sfida tecnologica che potrebbe determinare le gerarchie del XXI secolo.

Perché Bitcoin e altre criptovalute sono crollate

2025-12-10T00:00:00+00:00

Dei tanti comandamenti che regolano il mondo delle criptovalute, il più noto e importante è probabilmente quello che recita: buy the dip (“compra il calo”). Non è una vera e propria regola (che d’altra parte, in campo finanziario e speculativo, non esistono), ma è innegabile che chi – nel corso dei quasi due decenni di esistenza dei bitcoin – ha approfittato dei vari crolli che si sono susseguiti per acquistare la più antica delle criptovalute raramente ha sbagliato.

I numeri parlano chiaro: dopo lo scoppio della grande bolla dell’inverno 2017/18, il valore dei bitcoin precipitò da 19mila a 3.500 dollari. Chi avesse avuto il sangue freddo di acquistare i bitcoin al loro minimo e mentre la stampa ne celebrava per l’ennesima volta la “morte”, per poi attendere pazientemente la risalita, avrebbe potuto realizzare nel novembre 2021, poco più di due anni e mezzo più tardi, un guadagno del 1800% circa (i bitcoin toccarono infatti, quel mese, 67mila dollari).

Lo stesso si è ripetuto in altre occasioni, sia precedenti sia successive: ogni crollo del mercato delle criptovalute è stato seguito da una netta risalita, che nel caso dei bitcoin li ha portati a infrangere un record dopo l’altro, fino a raggiungere il massimo storico di 124mila dollari nell’ottobre del 2025 (dopo essere scesi fino a 16mila dollari del dicembre 2022).

È anche per questa ragione che quando si moltiplicano i titoli sull’ennesimo (e, dal punto di vista speculativo, inevitabile) crollo delle criptovalute, è anche il momento in cui i true believers, ovvero i più fedeli sostenitori del mondo cripto, approfittano di quelli che considerano “prezzi di saldo” per acquistare bitcoin o altre monete digitali e poi attendere la risalita.

Investimenti controcorrente

Per quanto queste regole – che sono in verità previsioni basate sul comportamento passato – potrebbero sempre venire smentite, va sottolineato che il concetto di “buy the dip” non riguarda soltanto le criptovalute, ma viene anzi applicato nel mondo finanziario da secoli. Due aneddoti sono ormai passati alla leggenda (ed è infatti impossibile stabilirne la veridicità storica): il primo risale addirittura ai primi del 1800, quando Nathan Mayer Rothschild approfittò del panico causato dalle Guerre Napoleoniche per acquistare i titoli di stato britannici di cui tutti volevano liberarsi e poi, dopo la vittoria del Regno Unito, si arricchì immensamente. Il modo di dire che gli viene attribuito riassume in poche parole il concetto: “Compra quando c’è il sangue per le strade” (in cui il “sangue” è preferibilmente da intendersi metaforicamente con il significato di “crollo del valore degli asset finanziari”).

Il secondo aneddoto ha invece come protagonista Joe Kennedy. La leggenda vuole che nel 1929, all’apice della frenesia dei mercati, il padre del futuro presidente degli Stati Uniti JFK si fermò in un vicolo di Wall Street per farsi lucidare le scarpe. Mentre svolgeva il lavoro, il lustrascarpe confidò a Kennedy quali fossero le azioni secondo lui più promettenti. Per l’investitore fu una sorta di epifania: comprese che, se perfino una persona priva di qualunque competenza finanziaria si stava dilettando con le azioni, era giunto il momento di vendere. In questo modo, Joe Kennedy riuscì a liberarsi delle sue azioni mentre ancora erano ai valori massimi. Il martedì successivo, il 29 ottobre del 1929, i mercati crollarono e iniziò la Grande Depressione.

Sono due aneddoti che riassumono il cosiddetto “investimento controcorrente” (compra quando tutti vendono e viceversa) e che, tornando al mondo delle criptovalute, potremmo aggiornare così: vendi quando perfino il TG1 parla del boom dei bitcoin e compra quando sui social tutti dicono che sono morti.

Perché sono crollate le criptovalute

Andrà così anche questa volta? Le ultime settimane sono state molto pesanti sotto il fronte delle criptovalute. E questo nonostante una parte consistente degli addetti ai lavori avesse vaticinato una nuova imponente ascesa proprio nel corso dell’inverno del 2025-26, seguendo così fedelmente quel ciclo quadriennale di crescita che segue il momento dell’halving (quando cioè viene dimezzata la ricompensa in bitcoin elargita ai “miner”).

Halving e mining

Halving

Nel protocollo di Bitcoin, l’halving è l’evento programmato che dimezza la ricompensa in blocchi assegnata ai miner ogni volta che viene aggiunto un nuovo blocco alla blockchain. Avviene automaticamente a intervalli prestabiliti (per Bitcoin: ogni 210.000 blocchi, circa ogni quattro anni). Lo scopo è ridurre progressivamente l’emissione di nuova moneta fino ad arrivare al momento in cui questa si interromperà (ovvero quando i bitcoin avranno raggiunto la quota prestabilita di 21 milioni).

Miner

Il miner è il nodo della rete che esegue il processo di mining: utilizza hardware specializzato per risolvere un problema computazionale (“proof-of-work”) necessario a validare un nuovo blocco di transazioni in bitcoin. Il primo miner che convalida il blocco di transazioni ottiene una ricompensa in bitcoin. Il mining garantisce la sicurezza del network.

E invece, dopo i massimi di ottobre e una fase di stagnazione, il mercato delle criptovalute è crollato sul finire del mese di novembre: i bitcoin sono scesi di oltre il 30% rispetto ai massimi di ottobre 2025 (da 124mila a 84mila dollari), mentre cali anche peggiori sono stati accusati da ether (-40%), XRP (-45%) e tutte le altre principali altcoin. Nel complesso, il mercato delle criptovalute ha perso oltre mille miliardi di dollari di valore, prima di tentare, nei primi giorni di dicembre, una timida ripresa.

Che cos’è successo? Perché un crollo così improvviso e imprevisto proprio nell’anno dell’elezione di Donald Trump, che in campagna elettorale aveva promesso di rendere gli Stati Uniti la prima “cripto-superpotenza” della storia? La teoria più diffusa, ripresa anche dal Wall Street Journal, vuole che questo crollo sia paradossalmente legato al successo delle criptovalute e alla loro diffusione tra i grandi investitori istituzionali, avvenuta soprattutto in seguito all’esplosione degli ETF. Gli exchange-traded fund sono strumenti finanziari quotati in Borsa, che replicano l’andamento di un asset – in questo caso i bitcoin o gli ether – e che consentono agli investitori di esporsi alle criptovalute senza possederle direttamente.

Dopo le prime approvazioni negli Stati Uniti, avvenute a inizio 2024, gli ETF che trattano bitcoin ed ether sono esplosi, venendo adottati da colossi come BlackRock, Fidelity, Invesco, Ark Invest e attirando decine di miliardi di dollari (che a loro volta hanno fatto crescere il valore del mercato cripto, che tra il 2024 e il 2025 è passato da 1.600 a 4.200 miliardi di dollari).

Come ha però sintetizzato, parlando con il WSJ, Cory Klippsten, CEO dell’exchange Swan Bitcoin, “una volta che le istituzioni sono coinvolte, le criptovalute iniziano a essere scambiate come un asset istituzionale”. In parole più semplici, i tempi in cui l’andamento dei bitcoin era scollegato dal mercato tradizionale (e in alcune occasioni andava addirittura in direzione inversa, perché i più avventurosi si rivolgevano alle criptovalute quando Wall Street non dava loro soddisfazione) sono passati. Oggi, proprio per via della loro adozione istituzionale, il mercato delle criptovalute tende a muoversi in maniera sempre più correlata agli indici finanziari tradizionali.

Stando a questa interpretazione, non è un caso che il crollo dei bitcoin sia avvenuto a novembre, mese segnato da grandi turbolenze finanziarie legate al timore di un imminente scoppio della bolla dell’intelligenza artificiale. Per quanto percentualmente più contenuto, il brusco calo del valore delle azioni di Nvidia o Meta si è verificato negli stessi giorni in cui sono crollate le criptovalute, confermando come il mercato dei bitcoin ormai segua l’andamento di quello tradizionale.

“Dal mese di ottobre, i bitcoin si sono comportati più come azioni tech ad alta crescita che come un bene rifugio non correlato”, si legge sul South China Morning Post, che cita un report della Deutsche Bank. Che la correlazione tra il mercato cripto e quello tradizionale stesse aumentando era evidente già da tempo, ma il fatto che questa dinamica si stia ulteriormente rafforzando potrebbe allontanare i cosiddetti investitori “retail” (i piccoli investitori comuni), che sono stati storicamente attratti dall’alta volatilità dei bitcoin e dai loro meccanismi peculiari.

Nel momento in cui il mercato delle criptovalute (soprattutto di quelle più consolidate) inizia a muoversi come il Nasdaq e a diventare sempre più istituzionale, i piccoli investitori potrebbero andare in cerca di nuovi e ancora sconosciuti modi per facili (ma rischiosi) guadagni, com’è stato in passato con i “marijuana stocks”, i meme stocks (celebre il caso GameStop) e più di recente con i memecoin (su cui torneremo tra poco).

A confermare questa teoria è ancora la Deutsche Bank, secondo cui l’adozione dei bitcoin e delle altre più diffuse criptovalute sarebbe scesa tra gli investitori retail dal 17% della scorsa estate al 15% attuale. Un calo ridotto ma significativo, visto che l’adozione in costante crescita (anche se solo a scopo di compravendita) è uno dei fattori fondamentali alla base delle previsioni al rialzo.

Un altro aspetto che probabilmente ha influenzato il crollo dei bitcoin è che, come nota la CNBC, i dati sull’occupazione negli Stati Uniti per il mese di settembre hanno mostrato una crescita dei posti di lavoro più forte del previsto (119mila nuovi impieghi contro i circa 50mila previsti). Numeri positivi ma che hanno ridotto la probabilità di un taglio dei tassi d’interesse da parte della Federal Reserve durante il mese di dicembre, mentre contestualmente anche la BCE ha mantenuto i tassi invariati. I tagli dei tassi sono generalmente considerati una buona notizia per il prezzo dei bitcoin, perché aumentano la liquidità nei mercati e quindi possono fare da volano ai mercati speculativi.

Il boom c’è già stato

E se invece le cose fossero molto più semplici di così? Come abbiamo accennato, almeno a partire dal 2013 i bitcoin si muovono a cicli quadriennali, con il massimo della crescita che avviene durante l’inverno. È uno schema che si ripete da 12 anni e che non ha mai tradito le aspettative. Ma è possibile che un meccanismo speculativo si ripeta identico ogni quattro anni? Ovviamente, no: se tutti sapessimo con certezza quando vendere e quando comprare non troveremmo nessuno disposto, viceversa, ad acquistare ciò che vogliamo vendere o a vendere quando vogliamo comprare.

Una variabilità nella dinamica del ciclo quadriennale è necessaria per evitare che il mercato si blocchi. E quindi, se il tanto atteso boom delle criptovalute ci fosse semplicemente già stato? Se fosse solo stato anticipato rispetto alle attese, e adesso stessimo assistendo all’inevitabile correzione che segue un’imponente crescita? Se l’ascesa – e anche il declino, se si arresterà sui valori attuali – fosse semplicemente stata inferiore alle attese?

In effetti, il primo grande picco storico nel valore dei bitcoin e delle altcoin (ether e tutte le altre criptovalute minori) fu raggiunto, come detto, nella metà del dicembre 2017. Avanti di quattro anni, nel 2021 il nuovo massimo dei bitcoin viene raggiunto nella prima metà di novembre, quindi circa un mese in anticipo. Nel 2025, il massimo storico dei bitcoin è stato raggiunto a ottobre (tutti i dati sono presi da CoinMarketCap e CoinGecko).

È come se il picco di questo famigerato ciclo quadriennale venisse via via anticipato di un mese dagli investitori più avveduti, che così mandano il primo importante segnale ribassista al mercato. Allo stesso tempo, e in questo caso probabilmente a causa dell’istituzionalizzazione dei bitcoin, le impennate della più antica criptovaluta e del mercato nel suo complesso sono sempre meno brusche.

Dal massimo del 2013 a quello del 2017, il valore dei bitcoin aumentò di quasi 20 volte (da mille dollari a 19mila). Tra il 2017 e il 2021, la crescita fu “solo” del 230% (da 19mila a 67mila). Tra il 2021 e il 2025 è stata (a meno di improvvise sorprese) invece del 96% (da 67mila a 124mila). Se le cose stessero così, sarebbe un altro segnale della normalizzazione dei bitcoin e i suoi fratelli, il cui mercato continua a essere molto più volatile delle azioni tradizionali, ma lo è sempre meno.

C’è però un altro elemento che torna ogni quattro anni e che ha accompagnato le varie ascese dei bitcoin e delle altcoin: il fatto che ogni ciclo fosse anticipato e alimentato da un concomitante fenomeno ultraspeculativo sempre basato su blockchain e criptovalute. Nel 2017 fu la volta delle ICO (initial coin offering, una sorta di “quotazione in borsa” ufficiosa di alcune imprese basate su blockchain, che si finanziavano vendendo i loro token, acquistati nella speranza che aumentassero di valore). Nel 2021 fu invece il turno dei notissimi NFT (non-fungible token, una specie di firma elettronica basata su blockchain che certifica la proprietà di un bene digitale).

E nel 2025? Per quanto siano almeno in parte già stati dimenticati, l’anno che sta per concludersi (e anche quello precedente) è stato all’insegna dei “memecoin”: token creati su piattaforme blockchain come Ethereum o Solana, che spesso prendono il nome di influencer o celebrità (tra cui lo stesso Donald Trump), la cui vita finanziaria è di pochi giorni o settimane e che vengono creati senza nessuno scopo al di fuori della pura e spregiudicata speculazione.

Tutto ciò sembra confermare, insomma, che il ciclo non sia stato mancato, ma semplicemente sia stato meno robusto delle attese (o speranze) e leggermente anticipato: “La verità è che l’hangover era iniziato già da mesi”, ha spiegato Thomas Perfumo, economista dell’exchange Kraken. La sensazione che si sia giunti alla fine dell’attuale ciclo è confermata anche da Matthew Hogan, responsabile degli investimenti di Bitwise Asset Management: “Penso che si sia più vicini alla fine delle vendite che al loro inizio, ma i mercati sono in turbolenza e potrebbero esserci altri cali prima di vedere una risalita”.

Se così fosse, significherebbe che a una crescita ridotta segue una correzione di circa il 30/40%, molto inferiore rispetto ai crolli del passato, che superavano anche l’80%. Bisognerà però aspettare ancora a lungo per essere sicuri che la caduta si sia già fermata, e nel frattempo – ovviamente – tutto potrebbe ancora accadere e ogni previsione e interpretazione venire seccamente smentita.

L’eterno ritorno di Chat Control

2025-12-03T00:00:00+00:00

Si torna a parlare di lotta agli abusi sui minori, privacy e crittografia end-to-end, dopo che, il 26 novembre, il Consiglio UE ha votato a favore dell’approvazione del nuovo testo del Child Sexual Abuse Regulation (CSAR), più comunemente conosciuto come Chat Control. La proposta di legge, di cui si discute ormai da più di tre anni, è volta a limitare la diffusione di materiale pedopornografico online attraverso nuove disposizioni per le piattaforme e i fornitori di servizi digitali, inclusa la possibilità di effettuare una scansione preventiva e costante dei contenuti che gli utenti si scambiano, per esempio, su WhatsApp, Telegram o Gmail, al fine di rilevare attività di adescamento di minori o movimento di materiale pedopornografico.

La proposta, che da tempo cerca un equilibrio tra la necessità di proteggere i minori da abusi sessuali e quella di tutelare i diritti fondamentali dei cittadini europei (a partire dalla privacy), ha sollevato non poche critiche da parte dei funzionari di governo, degli esperti di sicurezza, delle società di servizi coinvolte e, non da ultimi, degli utenti stessi. E ora, dopo il voto favorevole ottenuto dopo numerosi rinvii, il senso di preoccupazione sta rapidamente crescendo. Proprio per questo, è importante fare chiarezza sul cosiddetto Chat Control: cos’è, quali regolamentazioni prevede, quali sono i reali rischi per la privacy, e come potrebbe cambiare la nostra vita.

Chat Control: cos’è e cosa prevede

Era l’11 maggio 2022 quando, per la prima volta, la Commissione Europea presentava una nuova proposta legislativa “per prevenire e combattere gli abusi sessuali sui minori in rete”. Una manovra presentata come necessaria a causa della crescente diffusione di materiale pedopornografico in rete rilevata a partire dal 2021 – anno in cui, stando ai dati riportati dalla Commissione, sono stati segnalati “85 milioni di immagini e video che ritraggono abusi sessuali su minori” – e l’incapacità del sistema attualmente in vigore – il cosiddetto Chat Control 1.0, che prevede la segnalazione di abusi tramite monitoraggio volontario dei fornitori di servizi digitali – di proteggere adeguatamente i minori.

Per contenere quanto più possibile la situazione, in quell’occasione la Commissione ha proposto “una legislazione per affrontare efficacemente l’abuso sessuale su minori online, anche richiedendo ai prestatori di

rilevare materiale pedopornografico noto e […] la creazione di un Centro dell’UE di prevenzione e lotta contro l’abuso sessuale su minori”.

Una serie di norme, in sostanza, che consentirebbero a un’ampia gamma di fornitori di servizi Internet, compresi i servizi di hosting e di messaggistica, di accedere e scansionare le conversazioni private degli utenti al fine di “individuare, segnalare e rimuovere il materiale pedopornografico dai loro servizi”, o rilevare episodi di “adescamento di minori” (grooming). Un’operazione che le compagnie dovrebbero attuare attraverso “tecnologie che siano il meno invasive possibile per la privacy, in linea con lo stato dell’arte del settore, e che limitino il più possibile il tasso di errore dei falsi positivi”.

Allo stato attuale, il cosiddetto Chat Control richiede ai “prestatori di servizi di hosting e prestatori di servizi di comunicazione interpersonale” di individuare, esaminare e valutare “per ciascun servizio che offrono, il rischio di un suo uso a fini di abuso sessuale su minori online”. E poi di prendere “misure di attenuazione ragionevoli e adeguate al rischio individuato […] per ridurlo al minimo”.

Tra queste misure, come anticipato, rientra anche la scansione delle conversazioni private degli utenti: uno strumento che le piattaforme e i fornitori di servizi possono utilizzare ai fini della valutazione del rischio e della sua attenuazione. Tuttavia, la proposta prevede che, se dopo la valutazione e le misure adottate dal fornitore sussiste ancora un rischio significativo che il servizio possa essere utilizzato per abusi sui minori, le autorità nazionali designate possano avvalersi di questo strumento per indagare sulla diffusione di materiale pedopornografico. In questo caso, possono chiedere all’autorità giudiziaria o amministrativa di “emettere un ordine di rilevazione che impone a un prestatore di servizi di hosting o a un prestatore di servizi di comunicazione interpersonale rientrante nella giurisdizione dello Stato membro in questione di prendere le misure […] per rilevare casi di abuso sessuale su minori online in un servizio specifico”.

Anche in questo caso, però, la proposta della Commissione Europea specifica che le autorità devono avvalersi di tecnologie che non siano invasive nei confronti degli utenti coinvolti, ma che siano anzi “efficaci nel rilevare la diffusione di materiale pedopornografico noto o nuovo o l’adescamento di minori, a seconda dei casi” e “non in grado di estrarre dalle comunicazioni in questione informazioni diverse da quelle strettamente necessarie per rilevare […] pattern rivelatori di diffusione di materiale pedopornografico noto o nuovo o di adescamento di minori”.

Data la delicatezza della scansione, soprattutto nelle comunicazioni private e crittografate, il regolamento prevede una serie di garanzie, quali la limitazione della durata degli ordini, il controllo umano delle tecnologie di rilevamento, la riduzione al minimo dei dati trattati e l’accesso a meccanismi di ricorso per gli utenti e i fornitori. Pertanto, per garantire che il regolamento venga rispettato, la proposta introduce anche il Centro dell’UE per la prevenzione e la lotta contro gli abusi sessuali sui minori, che svolgerà un ruolo di supporto alle autorità e alle piattaforme fornendo banche dati di indicatori affidabili e tecnologie di rilevamento adeguate, contribuendo a ridurre i falsi positivi e gli impatti invasivi.

Le origini e le evoluzioni della proposta di legge

La proposta avanzata dalla Commissione Europea nel 2022 non dichiarava apertamente che i telefoni dei cittadini europei sarebbero stati scansionati alla ricerca di materiale pedopornografico, ma introduceva il concetto di “obblighi di rilevamento” che i fornitori di servizi dovevano rispettare, anche nel caso in cui questi proteggessero la privacy degli utenti con la crittografia end-to-end.

Questo significava, quindi, che le autorità coinvolte nella rilevazione potessero ricorrere alla scansione lato client, ossia all’analisi di contenuti digitali presenti sui dispositivi degli utenti prima ancora che venissero crittografati e inviati o ricevuti.

Com’è noto, la proposta ha sin da subito scatenato le critiche di governi ed esperti di sicurezza e privacy, tanto che nel 2023 il Parlamento Europeo ha escluso sia la crittografia end-to-end sia i messaggi di testo dall’ambito di applicazione degli obblighi, limitando questi ultimi ai casi di ragionevole sospetto e impedendo di fatto la scansione indiscriminata. Pertanto, solo se i fornitori non rispettano le norme per la sicurezza dei minori, le autorità competenti possono emettere un ordine di scansione e rilevamento di materiale pedopornografico dai dispositivi degli utenti.

Nel corso degli anni, però, la proposta ha subìto decine di modifiche e aggiornamenti. L’1 luglio 2025, il Consiglio dell’Unione Europea ha presentato una proposta in cui si afferma chiaramente che, per i servizi dotati di crittografia end-to-end (che impedisce a chiunque di leggere i messaggi, esclusi soltanto mittente e destinatario) come WhatsApp, Signal e Telegram, il rilevamento avviene “prima della trasmissione dei contenuti” – ossia prima che questi vengano crittografati – installando un software preposto alla scansione, ma con una clausola di “consenso dell’utente”.

Allo stato attuale, Chat Control rimane soltanto una proposta. Per far sì che diventi una legge a tutti gli effetti è necessario l’avvio di triloghi – “un negoziato interistituzionale informale che riunisce rappresentanti del Parlamento europeo, del Consiglio dell’Unione europea e della Commissione europea” – che mettano d’accordo le parti. Se la linea attuale del Consiglio dovesse essere approvata, questo comporterebbe l’installazione di un software che controlli i contenuti prima della crittografia per i servizi end-to-end; al contrario, se prevalesse la linea del Parlamento, non verrebbe effettuata alcuna scansione preventiva dei contenuti.

Proprio per questo, lo scorso 14 ottobre era stato fissato come data per il voto del Consiglio UE sul Child Sexual Abuse Regulation (Csar): un giorno in cui i ministri dei diversi paesi membri avrebbero espresso il proprio parere sulla proposta. A una settimana dalla data, dopo aver subito forti pressioni da parte dell’opinione pubblica, la Germania si era dichiarata contraria al disegno di legge, costringendo l’intero Consiglio a rimandare il voto finale sull’approvazione.

“Il monitoraggio ingiustificato delle chat deve essere un tabù in uno Stato di diritto. La comunicazione privata non deve mai essere soggetta a sospetti generalizzati. Né lo Stato deve obbligare a scansionare in massa i messaggi alla ricerca di contenuti sospetti prima di inviarli. La Germania non accetterà tali proposte a livello UE (…). Nemmeno i crimini peggiori giustificano la rinuncia ai diritti civili fondamentali”, ha dichiarato Stefanie Hubig, ministra federale della Giustizia e della Tutela dei consumatori, commentando la scelta della Germania, che ha stravolto l’agenda legislativa della Commissione Europea.

La svolta danese

Dopo tante controversie, lo scorso novembre la presidenza danese del Consiglio dell’Unione europea ha introdotto un’importante revisione alla proposta del Child Sexual Abuse Regulation (CSAR), in cui le “disposizioni relative agli obblighi di rilevamento (articoli da 7 a 11) sarebbero eliminate dal testo”.

In questo modo, il regolamento mantiene il monitoraggio delle chat private degli utenti, senza renderlo obbligatorio, ma trasformandolo in uno strumento che le aziende tecnologiche possono utilizzare a propria discrezione. Anche se, come si legge nella proposta della presidenza danese, “i fornitori di servizi ad alto rischio, in cooperazione con il Centro dell’UE, potrebbero comunque essere tenuti ad adottare misure per sfruttare le tecnologie adeguate per mitigare il rischio di abusi sessuali sui minori individuati sui loro servizi”.

La modifica della Danimarca ha segnato un momento importante nell’evoluzione di Chat Control, che lo scorso 26 novembre ha ottenuto l’approvazione dei rappresentanti dei 27 paesi membri dell’Unione Europea, dando così inizio all’ultima fase che precede l’approvazione del regolamento: la discussione tra Parlamento Europeo, Consiglio dell’Unione Europea e Commissione Europea.

“Ogni anno vengono condivisi milioni di file che ritraggono visivamente abusi sessuali su minori. Dietro ogni singolo video e immagine c’è un minore che ha subito gli abusi più orribili e tremendi. Ciò è del tutto inaccettabile”, ha commentato Peter Hummelgaard, ministro danese della Giustizia, dopo la votazione svoltasi a Bruxelles. “Sono pertanto lieto che gli Stati membri abbiano finalmente concordato una via da seguire che prevede una serie di obblighi per i prestatori di servizi di comunicazione al fine di combattere la diffusione di materiale di abuso sessuale su minori”.

Allo stato attuale, secondo quanto approvato dai paesi membri dell’UE, “i fornitori di servizi online saranno tenuti a valutare il rischio che le loro piattaforme possano essere utilizzate impropriamente per diffondere materiale di abuso sessuale su minori o per adescare minori. Sulla base di tale valutazione, dovranno attuare misure di attenuazione per contrastare tale rischio. Tali misure potrebbero includere la messa a disposizione di strumenti che consentano agli utenti di segnalare casi di abuso sessuale su minori online, di controllare quali contenuti che li riguardano sono condivisi con altri e di predisporre impostazioni predefinite a tutela della vita privata dei minori”.

L’interesse del Consiglio è quello di arrivare ai triloghi il prima possibile, considerando che ad aprile 2026 scadrà la legislazione temporanea che consente alle app di eseguire la scansione alla ricerca di materiale pedopornografico. “Il Consiglio ha finalmente adottato la sua posizione sul regolamento CSA”, ha commentato in un post pubblicato su X il deputato spagnolo Javier Zarzalejos, leader delle negoziazioni in Parlamento. “Abbiamo bisogno di un quadro legislativo obbligatorio e a lungo termine con solide garanzie. Il tempo sta per scadere e ogni minuto che perdiamo senza una legislazione efficace significa più bambini danneggiati”.

La nuova proposta non sembra però incontrare né il sostegno delle forze dell’ordine, preoccupate che i contenuti illegali rimarranno nascosti nelle applicazioni con crittografia end-to-end, né gli attivisti a difesa della privacy, preoccupati che il rilevamento – seppur volontario – possa trasformarsi in uno strumento di sorveglianza di massa.

I rischi di Chat Control

E qui arriviamo a un altro dei punti deboli della proposta della Commissione ampiamente criticato dagli attivisti, l’alto tasso di falsi positivi. I sistemi di scansione automatica, infatti, spesso segnalano come illegali contenuti che non lo sono affatto, come le foto di bambini sulla spiaggia scattate durante le vacanze familiari. Secondo la polizia federale della Svizzera, per esempio, l’80% di tutte le segnalazioni elaborate da programmi informatici si rivelano infondate. E stando ai dati raccolti in Irlanda, invece, solo il 20% delle segnalazioni ricevute dal National Center for Missing and Exploited Children (NCMEC) nel 2020 sono state confermate come effettivo “materiale pedopornografico”. Il rischio, quindi, è che i cittadini vengano coinvolti in indagini sull’abuso di minori senza aver mai commesso alcun reato e, per di più, vedendo compromessa la propria privacy.

E non è tutto. Molti critici, infatti, temono anche il cosiddetto “function creep”: una volta che esisterà un sistema per la scansione di tutti i messaggi degli utenti, i futuri governi potrebbero essere tentati di estenderne l’applicazione ad altri settori, come il terrorismo o, nel peggiore dei casi, censurando il dissenso politico. “Una volta che viene implementato una tecnologia di questo genere, significa che avremo un sistema che controlla tutte le nostre comunicazioni e decide se sono legali o no”, ha commentato Udbhav Tiwari, VP strategy and global affairs di Signal, nel corso del webinar Stop Chat Control tenutosi lo scorso 30 settembre. “Il suo funzionamento dipende esclusivamente da come e con quali dati viene addestrato”.

Un’opinione condivisa dai governi di Repubblica Ceca, Paesi Bassi e Olanda, che hanno espresso un voto contrario lo scorso 26 novembre. E così pure – o quasi – dall’Italia, che ha deciso di astenersi dalla votazione, sottolineando la preoccupazione che una forma di sorveglianza delle comunicazioni potrebbe ledere i diritti costituzionali della persona.

“I titoli dei giornali sono fuorvianti: Chat Control non è morto, è solo stato privatizzato”, ha commentato Patrick Breyer, ex eurodeputato oggi alla guida del movimento Fight Chat Control. “Quello che il Consiglio ha approvato oggi è un cavallo di Troia. Consolidando la scansione di massa ‘volontaria’, stanno legittimando la sorveglianza di massa senza mandato e soggetta a errori di milioni di europei da parte delle aziende statunitensi”.

Il termine “volontario” per definire il rilevamento proposto dalla presidenza danese, secondo Breyer, sarebbe ingannevole: “Il testo mira a rendere permanente la normativa temporanea ‘Chat Control 1.0’”, che consente a fornitori come Meta o Google di scansionare le chat private degli utenti, indiscriminatamente e senza un mandato del tribunale. Nulla di troppo diverso, quindi, rispetto alla proposta originaria. Chat Control, secondo gli attivisti, è e continua a essere uno strumento pericoloso per la sicurezza e la privacy dei cittadini.

Perché è così difficile fermare i deepnude

2025-11-26T00:00:00+00:00

È il dicembre 2017 quando la giornalista statunitense Samantha Cole scova sul forum Reddit il primo deepfake che gira in rete. È un video che riproduce l’attrice e modella israeliana Gal Gadot mentre ha un rapporto sessuale.

Le immagini non sono precise, il volto non sempre combacia con il corpo e, quando si mette in play, il video genera il cosiddetto effetto *uncanny valley, *ovvero quella sensazione di disagio che si prova quando si osserva un robot con caratteristiche umane non del tutto realistiche.

Come racconta Cole nell’articolo, “deepfakes” – questo il nome dell’utente – continuerà a pubblicare altri video generati con l’intelligenza artificiale e manipolati con contenuti espliciti: una volta con il volto di Scarlett Johansson, un’altra con quello di Taylor Swift. Il fatto che siano persone famose permette di avere più materiale fotografico e video da “dare in pasto” allo strumento e ottenere così un risultato il più possibile verosimile. Ma l’essere note al grande pubblico non è il solo tratto che le accomuna: tutte le persone colpite da deepfake sono donne, e tutte vengono spogliate e riprodotte in pose sessualmente esplicite senza esserne a conoscenza, e quindi senza aver dato il proprio consenso.

In appena qualche anno, i deepfake sessuali – anche noti come *deepnude *– sono diventati un fenomeno in preoccupante espansione in tutto il mondo. Senza più quelle “imprecisioni” che li caratterizzavano ancora nel 2017, oggi riescono a manipolare l’immagine a partire da una sola foto.

Anche in Italia se ne parla sempre più frequentemente, come dimostra la recente denuncia di Francesca Barra. Il 26 ottobre, la giornalista e conduttrice televisiva ha scritto un lungo post su Instagram dove racconta di aver scoperto che alcune immagini di lei nuda, generate con l’intelligenza artificiale, circolano da tempo su un sito dedicato esclusivamente alla condivisione di immagini pornografiche rubate o manipolate con l’IA. “È una violenza e un abuso che marchia la dignità, la reputazione e la fiducia”, ha scritto nel post Barra, che si è detta preoccupata per tutte quelle ragazze che subiscono la stessa violenza e che magari non hanno gli stessi strumenti per difendersi o reagire.

I casi nei licei italiani

In effetti, casi analoghi sono già scoppiati in diversi licei in tutta Italia. A inizio anno, quattro studentesse di un liceo scientifico di Roma hanno ricevuto foto prese dai loro account Instagram in cui apparivano completamente nude. A manipolare le immagini è stato un loro compagno di classe, a cui è bastato caricare le foto su un bot su Telegram che in pochi istanti ha “spogliato” le ragazze.

La Procura di Cosenza starebbe invece indagando su un altro caso che, secondo le cronache locali, arriverebbe a coinvolgere quasi 200 minorenni per un totale di 1200 deepnude. La dinamica è sempre la stessa: attraverso bot Telegram e strumenti online, studenti maschi hanno manipolato le foto delle loro compagne di classe.

Secondo un’analisi condotta nel 2023, il 98% dei deepfake online registrati quell’anno (95.820) era a contenuto sessuale. Nel 99% di questi, la persona colpita era donna. Insomma, già quel primo video su Reddit preannunciava un utilizzo di questi strumenti volto quasi esclusivamente a quello che, in inglese, è stato inquadrato come *image-based sexual abuse (IBSA), *un abuso sessuale condotto attraverso l’immagine.

“Intorno alla violenza digitale rimane sempre un po’ il mito che sia in qualche modo meno reale rispetto alla violenza fisica. Ma non è affatto così”, spiega a Guerre di Rete Silvia Semenzin, ricercatrice in sociologia digitale all’università Complutense di Madrid. “Le vittime di deepfake subiscono le stesse identiche conseguenze delle vittime di condivisione di materiale sessuale non consensuale. Quasi sempre, la violenza è continuativa e intrecciata nelle sue varie declinazioni, quindi alle molestie, allo stalking, ecc. A mio avviso, con i deepfake si entra in una fase della violenza in cui diventa anche più manifesta la volontà di controllo sul corpo femminile. Perché le radici del fenomeno sono di tipo culturale e affondano sempre nella volontà di sopraffazione del soggetto femminile da parte degli uomini, in questo caso attraverso l’utilizzo della tecnologia”.

La complicità delle piattaforme

I canali su cui vengono generati e diffusi maggiormente i deepfake sessuali sono generalmente siti anonimizzati che sfruttano *hosting offshore *e che non rispondono alle richieste legali di altri stati. Quello su cui Francesca Barra e altre donne dello spettacolo hanno scoperto i loro deepfake (di cui non faremo il nome per non dare maggiore visibilità) è attivo già dal 2012, anno di registrazione a New York. Se i contenuti presenti sono sempre materiali espliciti non consensuali, trafugati dai social media o da piattaforme pornografiche come Pornhub e OnlyFans, in cima all’interfaccia utente spiccano invece gli strumenti che permettono di creare con l’intelligenza artificiale la propria “schiava sessuale”. Questa scelta rivela come l’“offerta” all’utente non solo comprenda i deepnude, ma li consideri anche il “prodotto di punta” con cui invogliare all’utilizzo e ampliare la platea di visitatori.

Silvia Semenzin e la collega Lucia Bainotti, ricercatrice in sociologia all’Università di Amsterdam, nel 2021 hanno pubblicato un saggio dal titolo Donne tutte puttane, revenge porn e maschilità egemone. Oltre ad anticipare già il tema dei deepfake sessuali, le due autrici in quel testo tracciavano il modo in cui l’architettura dei siti e delle piattaforme su cui vengono diffuse maggiormente immagini sessuali non consensuali possa essere complice dell’abuso fornendone gli strumenti. In particolare, la ricerca era incentrata sui gruppi di persone che condividono materiale non consensuale soprattutto su Telegram, app di messaggistica dove si muovono ancora adesso molti dei bot capaci di spogliare la donna in un solo clic.

La possibilità di creare canali con molti utenti, assieme alla facilità di archiviazione nel cloud della stessa piattaforma e alla percezione di agire nell’anonimato sono alcune delle funzioni che garantiscono la continuità delle attività e rendono praticamente impossibile fermare la proliferazione di deepfake e materiale intimo non consensuale.

Tutte queste funzionalità socio-tecniche, chiamate *affordances (*inviti all’uso) possono essere considerate “genderizzate”, perché vengono utilizzate in modo diverso a seconda che l’utente sia uomo o donna, contribuendo così a costruire la propria identità di genere. Per questo motivo – spiegano le due ricercatrici – l’architettura di Telegram può risultare complice nel fornire gli strumenti attraverso cui le violenze di genere vengono messe in pratica e reiterate.

Raggiunta da Guerre di Rete, Bainotti spiega quali cambiamenti ha osservato nelle sue ricerche più recenti rispetto all’estensione del fenomeno e al modo in cui piattaforme e siti agevolano la diffusione di questo materiale: “C’è stato sicuramente un aumento consistente nel numero di utenti, per quanto sia difficile tenere traccia del dato preciso (ogni qualvolta viene buttato giù un gruppo se ne apre subito uno speculare). Quello che sicuramente ho riscontrato è che sono aumentati i bot attraverso cui generare i deepfake, e la pubblicità che ruota intorno a questi ‘prodotti’”, racconta Bainotti.

“Ci sono dei meccanismi di monetizzazione molto più espliciti e molto più capillari”, prosegue Bainotti. “Spesso per creare un deepfake vengono chiesti pochi centesimi di euro. Questo ci dà un’indicazione del fatto che sono comunque prezzi molto accessibili, che non richiedono un particolare investimento monetario. In più, sono stati messi a punto schemi per coinvolgere più persone e fidelizzare più utenti. Se inviti altri amici, per esempio, ottieni delle monete virtuali per scaricare altri deepfake. Vengono quindi riproposti schemi che avevamo già osservato su Telegram, che incitano a generare immagini di nudo come fosse un gioco (gamification), normalizzando queste pratiche”.

X, Google e non solo: tutto alla luce del sole

Tutto questo non avviene nel darkweb o in qualche meandro della rete, ma alla luce del sole. Google e altri motori di ricerca indirizzano il traffico verso siti che fanno profitto attraverso la generazione di deepfake sessuali che, nelle ricerche, vengono a loro volta indicizzati tra i primi risultati. Allo stesso modo le transazioni avvengono spesso su circuiti internazionali come Visa e Mastercard. Insomma, ogni attore coinvolto contribuisce in una certa misura a facilitare l’abuso.

Nell’agosto 2024, a otto mesi di distanza dai deepnude di Taylor Swift diventati virali su X, Google ha annunciato provvedimenti per facilitare le richieste di rimozione di contenuti espliciti non consensuali da parte delle vittime. Anche l’indicizzazione è stata rivista in modo tale che i primi risultati a comparire siano articoli di stampa che trattano l’argomento e non le immagini generate con l’IA. Eppure, una recente analisi dell’organizzazione anti-estremismo Institute for Strategic Dialogue (ISD) ha dimostrato che il modo più semplice per trovare immagini sessuali non consensuali rimane proprio quello della ricerca su Google, Yahoo, Bing e altri motori di ricerca. Almeno un risultato dei primi venti, infatti, è uno strumento per creare un deepnude.

Dall’acquisizione nel 2022 di Elon Musk, anche X è diventato un luogo dove questi strumenti proliferano. Secondo Chiara Puglielli e Anne Craanen, autrici del paper pubblicato da ISD, il social media di proprietà di Musk genererebbe il 70% di tutta l’attività analizzata dalle due ricercatrici, che coinvolge più di 410mila risultati.

Risulta problematico anche il form proposto da Google per chiedere la rimozione di un contenuto generato con l’IA: le vittime di *image-based sexual abuse *devono inserire nel modulo tutti i link che rimandano al contenuto non consensuale. Questo le costringe a tornare sui luoghi in cui si è consumato l’abuso, contribuendo a quella che notoriamente viene definita vittimizzazione secondaria, ovvero la condizione di ulteriore sofferenza a cui sono sottoposte le vittime di violenza di genere per mano di istituzioni ed enti terzi.

“Ancora oggi le piattaforme prevedono che sia a onere della vittima ‘procacciarsi’ le prove della violenza e dimostrare che il consenso era assente, quando invece si dovrebbe ragionare al contrario”, spiega ancora Semenzin. “Se denuncio la condivisione di una foto senza il mio consenso, la piattaforma dovrebbe rimuoverla lasciando semmai a chi l’ha pubblicata il compito di dimostrare che il consenso c’era. Questo sarebbe già un cambio di paradigma”.

Il Digital Services Act obbliga le piattaforme digitali con più di 45 milioni di utenti ad avere processi efficienti e rapidi per la rimozione di contenuti non consensuali o illegali. A fine ottobre, la Commissione Europea ha aperto delle procedure di infrazione contro Instagram e Facebook per aver aggiunto delle fasi non necessarie – note come *dark patterns *(modelli oscuri) – nei meccanismi di segnalazione di materiale illecito che potrebbero risultare “confuse e dissuasive” per gli utenti. Meta rischia una sanzione pari al 6% del fatturato annuo mondiale se non si conforma nei tempi dettati dalla Commissione.

Più in generale, è stato osservato in più studi che gli algoritmi di molte piattaforme amplificano la visibilità di contenuti misogini e suprematisti. Usando smartphone precedentemente mai utilizzati, tre ricercatrici dell’Università di Dublino hanno seguito ore di video e centinaia di contenuti proposti su TikTok e Youtube Shorts: tutti i nuovi account identificati con il genere maschile hanno ricevuto entro i primi 23 minuti video e immagini anti-femministi e maschilisti.

È stato riscontrato inoltre un rapido incremento se l’utente interagiva o mostrava interesse per uno dei contenuti in questione, arrivando a “occupare” la quasi totalità del *feed *delle due piattaforme. Nell’ultima fase dell’osservazione, il 76% di tutti i video su Tik Tok e il 78% di quelli proposti su YouTube mostravano a quel punto contenuti tossici realizzati da influencer della maschiosfera, il cui volto più noto è sicuramente Andrew Tate, accusato in più paesi di violenza sessuale e tratta di esseri umani.

Lacune legali

Dallo scorso 10 ottobre, in Italia è in vigore l’articolo 612 quater che legifera sulla “illecita diffusione di contenuti generati o alterati con sistemi di intelligenza artificiale”. È prevista la reclusione da uno a cinque anni per “chiunque cagioni un danno ingiusto a una persona, cedendo, pubblicando o altrimenti diffondendo, senza il suo consenso, immagini, video o voci falsificati o alterati mediante l’impiego di sistemi di intelligenza artificiale”.

Essendo trascorso poco più di un mese dalla sua entrata in vigore, non si hanno ancora sentenze che facciano giurisprudenza e che mostrino efficacia e limiti della norma. Quello che appare evidente è però che il testo si occupa di tutti i materiali generati con l’IA, senza entrare nello specifico dei casi in cui i contenuti manipolati sono sessualmente espliciti.

Non lo fa neanche l’articolo introdotto nel 2019 (612-ter), che seppur formuli il reato di diffusione di immagini intime senza consenso, conosciuto con il termine inappropriato di revenge porn, non amplia il raggio d’azione a quelle manipolate con l’IA. Come scrive Gian Marco Caletti, ricercatore in scienze giuridiche all’università di Bologna, questa esclusione “è apparsa fin da subito un aspetto critico, poiché nel 2019 era già ampiamente preventivabile l’affermarsi di questo uso distorto dell’intelligenza artificiale”.

La lacuna della legge del 2019 sembrava destinata a essere sanata grazie alla Direttiva europea sulla violenza di genere del 2024, che obbliga gli stati membri a punire le condotte consistenti nel “produrre, manipolare o alterare e successivamente rendere accessibile al pubblico” immagini, video o materiale analogo che faccia credere che una persona partecipi ad atti sessualmente espliciti senza il suo consenso.

Eppure, anche nell’articolo entrato in vigore in Italia lo scorso mese, il reato non viene letto attraverso la lente della violenza di genere: il testo mette potenzialmente insieme deepfake di politici creati, per esempio, per diffondere disinformazione in campagna elettorale e deepnude che presentano invece una matrice culturale ben precisa.

Se da un lato la legge presenta alcune lacune, è anche vero che la pronuncia del giudice è solo l’ultimo tassello di un iter che, nelle fasi precedenti, coinvolge molti più attori: dalle forze dell’ordine che ricevono la denuncia alle operatrici che lavorano nei centri anti-violenza.

La diffusione di *image-based sexual abuse *è un fenomeno che si muove sul piano culturale, sociale e tecnologico. E per questo motivo non può essere risolto solo con risposte legali. Il quadro normativo è fondamentale, anche allo scopo di criminalizzare la “produzione” di deepfake sessuali, ma non è sufficiente. Come si è visto già con l’introduzione della legge del 2019 sul *revenge porn, *questa non si è trasformata effettivamente in un deterrente alla condivisione di immagini esplicite non consensuali e, come riporta l’associazione Permesso Negato, la situazione è rimasta critica.

“Abbiamo bisogno di armonizzare gli strumenti a nostra disposizione: abbiamo una legge contro la condivisione di materiale non consensuale, di recente è stata introdotta quella contro i deepfake e dal 2024 c’è una direttiva europea sulla lotta contro la violenza di genere”, spiega ancora Bainotti. “Dobbiamo cercare di applicarle in modo che siano coerenti tra loro e messe a sistema. Nel caso italiano, credo che sia proprio questo il punto più carente, perché se abbiamo le leggi, ma allo stesso tempo abbiamo operatori di polizia o altri enti responsabili che non sono formati alla violenza di genere attraverso la tecnologia, la legge rimane fine a se stessa. Bisogna adottare un approccio sinergico, che metta insieme una chiara volontà politica, un’azione educatrice e una rivoluzione tecnologica”, conclude Bainotti.

Nuovi immaginari

Da alcuni anni, in Europa, stanno nascendo progetti non-profit che si occupano di tecnologia e spazi digitali da un punto di vista femminista. In Spagna, il collettivo FemBloc offre assistenza a donne e persone della comunità LGBTQ+ vittime di violenza online grazie al supporto interdisciplinare di esperti di sicurezza digitale, avvocati e psicologi. Tra le attività svolte c’è anche quella della formazione all’interno delle scuole contro la violenza di genere digitale, consulenze gratuite su come mettere in sicurezza i propri account e seminari aperti al pubblico.

Una realtà analoga è quella di Superrr, fondata in Germania nel 2019. Il loro lavoro – si legge sul sito – è quello di “assicurare che i nostri futuri digitali siano più giusti e più femministi. Tutte le persone dovrebbero beneficiare delle trasformazioni digitali preservando i propri diritti fondamentali”.

In un momento storico in cui la connessione tra “broligarchi tech” e Donald Trump è più evidente che mai, dove i primi si recano alla Casa Bianca per portare regalie e placche d’oro in cambio di contratti federali, sembra quasi ineluttabile che lo spazio digitale sia stato conquistato da un certo tipo di mascolinità: aggressiva, prepotente, muscolare. Eppure, c’è chi vuole ancora tentare di colonizzare questi spazi con nuovi immaginari politici e un’altra concezione dei rapporti di potere nelle relazioni di genere.

Apple, i dark pattern e la difficile battaglia contro il tracciamento

2025-11-19T00:00:00+00:00

Nel 2021 Apple ha introdotto App Tracking Transparency (ATT), una funzionalità del sistema operativo iOS che permette agli utenti, che prima dovevano districarsi tra interfacce confusionarie, di impedire con un solo click qualunque tracciamento, evitando quindi che qualsiasi app presente sul loro smartphone possa raccogliere dati personali a fini pubblicitari senza il loro consenso esplicito.

La funzionalità introdotta in iOS, il sistema operativo di iPhone e iPad, fornisce un servizio che, nell’internet dominata dal capitalismo della sorveglianza, rende una gran fetta di utenti più protetti. E questo l’ha resa particolarmente apprezzata: si stima infatti che il 75% degli utenti iOS la utilizzi.

Eppure ATT, in Italia e in altri paesi europei, potrebbe avere vita breve: “In Apple crediamo che la privacy sia un diritto umano fondamentale e abbiamo creato la funzionalità di App Tracking Transparency per offrire agli utenti un modo semplice per controllare se le aziende possono tracciare le loro attività su altre app e siti web. Una funzionalità accolta con entusiasmo dai nostri clienti e apprezzata dai sostenitori della privacy e dalle autorità per la protezione dei dati in tutto il mondo”, si legge in un comunicato. “Non sorprende che l’industria del tracciamento continui a opporsi ai nostri sforzi per dare agli utenti il controllo sui propri dati”.

ATT rischia di sparire

Nonostante il favore degli utenti, ATT è infatti oggetto in Italia di un’indagine dell’Autorità Garante della Concorrenza e del Mercato, che secondo diversi osservatori arriva dopo una forte pressione da parte dell’industria pubblicitaria. Le aziende del settore sostengono che la funzione sia “abusiva” perché duplicherebbe i consensi già richiesti dal GDPR. Apple respinge l’accusa e afferma che la normativa europea dovrebbe essere un punto di partenza, non un limite, e che ATT offre un livello di controllo più chiaro e immediato.

La decisione dell’AGCM è attesa entro il 16 dicembre e rischia di privare i consumatori di un prodotto informatico, ATT, che non solo è più funzionale dei singoli banner, ma che si potrebbe definire “naturale”: nel momento in cui tutte le app hanno bisogno di una stessa funzione (in questo caso, richiedere il consenso degli utenti alla profilazione) è più logico integrarla nel sistema operativo e offrirla in un’unica versione standard. ATT fa proprio questo: porta la richiesta di consenso al tracciamento a livello di sistema.

Nonostante ogni utente abbia il diritto di prestare o negare il consenso all’utilizzo dei suoi dati personali per fornire pubblicità mirata o rivenderli ai cosiddetti data broker, la semplicità d’uso di ATT di Apple rappresenta la differenza tra un consenso spesso “estorto” da interfacce appositamente convolute e opache e un consenso informato, libero, revocabile.

In base al GDPR, il regolamento europeo sulla protezione dei dati, ogni applicazione può trattare i nostri dati personali solo se esiste una delle sei basi giuridiche previste dalla legge. Tra queste, il consenso è quello più comunemente utilizzato. Poiché permette di effettuare una scelta in modo chiaro e semplice, l’ATT ha rapidamente raccolto l’effettivo interesse degli utenti, mostrando in maniera coerente come si può ottenere ciò che i vari garanti europei hanno chiarito nel tempo, ovvero che “rifiutare dev’essere facile quanto accettare”.

La strategia di Apple

Ma Apple ha fatto un altro passo avanti: non ha offerto ATT ai programmatori di app, ma l’ha imposta. Ha reso questo consenso necessario, al pari di quello che deve chiedere un’app quando, per esempio, vuole accedere alla localizzazione o al microfono. È direttamente il sistema operativo, sia in iOS sia in Android, che permette di scegliere se fornire o meno, per esempio, l’accesso al microfono al videogioco che abbiamo appena scaricato. In questo modo, lo spazio di manovra per trarre l’utente in inganno si riduce molto: possiamo vedere in una volta sola quali sono le app che richiedono quel privilegio e revocarlo a tutte in ogni momento.

Immaginiamo gli esiti nefasti che si sarebbero verificati nel mercato mobile se ogni app avesse potuto accedere, tramite formula ambigue per il consenso, a periferiche come microfono, localizzazione, cartelle e rubrica. È proprio per evitare questa situazione che i programmatori dei sistemi operativi hanno dato il controllo agli utenti, limitando di conseguenza la presenza di spyware e profilazione invasiva.

La possibilità di bloccare facilmente l’accesso a periferiche così delicate, soprattutto quando scarichiamo app dalla reputazione dubbia, ci dà un senso di protezione. Perché con il tracciamento dovrebbe essere diverso? Siamo certi che fornire l’accesso al microfono permetta di ottenere dati molto più rilevanti di quelli che si possono avere tramite la profilazione? In realtà, il tracciamento e la cessione di informazioni ai data broker dovrebbero evocare la stessa percezione di rischio. E quindi essere soggette, come fa in effetti l’ATT, a un simile trattamento a livello di consenso.

La differenza tra tracciamento e accesso alle periferiche

Una periferica è una porzione del sistema operativo: un’app può accedervi soltanto se le è stato concesso questo privilegio, altrimenti non ha modo di farlo. La garanzia del controllo delle aree più delicate di un sistema operativo è un elemento fondamentale della sicurezza informatica.

Il blocco al tracciamento, invece, è un insieme di misure tecniche: impedisce il fingerprinting (una tecnica che permette di identificare in modo univoco un utente o un dispositivo) e l’accesso all’Identificatore Unico Pubblicitario (un codice anonimo assegnato dal sistema operativo a ciascun dispositivo mobile, che permette alle app di riconoscere l’utente a fini pubblicitari), oltre a costringere lo sviluppatore a esplicitare gli obiettivi del trattamento dati, pena la rimozione dall’Apple Store. Non è impossibile aggirare questi divieti, ma una funzione come ATT, che permette di attivarli con un’unica scelta, lo rende molto più complesso.

I miliardi persi da Meta

Per capire la posta in gioco: Meta ha affermato che ATT sarebbe stato, nel solo 2022, responsabile di una perdita pari a 10 miliardi di dollari (circa l’8% del fatturato 2021), causando una caduta in borsa del 26%. Il Financial Times stimò invece che, nel solo secondo semestre 2021, l’ATT introdotto da Apple fosse la causa di 9,85 miliardi di inferiori ricavi complessivi per Snap (la società del social network Snapchat), Facebook, Twitter e YouTube, segnalando l’ampiezza dell’impatto sull’intero ecosistema pubblicitario.

Nel suo report del 2022, lo IAB (Interactive Advertising Bureau, un’associazione di categoria delle aziende pubblicitarie e della comunicazione) menziona già nell’introduzione come la colpa di queste perdite sia in primo luogo dell’ATT e in secondo luogo del regolamento della California sui dati personali. Questo aspetto ci aiuta a mappare il conflitto: i diritti e il consenso vengono considerato come degli avversari da questi soggetti, che – nel tentativo di recuperare i miliardi perduti – sono disposti a mettere in campo tutto il loro potere legale, fino ad arrivare a un’interpretazione del diritto che dovrebbe essere un caso di studio.

In Europa, la privacy sul banco dell’antitrust

In diverse nazioni europee, in seguito alle denunce di associazioni di categoria, sono infatti state intentate cause contro Apple per “abuso di posizione dominante”. Non è però chiaro dove sia il beneficio diretto di Apple, visto che anche le sue applicazioni devono rispondere all’ATT e quindi anche Apple deve chiedere il consenso per servire pubblicità personalizzata. Apple potrebbe al massimo avere un beneficio indiretto, penalizzando i principali concorrenti – i cui introiti provengono dalla pubblicità – mentre si avvantaggia dalla vendita di dispositivi promossi come “privacy first”.

Una delle interpretazioni fornite dalle associazioni di categoria è che gli sviluppatori di applicazioni terze debbano essere in grado di usare il loro form per la richiesta del consenso. Questo, però, ci porta ad affrontare un problema noto: quello dei dark pattern o deceptive design (interfacce ingannevoli), ovvero strategie di design che spingono l’utente a compiere scelte non pienamente consapevoli, per esempio rendendo più complesso rifiutare il tracciamento o l’iscrizione a un servizio rispetto ad accettarlo.

Dark pattern: perché la forma decide il contenuto

Come scrive Caroline Sinders, “le politiche per regolamentare Internet devono fare i conti con il design”, perché interfacce e micro-scelte grafiche possono “manipolare invece che informare” e svuotare principi come il consenso: “I dark pattern sono scelte di design che confondono gli utenti o li spingono verso azioni che non desiderano davvero”. E fanno tutto ciò, tipicamente, rendendo molto facile dire di sì e invece complesso o ambiguo dire di no.

Non si tratta di astrazioni. Nel 2024, NOYB (il centro europeo per i diritti digitali) ha analizzato migliaia di banner di consenso in Europa, documentando schemi ricorrenti e misurabili: se il pulsante “rifiuta” non si trova nel primo livello del banner, solo il 2,18% degli utenti lo raggiunge. Non solo: rifiutare richiede in media il doppio dei passi rispetto ad accettare.

Tra le pratiche “dark pattern” più comuni troviamo inoltre: link ingannevoli per il rifiuto (inseriti nel corpo del testo mentre per accettare è presente un pulsante ben visibile), colori e contrasti che enfatizzano l’ok e sbiadiscono il no, caselle preselezionate, falso “legittimo interesse” (con cui un’azienda dichiara di poter trattare i dati senza esplicito consenso) e percorsi per la revoca più difficili del consenso.

Il Digital Services Act (DSA), in vigore dal 2022, ha portato nel diritto dell’UE il lessico dei dark pattern e ne vieta l’uso quando interfacce e scelte di design ingannano o manipolano gli utenti, aprendo la strada a linee guida e strumenti di attuazione dedicati. In concreto, il DSA prende di mira alcune pratiche precise, come la ripetizione delle richieste anche dopo che una scelta è già stata espressa. Nella tassonomia accademico-regolatoria più aggiornata, questo comportamento corrisponde al pattern “nagging”, cioè l’interruzione insistente che spinge l’utente verso un’azione indesiderata.

Un documento rivelatore, da questo punto di vista, è An Ontology of Dark Patterns, che fornisce strumenti utili a riconoscere dark pattern, dar loro un nome preciso e idealmente a poterli misurare, così da effettuare reclami dove possibile e magari riuscire, a colpi di sanzioni, a limitarli.

Nonostante il DSA sancisca a livello concettuale il divieto dei dark pattern, le autorità o i cittadini che volessero effettuare reclami dovrebbero poter misurare la difficoltà dell’interfaccia e rendere obiettivo il giudizio. Questa è la parte più difficile: da un lato non puoi distinguere un dark pattern dal cattivo design; dall’altro, le piattaforme più grandi (definite dalla UE “gatekeeper”) sono diventate tali anche per la cura maniacale nei confronti del design delle loro interfacce, ottimizzando il percorso per loro più profittevole e disincentivando tutti gli altri.

Qui sta la difficoltà: non si può giudicare un dark pattern solo dal principio, bisogna invece misurare l’esperienza. In pratica, i pattern si vedono quando: rifiutare richiede più passaggi di accettare (asimmetria di percorso); il “no” è meno evidente del “sì” (asimmetria visiva: posizione, dimensione, contrasto); l’utente viene interrotto finché non cede (nagging); ci sono oneri informativi inutili prima di arrivare alla scelta (ostruzione); esistono impostazioni preselezionate o categorie opache (sneaking).

Per questo le standardizzazioni di piattaforma come ATT sono preziose: trasformano il consenso in un gesto coerente nel tempo, riducendo la superficie di manipolazione creativa e permettendo sia agli utenti di imparare rapidamente dove e come decidere, sia ai regolatori/ricercatori di misurare con metriche stabili (passaggi, tempi, posizionamenti). È lo stesso vantaggio che abbiamo quando il sistema operativo gestisce i permessi di fotocamera o microfono: l’utente riconosce il messaggio proveniente dal sistema operativo, sa come revocare il consenso e chi prova a barare salta subito all’occhio.

Infine, il nodo culturale: consenso informato e scelta informata richiedono una certa educazione dell’utente. Il regolatore spesso la dà per scontata mentre, al contrario, i team tecnici delle piattaforme investono nel scovare le vulnerabilità degli utenti, sfruttando posizionamento, ritardi, colori, tempi, percorsi. Per questo l’uniformità del punto in cui bisogna effettuare la decisione (uno strato di sistema, uguale per tutti) dovrebbe essere favorita: abbassa la complessità per gli utenti e rende l’enforcement verificabile.

Oggi, però, la regolazione resta quasi sempre a livello alto (principi, divieti) e raramente scende a specifiche vincolanti sulla user interface. Il risultato è che l’onere di provare la manipolazione ricade su autorità e cittadini, caso per caso; mentre chi progetta interfacce approfitta della grande varietà di soluzioni “creative”. ATT mostra che spostare la scelta verso il basso, all’interno del sistema, abilita gli utenti a esprimere le loro volontà e a vederle rispettate.

Il limitato intervento del Garante

Immaginiamo che l’Autorità Garante della Concorrenza e del Mercato (AGCM) ponga all’autorità che si occupa di protezione dei dati una domanda di questo tipo: “ATT è necessario per adempire al GDPR?”. Quest’ultimo probabilmente risponderebbe negativamente, perché in punta di diritto non lo è. Forse è un peccato, perché se la domanda invece fosse: “ATT è una soluzione migliore per catturare il consenso rispetto ai banner sviluppati da terze parti?”, la risposta sarebbe molto probabilmente differente. Al di là degli scenari teorici, che mostrano però come basti cambiare il punto di vista per cambiare anche il risultato, l’impressione è che AGCM abbia la possibilità di rimuovere ATT e che il garante della Privacy non abbia strumenti per intervenire.

La situazione non sembra quindi rosea per ATT in attesa della decisione del 16 dicembre, visto che in Francia l’Autorità competente ha già inflitto a Apple 150 milioni di euro, ritenendo sproporzionato il sistema rispetto all’obiettivo dichiarato e penalizzante per editori più piccoli (Apple ha invece nuovamente difeso ATT come una scelta a favore degli utenti).

Ed è qui che la notizia si intreccia con i dark pattern: per alleggerire le restrizioni di ATT, l’industria pubblicitaria spinge perché siano le singole app e non il sistema a mostrare i propri moduli di consenso. Ma quando scompare il “freno di piattaforma”, gli stessi moduli spesso deviano la scelta.

Antitrust contro privacy

EPIC (Electronic Privacy Information Center) ha messo in guardia proprio su questo punto: con la scusa della concorrenza si rischiano di abbassare le barriere al tracciamento, limitando le tutele. Le minacce per la sicurezza relative alle periferiche e di cui abbiamo parlato, per esempio, non sono sempre state bloccate. Le tutele sono cresciute gradualmente. Da questo punto di vista, il caso di Apple fa riflettere su due aspetti.

Il primo è che se i diritti non sono riconosciuti a norma di legge, non sono realmente ottenuti. Per esempio: una VPN potrà darci un vantaggio, un sistema operativo potrà darci una funzione come l’ATT, una corporation come WhatsApp potrà avvisarci di essere soggetti ad attacchi da parte di attori statali, ma questi sono da viversi come “regali temporanei”. Ci vengono fatti perché la percezione di sicurezza degli utenti conta di più della loro effettiva inattaccabilità.

Chissà cosa succederebbe se l’antitrust sancisse che gli sviluppatori di terze parti possono avere la libertà di accedere anche alle periferiche del sistema, senza subire i vincoli del sistema operativo. Sarebbe naturalmente un disastro, ma quantomeno solleverebbe pressioni, perplessità, critiche. Invece, relegare questa scelta a una lotta tra corporation rischia di non rendere giustizia alle vittime di tutto questo: gli utenti.

Grande assente nelle carte è infatti una domanda: che cosa vogliono le persone? Come detto, al netto delle dispute tra piattaforme e ad-tech, ATT piace agli utenti iOS e una larga maggioranza di utenti Android ha detto di volere “qualcosa di simile” sui propri telefoni. Un maxi-sondaggio svolto da Android Authority con oltre 35 mila voti (per quanto privo di valore statistico) ha concluso che “la stragrande maggioranza vuole anche su Android una funzione anti-tracking come quella di Apple”. Ma questo in fondo già lo sapevamo, ognuno di noi, quando messo davvero di fronte a una scelta chiara, tende a dire di no al tracciamento. Usare l’antitrust per rimuovere ATT non darebbe più libertà agli sviluppatori, ma solo più libertà d’azione ai dark pattern.

Enshittification: il progressivo degrado delle piattaforme digitali

2025-11-12T00:00:00+00:00

Da alcuni anni conosciamo il cosiddetto “capitalismo della sorveglianza”: un modello economico basato sull’estrazione, controllo e vendita dei dati personali raccolti sulle piattaforme tecnologiche. Lo ha teorizzato Shoshana Zuboff nel 2019 in un libro necessario per comprendere come Meta, Amazon, Google, Apple e gli altri colossi tech abbiano costruito un potere senza precedenti, capace di influenzare non solo il mercato e i comportamenti degli utenti, ma anche, tramite il lobbying, le azioni dei decisori pubblici di tutto il mondo.

L’idea che queste grandi piattaforme abbiano sviluppato una sorta di potere sulle persone tramite la sorveglianza commerciale, com’è stata teorizzata da Zuboff, è però un mito che è il momento di sfatare. Così almeno la pensa Cory Doctorow, giornalista e scrittore canadese che negli ultimi anni ha pubblicato due libri particolarmente illuminanti sul tema.

In “Come distruggere il capitalismo della sorveglianza”, uscito nel 2024 ed edito da Mimesis, Doctorow spiega come molti critici abbiano ceduto a quella che il professore del College of Liberal Arts and Human Science Lee Vinsel ha definito “criti-hype”: l’abitudine di criticare le affermazioni degli avversari senza prima verificarne la veridicità, contribuendo così involontariamente a confermare la loro stessa narrazione. In questo caso, in soldoni, il mito da contestare è proprio quello di poter “controllare” le persone per vendergli pubblicità.

“Penso che l’ipotesi del capitalismo della sorveglianza sia profondamente sbagliata, perché rigetta il fatto che le aziende ci controllino attraverso il monopolio, e non attraverso la mente”, spiega Doctorow a Guerre di Rete. Il giornalista fa l’esempio di uno dei più famosi CEO delle Big Tech, Mark Zuckerberg: “A maggio, Zuckerberg ha rivelato agli investitori che intende recuperare le decine di miliardi che sta spendendo nell’AI usandola per creare pubblicità in grado di aggirare le nostre capacità critiche, e quindi convincere chiunque ad acquistare qualsiasi cosa. Una sorta di controllo mentale basato sull’AI e affittato agli inserzionisti”.

Effettivamente, viste le perdite che caratterizzano il settore dell’intelligenza artificiale – e nel caso di Meta visto anche il fallimento di quel progetto chiamato metaverso, ormai così lontano da non essere più ricordato da nessuno – è notevole che Zuckerberg sia ancora in grado di ispirare fiducia negli investitori. E di vendergli l’idea di essere un mago che, con cappello in testa e bacchetta magica in mano, è in grado di ipnotizzarci tutti. “Né Rasputin [il mistico russo, cui erano attribuito poteri persuasivi, ndr] né il progetto MK-Ultra [un progetto della CIA per manipolare gli stati mentali negli interrogatori, ndr] hanno mai veramente perfezionato il potere mentale, erano dei bugiardi che mentivano a sé stessi o agli altri. O entrambe le cose”, dice Doctorow. “D’altronde, ogni venditore di tecnologia pubblicitaria che incontri un dirigente pubblicitario sfonda una porta aperta: gli inserzionisti vogliono disperatamente credere che tu possa controllare la mente delle persone”.

Il caro vecchio monopolio

Alla radice delle azioni predatorie delle grandi piattaforme, però, non ci sarebbe il controllo mentale, bensì le pratiche monopolistiche, combinate con la riduzione della qualità dei servizi per i miliardi di utenti che li usano. Quest’ultimo è il concetto di enshittification, coniato dallo stesso Doctorow e che dà il nome al suo saggio appena uscito negli Stati Uniti. Un processo che vede le piattaforme digitali, che inizialmente offrono un servizio di ottimo livello, peggiorare gradualmente per diventare, alla fine, *una schifezza (*la traduzione di *shit è *escremento, per usare un eufemismo).

“All’inizio la piattaforma è vantaggiosa per i suoi utenti finali, ma allo stesso tempo trova il modo di vincolarli”, spiega il giornalista facendo l’esempio di Google, anche se il processo di cui parla si riferisce a quasi tutte le grandi piattaforme. Il motore di ricerca ha inizialmente ridotto al minimo la pubblicità e investito in ingegneria per offrire risultati di altissima qualità. Poi ha iniziato a “comprarsi la strada verso il predominio” –sostiene Doctorow – grazie ad accordi che hanno imposto la sua casella di ricerca in ogni servizio o prodotto possibile. “In questo modo, a prescindere dal browser, dal sistema operativo o dall’operatore telefonico utilizzato, le persone finivano per avere sempre Google come impostazione predefinita”.

Una strategia con cui, secondo Doctorow, l’azienda di Mountain View ha acquisito qua e là società di grandi dimensioni per assicurarsi che nessuno avesse un motore di ricerca che non fosse il suo. Per Doctorow è la fase uno: offrire vantaggi agli utenti, ma legandoli in modo quasi invisibile al proprio ecosistema.

Un’idea di quale sia il passaggio successivo l’abbiamo avuta assistendo proprio a ciò che è successo, non troppo tempo fa, al motore di ricerca stesso: “Le cose peggiorano perché la piattaforma comincia a sfruttare gli utenti finali per attrarre e arricchire i clienti aziendali, che per Google sono inserzionisti ed editori web. Una porzione sempre maggiore di una pagina dei risultati del motore di ricerca è dedicata agli annunci, contrassegnati con etichette sempre più sottili, piccole e grigie. Così Google utilizza i suo i dati di sorveglianza commerciale per indirizzare gli annunci”, spiega Doctorow.

Nel momento in cui anche i clienti aziendali rimangono intrappolati nella piattaforma, come prima lo erano stati gli utenti, la loro dipendenza da Google è talmente elevata che abbandonarla diventa un rischio esistenziale. “Si parla molto del potere monopolistico di Google, che deriva dalla sua posizione dominante come venditore. Penso però che sia più correttamente un monopsonio”.

Monopoli e monopsoni

“In senso stretto e tecnico, un monopolio è un mercato con un unico venditore e un monopsonio è un mercato con un unico acquirente”, spiega nel suo libro Doctorow. “Ma nel linguaggio colloquiale dell’economia e dell’antitrust, monopolista e monopsonista si riferiscono ad aziende con potere di mercato, principalmente il potere di fissare i prezzi. Formalmente, i monopolisti di oggi sono in realtà oligopolisti e i nostri monopsonisti sono oligopsonisti (cioè membri di un cartello che condividono il potere di mercato)”.

E ancora scrive: “Le piattaforme aspirano sia al monopolio che al monopsonio. Dopo tutto, le piattaforme sono ”mercati bilaterali” che fungono da intermediari tra acquirenti e venditori. Inoltre, la teoria antitrust basata sul benessere dei consumatori è molto più tollerante nei confronti dei comportamenti monopsonistici, in cui i costi vengono ridotti sfruttando lavoratori e fornitori, rispetto ai comportamenti monopolistici, in cui i prezzi vengono aumentati. In linea di massima, quando le aziende utilizzano il loro potere di mercato per abbassare i prezzi, possono farlo senza temere ritorsioni normative. Pertanto, le piattaforme preferiscono spremere i propri clienti commerciali e aumentano i prezzi solo quando sono diventate davvero troppo grandi per essere perseguite”.

Così facendo, l’evoluzione del motore di ricerca si è bloccata e il servizio ha poi iniziato a peggiorare, sostiene l’autore. “A un certo punto, nel 2019, più del 90% delle persone usava Google per cercare tutto. Nessun utente poteva più diventare un nuovo utente dell’azienda e quindi non avevano più un modo facile per crescere. Di conseguenza hanno ridotto la precisione delle risposte, costringendo gli utenti a cercare due o più volte prima di ottenerne una decente, raddoppiando il numero di query e di annunci”.

A rendere nota questa decisione aziendale è stata, lo scorso anno, la pubblicazione di alcuni documenti interni durante un processo in cui Google era imputata. Sui banchi di un tribunale della Virginia una giudice ha stabilito che l’azienda creata da Larry Page e Sergey Brin ha abusato di alcune parti della sua tecnologia pubblicitaria per dominare il mercato degli annunci, una delle sue principali fonti di guadagno (nel 2024, più di 30 miliardi di dollari a livello mondiale).

“E così arriviamo al Google incasinato di oggi, dove ogni query restituisce un cumulo di spazzatura di intelligenza artificiale, cinque risultati a pagamento taggati con la parola ‘ad’ (pubblicità) in un carattere minuscolo e grigio su sfondo bianco. Che a loro volta sono link di spam che rimandano ad altra spazzatura SEO”, aggiunge Doctorow facendo riferimento a quei contenuti creati a misura di motore di ricerca e privi in realtà di qualunque valore informativo. Eppure, nonostante tutte queste criticità, continuiamo a usare un motore di ricerca del genere perché siamo intrappolati nei suoi meccanismi.

Il quadro non è dei migliori. “Una montagna di shit”, le cui radici – afferma lo studioso – vanno cercate nella distruzione di quei meccanismi di disciplina che una volta esistevano nel capitalismo. Ma quali sarebbero questi lacci che tenevano a bada le grandi aziende? La concorrenza di mercato – ormai eliminata dalle politiche che negli ultimi 40 anni hanno favorito i monopoli; una regolamentazione efficace – mentre oggi ci ritroviamo con leggi e norme inadeguate o dannose, come ad esempio la restrizione dei meccanismi di interoperabilità indotta dall’introduzione di leggi sul copyright; e infine il potere dei lavoratori – anche questo in caduta libera a seguito dell’ondata di licenziamenti nel settore tecnologico.

La “enshittification“, secondo Doctorow, è un destino che dovevamo veder arrivare, soprattutto perché giunge a valle di scelte politiche precise: “Non sono le scelte di consumo, ma quelle politiche a creare mostri come i CEO delle Big Tech, in grado di distruggere le nostre vite online perché portatori di pratiche commerciali predatorie, ingannevoli, sleali”.

Non basta insomma odiare i giocatori e il gioco, bisogna anche ricordare che degli arbitri disonesti hanno truccato la partita, convincendo i governi di tutto il mondo ad abbracciare specifiche politiche.
Quando si parla di tecnologia e delle sue implicazioni a breve, medio e lungo periodo è difficile abbracciare una visione possibilista e positiva. Un po’ come succede per le lotte per la giustizia sociale e per il clima: il muro che ci si ritrova davanti sembra invalicabile. Una grossa difficoltà che, secondo Doctorow, è data dalla presenza di monopoli e monopsoni.

Ma la reazione alle attuali crisi politiche globali mostra che un cambiamento è possibile. “Negli ultimi anni c’è stata un’azione di regolamentazione della tecnologia superiore a quella dei 40 anni precedenti”, spiega Doctorow. Non solo: la seconda elezione di Donald Trump si starebbe rivelando una benedizione sotto mentite spoglie, sia per il clima sia per il digitale. “Ha acceso un fuoco sotto i leader di altri Paesi ex alleati, stimolando grandi e ambiziosi programmi per sfuggire al monopolio statunitense. Pensiamo ai dazi sui pannelli solari cinesi imposti da Trump nella prima amministrazione, per esempio. Una misura che ha spinto i produttori di Pechino a inondare i paesi del Sud del mondo con i loro pannelli economici, a tal punto che intere regioni si sono convertite all’energia solare”, afferma Doctorow, che considera questa strada percorribile anche per ottenere una tecnologia più libera.

Per non vedere tutto nero**

Sfuggire alle Big Tech americane non dovrebbe significare semplicemente rifugiarsi in un servizio alternativo (mail, cloud, social media, ecc.), anche perché il processo non è così semplice. “Non si copia e incolla la vita delle persone: le email, i file, i documenti custoditi nei cloud di Microsoft, Apple o Google. Nessun ministero, azienda o individuo lo farà”. Motivo per cui, secondo Doctorow, Eurostack è una possibile alternativa, ma che ha ancora tanta strada da fare.

Eurostack è un’iniziativa europea nata recentemente in risposta all’esigenza di costruire una sovranità digitale del Vecchio continente, indipendente dalle aziende tecnologiche straniere (specialmente USA). Coinvolge attivisti digitali, comunità open source, istituzioni europee e alcuni politici. “L’Ue potrebbe ordinare alle grandi aziende tech statunitensi di creare strumenti di esportazione, così che gli europei possano trasferire facilmente i propri dati in Eurostack, ma possiamo già immaginare come andrà a finire. Quando l’Ue ha approvato il Digital Markets Act, Apple ha minacciato di smettere di vendere iPhone in Europa, e ha presentato 18 ricorsi legali”, ricorda Doctorow.

Se la risposta di un’azienda statunitense all’introduzione di una direttiva europea è questa, la soluzione allora non può essere che radicale. “L’unica via possibile è abrogare l’articolo 6 della direttiva sul diritto d’autore: l’Ue dovrebbe rendere legale il reverse engineering di siti web e app statunitensi in modo che gli europei possano estrarre i propri dati e trasferirli in Eurostack. Un modello aperto, sovrano, rispettoso della privacy, dei diritti dei lavoratori e dei consumatori”.

Quanto e come usiamo davvero l’intelligenza artificiale?

2025-11-05T00:00:00+00:00

L’Italia è ha introdotto, lo scorso 17 settembre 2025, una legge che punta a normare l’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale. Il provvedimento recepisce (almeno in parte) l’AI Act europeo, introducendo anche una serie di regole e reati penali connessi all’uso dell’AI.

Ma qual è la situazione in Italia per quanto riguarda l’uso di strumenti di intelligenza artificiale? A prima vista, il nostro paese sconta un ritardo simile a quello, più volte denunciato, relativo a una generale carenza di competenze digitali. Analizzando i dati disponibili, emergono però alcuni elementi che chiariscono meglio le specifiche problematicità, accanto a considerazioni importanti riguardo il prossimo futuro.

Quale intelligenza artificiale?

Quando ci si avventura in un’analisi sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale, la maggior parte dei dati disponibili sono di carattere statistico e devono essere presi con le pinze. Numeri e percentuali, infatti, rischiano di essere fuorvianti.

Il primo aspetto su cui soffermarsi è l’oggetto stesso di cui si tratta. Nonostante l’opinione pubblica parli ormai di “intelligenza artificiale” con riferimento solo all’AI generativa e ai modelli linguistici (large language model), la sua definizione è in realtà molto più articolata.

La stessa legge italiana adotta l’ampia definizione utilizzata nell’AI Act: “Un sistema automatizzato progettato per funzionare con livelli di autonomia variabili (…) e che, per obiettivi espliciti o impliciti, deduce dall’input che riceve come generare output quali previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni che possono influenzare ambienti fisici o virtuali”.

Non solo, quindi, i vari ChatGPT, Gemini, Claude e soci. Quando si parla di AI ci si riferisce in realtà a una molteplicità di sistemi e funzioni, molti dei quali rimangono dietro le quinte e dei quali, nella maggior parte dei casi, gli stessi utilizzatori di software e piattaforme ignorano l’esistenza.

I chatbot di largo consumo nel nostro paese

I sistemi di GenAI per cui è più facile reperire dati oggettivi sono proprio i chatbot che hanno preso il centro del palcoscenico negli ultimi 36 mesi. I dati riportati dalla piattaforma di analisi AI Tools, aggiornati allo scorso agosto, riportano una classifica che mostra la distribuzione geografica degli accessi via web ai servizi di AI.

Alla testa di questa particolare classifica (basata su numeri assoluti) svettano gli Stati Uniti con oltre 2 miliardi di accessi, mentre l’Italia si posiziona al 17esimo posto dietro a paesi come Messico, Filippine, Indonesia e Vietnam. Questi dati, però, sono falsati dalle differenze a livello di popolazione: se si introduce questo elemento nell’equazione, i dati consentono una lettura più veritiera.

Se ci limitiamo a confrontare il numero di accessi con paesi “simili”, emerge come AI Tools abbia registrato in Italia 3.25 accessi per abitante, poco più della metà (5,76) rispetto agli Stati Uniti e con un valore di poco inferiore a Germania (4,57) e Francia (3,85).

Limitando l’analisi a ChatGPT, che nel settore dell’AI generativa detiene più dell’80% del mercato, i dati sono piuttosto simili. Stando a quanto riporta Digital Gravity, gli accessi provenienti dall’Italia al chatbot di OpenAI si collocano allo stesso livello di un paese come la Germania e di poco inferiori a Spagna e Francia.

“I dati sono sempre utili, ma rischiano di creare degli equivoci pericolosi”, sottolinea Irene Di Deo, ricercatrice senior dell’Osservatorio Artificial Intelligence al Politecnico di Milano. “Quando si parla di utilizzo di AI generativa facendo riferimento ai prodotti accessibili sul web, spesso si tratta di un uso che ha un fine ludico o personale. Per comprendere il livello di utilizzo in ambito produttivo è indispensabile fare riferimento ad altri indici, come le licenze acquistate dalle imprese”.

L’AI nel settore produttivo

Se si passa a un uso più “aziendale” dell’intelligenza artificiale, i dati disponibili sono meno oggettivi rispetto a quelli relativi al numero di accessi agli strumenti di AI liberamente disponibili su Internet. La maggior parte di questi dati si basa su indagini eseguite in ambito accademico o a opera di istituzioni internazionali. Una delle analisi più affidabili, pubblicata da Eurostat, segna un generale ritardo dell’Italia rispetto agli altri paesi europei.

I dati relativi al Digital Intensity Level – indice che valuta quanto intensamente un’azienda utilizza un insieme di tecnologie digitali chiave nella propria attività – sono tutto sommato nella media. Tra i 27 paesi UE, l’Italia si posiziona infatti al sedicesimo posto. Quando si parla di AI, le cose però vanno decisamente peggio.

In questa specifica classifica, l’Italia è ventiduesima e staccata notevolmente dai migliori. Solo l’8% delle aziende italiane utilizzerebbero strumenti basati sull’AI, contro il 27,6% di quelle danesi e una media UE del 13,5%. “Si tratta di un dato che va letto alla luce del tipo di tessuto produttivo che c’è nel nostro paese”, spiega Di Deo. “La prevalenza di piccole e medie imprese incide notevolmente sul dato statistico”.

Quando si parla di utilizzo dell’AI in ambito produttivo, specifica la ricercatrice, nella maggior parte dei casi sono strumenti con finalità molto specifiche, ben diversi dai chatbot che vengono proposti al grande pubblico. “Si tratta di piattaforme che richiedono investimenti a livello finanziario piuttosto rilevanti, che le PMI spesso non possono permettersi”, prosegue. “A livello di grandi aziende, i dati che abbiamo raccolto in questi anni indicano che almeno il 60% delle imprese ha implementato strumenti basati sull’AI o ha avviato almeno una sperimentazione”.

Di Deo sottolinea anche un altro aspetto: per sfruttare l’AI è indispensabile avere delle basi solide a livello di dati. Non si tratta dei famosi dataset necessari per addestrare gli algoritmi, ma di quelle informazioni che poi verranno elaborate dall’intelligenza artificiale per generare valore per l’impresa. “L’uso dell’AI per finalità come la manutenzione predittiva o il controllo qualità dei prodotti richiede la presenza di una serie storica. Chi non ha raccolto dati sulla sua attività negli ultimi 20 anni potrà difficilmente ottenere dei buoni risultati in questi ambiti”.

Il fenomeno della Shadow AI

A complicare ulteriormente il quadro è la difficoltà di monitorare l’uso “autonomo” di strumenti di AI generativa da parte dei lavoratori. La disponibilità di chatbot gratuiti o comunque accessibili commercialmente per uso privato ha innescato il fenomeno della cosiddetta “Shadow AI”, cioè l’uso non documentato (e incontrollato) di strumenti di intelligenza artificiale da parte di singoli individui.

Oltre a essere un elemento distorsivo a livello statistico, la Shadow AI rappresenta un’area grigia che è fonte di preoccupazione per gli addetti ai lavori. Le ragioni sono molteplici e comprendono, per esempio, i rischi legati alla cyber security. Gli strumenti basati su AI generativa aumentano infatti il rischio di diffusione involontaria di informazioni riservate e soffrono di vulnerabilità specifiche che possono essere mitigate solo attraverso l’adozione di rigorose politiche di utilizzo e l’implementazione di strumenti dedicati.

Ancora: con l’approvazione dell’AI Act (e in Italia della recente normativa nazionale) emerge anche il tema del rispetto degli obblighi giuridici legati all’uso dell’intelligenza artificiale. Tra questi c’è l’obbligo di informare i clienti quando si impiegano strumenti di AI nello svolgimento della propria attività professionale, come previsto dall’articolo 13 della legge italiana.

Quale impatto ha davvero l’AI?

Se oggi il livello di implementazione dell’AI viene considerato come un indicatore di evoluzione tecnologica, è probabile che questa equivalenza evapori piuttosto rapidamente, soprattutto a livello statistico. Gli LLM, in diverse forme, vengono ormai integrati in qualsiasi software. Non c’è prodotto commerciale che non offra un “assistente” alimentato dalla GenAI, la cui utilità è spesso relativa.

Anche dove l’AI è stata considerata una priorità su cui puntare, sono emersi grossi dubbi sul suo reale impatto. Una ricerca del MIT Media Lab, pubblicata quest’anno, sottolinea come il 95% delle imprese che hanno introdotto strumenti di intelligenza artificiale generativa non sia stato in grado di individuare un effettivo impatto a livello di valore.

I ricercatori, nel report, sottolineano come l’AI sia utilizzata principalmente per migliorare la produttività individuale attraverso l’uso dei vari “co-piloti”. In tutti questi casi, non si va oltre la generazione di documenti, email, riassunti di riunioni e simili.

Nulla di sconvolgente, quindi, soprattutto se si considera che, a questo livello di adozione, si rischia anche di cadere nel fenomeno del “workslop”, neologismo traducibile più o meno come “lavoro fatto in fretta e male”. Tradotto nella pratica, è possibile definirlo come un aumento di produttività a livello quantitativo, ma che lascia spesso a desiderare sul piano qualitativo.

Chi si ritrova a valutare i contenuti creati con l’AI deve spesso scegliere se accontentarsi di un prodotto mediocre, riscrivere tutto da capo in prima persona o chiedere all’autore di rifarlo da zero. Un ulteriore elemento di complessità che interseca, più che aspetti squisitamente tecnologici, una dimensione culturale. E sarà proprio su questo piano, probabilmente, che si giocherà il futuro dell’AI come possibile “motore” dell’ innovazione.

I droni stanno trasformando la medicina di guerra

2025-10-29T00:00:00+00:00

C’è un aspetto dell’esperienza del combattimento bellico che, durante l’invasione dell’Ucraina, è andato via via riducendosi: le ferite d’arma da fuoco. Quella che a lungo è stata la principale causa di morte per i soldati impiegati in guerra ha lasciato spazio a un altro genere di lesione, oggi dominante: le ferite da schegge e frammenti.

A determinare questo cambiamento è stata la novità tecnologica più rilevante emersa dal conflitto: il massiccio impiego di droni aerei, e in particolare la diffusione degli apparecchi FPV (first-person view: visione in soggettiva). Per la loro natura di armi di precisione di massa, questi sistemi stanno cambiando profondamente il soccorso e il trattamento dei traumi da guerra.

Come i droni hanno cambiato la fanteria

In un video pubblicato sul suo canale YouTube, Civ Div – un blogger militare statunitense con un passato nel corpo dei marine degli Stati Uniti ed esperienza di combattimento in Siria e Ucraina (con le forze speciali) – descrive la realtà vissuta dalla fanteria moderna come un incubo tattico, di cui i droni sono la causa principale.

Per un fante impiegato in prima linea, la presenza continua di questi dispositivi altera radicalmente la percezione dello spazio. Per lungo tempo, infatti, la fanteria ha operato in ambienti essenzialmente “bidimensionali”: trincee, tunnel, edifici, campi aperti. Qui il contatto col nemico avveniva lungo vettori orizzontali: di fronte, di lato o alle spalle.

I droni hanno introdotto una terza dimensione: oggi il pericolo può arrivare dall’alto e in qualsiasi momento. Questa possibilità genera un ulteriore carico cognitivo e costringe le forze armate di tutto il mondo ad adattarsi e rivedere l’addestramento, le tattiche e le dotazioni della fanteria.

Per rispondere a questa minaccia, gli eserciti hanno iniziato ad adottare diverse misure: sistemi elettronici portatili in grado di disturbare i segnali dei droni, difese a basso costo come reti, gabbie e coperture o altre contromisure fisiche. In alcuni contesti, sono anche impiegate armi leggere tradizionalmente non impiegate dalla fanteria, come i fucili a pompa: poco efficace negli scontri a fuoco contro avversari protetti da armature, questo tipo di arma si è rivelato più efficace di un fucile d’assalto per abbattere un drone in avvicinamento.

Aggiungere equipaggiamento difensivo significa però aumentare il peso da trasportare, riducendo la mobilità dei fanti sia in azione sia durante le rotazioni. Un paradosso tattico che altera la routine del combattimento.

La conseguenza immediata è che la maggior parte delle unità passa più tempo nascosta in rifugi sotterranei: buche, bunker e trincee coperte diventano infatti la protezione più efficace contro droni dotati di visori termici e della capacità di operare anche di notte, rendendo inefficaci i camuffamenti tradizionali come le tute o le reti mimetiche.

Più che una semplice innovazione, la comparsa e la diffusione di questo genere di dispositivi ha assunto i tratti di una vera e propria rivoluzione, il cui effetto non è stato limitato al modo di combattere della fanteria, ma ha avuto importanti ripercussioni anche sulla cosiddetta medicina tattica.

Che cos’è la medicina tattica?

Con il termine “medicina tattica” si indica l’assistenza medica fornita d’urgenza in contesti ostili e a rischio, come quelli militari o di polizia. Il suo obiettivo è salvare vite in situazioni di minaccia; compito che svolge basandosi su due principi chiave. Il primo è la golden hour, il periodo critico che segue il trauma e in cui un intervento tempestivo aumenta in modo significativo la probabilità di sopravvivenza dei feriti. Rapidità, coordinamento, cura sul campo ed evacuazione ne sono le leve fondamentali. Il secondo è il Tactical Combat Casualty Care (TCCC), un protocollo creato negli anni ’80 dall’esercito degli Stati Uniti per addestrare medici e paramedici a prestare soccorso sotto il fuoco nemico.

Organizzato in tre fasi – care under fire (soccorso durante l’azione), tactical field care (stabilizzazione del ferito), tactical evacuation care (assistenza durante l’evacuazione) – il protocollo TCCC comprende diverse azioni specifiche come il controllo delle emorragie, la gestione delle vie aeree e la decompressione del torace.

Fin dalla sua introduzione, il protocollo TCCC ha ridotto la mortalità. La comparsa dei droni ne sta però mettendo in discussione uno dei presupposti di base: l’esistenza di retrovie relativamente sicure e percorribili in tempi rapidi.

Come i droni hanno cancellato le retrovie sui campi di battaglia ucraini

Alla fine di agosto, sull’onda lunga del summit tra Trump e Putin avvenuto a ferragosto in Alaska, il presidente ucraino Zelensky ha respinto la proposta di istituire una “zona cuscinetto” tra il suo paese e la Russia, avanzata da alcuni leader europei come parte di un potenziale accordo di pace tra i due governi.

Secondo Zelensky, lungo la linea del fronte esiste già una zona cuscinetto che, di fatto, separa le forze armate del suo paese da quelle del paese invasore. A crearla sono stati i droni, ed è per questo motivo che il presidente ucraino la definisce “zona morta”. Tutto ciò che si muove al suo interno diventa un potenziale bersaglio per le centinaia di droni che la sorvegliano costantemente e il cui raggio d’azione è notevolmente aumentato nel corso del conflitto.

Limitato inizialmente a pochi chilometri di distanza, il raggio d’azione dei droni raggiunge oggi una media compresa tra 10 e 15 chilometri per i modelli controllati a distanza e una compresa tra 20 e 40 chilometri per quelli comandati attraverso bobine di cavi in fibra ottica.

Grazie all’estensione del loro raggio d’azione, i droni hanno aumentato la profondità della linea del fronte che, fino alla loro introduzione, era determinata dalla gittata delle artiglierie da campo come mortai, obici ed MLRS (Multiple Rocket Launch System, o sistemi lanciarazzi multipli, come i famosi HIMARS). La loro comparsa ha dunque cancellato le retrovie e trasformato in bersaglio tutto ciò che si muove da e verso la linea del fronte, ridisegnandone la logistica.

Quando l’artiglieria dominava il campo di battaglia, colpire un bersaglio in movimento significava prima di tutto individuarlo, poi calcolare le coordinate del tiro e, infine, eseguirlo con il corretto tempismo. Oggi, invece, i droni sono sempre in volo per sorvegliare gli spostamenti di personale e veicoli nemici, ma possono anche essere lasciati in stand by nei pressi di una via di rifornimento per essere attivati e colpirli al loro passaggio.

Come la medicina tattica si adatta alla presenza dei droni.

La scomparsa delle retrovie non solo obbliga le forze armate a modificare il modo di combattere, ma anche le modalità con cui vengono rifornite le posizioni più avanzate, ruotate le truppe o evacuati i feriti. Il trasporto dei feriti verso zone sicure, parte integrante del già citato TCCC, ora richiede più tempo e più adempimenti operativi, perché il percorso verso le retrovie si è allungato, trasformando in potenziale bersaglio chiunque abbia la necessità di attraversarlo.

In una testimonianza rilasciata al giornalista David Kirichenko, il colonnello Kostiantyn Humeniuk, chirurgo capo delle forze mediche ucraine, afferma che, in questo contesto, sono proprio i droni a causare il maggior numero di vittime nella fanteria (circa il 70% del totale nel corso del 2025, secondo stime ucraine).

Per adattarsi al cambiamento, le organizzazioni di medicina tattica – come il battaglione medico ucraino Hospitellers, a cui si deve l’introduzione in Ucraina di standard e pratiche mediche avanzate – hanno adottato numerose innovazioni tattiche e logistiche: l’allestimento a ridosso della linea di contatto di bunker chirurgici, dotati di strumenti per interventi di stabilizzazione rapida; l’uso di sistemi di guerra elettronica portatili per proteggere il personale impegnato sul campo; l’impiego, seppur limitato a causa della loro relativa affidabilità, di droni terrestri per estrarre feriti in sicurezza; e, in alcuni casi, l’integrazione di equipaggiamenti difensivi anche per il personale medico.

Trattare i feriti in bunker all’interno della “zona morta” è una misura pragmatica: igienicamente subottimale, ma spesso la sola scelta in grado di aumentare le probabilità di sopravvivenza. Resta però un problema (ampiamente segnalato dalla stampa): i medici e il personale sanitario sono essi stessi obiettivi degli attacchi russi, perché colpirli significa erodere capacità di cura e know-how formativo.

In assenza di mezzi corazzati sicuri per l’estrazione, le squadre mediche ricorrono a soluzioni di emergenza: più punti di primo soccorso, rotazione rapida delle postazioni e, ove possibile, difese elettroniche portatili.

Nuove sfide, vecchi obiettivi

Il dominio dei droni aerei a basso costo, ampiamente disponibili e impiegabili come arma, ha quindi mutato la tipologia di ferite e anche il processo necessario per curarle in modo efficace. Lo scopo di fondo della medicina tattica non è cambiato, ma questa fondamentale pratica clinica ha dovuto ampiamente adattarsi, mentre la golden hour – principio comunque ancora valido – è diventata sempre più difficile da rispettare.

A tutto questo la medicina tattica si adatta – con i bunker, le contromisure elettroniche e i droni terrestri – ma il cambiamento è strutturale: una guerra che si fa sempre più verticale trasforma la realtà della fanteria, le procedure di combattimento e le politiche di cura.

Preservare vite resta un imperativo strategico non negoziabile. Come insegna la storia recente, quando una forza armata espressione di un paese democratico perde la capacità di limitare morti e feriti, la tenuta morale e politica del paese di cui rappresentano gli interessi si incrina.

Eredità digitale, che fine fanno i nostri dati dopo la morte?

2025-10-22T00:00:00+00:00

Nel corso dell’ultimo decennio Internet, i social media e – non da ultima – l’intelligenza artificiale hanno profondamente cambiato il nostro rapporto con la morte. Il sogno dell’immortalità, che ha ossessionato per secoli studiosi di ogni genere, oggi sembra essere in qualche modo diventato realtà. Senza che ce ne accorgessimo, la tecnologia ha creato per ognuno di noi una “vita dopo la morte”: una dimensione digitale in cui i nostri account social e di posta elettronica, blog, dati personali e beni digitali continuano a esistere anche dopo la nostra dipartita, rendendo di fatto la nostra identità eterna.

Questo, da un lato, ha aumentato la possibilità per le persone che subiscono un lutto di sentirsi nuovamente vicine al defunto, tuffandosi negli album digitali delle sue foto, rileggendo quello che ha scritto sulla sua bacheca di Facebook e ascoltando le sue playlist preferite su Spotify.

“Può consentire anche di mantenere un dialogo con l’alter ego digitale della persona cara defunta, che, attraverso algoritmi di deep fake, può arrivare a simulare una videochiamata, mimando la voce e le sembianze del defunto; a inviare messaggi e email, utilizzando come dati di addestramento le comunicazioni scambiate durante la vita analogica”, osserva Stefania Stefanelli, professoressa ordinaria di Diritto privato all’Università degli studi di Perugia.

Dall’altro, rende però i dati personali delle persone scomparse un tesoretto alla mercé dei criminali informatici, che possono violarne facilmente gli account, utilizzarne le immagini in modo illecito e usarne le informazioni per creare cloni digitali o deepfake, mettendo a rischio la sicurezza loro e dei loro cari. Un pericolo da non sottovalutare, come anche l’eventualità che la persona non gradisca che gli sopravviva un alter ego virtuale, alimentato coi propri dati personali. Ma come fare, allora, per proteggere la propria eredità digitale? A chi affidarla? E come?

Eredità digitale: cos’è e a chi spetta di diritto

Oggi più che mai ci troviamo a esistere allo stesso tempo in due dimensioni parallele, una fisica e una digitale. Questo, come riferisce il Consiglio Nazionale del Notariato (CNN), ha portato a un ampliamento dei “confini di ciò che possiamo definire eredità”, che sono arrivati a “comprendere altro in aggiunta ai più canonici immobili, conti bancari, manoscritti o ai beni preziosi contenuti nelle cassette di sicurezza”.

Si parla, allora, di eredità digitale, definita dal CNN come un insieme di risorse offline e online. Della prima categoria fanno parte i file, i software e i documenti informatici creati e/o acquistati dalla persona defunta, i domini associati ai siti web e i blog, a prescindere dal supporto fisico (per esempio, gli hard disk) o virtuale (come può essere il cloud di Google Drive) di memorizzazione. La seconda categoria, invece, include le criptovalute e “tutte quelle risorse che si vengono a creare attraverso i vari tipi di account, siano essi di posta elettronica, di social network, account di natura finanziaria, di e-commerce o di pagamento elettronico”. Rimangono esclusi i beni digitali piratati, alcuni contenuti concessi in licenza personale e non trasferibile, gli account di firma elettronica, gli account di identità digitale e le password.

Chiarito in cosa consiste l’eredità digitale, a questo punto viene da chiedersi: a chi saranno affidati tutti questi beni quando la persona a cui si riferiscono non ci sarà più? Rispondere a questa domanda è più difficile di quanto si possa immaginare. Allo stato attuale non esiste infatti in Italia una legge organica, il che crea negli utenti – siano essi le persone a cui i dati si riferiscono o i parenti di un defunto che si ritrovano a gestire la sua identità in rete – un’enorme confusione sulla gestione dei dati.

Nonostante si tratti di un tema particolarmente urgente, finora è stato trattato soltanto dal Codice della Privacy, che prevede “che i diritti […] relativi ai dati di persone decedute possano essere esercitati da chi abbia un interesse proprio o agisca a tutela dell’interessato (su suo mandato) o per ragioni familiari meritevoli di protezione”. Un diritto che non risulta esercitabile soltanto nel caso in cui “l’interessato, quando era in vita, lo abbia espressamente vietato”.

Di recente, poi, il Consiglio Nazionale del Notariato è tornato sul tema, sottolineando l’importanza di “pianificare il passaggio dell’eredità digitale”, considerando che “molto spesso le società che danno accesso a servizi, spazi e piattaforme sulla rete internet hanno la propria sede al di fuori del territorio dello Stato e dell’Europa”: in assenza di disposizioni specifiche sull’eredità dei beni digitali, infatti, chiunque cerchi di accedere ai dati di una persona defunta rischia di “incorrere in costose e imprevedibili controversie internazionali”.

Per evitare che questo accada, è possibile investire una persona di fiducia di un mandato post mortem, “ammesso dal nostro diritto per dati e risorse digitali con valore affettivo, familiare e morale”. In termini legali, si tratta di un contratto attraverso cui un soggetto (mandante) incarica un altro soggetto (mandatario) di eseguire compiti specifici dopo la sua morte, come l’organizzazione del funerale, la consegna di un oggetto e, nel caso delle questioni digitali, la disattivazione di profili social o la cancellazione di un account. In alternativa, “si può disporre dei propri diritti e interessi digitali tramite testamento”, al pari di quanto già accade per i beni immobili, i conti bancari e tutto il resto.

In questo modo, in attesa di una legislazione vera e propria sul tema, sarà possibile lasciare ai posteri un elenco dettagliato dei propri beni e account digitali, password incluse, oltre alle volontà circa la loro archiviazione o cancellazione. “Ai sensi di questa disposizione, si può anche trasmettere a chi gestisce i propri dati una dichiarazione, nella quale si comunica la propria intenzione circa il destino, dopo la propria morte, di tali dati: la cancellazione totale o parziale, la comunicazione, in tutto o in parte, a soggetti determinati, l’anonimizzazione ecc. Si parla in questi termini di testamento digitale, anche se in senso ‘atecnico’, in quanto la dichiarazione non riveste le forme del testamento, sebbene sia anch’essa revocabile fino all’ultimo istante di vita, e non contiene disposizioni patrimoniali in senso stretto”, prosegue la professoressa Stefanelli.

Eredità e piattaforme digitali: cosa succede agli account delle persone defunte?

Come anticipato, allo stato attuale non esiste una legge che regolamenta l’eredità digitale, né in Italia né in Europa. Pertanto, nel corso degli ultimi anni le piattaforme di social media e i grandi fornitori di servizi digitali si sono organizzati per garantire una corretta gestione degli account di persone scomparse, così da evitare di trasformarsi in veri e propri cimiteri digitali.

Già da qualche anno, per esempio, Facebook consente agli utenti di nominare un contatto erede, ossia un soggetto che avrà il potere di scegliere se eliminare definitivamente l’account della persona scomparsa o trasformarlo in un profilo commemorativo, dove rimarranno visibili i contenuti che ha condiviso sulla piattaforma nel corso della sua vita.

Al pari di Facebook, anche Instagram consente ai parenti di un defunto di richiedere la rimozione del suo account o di trasformarlo in un account commemorativo. In entrambi i casi, però, sarà necessario presentare un certificato che attesti la veridicità del decesso della persona in questione o un documento legale che dimostri che la richiesta arriva da un esecutore delle sue volontà.

TikTok, invece, è rimasto per molto tempo lontano dalla questione dell’eredità digitale. Soltanto lo scorso anno la piattaforma ha introdotto la possibilità di trasformare l’account di una persona defunta in un profilo commemorativo, previa la presentazione di documenti che attestino il suo decesso e un legame di parentela con l’utente che sta avanzando la richiesta. In alternativa, al pari di quanto accade per Facebook e Instagram, è possibile richiedere l’eliminazione definitiva dell’account del defunto.

Ma non sono solo le piattaforme social a pensare al futuro dei propri utenti. Dal 2021, Apple consente agli utenti di aggiungere un contatto erede, così da permettere a una persona di fiducia di accedere ai dati archiviati nell’Apple Account, o “di eliminare l’Apple Account e i dati con esso archiviati”. Google, invece, offre agli utenti uno strumento avanzato per la gestione dei dati di una persona scomparsa. La “gestione account inattivo” consente infatti di “designare una terza parte, ad esempio un parente stretto, affinché riceva determinati dati dell’account in caso di morte o inattività dell’utente”.

Più nel dettaglio, la piattaforma permette di “selezionare fino a 10 persone che riceveranno questi dati e scegliere di condividere tutti i tipi di dati o solo alcuni tipi specifici”, oltre alla possibilità di indicare il periodo di tempo dopo il quale un account può davvero essere considerato inattivo. Nel caso in cui un utente non configuri “Gestione account inattivo”, Google si riserva il diritto di eliminare l’account nel caso in cui rimanga inattivo per più di due anni.

Eredità digitale e deadbot: un rischio per la sicurezza?

Anche l’avvento dei sistemi di intelligenza artificiale generativa ha contribuito a cambiare il nostro rapporto con la morte. E le aziende che li sviluppano si sono spinte fino a cercare una soluzione pratica al dolore causato dalla scomparsa di una persona cara. Basti pensare alla rapida diffusione dei deadbot, ovvero dei chatbot che permettono ad amici e familiari di conversare con una persona defunta, simulandone la personalità. Uno strumento che, da un lato, può rivelarsi utile ai fini dell’elaborazione del lutto, ma dall’altro rappresenta un rischio notevole per la privacy e la sicurezza degli individui.

Per permettere all’AI di interagire con un utente come farebbe una persona scomparsa, questa ha bisogno di attingere a una quantità notevole di informazioni legate alla sua identità digitale: account social, playlist preferite, registro degli acquisti da un e-commerce, messaggi privati, app di terze parti e molto altro ancora. Un uso smodato di dati sensibili che, allo stato attuale, non è regolamentato in alcun modo.

E questo, al pari di quanto accade con l’eredità digitale, rappresenta un problema non indifferente per la sicurezza: come riferisce uno studio condotto dai ricercatori dell’Università di Torino, quando i dati del defunto non sono “sufficienti o adeguati per sviluppare un indice di personalità, vengono spesso integrati con dati raccolti tramite crowdsourcing per colmare eventuali lacune”. Così facendo, “il sistema può dedurre da questo dataset eterogeneo aspetti della personalità che non corrispondono o non rispondono pienamente agli attributi comportamentali della persona”. In questo caso, i deadbot “finiscono per dire cose che una persona non avrebbe mai detto e forniscono agli utenti conversazioni strane, che possono causare uno stress emotivo paragonabile a quello di rivivere la perdita”. Non sarebbe, quindi, solo la privacy dei defunti a essere in pericolo, ma anche la sicurezza dei loro cari ancora in vita.

Pur non esistendo una legislazione specifica sul tema, l’AI Act dell’Unione Europea – una delle normative più avanzate sul tema – fornisce alcune disposizioni utili sulla questione, vietando “l’immissione sul mercato, la messa in servizio o l’uso di un sistema di IA che utilizza tecniche subliminali che agiscono senza che una persona ne sia consapevole” e anche “l’immissione sul mercato, la messa in servizio o l’uso di un sistema di IA che sfrutta le vulnerabilità di una persona fisica o di uno specifico gruppo di persone (…), con l’obiettivo o l’effetto di distorcere materialmente il comportamento di tale persona”.

Due indicazioni che, di fatto, dovrebbero proibire l’immissione dei deadbot nel mercato europeo, ma che non forniscono alcuna soluzione utile alla questione della protezione dei dati personali di una persona defunta, che rimane ancora irrisolta. Nel sistema giuridico europeo la legislazione sulla protezione dei dati non affronta esplicitamente né il diritto alla privacy né le questioni relative alla protezione dei dati delle persone decedute.

Il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR), infatti, “non si applica ai dati personali delle persone decedute”, anche se “gli Stati membri possono prevedere norme riguardanti il trattamento dei dati personali delle persone decedute”. Una scelta considerata “coerente con il principio tradizionale secondo cui le decisioni di politica legislativa che incidono sul diritto di famiglia e successorio, in quanto settori caratterizzati da valori nazionali strettamente correlati alle tradizioni e alla cultura della comunità statale di riferimento, esulano dalla competenza normativa dell’Unione europea”.

Non esistendo una legislazione valida a livello europeo, i governi nazionali hanno adottato approcci diversi alla questione. La maggior parte delle leggi europee sulla privacy, però, sostiene un approccio basato sulla “libertà dei dati”: paesi come Belgio, Austria, Finlandia, Francia, Svezia, Irlanda, Cipro, Paesi Bassi e Regno Unito, quindi, escludono che le persone decedute possano avere diritto alla privacy dei dati, sostenendo che i diritti relativi alla protezione dell’identità e della dignità degli individui si estinguono con la loro morte.

Secondo questa interpretazione, le aziende tech potrebbero usare liberamente i dati delle persone decedute per addestrare un chatbot. Fortunatamente non è proprio così, considerando che in questi paesi entrano in gioco il reato di diffamazione, il diritto al proprio nome e alla propria immagine, o il diritto alla riservatezza della corrispondenza. Al contrario, invece, paesi come l’Estonia e la Danimarca prevedono che il GDPR si applichi anche alle persone decedute, a cui garantiscono una protezione giuridica per un limite preciso di tempo (10 anni dopo la morte in Danimarca, e 30 in Estonia). E così anche Italia e Spagna, che garantiscono una protezione dei dati dei defunti per un tempo illimitato.

Pur mancando una legislazione europea uniforme, il GDPR lascia agli Stati membri la facoltà di regolare il trattamento dei dati personali delle persone defunte, e questo comporta differenze, anche sostanziali, delle legislazioni nazionali. Con l’avvento dell’AI e gli sviluppi rapidi che questa comporta, però, diventa sempre più necessario stilare una normativa chiara, precisa e uniforme sulla questione. Così da rispettare non solo la privacy dei nostri cari, ma anche il dolore per la loro perdita.

Rosette hi-tech, AI e server nazionali: chi lavora per preservare lingue in via d’estinzione

2025-10-15T00:00:00+00:00

“ll dialetto di Milano? Direi che è un misto di italiano e inglese”. La battuta sintetizza bene l’onnipresenza del caricaturale vernacolo meneghino, versione anni Duemila. Alberto lavora nel dipartimento comunicazione di una società fintech. Trasferito dal sud Italia in Lombardia, diverse esperienze all’estero alle spalle, racconta a cena che in tre anni non gli è mai capitato di sentire una conversazione in milanese. Non ne conosce vocaboli e cadenza se non nelle imitazioni di qualche comico.

In Meridione il dialetto è parlato comunemente accanto all’italiano: persino gli immigrati lo imparano facilmente, per necessità. Nel capoluogo lombardo la realtà è diversa. Ascoltare la lingua di Carlo Porta è raro: probabilmente la perdita è stata favorita dall’arrivo di abitanti provenienti da ogni parte d’Italia, dalla vocazione commerciale della città e dal fatto che parlare solo italiano era sintomo di avvenuta scalata sociale.

Non è una domanda peregrina, dunque, chiedersi quanto a lungo resisterà senza parlanti. Diventerà una lingua morta, da filologi, un po’ come il latino?

7mila lingue, quasi la metà a rischio

Le premesse sembrano esserci. Questo esempio così vicino al nostro vissuto quotidiano è però la spia di una questione più ampia. Il problema non riguarda solo i dialetti. In totale sono infatti oltre settemila, stima lo Undp (il programma delle Nazioni unite per lo sviluppo), le lingue parlate nel globo, alcune da poche centinaia di individui. Il 44% sarebbe in pericolo di estinzione.

Con la globalizzazione, il problema di preservare la biodiversità linguistica – portatrice non solo di cultura, ma di un modo di vedere il mondo – ha cominciato a porsi con maggiore insistenza. Non mancano iniziative di tutela locali, come corsi serali per appassionati e nostalgici, ma con tutta probabilità si tratta di palliativi.

Un supporto fino a poco tempo fa impensabile può arrivare, però, per linguisti e antropologi dalla tecnologia. Probabilmente non è la panacea di tutti i mali. Ma, come vedremo, può aiutare.

Il Rosetta project

Tra i primi programmi digitali al mondo per la tutela delle lingue in via di estinzione c’è il Rosetta project, che da oltre due decenni raccoglie specialisti e parlanti nativi allo scopo di costruire un database pubblico e liberamente accessibile di tutte le lingue umane. Il Rosetta project fa capo a un ente molto particolare: la Long Now foundation (Lnf, tra i membri fondatori c’è il musicista Brian Eno). La Lnf parte da un presupposto: è necessario pensare seriamente al futuro remoto, per non farsi trovare impreparati dallo scorrere del tempo.

Il ragionamento è tutt’altro che banale. “Si prevede che dal cinquanta al novanta per cento delle lingue parlate spariranno nel prossimo secolo”, spiegano gli organizzatori sul sito, “molte con poca o nessuna documentazione”. Come preservarle?

Lo sguardo torna all’Antico Egitto: così è nato il Rosetta Disk, un disco di nichel del diametro di tre pollici su cui sono incise microscopicamente quattordicimila pagine che traducono lo stesso testo in oltre mille lingue. Il modello è la stele di Rosetta, che due secoli fa consentì di interpretare i geroglifici, di cui si era persa la conoscenza. Una lezione che gli studiosi non hanno dimenticato.

Il principio è più o meno lo stesso delle vecchie microfiches universitarie: per visualizzare il contenuto basta una lente di ingrandimento. Non si tratta, insomma, di una sequenza di 0 e 1, quindi non è necessario un programma di decodifica. Il rischio – in Silicon Valley lo sanno bene – sarebbe che il software vada perso nel giro di qualche decennio per via di un cambiamento tecnologico; o (e sarebbe anche peggio) che qualche società privata che ne detiene i diritti decida di mettere tutto sotto chiave, come peraltro avviene per molte applicazioni con la politica del cosiddetto “vendor lock in” (Guerre di Rete ne ha parlato in questo pezzo). Qui, invece, la faccenda è semplice: basta ingrandire la superficie di cinquecento volte con una lente e il gioco è fatto.

Il prezioso supporto è acquistabile per qualche centinaio di dollari, ed è stato spedito anche nello spazio con la sonda spaziale Rosetta dell’Agenzia spaziale europea (nonostante l’omonimia, non si tratta dello stesso progetto). Il disco è collocato in una sfera dove resta a contatto con l’aria, ma che serve a proteggerlo da graffi e abrasioni. Con una manutenzione minima, recitano le note di spiegazione, “può facilmente durare ed essere letto per centinaia di anni”. Resiste, ovviamente, anche alla smagnetizzazione (sarebbe basato su test condotti al Los Alamos National Laboratory, lo stesso del progetto Manhattan di Oppenheimer dove fu concepita la bomba atomica).

Una scelta difficile

Porsi in una prospettiva di lungo periodo pone interessanti domande. Che tipo di informazioni conservare per un futuro nell’ipotesi – speriamo remota – che tutto il nostro sapere, sempre più digitalizzato, vada perso? Meglio preservare la letteratura, le tecniche ingegneristiche, o le cure per le malattie? Un criterio è evidentemente necessario.

La scelta della Long now foundation è stata quella di lasciare ai posteri una chiave di interpretazione utile a tradurre tutto ciò che è destinato a sopravvivere. Ma il progetto comprende anche una sezione digitale, cresciuta nel corso degli anni fino a raggiungere oltre centomila pagine di documenti testuali e registrazioni in oltre 2.500 lingue. I contenuti, si legge sul sito, sono disponibili a chiunque per il download e il riutilizzo secondo i principi dell’open access; anche il pubblico può contribuire alla raccolta inviando materiale di vario tipo. Fondamentale per raccapezzarsi è il ruolo dei metadati (data, luogo, formato e altri elementi dei dati in questione) – ci torneremo più avanti.

Il progetto francese Pangloss

Anche in Europa ci sono progetti di tutela del patrimonio linguistico in piena attività. Per esempio in Francia – non dimentichiamo che la stele di Rosetta (conservata al British Musem di Londra) fu rinvenuta nell’ambito delle spedizioni napoleoniche – esiste il progetto Pangloss, che si propone di realizzare un archivio aperto di tutte le lingue in pericolo o poco parlate e contiene documenti sonori di idiomi rari o poco studiati, raccolti grazie al lavoro di linguisti professionisti su una piattaforma moderna e funzionale battezzata Cocoon.

Attualmente la collezione comprende un corpus di 258 tra lingue e dialetti di 46 paesi, per un totale di più di 1200 ore d’ascolto. I documenti presentati contengono per lo più discorsi spontanei, registrati sul campo. Circa la metà sono trascritti e annotati.

C’è anche un po’ di Italia: il dialetto slavo molisano (parlato nei tre villaggi di San Felice del Molise, Acquaviva Collecroce e Montemitro, in provincia di Campobasso, a 35 chilometri dal mare Adriatico) e il Valoc, un dialetto valtellinese lombardo.

Pangloss è open, sia in modalità “base” sia in quella “pro”. La politica è di apertura totale: per consultare il sito web non è necessario accettare specifiche condizioni d’uso né identificarsi. Non si utilizzano cookie di profilazione, come orgogliosamente dichiarato.

“Il progetto Pangloss è nato negli anni ‘90 e da allora si è evoluto considerevolmente”, dice a Guerre di Rete Severine Guillaume, che ne è la responsabile. “Si tratta di una collezione orale, il che significa che raccogliamo contenuti video e audio che possono anche essere accompagnati da annotazioni: trascrizioni, traduzioni, glosse. Ogni risorsa depositata dev’essere fornita di metadati: titolo, lingua studiata, nome di chi la carica, persone che hanno contribuito alla creazione, data della registrazione, descrizione del contenuto”.

Come analizzare i dati: l’impiego dell’AI

L’intelligenza artificiale ha cominciato a farsi strada anche tra questi archivi digitali. “Abbiamo condotto degli esperimenti sui nostri dati con l’obiettivo di aiutare i ricercatori ad arricchirli”, conferma Guillaume. “Sono stati diversi i test di trascrizione automatica, e due di loro l’hanno già impiegata: per ogni minuto di audio si possono risparmiare fino a quaranta minuti di lavoro, lasciando agli studiosi il tempo di dedicarsi a compiti più importanti. Al momento, insomma, direi che stiamo sperimentando”.

Non è detto che funzioni in ogni situazione, ma “la risposta iniziale è affermativa quando la trascrizione riguarda un solo parlante”, prosegue Guillaume. Il problema sta “nella cosiddetta diarization, che consiste nel riconoscere chi sta parlando in un dato momento, separare le voci, e attribuire ogni segmento audio al partecipante corretto”.

Le prospettive, tutto sommato, sembrano incoraggianti. “Abbiamo cominciato a cercare somiglianze tra due idiomi o famiglie linguistiche: ciò potrebbe rivelare correlazioni che ci sono sfuggite”, afferma la dirigente. Siamo, per capirci, nella direzione della grammatica universale teorizzata da Noam Chomsky, e immaginata da Voltaire nel suo Candido (il dottor Pangloss, ispirandosi a Leibniz, si poneva lo scopo di scovare gli elementi comuni a tutte le lingue del mondo).

Come conservare i dati: il ruolo delle infrastrutture pubbliche

Il problema di preservare il corpus di conoscenze è stato affrontato? “Sì”, risponde Guillaume. “La piattaforma Cocoon, su cui è basata la collezione Pangloss, impiega l’infrastruttura nazionale francese per assicurare la longevità dei dati. Per esempio, tutte le informazioni sono conservate sui server dell’infrastruttura di ricerca Huma-Num, dedicata ad arti, studi umanistici e scienze sociali, finanziata e implementata dal ministero dell’Istruzione superiore e della Ricerca. Vengono poi mandate al Cines, il centro informatico nazionale per l’insegnamento superiore, che ne assicura l’archiviazione per almeno quindici anni. Infine, i dati sono trasferiti agli archivi nazionali francesi. Insomma, di norma tutto è pensato per durare per l’eternità”.

Altro progetto dalla connotazione fortemente digitale è Ethnologue. Nato in seno alla SIL (Summer Institute of Linguistics, una ong di ispirazione cristiano-evangelica con sede a Dallas) copre circa settemila lingue, offrendo anche informazioni sul numero di parlanti, mappe, storia, demografia e altri fattori sociolinguistici. Il progetto, nato nel 1951, coinvolge quattromila persone, e nasce dall’idea di diffondere le Scritture. Negli anni si è strutturato in maniera importante: la piattaforma è ricca di strumenti, e molti contenuti sono liberamente fruibili. Sebbene la classificazione fornita dal sito (per esempio la distinzione tra lingua e dialetto) sia stata messa in discussione, resta un punto di riferimento importante.

I progetti italiani

Non manca qualche spunto italiano. Come, per esempio, Alpilink. Si tratta di un progetto collaborativo per la documentazione, analisi e promozione dei dialetti e delle lingue minoritarie germaniche, romanze e slave dell’arco alpino nazionale. Dietro le quinte ci sono le università di Verona, Trento, Bolzano, Torino e Valle d’Aosta. A maggio 2025 erano stati raccolti 47.699 file audio, che si aggiungono ad altri 65.415 file collezionati nel precedente progetto Vinko. Le frasi pronunciate dai parlanti locali con varie inflessioni possono essere trovate e ascoltate grazie a una mappa interattiva, ma esiste anche un corpus per specialisti che propone gli stessi documenti con funzioni di ricerca avanzate. Il *crowdsourcing *(cioè la raccolta di contenuti) si è conclusa solo qualche mese fa, a fine giugno. La difficoltà per gli anziani di utilizzare la tecnologia digitale è stata aggirata coinvolgendo gli studenti del triennio delle superiori.

Altro progetto interessante è Devulgare. In questo caso mancano gli strumenti più potenti che sono propri dell’università; ma l’idea di due studenti, Niccolò e Guglielmo, è riuscita ugualmente a concretizzarsi in un’associazione di promozione sociale e in un’audioteca che raccoglie campioni vocali dal Trentino alla Calabria. Anche in questo caso, chiunque può partecipare inviando le proprie registrazioni. Dietro le quinte, c’è una squadra di giovani volontari – con cui peraltro è possibile collaborare – interessati alla conservazione del patrimonio linguistico nazionale. Un progetto nato dal basso ma molto interessante, soprattutto perché dimostra la capacità di sfruttare strumenti informatici a disposizione di tutti in modo creativo: Devulgare si basa, infatti, sulla piattaforma Wix, simile a Wordpress e che consente di creare siti senza la necessità di essere maestri del codice. Una vivace pagina Instagram con 10.300 follower – non pochi, trattandosi di linguistica – contribuisce alla disseminazione dei contenuti.

Ricostruire la voce con la AI

Raccogliere campioni audio ha anche un’altra utilità: sulla base delle informazioni raccolte e digitalizzate oggi, sarà possibile domani, grazie all’intelligenza artificiale, ascoltare le lingue scomparse. L’idea viene da una ricerca applicata alla medicina, che attraverso un campione di soli otto secondi, registrato su un vecchio VHS, ha permesso di ricostruire con l’AI la voce di una persona che l’aveva persa.

È accaduto in Inghilterra, e recuperare il materiale non è stato una passeggiata: le uniche prove della voce di una donna affetta da Sla risalivano agli anni Novanta ed erano conservate su una vecchia videocassetta. Nascere molti anni prima dell’avvento degli smartphone ovviamente non ha aiutato. A centrare l’obiettivo sono stati i ricercatori dell’università di Sheffield. Oggi la donna può parlare, ovviamente con delle limitazioni: deve fare ricorso a un puntatore oculare per comporre parole e frasi. Ma la voce sintetizzata è molto simile a quella che aveva una volta. E questo apre prospettive insperate per i filologi.

Come spesso accade, il marketing ha naso per le innovazioni dotate di potenziale. E così, oggi c’è chi pensa di sfruttare l’inflessione dialettale per conquistare la fiducia dei consumatori. È quello che pensano i due ricercatori Andre Martin (Università di Notre Dame, Usa) e Khalia Jenkins (American University, Washington), che nella presentazione del loro studio citano addirittura Nelson Mandela: “Se parli a un uomo in una lingua che capisce, raggiungerai la sua testa. Ma se gli parli nella sua lingua, raggiungerai il suo cuore”.

“I sondaggi dell’industria hanno fotografato il sentiment sempre più negativo verso l’AI”, scrivono gli studiosi, che lavorano in due business school. “Immergendosi a fondo nel potenziale dei dialetti personalizzati, creati con l’AI al fine di aumentare la percezione di calore, competenza e autenticità da parte dell’utente, l’articolo sottolinea [come in questo modo si possa] rafforzare la fiducia, la soddisfazione e la lealtà nei confronti dei sistemi di intelligenza artificiale”. Insomma, addestrando gli agenti virtuali a parlare con una cadenza amica si può vendere di più. C’è sempre un risvolto business, e qui siamo decisamente lontani dagli intenti di conservazione della biodiversità linguistica. Ma anche questo fa parte del gioco.

La bolla dell’intelligenza artificiale sta per scoppiare

2025-10-08T00:00:00+00:00

“Siamo entrati in una fase in cui gli investitori, nel complesso, sono eccessivamente entusiasti nei confronti dell’intelligenza artificiale? Secondo me, assolutamente sì”, ha affermato il fondatore di OpenAI Sam Altman. Parole non dissimili sono arrivate da Mark Zuckerberg, secondo il quale “è certamente una possibilità” che si stia formando una grande bolla speculativa. Da ultimo, anche Jeff Bezos ha rilasciato dichiarazioni simili.

Quando le stesse persone che, tramite le loro risorse, stanno favorendo lo sviluppo e la diffusione di una tecnologia si preoccupano della situazione finanziaria, significa che il rischio, come minimo, è concreto – anche perché le loro aziende risentirebbero più di ogni altra dei rovesci causati dallo scoppio di una bolla.

D’altra parte, basta osservare i numeri: per il momento le immense quantità di denaro che sono state investite per l’addestramento e la gestione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM – Large Language Model) non stanno producendo risultati economici degni di nota. Peggio ancora: non è per niente chiaro quale possa essere un modello di business sostenibile per ChatGPT e i suoi compagni, e ci sono anche parecchi segnali che indicano come tutto l’hype (non solo finanziario) nei confronti dell’intelligenza artificiale potrebbe rivelarsi una colossale delusione (come indicano le ricerche secondo cui le aziende che hanno integrato l’intelligenza artificiale non hanno visto praticamente alcun effetto positivo).

Se le cose andassero così, all’orizzonte non ci sarebbe solo lo scoppio di una gigantesca bolla speculativa, ma la fine – o almeno il drastico ridimensionamento – di una grande promessa tecnologica, che fino a questo momento non sembra essere sul punto di lanciare una “nuova rivoluzione industriale”.

I conti di OpenAI

Per iniziare gradualmente ad affrontare i problemi economici dell’intelligenza artificiale, gli immensi investimenti nel suo sviluppo (che rischiano di non essere ripagati) e la possibilità che le enormi aspettative riposte nei suoi confronti vengano disattese, la cosa più semplice è probabilmente guardare ai risultati e ai conti della più nota startup del settore: OpenAI.

Partiamo dalle buone notizie: OpenAI ha da poco annunciato che nel 2025 dovrebbe raggiungere i dieci miliardi di dollari di ricavi e ha superato i 500 milioni di utenti di ChatGPT. Numeri che farebbero pensare a un futuro roseo se non fosse che, contestualmente, la società di Sam Altman continua a bruciare i soldi degli investitori a grandissima velocità: secondo le ultime stime, nel corso del 2025 OpenAI dovrebbe ammassare perdite pari a 27 miliardi di dollari (significa che incassa 10 miliardi ma ne spende 37).

Brutte notizie arrivano anche dal fronte “utenti paganti”, che sono solo 15,5 milioni: un numero molto basso, che suggerisce come pochi vedano in ChatGPT uno strumento così utile da giustificarne il costo.

Le società che invece pagano OpenAI per fornire servizi terzi (“AI as a service”, come può essere il caso di Cursor, che si appoggia a OpenAI e Anthropic per offrire il suo assistente alla programmazione) stanno ottenendo risultati inferiori alle attese e molte di esse – come evidenziato in una recente newsletter dell’analista Ed Zitron – vivono una situazione economica traballante.

OpenAI inevitabilmente sfoggia sicurezza, promettendo di raggiungere un fatturato pari a 125 miliardi di dollari entro il 2029. L’obiettivo, quindi, è decuplicare il fatturato nel giro di quattro anni: qualcosa che potrebbe succedere, ma che al momento non è chiaro come potrebbe avvenire, soprattutto se si considera che – dopo tre anni di incessante martellamento – ChatGPT ha pochissimi utenti paganti (che costano all’azienda più di quanto le permettano di guadagnare) e che le startup che pagano OpenAI per usare GPT-5 hanno a loro volta ricavi trascurabili.

Investimenti triliardari

Per il momento, far quadrare i conti è l’ultima delle preoccupazioni di Sam Altman, che prevede di accumulare perdite pari a 115 miliardi da qui al 2029 e ha recentemente dichiarato di voler spendere nel corso del tempo “migliaia di miliardi” per costruire l’immenso network di data center necessario ad alimentare i large language model e gli altri sistemi di intelligenza artificiale generativa.

Ma c’è un problema: OpenAI questi soldi non li ha e deve anzi continuamente rivolgersi ai suoi finanziatori soltanto per mantenere in funzione le attuali operazioni. Alla fine di giugno, OpenAI aveva in cassaforte circa 17 miliardi, che al suo ritmo di spesa sono sufficienti solo per qualche mese. E infatti ad agosto c’è stato un altro – l’ultimo, fino a questo momento – round di finanziamenti, che ha permesso a Sam Altman di intascare altri 40 miliardi, per una valutazione di 300 miliardi di dollari. Valutazione che, in seguito ad altre operazioni finanziarie, è arrivata fino a 500 miliardi, la più alta mai registrata da una società non quotata in borsa.

Se OpenAI ha continuamente bisogno di raccogliere denaro soltanto per far funzionare (in perdita) ChatGPT, come può spendere centinaia di miliardi di dollari in infrastrutture? La risposta è: non può. Per questa ragione, lo scorso settembre ha firmato un contratto da 300 miliardi di dollari, da versare in cinque anni, a Oracle: la società fondata e guidata da Larry Ellison, le cui azioni sono schizzate alle stelle in seguito a questo annuncio.

In sintesi: OpenAI ha promesso a Oracle di pagare, con soldi che al momento non ha, la costruzione degli immensi data center necessari a soddisfare la sua infinita fame di GPU ed elettricità. E Oracle, invece, ce li ha i soldi? Anche in questo caso la risposta è (in parte) negativa: come spiega il Wall Street Journal, “Oracle è già fortemente indebitata: alla fine di agosto la società aveva un debito a lungo termine di circa 82 miliardi di dollari e un rapporto debito/capitale proprio di circa il 450%. Per fare un confronto, il rapporto del gruppo Google-Alphabet era dell’11,5% nell’ultimo trimestre, mentre quello di Microsoft era intorno al 33%”.

Le azioni di Oracle saranno anche salite tantissimo in seguito alla notizia della partnership con OpenAI, ma le società di rating iniziano a sentire puzza di bruciato (o almeno di rischi fortissimi), tant’è che Moody’s ha dato una valutazione negativa del rating di Oracle pochi giorni dopo la firma del contratto.

Riassumendo: Oracle, già fortemente indebitata, dovrà indebitarsi molto di più per poter costruire un’infrastruttura di data center, che le dovrebbe essere un domani pagata da OpenAI, sempre che quest’ultima riesca, entro la fine del decennio, ad aumentare il fatturato fino ai livelli promessi, che sono dieci volte superiori a quelli odierni.

Tutto potrebbe andare come auspicato, ma al momento i conti non tornano. E se non tornano per OpenAI, la startup simbolo dell’intelligenza artificiale, figuriamoci le altre: sempre secondo le stime di Ed Zitron, Anthropic nel 2025 spenderà 7 miliardi di dollari e ricaverà al massimo 4 miliardi (bilancio in rosso di tre miliardi), mentre Perplexity punta a generare ricavi per 150 milioni di dollari nel 2025, ma spende anche lei molto più di quello che intasca (nel 2024 ha speso il 67% in più di quello che ha guadagnato).

I numeri non migliorano se si osservano i conti relativi all’intelligenza artificiale dei principali colossi della Silicon Valley: Microsoft quest’anno investirà 80 miliardi in infrastrutture e ricaverà 13 miliardi. Amazon spenderà 105 miliardi e ne ricaverà 5. Google spenderà 75 miliardi e ne ricaverà al massimo 8. Meta spenderà 72 miliardi e ne ricaverà al massimo 3.

Nel complesso, queste quattro società investiranno in un solo anno 332 miliardi di dollari e ne ricaveranno 29 (al massimo). Stime confermate dall’Economist, che scrive: “Secondo le nostre analisi, i ricavi complessivi delle principali aziende occidentali derivanti dall’intelligenza artificiale ammontano oggi a 50 miliardi di dollari l’anno. Anche se tali ricavi stanno crescendo rapidamente, rappresentano ancora una frazione minima dei 2.900 miliardi di dollari di investimenti complessivi in nuovi data center previsti a livello globale da Morgan Stanley tra il 2025 e il 2028”.

La bolla di Nvidia

In questo fosco scenario, c’è una sola azienda per la quale l’intelligenza artificiale si sta rivelando un affare d’oro: Nvidia. La società che progetta le più avanzate GPU – i processori indispensabili per l’addestramento e l’utilizzo dei sistemi di AI – ha dichiarato guadagni (non ricavi: guadagni) per 26 miliardi di dollari solo nell’ultimo trimestre. Nel complesso, si stima che Nvidia nel 2027 avrà “free cash flow” (flusso di cassa libero, ovvero i soldi rimasti in pancia all’azienda dopo aver coperto tutte le spese operative e gli investimenti) pari a 148 miliardi di dollari.

Mentre tutti spendono (e perdono) nell’intelligenza artificiale, Nvidia fa un sacco di soldi. Non sorprende, visto che una gran parte delle spese di OpenAI, Microsoft e compagnia sono necessarie proprio ad acquistare le GPU di Nvidia. Ma c’è un problema: a differenza di Meta o Google (che continuano a guadagnare centinaia di miliardi da social network e motori di ricerca), gli enormi guadagni di Nvidia sono inestricabilmente legati al boom dell’intelligenza artificiale.

Se le aziende che acquistano in massa le GPU di Nvidia decidessero che non è più il caso di spendere le cifre folli che stanno al momento spendendo, quanto precipiterebbe il valore di un’azienda che ha ottenuto il 40% dei suoi ricavi da due soli misteriosi clienti, che secondo TechCrunch potrebbero essere Microsoft e Google? Se l’intelligenza artificiale non mantenesse le promesse, in che scenario si troverebbe un’azienda che detiene il 90% della quota di mercato delle GPU, la cui vendita è sostenuta dal boom dell’intelligenza artificiale?

È proprio per queste ragioni che Nvidia vuole evitare a tutti costi che qualcosa del genere si verifichi. Negli stessi giorni in cui Sam Altman e Larry Ellison stringevano il ricchissimo accordo di cui abbiamo parlato, Nvidia si impegnava a investire “fino a 100 miliardi di dollari” in OpenAI “nei prossimi anni”. In poche parole, Nvidia vuole prestare a OpenAI un terzo dei soldi che OpenAI deve dare a Oracle affinché compri le GPU di Nvidia che alimenteranno i suoi data center.

OpenAI non è però l’unica azienda a beneficiare di questo schema: Perplexity, CoreWeave, Cohere, Together AI, Applied Digitals e molte altre startup che si occupano di vari aspetti dell’intelligenza artificiale (dall’infrastruttura allo sviluppo di chatbot) hanno potuto godere della generosità del CEO di Nvidia Jensen Huang, che continua a investire denaro in società che utilizzeranno questi soldi anche o soprattutto per acquistare GPU.

Da una parte, ha senso che Nvidia utilizzi i faraonici guadagni per sostenere i suoi principali clienti. È un meccanismo che è stato paragonato da The Information ai programmi di stimolo delle banche centrali: si immette denaro nell’economia nella speranza che questo generi crescita economica e, indirettamente, produca i ritorni necessari a compensare l’investimento iniziale.

Dall’altra, i soldi che Nvidia immette nel settore potrebbero artificialmente sostenere la domanda delle sue GPU, facendo apparire i suoi risultati più robusti di quanto altrimenti sarebbero, gonfiando quindi il valore delle azioni.

Inoltre, il fatto che Nvidia sia al centro di un modello finanziario circolare (perché presta i soldi a chi deve comprare ciò che produce) non può che alimentare i sospetti che quella che si sta venendo a creare sia una colossale bolla finanziaria, che rischia di scoppiare alla prima trimestrale di Nvidia inferiore alle aspettative, trascinando con sé tutte le realtà più esposte e causando un crollo che – secondo alcune stime – potrebbe essere quattro volte superiore alla bolla immobiliare che nel 2008 ha mandato il mondo intero in recessione.

Negli ultimi tre anni, il valore delle aziende tecnologiche quotate al Nasdaq è raddoppiato proprio sulla scia dell’entusiasmo generato da ChatGPT. Nel complesso, le prime sette aziende per valore di mercato (Nvidia, Apple, Amazon, Meta, Tesla, Microsoft e Alphabet/Google) oggi rappresentano il 34% del valore complessivo dell’indice S&P 500 e sono tutte, con la parziale eccezione di Apple, enormemente esposte sul fronte dell’intelligenza artificiale.

Le azioni in borsa stanno salendo alle stelle, mentre i risultati economici reali sono trascurabili. Migliaia di miliardi di dollari stanno venendo investiti in una tecnologia che, per il momento, non sta mantenendo le colossali aspettative in essa riposte e che genera ricavi poco significativi, costringendo i principali colossi del settore a indebitarsi o a bruciare risorse nella speranza che questa “rivoluzione artificiale” infine si materializzi.

Che la bolla dell’intelligenza artificiale esista è un dato di fatto: la vera incognita riguarda la violenza con cui esploderà. Molto dipenderà da quanto, nel frattempo, la tecnologia sarà riuscita a mantenere almeno in parte le sue promesse. Se i guadagni annunciati inizieranno davvero a concretizzarsi, la correzione potrebbe essere contenuta. Se invece la Silicon Valley continuerà a investire enormi quantità di denaro senza ottenere nulla in ritorno, l’esplosione potrebbe essere devastante.

La resistenza ai social media riparte dal Fediverso e dai server ribelli

2025-10-01T00:00:00+00:00

Da una parte i social network e i rischi intrinseci della raccolta di dati e, sul fronte opposto, l’**attivismo digitale che vuole **dare vita a una riforma di internet dal basso.

Un’idea che si scontra con problemi pratici, tecnici, etici e anche culturali-narrativi. Non ultimo un immaginario che ancora sconta una vecchia diffidenza verso gli hacktivisti (e tutto ciò che contiene la parola “hacker”).

Su questo e su altro ancora si concentra Giuliana Sorci nel libro Server ribelli: R-esistenza digitale e hacktivismo nel Fediverso in Italia che esamina l’hacktivismo italiano nel corso di tre decenni.

Sorci è una ricercatrice indipendente e insegnante, ha conseguito il dottorato all’Università di Catania approfondendo la comunicazione politica dei movimenti sociali e dei conflitti territoriali in Italia. Nel 2015 ha pubblicato il libro I social network. Nuovi sistemi di sorveglianza e controllo sociale, approfondendo i modi in cui i social media agiscono come strumenti di sorveglianza e controllo.

Qualche termine utile

Nel suo ultimo libro, Server ribelli, si fa ampio riferimento alle piattaforme commerciali, ovvero al gruppo Meta che detiene Facebook, Instagram, Threads e WhatsApp e, parallelamente, a X (ex Twitter) e a TikTok. In contrapposizione, il Fediverso è una rete di piattaforme indipendenti e connesse tra loro, che usano software open source e protocolli aperti come ActivityPub. La natura decentralizzata del Fediverso non è l’unico tratto che la contraddistingue dalle piattaforme commerciali: il Fediverso è non profit, è autogestito, rifiuta la profilazione di massa e rifugge ogni forma di pubblicità. Gli sviluppatori rilasciano il codice sorgente affinché gli utenti possano controllare l’infrastruttura e contribuire al suo miglioramento. Ciò, sottolinea l’autrice, richiama la partecipazione attiva, altro tratto distintivo che separa il Fediverso dalle piattaforme commerciali, che impongono un uso passivo.

Altro termine chiave è quello di r-esistenza, che racchiude le pratiche e le strategie adottate dagli hacktivisti italiani per opporsi al mondo digitale dominato dalle piattaforme commerciali, proponendo alternative. La r-esistenza non è un rifiuto passivo ma rappresenta azioni politiche, culturali e creative che si manifestano in più modi.

Per Giuliana Sorci l’attivismo digitale italiano, l’hacktivismo, ha individuato nel Fediverso una terra promessa nella quale la r-esistenza digitale, la riforma di Internet dal basso, possono crescere. Ma centrali sono anche gli spazi autogestiti come gli hacklab e i fablab, e l’hacking come una pratica creativa e costruttiva che si spinge al di là della scrittura di codice e lavora alla creazione di infrastrutture alternative, alla promozione della conoscenza libera e alla costruzione di comunità inclusive. I profili degli hacktivisti italiani rivelano spesso un’elevata istruzione, peraltro con una corposa presenza di laureati in discipline umanistiche, e una forte propensione al cambiamento sociale e alla giustizia sociale.

Tuttavia, il Fediverso affronta diverse sfide. La difficoltà di installazione e gestione per gli utenti meno esperti e il rischio di abbandono dei progetti con pochi iscritti sono aspetti critici. La minaccia più grande proviene dalle **grandi corporation **che mostrano un crescente interesse verso le architetture decentralizzate. Threads, piattaforma con cui Meta si è affacciata sul Fediverso, sebbene potenzialmente in grado di diversificare l’ecosistema, solleva seri dubbi sulla gestione monopolistica e antidemocratica che potrebbe esercitare.

Il libro si concentra sulla resistenza a questo scenario, considerando che non può essere solo tecnica ma deve essere soprattutto politica, basata sulla capacità dei movimenti hacker di costruire strategie concordate e di salvaguardare la sovranità digitale.

Server Ribelli - Giuliana Sorci - copertina

Intervista con l’autrice

Abbiamo approfondito alcuni aspetti con Giuliana Sorci.

Quali sono i fattori che al momento ostacolano una larga adozione del Fediverso da parte degli utenti?

“Credo che ci siano diversi fattori. Un primo elemento consiste nel fatto che il Fediverso è ancora poco conosciuto al grande pubblico e viene utilizzato per lo più dagli ‘addetti ai lavori’.

Uno degli obiettivi che mi sono posta con questo libro consiste proprio nel far comprendere che esistono delle alternative ai social media commerciali; che queste piattaforme sono federate ed interoperabili e non contemplano logiche di monetizzazione dei dati degli utenti o pratiche di censura e sorveglianza, come avviene nei comuni social media.

Il Fediverso offre, infatti, la possibilità di creare istanze gestite direttamente dagli utenti e che si basano sui principi (policy) e sugli interessi della community, formando un ecosistema digitale alternativo. Un altro elemento consiste nel fatto che la gestione di un server richiede competenze tecniche, tempo e risorse economiche che possono limitarne l’uso a coloro che non le possiedono: non tutti gli utenti, infatti, riescono a implementare o a gestire istanze nel lungo periodo.

Un altro fattore che limita l’uso del Fediverso è la cultura che sta dietro i social network commerciali. Il famoso tasto ‘like’ di Facebook o il cuore che si riceve quando si pubblica una foto su Instagram o un video su TikTok provocano un effetto che si potrebbe definire ‘dopaminico’ nell’utente che lo riceve, facendogli vivere un’esperienza positiva che tenderà a ripetere, incrementando l’engagement sulla piattaforma.

Questo processo avviene a discapito di qualsiasi forma di tutela della privacy e del fatto che ogni aspetto della vita degli utenti viene inesorabilmente sempre ‘reso pubblico’. Il Fediverso, rifiutando queste logiche di mercificazione delle identità digitali, potrebbe quindi risultare meno attrattivo per quegli utenti che ormai hanno interiorizzato questo modo di pensare e utilizzare i social media”.

**Come si contrasta il potere delle grandi piattaforme e la loro capacità di bloccare gli utenti dentro i loro recinti dorati (che poi sono sempre meno dorati…)? **

“Il social media trasforma le relazioni in merce, orientando la comunicazione verso la performance pubblica e il profitto aziendale. Per contrastare il potere delle grandi piattaforme e la loro capacità di rinchiudere gli utenti ‘nelle loro prigioni dorate’ non serve tentare una competizione di ‘scala’, ovvero creare social media in grado di trattenere migliaia di utenti e che ripropongono le solite logiche di gamificazione, per dirla con le parole del collettivo Ippolita.

Per contrastare il potere delle piattaforme commerciali bisogna ripensare il modo di implementare e utilizzare le tecnologie, trasformandole da tecnologie del dominio in quelle che Ivan Illich definiva come ‘Tools of Conviviality’, ovvero strumenti in grado di creare spazi di libertà, in cui le relazioni tra gli utenti si basano su rapporti di cooperazione reciproca ed interessi comuni.

Il Fediverso, essendo composto da piattaforme indipendenti, alternative e interoperabili, infatti, non può essere considerato soltanto un’infrastruttura tecnica, ma riflette un progetto politico, in cui ogni comunità può dotarsi di regole proprie che si basano sui principi comuni e sugli interessi della comunità.

Usare il Fediverso significa dunque aderire a un’altra idea di socialità online, basata non sulla profilazione e sull’engagement forzato, ma sulla costruzione di legami reali e condivisi che vengono coltivati anche online.

La filosofia che viene incoraggiata dagli hacker che lo implementano è, infatti, quella di costruire tante comunità fondate su piccoli numeri, in cui le relazioni sono basate sulla fiducia, il rispetto reciproco e la condivisione di valori e principi comuni.

In questo senso, è utile fare riferimento alla distinzione di Ian Bogost tra social network e social media, ripresa in Server ribelli. Il social network è la rete sociale vera e propria, fatta di legami forti e deboli, che riflettono le dinamiche umane fondamentali e che esiste prima, e al di fuori, delle piattaforme digitali. Il social media, al contrario, rappresenta la trasformazione del network in strumento di comunicazione di massa, dove le relazioni non servono più a rafforzare legami ma a spettacolarizzare la vita degli utenti, rendendoli essi stessi prodotti da monetizzare.

È ormai celebre la frase resa popolare da una serie Netflix, secondo cui ‘se qualcosa è gratuito, allora il prodotto sei tu’: un modo diretto per ricordare che nelle piattaforme commerciali non siamo utenti da servire, ma merci da monetizzare attraverso la sorveglianza e la profilazione dei nostri comportamenti.

Recuperare il significato originario di social network significa allora tornare a pensare le reti come comunità di prossimità, federate tra loro, capaci di mantenere senso e qualità nei legami. È esattamente ciò che il Fediverso propone: non l’illusione di una piazza globale uniforme, ma una costellazione di comunità autonome che scelgono di intrecciarsi liberamente, ricostruendo l’infrastruttura digitale a misura delle persone e non dei profitti”.

Quali misure e leggi europee sono state utili e dove non sono state abbastanza coraggiose?

“Il GDPR, entrato in vigore nel 2018, ha avuto il merito di incrinare la normalità dell’economia della sorveglianza, introducendo **principi fondamentali **come la minimizzazione dei dati, la portabilità e il diritto all’oblio.

Più recentemente, il **Digital Services Act e il Digital Markets Act **hanno segnato un ulteriore passo avanti: il primo punta ad aumentare la trasparenza nella moderazione dei contenuti e a garantire l’accesso ai dati per i ricercatori; il secondo mira a contenere gli abusi di posizione dominante delle Big Tech, imponendo per esempio obblighi di interoperabilità e il divieto di pratiche escludenti.

Tuttavia, questi strumenti mostrano anche i loro limiti. La forza economica e legale delle grandi piattaforme consente loro di resistere a lungo ai procedimenti, mentre la rapidità del progresso tecnologico, in particolare nel campo dell’intelligenza artificiale, rischia di superare continuamente la capacità regolatoria.

A questo si aggiungono la lentezza burocratica e, in molti casi, la scarsa volontà politica di applicare le norme con decisione. Senza un enforcement forte e risorse adeguate, il rischio è che queste iniziative restino parziali e non riescano a incidere davvero sul potere dei social media mainstream”.

L’impegno degli hacktivisti nel Fediverso può superare la nicchia e innescare una trasformazione della governance di Internet?

“Gli hacktivisti, nel libro, non vengono descritti come figure isolate ma come costruttori di comunità e infrastrutture. La loro azione non si limita a denunciare i rischi in termini di erosione della privacy e mercificazione delle identità degli utenti come avviene nei social media commerciali.

Il loro obiettivo è quello di praticare ‘una sorta di riforma dal basso di Internet’ che ne rivoluzioni i principi della governance, ancora sotto il dominio delle piattaforme mainstream. Secondo questa prospettiva, l’azione hacker è prefigurativa: attraverso l’implementazione di tecnologie libere, si anticipa la costruzione di un’altra Internet più democratica e partecipata. Ma il concetto può includere anche la società nel suo complesso, perché ogni laboratorio, server autogestito, archivio digitale, pratica di crittografia o progetto di data activism favorisce questo processo di riforma e trasformazione della Rete.

Per uscire dagli ambienti degli addetti ai lavori, gli attivisti della comunità hacker si impegnano in attività orientate al dialogo con associazioni, reti civiche, scuole, centri sociali, biblioteche e spazi culturali, anche in contesti periferici. Qui organizzano workshop, cablano reti, diffondono tecniche di crittografia, costruiscono hacklab e fablab come spazi di resistenza digitale. Alcuni esempi particolarmente significativi sono i tecno-musei come il Museo Interattivo di Archeologia Informatica (MIAI) di Rende e il Museo dell’Informatica Funzionante (MusIF) di Palazzolo Acreide (qui il link, nda).

Queste esperienze hanno raccolto e preservato centinaia di sistemi hardware e documentazione tecnica, trasformandosi in luoghi di memoria e formazione collettiva, veri e propri presidi di cultura hacker e tecnologia condivisa. Accanto a queste esperienze, si collocano anche le bacheche digitali, nate a partire dal progetto Gancio.org implementata dal collettivo hacker torinese Underscore e replicate in numerosi territori. Non si tratta solo di piattaforme per condividere eventi, ma di veri e propri calendari comunitari, pensati per dare visibilità a iniziative sociali, culturali e politiche dei territori.

La scelta di nomi legati ai dialetti e alle espressioni locali – come avviene nelle bacheche di Bologna, Ravenna, Torino, Catania, in Sardegna o a Cosenza – sottolinea la volontà di radicare la tecnologia nelle culture e nei linguaggi delle comunità. Queste bacheche diventano così strumenti di auto-organizzazione, rafforzano i legami sociali e mostrano come la dimensione digitale possa sostenere le pratiche collettive anziché snaturarle. In questo intreccio di memorie, partecipazione e radicamento territoriale, l’hacktivismo dimostra che la tecnologia può essere piegata a fini conviviali e liberatori. Non è quindi soltanto una questione di server o protocolli: è un progetto politico e culturale che riporta la tecnologia alla portata delle persone, trasformandola in terreno di resistenza e di immaginazione sociale”.

Considerando che per la gestione delle istanze del fediverso sono necessarie competenze tecniche e tecnologiche di alto livello, non si corre il rischio di creare un elitarismo interno, un gruppo che si arroga il diritto di prendere le decisioni? Quali meccanismi di inclusione potrebbero mitigare tali asimmetrie cognitive e partecipative?

“In Server ribelli il tema dell’asimmetria tra competenze tecniche e partecipazione politica è affrontato in modo diretto. Da un lato, è vero che la gestione di un’istanza del Fediverso richiede skill tecniche di alto profilo, conoscenze di cybersicurezza e tempo da dedicare; ciò potrebbe generare un rischio di elitarismo tecnico, con pochi amministratori in grado di determinare scelte cruciali.

Ma l’esperienza concreta delle comunità hacker italiane mostra come sono stati sviluppati diversi meccanismi per evitare questa deriva.

Innanzitutto, negli hacklab e nei collettivi digitali si pratica costantemente l’autoformazione condivisa: workshop, seminari e momenti di trasmissione dei saperi permettono a chi possiede competenze elevate di condividerle con chi ne ha meno, riequilibrando i ruoli interni e riducendo le disuguaglianze cognitive. Questa pedagogia orizzontale trasforma le abilità tecniche in un bene comune, anziché in una risorsa di potere.

In secondo luogo, le comunità legate al Fediverso adottano in prevalenza il metodo del consenso nelle decisioni. L’81% degli attivisti che ho intervistato, infatti, dichiara che nelle proprie assemblee non viene utilizzato il criterio del voto, ma le decisioni vengono prese deliberando e cercando l’accordo collettivo, così da favorire il dialogo inclusivo ed eliminare gerarchie interne. Solo una minima parte ricorre a votazioni o a modelli più formali.

Questo consente anche ai non-tecnici di incidere sulle scelte politiche delle istanze. Un ulteriore strumento di inclusione è rappresentato da esperienze come Autogestione.social, l’assemblea federata delle istanze italiane. Qui tecnici e non-tecnici partecipano insieme, discutendo policy comuni e manifesti politici, condividendo competenze e sostenendo la nascita di nuove istanze. L’idea è che le piattaforme non debbano essere portate avanti ‘da un manipolo di tecnici che scelgono cosa è meglio’, ma da tutte le persone che le usano quotidianamente.

In sintesi, il rischio di elitarismo tecnico esiste, ma può essere contrastato se la comunità si dota di strumenti di condivisione delle conoscenze, deliberazione inclusiva e governance federata.

È questa la vera sfida della decentralizzazione: non solo redistribuire il potere tecnico tra più server, ma costruire pratiche sociali che impediscano a pochi di trasformarsi in una nuova élite”.

La minaccia insita nella cosiddetta EEE Strategy (Embrace, Extend, Extinguish), una strategia commerciale che può essere adottata da grandi piattaforme, e che consiste nell’abbracciare uno standard aperto, estenderlo con funzioni proprietarie ed infine estinguere lo standard originale svantaggiando i concorrenti, può estendersi ai principi della defederazione? Con quali strategie può rispondere il fediverso per creare una propria immunità?

Nel capitolo conclusivo di Server ribelli si evidenzia chiaramente come la strategia EEE (embrace, extend, extinguish), storicamente usata da Microsoft e oggi potenzialmente applicabile dalle Big Tech al Fediverso, rappresenti una minaccia concreta.

L’interesse di Meta per ActivityPub e l’apertura di Threads alla federazione mostrano il rischio che un attore dominante possa prima ‘abbracciare’ i protocolli aperti, poi modificarli con estensioni proprietarie imponendone così la propria versione, omologando e indebolendo l’ecosistema delle istanze indipendenti.

Se ciò accadesse, i principi di autonomia, orizzontalità e autogestione su cui si fonda il Fediverso sarebbero messi a dura prova.

È legittimo, infatti, temere che Meta e altre corporation possano guardare al Fediverso come a un’infrastruttura da colonizzare o come a una minaccia da neutralizzare, soprattutto perché sottrae utenti al loro modello di business basato sulla sorveglianza e sulla profilazione.

Tuttavia, la risposta non può limitarsi a una difesa tecnica. L’‘immunità’ del Fediverso deve essere insieme tecnica e politica. Da un lato, esiste già la pratica della defederazione, che consente alle istanze di bloccare o silenziare quelle realtà (comprese eventuali piattaforme commerciali) che non rispettano i valori condivisi dalla community. Non a caso, molte istanze italiane hanno già iniziato a defederare Threads per marcare la distanza da un attore percepito come ostile. Dall’altro lato, serve una resistenza politica e culturale, fatta di strategie comuni, assemblee, manifesti e pratiche di cooperazione che ribadiscano la natura comunitaria e anticapitalista del progetto. In questo senso, l’immunità non deriva dall’illusione di poter blindare il Fediverso, ma dalla sua capacità di mantenersi fedele ai principi originari: software libero, autogestione, rifiuto della sorveglianza, orizzontalità delle decisioni. È la combinazione tra strumenti di governance interna (come la defederazione) e la costruzione di una cultura hacker condivisa che può garantire al Fediverso di non farsi inglobare e neutralizzare dalle logiche di mercato”.

La pedagogia hacker è, a tuo avviso, un elemento cardine tanto sul piano etico quanto su quello politico. Come questa può uscire dalla propria nicchia e diventare una vera e propria alfabetizzazione digitale appannaggio delle masse? Quali strumenti può usare per raggiungere questo scopo e, ancora prima, le persone vogliono davvero un rapporto emancipato con le tecnologie o si crogiolano nel loro uso funzionale?

“La definizione di pedagogia hacker, così come utilizzata da Carlo Milani e ripresa in Server ribelli, va ben oltre la semplice alfabetizzazione digitale intesa come acquisizione di competenze tecniche di base.

È piuttosto un’attitudine collettiva – un approccio educativo libertario – che rende le persone capaci di elaborare critiche e riflessioni sulle tecnologie digitali nell’era del capitalismo delle piattaforme. Ma non solo. È la capacità di immaginare delle alternative, a partire dalla decostruzione delle dinamiche di potere che sono presenti nell’attuale ecosistema digitale.

La pedagogia hacker valorizza il principio della condivisione del sapere, guardando alla tecnologia come ‘bene comune’ valorizzando l’apprendimento condiviso come patrimonio esperienziale collettivo.

In tal senso, è utile citare Steven Levy, autore del famoso saggio Hackers. Gli eroi della rivoluzione informatica del 1984, che a proposito dell’etica hacker, scriveva dell’importanza del libero accesso alle informazioni e della condivisione del sapere come principi fondamentali da seguire.

La pedagogia hacker, dunque, non si limita a insegnare ‘come si usa un software o un computer’, ma propone un modello di formazione che è insieme etico e politico: imparare a disertare la tecnocrazia, rifiutare gerarchie e burocrazie, costruire ambienti di affinità basati sull’autonomia e sui rapporti di cooperazione reciproca.

Questa prospettiva trova applicazione pratica nelle attività organizzate dalle comunità hacker: hacklab, fablab, Hackmeeting, laboratori autogestiti nelle scuole e nelle università.

In questi spazi la conoscenza non è mai patrimonio esclusivo di pochi esperti, ma diventa bene comune: si organizzano workshop sulla crittografia, incontri sui social network alternativi, laboratori di riuso e riparazione di hardware, progetti di alfabetizzazione digitale, alla portata di tutte e tutti. Attraverso questi strumenti, la pedagogia hacker si configura come una pratica di emancipazione collettiva, che non solo trasmette competenze, ma costruisce comunità e consapevolezza politica.

In questo senso, parlare di pedagogia hacker come alfabetizzazione digitale **significa parlare il linguaggio dei diritti collettivi **– digitali e non – significa parlare il linguaggio della cooperazione e della capacità di immaginare e costruire insieme la società desiderata e desiderabile, nel tempo del qui e ora”.

In che modo la creatività dell’hacktivismo può fare da controcanto alle narrazioni distorte che riguardano gli hacker e, a monte, il ruolo della tecnologia nella società?

“La figura dell’hacker tramandata dalle narrazioni dominanti fatte dai media mainstream è stata fuorviante. L’hacker viene spesso rappresentato come un criminale informatico che minaccia la sicurezza collettiva, oppure come un genio solitario – nerd – che le grandi corporation possono sussumere per rafforzare il proprio capitale umano. In entrambi i casi, l’immagine restituita è funzionale al mantenimento dell’ordine esistente: o l’hacker diventa un nemico da reprimere, o una risorsa da inglobare nel mercato.

Queste narrazioni distorte hanno finito per oscurare la dimensione politica e creativa dell’hacktivism – termine che coniuga le pratiche hacker con l’attivismo politico – riducendolo a un problema di sicurezza informatica o a una competenza da monetizzare. La genealogia del termine racconta però una storia molto diversa.

L’hacker nasce come colui che sperimenta, smonta, ricombina, non per distruggere ma per comprendere e reinventare. Nel già citato saggio, Steven Levy descriveva questa figura come ‘un artista del codice’ capace di perseguire l’eleganza tecnica e la libertà di accesso al sapere. L’hacking non è necessariamente soltanto un atto illegale e di pirateria informatica, ma rappresenta un’azione creativa, estetica e politica. Questa prospettiva emerge con forza anche dalle voci raccolte nelle interviste di Server ribelli.

Un membro del collettivo Ippolita definisce l’essere hacker come una tensione, una condizione che non si possiede mai definitivamente ma a cui si tende costantemente: ‘L’hacker è un po’ una tensione, è un avatar. Essere un hacker cosa significa? In realtà è qualcosa a cui tendere, non è qualcosa che sei mai. Veramente un hacker è una dimensione un po’ ideale, come dire che non c’è un momento in cui diventi hacker, è sempre qualcosa che è là a venire!’. In un’altra intervista, la definizione si arricchisce ulteriormente: ‘L’hacking è la trasposizione della curiosità dell’hacker, il desiderio di ricombinare la realtà, eseguire il codice del mondo per fargli fare una cosa diversa, magari inutile, semplicemente per la bellezza di costruire e plasmare la realtà in modo diverso’.

È proprio questa capacità di plasmare la realtà in modi inattesi che rende la creatività ‘hacktivista’ un controcanto potente alle narrazioni distorte. Se i media lo riducono a minaccia o anomalia, l’hacktivismo dimostra invece di essere una pratica sociale e culturale capace di generare alternative: server autogestiti, piattaforme federate, archivi liberi, reti comunitarie, laboratori di alfabetizzazione digitale.

In questi spazi la creatività non è mai fine a sé stessa, ma diventa strumento politico per mostrare che un altro uso della tecnologia è possibile, e che un altro mondo digitale può essere costruito collettivamente. In definitiva, la creatività hacker non si limita a contraddire l’immaginario dominante, ma lo ribalta: non pirati solitari che violano sistemi – almeno, non soltanto – bensì artigiani del digitale, che attraverso ingegno e cooperazione aprono spiragli su futuri diversi. È in questa tensione, continuamente rinnovata, che si trova il vero significato dell’essere hacker.

C’è qualcosa che non ti ho chiesto, un aspetto su cui non mi sono soffermata, ma che ritieni importante e utile far sapere ai lettori?

C’è un aspetto che spesso non viene messo abbastanza in evidenza: ovvero che la** tecnologia non è mai neutra**. Ogni piattaforma, ogni protocollo, ogni riga di codice riflette una visione del mondo, un insieme di valori e di priorità.

Non esistono strumenti neutri: i social network commerciali, ad esempio, incorporano logiche economiche e politiche precise – sorveglianza, profilazione, massimizzazione del profitto – che finiscono per orientare i nostri comportamenti e modellare le nostre relazioni.

L’esperienza di Mastodon.bida.im implementata dall’omonimo collettivo hacker bolognese nel 2018, raccontata in Server ribelli, lo mostra con grande chiarezza. Questa istanza del Fediverso non è semplicemente un’alternativa tecnica a Facebook o Twitter, ma un progetto politico e culturale a tutti gli effetti. Le sue regole di funzionamento non si limitano a questioni di moderazione tecnica: dichiarano esplicitamente un orientamento libertario e anarchico, fondato su principi di antirazzismo, antisessismo, antifascismo e rifiuto delle logiche commerciali.

Non è dunque uno spazio ‘neutrale’, ma un luogo che sceglie di prendere posizione. La comunità che gravita attorno a Mastodon.bida.im porta avanti pratiche che superano la dimensione digitale in senso stretto: assemblee collettive, momenti di socialità, processi decisionali orizzontali e forme di mutuo supporto tra utenti e amministratori.

In questo modo, l’istanza diventa un laboratorio sociale, un esperimento politico che mostra come Internet potrebbe essere organizzato diversamente se al centro ci fossero cooperazione e giustizia sociale, anziché profitto e controllo. Raccontare esperienze come quella di Mastodon.bida.im significa dunque ricordare che non stiamo parlando solo di tecnologia, ma di società. Ogni scelta tecnica è anche una scelta politica: può rafforzare meccanismi di dominio oppure aprire spazi di libertà. E il Fediverso, con le sue comunità autogestite, dimostra che è possibile costruire un’infrastruttura digitale che non si limita a ospitare contenuti, ma che aiuta a immaginare e praticare un altro modo di stare insieme online”.

La Cina contro Nvidia

2025-09-25T00:00:00+00:00

Il 17 settembre il governo cinese ha ordinato alle principali aziende tecnologiche del paese di interrompere l’acquisto e l’uso di chip Nvidia, inclusi l’RTX Pro 6000D e l’H20, due chip progettati appositamente per aggirare le restrizioni imposte dal governo americano all’export di hardware USA avanzato in Cina.

Nei giorni immediatamente precedenti, la Cina aveva avviato un’indagine antitrust in merito all’acquisizione di Mellanox: un’azienda israelo-americana, specializzata nell’interconnessione di rete ad alte prestazioni, comprata da Nvidia nel 2020 per oltre 7 miliardi di dollari. L’indagine antitrust segna l’ingresso in una nuova fase della “guerra dei chip”, che ora si estende non solo ai singoli processori ma a tutti i componenti delle infrastrutture di calcolo critiche.

La posizione cinese ha ovviamente fatto molto rumore, con il titolo di Nvidia che ha immediatamente subito una flessione e il CEO dell’azienda – Jensen Huang – che si è detto estremamente deluso (“disappointed”) dalla decisione di Pechino.

Dal canto suo, come spesso accade, subito dopo aver acceso il fuoco il governo cinese ha indossato i panni del pompiere. Il giorno successivo all’annuncio del veto, il ministero degli Esteri ha assicurato che, in ogni caso, la Cina “intende mantenere il dialogo con tutte le parti”, e non intende “danneggiare le catene globali del valore della micro-elettronica”. Frasi che paiono messaggi in codice inviati ai centri di potere di Washington, in passato accusati proprio di provocare danni sistemici.

Un asset geopolitico

Da quando le sue GPU sono finite al centro dell’ecosistema hardware legato all’addestramento dell’AI, i ricavi e la capitalizzazione di Nvidia sono aumentati esponenzialmente. I dati dell’ultimo trimestre, comunicati a fine agosto, parlano di 46,7 miliardi di ricavi, per un utile ad azione pari a 1,05 dollari e un valore della singola azione che è decuplicato negli ultimi 5 anni.

In parallelo a questa crescita se ne è però verificata un’altra, di cui i vertici dell’azienda di Santa Clara avrebbero fatto volentieri a meno: un boom di esposizione (geo)politica. Data la centralità di Nvidia nell’ecosistema AI – e data la centralità di questo ecosistema nelle politiche di potenza degli Stati contemporanei – negli ultimi anni Nvidia è diventata uno dei più contesi asset tecnologici del pianeta.

È dal 2022 che l’azienda si trova sotto l’attenzione costante dei doganieri di Washington e che deve fare i conti con la necessità di trovare escamotage (tecnici o politici) ai loro divieti. In particolare durante gli anni di Biden, la Casa Bianca ha inasprito le restrizioni all’export di semiconduttori avanzati verso la Cina, vietando la vendita dei chip più potenti e imponendo licenze anche per le versioni “ridotte” progettate apposta per il mercato cinese. Per Nvidia questo ha significato rivedere continuamente il proprio catalogo: dal chip A100 si è passati a modelli “castrati” come l’A800 e l’H800, fino ad arrivare all’H20, le cui prestazioni rientrano nei limiti imposti dagli Stati Uniti ed è stato pensato appositamente per aggirare le restrizioni.

La parabola dell’H20 è particolarmente emblematica. Nato come compromesso per mantenere aperto il mercato cinese pur rispettando i vincoli imposti da Washington, il chip è stato accusato dai media di Pechino di contenere un “kill-switch”, ovvero un meccanismo occulto di disattivazione remota che avrebbe reso vulnerabili le infrastrutture cinesi in caso di conflitto.

Nvidia ha smentito con forza queste insinuazioni, chiarendo che nessuna delle sue GPU include funzioni di spegnimento a distanza o backdoor segrete. Ma il sospetto ha contribuito a erodere ulteriormente la fiducia, offrendo alle autorità cinesi un nuovo appiglio per giustificare le sue misure restrittive. Il caso dell’H20 mostra come, in un’industria estremamente complessa dal punto di vista tecnico (e dunque, per natura, opaco), la percezione conti quanto la realtà: persino in assenza di prove concrete, il timore di vulnerabilità latenti è sufficiente per spostare interi equilibri di mercato. Il dubbio diventa un’arma politica.

Nel frattempo, la politica americana ha oscillato tra rigore e pragmatismo. Dopo la stagione Biden, fortemente orientata al contenimento tecnologico di Pechino, l’amministrazione Trump ha riaperto degli spiragli negoziali, concedendo le licenze che hanno effettivamente consentito la vendita proprio di chip come l’H20. Secondo alcune ricostruzioni giornalistiche, il cambio di orientamento sarebbe stato il risultato di un efficace e paziente lavoro di “diplomazia” di Jensen Huang, che ha saputo costruire una relazione personale privilegiata con il presidente degli Stati Uniti.

La realtà – come vi avevamo raccontato anche qui – è che, nonostante gli embarghi e i compromessi, i chip Nvidia hanno continuato a circolare in Cina persino all’apice dei veti bideniani, in alcuni casi attraverso intermediari o triangolazioni con Paesi terzi, aggirando così i divieti formali e confermando quanto sia difficile bloccare del tutto il flusso tecnologico in un mondo di catene di fornitura globalizzate.

Perché il veto cinese e perché proprio ora?

Lungi dall’essere puramente ritorsiva, la decisione cinese di colpire Nvidia va letta come parte di un disegno più ampio. Apparentemente drastica, essa risponde a una logica “strutturalista” che mira a riequilibrare il rapporto di dipendenza con i fornitori stranieri. Pechino non intende più accontentarsi di avere accesso a versioni “attenuate” dei chip americani: l’obiettivo adesso è la conquista di un’autonomia tecnologica che abbracci l’intera filiera del calcolo, dai semiconduttori all’infrastruttura, riducendo al minimo i punti di vulnerabilità. È del resto lì che si gioca la sfida della “sovranità tecnologica”, che la leadership cinese ha ormai posto tra le proprie priorità politiche. Ma perché tutto questo avviene proprio ora?

Un indizio si trova nello “strano” tempismo con cui – due giorni dopo l’annuncio del blocco a Nvidia – Huawei ha svelato una roadmap di sviluppo di chip che copre i prossimi tre anni e che, se realizzata nei tempi e nelle modalità annunciate, potrebbe ridisegnare l’intero equilibrio competitivo del settore.

La punta di diamante della strategia dell’azienda di Shenzhen è lo sviluppo della linea di chip Ascend, una serie lanciata nel primo trimestre del 2025 con l’Ascend 910 C e che, attraverso una progressione esponenziale dei nodi e delle interconnessioni, punta a quadruplicare la capacità di calcolo da qui al 2027.

Sebbene, a oggi, le GPU Nvidia siano ancora considerate superiori per prestazioni e affidabilità, l’uscita allo scoperto di Huawei riflette la consapevolezza, da parte cinese, che la capacità manifatturiera domestica di chip costituisce sempre meno un collo di bottiglia sensibile alla volubilità di Washington.

La roadmap di Huawei non è solo un piano industriale, ma un atto politico: un manifesto che intende rassicurare gli alleati interni e spaventare i concorrenti esterni. In questo senso, il veto contro Nvidia diventa una leva utile a concentrare investimenti pubblici e privati sul fronte della produzione nazionale, rafforzando l’idea che la “dipendenza dall’Occidente” non sia più insuperabile.

In altre parole: il veto cinese a Nvidia e l’annuncio di Huawei non vanno letti come episodi isolati, ma come due mosse coordinate di una identica strategia. Un messaggio al mondo – e in particolare, ovviamente, all’inquilino della Casa Bianca – che la Cina non intende più limitarsi a comprare e inseguire, ma vuole innovare e guidare.

Che cos’è il Golden Dome, lo scudo spaziale di Donald Trump

2025-09-17T00:00:00+00:00

Raggi laser sparati dai satelliti. E altri satelliti “sentinella” a sorvegliare il cielo statunitense, oltre a batterie antimissile in allerta 24 ore su 24. Il Golden Dome Shield – la “Cupola d’oro” di Donald Trump — sarà una rivoluzione per la Difesa a stelle e strisce. E potrebbe anche sancire l’avvio di una nuova Guerra Fredda, questa volta combattuta in orbita.

Il faraonico scudo spaziale del presidente degli Stati Uniti sta però dividendo il Paese, con una battaglia su un budget da 175 miliardi di dollari e con una raffica di critiche sull’efficacia militare di questo arsenale che “proteggerà la nostra patria”, come ha detto Trump a metà maggio dagli hangar della Al Udeid Air Base, nel deserto del Qatar. Per poi aggiungere, prima dallo Studio Ovale e poi al vertice Nato dell’Aja, che “avremo il miglior sistema mai costruito”. La Cupola d’oro intercetterà i missili “anche se vengono sparati dall’altra parte del mondo” e persino dallo spazio.

Trump mira a realizzare oggi il sogno delle Star Wars di Ronald Reagan negli anni ’80: un “ombrello spaziale” che protegga gli Stati Uniti dalla grande paura di un attacco missilistico sferrato dai suoi nemici: Iran, Corea del Nord, Cina o Russia.

Oltre al programma del suo predecessore, la Cupola d’oro ha un’altra fonte di ispirazione: l’Iron Dome, lo scudo di Israele che – nonostante i dubbi sollevati sulla sua reale efficacia – ha intercettato razzi e missili dall’Iran e dalle milizie proxy filo-iraniane. Secondo Jeffrey Lewis, esperto di Difesa del californiano Middlebury Institute, la differenza tra quest’ultimo e la proposta di Trump sarebbe pari a quella tra “un kayak (l’Iron Dome) e una corazzata (Il Golden Dome)”.

L’allarme del Pentagono

Da anni, il Pentagono sostiene che gli Stati Uniti non abbiano tenuto il passo con gli ultimi missili sviluppati da Cina e Russia, che tradotto vuol dire: sono necessarie nuove contromisure. I generali statunitensi hanno rivelato che Mosca e Pechino possiedono centinaia di missili balistici intercontinentali, oltre a migliaia di missili da crociera in grado di colpire la terraferma da New York a Los Angeles.

I sistemi di difesa missilistica a terra statunitensi, in Alaska e in California, hanno fallito quasi la metà dei test. All’inizio dell’anno, un alto ufficiale ha avvertito che – in caso di conflitto, magari legato a un’invasione di Taiwan – i missili cinesi potrebbero colpire la base aerea di Edwards, in California.

In un’analisi dettagliata sulla rivista Defense News, gli esperti Chuck de Caro e John Warden hanno spiegato perché la Cupola d’oro non è sufficiente per fermare un attacco cinese contro gli Stati Uniti: “Oggi gli Stati Uniti potrebbero trovarsi in una situazione simile a quella della Corea nell’ottobre 1950: sebbene il presidente Donald Trump stia compiendo sforzi intensi per rafforzare la sicurezza nazionale degli Stati Uniti, con iniziative che vanno dall’F-47 e dal B-21 Raider alla promessa di un sistema di difesa aerospaziale denominato Golden Dome, questi sistemi non sono ancora operativi”. Comunque, proseguono gli analisti, “la Cina ha costantemente aumentato il proprio potere offensivo sotto la guida del presidente Xi Jinping”.

Golden Dome: come funziona

Il Golden Dome Shield, sfruttando una costellazione di centinaia di satelliti e grazie a sensori e intercettori sofisticati, potrebbe neutralizzare i missili nemici in arrivo anche subito dopo il loro decollo e prima che raggiungano gli States.

Un esempio? Proviamo a immaginare che un giorno la Cina decida di lanciare un missile contro gli Stati Uniti. Grazie al Golden Dome, i satelliti americani rileverebbero le sue scie luminose. E, mentre il missile sarebbe ancora nella sua fase di “spinta”, uno degli intercettori spaziali sparerebbe un laser, o una munizione alternativa, per far esplodere il missile ed eliminare la minaccia.

Il nuovo sistema di difesa si estenderà su terra, mare e spazio. Servirà per neutralizzare un’ampia gamma di minacce aeree “di nuova generazione”, tra cui missili da crociera, balistici e ipersonici. Questi ultimi, in particolare, sono i più difficili da abbattere per la loro manovrabilità ad alta velocità.

Il Golden Dome dovrebbe fermare i missili in tutte e quattro le fasi di un potenziale attacco: rilevamento e distruzione prima di un’offensiva, intercettazione precoce, arresto a metà volo e arresto durante la discesa verso un obiettivo. E lo farà grazie a una flotta di satelliti di sorveglianza e a una rete separata di satelliti d’attacco. La “Cupola d’oro” fermerà anche i sistemi di fractional orbital bombardment (Fob, Sistema di Bombardamento Orbitale Frazionale) in grado sparare testate dallo spazio.

In campo i giganti delle armi

Fiutando un’opportunità di business senza precedenti, i giganti dell’industria militare americana – L3Harris Technologies, Lockheed Martin e RTX Corp – si sono già schierati in prima fila. L3Harris ha investito 150 milioni di dollari nella costruzione di un nuovo stabilimento a Fort Wayne, nell’Indiana, dove produce satelliti per sensori spaziali che fanno parte degli sforzi del Pentagono per rilevare e tracciare le armi ipersoniche.

Al 40esimo Space Symposium di Colorado Springs, Lockheed Martin ha invece diffuso un video promozionale che mostra una Cupola d’oro che scherma le strade deserte e notturne delle città americane. Per 25 miliardi di dollari, la Booz Allen Hamilton, società di consulenza tecnologica della Virginia, sostiene di poter lanciare in orbita duemila satelliti per rilevare ed eliminare i missili nemici. Mentre dall’US Space Force, in qualità di vicecapo delle operazioni, il generale Michael A. Guetlein, a cui Trump ha affidato la regia del mega progetto, ha assicurato che il Golden Dome sarà operativo entro la fine del suo mandato nel 2030.

Il finanziamento di quest’opera, però, è una sfida enorme. Per ora sul piatto ci sono 25 miliardi di dollari: un settimo della spesa totale ipotizzata. Il governo stima infatti che la Cupola d’oro possa costare fino a 175 miliardi di dollari, una cifra che il Congressional Budget Office punta a far rientrare nel più corposo bilancio da 542 miliardi che gli Stati Uniti intendono spendere in progetti spaziali nei prossimi vent’anni. Un’iniziativa cara come l’oro, dunque. Anche perché Trump, sembra ossessionato dal prezioso metallo (il suo ufficio alla Casa Bianca è stato del resto letteralmente dorato: dalle tende al telecomando della Tv).

Uomini d’oro e conflitto di interesse

Mentre i colossi della difesa e dello spazio fiutano l’affare, nel resto degli Stati Uniti divampano gli scontri su costi e appalti. Perché a costruire la Cupola d’oro si sono candidati uomini d’oro: in pole position c’è il miliardario Elon Musk, proprietario di SpaceX e della costellazione Starlink, ex braccio destro di Trump prima che la loro liaison finisse, con il magnate che ha lasciato la Casa Bianca sbattendo la porta.

Un voltafaccia che il presidente non ha digerito: sebbene SpaceX rimanga il frontrunner del settore, l’amministrazione USA è a caccia di nuovi partner spaziali da imbarcare nel progetto, a cominciare dal Project Kuiper di Amazon di Jeff Bezos, insieme alle startup Stoke Space e Rocket Lab, mentre la Northrop Grumman sta alla finestra consapevole di poter essere il vincitore nel lungo periodo.

Siccome il Golden Dome sarà un concentrato tecnologico, in campo ci sono anche Palantir, società di analisi dei big data del tycoon conservatore Peter Thiel, e Anduril di Palmer Luckey, azienda specializzata in sistemi autonomi avanzati, dall’intelligenza artificiale alla robotica.

Intanto un gruppo di 42 membri del partito Democratico ha scritto all’ispettore generale del Pentagono per aprire un’indagine, dopo che si è saputo che SpaceX potrebbe aggiudicarsi un maxi contratto per la costruzione del Golden Dome. Con in testa la senatrice Elizabeth Warren, i democratici chiedono trasparenza ed esprimono timori per possibili “conflitti di interesse” tra l’amministrazione Trump, Musk e le altre aziende americane.

Lo scetticismo dei militari

Passando dal fronte economico a quello militare, più di un esperto è scettico sull’efficacia del Golden Dome Shield: malgrado Trump continui a dire che frenerà le minacce al 97%, sul progetto aleggia più di un interrogativo. Anzitutto, come saranno gli intercettori? È ancora da decidere. Un dirigente della stessa Lockheed non ha nascosto, parlando con il sito Defense One, che intercettare un missile nella sua fase di spinta è “terribilmente difficile” e che si potrebbe metterlo fuori combattimento solo “nelle fasi relativamente lente dopo il suo lancio”.

Per Thomas Withington, esperto di electronic e cyber warfare del Royal United Services Institute, i raggi laser sono preferibili ai missili, pesano meno e riducono il costo di lancio dell’intercettore. Ma ammette che questa tecnologia non è mai stata testata nello spazio.

Un gruppo indipendente dell’American Physical Society ha calcolato che servirebbero 16mila intercettori per mettere fuori uso 10 missili intercontinentali simili all’ipersonico Hwasong-18 nordcoreano. Per questo motivo, su The Spectator, Fabian Hoffmann, ricercatore di tecnologia missilistica del Centre for European Policy Analysis, ha definito il Golden Dome un “progetto mangiasoldi”.

Una nuova Guerra Fredda

Negli Stati Uniti non mancano i perplessi. L’ufficio indipendente del bilancio del Congresso ha avvertito che il progetto potrebbe costare fino a 524 miliardi di dollari e richiedere 20 anni per essere realizzato. Ma i dubbi riguardano anche la validità e utilità dello scudo spaziale. Scienziati come Laura Grego, intervistata dal MIT Technology Review, definiscono il progetto, da sempre, “tecnicamente irraggiungibile, economicamente insostenibile e strategicamente poco saggio”.

E poi ci sono le conseguenze geopolitiche, che potrebbero minare gli equilibri delle superpotenze. La Cina ha già espresso la sua preoccupazione su questo progetto. Il Cremlino è pronto a parlare con Washington di armi tattiche e nucleari. Nel prossimo decennio, il pericolo è che si inneschi una spirale incontrollata, con una corsa agli armamenti anti-satellite per bucare il Golden Dome.

Come all’inizio di una nuova Guerra Fredda, è possibile che Trump stia cercando di costringere i suoi nemici a investire in tecnologie costose al fine di indebolirne l’economia, così come le “guerre stellari” di Reagan avevano contribuito a mandare in bancarotta l’Unione Sovietica.

Ma c’è anche il rovescio della medaglia: se la prossima amministrazione statunitense decidesse di cancellare il Golden Dome, a quel punto a finire in un buco nero sarebbero decine di miliardi di dollari statunitensi.

“Siate meccanici, siate luddisti”: così si resiste al tecnocapitalismo

2025-09-11T00:00:00+00:00

Vivere le tecnologie come se fossero qualcosa che cade dall’alto ci rende passivi e ci limita a considerare “cosa fanno” senza concentrarci sul “perché lo fanno”. È il tema centrale del libro The Mechanic and the Luddite* – A Ruthless Criticism of Technology and Capitalism*, scritto dal ricercatore americano Jathan Sadowski, i cui studi si concentrano sulle dinamiche di potere e profitto connesse all’innovazione tecnologica.

Chi è Jathan Sadowski

Senior lecturer presso la Monash University di Melbourne (Australia), è esperto di economia politica e teoria sociale della tecnologia. Oltre al libro The Mechanic and the Luddite – A Ruthless Criticism of Technology and Capitalism, nel 2020 Sadowski ha pubblicato il libro Too Smart* – How Digital Capitalism is Extracting Data, Controlling Our Lives, and Taking Over the World*. Inoltre conduce il podcast *This Machine Kills *insieme a Edward Ongweso Jr. È anche autore e co-autore di diversi studi che indagano le conseguenze della tecnologia e della datificazione.

L’era del capitalismo tecnologico

Jathan Sadowski parte da alcuni presupposti. Il primo vuole che tecnologia e capitalismo non siano forze separate ma che si rafforzino in modo reciproco, con le persone relegate al ruolo di osservatori passivi, senza valutarne le ricadute politiche, economiche e sociali.

Il secondo presupposto vuole le tecnologie come forma di legislazione che crei regole, definisca diritti, stabilisca cosa è consentito e – a monte – delinei il tipo di società in cui viviamo. Con un impatto anche sul mondo fisico. I magazzini automatizzati sono ambienti costruiti per i robot e non per l’uomo, le strade su cui viaggiano le automobili a guida autonoma sono pensate per quel tipo di veicolo e, ancora, qualsiasi tecnologia futura avrà bisogno di un ambiente fisico adeguato e inedito.

Per definire il capitalismo tecnologico, Sadowski fa riferimento a** un’idea ampia** che si sofferma sugli algoritmi discriminatori, sulle piattaforme che trattano i dati degli utenti, anche i più sensibili, e sulle Big Tech che stipulano ricchi contratti con corpi militari. Tutto ciò porta in superficie le connessioni tra tecnologia e potere, così come mette in risalto la natura politica e le ricadute economico-sociali delle tecnologie.
Ciò che andrebbe osservato, e questo è un punto centrale nella narrazione di Sadowski, è il contesto nel quale alcune innovazioni vengono incentivate e altre scartate.

Il ruolo dei venture capitalist nell’innovazione capitalista

I venture capitalist, investitori privati che finanziano imprese in cambio di quote societarie, definiscono l’innovazione in base a ciò che si adatta ai rispettivi portafogli di investimento e allineano il progresso ai loro obiettivi di profitto.

Un modello – critica l’autore – sostenuto da sussidi governativi e agevolazioni fiscali **e incentrato sull’ipercrescita **(hypergrowth), selezionando startup e tecnologie che possono scalare e dominare il mercato esponenzialmente in breve tempo.

Per Sadowski la Silicon Valley siede al tavolo della roulette, decide su quale numero si fermerà la pallina e decide quanto scommettere. Può capitare che la mano non sia vincente ma – sul lungo periodo e sulla quantità di mani giocate – il saldo per i venture capitalist è sempre positivo.

Anche quando il mercato crolla, i venture capitalist al vertice sono in gran parte immuni dai rischi e ottengono comunque profitti significativi. Questo processo crea un “realismo dell’innovazione”, al cui interno il venture capital sembra l’unica via praticabile per sostenere l’innovazione.

Dati come capitale e la politica della datificazione

L’autore sostiene che le metafore popolari quali “i dati sono il nuovo petrolio” oscurano la vera natura dei dati, che non sono una risorsa naturale, ma sono sempre manufatti. Le aziende inquadrano i dati come una risorsa preziosa, disponibile universalmente e soggetta alle dinamiche di mercato, ma ciò vale solo per quelle imprese che possiedono le tecnologie speciali per scoprirli, estrarli, elaborarli e capitalizzarli.

I dati sono una forma di capitale essenziale per la produzione, estrazione e circolazione del valore nei sistemi digitali. Questo spinge le aziende a creare e catturare quanti più dati possibile, da tutte le fonti e con ogni mezzo.

Le acquisizioni aziendali, come l’acquisto di DoubleClick da parte di Google, LinkedIn da parte di Microsoft, WhatsApp da parte di Facebook (ora Meta, ndr) e OneMedical da parte di Amazon, sono spesso fusioni di dati.

Una smania per la datificazione che trasforma le persone in dati. Ciò trova conferma, secondo l’autore, per esempio nella ricerca sulla visione artificiale che tende a categorizzare gli esseri umani al pari di oggetti da rilevare, identificare e tracciare, spogliandoli così del loro contesto sociale e della loro umanità.

Un’astrazione che fa cadere eventuali resistenze etiche in chi implementa tecnologie di sorveglianza e giustifica – seppure indirettamente – la creazione di oligopoli che trovano forma nelle Big Tech, organizzazioni che fondano le rispettive potenze sui dati, sulla capacità computazionale e sul loro peso geopolitico che le mette in condizione di presentare le tecnologie prodotte al pari di asset strategici nazionali.

Il ruolo dei “meccanici” e dei “luddisti”

Per il professor Sadowski le parole “mechanic” e “luddite” sono da intendere in un contesto critico. Entrambi, in senso metaforico, incarnano un modo di vivere il capitalismo tecnologico. I “mechanic”, i meccanici, sono le persone che coltivano curiosità su come il mondo funziona, mentre i “luddite” (i luddisti) hanno posizioni più consapevoli delle funzioni intrinseche della tecnologia.

Il termine luddista prende origine dal movimento nato nel Regno Unito durante i primi anni del 1800 che, preoccupato dagli impatti dei macchinari industriali sul lavoro degli artigiani, ha ingaggiato una lotta contro le fabbriche, accusandole di peggiorare le condizioni di vita.

Tanto all’epoca quanto oggi, i luddisti non sono refrattari alle tecnologie in quanto tali ma alle loro implicazioni. Il luddismo odierno è un movimento molto più complesso di quello che, nel XIX secolo, il governo britannico ha represso con la violenza e con leggi ad hoc.

In sintesi, il meccanico comprende come funziona un sistema, mentre il** luddista sa perché è stato costruito, a quali scopi serve e quando dovrebbe essere smantellato o distrutto**. Entrambi i modelli, sostiene Sadowski, sono cruciali per una critica puntuale del tecno-capitalismo.

Intervista con l’autore

Abbiamo approfondito queste posizioni con l’autore del libro.

Nel libro emerge un panorama in cui le tecnologie sono sempre più opache (il fenomeno della “scatola nera”), complesse e dominate da interessi aziendali e statali che limitano l’agire umano. Si tratta di uno sviluppo contemporaneo o di un modello ricorrente?

“L’idea delle tecnologie come una ‘scatola nera’ esiste da tempo ed è stata a lungo rilevante. È un modello ricorrente nel modo in cui le tecnologie sono progettate e utilizzate. Una scatola nera in cui possiamo vedere gli input e gli output di una tecnologia, di un sistema o di un’organizzazione, ma non possiamo vedere o capire come la cosa effettivamente operi. Se mai, la scatola è diventata semplicemente più opaca col passare del tempo. Che si tratti di intelligenza artificiale o di strumenti finanziari, i meccanismi interni di questi sistemi, che hanno un enorme potere nella società, sono schermati da strati di opacità. Certo, questi sistemi astratti sono complessi, ma sono anche mistificati per design. Ci viene detto che solo pochi eletti sanno come sono stati creati, e ancora meno sanno come effettivamente funzionino. Il risultato è che alla grande maggioranza delle persone viene impedito di conquistare la posizione minacciosa di sapere come le cose funzionano, dire di no al modo in cui funzionano ora e poi pretendere che funzionino diversamente.

Consideriamo un modello di machine learning che sta alla base di un sistema di AI. Ora non possiamo nemmeno vedere o comprendere gli input che entrano nel modello perché si tratta di dataset enormi raccolti tramite scraping automatico del web e altre forme di raccolta dati. Nessun essere umano ha mai effettivamente spulciato questi dataset nella loro interezza. Forse qualcuno ha visto solo parti dei dati, o ha solo un’idea generale di che tipo di dati siano inclusi nel dataset. Ma, funzionalmente, il dataset (o input nel sistema) è anch’esso una scatola nera. Le operazioni del modello di machine learning sono anch’esse ‘black-boxed’ poiché questi sistemi computazionali hanno strati nascosti di calcoli probabilistici in cui neppure il creatore della tecnologia sa esattamente cosa stia succedendo. Per di più, persino gli output di questi sistemi sono ora scatole nere: le decisioni prese da questi sistemi di AI e, le loro conseguenze sulla vita delle persone, sono nascoste alla vista del pubblico.

Un decennio fa (era il 2016, nda), il giurista Frank Pasquale scrisse un eccellente libro intitolato The Black Box Society in cui spiegava come le scatole nere si stiano moltiplicando nelle nostre vite grazie a modi tecnici, legali, politici e sociali. Le scatole nere mantengono nascoste le operazioni di questi sistemi.

Quindi, sebbene il fenomeno delle tecnologie a scatola nera sia un modello ricorrente, possiamo sempre più vedere come quelle scatole stanno ora diventando ancora più grandi, inglobando più parti del sistema”.

Parliamo dei venture capitalist che plasmano il capitalismo tecnologico anche gonfiando in modo artificioso gli asset speculativi. Come possiamo spezzare questo ciclo dell’hype? Cosa servirebbe per orientare l’innovazione verso il benessere sociale piuttosto che verso l’accumulazione di capitale?

“Le nostre aspettative sul futuro sono molto importanti per influenzare dove allocare le risorse e per modellare come e perché costruiamo le tecnologie. Le aspettative sono anche performative del futuro. Andrebbero pensate come prove generali per futuri potenziali che non sono ancora arrivati. Le nostre aspettative creano anticipazione riguardo al futuro e possono aiutare a motivare l’azione nel presente. È per questo che la Silicon Valley spende così tanto tempo e denaro cercando di modellare le nostre aspettative in modi molto specifici che si allineano ai loro desideri e favoriscono i loro interessi. Ecco cosa sono i cicli dell’hype: sono il business della gestione delle aspettative.

Gli investimenti speculativi – come quelli che sono la specialità dei venture capitalist e degli imprenditori tecnologici – dipendono dall’hype, dal creare aspettative e motivare all’azione. Questa speculazione è un modo di ricavare valore e profitto da cose che non sono ancora accadute e che potrebbero non accadere mai. Il futuro potrebbe sempre non materializzarsi nel modo in cui la Silicon Valley lo immagina, ma proprio questa incertezza è un elemento cruciale della performance. Significa che la partecipazione del pubblico è necessaria. Nel mio libro chiamo questo il Tinkerbell Effect: le tecnologie speculative esistono solo se ci crediamo abbastanza e battiamo le mani abbastanza forte. Se smettiamo di crederci e smettiamo di applaudire, allora possono cominciare a svanire, diventando sempre più immateriali fino a sparire. Anche investire miliardi di dollari non garantisce la realizzazione di un sogno se le persone smettono di alimentarlo con la loro energia psichica. Gli esempi ci sono, si chiamano Metaverso (un ricordo lontano), Web3 oppure Google Glass (in realtà mai visti davvero sul mercato).

Questa natura effimera dell’hype è anche un punto chiave di intervento. Attualmente, molti dei benefici della tecnologia avvengono in modo accidentale e ‘a cascata’. Il loro scopo principale è catturare mercati e creare profitti per grandi aziende. Ci viene detto che questo è l’unico modo possibile e che non dovremmo aspettarci nulla di diverso o migliore. Ma potremmo fare molta strada per orientare l’innovazione in direzioni diverse semplicemente avendo aspettative più alte su come le tecnologie vengono create e a quali scopi servono”.

I dati tendono a ridurre le persone a oggetti. Questo processo, intrinseco ai sistemi di intelligenza artificiale, è oggi estremamente rilevante. Quali interventi politici e sociali ritiene necessari per garantire che le tecnologie basate sui dati vengano sviluppate in modi che rispettino la dignità umana? A suo avviso, quali aspetti del capitale umano dovrebbero rimanere al di fuori della portata della datificazione?

“Le nuove tecnologie possono catturare quantità di dati così vaste da risultare incomprensibili, ma quei dati sul mondo resteranno sempre incompleti. Nessun sensore o sistema di scraping può assorbire e registrare dati su tutto. Ogni sensore, invece, è progettato per raccogliere dati su aspetti iper-specifici. Ciò può sembrare banale, come un termometro che può restituire un numero sulla temperatura, ma non può dirti che cosa si provi davvero con quel clima. Oppure può essere più significativo, come un algoritmo di riconoscimento facciale che può identificare la geometria di un volto, ma non può cogliere l’umanità soggettiva e il contesto sociale della persona. I dati non potranno mai rappresentare ogni fibra dell’essere di un individuo, né rendere conto di ogni sfumatura della sua vita complessa.

Ma non è questo lo scopo né il valore dei dati. Il punto è trasformare soggetti umani integrati in oggetti di dati frammentati. Infatti, ci sono sistemi che hanno l’obiettivo di conoscerci in modo inquietante e invasivo, di assemblare questi dati e usarli per alimentare algoritmi di targeting iper-personalizzati. Se questi sistemi non stanno cercando di comporre un nostro profilo completo e accurato possibile, allora qual è lo scopo?

Ecco però un punto importante: chi estrae dati non si interessa a noi come individui isolati, ma come collettivi relazionali. I nostri modi di pensare la raccolta e l’analisi dei dati tendono a basarsi su idee molto dirette e individualistiche di sorveglianza e informazione.

Ma oggi dobbiamo aggiornare il nostro modo di pensare la datificazione – e le possibili forme di intervento sociopolitico in questi sistemi guidati dai dati – per includere ciò che la giurista Salomé Viljoen chiama ‘relazioni “orizzontali’, che non si collocano a livello individuale, ma a scala di popolazione. Si tratta di flussi di dati che collegano molte persone, scorrono attraverso le reti in modi tali che le fonti, i raccoglitori, gli utilizzatori e le conseguenze dei dati si mescolano in forme impossibili da tracciare se continuiamo a ragionare in termini di relazioni più dirette e individualistiche.

Nel libro spiego che questa realtà delle reti di dati orizzontali indebolisce l’efficacia di interventi troppo concentrati sulla scala dei diritti individuali, piuttosto che sulla giustizia collettiva. Se vogliamo salvaguardare la dignità umana contro la datificazione disumanizzante, allora possiamo farlo solo riconoscendo come i diritti e la sicurezza di tutti i gruppi siano interconnessi attraverso queste reti guidate dai dati. In altre parole, la dignità e la sicurezza di un gruppo di persone colpite da sorveglianza e automazione è legata alla dignità e alla sicurezza di tutte le persone all’interno di questi vasti sistemi sociotecnici che letteralmente connettono ciascuno di noi”.

Nel libro esprime il concetto di “AI Potemkin” per descrivere l’illusione di un’automazione che in realtà nasconde enormi quantità di lavoro umano. Un inganno per utenti, investitori e opinione pubblica: che cosa è esattamente questa illusione?

“Ci sono tantissime affermazioni altisonanti sulle capacità dei sistemi di intelligenza artificiale. Ci viene fatto credere che queste tecnologie ‘intelligenti’ funzionino unicamente grazie ai loro enormi dataset e alle reti neurali.

In realtà, molte di queste tecnologie non funzionano – e non possono funzionare – nel modo in cui i loro sostenitori dichiarano. La tecnologia non è abbastanza avanzata. Al contrario, molti sistemi dipendono pesantemente dal lavoro umano per colmare le lacune delle loro capacità. In altre parole, il lavoro cognitivo che è essenziale per queste presunte macchine pensanti, proviene in realtà da uffici pieni di lavoratori (mal retribuiti) in popolari destinazioni di outsourcing come le Filippine, l’India o il Kenya.

Ci sono stati diversi esempi di alto profilo, come la startup Builder.AI, che affermava di automatizzare il processo di creazione di app e siti web. Un’indagine ha rivelato che il sofisticato ‘sistema di AI’ della startup sostenuta da Microsoft e valutata 1,5 miliardi di dollari era in realtà alimentato da centinaia di ingegneri software in India, istruiti a fingersi l’AI della società quando interagivano con i clienti.

Esempi come questo sono così frequenti che ho coniato il termine AI Potemkin per descriverli. Potemkin si riferisce a una facciata progettata per nascondere la realtà di una situazione (da il villaggio Potemkin, ndr). L’AI Potemkin è collegata al concetto di ‘black boxing’, ma spinge l’occultamento fino alla vera e propria ingannevolezza. Lo scopo non è solo nascondere la realtà, ma mentire sulla realtà delle capacità di una tecnologia, per poter affermare che un sistema sia più potente e prezioso di quanto non sia in realtà.

Invece di riconoscere e valorizzare pienamente il lavoro umano, da cui queste tecnologie dipendono, le aziende possono continuare a ignorare e svalutare i componenti umani indispensabili dei loro sistemi. Con così tanti soldi e così poco scetticismo che vengono pompati nel settore tecnologico, l’inganno dell’AI Potemkin continua a crescere a ogni nuovo ciclo di hype della Silicon Valley”.

Per concludere, il capitale può eliminare il lavoro umano senza finire, alla lunga, per distruggere sé stesso?

“Il capitalismo è un sistema definito da molte contraddizioni che minacciano costantemente di distruggerne le fondamenta e lo gettano di continuo in cicli di crisi. Una contraddizione importante che individuo nel libro è la ricerca del capitale di costruire** q**uella che chiamo la ‘macchina del valore perpetuo’. In breve, questa macchina sarebbe un modo per creare e catturare una quantità infinita di plusvalore senza dover dipendere dal lavoro umano per produrlo. Il capitale persegue questa ricerca da centinaia di anni. Ha motivato enormi quantità di investimenti e innovazioni, nonostante non si sia mai avvicinato a realizzare davvero il sogno di produrre plusvalore senza le persone. Ciò che rende questa una contraddizione è il fatto che gli esseri umani non sono una componente accessoria della produzione di valore; il lavoro umano è parte integrante della produzione di plusvalore.

L’AI è l’ultimo – e forse il più grande – tentativo di creare finalmente una macchina del valore perpetuo. Gran parte del discorso sull’automazione, e ora sull’intelligenza artificiale, si concentra sulle affermazioni secondo cui il lavoro umano verrà sostituito da lavoratori robotici, con l’assunzione che si tratti di una sostituzione diretta dei corpi organici con sistemi artificiali, entrambi intenti a fare esattamente la stessa cosa, solo in modi diversi e con intensità diverse.

Tuttavia, a un livello fondamentale, l’idea di una macchina del valore perpetuo non può riuscire, perché si basa su un fraintendimento del rapporto tra la produzione di valore e il funzionamento della tecnologia. Il capitale equipara una relazione – gli esseri umani che usano strumenti per produrre valore – a un’altra relazione completamente diversa: gli strumenti che producono valore (con o senza esseri umani).

Dal punto di vista del capitale, il problema degli esseri umani è che non sono macchine. Aziende come Amazon non vogliono rinunciare alla fantasia di una macchina del valore perpetuo, ma sanno anche che ci sono molte più alternative che sostituire direttamente gli uomini con le macchine: si possono anche gestire i lavoratori tramite le macchine, renderli subordinati alle macchine e, in ultima analisi, farli diventare sempre più simili a macchine.

Questo è un punto cruciale per ripensare il potere dell’AI per il capitalismo e per capire perché le aziende stanno riversando più di mille miliardi di dollari nella costruzione dell’AI. Ai loro occhi, il futuro del capitalismo dipende dall’uso dell’AI per sostituire gli esseri umani come unica fonte di plusvalore o, se questo obiettivo fallisse, dall’obbligare i lavoratori a trasformarsi in oggetti, semplici estensioni delle macchine, costringendo le persone a diventare sempre più meccaniche nel modo in cui lavorano e vivono”.

L’Europa abbandona Big Tech?

2025-07-23T00:00:00+00:00

Per conformarsi a un ordine esecutivo del presidente americano Donald Trump, nei mesi scorsi Microsoft ha sospeso l’account email di Karim Khan, procuratore della Corte penale internazionale che stava investigando su Israele per crimini di guerra. Per anni, scrive il New York Times, Microsoft ha fornito servizi email al tribunale con sede a L’Aja, riconosciuto da 125 paesi tra cui l’Italia (ma non da Stati Uniti, Israele, Cina, Russia e altri).

All’improvviso, il colosso di Redmond ha staccato la spina al magistrato per via dell’ordine esecutivo firmato da Trump che impedisce alle aziende americane di fornirgli servizi: secondo il successore di Biden, le azioni della Corte contro Netanyahu “costituiscono una inusuale e straordinaria minaccia alla sicurezza nazionale e alla politica estera degli Stati Uniti”. Così, di punto in bianco, il procuratore non ha più potuto comunicare con i colleghi.

C’è stata una mediazione, ricostruisce il New York Times: dopo una riunione tra Redmond e i vertici della Corte si è deciso che la Cpi avrebbe potuto continuare a utilizzare i servizi di Microsoft. Anche perché l’azienda, secondo la ricostruzione del quotidiano, sarebbe stata fondamentale per la cybersecurity dell’organizzazione, finita nel mirino degli hacker russi dopo l’inchiesta per i crimini di guerra in Ucraina.

Il discorso, però, non vale per Khan, il cui account resta bloccato: cittadini e aziende statunitensi rischiano conseguenze serie – multe e persino l’arresto – se forniscono “supporto finanziario, materiale e tecnologico” a chi viene identificato come pericoloso per la sicurezza nazionale (spesso sulla base di ragionamenti dal sapore politico). Insomma, in una paradossale inversione di ruoli, il procuratore è diventato un criminale, trattato alla stregua di un nemico pubblico.

Le conseguenze non si sono fatte attendere. Tre dipendenti con contezza della situazione hanno rivelato al quotidiano newyorchese che alcuni membri dello staff della Corte si sarebbero rivolti all’azienda svizzera Protonmail per poter continuare a lavorare in sicurezza. Il giornale non chiarisce il perché della decisione, né se tra essi vi sia lo stesso Khan. Una conferma al riguardo arriva dall’agenzia Associated Press. Protonmail, contattata da Guerre di Rete, non ha commentato, spiegando di non rivelare informazioni personali sui clienti per questioni di privacy e di sicurezza.

Uno choc per le cancellerie

Quello che conta è che la situazione ha scioccato le cancellerie europee: quasi tutte – e il quasi è un mero ossequio al dubbio giornalistico – impiegano software, servizi e infrastrutture statunitensi per le proprie normali attività. Ma nel clima pesante di questi mesi sono saltate le classiche e paludate convenzioni della diplomazia: Trump negozia nelle cancellerie come farebbe con i colleghi palazzinari, senza andare troppo per il sottile. Non è possibile, non lo è per nessuno, prevedere la prossima mossa. Il punto è che correre ai ripari non è semplice: sia perché uscire dalla “gabbia” creata dalle aziende, il cosiddetto “vendor lock in”, richiede tempo, formazione, strategia; sia perché esistono contratti in essere e la questione può diventare spinosa dal punto di vista giuridico. Ma anche perché – ed è una questione centrale – al momento le alternative, quando esistono, sono poco visibili.

La situazione è seria. Per dare un’idea, l’Irish Council for Civil Liberties ha rivelato che il parlamento europeo ha un contratto di fornitura di servizi cloud con Amazon. L’accordo imporrebbe di utilizzare solo modelli linguistici di grandi dimensioni “ospitati” su Amazon Web Services. Somo, ong olandese che si occupa da cinquant’anni di monitorare l’attività delle multinazionali, ha rivelato in un recente rapporto gli accordi capestro che le società di intelligenza artificiale hanno dovuto sottoscrivere con Big Tech per sostenere i costi di sviluppo dell’AI (comprese società europee come Mistral e Aleph Alpha). E tutte le aziende di riferimento, da Microsoft ad Amazon a Oracle a Google a Intel, sono statunitensi e possono quindi potenzialmente ricadere tra i destinatari degli ordini esecutivi di Trump.

La difesa di Microsoft

Per riguadagnare fiducia e mercato – i clienti governativi spostano cifre importanti anche per una Big Tech – nei mesi scorsi Microsoft ha cercato di rassicurare i propri utenti europei.

Il presidente Brad Smith a fine aprile ha schierato l’azienda a fianco di Bruxelles: “Oggi ci impegniamo solennemente”, ha detto in una conferenza del think tank Atlantic Council. “Se in futuro un qualsiasi governo, in qualsiasi parte del mondo, dovesse emettere un ordine che intenda obbligare Microsoft a sospendere o cessare le operazioni e l’assistenza per l’Europa, faremo ricorso al tribunale. Percorreremo ogni via legale per opporci a un simile ordine”. Non solo: se le cause fossero, alla fine, perse, “i nostri partner europei avrebbero accesso al nostro codice sorgente di cui conserviamo una copia in un repository sicuro in Svizzera*”*, paese neutrale per antonomasia.

Chi sta già lasciando le Big Tech

Ma c’è qualcuno che, nonostante tutto, sta già lasciando le Big Tech?

Due città danesi (Copenhagen e Aarhus) starebbero abbandonando Microsoft per il timore di finire tra le braccia di un monopolista. Il parlamento olandese, dal canto proprio, nelle scorse settimane ha approvato alcune mozioni per spingere il governo a non fare più affidamento sulla tecnologia cloud statunitense. Il timore è il cosiddetto vendor lock in, cioè la politica commerciale alla base della creazione degli ecosistemi in stile Apple: tutto griffato, tutto dello stesso brand, o dentro o fuori. Chi usa un certo elaboratore di testi avrà, così, la strada spianata se sceglierà di impiegare anche il foglio di calcolo e l’applicazione di videoconferenze della stessa società; andrà, invece, incontro a parecchie (e strategicamente posizionate) difficoltà nel caso dovesse decidere di avvalersi dei servizi di un’azienda concorrente. Ricordate i tempi in cui cambiare operatore di cellulare richiedeva di accollarsi il rischio di restare settimane senza telefono? Funziona esattamente allo stesso modo: uscire non è facile, perché l’obiettivo è proprio complicare la vita a chi decide di farlo.

Ma in questo caso la posta in gioco è molto più alta, perché non parliamo di singoli, per quanto importanti come i giudici di una corte internazionale, ma di intere amministrazioni. Lo US CLOUD Act firmato da Trump nel corso del primo mandato consente alle forze dell’ordine di imporre alle società tech di fornire accesso ai dati custoditi nella “nuvola” per investigare crimini particolarmente gravi: difficile mettersi al riparo.

Dall’altra parte, a un esame anche basilare di cybersecurity molti politici sarebbero bocciati: un’indagine della Corte dei conti olandese ha scoperto che molti ministri del governo hanno usato cloud di Google, Microsoft, Amazon senza essere consapevoli dei rischi potenziali. E non c’è ragione per pensare che altrove vada meglio. Italia compresa.

Qualcosa sta cambiando?

Guerre di rete ha chiesto ad alcuni soggetti direttamente coinvolti se la copertura mediatica degli ultimi anni abbia alzato il livello di consapevolezza del pubblico e delle aziende sul tema.

“Negli ultimi dieci anni aziende e consumatori hanno cominciato a cambiare”, afferma al telefono Alexander Sander, policy consultant della Free software foundation. “Il problema è sbarazzarsi del vendor lock in, che significa essere ostaggio dell’ecosistema del fornitore: oggi è difficile passare da un prodotto all’altro, tutto funziona bene e facilmente solo se si utilizzano servizi di una sola azienda. Lo si è visto chiaramente nel periodo pandemico, quando la gente cercava disperatamente servizi di videoconferenza e tendeva a scegliere quelli dell’azienda con cui già lavorava: oggi vale anche per l’intelligenza artificiale, che devi pagare anche se non ti interessa, non ne hai bisogno o semplicemente preferisci usare quella di un’altra società”. Questo, prosegue l’esperto, “significa che alla fine costruisci una relazione con un solo marchio: migrare è complicato e costoso. Non solo: molti dei servizi commercializzati in Europa, lo vediamo, non rispettano le norme continentali dal punto di vista della privacy e della cybersecurity: il Patriot Act non rispecchia le nostre normative, e quindi – nel caso di un’azienda Usa che vende servizi in Europa – i servizi segreti possono avere accesso ai file”.

Sander suggerisce di usare software open source, “il cui codice sorgente è pubblico e in cui si possono anche cercare eventuali backdoor: se le individui puoi sistemarle tu stesso, o incaricare qualcun altro di fare le modifiche del caso. Con il software delle grandi multinazionali del tech, invece, devi scrivere all’azienda, che a propria volta ti risponderà se può o meno mettere mano al codice”. E, come visto, oltre alle decisioni di business conta anche il clima politico.

C’è un altro tema, rimarca Sander: “Un conto è negoziare con un paese come l’Italia o la Spagna, un conto è quando al tavolo si siede una piccola azienda”. In questo caso le tutele sono rasenti lo zero. C’è un’azienda che fa peggio delle altre, chiediamo, in termini di rispetto dei diritti digitali? “In realtà, credo sia più un problema di modello di business. Dobbiamo crearci delle alternative. E penso che Stati e governi dovrebbero avere un ruolo nello stimolare i mercati in questo senso. L’Europa si è mossa bene con il Digital markets act: qui non ci mancano tanto le idee, quanto l’implementazione. E poi bisogna educare cittadini e consumatori a comprendere come funzionano certi modelli di business”.

Qualche passo in avanti si comincia a vedere: in Francia c’è il progetto La Suite numerique, che offre una serie completa di servizi digitali sotto la bandiera del governo di Parigi. In Germania c’è Open Desk di ZenDis, il Centro per la sovranità digitale di Berlino fondato nel 2022 come società a responsabilità limitata di proprietà del governo federale. Anche qui, c’è tutto il necessario per una pubblica amministrazione. La strada, però, è ancora lunga.

La versione di Protonmail

E poi ci sono i privati. Protonmail (lo abbiamo già incontrato poco sopra) è un servizio email sicuro nato nel 2014 da scienziati che si sono incontrati al Cern di Ginevra. “Lo abbiamo creato per fornire una risposta alla crescente domanda di sicurezza e privacy nella posta elettronica, e anche perché ci siamo resi conto che internet non stava più lavorando nell’interesse degli utenti”, dice a Guerre di Rete Anant Vijay Singh, head of product della società elvetica. “L’email non rappresenta solo uno strumento di comunicazione importante, ma anche la nostra identità online. Noi assicuriamo all’utente di avere il pieno controllo sui propri dati: li criptiamo, per cui nemmeno noi possiamo analizzare, monetizzare o accedere a informazioni personali. È così che siamo diventati attraenti per chi è stanco di società che sfruttano i dati personali per farci soldi, spesso senza il consenso degli utenti”. Singh afferma che l’azienda si basa solo sugli abbonamenti: il servizio di base è gratuito, gli upgrade a pagamento. “Il maggiore azionista è la Proton Foundation, che è una non profit, il che significa che quando pensiamo a un prodotto mettiamo davanti le persone, e non i soldi. E questo in definitiva porta a un’esperienza utente migliore”.

Il manager conferma che qualcosa si muove. “Negli anni scorsi abbiamo visto che la gente ha cominciato a rifiutare il capitalismo della sorveglianza e a cercare alternative più sicure e rispettose della privacy: nel 2023 abbiamo superato i 100 milioni di account, e questa tendenza ha accelerato negli ultimi mesi su entrambe le sponde dell’Atlantico”.

Proton, assicura Singh, opera sotto la legge svizzera, “che sulla privacy è tra le più stringenti al mondo. Ma le normative cambiano, e se non bastassero c’è sempre la matematica [cioè la crittografia, ndr] a difendere gli utenti”. “Inoltre tutti i nostri prodotti sono open source e sottoposti a regolari verifiche sulla sicurezza da terze parti indipendenti”. I dati sono conservati in Svizzera, ma alcune porzioni, prosegue, anche in Germania e Norvegia. Singh non nasconde che la Rete ha tradito le aspettative dei creatori. “Per anni i giganti del web l’hanno plasmata sulla base dei propri interessi e la natura centralizzata di molti servizi ha esacerbato i problemi: grandi società controllano enormi quantità di dati. Anche la sorveglianza governativa ha giocato un ruolo nell’erodere la fiducia: le rivelazioni sui programmi di sorveglianza di massa hanno mostrato quanto sia grande il potere degli esecutivi nel monitorare le attività online”. Ma la gente “è sempre più consapevole che alternative esistono, e vuole acquistare ‘europeo’, perché conscia della eccessiva dipendenza da servizi americani”.

L’alternativa elvetica a WeTransfer

C’è un altro servizio, sempre basato in Svizzera, che sta spopolando da qualche tempo e tra i clienti vanta molti grossi nomi corporate. Si chiama Swiss Transfer ed è l’alternativa al notissimo WeTransfer, nato olandese e recentemente comprato dall’italiana Bending Spoons. Infomaniak è la società madre. “Abbiamo creato Swiss Transfer innanzitutto per testare su larga scala la nostra infrastruttura basata su OpenStack Swift”, dice a Guerre di Rete Thomas Jacobsen, a capo della comunicazione e del marketing. “Offrire un servizio free e utile al pubblico è un modo per dimostrare l’affidabilità e la robustezza delle nostre soluzioni. Ma, al di là dell’aspetto tecnico, è anche un modo per aumentare la consapevolezza di cosa sia Infomaniak senza fare affidamento sui tradizionali canali promozionali, come Facebook, Instagram, Google e Linkedin, che richiedono grossi budget per acquisire visibilità. Abbiamo preferito creare un tool che parla da sé, rispetta la privacy, non traccia e offre un valore quotidiano all’utente. E funziona. Milioni di persone usano Swiss Transfer, spesso senza sapere che dietro ci siamo noi. Direi, anzi, che è ironico: in alcuni paesi il brand è più conosciuto della società che ci sta dietro. Ma lo consideriamo un successo”.

Le informazioni, spiega Jacobsen, sono custodite in data center proprietari in Svizzera, protetti dalla legge elvetica. “E dal momento che lavoriamo con l’Europa, ci conformiamo al Gdpr”.

Il modello di business è particolare. “Infomaniak è una società svizzera indipendente, posseduta dai propri stessi dipendenti: oggi gli azionisti sono circa trenta. Questa autonomia assicura indipendenza, e il rispetto dei nostri valori: protezione della privacy, sostenibilità ambientale e supporto per l’economia locale. Tutto è prodotto e sviluppato in Svizzera: i nostri team sono qui, sia quello di sviluppo che il customer care, il che ci dà il controllo totale su tutta la catena del valore, senza intermediari. Significa trasparenza, massima reattività e alta confidenzialità dei dati del cliente, che non verranno mai usati per altri fini se non quello di fornire i servizi richiesti”.

Chiediamo: ma siete davvero sicuri di essere in grado di sostituire i prodotti delle grandi multinazionali? “Sì. È sbagliato pensare che solo le Big Tech possano soddisfare le esigenze di grandi organizzazioni: lavoriamo già con oltre tremila media company tra cui radio e televisioni, ma anche banche centrali, università, governi locali e anche infrastrutture critiche”.

Jacobsen sa che uno dei colli di bottiglia è la paura delle difficoltà nella migrazione, e parla di supporto personalizzato 24/7 . “La nostra filosofia è semplice: ci guadagnamo da vivere solo con i nostri clienti, non con i loro dati. Non li vendiamo e i servizi gratuiti sono interamente finanziati da quelli a pagamento: può sembrare strano, ma paghiamo tutti i nostri stipendi in Svizzera, e nonostante ciò spesso riusciamo a offrire prezzi più competitivi. E funziona da trent’anni”. I dipendenti sono trecento, in crescita: “Ma siamo per la biodiversità digitale: il mondo ha bisogno di alternative locali dovunque”. Jacobsen va oltre: “I dati sono le materie prime dell’intelligenza artificiale e un asset strategico, ma l’Europa continua a spendere milioni di euro di soldi pubblici in soluzioni proprietarie come quelle di Microsoft, Amazon o Google senza reali benefici locali [sul tema lavora anche la campagna Public money, public code, ndr]. Queste piattaforme portano i profitti in America, creano posti di lavoro lì e aumentano la nostra dipendenza. Ma c’è di più: Big Tech investe un sacco di soldi per portare via i nostri migliori ingegneri e ricercatori, spesso formati con denaro pubblico. Per esempio, Meta ha recentemente assunto tre ricercatori dell’ufficio di Zurigo di OpenAI con offerte che a quanto pare hanno raggiunto i cento milioni di dollari. Nel frattempo, quando si presenta una necessità tecnologica negli Stati Uniti, il governo federale non esita ad aprire linee di credito eccezionali per supportare i player locali con contratti da miliardi di dollari, come nel caso di Palantir, OpenAI o cloud provider come Oracle. E l’Europa? Che sta facendo? Firma contratti con società straniere, anche se esistono alternative forti vicino a casa: noi in Svizzera, ma anche Scaleway e OvhCloud in Francia, Aruba in Italia o Hetzner in Germania”.

Se davvero conquisteremo la biodiversità digitale, lo scopriremo nei prossimi anni. Certo, per cambiare rotta, ci vuole coraggio. E, come dice ancora Sanders, tempo. “C’è un movimento verso il software libero più o meno in tutti i paesi. Dieci anni fa era molto più difficile. Oggi governi e amministrazioni stanno cercando di cambiare passo dopo passo per uscire da questo vendor lock in, e non solo per i pc desktop: si stanno rendendo conto che si tratta anche delle infrastrutture, come i server.Il processo non è immediato, un’amministrazione non dice all’improvviso: voglio passare al software libero. Ma piuttosto, quando si pone la necessità di acquistare un servizio, comincia a considerare le alternative”. Del resto, se ci sono voluti trent’anni per arrivare fin qui, è difficile immaginare che si possa invertire la rotta dall’oggi al domani

Come anche le comunità per minori sono esposte a minacce cyber

2025-07-19T00:00:00+00:00

In un’epoca segnata dall’acuirsi delle fragilità sociali e dalla pervasività del digitale, le Comunità terapeutiche per minori (CTM) si trovano ad affrontare non solo la cronica carenza di risorse, ma anche un pericolo invisibile: la minaccia cyber. Queste realtà, che accolgono soggetti in situazioni di allontanamento temporaneo dalla famiglia, sono oggi definite dagli esperti come l’incarnazione perfetta di “soft target” – obiettivi considerati un facile bersaglio dai cybercriminali – nel settore sociosanitario italiano, a causa delle risorse limitate e della scarsa percezione della minaccia informatica.

L’intersezione tra la vulnerabilità dei minorenni accolti e la fragilità dei sistemi digitali sanitari solleva preoccupazioni acute: i dati psichiatrici e clinici dei minori – che includono storia clinica, traumi e vulnerabilità psicologiche – hanno infatti un valore economico altissimo nel mercato criminale, aumentando la vulnerabilità dei ragazzi e delle ragazze a sfruttamento e abuso, ricattabilità e compromissione della privacy.

Dati sensibili e ricatto digitale: il dilemma della cybersicurezza nei CTM

Secondo quanto riporta il 12° rapporto del Gruppo di lavoro per la Convenzione sui diritti dell’Infanzia e dell’Adolescenza, in Italia ci sono circa 70 CTM distribuiti sul territorio nazionale (con l’eccezione di Friuli-Venezia Giulia, Molise, Basilicata e Calabria). Queste strutture, che faticano a soddisfare una domanda in continuo aumento, sono chiamate a gestire minorenni sempre più segnati da molteplici problematicità e da disagio psichico, un deterioramento serio della condizione giovanile che fatica a diventare una priorità nell’agenda politica.

I CTM, oltre a dover affrontare difficili e cruciali sfide cliniche – e a fare i conti . con una preoccupante carenza di personale sanitario specializzato, come neuropsichiatri, psicologi ed educatori – si trovano così di fronte alla cruciale e inattesa sfida della sicurezza digitale. Walter Pisci, direttore clinico della comunità Inus, ha fornito una fotografia dettagliata delle difficoltà che queste piccole e medie imprese incontrano nel proteggere i dati sensibili dei minori.

Pisci ha sottolineato come la figura di un esperto di cybersicurezza sarebbe “utile e necessaria” all’interno di una comunità terapeutica. Ma c’è un problema, che Pisci riassume così: “Chi paga l’esperto?”. La gestione del bilancio, già focalizzata sulle figure professionali cliniche e terapeutiche richieste dai requisiti regionali (medici, psicologi, infermieri, educatori), non è in grado di assorbire facilmente questi costi aggiuntivi.

I costi per adeguarsi alla normativa europea GDPR, che regolamenta la gestione dei dati sensibili, non sono computati nel calcolo della retta giornaliera, ma sono extra. “La comunità paga da 4 a 5mila euro ogni anno solo per l’adeguamento alla normativa GDPR con formazione specifica e consulenze tecnico-informatiche legate alla protezione dei dati, escluse le spese di manutenzione ordinaria”.

Nel frattempo, l’ombra delle minacce informatiche è sempre dietro l’angolo: “Cinque anni fa abbiamo subito un grave attacco informatico”, spiega Pisci. “Un software malevolo aveva permesso un accesso esterno e la cifratura di tutti i dati contenuti nelle cartelle condivise”. Tra questi dati erano presenti informazioni sensibili dei pazienti. “È stato chiesto un riscatto di 50mila euro in Bitcoin”, ricorda Pisci. I cybercriminali non erano riusciti ad acquisire i dati, ma solo a criptarli nel sistema. Grazie alla denuncia al DPO (Data Protection Officer) e all’uso dei backup, i dati sono stati poi recuperati.

A seguito di questo evento, la procedura di sicurezza è cambiata. La comunità ha abbandonato il NAS, giudicato più esposto, Tuttavia, ha anche deciso di portare tutti i dati su piattaforme cloud esterne private, affidandoli ai sistemi di grandi multinazionali. Questa soluzione, che richiede comunque attenzione nella gestione e protezione dei dati, viene utilizzata con successo da cinque anni.

L’allarme rosso delle comunità “soft target”

Secondo gli ultimi dati dell’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale, tra gennaio e settembre di quest’anno il settore sanitario ha registrato un +40% di attacchi cyber rispetto al 2024. “E le comunità terapeutiche per minori sono tra quelle maggiormente a rischio, perché incarnano perfettamente il profilo di soft target nel settore sociosanitario italiano”, spiega l’esperto di sicurezza Pierluigi Paganini. “Sono piccole strutture con risorse limitate, spesso prive di presidi cyber basilari e soprattutto con scarsa percezione della minaccia informatica”.

In queste strutture, le vulnerabilità tipiche includono l’assenza di reti segmentate (che aumentano la sicurezza della rete suddividendola in reti minori), software obsoleti, assenza di soluzioni di sicurezza, mancanza di un sistema di registrazione centralizzato e soprattutto nessuna formazione per il personale socioeducativo.

Tra le misure minime e urgenti che possono proteggere le comunità ci sono la cifratura dei dati archiviati (at-rest, ovvero database, file e dispositivi portatili come hard disk o chiavette USB) e dei dati in transito (tramite protocolli sicuri come HTTPS, SFTP o reti VPN), l’adozione di backup cifrati e separati dalla rete principale (regolarmente testati per il ripristino), la gestione degli accessi tramite l’autenticazione multi-fattore e il principio di least privilege.

È poi necessario utilizzare software di sicurezza, mantenere aggiornati software ed applicazioni ed eseguire revisioni periodiche con verifica delle procedure, oltre a implementare politiche per la gestione dei sistemi di sicurezza delle informazioni e lavorando sulla formazione del personale, organizzando simulazioni di crisi in un ambiente controllato, senza impatto reale sui sistemi.

L’importanza del fattore umano

Secondo Emanuela Urban, Head of ICT Project & Function della società di consulenza informatica Ipsoft, la vulnerabilità più significativa in queste strutture è rappresentata proprio dal fattore umano. Gran parte del rischio deriva da un utilizzo talvolta inconsapevole degli strumenti di servizio. La poca consapevolezza degli operatori è la causa scatenante di molte frodi informatiche, come il banale errore di cliccare su un link malevolo ricevuto via email, che può portare alla diffusione di dati sensibili.

“È fondamentale che le aziende e i gruppi di lavoro sottolineino la necessità di una maggiore consapevolezza per il trattamento dei dati”, spiega Urban, che aggiunge un secondo fattore: l’anzianità degli strumenti utilizzati. “Il ritardo nell’evoluzione tecnologica, che impedisce la messa in sicurezza necessaria, è spesso attribuibile alla difficoltà di sostenere economicamente le operazioni di ammodernamento”.

Secondo Urban, sono due le tipologie di attacchi informatici che mettono maggiormente a rischio i dati sensibili: il furto di credenziali, che costituisce la base da cui gli aggressori possono avviare l’escalation per accedere ai dati, e la sicurezza dei sistemi perimetrali: “Se questi sistemi non sono ben mantenuti, non sono presidiati in modo efficace o non dispongono di policy chiare e aggiornate diventano importanti vie di accesso per intromissioni esterne”.

Per aumentare il livello di sicurezza, Urban evidenzia la necessità di un approccio su più fronti. Il primo è la formazione operativa e la consapevolezza: l’operatore deve essere cosciente del rischio potenziale anche quando i sistemi automatici non hanno ancora tracciato una minaccia, come un link non verificato. Intervenire con l’informazione può prevenire azioni rischiose, come cliccare su mittenti o contenuti sospetti.

Il secondo approccio riguarda l’adozione di strumenti che aiutino ad arginare gli attacchi alla base, in particolare contro il furto di credenziali. Terzo fattore, il supporto legislativo e l’audit: le istituzioni dovrebbero supportare le strutture sanitarie medio-piccole per contrastare gli attacchi informatici. In questo contesto, l’ACN svolge un ruolo informativo tramite newsletter e comunicazioni sul potenziale rischio o sulle violazioni in corso relative a specifici strumenti. Infine, Urban sottolinea l’importanza di investire in strumenti di sicurezza ma, soprattutto, nell’aumento della consapevolezza degli operatori: “Questo non rappresenta per l’azienda un costo, ma un vantaggio competitivo”.

Come la Cina ha conquistato l’auto elettrica

2025-07-17T00:00:00+00:00

Negli ultimi anni, l’auto elettrica è diventata uno dei simboli più discussi della transizione ecologica. Spinta o respinta dai governi, sostenuta o affossata dall’industria, osannata o temuta dall’opinione pubblica, la mobilità a batteria è un tema che divide. Da una parte viene raccontata come un passaggio inevitabile verso un futuro libero dai combustibili fossili, dall’altra viene bollata come una tecnologia immatura o addirittura come un cavallo di Troia per interessi cinesi e imposizioni “ecologiste”.

Entrambe le narrazioni tendono a semplificare – e a polarizzare – un fenomeno complesso e in evoluzione. Proviamo allora a gettare lo sguardo oltre le trincee dell’ideologia e a offrire una lettura il più “atea” possibile della questione, soprattutto per quanto riguarda le sue implicazioni geopolitiche.

Per cominciare, vanno chiarite due cose. La prima è che la diffusione dell’auto elettrica non è uniforme. Da un lato gli electric vehicles (EV) rappresentano ancora una quota trascurabile (il 4%, pari a 58 milioni di veicoli) del parco macchine mondiale. Dall’altro hanno rappresentato circa il 20% delle nuove immatricolazioni nel 2024. Il dato è caratterizzato da forti concentrazioni geografiche, ma è in crescita del 25% rispetto all’anno precedente. Stiamo quindi parlando di un prodotto che, a livello di mercato planetario, si sta muovendo da una nicchia molto piccola a un segmento significativo. Basti pensare che nel 2024 le vendite sono aumentate di 3,5 milioni di unità rispetto al 2023, più di quanto si fosse venduto in tutto il 2020.

La Cina domina il mercato, sia dal lato della domanda che dell’offerta, con quasi il 75% del venduto globale (11 milioni di EV). In Europa, invece, si registra ogni anno una leggera crescita delle nuove immatricolazioni (1,8% in più nel 2024), ma questa è altamente dipendente da incentivi statali e dalle strategie industriali nazionali. Nel 2025 si prevede che le vendite europee supereranno i 4 milioni di unità, con una quota di mercato del 25%, ma anche in questo caso si registrano grandi differenze tra paesi, in particolare tra Europa del Nord e del Sud.

Negli Stati Uniti il settore è stato finora trainato da Tesla e da sussidi pubblici introdotti da Biden (e appena tagliati da Trump), ma la penetrazione resta limitata al di fuori delle aree urbane. In tutto il 2024 sono state vendute solo 1,6 milioni di auto elettriche, per una quota di mercato del 10% e con un rallentamento della crescita rispetto all’anno precedente.

Per quanto riguarda i paesi emergenti, in America Latina e in Africa le vendite di EV sono aumentate nel 2024 rispettivamente del 100% e del 120%. In Brasile il mercato è dominato dalle importazioni cinesi (oltre l’85% nel 2024), mentre negli altri paesi della regione e in Africa le percentuali sono leggermente inferiori ma comunque preponderanti.

Questi dati sono utili a inquadrare un fatto: l’impronta dell’investimento nei veicoli elettrici non è uguale in tutte le zone economiche, così come diseguale è lo sviluppo del mercato e dell’industria. In particolare, è evidente come la Cina si trovi in una fase molto più avanzata rispetto al resto del mondo. Questo non si traduce solo in una leadership produttiva o commerciale, ma in un’esposizione più profonda e strutturale al destino della mobilità elettrica.

A differenza di altre economie, dove l’auto elettrica rappresenta ancora una scelta sperimentale, in Cina è ormai una componente sistemica del mercato e della strategia industriale del Paese. Ne derivano, inevitabilmente, una grande forza industriale, ma anche una vulnerabilità più elevata in caso di contraccolpi globali e, proprio per questo motivo, un maggiore impegno (geo)politico da parte dello Stato cinese nello sviluppo e nella difesa del settore.

La seconda cosa da chiarire è che, dal punto di vista della produzione, le differenze tra un’auto tradizionale e un’auto elettrica sono così numerose e profonde che è come se si trattasse di due prodotti completamente diversi. Per certi versi si può dire che, più che di un processo di transizione industriale, lo sviluppo della mobilità elettrica andrebbe inquadrato come la nascita di una nuova industria. È importante evidenziare questo punto, poiché è una delle ragioni per cui la transizione elettrica dell’auto sta comportando cambiamenti così profondi delle geografie delle risorse e della geopolitica delle filiere.

Il passaggio dall’auto a motore a combustione interna (ICE) al veicolo elettrico non comporta soltanto un cambiamento nelle modalità di alimentazione, ma implica una rivoluzione tecnologica che investe l’intera filiera produttiva. Le competenze richieste per progettare, costruire e mantenere un’auto elettrica – a cominciare dal suo componente più cruciale, la batteria – sono radicalmente diverse rispetto a quelle necessarie per i veicoli tradizionali: servono ingegneri specializzati in elettronica di potenza, software, gestione termica e chimica dei materiali, piuttosto che esperti di meccanica e di fluidodinamica dei motori termici.

Questo ha implicazioni politiche nella misura in cui paesi come la Cina investono da quasi due decenni nella formazione di figure professionali e di ricercatori specializzati in questi ambiti, mentre Europa e USA hanno preferito continuare a puntare su competenze più tradizionali, col risultato che oggi le loro industrie non solo faticano a reperire le figure necessarie alla transizione, ma rischiano di dover operare ampi (e socialmente costosi) tagli del personale. Può non sembrarlo, ma anche questo è un tema geopolitico, in quanto ha direttamente a che fare con la resilienza dei corpi sociali dei paesi.

Un tema ancor più spinoso è quello delle materie prime critiche per la produzione di batterie. A causa della transizione energetica (non solo quella dell’automotive), negli ultimi anni litio, cobalto, nichel, grafite e terre rare ( di cui abbiamo appena scritto su Guerredirete.it, ndr) hanno assunto un’importanza strategica simile a quella del petrolio o dell’acciaio.

L’approvvigionamento, la raffinazione e la lavorazione di questi materiali sono oggi al centro di una corsa globale, in cui le geografie della potenza economica si stanno rapidamente riorganizzando. Anche in questo caso la Cina si è mossa con grande anticipo. A partire dai primi 2000, Pechino ha investito nello sviluppo di una filiera completa e integrata della mobilità elettrica, dalla proprietà delle miniere all’estero (in Africa, America Latina e Australia), fino alla raffinazione dei minerali, alla produzione di celle per batterie, e infine alla progettazione e vendita di veicoli completi. Aziende cinesi specializzate in batterie per EV, come CATL, e produttori di veicoli elettrici come BYD e NIO non solo dominano il mercato domestico, ma stanno progressivamente espandendo la loro presenza internazionale, soprattutto in Europa.

A oggi, la Cina raffina oltre il 60% del litio globale, il 70% del cobalto, e quasi il 90% delle terre rare, numeri che ne fanno un attore insostituibile in tutte le fasi della catena del valore dei componenti decisivi di un’auto elettrica, ovvero quelli elettronici, magnetici e chimici usati all’interno di software, sensori, motori e batterie. Questa concentrazione rappresenta un punto di vulnerabilità per le case automobilistiche non cinesi, che rischiano interruzioni di fornitura critiche. Non è quindi un caso che – già prima del ritorno di Trump alla Casa Bianca – proprio il tema della “terre rare” sia finito al centro delle trattative sul commercio tra Cina e Stati Uniti.

Proprio le trattative tra blocchi economici in risposta alla minaccia dei dazi di Trump ci ricordano che, come molti altri settori strategici, negli ultimi anni anche quello dell’automotive ha assistito a un prepotente ritorno degli Stati nella regolazione della vita economica e industriale. L’avvento della mobilità elettrica sta riportando al centro del dibattito concetti come “sovranità tecnologica” e “politica industriale”, costringendo governi e istituzioni a confrontarsi con il fatto che la competizione globale non si gioca più solo sul mercato, ma sulla capacità di presidiare le filiere produttive. Si tratta di una materia in continua evoluzione, complessa e altamente tecnica, che spesso i governi faticano a comprendere appieno. In molti casi, mancano sia le informazioni aggiornate che le competenze per analizzarla con la precisione e la profondità necessaria.

La geopolitica della mobilità EV si muove infatti lungo coordinate altamente mobili, in cui innovazione tecnologica, instabilità internazionale e politiche pubbliche interagiscono in modo non lineare. Per questo, la vera posta in gioco non è solo industriale, ma cognitiva e culturale: la capacità di capire per tempo quale traiettoria tecnologica emergerà come dominante (che, retrospettivamente, è la ragione dell’attuale vantaggio cinese).

Uno scenario cruciale per il futuro riguarda, per esempio, l’evoluzione delle batterie. Se le tecnologie allo stato solido, oggi in fase avanzata di sviluppo presso aziende come Toyota, QuantumScape e CATL, dovessero arrivare alla maturità industriale nei prossimi 5 anni, si assisterebbe a una vera discontinuità tecnologica: densità energetica superiore, tempi di ricarica più brevi, minore infiammabilità e, soprattutto, una diminuzione della dipendenza da materie prime come litio e cobalto. Questo ridurrebbe l’influenza dei paesi oggi dominanti in queste risorse, ma potrebbe farne emergere altri (tra cui Giappone e Corea del Sud, tra i più avanzati nello sviluppo di batterie allo stato solido), a dimostrazione di quanto la partita dell’EV, e la sua traiettoria evolutiva, sia tutt’altro che chiusa o definita, come invece la raccontano tanto gli entusiasti quanto i detrattori.

L’autore di questo articolo ha pubblicato da poco proprio un libro sul tema automotive: Velocissima).

Chi controlla le terre rare controlla il mondo

2025-07-09T00:00:00+00:00

Quando a fine anni ’80 Deng Xiaoping affermò che “il Medio Oriente ha il petrolio, la Cina le terre rare”, in pochi diedero il giusto peso alla dichiarazione dell’allora leader della Repubblica Popolare cinese.

Come invece sempre più spesso accade, il Dragone asiatico dimostrò di avere la capacità di immaginare e mettere in atto strategie di lungo termine: le terre rare, infatti, rappresentano oggi uno dei maggiori motivi di frizione geopolitica nel mondo, a causa dell’elevata richiesta e del loro complesso approvvigionamento, di cui la Cina detiene il monopolio.

Praticamente nessun settore industriale ad alta tecnologia può farne a meno, da quello militare – per missili guidati, droni, radar e sottomarini – a quello medico, in cui sono impiegate per risonanze magnetiche, laser chirurgici, protesi intelligenti e molto altro ancora.

Non fa eccezione il settore tecnologico e in particolare quello legato allo sviluppo e all’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Come spiega Marta Abbà, fisica e giornalista esperta di temi ambientali, le terre rare possiedono qualità magnetiche uniche e sono eccellenti nel condurre elettricità e resistere al calore, e anche per questo risultano essenziali per la fabbricazione di semiconduttori, che forniscono la potenza computazionale che alimenta l’AI, per le unità di elaborazione grafica (GPU), per i circuiti integrati specifici per applicazioni (ASIC) e per i dispositivi logici programmabili (FPGA, un particolare tipo di chip che può essere programmato dopo la produzione per svolgere funzioni diverse).

Sono inoltre cruciali per la produzione di energia sostenibile: disprosio, neodimio, praseodimio e terbio, per esempio, sono essenziali per la produzione dei magneti utilizzati nelle turbine eoliche.

Senza terre rare, quindi, si bloccherebbe non solo lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, ma anche quella transizione energetica che, almeno in teoria, dovrebbe accompagnarne la diffusione rendendola più sostenibile. Insomma, tutte le grandi potenze vogliono le terre rare e tutte ne hanno bisogno, ma pochi le posseggono.

Terre rare, minerali critici e AI

Le terre rare (REE) sono un gruppo di 17 elementi chimici con proprietà simili e spesso presenti insieme nei minerali: lantanio, cerio, praseodimio, neodimio, promezio, samario, europio, gadolinio, terbio, disprosio, olmio, erbio, tulio, itterbio, lutezio, ittrio e scandio.

Le materie prime critiche, di cui possono far parte anche alcune terre rare, sono invece quei materiali identificati dai vari governi come economicamente e strategicamente essenziali, ma che presentano un alto rischio di approvvigionamento a causa della concentrazione delle fonti e della mancanza di sostituti validi e a prezzi accessibili.

Nel 2024 il Consiglio dell’Unione Europea ha adottato il Regolamento europeo sulle materie prime critiche, elencandone 34, di cui 17 definite “strategiche”, il cui controllo o accesso influisce direttamente su obiettivi di sicurezza, sviluppo tecnologico e autonomia industriale.

Le terre rare, in realtà, spiega ancora Marta Abbà, non sono rare, ma la loro presenza nel mondo non è omogenea e l’estrazione e la lavorazione risultano molto costose e inquinanti.

Le maggiori riserve sono possedute dalla Cina, in cui ammontano, secondo le stime, a 44 milioni di tonnellate, con una capacità estrattiva che nel 2024 ha toccato la cifra di 270mila tonnellate all’anno. Altri stati che possiedono significative riserve sono il Brasile (21 milioni di tonnellate, attualmente ancora pochissimo sfruttate), l’Australia (5,7 milioni di tonnellate), l’India (6,9 milioni di tonnellate), la Russia (3,8 milioni di tonnellate) e il Vietnam (3,5 milioni di tonnellate).

A questo gruppo di paesi si è aggiunta di recente la Groenlandia, salita alla ribalta delle cronache per i suoi enormi giacimenti di materie prime critiche e per il conseguente interesse mostrato da Stati Uniti, Unione Europea e Cina. Il sito più rilevante, Kvanefjeld, nel sud dell’isola, è considerato uno dei più promettenti a livello globale e, secondo le stime della società che ne detiene la licenza estrattiva, potrebbe contenere fino al 15% delle riserve mondiali conosciute di terre rare.

A far gola alle grandi potenze tecnologiche sono in particolare l’alluminio, derivato della bauxite, e il silicio, necessari per la produzione dei wafer (la base di silicio su cui vengono costruiti i microchip) e per l’isolamento dei chip, il niobio, utilizzato nei cavi superconduttori, il germanio, necessario per i cavi in fibra ottica utilizzati per la trasmissione di dati ad alta velocità, cruciale per l’AI, e ancora gallio, tungsteno, neodimio, ittrio, tutti componenti essenziali per l’industria dei microchip.

Per via delle loro applicazioni nell’industria high tech, molti di questi materiali ed elementi sono stati identificati come strategici sia dall’Unione Europea che dagli Stati Uniti e sono per questo oggetto di accordi e trattati bilaterali con i paesi produttori.

Nonostante la presenza di alcune riserve di terre rare in entrambe le regioni, il fabbisogno risulta infatti di gran lunga superiore alla capacità produttiva domestica, obbligando di fatto sia Washington che Bruxelles a importare le materie dall’estero, prima di tutto dalla Cina e in secondo luogo, per quanto riguarda l’Unione Europea, dalla Russia.

Per questo motivo, Dewardric L. McNeal, direttore e analista politico della società di consulenza Longview Global, ha affermato alla CNBC che “gli Stati Uniti devono ora trattare le materie prime critiche non come semplici merci, ma come strumenti di potere geopolitico. Come la Cina già fa”.

Il potere del dragone asiatico e le risposte USA

Dopo settimane di tensioni e accuse reciproche per i dazi imposti dall’amministrazione Trump, il governo di Pechino ha deciso di rallentare l’export di terre rare tra aprile e maggio, come già fatto in precedenza sia nel 2023 che nel 2024, quando alla scrivania dello studio ovale sedeva ancora Joe Biden e il tema caldo di discussione era l’isola di Taiwan.

Per farsi un’idea della portata di questa mossa, basti pensare che, come stimato dal Servizio Geologico degli Stati Uniti (USGS), se la Cina imponesse un divieto totale sulle esportazioni dei soli gallio e germanio, minerali utilizzati in alcuni semiconduttori e in altre produzioni high tech, il PIL statunitense potrebbe diminuire di 3,4 miliardi di dollari.

Anche per questo, il tono di Washington da inizio giugno è diventato più conciliante e il rapporto tra le due potenze si è andato normalizzando, fino ad arrivare il 28 giugno al raggiungimento di un accordo tra i due paesi.

Nonostante i dettagli siano ancora scarsi, il segretario al Tesoro degli Stati Uniti, Scott Bessent, ha dichiarato che la Cina ha accettato di facilitare l’acquisizione da parte delle aziende americane di magneti, terre rare cinesi e altri materiali fondamentali per l’industria tecnologica.

Quella che Trump ha festeggiato come una sua grande vittoria diplomatica, ha però reso ancor più evidente come le catene di approvvigionamento dei minerali critici siano molto concentrate, fragili e soprattutto troppo esposte all’influenza e al controllo di Pechino.

Come abbiamo visto, la Cina è il paese in cui si trovano le maggiori riserve mondiali di terre rare, ma non è solo questo elemento a spostare l’ago della bilancia geopolitica a favore del dragone asiatico.

L’influenza della Cina abbraccia infatti anche i paesi “amici”, come la Mongolia e il Myanmar, secondo produttore mondiale di terre rare pesanti (più scarse e più difficili da separare), le cui principali operazioni minerarie sono significativamente partecipate da Pechino, estendendo ulteriormente il controllo effettivo della potenza asiatica.

La posizione dominante della Cina è determinata anche dal fatto di possedere il monopolio di fatto della raffinazione, cioè la complessa operazione metallurgica per trasformare la materia prima grezza in materiali utilizzabili.

Un processo non solo complesso, ma altamente inquinante e di conseguenza quasi impossibile da eseguire in Europa o negli Stati Uniti, a causa dei più elevati standard di compliance ambientale che ne farebbero schizzare il costo alle stelle.

Il processo di raffinazione richiede infatti un uso estensivo di sostanze chimiche, in particolare acidi forti (come l’acido solforico, nitrico o cloridrico) per separare le terre rare dai minerali a cui sono legate, creando delle scorie tossiche molto difficili da smaltire, se si seguono, appunto, standard elevati di tutela ambientale.

Un esempio del devastante impatto ambientale di questo processo è particolarmente visibile nella città di Baotou, nella vasta area industriale della regione cinese della Mongolia Interna, dove il panorama è dominato da un lago artificiale del diametro di circa 9 chilometri, composto interamente da fanghi neri e sostanze chimiche tossiche, risultato degli sversamenti di rifiuti di scarto derivanti dall’estrazione e raffinazione delle terre rare.

L’Occidente, in pratica, ha scelto di esternalizzare le negatività ambientali derivanti dall’estrazione di terre rare in Cina e questa, da parte sua, ha accettato di buon grado, dando priorità al potere economico e geopolitico che ne deriva rispetto alla salute dei suoi cittadini e alla tutela del proprio ambiente naturale.

La dipendenza delle catene di approvvigionamento occidentali diventa ancor più evidente se si prende come esempio la miniera di Mountain Pass in California, una delle maggiori operazioni statunitensi nel settore delle terre rare. Nonostante produca circa il 15% degli ossidi di terre rare a livello globale, si trova a dover inviare l’intera produzione in Cina per le fasi di separazione e raffinazione.

Per questo motivo, il Pentagono nel 2020 ha assegnato 9,6 milioni di dollari alla società MP Materials per la realizzazione di un impianto di separazione di terre rare leggere a Mountain Pass. Nel 2022, sono stati investiti ulteriori 35 milioni di dollari per un impianto di trattamento di terre rare pesanti.

Questi impianti, spiega il Center for Strategic and International Studies, sarebbero i primi del loro genere negli Stati Uniti, integrando completamente la catena di approvvigionamento delle terre rare, dall’estrazione, separazione e lisciviazione (un processo chimico che serve a sciogliere selettivamente i metalli desiderati dal minerale) a Mountain Pass, fino alla raffinazione e produzione di magneti a Fort Worth, in Texas.

Tuttavia, anche quando saranno pienamente operativi, questi impianti saranno in grado di produrre solo mille tonnellate di magneti al neodimio-ferro-boro entro la fine del 2025 — meno dell’1% delle 138mila tonnellate prodotte dalla Cina nel 2018. Non sorprende, dunque, che gli Stati Uniti, come vedremo, stiano cercando strade alternative in grado di diversificare maggiormente la propria catena di approvvigionamento di questi materiali.

Ne è un esempio l’accordo fortemente voluto dall’amministrazione USA con l’Ucraina che, dopo un tira e molla di diverse settimane, culminato con la furiosa lite di fine febbraio nello studio ovale tra Donald Trump e JD Vance da una parte e Volodymyr Zelensky dall’altra, ha infine visto la luce a inizio maggio.

L’accordo, in estrema sintesi, stabilisce che l’assistenza militare americana sarà considerata parte di un fondo di investimento congiunto dei due paesi per l’estrazione di risorse naturali in Ucraina. Gli Stati Uniti si assicurano inoltre il diritto di prelazione sull’estrazione mineraria pur lasciando a Kiev l’ultima parola sulle materie da estrarre e l’identificazione dei siti minerari. L’accordo stabilisce infine che la proprietà del sottosuolo rimarrà all’Ucraina, cosa non scontata date le precedenti richieste da parte di Washington in tal senso.

Quello con l’Ucraina è solo uno dei tanti tavoli di trattativa aperti dalle diverse amministrazioni statunitensi con paesi ricchi di materie critiche: dall’Australia al vicino Canada, passando per il Cile, ricchissimo di litio, e poi ancora il Brasile, dove si estrae il 90% del niobio utilizzato per la produzione di condensatori, superconduttori e altri componenti ad alta tecnologia, e il Vietnam, con cui l’allora presidente Joe Biden ha siglato un accordo di collaborazione nel settembre 2023.

È evidente come gli Stati Uniti, da diversi anni, stiano mettendo in campo tutte le risorse economiche e diplomatiche a disposizione per potersi assicurare il necessario approvvigionamento di materie critiche e terre rare, senza le quali la Silicon Valley chiuderebbe i battenti in pochi giorni.

La Global Gateway europea

In Europa la situazione è anche peggiore rispetto agli Stati Uniti. Non solo l’Unione Europea importa oltre il 98% delle terre rare raffinate, con la Cina ovviamente nel ruolo di principale fornitore, ma è anche sprovvista di giacimenti importanti.

Uno dei pochi siti promettenti è stato individuato nel 2023 a Kiruna, nella Lapponia svedese, e secondo l’azienda mineraria di stato svedese LKAB potrebbe arrivare a soddisfare, una volta a pieno regime, fino al 18% del fabbisogno europeo di terre rare.

C’è però un enorme problema, oltre a quello già descritto dell’impatto ambientale: è difficile pensare che possa entrare in produzione prima di almeno una decina di anni. Troppi, considerato che le battaglie per la supremazia tecnologica e per la transizione energetica si stanno combattendo ora.

Un discorso a parte merita la Groenlandia, territorio autonomo posto sotto la Corona danese, ricchissima di materie prime critiche, terre rare e anche uranio, ma dove le leggi attuali sono molto restrittive in termini di estrazione e che, per di più, è entrata nel mirino dell’amministrazione Trump, diventando oggetto di forti frizioni politiche.

L’interesse dell’Unione Europea nei confronti della grande isola artica è sancito dall’accordo firmato nel novembre del 2023 tra le due parti, che dà il via a un nuovo partenariato strategico tra i due soggetti, il cui cuore pulsante è rappresentato dallo sfruttamento congiunto delle materie prime.

Anche in questo caso, però, come per il giacimento di Kiruna, si tratta di un progetto a lungo termine che difficilmente potrà vedere la luce e dare risultati concreti in tempi brevi. L’Unione Europea ha quindi deciso di muoversi sulla scia degli Stati Uniti e della “Nuova Via della Seta” cinese, cercando di chiudere accordi bilaterali di investimento e scambio commerciale con diversi paesi ricchi di materie prime critiche.

La strategia “Global Gateway” lanciata nel 2021 rappresenta uno dei più grandi piani geopolitici e di investimento dell’Unione, che ha messo sul tavolo oltre 300 miliardi di euro fino al 2027, con l’obiettivo dichiarato, tra gli altri, di diversificare le fonti di approvvigionamento delle materie critiche.

La Global Gateway, a cui si è aggiunto nel 2023 il Critical Raw Material Act, che pone obiettivi specifici di approvvigionamento al 2030, ha portato a diversi accordi fondamentali per la sopravvivenza dei piani di transizione digitale ed energetica del continente: Argentina, Cile e Brasile in America Latina; Kazakistan, Indonesia e Mongolia in Asia; Namibia, Zambia, Uganda e Rwanda in Africa sono alcuni dei paesi con cui la Commissione Europea ha già siglato delle partnership strategiche o ha intavolato delle discussioni di alto livello per agevolare degli investimenti comuni nell’estrazione di terre rare, proprio come fatto dagli Stati Uniti con l’Ucraina.

Considerata la volontà dell’Unione Europea di competere nel settore dell’intelligenza artificiale, quantomeno per ciò che riguarda l’espansione dei data center sul territorio, una robusta e diversificata rete di approvvigionamento delle materie prime critiche è fondamentale.

Come si legge infatti sul sito della Commissione Europea, “nel corso del 2025, la Commissione proporrà il Cloud and AI Development Act, con l’obiettivo almeno di triplicare la capacità dei data center europei nei prossimi 5-7 anni e di soddisfare appieno il fabbisogno delle imprese e delle pubbliche amministrazioni europee entro il 2035. La legge semplificherà l’implementazione dei data center, individuando siti idonei e snellendo le procedure autorizzative per i progetti che rispettano criteri di sostenibilità e innovazione. Allo stesso tempo, affronterà la crescente domanda energetica promuovendo l’efficienza energetica, l’adozione di tecnologie innovative per il raffreddamento e la gestione dell’energia, e l’integrazione dei data center all’interno del sistema energetico più ampio”.

Il piano non solo è ambizioso in termini di obiettivi, ma tiene strettamente legate le due facce della strategia generale europea, ovvero lo sviluppo tecnologico e la transizione verde entro il quale deve essere inquadrato. Impossibile pensare di fare l’uno o l’altra, tantomeno entrambi, senza le materie prime necessarie.

Africa, vecchia e nuova terra di conquista

In questo quadro geopolitico già di per sé complesso, un discorso a parte meritano i paesi del Sud Globale e in particolare quelli africani, che come si è visto sono quelli in cui si trovano le maggiori riserve di materie prime critiche e terre rare.

Il timore, come già raccontato nel reportage dall’AI Summit di Parigi, è che ancora una volta si vada a configurare un modello di estrattivismo colonialista, in cui i paesi più ricchi, dove avviene la produzione di tecnologia, si arricchiranno ancor di più, mentre i paesi più poveri, da dove vengono prelevate le materie prime, subiranno i devastanti impatti sociali e ambientali di queste politiche.

Il rapporto “Rare Earth Elements in Africa: Implications for U.S. National and Economic Security”, pubblicato nel 2022 dal Institute for Defense Analyses, una società senza scopo di lucro statunitense, è molto esplicito nel prevedere un aumento dell’influenza del continente africano nel settore e le problematiche che ciò può comportare.

“Man mano che le potenze globali si rivolgono ai mercati africani per rafforzare la propria influenza”, si legge nell’executive summary del rapporto, “è probabile che l’estrazione delle terre rare nel continente aumenti. In Africa si contano quasi 100 giacimenti di terre rare, distribuiti in circa la metà dei paesi del continente. Cinque paesi — Mozambico, Angola, Sudafrica, Namibia e Malawi — ospitano da soli la metà di tutti i siti di giacimento di terre rare in Africa. Attualmente, otto paesi africani registrano attività estrattiva di REE, ma a gennaio 2022 solo il Burundi disponeva di una miniera operativa in grado di produrre a livello commerciale. Tuttavia, altri paesi potrebbero raggiungere presto capacità produttive simili”.

La parte che più interessa in questo frangente è però il punto in cui i ricercatori sottolineano come “la gestione delle risorse naturali in Africa e gli indicatori di buona governance devono migliorare, se si vuole garantire che i minerali di valore non portino benefici solo alle imprese americane, ma anche ai cittadini africani”.

Considerando che la “Academy of international humanitarian law and human rights” dell’Università di Ginevra ha mappato 35 conflitti armati attualmente in corso nell’Africa subsahariana, di cui molti hanno proprio come causa il possesso delle risorse minerarie, sembra difficile prevedere che questa volta la storia prenda una strada diversa da quella già percorsa in passato.

Rotte alternative

In virtù delle complessità descritte per l’approvvigionamento delle terre rare e, più in generale, delle materie prime critiche, alcune società stanno sperimentando delle vie alternative per produrle o sostituirle.

La società britannica Materials Nexus, per esempio, ha dichiarato a inizio giugno di essere riuscita a sviluppare, grazie alla propria piattaforma di AI, una formula per produrre magneti permanenti senza l’utilizzo di terre rare.

La notizia, ripresa dalle maggiori testate online dedicate agli investimenti nel settore minerario, ha subito destato grande interesse, non solo perché aprirebbe una strada completamente nuova per i settori tecnologico ed energetico, ma perché sarebbe uno dei primi casi in cui è l’intelligenza artificiale stessa a trovare una soluzione alternativa per il suo stesso sviluppo.

Secondo Marta Abbà, se anche la notizia data da Material Nexus dovesse essere confermata, ci vorrebbero comunque anni prima di arrivare alla messa in pratica di questa formula alternativa. Sempre che – cosa per nulla scontata – la soluzione non solo funzioni davvero, ma si dimostri anche sostenibile a livello economico e a livello ambientale.

È più realistico immaginare lo sviluppo di un’industria tecnologicamente avanzata in grado di riciclare dai rifiuti sia le terre rare che gli altri materiali critici, sostiene Abbà. Prodotti e dispositivi dismessi a elevato contenuto tecnologico possono in tal senso diventare delle vere risorse, tanto che l’Unione Europea ha finanziato 47 progetti sperimentali in questa direzione.

Tra questi, c’è anche un promettente progetto italiano: Inspiree, presso il sito industriale di Itelyum Regeneration a Ceccano, in provincia di Frosinone. È il primo impianto in Europa per la produzione di ossidi e carbonati di terre rare (neodimio, praseodimio e disprosio) da riciclo chimico di magneti permanenti esausti.

L’impianto di smontaggio, si legge nel comunicato di lancio del progetto, potrà trattare mille tonnellate all’anno di rotori elettrici, mentre l’impianto idrometallurgico a regime potrà trattare duemila tonnellate all’anno di magneti permanenti ottenuti da diverse fonti, tra cui anche hard disk e motori elettrici, con il conseguente recupero di circa cinquecento tonnellate all’anno di ossalati di terre rare, una quantità sufficiente al funzionamento di un milione di hard disk e laptop, e di dieci milioni di magneti permanenti per applicazioni varie nell’automotive elettrico.

Nonostante questi progetti, l’obiettivo europeo di coprire entro il 2030 il 25% della domanda di materie prime critiche, tra cui le terre rare, grazie al riciclo, appare ancora molto distante, considerando che a oggi siamo appena all’1%.

La strada dell’economia circolare è sicuramente incerta, lunga e tortuosa, ma allo stesso tempo più sostenibile di quella estrattivista e in grado di garantire una strategia di lungo periodo per il continente europeo.

Il fediverso inizia a pensare in grande

2025-07-02T00:00:00+00:00

Dopo un lungo periodo di graduale apertura, Threads – il social network rivale di X e sviluppato da Meta – ha annunciato nel mese di giugno la sua completa integrazione con il fediverso (che sta per universo federato): l’ecosistema social decentralizzato il cui esponente più noto è Mastodon. In sintesi, tutte le piattaforme che fanno parte del fediverso sfruttano lo stesso protocollo e possono quindi comunicare l’una con l’altra. Di conseguenza, ogni utente che lo desidera potrà vedere all’interno di Threads, anche se in un feed diverso e con qualche altra limitazione, i post pubblicati dagli utenti del fediverso che si è scelto di seguire. E viceversa: gli utenti di Mastodon che lo desiderano – e sempre che la loro istanza lo consenta – potranno integrare i post pubblicati su Threads.

Prima di approfondire il funzionamento, i progressi e le sfide del fediverso, è probabilmente il caso di rispondere a una domanda: che cosa ci fa una realtà come Meta all’interno di un ecosistema decentralizzato e nato in larga misura in reazione ai sistemi chiusi e centralizzati (i cosiddetti “walled garden”) di cui la società di Mark Zuckerberg è probabilmente il simbolo?

Secondo il Washington Post, “per Meta questa mossa potrebbe essere parte di una strategia più ampia, che ha lo scopo di sfruttare un approccio ‘open’ nei mercati in cui sta rivaleggiando con attori più importanti. Threads è diventato rapidamente l’alternativa più popolare a X, superando i 350 milioni di utenti. X è però ancora parecchio più grande e rilevante: Meta potrebbe quindi vedere nell’alleanza con il fediverso – che al momento consiste di Mastodon e altre, più piccole, app indipendenti – un’opportunità per rosicchiare il primato di X”.

Una strategia inattesa da parte di un’azienda che ha trascorso gli ultimi 20 anni a picconare l’open web e a fagocitare o demolire qualunque avversario in grado di metterne in discussione il primato (WhatsApp, Instagram, Snapchat). Nell’interpretazione ottimistica, la decisione di aprire Threads al fediverso potrebbe confermare le speranze di molti sostenitori della decentralizzazione, e cioè che – per usare le parole del responsabile di Threads, Adam Mosseri – “il mercato dei social media testuali in futuro sarà molto più frammentato di quanto non fosse quando Twitter era ancora l’unico protagonista”.

Da una parte, la speranza è che la massiccia infrastruttura di Threads possa far crescere la base utenti delle altre piattaforme del fediverso, incrementandone la visibilità; dall’altra, il timore – espresso anche da parecchi utenti – è che un colosso come Meta possa introdurre le logiche del “capitalismo della sorveglianza” in un mondo piccolo, fragile e che soprattutto a queste si è sempre fieramente contrapposto. È anche per questa ragione che molti utenti di Mastodon si oppongono all’integrazione di Threads e hanno espresso la loro intenzione di “defederare” Threads, impedendogli cioè di comunicare con le istanze di Mastodon che gestiscono.

Che cos’è e come funziona il fediverso

A questo punto, è necessario fare un passo indietro: che cos’è e come funziona il fediverso? Come detto, i più noti social network (Facebook, Instagram, TikTok e così via) sono tutti centralizzati e isolati l’uno dall’altro. Per seguire un utente di Facebook e comunicare con esso dobbiamo per forza avere un account Facebook, che possiamo inoltre utilizzare soltanto su quella piattaforma. Ciò che avviene su Facebook, in poche parole, resta su Facebook. E lo stesso vale per tutti gli altri principali social network.

Nel fediverso, la situazione è opposta: le realtà che fanno parte di questo ecosistema, come il già citato Mastodon, Lemmy (forum popolare in Corea del Sud), Pleroma (social media diffuso in America del Sud), PeerTube (simile a YouTube) e Funkwhale (streaming musicale) o infine Pixelfed (condivisione immagini), possono tutte comunicare l’una con l’altra. Alla base di queste piattaforme c’è un protocollo comune e open source, ActivityPub, che consente a un utente di Mastodon di seguire un utente di PeerTube direttamente dal suo account, vedendo così comparire i video direttamente sul feed di Mastodon e potendo da lì interagire con essi.

Ogni applicazione che implementa il protocollo ActivityPub diventa parte di un network federato, che permette tramite una sola piattaforma di seguire e interagire con gli utenti di ogni altra. Poiché siamo da decenni abituati a usare piattaforme chiuse (cioè che impediscono la comunicazione e il trasferimento di dati dall’una all’altra), il funzionamento di un protocollo come ActivityPub, e il modo in cui le realtà del fediverso comunicano tra loro, non è molto intuitivo.

Il paragone più semplice è probabilmente quello con le email: il fatto di avere un account Gmail non impedisce di comunicare con chi invece ha un account Hotmail, perché entrambi utilizzano un protocollo comune a tutti i servizi email (ovvero SMTP: simple mail transfer protocol). Anche il classico world wide web è una realtà decentralizzata: ogni sito può linkare o incorporare elementi di altri siti, consentendo inoltre di utilizzare il browser che si preferisce per la navigazione.

Il fediverso consente inoltre di spostare il proprio account su una qualunque altra piattaforma federata, importando o esportando anche post e follower. Un’altra importante differenza è che il fediverso non è gestito in maniera verticistica, ma direttamente dalla comunità. Per esempio, su Mastodon ogni utente può aprire una propria sezione (chiamata istanza) indipendente da tutte le altre, gestendola in completa autonomia, decidendo le politiche di moderazione, le condizioni di utilizzo e pagando gli eventuali costi di gestione (server e altro).

Inoltre, le realtà del fediverso sono storicamente attente alla privacy, non raccolgono dati e sono prive di pubblicità (Mastodon si sostiene tramite le donazioni degli utenti). Anche dalle sue caratteristiche si capisce come, fino a oggi, questo ecosistema alternativo sia sempre stato una realtà relativamente piccola: secondo gli ultimi dati, Mastodon avrebbe circa 8 milioni di utenti iscritti (di cui però circa un milione attivi mensilmente), mentre il fediverso nel suo complesso arriverebbe a circa 15 milioni di iscritti (escludendo ovviamente Threads e anche Bluesky, di cui parleremo tra poco).

Realtà piccole (il secondo più grande social del fediverso, PixelFed, conta 769mila iscritti), frequentate quasi esclusivamente (almeno fino a oggi) da utenti politicamente attivi e molto attenti alla privacy e sorte in esplicita contrapposizione ai colossi della Silicon Valley. Una contrapposizione diventata ancora più forte in seguito alle nuove politiche dei grandi social network, che sulla scia di Elon Musk hanno tutti allentato (o praticamente cancellato) le politiche di moderazione dei contenuti, sono diventati sempre più tolleranti nei confronti dell’hate speech e hanno così provocato una sorta di grande scisma dei social media, incentivando il trasferimento di decine di milioni di utenti su piattaforme considerate politicamente più affini. Una tendenza che sembra confermare le previsioni di Mosseri su una sempre maggiore frammentazione dei social e che dà un ulteriore significato all’ambizione del fediverso di unire in un unico ecosistema tanti social indipendenti.

Anche in una fase storica in cui la ragion d’essere di queste piattaforme non è più necessariamente quella di “connettere tutti”, ma spesso, semmai, di collegare persone che condividono valori o interessi comuni, dei social network troppo piccoli e isolati rischierebbero di soccombere a causa della scarsità di contenuti reperibili e di interazioni con gli altri utenti. Il fediverso, almeno teoricamente, elimina questo problema, permettendo a chiunque di scegliere il social più adatto con la consapevolezza che ciò non comporta un isolamento da altre piattaforme e dagli altri utenti, ma anzi fornendo la possibilità di interagire con altre realtà e permettendo di mantenere un totale controllo su questi processi (su Mastodon si può scegliere se aprirsi agli altri social del fediverso completamente, parzialmente o per niente).

Anche da queste caratteristiche si intuisce come il fediverso sia un mondo dalle enormi potenzialità, ma anche dalla complessità non trascurabile. Ed è forse per questa ragione che, a quasi 10 anni dalla nascita di Mastodon, il fediverso fatica a crescere organicamente e continua a essere frequentato solo da una piccola nicchia di attivisti digitali.

Bluesky, ovvero ActivityPub vs AT Protocol: la sfida dei fediversi

Ciò vale a maggior ragione visto che il più noto dei social decentralizzati, ovvero BlueSky, non fa parte del fediverso. Bluesky è infatti un social nato all’interno di Twitter per volontà del fondatore Jack Dorsey (che voleva studiare le applicazioni dei social decentralizzati), ma divenuto indipendente proprio in seguito all’acquisizione di Musk e che si sostiene economicamente grazie agli investimenti ricevuti, per un valore complessivo di 36 milioni di dollari (l’ultimo round da 15 milioni è dell’ottobre 2024).

Subito dopo l’elezione di Trump e la conseguente fuga da X, Bluesky ha iniziato a guadagnare milioni di utenti, superando a metà 2025 quota 35 milioni. Numeri enormi rispetto a Mastodon, ma ancora piccoli se confrontati con quelli di X e Threads. Il vero successo di Bluesky è però aver saputo attirare la cosiddetta Twitter-sfera: quell’insieme di giornalisti, attivisti, accademici, politici progressisti e altri che avevano reso Twitter il luogo in cui recarsi per seguire in tempo reale ciò che avveniva nel mondo.

Come ha scritto Ian Bogost sull’Atlantic, Bluesky “è ciò che più di ogni altra piattaforma recente mi ha ricordato le origini dei social network”. Visti i numeri e l’importanza che sta iniziando a rivestire (soprattutto negli Stati Uniti), il fatto che BlueSky non sia parte del fediverso è senza dubbio un’occasione mancata. Integrarlo è tecnicamente possibile, ma non sarà facile (e non è nemmeno detto che la CEO Jay Graber lo desideri): se Mastodon e gli altri sfruttano il protocollo Activity Pub, BlueSky utilizza invece un protocollo simile, e sempre open source, ma distinto: AT Protocol.

Una scelta compiuta quando il fediverso era già una (embrionale) realtà e che ha creato una sorta di rivalità. Le realtà del fediverso si confrontano annualmente durante il FediForum (l’ultimo si è concluso proprio lo scorso giugno), quelle che utilizzano AT Protocol si riuniscono invece durante la ATmosphere Conference, alla quale lo scorso marzo ha partecipato proprio Graber commentando: “Abbiamo incontrato un sacco di persone che stanno costruendo app di cui non sapevamo nulla, tra cui piattaforme di messaggistica e nuovi strumenti per la moderazione”.

Tra i vari social e servizi che sfruttano questo protocollo troviamo Skylight, un’alternativa a TikTok, e Flashes, che è invece una sorta di Instagram. Come Activity Pub, anche AT Protocol consente a tutte le piattaforme che lo impiegano di comunicare tra di loro: “Il beneficio per gli sviluppatori di AT è che non devono ripartire da zero ogni volta, possono sempre contare su un bacino di 35 milioni di utenti”, ha commentato sempre Graber facendo riferimento agli utenti di BlueSky.

Ma ha senso che esistano, di fatto, due fediversi? La risposta, soprattutto vista la sovrapposizione valoriale e ideologica (anche se le piattaforme del “fediverso ufficiale”, quello di ActivityPub, sembrano essere ancora più allergiche a investitori, modelli di business, ecc.), è probabilmente no. Ed è anche per questo che alcuni sviluppatori hanno creato dei protocolli ponte, tra cui Bridgy Fed, che permettono, per esempio, a BlueSky e Mastodon di comunicare. Una pezza che dimostra una volta di più quanto questa dualità rischi di essere dannosa per un mondo che ha bisogno di unirsi per crescere, e non di dividersi ulteriormente.

La difficile crescita del fediverso

A proposito, qual è la strategia del fediverso (o dei fediversi) per crescere, attirare sempre più utenti e non essere soltanto un rifugio per attivisti pro-privacy (Mastodon) ed ex utenti di Twitter che odiano Elon Musk (BlueSky)? Come possono “scalare” dei social che non generano guadagni e in cui gli utenti creano le proprie istanze e ne sostengono i costi dei server e gli altri oneri della gestione?

Jay Graber, dal canto suo, ha confermato in ogni occasione che non vuole ospitare pubblicità e che i ricavi arriveranno da varie forme di abbonamento (ancora da lanciare): un’opzione che, soprattutto nel mondo social, si è rivelata fino a oggi molto complessa da far funzionare. Mastodon, che come detto è allergico agli investimenti, punta invece sulle donazioni e ambisce a raccogliere tramite esse 5 milioni di dollari nel 2025: un salto rispetto ai circa 150mila dollari di spese totali sostenute nel 2023 e un segnale della volontà di crescere e supportare l’espansione del fediverso.

I costi da sostenere, però, non sono solo economici ma relativi anche alla complessa governance richiesta dalle piattaforme decentralizzate, soprattutto per quanto riguarda la moderazione dei contenuti. Come si legge in un recente paper pubblicato sulla Policy Review, “i progetti online basati sul volontariato o sulla collaborazione non andrebbero interpretati come intrinsecamente anarchici, poiché spesso danno vita a infrastrutture di governance e regole che permettono la cooperazione e la pluralità di approcci”.

“A livello tecnico”, prosegue il paper, “Mastodon promuove questa pluralità facendo affidamento sull’auto-hosting e mettendo a disposizione un insieme di strumenti di moderazione per gli amministratori. Il fatto che ogni nuovo utente debba sempre unirsi a una cosiddetta istanza, ovvero a una sezione di Mastodon gestita da persone o organizzazioni indipendenti, sposta le decisioni di moderazione al livello delle singole istanze, che possono stabilire le proprie regole, tra cui scegliere chi è autorizzato a entrare nella comunità e chi no. Alcune istanze sono gruppi chiusi che accettano nuovi membri solo su invito. Altre prevedono un sistema di approvazione per gli utenti con interessi comuni. Alcune, solitamente le più grandi, accettano chiunque senza condizioni particolari”.

Moderare il fediverso

In nome della decentralizzazione e dell’autogestione, soprattutto nel caso di Activity Pub, agli utenti volontari che animano le piattaforme del fediverso viene richiesto di sostenere un costo economico che, nel caso di istanze con qualche decina di migliaia di utenti, possono arrivare anche a svariate centinaia di euro al mese e di sobbarcarsi un carico di lavoro non indifferente. E anche, come visto in passato, di prendere decisioni difficili. Per esempio, se qualunque piattaforma che utilizza l’apposito protocollo open source può collegarsi al fediverso, come si fa a escludere le realtà indesiderate da un ecosistema che è comunque caratterizzato da un certo ethos ideologico?

È una situazione con cui gli utenti di Mastodon hanno già dovuto confrontarsi in passato: uno dei primi social frequentato dall’estrema destra, vale a dire Gab, è basato proprio su Activity Pub. Il suo arrivo nel fediverso, nel 2019, ha creato parecchio scompiglio. La comunità di Mastodon ha reagito decidendo praticamente all’unanimità di “defederare” Gab – ogni singola istanza l’ha quindi inserito in una black list – eliminandolo di fatto dal loro ecosistema.

Le grandi possibilità offerte dal fediverso – scegliere a quale social e poi a quale istanza partecipare, condividere la gestione delle policy, contribuire all’aspetto economico e altro ancora – comportano quindi un impegno non comune da parte degli utenti (che infatti tendono, anche qui, a partecipare alle istanze più grandi, generaliste e per certi versi centralizzate). È davvero pensabile che un ecosistema di questo tipo sostituisca i social centralizzati di massa, che non richiedono all’utente nessuna forma di impegno?

Messa così, è possibile che il fediverso rimanga un’alternativa piccola ed etica, destinata a una nicchia ben circoscritta di utenti, senza l’ambizione di sostituire i “walled garden”: un po’ come – in campo alimentare – i GAS (gruppi d’acquisto solidale) non hanno l’ambizione di sostituire la grande distribuzione, ed è anzi anche in virtù della loro dimensione ridotta, di alternativa etica, che riescono a essere sostenibili.

Eppure, le potenzialità del fediverso continuano ad attirare realtà di un certo calibro. Solo nell’ultimo anno, hanno completato o stanno per completare l’integrazione in questo ecosistema decentralizzato piattaforme come Ghost (principale rivale di Substack), Flipboard (piattaforma di aggregazione e salvataggio articoli) e anche il vecchio Tumblr (ancora oggi più attivo di quanto si creda).

È il segnale che qualcosa davvero sta per cambiare oppure il fragile equilibrio del fediverso rischia di essere compromesso dall’arrivo di piattaforme con decine o centinaia di milioni di utenti (e che si reggono su modelli di business tradizionali)? Sognare che le logiche alla base dell’open web contagino infine anche il mondo social non costa nulla. Ma è bene essere pronti a un brusco risveglio.

Cosa è il tecnopanico e perché non serve a criticare la tecnologia (e Big Tech)

2025-06-18T00:00:00+00:00

Non è un mistero il fatto che viviamo in tempi distopici, dove le interconnessioni tra tecnologia e politica illuminano un presente caratterizzato da controversie, diritti violati, potere sempre più concentrato. È una realtà politico-economica che in alcune sue sfumature fa impallidire le narrazioni più scure del cyberpunk, come scrive il collettivo Acid Horizon, ma sono anche tempi che vengono, spesso, molto mal raccontati. Specialmente nei media mainstream, da quasi una decina di anni, i toni attorno alle tecnologie si sono fatti spesso apocalittici: secondo queste narrazioni, la rete ha ucciso la democrazia, mandato al potere il nuovo autoritarismo, ci ha reso soli, stupidi e sudditi. Tutto perché passiamo gran parte del nostro tempo online o interagendo con tecnologie digitali.

Quello che spesso viene chiamato “techlash”, ovvero il clima di manifesta e crescente ostilità verso la tecnologia che si è instaurato nel dibattito pubblico a partire dallo scandalo Cambridge Analytica è un fenomeno ancora in corso che, se da un lato ha favorito fondamentali discussioni critiche attorno alla tecnologia, aperto importanti percorsi legislativi e di regolamentazione e ha chiuso un momento di euforico e acritico entusiasmo nei confronti del “progresso” della Silicon Valley, dall’altro ha anche scoperchiato il vaso di Pandora del catastrofismo più superficiale e vacuo. Peraltro, quel catastrofismo è l’altro lato della medaglia del “tecnoentusiasmo”: un mix di determinismo, ascientificità, hype e profezie che si autoavverano.

Tecnopanico, il saggio di Alberto Acerbi

Il nuovo saggio di Alberto Acerbi, ricercatore del Dipartimento di sociologia e ricerca sociale dell’Università di Trento, Tecnopanico (Il Mulino) affronta proprio la genesi di quel catastrofismo e delle paure su cui si basa, puntando a smontare alcuni miti e false credenze della vulgata tecnologica contemporanea. Guardando principalmente a quello che pensiamo di sapere su disinformazione, teorie del complotto, algoritmi e implicazioni psicologiche dell’uso dei social media, il saggio di Acerbi fornisce soprattutto una panoramica degli studi sul tema che cerca di portare al centro del dibattito i risultati della ricerca, che in molti casi è sanamente non conclusiva, e lo fa con un sano scetticismo.

Per quanto sia fondamentale non negare le complicazioni e le problematicità di questo momento storico-tecnologico – come dicevamo fortemente distopico – resta importante navigare quei problemi basandosi su dati reali e non su narrazioni di comodo e alternativamente allarmistiche o di acritico entusiasmo. E, soprattutto, senza cadere in un facile panico morale che serve per lo più a sviare la discussione e l’analisi del presente. Anche perché, spiega Acerbi, quasi tutti i “presenti” hanno puntato pigramente il dito contro le nuove tecnologie di quei momenti, che si sono in seguito diffuse e sono divenute tra le più rappresentative di quelle epoche. A ogni tecnologia corrisponde quindi un nuovo “panico”.

“Il panico attorno alla tecnologia non si manifesta esclusivamente con le tecnologie di comunicazione e digitali, anzi, uno dei temi principali del libro riguarda proprio l’importanza di assumere una ‘lunga prospettiva’ sulle reazioni alle tecnologie passate. In questo modo possiamo osservare dei pattern comuni e capire meglio quello che sta accadendo oggi”, spiega Acerbi a Guerre di Rete. “Ci sono panici che possiamo avere ma possiamo andare più lontano nel passato: la radio, i romanzi, la stampa o addirittura la scrittura. Pensiamo per esempio alla stampa. Negli anni successivi alla sua diffusione in Europa c’erano preoccupazioni che ricordano quelle di oggi: moltiplicazione incontrollata di informazioni, circolazione di falsità e via dicendo. L’aspetto interessante è che la società si è adattata alla stampa con altre invenzioni, come gli indici analitici e le enciclopedie, e tramite cambiamenti di comportamenti che puntano a risolvere questi problemi”.

Una concezione deterministica delle tecnologie

Alla base del “tecnopanico” c’è una concezione deterministica delle tecnologie, che le inquadra come forze indipendenti dalla produzione umana o dal contesto socio-politico che le produce, capaci in maniera autonoma di generare effetti diretti nella società, come se non fossero un prodotto di quest’ultima, ma una forza aliena. Secondo Acerbi, in particolare, queste forme di panico “considerano l’introduzione delle tecnologie come un processo a senso unico, in cui una nuova tecnologia cambia in modo deterministico le nostre abitudini, la nostra società e la nostra cultura”. Al contrario, come invece insegnano, per esempio, decenni di studi sulla costruzione sociale della tecnologia, nessuna innovazione, nemmeno quella più potente (come l’AI, ci arriviamo) ha queste capacità. Eppure, il “tecnopanico” è dappertutto e spesso, anzi, guida le scelte di policy e di regolamentazione delle tecnologie digitali, sedendosi ai tavoli dei legislatori più spesso degli esperti. Anche perché il “tecnopanico” ha megafoni molto forti.

“Sicuramente oggi il ‘tecnopanico’ è diventato mainstream. Una ragione è l’integrazione capillare della tecnologia nella vita quotidiana: tutti abbiamo un’esperienza personale e diretta di smartphone, social media e via dicendo”, spiega ancora Acerbi*. “Questo è un pattern con caratteristiche ricorrenti: il riferimento a un’epoca precedente in cui le cose erano migliori. Pensiamo all’idea di epoca della ‘post-verità’, che necessariamente suppone l’esistenza di un’epoca ‘della verità’. L’amplificazione da parte di media che spesso sono in diretta concorrenza con le tecnologie, come gli attacchi ai social media dai canali di informazione tradizionali, creano una narrazione in cui il pubblico è visto come passivo, vulnerabile, facilmente manipolabile”.*

Misinformazione, disinformazione e information disorder

La credenza che vuole gli essere umani vulnerabili e manipolabili è al centro, per esempio, del “tecnopanico” con cui spesso si parla di mis- e disinformazione e, in generale, dei fenomeni connessi all’information disorder. “Ci sono varie ragioni che spiegano il successo delle narrazioni allarmistiche riguardo alla disinformazione online. Una è semplicemente che, rispetto all’epoca pre-social media, la disinformazione è visibile e quantificabile. Ma ci sono ragioni più profonde”, spiega l’autore di Tecnopanico. Queste ragioni sono spesso politiche: “La disinformazione fornisce una causa e possibilmente una soluzione semplice a problemi complessi. È facile pensare che le persone che votano diversamente da noi, o che sono contrarie ai vaccini, siano influenzate primariamente dalla disinformazione. In questo modo, però, non si guarda alle cause strutturali, che hanno radici sociali, culturali, ed economiche più complesse”.

Inoltre, siamo naturalmente propensi a pensare che siano le altre persone a essere predisposte a cadere in false credenze e mai noi stessi, un elemento verificato da Acerbi stesso in un esperimento con Sacha Altay (Experimental psychologist dell’Università di Zurigo, nda): “Abbiamo chiesto ai partecipanti quanto pensassero che la disinformazione online fosse diffusa e pericolosa insieme ad altre domande. Il fattore che prediceva meglio quanto i partecipanti fossero preoccupati della disinformazione online era la differenza tra la loro abilità percepita di identificare informazioni false e quello che pensavano degli altri. C’è anche un nome per questo: effetto terza persona”.

Ovviamente, la disinformazione esiste, e questo spiega perché si sia vista crescere l’attenzione verso di essa da parte della ricerca, del mondo dell’informazione e della politica. Il problema, però, emerge quando si utilizza questa facile spiegazione per dare ragione di fenomeni sociali e politici profondi, complessi e di lungo periodo. Per esempio, la Brexit non è avvenuta per causa diretta della disinformazione sui social media e Donald Trump non ha vinto – due volte – le elezioni presidenziali a causa solamente della propaganda digitale. Spesso, però, questi fenomeni, che certamente concorrono al clima politico contemporaneo e al rendere le sue dinamiche ancora più complesse, vengono utilizzati come prova conclusiva per dare una giustificazione a rivolgimenti politici radicali.

La svolta di Cambridge Analytica e il techlash

Uno dei momenti di svolta in questi dibattiti, e che viene spesso considerato come l’inizio di questo tipo di techlash, è stato lo scandalo Cambridge Analytica del 2018. Cambridge Analytica ha aperto un varco nel business, per lo più oscuro, della propaganda politica digitale, sollevando enormi interrogativi legati ai temi di data justice e costretto Meta a un’operazione trasparenza inedita. Presto, però, le conseguenze politiche dello scandalo, poiché toccavano Donald Trump e il “Leave” nel contesto della Brexit, hanno preso il sopravvento nella copertura mediatica e anche nella cultura pop. La storia aveva in sé diversi elementi fondativi del “tecnopanico”: l’uso potenzialmente manipolatorio delle tecnologie digitali, la loro applicazione in politica, le connessioni con forze politiche di estrema destra, tratti potenzialmente criminosi e una genesi giornalistica non usuale: un leak. E i toni sensazionalistici hanno presto preso il sopravvento su quella che, invece, poteva essere una necessaria analisi di come l’economia dei dati fosse progressivamente diventata un colabrodo, con conseguenze sui diritti di tutte le personei.

“Da subito, nel caso di Cambridge Analytica, i ricercatori avevano mostrato che gli effetti reali delle campagne di CA erano quantomeno dubbi. C’erano punti importanti: la raccolta e l’uso opaco dei dati personali, le pratiche delle piattaforme digitali, la mancanza di trasparenza e accountability, ma questo veniva oscurato da una narrazione semplificata e drammatica, centrata su un colpevole chiaro e su effetti immediati e spettacolari”, spiega Alberto Acerbi che, in Tecnopanico, dedica un capitolo al caso. Una dinamica simile, in relazione ai rischi “esistenziali” della tecnologia, si vede oggi all’opera nel modo in cui l’intelligenza artificiale viene narrata nel dibattito pubblico, una fucina sempre proficua di “tecnopanico”, con paure, spesso, più fantascientifiche che altro.

“La narrazione semplificata ed esagerata, ripetuta in modo analogo da accusatori e dai CEO delle aziende di AI, impone un focus su scenari apocalittici o su episodi sensazionalistici, più che su temi cruciali come i bias nei dataset, le implicazioni sul lavoro o il potere di pochi attori nel dettare le regole dello sviluppo tecnologico”, continua Acerbi. “Anche in questo caso, per ora, le ricerche mostrano effetti tutto sommato limitati: per esempio, molti ricercatori e soprattutto i media erano preoccupati dell’influenza dell’AI nell’anno elettorale 2024. Si pensava a falsi e propaganda super-efficace. Oggi possiamo dire che niente di ciò è successo”. L’utilizzo dell’AI a fini di propaganda politica nell’anno in cui la metà della popolazione del pianeta è andata a votare è infatti risultato molto ridotto, come confermato da diverse analisi. Anche i deepfake, una delle tecnologie più dibattute in questo terreno, al momento hanno trovato un’applicazione limitata – ma crescente – nella propaganda politica, mentre continuano invece a essere un fenomeno amplissimo e drammatico nel contesto della misoginia online, della diffusione non consensuale di materiale intimo e della violenza facilitata dalla tecnologia.

Gli effetti collaterali del tecnopanico

Uno dei meriti maggiori di Tecnopanico è quello di mostrare come queste narrazioni dedicate alla tecnologia siano spesso molto simili tra loro e adattabili alle caratteristiche delle tecnologie verso cui vengono indirizzate e come abbiano la capacità di diventare molto potenti, specialmente nel mainstream, spesso finendo per indebolire anche le critiche più sostanziali, necessarie e radicali: “Uno degli effetti collaterali più perversi del tecnopanico è proprio questo: rende molto più difficile articolare obiezioni e analisi ragionate, basate su dati e riflessioni approfondite, senza essere immediatamente inglobati (o respinti) dentro una narrazione allarmistica già saturata”, spiega Acerbi. Questo accade anche alla ricerca accademica, che fatica a spingere i suoi risultati e il suo punto di vista: “Quando ogni critica viene assorbita in un ecosistema comunicativo dominato da titoli sensazionalistici, indignazione morale e profezie apocalittiche, le voci più pacate rischiano di suonare troppo distaccate o addirittura complici del sistema. In realtà penso sia il contrario. Come scrivo nel libro, ho spesso notato una strana convergenza tra tecno-ottimisti e tecno-catastrofisti: entrambi pensano che le tecnologie abbiano un effetto deterministico e dirompente sugli individui e sulla società e che il nostro ruolo sia soprattutto passivo. Come visto negli esempi di cui abbiamo parlato, le narrazioni allarmistiche fanno molto comodo a coloro che controllano questi strumenti: legittimano il loro (presunto) potere e oscurano i problemi più pressanti”, conclude Acerbi.

Questo è particolarmente evidente in relazione all’AI, attorno alla quale il dibattito è ancora sensazionalistico e spesso guidato dalle aziende, che hanno tutto l’interesse a farsi percepire come le uniche depositarie delle soluzioni necessarie a tenere sotto controllo i pericoli connessi alla tecnologia che esse stesse stanno creando. Il risultato è far, di nuovo, passare l’AI come qualcosa di magico, depositario di poteri e tratti inspiegabili e di difficile controllo, forse prossimi alla presa del potere, come vuole il topos narrativo più abusato relativo alla tecnologia. Alla società digitale in cui ci troviamo, però, servono meno narrazioni e più ricerca, meno profezie e più policy e, in definitiva, meno tecnopanico e più critica.

Le frontiere belliche dell’intelligenza artificiale

2025-06-11T00:00:00+00:00

Nei primi mesi del 2023, una risoluzione proposta dall’allora ministro della Difesa Oleksii Reznikov ha portato all’introduzione del software Delta nelle forze di difesa ucraine. Delta è un software di situational awareness, progettato per offrire una panoramica della situazione tattica e operativa di una porzione del fronte in un dato momento. Lo fa attraverso un’interfaccia che assomiglia molto a quella di un videogame RTS (real time strategy), offrendo in tempo reale una panoramica della situazione a tutti i livelli della catena di comando, con particolare utilità per gli ufficiali intermedi e superiori.

Nel 2022, Delta era stato presentato alla NATO Consultation, Command and Control Organisation (NC3O), organismo fondato nel 1996 con l’obiettivo di garantire capacità di comunicazione, comando e controllo coerenti, sicure e interoperabili tra i membri dell’alleanza. Durante la presentazione, Delta ha suscitato notevole interesse per la sua capacità di trasferire informazioni in tempo reale, facilitando decisioni più rapide e consapevoli da parte dei comandanti.

Nel 2024, l’interoperabilità di Delta con i sistemi NATO è stata testata durante la CWIX (NATO Allied Command Transformation’s Coalition Warrior Interoperability eXploration, eXperimentation, eXamination eXercise) e, a oggi, è noto che almeno un paese dell’alleanza sta trattando con l’Ucraina l’acquisto del software.

Al momento, oltre alle capacità di situational awareness, Delta permette servizi di streaming per gli UAV (Unmanned Aerial Vehicle, veicolo aereo a pilotaggio remoto) e videocamera fisse; chat sicure per la comunicazione; strumenti di pianificazione e matrici di sincronizzazione per il riconoscimento e l’acquisizione di bersagli; integrazione con sistemi robotici e altre funzionalità in corso di sviluppo.

Reti e sensori

Alla base delle prestazioni offerte da Delta nel presentare in tempo reale la situazione di una specifica porzione del fronte c’è la crescente digitalizzazione del campo di battaglia. Come accaduto in contesti civili, anche sul campo di battaglia l’introduzione di connettività e dispositivi digitali ha avuto come conseguenza la diffusione di sensori in grado di generare e raccogliere grandi quantità di dati. Una volta trasformati in informazioni, i dati così raccolti e generati permettono di migliorare la consapevolezza e i processi decisionali.

La dottrina militare ha recepito questa trasformazione attraverso il concetto di network centric warfare (“guerra centrata sulle reti”). Questo concetto rappresenta la capacità delle organizzazioni militari di raccogliere dati e distribuire informazioni in tempo reale attraverso dispositivi e reti ad alta velocità.

Una capacità che continua a evolversi grazie a quella che Mick Ryan, divulgatore militare e generale in pensione dell’esercito australiano, definisce la “rete a maglie di sensori civili e militari” che avvolge oggi il campo di battaglia. L’invasione dell’Ucraina mostra come, accanto alle reti militari, alla generazione e raccolta di dati contribuiscano oggi anche reti civili.

L’open source intelligence o OSINT, l’analisi dei conflitti da parte di civili attraverso dati recuperati dai social network, è possibile grazie alla diffusione di sensori non militari. Sono loro che registrano e trasmettono in tempo reale ciò che accade dentro e intorno al campo di battaglia. Questa trasformazione rende i teatri bellici più trasparenti e amplia le fonti a disposizione delle forze armate.

Le reti che nascono da questo intreccio di capacità civili e militari si distinguono per una serie di elementi, caratteristiche e funzionalità: la diffusione di sensori che raccolgono dati su quanto accade, la capacità di condividere e comunicare i dati dal sensore agli operatori, sistemi sicurezza che impediscono ai dati di essere intercettati o inquinati, interfacce capaci di presentare i dati raccolti e trasmessi per dare forma al processo decisionale e infine la presenza di personale umano a cui spetta la responsabilità di trasformare le informazioni in azione, generando effetti sul campo di battaglia.

È attraverso reti di questo tipo che le forze armate rispondono all’elevato livello di complessità raggiunto oggi dallo scontro bellico. Un contesto rischioso e competitivo, in cui, per avere successo, le organizzazioni militari devono coordinare tra di loro le risorse a disposizione in tutti e cinque i domini del campo di battaglia: aereo, terrestre, marittimo, spaziale e cyber.

Delta fa proprio questo: raccoglie i dati dal fronte e li trasforma in informazioni utili. È così che migliora le decisioni della catena di comando e favorisce un’azione più efficace e coordinata. Il sistema tuttavia presenta un limite di cui tenere conto: la presenza e il ruolo che gli operatori umani svolgono in questo processo.

Dati, informazione e intelligenza artificiale

La principale caratteristica della “rete a maglie di sensori civili e militari” descritta da Mick Ryan è la sua estensione. Questa rete non è solo ampia, è anche ampiamente distribuita nello spazio. Di conseguenza altrettanto ampia è la quantità di dati che essa è in grado di generare, raccogliere e trasmettere in tempo reale a un sistema che, come Delta, ha il compito di trasformarli in informazioni capaci di influenzare i processi decisionali e determinare le azioni di una forza militare.

Il problema è che, per quanto complesso, il cervello umano ha capacità limitate nel processare informazioni. Maggiore è la quantità di informazioni a sua disposizione e minore sarà la capacità di una persona di percepire, ricordare e agire nel mondo in base a essa. Di fronte a questo limite, il rischio che si corre è che l’ampia disponibilità di informazioni finisca per essere d’ostacolo invece che di aiuto per i processi decisionali e la capacità d’azione degli operatori sul campo.

Questo rovesciamento avviene non soltanto per la quantità di informazioni che software come Delta riescono a presentare, ma anche per la rapidità con cui lo fanno: più sono rapidi nel trasmettere un’informazione, più gli strumenti di comunicazione accelerano il ritmo con cui gli eventi si susseguono. Lo stress di chi ha la responsabilità di reagire al modo in cui evolvono gli eventi aumenta insieme al loro ritmo.

All’esigenza di affrontare e superare i limiti umani nella capacità di gestire l’informazione risponde lo sviluppo e l’integrazione di sistemi di intelligenza artificiale, che ha nei campi di battaglia ucraini uno dei suoi principali laboratori.

La rapida e progressiva introduzione di questi sistemi risponde alla visione strategica del paese, che mira a sostituire con sistemi autonomi il maggior numero possibile di personale umano. L’obiettivo finale di questa innovazione è ridurre il numero delle perdite e limitare l’impatto demografico del conflitto.

L’autonomia dei principali sistemi d’arma, logistici e di supporto è dunque l’orizzonte ultimo dello sviluppo tecnologico ucraino, ma non è l’unico ambito in cui l’intelligenza artificiale gioca un ruolo chiave. Il caso di Delta mostra quanto questi sistemi siano coinvolti anche nei processi di comando e controllo.

In particolare essi assolvono a importanti funzioni sia nella cosiddetta ISR (Intelligence, Surveillance, Reconnaissance ovvero intelligence, sorveglianza e ricognizione), che nella ATR (Automatic Target Recognition, ovvero riconoscimento automatico dei bersagli).

L’impatto dell’intelligenza artificiale sulle funzioni ISR

Nell’ambito delle funzioni di ISR, l’intelligenza artificiale aiuta il personale umano a superare i propri limiti in termini di capacità di gestire le informazioni, permette di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale e di superare le complessità che derivano dalla necessità di sintetizzare dati provenienti da fonti differenti.

L’IA rileva, riconosce e classifica in modo automatico obiettivi a partire dall’analisi di video e immagini provenienti da satelliti, droni in volo ad alta e bassa quota, feed di videocamere fisse. Inoltre, applica lo stesso principio anche all’analisi dei pattern sonori provenienti da sistemi acustici. Infine, trascrive metadati ed estrae key entities e insight, analizzando i testi di comunicazioni intercettate, messaggi pubblicati su chat di gruppo o report inoltrati dai civili a chatbot dedicati alla raccolta di informazioni.

Un buon esempio di come sistemi di intelligenza artificiale vengano oggi integrati all’interno di Delta per aiutare gli operatori a gestire le funzioni ISR è Zvook, un sistema di analisi sonora usato nella difesa aerea. Sviluppato in collaborazione con Respeecher, una startup ucraina che prima della guerra lavorava alla generazione di voci tramite intelligenza artificiale, Zvook rileva e identifica attraverso il loro suono minacce aeree in volo a quote a cui i radar sono meno efficaci. Per farlo utilizza microfoni ad alta qualità, specchi acustici curvi per concentrare le onde sonore e un computer compatto grande quanto una scatola da scarpe

Una stazione Zvook è più economica di un radar tradizionale. Il suo costo è di circa 500 dollari, funziona senza emettere segnali rilevabili e il suo raggio di scoperta è di 4,8 chilometri per i droni e di 6,9 chilometri per i missili da crociera.

Il tempo necessario a una stazione Zvook per elaborare e trasmettere i suoi dati a Delta, con il quale è integrata, è di circa 12 secondi e il tasso di falsi positivi dell’1,6%. Tra le informazioni trasmesse da Zvook ci sono il tipo di bersaglio, il suo suono, il luogo in cui è stato rilevato e la direzione in cui si sta muovendo, facilitando così il compito di allertare i sistemi di difesa aerea che hanno il compito di intercettare la minaccia.

L’impatto dell’intelligenza artificiale sulle funzioni ATR

Per quanto riguarda le funzioni di ATR (riconoscimento automatico dei bersagli), l’intelligenza artificiale aiuta il personale umano a distinguere esche e camuffamenti, permette ai sistemi di operare anche in ambienti densi di contromisure elettroniche e contribuisce a migliorare la performance dei sensori in condizioni di scarsa visibilità (nebbia, pioggia, neve, durante la notte) e in ambienti ricchi di infrastrutture come quelli urbani.

Per svolgere le funzioni di ATR i sistemi di intelligenza artificiale possono anche essere integrati a bordo dei veicoli senza pilota, operando per migliorare la velocità, la precisione e l’efficacia del processo di acquisizione e tracciamento dei bersagli. Tali sistemi aiutano anche gli operatori umani a determinare quali siano i bersagli prioritari, basandosi su variabili analizzate in tempo reale come il livello di pericolosità, la vicinanza alle unità amiche e gli obiettivi di una missione.

Addestrato con dati open source, il sistema di ATR e basato su intelligenza artificiale noto come ZIR, dell’azienda ZIR System, è in grado di identificare un’ampia gamma di bersagli. Tra questi ci sono personale di fanteria, automobili, minivan, camion, sistemi di difesa aerea, di artiglieria, veicoli blindati e carri armati.

Una volta identificato il proprio bersaglio, ZIR, che viene montato direttamente su droni d’attacco, si aggancia a esso da un chilometro di distanza e comanda autonomamente il drone fino a 3 chilometri anche in ambienti densi di contromisure elettroniche.

Breve guida all’ecosistema tecnologico ucraino

Oltre all’integrazione dell’intelligenza artificiale per rispondere alle esigenze dei moderni contesti di guerra, ZIR, Zvook e Delta hanno un’altra cosa in comune: sono stati sviluppati tutti e tre in Ucraina, come alcune delle più avanzate soluzioni apparse fin dall’inizio del conflitto nel 2014.

Delta, per esempio, nasce nel 2016 grazie al lavoro di Aerozvidka, un gruppo di volontari impegnato a supportare le truppe ucraine impiegate nella difesa del Donbass. Anche prima di venir adottato dalle forze di difesa ucraine, Delta è stato caratterizzato da uno sviluppo costante nel tempo e da un approccio do it yourself basato su un continuo confronto con i militari impegnati al fronte, che fornivano agli sviluppatori riscontri costanti sulle prestazioni del software.

Questo approccio è alla base dell’intero ecosistema dell’IA militare ucraino. Un ecosistema di cui l’iniziativa privata, autonoma e spesso volontaria, è stata una componente fondamentale. Molte di queste tecnologie nascono infatti da applicazioni sviluppate per usi civili e commerciali, che solo in seguito all’invasione su larga scala sono state adattate a usi bellici.

La dinamica industria tecnologica ucraina e l’aggressione russa sono perciò alla base del rapido sviluppo che le più avanzate tecnologie militari stanno vivendo nel corso di questo conflitto. Un’accelerazione che sta determinando il modo in cui verranno combattute le guerre del futuro.

L’invasione ha avuto dunque come effetto indesiderato quello di fare da volano all’industria militare ucraina che, oggi, è una delle più innovative al mondo. Questo ha fatto sì che, mano a mano che l’invasione su larga scala proseguiva, il governo ucraino si è trovato di fronte alla necessità di riconoscere il valore strategico del comparto e regolarlo di conseguenza.

Sia i servizi segreti che diversi ministeri – tra cui quello della difesa, quello degli affari interni e quello della trasformazione digitale – gestiscono oggi iniziative e infrastrutture dedicate ad accelerare lo sviluppo e l’adozione di tecnologie militari basate su intelligenza artificiale.

Per quanto autonomi e, in parte, indipendenti l’uno dall’altro, tutti questi sforzi condividono lo stesso approccio dal basso verso l’alto all’innovazione, rispettoso dell’indipendenza e della natura fai da te dell’ecosistema tecnologico ucraino.

Presente e futuro dell’intelligenza artificiale bellica

L’analisi del caso ucraino mostra come i conflitti siano il principale motore di sviluppo e adozione di nuove tecnologie militari. La più avanzata di queste è l’intelligenza artificiale e in merito al suo uso bellico è oggi possibile isolare tre tendenze distinte.

La prima mostra come l’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle organizzazioni militari sia un processo in crescita. La seconda che la sua adozione non può essere predeterminata, ma segue piuttosto logiche contingenti. La terza e ultima è che l’uso delle macchine non dovrebbe rimpiazzare gli operatori umani nelle funzioni di comando e controllo.

Priva di supervisione umana, libera di prendere decisioni per suo conto, l’intelligenza artificiale diventerebbe di fatto un attore strategico autonomo. L’intelligenza artificiale non è infatti un semplice moltiplicatore di forze, bensì una tecnologia che approfondisce ed evolve la natura dell’interazione umano-macchina. In questo modo, l’intelligenza artificiale è in grado di riscrivere profondamente i meccanismi psicologici che garantiscono la deterrenza reciproca degli stati.

Ciononostante, il dibattito sul grado di autonomia da concedere ai sistemi d’arma dotati di intelligenza artificiale è aperto e si struttura intorno a due posizioni opposte: quella che vede nella piena automazione dell’uso della forza un pericolo con notevoli implicazioni etiche; e quella che per cui l’autonomia condurrà a un futuro di guerre meno distruttive e sanguinose.

L’intelligenza artificiale, al crocevia tra opportunità tattiche e rischi strategici, solleva interrogativi che nessuna tecnologia può risolvere da sola. Il futuro della guerra – e forse anche della pace – si giocherà nella capacità delle società democratiche di regolarne lo sviluppo prima che siano forze diverse a farlo.

Nell’era Trump, la guerra ai migranti passa anche dalle app

2025-06-04T00:00:00+00:00

Nelle ultime settimane, hanno suscitato grande scalpore alcune applicazioni sviluppate per segnalare alle autorità competenti i cittadini stranieri che vivono in modo irregolare negli Stati Uniti. In particolare, secondo The Verge, a ricevere il sostegno di Donald Trump e dei filotrumpiani è stata ICERAID, un’app che promette di premiare con una criptovaluta proprietaria, il token RAID, “i cittadini che acquisiscono, caricano e convalidano le prove fotografiche di otto categorie di sospette attività criminali”. Tra queste i maltrattamenti di animali, i rapimenti, gli omicidi, le rapine, gli atti terroristici e, naturalmente, i migranti irregolari.

L’idea alla base dell’applicazione è quella di trasformare i cittadini in veri e propri “cacciatori di taglie” in collaborazione con le forze dell’ordine e le agenzie di sicurezza. Con ICERAID, gli americani hanno infatti la possibilità di scattare e caricare la foto di un presunto reato in corso, fornendo tutte le informazioni utili per consentire alle autorità competenti di intervenire, ma solo dopo che la veridicità della segnalazione è stata confermata (al netto degli errori) da un’intelligenza artificiale. Ma non è tutto. Come riportato da Newsweek, l’app vanta un “programma di sponsorizzazione” che promette di “ricompensare gli immigrati privi di documenti e senza precedenti penali che si fanno avanti, attraverso un programma di sostegno in cui vengono aiutati a perseguire lo status legale negli Stati Uniti tramite vari percorsi, tra cui l’assistenza per la ricerca di un avvocato specializzato in immigrazione”.

Eppure, nonostante i sostenitori di Trump abbiano promosso ICERAID in ogni modo possibile, l’applicazione non sembra star riscuotendo il successo sperato. Allo stato attuale, risultano solo otto segnalazioni di attività criminali da parte dei cittadini statunitensi, di cui soltanto tre ritenute valide dall’AI dell’applicazione. Una delle ragioni è probabilmente il fatto che l’app è stata rilasciata sul mercato senza che la sua criptovaluta fosse ancora disponibile, il che ha reso gli americani restii a utilizzarla. Ma anche la cattiva reputazione del fondatore del progetto Jason Meyers – accusato di appropriazione indebita di fondi in una delle sue attività precedenti – non ha contribuito alla credibilità di ICERAID.

Di certo, i sostenitori di Trump e gli esponenti della destra americana stanno cercando di trasformare i cittadini comuni in “vigilantes” pronti a dare la caccia ai migranti, con o senza il supporto della tecnologia. A gennaio un senatore dello Stato del Mississippi ha presentato una proposta di legge che prevedeva una ricompensa di 1.000 dollari per i cacciatori di taglie che avrebbero portato a termine la cattura di migranti entrati nel paese senza autorizzazione. Fortunatamente, la proposta non è mai diventata legge, ma ha comunque dimostrato qual è la direzione che sta prendendo la destra americana.

Trump sta spingendo i migranti all’autoespulsione con un’app

Il presidente degli Stati Uniti Donald Trump sembra intenzionato a utilizzare ogni mezzo possibile per mantenere la promessa di combattere l’immigrazione irregolare e contenere i flussi di migranti in ingresso al confine sud-occidentale del Paese. Proprio qualche settimana fa, la segretaria alla Sicurezza nazionale Kristi Noem ha infatti annunciato il lancio dell’app Cbp Home, dotata di una funzione specifica che “offre ai cittadini stranieri la possibilità di andarsene ora e di auto-espellersi, il che darebbe loro l’opportunità di tornare legalmente in futuro e vivere il sogno americano”. Più nel dettaglio, l’applicazione non è altro che la versione completamente rinnovata di Cbp One, un’app promossa dall’amministrazione Biden per agevolare i migranti nel fissare un appuntamento per avviare le pratiche di richiesta di asilo negli Stati Uniti. Ora, invece, con Donald Trump l’applicazione ha preso tutta un’altra forma.

Secondo quanto riferito da Newsweek, Cbp Home offre alle persone che si trovano nel paese in modo irregolare, o a cui è stata revocata la libertà vigilata, la possibilità di comunicare al Dipartimento di Sicurezza Nazionale (DHS) la loro volontà di abbandonare gli Stati Uniti, così da evitare “conseguenze più dure”, come la detenzione o l’allontanamento immediato. Per accertarsi che abbiano davvero abbandonato gli Stati Uniti, l’app chiede una conferma della loro espulsione. “Se non lo faranno, li troveremo, li deporteremo e non torneranno mai più”, ha chiosato la segretaria Noem, facendo riferimento all’attuale legge sull’immigrazione degli Stati Uniti, che può impedire a chi è entrato in modo irregolare nel paese di rientrarvi entro un periodo di tempo che varia dai tre anni a tutta la vita. La nuova funzione di auto-espulsione di Cbp Home, infatti, fa parte di “una più ampia campagna pubblicitaria nazionale e internazionale da 200 milioni di dollari”, che include annunci radiofonici, televisivi e digitali in diverse lingue per dissuadere i migranti dal mettere piede sul suolo statunitense. In questo modo, Donald Trump spera di mantenere la promessa fatta durante la sua campagna elettorale: attuare “il più grande programma di espulsione nella storia del paese”.

Ad aprile dello scorso anno, in un’intervista al TIME, l’allora candidato repubblicano aveva dichiarato la sua intenzione di voler espellere dagli Stati Uniti “dai 15 ai 20 milioni di migranti”. Già dal suo primo giorno come presidente, Trump ha dimostrato di voler onorare quanto promesso. Poche ore dopo il suo insediamento, ha firmato una direttiva per dichiarare l’emergenza migratoria nazionale al confine con il Messico, e ha riattivato il programma “Remain in Mexico”, che costringe i richiedenti asilo a rimanere in Messico in attesa che venga elaborato il loro status di immigrati. Inoltre, coerentemente con le sue promesse elettorali, Trump ha presentato una proposta di legge per eliminare la concessione della cittadinanza automatica ai figli degli immigrati nati negli Stati Uniti.

La tecnologia per difendersi dalla politica di Trump

Con l’intensificarsi delle azioni, politiche e non, messe in campo da Donald Trump, anche i migranti stanno ricorrendo alla tecnologia per sfuggire ai raid delle forze dell’ordine e assicurarsi una permanenza nel paese. Secondo quanto riferito da Newsweek, nelle ultime settimane sta riscuotendo un buon successo SignalSafe, un’app di community reporting usata dai migranti o chi li aiuta per segnalare le operazioni degli agenti federali e della polizia locale. Una piattaforma che dichiara di non voler ostacolare le attività dell’ICE (United States Immigration and Customs Enforcement), ma che ha l’obiettivo di “dare potere alle comunità fornendo ai cittadini uno strumento per segnalare e condividere quello che accade negli spazi pubblici”, come riferiscono gli sviluppatori dell’applicazione, che per il momento hanno preferito mantenere segreta la loro identità.

Proprio allo scopo di “garantire la qualità e l’affidabilità” delle informazioni, SignalSafe utilizza “un’intelligenza artificiale avanzata per filtrare le segnalazioni inappropriate o palesemente false non appena arrivano”, che passano poi al vaglio di moderatori umani, i soli a poterle etichettare come verificate o revisionate. In questo modo gli sviluppatori si assicurano che gli utenti abbiano accesso a informazioni veritiere, che possano aiutarli a “prendere decisioni che proteggano se stessi e gli altri”. Negli ultimi anni, l’ICE è stata fortemente contestata per le sue pratiche che includono, tra le atre cose, l’uso di furgoni neri, passamontagna e incursioni improvvise. Una strategia di intervento che fa paura, e che spinge i migranti a rivolgersi alla tecnologia per cercare di tenere al sicuro famiglie, amici e conoscenti. Non stupisce, quindi, che SignalSafe non sia il solo strumento a cui i migranti stanno facendo riferimento per evitare l’espulsione dagli Stati Uniti.

Alla fine del mese di marzo, il Washington Post ha riferito che i migranti stavano facendo un largo uso dei social media per “condividere in tempo reale la posizione di veicoli e agenti dell’ICE”, utilizzando parole in codice come “camioncino dei gelati” per segnalare un furgone nero nei paraggi, così da evitare la censura sulle piattaforme e permettere ai loro coetanei di sfuggire ai controlli delle autorità competenti. Questa strategia, com’è facile immaginare, ha irritato i sostenitori di Donald Trump, che hanno reagito mostrando tutta la loro disapprovazione sui social media. Nelle prime due settimane di marzo, stando ai dati della società di analisi Sprout Social, ci sono state quasi 300.000 menzioni dell’ICE nei contenuti pubblicati su X, Reddit e YouTube (un aumento di oltre cinque volte rispetto allo stesso periodo di febbraio), il che dimostra quanto la questione dell’immigrazione sia al centro del dibattito pubblico.

In queste settimane i sostenitori di Trump stanno pubblicando decine e decine di segnalazioni false sulle attività dell’ICE, così da alimentare i sentimenti di paura e confusione nei migranti che cercano di salvaguardare la loro permanenza negli Stati Uniti. Una strategia che non sempre sembra funzionare. Come riferisce il Washington Post, i migranti preferiscono setacciare i social media alla ricerca delle informazioni giuste piuttosto che incontrare le forze dell’ordine, anche se questo richiede più tempo. E hanno valide ragioni per farlo, considerando che i filotrumpiani non perdono occasione per creare scompiglio. Lo dimostra la storia di People Over Papers, una mappa collaborativa che segnala i presunti avvistamenti dell’ICE in tutto il Paese e che ha ricevuto più di 12.000 segnalazioni da quando è diventata virale su TikTok alla fine dello scorso gennaio. Secondo quanto raccontato da Celeste, fondatore del progetto, dopo che gli account X Libs of TikTok e Wall Street Apes hanno pubblicato un post in cui sostenevano che People Over Papers aiutasse i criminali a eludere le forze dell’ordine, la mappa è stata invasa da decine e decine di segnalazioni false. Eliminate una a una dai volontari che seguono il progetto.

Gli strumento di sorveglianza dei migranti

Se ICERAID e SignalSafe sono due applicazioni che coinvolgono i cittadini in materia di immigrazione negli Stati Uniti, non va dimenticato che già da qualche tempo il governo utilizza la tecnologia per sorvegliare i migranti che non godono di uno status legale nel paese, anche se non sono detenuti in carcere o in altre strutture specializzate, applicando loro strumenti di localizzazione come smartwatch e cavigliere. Nello specifico, secondo quanto riferito dal New York Times, le autorità governative stanno utilizzando l’app SmartLink sviluppata da Geo Group, uno dei più grandi fornitori statunitensi in ambito penitenziario, per monitorare la posizione di stranieri irregolari identificati dall’ICE. Grazie al programma “Alternative to detention”, questi possono continuare a vivere nel paese, purché segnalino alle forze dell’ordine la loro posizione attraverso l’applicazione quando richiesto, semplicemente scattandosi un selfie e caricandolo in-app.

Un metodo di sorveglianza invasivo, e una più ampia infrastruttura di sorveglianza messa in piedi anche da precedenti amministrazioni, che Trump sta ora sfruttando e intensificando. “Le tecnologie di sorveglianza promosse da Biden potrebbero contribuire al giro di vite sull’immigrazione promesso da Trump”, profetizzava già nel 2024 un articolo di AP. Già dai primi mesi del suo mandato, infatti, l’app sembra sia stata usata per comunicare all’ICE la posizione dei migranti, facilitandone così l’arresto. Secondo il Dipartimento di Sicurezza Nazionale, nei primi 50 giorni di mandato del nuovo presidente sono infatti stati arrestati più di 30.000 immigrati.

Non c’è da stupirsi, quindi, che Geo Group sia la compagnia che ha ricevuto più finanziamenti governativi di ogni altra. O che le politiche di immigrazione del presidente degli Stati Uniti abbiano fatto impennare il valore delle sue azioni sul mercato. Eppure, nonostante i sostenitori di Trump abbiano elogiato e supportato in ogni modo possibile questa tecnologia, gli esperti di sicurezza ne hanno criticato aspramente l’uso. “Il governo la presenta come un’alternativa alla detenzione”, ha dichiarato Noor Zafar, avvocato senior dell’American Civil Liberties Union, un’organizzazione non governativa per la difesa dei diritti civili e delle libertà individuali negli Stati Uniti. “Ma noi la vediamo come un’espansione della detenzione”.i

Amore sintetico, come l’AI sta cambiando il mercato delle sex dolls

2025-05-28T00:00:00+00:00

Non è raro che vengano scambiate per cadaveri. Abbandonate sulla riva di un fiume, trascinate dalle onde fino a una spiaggia o infilate dentro un trolley. Negli ultimi anni le sex dolls, bambole per adulti create per l’intrattenimento sessuale, hanno generato più di un falso allarme in tutto il mondo. Tra la prima e la seconda ondata di Covid-19 in Giappone, due di queste bambole sono state scambiate per donne annegate. Episodi simili si sono verificati nel Regno Unito, dove una è riaffiorata nel fiume Trent, e in Australia, nel Queensland. In Nuova Zelanda, una donna che passeggiava con il cane a Tapuae Beach ha chiamato la polizia credendo di aver trovato un cadavere nudo e senza testa.

Anche in Italia, nei boschi delle Manie vicino a Finale Ligure, due turisti hanno scambiato per un corpo umano una gamba che spuntava da un trolley abbandonato. In nessuno di questi casi si trattava di una persona reale. A quanto pare, i produttori di sex dolls stanno quindi vincendo la sfida (finora) più ambiziosa: quella con il realismo.

Il mondo dei sex toys non è affatto uno sfizio per pochi. È un settore in piena espansione, con numeri che parlano chiaro. Le stime internazionali descrivono un mercato globale da 2,5 miliardi di dollari, destinato a raddoppiare entro il 2033. Come altri giocattoli sessuali, anche le sex dolls sono sempre più normalizzate: i tempi sono cambiati, e i discorsi su sessualità e solitudine, almeno nelle grandi città, sono ormai entrati nel dibattito pubblico. Questo cambiamento culturale ha spinto aziende di tutto il mondo a dedicarsi al settore, investendo nel miglioramento dei prodotti a partire dal materiale, che viene comunemente definito silicone iper realistico.

Sogni elettrici, desideri umani

La pandemia non ha fatto solo la fortuna delle grandi aziende tecnologiche: quelle produttrici di sex dolls hanno infatti vissuto un momento d’oro, che ne ha decretato l’entrata sul mercato mondiale. L’isolamento e il distanziamento sociale hanno spinto gli acquisti online anche in questo ambito, per via della discrezione che garantiscono agli utenti. La crescita è stata talmente improvvisa ed elevata che alcune aziende hanno dovuto adattare la produzione per far fronte alla domanda. Un esempio è la Libo Technology di Shandong, in Cina, che nel 2020 ha aumentato il personale addetto alla produzione di* sex dolls* del 25%, assumendo 400 lavoratori. La responsabile per le vendite estere, Violet Du, ha dichiarato al South China Morning Post che le linee di produzione erano attive 24 ore su 24 e che i dipendenti facevano doppi turni. La Aibei Sex Dolls Company di Dongguan, sempre in Cina, si è trovata a rifiutare ordini a causa dell’eccessivo numero di richieste.

Come è facile intuire, il paese del dragone è leader nella produzione di queste bambole per via dei bassi costi di produzione e di esportazioni vantaggiose verso l’Occidente. Le grandi fabbriche riescono a produrre circa 2.000 unità al mese, mentre quelle più piccole arrivano a una media di 300-500 bambole, come dichiarato dal direttore generale della Aibei. Sebbene, a causa del conservatorismo culturale, in Cina il mercato delle sex dolls rimanga di nicchia, negli Stati Uniti e in Europa è invece in forte espansione, con guadagni significativi. Nel Vecchio continente le stime più aggiornate parlano di un mercato che oscilla tra i 400 e i 600 milioni di dollari nel 2023. Tra i mercati di importazione più attivi ci sono Francia, Regno Unito, Paesi Bassi e anche l’Italia. Nel 2021, La Stampa riportava un aumento del 148% nelle vendite di *sex toys *cinesi nel nostro Paese, incluse le sex dolls.

Nel 2022, un rivenditore di bambole statunitensi RealDoll ha aperto un negozio fisico nella periferia romana. Accompagnato da un e-commerce attivo già dal 2020, lo spazio fisico “nasce per offrire ai clienti la possibilità di vedere e toccare con mano i prodotti, considerando anche il costo elevato che hanno” spiega il proprietario a Guerre di Rete. Il negozio offre un servizio completo, consentendo ai clienti non solo di osservare, ma anche di toccare le bambole. “Il 60% dei nostri clienti sono uomini in una relazione stabile”, continua il proprietario, aggiungendo che “si tratta spesso di coppie alla ricerca di un elemento di novità nella loro intimità”. Tuttavia, ci sono anche altri tipi di clienti: “L’altro 30% è rappresentato da uomini separati, che si sentono soli e cercano affetto. Vogliono tornare a casa e trovare qualcuno ad aspettarli”. La parte rimanente comprende persone introverse, ma anche appassionati di fotografia, registi e proprietari di locali. Per quanto riguarda l’AI, il proprietario spiega che “oltre a quella che stanno introducendo i produttori cinesi, internamente stiamo sviluppando un device mobile simile ad Alexa, che renderà le bambole capaci di interagire con il proprietario”.

Costruite per amare, programmate per imparare

Essendo ormai ovunque, l’intelligenza artificiale non poteva mancare nemmeno nel mondo delle bambole sessuali, garantendo oltre all’intrattenimento anche l’interazione. È un’innovazione ancora recente, ma che sta cambiando radicalmente il settore. In una sfida globale degna delle grandi potenze, anche in questo campo Stati Uniti e Cina si contendono il primato. Da una parte RealDoll, azienda americana, dall’altra la cinese WMDoll: entrambe hanno cominciato a integrare funzionalità di AI tra il 2016 e il 2017. I primi modelli offrivano movimenti di occhi, testa e altre parti del corpo, accompagnati da una capacità di risposta vocale piuttosto limitata. Più che vere conversazioni, si trattava di semplici repliche a domande preimpostate da parte dell’utente.

Lo sviluppo è stato inizialmente lento, come ha spiegato Liu Ding, product manager di WMDoll, che attribuisce la causa anche alla scarsa volontà di investire nell’intelligenza artificiale applicata ai prodotti per adulti. Ma nel 2024 lo scenario è cambiato: l’azienda cinese ha compiuto un deciso passo avanti con il lancio della serie MetaBox, che ha rivoluzionato anche il resto del mercato. Le nuove bambole, equipaggiate con modelli linguistici open source di grandi dimensioni (LLM) come Llama di Meta, offrono un’interazione molto più avanzata, consentendo all’utente di scegliere tra diverse “personalità” delle bambole. Queste ultime sono inoltre in grado di sostenere conversazioni (perlopiù in inglese) anche a distanza di giorni, ricordando quanto detto in precedenza. Questa funzione, tuttavia, richiede una connessione costante ai server cloud e una fonte continua di energia elettrica, mettendo in evidenza uno degli aspetti attualmente più critici dell’AI: il suo elevato consumo energetico. Inoltre, WMDoll sta sviluppando collane, braccialetti, anelli e altri dispositivi pensati per connettere anche i modelli precedenti con il loro proprietario.

Contenuto esterno: YouTube

Il contenuto verrà caricato solo dopo il tuo consenso. Consulta l’ informativa privacy di YouTube.

Acconsento al caricamento del contenuto e alla comunicazione dei miei dati di navigazione a questa piattaforma.

Nel 2017 la compagnia americana RealDoll ha invece lanciato Harmony, progettata per interagire con gli utenti tramite una combinazione di software di riconoscimento vocale e chatbot, che le permette di dare risposte personalizzate e di simulare conversazioni. “È dotata di un sistema cranico modulare con molteplici punti di attuazione, che consente alla bambola di assumere espressioni, muovere la testa e parlare con te. Anche gli occhi possono muoversi e sbattere le palpebre, creando un’esperienza mai vista prima con una bambola” si legge sul sito. Nella sua evoluzione più recente, Harmony X, RealDoll ha cercato di offrire un servizio sempre più immersivo e realistico, andando oltre l’aspetto fisico della bambola e includendo l’interazione emotiva e psicologica. Una bambola “progettata per funzionare con il software di intelligenza artificiale personalizzabile ‘X-Mode’, che ti permette di creare personalità uniche e controllare la voce del tuo robot”.

Al di là dei gusti, il costo rimane un argomento spinoso. Soprattutto se integrate con l’AI, le sex dolls sono al momento appannaggio di pochi. Per gli utenti che vogliono interagire con una bambola sessuale RealDoll, il cui costo a figura intera è di 4.000 dollari, c’è da aggiungere un ulteriore abbonamento mensile di 40 dollari al mese (580 l’anno). Mentre la versione cinese è più economica: con alcune variazioni di dimensioni e materiali, la bambola con AI di WMDolls si aggira sui 1.900 dollari.

Mentre l’industria delle sex dolls entra in una nuova fase, alimentata dall’intelligenza artificiale e da tecnologie sempre più sofisticate, emergono interrogativi etici e legali che non possono essere ignorati. L’episodio che ha coinvolto la modella israeliana Yael Cohen Aris, che nel 2019 ha scoperto come l’azienda cinese Iron Dolls avesse usato il suo volto e nome per una delle sue sex dolls, mette in luce i rischi di un mercato dell’intrattenimento sessuale in cui l’identità e il consenso all’uso della propria immagine possono facilmente essere violati. Il mercato delle sex dolls fa però emergere qualcosa di più profondo. Le nuove bambole AI, sempre più capaci di dialogare, ricordare e assumere personalità differenti, stanno dando forma a un’idea fantascientifica: l’amore programmabile. Come in Her o Ex Machina, non c’è solo l’interazione umana con un software, ma la proiezione di desideri, paure e bisogni in una presenza artificiale che sembra restituire qualcosa di autentico. Forse, nel silenzio sintetico delle nuove companion, l’utente non troverà una “risposta”, ma solo un altro modo – programmato e prevedibile – di esplorare le domande più umane.

Il futuro dei computer è fotonico

2025-05-21T00:00:00+00:00

Per decenni, lo sviluppo delle tecnologie informatiche è stato scandito dalla legge di Moore, che ha previsto – e per certi versi guidato – il raddoppio della densità dei transistor ogni due anni, alimentando la crescita esponenziale della potenza di calcolo e la diminuzione dei costi di produzione dei chip. Tuttavia, il ritmo di miniaturizzazione dei componenti elettronici mostra oggi segni di rallentamento, con i limiti fisici e termici dei semiconduttori in silicio che divengono ogni anno più stringenti.

Uno dei principali ostacoli è rappresentato dagli effetti quantistici che emergono quando le distanze tra i transistor raggiungono dimensioni di pochi nanometri. A queste scale, gli elettroni possono attraversare barriere isolanti che, secondo la fisica classica, dovrebbero essere invalicabili, causando dispersioni di corrente e malfunzionamenti dei circuiti. Inoltre, il controllo preciso dei singoli elettroni diventa sempre più difficile, compromettendo l’affidabilità dei dispositivi.

È in questo contesto che, negli ultimi anni, ha (ri)preso vita la ricerca nell’ambito della computazione fotonica (o ottica): un paradigma di calcolo alternativo che cerca di ripensare i processi fisici alla base del funzionamento dei computer. Invece di usare elettroni che si muovono all’interno di circuiti di silicio – come avviene nei computer tradizionali – la computazione fotonica utilizza fotoni, ovvero particelle (quanti) di luce.

A differenza degli elettroni, i fotoni non hanno massa, non generano calore quando viaggiano nei circuiti e possono muoversi a velocità vicine a quelle della luce. Questo significa che, in teoria, un computer fotonico potrebbe essere molto più veloce e molto più efficiente, in termini di consumi, di un computer tradizionale. In un mondo che consuma sempre più energia a scopi di calcolo, non si tratta di un dettaglio banale.

Ovviamente, tra il dire e il fare c’è di mezzo il mare. Per prima cosa bisogna riuscire a progettare e a produrre circuiti che riescano a indirizzare i fotoni in modo preciso, quasi fossero sentieri di luce. Inoltre, bisogna trovare il modo di fare interagire i fotoni tra loro poiché, per loro natura, essi non interagiscono come fanno invece gli elettroni nei transistor. Essendo privi di carica elettrica, i fotoni tendono a passare gli uni accanto agli altri senza “notarsi”. Questo rende molto difficile implementare la logica booleana alla base dell’informatica, la quale si fonda su una forma di controllo o modifica del comportamento di un segnale in base alla presenza di un altro (1 o 0; 0 o 1).

Computazione fotonica e computazione quantistica

Il tema della traducibilità e della coerenza del segnale è uno dei problemi che la computazione fotonica condivide, seppure con grosse differenze fisiche di base, con l’altra branca della computazione sperimentale: la quantistica. Tuttavia va specificato come i due campi siano essenzialmente distinti: mentre la computazione quantistica mira a rivoluzionare i fondamenti logici del calcolo attraverso effetti quantistici come l’entaglement, l’interferenza o la sovrapposizione, la fotonica punta “semplicemente” ad aumentare la rapidità e l’efficienza del calcolo attuale. Vi sono, inoltre, sperimentazioni in cui la computazione quantistica viene implementata attraverso fotoni entangled, in una forma ibrida di quantum photonics

Per tutte queste ragioni, la computazione fotonica è più di una semplice evoluzione tecnica e rappresenta, per il momento, ancora una frontiera. Non è detto che sarà conquistata o che sarà quella definitiva, né che sostituirà in toto i modelli attuali. Ma è una delle vie più promettenti per dare risposta al bisogno – sempre più urgente – di ripensare l’infrastruttura materiale su cui si regge la civiltà digitale.

Frontiera o interregno?

L’idea di utilizzare la luce per elaborare informazioni non è nuova: se ne discute sin dagli anni Settanta. Ma è solo negli ultimi anni, sulla scorta della pressione esercitata dalla crisi della microelettronica tradizionale, che il campo ha cominciato a strutturarsi come un vero e proprio settore tecnologico, attirando finanziamenti e interesse da parte dei grandi operatori del digitale.

Una delle aziende più promettenti è Lightmatter. Fondata nel 2017 da tre studenti dell’MIT, nel 2024 ha raccolto 400 milioni di dollari in un quarto round di finanziamenti, raggiungendo una valutazione di 4,4 miliardi di dollari. I prototipi più recenti di Lightmatter combinano moduli ottici e moduli elettronici, creando sistemi di computazione ibridi in cui le interconnessioni tra i diversi dispositivi hardware sono affidate a fotoni anziché elettroni, risolvendo così alcuni problemi specifici del calcolo parallelo con benefici anche nell’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale.

Un’altra startup degna di nota è Ayar Labs, con sede nella Silicon Valley. Nata come spin-off di un progetto congiunto tra il MIT e l’Università di Berkeley, Ayar Labs si è specializzata nell’integrazione di connessioni ottiche direttamente all’interno dei chip, con l’obiettivo di eliminare le limitazioni imposte dai collegamenti elettrici tradizionali.

La loro tecnologia di interconnessione ottica permette una trasmissione dati ultraveloce tra processori, acceleratori e moduli di memoria, riducendo drasticamente la latenza e il consumo energetico delle “very large scale integrations” utilizzate per il calcolo delle AI. Negli ultimi due anni, Ayar Labs ha attirato investimenti e firmato partnership strategiche con alcuni dei nomi più importanti dell’industria dei semiconduttori: da Intel a NVIDIA, da AMD a GlobalFoundries.

Ci sono poi aziende che stanno puntando direttamente al bersaglio più grosso: non una simbiosi tra hardware fotonici ed elettrici, ma veri e propri sistemi di computazione ottica al 100%. Mentre la fotonica del silicio è oggi impiegata principalmente per realizzare interconnessioni ottiche, cioè per trasportare informazioni tra moduli elettronici, il calcolo ottico punta invece a processare direttamente quei dati attraverso la luce.

Per ora, il campo resta limitato a poche operazioni matematiche molto specifiche, le quali però rappresentano oltre il 90% dei compiti di inferenza svolti da una rete neurale. In altre parole: se si riuscisse a sviluppare il calcolo ottico, si otterrebbe una soluzione hardware altamente ottimizzata per i grandi modelli linguistici e generativi, come quelli dietro a ChatGPT.

Un tentativo in questa direzione lo ha compiuto Lightelligence, un’altra startup USA nata da ambienti accademici, che nel 2021 ha presentato PACE (Photonic Arithmetic Computing Engine), un prototipo in grado di fornire – secondo le stime della stessa startup – performance fino a 100 volte superiori a quelle delle GPU più avanzate di allora. Se simili prototipi si tradurranno in realtà resta da vedere. Ma che un numero crescente di aziende e di fondi stia scommettendo sulla luce come nuovo vettore del calcolo è ormai un dato di fatto.

Tuttavia, come spesso accade con le tecnologie emergenti, l’entusiasmo della finanza si scontra con il realismo dell’industria. La sfida, infatti, non è tanto dimostrare che la computazione fotonica possa “funzionare”, quanto renderla scalabile. Integrare su un singolo chip milioni di componenti ottici, garantendo al tempo stesso precisione, compatibilità con i sistemi esistenti e bassi costi di produzione, è un’impresa che richiede una supply chain tecnologica complessa e in gran parte da costruire. Di conseguenza, la computazione fotonica esiste oggi in una sorta di interregno tecnologico: troppo promettente per essere ignorata, troppo immatura per essere adottata, al di là di pochi specifici casi.

Cybersicurezza e geopolitica

Nel campo della microelettronica, decenni di ricerca hanno portato allo sviluppo di protocolli di protezione contro le forme più note di attacco informatico. Con l’avvento della computazione fotonica, questo patrimonio non può essere semplicemente trasferito. I circuiti fotonici aprono quindi scenari e vulnerabilità inedite.

Per esempio, l’interconnessione tra chip di tipo elettrico-ottico – come quella proposta da Lightmatter – moltiplica le occasioni d’attacco potenziali: ogni collegamento ibrido diventa, in teoria, una nuova porta d’accesso per attacchi altrettanto ibridi. Il fatto che i sistemi fotonici possano trasmettere dati a velocità e volumi impensabili pone inoltre ulteriori problemi, rendendo necessario ripensare da zero l’intera architettura della sicurezza informatica, sviluppando protocolli capaci di monitorare, interpretare e, se necessario, bloccare flussi di informazioni che si muovono alla velocità della luce. In questo nuovo contesto, anche i tradizionali strumenti di rilevamento – come i firewall o i sistemi anti-intrusione – rischiano di risultare inadeguati, non solo per limiti di velocità, ma anche per l’assenza di standard consolidati a cui riferirsi.

La stessa complessità dei componenti ottici rischia inoltre di impattare sull’affidabilità dei processi di testing a cui normalmente è sottoposto l’ hardware usato per la computazione. Ciò aumenta il rischio che eventuali anomalie non vengano rilevate, finendo poi per aprire falle e vulnerabilità nei sistemi in cui i componenti ottici vengono integrati.

Per tutte queste ragioni, mentre le giovani aziende del settore proseguono nella ricerca e nell’implementazione di nuovi strumenti di calcolo basati sulla fotonica, mancano ancora le cornici adeguate a inquadrare con precisione i limiti di questa nuova tecnologia. Non è ovviamente un tema da poco, specie se consideriamo che chi riuscirà a influenzare la regolamentazione della computazione fotonica influenzerà anche una porzione significativa del futuro del calcolo. Il che ci porta dritti al cuore delle implicazioni geopolitiche della questione.

Come già è accaduto per l’intelligenza artificiale e i semiconduttori avanzati, la competizione fotonica rischia di trasformarsi in un nuovo terreno di scontro sistemico tra Cina e Stati Uniti. La computazione fotonica potrebbe infatti offrire alla Cina una via di fuga tecnologica dalle restrizioni recentemente imposte dagli USA per rallentare lo sviluppo tecnologico di Pechino. Per utilizzare una formula in voga nel discorso politico-economico cinese, la fotonica potrebbe consentire di “cambiare corsia ed effettuare il sorpasso”.

Dal punto di vista cinese, due qualità della computazione fotonica appaiono particolarmente interessanti. La prima è che la produzione di hardware ottici non richiede l’utilizzo di macchinari di produzione litografici avanzati, a cui la Cina non ha accesso a causa delle restrizioni USA. La seconda è che, aumentando la velocità e l’efficienza delle interconnessioni, la computazione fotonica potrebbe in teoria permettere di sviluppare integrazioni hardware per AI avanzate senza il bisogno di utilizzare chip di ultima generazione, ugualmente sotto embargo americano.

Del tema si è interessato personalmente lo stesso Xi Jinping che, nel 2023, ha presieduto un incontro del Politburo sul tema. Vi ha partecipato anche il rettore dell’Università di Pechino, Gong Qihuang, un fisico con notevole esperienza nel campo delle applicazioni all’intelligenza artificiale della computazione fotonica (che è stata inoltre menzionata esplicitamente nel 14esimo piano quinquennale per lo sviluppo della Cina, relativo al periodo 2021-2025).

Constatato tutto questo, non sorprende che il governo americano abbia iniziato a trattare la ricerca fotonica non solo come un tema di innovazione, ma come una questione di sicurezza nazionale. Non è un caso che importanti entità della difesa americana, così come l’agenzia DARPA, abbiano intensificato negli ultimi anni gli investimenti in startup e centri di ricerca attivi sul fronte della fotonica.

Il focus non è solo sull’efficienza o sulla scalabilità, ma anche sulla resilienza: costruire sistemi ottici che siano difficili da sabotare, da intercettare, da replicare. La fotonica viene così inscritta nella più ampia strategia di technological containment con cui gli Stati Uniti cercano di difendere la propria centralità nell’ordine digitale globale.

L’invasione dei robot domestici è ancora lontana

2025-05-14T00:00:00+00:00

Che i robot sarebbero definitivamente entrati nelle nostre case è diventato chiaro nel 2008. Quell’anno la società iRobot – fondata nel 1990 da tre ricercatori in robotica del MIT di Boston: Rodney Brooks, Colin Angle e Helen Greiner – annunciò infatti che il robot aspirapolvere Roomba aveva raggiunto i 2,5 milioni di esemplari venduti nel mondo.

Sul finire del primo decennio del nuovo millennio, si assistette insomma a un cambiamento epocale: milioni di abitazioni domestiche, al tempo soprattutto negli Stati Uniti, iniziarono a essere popolate da robot in grado di muoversi in autonomia per le nostre case, imparando a navigarle con efficacia sempre maggiore ed entrando per certi versi a far parte dei nuclei familiari.

Non è un modo di dire: “Numerosi studi hanno dimostrato che gli umani sono disposti a provare emozioni nei confronti di tutto ciò che si muove”, racconta sul New Yorker Patricia Marx, scrittrice e docente a Princeton. “Di conseguenza, non mi dovrei sorprendere di essere accorsa a liberare il mio Roomba quando si è incastrato sotto il divano. E di essermi sentita in colpa quando le sue ruote si sono incastrate a causa di un filo che aveva raccolto”.

In poche parole, attraverso il Roomba e simili robot domestici almeno una parte di esseri umani ha iniziato a provare una sensazione inedita: l’affezione (e l’apprensione) nei confronti di esseri artificiali. Com’è possibile? “Conosco molte storie a riguardo”, mi aveva spiegato nel corso di un’intervista proprio Colin Angle. “Le persone acquistano un robot per le pulizie, lo portano a casa e lo accendono. E lo osservano mentre si muove per casa, in autonomia, lavorando per loro. È la stessa natura umana, il modo in cui il nostro cervello è configurato, che ci spinge a considerare ciò che si muove per conto proprio come se fosse vivo. E infatti la stragrande maggioranza delle persone che hanno una macchina di questo tipo finisce per dargli un nome. Potrebbe anche essere una nuova definizione di robot: una macchina a cui sentiamo di dover dare un nome perché lo percepiamo vivo”.

I dati confermano che, effettivamente, la maggior parte dei proprietari di Roomba (o degli altri robot da casa che si sono nel frattempo diffusi) fornisce loro un nome proprio, come se fosse un animale domestico. Di compagni artificiali, d’altra parte, è ormai pieno il mondo: nel solo 2023 sono stati venduti circa 23 milioni di robot per la casa, portando le vendite cumulative poco al di sotto dei 100 milioni complessivi.

Gli ultimi anni non sono però stati dei più facili per i robot. Nonostante il successo del Roomba e la crescita dei concorrenti (Roborock, Ecovacs o Dreame, tutti di fabbricazione cinese), non si è assistito a quella moltiplicazione di robot specializzati che si pensava si sarebbero presi cura di ogni aspetto domestico. Al contrario, l’unico altro aiutante robotico che si è parzialmente diffuso è il parente più prossimo del Roomba (anche dal punto di vista del design): il robot tagliaerba.

A oltre vent’anni dall’introduzione del Roomba (avvenuta nel 2002) e mentre iRobot, l’azienda simbolo della rivoluzione robotica, è alle prese con parecchie difficoltà finanziarie (causate dall’aumento della concorrenza, dalla mancata acquisizione da parte di Amazon e soprattutto dallo scarso successo degli altri modelli), sembra insomma che l’evoluzione dei collaboratori domestici artificiali si sia fermata.

Ancora oggi, i robot aspirapolvere rappresentano oltre il 70% del mercato, mentre molti altri prodotti sono andati incontro al fallimento: i robot tagliaerba, come detto, sono il secondo segmento più diffuso, ma con volumi di vendita molto inferiori. Altri dispositivi – come i robot da cucina, quelli piega-bucato (FoldiMate, Laundroid) o gli assistenti umanoidi – sono stati abbandonati prima del lancio o sono rimasti prototipi a causa dello scarso interesse commerciale. Laundroid, per esempio, ha chiuso nel 2020 dopo anni di hype e investimenti, mentre FoldiMate è stato ritirato prima della commercializzazione. I robot da cucina multifunzione, come il Thermomix, pur essendo molto diffusi, non sono considerabili robot in senso stretto: mancano infatti di mobilità e autonomia.

Ed è probabilmente anche alla luce dei tanti fallimenti che, negli ultimi anni, hanno iniziato a farsi largo numerose nuove startup, che stanno ripensando il settore da zero, approfittando dei progressi nel campo della robotica e dell’intelligenza artificiale. E quindi, qual è il futuro dei robot domestici?

Prima di tutto, bisogna dare una definizione di “robot domestici”. Secondo la società di ricerca Global Market Insights, un robot domestico è uno strumento che, “utilizzando l’intelligenza artificiale, percepisce e interagisce con l’ambiente circostante, eseguendo dei compiti autonomamente e adattandosi alle preferenze dell’utente”. Questa definizione ci dice però poco di un aspetto cruciale: il robot in questione è tuttofare o specialistico? È un robot in grado di compiere molteplici mansioni o è addestrato per eseguire un solo compito ben definito (pulire i pavimenti o tagliare l’erba)?

Fino a questo momento, come detto, il panorama commerciale è stato dominato da quest’ultimo tipo di robot, che però – segnala sempre Global Market Insights – “manca della versatilità necessaria ad affrontare un’ampia gamma di faccende domestiche. Inoltre, questi robot possono avere difficoltà con compiti complessi che richiedono destrezza e capacità di giudizio simili a quelle umane, come piegare il bucato o preparare i pasti”.

Se non bastasse, pochi di noi possono permettersi (anche per ragioni di spazio) di ospitare un robot aspirapolvere, uno che pulisce i pavimenti, uno che cucina, uno che piega i vestiti, ecc. Ed è anche per questo che, come ha spiegato al Boston Globe Fady Saad (fondatore di Cybernetix Ventures), “abbiamo visto tantissimi fallimenti nella robotica di consumo e molti dei tentativi di iRobot di creare ulteriori prodotti rispetto al Roomba non hanno avuto successo”.

La strada in salita del robot tuttofare

Allo stesso tempo, l’idea di creare un robot domestico multitasking, in grado quindi di svolgere molteplici mansioni, è incredibilmente complessa: raccogliere la polvere richiede caratteristiche totalmente diverse rispetto a piegare i vestiti o caricare la lavastoviglie. E se bastasse modificarli e riadattarli per permettere loro di portare a termine un numero maggiore di mansioni? “I robot specializzati sono percepiti come dispositivi limitati e adatti a un solo compito”, ha spiegato alla BBC Yoshiaki Shiokawa, ricercatore dell’università di Bath. “Penso che ci siano forti indicazioni che questi robot siano invece sotto-utilizzati”.

Per dimostrare la sua tesi, Shiokawa e alcuni suoi colleghi dell’Advanced Interaction and Sensing Lab hanno riadattato un normale Roomba in modo che fosse in grado di annaffiare le piante, caricare il cellulare (e seguire il suo padrone affinché l’avesse sempre a portata di mano), trasportare la spesa dalla macchina alla cucina e anche… giocare con il gatto (anche se è più probabile che sia stato il gatto a compiere questa scelta).

Per quanto si sia trattato soltanto di una sperimentazione, lo studio eseguito all’università di Bath indica una possibile strada da seguire, che non implica necessariamente la trasformazione dei robot, ma semmai un ampliamento delle funzionalità praticabili con minime modifiche a livello di design e caratteristiche.

Eppure, mano a mano che la ricerca sulla robotica va nella direzione di un assistente domestico tuttofare, sembra quasi inevitabile – a giudicare dai vari prototipi emersi negli ultimi anni – che questo prenda una forma umanoide, dotata di gambe, braccia e anche torso e testa.
“Le aziende stanno scommettendo sulla capacità dei robot di fronteggiare una serie più ampia di compiti imitando il modo in cui le persone camminano, si piegano, raggiungono gli oggetti, li afferrano e più generalmente portano a termine le loro mansioni”, si legge sul New York Times. “Poiché le case, gli uffici e i magazzini sono già stati costruiti per gli esseri umani, gli umanoidi sarebbero meglio equipaggiati per navigare il mondo rispetto a ogni altro robot”.

Gli esempi non mancano: Optimus di Tesla, H1 e G1 della cinese Unitree o il chiacchieratissimo Neo di X1 (azienda norvegese). Se giudicassimo dai video aziendali caricati su YouTube e su TikTok – che mostrano questi robot umanoidi muoversi agilmente per casa, stirare, afferrare una bibita dal frigorifero e portarla al proprietario, portare fuori il cane e addirittura eseguire balli coreografati – penseremmo che il futuro dei robot domestici sia già diventato realtà. Le cose, in realtà, sono molto diverse.

A dimostrarlo è stato un video pubblicato dall’influencer cinese Zhang Genyuan, che dopo aver noleggiato un G1 di Unitree al prezzo di 1.400 dollari al giorno ha mostrato come questo robot combinasse un sacco di danni nel tentativo di dargli una mano in cucina, rompendo le uova e rovesciando ovunque il latte.

Forse anche in seguito a questa pubblica umiliazione, Unitree Robotics ha annunciato che, per il momento, non lancerà sul mercato robot umanoidi, segnalando inoltre l’ostacolo – ancora da superare – delle stringenti misure di sicurezza necessarie. “Non è facile prevedere quanto tempo ancora ci vorrà, ma penso che non avverrà prima di altri due o tre anni”, ha spiegato ai giornalisti il cofondatore di Unitree, Wang Xinjing, lo scorso aprile.

E poi c’è il flop di Optimus, il robot di Tesla che – stando alle solite irrealizzabili promesse di Elon Musk – avrebbe già dovuto essere in produzione, arrivando alla consegna di 5mila esemplari entro il 2025. In realtà, Optimus è lontanissimo dalla fase di produzione e non è nemmeno chiaro se mai lo sarà: nell’aprile 2025 sono stati pubblicati dei video in cui si vede Optimus camminare in linea retta (qualcosa che era già stato fatto dal robot Wabot-1 nel 1972), ma al momento non si sa nulla di più dei destini commerciali del robot Tesla.

Il punto, come segnala Wired, è che “nonostante gli incredibili progressi degli ultimi anni, nessuno ha ancora capito come rendere questi robot realmente abili o intelligenti”. I robot di oggi possono essere autonomi soltanto se svolgono un compito semplice e ben circoscritto; mentre se si occupano di faccende più complesse – come quelli utilizzati e ormai molto diffusi nelle fabbriche e nei magazzini – devono essere attentamente programmati ed eseguire movimenti definiti con la massima precisione, senza alcuna autonomia.

La scommessa finanziaria

Malgrado questa situazione di stallo, gli analisti si aspettano che il mercato dei robot domestici cresca del 20% annuo da qui al 2032, passando dai 10 miliardi di dollari del 2023 ai 53 miliardi previsti per i primi anni del prossimo decennio. Com’è possibile, considerando la situazione di stallo in cui questo settore attualmente si trova? Come spesso capita nel mondo dell’innovazione tecnologica, l’obiettivo è riversare nella robotica domestica un tale fiume di denaro da permettere di superare tutti gli ostacoli attualmente presenti, dando vita a una sorta di profezia che si autoavvera (grazie alla potenza finanziaria degli investitori).

Secondo PitchBook, dal 2015 a oggi gli investitori hanno finanziato oltre 50 startup che si occupano di robot umanoidi con 7,2 miliardi di dollari. Solo lo scorso anno gli investimenti hanno superato 1,6 miliardi, senza includere i soldi che Elon Musk ha sicuramente investito nel già citato Optimus. “Temo che si sia giunti al picco dell’hype”, ha spiegato, parlando con la MIT Tech Review, Leila Takayama, vicepresidente della società di robotica RobustAI. “È in corso una battaglia tra tutte le Big Tech, che devono ostentare e mostrare ciò che sono in grado di fare, promettendo di poter presto fare ancora di meglio”.

Robot umanoidi: il jolly dell’integrazione coi modelli linguistici

Ed è proprio per (provare a) soddisfare le aspettative degli investitori che tantissime startup stanno insistendo sulla strada dei robot umanoidi, nonostante le evidenti difficoltà, i fallimenti e le cautele mostrate anche dai colossi del settore (come la già citata Unitree). Una di queste è Shenzhen Dobot, che dovrebbe commercializzare il suo robot Dobot Atom entro la fine dell’anno al prezzo di circa 30mila euro. E che cosa si ottiene per un prezzo del genere? Nel video di presentazione – in cui è molto probabile che Atom fosse manovrato da remoto, come avviene quasi sempre nei materiali promozionali – lo si vede preparare goffamente la colazione, portare un pacco in ufficio e poco altro. Un po’ poco per una cifra del genere, no?

La realtà è che le tantissime startup che stanno lavorando ai robot assistenti umanoidi – tra le altre: FigureAI (valutata 2,6 miliardi di dollari), Cobot (460 milioni), 1X (210 milioni), Sanctuary AI (229 milioni), Plus One (170 milioni) – sono ancora lontanissime dalla commercializzazione a prezzi accessibili di un robot realmente tuttofare.

Per lo meno, sembrano però avere le idee chiare su quale sia la strada da seguire per raggiungere questa nuova “next big thing” del mondo tecnologico: l’integrazione dei robot con i large language model, che dovrebbero aiutare i robot a comprendere i comandi espressi in linguaggio naturale (input) e poi elaborarli al fine di trasformarli in un’azione concreta (output).

Un esempio di come tutto ciò potrebbe funzionare proviene da Gemini Robotics: i modelli d’intelligenza artificiale sviluppati da Google per il mondo della robotica, basati su Gemini (il large language model di Google) e definiti come “modelli avanzati visione-linguaggio-azione”. Come si legge su Spectrum, “Gemini Robotics può ricevere tutti gli input e restituire istruzioni per azioni fisiche da parte di un robot”. In un video dimostrativo, un ingegnere spiega al robot usato nel laboratorio di “prendere il pallone da basket e schiacciarlo a canestro” (minuto 2:27 nel video qui sotto). Dopo aver ricevuto il comando, il braccio robotico afferra una palla da basket in miniatura e la deposita nel mini-canestro.

Contenuto esterno: YouTube

Il contenuto verrà caricato solo dopo il tuo consenso. Consulta l’ informativa privacy di YouTube.

Acconsento al caricamento del contenuto e alla comunicazione dei miei dati di navigazione a questa piattaforma.

Come spiega la voce narrante nel video, “è un compito per il quale il robot non è mai stato addestrato”, così come gli oggetti che manovra “non erano mai stati visti prima, ma sfruttando la comprensione di concetti come ‘basket’ o ‘schiacciata’ di Gemini il computer ha comunque compreso il compito”.

“Questo esempio del basket è uno dei miei preferiti: il robot è stato in grado di collegare questi concetti per portare a termine il compito nel mondo fisico”, ha dichiarato Kanishka Rao, responsabile ingegneristico del progetto, durante una conferenza stampa. L’idea, in sintesi, è che il robot attraverso gli LLM in essi integrati comprenda i comandi e sia in grado di portarli a termine, mettendoli in collegamento con la miriade di azioni diverse che –sfruttando il classico addestramento per tentativi ed errori – ha nel frattempo imparato a eseguire. Questa forma di “embodied intelligence” (intelligenza incorporata o incarnata) potrebbe essere la più promettente per lo sviluppo di robot capaci di assisterci in svariati compiti (come i large language model già fanno in ambito testuale).

Gli ostacoli, però, non sono solo tecnici (pensate per esempio a quanto sia difficile per un robot capire che pressione esercitare quando afferra un uovo o avere la destrezza necessaria ad attaccare il guinzaglio al collare di un cane, compiti banali per noi umani), ma anche teorici. Come hanno spiegato i programmatori di Physical Intelligence (altra startup di robotica), “non esiste un archivio di azioni eseguibili dai robot simile ai dati relativi a testi e immagini disponibili per addestrare gli LLM. In ogni caso, ottenere i progressi necessari nel campo della ‘intelligenza fisica’ potrebbe richiedere una mole di dati esponenzialmente superiore”.

“Le parole in sequenza, da un punto di vista dimensionale, sono un giocattolino rispetto al movimento e all’attività degli oggetti nel mondo fisico”, ha affermato Illah Nourbakhsh, esperto di robotica della Carnegie Mellon University. “I gradi di libertà che abbiamo nel mondo fisico sono di gran lunga superiori alle semplici lettere dell’alfabeto”.

Una possibile soluzione è quella di far vedere ai robot migliaia (milioni?) di ore di video presenti su YouTube, che dovrebbero consentire loro anche di capire quale tipo di forza esercitare a seconda delle mansioni richieste e degli oggetti coinvolti. Un’altra possibile soluzione è di far compiere ogni tipo di azione domestica a degli esseri umani monitorati nei loro movimenti tramite sensori (trasformandoli così in dati analizzabili dalla macchina) oppure di permettere ai robot di esercitarsi liberamente, commettendo tutti gli errori necessari, in ambienti virtuali (in maniera simile a come alcune startup addestrano le auto autonome).

È proprio seguendo quest’ultimo metodo che si è svolto l’addestramento di Neo della norvegese 1X. Addestramento però non ancora sufficiente, visto che in una delle sue più recenti dimostrazioni – durante la quale ha caricato una lavastoviglie, raccolto i vestiti da una lavatrice e pulito la superficie della cucina – era comunque manovrato da remoto.

La strada, insomma, è ancora lunghissima e costellata di ostacoli, sotto forma di costi, sicurezza, privacy ed effettive abilità ancora molto ridotte. E tutto ciò senza nemmeno prendere in considerazione l’ostacolo forse più importante di tutti: se anche diventeranno effettivamente capaci, vorremo davvero avere un robot di forma umanoide, tuttofare e intelligente in casa nostra?

Perché robot antropomorfi?

Giunti a questo punto, bisogna anche rispondere a un’ultima, cruciale, domanda: ma perché questi robot devono essere antropomorfi? Come detto, molti pensano che questo sia il modo migliore per permettere loro di navigare ambienti pensati dagli umani per gli umani. Ma non è tutto: “Attraverso questo tipo di design umanoide, stiamo vendendo una storia sui robot, come se in qualche modo fossero equivalenti a noi o a ciò che siamo in grado di fare”, ha spiegato alla MIT Tech Review il docente in Robotica Guy Hoffman. In altre parole, se costruisci un robot che assomiglia a un essere umano, le persone daranno per scontato che sia capace quanto un essere umano.

Questo, però, potrebbe anche rivelarsi un boomerang: se la forma umana dei robot ci fa pensare ad abilità pari o vicine alle nostre, allora potremmo essere gravemente delusi dai loro movimenti lenti, goffi e scattosi.

Forse questo è un primo ambito di design sul quale si può intervenire, e non soltanto per questioni ricollegabili alla Uncanny Valley (ovvero la sensazione di stupore e inquietudine che ci creano esseri artificiali che ricordano da vicino gli umani). Se anche il robot deve muoversi per casa e afferrare oggetti, ciò non significa che debba necessariamente avere delle gambe, possedere un torso o una testa. Potrebbe più semplicemente essere una sorta di “bidone” che si muove su ruote, dotato di due (o tre? Perché non sei?) braccia e che è in grado di inserire gli oggetti che afferra in un apposito scompartimento (semplificando anche il compito, difficilissimo per i robot, di mantenere l’equilibrio dopo aver preso in braccio qualcosa di pesante).

“Il movimento bipede è il meno efficiente dal punto di vista energetico ed è la soluzione più dispendiosa: delle strutture cingolate o a ruote possono ottenere la stessa mobilità”, ha confermato Chen Guishun della startup cinese Innovance. D’altra parte, nemmeno gli antenati dell’essere umano si muovevano su due gambe, ci siamo evoluti così nel corso del tempo e ci ricordiamo del prezzo da pagare al cambiamento della nostra postura ogni volta che soffriamo di mal di schiena. Perché dovremmo riprodurre nei robot una delle nostre caratteristiche meno efficaci?

Probabilmente, la scelta è ricaduta sui robot umanoidi per una serie di ragioni che hanno poco a che fare con la praticità e funzionalità. La prima è culturale: da oltre un secolo, la fantascienza – da Metropolis di Fritz Lang fino ad Asimov e Terminator – ci ha abituati all’idea che un robot debba avere sembianze umane. Questa immaginazione collettiva ha plasmato non solo le aspettative del pubblico, ma anche le aspirazioni degli ingegneri, influenzando la direzione della ricerca.

La seconda ragione è comunicativa. Un robot umanoide, anche solo parzialmente simile a noi, attira immediatamente l’attenzione mediatica e degli investitori. In poche parole, genera hype: qualità fondamentale in un settore che sta ancora muovendo i primi passi. Non è un caso se aziende come Tesla, 1X o Unitree hanno puntato tutto sulla componente visiva: un robot che cammina su due gambe e afferra una tazza col braccio richiama molto più interesse di un sistema efficiente, ma anonimo, su ruote.

“I robot umanoidi sono però la soluzione sbagliata per la maggior parte dei compiti e la biomimesi non è la risposta giusta”, ha scritto su Medium Brad Porter, fondatore di Collaborative Robotics. “Le ruote sono la risposta migliore in ogni ambiente commerciale, mentre la stabilità passiva – avere cioè almeno tre punti di contatto con il suolo, meglio se quattro – è di estremo valore. Conservare il carico all’interno del cono di stabilità invece che trasportarlo tra le braccia è anch’essa una soluzione migliore”.

In poche parole, tra C1-P8 e D3-BO è molto più funzionale e utile il primo. D’altra parte, chiunque abbia visto la trilogia originale di Star Wars non ne ha mai avuto il minimo dubbio.

Sorveglianza in Iran: fuori e dentro la rete

2025-04-23T00:00:00+00:00

Iran: il 15 marzo, durante una cerimonia a cui ha partecipato il vicepresidente iraniano per la Scienza e la Tecnologia, Hossein Afshin, la Repubblica islamica ha presentato la sua prima piattaforma nazionale di intelligenza artificiale. Una piattaforma, la cui versione finale dovrebbe essere lanciata nel marzo 2026, basata su una tecnologia open source e su un’infrastruttura nazionale che ne garantisce l’operatività anche durante le interruzioni di internet. La piattaforma include funzionalità di base come la visione artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale e facciale. Partner chiave della nuova piattaforma è l’Università Sharif, ente sanzionato dall’Unione Europea e da altri Paesi per il suo coinvolgimento in progetti militari e missilistici, e per intrattenere rapporti con il Corpo delle Guardie Rivoluzionarie Islamiche (IRGC), o pasdaran.

Il lancio di questa piattaforma giunge esattamente il giorno dopo la pubblicazione del documento delle Nazioni Unite intitolato Report of the independent international fact-finding mission on the Islamic Republic of Iran, presentato al Consiglio dei diritti umani a Ginevra il 18 marzo scorso. Il rapporto, pubblicato dopo due anni di indagini indipendenti che hanno incluso interviste a circa 285 vittime e testimoni e l’analisi di oltre 38.000 prove, rivela come le autorità iraniane, dalla fine del 2022 a oggi, abbiano intensificato l’utilizzo di sistemi di videosorveglianza, droni aerei, applicazioni informatiche e software di riconoscimento facciale per monitorare la condotta dei cittadini, in particolare delle donne e il loro uso dello hijab.

Una “condotta persecutoria verso le donne”, così viene definita nel testo, la cui fase cruciale è coincisa con l’approvazione del piano Noor, lanciato nell’aprile 2024 dal Comando di Polizia della Repubblica Islamica dell’Iran (FARAJA), teso a inasprire ulteriormente le pene per chi violava la legge sull’obbligo di indossare lo hijab. E proprio in questa occasione la Repubblica islamica ha fatto ricorso all’uso dell’applicazione mobile Nazer.

Nazer, “l’Hijab monitor” della Repubblica islamica

Nazer è una parola persiana che significa “supervisore” o “sorvegliante”. L’applicazione, riferisce uno studio di Filter Watch (progetto del Gruppo Miaan, organizzazione che lavora per sostenere la libertà di internet e il libero flusso di informazioni in Iran e nel Medio Oriente), funziona esclusivamente sulla National Information Network (NIN), una intranet controllata dallo Stato modellata sul Great Firewall cinese e sul RuNet russo, che mira a isolare l’internet nazionale dalla rete globale. Nazer è accessibile sul sito web della polizia e sul canale Eitaa, un’app di messaggistica domestica. Prima di poter utilizzare Nazer, i potenziali utenti e il loro dispositivo devono essere approvati dalla polizia FARAJA.

Lo scopo di questa app è quello di segnalare alla polizia le donne che all’interno delle auto non indossano lo hijab in modo appropriato. La trasgressione può essere comunicata inserendo nell’app la posizione del veicolo, la data, l’ora e il numero di targa, dopodiché partirà in tempo reale un messaggio di testo alla polizia, segnalando così il veicolo. “In Nazer non è presente una tecnologia di riconoscimento facciale, e l’app non è progettata per scattare foto di volti. È possibile però scattare foto delle targhe”, riporta lo studio di Filter Watch.

A settembre 2024, riferisce un nuovo report di Filter Watch, *Nazer *è stata aggiornata per consentire il monitoraggio delle donne presenti in ambulanza, sui mezzi pubblici o sui taxi, suggerendo come per i funzionari governativi l’applicazione delle leggi sull’hijab siano una priorità rispetto a un’emergenza medica. L’app è inoltre dotata di nuove funzioni che in futuro potrebbero essere usate per segnalare altri tipi di violazioni, come persone che protestano, che consumano alcolici, che mangiano o bevono in pubblico durante il Ramadan, e comportamenti considerati contrari alla “moralità pubblica”.

Una volta che l’auto viene segnalata, la polizia procede inviando un SMS di avvertimento al proprietario. Qualora la violazione venisse ripetuta una seconda volta, l’auto verrà sequestrata elettronicamente. Alla terza infrazione sarà sequestrata sul posto e successivamente, alla quarta infrazione, sequestrata nei parcheggi designati dalla polizia.** **

Ottenere dati precisi sul numero delle auto confiscate non è semplice, a causa della pesante censura che vige nella Repubblica Islamica. Si parla comunque di migliaia di veicoli sequestrati in questi mesi. A riferirlo è un recentissimo articolo apparso su Etemad, giornale riformista. L’avvocato Mohsen Borhani, sentito da Etemad, ha denunciato come questi sequestri siano illegali. Borhani ha ribadito che non ci sono statistiche esatte sul numero di sanzioni effettuate, ma sulla base delle dichiarazioni di alcuni funzionari e delle indagini sul campo afferma che a migliaia di cittadini sia stata sequestrata l’auto.

La videosorveglianza, un’arma di repressione

Oltre l’uso di applicazioni informatiche, la Repubblica islamica ha in questi ultimi mesi inasprito l’utilizzo dei sistemi di videosorveglianza. In ottobre, sulla scia dell’approvazione della Legge a sostegno della famiglia attraverso la promozione della cultura dell’hijab e della castità*, *legge pubblicata il 30 novembre ma poi sospesa, è stato lanciato un nuovo sistema di videosorveglianza chiamato *Saptam. *La funzione di *Saptam *è monitorare gli spazi pubblici, in particolare gli esercizi commerciali.

Questo sistema, creato in collaborazione con la polizia locale, collega le telecamere installate nei negozi ai server cloud gestiti dal sistema nazionale di telecomunicazioni, consentendo alla polizia locale di accedere ai filmati registrati.

L’implementazione del sistema Saptam, riferisce Iran News Update, ha coinvolto inizialmente 39 aziende e circa 280 gruppi commerciali. Sebbene l’introduzione di questo nuovo sistema sia stata giustificata per contrastare reati, per esempio le rapine, molti temono che questa installazione venga utilizzata anche per reprimere il dissenso e monitorare l’abbigliamento delle donne.

Alireza, direttore di una piccola azienda, ha riferito a Iran International: “Non passerà molto tempo prima che installino tali sistemi di sicurezza, o meglio strumenti di controllo statale, in tutte le aziende per far rispettare l’uso dello hijab. Le mie dipendenti non sono tenute a indossare l’hijab nei nostri uffici, ma questo non sarà più possibile se consentiremo alla polizia di accedere alle nostre telecamere, perché potrebbero chiuderci”. Mentre Saeed Souzangar, attivista per i diritti digitali, in un post su X ha denunciato: “Il prossimo passo del regime sarà installare telecamere nelle nostre case. Le aziende devono resistere a questi piani abominevoli invece di arrendersi”.

La repressione attraverso apparati tecnologici non si è arrestata: tutt’altro. A dicembre, Nader Yar Ahmadi – consigliere del ministro dell’Interno e capo del Centro per gli Affari degli Stranieri e degli Immigrati del ministero dell’Interno – ha dichiarato a l’Irna, agenzia di stampa statale, che il ministero dell’Interno utilizzerà test biometrici per individuare i cittadini illegali. Questo metodo è stato adoperato dalle autorità iraniane soprattutto per contrastare l’immigrazione proveniente dall’Afghanistan.

Quanto finora esposto conferma che nonostante il cambio di governo avvenuto a seguito della morte del presidente Raisi, il nuovo presidente, Masoud Pezeshkian, eletto a luglio, ha continuato ad attuare una pesante e sistematica repressione verso i cittadini e le cittadine, oltre che un vigilantismo informatico e tecnologico sponsorizzato dallo Stato.

Il controllo nello spazio digitale e l’uso delle VPN

La repressione perpetuata dalla Repubblica islamica non si limita agli spazi fisici, ma include anche un controllo sistematico dello spazio digitale. “Dopo aver imposto blocchi a internet durante le proteste e aver sviluppato la propria National Internet Network**,** lo Stato ha continuato a limitare l’uso di applicazioni mobili impegnandosi in una sorveglianza diffusa. Questi strumenti non sono stati utilizzati solo per restringere la libertà di opinione ed espressione, ma anche per monitorare e prendere di mira i cittadini, tra cui attivisti e giornalisti, oltre che per intimidire, soffocare il dissenso e mettere a tacere le opinioni critiche”, informa il report UN.

Le autorità iraniane hanno varato specifiche misure per impedire ai cittadini di comunicare liberamente e poter accedere a contenuti non sottoposti a censura. Nel febbraio 2024, il Consiglio supremo del cyberspazio ha per esempio vietato l’uso senza un permesso legale delle VPN (reti private virtuali). Una mossa che è servita al governo per aumentare la propria sorveglianza interna, consentendogli di raccogliere informazioni sugli utenti, nonché di tracciare le loro comunicazioni via internet e le loro attività online. Ciò è stato reso possibile anche perché, al posto delle VPN, gli utenti iraniani sono stati costretti, se volevano usufruire di piattaforme straniere, a usare proxy nazionali approvati dallo Stato, riferisce sempre il report. Per servizi essenziali, come quelli bancari, ai cittadini è stato imposto di adoperare solo app locali.

Le VPN in Iran sono diventate necessarie per poter accedere ai social e a contenuti bloccati. Senza le VPN, i cittadini e le cittadine iraniane non avrebbero potuto divulgare le immagini delle proteste connesse al movimento rivoluzionario “Donna, Vita, Libertà”, denunciando così gli attacchi violenti della polizia e delle guardie rivoluzionarie contro i manifestanti, e nemmeno esprimere dissenso e coordinare le proteste. A voler aggirare il filtraggio attuato dal regime sono però anche i proprietari di piccole imprese, letteralmente paralizzate dalle riduzioni quotidiane della velocità di internet e dai contenuti bloccati.

Nonostante il 24 dicembre scorso il Consiglio Supremo del Cyberspazio abbia revocato le restrizioni per WhatsApp e Google Play, l’Iran è tra i paesi meno liberi al mondo per quanto riguarda i diritti digitali, e la rincorsa a sistemi alternativi lo conferma. Oltre alle VPN, in Iran un altro metodo per aggirare la censura è Starlink.

Starlink: un altro metodo per aggirare la censura

Starlink, sviluppato da SpaceX e di proprietà del miliardario Elon Musk, è vietato in Iran. Da quando però, sul finire del 2022, gli Stati Uniti hanno revocato alcune restrizioni all’esportazione di servizi internet satellitari, Starlink è stato disponibile per migliaia di persone nella Repubblica islamica.

Lunedì 6 gennaio 2025, riporta l’agenzia di stampa ILNA, Pouya Pirhoseinlou, capo del Comitato Internet dell’E-Commerce Association, ha dichiarato che in Iran sono oltre 30.000 gli utenti che utilizzano Starlink. Ciò significa che molto probabilmente si assisterà a un’ulteriore crescita dell’uso di questa tecnologia in futuro.

L’accesso illimitato e ad alta velocità (qualità perlopiù assenti nell’internet nazionale iraniano) ha incrementato l’uso sottobanco di Starlink, scriveva Newsweek a gennaio. L’internet satellitare, non necessitando di server nazionali e di transitare per la rete iraniana, funziona in modo indipendente, consentendo agli utenti di accedere ai contenuti e ai siti web oscurati, impedendo inoltre alle autorità di tracciare gli utenti e di monitorare le loro azioni nel cyberspazio.

Parlando dell’uso di Starlink in Iran non si può non menzionare l’ordine di acquisto da parte dell’Unità di Crisi italiana – struttura del ministero degli Affari esteri e della Cooperazione internazionale – di 2 antenne e 10 abbonamenti da 50 giga di Starlink da destinare all’ambasciata italiana a Teheran. A comunicarlo è un’inchiesta dell’Espresso pubblicata il 14 Gennaio 2025. Nel documento, riportato nell’inchiesta, si legge che l’acquisto è avvenuto “al fine di assicurare la possibilità alla nostra ambasciata di mantenere attivi i collegamenti internet nel caso di interruzione delle comunicazioni terrestri” .

“La procedura prevede che le antenne vengano attivate solo per testarne il funzionamento e siano poi sospese con l’obiettivo di riattivarle solo ove si rendesse necessario”, ha riferito il ministro per i Rapporti con il Parlamento, Luca Ciriani, rispondendo a un’interrogazione in Senato sul sistema satellitare Starlink. Nella medesima interrogazione del 13 marzo, Ciriani ha inoltre comunicato: “Sono state avviate alcune sperimentazioni con i sistemi satellitari Starlink presso le sedi diplomatiche in Burkina Faso, in Bangladesh, in Libano e in Iran, che dunque sono state dotate di antenne Starlink, anche se nessuna a oggi è attiva”.

Così si contrabbandano i microchip sotto restrizione

2025-04-16T00:00:00+00:00

Al cuore della competizione tecnologica tra le superpotenze del pianeta si cela un meccanismo che ricorda vagamente il gioco per bambini del “whac-a-mole” (in italiano: “acchiappa la talpa”). Da una parte ci sono gli Stati Uniti (e, in parte, la UE) che tentano di controllare il futuro dell’innovazione con strumenti normativi (embarghi, sanzioni, veti). Dall’altra c’è una rete sempre più fitta di intermediari, snodi logistici, società fantasma che cercano di eludere i controlli sull’export, spuntando dal nulla proprio come la talpa del gioco.

Questo fenomeno caratterizza in particolare il settore dei semiconduttori, dove ha ormai assunto il nome di *chip laundering *(riciclaggio dei chip). Un termine generico che descrive un settore industriale sommerso, nato tra le pieghe della geopolitica dell’hi-tech. Il paragone più immediato è con l’elusione delle sanzioni nel settore energetico, ma il confronto regge solo in parte. A differenza del petrolio, i chip sono minuscoli, facili da trasportare, da camuffare e da occultare.

Dietro il contrabbando di semiconduttori c’è più di un semplice mercato nero. C’è un panorama di paesi non allineati e di supply-chain che si rimodulano di continuo per sfuggire al controllo dei grandi centri del potere normativo di questa epoca. Un mondo che ha qualcosa di piratesco (e peraltro condivide alcuni luoghi della pirateria storica), seppur stravolto in chiave cyberpunk. Esploriamo dunque questa zona grigia, dove l’elusione delle sanzioni non è solo una pratica opportunistica. Talvolta, come vedremo, è una necessità di sopravvivenza industriale.

Il contenimento russo

Come è noto, i chip sono oggi componenti essenziali degli arsenali militari. Senza microprocessori, non funzionano i missili, i droni, i radar, i sensori, le comunicazioni criptate, i sistemi di logistica e di tracciamento delle unità. È in virtù di questa pervasività che i semiconduttori sono diventati l’equivalente del carburante in una guerra moderna: senza di essi, l’apparato bellico si inceppa.

Nel contesto della guerra in Ucraina, tutto questo ha assunto un’importanza cruciale per la Russia, sottoposta a severe sanzioni nel campo dell’elettronica. Ogni drone contiene infatti chip di fabbricazione occidentale; ogni missile richiede componenti elettronici spesso prodotti in paesi NATO; perfino i sistemi di sparo necessitano di circuiti avanzati per funzionare.

Da qui l’esplosione delle forniture parallele. Paesi come Singapore, Hong Kong, la Turchia, gli Emirati e la Bielorussia sono divenuti snodi tecnologico-logistici attraverso cui i componenti occidentali vengono “riciclati”, camuffati come beni civili, e poi reindirizzati verso l’industria bellica russa, con triangolazioni finanziarie che spesso utilizzano banche locali poco trasparenti, criptofinanza e circuiti alternativi di compensazione monetaria, come quelli sino-russi basati sul renminbi.

Il risultato è un ecosistema e che prospera nel buio e che rende difficile verificare l’impatto delle sanzioni. Il paradosso, denunciato dallo stesso Zelensky, è che, mentre l’Occidente cerca di limitare il potenziale russo, ogni giorno sull’Ucraina piovono missili che contengono centinaia di brevetti tecnologici di paesi NATO.

Da quando la Russia ha invaso l’Ucraina nel 2022, quasi 4 miliardi di dollari di chip soggetti a restrizioni si sarebbero riversati in Russia da oltre 6.000 aziende, alcune delle quali si trovano a Hong Kong, ha scritto lo scorso agosto il New York Times, in un’inchiesta che ha analizzato dati doganali russi (ottenuti da un’azienda terza), registrazioni aziendali, registrazioni di domini e altre informazioni sulle sanzioni.

Un altro importante crocevia delle supply chain alternative è rappresentato dalla Malesia, dove diverse aziende locali, talvolta anche consolidate, svolgono la funzione di “camere di compensazione” per chip ad alte prestazioni destinati a Mosca. Alcune di queste aziende, come Jatronics, sono state sanzionate dal Tesoro Usa per aver “facilitato l’approvvigionamento di prodotti a uso duale (dual use) da parte della Federazione Russa”. Torneremo più avanti sulle ragioni per cui persino aziende con una reputazione “ufficiale” da difendere si prestano a questo gioco.

I “falsari” dei chip

Il mercato parallelo dei microchip si nutre attivamente delle vulnerabilità dell’industria stessa. A cominciare da quelle più strutturali come la carenza globale di chip, accelerata dalla pandemia e ormai divenuta una sorta di “new normal” dell’industria. È proprio in questo contesto che gruppi di falsari hanno trovato terreno fertile, spacciando per autentici componenti in realtà provenienti dal riciclo di rifiuti elettronici: vecchi chip smarcati, ribrandizzati e immessi sul mercato millantando prestazioni in realtà nettamente inferiori.

Qui il problema non è tanto l’evasione delle sanzioni, ma il rischio concreto che questi componenti pongono ai loro utilizzatori finali. Cosa succede se, per esempio, dei chip contraffatti finiscono nei freni di un treno ad alta velocità? Un ulteriore problema è che la distinzione tra illeciti volontari e falle strutturali è a volte sottile. I produttori di semiconduttori – pur con tutti i dovuti controlli – spesso non riescono a monitorare ciò che accade una volta che i componenti lasciano i canali ufficiali. È qui che la filiera si trasforma in un circuito fatto di documentazioni potenzialmente contraffatte e opportunità di corruzione dal basso.

Tra le tipologie di chip più prese di mira dai falsari ci sono, da diversi anni, le GPU: le (costose) schede grafiche in cui si è specializzata NVIDIA e che oggi sono centrali nell’ecosistema AI. Recenti notizie dalla Cina rivelano un’evoluzione impressionante delle tecniche di falsificazione dei prodotti NVIDIA, con falsi talmente simili agli originali da trarre in inganno persino gli operatori del settore. Non si tratta più di semplici imitazioni visive o di prodotti riciclati dai rifiuti elettronici, ma di una vera e propria ingegneria del falso che sfrutta componenti autentici per costruire contraffazioni altamente credibili.

Nonostante molti di questi falsi si siano rivelati non performanti, resta incerto se esistano versioni operative in grado di superare anche i controlli software. Strumenti diagnostici come GPU-Z – un software che fornisce informazione sulle caratteristiche e le performance delle schede grafiche – possono essere facilmente ingannati attraverso modifiche al BIOS, una pratica piuttosto comune in Cina. In alcuni casi, come quello della scheda grafica di NVIDIA RTX-4090(D), sono persino comparse sul mercato contraffazioni con memorie superiori a quelle dei prodotti originali (la memoria è uno degli aspetti più frequentemente modificati dei chip.

Tutto ciò suggerisce che non si tratti di operazioni artigianali isolate, ma di un’industria parallela di falsificazione su larga scala: un problema non solo per i consumatori – che rischiano di spendere migliaia di dollari per dell’hardware obsoleto – ma anche per la sicurezza informatica a livello globale. In un mondo dove la qualità dei componenti elettronici determina l’affidabilità di interi sistemi, la diffusione di componenti contraffatti rischia di causare danni strutturali e difficili da controllare.

Deepseek e Singapore

Negli ultimi mesi è stato spesso sollevato il dubbio che DeepSeek funzioni grazie a chip di NVIDIA che, a partire dal 2022, non avrebbero più dovuto essere disponibili in Cina. Il sospetto è che i componenti siano arrivati a Pechino attraverso una catena di “nazioni-ponte” che avrebbe come terminale Singapore, la città-stato che, dal 2022 a oggi, ha visto salire la propria quota sul fatturato globale di NVIDIA dal 9% al 22%, un incremento dalle tempistiche quantomeno sospette.

Le autorità locali negano qualsiasi coinvolgimento diretto nella questione (e hanno anzi arrestato nove persone con l’accusa di contrabbando di chip per un valore complessivo di 350 milioni di dollari), tuttavia l’assenza di meccanismi di tracciamento post-vendita lascia aperto un margine di ambiguità sufficiente a far passare una quantità significativa di chip da una parte all’altra del Mar Cinese Meridionale, senza che nessuno possa davvero impedirlo.

Secondo quanto emerso da recenti inchieste giudiziarie – confermate a febbraio dal ministro della giustizia di Singapore – uno dei modi con cui i chip di NVIDIA sono giunti in Cina, per il tramite della Malesia e di Singapore, è all’interno di server, prodotti da società americane come Super Micro Computer (SMC) e Dell, e venduti da aziende di paesi asiatici non soggetti a restrizioni dirette. NVIDIA ha perciò chiesto a Dell e SMC di condurre una verifica presso i loro clienti nel Sud-est asiatico, in modo da verificare che fossero ancora in possesso dei server che avevano acquistato.

È anche per questioni legate a queste falle se, dopo lo smacco subito a opera di DeepSeek, l’amministrazione Trump ha valutato anche l’inclusione dell’H20 – chip intenzionalmente depotenziato per il mercato cinese – tra i prodotti vietati all’export in Cina (è recentissima la notizia che il CEO di NVIDIA, Jensen Huang, avrebbe convinto Trump a ripensarci nel corso di una sfarzosa cena a Mar-a-Lago).

La maxi-multa a TSMC

Il tema si fa ancora più complesso quando entra in gioco la difficile decifrazione delle catene di fornitura “ufficiali”. Un caso emblematico, in tal senso è quello che ha coinvolto Huawei, TSMC e la cinese Sophgo. Secondo un’analisi di TechInsights, una società canadese specializzata nello studio dei semiconduttori, un componente sotto embargo ordinato da Sophgo a TSMC — apparentemente per scopi legati al mining di criptovalute — si sarebbe rivelato parte integrante dei processori Ascend 910 di Huawei, destinati a sistemi di intelligenza artificiale con potenziali applicazioni militari. Interpellata dai media, Huwaei ha negato qualsiasi violazione delle normative internazionali, sostenendo che è dal 2020, quando cioè sono entrate in vigore le prime restrizioni, che l’azienda non utilizza componenti prodotti direttamente da TSMC.

Ma il Dipartimento del Commercio statunitense ha minacciato una multa superiore al miliardo di dollari contro TSMC, accusata di aver infranto (seppure probabilmente in modo involontario) i veti all’esportazione. È una cifra enorme, che rappresenta un precedente problematico e pericoloso non solo per l’azienda, ma per tutto il settore.

Tra necessità e amici di comodo

In conclusione, torniamo alla domanda lasciata in precedenza in sospeso. E cioè: perché aziende e paesi con una reputazione da difendere scelgono di compromettersi con il mercato nero dei semiconduttori, mettendosi di traverso a quello che tuttora è il principale potere normativo mondiale? La risposta ha a che fare con l’estrema complessità della filiera dei semiconduttori. In un settore dove ogni componente attraversa decine di confini, passa per centinaia di fornitori e coinvolge processi che richiedono sapere diffuso e anni di sviluppo, esercitare un controllo totale è nei fatti impossibile.

Peggio ancora: il tentativo di esercitarlo può generare strozzature tali da minacciare la sopravvivenza di interi comparti industriali. Ogni volta che un ente americano introduce un veto, un embargo o una lista nera, crea inevitabilmente un collo di bottiglia. I chip sono del resto il frutto di una catena che coinvolge materiali grezzi (come il silicio ultra-puro), macchinari di estrema precisione (prodotti da ASML e Tokyo Electron), software avanzati (strumenti di electronic design automation come quelli di Synopsys e Cadence), processi di design (NVIDIA etc), fonderie (TSMC, Samsung, SMIC) e test di validazione finale. Ogni segmento di questa catena è concentrato in poche aziende, e uno squilibrio anche minimo in un singolo anello può compromettere l’intero sistema.

È in questo contesto che le aziende, specialmente quelle che operano in paesi che hanno rapporti economici vitali con diversi blocchi geopolitici, si trovano davanti a un bivio: rispettare gli embarghi e rischiare di bloccare la propria attività, perdendo molti soldi e potenzialmente la possibilità di stare sul mercato, o aggirare le sanzioni e continuare a produrre. Per molti non è una scelta etica, ma esistenziale.

Nel settore dei chip, la pressione è enorme: la domanda globale cresce esponenzialmente e nessuna azienda può permettersi di restare indietro. E così, pur di tenere in funzione la macchina produttiva, si ricorre a triangolazioni logistiche, a reti di subappaltatori poco tracciabili, alla ricodifica dei componenti, alla creazione di filiali ad hoc in giurisdizioni opache. In alcuni casi, sono gli stessi governi ad adottare un atteggiamento ambiguo, tollerando certe pratiche in cambio di crescita economica e attrazione di investimenti hi-tech.

Questo tema si intreccia a doppio filo con quello del cosiddetto “friendshoring”, ovvero l’incentivo alla rilocalizzazione di attività strategiche in paesi teoricamente amici o quantomeno neutrali. Paesi terzi che, in realtà, spesso si rilevano snodi funzionali a entrambi i fronti della nuova “Guerra Fredda” (un fenomeno peraltro già verificatosi nel corso della “prima” Guerra Fredda).

La fedeltà geopolitica degli “amici” di convenienza non è del resto mai assoluta, ma soggetta a un costante bilanciamento tra interessi, pressioni e convenienze. Più che alleati o avversari di qualcuno, il realismo geopolitico suggerisce ai paesi “terzi” di comportarsi da broker. Per tutti questi fenomeni, il mondo dei chip somiglia sempre più a un fiume attraversato da correnti sotterranee. Chi vuole davvero comprendere dove sta andando non può ignorare le mosse dei contrabbandieri di silicio.

L’automazione non ci ha reso liberi dal lavoro, e dallo sfruttamento

2025-04-02T00:00:00+00:00

Il timore che le intelligenze artificiali (AI) possano sostituire i lavoratori è al centro di un dibattito acceso. Un dibattito che però trascura l’impatto di queste tecnologie sulla qualità delle condizioni di lavoro esattamente come in passato è avvenuto per varie forme di automazione industriale.

Per approfondire questo tema, ci siamo avvalsi della lente di ingrandimento di Jason Resnikoff, professore di Storia contemporanea all’Università di Groninga (Paesi Bassi) e autore del libro “Labor’s End: How the Promise of Automation Degraded Work”.

Resnikoff è specializzato in storia del lavoro, storia del capitalismo globale, storia intellettuale e storia della tecnologia e ha un’esperienza pregressa tra le file della United Auto Workers, sindacato statunitense che rappresenta i lavoratori dell’industria automobilistica, oltre ad altri settori come l’istruzione superiore, la sanità e il gaming.

Jason Resnikoff - Labor's End

Le ricadute dell’automazione secondo Resnikoff

Secondo Resnikoff, l’automazione porta con sé un paradosso: presentata come una spinta verso una società migliore, in realtà ha contribuito ad aumentare, accelerandolo, lo sfruttamento del lavoro. Un argomento che appare molto attuale in relazione all’odierno dibattito sull’impatto dell’AI. In poche parole, si parla molto di come l’AI renderà le imprese più produttive o competitive, o di come le macchine sostituiranno dei lavoratori o faranno lavori noiosi al posto nostro, e si parla molto poco di come invece questa nuova ondata tecnologica potrebbe ampliare lo sfruttamento del lavoro (umano).

Labor shortage e skill mismatch

Se ci spostiamo negli Stati Uniti, scopriamo che si stanno verificando due fenomeni in antitesi tra loro. A dicembre del 2023 è stato misurato il cosiddetto labor shortage. In sintesi, c’erano circa 8 milioni di posti di lavoro vacanti e 6,8 milioni di disoccupati, per cui anche occupando tutte le persone senza impiego resterebbero posti vacanti. Parallelamente, il costo della vita spinge molti americani a svolgere più di un lavoro. Il risultato è interessante: le IA, almeno per il momento, non stanno togliendo impiego né stanno sostituendo i lavoratori.

Il secondo aspetto, noto come skill mismatch, racconta invece la trasformazione delle competenze richieste dalle imprese. Tra queste troviamo la creatività, il pensiero analitico e l’uso di big data e intelligenze artificiali. Traducendo: le imprese cercano qualifiche che i lavoratori non hanno. Ancora una volta, viene meno il timore della sostituzione di lavoratori com’è stata spesso immaginata. Se anche non ci sono prove che nell’insieme del mondo del lavoro le IA, i robot e le automazioni in genere stiano falcidiando impieghi, ciò non significa che non esistano altri problemi, anche più profondi. C’è dell’altro: l’automazione non crea aumenti salariali in linea con la crescita della produttività a cui questa conduce, perché i maggiori introiti vengono incamerati dalle aziende e non vengono neppure parzialmente redistribuiti ai lavoratori. E questo non è un tema nuovo, già aleggiava nel 2019.

Nel suo libro Resnikoff entra nei meandri dell’automazione negli Stati Uniti a partire dalla seconda metà del secolo scorso, rilevando da subito il paradosso secondo il quale, benché dovesse migliorare la società, l’automazione ha portato a un rapido sfruttamento del lavoro. Per Resnikoff, sono la globalizzazione e la sovrapproduzione a causare le maggiori perdite di posti di lavoro e non l’automazione in sé, alla quale però riconosce il demerito di creare “una razza di schiavi costituzionalmente incapaci di ribellione”.

Tutto ciò malgrado nei decenni passati molti analisti dell’automazione fossero ottimisti e credessero in un mondo utopico in cui si sarebbe lavorato meno a parità di stipendio, nota il professore, ovvero qualcosa di simile a ciò che si ipotizza oggi parlando delle AI e della robotica.
Per capire meglio, gli abbiamo fatto alcune domande.

Professor Resnikoff, come e perché pensa che l’automazione degradi il lavoro?

“I dati storici mi portano a questa conclusione. Il termine ‘automazione’ è stato coniato dal dipartimento motori della Ford negli anni ’40 per evocare l’idea di progresso tecnologico e contrastare il movimento sindacale industriale, che l’azienda aveva da poco dovuto riconoscere per imposizione del governo federale. Nel dopoguerra, la parola ‘automazione’ non indicava una tecnologia specifica. John Diebold, definito dal New York Times l’evangelista dell’automazione, ha affermato che per i dirigenti d’impresa definire l’automazione era complesso quanto per i teologi definire il peccato. Questo dimostra come il termine fosse usato indiscriminatamente per descrivere qualunque cambiamento tecnologico nel luogo di lavoro.

L’automazione è stata soprattutto una narrativa secondo cui il progresso tecnologico porta inevitabilmente a una diminuzione del lavoro umano. Questa idea ha avvantaggiato le grandi aziende, che hanno sfruttato l’utopismo tecnologico e l’ottimismo per sostenere che il lavoro umano non contribuisce (o presto non contribuirà più) al processo produttivo”.

Cosa è quindi l’automazione?**

**“È tanto una copertura retorica per il degrado del lavoro quanto un processo materiale. Gli esempi del periodo postbellico sono numerosi: l’introduzione dei computer nel lavoro d’ufficio e l’introduzione degli utensili elettrici nel confezionamento della carne sono due esempi particolarmente toccanti. Oggi, tutto ciò viene fatto dai datori di lavoro invocando l’intelligenza artificiale.
Amazon ha affermato che la fatturazione nei negozi fisici fosse automatizzata, ma era svolta da lavoratori in India. Oppure, Presto Automation ha attribuito a sistemi automatizzati il servizio nei fast-food statunitensi, in realtà gestito da lavoratori nelle Filippine.

Ciò che viene chiamato ‘automazione’ si potrebbe definire ‘outsourcing’, che peggiora le condizioni dei lavoratori locali obbligandoli a competere con manodopera a basso costo. Dall’inizio della rivoluzione industriale, i datori di lavoro hanno utilizzato macchine per frammentare lavori qualificati, assumendo manodopera meno costosa e aumentando i ritmi di lavoro. Nel dopoguerra, il termine ‘automazione’ ha camuffato questo fenomeno come risultato naturale del progresso tecnologico, nascondendo il vero intento di controllo del processo lavorativo e compressione dei salari”.

L’automazione può davvero creare dei “nuovi schiavi” o è una provocazione?

“L’automazione, tecnicamente parlando, non fa nulla. Non è un processo tecnologico o storico ben definito. Sostengo che gran parte di ciò che viene chiamato automazione sia ben poco tecnologico, ma piuttosto una narrativa che i datori di lavoro usano per degradare il lavoro (piuttosto che abolirlo tecnologicamente). Piuttosto, suggerirei che questa sia la suggestione legata all’idea di automazione, in particolare per i datori di lavoro, ma talvolta, sorprendentemente, anche per dirigenti sindacali, utopisti di sinistra e alcuni lavoratori stessi.

Aristotele sosteneva che alcune persone fossero ‘schiavi naturali’. Nel XX secolo, spesso si è invocata l’idea dell’automazione per sostenere che i nuovi ‘schiavi naturali’ fossero le macchine. Ritengo che questo modo di pensare sia pericoloso per i lavoratori, poiché presuppone che gran parte del lavoro, in teoria, debba essere svolto in condizioni coercitive e degradate. Il problema principale è che i lavoratori umani rimangono (e rimarranno) essenziali per l’economia e, perpetuando questa idea di lavoro, saranno costretti sempre più a lavorare in condizioni degradanti”.

Secondo lei, le aziende preferiscono l’automazione o la sostituzione dei lavoratori con altri lavoratori (delocalizzando quindi dove il lavoro costa meno)?

“La maggior parte delle aziende non si impegna esclusivamente in una o nell’altra strategia. Generalmente, le aziende di successo puntano a ottenere profitti. Se una macchina aiuta a raggiungere questo obiettivo, utilizzeranno una macchina; se invece è il lavoro umano a essere più vantaggioso, opteranno per quello. In genere, combinano macchine e lavoro umano per ottenere il massimo vantaggio.

Le macchine possono essere molto costose e rappresentano costi fissi, ma possono eseguire alcune fasi del lavoro rapidamente o contribuire a rendere più economico il lavoro umano. Le persone possono essere licenziate, ma possono anche essere più difficili da controllare e potrebbero organizzarsi in sindacati. La combinazione tra macchine e lavoro umano varia costantemente. Storicamente, i datori di lavoro hanno usato le macchine per rendere il lavoro umano più economico, ma quel lavoro umano a basso costo è rimasto (e generalmente rimane) essenziale per il processo produttivo.

Georges Doriot, professore della Harvard Business School negli anni ’40 e ’50, una volta disse che la fabbrica ideale non avrebbe avuto lavoratori. Tuttavia, quando aziende come la Ford iniziarono a considerare l’idea di costruire fabbriche senza lavoratori (cosa impossibile all’epoca), si resero conto che sarebbe stato incredibilmente costoso, impraticabile e fisicamente irrealizzabile.

Quel sogno di automazione completa è semplicemente un sogno manageriale: un sogno in cui non si dovrebbe dipendere da altre persone, ossia dai lavoratori. Quando si tratta di fare profitti, però, quel sogno si rivela essere una fantasia”.

È vero, secondo lei, che essere contrari all’automazione significa essere nemici del progresso?

“No. Il concetto di progresso è, naturalmente, oggetto di dibattito. La vera domanda è: in una società ideale, le persone lavoreranno? E se sì, che tipo di lavoro faranno? Per quale compenso? Per quante ore alla settimana? E sotto la supervisione di chi, se ce ne sarà una?

William Morris immaginava una società utopica in cui le persone lavoravano ancora, ma in condizioni migliori e più significative. In modo molto diverso (e, in parte, inquietante) anche Edward Bellamy aveva una visione simile. Storicamente, lo stesso movimento dei lavoratori ha sostenuto che il progresso significasse ottenere migliori condizioni lavorative per le persone comuni, non necessariamente l’abolizione del lavoro.

L’automazione non è l’unico percorso verso il progresso; il miglioramento del lavoro e delle sue condizioni può essere un’alternativa più significativa e sostenibile per il benessere collettivo”.

La cooperazione uomo-macchina richiede che le macchine si adattino agli esseri umani? Le macchine possono offrire un vantaggio ai lavoratori?

“Le macchine, di per sé, non creano situazioni sociali o politiche. Gli storici della tecnologia definiscono l’idea che le macchine determinino automaticamente tali situazioni come ‘determinismo tecnologico’ e, in generale, hanno respinto questa concezione considerandola un errore storico. Gli esseri umani fanno la propria storia, anche se non sempre nel modo in cui vorrebbero.

Il problema non sono le macchine, ma le strutture gerarchiche (o, come alcuni potrebbero sostenere, il capitalismo). Una società veramente democratica utilizzerebbe le macchine in modo diverso rispetto a una fortemente gerarchica. In quel contesto, le macchine potrebbero offrire molti più benefici ai lavoratori rispetto alla nostra società attuale. Il problema non risiede quindi nelle macchine in sé, ma nell’alienazione delle persone comuni dalle macchine stesse”.

Quali sono gli impatti dell’automazione sulla socialità e sulle capacità democratiche dei governi?

“Questa è una domanda complessa. Il degrado del lavoro ha avuto conseguenze significative nei paesi che hanno costruito il loro stato sociale sul modello fordista, in cui la classe media veniva sostenuta da salari relativamente alti e dal sostegno dell’industria nazionale.

Negli ultimi cinquant’anni, la dissoluzione del modello fordista è andata di pari passo con un aumento delle disuguaglianze di reddito e con l’erosione della classe media. Tuttavia, questo fenomeno non è stato causato direttamente dall’automazione. È stato il risultato di una scelta politica intenzionale da parte della destra, che ha smantellato progressivamente lo stato sociale. Ciò è accaduto contemporaneamente alla frammentazione del modello fordista, che include un uso strategico dei cambiamenti tecnologici per ridurre il potere dei lavoratori. Tra questi, si possono citare la logistica avanzata utilizzata per delocalizzare la produzione, le tecnologie della comunicazione che consentono in modo simile l’esternalizzazione della produzione e l’ascesa dell’economia delle piattaforme che consente la trasformazione di lavori propriamente detti in occupazioni occasionali, eccetera.

Questi processi non solo hanno alterato il panorama economico, ma hanno anche avuto un impatto sulla coesione sociale e sulla capacità dei governi di agire democraticamente, poiché i lavoratori, spesso frammentati, hanno perso una parte del loro potere contrattuale collettivo”.

Cosa dovrebbero fare i governi e i legislatori per sostenere una transizione ordinata?

“Se i governi avessero veramente a cuore il benessere dei lavoratori, dovrebbero prima separare il mantenimento del lavoro dai bisogni più basilari della vita sociale, garantendo che l’accesso all’istruzione, all’assistenza sanitaria, all’alloggio, alle attività ricreative e le pensioni non dipendano dall’occupazione.

In secondo luogo, dovrebbero aiutare i sindacati a ottenere un vero potere nel negoziare sui mezzi di produzione stessi. I lavoratori dovrebbero avere un ruolo decisivo nel decidere quali tipi di macchine utilizzare e per quali scopi.

Infine, i governi dovrebbero emanare leggi su come sviluppare e impiegare la tecnologia. Oltre alle condizioni di lavoro (che sono cruciali), questa è attualmente una necessità urgente per evitare i peggiori effetti del cambiamento climatico. Ovviamente, i governi hanno interesse a legiferare su quali tipi di tecnologie dovrebbero esistere e come dovrebbero essere utilizzate. Allo stesso modo in cui dovrebbero emanare leggi sulle emissioni di carbonio, dovrebbero emanare leggi simili riguardanti l’uso della tecnologia per degradare il lavoro. Se un nuovo software aggiunge lavoro a un compito, innanzitutto un lavoratore dovrebbe avere il diritto di rifiutare quel lavoro extra e, almeno, dovrebbe ricevere una compensazione aggiuntiva per il compito svolto. Se un datore di lavoro vuole abolire tecnologicamente un lavoro completamente, dovrebbe dover pagare il lavoratore per il lavoro che ha ora distrutto. Ma soprattutto, i governi dovrebbero sforzarsi di dare ai lavoratori il controllo sui mezzi di produzione. Il controllo dei lavoratori è la risposta più fondamentale a questa questione.”

Le sue previsioni per il futuro e, infine, l’ipotesi di un reddito universale da distribuire specialmente a chi perde il lavoro a causa dell’automazione sono davvero plausibili?

“In un certo senso, ho già risposto a questa domanda. Penso che i datori di lavoro continueranno a usare le nuove tecnologie per degradare il lavoro piuttosto che eliminarlo del tutto, come fanno fin dall’alba della rivoluzione industriale. Il problema non è che le nuove tecnologie verranno utilizzate per fare qualcosa di completamente nuovo, ma che continueranno a essere impiegate per perpetuare le dinamiche di sfruttamento lavorativo esistenti. Questo rappresenta un problema, almeno dal punto di vista della gente comune.

Un reddito universale non è necessariamente un’idea pessima, ma risulta meno efficace rispetto a un solido stato sociale che fornisca servizi indipendentemente dal reddito individuale. Ho scritto di questo argomento di recente: i servizi garantiti da uno stato sociale robusto piacciono a molte persone. Tuttavia, il problema è che, nell’ultimo mezzo secolo, questi servizi sono stati drasticamente sotto finanziati dai neoliberisti”.

La Cina progredisce sui chip e sfida le restrizioni

2025-03-26T00:00:00+00:00

Tra gli anni ’90 e il 2016, all’epoca della iper-globalizzazione a egemonia americana, il mondo ha assistito a un processo di divisione del lavoro su scala planetaria. La specializzazione di distretti industriali e aree economiche nelle attività in cui ciascuna godeva dei maggiori “vantaggi comparati” (in termini di sviluppo, risorse, lavoro o logistica) è stata una dei motori dell’accelerazione tecnologica degli ultimi decenni.

La possibilità di ridurre l’investimento nelle infrastrutture produttive, spostando le lavorazioni in luoghi caratterizzati da costi inferiori (pensiamo alla supply chain asiatica di Apple), ha permesso all’industria dell’hardware di liberare immensi capitali da investire nell’innovazione. Tra i settori che hanno cavalcato più intensamente queste dinamiche c’è quello dei microchip (o semiconduttori): l’oggetto tecnologico alla base di tutte le tecnologie, dal banale termostato ai sistemi di guida delle testate nucleari, dalle batterie dei veicoli elettrici ai server per l’addestramento delle intelligenze artificiali.

Il modello delle foundry, le fabless e la divisione del lavoro

Negli ultimi trent’anni, le aziende di chip dal maggiore valore di mercato, quasi tutte americane, hanno iniziato ad appaltare gran parte della loro attività di manifattura all’estero, in paesi come Taiwan e la Corea del Sud, dove hanno trovato personale qualificato (i chip richiedono ingegneri molto formati in tutte le fasi della lavorazione) con un costo del lavoro decisamente inferiore. Ha così preso piede, soprattutto nella regione dell’Indo-Pacifico, il modello delle “foundry”: aziende di manifattura avanzatissima, che fabbricano chip per conto di aziende occidentali, le quali possono così concentrarsi sulla curva dell’innovazione, che nei chip si incarna nella celebre “legge di Moore” (ovvero l’osservazione che il numero di transistor contenuti in un chip raddoppia ogni due anni).

Sui presupposti di questa divisione del lavoro è nato addirittura un nuovo modello di azienda: le cosiddette “fabless”. Scaricate interamente dai costi fissi, le “fabless” non possiedono stabilimenti di produzione e si occupano soltanto dell’ideazione di nuovi chip sempre più performanti. La più nota di queste aziende è NVIDIA, divenuta negli ultimi anni il perno materiale dell’evoluzione delle AI.

La svolta protezionistica sui chip

Fino a qualche anno fa, l’estrema globalizzazione della catena del valore dei chip – proprietà intellettuali USA, progettate con software anglo-israeliani, riversate da macchinari olandesi su silicio giapponese usando componenti chimici cinesi dentro fabbriche taiwanesi – era considerata una grande festa per tutti: la tecnologia evolveva e i profitti crescevano. Non è più così: da qualche anno gli Stati, USA in testa, hanno deciso che il chip, in quanto “tecnologia di tutte le tecnologie”, è un oggetto troppo strategico – e soprattutto troppo determinante per i rapporti di potenza – per essere lasciato in balia del mercato.

E così, già nel 2016, Obama chiamava Angela Merkel e vietava la vendita alla Cina di Aixtron, un’azienda tedesca di componenti chimici per microelettronica, dopodiché Trump faceva la guerra a Huwaei (anche sui chip) e, infine, Biden dedicava ai semiconduttori gran parte della sua azione normativa in campo internazionale. Dopo aver firmato, nell’agosto 2022, il CHIPS and Science Act, un piano di investimenti per la ricostruzione della manifattura americana dei semiconduttori, nell’ottobre 2022 Biden ha proclamato ufficialmente una serie di restrizioni senza precedenti all’export di chip avanzati verso la Cina.

Il pacchetto di norme non si limitava a proibire la vendita diretta di chip di ultima generazione a Pechino, ma imponeva anche vincoli sulla cessione di macchinari per la loro produzione, sulla condivisione di ricerche e di brevetti e sull’assunzione di personale specializzato da parte di aziende cinesi. L’obiettivo dell’amministrazione Biden non era solo quello di mantenere il vantaggio tecnologico delle aziende americane, ma, se possibile, di ritardare/arretrare lo sviluppo della microelettronica cinese (con ricadute a cascata su tutte le tecnologie, incluse quelle militari).

Le ripercussioni sulle catene del valore sono state notevoli. Giganti del settore come NVIDIA si sono visti costretti a rivedere le proprie strategie di mercato, mentre colossi della manifattura come la coreana Samsung e la taiwanese TSMC (la più importante “foundry” del mondo) si sono trovate a navigare un campo minato di regolamentazioni sempre più stringenti. La questione ha avuto anche riflessi politici: l’applicazione delle normative ha richiesto grandi sacrifici economici da parte di aziende e paesi alleati degli USA, con costi diplomatici non trascurabili.

La corsa cinese per un’industria autoctona

La conseguenza più significativa della decisione di Biden è stata tuttavia quella di aver costretto la Cina a intensificare gli sforzi per accelerare lo sviluppo di un’industria autoctona di chip avanzati. La reazione cinese si è mossa finora su molteplici livelli, dal sostegno diretto dello Stato alla ricerca fino alla riorganizzazione delle catene di approvvigionamento interne. Pechino ha aumentato in modo significativo i finanziamenti al settore, puntando su colossi nazionali come SMIC (Semiconductor Manufacturing International Corporation) e YMTC (Yangtze Memory Technologies), le punte di diamante del suo sistema industriale.

Nel solco di quanto avvenuto in altri ambiti, come la mobilità elettrica, il sostegno di Pechino non è solo finanziario ma anche normativo, logistico e strategico: sono stati varati piani per il rafforzamento della supply chain dei semiconduttori, a partire dalle materie prime, e sono stati dispiegati incentivi per attirare talenti stranieri aggirando le restrizioni di Washington.

Nel breve periodo, la Cina ha inoltre adottato soluzioni creative per superare i vincoli internazionali. Una di queste è la pratica del cosiddetto “chip laundering”, ovvero l’importazione di chip avanzati attraverso paesi terzi, come Singapore o gli Emirati Arabi Uniti, che sfuggono ai controlli più stringenti degli USA. Inoltre, il governo cinese ha incentivato l’acquisto massiccio di chip prima che le restrizioni entrassero in vigore, accumulando scorte strategiche per le proprie industrie high-tech e per il settore della difesa. La vera partita tuttavia è sul lungo periodo. E su questo fronte Pechino sta spingendo sull’acceleratore dell’innovazione, con l’obiettivo di ridurre la dipendenza da fornitori occidentali per tutte le tecnologie più critiche coinvolte nella produzione di chip.

La scommessa sui macchinari litografici e la supremazia europea

Un esempio è lo sviluppo dei macchinari litografici a ultravioletto estremo (EUV), ovvero le macchine con cui, tramite un processo quasi fantascientifico, si “stampano” transistor molto più piccoli di un virus. Per la stampa dei chip più avanzati, il settore è oggi un monopolio di fatto di una singola azienda, l’olandese ASML, a cui gli USA hanno imposto il veto all’export cinese, attraverso un’azione diplomatica che, nel 2023, ha visto direttamente coinvolto il governo olandese (all’epoca guidato dall’attuale Segretario Generale della NATO Mark Rutte).

Lo sviluppo autonomo di macchine EUV di ultima generazione è ritenuto uno degli ostacoli più insormontabili dell’intera catena del valore dei microchip. L’implementazione della tecnologia ha del resto richiesto decenni di lavoro da parte di ASML, miliardi di investimenti e una stretta integrazione con fornitori che rappresentano l’eccellenza della meccanica e dell’ottica europea. Se il capitale da investire alla Cina non manca (sono stati destinati 37 miliardi all’impresa), il tempo e la ricomposizione di una filiera di fornitura autonoma rappresentano due variabili importanti che, secondo autorevoli pareri, dovevano garantire all’Occidente un vantaggio di oltre dieci anni. Ebbene, di recente questo margine potrebbe essersi assottigliato molto, almeno stando alle voci secondo cui Huawei starebbe per testare un macchinario EUV avanzato, di produzione interamente cinese.

Del macchinario si sa che utilizza un sistema di produzione del plasma (per l’incisione dei transistor) di tipo diverso da quello di ASML. Un sistema la cui efficacia, scalabilità e compatibilità con altre parti del processo di lavorazione dei chip, resta da verificare. Tuttavia, se il test di Huawei si rivelasse un successo, e aprisse la strada a una produzione autoctona di macchinari EUV cinesi, ciò non solo significherebbe la perdita, per gli USA, di un’importante leva per il contenimento dell’ascesa tecnologica di Pechino ma anche un notevole danno economico, e strategico, per l’Europa, che vedrebbe ridimensionato il ruolo di ASML, uno dei suoi asset tecnologici più avanzati.

Un paradigma tecnologico autonomo

Per le aziende occidentali, sarebbe inoltre molto problematico se la Cina riuscisse, come sta provando a fare, a sviluppare macchinari basati su un paradigma tecnologico del tutto autonomo. In caso di successo, Pechino aprirebbe un fronte di sviluppo della litografia del tutto originale, con i competitor occidentali che si troverebbero di colpo a dovere inseguire e imparare (quasi) tutto da capo e soprattutto a doversi adattare a nuovi standard imposti da Pechino.

Un altro fronte su cui si dispiega la strategia di Xi Jinping sui semiconduttori è il cosiddetto mercato dei “legacy chip”, ovvero i chip ai “nodi maturi”: semiconduttori non di ultimissima generazione ma essenziali per il funzionamento dell’elettronica e dell’informatica di largo consumo. Se i chip di NVIDIA (e poche altre aziende) sono il fulcro della competizione strategica intorno allo sviluppo della AI, i “legacy chip” rappresentano l’ossatura dell’infrastruttura tecnologica globale.

Il peso del segmento legacy ovvero i vecchi chip ancora contano

Microcontrollori per elettrodomestici, circuiti integrati per veicoli, apparecchiature mediche e milioni di altri oggetti dipendono da questi semiconduttori, la cui produzione è forse meno sofisticata ma non meno strategica. Già da prima delle restrizioni di Biden, Pechino aveva messo nel mirino il segmento “legacy”, che rappresenta una fonte essenziale di entrate per storiche aziende occidentali come Intel e un elemento di cruciale sovranità tecnologica per tutti. Aziende come SMIC e Hua Hong Semiconductor stanno espandendo la loro capacità produttiva in questa fascia di mercato, con il supporto di massicci investimenti statali e incentivi fiscali.

Le implicazioni di questa strategia non si limitano al semplice riequilibrio delle catene di approvvigionamento. La leadership cinese nei “legacy chip” potrebbe tradursi in un nuovo strumento di influenza tecnologica globale, fornendo a Pechino una leva nei confronti di paesi e industrie che ancora dipendono fortemente dalle forniture esterne per il loro fabbisogno di chip.

La crisi globale dei semiconduttori, causata dalle interruzioni delle filiere della microelettronica durante la pandemia, ha dimostrato quanto sia pericoloso sottovalutare l’importanza dei chip tradizionali. Se la Cina riuscisse a consolidare il proprio primato in questo settore, potrebbe utilizzare la sua capacità produttiva in modo non molto diverso da ciò che l’OPEC ha fatto per decenni con il petrolio.

La strategia cinese sul mercato “legacy” rischia di essere particolarmente onerosa per l’Europa. A causa dello stretto legame con l’industria automobilistica, il settore dei “legacy chip” è uno dei pochi in cui il Vecchio Continente detiene ancora quote di mercato significative. Un drastico aumento della capacità industriale cinese non avrebbe quindi solo l’effetto di rivedere al ribasso questa percentuale, ma introdurrebbe un ulteriore elemento di dipendenza dell’automotive europeo dalla Cina, in una fase già molto delicata per il comparto.

C’è poi la variabile DeepSeek. Sebbene l’exploit dell’intelligenza generativa cinese non vada sopravvalutato – poiché non del tutto indipendente da tecnologie e processi occidentali – è evidente come l’ottimizzazione algoritmica di DeepSeek rappresenti una variabile potenzialmente “impazzita” per il mercato americano dei chip di fascia alta, come ha del resto testimoniato l’immediata risposta, in negativo, del titolo di NVIDIA alla diffusione della nuova AI generativa cinese.

Allo stesso tempo, paradossalmente, proprio DeepSeek ha rivelato alcune delle fragilità infrastrutturali della dotazione hardware delle aziende AI cinesi, non solo a livello di chip ma anche di altri componenti cruciali come, per esempio, i sistemi di interconnessione dei server. Queste difficoltà sono altrettante testimonianze degli effetti – perlomeno nel breve termine – che il veto all’export americano ha avuto sulla microelettronica cinese.

Rischi, costi, limiti strutturali

Nel lungo periodo, tuttavia, il rischio è che il regime dei veti acceleri, invece di rallentare, lo sviluppo dell’industria dei semiconduttori in Cina. È un rischio rispetto al quale il CEO di NVIDIA, Jensen Huang, mette in guardia Washington da tempo. La storia dei protezionismi è del resto piena di casi in cui l’isolamento forzato ha finito per stimolare, anziché soffocare, l’innovazione interna. La logica del “deny and deter” – negare l’accesso alle tecnologie critiche per dissuadere Pechino dal competere su un piano paritario – rischia di trasformarsi in un potente incentivo all’autosufficienza.

Ciò che distingue il protezionismo sui chip da esempi del passato è la combinazione di fattori che rendono l’industria dei semiconduttori particolarmente intensiva dal punto di vista del capitale, finanziario, politico e umano coinvolto. Da un lato, il costo dell’innovazione è sempre più alto: la realizzazione di una nuova fonderia di semiconduttori avanzati può superare i 20 miliardi di dollari, una barriera all’ingresso che rende difficoltosa la scalata per qualunque nuovo attore.

Dall’altro, la domanda di chip non è mai stata così diffusa e pervasiva. La transizione energetica, le infrastrutture cloud, le telecomunicazioni 5G e 6G, la biotecnologia, le AI: ogni settore critico dell’economia globale dipende oggi da semiconduttori avanzati. Non si tratta di una mera questione di hardware, ma di un’infrastruttura di potere tecnologico che ridefinisce il mondo.

Ed è qui che il rischio dell’effetto boomerang si fa concreto per gli Stati Uniti. Storicamente, l’egemonia tecnologica americana si è costruita non solo sul primato dell’innovazione, ma anche sulla capacità di dettare le regole del gioco attraverso il controllo dei brevetti, degli standard e delle filiere. Se la Cina aprisse la strada a un ecosistema alternativo, la curva di innovazione dei chip potrebbe sfuggire completamente, e definitivamente, dal perimetro del controllo americano.

Tutto ciò avviene oltretutto in un contesto in cui l’innovazione nei semiconduttori sta raggiungendo limiti fisici sempre più estremi. La legge di Moore, che per decenni ha guidato l’industria, è prossima alla sua “fine”. E ciò si traduce, da anni, in costi di produzione in costante aumento e sfide ingegneristiche sempre più complesse.

La partita, dunque, non si gioca solo sulla capacità di progettare chip sempre più avanzati, ma anche sulla capacità di immaginare sistemi computazionali alternativi ai semiconduttori. E, come racconta un recente paper di Nature, oggi la Cina produce il doppio della ricerca degli USA nel campo dei “future computing hardware” e dei “next generation chips”.

I dati sintetici salveranno l’intelligenza artificiale?

2025-03-19T00:00:00+00:00

Se i dati sono il cibo di cui si alimenta l’intelligenza artificiale, allora ChatGPT e i suoi fratelli hanno davanti a loro una seria minaccia: la carestia. Da qualche tempo gli addetti ai lavori stanno infatti lanciando l’allarme sul rischio che i dati disponibili per addestrare i large language model (i modelli linguistici in grado di generare testi di ogni tipo, come ChatGPT) si stiano esaurendo.

È ciò che in termini tecnici viene definito “data wall”: il momento in cui tutti i dati disponibili online sono stati già utilizzati oppure sono resi inaccessibili. Uno scenario che potrebbe seriamente compromettere l’evoluzione dell’intelligenza artificiale, il cui sviluppo necessita di una quantità sempre crescente di “token” (le porzioni di testo impiegate in fase di addestramento): se per addestrare GPT-3, ovvero il modello linguistico alla base della prima versione di ChatGPT, erano stati necessari 500 miliardi di token testuali (tra cui l’intera Wikipedia in lingua inglese e ampie porzioni di forum come Reddit), per GPT-4 si stima che ne siano stati invece utilizzati 13mila miliardi, quasi trenta volte tanto.

Ma perché i dati testuali disponibili in colossali dataset come Common Crawl, archivi immensi come Wikipedia e Reddit, o nell’intero web, rischiano di esaurirsi? Le cause sono diverse e riguardano, sul lungo termine, anche la possibilità che la crescente fame dei large language model consumi letteralmente tutti i contenuti testuali online, il cui volume non cresce abbastanza velocemente. Questo scenario potrebbe ostacolare lo sviluppo di nuovi sistemi, che – secondo la legge di scala teorizzata dal CEO di Anthropic, Dario Amodei – necessitano di tre elementi fondamentali: un numero sempre maggiore di parametri (le variabili interne che un modello apprende durante l’addestramento), una potenza computazionale crescente e, per l’appunto, una maggiore quantità di dati disponibili.

Proiezioni sulla quantità effettiva di testo pubblico generato dall'uomo e sulle dimensioni dei dataset utilizzati per addestrare i principali LLM.

Alcuni esperti prevedono che – come si legge in uno studio pubblicato dalla società di ricerca EpochAI – “se le attuali tendenze nello sviluppo degli LLM continueranno, i modelli linguistici saranno addestrati su dataset di dimensioni approssimativamente pari all’intero stock di testi pubblici disponibili tra il 2026 e il 2032”. Dopodiché, le intelligenze artificiali rischiano di andare incontro a una carestia.

Ma prima di arrivare a quello che potremmo definire – ribaltando le classiche suggestioni che immaginano AI sempre più potenti e incontrollabili – il vero “rischio esistenziale” per le intelligenze artificiali, ci sono problemi molto più immediati da risolvere. Prima ancora che i dati siano esauriti, potrebbero infatti diventare inaccessibili: secondo quanto riporta TechCrunch, già oggi oltre il 35% dei principali mille siti blocca il web scraper impiegato da OpenAI per raccogliere automaticamente i dati necessari all’addestramento dei suoi modelli linguistici (o almeno ci prova, visto che questo divieto è più simile a un cartello “vietato l’accesso” che a una recinzione con filo spinato).

Un altro studio ha stimato che il 25% dei dati provenienti da fonti di “alta qualità” (quasi sempre testate giornalistiche prestigiose e in lingua inglese, come il Guardian o il New York Times) è oggi inaccessibile ai principali dataset impiegati per l’addestramento delle intelligenze artificiali (come il già citato Common Crawl).

Le ragioni dietro a queste blocchi sono ormai note: alcuni tra i più importanti siti web hanno fatto causa a OpenAI e altri per plagio (com’è stato per esempio il caso del New York Times), accusandoli di aver riprodotto tramite ChatGPT e modelli simili ampie porzioni dei propri articoli, violando quindi il copyright; mentre in altri casi le lamentele hanno riguardato la mancanza di una chiara e corretta attribuzione dei contenuti usati dai modelli linguistici per generare i loro testi.

In alcuni casi, lo stallo è stato superato grazie ad accordi economici tra le parti: siti come Stack Overflow (una sorta di Yahoo Answers o Quora per programmatori) hanno iniziato a far pagare le società di intelligenza artificiale che vogliono accedere ai loro contenuti, mentre Reddit ha affermato di aver guadagnato centinaia di milioni di dollari grazie agli accordi con OpenAI, Google e altri. Contratti simili sono stati siglati da testate come il Wall Street Journal, la Associated Press e l’italiana Gedi, oltre che da archivi fotografici e di immagini come Shutterstock (i cui dati vengono impiegati soprattutto per sistemi “text-to-image” come Dall-E o Midjourney).

Il mercato dei dati

La fame delle intelligenze artificiali ha da tempo dato vita a un intero settore commerciale, quello dei data labeler: società che si occupano di etichettare dati (per esempio segnalando correttamente che cos’è presente in un’immagine o etichettando come “recensione negativa” alcuni commenti presenti su TripAdvisor, per indicare alla macchina il modo migliore di utilizzarli). Quello dell’etichettatura di dati è un mercato che vale già oggi – secondo Dimension Market Research – circa 850 milioni di dollari e che potrebbe raggiungere 10 miliardi di dollari nei prossimi dieci anni.

La crescita del mercato non è legata soltanto all’aumento della quantità di dati necessari per addestrare modelli, ma anche alla necessità di etichettare correttamente dati dalla complessità crescente (codice informatico, problemi matematici, paper scientifici e altro ancora), per i quali è necessario rivolgersi a persone con competenze specifiche e il cui compenso, inevitabilmente, è più elevato rispetto agli etichettatori di dati semplici, spesso provenienti da nazioni in via di sviluppo e pagati pochi dollari all’ora.

Tra accordi commerciali necessari per evitare che l’accesso ai dati venga bloccato alla fonte e compensi crescenti per le persone che si occupano di etichettarli, la conseguenza è che creare dataset linguistici (ma lo stesso discorso vale anche per le immagini e altro) sta diventando sempre più costoso. E questo ha delle conseguenze indesiderate: come spiega il New York Times, le piccole aziende di intelligenza artificiale e i ricercatori accademici dipendono dai dataset pubblici e non possono permettersi di acquistare licenze direttamente dagli editori.

Se i principali dataset pubblici, come Common Crawl (che raccoglie miliardi di pagine web ed è gestito da un’organizzazione no-profit), perdono l’accesso ai siti di qualità più elevata, le piccole realtà accademiche e aziendali rischiano di essere escluse dallo sviluppo dell’intelligenza artificiale. E questo favorirebbe un’ulteriore concentrazione del potere tecnologico nelle mani delle grandi aziende.

Il collasso del modello

Il problema è ulteriormente aggravato dal fatto che, oggi, le intelligenze artificiali come ChatGPT non si limitano a fagocitare, per il loro addestramento, i dati online. Al contrario, i modelli linguistici sono responsabili di una parte sempre crescente dei contenuti testuali presenti nel web (soprattutto quelli di bassa qualità). Contenuti che a loro volta vengono raccolti dagli scraper, diventando così il materiale con cui altre intelligenze artificiali verranno successivamente addestrate.

L’esito di questo circolo vizioso è abbastanza prevedibile ed è stato dimostrato in un paper pubblicato qualche mese fa su Nature, in cui si mostra come il risultato peggiora mano a mano che gli output prodotti dalla macchina vengono utilizzati come dati di addestramento per i modelli futuri.

Parlando con la MIT Tech Review, Ilia Shumailov, informatico dell’Università di Oxford e autore dello studio, ha paragonato questo processo a scattare foto di altre foto. “Se scatti una foto, la scansioni, la stampi e ripeti questo processo nel tempo, il rumore finisce per sovrastare l’intero processo. Alla fine ti rimane un quadrato nero”. L’equivalente del quadrato nero per le intelligenze artificiali è chiamato model collapse: il momento in cui il modello finisce per produrre contenuti incoerenti e inutilizzabili.

Un esempio riportato sempre dalla MIT Tech Review aiuta ulteriormente a capire il processo: Shumailov e i suoi colleghi hanno addestrato un large language model su dati provenienti da Wikipedia e poi hanno addestrato il nuovo modello sull’output generato dalla macchina per nove iterazioni consecutive. Il team ha misurato quanto l’output peggiorasse di volta in volta utilizzando un “perplexity score”: un indicatore della fiducia del modello AI nella propria capacità di prevedere la parte successiva di una sequenza.

I modelli addestrati sugli output di altri modelli hanno ottenuto punteggi di “perplexity” sempre più elevati (indicando quindi una qualità peggiore). I ricercatori hanno per esempio chiesto al modello di generare una frase a partire dal seguente testo preso da Wikipedia: “Il lavoro veniva generalmente eseguito da un mastro muratore e da un piccolo team di muratori itineranti (…). Tuttavia, altri autori respingono questo modello, suggerendo invece che gli architetti principali progettassero le torri delle chiese parrocchiali basandosi su esempi precoci dello stile Perpendicular”.

Nella nona e ultima iterazione, il modello ha generato il seguente testo come prosecuzione di quello di Wikipedia: “Architettura. Oltre ad ospitare alcune delle più grandi popolazioni mondiali di lepri dalla coda nera, lepri dalla coda bianca, lepri dalla coda blu, lepri dalla coda rossa, lepri dalla coda gialla”. Puro nonsense.

Il problema è che i dati sintetici – generati cioè da un’intelligenza artificiale e che, entrando a far parte del web, vengono a loro volta dati usati per l’addestramento di altre macchine – stanno rapidamente aumentando: due ricercatori della Stanford University, Hans Hanley e Zakir Durumeric, hanno stimato, tra il gennaio 2022 e il marzo 2023, un aumento del 68% nel numero di articoli “AI-generated” pubblicati su Reddit e un incremento del 131% di quelli invece presenti sulle testate online di scarsa qualità.

Il lato buono dei dati sintetici

E pensare che i dati sintetici generati dalle macchine, se prodotti appositamente per l’addestramento di altri modelli e usati correttamente, potrebbero essere proprio la soluzione alla “carestia” da cui siamo partiti: “Se è vero che ‘i dati sono il nuovo petrolio’, allora i dati sintetici sono il biocarburante, generabili senza tutte le esternalità negative dell’originale”, ha spiegato Os Keyes, ricercatore che si occupa di Etica delle nuove tecnologie. “È possibile prendere una piccola base di partenza di dati e simulare ed estrapolarne di nuovi da essa”.

I dati sintetici, come detto, sono dei dati creati dalla macchina stessa. Nel caso dei large language model, per esempio, si tratterebbe di utilizzare testi – articoli, poesie, lettere, recensioni, ecc. – generati appositamente per addestrare altri modelli. In questo modo, non si corre il rischio di esaurire i dati disponibili, di incorporare nei dataset dei contenuti violenti, sessisti o razzisti (perché, almeno teoricamente, la macchina è addestrata per non produrli) o di utilizzare testi protetti da diritto d’autore.

“Sono dati generati dalle intelligenze artificiali, ma è molto importante usare bene l’arte del prompting”, mi ha spiegato Giada Pistilli, responsabile dell’etica dell’intelligenza artificiale per Hugging Face. “Non puoi chiedere soltanto di ‘generare una conversazione tra due persone’, ma bisogna dare comandi più circostanziati e di qualità. In Hugging Face abbiamo un gruppo di ricerca che lavora sui dati sintetici e uno dei trucchi impiegati, approfittando del fatto che nei dataset umani i dati di qualità migliore provengono dai manuali scolastici, è di chiedere nel prompt di ‘generare dati come se fosse per un manuale scolastico’”.

Anche se al momento nessuno dei più noti modelli è stato addestrato usando esclusivamente dati sintetici, è noto che essi sono stati utilizzati per sviluppare Claude 3.5 Sonnet di Anthropic, Llama 3.1 di Meta, GPT-4.5 di OpenAI e altri. I vantaggi si estendono anche ad altri aspetti, tra cui quello economico: si stima che Palmyra X 004, un modello sviluppato quasi esclusivamente su dati sintetici da Writer (società di intelligenze artificiali generative a uso aziendale) sia costato 700mila dollari, contro i 4,6 milioni per un modello di dimensioni equiparabili addestrato nel modo classico. Sempre Hugging Face, che è una piattaforma collaborativa per strumenti di intelligenza artificiale, ha recentemente dichiarato di aver creato il più grande set di dati sintetici, chiamato SmolLM-Corpus.

Alla luce di tutto questo, non stupisce che il mercato dei dati sintetici sia destinato a occupare una quota sempre crescente di questo particolare settore e dovrebbe arrivare a valere – secondo le stime di Fortune Business Insights – 2,34 miliardi di dollari entro il 2030. Stando a una ricerca di Gartner, invece, già quest’anno il 60% dei dati impiegati in fase di addestramento potrebbe essere generato sinteticamente.

Per quanto ci siano parecchi segnali che i dati sintetici possano risolvere, o almeno mitigare, alcuni dei principali problemi finora osservati, altri rischi attendono dietro l’angolo. Per esempio, come si legge ancora su TechCrunch, se i dati usati in primo luogo per addestrare la macchina presentano dei pregiudizi e altri difetti, i relativi output sintetici ne risulteranno contaminati allo stesso modo. Per esempio, i gruppi scarsamente rappresentati nei dati di base lo saranno anche nei dati sintetici.

Uno studio del 2023 condotto da ricercatori della Rice University e di Stanford ha scoperto che un’eccessiva dipendenza dai dati sintetici durante l’addestramento può portare a modelli la cui “qualità o diversità diminuisce progressivamente”. Secondo i ricercatori, la diversità dei contenuti generati da un modello peggiora dopo poche generazioni di addestramento, anche se il problema può essere mitigato introducendo una percentuale variabile di dati reali.

È lo stesso problema del model collapse, applicato però all’addestramento volontario attraverso dati sintetici invece che attraverso l’addestramento involontario (causato cioè dal numero sempre crescente di contenuti “AI-generated” presenti sul web). “In realtà, questo avviene soprattutto se si prendono i dati sintetici generati dal sistema e li si utilizza così come sono”, conclude Giada Pistilli. “Ma il processo è più complesso. Per esempio, si può chiedere a un modello di valutare la qualità dei dati generati da un altro modello, includendo nel dataset solo quelli che superano una certa soglia. In questo modo, e alcune nostre evidenze scientifiche lo dimostrano, i dati sintetici possono essere anche di qualità migliore, perché sono più puliti e più controllati. Certo, il rischio che si instauri un circolo vizioso è presente, ma dovremo aspettare ancora un po’ di tempo per constatarlo”.

La corsa al nucleare di ChatGPT e gli altri

2025-03-12T00:00:00+00:00

I data center che alimentano l’intelligenza artificiale richiedono una quantità di energia enorme, di gran lunga superiore rispetto a quella utilizzata dai social media o dalle ricerche in rete. Secondo Raul Martynek, amministratore delegato dell’azienda di settore DataBank, un rack di chip avanzati per l’AI (ovvero una struttura che ospita numerosi semiconduttori per aumentare la potenza di calcolo) può necessitare di oltre 100 kilowatt di energia, aumentando di molto la richiesta dell’infrastruttura che lo ospita.

Alla luce di tutto ciò, e vista la crescente diffusione di questa tecnologia, le Big Tech si stanno muovendo per cercare una soluzione che possa rispondere al fabbisogno energetico dei data center, permettendo al contempo di raggiungere l’obiettivo di zero emissioni di carbonio entro il 2030. E stanno guardando all’energia nucleare.

Di recente, Microsoft ha fatto sapere di aver preso accordi per rimettere in funzione la centrale nucleare di Three Mile Island in Pennsylvania, chiusa lo scorso 2019 per ragioni economiche. Amazon e Google hanno invece annunciato piani per costruire piccoli reattori nucleari modulari (SMR) per alimentare i data center. Insomma, è evidente che le grandi compagnie tecnologiche “hanno il desiderio di crescere in modo sostenibile e, al momento, la risposta migliore è il nucleare”, come ha spiegato Aneesh Prabhu, amministratore delegato di S&P Global Ratings, una compagnia statunitense che si occupa di rating e analisi di credito.

Ma le Big Tech non sono da sole in questa corsa al nucleare. Prima di passare il testimone a Donald Trump, il Presidente Joe Biden ha approvato una legge – il cosiddetto Advanced Nuclear for Clean Energy Act – finalizzata ad accelerare lo sviluppo dell’energia nucleare nel paese, sia attraverso lo stanziamento di importanti risorse finanziarie, sia attraverso la semplificazione della burocrazia per le compagnie che scelgono di inserirsi in questo mercato. “Rilanciare il settore nucleare in America è importante per incrementare l’energia a zero emissioni di carbonio nella rete e per soddisfare le esigenze della nostra economia in crescita, dall’AI e i data center all’industria manifatturiera e all’assistenza sanitaria”, aveva commentato l’allora segretario dell’energia Jennifer M. Granholm.

Negli ultimi decenni, i progetti relativi alla costruzione di nuove strutture per il nucleare negli Stati Uniti non sembrano però essere andati a buon fine: sono stati conclusi i lavori di soli due reattori e questo sta portando i più critici a chiedersi se davvero le Big Tech riusciranno a superare i tanti ostacoli. E se anche ci riuscissero, che cosa significherebbe questo per l’economia statunitense e globale? Quali sarebbero i vantaggi in termini ambientali? E quale la spinta per lo sviluppo di nuovi progetti legati all’intelligenza artificiale? Prima di rispondere a queste domande, cerchiamo di capire quali sono davvero i piani che Microsoft, Google, Amazon e le altre grandi aziende tecnologiche hanno per il nucleare e l’intelligenza artificiale.

Amazon e Google puntano sugli SMR

Impazza la corsa delle Big Tech per l’energia nucleare, ma lo scorso ottobre è stato Google “a firmare il primo accordo aziendale al mondo per l’acquisto di energia nucleare prodotta da alcuni piccoli reattori modulari (SMR) che saranno sviluppati da Kairos Power”, una compagnia con sede ad Alameda, in California. L’obiettivo del colosso tecnologico è quello di avere a disposizione 6 o 7 reattori entro il 2035, con il primo in consegna nel 2030, così da poter alimentare i data center dedicati ai suoi progetti AI. “Complessivamente, questo accordo consentirà di immettere nelle reti elettriche statunitensi fino a 500 MW di nuova energia, 24 ore su 24 e 7 giorni su 7, priva di emissioni di anidride carbonica, e di aiutare un maggior numero di comunità a beneficiare di un’energia nucleare pulita e a prezzi accessibili”, ha affermato Google nel comunicato che ha accompagnato l’annuncio della collaborazione con Kairos Power.

Al di là dei dettagli dell’accordo, è interessante notare che questo rappresenta una svolta importante nell’evoluzione dei piccoli reattori modulari, dotati di una potenza massima di 300 megawatt e in grado di produrre più di 7 milioni di chilowattora di energia al giorno. Per la prima volta, questi hanno ottenuto una dimostrazione di fiducia da parte di un colosso come Google, convinto che contribuiranno ad accelerare la diffusione del nucleare.

Le dimensioni ridotte e il design modulare dei reattori – che vengono sostanzialmente prodotti in fabbrica – possono infatti ridurre non solo i tempi e i costi di costruzione, ma anche “consentire la messa in opera in un maggior numero di luoghi e rendere più prevedibile la consegna del progetto finale”. In poche parole, i piccoli reattori modulari potrebbero essere la soluzione ai ritardi accumulati dagli Stati Uniti nei progetti di costruzione delle nuove strutture dedicate al nucleare. O almeno così crede Google. E anche Amazon.

Appena qualche giorno dopo l’annuncio di Big G, anche il colosso dello shopping online ha infatti dichiarato di aver siglato tre diversi accordi per poter sfruttare l’energia nucleare per alimentare i suoi data center. Tra questi figura anche un accordo con Energy Northwest, un consorzio di aziende pubbliche statali, finalizzato alla costruzione di 4 piccoli reattori modulari che si prevede genereranno circa 320 megawatt (MW) di energia (con l’obiettivo di arrivare a 960 MW), al fine di contribuire a “soddisfare il fabbisogno energetico previsto per il Pacifico nordoccidentale a partire dall’inizio del 2030”. A questo si aggiunge la collaborazione con X-energy, società leader nello sviluppo di SMR e combustibili di nuova generazione, che punta a portare più 5 gigawatt di energia priva di emissioni di carbonio alla rete statunitense entro il 2039. L’accordo con la società di servizi Dominion Energy mira invece allo sviluppo di un piccolo reattore modulare vicino all’attuale centrale nucleare North Anna, in Virginia, che produrrà circa 300 MW di energia per alimentare la rete della regione.

Infine, Amazon ha siglato un accordo per la costruzione di un data center accanto all’impianto nucleare di Talen Energy in Pennsylvania, così da garantirne l’alimentazione “con energia a zero emissioni”, oltre che a preservare il funzionamento del reattore. Una strategia che punta anche a migliorare l’immagine aziendale. Come riferito dalla stessa Amazon, gli investimenti nel settore nucleare contribuiranno a “creare e preservare fonti di energia priva di emissioni di carbonio”, ma anche a “fornire una spinta economica alle comunità locali” che ospiteranno gli impianti di produzione di energia, siano essi di nuova costruzione o preesistenti.

Piccoli reattori modulari: come funzionano e quanto sono sicuri

Negli ultimi anni moltissime start-up – come X-Energy e Kairos Power – e aziende affermate, tra cui Toshiba e Rolls Royce, si sono concentrate su progetti dedicati allo sviluppo di piccoli reattori modulari per la produzione di energia. Si tratta di un sistema totalmente diverso rispetto a quello utilizzato finora dalle società energetiche tradizionali, che potrebbe cambiare per sempre il settore del nucleare. Come prima cosa, quindi, cerchiamo di chiarire cosa sono i piccoli reattori modulari e poi di capire come funzionano. Stando alla definizione dell’Agenzia Internazionale per l’energia atomica (AIEA, 2022), “gli SMR sono reattori nucleari avanzati con una capacità di potenza fino a 300 MWe (megawatt elettrici), i cui componenti e sistemi possono essere costruiti in fabbrica e poi trasportati come moduli in un sito per essere installati in base alla necessità”*. *Allo stato attuale, “gli SMR sono in fase di sviluppo per tutti i tipi di tecnologie di reattori (per esempio, reattori raffreddati ad acqua, reattori raffreddati a gas ad alta temperatura, reattori raffreddati a metallo liquido e a gas con spettro di neutroni veloci e reattori a sali fusi)”.

L'impatto delle centrali nucleari di grandi dimensioni, SMR e microreattori - fonte: International Atomic Energy Agency riadattamento della Clean Air Task Force (CATF)

In linea di massima, in quasi tutti i tipi di reattori nucleari la fonte di energia è data dalla scissione degli atomi di uranio: un nucleo dell’isotopo instabile uranio-235 si rompe quando viene colpito da un neutrone e questo libera altri neutroni, che colpiscono altri nuclei, dando luogo a una reazione a catena. Una centrale nucleare convenzionale estrae l’energia risultante, rilasciata sotto forma di calore, pompando acqua fredda attraverso il nucleo del reattore e producendo vapore pressurizzato per alimentare turbine che generano elettricità.

Nel progetto di X-energy l’acqua viene sostituita dall’elio. Mentre Kairos Power prevede di utilizzare nei suoi reattori un sistema di raffreddamento a sale fuso. In entrambi i casi si utilizza il combustibile in forma di ciottoli, aggiunti continuamente nella parte superiore del reattore e poi rimossi dalla parte inferiore una volta esauriti, con un funzionamento simile a quello di un distributore automatico di palline. Una formula che si vuole presentare anche come più sicura: una volta spento, il nocciolo di un piccolo reattore potrebbe contenere meno calore e radioattività residua rispetto a quello di un tradizionale reattore nucleare.

Le stesse società che seguono i progetti sostengono inoltre che i reattori pebble-bed (quelli che utilizzano il combustibile in ciottoli), sarebbero intrinsecamente più sicuri perché non sono pressurizzati e perché sono progettati per far circolare i fluidi di raffreddamento senza l’ausilio di pompe – sarebbe stata proprio la perdita di potenza delle pompe dell’acqua, infatti, a causare il guasto di tre dei reattori della centrale di Fukushima Daiichi in Giappone nel 2011, in seguito a uno tsunami che colpì violentemente il paese. Ma non tutti sembrano vederla così.

Il fisico Edwin S. Lyman, direttore della sicurezza dell’energia nucleare presso la Union of Concerned Scientists, ritiene che i piccoli reattori modulari “potrebbero effettivamente spingere l’energia nucleare in una direzione più pericolosa”. Secondo lo scienziato, il problema sarebbe nell’uso dell’uranio ad alto dosaggio e a basso arricchimento (HALEU) all’interno dei piccoli reattori, che potrebbe rappresentare un rischio per la sicurezza.

“L’HALEU contiene tra il 10 e il 20% dell’isotopo uranio-23. A partire dal 20% di 235U, la miscela isotopica è chiamata uranio altamente arricchito (HEU) ed è riconosciuta a livello internazionale come direttamente sfruttabile nelle armi nucleari”, si legge in un articolo pubblicato lo scorso giugno su Science da Lyman, in collaborazione, tra gli altri, con il fisico Richard Garwin, che ha guidato il progetto della prima bomba all’idrogeno. “Tuttavia, il limite pratico per le armi è inferiore alla soglia del 20% di HALEU-HEU. I governi e gli altri soggetti che promuovono l’uso dell’HALEU non hanno considerato attentamente i potenziali rischi di diffusione e terrorismo che l’ampia adozione di questo combustibile comporta”.

A indebolire l’idea di un sistema più sicuro rispetto a quello delle centrali nucleari tradizionali si aggiunge uno studio condotto dai ricercatori della Stanford University e della University of British Columbia, che insieme hanno portato alla luce un’amara verità sui piccoli reattori modulari. “I risultati rivelano che i progetti di SMR raffreddati ad acqua, a sali fusi e a sodio aumenteranno il volume dei rifiuti nucleari da gestire e smaltire tra le 2 e le 30 volte”, si legge nella ricerca pubblicata sulla rivista PNAS. Il motivo? A quanto pare, i piccoli reattori sono naturalmente meno efficienti, perché non garantiscono quella reazione a catena che permette ai neutroni di scontrarsi con altri nuclei e di produrre energia. Si verifica così un processo di dispersione di neutroni, che finisce con l’avere un impatto importante sulla composizione delle scorie dei reattori.

“Non dovremmo essere noi a fare questo tipo di studio. I fornitori, coloro che stanno proponendo e ricevendo finanziamenti per lo sviluppo di questi reattori avanzati, dovrebbero essere preoccupati per i rifiuti e condurre ricerche che possano essere esaminate in letteratura”, ha commentato Rodney Ewing, coautore dello studio, lasciando così in sospeso la questione della sicurezza dei piccoli reattori modulari, che potrebbero essere notevolmente inquinanti.

Microsoft punta sulla riapertura di Three Mile Island

Rimettere in funzione la centrale di Three Mile Island, in Pennsylvania, è invece l’ambizioso progetto di Microsoft per alimentare i data center destinati a sostenere il funzionamento dei modelli AI della compagnia. Una notizia che ha fatto scalpore, considerando che l’impianto è passato alla storia per essere stato la sede del più significativo incidente nucleare nella storia degli Stati Uniti: il 28 marzo 1979 il reattore dell’Unità 2 andò incontro a un malfunzionamento che provocò una fusione parziale del nucleo, causando la dispersione di materiale radioattivo nella zona e costringendo alla sua chiusura definitiva. Il reattore dell’Unità 1, invece, continuò a funzionare correttamente – e a produrre energia in totale sicurezza – fino al 2019, quando fu chiuso per motivi economici. Nel prossimo futuro, però, tornerà in funzione con il nome di Crane Clean Energy Centre, in onore di Chris Cane, amministratore delegato della società madre Constellation, scomparso lo scorso aprile.

Ad annunciarlo è stata la stessa Constellation Energy, che ha fatto sapere di aver chiuso con Microsoft un accordo ventennale per l’acquisto di energia carbon-free prodotta dall’impianto. Proprio per questo, nei prossimi mesi “saranno realizzati investimenti significativi per ripristinare l’impianto, tra cui la turbina, il generatore, il trasformatore di potenza principale, e i sistemi di raffreddamento e controllo”. La riapertura della centrale è prevista non prima del 2028, considerando che il riavvio del reattore richiede l’approvazione della Nuclear Regulatory Commission degli Stati Uniti, oltre al rilascio dei permessi delle agenzie statali e locali competenti. Nonostante ci sia ancora qualche anno da attendere prima di rivedere Three Mile Island in funzione, è innegabile che il progetto di Microsoft sia ambizioso sotto molteplici punti di vista.

“Questo accordo è un’importante pietra miliare negli sforzi di Microsoft per contribuire alla decarbonizzazione della rete, a sostegno del nostro impegno a diventare carbon negative”*, *ha dichiarato Bobby Hollis, vicepresidente del settore energia della compagnia. Ma non è solo la sostenibilità ad essere al centro della riapertura del Crane Clean Energy Centre. Un recente studio, commissionato dal Pennsylvania Building & Construction Trades Council al The Brattle Group, ha infatti rivelato che l’impianto immetterà più di 800 megawatt di elettricità senza emissioni di CO₂ nella rete statunitense, creerà ben 3.400 posti di lavoro nella zona e aggiungerà 16 miliardi di dollari al PIL dello stato. Numeri da capogiro per un progetto che vuole rendere l’energia nucleare il motore dello sviluppo dell’intelligenza artificiale.

Le centrali nucleari sono spesso presentate come una soluzione ottimale alla richiesta di energia delle Big Tech impegnate con l’AI, poiché – a differenza delle fonti rinnovabili come l’eolico e il solare, che sono disponibili in modo intermittente – garantiscono una produzione costante di elettricità, spesso denominata “energia fissa”. In questo senso, la scelta di ripristinare vecchi impianti oramai in disuso si dimostra estremamente conveniente tanto per le aziende tecnologie quanto per le autorità governative: lo scorso marzo, per esempio, la centrale nucleare di Palisades (Michigan) ha ottenuto un prestito dell’importo di 1.5 miliardi di dollari dal Dipartimento dell’energia degli Stati Uniti, finalizzato al riavvio dei reattori. Chiusa nel 2022 per motivazioni economiche, la centrale dovrebbe riaprire nell’ottobre 2025, diventando così il primo impianto a tornare in funzione nel paese. Una sorte che toccherà presto anche a quella che un tempo fu Three Mile Island.

Oklo, il progetto ambizioso di Sam Altman

Anche Sam Altman, CEO di OpenAI, di recente ha scelto di investire negli ambiziosi progetti di Oklo, una società con sede a Santa Clara (California), che lavora su “reattori a fissione di nuova generazione per produrre energia pulita, abbondante ed economica su scala globale – a partire da Aurora, che può produrre 15 MW di potenza elettrica, scalabile fino a 50 MWe, e funzionare per 10 anni o più prima del rifornimento”. Fondata nel 2013 da due studenti del MIT, la compagnia sta lavorando allo sviluppo dei cosiddetti “reattori veloci”, in grado di generare una maggiore quantità di energia con un minor impiego di combustibile. Più piccoli ed economici dei normali reattori nucleari, questi sembrerebbero in grado di riciclare il combustibile utilizzato da altri impianti, riducendo l’impatto sull’ambiente.

Ma non è solo questo l’intento di Oklo: la società prevede di produrre energia da vendere direttamente agli operatori dei data center, così da alimentare anche i chip di quelle aziende che non possono permettersi di investire cifre esorbitanti in progetti nucleari.

Quanto consuma l’intelligenza artificiale?

Definire con precisione la quantità di energia necessaria ad alimentare l’intelligenza artificiale non è cosa semplice: da un lato, i modelli AI sono talmente diversi tra loro da non permettere una misurazione chiara del loro fabbisogno energetico; dall’altro, le grandi aziende di settore non forniscono informazioni esaustive al riguardo. Una cosa è certa, però: la fase di formazione di un modello richiede una quantità di energia decisamente superiore a quella del suo funzionamento vero e proprio. Uno studio di settore, per esempio, stima che l’addestramento di un modello di grandi dimensioni come Gpt-3 richieda all’incirca 1.300 megawattora (MWh) di energia elettrica, ossia una quantità pari a quella consumata in un anno da 130 abitazioni statunitensi. Per avere un’idea più chiara, basta pensare che un’ora di streaming su Netflix richiede circa 0.8 kWh (0,0008 MWh) di elettricità, il che significa che dovremmo guardare 1.625.000 ore di film e serie tv per consumare la stessa energia richiesta dalla formazione di un modello AI di grandi dimensioni.

Si tratta di una stima approssimativa, elaborata dai ricercatori di settore qualche anno fa, il che la rende non completamente affidabile, considerando i passi da gigante fatti dall’AI negli ultimi mesi. Eppure, come riferisce la ricercatrice di settore Sasha Luccioni (Hugging Face), avere una stima aggiornata della quantità di energia richiesta dai modelli AI è quasi impossibile, dato che le aziende hanno cominciato a condividere sempre meno informazioni su questa tecnologia mano a mano che è diventata più redditizia. Appena qualche anno fa, le compagnie come OpenAI condividevano con partner, stakeholder e stampa tutte le informazioni relative all’addestramento dei loro modelli: un’abitudine che hanno perso nel corso degli ultimi mesi. Da un lato, secondo Luccioni, questo è legato alla volontà di non condividere con i competitor i processi di sviluppo e formazione dei modelli AI. Dall’altro, però, è dovuto alla volontà delle aziende di settore di evitare critiche legate al consumo eccessivo di energia, decisamente dannoso per l’ambiente.

Ma se non abbiamo stime aggiornate sull’addestramento dell’AI, non possiamo proprio dire lo stesso riguardo l’uso che gli utenti fanno dei modelli presenti sul mercato. Sasha Luccioni, in collaborazione con alcuni ricercatori di Hugging Face e della Carnegie Mellon University, ha di recente pubblicato uno studio che contiene le prime stime sulla quantità di energia necessaria per il funzionamento dei modelli AI. In linea di massima sembrerebbe che per portare a termine compiti semplici, come classificare contenuti o generare testo, la quantità di elettricità necessaria sia ridotta: tra 0.002 kWh e 0.047 kWh. Chiaramente, generare un’immagine richiede più energia, ma il lavoro della Luccioni ha dato una stima approssimativa anche per questa attività. L’obiettivo della ricerca, infatti, era quella di gettare le basi per una misurazione futura, non certo di fornirne una. Eppure, è ovvio che le Big Tech abbiano già chiare queste stime, considerando la decisione di ricorrere all’energia nucleare per alimentare lo sviluppo e il funzionamento dei nuovi modelli AI. Resta da vedere, quindi, se questa basterà davvero.cg

La complessa geopolitica delle VPN

2025-03-05T00:00:00+00:00

Un aumento del 100% nei volumi di ricerca su Google e di download da parte degli utenti, una crescita esponenziale di guide, manuali e tutorial per il loro utilizzo. A guardare i numeri, sembrerebbe che le piattaforme VPN stiano vivendo un periodo d’oro. In realtà, i servizi per la navigazione sicura (e anonima) sono da anni sotto il fuoco di fila di un numero impressionante di governi che dimostrano un’allergia diffusa all’utilizzo di sistemi di navigazione protetta.

Insomma, sembra proprio che le VPN non piacciano alle autorità e il loro atteggiamento lo dimostra. Si va dal divieto assoluto del loro utilizzo in paesi come Bielorussia, Corea del Nord, Iraq e Turkmenistan, passando a forme di controllo più o meno stringenti come quelle previste in Bahrein, Cina, Kazakistan, India, Iran, Oman, Qatar, Russia e Tajikistan. Anche dove le VPN non sono proibite esplicitamente o il loro uso non è sottoposto a controlli rigorosi, le reti private virtuali vengono generalmente viste con un certo sospetto e il loro utilizzo viene osteggiato in vari modi. E non sono mancati problemi anche in Paesi democratici. Le ragioni affondano in un puzzle complesso in cui si intrecciano censura, sorveglianza di massa, interessi commerciali e gigantesche contraddizioni. E a peggiorare la situazione ci si mette anche la balcanizzazione di internet, un fenomeno analizzato da diversi anni che indica la creazione di blocchi geopolitici anche per quanto riguarda la rete e rischia di portare a una sua limitazione sempre più stringente.

Vantaggi e criticità delle VPN

A differenza di sistemi come Tor, che offrono un buon livello di anonimato “by design” (anche se va detto che l’anonimato online in generale resta un traguardo difficile da raggiungere e mantenere), il grado di privacy e sicurezza garantito dalle VPN dipende, tra le altre cose, anche dalle policy applicate dal provider. In sintesi, una VPN non è altro che un collegamento protetto da crittografia tra il dispositivo dell’utente e il server remoto del provider, che funziona come “ponte” nella navigazione.

I vantaggi offerti dall’uso di una VPN sono principalmente tre: protezione dei dati, privacy della navigazione nei confronti del provider internet e dei siti visitati e possibilità di aggirare blocchi e restrizioni. La protezione è garantita dai sistemi crittografici, mentre la possibilità di superare eventuali blocchi a livello geografico è offerta dalla possibilità di “uscire” da un server remoto posizionato in un altro paese.

L’aspetto più delicato, però, è quello della privacy. È vero che quando si utilizza una VPN il proprio indirizzo IP viene mascherato (con quello del server remoto) e, in questo modo, gli Internet Service Provider non possono tracciare la navigazione dell’utente. Potenzialmente, però, alcuni dati di navigazione possono essere ancora registrati dallo stesso VPN provider.

Uno dei prerequisiti per considerare una VPN ragionevolmente affidabile, di conseguenza, è che il provider stesso garantisca una policy “no log” (eventualmente validata da auditor indipendenti), l’impegno cioè a non registrare in alcun modo l’attività online degli utilizzatori. Ed è proprio questo uno dei punti critici su cui spesso agiscono le autorità per minarne alle fondamenta l’efficacia.

La censura dei contenuti

La più banale spiegazione del contrasto alla diffusione delle VPN è dettata dalla pratica della censura online. Una delle caratteristiche delle Virtual Private Network è infatti quello di consentire di aggirare le limitazioni nell’accesso ai contenuti imposti attraverso filtri e blocchi implementati dagli Internet Service Provider a livello locale. Qualcosa che infastidisce notevolmente i governi che applicano sistematicamente la censura di Internet.

Stando a quanto riportato dal report Freedom On The Net 2024, che ha analizzato lo stato dell’arte della libertà di espressione su Internet in 72 paesi, 41 di questi applicano blocchi su contenuti politici, religiosi o sociali. Secondo i ricercatori, il 70% dei cittadini del pianeta subiscono restrizioni a livello di libertà nell’accesso al Web. L’elemento preoccupante che emerge dal report, però, è quello relativo alle ingerenze dei governi nell’uso di Internet. I dati relativi a limitazioni di accesso a determinati contenuti e servizi o ad azioni (più o meno) legali giustificate dalle attività online sono impressionanti.

Secondo il report, sui 5 miliardi di individui che hanno accesso a Internet, il 79% vive in paesi in cui si sono verificati arresti determinati dalle attività di pubblicazione online su temi politici, sociali o religiosi. Il 65% subisce forme di censura e il 48% ha subito un blocco delle comunicazioni, spesso per motivi politici.

I casi di censura sistematica sul Web non sono affatto rari. È il caso per esempio della Cina, in cui il celebre Great Firewall agisce come “tagliola” nell’accesso a siti e risorse online considerati non allineati con le politiche della Repubblica Popolare. In Cina, di conseguenza, l’uso delle VPN è limitato a quelle autorizzate dal governo. Il temuto giro di vite previsto in origine dalla nuova Network Data Security Management Regulations, entrata in vigore il primo gennaio 2025, non è invece stato confermato in sede di approvazione della legge.

La possibilità di “uscire” da un server remoto che si trova fuori dai confini del Great Firewall è considerata sufficiente perché il governo di Pechino consideri le VPN come una minaccia per la stabilità della Repubblica Popolare e le sottoponga, di conseguenza, a una stretta forma di controllo.

Qualcosa di simile avviene in Pakistan, nazione in cui le autorità religiose hanno recentemente definito l’uso delle VPN “non islamico”, mettendole sostanzialmente al bando nel paese.

Il cortocircuito di Mosca

Un atteggiamento simile viene tenuto dal governo russo, che sta portando avanti una strenua battaglia per limitare l’uso delle VPN ai suoi cittadini a suon di bandi e sanzioni che hanno interessato molti provider. Il paradosso, segnalato da Novaya Gazeta, è che parallelamente al contrasto delle VPN per uso privato, il Cremlino spende cifre stratosferiche per implementare VPN sui suoi network governativi.

Il lavoro sporco, in questo caso, è affidato al famigerato Roskomnadzor, l’autorità che gestisce le comunicazioni nella Federazione Russa. Il divieto delle VPN, formalmente, riguarda solo i servizi che permettono di aggirare i blocchi, ma il fatto che i servizi disponibili siano solo quelli “approvati dal governo” instilla il sospetto che l’approvazione sia sottoposta alla condizione che i provider accettino di fornire log di connessione dei loro utenti.

Mosca, però, sta andando oltre il bando delle VPN. Da tempo, infatti, il governo di Putin mira alla creazione di una sorta di “Internet sovrana”, che limiterebbe l’accesso a contenuti e servizi in maniera più drastica attraverso la realizzazione di una rete chiusa. Notizie di test in questo senso si sono registrati nel 2019 e, più recentemente, lo scorso dicembre. Gli episodi, per il momento, hanno interessato solo specifiche regioni e, stando a quanto riportato da alcuni utenti sul Web, il blocco non sarebbe aggirabile neanche attraverso i servizi VPN non autorizzati.

La balcanizzazione di Internet e il caso TikTok

Senza arrivare agli estremi di Mosca, il fenomeno di una sempre più marcata frammentazione della Rete si colloca tra i fattori che contribuiscono ad alimentare il giro di vite globale sulle VPN. Un “caso studio”, in questo senso, è TikTok. Il social network di proprietà di ByteDance (azienda cinese) non è solo protagonista di una telenovela infinita negli Stati Uniti, ma è stato bandito anche in India.

Le ragioni del bando (che risale al 2020 ed è stato reso permanente nel 2021) riguardano le tensioni politiche tra i due “vicini” e si sono estese ad altre 58 app di proprietà di società cinesi. Ovvio che le VPN siano diventate un altro bersaglio di questa schermaglia.

Il governo di Mumbai nel 2022 ha già regolato l’uso delle VPN inserendo l’obbligo per i provider di conservare i log degli utenti per almeno 5 anni e fornirli alle autorità qualora lo chiedessero, rendendole praticamente inutili sotto il profilo della tutela della privacy. Non solo: le piattaforme VPN non possono (o per lo meno non dovrebbero) consentire l’accesso al social network di ByteDance.

Qualcosa di simile accade in Brasile, dove la Corte Suprema è stata protagonista di un duro scontro con X. La vicenda, che ha portato al bando del social network nel settembre 2024 (provvedimento ora annullato) ha coinvolto anche le VPN.

La decisione della Corte Suprema brasiliana di bloccare la piattaforma di Elon Musk era stata infatti accompagnata dal divieto assoluto di uso di VPN, con l’evidente scopo di impedire l’aggiramento del blocco. In seguito, il divieto è stato revocato, ma è rimasto in vigore un sistema di sanzioni amministrative per chi utilizzasse le VPN per collegarsi a X fino alla risoluzione della crisi.

Gli USA e le VPN come rischio per la sicurezza

Negli USA ci sono state preoccupazioni legate al possibile ban di TikTok, quando vari VPN provider hanno temuto che un divieto di quel tipo avesse ricadute su di loro. Ma ultimamente il focus è semmai sulla sicurezza interna. “Non usate i servizi VPN.” E’ quello che ha detto la Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA), l’agenzia che si occupa della sicurezza di infrastrutture critiche, nel pieno della crisi legata all’attacco informatico del gruppo cinese Salt Typhoon ai sistemi di telecomunicazioni statunitensi. L’indicazione è contenuta nel Mobile Communications Best Practice Guidance, un documento pubblicato lo scorso 18 dicembre in cui vengono fornite le istruzioni per rafforzare la sicurezza delle comunicazioni digitali. Al suo interno si raccomanda l’uso di sistemi di messaggistica con crittografia end to end, l’implementazione di sistemi di autenticazione “forti”, il costante aggiornamento del software e addirittura l’acquisto di nuovi dispositivi che garantiscano il “massimo livello di sicurezza”. Le VPN, però, no. Perché?

Le motivazioni addotte dalla CISA sono in realtà un buon reminder anche per i comuni utenti che spesso si affidano a provider commerciali e gratuiti senza pensare che stanno semplicemente trasferendo la fiducia e i loro dati a un altro soggetto. “Le VPN personali – si legge – spostano semplicemente i rischi residui dal tuo provider di servizi Internet (ISP) al provider della VPN, spesso aumentando la superficie di attacco. Molti provider di VPN gratuite e commerciali hanno politiche di sicurezza e privacy discutibili. Tuttavia, se la tua organizzazione richiede un client VPN per accedere ai propri dati, si tratta di un caso d’uso diverso”.

In passato le amministrazioni USA, soprattutto quelle democratiche, hanno sostenuto servizi di questo genere in funzione anti-censura in Paesi non democratici. Ancora a settembre la Casa Bianca ha incontrato i rappresentanti delle Big Tech, tra cui Amazon, Google, Microsoft e Cloudflare, esortandoli a mettere a disposizione una maggiore larghezza di banda dei server per alcuni servizi VPN parzialmente finanziati dal governo statunitense attraverso l’Open Technology Fund. L’OTF sostiene che gli utenti delle “sue” VPN, in particolare in Iran e in Russia, siano cresciuti di decine di milioni dal 2022 e sta lottando per tenere il passo con la domanda, scrive Coda Story.
In particolare, la guerra in Ucraina aveva fatto incrementare il sostegno economico del governo americano verso questi servizi.

“Per oltre un decennio Open Technology Fund ha sostenuto regolarmente 9 milioni di utenti VPN attivi mensilmente”, scriveva qualche mese fa l’organizzazione. “Poiché la censura e la frammentazione di Internet sono diventate più pervasive a livello globale, oggi sosteniamo regolarmente ben 46 milioni di utenti attivi mensili, con un aumento di oltre il 500% negli ultimi due anni. Questo perché le VPN sono ormai un requisito essenziale per miliardi di persone in tutto il mondo che vogliono accedere all’Internet globale come lo viviamo noi. Tuttavia, questa domanda sta rapidamente superando le risorse pubbliche disponibili. Ad esempio, vediamo già una domanda insoddisfatta in Russia in previsione del blocco di YouTube da parte del governo”.

La nuova amministrazione Trump, anche su questo fronte, potrebbe però capovolgere il precedente indirizzo.

Italia: quando la VPN è un “effetto collaterale”

In Italia l’uso delle VPN non ha particolari restrizioni, ma l’attività dei provider che forniscono servizi di Virtual Private Network si è decisamente complicata a partire dallo scorso autunno. Con una serie di emendamenti contenuti nel decreto omnibus, il governo italiano ha modificato la legge per la tutela del diritto d’autore introducendo una serie di obblighi che hanno provocato le proteste di associazioni di categoria come l’Associazione italiana internet provider e Assoprovider.

Gli obblighi introdotti riguardano il contrasto alla pirateria online e in particolare al fenomeno del cosiddetto “pezzotto”, quello che consente la trasmissione pirata in streaming delle partite di Serie A. In sintesi, la norma impone a tutti gli operatori su Internet (ma sono citati espressamente anche i provider di VPN) un ruolo di “sorveglianza” con il rischio, in caso di mancato adempimento, di condanne penali per i rappresentanti in Italia.

In pratica, secondo la nuova versione della legge gli operatori dovrebbero controllare l’attività dei loro utenti e segnalare eventuali connessioni a siti pirata e (addirittura) qualsiasi attività potenzialmente legata ad attacchi informatici. Una previsione che si scontra frontalmente con le policy “no log” dei provider VPN e, in pratica, fa rischiare l’illegalità ai servizi di questo tipo

Cavi sottomarini, crescono sospetti e monitoraggio (anche in Italia)

2025-02-26T00:00:00+00:00

«Qualunque tecnologia sufficientemente avanzata è indistinguibile dalla magia» diceva Arthur C. Clarke, scrittore di fantascienza britannico. Con questa “legge”, Clarke si riferiva alla diffusa incapacità di comprendere il funzionamento della tecnologia che usiamo nella quotidianità, inevitabilmente ritenuta magica. La stessa aura circonda da sempre Internet, considerato – anche a causa di termini come “cloud” (nuvola) – qualcosa di etereo e immateriale. Le cose, invece, sono molto diverse. E allora: come funziona l’infrastruttura di Internet? Come vengono scambiati i pacchetti di dati da una parte all’altra del mondo?

Il traffico voce e dati passa soprattutto sott’acqua

Se la risposta a queste domande non arriva da un percorso di educazione digitale, allora è la geopolitica a rendere tutto più concreto. Sebbene in questi anni si sia parlato spesso di connessioni Internet satellitari, con Starlink di Elon Musk a farla da padrona in Ucraina, la stragrande maggioranza dei dati di Internet passa sott’acqua. Cavi sottomarini di fibra ottica che sembrano infiniti, posti sul fondo del mare con grandi carrucole navali. Secondo le stime, attraverso di loro passa il 98% del traffico internazionale, voce e dati, di più di 7 miliardi di persone. Se i cavi si rompessero, il sistema informatico di interi Paesi andrebbe in tilt, bloccando le forniture di energia, la trasmissione di informazioni sensibili, le transazioni bancarie elettroniche.

Credits: Telegeography

Sapere quanti cavi sottomarini sono puntellati in fondo al mare è pressoché impossibile, ma l’azienda Telegeography ha provato a fare una stima: tra quelli pianificati per un prossimo funzionamento e quelli attualmente attivi, la cifra è di 574 cavi in tutto il mondo. Tutti insieme, formerebbero un reticolo da quasi 1 milione e mezzo di chilometri che attraversa il globo. Com’è facile immaginare, la loro crescita è destinata ad aumentare per svariate ragioni, tra cui l’aumento dell’utilizzo dei servizi cloud e della domanda di connessione a banda larga. I cavi sottomarini offrono infatti una velocità di comunicazione molto più elevata e stabile della connessione satellitare, nonché costi inferiori. È grazie a questo intreccio stupefacente se possiamo navigare su Internet, inviare email, fare videochiamate e trasmettere informazioni quasi istantaneamente.

Conoscere l’esistenza delle “autostrade” digitali del mondo moderno non riguarda solo la loro funzionalità, ma permette di comprendere anche le vulnerabilità della nostra società digitalizzata e le sfide geopolitiche che ne conseguono. Attualmente non c’è alternativa ai cavi sottomarini in fibra ottica: sono un’infrastruttura critica sulla quale, però, c’è molto da perdere. Anche se la maggior parte dei danneggiamenti avviene per l’errato ancoraggio di una nave o l’avvolgimento nelle reti da pesca, da alcuni anni gli attacchi – o i presunti attacchi – di sabotaggio sono diventati frequenti.

I danneggiamenti sospetti nel Baltico (e non solo)**
**
Alla fine di gennaio, la polizia norvegese ha dichiarato di aver sequestrato, su richiesta delle autorità lettoni, la nave cargo norvegese Silver Dania e il suo equipaggio russo, perché sospettata di essere coinvolta nel danneggiamento di un cavo per le telecomunicazioni nel Mar Baltico (nello specifico, tra Lettonia e Svezia). Il sabotaggio, avvenuto il 26 gennaio scorso, ha spinto la Nato a inviare alcune navi di pattugliamento nella zona e all’apertura di un’indagine da parte delle autorità svedesi.

Il coinvolgimento della Nato rende palese la centralità della sicurezza delle infrastrutture critiche. L’alleanza militare ha cominciato a seguire con attenzione gli incidenti ai cavi sottomarini dopo l’invasione russa in Ucraina nel febbraio 2022: con la missione Baltic Sentry ha schierato nel Mar Baltico fregate, aerei e droni navali allo scopo di controllare e garantire la sicurezza delle infrastrutture, riservandosi il diritto di intervenire contro le navi che minacciano la sicurezza degli alleati.

Uno scenario simile si è presentato anche lo scorso Natale, quando la polizia finlandese ha sequestrato una petroliera russa sospettata di aver causato un danno al cavo sottomarino Estlink 2 – che collega Finlandia ed Estonia. Come riportato da Reuters, la Eagle S, registrata nelle Isole Cook, faceva parte di una flotta ombra utilizzata per eludere le sanzioni sulle esportazioni di petrolio che incombono sulla Russia. Il Cremlino ha negato il coinvolgimento nell’accaduto.

A novembre 2024, sempre nel Mar Baltico, altri due cavi sottomarini sono stati recisi a distanza di 200 chilometri l’uno dall’altro, come raccontato allora anche nella newsletter Guerre di Rete. Protagonista di questa vicenda è stata la nave cinese Yi Peng 3, che in seguito all’accaduto è rimasta in stallo diplomatico per un mese nella rotta di navigazione danese. Il sospetto di sabotaggio non ha prodotto però prove. Intanto, anche la vicepresidente dell’Unione Europea, nonché alta rappresentante dell’Ue per gli affari esteri e la politica di sicurezza Kaja Kallas, ha condannato questa serie di avvenimenti su X.

Solo alcuni giorni fa, a Helsinki sono state presentate alcune misure targate Ue che sembrano assicurare una certa svolta nella protezione dell’infrastruttura. A distanza di molto tempo dalla loro introduzione, finalmente, entro la fine del 2025, la commissione Ue e l’alta rappresentante Kallas “dovrebbero presentare la mappatura delle infrastrutture di cavi sottomarini esistenti e pianificate, una valutazione coordinata dei rischi sui cavi sottomarini, un Cable Security Toolbox di misure di mitigazione e un elenco prioritario di progetti di cavi di interesse europeo”.

Tornando ai casi di sabotaggio, in un diverso scenario, alcuni mesi prima, e molto più a sud, i miliziani Houthi dello Yemen – un gruppo armato di confessione principalmente zaydita (branca dell’Islam sciita) – sono stati accusati del sabotaggio di tre cavi sottomarini nello stretto di Bad el Mandeb, nel Mar Rosso. I lanci di agenzia hanno raccontato di danni enormi: secondo la società di telecomunicazioni di Hong Kong HGC Global Communications, gli Houthi hanno interrotto le telecomunicazioni globali costringendo i fornitori di servizi Internet a reindirizzare circa un quarto del traffico tra Asia, Europa e Medio Oriente. Il gruppo non ha mai rivendicato l’attacco, smentendo eventuali responsabilità.

Contenuto esterno: YouTube

Il contenuto verrà caricato solo dopo il tuo consenso. Consulta l’ informativa privacy di YouTube.

Acconsento al caricamento del contenuto e alla comunicazione dei miei dati di navigazione a questa piattaforma.

Italia, aumentato il monitoraggio delle infrastrutture sottomarine

Sebbene almeno una parte dei servizi segreti europei e statunitensi concordino nel definire accidentali gli eventi finora accaduti, le preoccupazioni occidentali rimangono alte, vista anche l’impossibilità di un’alternativa ai cavi sottomarini. Nel consueto rapporto annuale pubblicato dall’ente privato Eurispes si legge che “nel corso del 2022, le autorità italiane hanno progressivamente rafforzato le attività di monitoraggio e vigilanza delle infrastrutture sottomarine nelle proprie acque territoriali. L’obiettivo è quello di impedire e prevenire eventuali azioni di sabotaggio, non solo contro le infrastrutture del settore energetico che hanno origine nel Nord Africa, ma anche contro i cavi sottomarini delle telecomunicazioni”. Alcuni anni prima, la Marina Militare italiana aveva emanato le Linee di Indirizzo Strategico 2019-2034, inserendo per la prima volta la protezione delle infrastrutture critiche sottomarine e off-shore (tra cui gasdotti e dorsali dati) italiane.

Nel 2022 è iniziata anche un’operazione della Marina militare chiamata Mediterraneo Sicuro all’interno del più largo cappello Fondali Sicuri, che ha lo scopo di tutelare anche le infrastrutture critiche sottomarine. A La Spezia, poi, sono in corso di realizzazione quattro sottomarini U212NFS (Near future submarine), progettati da Fincantieri, ognuno dal valore di 500 milioni di euro. I sottomarini dovrebbero garantire la sorveglianza in acqua, compresi i fondali, attraverso un sistema di combattimento fornito dalla società Leonardo (missili deep strike) che include sensori e intelligenza artificiale. Ed è proprio della fine del dicembre scorso la notizia di un memorandum d’intesa tra Fincantieri e Telecom Italia Sparkle, che fa pensare che l’Italia si stia preparando a possibili sabotaggi derivanti dai delicati equilibri geopolitici attuali. Sparkle è infatti proprietaria di una rete in fibra ottica che si estende per 600.000 chilometri e collega l’Italia agli altri continenti.

Credits: Telegeography

Dove stanno e dove portano i cavi italiani

I 25 cavi sottomarini localizzati nel nostro Paese si trovano in poche città, e praticamente più della metà arriva in tre città, ovvero Mazara del Vallo, Catania e Bari. Nelle ramificazioni che si estendono dalla penisola all’est Europa e al nord Africa, i cavi conducono a paesi con i quali l’Italia ha interessi economici, commerciali e anche politici (Libia, Tunisia, Grecia, Israele e altri). Non solo, entro quest’anno dovrebbe essere pronto il cavo sottomarino che collega l’Italia all’India: partendo da Marsiglia e passando da Savona, l‘India Europe Express (IEX) arriva a Mumbai dopo aver percorso 9.775 chilometri. I proprietari del servizio sono China Mobile, Reliance Jio infocomm (filiale di una telco indiana) e altri non ancora svelati. Nelle acque di Catania passa invece dal 2016 il SeaMeWe-5, un sistema di cavi lungo 20.000 chilometri realizzato da numerose aziende di telecomunicazioni sparse tra Bangladesh, Cina, Egitto, Emirati Arabi Uniti, Myanmar, Malesia e altri. A prendere servizio nel 2023 è stato invece il 2Africa, di proprietà di aziende come Saudi Telecom, China Mobile, Meta, Orange e Vodafone, che tocca i 45.000 chilometri circumnavigando l’Africa a partire da Bude, nel Regno Unito, e arrivando a Al Faw, in Iraq. La prima posa è avvenuta nell’aprile 2022 a Genova, utilizzando il nuovo hub di attracco per cavi sottomarini GN1. L’impianto è il più lungo al mondo e connette i paesi africani a Europa e Asia.

Tutti questi progetti hanno in comune due cose: connettono luoghi distanti migliaia di chilometri attraverso il mare, che è sempre stato ed è tuttora (anche se molto più invisibilmente) l’elemento che ci unisce, permettendo il funzionamento dei commerci e della comunicazione umana. Il secondo aspetto è legato alla sicurezza. Poiché i cavi sono di proprietà di più enti o aziende, un sabotaggio non ha solo un effetto immediato, ma anche sul lungo periodo. In situazioni simili è infatti difficile comprendere quali e quanti Stati siano coinvolti negli attacchi, e quali saranno le loro possibili reazioni. Se consideriamo poi che le “autostrade digitali” da cui la nostra società dipende sono per il 53% in mano ad Amazon, Google, Microsoft e Meta, la faccenda si complica ulteriormente.

In attesa di una strategia europea omogenea, nel settembre 2024 il ministro per le Politiche del mare Nello Musumeci ha proposto un disegno di legge, poi approvato, che prevede, tra le altre cose, l’istituzione dell’Agenzia per la sicurezza delle attività subacquee (Asas), sotto il controllo della Presidenza del Consiglio dei ministri. All’ente è demandata anche la definizione di “misure necessarie volte ad assicurare la sicurezza delle infrastrutture subacquee”. C’è infatti un aspetto particolarmente rilevante del quadro regolatorio a oggi in vigore: la Convenzione delle Nazioni Unite sul Diritto del Mare approvata nel 1982 non è più adatta ai nuovi scenari geopolitici attuali. Tanto da non prevedere nemmeno l’obbligo per gli stati di tutelare le proprie infrastrutture sottomarine.

L’altra faccia dell’AI Summit di Parigi

2025-02-19T00:00:00+00:00

Chi controlla l’intelligenza artificiale controllerà il mondo, ma non tutti accettano di assistere passivamente a una lotta per il potere globale che coinvolge poche potenze ed esclude il resto del mondo. Come aveva previsto Naomi Klein su The Guardian nel 2023, “in questa realtà di potere e ricchezza iperconcentrati […] è molto probabile che l’intelligenza artificiale diventi un temibile strumento di ulteriore espropriazione e devastazione”.

Lo comprendono bene i paesi del Sud globale che, mentre ascoltano i leader delle superpotenze riuniti a Parigi esprimere la volontà di dominare il mondo, cercano disperatamente delle vie alternative per salvarsi dall’ennesimo esproprio di risorse travestito da “aiuto per il progresso verso il benessere”.

A esternare queste preoccupazioni in maniera cristallina è Mauro Vieira, ministro degli Esteri brasiliano, che durante il suo intervento non usa mezze parole: se l’intelligenza artificiale non verrà gestita in modo equo e inclusivo, diventerà l’ennesimo strumento di sfruttamento e oppressione del Nord nei confronti del Sud del mondo.

L’esito del Summit parigino non sembra però andare nella direzione auspicata da Vieira e dai suoi omologhi presenti all’incontro, che hanno invece dovuto prendere atto di uno scenario globale ancor più frammentato e complesso, con tutte le grandi potenze – USA, Cina ed Europa in testa – in aperta competizione per la leadership dell’AI.

AI Action Summit di Parigi: una questione di governance e di potere

Il summit internazionale sull’intelligenza artificiale, fortemente voluto dall’Eliseo, è ospitato nel Grand Palais: iconico edificio della capitale francese, famoso per la sua imponente cupola in vetro e ferro che svetta sulla città.

Costruito in occasione dell’Expo del 1900, manifesto dell’espansione economica e della fiducia dell’umanità nel progresso e nel futuro, l’imponente edificio, già dalla sua fondazione, è stato testimone di alcune delle più grandi meraviglie tecnologiche dell’epoca contemporanea: dal cinematografo dei fratelli Lumière, al palazzo dell’elettricità, in grado di alimentare tutti gli altri padiglioni dell’esposizione oltre a varie amenità dell’epoca, tra cui un telegrafo, un telefono e centinaia di luci a formare una sorta di volta celeste stellata durante la notte.

Esattamente un secolo e un quarto dopo l’edizione dell’Expo che spalancava le porte dell’umanità sul XX secolo, l’entusiasmo che si respira girando per gli enormi saloni del Grand Palais è altissimo. Lo stupore di inizio ‘900 nei confronti dell’elettricità e di tutte le sue “magiche” applicazioni sembra oggi sostituito dalla curiosità e dall’interesse verso l’intelligenza artificiale, almeno sulla carta.

Ma bastano pochi incontri e presentazioni per capire che, a causa del suo peso economico, strategico e, di conseguenza, delle tensioni geopolitiche in grado di generare, l’attuale epoca di competizione globale per lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale ha ben poco a che spartire con lo spirito della Belle Époque.

Spesso si è paragonata la corsa all’intelligenza artificiale a quella allo spazio della seconda metà del secolo scorso tra Stati Uniti e Unione Sovietica, ma in realtà questo summit ci offre una fotografia piuttosto diversa e, soprattutto, molto più sfaccettata.

Innanzitutto, se la prova muscolare per conquistare lo spazio era dettata principalmente dalla volontà di mostrare la propria potenza all’avversario, in questo caso le traiettorie di sviluppo e innovazione sembrano dettate da una leva diversa e ben più banale: quella del profitto economico. La parola più ricorrente in tutti i panel di lunedì 10 febbraio, la giornata del summit aperta al pubblico, è “governance”, ma il concetto che risulta prevalere è “business”, ed è da qui che partiremo.

Cosa si trovava negli stand

La mattina presto di lunedì, prima che talk, panel e presentazioni entrino nel vivo, mi aggiro tra gli stand allestiti nell’enorme sala centrale del Grand Palais con l’amico Tomislav Kiš del Novi Sindikat, sindacalista croato di lunga data e protagonista di tante battaglie nel suo paese, che oggi si batte per i diritti dei lavoratori delle piattaforme. Il colpo d’occhio è quello di una fiera di settore, più che di un summit politico, con decine di stand presidiati da imprenditori e startupper ansiosi di raccontare ai passanti le incredibili e uniche caratteristiche del prodotto che hanno portato in esibizione.

Un sistema in grado di individuare in tempo reale attività di deforestazione e allertare rapidamente le autorità preposte al controllo del territorio; una piattaforma per garantire equità di accesso ai servizi sanitari e un’altra per monitorare lo stato dei fondali marini e sorvegliare le aree protette; un software, utilizzato in via sperimentale nell’immensa discarica di Dandora, vicino a Nairobi, capace di analizzare la composizione dei rifiuti per poter più facilmente isolare i componenti ricchi di carbonio e, grazie a tecniche di machine learning, predire i trend nella generazione di rifiuti.

E ancora: piattaforme per facilitare il lavoro delle procure nel raccogliere, analizzare e catalogare prove nei casi di violenza di genere, fino ad arrivare da Ask Mona, la prima audio guida museale che non solo ti spiega cosa stai guardando, ma con cui puoi anche amabilmente chiacchierare.

Innovazione o tecnosoluzionismo?

L’impressione è che, in linea con la visione tecnosoluzionista (un’ideologia in voga nella Silicon Valley, che ritiene che non esistano problemi che la tecnologia non sia in grado di risolvere, compresi quelli creati dalla tecnologia stessa), il reale valore aggiunto dell’intelligenza artificiale sia quello di risolvere i problemi che l’essere umano non vuole smettere di creare. “È tutto pensato affinché pochi si arricchiscano veramente, lasciando a tutti gli altri la possibilità di continuare a commettere gli stessi errori”, commenta Tomislav. “D’altra parte è esattamente quello che fanno gli algoritmi con i lavoratori che cerchiamo di tutelare: li manipolano facendo credere loro di essere più liberi, di essere imprenditori di sé stessi, quando alla fine ad arricchirsi sono solo le piattaforme”.

Molti soldi in gioco

Business as usual, insomma, ma con una generosa spolverata di innovazione. C’è poco di che essere sorpresi visto che, come riporta il documento “AI investment: EU and global indicators” pubblicato dal Parlamento Europeo a marzo 2024, “il mercato globale dell’AI è stato valutato in oltre 130 miliardi di euro nel 2023 e si prevede che crescerà in modo significativo entro il 2030, raggiungendo quasi 1.900 miliardi di euro”.

A farla da padrona sono gli investimenti privati, che rappresentano la stragrande maggioranza del flusso di denaro che confluisce nel settore: a guidare la locomotiva sono gli Stati Uniti con 62,5 miliardi di euro nel 2023, seguiti dalla Cina con 7,3 miliardi di euro, mentre Unione Europea e Regno Unito insieme hanno attratto investimenti privati, sempre nel 2023, per un valore di soli 9 miliardi di euro. Ben poco, se si considera che proprio questo summit ha tra l’altro sancito la definitiva spaccatura tra l’isola d’Oltremanica e il continente europeo: una distanza di visione, intenti e strategie che appare oggi impossibile da ricucire.

Nel tentativo di colmare l’enorme divario con gli Stati Uniti, la presidente della Commissione Ursula von der Leyen ha annunciato in chiusura di summit di voler mettere sul tavolo 200 miliardi di euro a supporto delle aziende di settore europee. Altri miliardi che andranno a ingrossare il fiume già in piena degli investimenti globali nell’intelligenza artificiale e di tutto il comparto che le ruota attorno.

Le voci critiche

Tomislav Kiš non è l’unico scettico nei riguardi della direzione che lo sviluppo dell’AI ha preso a livello globale. A esprimere disagio e preoccupazione è anche Meredith Whittaker, presidente della Signal Foundation ed ex dipendente di Google, società che ha abbandonato nel 2018 dopo aver lanciato assieme a diversi colleghi e colleghe la famosa campagna “Google Walkout”, con cui chiedeva al colosso di Mountain View di prendere iniziative concrete a difesa delle dipendenti oggetto di discriminazioni e abusi sessuali.

Secondo Whittaker, il modello economico di sviluppo dell’intelligenza artificiale è semplicemente insostenibile, a meno di non voler lasciar perdere questioni come la tutela della privacy, la tutela dell’ambiente e l’equità sociale: “Big Tech è sempre più affamata di dati”, afferma durante un panel su privacy, cybersecurity e integrità dell’informazione, lasciando intendere che, di questo passo, il risultato sarà una crescente concentrazione di potere in poche, pochissime mani.

Nel suo intervento, deciso e poco diplomatico, Whittaker sottolinea come le società della Silicon Valley vogliano convincere mercato e governi che modelli di AI più grandi siano necessariamente migliori e più efficienti, mentre in realtà sono soprattutto più pericolosi e dannosi per l’ambiente e per la democrazia.

Peccato che, almeno negli Stati Uniti, nessuno abbia la forza – ed evidentemente nemmeno l’interesse – di vigilare e dettare la rotta a un settore industriale che ormai va dritto per la sua strada, senza freni.

Anzi, la mancata sottoscrizione del comunicato finale del summit da parte del Regno Unito e degli Stati Uniti (nonostante i molti tentativi di mediazione portati avanti nel corso della giornata di lunedì 10 febbraio) e il continuo richiamo del vicepresidente JD Vance all’eccessiva regolamentazione e all’atteggiamento ostruzionista europeo, dicono proprio l’opposto: sul lato occidentale dell’Atlantico, le preoccupazioni relative a rischi ambientali e sociali dell’AI sono ritenute secondarie, se non del tutto prive di senso, rispetto alle potenzialità offerte da questa tecnologia. Si arriva così al punto focale di questo summit, o a quello che avrebbe dovuto esserlo: la governance globale dell’intelligenza artificiale.

La competizione Usa-Cina e il rischio di uno sviluppo ingovernabile

Il summit parigino, quindi, sancisce la frattura tra Unione Europea da una parte e Stati Uniti e Regno Unito dall’altra. A prescindere dalla divergenza di vedute, il vicepresidente degli Stati Uniti JD Vance ha comunque voluto sottolineare di avere a cuore il destino degli “amici europei”, a cui suggerisce veementemente di non volgere lo sguardo a est, verso la Cina, incatenandosi “a un padrone autoritario che cerca di infiltrarsi, scavare e impossessarsi dell’infrastruttura informatica”.

Nonostante la distanza fisica sul palco tra JD Vance e il suo corrispettivo cinese Zhang Guoqing, la tensione tra Stati Uniti e Cina è stata costante ed evidente, a simboleggiare quella che sarà la grande rivalità dei prossimi anni.

Come durante la corsa allo spazio precedentemente citata, al momento – e probabilmente anche in futuro – sono due le superpotenze che si contendono lo scettro del settore: gli Stati Uniti, che sembravano fino a poche settimane fa correre da soli, si trovano ora a dover fronteggiare l’avanzata della Cina, che con DeepSeek ha assestato un duro colpo all’orgoglio a stelle e strisce.

Come spesso accade, il successo della Cina non è per nulla improvvisato e arriva da lontano, o meglio dalla capacità del dragone asiatico di pensare in maniera strategica e, di conseguenza, a lungo termine. È del 2017 il documento programmatico “New Generation Artificial Intelligence Development Plan” con cui il governo cinese delineava in maniera precisa le tappe per lo sviluppo e, infine, il predominio nel settore dell’intelligenza artificiale.

Se con il rilascio di DeepSeek sembra più vicina all’obiettivo prefissato per il 2025, ovvero rendere “l’intelligenza artificiale la principale forza trainante dell’aggiornamento industriale e della trasformazione economica della Cina”, non appare più inverosimile il raggiungimento dell’ambizioso obiettivo finale.

Come si legge nel documento, la Cina ha infatti intenzione di diventare entro il 2030 la leader mondiale per quanto riguarda “la teoria, la tecnologia e le applicazioni dell’intelligenza artificiale” e di essere “il principale centro di innovazione nell’intelligenza artificiale”.

Cosa resta all’Europa

Mentre la competizione tra Stati Uniti e Cina infuria, l’Europa, nonostante il nuovo piano da 200 miliardi di euro, non sembra al momento avere molto da offrire in termini di reale capacità di competizione, anche se non rinuncia a volersi sedere al tavolo dei grandi.

Stare al passo dei due colossi appare sempre più difficile, data anche l’enorme differenza di approccio che ha portato alla spaccatura in seno al summit: da una parte gli Stati Uniti, che puntano tutto su deregolamentazione e briglie sciolte per il settore privato; dall’altro la Cina, che unisce la sua potenza economica alla possibilità di far collaborare ricerca civile e militare, con ben pochi vincoli etici.

L’approccio europeo all’intelligenza artificiale, ben più cauto, come dichiara l’Unione Europea stessa, “è incentrato sull’eccellenza e sulla fiducia, con l’obiettivo di rafforzare la ricerca e la capacità industriale, garantendo nel contempo la sicurezza e i diritti fondamentali”.

L’Europa, per colmare il divario, punta sulla sua forza diplomatica e sul suo prestigio, o quello che ne rimane, come dimostra appunto la volontà di ospitare il summit a Parigi e di ergersi a baluardo, almeno a parole, contro le derive statunitensi.

Proprio per questo, il mancato accordo sul testo finale segna una sconfitta per l’Europa in primis e in particolare per la Francia, unico paese europeo che sembra poter rimanere in qualche modo agganciato al treno di Stati Uniti e Cina grazie alla sua compagnia “di bandiera” Mistral AI. In questo quadro già confuso e complicato, non può mancare la Russia, che se al momento sembra ben lontana dai livelli di sviluppo raggiunti da statunitensi e cinesi, non intende defilarsi dalla competizione globale.

Come già la Cina, anche il governo russo ha elaborato una propria strategia per l’intelligenza artificiale, consapevole del ruolo fondamentale che giocherà nel futuro prossimo, come sottolineato dallo stesso Putin nel 2017, quando ha affermato che “l’intelligenza artificiale è il futuro, non solo per la Russia, ma per tutta l’umanità. Porta con sé opportunità colossali, ma anche minacce difficili da prevedere. Chiunque diventi leader in questo settore diventerà il dominatore del mondo”.

Parlare di dominio del mondo nel 2025 fa una certa impressione. Eppure è ancora Vance a riprendere esplicitamente il tema dal palco parigino, rassicurando tutti, o minacciando a seconda dei punti vista, che saranno gli Stati Uniti a mantenere la leadership mondiale dell’intelligenza artificiale, costi quel che costi.

Dominanti e dominati

Nonostante la dichiarazione finale, sottoscritta da Unione Europa, Cina e oltre 50 altri paesi, promuova lo sviluppo di un’intelligenza artificiale “inclusiva e sostenibile per le persone e l’ambiente”, la sostanza del summit fa presagire un futuro ben diverso.

Timore chiaramente espresso dal ministro degli Esteri brasiliano, Mauro Vieira che, come già accennato, si è fatto portavoce del malumore serpeggiante tra i leader dei paesi del sud, consapevoli di trovarsi in una situazione di palese inferiorità economica e tecnologica. Per questo motivo, Vieira ha annunciato che il tema della governance dell’AI sarà al centro dell’agenda del prossimo vertice dei BRICS, presieduto proprio dal Brasile.

Vale la pena ricordare che del gruppo delle cosiddette economie emergenti fanno parte anche Cina e Russia, le quali, appunto, sembrano al momento poco propense a condividere il vantaggio strategico acquisito. All’incontro sulla governance dell’AI era presente anche Nighat Dad, attivista e avvocata pakistana, fondatrice e attuale direttrice dell’organizzazione non governativa Digital Rights Foundation, nonché membro del board di Tor Project.

La avvicino alla fine della presentazione per scambiare qualche riflessione davanti a un caffè. “L’intelligenza artificiale rischia di diventare un nuovo strumento per le politiche neo-coloniali del Nord globale nei confronti del Sud, anche perché non c’è nessun tipo di partecipazione allo sviluppo, ma solo la più classica strategia estrattivista”, commenta.

La dinamica è la solita, insomma: tutti producono e, almeno teoricamente, posseggono i propri dati, ma solo pochissimi traggono profitto da quei dati e accrescono il proprio potere, scaricando però i costi – ambientali e sociali – su tutti quanti.

Dello stesso parere anche Temi Lasade-Anderson, ricercatrice del King’s College di Londra e direttrice dell’organizzazione no profit Glitch, che si unisce alla conversazione. “Difficile pensare”, aggiunge Lasade-Anderson, “che l’intelligenza artificiale non mantenga e probabilmente amplifichi le disuguaglianze già esistenti, sia a livello di individui che di Stati: non è altro che l’ennesimo dispositivo di controllo e potere a vantaggio dei pochi che già godono di privilegi.”

Alla fine della fiera, in tutti i sensi, l’impressione è che i pionieri dell’intelligenza artificiale abbiano poco a che fare con i fratelli Lumière o con Thomas Edison, ma siano più simili a Daniel Plainview, lo spietato petroliere incarnato, nel film There will be blood di Paul Thomas Anderson, da Daniel Day-Lewis.

Come Zuckerberg ha seguito le orme di X

2025-02-12T00:00:00+00:00

È il 10 gennaio 2025. In uno studio di Austin, in Texas, davanti ai microfoni di Joe Rogan (il podcaster più seguito degli Stati Uniti), Mark Zuckerberg parla per quasi tre ore di disinformazione, dei rapporti con la politica e di come sono evolute le piattaforme della sua società.

Già dai primi minuti, il CEO di Meta individua due eventi che hanno segnato le politiche di moderazione: la vittoria di Donald Trump alle elezioni del 2016 e lo scoppio della pandemia nel 2020.

In base alla ricostruzione fatta da Zuckerberg, sarebbero sostanzialmente questi “i due momenti in cui, per la prima volta, ci siamo trovati ad affrontare una massiccia pressione istituzionale al fine di censurare contenuti per motivi ideologici”.

Nuove posizioni su “censura” e fact-checking

Ed è proprio la “censura” la motivazione per cui Meta ha abbandonato il programma di fact-checking, chiamato Third-Party Fact-Checking Program o 3PFC, accusato dalla stessa direzione del colosso tech di fare un lavoro “troppo schierato politicamente” che ha “distrutto più fiducia di quanta ne abbia creata”.

Pur avendo otto anni di dati per dimostrare se effettivamente il programma di fact-checking sia stato influenzato dai pregiudizi, Zuckerberg non ne ha condiviso nessuno. Ha deciso piuttosto di affidarsi alle *community notes *introdotte da Elon Musk su X, considerate già fallimentari nel contrasto alla disinformazione.

Insomma, per Mark Zuckerberg le pressioni negli Stati Uniti dei democratici sarebbero state così insistenti da compromettere la libertà di parola dei suoi utenti. Il momento più complicato da gestire – ha proseguito il CEO durante l’intervista con Rogan – sarebbe stato durante l’amministrazione Biden nella fase di promozione della campagna vaccinale:“Generalmente sono abbastanza favorevole ai vaccini. Penso che siano più gli effetti positivi di quelli negativi. Credo anche, però, che mentre [i democratici] cercavano di spingere il programma, allo stesso tempo hanno provato a censurare chiunque fosse contrario. E hanno insistito tantissimo con noi affinché togliessimo contenuti che, onestamente, erano veri. In sostanza ci hanno detto: dovete togliere qualsiasi cosa suggerisca che i vaccini possano avere effetti collaterali”.

La decisione di Zuckerberg di abbandonare il programma 3PFC, come anche il continuo puntare il dito contro l’amministrazione Biden, è stato letto come un inchino al nuovo presidente che, in seguito all’assalto a Capitol Hill nel 2021, aveva subìto il blocco di tutti i suoi account Meta per incitamento alla violenza.

La cancellazione del programma di fact-checking non è l’unico segnale che suggerisce un avvicinamento politico alla seconda presidenza Trump: com’è emerso da diverse inchieste e approfondimenti giornalistici, Zuckerberg sta smantellando buona parte delle politiche di moderazione che sono state faticosamente costruite negli anni. Come ha scritto Sam Biddle su *The Intercept, *frasi d’odio come “l’omosessualità è una malattia mentale”, insulti razzisti contro i migranti, stereotipi antisemiti, sessisti e misogini saranno adesso consentiti in nome di una “maggiore libertà di parola”.

La testata 404 Media ha parlato con alcuni dipendenti di Meta infuriati per i cambiamenti sulla moderazione che sta apportando Zuckerberg: “In questo momento c’è il caos dentro Meta”. In particolare i membri del personale parte della comunità LGBTQI+ stanno prendendo dei periodi di ferie e valutando se lasciare l’azienda.

I commenti contenuti in un thread interno a Meta, che i giornalisti di 404 Media hanno potuto visionare, dimostrano come la discussione sia del tutto sterile, dal momento che non esiste alcun tipo di dialogo con Zuckerberg o il suo braccio destro Joel Kaplan, ex capo di gabinetto di George W. Bush e da poco nominato responsabile dei *global affairs *di Meta.

Qualsiasi forma di dissenso da parte dei dipendenti è stata silenziata e ignorata (con post critici cancellati, riferisce 404 Media), anche quando Meta ha dato la notizia che Dana White sarebbe entrato a fare parte del Consiglio di Amministrazione insieme a John Elkann e Charlie Songhurst. White è presidente della Ultimate Fighting Championship (UFC), ovvero la più grande organizzazione di arti marziali miste, ed è uno stretto amico e collaboratore di Trump.

A ulteriore dimostrazione di come Zuckerberg stia assecondando il nuovo corso politico, sappiamo anche che Instagram e Facebook hanno bloccato o rimosso i post di due società produttrici della pillola abortiva RU486 e impedito che contenuti di questo tipo comparissero nei risultati di ricerca e nelle raccomandazioni.

Secondo quanto ricostruito dal New York Times, i fornitori del farmaco avevano notato variazioni nella diffusione dei propri contenuti già nelle due settimane precedenti alla pubblicazione dell’articolo, diventate poi ancora più evidenti negli ultimi due giorni.

Trump, che si è sempre vantato di essere l’artefice dell’annullamento della Roe v. Wade, la sentenza che garantiva il diritto di aborto a livello federale, nella prima settimana della sua presidenza ha firmato un ordine esecutivo che prevede ingenti tagli ai programmi federali di finanziamento per la pianificazione familiare e per la distribuzione di farmaci contraccettivi e contro l’HIV.

Come ha segnalato Mike Masnick, che su Techdirt ha compilato un meticoloso fact-checking dell’intervista con Joe Rogan, Mark Zuckerberg si è in realtà arreso alle minacce provenienti dai Repubblicani.

Prima di essere eletto, Trump aveva infatti direttamente minacciato di “sbattere” il CEO di Meta in prigione per il resto della sua vita, mentre il trumpiano Brendan Carr, presidente della Commissione federale per le comunicazioni degli Stati Uniti, ha promesso provvedimenti se le piattaforme continueranno a “censurare” (leggi “moderare”) i contenuti.

La trasparenza fino a oggi

“Facebook ha sempre fatto il minimo in termini di trasparenza: ha cercato di essere conforme alle regolamentazioni statunitensi, senza però mai eccellere o fare un passo in più rispetto a quanto veniva richiesto”, spiega a Guerre di Rete Salvatore Romano, responsabile della ricerca per AI Forensics e dottorando all’Internet Interdisciplinary Institute di Barcellona.

AI Forensics è un’organizzazione non profit che ha come obiettivo quello di portare alla luce le ingiustizie algoritmiche, al fine di rendere più responsabile (*accountable) *e trasparente l’industria tecnologica. Dal 2021, il team di ricerca pubblica report in cui dimostra le violazioni dei diritti commesse da piattaforme come Facebook, Youtube, Amazon, TikTok e Pornhub.

“Dal punto di vista della trasparenza, Facebook ha sempre cercato di ostacolare i ricercatori che lavorano in questo settore”, prosegue Romano. “[Prima dell’acquisizione di Musk] Twitter faceva invece della trasparenza uno dei suoi principali *selling point, *mentre Google ha cercato di avere un approccio quantomeno precauzionale”.

Gli eventi che hanno costretto Meta a fare i conti con le proprie politiche di moderazione e trasparenza sono principalmente due: Cambridge Analytica – che Zuckerberg non cita nell’intervista con Rogan, preferendo utilizzare un generico “elezioni del 2016” – e poi le rivelazioni contenute nei documenti fatti trapelare dalla *whistleblower *Frances Haugen.

Cambridge Analytica è stato il primo grande scandalo di abuso dei dati degli utenti per fini politici ed è riuscito a cambiare la percezione collettiva della raccolta dati. Nel secondo caso, invece, si è presa consapevolezza delle ripercussioni che questa piattaforma ha sulle popolazioni civili in contesti anche molto delicati: come scrive Amnesty International in un report del 2022, “gli algoritmi di Facebook hanno contribuito ai crimini perpetrati nel 2017 dalle forze del Myanmar contro la già perseguitata minoranza dei rohingya”.

Davanti a scandali di queste dimensioni, Zuckerberg ha sempre preferito la via delle scuse pubbliche. Nel 2016, proprio nel pieno del caso Cambridge Analytica, un lungo post del fondatore di Facebook iniziava con questa frase: “Il punto è questo: prendiamo la disinformazione sul serio”.

Lo ha fatto anche il 31 gennaio 2024, in una audizione al Senato americano insieme agli amministratori delegati di TikTok, Snap, X e Discord. Sotto lo scrutinio dei legislatori che lo accusavano di non prendere provvedimenti sufficienti per proteggere i minori iscritti a Instagram e Facebook, Zuckerberg si è alzato, si è voltato verso le persone alle sue spalle e ha detto: “Mi dispiace per tutto quello che avete attraversato, è terribile. Nessuno dovrebbe patire le vostre stesse sofferenze”.

Le donne e gli uomini a cui si rivolgeva Zuckerberg erano i genitori di giovani adolescenti morti suicidi, influenzati – sostengono le famiglie – dalle pressioni e dalle dinamiche tossiche degli algoritmi di queste piattaforme.

Dopo assunzioni di colpa così plateali, dovrebbero seguire anche provvedimenti strutturali. In questo senso, Meta negli anni ha integrato alcuni strumenti che si sono rivelati utili e necessari: uno tra tutti l’Ad library, ovvero il database in cui è possibile consultare e scaricare i dati relativi alle sponsorizzazioni e alle pubblicità attive.

Un altro, CrowdTangle, nato inizialmente come progetto terzo, è stato poi acquistato nel 2016 dalla stessa Facebook. Questo strumento ha permesso a ricercatori e giornalisti di monitorare la disinformazione sulla base delle API ufficiali di Meta su *tutti *i contenuti – e quindi non solo su quelli pubblicitari.

Almeno fino al 2024, quando Zuckerberg ha deciso di smantellarlo: ad agosto è stato dato l’annuncio della sua chiusura e poi, qualche mese dopo, non è stato più aggiornato rendendolo di fatto inutilizzabile. Come per le *community notes *introdotte al posto del 3PFC e ispirate al modello di X, anche in questo caso appare evidente come Zuckerberg stia seguendo un percorso già tracciato da Elon Musk. Dopo aver chiuso l’accesso libero alle API di X, le università e le organizzazioni non-profit, a fronte di richieste da decine di migliaia di dollari per dati fino a quel momento gratuiti, si sono viste costrette a rinunciare a ricerche anche banali sulla disinformazione.

“X e Facebook non solo hanno chiuso le loro API, ma hanno anche reso molto più difficile raccogliere i contenuti senza le API, ovvero fare quello che in gergo tecnico si chiama scraping, creare cioè dei bot che vadano a ‘grattare via’ pezzi della pagina html per conservare alcuni dati e crearsi dei propri dataset”, spiega sempre Romano a Guerre di Rete. “Se ogni account può scrollare un massimo di 200 post in un giorno, diventa difficile se non impossibile raccogliere dati in modo indipendente”.

Elon Musk ha fatto inoltre ricorso a quelle che in inglese vengono chiamate SLAPP (Strategic Lawsuit Against Public Participation), querelando il Center for Countering Digital Hate (CCDH). La non profit con sede a Washington DC, autrice di un report in cui afferma che X starebbe beneficiando della riattivazione di profili neonazisti, suprematisti e complottisti, ha vinto la causa lo scorso marzo.

Il fatto che la CCDH l’abbia spuntata in un tribunale non toglie che questo tipo di azioni legali puntino a scoraggiare il mondo della ricerca indipendente, che non ha le risorse di Musk per assoldare avvocati e difendersi per lunghi periodi in un tribunale.

“Questo tipo di comportamento aggressivo verso società non profit o simili è estremamente problematico”, conclude Romano. “E ci pone davanti a una questione: l’Europa sarà in grado di difendere le singole organizzazioni che stilano i report su cui poi le stesse istituzioni europee basano le loro investigazioni?”.

I provvedimenti disciplinari sotto il DSA

Alla fine del 2022, l’Unione Europea ha varato il Digital Services Act (DSA), un quadro giuridico ambizioso che norma l’industria tecnologica e il modo in cui le società che ne fanno parte possono operare nei paesi membri.

Rispetto al GDPR, incentrato soprattutto sulla tutela dei dati degli utenti, il DSA prevede sanzioni molto più salate, che possono raggiungere il 6% del fatturato annuo. Da quando il DSA è in vigore, non sono state ancora comminate multe di questo tipo, ma sono diversi i provvedimenti aperti.

Per quanto riguarda le procedure relative a Meta, ci viene in soccorso ancora una volta il lavoro di AI Forensics che, in collaborazione con Check First e Reset.tech, ha scoperto che organizzazioni russe riconducibili al Cremlino hanno “iniettato” nelle piattaforme contenuti di propaganda, da cui Meta avrebbe tratto un guadagno di circa 338mila dollari tra agosto e ottobre 2024. I paesi più colpiti da questa campagna di disinformazione sono stati Francia, Germania, Polonia e Italia.

Indice di raggiungimento di ads per la propaganda Russa approvate da Meta

Dopo aver inviato cinque richieste di informazioni andate a vuoto, il 30 aprile 2024 è stata aperta un’indagine nei confronti di Meta. Tra le motivazioni, si legge che “la Commissione sta esaminando le misure di moderazione che Meta ha messo in atto per contrastare la diffusione di pubblicità ingannevoli, campagne di disinformazione e comportamenti non autentici di tipo coordinato in UE”. La Commissione sta inoltre esaminando l’interruzione di CrowdTangle e le modalità con cui Meta sta rispettando i suoi doveri di mitigazione del discorso pubblico, in particolare sotto elezioni, in assenza di uno strumento di monitoraggio di terze parti.

Un aspetto importante da sottolineare è che la maggior parte dei dati su cui si basano queste indagini sono solo relativi alle inserzioni pubblicitarie, quindi contenuti sponsorizzati che godono di un trattamento “di favore” rispetto a quelli di account organici. Come dimostrano ulteriori indagini, immagini di natura pornografica, che solitamente verrebbero bloccate, passano tranquillamente le maglie del sistema di controllo se inserite all’interno di pubblicità.

Tuttavia, molti dei comportamenti degli account organici continuano a rimanere oscuri nonostante l’enorme ruolo che possono avere.

La decisione di cancellare il programma 3PFC è quindi solo l’ultimo capitolo di una saga fatta di omissioni, reticenze e in generale scarsa trasparenza. In termini di trasparenza – abbiamo detto – Facebook ha sempre fatto il minimo, e le volte in cui è stato troppo evidente che non l’avesse fatto, il suo CEO si è cosparso il capo di cenere e ha porto le proprie scuse.

Adesso, dopo il giuramento di fedeltà al proprio re, non c’è bisogno neanche di quelle. Rimane aperta, però, una domanda cruciale: l’Unione Europea avrà gli strumenti per costringere le piattaforme a rispettare le norme previste dal DSA?

Per il momento, il precedente che possiamo osservare non lascia ben sperare: il DSA, per quanto affilato e fortemente temuto, non ha impedito che il cambio di proprietà di Twitter mandasse al macero, anche in Unione Europea, i precedenti alti standard di moderazione e trasparenza.

Mark Zuckerberg, sempre nel corso dell’intervista con Joe Rogan, ha sottolineato come l’Unione Europea abbia multato le aziende tech per più di 30 miliardi di dollari per poi chiedere che cosa voglia fare il governo statunitense di fronte a questi “attacchi” nei confronti di una delle industrie – quella tech – più preziose e fonte di ricchezza per il paese.

In occasione di un seminario con la stampa europea proprio su DSA e ingerenze straniere, tenutosi a Strasburgo a febbraio, Christel Shadelmose, vicepresidente del Parlamento Europeo e a capo dell’Ufficio sulla Trasformazione Digitale, Cybersecurity e Sicurezza Informatica, ha risposto alle accuse mosse da Zuckerberg: “Gli americani pensano che con il DSA li stiamo punendo, che dovranno pagare multe enormi. È molto facile evitare le multe, basta solo rispettare le regole. Non è tanto difficile. Nessuna norma europea è contro le aziende americane, ma è fatta per proteggere l’Unione Europea e i suoi cittadini. Non si è obbligati a fare affari in Europa”.

Per capire come la svolta di Meta stia portando molte realtà e testate a lasciare Facebook e Instagram, e per una critica politica a Zuckerberg leggi anche Addio Facebook e Instagram: è ora di ricostruire le nostre case digitali di Arianna Ciccone su Valigia Blu.

Come DeepSeek ha riconfigurato la corsa all’intelligenza artificiale

2025-01-31T00:00:00+00:00

“È una delle innovazioni più sorprendenti e impressionanti che abbia mai visto”: le parole del venture capitalist Marc Andreessen sintetizzano alla perfezione lo stupore con cui la Silicon Valley ha assistito all’avvento di V3 e R1, i modelli di intelligenza artificiale creati da DeepSeek, la startup cinese derivata dall’hedge fund di Lian Wenfeng.

DeepSeek è riuscita a creare sistemi di AI potenti almeno quanto i principali realizzati negli Stati Uniti a una frazione del costo di training – 5,6 milioni di dollari per il suo modello V3, un LLM (modello linguistico di grandi dimensioni), contro gli oltre 100 milioni stimati per ChatGPT-4 – e utilizzando chip molto meno potenti e probabilmente in quantità inferiore (il numero di schede Nvidia utilizzate è ancora dibattuto), anche a causa dei blocchi commerciali imposti dagli Stati Uniti. DeepSeek è riuscita nell’impresa usando delle tecniche di programmazione e di funzionamento innovative e procedendo a ottimizzazioni sistematiche e su larga scala nel funzionamento dei sistemi di creazione e gestione dei modelli.

In questo ha giocato un ruolo significativo anche il fatto che DeepSeek abbia scelto un modello di sviluppo di tipo open source (pur con le differenze che questo ha nel settore dell’intelligenza artificiale rispetto all’ingegneria del software tradizionale, tanto che la definizione di open per questi modelli è contestata), da un lato potendo sfruttare l’aiuto di sviluppatori indipendenti di tutto il mondo, dall’altro aumentando la pervasività dei suoi modelli, perché possono essere scaricati da chiunque, nel repository presente su GitHub, e utilizzati in altro modo. I modelli possono quindi essere utilizzati in locale anche con computer relativamente poco potenti, mentre altre aziende possono riutilizzarli dopo averli portati nel proprio cloud. Microsoft stessa ha dichiarato di voler aggiungere i modelli di DeepSeek nell’offerta del suo cloud Azure (nonostante la partnership con OpenAI), mentre Perplexity offre R1 come opzione per il suo motore di ricerca.

La scossa al modello americano

La stampa e i mercati finanziari hanno rapidamente registrato il cambiamento nel settore dell’intelligenza artificiale, comparando il lavoro e i costi affrontati da DeepSeek con quanto invece sostenuto dalle aziende statunitensi del settore, cioè che siano necessari investimenti di capitale e tecnologia crescenti per sviluppare nuovi modelli e mantenere la supremazia statunitense. Nel biennio 2023-2024 le cifre, mai rivelate ufficialmente, sono state nell’ordine di grandezza dei 100 milioni di dollari per l’addestramento dei modelli di nuova generazione, e questo contando solo il costo d’uso dei processori, mentre per il 2025, come aveva dichiarato l’anno scorso il Ceo di Anthropic Dario Amodei, la cifra necessaria per l’addestramento della “next gen” di AI potrebbe arrivare anche al miliardo di dollari.

Logo DeepSeek

La comparazione più facile per la stampa internazionale e per i mercati finanziari è stata comunque quella con lo “Stargate Project”, pianificato durante la presidenza di Joe Biden da OpenAI, SoftBank, Oracle e il fondo emiratino Mgx, e presentato alla Casa Bianca da Donald Trump il 21 gennaio. Il progetto prevede che, per continuare lo sviluppo dei modelli realizzati da OpenAI, sia necessario creare una gigantesca infrastruttura di centri di calcolo dedicata esclusivamente all’azienda di Sam Altman al costo iniziale di 100 miliardi di dollari nel 2025, che potrebbero diventare 500 miliardi in quattro anni, generando tra le altre cose più di 100mila posti di lavoro negli Usa. L’obiettivo, secondo Altman, è lo sviluppo dell’intelligenza artificiale generale (AGI), mentre per il presidente Trump è più esplicitamente il mantenimento della supremazia statunitense nel settore.

Durante un evento pubblico tenuto solo un giorno prima, il 20 gennaio, Liang Wenfeng ha presentato al premier cinese Li Qiang il modello di DeepSeek capace di “ragionamento”, R1, che secondo varie metriche è pari o superiore a o1 di OpenAI, il modello giudicato finora il più avanzato tra quelli dotati di ragionamento. Riferendosi alla presentazione di questo particolare modello, Marc Andreessen ha parlato del “momento Sputnik” dell’intelligenza artificiale, con un suggestivo riferimento alla messa in orbita nel 1954 da parte dei sovietici del primo satellite artificiale, che abbatté il primato americano nel settore aerospaziale e scatenò la corsa allo spazio, con la nascita della Nasa, l’espansione del programma militare e, indirettamente, la nascita di Internet.

L’impatto del “momento Sputnik” di DeepSeek per adesso si è tradotto invece in una reazione di shock e nel timore di un “AI Gap” evidenziato da tutte le più autorevoli testate internazionali, a partire da quelle statunitensi. I giornali hanno sostanzialmente ufficializzato lo stupore per questa “new entry” cinese, sconosciuta ai più, nel settore dell’intelligenza artificiale, che non solo è riuscita a raggiungere e superare il campione del settore (OpenAI), ma lo ha fatto mettendone in discussione gli assunti tecnologici ed economici.

Al di là dei dettagli tecnici (numero di parametri dei modelli di DeepSeek, modalità di addestramento e funzionamento, velocità e modalità di gestione dei token) ed economici (costo dell’addestramento e del funzionamento, costi di inferenza e costo delle GPU utilizzate), l’impatto del nuovo attore cinese ha prodotto un primo risultato immediato, cioè il crollo dei titoli delle aziende centrali per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, che dal 2022 stavano godendo di una crescita significativa. In particolare, Nvidia ha perso circa 600 miliardi di dollari in poche ore (-17%), ma il calo ha coinvolto, su cifre più contenute, anche gli altri protagonisti del settore: Alphabet/Google, Amazon, Meta e Microsoft (OpenAI non è quotata in Borsa).

Quanto è open source DeepSeek?

DeepSeek ha scelto di rendere i suoi modelli V3 e R1 open source, adottando una licenza MIT che consente a chiunque di utilizzarli e modificarli liberamente. Tuttavia, l’azienda cinese, pur avendo reso open source diversi elementi dei suoi modelli V3 e R1, ha lasciato alcune limitazioni. Sebbene i pesi dei modelli siano stati resi disponibili (approccio “Open Weights”), il codice sorgente completo e i dati di addestramento non sono stati pubblicati. Di conseguenza, non è possibile ricreare completamente i modelli partendo da zero.

Secondo l’OSI (Open Source Initiative), l’AI Open Source è un sistema AI reso disponibile secondo termini che garantiscono la libertà di:

utilizzarlo per qualsiasi scopo e senza dover chiedere il permesso; studiarne il funzionamento e ispezionare i suoi componenti
modificarlo per qualsiasi scopo, anche per cambiare il suo output
condividere il sistema affinché altri lo utilizzino con o senza modifiche, per qualsiasi scopo.

Il presupposto per esercitare queste libertà è avere accesso alla forma preferita per apportare modifiche al sistema, che deve includere:

Informazioni sui dati (di training)
Il codice sorgente utilizzato per addestrare ed eseguire il sistema
I parametri del modello

DeepSeek è riuscita a rompere la narrazione, portata avanti da alcune aziende degli Stati Uniti, secondo la quale lo sviluppo dell’intelligenza artificiale richiede investimenti miliardari crescenti e l’aumento esponenziale di centri di calcolo per sviluppare nuovi sistemi di intelligenza artificiale. Ed è riuscita a rompere questa narrazione senza minarne la base, che sia cioè comunque opportuno, e anzi necessario, sviluppare l’intelligenza artificiale perché utile alle imprese e all’umanità in generale, rispetto invece alle resistenze (soprattutto occidentali) di chi vede nello sviluppo dell’intelligenza artificiale un pericolo per l’umanità diretto (una sorta di “rischio Terminator”) o indiretto (soprattutto per l’impatto ambientale dei centri di calcolo, ma anche dal punto di vista occupazionale e non solo).

L’AI come strumento di supremazia strategica

Inoltre, DeepSeek è (involontariamente) riuscita a far mettere a fuoco ai media, e a una parte dell’opinione pubblica occidentale, le dimensioni dello scontro in corso tra gli Stati Uniti e la Cina. La supremazia nell’ambito dell’intelligenza artificiale è un fattore non solo puramente tecnologico ed economico, ma anche strategico e geopolitico.

L’intelligenza artificiale (intesa in senso lato, non solo come AI generativa) è facilmente convertibile a fini bellici, sia in contesti di scontri convenzionali, sia non convenzionali e asimmetrici. Può infatti essere utilizzata sia per campagne di disinformazione, spam, hacking, furto di informazioni o più in generale di sabotaggio tecnologico, ma anche come strumento di intelligence per analisi di dati sia di natura riservata sia pubblica, oltre che come strumento militare diretto: dai droni a guida autonoma alle armi e bombe intelligenti, dai software per sistemi d’arma innovativi (compresi i robot) agli altri meccanismi automatici o semiautomatici da usare sul campo nei conflitti.
L’intelligenza artificiale è inoltre uno strumento in grado di aumentare l’innovazione in altri settori: dalla ricerca biochimica all’ambito finanziario.

La supremazia tecnologica degli Stati Uniti, nel campo dell’intelligenza artificiale come in altri settori, è un elemento della dottrina della deterrenza militare americana, che si stava già riorganizzando attorno al settore privato. Per esempio, Eric Schmidt, uno dei cofondatori di Sun Microsystems e poi Ceo di Google, da tre anni porta avanti un’attività di lobbying incentrata sull’idea che le forze armate statunitensi debbano modernizzarsi velocemente, sfruttando a questo scopo sistemi di intelligenza artificiale a qualsiasi livello (il cosiddetto “AI Warfare”), mentre Palantir Technologies, creata tra gli altri da Peter Thiel, uno degli ex soci di Elon Musk e personaggio strumentale per il successo elettorale di Donald Trump, ha numerosi appalti militari per la fornitura di sistemi di intelligence basati su AI.

Assieme all’impatto tecnologico, economico, finanziario e ambientale, l’intelligenza artificiale cinese realizzata da DeepSeek sta avendo un ruolo più sotterraneo, ma altrettanto dirompente, nei rapporti di forza geopolitici in generale.
Mostrando come, al di là dei blocchi e delle sanzioni americane, possa raggiungere e superare la tecnologia realizzata dagli Usa, con costi più accessibili e un impatto ambientale inferiore di vari ordini di grandezza, la storia di DeepSeek rimette in discussione uno dei vettori di crescita economica diretta apparentemente più consolidati, ovvero gli enormi e crescenti investimenti pianificati nel settore dello sviluppo e funzionamento dell’AI.

Inoltre, crea uno strumento che non solo solleva potenziali problemi di privacy (tanto che il Garante italiano ha subito chiesto chiarimenti e poi è intervenuto con una istruttoria), ma, in Occidente, può anche essere considerato un rischio per la sicurezza nazionale assimilabile a quello che gli Usa sostengono sia causato dal social media TikTok. Il riferimento è, da un lato, alla censura e manipolazione dei contenuti e delle risposte fornite dai modelli di DeepSeek (anche se limitazioni sulle risposte sono presenti nei modelli di tutte le aziende), dall’altro, all’estrazione di informazioni personali, prompt, chat e alla loro conservazione a tempo indeterminato su server cinesi, con possibili utilizzi anche a fini di intelligence (almeno nella versione che non prevede un utilizzo in locale, che limiterebbe molti di questi rischi).

È per queste ragioni che possiamo considerare l’intelligenza artificiale come un moltiplicatore di potenza strategico, che opera su tre livelli principali. Innanzitutto, su una dimensione economica, perché rappresenta una tecnologia abilitante fondamentale, paragonabile all’elettricità o al motore a combustione interna. Chi oggi domina lo sviluppo dell’AI avrà vantaggi competitivi enormi in molteplici settori.

Dal punto di vista militare – dove, come abbiamo visto, sta trasformando profondamente la natura dei conflitti moderni permettendo lo sviluppo di sistemi d’arma autonomi – l’intelligenza artificiale potenzia drasticamente le capacità di intelligence e sorveglianza, automatizzando in parte il processo decisionale sul campo di battaglia.

Dal punto di vista geopolitico, l’intelligenza artificiale rappresenta invece il fulcro di quella che è ormai diventata una specie di nuova “corsa agli armamenti tecnologici” tra gli Stati Uniti e la Cina. Controllare l’AI non determina solo la supremazia militare ed economica, ma anche la capacità di influenzare gli standard globali e le norme etiche del suo utilizzo.

La corsa all’intelligenza artificiale è quindi una competizione caratterizzata, da un lato, da una forte interdipendenza nelle catene di approvvigionamento tra i due paesi e, dall’altro, dalla mancanza quasi completa di una governance globale condivisa. Governance condivisa che, peraltro, esiste in quasi tutti gli altri settori di attrito tra stati o blocchi di stati. È proprio questo doppio vincolo, l’interdipendenza e la mancanza di governance globale condivisa, che dovrebbe far nascere le preoccupazioni maggiori.

La battaglia di Lyptsi e l’evoluzione della guerra robotizzata

2025-01-22T00:00:00+00:00

Parlando alla televisione nazionale il 20 dicembre dello scorso anno, Volodymyr Dehtiarov, portavoce della Brigata Khartiia della Guardia Nazionale ucraina, ha rivelato che dozzine di veicoli senza pilota aerei e terrestri sono stati utilizzati per condurre con successo un assalto contro posizioni russe.

Dehtiarov non ha specificato il giorno esatto in cui è avvenuto l’assalto, ma solo che questo è stato condotto nei pressi di Lyptsi, una cittadina di quattromila abitanti situata nell’oblast di Kharkiv, a pochi chilometri di distanza dal confine russo.

Operando attraverso il controllo remoto di specialisti, i droni impiegati a Lyptsi hanno eseguito quella che è, a tutti gli effetti, una complessa operazione combinata aria-terra. Un’operazione nel corso della quale, supportandosi a vicenda in modo sinergico, i droni hanno svolto un ampio numero di compiti diversi, tra cui ricognizione, sorveglianza del campo di battaglia, rimozione di mine e fuoco diretto tramite l’utilizzo di mitragliatrici.

Non è ancora chiaro se quello condotto a Lyptsi sia stato il primo assalto interamente robotizzato della storia dei conflitti umani; di sicuro è uno dei primi di cui abbiamo notizia nel corso dell’invasione dell’Ucraina.

Il fatto è rilevante, perché se nel corso della guerra sia gli ucraini sia i russi hanno fatto largo uso di droni aerei e navali (questi ultimi soprattutto ucraini), l’impiego di droni terrestri è stato invece, per diverse ragioni, più limitato.

Fino a poco tempo fa, i droni terrestri – o UGV (unmanned ground vehicle), come sarebbe più corretto chiamarli – mostravano infatti serie difficoltà a navigare l’ampia varietà di terreni accidentati che un qualsiasi campo di battaglia prevede. Difficoltà rese ancor più evidenti dall’elevato consumo di energia necessario ai droni per muoversi sul terreno, riducendone di conseguenza l’autonomia operativa.

Rispetto ai domini aereo e marittimo, dove i veicoli senza pilota vengono impiegati con maggiore frequenza, quello terrestre presenta una maggior densità di forze militari nemiche e amiche.

Densità che genera problemi di deconfliction, ovvero l’aumento del rischio di incorrere in episodi di fuoco amico, e pone, di conseguenza, anche una questione di fiducia da parte degli operatori umani schierati sul campo al fianco dei droni terrestri, come nota anche l’esperto di strategie militari Mick Ryan.

Queste limitazioni non ne hanno però frenato lo sviluppo. L’elevata pericolosità che caratterizza le prime linee dei campi di battaglia ucraini ha evidenziato esigenze di trasparenza (migliore capacità di sorvegliare il campo di battaglia), letalità (maggiore capacità di infliggere perdite al nemico) e riduzione delle perdite (maggiore capacità di proteggere le proprie truppe), che hanno accelerato la sperimentazione nel campo dei droni terrestri, permettendo un assalto come quello condotto a Lyptsi dalla brigata Khartiia, nei cui ranghi opera un’unità, la Typhoon, appositamente formata e dedicata all’utilizzo di veicoli senza pilota.

Come l’invasione ha stimolato l’industria bellica ucraina

All’inizio dell’invasione su larga scala da parte della Russia, l’economia e l’industria bellica ucraine non erano paragonabili, per risorse e dimensioni, a quelle del suo aggressore.
Per poter far fronte all’attacco e resistere all’avanzata delle forze armate russe, oltre che a contare sulle forniture dei suoi alleati occidentali, l’Ucraina è stata perciò costretta a creare le condizioni per lo sviluppo di un ampio e articolato settore domestico della difesa.

Per ridurre il vantaggio nemico in termini di scala e risorse, l’Ucraina ha scelto di affidarsi al settore privato, differenziandosi in questo dalla Russia, che esercita invece uno stretto controllo statale sulla produzione bellica.
Incoraggiate da benefici fiscali, deregolamentazione, fondi e contratti governativi, a partire dal febbraio del 2022, in Ucraina sono state fondate più di duecento nuove aziende attive nell’industria bellica.

Alcune di esse si dedicano alla produzione di materiali bellici di base come polvere da sparo e munizioni per armi leggere o artiglieria. Altre, invece, lavorano nell’ambito della cosiddetta deftech, ovvero l’applicazione delle nuove tecnologie al settore della difesa.
A fare da volano alle aziende deftech ucraine, facilitandone il lavoro di ricerca, sviluppo, sperimentazione e fundraising, è BRAVE1, un incubatore di start up dedicato al settore difesa, lanciato il 26 aprile del 2023 da sei importanti attori istituzionali ucraini: i ministeri della Trasformazione digitale, delle Industrie strategiche, dell’Economia e della Difesa, lo Stato Maggiore delle Forze Armate ucraine e il Consiglio nazionale di sicurezza e difesa (ne avevamo scritto in questo articolo su Guerre di Rete).

Tra i dodici ambiti a cui viene data priorità all’interno di BRAVE1 ce ne sono alcuni – i sistemi di navigazione e informazione geografica, i complessi di sistemi robotici e controllati a distanza, gli UAV, le tecnologie e gli strumenti per il supporto medico – che hanno a che vedere con lo sviluppo di droni di vario tipo e adatti a ogni genere di dominio del campo di battaglia.

È uno sviluppo a cui l’invasione russa ha fatto da volano, accelerandolo e fornendo ai produttori e agli utilizzatori di questa categoria di sistemi un banco di prova eccezionalmente efficace.

A certificarne l’importanza è senza dubbio la scala della loro diffusione. Per capirlo basta guardare i numeri: nel corso del 2024, la sola Ucraina ha acquistato 1,6 milioni di droni, di cui 1,3 milioni sono stati effettivamente consegnati, a fronte dei circa 1,4 milioni schierati della Russia.

Il ruolo strategico dei droni made in Ukraine

Dei quasi tre milioni di veicoli senza pilota consegnati a Ucraina e Russia nel corso del 2024, la maggior parte è costituita da droni aerei FPV (first person view), ovvero droni che possono essere guidati dal loro operatore grazie a un visore che consente una visuale in prima persona e che vengono utilizzati per missioni di ricognizione, identificazione dei bersagli e attacco diretto contro fanteria e mezzi corazzati.

Proprio questa categoria di droni rende evidente l’importanza strategica che la produzione bellica domestica riveste per l’Ucraina. I droni FPV sono infatti composti da una scocca sulla quale vengono montate tutte le componenti che ne permettono il funzionamento: videocamere, antenne, ricetrasmittenti, sistemi di controllo della velocità e del volo.

La maggior parte di esse viene prodotta in Cina, paese legato alla Russia da relazioni di alleanza e comuni interessi geopolitici e che sta attivamente implementando politiche volte a limitarne la vendita, spingendo così l’Ucraina a sviluppare un proprio mercato interno anche per la produzione di questa categoria di droni.

In un reportage pubblicato sul portale Militarny, il giornalista Alexander Yan riporta come Vyriy Drone, una delle aziende ucraine leader nella produzione di droni FPV, sia in grado di produrre modelli da dieci pollici utilizzando componenti di produzione domestica per circa il 70% del totale.

Pur non riuscendo a soddisfare la domanda dei produttori per ogni singola componente, a oggi la produzione domestica ucraina presenta un buon bilanciamento tra i costi, più alti rispetto ai competitor cinesi, e l’affidabilità, che si avvantaggia degli standard più elevati garantiti da produttori consapevoli del ruolo cruciale che i droni di ogni categoria rivestono per lo sforzo bellico.

Le implicazioni della diffusione dei droni militari

Date le dure condizioni a cui espone i soldati, il campo di battaglia si rivela sempre uno straordinario laboratorio per l’accelerazione e lo sviluppo di tecnologie belliche.

Nel caso dei veicoli senza pilota aerei, navali e terrestri, il teatro ucraino non ha fatto eccezione a questa regola, evidenziando come essi rappresentino una parte importante della battaglia di adattamento in cui tutte le istituzioni militari si impegnano nel corso di un conflitto, e che costituisce uno degli elementi fondamentali di ogni vittoria.

In questo senso, lo sviluppo di droni costituisce un fattore di vitale importanza per l’Ucraina. Le forze armate del paese invaso affrontano infatti una crisi di mobilitazione che non determina solo scarsità di manodopera, ma è anche alla base delle avanzate russe che si sono susseguite nel corso del 2024 lungo l’intero fronte.

Poter contare su un ampio ventaglio di veicoli senza pilota affidabili e in grado di operare in modo coordinato – manovrati da remoto o in modalità autonoma grazie all’implementazione dell’intelligenza artificiale – permetterebbe all’Ucraina di ridurre l’utilizzo dei propri soldati nelle zone e nelle missioni più pericolose del campo di battaglia, riducendo così le perdite.

Un approccio simile potrebbe anche permettere operazioni combinate ed eseguite in profondità dietro le linee nemiche, come ha dimostrato la recente eliminazione di alcune batterie di difesa aerea russa, colpite a Skadovsk, nella Crimea occupata, da droni aerei lanciati da droni navali.

Si tratta di prospettive che, al momento, sono più potenziali che effettive, anche se il ritmo della sperimentazione nel campo dei droni militari procede a ritmi elevati. Quello che è certo, invece, è che lo sviluppo e l’adozione di massa di veicoli senza pilota stanno già generando profondi cambiamenti nella struttura delle istituzioni militari.

Per come sta emergendo dal contesto ucraino, l’impiego dei droni prefigura uno scenario in cui alla capacità di colpire con precisione i bersagli, che fino a qualche decina di anni fa era una prerogativa di sistemi d’arma avanzati e costosi, si aggiunge un’inedita dimensione di massa, resa possibile dalle loro economie di scala.

Questa capacità di “precisione di massa” non pone alle istituzioni militari solo questioni logistiche o di approvvigionamento, ma anche questioni di formazione e leadership. Oltre a essere protagonisti dei programmi di produzione e acquisto, i droni stanno diventando parte dei programmi di addestramento, sia generalisti sia specialistici. Inoltre, nell’addestramento, l’attenzione tende a spostarsi progressivamente dall’uso di singoli droni per compiti specifici all’orchestrazione di operazioni condotte da molteplici droni impegnati in compiti più complessi.

Come già notato in precedenza, l’intelligenza artificiale giocherà un ruolo chiave nello sviluppo di operazioni belliche condotte attraverso l’uso combinato di droni che operano contemporaneamente in diversi domini del campo di battaglia per raggiungere un obiettivo, svolgendo ognuno una o più specifiche funzioni.

La piena automazione rappresenta infatti l’ultimo orizzonte di sviluppo della robotica applicata alla guerra: un futuro in cui l’integrazione tra il soldato e i suoi sistemi d’arma si compirà in una dimensione in cui la macchina smetterà di essere solo uno strumento.

Come tracciare la sicurezza della software supply chain

2025-01-15T00:00:00+00:00

Negli ultimi anni, la **software supply chain **è diventata sempre più una componente critica del processo di sviluppo, un ruolo che la rende particolarmente fragile dal punto di vista della cybersecurity. Con l’aumento dell’interconnessione tra servizi, l’adozione massiva di soluzioni cloud native e una dipendenza sempre maggiore da software open source, ogni progetto software si trova a fare affidamento su un numero crescente di componenti di terze parti. Questi componenti offrono allo sviluppatore flessibilità e velocità di sviluppo, ma amplificano la superficie d’attacco, trasformando questa catena di dipendenze in un bersaglio particolarmente ambito per gli attaccanti.
Negli ultimi anni alcuni episodi paradigmatici hanno spinto l’industria e persino i governi a rivalutare le proprie strategie di cybersecurity.

Cos’è la Software Supply Chain?

Per software supply chain intendiamo tutti gli strumenti di terze parti che usiamo per sviluppare, testare e distribuire software. In questa ampia definizione troviamo le dipendenze di terze parti – oggi soprattutto librerie e framework open source, ma anche componenti e servizi – che vengono aggiunte al codice del progetto, e anche le dipendenze transitive, ovvero le dipendenze di queste dipendenze, e così via. Con la presentazione di Docker nel 2013, che ha dato idealmente il via all’era cloud native, la supply chain è diventata sempre più complessa e articolata: oggi il ciclo di vita di un software è strettamente legato alla presenza di un repository per il codice (ovvero dove esso risiede), una CI/CD (Continuous Integration / Continuous Delivery, sistemi automatici per assemblare, testare e distribuire un software) e un deployment (rilascio) in cloud, e ogni pezzo di questo puzzle rappresenta un anello in più nella catena, un anello potenzialmente debole e quindi sfruttabile per un attacco.

Per fare un paragone, possiamo immaginare la software supply chain come una catena di montaggio in cui ogni pezzo, anche uno apparentemente secondario, è fondamentale per il prodotto finale. Se un singolo componente è vulnerabile o viene compromesso da un attacco, l’intero sistema può risentirne, esponendo le applicazioni e i dati sensibili a gravi rischi. Non solo, anche il trasporto ovvero la distribuzione dei componenti è soggetto a vulnerabilità, così come il processo di assemblaggio (la cosiddetta build) e quello della distribuzione agli utenti finali.

Minacce nella Supply Chain

Minacce nella Supply Chain – SLSA Specification (https://slsa.dev/spec/v1.0/threats-overview)

La complessità e i rischi della Software Supply Chain

Secondo una ricerca del 2019 (Small World with High Risks: A Study of Security Threats in the npm Ecosystem), installare un pacchetto da npm, ovvero il principale repository di progetti JavaScript, linguaggio di programmazione tra i più utilizzati al mondo, introduce in media una fiducia implicita su 79 software di terze parti e 39 maintainer.

npm è una piattaforma con numeri impressionanti: più di 2,5 milioni di pacchetti ospitati, 37 milioni di versioni totali di questi pacchetti, e un volume di richieste annuali pari a 2,6 trilioni (fonte: Sonatype). Ma anche gli altri ecosistemi sono giganteschi: Maven (Java) ospita 557 mila progetti, PyPI (Python) 475 mila, NuGet (.NET) 367 mila (tutti i dati sono aggiornati al 2023), e tutti questi pacchetti finiscono potenzialmente nelle dipendenze dirette o indirette di software che utilizziamo tutti i giorni, dai siti web ai browser fino ai sistemi operativi.

In questo contesto, un attaccante non ha bisogno di colpire direttamente il codice dell’applicazione: è sufficiente sfruttare una vulnerabilità all’interno di una dipendenza, una configurazione errata nel processo di CI/CD, o persino un errore nel processo di build o di distribuzione. Attacchi come questi sono diventati sempre più frequenti, portando a incidenti di grande portata e dimostrando come una compromissione mirata possa avere effetti devastanti su tutta la filiera, con costi elevatissimi per la società.
Gli analisti di Snyk stimano che** il costo totale degli attacchi alla supply chain raggiungerà i 138 miliardi di dollari **entro il 2031.

Il caso SolarWinds

Uno degli esempi più emblematici è stato il caso SolarWinds. SolarWinds è una società americana specializzata in software di gestione per infrastrutture IT, usato per monitorare e ottimizzare reti e sistemi informatici di aziende e agenzie governative, e uno dei suoi prodotti principali si chiama Orion. Nel 2020, un gruppo noto come APT29, o Cozy Bear, riuscì a compromettere il ciclo di build di Orion, iniettando un malware all’interno di uno degli aggiornamenti che venivano distribuiti ai clienti automaticamente. Questo attacco, noto come SUNBURST dal nome dato al malware stesso, fu uno dei più devastanti mai registrati, sia per gli alti privilegi con cui Orion viene eseguito essendo un tool di monitoraggio che richiede accesso a dati e configurazioni sensibili, sia per l’importanza strategica delle aziende colpite: SolarWinds ha infatti tra i suoi clienti agenzie governative, istituzioni finanziarie e grandi aziende tecnologiche, soprattutto negli Stati Uniti.

La vulnerabilità Log4Shell

L’anno successivo, nel 2021, un altro caso ebbe grande risalto e riguardò Log4j, una libreria per la generazione di log e una delle dipendenze più diffuse nell’ecosistema Java. La scoperta della vulnerabilità chiamata Log4Shell (che permette l’esecuzione di codice remoto) ha scatenato una **corsa globale per aggiornare milioni di server, **mostrando come la presenza di una falla in una libreria così diffusa possa avere ripercussioni su una scala enorme. Anche gli incidenti riguardanti pacchetti più piccoli, come quelli che hanno coinvolto le librerie colors e faker in JavaScript, hanno mostrato che attaccanti, malintenzionati, o persino i maintainer stessi possono compromettere software largamente utilizzati, con conseguenze imprevedibili.

Il rischio sventato con PostgreSQL

E non stiamo parlando di un altro caso devastante solamente per una questione di fortuna: all’inizio di quest’anno, durante una normale analisi delle performance di PostgreSQL, uno dei sistemi di gestione database più noti e consolidati, l’ingegnere Microsoft Andres Freund ha notato un comportamento anomalo nell’utilizzo della CPU durante le operazioni di decompressione. Indagando più a fondo, ha scoperto che nella libreria XZ era stato inserito del codice malevolo che avrebbe potuto permettere l’esecuzione di codice arbitrario su innumerevoli sistemi Linux che la utilizzano.

Se una vulnerabilità così grave è stata scoperta quasi per caso, è ragionevole supporre che molte altre potrebbero essere ancora nascoste nel software che usiamo ogni giorno. Una considerazione che mette in luce l’intrinseca fragilità della nostra supply chain.

Le proposte di regolamentazione dagli Usa all’Ue

Proprio per questo, i governi di tutto il mondo hanno rivolto grandi attenzioni alla cybersecurity, evidenziando l’importanza di una regolamentazione specifica per la software supply chain. Negli Stati Uniti, l’amministrazione Biden ha risposto con l’Executive Order on Improving the Nation’s Cybersecurity, emanato nel 2021, che prevede misure concrete per rafforzare la sicurezza informatica a livello federale e richiede ai fornitori di software di seguire standard di sicurezza più rigorosi, come quelli che vedremo a breve.

Anche l’Unione Europea si è mossa con iniziative legislative, come il Cyber Resilience Act (approvato definitivamente nel 2024) e la Direttiva NIS2 (2023). Il Cyber Resilience Act mira a stabilire** requisiti di sicurezza per i prodotti con componenti digitali**, ad esempio l’assenza di vulnerabilità note prima dell’immissione sul mercato, mentre la Direttiva NIS2 impone agli Stati membri di innalzare i livelli di sicurezza in settori critici, tra cui la tecnologia e le infrastrutture digitali.

Queste leggi incoraggiano l’adozione di pratiche di sicurezza avanzate lungo tutta la supply chain, e mettono in evidenza quanto il tema sia considerato critico per la sicurezza di istituzioni e cittadini.

Soluzioni e contromisure che l’industria sta adottando

Prima di analizzare le contromisure, è importante comprendere cosa si intende per vulnerabilità di un software. Una vulnerabilità è una debolezza nel codice o nella configurazione che può essere sfruttata per compromettere la sicurezza del sistema. Queste vulnerabilità quando scoperte vengono catalogate nel formato standard CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) in registri pubblici che vi assegnano un identificativo univoco (CVE ID) e un indicatore di gravità (CVSS), permettendo così a sviluppatori e organizzazioni di tracciare e gestire i rischi in modo standardizzato. Tra i database più importanti citiamo il National Vulnerability Database del NIST e OSV.dev.

Ma oltre alle vulnerabilità, che sono nella maggior parte dei casi accidentali, dobbiamo considerare anche gli attacchi intenzionali all’integrità del software, ovvero dobbiamo avere la garanzia che il codice non sia stato alterato dal momento della sua scrittura fino alla sua distribuzione. Un software è considerato integro solo quando possiamo verificare che ogni componente provenga da una fonte fidata e non sia stato manipolato durante il suo “viaggio” attraverso la supply chain.

OSV.dev homepage (https://osv.dev/)

Il primo passo dunque è il monitoraggio costante delle dipendenze per identificare vulnerabilità note. Strumenti automatici come Dependabot di GitHub e Renovate di Mend svolgono un ruolo cruciale in questo processo: analizzano continuamente le dipendenze dei progetti software, confrontandole con i database di CVE e avvisando gli sviluppatori quando viene scoperta una debolezza in una delle componenti utilizzate. Questi tool non si limitano a segnalare il problema, ma creano automaticamente delle “pull request”, ovvero una modifica pronta per essere integrata nel codice sorgente dell’applicazione monitorata, per aggiornare le dipendenze vulnerabili alle versioni sicure, semplificando notevolmente il processo di manutenzione.

Ma questo non è sufficiente: dobbiamo anche assicurarci che il software che stiamo utilizzando sia effettivamente quello che pensiamo di utilizzare, e che non sia stato manomesso durante il suo percorso dalla sorgente alla distribuzione. È qui che entrano in gioco framework come SLSA (Supply-chain Levels for Software Artifacts), nato in Google e successivamente donato a OpenSSF (Open Source Security Foundation). SLSA definisce quattro livelli incrementali di sicurezza della supply chain, partendo dalla tracciabilità del processo di build (livello 1) fino ad arrivare a garantire l’immutabilità e la ripetibilità delle build con controlli di accesso rigorosi e certificati di provenienza firmati da infrastrutture fidate (livello 4). Complementare a SLSA è il concetto di SBOM (Software Bill of Materials), un documento che elenca in modo dettagliato tutte le componenti software utilizzate in un progetto, incluse le dipendenze transitive. Gli SBOM stanno rapidamente diventando uno standard de facto, tanto che nel 2021 un ordine esecutivo del governo degli Stati Uniti ne ha reso obbligatorio l’utilizzo per i fornitori di software delle agenzie federali.

Per tornare all’analogia con il mondo industriale che abbiamo citato all’inizio dell’articolo, possiamo pensare a SLSA come a un sistema di certificazione che assicura che tutta la catena di montaggio sia stata ispezionata e validata, mentre SBOM funziona come una distinta dei materiali usati nel processo di produzione. In questo modo possiamo garantire che ogni componente sia privo di difetti noti, provenga da fonti affidabili, e non sia stato alterato durante il processo di approvvigionamento.

I citati SLSA, SBOM e i tool automatici come Dependabot e Renovate sono solamente alcuni dei risultati concreti che l’industria ha raggiunto in questi anni. Un discorso a parte meriterebbe il ruolo delle grandi aziende, come le citate Google e GitHub (quindi Microsoft), le fondazioni come Linux Foundation e OpenSSF (che ne è una costola), e la comunità di sviluppatori open source. Raggiungere l’agognata “resilienza” è un obiettivo ambizioso che richiede la partecipazione attiva di sviluppatori, aziende, governi e comunità. La speranza è che, con tecnologie e standard sempre migliori e una consapevolezza crescente, si possa davvero raggiungerlo.

Tutti i guai di OpenAI

2025-01-08T00:00:00+00:00

Che cosa pensereste di una startup da cui se ne sono andati quasi tutti i principali dirigenti e cofondatori, che ha chiuso il 2024 con un rosso di 5 miliardi di dollari e che deve fare fronte a una marea di cause legali? La stessa startup i cui costi operativi hanno raggiunto cifre colossali non ha ancora dimostrato di avere un modello di business sostenibile e i cui progressi tecnologici stanno già dando segnali di rallentamento?

Probabilmente, pensereste che la startup in questione è una delle tante (circa due terzi, secondo la Harvard Business Review) che non riescono a ripagare gli investitori e chiudono bottega, nella maggior parte dei casi entro i cinque anni di vita. E avreste ragione a pensarla così, a meno che la startup in questione non sia OpenAI: la società che sviluppa ChatGPT, DALL-E e altri strumenti basati su intelligenza artificiale generativa.

La fiducia degli investitori

Pur se afflitta da tutti i problemi descritti in apertura, OpenAI continua infatti a godere di un’enorme fiducia, le sue prospettive future non vengono mai messe in discussione ed è stata perfino in grado di imporre le sue condizioni agli investitori, decidendo per esempio quali finanziamenti accettare, a partire da quale cifra e chiedendo che i partner non investissero nelle principali cinque società rivali (Anthropic, xAI, Superintelligence, Perplexity e Glean).

Nonostante questa – e altre – particolarità dell’ultimo round di finanziamento, OpenAI è riuscita lo scorso ottobre a raccogliere 6,6 miliardi di dollari da investitori come Thrive Capital, Nvidia, Microsoft, SoftBank e altri, per una valutazione da 157 miliardi di dollari. Partiamo proprio da questo aspetto: i finanziamenti. Per quanto i vari round in cui le startup riescono a raccogliere enormi quantità di denaro da investitori privati vengano solitamente celebrati – soprattutto a livello mediatico – come un segno delle loro enormi potenzialità, in alcuni casi è anche utile porsi una domanda: perché la startup in questione, ovvero OpenAI, ha bisogno di raccogliere una tale mole di denaro?

Già nel gennaio 2023, OpenAI aveva ricevuto 13 miliardi di dollari da parte di Microsoft: se si aggiungono i 6,6 miliardi di ottobre, il totale dei finanziamenti raccolti raggiunge quasi 20 miliardi in meno di due anni. Per mettere questi 20 miliardi in prospettiva, basta segnalare che un colosso a lungo in perdita come Amazon ha dovuto raccogliere, secondo i dati di Crunchbase, otto miliardi di dollari prima di raggiungere la profittabilità. Meno della metà.

Sono pochissime le startup che hanno invece raccolto cifre simili a quelle di OpenAI. Tra queste, spiccano nomi tutt’altro che incoraggianti: WeWork ha raccolto 22 miliardi di dollari prima di (sostanzialmente) fallire, mentre Uber ha dovuto spendere tutti i 25 miliardi raccolti in 28 round di finanziamenti per riuscire a conquistare, l’anno passato, i suoi primi guadagni.

In tutti i casi citati, inoltre, i tempi necessari per raccogliere cifre simili sono stati molto più lunghi: WeWork ci ha impiegato circa dieci anni, Uber otto anni e Amazon un tempo ancora più lungo (considerando che il primo round si è verificato nel 1995 e l’ultimo, anche se i dati sono contrastanti, dovrebbe essere avvenuto nel 2013).

Gli altissimi costi di OpenAI

Perché OpenAI ha avuto bisogno di raccogliere in 2 anni cifre che altrove sono state sufficienti per restare in piedi anche dieci o vent’anni? La ragione è tutta negli enormi costi sostenuti dalla società guidata da Sam Altman per sviluppare, addestrare e operare i Large Language Model (i vari GPT: Generative Pre-Trained Transformer) alla base di ChatGPT.

Secondo alcune stime, la gestione di ChatGPT costa 700mila dollari al giorno, mentre l’addestramento di GPT-4 ha richiesto 100 milioni di dollari: 20 volte più della versione precedente. A fare i conti in tasca a OpenAI in maniera dettagliata è stata la prestigiosa testata The Information, secondo cui, nel solo 2023, OpenAI ha dovuto fronteggiare spese pari a 9 miliardi di dollari.

Sostenere enormi costi di questo tipo non sarebbe un problema se i ricavi fossero sufficienti. Ma è proprio qui che giungono altre note dolenti: nel 2024, OpenAI dovrebbe incassare circa 4 miliardi di dollari (+150% rispetto al 2023). Significa che, in un solo anno, la società di Sam Altman ha bruciato circa 5 miliardi di dollari. Il che spiegherebbe la necessità di raccogliere in tempi così brevi ulteriori e miliardari finanziamenti.

Come ci ha però insegnato proprio Amazon (che solo dal 2015 ha iniziato a essere costantemente in attivo), essere in perdita – anche a lungo e di molto – non è un problema, se ciò può spianare la strada a futuri e immensi guadagni. Il problema è che, almeno per il momento, questa rotta verso la sostenibilità non si vede.

Prima di tutto, le spese per l’addestramento e la gestione dei Large Language Model continuano ad aumentare in maniera esponenziale, al punto che – secondo Dario Amodei, CEO di Anthropic (altra società di intelligenza artificiale dalle finanze traballanti) – a breve potrebbe essere necessario spendere 1 miliardo di dollari per l’addestramento di algoritmi di intelligenza artificiale generativa più grandi e potenti, con la prospettiva – sempre secondo Amodei – di arrivare all’impressionante costo di 100 miliardi di dollari entro la fine del decennio.

Un quadro complicato

Non è necessario che si avverino queste funeste previsioni per mettere in dubbio il modello di business dell’intelligenza artificiale generativa, che a fronte di immense spese – e immensi consumi energetici – non ha ancora dimostrato di poter offrire un rivoluzionario valore aggiunto, al punto che perfino una realtà come Goldman Sachs, solitamente molto ottimista sulle prospettive delle nuove tecnologie, ha iniziato a sollevare dubbi sulla sostenibilità economica di questi sistemi, intitolando il suo ultimo report sul tema: “AI generativa: troppi costi per troppi pochi benefici?”.

Per tutte queste ragioni, l’analista Ed Zitron, dopo aver indovinato sia le tempistiche sia le cifre del più recente round di finanziamenti, prevede adesso che OpenAI dovrà continuare a raccogliere enormi cifre di denaro per il tempo a venire, sperando prima o poi di generare ricavi tali da diventare economicamente sostenibile e poter ripagare gli investitori. A complicare ulteriormente il quadro c’è la causa intentata dal New York Times per violazione del copyright (visto che OpenAI ha usato migliaia di articoli per addestrare i vari GPT, che a loro volta hanno in più occasioni attinto massicciamente da essi per generare i loro contenuti). Una causa che potrebbe, in caso di vittoria del NYT, costare a OpenAI svariati miliardi di dollari.

Nulla di tutto ciò significa che OpenAI sia destinata alla bancarotta (anche se alcuni analisti lo temono esplicitamente) o che l’intelligenza artificiale generativa si rivelerà un flop dal punto di vista economico. Quel che invece è strano è che nessuno metta in discussione la situazione della società di Sam Altman, dal punto di vista finanziario e non solo (come vedremo): “C’è qualcosa che potrebbe anche solo leggermente rovinargli la festa?”, si è chiesto retoricamente Brian Merchant in un suo recente approfondimento su Blood in the Machine. “Oppure l’idea di OpenAI e di ciò che rappresenta è diventata troppo importante per un settore tecnologico che, fino al 2022, aveva sofferto una serie di flop e per un mondo degli affari che non vede l’ora di tagliare i costi, aumentare l’efficienza e restare all’avanguardia?”.

In poche parole, OpenAI è diventata too big to fail? Ci siamo aggrappati talmente tanto alla narrazione secondo cui l’intelligenza artificiale generativa (visto che quella predittiva ha enorme successo da oltre dieci anni) cambierà ancora una volta il mondo, che è diventato impossibile anche solo immaginare che la startup simbolo di questa auspicata rivoluzione possa deludere le aspettative?

L’allontanamento degli altri cofondatori e primi manager

Eppure, i segnali preoccupanti non si limitano a una situazione finanziaria da “o la va o la spacca”, ma riguardano anche le dinamiche interne. A parte Sam Altman, quasi nessun esponente del gruppo che ha portato OpenAI al successo fa ancora parte della squadra. Il co-fondatore e mente scientifica Ilya Sutskever (tra gli autori del paper che nel 2012 ha inaugurato la rivoluzione del deep learning) ha abbandonato dopo aver partecipato alla tentata rivolta del consiglio d’amministrazione contro Sam Altman del novembre 2023. Il volto più noto di OpenAI dopo Altman – la responsabile tecnologica Mira Murati – ha annunciato il suo addio nel settembre scorso assieme al responsabile della ricerca Bob McGrew, e parecchie altre figure di primo piano hanno abbandonato la nave (fa eccezione l’altro cofondatore Greg Brockman, che ha annunciato il suo ritorno come presidente dopo un periodo di pausa).

Da tutto ciò, il ruolo di Sam Altman è uscito enormemente rafforzato, al punto da aver annunciato in un memo interno che adesso si occuperà anche degli aspetti più tecnici e che gli sviluppatori di OpenAI risponderanno direttamente a lui. Ma perché una startup apparentemente di enorme successo ha subìto un tale esodo di talenti?

Un’interpretazione molto in voga, la stessa che è stata fornita dopo il già citato “colpo di stato” interno, è che Sutskever e gli altri esponenti della fazione più responsabile (nel senso di attenta ai potenziali rischi posti dall’intelligenza artificiale) fossero preoccupati dalla velocità con cui OpenAI si sta avvicinando a conquistare la superintelligenza artificiale e volessero imporre un rallentamento.

È una lettura che sicuramente fa piacere a Sam Altman, che si avvantaggia – a livello mediatico e finanziario – di tutto ciò che fa pensare a un imminente avvento della tanto chiacchierata AGI (artificial general intelligence, ovvero una AI in grado di competere con l’essere umano in una vasta gamma di ambiti cognitivi).

La competizione coi motori di ricerca

Probabilmente, però, è vero il contrario. E cioè che Sutskever & co. fossero preoccupati dalla spregiudicatezza con cui Altman si ostinava (e si ostina tuttora) a introdurre sul mercato dei prodotti che non sono all’altezza dei compiti richiesti. E che proprio per questo, non per la loro eccessiva potenza, rappresentano un pericolo. Un esempio di questa condotta potrebbe essere il neonato ChatGPT Search: il motore di ricerca – in realtà più una “macchina delle risposte” – in grado di offrire una risposta univoca alle nostre domande, grazie alla capacità di rielaborare il materiale presente in rete.

Un’innovazione potenzialmente cruciale (anche per motivi economici che vedremo tra pochissimo) e che conferisce un enorme potere alle aziende che riusciranno a perfezionare questo strumento, ma che per il momento rischia di fare più danni che altro, vista la propensione di questi sistemi alle “allucinazioni” (quando cioè un Large Language Model presenta come se fossero dei fatti delle affermazioni o ricostruzioni errate o completamente inventate) e la delicatezza dell’ambito informativo in cui ChatGPT Search vuole entrare sfondando la porta.

E allora perché tutta questa fretta di introdurre la versione generativa di un motore di ricerca? Probabilmente, ritornando alla questione economica, perché integrare con successo l’intelligenza artificiale generativa nei motori di ricerca potrebbe finalmente generare i ricavi di cui OpenAI ha assolutamente bisogno, permettendogli di entrare in un settore che già oggi vale qualcosa come 225 miliardi di dollari.

La legge di scala sta rallentando?

Se anche ChatGPT Search si rivelasse una soluzione ai problemi economici di OpenAI, ci sono altri problemi, questa volta di natura tecnologica, che stanno iniziando ad affacciarsi. Nel mondo dell’intelligenza artificiale generativa nulla suscita infatti più timore della possibilità che la cosiddetta “legge di scala” (scaling law) dell’intelligenza artificiale stia rallentando. La legge di scala fa riferimento alla previsione secondo cui gli LLM migliorano in maniera proporzionale all’aumentare delle dimensioni del modello, della quantità di dati che vengono dati in pasto al sistema in fase di addestramento e del potere computazionale di cui sono dotati.

Fino a questo momento, la legge di scala che regola il mondo dell’intelligenza artificiale generativa – un po’ come la legge di Moore regola quello dei chip – si è rivelata corretta: se la rete neurale alla base di GPT-3 aveva 175 miliardi di parametri, quella di GPT-4 si stima che ne abbia fino a dieci volte tanto (OpenAI non ha diffuso dati ufficiali). Anche i progressi tra i due modelli – almeno secondo le analisi di OpenAI – si sono rivelati essere proporzionali all’aumento delle dimensioni.

Adesso, però, il timore è che l’intelligenza artificiale generativa stia per entrare nell’era dei “ritorni decrescenti”, vale a dire che all’aumento esponenziale delle dimensioni dei modelli ne derivano soltanto progressi marginali. A lanciare l’allarme è stato anche un recentissimo paper pubblicato su Nature, secondo cui all’aumentare delle dimensioni dei modelli linguistici non necessariamente corrisponde una maggiore precisione o affidabilità. Se non bastasse, si teme che non ci siano abbastanza nuovi dati da dare in pasto a queste macchine (alcuni ritengono che potrebbero esaurirsi entro il 2028), senza che nel frattempo la frontiera dei “dati sintetici” – ovvero creati dai modelli linguistici stessi – abbia dato risultati soddisfacenti.

E poi c’è la questione del potere computazionale, che deve crescere a sufficienza da alimentare modelli sempre più grandi e in grado di macinare sempre più dati, ma che proprio per questo richiede una tale quantità di energia che lo stesso Sam Altman – come anche Google, Amazon e Microsoft – ritiene che non ci sia altra possibilità che affidarsi all’energia nucleare.

Come fare se, a fronte di tutto ciò, i nuovi modelli di intelligenza artificiale generativa non mantenessero le promesse? È una spinosa questione con cui proprio Altman sta iniziando a fare i conti. Come si legge su Business Insider, “il nuovo modello di intelligenza artificiale di OpenAI, Orion, non sta mostrando gli enormi progressi di cui hanno goduto le precedenti versioni. Alcuni impiegati di OpenAI che hanno testato Orion hanno spiegato che i suoi progressi sono solo moderati e inferiori rispetto a quelli che gli utenti hanno visto passando da GPT-3 a GPT-4”.

È possibile giustificare le colossali spese di OpenAI se i progressi dei suoi sistemi – che, al momento, vengono usati più che altro per creare bozze di testo di vario tipo, per aiutare i programmatori a scrivere codice e per fare concorrenza a motori di ricerca che hanno consumi enormemente inferiori (e sono anche più affidabili) – potrebbero già essere in fase di rallentamento? Che fine farebbero i sogni di Sam Altman se – e al momento è solo un sospetto – al posto di un’inarrestabile legge di scala che condurrà alla AGI ci fossero davvero dei ritorni decrescenti?

Il dibattito fra studiosi

D’altra parte, l’idea che il progresso della tecnologia debba necessariamente essere esponenziale è già stata smentita da più parti (si veda questo saggio di Luciano Floridi), evidenziando come invece potrebbe essere logaritmico (ovvero crescere rapidamente all’inizio per poi rallentare).

Eppure, è proprio su questo dogma di kurzweilliana memoria che OpenAI, e ancor di più i suoi investitori, hanno puntato tutto. E se invece, come sostiene per esempio lo scienziato informatico Gary Marcus, il deep learning (ovvero gli algoritmi alla base di tutto ciò che oggi definiamo intelligenza artificiale) da solo non fosse in grado di portarci alla AGI? Se la sua corsa stesse rallentando fino a trovarsi di fronte a un muro?

I timori dei ritorni decrescenti si sono diffusi a sufficienza da convincere Sam Altman a intervenire, anche se limitandosi a postare su X la sibillina frase “non c’è alcun muro”. Nel dibattito è intervenuto anche il già citato Dario Amodei – CEO di Anthropic e coautore, quando lavorava a OpenAI, del primo articolo sulla legge di scala – che intervistato da Lex Friedman ha affermato: “Non abbiamo altro che la nostra esperienza a dirci che i prossimi due anni saranno simili agli ultimi dieci. Ma ho visto questo film abbastanza volte da credere davvero che probabilmente la scalabilità continuerà. E che ci sia qualcosa di magico in essa, che non abbiamo ancora spiegato del tutto a livello teorico”.

Insomma, non sappiamo perché la legge di scala dovrebbe continuare a oltranza se non che in essa “c’è qualcosa di magico”. Ma possiamo davvero dare credito a queste previsioni (tra l’altro economicamente interessate)? Possiamo realmente affidarci alla magia, nel tentativo di prevedere quale direzione prenderà la tecnologia più importante del nostro secolo?

L’assalto di Salt Typhoon alle telco Usa

2024-12-06T00:00:00+00:00

Potrebbe essere una delle operazioni di cyber-spionaggio più clamorose di sempre. L’attacco che secondo il Washington Post avrebbe coinvolto “decine di operatori nel settore delle telecomunicazioni” ha ancora molti aspetti oscuri, ma rappresenta qualcosa al cui confronto, secondo il Senatore Mark R. Warner, i casi SolarWinds e Colonial Pipeline sarebbero “giochi da ragazzi”.

L’attacco portato dal gruppo Salt Typhoon, legato secondo molte società di sicurezza e il governo Usa alla Repubblica Popolare Cinese, avrebbe consentito di accedere ai sistemi dei provider statunitensi per mesi, arrivando a violare addirittura il sistema di intercettazioni usato da FBI, NSA e soci. Un attacco che avrebbe messo a rischio i dati personali di milioni di comuni cittadini e almeno 150 esponenti politici di primo piano, sia repubblicani che democratici. In un periodo, tra l’altro, caratterizzato dalle elezioni presidenziali USA che hanno visto affermarsi Donald Trump in una competizione elettorale che vedeva il rischio di interferenze cyber come uno spauracchio che ne ha fortemente caratterizzato la vigilia.

Il gruppo Salt Typhoon

Salt Typhoon, conosciuto anche con il nome di GhostEmperor e FamousSparrow, è un gruppo APT (Advanced Persistent Threat) individuato per la prima volta nel 2021 dalla società russa di cybersicurezza Kaspersky. Si tratta di un attore che opera, secondo diverse società di cybersicurezza, per conto del governo cinese e che appare essere specializzato in attacchi ai sistemi di telecomunicazioni. Le prime operazioni attribuite a Salt Typhoon avevano come obiettivo organizzazioni nel Sud-est asiatico e in Africa. Anche in quell’occasione, il gruppo era riuscito a infiltrarsi nei sistemi di numerose compagnie di telecomunicazioni, passando inosservato per almeno 8 mesi.
Stando a un report pubblicato da ESET, nel 2021 il gruppo avrebbe condotto anche una campagna di attacchi che sfruttavano una vulnerabilità in Microsoft Exchange e avrebbe colpito organizzazioni governative e strutture alberghiere in Brasile, Burkina Faso, Sud Africa, Canada, Israele, Francia, Guatemala;, Lituania, Arabia Saudita,Taiwan, Thailandia e Regno Unito.

L’operazione negli Stati Uniti ricalcherebbe in buona parte quelle già registrate in passato, anche se i dettagli riguardanti gli strumenti e le tecniche di attacco non sono ancora stati resi pubblici. È la prima volta che Salt Typhoon viene collegato a un’operazione su territorio statunitense.

L’impatto dell’intrusione

L’attacco ha preso di mira esclusivamente operatori di telecomunicazioni, cioè un punto di accesso privilegiato che avrebbe permesso agli attaccanti di ottenere dati su milioni di persone. All’elenco delle “big” coinvolte nell’attacco, che in un primo momento comprendeva Lumen Technologies, Verizon e AT&T, si è aggiunta in seguito T-Mobile. Per comprendere la portata di una simile intrusione basti considerare che, secondo i dati di Statista, Verizon, AT&T e T-Mobile detengono il 98,97% del mercato della telefonia mobile negli USA. Per quanto riguarda le connessioni Internet, solo Lumen Technologies, Verizon e AT&T servono complessivamente 25 milioni di utenti.

In questo quadro, Salt Typhoon ha avuto potenzialmente accesso a una enorme mole di dati, prima di tutto quelli relativi a tutti i clienti degli operatori telefonici coinvolti. La raccolta dei metadati, che ricalca quanto denunciato nel 2013 da Edward Snowden nel caso Datagate, consentirebbe di ricostruire l’attività di ogni singolo utente.

Secondo quanto riportato dal New York Times, gli hacker avrebbero sfruttato l’accesso ai sistemi degli operatori telefonici per tracciare l’attività di politici di primo piano, tra cui Donald Trump, il suo vice JD Vance e l’attuale vice presidente degli Stati Uniti (e rivale di Trump nelle elezioni presidenziali) Kamala Harris.

A tutto questo, però, si aggiunge un altro aspetto. L’attenzione dell’opinione pubblica, infatti, si è spostata rapidamente quando è emersa la possibilità che l’attacco abbia coinvolto le piattaforme statunitensi per la gestione delle intercettazioni telefoniche. Un’ipotesi confermata da un comunicato congiunto pubblicato da FBI e CISA (Cybersecurity and Infrastructure Security Agency) in cui si parla espressamente della sottrazione di informazioni relative a “richieste delle forze dell’ordine statunitensi in seguito a ordinanze del tribunale”. Secondo molti commentatori, quello legato alla violazione del sistema di intercettazione delle comunicazioni era però un disastro annunciato.

Come funzionano le intercettazioni telefoniche negli USA

Alla base del sistema c’è il Communications Assistance for Law Enforcement Act (CALEA), una legge che prevede l’obbligo per le aziende operanti nella telecomunicazione di consentire alle agenzie governative USA l’intercettazione di telefonate e messaggi.

Ma di cosa stiamo parlando esattamente? La norma è stata approvata dal Senato USA nel 1994, quando negli Stati Uniti la maggior parte delle comunicazioni telefoniche utilizzavano la rete fissa e solo il 9% della popolazione aveva un telefono cellulare. CALEA è stata poi modificata nel 2005 per comprendere anche le comunicazioni VoIP (Voice over Internet Protocol) e agli Internet Provider, adeguandosi al nuovo scenario che si era delineato. Un’evoluzione che era stata duramente contestata da molte associazioni, in particolare dalla Electronic Frontier Foundation (EFF).

Le critiche, in particolare, si concentravano sul rischio che l’implementazione di sistemi di intercettazione di questo tipo rendessero più vulnerabile la rete. Critiche che ricalcano le preoccupazioni espresse dagli esperti di sicurezza riguardo le reiterate ipotesi di introdurre sistemi che consentano alle forze di polizia e agenzie governative forme di accesso ai sistemi di messaggistica con crittografia end to end. in questo ragionamento, l’implementazione di una piattaforma di intercettazione rappresenterebbe, di per sé, una backdoor che mina alle fondamenta la sicurezza dei sistemi di comunicazione.
”Ecco un altro esempio di un meccanismo di accesso backdoor preso di mira dalle spie *sbagliate”, *ha commentato sulla vicenda il crittografo Bruce Schneier.

A peggiorare la situazione, in questo caso specifico, c’è il fatto che la legge non prevede l’uso di una piattaforma unica gestita attraverso processi pubblici e trasparenti. Al contrario: ogni singolo operatore è libero di adottare una piattaforma proprietaria o utilizzare software di terze parti. In buona sostanza, come sottolineò EFF nei suoi appelli alla vigilia dell’aggiornamento di CALEA, le intercettazioni sono state affidate a soggetti privati, con pochi elementi di controllo. Sia gli operatori telefonici, sia eventuali partner tecnologici, inoltre, sono coinvolti direttamente nelle intercettazioni.

Gli attaccanti, di conseguenza, avrebbero avuto la possibilità di accedere a tutti i dati relativi alle richieste, comprese quelle della Foreign Intelligence Surveillance Court (FISA Court) che si occupa di autorizzare le intercettazioni delle agenzie di intelligence statunitensi. In altre parole: a Pechino avrebbero un elenco completo delle operazioni di spionaggio in atto attraverso intercettazioni telefoniche.

In attesa di comprendere meglio le conseguenze dell’attacco, l’impatto politico è significativo. In una lettera inviata alla Federal Communications Commission (FCC), il senatore Ron Wyden sottolinea come, nella vicenda, “le compagnie di telecomunicazioni sono responsabili della loro scarsa sicurezza informatica e del mancato rafforzamento dei propri sistemi, ma gran parte della colpa ricade anche sul governo”.

L’ombra delle intercettazioni

Il dubbio, a questo punto, riguarda la possibilità che gli attaccanti abbiano potuto utilizzare i sistemi di intercettazione per spiare eventuali bersagli. Se le indiscrezioni riguardanti Donald Trump, JD Vance e Kamala Harris parlano di “tentativi di accesso”, c’è però un caso in cui le fonti si sono sbilanciate un po’ di più.

Il bersaglio, in questo caso, sarebbe Todd Blanche, avvocato a cui Donald Trump ha affidato la sua difesa in alcune delle cause che lo vedono a processo. Secondo quanto riporta ABC News, infatti, l’FBI avrebbe avvisato Blanche che il suo telefono sarebbe stato compromesso e che i cyber-spioni sarebbero riusciti a ottenere “registrazioni vocali” e messaggi. Le fonti citate da ABC News collegano direttamente la violazione del telefono di Todd Blanche all’attacco attribuito a Salt Typhoon.

Il comunicato congiunto di FBI e CISA, nel riassumere i contorni dell’attacco, parla di “furto di dati relativi ai registri delle chiamate dei clienti, compromissione delle comunicazioni private di un numero limitato di individui principalmente coinvolti in attività governative o politiche e la copia di alcune informazioni oggetto di richieste delle forze dell’ordine statunitensi in base a ordini giudiziari”. Quel riferimento alla “compromissione delle comunicazioni private” potrebbe riferirsi proprio a intercettazioni vocali.

Quel poco che sappiamo dell’attacco

Al momento, sui dettagli dell’attacco vige una certa omertà. Microsoft, che ha individuato la presenza dei presunti hacker di stato cinesi sui sistemi delle compagnie di telecomunicazioni a causa di alcune “attività anomale” registrate negli scorsi mesi, è abbottonata.

Le poche indiscrezioni riguardanti il cyber-attacco che ha colpito gli operatori statunitensi parlano genericamente di attacchi che avrebbero preso di mira “sistemi obsoleti” utilizzati dalle aziende per gestire i loro sistemi di telecomunicazioni.

Un settore, quello delle telco, che in questi mesi sembra essere particolarmente vulnerabile agli attacchi da parte dei gruppi APT attribuiti alla Repubblica Popolare Cinese. Lo scorso 19 novembre, Crowdstrike ha pubblicato per esempio un report riguardante l’attività di un ulteriore gruppo sospettato di essere cinese, battezzato con il nome di Liminal Panda, che avrebbe preso di mira numerose infrastrutture di telecomunicazioni situate (ancora una volta) in paesi asiatici e africani.

Negli attacchi precedenti, però, Salt Typhoon non aveva fatto leva direttamente sulle infrastrutture di telecomunicazione. Stando a quanto emerge dai rapporti pubblicati online da Kaspersky, aveva utilizzato diversi strumenti di attacco nei confronti di sistemi esposti su Internet, sfruttando un rootkit (un particolare software che agisce a livello del kernel per offuscare un processo malevolo – ndr) chiamato Demodex.

Se gli attacchi riportati da Kaspersky risalgono al 2021, più recentemente il gruppo è stato individuato dai ricercatori di Sygnia, che a fine 2023 hanno segnalato l’utilizzo di una variante di Demodex in un attacco informatico attribuito, anche in questo caso, a Salt Typhoon- GhostEmperor. L’arsenale informatico di Salt Typhoon, come riporta Trend Micro in un report pubblicato a fine novembre, comprende però una varietà di strumenti in grado di sfruttare vulnerabilità note.

Al momento, però, siamo in una fase in cui gli esperti di sicurezza stanno ancora cercando di capire se Salt Typhoon possa in qualche modo avere mantenuto una presenza all’interno dei sistemi compromessi. Un’ipotesi che sembra confermata anche dalle recenti dichiarazioni dei responsabili della Casa Bianca. Insomma: per conoscere i dettagli operativi e i vettori di attacco utilizzati dovrà passare un po’ di tempo. Quello che è certo, è che verrà ricordato come una delle più clamorose intrusioni mai subite negli Stati Uniti.

Internet non è uno spazio multilingua

2024-11-13T00:00:00+00:00

In un anno elettorale come il 2024, la questione della libertà di espressione su internet è stata centrale nei dibattiti pubblici di molte democrazie. Come controllare l’hate speech e la proliferazione della disinformazione? Come far sì che internet resti un luogo aperto e accessibile a tutti gli individui – inclusi coloro che vivono sotto occupazione o in contesti di guerra?

La censura online e la libertà di espressione sono quesiti centrali del nostro tempo, alimentati da altri dilemmi connessi: il potere delle piattaforme, la mancanza di trasparenza degli algoritmi, il ruolo degli Stati e delle regolazioni pubbliche nella governance della rete. Un aspetto resta però sotto analizzato quando si parla di diritti digitali: quello della lingua.

Non è una questione secondaria. Una inchiesta del Guardian (pubblicata in agosto e basata su documenti interni condivisi da un whistleblower anonimo) ha analizzato il ruolo di Meta nel conflitto nei Territori Occupati Palestinesi e nella Striscia di Gaza. L’inchiesta ha confermato che Meta alloca risorse molto diverse per la moderazione dei contenuti in arabo e in ebraico. L’effetto di questa disparità, secondo l’analisi del *Guardian, *è che l’azienda esamini i contenuti nella lingua ufficiale di Israele in modo meno sistematico rispetto a quelli in arabo. Le policy di moderazione sono più severe in arabo che in ebraico, portando quindi a *biases, pregiudizi, *che penalizzano i contenuti palestinesi. Tali biases sono stati denunciato ampiamente da ricercatori e attivisti di lingua araba.

Al Guardian si sono aggiunti, a fine ottobre, una serie di organizzazioni della società civile, tra cui ARTICLE 19, che hanno scritto una lettera aperta a Meta accusandola di una serie di mancanze in materia di moderazione dei contenuti, tra cui un eccesso di moderazioni dei contenuti relativi alla Palestina.

I diritti digitali e quelli linguistici sono quindi interconnessi. Ma il problema ha radici ben più profonde dei conflitti recenti.

Internet e i social media nel Sud Globale: un po’ di dati

Occorre partire da alcuni dati. Il primo: il 75%** degli utenti di Internet proviene da paesi in cui l’inglese non è la lingua ufficiale**, e sono basati nel cosiddetto Sud Globale – le regioni del mondo che non sono né Europa né Stati Uniti. Uno dei rapporti più completi sull’uso delle lingue su internet è lo State of the Internet’s Languages report, pubblicato nel 2022. Si tratta di uno sforzo collaborativo di tre organizzazioni, Whose Knowledge?, l’ Oxford Internet Institute, e il Centre for Internet and Society (basato in India). Il rapporto offre una prospettiva statistica e dà una panoramica dell’utilizzo delle lingue online, con un focus sulle lingue cosiddette minoritarie. Questo termine è utilizzato non perché le comunità parlanti siano composte da un numero limitato di persone (almeno non in tutti i casi), ma perché negli ecosistemi digitali le loro lingue sono sotto-rappresentate. E’ il caso, ad esempio, di alcune lingue sud-asiatiche, come l’hindi o il bengalese. Scrivono Martin Dittus e Mark Graham, due ricercatori dell’Oxford Internet Institute:“Molte app e siti web non sono disponibili nelle migliaia di lingue che le persone di tutto il mondo parlano quotidianamente (…). Le interfacce utente di molte piattaforme digitali sono tipicamente disponibili solo in un numero limitato di lingue.(…) La stragrande maggioranza delle lingue africane non è supportata come lingua di interfaccia da nessuna delle piattaforme che abbiamo analizzato, e di conseguenza più del 90% degli africani deve passare a una seconda lingua per poter utilizzare la piattaforma. (…) Nell’Asia meridionale, quasi la metà delle piattaforme che abbiamo analizzato non offre il supporto dell’interfaccia per nessuna lingua regionale e le principali lingue dell’Asia meridionale, come l’hindi e il bengalese, parlate da centinaia di milioni di persone, non sono così ampiamente supportate come ci si potrebbe aspettare”.

Le piattaforme più multilingue

Dai dati analizzati dai ricercatori (relativi al 2020) emerge che le interfacce più tradotte sono quelle di Wikipedia, Google Search, Google Maps e Youtube, disponibili ciascuna in più di cento lingue. È interessante notare che, nonostante aziende come Google o Facebook abbiano notevoli risorse finanziarie a disposizione, il sito disponibile in più lingue sia l’enciclopedia non-profit Wikipedia.

Statistiche interfacce multilingua

È importante analizzare quello che i dati mostrano, ma anche quello che *non *mostrano, avvertono Dittus e Graham. Un’altra importante domanda è infatti quante persone restano escluse dall’utilizzo di siti e applicazioni per motivi di accessibilità linguistica? Per rispondere, i ricercatori hanno incrociato i dati sulle traduzioni dei siti / applicazioni con un elenco delle 40 lingue più parlate al mondo.

Top 40 languages

L’asse orizzontale mostra le lingue più parlate al mondo, secondo la classificazione di Etnologue. I quadrati bianchi indicano quando un sito o un’applicazione non supporta una lingua, il grigio quando la supporta parzialmente, e il verde quando la supporta totalmente. Vediamo che, anche tra le lingue più comuni, vi sono importanti lacune. **L’hindi, il bengalese, lo swahili, l’urdu e il marathi sono tra le venti lingue più comuni, **eppure sono significativamente meno fruibili online rispetto alle lingue europee.

C’è quindi un problema: Internet non è accessibile a tutte le persone allo stesso modo. Se l’inglese lo spagnolo, il francese e altre lingue europee sono supportate dalla maggior parte delle applicazioni, lingue come l’Urdu, il Tamil, e il Bengali non sono altrettanto utilizzate nello sviluppo delle interfacce, in particolare, possiamo dedurre dai dati, nel caso delle applicazioni mobili.

La scarsa usabilità di applicazioni in lingue cosiddette minoritarie minaccia anche la sopravvivenza di queste lingue. Ha scritto la ricercatrice italiana Claudia Soria: “E’ molto probabile che un’esperienza costantemente difficile e faticosa nell’uso quotidiano di una lingua induca un utente medio ad abbandonare una lingua a favore di un’altra che abbia un migliore supporto o che dia accesso a più servizi e opportunità, soprattutto se quest’altra scelta è una lingua che è già tra quelle che compongono la competenza multilingue del parlante”.

Combattere la disinformazione e l’hate speech? Sì, ma solo in inglese

Un ulteriore aspetto da analizzare è la sicurezza dei contenuti e l’investimento nella loro moderazione. Le grandi piattaforme impiegano personale in varie lingue per identificare post, immagini e video potenzialmente pericolosi, disinformatori, di incitamento all’odio e alla violenza. Anche in questo caso vediamo uno squilibrio a favore delle lingue europee, e in particolare dell’inglese.

Le rivelazioni della whistleblower Frances Hagen nel 2021 hanno mostrato che l**’87% del budget dell’allora Facebook **per combattere la disinformazione era dedicato a contenuti in inglese, quando solo il 9% degli utilizzatori della piattaforma al tempo era madrelingua inglese. Il basso investimento in moderazione di contenuti in lingue diverse dall’inglese ha avuto costi umani elevatissimi, anche di recente. In Etiopia, ad esempio, durante il conflitto civile nel Tigray alla fine del 2021, l’uso di Facebook come catalizzatore della violenza online e offline è stato ben documentato. Alla fine del 2022 Meta è stata anche oggetto di una causa legale per incitamento alla violenza etnica. Ha scritto Amnesty International: “L’azione legale sostiene che Meta ha promosso discorsi che hanno portato alla violenza etnica e alle uccisioni in Etiopia, utilizzando un algoritmo che dà priorità e raccomanda contenuti violenti e di odio su Facebook. I firmatari chiedono di impedire agli algoritmi di Facebook di raccomandare tali contenuti agli utenti di Facebook e di obbligare Meta a creare un fondo per le vittime di 200 miliardi di dollari (1,6 miliardi di dollari).”

Le vittime sono rappresentate dalla non-profit Foxglove, che si occupa di cause legali legate al mondo tech. La **mancanza di moderatori di contenuti umani **che conoscessero la lingua e il contesto locale ha notevolmente aggravato la situazione. Secondo quanto riporta DigWatch, Facebook ha tradotto i suoi standard di sicurezza della community nelle lingue locali etiopi, Amharic e Oromo, solo alla fine del 2021.

“Le lingue vengono aggiunte solo quando una situazione diventa apertamente ed evidentemente insostenibile, come nel caso dell’Etiopia. Di solito Facebook impiega almeno un anno per introdurre gli strumenti automatizzati di base. Intorno al 2022, in seguito alla richiesta di una moderazione più efficace in Etiopia, Facebook ha stretto una partnership con le società di moderazione locali PesaCheck e AFP Fact Check e ha iniziato a moderare i contenuti nelle due lingue. Tuttavia, sono state impiegate solo cinque persone per analizzare i contenuti pubblicati dai 7 milioni di utenti etiopi. Facebook utilizza principalmente strumenti automatici per analizzare i contenuti in Etiopia*”. *

Se si guarda alla condizione della moderazione per le lingue europee la situazione non appare migliore. A partire dai report di trasparenza della grandi piattaforme (che devono essere obbligatoriamente pubblicati secondo quanto stabilito dal Digital Services Act), i ricercatori di Global Witness hanno estratto i dati sul numero di moderatori nelle lingue europee per ciascuna delle grandi piattaforme: anche in questo caso, i numeri sono dominati dall’inglese.

I dati sono basi su quanto fornito dalle piattaforme, che, avvertono i ricercatori, non è sempre perfettamente trasparente. Tuttavia, alcune conclusioni possono essere tratte anche rispetto allo spazio europeo. Sia su X che su Pinterest, solo l’8% dei moderatori di contenuti conosce bene una lingua ufficiale dell’Unione che non sia l’inglese. Su YouTube, solo l’11% dei moderatori di contenuti che lavorano in lingue europee ha esaminato contenuti non in inglese. Né X né Snapchat hanno moderatori che sappiano parlare estone, greco, ungherese, irlandese, lituano, maltese, slovacco, sloveno. Per X non lavora nessun moderatore che sappia parlare ceco, danese, finlandese, rumeno o svedese.

Ricercatori e sviluppatori in lingue minoritarie

Ci sono alcuni casi in cui, a fronte di una mancanza strutturale da parte delle piattaforme, ricercatori e sviluppatori si sono organizzati in modo indipendente per creare strumenti utilizzabili nelle cosiddette lingue minoritarie. Anche nello sviluppo di applicazioni automatiche, infatti, le lingue minoritarie sono svantaggiate. Secondo una già citata del Center for Democracy and technology: “La nostra indagine rivela una tendenza preoccupante: le aziende tecnologiche stanno nascondendo ai ricercatori dati cruciali, ostacolando lo sviluppo di tecnologie di moderazione automatica dei contenuti per le lingue a bassa densità di risorse”.

I ricercatori intervistati dal CDT lavorano in tre lingue sotto-rappresentate: il Tamil, parlato in Sri Lanka e nel sud dell’India, il Kiswahili, parlato in Africa Orientale, e il Quechua una lingua indigena dell’America del Sud, comune in un territorio che comprende oggi Perù, Ecuador, Bolivia, Argentina e Cile. Uno dei problemi evidenziati è la mancanza di dati accessibili. Per sviluppare strumenti di moderazione, infatti, è necessario avere accesso a una mole significativa di dati linguistici e testuali, provenienti dalle piattaforme. Mancano informazioni che non siano in inglese, e **le difficoltà sono state esasperate dai blocchi che Meta e X hanno imposto sugli strumenti di analisi per i ricercatori **– come Crowdtangle e ai tool open source.

Sviluppatori e ricercatori provenienti dal Sud Globale molto spesso non hanno accesso a risorse computazionali sofisticate. Facendo di necessità virtù, hanno quindi lavorato per creare soluzioni comunitarie e dal basso. I ricercatori Tamil hanno avviato una campagna di raccolta di dati da parte degli utenti di WhatsApp per studiare la diffusione della disinformazione in India. A causa della mancanza di un numero sufficiente di testi digitali in quechua, gli sviluppatori hanno collaborato con i parlanti madrelingua, che hanno fornito volontariamente i loro dati vocali e hanno contribuito alla trascrizione manuale. Tuttavia: “i ricercatori si sentivano impotenti senza fondi e non potevano compensare equamente i membri della comunità per il loro contributo a sostenere processi di raccolta dati così elaborati”

L’IA e il Natural Language Processing

Di recente la questione linguistica si è complicata, con l’introduzione dei grandi modelli di intelligenza artificiale e di *natural language processing (NLP). *I grandi modelli linguistici (o LLM, large language model) sono utilizzati in vari settori (dalla traduzione, alla creazione di contenuti, allo sviluppo di chatbot conversazionali, fino ad applicazioni più sofisticate come sentiment analysis o content analysis). L’applicazione più nota, discussa e largamente utilizzata è forse ChatGPT. Ma tutte le grandi piattaforme hanno sviluppato o stanno sviluppando tecnologie linguistiche.

I primi modelli di LLM sono stati creati in inglese. In tempi più recenti gli sviluppatori hanno iniziato a progettare modelli linguistici cosiddetti multilingua, cioè in grado di analizzare e processare dati, e successivamente restituire output, in più lingue. Per sopperire alla mancanza di dati in alcune lingue viene usata una tecnica particolare : “I ricercatori sostengono che i modelli linguistici multilingue deducano connessioni tra gli idiomi, consentendo loro di applicare associazioni di parole e regole grammaticali apprese dalle lingue con più dati testuali disponibili per l’addestramento (in particolare l’inglese)”, si legge in un report del Centre for Technology and Democracy. In pratica è come se i buchi di conoscenza dell’algoritmo in una lingua venissero riempiti dalle regole e dal contesto di un’altra. I LLM multilingua generalmente performano bene, anche meglio, in alcuni casi, dei modelli mono-lingua. Ma non mancano i problemi. Ancora dal report: “I modelli linguistici multilingue sono ancora di solito addestrati in gran parte su testi in lingua inglese e finiscono quindi **per trasferire valori e assunti codificati in inglese in altri contesti linguistici **a cui potrebbero non appartenere.”

L’impatto delle tecnologie linguistiche nella nostra vita non farà che aumentare. per questo occorre mettere in atto un approccio basato sui diritti linguistici, che tuteli in primis gli appartenenti a comunità parlanti minoritarie. L’unico modo efficace per procedere, secondo gli esperti del CDT è coinvolgere le comunità nello sviluppo di tecnologie e nei processi di ricerca: “I parlanti di lingue locali e gli esperti del contesto dovrebbero partecipare a ogni fase di questo processo, oltre a curare i dati e valutare i modelli linguistici utilizzati dai grandi servizi online globali”. Per rendere infine, Internet uno spazio davvero accessibile.

AI, come ti esfiltro i dati con una prompt injection

2024-10-31T00:00:00+00:00

Tra i tanti timori legati alla crescita esponenziale di servizi di AI generativa, quello della sicurezza ha un ruolo di primo piano. Dopo il primo hype legato alla (concreta) possibilità che i cyber criminali possano sfruttare gli strumenti di intelligenza artificiale per affinare i loro attacchi, gli esperti del settore si stanno concentrando sulle vulnerabilità dei sistemi di GenAI (Generative AI, intelligenza artificiale generativa).

Lo scenario, già a breve termine, appare terribilmente complicato. Un po’ perché i sistemi di intelligenza artificiale sono (e rimarranno) black box, ovvero “scatole nere” di cui è molto difficile analizzare nel dettaglio le dinamiche e il funzionamento. Un po’ perché l’accelerazione nell’implementazione dei sistemi di GenAI in tutti i settori sta mettendo a dura prova la capacità di analisti e ricercatori di mettere a punto strategie credibili per mitigare le vulnerabilità.

Il rischio prompt injection

Il tema della sicurezza nei Large Language Model (LLM) (modelli linguistici di grandi dimensioni) è strettamente legato al concetto di prompt injection, cioè dell’immissione di istruzioni malevole che portano il sistema di AI generativa a compiere operazioni indesiderate. La prompt injection si distingue nettamente dal jailbreak (prompt injection diretta). Quest’ultimo viene normalmente definito come l’attività con cui l’utente riesce ad aggirare i “guardrail” (pre-prompt) integrati nei sistemi di GenAI, come quelli che impediscono di accedere a informazioni illecite. Ad esempio, le istruzioni per fabbricare una bomba artigianale, che normalmente un chatbot come ChatGPT non dovrebbe fornire.

Quando si parla di prompt injection indiretta (una descrizione del concetto e relativa classificazione è spiegata in queste pagine) l’utente non è l’esecutore dell’attacco, ma la vittima. In sostanza, un attacco basato su prompt injection indiretta punta a “sovrascrivere” le istruzioni inviate alla GenAI in modo da alterarne il comportamento. Lo scenario più credibile per un’operazione del genere è che l’attaccante riesca a inserire il prompt malevolo all’interno di un documento che viene “dato in pasto” all’AI dalla vittima stessa. Per farlo è sufficiente inserire un testo che l’agente interpreta come istruzioni, anche in una semplice email.

fonte: https://sesheeka.medium.com/what-is-prompt-injection-f72a1c923ecf

Naturalmente le ipotesi di scuola prevedono l’uso di tecniche che permettono di nascondere il testo incriminato, per esempio inserendolo come testo “bianco su bianco” all’interno di un documento, una pagina web o un’immagine, in modo che sia invisibile all’occhio umano ma venga comunque elaborato dall’algoritmo.

Se si considera che gli strumenti basati sulla GenAI, come Microsoft Copilot, sono pensati per interagire con ogni tipo di applicazione e, di conseguenza, ogni tipo di documento, la superficie di attacco risultante è enorme.

Ingegneria sociale in salsa AI

Che si tratti di prompt injection diretta o indiretta, la chiave delle vulnerabilità su cui è possibile fare leva hanno sempre una caratteristica in comune: una forte “umanizzazione” dell’attacco. A differenza di quanto avviene con gli exploit tradizionali, che puntano a sfruttare vulnerabilità nel codice, in questo caso viene utilizzata una tecnica che ricorda quella normalmente adottata per ingannare o truffare un essere umano.

A confermare questo aspetto è l’approccio adottato da Lakera, azienda specializzata nel settore della security dei LLM che ha recentemente raccolto investimenti di venture capital per 20 milioni di dollari.

La startup svizzera, che propone una sorta di firewall per proteggere i sistemi di GenAI da prompt malevoli, ha adottato una strategia che prevede l’addestramento dei suoi prodotti attraverso una forma di collaborazione “diffusa” e una tecnica di gamification che permette all’azienda di individuare nuove vulnerabilità e tecniche di attacco.

Il protagonista del gioco è Gandalf, una chatbot con cui chiunque può confrontarsi per metterne alla prova le capacità di difesa. La sfida con l’AI si sviluppa su diversi livelli, nel corso dei quali il giocatore deve riuscire a raggiungere un obiettivo (per esempio indurre la chatbot a rivelare una password che non dovrebbe condividere) sempre più impegnativo. In una variante del gioco, l’obiettivo è invece quello di portare Gandalf a parlare di un tema “proibito”.

Il gioco, naturalmente, è funzionale ad arrivare all’individuazione di nuove tecniche di prompt injection e, di conseguenza, al miglioramento delle tecniche di difesa nei confronti di questo tipo di attacchi attraverso quello che i fondatori di Lakera definiscono un “low-latency AI application firewall” in grado di impedire il furto di informazioni o la generazione di contenuti inappropriati.

Il ruolo dei dati

L’efficacia e l’accuratezza della GenAI è determinata, oltre che dalla qualità dei modelli, dai dataset a cui possono accedere. Il principio, alla base della “corsa ai dati” che negli ultimi anni ha preso sempre maggiore slancio, ha un impatto anche a livello di sicurezza. Un impatto che, manco a dirlo, è negativo. Le applicazioni commerciali di GenAI in ambito aziendale, per esempio, cercano di fare leva sulla condivisione di documenti contenenti dati di elevata qualità per migliorare le prestazioni degli strumenti di AI.

La parola chiave, in questo caso, è RAG (Retrieval-Augmented Generation). Si tratta di una tecnica che Amazon descrive come “il processo di ottimizzazione dell’output di un modello linguistico di grandi dimensioni, in modo che faccia riferimento a una base di conoscenza autorevole al di fuori delle sue fonti di dati di addestramento prima di generare una risposta”.

In sostanza, attraverso RAG l’algoritmo può rintracciare le informazioni che non conosce (quelle cioè che non le sono state fornite in fase di addestramento) da un dataset personalizzato. Negli ecosistemi aziendali, questo avviene mettendo a disposizione del LLM tutti (o buona parte) dei documenti memorizzati sui sistemi.

Naturalmente, questo tipo di approccio porta a indubitabili vantaggi (un’AI che può contare su dati verificati, puntuali e particolarmente “utili”) ma anche a qualche rischio. Il primo e più intuitivo è che, una volta a regime, il sistema di GenAI avrà accesso a un gran numero di informazioni riservate, o comunque sensibili, e un potenziale leak attraverso prompt injection assume un peso maggiore. I problemi, però, non finiscono qui.

Quando il pozzo viene avvelenato

La maggiore vulnerabilità dei sistemi di questo tipo è il RAG poisoning (qui è possibile consultare un corposo paper sull’argomento), cioè la possibilità di “avvelenare” il processo attraverso l’inserimento di un singolo documento con un contenuto malevolo.

Le conseguenze di un attacco di questo genere sono imprevedibili. L’ipotesi più semplice, illustrata in un post di Tamir Ishay Sharbat di Zenity Labs, è quella in cui un utente può facilmente indurre l’AI (nel caso specifico Microsoft Copilot) a fornire a un collega informazioni completamente false a una sua precisa domanda.

Per ottenere il risultato, Sharbat ha fatto leva su una specifica caratteristica delle applicazioni RAG: il fatto che utilizzino per le loro ricerche un principio di similitudine semantica. Se individuano un documento nel quale la domanda stessa è all’inizio del testo, il livello di similitudine arriva al 100% e il documento viene considerato come la fonte più attendibile. L’aspetto particolarmente divertente dell’esperimento è che il ricercatore ha utilizzato ChatGPT per creare il documento in questione.

Una volta salvato il documento all’interno dei sistemi aziendali, questo entra a far parte del “patrimonio” di contenuti condiviso con gli altri utenti e, di conseguenza, verrà utilizzato da Copilot per generare la risposta (falsa) a quella specifica domanda.

Lo stesso concetto di condivisione illustrato nel caso di Copilot è alla base di una vulnerabilità individuata dai ricercatori di PromptArmor nei sistemi basati su AI di Slack. In questo caso, però, si tratta di una prompt injection indiretta, che richiede il semplice accesso alla chat interna di un’organizzazione. Nei proof of concept illustrati da PromptArmor, la tecnica viene sfruttata sia per esfiltrare informazioni sensibili, sia per avviare un attacco di phishing ai danni di un altro utente di Slack.

Prompt Injection e compromissione dei sistemi

Se il possibile furto di informazioni sensibili e, in una certa misura, gli attacchi di phishing favoriti dall’uso di GenAI rientrano tra gli scenari immaginati dagli esperti di sicurezza già al momento degli esordi dei LLM, gli ultimi sviluppi in tema di applicazione dell’intelligenza artificiale aprono a ipotesi in cui i rischi per la sicurezza aumentano esponenzialmente.

Sotto i riflettori è l’utilizzo della GenAI come strumento per rendere più “potabili” strumenti di elaborazione che, normalmente, richiedono conoscenze tecniche evolute per il loro utilizzo. In molti casi, infatti, l’implementazione dell’AI in questi ambiti comporta la generazione di codice e apre, di conseguenza, allo sfruttamento di exploit decisamente più pericolosi.

Nel caso in cui l’output generato da un LLM non venga opportunamente sanitizzato e sia utilizzato in maniera insicura all’interno di un software, può verificarsi anche l’esecuzione di codice remoto (RCE) e, di conseguenza, la compromissione del software stesso.

Un recente esempio di questo tipo è stato individuato dai ricercatori di JFrog Security, i quali hanno scoperto tale vulnerabilità in Vanna.AI.

Vanna.AI è una libreria che mette a disposizione un’interfaccia text-to-SQL, consentendo così agli utenti di usare il linguaggio naturale per interrogare un database. La tecnica (la descrizione completa è disponibile in questa pagina) sfrutta le caratteristiche della libreria, e in particolare la funzionalità che permette di ottenere una forma di visualizzazione grafica della query. E proprio qui si nasconde la vulnerabilità: tale implementazione ha consentito ai ricercatori di eseguire porzioni di codice Python eventualmente riportate nelle risposte dell’LLM. In altre parole, tramite una prompt injection si potrebbe anche riuscire ad installare un malware. Un salto notevole, che dovrebbe preoccupare (e preoccupa) gli addetti ai lavori. La sensazione, però, è che guardando al quadro completo ci si trovi solo all’inizio.

Sicurezza sistemi Giustizia, abbiamo un problema (di fondo)

2024-10-21T00:00:00+00:00

Il caso di Carmelo Miano, ventiquattrenne arrestato lo scorso 2 ottobre a Roma con l’accusa di aver violato ripetutamente i sistemi informatici di Procure della Repubblica e del Ministero della Giustizia, porta all’attenzione – ancora una volta – il tema della sicurezza informatica all’interno della Pubblica Amministrazione.

Miano è senz’altro un abile informatico, ma come è possibile che abbia avuto accesso con cadenza pressoché quotidiana ai sistemi informatici del Ministero della Giustizia?

Procediamo con ordine e ripercorriamo brevemente la vicenda, ormai ampiamente uscita sulla stampa.

L’8 giugno 2023, un dipendente del Coordinamento Interdistrettuale per i Sistemi Informativi Automatizzati (CISIA) di Palermo nota che, al momento del *logon, *viene eseguito sul suo pc uno script anomalo. Dopo qualche accertamento, riscontra che lo script è in grado di catturare alcuni dati e inviarli verso una cartella condivisa. A quel punto, fa partire la segnalazione ai tecnici della Direzione generale per i sistemi informativi automatizzati (DGSIA) del Ministero della Giustizia che confermano la violazione da parte di un attaccante esterno e l’utilizzo illecito di alcune credenziali.

Hanno inizio così le azioni di bonifica che vedranno ampliare di molto l’estensione dell’attacco sia in termini temporali che per numero di amministrazioni coinvolte. Il Consorzio Interuniversitario nazionale per l’informatica (CINI), che ha condotto le analisi tecniche, individua tra i *domain controller *compromessi quelli delle Procure di Napoli, Palermo, Milano e i firewall di Palermo, Agrigento, Caltanissetta e Milano; e riscontra come già dall’ottobre 2022 fosse stato portato a termine un accesso illecito ai firewall con credenziali “locali”, dotate quindi di tutti i privilegi propri degli amministratori di sistema.

Insomma, la conclusione a cui arrivano i periti è che la rete informatica del Ministero della Giustizia è totalmente compromessa e permeabile agli attacchi di attori esterni.

Ma non è finita qui, perché dall’ottobre 2020 fino al gennaio 2022 le piattaforme pubbliche della Guardia di Finanza registrano una serie di attacchi informatici realizzati tramite l’invio periodico di email di phishing, contenenti allegati malevoli.

A completare il quadro si aggiunge, a partire dall’11 luglio 2021, un attacco informatico ai danni della rete TIM. Anche questo finisce sotto indagine: i database contenenti le informazioni di circa 23 milioni di utenti consumer, 2,5 milioni di utenti business e 11 milioni del sistema antifrode della stessa società vengono compromessi.

Secondo gli inquirenti, l’autore che si cela dietro a tutto è proprio Carmelo Miano, classe 2000, già indagato nel 2020 dalla procura di Brescia perché coinvolto nella gestione di un mercato illecito di droga e armi sul dark web (per una ricostruzione di questa parte, ne scrive Irpimedia).

Secondo la richiesta di misura cautelare, Miano, violando con cadenza quotidiana i sistemi informatici del Ministero della Giustizia, avrebbe cercato ossessivamente le prove dell’esistenza di indagini giudiziarie e procedimenti penali a suo carico. Tra le prime persone di cui avrebbe violato la casella di posta elettronica certificata ci sarebbero infatti Erica Battaglia e Federica Scuderi, pubblici ministeri rispettivamente di Brescia e Gela, che hanno in mano il fascicolo di Miano. Sempre secondo l’accusa, in tutto Miano avrebbe avuto accesso alle comunicazioni di 46 magistrati di diverse procure italiane, tra i quali risulterebbe anche il procuratore capo di Napoli, Nicola Gratteri.

All’interrogatorio di garanzia, Miano si è dichiarato colpevole. Non è ancora chiaro se il ventiquattrenne, che lavorava a Roma per il colosso dell’informatica NTT DATA (estraneo ai fatti), abbia violato i sistemi solo per consultare i fascicoli a suo nome, oppure se abbia venduto a terzi la mole di dati che ha potuto scaricare – gli inquirenti hanno registrato il 6 giugno 2024 un suo accesso al *Russian Market, *portale dedicato alla vendita illegale di informazioni sensibili come password, dati bancari e carte di credito.

Sta di fatto che Carmelo Miano avrebbe potuto agire indisturbato per diverso tempo, muovendosi nei gangli del sistema informatico del Ministero di Giustizia con le credenziali di un “superutente”, ovvero con diritti completi su tutto il dominio.

“Questo hacker poteva bloccare tutto il sistema giustizia, potevano sparire dati importanti, anche notizie di reato per indagini di mafia e terrorismo”, ha dichiarato in conferenza stampa il procuratore capo di Napoli, Nicola Gratteri, che ha aggiunto: “Nella realtà è riduttivo pensare a lui [Miano ndr] come informatico, per noi era un mago dell’informatica. Uno che ci ha fatto girare la testa per oltre un anno”.

Il procuratore capo di Napoli racconta poi un’altra cosa: “Quando abbiamo visto che aveva cercato di entrare negli indirizzi email di alcuni magistrati, a quel punto non abbiamo più usato le email, non abbiamo più usato i telefoni, ma ci muovevamo fisicamente e ci davamo i documenti [a mano ndr]”.

Carmelo Miano è stato in grado di mettere in ginocchio il sistema informatico del ministero della Giustizia. Torniamo quindi alla domanda iniziale: era Miano a essere un “mago dell’informatica” o ci sono problemi più profondi se una singola persona (al momento Miano sembra aver agito da solo ndr), seppur abile, riesce ad aggirare i sistemi di sicurezza e avere potenzialmente accesso a quei fascicoli estremamente delicati a cui faceva riferimento Gratteri?

Come vengono spesi i soldi del PNRR

Nel 2021, l’allora ministro per l’Innovazione tecnologica e la transizione digitale, Vittorio Colao, affermava nel corso di un’audizione che circa il 95% delle infrastrutture dati della PA sono prive dei requisiti minimi di sicurezza e affidabilità necessari per fornire e gestire dati.
Praticamente la quasi totalità.

Dal 2021 a oggi c’è la differenza che esistono delle risorse adibite proprio alla messa in sicurezza delle infrastrutture informatiche della PA: i soldi del PNRR.

Il capitolo di spesa previsto per il settore giustizia ammonta a 2,6 miliardi di euro e i risultati da perseguire grazie a questi fondi sono riassunti in quattro punti: riduzione del tempo di durata del giudizio; abbattimento dell’arretrato giurisdizionale; digitalizzazione del processo; riqualificazione del patrimonio immobiliare giudiziario.

In una tabella consultabile sul sito del Ministero, è possibile vedere quanto, di questa cifra complessiva, sia stato dirottato sulla digitalizzazione e sulla cybersecurity. Al 30 giugno 2024, dei 5 milioni previsti per la sicurezza informatica quasi la metà (2.187.009,99 €) è stata spesa. Mentre sul totale delle risorse stanziate per la digitalizzazione (133.203.200 €), alla stessa data ne sono stati spesi solo 19 milioni.

Il 24 luglio 2024, il Consiglio Superiore di Magistratura pubblica una relazione sullo stato della giustizia telematica dove vengono sottolineate numerose criticità. In primo luogo, quella relativa ai collegamenti da remoto per cui gli uffici giudiziari utilizzano *Skype for business *e Teams. Se nel caso di Skype for business, i server sono allocati nei data center dell’amministrazione interna della DGSIA – quindi del Ministero – per Teams “va evidenziato che, dopo la fine dell’emergenza pandemica, non risulta chiarita l’attuale collocazione dei server Microsoft che gestiscono, attraverso Teams, flussi di dati relativi a indagini preliminari e documenti sensibili che transitano proprio nei server Microsoft.

Un’altra questione sollevata dal CSM è quella del trasferimento dati su cloud, dove spesso a gestire le strutture informatiche ministeriali sono società private. “L’assegnazione delle funzioni di gestione dei sistemi a soggetti non appartenenti al Ministero della Giustizia – si legge nella relazione – rende infatti ancora più difficoltoso ai dirigenti dell’Ufficio e ai loro delegati, se non addirittura impossibile, il diretto accesso alle funzionalità “apicali” dei sistemi stessi.

Come se già non bastasse l’esternalizzazione della sicurezza dei sistemi a società terze o l’impossibilità di conoscere le attuali posizioni di server attraverso cui transitano documenti sensibili, ci si aggiungono le criticità nella digitalizzazione di alcune fasi processuali e dei relativi atti che rischiano di far saltare gli incassi dei fondi del PNRR: “desta preoccupazione – scrive il CSM – la scadenza, sostanzialmente imminente, dell’1 gennaio 2025, quando tutta la fase delle indagini preliminari dovrebbe essere gestita telematicamente”.

È notizia recente che, dal primo ottobre, i fascicoli cartacei del Tribunale di Milano si stiano accumulando senza che nessuno possa caricarli digitalmente. È infatti scaduto il vecchio contratto di digitalizzazione degli atti con la società che li inseriva nel sistema. Nella circolare interna, riportata dal Corriere della Sera, si legge che “il Ministero della Giustizia ha stipulato un nuovo contratto con una società diversa nell’ambito del Pnrr, ma non si sa ancora quando la società manderà i nuovi [addetti ndr]”.

Intanto, giorno dopo giorno, i fascicoli cartacei si accumulano sulle scrivanie dell’ufficio preposto presieduto ormai da un solo operatore.

I dati intorno alle minacce cyber

Secondo i dati riportati dall’Agenzia per la cybersicurezza nazionale (ACN) , nel 2023 il il team di difesa dell’agenzia (CSIRT) ha trattato 1411 eventi cyber che hanno colpito 3.302 soggetti italiani.

Il tipo di attacchi registrati più frequenti sono quelli DDoS (distributed denial of service), *phishing *e *ransomware *dove la pubblica amministrazione, sia a livello centrale che locale, e il settore delle telecomunicazioni sono i principali target.

Quello riportato dall’ACN è, però, un quadro parziale: da un lato perché fa riferimento alle sole segnalazioni ricevute e gestite dall’agenzia, dall’altro perché alcuni tipi di attacco possono rimanere silenti anche per anni.

Fa notare Stefano Zanero, docente di cybersecurity al Politecnico di Milano interpellato da Irpimedia, che attacchi come il DDoS e il *ransomware, *congegnati apposta per spegnere o bloccare un sistema, sono tipicamente visibili e vengono denunciati dagli enti che ne sono vittima. Attacchi invece come quelli di Carmelo Miano, volti quindi all’esfiltrazione di dati, tendono invece a non farsi vedere.

Se Carmelo Miano ha potuto muoversi come un fantasma nella rete del Ministero della Giustizia dal 2022 al 2024 (Miano aveva bucato il ministero già nel 2021, ma la DGSIA pensava di aver bonificato i sistemi), chi può assicurare che non ce ne siano altri come lui?

Per il procuratore capo di Napoli Gratteri Miano è “un mago dell’informatica”, ma a guardare lo stato dell’arte questa spiegazione allontana l’attenzione dal fatto che le infrastrutture della pubblica amministrazione – anche quelle più delicate che gestiscono i dossier sulla criminalità organizzata e sul terrorismo – non abbiano i requisiti minimi di sicurezza per tenere fuori dai sistemi persone che sfruttano le proprie abilità e conoscenze informatiche al fine di commettere azioni malevole.

Come i giornalisti possono usare i leak (e quali problemi ci sono)

2024-10-03T00:00:00+00:00

I leak, le fughe di notizie in formato digitale, sono diventati progressivamente più frequenti e centrali nelle dinamiche del giornalismo contemporaneo. Per chi fa informazione, entrare in possesso di grandi dataset sottratti a organizzazioni di vario tipo è oggi più comune, soprattutto perché sono aumentati gli attori che si fanno carico della distribuzione di queste informazioni, che possono essere immesse nella sfera pubblica per ragioni diverse. Se i leak sono da sempre il territorio prioritario del whistleblowing, cui fanno capo quelle persone che decidono di rivelare informazioni confidenziali o segrete a fini di denuncia e per interesse pubblico dall’interno di un’organizzazione di cui fanno parte, oggi lo scenario del leaking è certamente più complesso e sfaccettato. Gli hacker, in particolare, nell’ultimo decennio hanno adottato diverse pratiche informazionali, arrivando spesso anche a collaborare direttamente con il giornalismo (vedi questo nostro articolo sul sito DDoSecrets). Non tutti gli hacker, però, sono hacktivisti o interessati al diritto all’informazione, e molti di loro possono “liberare” dati per scopi controversi, come ci ricordano le ormai storicizzate compagne di hacking attuate dai servizi russi nel contesto delle elezioni presidenziali statunitensi del 2016.

Le sfide dell’uso di leak nel giornalismo

Sono numerose le inchieste internazionali recenti e di grande impatto ad aver avuto inizio proprio dall’analisi di dataset provenienti da *leak *di diverso tipo. Archivi relativi ad aziende, governi, organizzazioni e individui finiscono sempre frequentemente online, offrendo spesso interessanti possibilità di diventare notizie o fonti per chi lavora nel giornalismo. Lavorare con questi materiali, specialmente quando essi provengono da attività o operazioni illegali – come gli hackeraggi – comporta ovviamente una serie di sfide per i giornalisti e le giornaliste. Questi riguardano gli aspetti etici e legali, ovviamente, ma anche quelli pratici e tecnici, fondamentali per lavorare in sicurezza. Micah Lee è certamente uno dei giornalisti con maggior esperienza in questo territorio. Lee, che ha un background in information security e nello sviluppo open source, ha svolto un ruolo fondamentale nel contesto delle rivelazioni di Edward Snowden nel 2013 e per oltre un decennio è stato il responsabile della sicurezza informatica a The Intercept, testata che si è specializzata nel giornalismo investigativo su temi di sicurezza nazionale e cyber.

Un libro che spiega come si fa

A partire da queste esperienze, Lee ha recentemente pubblicato un libro, Hacking, fughe di dati e rivelazioni. L’arte di acquisire, analizzare e diffondere documenti (edito in italiano da Apogeo, ma liberamente disponibile online in inglese), una guida pratica pensata per chiunque sia interessato a fare giornalismo usando anche dataset leakati o materiali messi a disposizione da hacker. Nel libro, Lee ripercorre anche parte del suo lavoro dell’ultimo decennio che, nel corso degli anni, si è spesso basato su diversi di questi dataset, che gli hanno concesso di indagare il lavoro di diversi dipartimenti di polizia negli Usa, gruppi neofascisti e milizie di estrema destra, gang di cybercriminali russi e le attività sui social media. Abbiamo raggiunto Micah Lee in occasione del lancio del suo libro.

Dataset in crescita

Come scrive lo stesso autore in apertura di Hacking, fughe di dati e rivelazioni, il numero di leak e di dataset a disposizione del giornalismo online è cresciuto notevolmente negli ultimi dieci anni, proprio in seguito all’esplosione del caso Snowden, forse il più importante leak di questa epoca almeno in ambito cyber. All’epoca dei fatti, nel 2013, la consapevolezza nei confronti dei temi della information security nel mondo dell’informazione era completamente inesistente. “Negli undici anni trascorsi dall’inizio delle rivelazioni di Snowden, i giornalisti hanno acquisito una comprensione molto più profonda dell’importanza della sicurezza delle informazioni”, ci dice Micah Lee, “e la maggior parte dei giornalisti ora utilizza app di messaggistica crittografata, mentre all’epoca la maggior parte non sapeva cosa fosse la crittografia. Allo stesso tempo, la sicurezza delle informazioni è migliorata notevolmente. Tutti i siti web ora usano HTTPS e le app di messaggistica crittografata come Signal sono facili da usare per chiunque. Questi cambiamenti sono in gran parte merito di Snowden”. Oltre a questa eredità, il caso Snowden è stato anche uno dei capitoli più importanti nella saga dei grandi leak, insieme alle pubblicazioni di WikiLeaks di due anni prima e ai Panama Papers successivamente. La quantità di informazione che viene “liberata” da hacker, whistleblower e leaker di varia natura non è mai stata così vasta, dicevamo, ma il giornalismo è davvero consapevole delle opportunità celate in questi dataset?

Trovare storie nella marea di dati

“I leak sono la fonte di alcune delle storie più importanti nel giornalismo contemporaneo, e sta diventando sempre più comune per i giornalisti fare affidamento sulle fughe di notizie”, spiega ancora Micah Lee, “tuttavia, la stragrande maggioranza dei set di dati disponibili non viene ancora analizzata affatto. Ecco perché ho scritto il mio libro, perché voglio aiutare a insegnare ai giornalisti le competenze di cui hanno bisogno per trovare storie nei dataset”. Il libro offre diversi consigli e indicazioni di natura tecnica, su come trovare i dataset, utilizzando ad esempio l’archivio di Distributed Denial of Secrets (DDoS) (di cui abbiamo scritto qui) sulle comunicazioni sicure con le fonti e su come analizzare grandi quantitativi di dati digitali. Da un punto di vista etico e deontologico, gli scenari sono comunque molto complessi, specialmente quando si tratta di fare ricerca e pubblicare documenti che provengono da hackeraggi di varia natura, i cui intenti originari potrebbero non essere esattamente connessi al servizio pubblico.

Considerare l’intento e l’agenda di chi rilascia leak

“Quando i giornalisti lavorano con fonti hacker, è importante che rimangano scettici”, puntualizza Lee, “proprio come accade con altre fonti con informazioni di interesse giornalistico, anche gli hacker hanno le proprie motivazioni e potrebbero non essere onesti. Ad esempio, un giornalista potrebbe pensare di star parlando con un hacktivista quando in realtà ha di fronte un hacker al servizio di un governo, per esempio”. È noto infatti che gli hacker siano diventati alcune tra le risorse più utilizzate anche dagli Stati e dalle agenzie di intelligence in ambito di spionaggio e operazioni di information warfare e i leak stessi sono diventati spesso una strategia in questo contesto. Come regola generale, ad ogni modo, secondo Lee è importante ribadire come “indipendentemente da chi siano gli hacker a diventare le nostre fonti, queste persone o gruppi hanno sempre un’agenda. Quindi è importante capire quali siano le loro motivazioni e i loro pregiudizi, e poi essere trasparenti al riguardo con il pubblico. Proprio come per qualsiasi altra fonte, gli hacker potrebbero mentirti, quindi è importante essere certi dell’autenticità dei dataset e verificare la veridicità di tutto ciò che viene pubblicato”.

Non solo verifica dell’autenticità ma anche trasparenza sulla fonte

Questi aspetti diventano ancora più pressanti quando ci si trova di fronte a dataset che potrebbero provenire da operazioni cyber condotte da governi, agenzie di intelligence o hacker indipendenti ma al servizio di queste organizzazioni:* “gli attori statali e le agenzie di intelligence raramente ammettono chi sono veramente, quindi è importante rimanere sempre scettici riguardo a queste fonti”*, ribadisce Lee. Oltre alle verifiche e al vaglio dei materiali di cui si dispone, prosegue Lee, “per ogni forma di giornalismo basato su dati hackerati è necessario fornire sempre un contesto aggiuntivo oltre ai dati stessi: è importante, ad esempio, essere trasparenti con il pubblico riguardo a qualsiasi riserva che si possa avere sulla propria fonte o a eventuali incongruenze nella loro storia”. Per quanto le fonti possano essere dubbie, le informazioni che esse possono fornire potrebbero comunque essere di valore, notiziabili, e pubblicabili in un’ottica di servizio pubblico. Come scriveva Joseph Cox – un altro giornalista esperto di inchieste basate su dati hackerati – qualche anno fa, la cosa fondamentale per chi fa informazione è non diventare marionette nelle mani delle proprie fonti, una regola che vale qualsiasi altra potenziale fonte, ma soprattutto per gli hacker che, per definizione, si muovono e provengono da zone grigie e non necessariamente chiare da un punto di vista etico o persino geopolitico.

Il ruolo dell’hacktivismo

Molti hacker decidono di “liberare” informazioni perché motivati da ragioni di attivismo e di hacktivismo con il fine di fornire alla sfera pubblica materiali di politicamente interessanti, o semplicemente pubblicando dataset sul web, “aprendo” così i cassetti delle organizzazioni che hanno colpito. È in questo ambito, dove giornalismo e attivismo si mischiano, che sono fin qui emerse le collaborazioni più interessanti e proficue in termini di pubblicazioni, nonché quelle meno controverse da un punto di vista di etica giornalistica. “Data la natura elusiva degli hacker, è difficile sapere chi siano i gruppi hacktivisti più operativi, ma ci sono varie persone e gruppi attivi in questo momento”, spiega Micah Lee: “un gruppo certamente degno di nota è Guacamaya, che afferma di essere motivato dall’anti-imperialismo e dall’ambientalismo, e che di recente ha hackerato diverse grandi corporazioni e governi in tutta l’America Latina”. I fronti cyber caldi sono però molti di più e la guerra in Ucraina, ad esempio, si è dimostrato essere uno dei contesti dove gli hacktivisti, e con essi le operazioni di hack-and-leak, sono stati più visibili, oltre alle incursioni cyber dei gruppi hacker filogovernativi. “Poco dopo l’invasione russa dell’Ucraina nel 2022, alcuni hacktivisti hanno hackerato dozzine di aziende e agenzie governative russe. Un gruppo chiamato ‘Network Battalion 65’, ad esempio, è stato responsabile di molti di questi attacchi”, spiega Micah Lee, “mentre un altro gruppo che si fa chiamare ‘Anonymous Liberland and the Pwn-Bär Hack Team’ ha hackerato un produttore di armi bielorusso, e molti altri attacchi sono stati pubblicati solo sotto il nome di Anonymous. Naturalmente, ricordiamoci, che chiunque può affermare di essere Anonymous”.

Un nuovo e difficile punto di equilibrio per il giornalismo

Il rapporto tra leak e giornalismo non è di certo completamente lineare, né completamente risolto, dato che al suo interno si sovrappongono questioni sì giornalistiche, ma anche geopolitiche, tecnologiche e di sicurezza. La sovrabbondanza di informazioni potenzialmente rilevanti oggi presente online per via dei leak è però emblematica di molte dinamiche contemporanee relative alla rete e alla sua sicurezza. I leak ci ricordano che qualsiasi informazione digitalizzata e conservata su un server è potenzialmente hackerabile e potenzialmente rivelabile, indipendentemente dalla grandezza e dalle risorse delle organizzazioni che conservano quelle informazioni. Se questo ha certamente delle serie e preoccupanti ripercussioni in termini di privacy e sicurezza per gli individui, potenzialmente esposti alle azioni dei cybercriminali e delle gang ransomware di tutto il mondo, allo stesso tempo i risvolti politici di questo stato di cose sono interessanti, specialmente in termini di trasparenza. Se l’insicurezza dei sistemi e delle infrastrutture su cui facciamo affidamento è un dato di fatto – di cui i leak sono una dimostrazione evidente – il giornalismo deve sapere dove guardare per intercettare le notizie che questo stato di cose può fornire. Il dibattito etico attorno agli scenari forniti dai leak e dagli hacker di essi responsabili non sarà chiuso presto, senza dubbio, ma il libro e il lavoro di Micah Lee dimostrano quanto saper attraversare questi territori inesplorati, o quanto meno conoscerli, sia oggi fondamentale se il giornalismo vuole continuare a essere il cane da guardia della società dataficata in cui ci troviamo.

Chi spinge per un’intelligenza artificiale aperta

2024-07-04T00:00:00+00:00

Lo scorso 18 aprile Meta ha lanciato Llama 3, la sua nuova famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). L’intelligenza artificiale di Mark Zuckerberg prevede due versioni: una da 8 miliardi di parametri e l’altra da 70 miliardi. Una terza versione, ancora in fase di sviluppo, raggiungerà quota 400 miliardi.

Sebbene il numero di parametri non si traduca necessariamente in prestazioni migliori, con le due versioni intermedie di Llama 3 gli sviluppatori di Menlo Park hanno centrato il loro obiettivo, alzando l’asticella qualitativa dei modelli di AI open source. I software in questione sono infatti liberi per creatori, ricercatori, aziende e per tutte le persone che intendono metterci mano dopo averli scaricati dal sito GitHub, previa accettazione di un contratto di licenza comunitaria.

Modelli aperti e modelli chiusi

Il dualismo tra open source e closed source è da tempo un tema caldo da ben prima che ChatGPT e OpenAI si prendessero la scena mediatica globale. La libera disponibilità del codice sorgente dei programmi è stato un argomento centrale nell’evoluzione dell’informatica e della rete, anche durante le fasi embrionali del World Wide Web, prima che l’*Internet of things *conquistasse il mondo. Per decenni, i fautori di questa filosofia si sono scontrati con i detrattori (le aziende private che possedevano software proprietari), delineando il complesso e sfaccettato ecosistema di servizi digitali all’interno del quale oggi ci muoviamo.

L’avvento dell’AI, tuttavia, ha cambiato le carte in tavola. Nel disordinato dibattito relativo ai rischi di questa tecnologia, si dice spesso che l’ampia disponibilità di modelli aperti possa facilitare l’accesso a strumenti estremamente potenti anche a criminali e terroristi. O che, più semplicemente, contribuisca al proliferare di deepfake online.

In un recente articolo uscito su IEEE Spectrum, l’ex dipendente di Meta David Evan Harris ha messo in guardia ancora una volta dall’open source, sostenendo come la libera disponibilità di modelli AI “non censurati” possa favorire la commissione di atti illeciti su scala globale. Una posizione “concettualmente, culturalmente e giuridicamente non condivisibile”, come definita dal giurista Andrea Monti su Repubblica, in quanto “attribuisce all’open source (…) una responsabilità che non ha e non può avere”.

In questo senso, il confronto ideologico tra le parti è serrato. La stessa OpenAI, come del resto suggerisce il nome, è stata fondata nel 2015 da Sam Altman, Elon Musk e Greg Brockman come società no profit per lo sviluppo di sistemi open source, salvo poi “tradire” i suoi principi e sviluppare il chatbot più famoso di sempre seguendo una logica *closed *(ricevendo due tranches di investimento da Microsoft: la prima da un miliardo di dollari nel 2019 e la seconda, da 10 miliardi, nel 2023). Anche molti dei modelli più famosi e utilizzati al mondo, da Midjourney a Gemini di Google, sono basati su licenze proprietarie.

Per questo, vista la tendenza dell’intero settore, molti hanno accolto con entusiasmo la scelta di Meta di distribuire Llama in modalità aperta fin dall’annuncio del primo modello, nel febbraio 2023. Llama 3, a sua volta, è stato percepito come un possibile punto di svolta all’interno del mercato AI, un potenziale game changer dell’industria.

In realtà, c’è grande disaccordo sulla definizione stessa di AI open source, per la semplice ragione che non ne esiste una universalmente riconosciuta. Il fatto che Llama 3 sia dotato di una licenza con alcune limitazioni (per esempio il fatto che le aziende con più di 700 milioni di utenti attivi mensili debbano richiedere a Meta un’ulteriore licenza speciale – clausola pensata per evitare che il modello aiuti la concorrenza), rappresenta di per sé una violazione dei principi formulati dalla Open Source Initiative (OSI), l’organizzazione che in questi casi fa da “arbitro”.

Che vuol dire AI open source?

Secondo l’OSI (Open Source Initiative) l’AI Open Source è u sistema AI reso disponibile secondo termini che garantiscono la libertà di:

utilizzarlo per qualsiasi scopo e senza dover chiedere il permesso; studiarne il funzionamento e ispezionare i suoi componenti
modificarlo per qualsiasi scopo, anche per cambiare il suo output
condividere il sistema affinché altri lo utilizzino con o senza modifiche, per qualsiasi scopo.

Il presupposto per esercitare queste libertà è avere accesso alla forma preferita per apportare modifiche al sistema, che deve includere:

Informazioni sui dati (di training)
Il codice sorgente utilizzato per addestrare ed eseguire il sistema
I parametri del modello.

La definizione, provvisoria e in corso di definizione, è quella contenuta nella bozza v. 0.0.8 (quella più aggiornata, datata 24 aprile 2024).

In effetti, nel caso specifico molti preferiscono utilizzare il termine open-weights, che indica una categoria che rende pubblicamente accessibili e fruibili la “struttura” e i “pesi”, cioè i parametri che il software ha acquisito durante il suo addestramento.

A ogni modo, è indubbio che esistano due tendenze nettamente opposte: la prima che punta all’apertura degli strumenti di sviluppo AI, la seconda molto più preclusiva e basata sulla realizzazione di modelli “impenetrabili”.

DBRX di Databricks

In questo scenario di contrapposizione, Meta gode di buona compagnia. Qualche giorno prima dell’annuncio in pompa magna di Mark Zuckerberg e compagni, un’altra azienda californiana, Databricks, ha lanciato la sua intelligenza artificiale: DBRX. Ne esistono due versioni, una base e una perfezionata, entrambe disponibili su Hugging Face, una piattaforma libera che offre una libreria di algoritmi pre-addestrati e una serie di strumenti a supporto degli sviluppatori AI.

Il modello, che ha circa 136 miliardi di parametri, ha fatto parlare di sé per le sue prestazioni in un’ampia gamma di benchmark, i “test” che permettono di valutare questi software. Secondo il sito Artificial Analysis, che effettua analisi indipendenti dei modelli di AI, DBRX è superiore – in termini di qualità generale – a Claude 3 Haiku (di Antrophic) e risulta di poco inferiore a Mistral Large (della francese Mistral). Nella classifica dei migliori modelli linguistici di MT-Bench, DBRX si piazza sopra alla “vecchia” Llama 2 di Meta (da 70 miliardi di parametri), con valutazioni superiori alle versioni obsolete di giganti “opachi” del settore, come ChatGPT 3.5 o Google Gemma 1.

Come ci è riuscito? “Il segreto è che non c’è nessun segreto”, spiega a Guerre di Rete Jonathan Frankle, Chief Neural Network Scientist a capo del team che ha creato DBRX. Il processo è stato trasparente. “In Databricks avevamo già un vantaggio: la nostra piattaforma è incredibilmente buona nell’elaborazione dei dati, nella produzione, nel benchmarking e nel monitoraggio dei risultati. Questa base ci ha permesso di realizzare il progetto”.

Databricks, del resto, era già una realtà leader nel settore della data analytics. Dopo la sua nascita nel 2013 come evoluzione di un progetto dell’Università della California, nel giugno 2023 la compagnia ha acquisito per 1,3 miliardi di dollari MosaicML, specializzata nello sviluppo di AI, in quella che è stata la più grande operazione di assimilazione della sua storia. Meno di un anno dopo, DBRX ha visto la luce. Per il suo addestramento, spiega l’azienda, ci sono voluti circa due mesi e 10 milioni di dollari.

Su un altro aspetto fondamentale del funzionamento di questi modelli, ovvero le enormi quantità di informazioni “date in pasto” alla macchina, Databricks non rivela la natura dei dataset utilizzati per fase di addestramento (per esempio non ha risposto a una domanda relativa all’utilizzo, più o meno massiccio, dei cosiddetti synthetic data).

Cosa sono i synthetic data

I synthetic data (o dati sintetici) sono informazioni generate artificialmente anziché prodotte da eventi del mondo reale. Solitamente creati utilizzando algoritmi, possono essere distribuiti per convalidare modelli matematici e per addestrare modelli di apprendimento automatico.

I vantaggi offerti dai modelli aperti, a ogni modo, sono molteplici. In primis, rendono più facile per le imprese la costruzione di data intelligence, cioè di sistemi di intelligenza artificiale “su misura” personalizzabili e adattabili in base alle proprie necessità e alla tipologia di dati da governare. Costano ovviamente meno, perché il modello di partenza è sviluppato da altri, e permettono un maggiore controllo sui risultati.

Nonostante il mercato sembri andare nella direzione dettata da OpenAI e Google, realtà come DBRX e Llama 3 “livellano il campo di gioco tra LLM open e closed source”, prosegue Frankle. “C’è stata molta segretezza intorno allo sviluppo di modelli proprietari, ma noi (Databricks, ndr) vogliamo contribuire a promuovere l’innovazione, democratizzando l’accesso a questa potente tecnologia e mettendola nelle mani di un maggior numero di imprenditori, ricercatori, startup e aziende consolidate”.

Imprese e politica, tuttavia, viaggiano su binari paralleli. Nelle sedi istituzionali in cui si è dibattuto di regolamentazione dell’AI, il tema dell’open source ha trovato inspiegabilmente poco spazio o è stato osteggiato. Persino durante la fase di stesura dell’AI Act europeo, nonostante questo approccio contribuisca a evitare proprio una delle maggiori paure espresse dai regolatori di Bruxelles: la concentrazione del potere dell’AI nelle mani di pochi grandi operatori.

“L’AI open source è trasparente e spiegabile – conclude Frankle da oltreoceano –. Ha input diversificati e consente agli utenti di avere un maggiore controllo sui propri dati. Ha molto da offrire e per questo motivo dovremmo affrontarne la regolamentazione in modo ponderato. Se si esagera con le limitazioni, si corre il rischio di perdere questi vantaggi”.

Sotto questo profilo, la Francia rappresenta un’interessante eccezione. Nel 2023 Emmanuel Macron ha annunciato un ingente finanziamento per un progetto di “digital commons”, relativo a progetti di AI generativa aperti e di produzione nazionale. Un investimento di 40 milioni di euro destinato ad attrarre un numero significativamente maggiore di capitali da parte di investitori privati. “Crediamo nell’open source”, ha dichiarato il presidente francese nel suo discorso a VivaTech, la principale conferenza tecnologica del Paese.

Le altre realtà open source

Nello State of Open Source Report 2023, un’indagine globale interna del settore informatico, l’80% degli intervistati ha riferito di aver aumentato l’utilizzo di software liberi nel corso dell’ultimo anno, con il 41% che ha indicato un incremento “significativo”.

Il trend riguarda anche il campo dell’AI, dove gli esempi abbondano. In ambito sanitario, per esempio, aziende come la statunitense Merative utilizzano la libreria open source TensorFlow per lo screening di immagini mediche e il miglioramento delle procedure diagnostiche. Discorso analogo per il mondo della finanza, dove la piattaforma Athena di JP Morgan sfrutta un’AI di pubblico dominio per le attività di analisi del rischio. Amazon integra l’open source per perfezionare i suoi sistemi di raccomandazione, ottimizzare le operazioni di magazzino e migliorare Alexa. Sul fronte dell’intrattenimento, realtà come Netflix e Spotify fondono soluzioni proprietarie con librerie open come PyTorch, per migliorare gli algoritmi di raccomandazione degli utenti.

Sebbene Google abbia adottato un approccio conservativo con i suoi prodotti più potenti (Gemini su tutti), i modelli Gemma rilasciati a febbraio sono liberamente accessibili, anche se l’azienda stessa li ha definiti come “open” piuttosto che “open source”. A giugno anche Apple, dopo aver rotto il lungo silenzio in tema di AI presentando Apple Intelligence, ha rilasciato 20 nuovi modelli e 4 set di dati su Hugging Face, dimostrando il suo impegno su questo fronte. Infine, alcune delle startup europee più interessanti nel campo dell’intelligenza artificiale generativa si basano proprio su una concezione open source: tra tutte, la tedesca Aleph Alpha e la britannica Stability AI (i creatori di Stable Diffusion, tra i modelli text-to-image più famosi al mondo). Ed è solo la punta di un iceberg gigantesco.

Lo scorso luglio, il co-fondatore di Hugging Face Clément Delangue ha fornito, in un post su X, alcuni numeri relativi ai modelli AI pubblicamente disponibili sulla sua piattaforma. Nella lista dei maggiori “contributor”, Meta occupava la prima posizione con 689 modelli, seguita da Google (591), Microsoft (252), Salesforce (88) e Nvidia (86). I dati, per quanto parziali, forniscono una metrica significativa dell’andamento esponenziale dell’AI open source, reso possibile soprattutto dall’apertura dei singoli algoritmi da parte di Big Tech e degli altri colossi del settore.

I progressi nell’ambito dell’intelligenza artificiale dipenderanno inevitabilmente dal futuro dell’open sourcing. La forza trainante di questa filosofia, del resto, non risiede solo nella sua capacità di “inventarsi”, ma soprattutto in quella di “reinventarsi”. Come scritto dall’investitore Michael Parekh su Medium, “le migliori innovazioni tecniche continuano a emergere ogni settimana dai laboratori di ricerca accademici, sotto forma di AI paper, insieme agli sforzi open source degli sviluppatori di tutto il mondo, per poi essere inondati di dollari di venture e creare un’esplosione cambriana di nuove startup”.

Il fronte cyber, ecco il nostro ebook

2024-06-02T00:00:00+00:00

Oggi rendiamo scaricabile per chiunque – gratuitamente – il secondo ebook di Guerre di Rete che si intitola Il fronte cyber**, uno speciale sulla cyberwarfare tra guerra in Ucraina e in Medio Oriente.

L’ebook è a cura di Carola Frediani, Sonia Montegiove, Federico Nejrotti e Rosita Rijtano con i contributi di Raffaele Angius, Irene Doda, Carola Frediani, Rosita Rijtano, Eleonora Zocca.

Troverete

Carola Frediani all’introduzione
Rosita Rijtano che racconta l’IT Army ucraino, “l’esercito” di cyber volontari
Raffaele Angius che analizza lo scontro digitale tra Israele, Iran e Hamas
Irene Doda che si muove nel campo minato dei social media durante una guerra
Eleonora Zocca che ci porta per mari, navi fantasma e transponders

Anche questo ebook è stato un lavoro di squadra, un lavoro collettivo con alle spalle il team di Guerre di Rete. E ancora un ringraziamento a tutti i donatori e sostenitori, gli Editori di Rete che col loro contributo hanno reso possibile il progetto.

Un ChatGPT italiano van cercando

2024-05-25T00:00:00+00:00

Realizzare modelli linguistici di grandi dimensioni in lingua italiana è, da qualche mese, l’obiettivo in cima alla lista delle priorità digitali nazionali. Non si tratta di un vezzo campanilistico: la capacità di rispondere alle richieste degli utenti dipende in maniera diretta dalla qualità dei dataset su cui gli LLM (questo l’acronimo che sta per Large language model) sono addestrati. I prodotti più popolari sono basati su dataset costruiti pressoché esclusivamente in lingua inglese.

Ma (si veda questo articolo di Guerre di Rete di novembre), non ci è voluto molto a comprendere che l’idioma non è una questione secondaria. Non solo per l’accuratezza delle risposte: è anche un tema di soft power, come rivela l’attenzione della Francia, che ha puntato forte sulla startup Mistral AI in linea con la strategia nazionale per la difesa della francofonia, uno degli asset principali di Parigi. Germania e Cina non sono da meno: tedesco e mandarino, per quanto non siano paragonabili tra loro come numero di parlanti, temono di perdere competitività in quella che è una corsa sin troppo veloce verso il futuro. Così hanno costruito i propri campioni, quali la tedesca Aleph Alpha. Persino i piccoli (ma ultimamente molto attivi sulla scena internazionale) Emirati Arabi Uniti hanno proposto il loro Falcon.

L’Italia sta cercando di tenere il passo. Anche se ha fatto parlare di sé soprattutto per essere stata il primo Paese a imporre una limitazione provvisoria su ChatGPT nella primavera del 2023. Ma, oltre a governare le evoluzioni tecnologiche dal punto di vista legislativo, è necessario muoversi sul piano delle politiche industriali. Così, tra progetti costruiti “from scratch” (cioè da zero) e fine tuning (che potremmo tradurre con ottimizzazione e adattamento di un modello pre-addestrato) di progetti esistenti per adattarli all’idioma dantesco, sono diverse le iniziative già pronte o in cantiere. Alcune partite in sordina; altre, invece, precedute da un intenso battage mediatico. Abbiamo provato a ricostruire che cosa sappiamo delle varie soluzioni. Partiamo però dall’inizio.

Il problema dei dataset

Il problema centrale nella costruzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni è proprio l’addestramento, l’attività, cioè, con cui la macchina apprende e si prepara, dunque, a fornire risposte ai prompt (le domande dell’utente) sulla base delle relazioni fra parole (per una spiegazione tecnica ma semplificata in italiano, vedi qua)

Un anno e mezzo fa il lancio di ChatGPT ha innescato una corsa all’AI generativa (vedi l’ebook di Guerre di Rete). Ma, dopo il tecno-ottimismo mediato dal marketing degli esordi, negli ultimi mesi le reazioni non sono state sempre entusiaste. Su tutti, il New York Times ha citato in tribunale OpenAI (la società a cui fa capo ChatGPT).
La sentenza, quando arriverà e vada come vada, farà di certo giurisprudenza. Intanto, fiutato il vento, le nuove policy che tutelano il lavoro delle redazioni cominciano a prevedere fattispecie nuove, nel tentativo di mettersi al riparo dall’aggressività dei nuovi competitor. Non manca, tra gli studi legali specializzati, chi suggerisce di non fare accordi, per il momento, in attesa che la nebbia si schiarisca.
Perché, come si diceva, per i modelli di intelligenza artificiale, i dataset sono tutto: ma la qualità del materiale disponibile gratuitamente in Rete è mediamente bassa. Tutt’altra cosa sono i grandi giornali o i libri di autori noti: contenuti ben scritti, dall’alto grado di affidabilità.

**L’alternativa open e i servizi alla Common Crawl **

L’alternativa sono le cosiddette fonti open. Con una necessaria precisazione: si tratta dell’aggettivo più abusato nel mondo dei modelli linguistici. Nella società di Sam Altman, per esempio, oggi, di aperto, c’è molto poco.

Esistono, però, diversi gruppi di ricerca che, per evitare questioni legate al copyright, hanno fatto dall’inizio riferimento a fonti pubbliche o, almeno, disponibili senza barriere, senza andare troppo per il sottile. Per esempio, ma non solo, Wikipedia. E poi ci sono servizi come Common Crawl. Il fondatore, Gil Elmaz, è stato definito dieci anni fa dal New York Times “l’uomo più importante di cui non avete mai sentito parlare”. Oggi è chiaro il perché: dopo aver creato AdSense, poi comprata da Google, ha messo in piedi Common Crawl, una società no-profit che fa scraping del web, cioè rastrella la Rete e fornisce gratuitamente i propri archivi e dataset al pubblico.
Diceva Gil Elbaz in un’intervista: “Common Crawl è molto semplice: è una copia del web, e il web è il più fantastico ammasso di conoscenza che l’umanità abbia messo assieme. Quindi, perché non renderla disponibile a più persone possibile? Se lavori a Google puoi avere facilmente accesso a tutta questa conoscenza; altrimenti, c’è Common Crawl”.

Common Crawl fa anche scraping di materiale protetto da copyright: secondo le ultime statistiche disponibili (datate 2024), il 46% dei contenuti ha l’inglese come lingua primaria, il 5% ciascuno tedesco, russo, giapponese, il 4% francese, spagnolo, cinese. L’italiano è al 2,5%. Pare che una versione filtrata di Common Crawl sia stata usata per allenare GPT3 nel 2020. Gli ultimi dati disponibili al momento in cui scriviamo dicono che, nello scraping durato dal 20 febbraio al 5 marzo, sono state registrate 3,16 miliardi di pagine web. La quantità di dati archiviati dal 2008 è impressionante. Il corpus contiene anche metadati, fondamentali per rendere “digeribile” e utilizzabile l’ammasso di conoscenza.

I dataset di Common Crawl possono essere usati per machine learning, natural language processing, migliorare i traduttori, ma anche per studiare la propagazione delle malattie. Sono stati impiegati da aziende e enti di ricerca: i dati sono perlopiù in formato html, ma ci sono anche pdf e immagini. Lo storage è fornito da Amazon. “Il nostro obiettivo è democratizzare i dati in maniera tale che tutti, non solo le big companies, possano fare ricerca e analisi di alta qualità”, ha dichiarato Elbaz.

I dataset in italiano

Ma un dataset forte, in italiano, ancora manca. Ed è questo il problema principale per avere un campione nazionale degli LLM. La domanda, a questo punto è chiara: perché questo lavoro di sistematizzazione non è stato fatto? E a chi spetta?

“La risposta è che raccogliere questi dati, aggiungere tag e metadati è un’operazione lunga, complessa”, spiega a Guerre di Rete il CTO di un’importante società, che accetta di parlare a condizione dell’anonimato. “Questo lavoro di sistematizzazione non l’ha ancora fatto nessuno. E per venirne a capo serve l’intervento dello Stato, ma anche quello dei privati”. Poi torna sul tema commerciale: “Chi sarà in grado di firmare accordi vincenti avrà il maggior vantaggio in futuro”.

C’è spazio anche per l’uomo: “Non basta un banale ordinamento: serve un’opera di supervisione umana per garantire la qualità” dice il manager. “Quando sento di gente che annuncia di rastrellare dati e conversazioni dai social so che non andranno lontano, perché si tratta di materiale inadeguato. Il motivo per cui Mistral è davanti a tutti è proprio che dispone di un dataset non pubblico che si è costruito da sé, e poi perché ha introdotto una Mixture of Experts, modalità innovativa che dà risultati migliori a parità di parametri. Se introduci due innovazioni assieme, beh, la differenza si vede”.
(La Mixture of Experts è un approccio del machine learning che divide un modello di intelligenza artificiale in sottoreti separate, ciascuna specializzata in un sottoinsieme dei dati di input, per eseguire congiuntamente un compito).

Ad ogni modo, ecco di seguito alcuni dei progetti più avanzati in Italia sul fronte degli LLM. Si tratta di una lista non esaustiva e in continuo aggiornamento, ma quanto di seguito offre una buona fotografia.

LLamantino, università di Bari

All’università di Bari, dal gruppo guidato da Giovanni Semeraro, nasce Llamantino, nell’ambito di un partenariato del Pnrr (Piano nazionale di ripresa e resilienza) sull’intelligenza artificiale. Lo racconta Pierpaolo Basile, professore associato nel dipartimento di Informatica. “A lavorarci siamo in sei: assieme a me e Giovanni Semeraro ci sono i due ricercatori Marco Polignano e Lucia Siciliani e un dottorando, Elio Musacchio. C’è anche un ricercatore di NVIDIA, Giuseppe Fiameni”.

“Il nostro modello è stato addestrato su LLama-2 e si basa essenzialmente sulla stessa architettura”, dice a Guerre di Rete Basile. “Ora stiamo lavorando anche su LLama-3”. In sostanza, prosegue Basile, “abbiamo definito un workflow che permette di prendere un LLM e adattarlo a una nuova lingua o una lingua sottorappresentata. Successivamente il modello adattato può essere addestrato (fine tuning) su task specifici. Per esempio, abbiamo creato un modello chat ed uno per risolvere alcuni task di NLP (elaborazione del linguaggio naturale, ndr) come il riconoscimento del linguaggio d’odio all’interno di testi in lingua italiana”.

Il fine-tuning, riprende Basile, è avvenuto su diversi dataset, “in particolare Ultrachat, focalizzato sulle conversazioni, un campo nel quale siamo particolarmente forti. Il fine-tuning è stato realizzato su una traduzione in italiano di UltraChat. Per la parte di adattamento è stato, invece, utilizzato un dataset di pagine web (MC4-clean). Stiamo anche lavorando su un fine-tuning utilizzando i dati dell’ultima edizione di EVALITA, una campagna di valutazione periodica di NLP e speech tools in lingua italiana”.
LLaMAntino, secondo la squadra dell’ateneo barese, è stato “il primo LLM focalizzato sull’italiano a raggiungere la dimensione di 70 miliardi di parametri. “Il problema in questi casi sono le risorse hardware, ma grazie al progetto FAIR del Pnrr abbiamo potuto eseguire tutto sul supercalcolatore Leonardo del Cineca” prosegue il docente.
Qual è il piano di business? “Quanto fatto finora resterà disponibile a tutti. Per il futuro, abbiamo invece fondato uno spinoff”. Poi Basile conferma che qualcosa si muove anche da noi: “Un dataset nativo in italiano è tra gli obiettivi del progetto FAIR, sia per quanto riguarda il fine-tuning che per la valutazione”.

LLamantino è stato valutato su dataset standard per la lingua italiana ottenendo buoni risultati. “Abbiamo anche effettuato altre valutazioni su dataset differenti e stiamo preparando una pubblicazione scientifica su questi risultati”. “Il nostro obiettivo principale”, conclude Basile, “non era quello di costruire il miglior LLM per l’italiano, ma proporre un workflow riutilizzabile che a partire da un LLM open-source con uno scarso supporto alla lingua italiana produca un modello di grandi dimensioni in grado di ottenere performance superiori sul nostro idioma. Il tutto utilizzando strumenti open-source. Oggi possiamo dire di essere soddisfatti e orgogliosi del fatto che altri ricercatori abbiano seguito il nostro workflow e lo abbiano applicato ad altre famiglie di LLM, ad esempio Mistral”.

Cerbero, università di Pisa

All’Università di Pisa è nato Cerbero, dal gruppo di ricerca del professor Federico Andrea Galatolo. Rilasciato a novembre 2023, questo modello di grandi dimensioni è basato su Mistral: “Il nostro è stato il primo LLM così valido dal punto di vista qualitativo da poter essere effettivamente utilizzato, e infatti è già impiegato da diverse aziende. Direi che, a oggi, regge ancora bene la prova del tempo”.
La versione 2.0, che verrà rilasciata a giorni, sarà completamente rinnovata, annuncia il docente. Secondo Galatolo, la strada giusta è restare open source: proprio come Cerbero, che può essere utilizzato gratuitamente per qualunque scopo, inclusi quelli commerciali. “I modelli open source al momento sono rimasti indietro rispetto ai modelli ‘chiusi’, ma la storia insegna che, alla fine, questa filosofia vince sempre. Le ragioni? Ci sono più sviluppatori, e un fattore determinante in grado di fare la differenza: l’entusiasmo. Significa che le persone non lavorano ai progetti per lo stipendio, ma per passione. Insomma, all’inizio vincono le corporate, ma poi il divario finisce per colmarsi e avviene il sorpasso”.

Cerbero, spiega Galatolo, è stato il primo LLM italiano rilasciato con licenza Apache 2, “che ne permette l’uso commerciale completamente libero, e consente alle aziende di realizzarci prodotti e poi venderli senza dovere nulla a noi. Io sono un ricercatore universitario, stipendiato dalla collettività, e pertanto lavoro al suo servizio: il mio interesse è sviluppare un prodotto che sia disponibile per tutti. Il futuro? Sono contrario a un’intelligenza artificiale chiusa: immagino uno strumento che sia utilizzabile senza limiti. Mi spaventa, anzi, che i paletti morali siano messi da Open AI o altre società”.
Perché? “Perché all’improvviso potrebbero decidere che una certa classe di problemi non debbano più essere risolti, e a quel punto il gioco finirebbe” Male. La conclusione? “Le regole devono venire dal legislatore, non dalle aziende, perché queste ragionano in termini di business”.

Il team di Cerbero-7b è composto da Galatolo e da Mario Cimino, “ma stiamo reclutando dottorandi, assegnisti e tesisti per portare avanti lo sviluppo delle nuove versioni” spiega il docente. Dal punto di vista tecnico, “abbiamo usato Mistral-7b e openchat-3.5 come modelli base per le due versioni rilasciate di cerbero-7b ”.

Cerbero è stato addestrato su un mix di dataset: uno tradotto automaticamente dall’inglese, un altro di altissima qualità raccolto da volontari umani e infine uno preparato dal nostro gruppo di lavoro, generato usando un LLM molto grande. “Tutti sono stati sottoposti al filtraggio basato su BERT (altra rete neurale) che ne garantisce un’elevata qualità complessiva”.

“Cerbero”, conclude Galatolo, “punta ad essere un modello generalista, senza nessuna specializzazione su un task specifico. Abbiamo valutato le capacità in modalità few-shot di risolvere problemi pratici come la classificazione della positività o negatività di testi, la presenza o meno di ironia o il rilevamento di contenuti tossici. Lo abbiamo anche testato riguardo a task di question answering tradizionali. La nuova versione sarà valutata su un gruppo molto più esteso di benchmark”.

Dante, Università La Sapienza di Roma

A Roma nasce Dante, sotto la guida del professor Fabrizio Silvestri. Anche in questo caso, un modello open source, e un fine-tuning del francese Mistral. Il team tecnico è composto da Andrea Bacciu, Cesare Campagnano, e Giovanni Trappolini. “Tutti fanno parte del gruppo che dirigo Sapienza, con Andrea che adesso è ricercatore a tempo indeterminato ad Amazon”. “Per il fine-tuning di Dante LLM – spiega Silvestri – abbiamo impiegato la tecnica di Low Rank Adaptation (adattamento a rango ridotto – LoRA) con impostazioni specifiche come la quantizzazione a 8 bit. La quantizzazione è una tecnica usata per ridurre la quantità di dati necessari a rappresentare un’informazione, come le caratteristiche di un modello di intelligenza artificiale”.
Un esempio può aiutare: “Immaginiamo di avere una scatola piena di pennarelli colorati: per risparmiare spazio, si potrebbe decidere di tenere solo un pennarello per ogni colore principale, eliminando le sfumature molto simili tra loro. In pratica, la quantizzazione fa qualcosa di simile con i dati numerici, riducendo la varietà di numeri usati e semplificandoli, il che rende il modello più leggero e veloce, pur mantenendo il più possibile la sua efficacia originale”. “Sfruttiamo la versione italiana del dataset SQuAD – conclude Silvestri – e 25.000 frasi dal dataset Europarl dall’inglese all’italiano. Il modello risultante è rilasciato sotto licenza Apache 2.0”.

I modelli aziendali

I modelli aziendali di cui siamo a conoscenza sono from scratch, cioè non basati su altri: si parte da zero. Nei mesi scorsi c’è stato un grande battage su Modello Italia, realizzato da iGenius, società attiva nell’AI. iGenius non ha risposto alle richieste di Guerre di Rete; la società ha parlato di una presentazione che sarà organizzata nei prossimi mesi.

Fastweb, i dati e l’infrastruttura

In Italia c’è un altro grande attore corporate che ha intravisto le potenzialità dei modelli linguistici di grandi dimensioni e ne ha realizzato uno in casa: Fastweb. “Il percorso per rendere l’intelligenza artificiale un cardine della strategia aziendale nasce nel 2019 su spinta di Walter Renna, oggi amministratore delegato ma al tempo direttore di divisione prodotto, dice a Guerre di Rete Giovanni Germani, manager of Architecture & AI della società. “Per questo, abbiamo creato una squadra che va a riunire tutte le competenze AI, data science e automation, una squadra che sono stato chiamato a guidare”.

La scelta di puntare su un LLM nazionale deriva dal fatto che “dall’interlocuzione coi clienti abbiamo notato che la maturità dell’ecosistema italiano e la comprensione delle potenzialità e dei rischi dell’intelligenza artificiale generativa sono davvero eterogenee. Molti utenti dispongono di idee e casi d’uso interessanti, ma non si sentono a proprio agio a lasciare i dati su server ubicati in un altro paese. Meta è l’unica che è rimasta open source, anche la versione 3 di LLama è open: il problema di Llama è che l’addestramento sulla lingua italiana è fatto su una mole piccola di documenti, meno dell’1%”, riflette Germani. Che aggiunge: “Gli LLM sono tra gli asset strategici del futuro. L’Europa? Mediamente è rimasta indietro rispetto ad altri territori, come peraltro l’Italia: per questo è necessario non accumulare ulteriore distacco”. E creare, quindi, un modello completamente italiano.

Ma quali sono, allora, gli ingredienti per un LLM tricolore in grado di reggere la competizione? Germani accetta di raccontare il percorso di Fastweb. “Non siamo partiti da modelli esistenti ma da una rete neurale completamente vuota; c’è stata una fase di pre-addestramento realizzata con dataset in lingua italiana. Ci tengo a sottolineare che i dati non sono frutto di scraping [cioè rastrellati sul web, ndr] o di fonti open, ma provengono da fonti di qualità, come la pubblica amministrazione e l’editoria. Una volta creato un dataset equilibrato per la nostra lingua, passeremo a training e fine-tuning”. Secondo Germani, “oggi mancano persino benchmark affidabili per dire quanto un modello performi meglio in lingua italiana. Proprio per questo, un’altra delle sfide che abbiamo raccolto è quella di creare un benchmark di riferimento per la nostra lingua, in collaborazione con l’università”.

Il dirigente non ha dubbi: l’ingrediente fondamentale per farcela a competere è possedere l’infrastruttura hardware. “L’unica strada è che sia on premises: per questo abbiamo stipulato una partnership con Nvidia, da cui abbiamo acquistato decine di elaboratori Super pod, che useremo per addestrare il nostro LLM e che potremo anche mettere a disposizione dei clienti in modalità di co-progettazione: data la nostra competenza, possiamo aiutare chi lo chiede a mettere a terra le proprie idee”.

Germani parla anche di accordi commerciali. “Nel nostro caso, avremo accordi specifici e chiari con vari soggetti, testi in grado di tutelare ambo le parti. Le forme della collaborazione potranno variare, e stiamo cercando di identificarle tutte: ci vuole tempo, perché si tratta di fattispecie nuove, per cui non esiste una tradizione di riferimento: ognuno approccia l’intelligenza artificiale in maniera diversa, e anche gli editori stanno sperimentando: e dal loro punto di vista, il tema del copyright è la base di ogni ragionamento”.Nomi non ne fa, ma trattative sarebbero aperte con gruppi attivi nell’informazione e nel comparto editoriale librario. “Abbiamo anche avviato un canale con la pubblica amministrazione” dice Germani.

Quanto ai dialetti, patrimonio e ricchezza di ogni lingua, c’è una sorpresa: “Quello che notiamo nei test che conduciamo è che un LLM ben costruito sviluppa in maniera naturale una certa capacità di traduzione anche rispetto a fonti dialettali. Basta che vi sia una sufficiente quantità di letteratura disponibile, anche fonti pubbliche”.

Al lavoro sul modello di Fastweb partecipano, nella squadra interna, circa trentacinque persone, cui si aggiungono un’altra trentina di professionisti esterni. Quanto alle tempistiche, “le prime versioni from scratch arriveranno entro la fine del 2024. La prima questione ora è approntare le macchine che abbiamo acquistato; inoltre, al momento, stiamo testando la bontà del dataset”. Il resto arriverà.

Tiscali e il progetto Villanova

Alle aziende in corsa di recente si è aggiunta Tiscali, che ha appena lanciato il progetto di intelligenza artificiale generativa multimodale “Villanova”. Vale la pena di ricordare che l’azienda sarda fu tra i pionieri del web italiano sul finire degli anni Novanta: allora l’isola fu capace di attirare i nomi più prestigiosi a livello mondiale di quell’epoca pionieristica, affiancandoli a giovani di talento: personaggi come il guru Nicholas Negroponte e Reinier van Kelij,

Oggi Tiscali è tra le cinque imprese selezionate in Italia nell’ambito del primo progetto di comune interesse europeo (Ipcei Cis) sulle tecnologie per la creazione di una catena del valore europea delle infrastrutture e servizi cloud. La Commissione europea ha autorizzato l’Italia all’erogazione di un valore massimo di aiuti di Stato alle cinque imprese italiane partecipanti di circa 409 milioni di euro, su un totale di oltre 1,2 miliardi a livello europeo.

L’obiettivo principale dell’Ipcei Cis, dice Tiscali in una nota, “è la creazione di un ambiente decentralizzato completamente nuovo, che consentirà un’infrastruttura software per l’uso avanzato delle risorse di elaborazione dei dati, dal cloud all’edge. Questo nuovo ecosistema aperto, gestito da più fornitori, ridurrà le dipendenze tecnologiche e gli effetti di lock-in. Inoltre, consentirà una nuova dimensione dei modelli di business basati sui dati, ad esempio legati all’AI e all’IoT, per un ampio spettro di settori e industrie come la produzione, la mobilità, l’energia e il turismo”.

Per quanto riguarda il Progetto Villanova, “i modelli, i componenti e le tecnologie di AI generativa realizzate saranno in grado di abilitare la creazione dinamica di contenuti testuali e multimediali di alta qualità in tempo reali”, prosegue la società.

“Il primo aspetto che teniamo in considerazione in questo progetto è avvicinare le piattaforme di intelligenza artificiale ai problemi reali”, afferma a Guerre di Rete Davide Rota, ad di Tiscali. “Come, del resto, facemmo negli anni Novanta. Questo è il primo passo”. Il secondo è “farlo in un ambiente che non sia nativamente inglese, ottimizzando al massimo i settori più rilevanti: perché è molto più interessante utilizzare l’intelligenza artificiale per la scienza che per pianificarsi la cena. Infine, credo sia necessario realizzare interfacce semplici e sostenibili dal punto di vista energetico”.

**Tutti gli altri **

La lista qui sopra, come detto, non è completa, ed è difficile comparare i progetti italiani a quelli internazionali. Qualcosa, però, pare muoversi davvero, anche se il futuro corre come mai nella storia. Nuovi progetti nascono di continuo: l’ultimo è della società italiana Almawave sta sviluppando un proprio LLM, Velvet. Il focus sarà sul nostro idioma, ma sono previsti nel progetto anche portoghese brasiliano e swahili. Anche in questo caso, nessun dettaglio rilasciato, se non che arriverà alla fine dell’anno. Come Modello Italia di iGenius, anche Velvet si appoggerà sui supercomputer bolognesi del consorzio interuniversitario Cineca; che, peraltro, ha “prestato” le proprie macchine anche a Mistral. Forse è proprio questa del Cineca, a oggi, la punta di diamante dell’IT italiano.

Aggiungi qui il testo dell’intestazione

Intelligenza artificiale, quali sono le startup europee

2024-05-07T00:00:00+00:00

C’è una vicenda che racconta benissimo il difficile e frustrante rapporto tra l’Unione Europea e l’intelligenza artificiale. Questa vicenda ha come protagonista Mistral AI: startup francese che sviluppa large language model (modelli linguistici di grandi dimensioni in stile ChatGPT), fondata un anno fa a Parigi da ex di Meta e di DeepMind e capace di raccogliere oltre 500 milioni di dollari in finanziamenti, per una valutazione che sfiora i due miliardi di euro (ma negli ultimi giorni si sta parlando di un nuovo round di finanziamento e di un ulteriore incremento della valutazione).

Mistral AI è quindi il più recente – e forse il più ambizioso – “campione europeo” dell’intelligenza artificiale. Ed è anche una delle principali ragioni per cui all’interno dell’AI Act (il regolamento sullo sviluppo dell’intelligenza artificiale appena varato dal Parlamento Europeo) alcune delle norme più rigide previste per i cosiddetti “foundation models” (sistemi addestrati tramite una vasta gamma di dati al fine di eseguire molteplici compiti) sono state stralciate.

Queste modifiche all’AI Act – regole meno rigide per la fase d’addestramento e per l’utilizzo di materiale protetto da diritto d’autore, minori vincoli per le realtà open source e maggiore autoregolamentazione – avevano l’obiettivo di non complicare eccessivamente la vita delle aziende tecnologiche europee, alle prese con la loro difficilissima sfida ai colossi della Silicon Valley.

È stato insomma un modo di andare incontro alle richieste – o meglio, al fortissimo lobbying – di Mistral AI (e non solo), che chiedeva una “chance” per competere sul mercato globale. Richiesta accettata, come detto. Anche perché, in caso contrario, Mistral AI aveva chiarito che avrebbe cercato il sostegno dei giganti statunitensi invece di giocare il ruolo di testa d’ariete dell’avanzata europea.

E poi, la sorpresa. Il 26 febbraio, pochi giorni dopo aver ottenuto ciò che aveva richiesto, Mistral AI ha annunciato la sua partnership con Microsoft. In particolare, Microsoft ha investito 15 milioni di euro nella startup parigina (che saranno poi convertiti in quote di proprietà) e farà funzionare i modelli linguistici di Mistral AI sul proprio cloud Azure. Per l’Unione Europea, e per la Francia in particolare, è stata una doccia fredda. Peggio ancora: un tradimento (tutta la vicenda è documentata in uno scorso numero della newsletter di Guerre di Rete).

Per molti versi, il caso Mistral rappresenta l’ennesima, beffarda, conferma delle enormi difficoltà dell’Unione Europea: un gigante economico (l’Unione Europea è la seconda potenza economica per PIL) che è però un nano tecnologico. E che ormai da anni riveste il ruolo di mastino normativo: dal regolamento sulla privacy (GDPR) alle norme che limitano lo strapotere di Big Tech (Digital Services Act e Digital Markets Act), fino all’AI Act.

Un ruolo meritorio, ma che ha sempre più le parvenze di un ripiego: l’Unione Europea sembra consolarsi a recitare la parte del “vecchio saggio”, che cerca di tenere a bada le sregolate ambizioni dei colossi digitali anche perché incapace di competere sul piano tecnologico con Cina e Stati Uniti.

I numeri, d’altra parte, sono chiarissimi. Nel decennio 2013-2022, negli Stati Uniti sono state fondate 4.643 startup attive nel campo dell’intelligenza artificiale. In Cina si arriva a 1.337, mentre Regno Unito, Francia e Germania assieme arrivano appena sopra i mille. Le cifre relative agli investimenti sono ancora più evidenti: sempre nel decennio scorso, gli Stati Uniti hanno raccolto 249 miliardi di dollari in investimenti, la Cina 95 miliardi, mentre le tre più importanti nazioni europee arrivano soltanto a 32 miliardi di dollari (lasciando alle altre soltanto le briciole).

Altre cifre poco lusinghiere sono riportate dal sito specializzato Sifted, secondo il quale tre sole università californiane – Stanford, USC e University of California – hanno prodotto un numero di fondatori di startup di intelligenza artificiale (175) praticamente pari a quello delle principali dieci università europee (177).

Insomma, è evidente come l’Europa non sia al centro del boom dell’intelligenza artificiale, soprattutto se si considera che – stando ai dati di Crunchbase – la sola OpenAI ha raccolto finanziamenti totali di gran lunga superiori a quelli di tutte le startup europee messe insieme.

Eppure, se usciamo dall’impossibile confronto con gli Stati Uniti e diamo un’occhiata all’Europa nel dettaglio, si osserva comunque un panorama vivace e in crescita. Nel 2023, le startup europee attive nel campo dell’intelligenza artificiale generativa hanno raccolto 1,5 miliardi di dollari in finanziamenti, quasi tre volte la cifra raggiunta l’anno precedente.

Le prime dieci startup europee (UK inclusa)

Ma quali sono nel dettaglio le realtà che guidano la rincorsa europea all’intelligenza artificiale? Di seguito, trovate una panoramica delle prime dieci startup, classificate sulla base dell’ultimo round di investimenti ottenuto nel 2023 (i dati e le informazioni sono tutti tratti dal report di Tech.eu).

Aleph Alpha

Nazione: Germania

Ultimo round: 460 milioni di euro

Aleph Alpha sviluppa large language model in modalità open source e ha raccolto 460 milioni di euro nel suo ultimo round di finanziamenti. A differenza di numerosi suoi concorrenti, gli investimenti arrivano per la quasi totalità da attori europei, tra cui l’Innovation Park Artificial Intelligence (IPAI, con sede a Heilbronn, Germania), da Bosch Ventures e dalle aziende del Gruppo Schwarz, il più grande rivenditore d’Europa e proprietario di Lidl e Kaufland.

Mistral AI

Nazione: Francia

Ultimo round: 385 milioni di euro (ma come dicevamo all’inizio ne sta arrivando un altro da 500 milioni di euro secondo alcune indiscrezioni)

La già citata startup francese di AI generativa Mistral ha chiuso due accordi nel 2023. Nel suo primo mese di esistenza, l’azienda ha raccolto 105 milioni. Meno di sei mesi dopo ha ricevuto ulteriori investimenti per 385 milioni di euro. Questo secondo round è stato guidato da Andreessen-Horowitz assieme a LightSpeed Ventures, Salesforce e Motier Ventures, di proprietà del Gruppo Galeries Lafayette. Successivamente, è avvenuto anche l’accordo con Microsoft.

Helsing

Nazione: Germania

Ultimo round: 209 milioni di euro

Helsing è una società di intelligenza artificiale in ambito militare. I suoi software sono stati infatti selezionati dalla Germania per potenziare gli aerei caccia Eurofighter. Lo scorso settembre, Helsing e altri partner hanno vinto un contratto che permetterà di sviluppare i software di intelligenza artificiale che alimenteranno il programma europeo Future Combat Air System. La società ha sede a Monaco di Baviera e ha ricevuto 209 milioni di euro in un round guidato dalla società di venture capital General Catalyst. Anche il gruppo svedese Saab, che collabora frequentemente con Helsing, ha partecipato ai finanziamenti.

DeepL

Nazione: Germania

Ultimo round: 93 milioni di euro

È una nota startup di traduzione e riscrittura automatica dei testi. La sede è a Colonia, Germania. DeepL ha raccolto 93 milioni di euro in un round guidato dalla società di investimenti della Silicon Valley IVP. Tra gli altri partecipanti troviamo Bessemer Venture Partners, WiL (con sede negli Stati Uniti e Giappone) e Atomico.

Synthesia

Nazione: Regno Unito

Ultimo round: 83 milioni di euro

È una piattaforma che permette di creare video animati a partire da una semplice descrizione testuale, ed è già oggi impiegata da realtà come Amazon, Tiffany e IHG Hotel & Resort. Sede a Londra, Synthesia ha raccolto 83 milioni di euro in un round di finanziamento guidato da Accel e con investimenti da parte di NVentures, il braccio di venture capital di NVIDIA. Tra gli investitori, anche Kleiner Perkins, GV e Firstmark Capital.

Pixis

Nazione: Regno Unito

Ultimo round: 80 milioni di euro

Pixis è una società di intelligenza artificiale che ha l’obiettivo di ottimizzare le prestazioni delle aziende a livello di marketing. Nel suo ultimo round ha raccolto 80 milioni di euro da società come Touring Capital, Grupo Carso, General Atlantic, Celesta Capital e Chiratae Ventures.

Everseen

Nazione: Irlanda

Ultimo round: 65 milioni di euro

Everseen ha sede a Cork, in Irlanda, e fornisce servizi di computer vision ad aziende e rivenditori. La società ha raccolto 65 milioni di euro dalla società di private equity Crosspoint Capital Partners.

Stability AI

Nazione: Regno Unito

Ultimo round: 46 milioni di euro

È una delle più note società di software “text-to-image”, in grado cioè di produrre immagini a partire da una descrizione testuale. Nell’ultimo round di investimenti ha raccolto 46 milioni di euro da realtà come Intel.

PhysicsX

Nazione: Regno Unito

Ultimo round: 29 milioni di euro

PhysicsX del Regno Unito è un’azienda che sfrutta l’intelligenza artificiale generativa nel campo aerospaziale, dell’automotive, delle energie rinnovabili e della produzione di materiali. L’azienda ha raccolto 29 milioni di euro da General Catalyst, Standard Investment, NGP Energy, Radius Capital e altri.

DRUID

Nazione: Romania

Ultimo round: 28 milioni di euro

DRUID è una società che progetta assistenti virtuali basati su intelligenza artificiale specializzati nel completamento di compiti aziendali. DRUID, sede a Bucarest, ha ottenuto 28 milioni di euro in un round di finanziamento guidato da TQ Ventures, con la partecipazione di Smedvig Capital, GapMinder, Hoxton Ventures e Karma Ventures.

Per quanto i numeri, rispetto a Stati Uniti e Cina, siano sicuramente piccoli, il panorama europeo dell’intelligenza artificiale è comunque abbastanza vivace e variegato, anche se dominato da Regno Unito, Germania e in misura minore Francia.

I modelli e l’ecosistema italiano

E l’Italia? La situazione del nostro paese è abbastanza complessa: non siamo presenti nemmeno tra le 15 prime nazioni per investimenti in intelligenza artificiale (a differenza per esempio di Svizzera e Finlandia) e neppure tra le prime otto nazioni europee attive nel campo dell’intelligenza artificiale generativa (una classifica che vede anche la presenza di Estonia, Portogallo e Austria).

Restando all’intelligenza artificiale generativa, la situazione italiana si comprende meglio osservando le difficoltà incontrate dalle realtà del settore. Uno dei primi large language model italiani è stato battezzato Dante ed è sviluppato dall’Università La Sapienza di Roma. È un modello non particolarmente grande (sette miliardi di parametri contro i 175 miliardi di GPT-3, che alimenta la versione base e gratuita di ChatGPT) e il cui addestramento avviene usando come modello base il francese Mistral.

La ragione, come ha spiegato a Wired lo sviluppatore di Dante Fabrizio Silvestri, è che “addestrare un modello simile, con sette terabyte di dati, richiederebbe non meno di una decina di milioni di euro”. Soldi che al momento non ci sono, visto che soltanto l’università romana è dietro al progetto. Sempre per questa ragione, Dante oggi non ha un sito “user friendly” che permetta a chiunque di utilizzarlo: “Aprire al pubblico significherebbe dover garantire il funzionamento del servizio anche di notte e avere un hosting adeguato a reggere il numero di richieste elevato che ci attendiamo”.

Considerate le cifre, tutto sommato modeste, di cui necessiterebbe Dante per proseguire il suo sviluppo, si intuisce come l’Italia sia fondamentalmente assente dai radar degli investimenti internazionali in intelligenza artificiale generativa. Nonostante le difficoltà, stanno comunque nascendo alcuni progetti italiani abbastanza ambiziosi: lo scorso gennaio, iGenius, azienda italiana attiva dal 2016 nel campo della ricerca e sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale generativa, ha annunciato assieme a Cineca – il consorzio interuniversitario formato 70 università italiane – il progetto “Modello Italia”: un large language model pensato per l’automazione della pubblica amministrazione italiana ed europea.

Per il momento, Modello Italia vive solo sulla carta, ma dovrebbe diventare realtà – stando almeno agli annunci – entro l’estate. E a proposito di annunci, il più importante, per quanto riguarda l’Italia, è sicuramente quello fatto dalla presidente del Consiglio Giorgia Meloni a metà marzo, quando ha annunciato il varo di un fondo d’investimento da un miliardo di euro costituito assieme a CDP Venture Capital (branca di Cassa Depositi e Prestiti) e interamente dedicato a sostenere le realtà italiane attive nel settore.

I progetti e gli investimenti europei

A livello europeo, lo scorso gennaio è stato invece annunciato dalla Commissione Europea il progetto delle AI Factories, definito “un primo passo verso una politica industriale europea” specificamente pensata per l’intelligenza artificiale. Le AI Factories dovrebbero diventare “un ecosistema aperto costruito attorno ai supercomputer europei, in grado di unire gli elementi chiave e le risorse umane necessarie per sviluppare dei modelli e delle applicazioni di intelligenza artificiale generativa”. In poche parole, come spiega l’Ansa, le startup e le PMI europee attive nel settore avranno un accesso privilegiato al network di supercomputer europei e al “materiale grezzo” necessario per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale: dati, potere di calcolo, algoritmi e talenti.

Se questo progetto dovesse avere successo, potrebbe aiutare le realtà dell’Unione Europea a superare alcuni dei suoi storici limiti tecnologici. Come segnala un recente paper del think tank della Fondazione Robert Schuman, “poche aziende Big Tech non europee detengono la maggioranza dei dati mondiali, mentre le piccole e medie imprese europee sono spesso prive di data set interni e hanno accesso limitato a quelli esterni. Inoltre, la frammentazione del mercato digitale europeo impedisce la creazione di data set comuni, soprattutto a causa della mancanza di collaborazione e condivisione tra aziende private, istituzioni e altre realtà coinvolte. Questa frammentazione spiega inoltre la discrepanza con Stati Uniti e Cina, che possono invece fare affidamento su due opposte, ma ugualmente valide, forze centripete per la costruzione di vasti data set: il settore privato e le istituzioni centrali”.

Un altro elemento sottolineato dal paper riguarda i talenti: “L’Unione Europea non soffre di una bassa produzione di talenti, ma di una incapacità di trattenerli”. Addirittura un terzo degli specialisti di intelligenza artificiale presenti nelle università statunitensi arriva dall’Unione Europea. Per questa ragione, prosegue il paper, “l’ambizione dell’Unione Europea dev’essere di costruire un centro per la ricerca e lo sviluppo della AI in grado di trattenere i talenti europei e di attirarne anche da altre nazioni”.

Alcune di queste necessità sono almeno in parte affrontate dal progetto delle AI Factories, dagli investimenti previsti da Horizon EU (che dovrebbe elargire 20 miliardi di euro l’anno in investimenti pubblici e privati, ma soffre della solita frammentazione e mancanza di coordinamento tra le varie nazioni) e anche dagli incentivi studiati a livello nazionale (come quello recentemente annunciato da Giorgia Meloni).

Che in Europa si sia però ancora nella fase embrionale dello sviluppo di un ecosistema continentale attivo nel campo dell’intelligenza artificiale fa pensare che – a dieci anni di distanza dalla diffusione commerciale del deep learning e a un paio d’anni dall’avvento delle intelligenze artificiali generative – questa rincorsa europea verso la più importante tecnologia del Ventunesimo secolo potrebbe essere partita davvero troppo tardi.

Identikit globale della forza lavoro nel tech

2024-04-12T00:00:00+00:00

Quali sono i dati che dobbiamo guardare per capire com’è fatta la forza lavoro del settore tecnologico? Possiamo dire “dipende”, come accade spesso quando cerchiamo un numero che risponda in modo definitivo alle nostre indagini. Perché questo ambito comprende moltissime professioni diverse e non tutti i Paesi o gli enti statistici le classificano nello stesso modo.

Prendendo in considerazione le fonti istituzionali, come Eurostat, troviamo per esempio i numeri sulle persone specialiste nelle ICT, cioè nelle tecnologie della comunicazione e dell’informazione, ma anche le statistiche su chi fa ricerca in questo campo o chi ha un impiego nei settori “ad alta tecnologia e nei servizi ad alta intensità di conoscenza”, che però riguarda sia il lavoro con “i computer” che qualsiasi altra tecnologia specializzata usata in altri ambiti, dai trasporti alla finanza. Bisogna quindi fare delle scelte, e guardare ai dati ricordando che il profilo “tipo” di un lavoratore e o di una lavoratrice del tech in realtà… non esiste.

Tra l’altro, se chiediamo al chatbot di Dall-e di mostrarci una “persona che lavora nel tech”, senza ulteriori dettagli, il risultato sarà un uomo, bianco, in un ufficio di design con grandi finestre e almeno tre schermi sulla scrivania, oppure con indosso un visore, al centro della stanza, intento a spostare elementi digitali che solo lui può vedere. Se continuo ad aggiornare l’immagine, il protagonista, la mia “persona del tech” non cambia, è lì, con i suoi schermi, ben vestito e sicuro di sé, a digitare codice o disegnare complicati algoritmi. Un lavoro solitario e un ruolo di alto profilo, di impatto, sembra suggerire l’atmosfera generata dalle AI.

Il trend dei licenziamenti

Per il secondo anno consecutivo i giornali riportano sul tema la stessa notizia, e cioè quella che riguarda la persistente ondata di licenziamenti collettivi. Anche il 2024, dopo un 2023 da record, è cominciato con annunci di tagli di personale da parte di Amazon, Salesforce, Microsoft, Google (che ha già speso 700 milioni di dollari in liquidazioni solo a gennaio) e altre aziende, che continuano a licenziare sull’onda del mantra “fare di più con meno”, esplicitato dall’amministratore delegato di Microsoft Satya Nadella già un anno fa.

Tra il 2022 e il 2023 secondo il tracker di Layoffs.fyi, sito a cura dell’imprenditore Roger Lee che monitora tutti i licenziamenti del settore tech, più di 428mila persone sono state lasciate a casa da un migliaio di aziende che comprendono player come Alphabet, Microsoft, Meta e X (proprio nel passaggio da Twitter a X.com è stato licenziato l’82% dello staff). E in questi primi tre mesi del 2024 siamo a 58mila licenziamenti in 237 aziende e startup.

Cos’è successo? Le fluttuazioni che ben sono espresse da questo grafico mostrano che alle assunzioni avvenute nel mercato IT nel 2020 per far fronte alla domanda di servizi digitali aumentata con la pandemia non è corrisposto un effettivo trend di lungo periodo. Se si aggiungono i costi dell’aumento dell’energia e il ritorno alla normalità post pandemica, i dati mostrano che il 2020 è stata l’eccezione, non la regola.

Secondo il New York Times la strategia dei tagli per questo 2024 dovrebbe essere meno “di massa” e più mirata, con investimenti e spostamento di risorse su prodotti chiave come l’intelligenza artificiale.

È tutto da vedere, dal momento che proprio Alphabet a gennaio ha chiuso un contratto del valore di 82,8 milioni di dollari con la società di outsourcing Appen, che forniva annotatori di dati esterni per testare la qualità del motore di ricerca di Google. Appen è un’azienda che impiega lavoratori e lavoratrici per microtask come la verifica e l’etichettatura dei dati, compiti divenuti particolarmente importanti negli ultimi anni per garantire un efficace funzionamento dei grandi modelli linguistici che sono addestrati su dati annotati da migliaia di esseri umani per aiutare gli algoritmi a classificare le informazioni e predire di quali contenuti abbiamo bisogno. L’annotazione o etichettatura dei dati è la base dell’intelligenza artificiale in molti campi, dalle automobili a guida autonoma ai motori di ricerca, ma anche degli algoritmi di moderazione dei social media.

Anche se su quest’ultimo punto c’è scarsa trasparenza da parte delle aziende che impiegano agenzie esterne, è dimostrato da numerose ricerche che a verificare e controllare video violenti e disturbanti per evitare che finiscano sulle nostre bacheche social sono proprio i moderatori e le moderatrici di contenuti di aziende in appalto come Appen, che godono anche di minor protezione per i propri diritti sul lavoro.

Se ci concentriamo nel settore consumer (da Facebook a Twitch), dove sono avvenuti la maggior parte dei licenziamenti, le conseguenze dei tagli non ricadono unicamente sui lavoratori. Secondo un report dell’organizzazione Free Press nell’ultimo anno Meta, Twitter e YouTube hanno rimosso 17 policy che proteggevano gli utenti contro l’hate speech e la disinformazione, rendendo i contenuti online esposti alla diffusione di contenuti falsi e violenti proprio in corrispondenza con l’avvio della campagna elettorale negli Stati Uniti del 2024. In più, hanno rimosso interi team di moderazione dei contenuti (e fact checking), prendendo quindi in modo esplicito una decisione di ridurre gli investimenti in questo ambito.

Da chi è fatta l’industria del tech?

Dentro i dataset che possiamo usare per capire chi sono i lavoratori dell’IT (o dell’ICT) è difficile trovare informazioni sulle migliaia di persone che in realtà svolgono un compito fondamentale, cui negli ultimi anni si è aggiunto il campo dell’addestramento delle intelligenze artificiali. Guardando alle classificazioni delle professioni IT lo stereotipo (“maschio, bianco, trentenne”) è confermato, almeno per quanto riguarda il divario di genere.

Secondo il Global Gender Gap Report 2023 del World economic forum le donne rappresentano solo il 33,2% dei lavoratori nell’ambito delle tecnologie, dell’informazione e dei media, una classificazione comunque molto ampia del settore.

In Europa, secondo lo studio della Commissione Europea “Donne nell’era digitale” solo 24 laureate su 1000 hanno una specializzazione collegata all’ICT – delle quali solo sei trovano lavoro nel settore digitale. La quota di uomini impiegati in questo settore è 3,1 volte maggiore di quella delle donne.

Non esiste invece una mappa rappresentativa della forza lavoro nell’ICT a livello internazionale.

C’è, nelle banche dati, un problema di classificazione, come dicevamo: abbiamo il settore “digitale”, quello tecnologico che comprende anche i media, e il settore “stem” (Science, Technology, Engineering and Mathematics), dove abbiamo dati che riguardano la forza lavoro che ci interessa ma anche tutta la parte di ricerca. Come spiega bene l’ILO nella parte metodologica del suo database, dove è possibile verificare il numero di persone che lavorano nel settore STEM per Paese, “i dati sono una serie sperimentale, poiché non esiste una definizione concordata a livello internazionale per le occupazioni STEM, e comprendono occupazioni che vanno dallo sviluppatore di software all’assistente medico.”

Anche se è uno dei settori che raccoglie più dati, proprio per far funzionare i prodotti e i servizi che vende, scoprire quante sono le persone che lavorano a livello globale nell’industria tecnologica non è un viaggio che si compie in pochi clic, dunque. Cercare questi dati a partire dai motori di ricerca fa notare quanto si è scritto e si è cercato di studiare in termini di rappresentazione di genere, comunque, dal momento che sono presenti tantissime analisi disaggregate per sesso in materia.

In Europa è Eurostat che ci fornisce le stime sulla popolazione che lavora in “scienza e tecnologia”, se prendiamo la definizione più ampia possibile, e si tratta di oltre 69,8 milioni di persone di età compresa tra i 25 e i 64 anni con un aumento del 2% rispetto al 2021.

Nel 2022, gli scienziati e gli ingegneri rappresentavano il 23,7% delle persone impiegate in professioni S&T nell’UE. In termini assoluti, il numero di scienziati e ingegneri è aumentato del 3,2% nell’UE rispetto al 2021 e il paese con il maggior numero di scienziati e ingegneri è la Germania, con oltre 3,5 milioni di scienziati e ingegneri. Il sottogruppo professionale comprende anche il 34,7% di “altri professionisti (diversi da scienziati e ingegneri)” e il 41,6% di “tecnici”.

Scendendo nel dettaglio, quando si parla di tecnologia e di “Employment in technology and knowledge-intensive”, parliamo in totale di 9,7 milioni di persone, di cui la maggior parte, il 67%, sono uomini.

Freelance in crescita e outsourcing dal Nord al Sud

Un rapporto molto corposo dell’ILO del 2021 sui lavoratori e le lavoratrici delle piattaforme mostra che la quota più grande di lavori da remoto a livello globale rientra nella categoria dello sviluppo software e del lavoro tecnologico, e la parte di questa categoria su tutto il lavoro freelance online è aumentata dal 39% nel 2018 al 45 %, in linea con i bisogni emersi in pandemia.

La mappa mostra i flussi di domanda di lavoro e la dimensione della bolla indica l’entrata commerciale (volume di lavoro) in milioni di dollari statunitensi che arriva nel paese.

I dati raccolti mostrano che la domanda di lavoro proviene principalmente da Australia, Canada, Germania, Nuova Zelanda, Regno Unito di Gran Bretagna e Irlanda del Nord e Stati Uniti. Una grande parte di questo lavoro viene eseguito però da lavoratori nei Paesi in via di sviluppo, in particolare in India (26 milioni di dollari), che rappresenta quasi il 20% del mercato totale, seguita da Filippine (16 milioni di dollari) e Ucraina (13 milioni di dollari).

Nel complesso, scrive l’Ilo, “il quadro dell’outsourcing di lavoro tramite piattaforme digitali non è cambiato rispetto al 2013, mentre il volume delle transazioni è aumentato e quasi tutti i Paesi ora hanno una quota maggiore di datori di lavoro domestici che affidano compiti su queste piattaforme. Di conseguenza, i mercati del lavoro online sono più diffusi in tutto il mondo”.

Anche se la lente del genere è fondamentale per capire le disuguaglianze nel mondo del lavoro, soprattutto in un ambito dove è presente uno dei maggiori divari anche in termini di gap salariale, servirebbero, come dimostrano i report dell’ILO, analisi che vanno in profondità per guardare alle ramificazioni di un settore che oggi non si svolge più solo nei cosiddetti Paesi “industrializzati”.

I dati che abbiamo osservato ci dicono infatti che le ripercussioni delle scelte degli investimenti che vengono fatte ai vertici di poche grandi aziende della Silicon Valley hanno in realtà una portata che non è sempre facile da individuare per quanto riguarda le ricadute sui lavoratori e che, quando si tratta di occupazioni invisibili, sottopagate e non specializzate, anche se essenziali, le discriminazioni avvengono sulle categorie più deboli.

Abbiamo una rappresentazione troppo stereotipata della forza lavoro del tech, e non basta etichettare i dati perché l’AI generativa li rappresenti in modo da garantire la diversity, bisogna raccontarla in modo diverso, magari producendo statistiche più uniformi a livello globale.

Erik Davis: non lasciamo il sogno della tecnologia ai padroni del tech

2024-04-02T00:00:00+00:00

Immagine dal Burning Man festival, Wikimedia

Seguire le discussioni attorno alla tecnologia oggi significa anche, spesso, confrontarsi con toni estatici, mistici, quasi religiosi. Lo si vede attorno all’intelligenza artificiale e alle preoccupazioni da fine del mondo e della storia che le vengono spesso associate, insieme alle sue capacità sovrumane. Non vi sono dubbi che questi punti di vista siano erronei e persino pericolosi in termini scientifici, sociali e politici, ma allo stesso tempo dimostrano anche qualcosa di più ampio e di natura differente. Le tecnologie dell’informazione, da che esistono, sono sempre state accompagnate da una dimensione narrativa quasi spirituale; per via dei loro loro tratti conturbanti o sublimi (come teorizzato dal ricercatore Vincent Mosco, recentemente scomparso), a tratti quasi disturbanti, e alla loro capacità di aprire faglie, spalancare orizzonti, connetterci con dimensioni altre.

Techgnosis, primo saggio del critico e autore statunitense Erik Davis, è il libro che, alla fine degli anni Novanta, ha tracciato la dimensione spirituale della cyber cultura dell’epoca, mappando anche la ricorsività di questi elementi mistici nella storia della tecnologia e la loro persistenza, anche se incorporata, animata e spinta da attori molto diversi tra di loro. Uscito originariamente nel 1998, Techgnosis è diventato progressivamente un elemento cruciale di quella mistica, un testo ovviamente molto ancorato nello Zeitgeist in cui è stato scritto, ma allo stesso tempo capace di guardarvi con la giusta dose di distacco e disincanto, tanto da essere ancora sorprendentemente attuale ora che viene riproposto dall’editore NERO con una nuova traduzione italiana.

Techgnosis

Quando il cyberspazio era un futuro migliore

Rileggere oggi Techgnosis non ha però nulla di nostalgico. Coincide piuttosto con il guardare indietro, a un momento storico in cui sembrava davvero possibile che il cyberspazio potesse essere altro, o lo scheletro di un mondo altro e ovviamente migliore. Techgnosis è intriso dell’utopismo positivo di quel momento, di cui offre uno spaccato tra i più chiari, ma offre anche un resoconto delle cose che in prospettiva già allora si temeva potessero mettersi male, grazie al latente spirito disturbante e misterioso del libro, di preoccupazione e giusta paranoia che a sua volta lo pervade.

Leggere Techgnosis oggi, però, in tempi in cui l’immaginazione di altro nella tecnologia sembra impossibile per chiunque non sia un miliardario intriso di bullshit escatologiche da capitalismo impazzito a un passo dal fascismo, è un esercizio rivitalizzante. Leggerlo serve a ricordare che l’utopismo tecnologico degli anni ’90, al netto dei suoi lati più risibili, era anche un motore positivo di potenziale cambiamento. Niente o quasi di quello che si sognava allora si è materializzato e quella battaglia è forse persa per sempre, ma in Techgnosis si trova ancora un qualche seme psichedelico e mistico su cui almeno provare a sognare delle tecnologie che non siano solo statistica applicata, burocraticizzazione della natura umana, efficienza quantitativa e incubi securitari. In questo senso, Techgnosis suona ancora come un rave di potenzialità concluse ma ancora possibili e nel suo ritorno si può trovare una qualche forma di possibilità di immaginazione. O quanto meno un monito utile a ricordare quanto possa essere potente continuare a sognare la tecnologia.

Di seguito ecco la nostra intervista con Erik Davis.

GdR: È molto affascinante pensare che il libro sia stato pubblicato originariamente alla fine degli anni ’90. Pensa che quel periodo faccia ormai parte della preistoria della rete o è possibile trovare qualche forma di vicinanza? Come si pone di fronte al ritorno di Techgnosis nel 2024?

“È strano, perché si tratta di qualcosa cui ho lavorato tanto tempo fa e quando ero giovane. È stato il mio primo libro e quello che ho fatto allora sembra continui a risuonare abbastanza da essere prezioso dopo così tanto tempo, specialmente se guardiamo al tempo in termini tecnologici, un ambito dove tutto si muove così velocemente. Penso spesso agli anni ’90, e mi sento come se non li avessimo integrati o capiti del tutto. Per quanto riguarda la mia vita, è stato il periodo in cui ero giovane e anche il mio momento di massima vicinanza agli anni ’60. È stato un periodo di vera creatività e se non di ottimismo radicale, almeno di eccitazione, perché la cultura stava cambiando con l’hip-hop e il sampling, c’erano il ritorno dei rave, la musica elettronica e i nuovi movimenti psichedelici.

Complessivamente, c’era un vero senso di vitalità subculturale allora, oltre a tutta l’eccitazione e alle fantasie su ciò che sarebbe potuto succedere con la rete e le tecnologie digitali. Alla fine degli anni ’90, quella prima ondata di ossessione digitale di massa stava raggiungendo il culmine, e in parte a causa anche dell’economia della rete, che in retrospettiva possiamo dire fosse palesemente una sorta di truffa. Ma al tempo Wired pubblicava copertine per dire che avevamo di fronte un futuro di abbondanza perpetua. Era un periodo interessante e molto millenario, era davvero la fine del secolo. Ora prendiamo un po’ in giro il Millennium Bug, perché non è successo nulla. C’era però allora un senso strano attorno al cambiamento di data: era qualcosa di certamente allegorico, eppure anche molto reale. Si percepiva concretamente un senso di trasformazione imminente e quel senso era alimentato dall’underground, dalla psichedelia e, sai, dalla sensazione che qualcosa stesse davvero accadendo. Detto questo, sono molto felice di essere stato sufficientemente pessimista allora, tanto da non farmi coinvolgere troppo nell’hype, e questo rende il libro ancora utilizzabile oggi”.

GdR: Cosa possiamo dire, oggi, dello spirito così ottimista del periodo? Il libro di certo non è uno di quelli che aderisce semplicemente a quei punti di vista utopici.

“In quel periodo ero interessato a tracciare l’utopianismo, a seguire la fantasia, a seguire il millennarismo, ma anche a vedere il lato più oscuro, a vedere la paranoia, la società del controllo, il lato oscuro della magia. In un certo senso, quindi è davvero la preistoria, perché il mondo è davvero cambiato profondamente. Non possiamo chiamare tutto come utopia, sarebbe un po’ ingiusto, perché sappiamo tutti che le utopie non accadono. Quindi potremmo guardare alle visioni positive che c’erano all’epoca e dire che siamo stati ingenui. Penso che il discorso sia più complicato di così, perché alcune di quelle cose potrebbero effettivamente essere accadute. A meno che non si creda che la storia sia completamente determinata, allora c’erano davvero possibilità e aperture per cose che sarebbero potute andare diversamente.

Una delle cose che mi piacciono di Techgnosis ora è che, mentre si può leggerlo con gli occhi di chi, oggi, è deluso da gran parte dell’evoluzione della tecnologia, il libro ha ancora una carica di possibilità e di riflessione su ciò che avrebbe potuto accadere. Penso che sia meglio continuare a ricordare queste possibilità per mantenerle forse in vita, invece che semplicemente aderire a qualche punto di vista completamente pessimista”.

GdR: La dimensione mistica delle tecnologie dell’informazione che è al centro del libro sia ancora visibile in qualche modo oggi? Dove la vede? Qualche tempo fa leggevo un numero della sua newsletter “Burning Shore”, dove ha riproposto un suo articolo proprio degli anni ‘90 dedicato ad Aphex Twin. Negli anni Novanta l’underground aiutava a percepire quella dimensione. I balletti su TikTok e la cultura corporate mi sembra evochino qualcosa di diverso. Sono troppo giovane per aver vissuto Aphex Twin nei suoi momenti più vitali, ma forse già troppo vecchio perché TikTok mi parli in qualche modo mistico.

“A livello personale, non mi sto più nutrendo dello Zeitgeist allo stesso modo: riesco a vedere l’arco lungo della storia, e posso essere più diffidente nei confronti dell’hype. Però, sono anche consapevole che alcuni giovani si stiano davvero sintonizzando sulla magia, sai, proprio attraverso TikTok. Parte di quel mondo è certamente superficiale, ma parte di esso non lo è ed è composto da persone che condividono comunità di pratiche degli stati alterati che sono permeate proprio dal modo in cui le immagini fluttuano su quella piattaforma. Parte di TikTok mi mette a disagio, ma parte di esso è davvero affascinante e molto più ricco di quello che possa sembrare. Una delle cose che volevo dire con Techgnosis è che quando ci sono significative trasformazioni in una tecnologia, anche se la tecnologia non finirà per realizzare le fantasie più utopiche, questa creerà comunque spazio per fare dei sogni sociali, almeno per un po’ di tempo”.

“Parte di questo è certamente hype, perché ci sono sempre persone che vogliono guadagnare sfruttando la novità. Ma vedere le cose solo in questa prospettiva ci fa perdere molto dello spirito umano, della storia, dell’immaginazione, dell’anima, o come vuoi chiamarla, di queste tecnologie. La mia generazione ha potuto farlo con Internet, con le liste di distribuzione, con gli albori del World Wide Web, con la realtà virtuale dei primordi.

Ma quelle tecnologie ora sono, anche se stanno ancora cambiando molto, in un certo senso chiuse per quel tipo di sogni. L’intelligenza artificiale (AI), invece, è un ottimo esempio. Nell’AI, si può vedere perfettamente il medesimo processo fatto di sogni utopici, storie paranoiche, invocazioni di dei e spiriti e antichi miti. Che cosa è davvero questa tecnologia? È l’apprendista stregone? È il Golem? È lo Shoggoth di Lovecraft? Ci sono già diversi miti intorno all’AI, perché è ancora qualcosa di così nuovo e dinamico, che in parte ci servono i miti per capire cosa stia succedendo davvero. C’è, insomma, qualcosa nel modo in cui sogniamo attraverso la tecnologia che continua a tornare allo stesso modo ciclicamente, perché le tecnologie a loro volta continuano a cambiare”.

GdR: Una delle cose che ho apprezzato di più del libro sono I riferimenti a quelli che lei chiama momenti di rivelazione, e molti di essi sono ovviamente collegati al World Wide Web, che all’epoca della pubblicazione del testo era all’apice della sua ascesa. Leggendo il testo ora, che il web è dappertutto, ho comunque ricordato il suono del router che si connetteva a Internet. A quel tempo, una faglia storica che ho fatto in tempo a vivere, connettersi alla rete sembrava davvero coincidere con il varcare una soglia. Dopo il World Wide Web, pensa ci sia stata un’altra tecnologia con la stessa carica di immaginazione e potenzialità di rivelazione?

“Direi che quella dimensione rivelatoria fosse legata in primis al fatto che immaginassimo il Web come uno spazio, e non a caso si usava diffusamente il termine cyberspazio, che intendevamo come una sorta di logosfera posta sopra la nostra biosfera in cui, con quel piccolo suono del router, si poteva veniva trasportati. Ma una volta che quello spazio è stato definito e abbiamo iniziato a parteciparvi quotidianamente, esso è diventato semplicemente più simile a tutto il resto. La differenza tra quello spazio e lo spazio biologico si è progressivamente dissolta.

Oggi abbiamo gli smartphone ovunque e con essi, i loro sensori. Tutto ciò che riguarda la rete è diventato più ordinario e sempre più integrato con il modo in cui il resto del mondo funziona. Nel momento in cui scrivevo Techgnosis, invece, erano proprio la distinzione e la differenza a permetterci di avere quel tipo di momenti rivelatori. Oggi penso che solo l’AI ci offra qualcosa di simile, proprio perché è ancora qualcosa di scioccante e di inquietante, proprio come c’era allora qualcosa di inquietante nel router e nel rumore che faceva mentre si connetteva alla rete”.

“Una delle cose più significative accadute in ambito tecnologico dopo l’uscita di Technosis è stata l’ascesa dei social media. Per me, i social media non hanno molto di quel potenziale rivelatorio. Certamente hanno permesso la crescita delle sottoculture e altri fenomeni simili. In quegli ambienti tutto è effettivamente a portata di mano e si possono davvero trovare gruppi che sono interessati allo Zoroastrismo o a qualsiasi altra cosa si voglia. C’è una dimensione spirituale in questo. Ma i social media sono più simili a una sorta di dispositivo di cattura. I social media sono banali di per sé. Trascorriamo sempre più tempo all’interno di questi grandi ambienti aziendali incapsulati, e l’esperienza stessa di essere su Internet non è più quella di vagare, cercare e imbattersi in queste meravigliose piccole creazioni che costituivano una creatività distribuita, che aveva di per sé una qualità di ricerca, una forma di caccia all’archivio.

Tutto ciò è diventato più organizzato e aziendalizzato. Tutto ciò non porta ad alcuna rivelazione, capisci? Proprio per niente. Forse la realtà virtuale potrebbe avere ancora qualche potenzialità rivelatoria, perché ha ancora un’inquietudine di fondo e porta con sé una dimensione che potrebbe portare le persone a esplorare alcuni scenari davvero immaginativi. Ma è difficile dire oggi che cosa diventerà davvero”.

GdR: Le idee più spirituali o mistiche legate alla tecnologia mi sembra che ora siano promosse maggiormente dagli ambienti della Silicon Valley e del business. Penso alle visioni lungoterministe sul destino dell’umanità o sull’intelligenza artificiale, indipendentemente da quanto sbagliate o problematiche possano essere. Mentre persone come noi, i critici o anche l’accademia, spingono invece di più narrazioni che vanno nella direzione di demistificare la tecnologia, cosa sacrosanta, come ribadire che l’intelligenza artificiale di cui disponiamo oggi sia semplicemente statistica applicata. Mi chiedo anche, però, se così facendo non stiamo perdendo o indebolendo la nostra capacità immaginativa mentre cerchiamo di razionalizzare queste cose? In particolare mi chiedo se non stiamo perdendo la capacità di guardare oltre l’esistente e immaginare alternative?

“Questo è davvero un dilemma. Nella mia scrittura personale, forse non in modo programmatico, cerco in un certo senso di fare entrambe le cose: c’è una funzione critica di disincanto che rivela come stanno davvero le cose, eppure c’è anche un apprezzamento per il modo in cui lo spirito o l’immagine o la narrazione o la fantasia, o la speranza ritornano ogni volta. Nella scrittura critica accademica, purtroppo, temo che non ci sia molto spazio per questo tipo di approccio, e per ottime ragioni. Ma hai ragione nel dire che mentre le norme del XX secolo si sgretolano e si dissolvono, il capitale ora può permettersi di essere sempre più selvaggio, speculativo e fantastico e attingere dalla cultura della celebrità e dalla sua mitologia e dalla sua storia.

Sai qual è un buon esempio? La colonizzazione di Marte. Se la si guarda criticamente è davvero una stronzata totale. Non c’è modo che accada. A meno che non accadano cose magiche. Ma tutti noi riconosciamo la gloriosa arroganza di Elon Musk che fantastica al di là di ogni limite. E in un certo senso, ha ragione. Non che ne abbia sul valore della colonizzazione di Marte di per sé, ma ha ragione, in un certo senso, in merito all’immaginazione. E quindi anche noi, che siamo critici, siamo un po’ bloccati e un po’ limitati perché è molto difficile contrastare quei tipi di sogni”.

“Come anche per il recente manifesto di Marc Andreessen, che era semplicemente folle, è come se queste persone dicessero: hey, nessuno ci sta guardando, diamo pure di matto.

Cosa è il manifesto di Marc Andreessen

Nell’ottobre 2023 il noto miliardario venture capitalist Marc Andreessen ha pubblicato un post intitolato “The Techno-Optimist Manifesto” (Il manifesto tecno-ottimista). Un pamphlet tecnocratico con venature futuriste in cui la tecnologia è la salvatrice dell’umanità, “liberatrice dell’anima umana”, e una forza inarrestabile, mentre il nemico è tutto ciò che, nella visione dell’autore, pone a questa dei limiti. Alcuni hanno giudicato il manifesto un prodotto dell’ideologia denominata accelerazionismo effettivo.

Tutto questo diventa, in un certo senso, fiction speculativa ed è in buona parte terrificante perché apre sempre più spazio per una società post-democratica, cripto-fascista e autoritaria in cui tutti noi siamo solo zombie di cui bisogna prendersi cura mentre, loro, i grandi, prosperano. È pura e semplice cattiva fantascienza, ma ora c’è più spazio per questo tipo di idee perché non c’è effettivamente nient’altro, non si vedono altri tipi di fantasie o di sogni.

Siamo in una situazione davvero difficile e quello che sta succedendo attorno alI’AI è un ottimo esempio. Noi due possiamo stare in cima alla collina tutto il giorno con i nostri megafoni e dire che è solo statistica, che è semplicemente un’operazione algoritmica parassitaria applicata alla conoscenza umana pre-esistente, e così dicendo. Ma a un livello più ampio, quel tipo di fiction speculativa, del mito, continuerà semplicemente a girare imperterrita e in realtà modellerà anche il modo in cui le persone interagiscono davvero con tutto questo”.

GdR: In*** Techgnosis*** c’è un passaggio che mi ha particolarmente colpito, quando contrappone la volontà di allora di molti di integrare la rete all’economia globale, con la sua, più aperta invece al continuare a “sognare” la rete. Ora che la rete è stata integrata ovunque ed è effettivamente lo scheletro di tutto ciò che facciamo, compresa l’economia, c’è ancora spazio per “sognare” la rete in qualche modo?

“Una delle cose che intendevo dire non è solo sognare Internet in quanto oggetto, ma l’idea della rete, del network stesso. Questa sarebbe una conversazione molto diversa se oggi ci fosse più ricchezza che fluisce verso il basso e la classe media esistesse ancora, ma non è lì che ci troviamo. L’idea della rete che emergeva negli anni ’90, quando la rete stessa aveva raggiunto le sue qualità quasi fantastiche, non ha mai davvero preso il volo.

Ma in sostanza, che cos’è una rete? È un sistema con molteplici punti al suo interno e che offre connessioni complesse tra questi punti. Operare all’interno della rete è quindi una sorta di processo decentralizzato, deindividualizzato in cui ogni individuo è un nodo, ma ogni nodo è connesso in tutte queste diverse dimensioni, che si possono modulare mentre si avanza dentro il network. Questo è, penso, un modello davvero meraviglioso per interagire con la differenza e la molteplicità”.

“Ciò che vediamo ora invece è l’opposto di tutto questo, c’è polarizzazione, e le persone sono spesso completamente sepolte nelle loro prospettive. E, di norma, più sono rumorose, insistenti e cattive, più attenzione ricevono. Abbiamo smesso di sognare la rete e quel modello relazionale e invece siamo tornati a un altro sogno, almeno sui social media.

Credo però che se non saremo in grado di sognare sistemi complessi e così grandi e se non saremo capaci di trovare la nostra strada attraverso quel sogno, allora non capiremo nemmeno l’ecologia, e non capiremo tutti gli effetti aggiuntivi, le esternalità dei processi e dei comportamenti che dobbiamo essere in grado di modellare nella realtà, anche secondo prospettive non umane, perché è esattamente ciò che sta accadendo intorno a noi. Quello che abbiamo al momento è invece, al massimo, una sorta di umanesimo di ultima istanza, una sorta di illusione, che consiste proprio nel’allontanarsi dalla rete come modello di progettazione di una qualche forma di cosmologia.”

L’incubatore ucraino che sviluppa tecnologie belliche

2024-03-13T00:00:00+00:00

A febbraio, sul suo canale Telegram, il ministro ucraino per la Trasformazione digitale Mykhailo Fedorov ha annunciato un apparato comandato fino a 700 metri di distanza per trasportare feriti sul campo. Il robot telecomandato FoxTac permette al personale medico militare di svolgere in sicurezza uno dei compiti più pericolosi e, allo stesso tempo, necessari per preservare la vita dei soldati feriti, la loro evacuazione dal campo di battaglia.

A progettare questa tecnologia capace di muoversi agilmente su terreni accidentati senza esporre a rischi il proprio operatore è stato un team di esperti ucraini che si è avvalso delle risorse messe loro a disposizione da BRAVE1, l’incubatore creato dal governo di Kiev per accelerare lo sviluppo di tecnologie belliche nel contesto dell’invasione russa del paese.

Una guerra in cui, accanto all’importanza di elementi più tradizionali, si sono aggiunti la centralità della connettività e delle comunicazioni satellitari, gli attacchi informatici, la digitalizzazione dei processi e la presenza di complessi sistemi d’arma semi-autonomi. Tutti elementi che hanno determinato cambiamenti rilevanti nel modo in cui si combatte oggi.

Il ruolo dell’innovazione tech

Fin dal 2014, infatti, l’esercito ucraino è stato al centro di una serie di profonde riforme. Riforme il cui scopo era ed è quello di aggiornarne i vecchi principi organizzativi di impostazione sovietica ai più attuali standard in uso nelle forze armate NATO.

Questa capacità d’innovazione, espressa sia a livello teorico che a livello pratico, è stata uno dei fattori cruciali nel riequilibrare i rapporti di forza con la Federazione russa che, all’inizio dell’invasione, poteva contare su un enorme vantaggio in termini di capacità militare convenzionale.

Un’innovazione anche nelle modalità di finanziamento, che hanno incluso il crowdfunding. E che, scrive Mick Ryan, “hanno prodotto nuovi veicoli e attrezzature per il personale dei soldati ucraini, nonché droni e persino satelliti per le forze armate ucraine”.

Il vibrante settore tecnologico ucraino è diventato via via sempre più centrale in questo processo, dal momento che la modernizzazione delle forze armate nazionali non si è limitata ai principi organizzativi ma ha interessato anche le tecnologie belliche utilizzate sui diversi campi di battaglia. Un processo in cui ha giocato un ruolo di primo piano la figura del trentaduenne ministro per la Trasformazione digitale Mykhailo Fedorov.

La guerra come una startup

Fedorov è stato lo stratega digitale della campagna elettorale che ha portato Volodymyr Zelensky alla presidenza del Paese nel 2019. È stato proprio Zelensky a creare il ministero di cui il giovane imprenditore digitale è oggi responsabile.

Fedele alla sua militanza liberale, l’organizzazione che Fedorov ha plasmato in seno al governo ucraino per favorire la transizione digitale in un contesto di guerra si basa su un approccio imprenditoriale, che ha fatto leva su una popolazione già ben alfabetizzata alle nuove tecnologie.

Un’affinità che gli ha permesso di influenzare le decisioni di alcune grandi compagnie tecnologiche in merito al loro posizionamento politico nei confronti della Russia.

Nei primi giorni di guerra, infatti, Fedorov indirizza una lettera ai CEO di alcune delle principali piattaforme americane, esortandoli a operare un “embargo digitale” (digital blockade) nei confronti della Russia. In seguito, grazie alla rete di contatti che gli mette a disposizione il *venture capitalist *ucraino Denys Gurak, Fedorov viene messo in contatto diretto con alcuni di loro che, dopo averlo incontrato, agiscono per limitare o escludere i cittadini russi dall’accesso ai loro servizi.

Quest’attitudine ha inoltre facilitato Fedorov nell’indirizzare gli sforzi che il suo ministero ha compiuto per semplificare e, in molti casi aggirare, i processi amministrativi necessari per favorire l’innovazione tecnologica in campo militare.

È questo attivismo che ha spinto la rivista americana Wired a paragonare all’organizzazione di una startup il modo in cui Fedorov conduce la guerra nel suo campo di pertinenza.

Il paragone è calzante perché, negli ultimi due anni, a trainare l’innovazione nel campo della difesa sono state soprattutto aziende private che si sono avvicinate al compito adottando un approccio agile molte distante dall’approccio a cascata che le istituzioni militari ucraine ereditavano dal loro retaggio sovietico.

È da questo contesto che nasce il cluster defence-tech BRAVE1.

Che cos’è e come funziona BRAVE1

Lanciato il 26 aprile del 2023 grazie alla cooperazione di sei importanti attori istituzionali attivi nella sfera della sicurezza e della difesa – i ministeri della Trasformazione digitale, delle Industrie strategiche, dell’Economia e della Difesa, lo Stato Maggiore delle Forze Armate ucraine e il Concilio nazionale di sicurezza e difesa – BRAVE1 è una piattaforma per velocizzare la crescita dell’ecosistema tecnologico nel settore della difesa e accelerare lo sviluppo di sistemi pronti per essere utilizzati in prima linea.

“La nostra missione – scrive la project lead di BRAVE1 Nataliia Kushnerska in un documento di presentazione condiviso con Guerre di Rete – è favorire la cooperazione tra i diversi attori coinvolti nel processo: aziende, forze di sicurezza e difesa, governo, industria, investitori, fondazioni, partner internazionali, media e ogni altro soggetto coinvolto nel rafforzamento delle capacità delle forze armate ucraine. Per farlo BRAVE1 attrae e supporta sviluppatori e innovatori nel campo delle tecnologie per la difesa a qualsiasi livello di preparazione del prodotto o servizio e ne accelera l’implementazione o fornisce alle innovazioni per la difesa e la sicurezza corsie preferenziali grazie al supporto organizzativo, informativo e finanziario, fornendo accesso alle competenze militari, alle capacità di dimostrazione e test, all’ammissione all’ambiente operativo.”

Le attività svolte da BRAVE1 – finanziamento, ricerca e sviluppo, coordinamento, presentazione, accelerazione – non sono diverse da quelle che svolge qualsiasi altro acceleratore di startup e il suo funzionamento privilegia la rapidità di sviluppo e implementazione delle soluzioni che vengono individuate come prioritarie.

Se risponde ai criteri di conformità richiesti e risulta rilevante, ogni progetto presentato attraverso la piattaforma viene esaminato dallo Stato Maggiore delle Forze Armate ucraine e riceve una valutazione dettagliata entro una settimana.

“I progetti ritenuti prioritari che ricevono una valutazione medio-alta – spiega Kushnerska – vengono accompagnati in un percorso di sviluppo volto a migliorarne le caratteristiche, testarle in un poligono, condurre perizie tecniche dettagliate, supportarne gli sviluppi futuri e preparare tutta la documentazione necessaria per la commissione davanti a cui lo sviluppatore del progetto dovrà presentarsi per ottenere l’approvazione al suo utilizzo sul campo”.

L’obiettivo è quello di ridurre al massimo il tempo che intercorre tra la presentazione di un progetto, il suo sviluppo e il suo utilizzo in prima linea, in una logica circolare in cui ogni tecnologia viene testata in battaglia e migliorata in base ai riscontri ottenuti.

Per farlo, molte delle tecnologie ideate, progettate e sviluppate all’interno di BRAVE1 vengono inviate direttamente al fronte per essere utilizzate sul campo. In questo modo i produttori ottengono riscontri diretti da parte dei militari che le utilizzano e questo processo riduce in modo notevole i tempi del ciclo di sviluppo, test e implementazione dei nuovi sistemi.

Guerra di posizione e sistemi d’arma semi-autonomi

In un articolo pubblicato dalla CNN il primo febbraio, il generale ucraino Valerii Zaluzhnyi ha ragionato sul modo in cui i sistemi d’arma che operano da remoto o senza il diretto coinvolgimento di personale umano possano rappresentare una soluzione in grado di evitare che l’Ucraina venga trascinata in una guerra di posizione nella quale sarebbe in svantaggio rispetto alle truppe russe.

Questo testo segue di qualche mese Modern Positional Warfare and How to Win in It, un altro saggio scritto da Zaluzhnyi e dedicato all’analisi del conflitto come forma contemporanea di guerra di posizione. Secondo il generale ucraino, i concetti che regolano le operazioni sul campo di battaglia sono mutati con l’introduzione dei sistemi d’arma semi-autonomi, come i droni aerei e navali usati con continuità e successo per colpire obiettivi strategici in territorio russo.

Tali sistemi non permettono soltanto la sorveglianza del campo di battaglia in tempo reale e in qualsiasi condizione meteorologica, ma anche un rapido e costante aggiornamento del fuoco e la possibilità di eseguire attacchi di precisione sia contro le linee avanzate che contro le retrovie nemiche.

Il loro sviluppo viene perciò indicato come una priorità per le forze armate ucraine anche in virtù della loro economicità che permette di ridurre la dipendenza dai costosi sistemi d’arma messi a disposizione dagli alleati occidentali, la cui fornitura è condizionata dalle dinamiche politiche dei singoli paesi.

Le priorità tra intelligence, controllo a distanza, droni, cyber

Per capire quanto questi concetti siano popolari e integrati nelle istituzioni preposte alla sicurezza e alla difesa del paese basta scorrere la lista dei dodici ambiti a cui lo Stato Maggiore delle Forze Armate ucraine ha dato priorità per lo sviluppo all’interno della piattaforma BRAVE1:

miglioramento degli equipaggiamenti per le valutazioni di intelligence;
sistemi di gestione del ciclo di comando e controllo, comunicazione e protezione dell’informazione;
sistemi di navigazione e informazione geografica;
complessi di sistemi robotici e controllati a distanza;
danno da razzi e fuoco d’artiglieria;
prototipi di complessi d’arma;
sistemi di guerra elettronica e cyber, contromisure contro attività di intelligence tecnica e operazioni d’influenza nel campo dell’informazione;
sistemi di protezione e sicurezza del personale militare;
prototipi di sistemi d’arma basati su nuovi (non convenzionali) principi fisici di funzionamento;
supporto logistico e medico;
UAV (droni aerei);
tecnologie e strumenti per il supporto medico.

Nove di queste verticali su dodici hanno direttamente a che fare coi concetti espressi da Zaluzhnyi nei suoi testi teorici. Tuttavia, il loro sviluppo non asseconda soltanto una visione del campo di battaglia, ma anche una visione della società e dell’economia ucraine del prossimo futuro.

Il futuro dell’Ucraina e la nascita di un’industria nazionale della difesa

Da quando è stata lanciata nell’aprile del 2023, riporta il documento condiviso con Guerre di Rete dall’ufficio stampa di BRAVE1, sulla piattaforma sono stati registrati più di 1100 progetti, di cui 504 hanno ricevuto lo status BRV1, ovvero hanno superato lo scrutinio dello Stato Maggiore e ricevuto una valutazione media o alta.

Nel mese di luglio dello stesso anno è stato lanciato anche un programma di sovvenzioni legato alla piattaforma, il cui scopo è sostenere economicamente le fasi di ricerca, sviluppo crescita e produzione di ogni progetto. Da allora ne sono state rilasciate 151 per un totale di 2.595.000$.

Cifre che danno conto di quanto le istituzioni ucraine diano importanza alla piattaforma. Quella sulle tecnologie di difesa e sicurezza non è infatti una visione limitata esclusivamente alla difesa della propria sovranità, ma si inserisce in un progetto di più ampio respiro, teso a fare dell’Ucraina un hub globale nel settore defence tech, creando una risposta asimmetrica alle ingenti risorse impiegate contro il paese dalla Federazione Russa.

A confermare questa visione è lo stesso presidente Zelensky che, in un’intervista rilasciata alla giornalista Natalia Moseychuk, sottolinea come l’Ucraina abbia, nell’agricoltura come nella tecnologia, grandi opportunità, tra cui quella di diventare un Paese guida nel settore della difesa e della sicurezza.

In questa visione, quelle che oggi sono solo piccole startup impegnate a ideare, sviluppare, testare e ottimizzare nuove tecnologie belliche ambiscono a diventare, nei prossimi anni, potenti aziende tecnologiche nel settore difesa, dal valore di miliardi di dollari, in grado di proporre sul mercato soluzioni già messe alla prova del campo di battaglia.

Come l’Unione europea sta per cambiare gli iPhone

2024-03-04T00:00:00+00:00

Uno degli effetti più clamorosi del Digital Markets Act (Dma), il regolamento europeo che mira a rendere più equo e competitivo il mercato digitale e che entra in vigore a marzo, riguarda una delle più grandi aziende tecnologiche al mondo: Apple. L’impatto sulla multinazionale con sede a Cupertino è infatti particolare e ha avuto una certa risonanza vista la costante attenzione del pubblico e dei media nei confronti del produttore di iPhone.

La normativa europea ha costretto Apple a preparare un’opzione alternativa al suo “App Store” (l’unico modo con cui fino a oggi è stato possibile installare delle app di terze parti negli smartphone e nei tablet di Apple) per consentire agli sviluppatori di offrire una scelta differente. La scelta alternativa si è tradotta, in pratica, nella preparazione di un aggiornamento per il sistema operativo degli iPhone (iOS 17.4) che verrà rilasciato a marzo e che nelle versioni per i soli paesi dell’Unione europea consentirà il cosiddetto “sideloading”, cioè l’installazione di app al di fuori dello store ufficiale (oltre al contestuale abbandono delle progressive web app, un tipo di web app che può operare come pagina web e come app per mobile, per gli utenti iPhone dell’Unione europea). La notizia del sideloading è rilevante per vari motivi, a partire dal fatto che in Europa si stima che siano presenti più di 100 milioni di utenti iPhone. Sino a ora sull’App Store di iOS, iPadOS, watchOS e macOS, Apple ha applicato una commissione di vendita del 30% per le app e gli acquisti in-app (la commissione non si applica alle app gratuite). Dal canto loro, gli abbonamenti prevedono una commissione del 30% per il primo anno, che scende al 15% per gli anni successivi.

La dimensione del problema

Apple è un colosso con una capitalizzazione di mercato di poco inferiore ai tremila miliardi di dollari, un fatturato annuo nel 2023 di 383,3 miliardi di dollari con un margine lordo del 44,1% e un margine operativo del 29,8%. Soprattutto, l’azienda ha una quota di mercato mondiale degli smartphone stimata di circa il 18% con circa 1,2 miliardi di telefoni attivi su 2,3 miliardi di apparecchi venduti dal lancio nel 2007. L’iPhone è effettivamente non solo il prodotto di punta di Apple (pari a circa la metà del suo fatturato) ma anche il singolo smartphone più venduto al mondo. Per questo gli effetti della normativa europea hanno un impatto significativo non solo sull’azienda ma in prospettiva anche sui mercati di tutto il pianeta.

E l’effetto è stato riassunto in una delle rare interviste rilasciate dall’ex responsabile del marketing internazionale di Apple, Phil Schiller, oggi “Apple Fellow” con la responsabilità di guidare l’App Store e la divisione degli eventi di Apple. Schiller ha dichiarato a Fast Company che “queste nuove normative, nonostante portino nuove opzioni per gli sviluppatori, comportano anche nuovi rischi. Non c’è modo di evitarlo. Quindi, stiamo facendo tutto il possibile per minimizzare questi rischi per tutti”.

Il sideloading e gli eventuali rischi

L’apertura degli iPhone agli app store di terze parti porta a una maggiore scelta per gli utenti (cioè anche app oggi non disponibili sull’App Store o vietate dai regolamenti di Apple). Ma secondo Apple c’è anche un rischio legato alla minore sicurezza, cioè un rischio di malware e virus nonché di app che violano la privacy degli utenti. A ottobre del 2021 Apple ha pubblicato una lunga ricerca (pdf) nella quale descrive quali sarebbero i rischi legati all’apertura degli iPhone: “Il supporto del side-loading attraverso il download diretto e i negozi di app di terze parti indebolirebbe le protezioni per la privacy e la sicurezza che hanno reso l’iPhone così sicuro ed esporrebbe gli utenti a gravi rischi per la sicurezza”.

Il sideloading di app è già possibile su Android (anche se poco praticato, e con misure sempre più restrittive messe in piedi da Google). Inoltre, come anticipato da Schiller, Apple ha introdotto anche alcune misure di sicurezza per il sideloading, come la verifica dell’identità degli sviluppatori e la scansione delle app per malware. Infine, chi decide di installare app caricate da store di terze parti, dice Apple, lo farà a suo rischio e pericolo, perché l’azienda non si prende alcuna responsabilità degli eventuali danni.

Ma è ancora più interessante vedere cosa comporta l’apertura di store di terze parti in Europa dal punto di vista degli sviluppatori e degli utenti. Per i grandi sviluppatori del settore l’opportunità potrebbe in teoria aprire a sviluppi molto interessanti: Meta, Spotify e altre aziende stanno preparando opzioni di download alternative per i propri utenti. Meta ha iniziato a valutare un sistema che consentirebbe agli utenti di scaricare app direttamente dagli annunci di Facebook. Spotify ha in programma di offrire la possibilità di scaricare alcune delle sue app per iPhone direttamente dal proprio sito web. Microsoft ha già valutato il lancio di un proprio app store di terze parti per i giochi su iOS.

Il Core Technology Fee

Come funzionerebbe il Core Technology Fee lo spiega Apple sul suo sito: “se nell’aprile 2024 un account Apple nell’UE installa ad esempio la app “Forest Explorer” per la prima volta su iOS, questa è considerata una prima installazione annuale e dà inizio a un periodo di 12 mesi in cui lo sviluppatore può fornire un numero illimitato di installazioni di quell’app a quell’account senza generare un’ulteriore prima installazione annuale. Una volta terminato il periodo di 12 mesi, l’installazione successiva viene considerata come una prima installazione annuale e dà inizio a un altro periodo di 12 mesi di installazioni illimitate per quell’applicazione e quell’account.”

Utilizzando sempre l’app “Forest Explorer” Apple fornisce un esempio del modo con il quale si calcola la tassa mensile ad esempio per il mese di agosto. Apple guarda indietro di 12 mesi e considera i cinque mesi in base alle nuove condizioni commerciali. In questo caso, l’app “Forest Explorer” ha generato 1,05 milioni di prime installazioni annuali nel mese in corso. Nel mese di agosto, Apple addebiterà solo un dodicesimo della Core Technology Fee dovuta per le 50mila prime installazioni annuali oltre il milione, ottenendo un importo di 2.083,33 euro dovuto per quel mese. Lo sviluppatore riceverà una fattura per il mese di agosto con la presentazione del canone mensile.”

Dal punto di vista degli utenti, il sideloading può portare altri vantaggi. Oltre al diritto di fare quel che vogliono dei dispositivi che hanno acquistato (ma i critici, ad esempio in questo post su Reddit, ritengono che Apple in realtà non abbia reso veramente “liberi” i suoi dispositivi), ci sono opportunità in termini di accesso ad app non disponibili sullo store ufficiale, che consentano maggiore flessibilità di uso e personalizzazione (anche di installare gratuitamente app che nello store sono a pagamento).

Le regole del gioco (di Apple)

La doccia fredda però è arrivata quando Apple ha spiegato come interpreta la normativa per riuscire a mantenere il controllo sulle app scaricate al di fuori dell’App Store. L’azienda ha infatti deciso che si riserva la possibilità di revisionare ogni app scaricata al di fuori del suo App Store e riscuotere comunque delle commissioni dagli sviluppatori che offrono download al di fuori dell’App Store. Oltre a questo, intende attivare una tassa piuttosto consistente (chiamata “Core Technology Fee”, tassa sulla tecnologia di base), dalla quale però sono esentati alcuni tipi di organizzazioni.

In particolare, comunica Apple: “Le organizzazioni non profit, gli istituti scolastici accreditati e gli enti governativi che sono approvati per l’esenzione dalla tassa nello store di Apple sono esenti dalla tassa sulla tecnologia di base, soggetta alle regole esistenti dell’Apple Developer Program. Gli sviluppatori degli app store alternativi pagheranno la tassa sulla tecnologia di base per ogni prima installazione annuale del loro app store, incluse le installazioni che si verificano prima della soglia di un milione”.

Tra i critici del modo con il quale Apple ha inteso aderire al Dma c’è Mark Zuckerberg, che durante la presentazione dei risultati dell’ultima trimestrale della sua azienda, ha osservato come le condizioni di Apple siano così onerose che difficilmente gli sviluppatori vorranno aderire. Tuttavia, la strategia di Apple non ha evidentemente l’obiettivo di far felice Zuckerberg o gli altri sviluppatori, quanto di evitare le sanzioni dell’Ue previste per le violazioni del Dma: fino al 10% del fatturato dell’azienda per chi non abbia commesso altre precedenti violazioni o fino al 20% del fatturato dell’azienda in caso di recidiva. Il fatto che Apple agisca sulla spinta delle possibili sanzioni non è necessariamente un male, visto che in effetti la normativa Europea ha una ratio e una storia molto articolate.

Come nasce il Dma

Infatti le istituzioni europee da tempo avvertono la pressione esercitata dalle grandi aziende prevalentemente americane nell’ambito della tecnologia e hanno cercato dei modi per contenerla o addirittura rinviarla al mittente. Questo in un contesto in cui l’Europa è molto limitata sui fondamentali per competere o quantomeno contenere l’innovazione proveniente da altri mercati nel settore strategico del digitale.

All’Europa mancano infatti i volumi e la capacità industriale per competere dal punto di vista della produzione dei componenti-chiave per il settore hi-tech, cioè microprocessori e memorie, che sono invece concentrati negli Usa e a Taiwan, oltre che in Cina, Giappone e Corea del Sud. Gli investimenti per la realizzazione di “fonderie di silicio”, i costosissimi stabilimenti in cui si producono wafer, si assemblano i chip e si testano funzionalmente, sono limitati e comunque in parte rivolti a facilitare aziende straniere come l’americana Intel o la taiwanese Tsmc (ne abbiamo scritto in quest’articolo).

Mancano anche i talenti, che nascono in maggior numero prevalentemente nelle università statunitensi e comunque vengono attratti dalle opportunità offerte dalla concentrazione di aziende presenti nella Silicon Valley. Secondo il QS World University Rankings by Subject del 2023,per il settore della scienza informatica, le prime quattro università sono tutte americane, seguite da una britannica (quindi al di fuori del perimetro dell’Unione europea), una di Singapore e poi, dopo un’altra statunitense e una britannica, entrano in classifica due università svizzere (anche queste fuori dal perimetro della Ue). Ha un andamento molto simile anche la classifica per le università nel settore dell’ingegneria elettronica.

Mancano infine i capitali di ventura, che sono prevalentemente nordamericani (gestiti da investitori come Sequoia Capital, SV Angel, Accel, a16z) con le eccezioni dei fondi sovrani asiatici e mediorientali e dei grandi fondi asiatici come il giapponese SoftBank con Vision Fund. In Europa spiccano per dimensioni i venture capital tedeschi Pont Nine, Global Founders Capital e HV Capital, seguiti dal francese Kima Ventures e Partech, più lo svedese Creandum.

La strategia di Bruxelles

La risposta europea si articola attorno all’ambito nel quale l’Unione è più forte: le normative di principio e le regolamentazioni di dettaglio. Anche se può sembrare un eccesso di burocratizzazione (e dal punto di vista dei media statunitensi è sicuramente così, come hanno dimostrato ad esempio i commenti dei giornali americani all’obbligo di utilizzare lo standard Usb-C per i caricabatterie dei telefoni cellulari), in realtà l’intenzione delle istituzioni europee è quella più che comprensibile di governare al meglio la sfera in cui vivono i suoi cittadini mantenendo gli orientamenti di principio che caratterizzano l’Unione.

Per questo la normativa europea non solo è coerente, ma è uno strumento che Bruxelles pone sullo stesso piano concettuale delle altre leve per la competizione nelle quali invece ha una minore capacità di agenzia. Infatti, il motivo per cui il Digital Markets Act richieda alle aziende con più di 45 milioni di utenti attivi mensili e una capitalizzazione di mercato di 75 miliardi di euro (82 miliardi di dollari) di rendere, tra le altre cose, le proprie app compatibili con quelle dei rivali e di permettere agli utenti di decidere quali app preinstallare sui propri dispositivi, è sostanzialmente per limitare il rischio che i “grandi” della tecnologia possano distorcere di fatto la competizione creando delle zone in cui tolgono ossigeno ai possibili concorrenti.

Dma e Dsa

Questo si può dedurre andando a leggere le normative e rendendosi conto che in realtà i regolamenti varati da Bruxelles coprono un ambito molto più ampio di quanto solitamente non si pensi. La legislazione sui mercati digitali e la normativa “sorella” del Digital Services Act (Dsa) compongono insieme due pilastri per un mercato digitale che, nelle intenzioni dell’Ue, deve essere più sicuro, equo e competitivo.

Il Dma ha come obiettivo esplicito quello di contrastare il potere dominante delle grandi piattaforme digitali (i cosiddetti “gatekeeper”) e promuovere la concorrenza nel mercato digitale. I “gatekeeper” sono i “grandi” della tecnologia. Un passaggio rilevante del Dma è la definizione di “grande”, cioè la dimensione quantitativa: 45 milioni di utenti attivi mensili e una capitalizzazione di mercato di 75 miliardi di euro. Stabilire una metrica precisa, che oltretutto è decisamente elevata per la maggior parte delle imprese europee, lascia spazio all’innovazione nei nuovi settori, protegge le aree economicamente più deboli e al tempo stesso tutela, nelle intenzioni della Commissione, i cittadini europei rispetto al peso economico dei big del tech. Sin da subito hanno ammesso di superare la soglia, che scatterà il 6 marzo, Alphabet (cioè Google), Amazon, Apple, ByteDance (cioè TikTok), Meta, Microsoft e infine Samsung, che poi è stata però esclusa.

E le azioni messe in atto sono l’imposizione di alcuni obblighi, come l’interoperabilità con i servizi concorrenti, l’accesso ai dati e la parità di trattamento per le aziende e gli utenti. Quello che il Dma vuole vietare sono alcune pratiche sleali, come l’autoreferenziazione dei propri prodotti e servizi da parte dei “gatekeeper”.

Simmetricamente, il Dsa si concentra invece sulla sicurezza e la responsabilità delle piattaforme online e lo fa con l’obiettivo di creare un ambiente online più sicuro e responsabile per gli utenti europei, contrastando la disinformazione, l’hate speech e i contenuti illegali. L’ambito nel quale impattano le due norme è diverso, perché il Dsa si applica in generale a tutti i servizi online che forniscono un intermediazione tra utenti, come i social network, i motori di ricerca, gli e-commerce e i marketplace digitali.

È per questo motivo che il primo impatto con una certa risonanza mediatica del Dma, cioè la decisione di Apple di aprire la sua piattaforma al sideloading, è un indicatore di una strategia molto più ampia e ambiziosa da parte dell’Unione europea. Bruxelles intende sfruttare l’unica leva che ha a disposizione, cioè quella dei principi e normativa, per riaprire la competizione con i colossi americani e gli attori asiatici su un piano di parità e tutela dei suoi cittadini almeno dal punto di vista dei mercati.

In tempi di AI, ogni contenuto informativo è re

2024-02-28T00:00:00+00:00

Qualche giorno fa, commentando l’esplosione dell’intelligenza artificiale generativa (in particolare l’arrivo di Sora, il modello text-to-video di OpenAI) e riportando alcune riflessioni di ricercatori e giornalisti che lavorano con internet e le fonti aperte su come affrontare l’ondata di testi, foto, video sintetici, avevo proposto di rovesciare il paradigma. Invece di preoccuparci solo e tanto di tracciare la filiera dell’AI, pensare semmai di tracciare quella delle informazioni autentiche / verificate / contestualizzate.

Costituire una filiera dell’informazione

“Bisogna investire nel verificare e contestualizzare tutto quello che viene immesso in circolo dai media o da chiunque voglia fare informazione”, scrivevo nella newsletter Guerre di Rete. “Ricostruire e mettere a disposizione tutta la filiera non solo dell’AI, ma dei contenuti autentici. Permettere a tutti di risalire la corrente del flusso informativo a ritroso. I lettori come salmoni, esatto. Ogni artefatto informativo per quanto minuscolo non dovrebbe essere una monade slegata dal resto, ma dovrebbe avere una serie di connessioni che permettano di capire da dove arriva, che percorso ha fatto, assieme a chi o cosa altro stava, come è mutato, come è stato tagliato o modificato”.

Siccome quelle poche righe hanno attratto un certo interesse, vorrei approfondire la riflessione per spiegare meglio che cosa intendo. Dunque immaginiamo di essere una testata che pubblica diversi contenuti informativi su varie piattaforme: articolo sul suo sito, post Facebook, Instagram, Twitter, ecc.

Poniamo che uno stesso tema o evento, come spesso accade, sia sviscerato in diversi formati: video reportage, foto gallery, articolo lungo, breve, che poi diventano a loro volta post con diversi formati per Facebook, Instagram ecc
Poniamo, ma solo per facilità di comprensione, che il tema sia la guerra in Pincopallistan. O le elezioni in Regionalistan. Quello che si vuole.

Oggi avremo un contenuto che riporterà una serie di fatti che il lettore deve prendere per buoni. Se il giornalista scrive che la linea del fronte è avanzata di tot, se riporta una dichiarazione fatta da un politico, se si mette una foto, il lettore dovrà prendere tutte queste cose al loro* face value*, come dicono gli inglesi, accettando quello che viene detto senza farsi domande.

Ogni contenuto informativo è re

Che cosa succederebbe invece se mettessimo un segnaposto, un cartello stradale, a ogni micro-contenuto informativo?
A volte la cosa è molto banale, basta mettere un link alla fonte. Altre volte questo non è possibile, o non è sufficiente, o il percorso è più accidentato, quindi bisogna ingegnarsi, oltre che aggiungere note di contesto. Attenzione però: non sto proponendo una facile soluzione tecnologica, sto parlando di metodo, approccio, che è anche quello su cui chi fa informazione ha più controllo. E comunque le possibili tecnologie seguono il metodo.

Esempio.
Se sono una testata e pubblico una dichiarazione di un politico, di una sua breve frase (la posso pubblicare sul sito o sui social, vale uguale) devo trovare il modo di linkarla a un repository del mio sito dove ci sarà: quando e dove è stata detta la frase; se è stata tagliata, leggermente modificata, da una frase più articolata, e quale era quella più lunga; la possibilità di consultare il resto del discorso, magari in forma testuale; il link al video o audio del discorso; se il video o audio del discorso è stato registrato direttamente dal giornalista della testata, da un’altra testata o da chi. Se è stato preso dai social invece, allora dove è stato caricato originariamente e da quale utente; quando; da quale profilo; un link diretto o archiviato se possibile; quali verifiche sono state fatte dalla testata; se esistono smentite di quel politico e suffragate da quali elementi.

Un centro sulla trasparenza delle fonti

In pratica, immagino una sezione dei media con un centro sulla trasparenza delle fonti, o se preferite un source transparency hub.*
*Dove si potrebbero mettere contenuti molto diversi, come quello sopra ma anche, a mero titolo di esempio, i profili dei fotoreporter a cui si attribuiscono specifiche foto. Sono loro stessi a garantire di avere scattato una certa foto, e magari possono aggiungere note a quelle stesse immagini.

Ma il punto è che, se si inserisce in circolo un’immagine o un contenuto di altro tipo, ci deve essere il modo per i lettori che lo vogliano di andare a ricavare facilmente molte più informazioni sull’origine e le sue circostanze. Che possano ripetere e ripercorrere autonomamente il percorso fatto.

Se ci sono contesti in cui non c’è chiarezza sui fatti, o la situazione è confusa, chi fa informazione dovrebbe spiegare la metodologia con cui si è arrivati a una certa conclusione, e sottolineare quello che non si sa. E ovviamente rettificare in modo trasparente.

Il metodo di lavoro non è più un segreto industriale o professionale, chiamiamolo così, ma parte del processo informativo, anzi parte dell’informazione. (Che il metodo giornalistico di lavoro sia ciò che caratterizza il giornalismo è qualcosa che Mario Tedeschini-Lalli dice da tempo).

Vale sempre la protezione delle fonti che devono avere l’anonimato, ma il lettore dovrebbe essere sempre informato di elementi di contesto per capire la natura di queste fonti e ovviamente avere altri elementi per valutarle, ma questo credo che già oggi dovrebbe essere prassi.

Trasparenza come fattore educativo e formativo

La trasparenza non è la panacea di tutti i mali, e secondo un articolo pubblicato ad agosto dal Reuters Institute non ci sarebbe una relazione diretta fra aumento della trasparenza e aumento della fiducia. Ma anche senza mitizzare la trasparenza, il fatto di adottarla come metodologia aiuterebbe tutti a fare un’informazione migliore (perché gli stessi operatori del settore costruirebbero su basi più solide, messe anche da altri). Inoltre costituirebbe un fattore educativo, uno strumento di alfabetizzazione mediatica, di media literacy, perché i lettori fin da giovani sarebbero abituati ad avere a disposizione (e ad andarsi a vedere) una serie di elementi e di informazioni di contorno e di tracciamento.

Non è che si stia inventando nulla, ci sono già oggi media, singoli giornalisti e ricercatori che adottano queste metodologie. Pensiamo a Forensic Architecture o Bellingcat. Questi ultimi nelle loro norme editoriali scrivono: “Cercheremo sempre di essere aperti (chiari, trasparenti, ndr) sui metodi e gli strumenti che utilizziamo e sulle fonti delle nostre informazioni. Dato il nostro impegno per la trasparenza, in genere evitiamo l’uso di fonti anonime. Tuttavia, ci possono essere occasioni isolate in cui ciò è accettabile (…) Tutte le informazioni provenienti da fonti anonime saranno rigorosamente verificate attraverso prove di fonti aperte e altri dati”.

Dalle pratiche open source e investigative alla trasparenza su tutte le informazioni

Questa modalità, che si è rafforzata negli ultimi anni con la diffusione delle pratiche open source, è anche un’apertura a forme di collaborazione, se non di citazione, e quindi “interrompe la tradizionale esclusività giornalistica, promuovendo un insieme di competenze e una metodologia che possono essere utilizzate dal grande pubblico”, scriveva nel 2022 il Nieman Reports, pubblicazione pluripremiata sugli standard del giornalismo.
In questo contesto, come hanno scritto nel 2021 Nina Müller e Jenny Wiik, ricercatrici dell’Università di Göteborg, i giornalisti non sono più “gatekeepers” (custodi dell’informazione) ma “gate-openers” (coloro che abilitano e favoriscono l’accesso alle informazioni).

Ma questa riflessione finora è stata soprattutto relegata ad alcune buone pratiche e circoli di una parte del giornalismo investigativo. Ora invece si tratterebbe di estendere quelle modalità a ogni elemento informativo, dando pari dignità giornalistica a tutti i contenuti, nella consapevolezza che oggi ogni artefatto informativo, per quanto apparentemente insignificante, può improvvisamente acquistare un ruolo diverso, può essere armato o può depotenziare altri artefatti informativi.

Dunque, tornando alla proposta iniziale, l’idea è di strutturare e integrare l’idea di trasparenza, di apertura, di tracciabilità e di applicazione del metodo giornalistico in tutti i processi dei media, e di chi in generale fa informazione. In tutti i prodotti e formati informativi, dall’inchiesta transnazionale su crimini di guerra al post sui social con la notizia su un cantante.

Era da fare almeno venti anni fa. Con l’arrivo dell’intelligenza artificiale generativa potrebbe essere la volta buona per metterci la testa.

Approfondimenti:
Guerre di Rete a settembre ha pubblicato un ebook multiautore sull’intelligenza artificiale generativa e il suo impatto sulla politica e società. Si intitola Generazione AI e lo si può scaricare gratuitamente da qua.

Per i giovani LGBTQ+ i social media sono un alleato

2024-02-22T00:00:00+00:00

Negli ultimi anni c’è stata molta attenzione, da parte di media e ricercatori, nei confronti del complicato rapporto tra i social media e i loro utenti più giovani. Nel 2023 la massima autorità federale in materia sanitaria negli Usa, il Surgeon General Vivek Murthy, ci ha dedicato un advisory – ovvero una dichiarazione pubblica che richiama l’attenzione su un problema urgente di salute pubblica e fornisce raccomandazioni – intitolato “I social media e la salute mentale dei giovani”. Diciannove pagine dense di analisi, riflessioni e ricerche che descrivono in maniera dettagliata gli impatti negativi e positivi delle piattaforme sul benessere degli utenti di età compresa tra i 13 e i 17 anni. Malgrado il documento sottolinei fin dall’inizio che “non sono ancora state condotte solide analisi di sicurezza indipendenti sull’impatto dei social media sui giovani”, e che sia necessaria più ricerca al riguardo, accanto ai potenziali benefici, elenca anche alcuni potenziali effetti negativi, tra cui il fatto che “possano perpetuare l’insoddisfazione corporea, i comportamenti alimentari disordinati, il confronto sociale e la bassa autostima, soprattutto tra le ragazze adolescenti”, citando alcuni studi (pag 8 del documento).

Quello che però sembrerebbe essere passato in sordina è un paragrafo del documento del Surgeon General, dove si nota che i social media possono anche apportare benefici alla salute mentale di alcuni gruppi specifici di giovani, proponendo loro “una community positiva e una connessione con altre persone con cui condividono identità, abilità e interessi”, permettendogli così di coltivare nuove amicizie e/o creare legami sociali duraturi. In particolare, scrive il documento, “gli effetti di protezione dallo stress che il supporto sociale online dei coetanei può fornire può essere particolarmente importante per i giovani che sono spesso emarginati, tra cui le minoranze razziali, etniche, sessuali e di genere. Per esempio, alcuni studi hanno dimostrato che i social media possono favorire la salute mentale e il benessere di lesbiche, gay, bisessuali, asessuali e minoranze di genere, asessuali, transgender, queer, intersessuali e altri giovani, consentendo la connessione tra pari, lo sviluppo e la gestione dell’identità, e il supporto sociale”.
Anzi, vari studi sostengono che sono proprio queste relazioni a svolgere un importante ruolo di sostegno sociale per i giovani più emarginati. E ciò spiegherebbe perché negli ultimi anni i social media abbiano rappresentato uno strumento tanto importante per la comunità LGBTQ+, in Italia e nel mondo.

LGBTQ+ E LGBTQIA+: una breve spiegazione

La sigla LGBTQIA+ include lesbiche, gay, bisessuali, transgender/transessuali, queer, intersessuali, asessuali e +, ossia altre categorie. LGBTQ è però ancora molto usato, anche nei report che abbiamo citato in questo articolo. La storia delle aggiunte a questa sigla (dalla iniziale LGB) è la storia della progressiva evoluzione del movimento per i diritti civili e il riconoscimento delle identità di genere e sessuali, come raccontato in questo articolo di National Geographic. “Una varietà di organizzazioni governative e accademiche, inclusa l’agenzia statunitense NIH (National Institutes of Health, Istituti Nazionali di Sanità), hanno recentemente adottato il termine “minoranza sessuale e di genere”, nel tentativo di essere ancora più inclusivi”.

Giovani LGBTQ+ e social media: una relazione importante

Le parole citate sopra del Surgeon General degli Stati Uniti hanno dunque evidenziato l’altra faccia di piattaforme come TikTok, Instagram, Facebook e YouTube, mostrandole come “spazi non fisici” in cui i giovani possono esprimersi liberamente, sperimentando la conoscenza di sé con largo anticipo rispetto alle generazioni precedenti. In questo senso, come suggerito da uno studio recente, i social media si stanno rivelando importanti per lo sviluppo dell’identità sessuale e di genere dei giovani LGBTQ+, che trovano nella comunità online quella comprensione e quel supporto di cui hanno bisogno per esplorare e comprendere la propria identità, e riuscire poi ad affrontare il “coming out” con serenità e piena consapevolezza di sé – un gesto che ha un impatto fortemente positivo sulla salute mentale dei più giovani.

Secondo una ricerca del Pew Research Center sugli adolescenti americani in generale, questi “sono più propensi a dire che le piattaforme hanno avuto un impatto prevalentemente positivo sulla loro vita rispetto a quella dei loro coetanei”. Non solo: “la maggioranza degli adolescenti riferisce di aver vissuto ognuna delle quattro esperienze positive richieste: sentirsi più connessi a ciò che accade nella vita dei loro amici (80%), avere un luogo in cui mostrare il proprio lato creativo (71%), avere persone che li sostengono nei momenti difficili (67%) e essere più accettati (58%)”.

Le comunità italiane e la preferenza verso cerchie ristrette

“L’idea dei social network come luoghi inclusivi e più sicuri per la comunità LGBTQIA+ è molto diffusa anche in Italia, dove soprattutto la fascia d’età 18-29 spesso ha trovato – e trova – un senso di comunità che può mancare nella vita reale. Su Internet, infatti, passano informazioni, notizie e rivendicazioni che non sempre si riescono a portare nella vita quotidiana offline. Questo spesso significa riuscire ad accedere a risorse importanti per l’autonomia individuale e a strumenti di sostegno per la salute fisica e mentale”, commenta a Guerre di Rete Natascia Maesi, giornalista e presidente di Arcigay, che sottolinea come i giovani queer scelgano attentamente le persone con cui interagire sulle piattaforme.

Non percependo o trovando sempre un adeguato supporto all’interno della famiglia o nella cerchia di amici, gli adolescenti LGBTQ+ spesso si rivolgono alle piattaforme per esplorare la propria identità sessuale e di genere, prendendo ispirazione dalle storie altrui e trovando così il coraggio non solo di accettare chi sono, ma anche di farlo sapere agli altri. “Dal confronto con le persone attiviste di Arcigay Giovani, la realtà che riunisce le persone queer che hanno meno di 29 anni, è emerso che molte persone spesso fanno coming out prima sui social media, dove è possibile costruirsi bolle nelle quali sentirsi protette. Non sempre però c’è una correlazione tra il coming out online e quello nella cerchia delle frequentazioni quotidiane*”*, dichiara Maesi, confermando l’idea che i social media siano la “safe area” dei giovani LGBTQ+. Uno spazio inclusivo in grado di accogliere ogni minoranza che ci spiega bene il perché le persone queer tendano a trascorrere più tempo online rispetto ai ragazzi e alle ragazze non LGBTQ+.

Spazi dove le persone queer si raccontano direttamente

A raccontare come le piattaforme possano rivelarsi un luogo inclusivo, sicuro e di supporto per i giovani alla ricerca della propria identità sessuale di genere è Francesco Cicconetti – @mehths sui social -, che si definisce “personaggio pubblico/content creator/divulgatore”. Autore del romanzo Scheletro femmina, in cui ripercorre la sua vita sin dall’infanzia, Cicconetti è diventato un importante punto di riferimento per la comunità LGBTQ+ dopo aver raccontato il suo percorso di transizione di genere sui social. “Quando nel 2017 ho iniziato per la prima volta a usare i pronomi maschili con le poche migliaia di persone che mi seguivano, l’ho fatto senza alcuna volontà di trasformare la mia identità̀ in una community; senza la pretesa di diventare un punto di riferimento, o un esempio, o una persona da seguire o a cui volere bene; senza la pretesa di lasciare in qualche modo il segno – commenta a Guerre di Rete Cicconetti -. Avevo capito da più di un anno di essere un ragazzo trans e quei nuovi pronomi erano solo il mio modo di essere autentico. Le persone però, giustamente, erano curiose. Dico ‘giustamente’ perché di informazioni sulle persone transgender ne abbiamo sempre avute poche e frammentate, raccontate da altri – da persone cisgender, per la precisione – in maniera stereotipata e spesso dannosa. Perciò il mio piccolo pubblico ha iniziato a ingurgitare le mie risposte e allargarsi sempre più, fino a diventare quello che è oggi. In questi 6 anni, le persone che mi seguono mi hanno visto cambiare esteticamente e nel modo di espormi, accompagnandomi nel mio percorso di affermazione di genere; hanno avuto, in un certo senso, un posto in prima fila per assistere a tutto questo*”.*

Condividendo un percorso estremamente personale con i suoi follower, e costruendo un rapporto empatico con la sua community, Cicconetti – così come molti altri creator che da tempo trattano argomenti simili – ha permesso a un tema delicato come quello della transgenerità di ricevere la giusta attenzione, mediatica e non, portando così l’opinione pubblica a riflettere sulla necessità di costruire la società del futuro sui valori di rispetto e inclusività. “Il mio profilo è stato più volte definito un punto di riferimento per la comunità trans e, anche se oggi mi sto allontanando dalla divulgazione online per spostarmi sulla formazione offline, questa rimane una delle mie più grandi soddisfazioni personali. So che le persone, sul mio profilo, avranno sempre a disposizione una rappresentazione autentica di quello che una persona trans è. Il che può sembrare una cosa banale. Eppure, banale non è, in un mondo che ci ha sempre raccontati come persone dalla vita disgraziata o eroi motivatori e mai come persone comuni quali siamo, amalgamate nel mondo. La cosa che mi colpisce ogni volta è che molti ragazzi trans, specie se molto giovani, si confidano con me. Lo spazio online è per molti di loro l’unico sicuro, l’unico in cui possano sentirsi capiti o ascoltati, l’unico in cui si vedano rappresentati”.

A differenza dei media tradizionali, infatti, le piattaforme social riescono a restituire uno sguardo più veritiero sulla community LGBTQ+, grazie soprattutto all’impegno dei suoi protagonisti, che riescono a portare all’attenzione altrui un punto di vista interno alla comunità. “Io stesso, per esempio, non guardo più la televisione, né leggo i quotidiani, ma mi informo principalmente online, in particolare tramite altri creator che seguo”, commenta Francesco. “So che in loro troverò lo sguardo a 360 gradi che nei prodotti offline non c’è mai stato, perché gli spazi sono da sempre occupati dagli stessi gruppi di persone, che quindi propongono sempre lo stesso punto di vista”.

Dagli hashtag a un impatto sociale

Questo ruolo positivo degli spazi online ha degli effetti anche nel mondo fisico.
“Dagli hashtag che fanno tendenza in tutto il mondo alle campagne di base che portano a cambiamenti tangibili, i movimenti LGBTQ+ sui social media hanno trasceso il regno digitale per lasciare un impatto duraturo sulla società”, scrive LGBTQ Nation. Inclusa TikTok (accusata però anche di non gestire in modo appropriato i dati relativi) dove nel corso degli ultimi anni sono cresciute le visualizzazioni dei video contrassegnati dagli hashtag queer. Tra questi, #PronounsMatter sembra essere stato uno dei più iconici del 2023: alimentando in tutto il mondo conversazioni sul rispetto dell’identità di genere. Allo stesso modo, l’hashtag #TransRightsAreHumanRights ha attirato l’attenzione sulle grandi conquiste delle persone transgender in termini di diritti, aiutando a combattere la discriminazione e a promuovere l’inclusività. Non si è trattato solo di social trend, quanto piuttosto di azioni vere e proprie, che hanno avuto un impatto positivo sulla salute mentale di ragazzi e ragazze. Lo sostiene il rapporto rilasciato nel 2023 da The Trevor Project – un’organizzazione statunitense che si occupa del benessere degli adolescenti queer, che scrive: “sentirsi sicuri e compresi in almeno uno spazio online è associato a un minor rischio di suicidio nell’ultimo anno e a tassi più bassi di ansia per tutti i giovani LGBTQ, e in particolare per i giovani LGBTQ di colore”.

Il rischio di attacchi online e il ruolo delle piattaforme

Ma non esiste solo questo aspetto. “I nostri figli sono diventati partecipanti inconsapevoli di un esperimento che dura da decenni”, scrive anche il dottor Vivek Murthy, il già citato Surgeon General degli Stati Uniti. Le piattaforme possono rappresentare anche un luogo a rischio, rendendo alcuni giovani dei bersagli facili per atti di bullismo o messaggi d’odio, e danneggiando la salute mentale in un momento incredibilmente delicato della loro vita, quello dello sviluppo cerebrale. “All’inizio dell’adolescenza, quando si formano l’identità e il senso di autostima, lo sviluppo cerebrale è particolarmente suscettibile alle pressioni sociali, alle opinioni dei coetanei e al confronto con loro”, si legge nel suo advisory.

“Le giovani persone queer sono vittime prevalenti dei fenomeni di cyberbullismo perché su di loro agiscono stereotipi e pregiudizi molto resistenti”, commenta ancora Maesi. “Il livello di accettazione delle identità LGBTQIA+ in Italia è ancora molto basso: basti pensare che secondo ILGA Europe l’Italia è 34esima su 49 paesi dell’Europa geografica per accettazione e inclusione delle persone queer e ha il triste primato di essere il Paese più transfobico, cioè con il maggior numero di suicidi e omicidi di persone trans. I passi avanti fatti negli ultimi anni spesso riguardano le fasce più privilegiate della comunità”.

Non solo. Negli ultimi anni i social network sono diventati luoghi meno sicuri. “Profili fake, troll e persone sostenitrici delle destre più conservatrici hanno cominciato a prendere di mira anche in rete sia le associazioni che le singole persone, a prescindere dall’eventuale seguito o risonanza mediatica. Per questo motivo spesso le giovani persone queer scelgono di utilizzare i social per interagire con cerchie già conosciute, limitando l’accesso ai propri profili per ridurre al minimo le possibilità di subire un’aggressione online”, sottolinea Maesi.

Le piattaforme non sono così inclusive come sembrano, anche a causa della mancanza di procedure e risorse adeguate per garantire la tutela degli utenti. Non a caso, un rapporto dello scorso giugno di GLAAD – una delle più grandi organizzazioni mondiali di difesa dei diritti LGBTQ+ – ha rilevato che i cinque social più utilizzati al mondo (Facebook, Instagram, TikTok, YouTube e Twitter) non riescono ancora a proteggere i membri della comunità LGBTQ+ dagli episodi di molestie e di incitamento all’odio, né a garantire la giusta trasparenza sull’uso che fanno dei dati personali di queste persone.

In particolare, dopo l’acquisizione da parte di Elon Musk, sembra essere X – ex Twitter – la piattaforma dove gli utenti queer di ogni età vengono attaccati pesantemente da account omofobi e/o razzisti. Secondo un precedente rapporto rilasciato da Media Matters e GLAAD, da quando il CEO di Tesla è diventato proprietario della piattaforma, “la retorica anti-LGBTQ è aumentata sulla piattaforma”, così come i retweet di insulti da parte di alcuni degli account anti-LGBTQ+ più prominenti. Il rapporto ricorda anche lo smantellamento del Trust and Safety team di Twitter, insieme ad altre modifiche che hanno contribuito a rendere la piattaforma più ostile per le persone queer: ad aprile del 2023, per esempio, Twitter ha rimosso una clausola che proibiva il misgendering (l’atto di riferirsi a una persona transgender utilizzando una terminologia riferita al suo sesso biologico e non alla sua identità di genere) e il deadnaming (ossia riferirsi a una persona transgender utilizzando il nome e il genere precedenti al suo cambio di identità).
“La decisione di Twitter di annullare segretamente la sua politica di lunga data è l’ultimo esempio di quanto sia pericolosa l’azienda sia per gli utenti che per gli inserzionisti. Questa decisione di ridurre la sicurezza LGBTQ allontana ancora di più Twitter da TikTok, Pinterest e Meta, che mantengono politiche simili per proteggere i propri utenti transgender in un momento in cui la retorica anti-transgender online sta portando alla discriminazione e alla violenza nel mondo reale”, aveva commentato Sarah Kate Ellis, presidente di GLAAD.

Ma X non sembra essere la sola piattaforma ad avere problemi con la sicurezza degli utenti queer. Di recente anche Meta, società madre di Facebook e Instagram, è stata bersagliata dalle critiche per aver messo a rischio questa comunità in Medio Oriente e del Nordafrica. A rivelarlo è il rapporto “All This Terror Because of a Photo”, curato dall’organizzazione internazionale per i diritti umani Human Rights Watch, che ha portato alla luce come la polizia locale faccia uso dei social media per “incastrare e molestare le persone LGBT, nonché per raccogliere e creare prove per perseguirle”, senza che le piattaforme le impediscano di farlo. Un’azione gravissima, che ha avuto conseguenze molto pesanti sul benessere fisico e psicologico dei membri della comunità, costretti a subire “molestie, outing imposto, doxxing, perdita del posto di lavoro” e, in alcuni casi, addirittura la “perdita della propria casa o perfino del proprio paese”.

Perché l’intelligenza artificiale ha rilanciato il reddito universale di base

2024-02-05T00:00:00+00:00

Quella tra tecnologia, lavoro e profitto è un triangolo burrascoso che risale alla rivoluzione industriale, quando le macchine hanno iniziato a riconfigurare sistematicamente la relazione fra questi tre fattori.

Da allora, la tecnologia si è evoluta a enorme velocità facendoci passare dalla macchina a vapore a complicatissimi algoritmi in grado di migliorare automaticamente le loro capacità. Il comune denominatore di queste trasformazioni è sempre stato uno: la lotta senza quartiere per il valore generato da queste macchine.

La crescita dell’AI ha riproposto il dibattito sul Reddito di Base Universale

Da sempre, gli interessi economici hanno trainato lo sviluppo e l’implementazione delle tecnologie di automazione, e da sempre la società civile ha cercato di partecipare alla conversazione sulle politiche relative al loro uso.

Chi beneficia dell’introduzione di una tecnologia nel processo lavorativo? Come riconfigura i rapporti con la forza lavoro? Cosa faranno i lavoratori che verranno rimpiazzati? Sarà possibile formarli nuovamente? O questi sviluppi tecnologici sono il preludio di una spirale di precarizzazione sistemica?

Tutte queste domande (e molte, molte altre) giocano un ruolo politico decisivo nelle economie di tutto il mondo. L’opinione pubblica che si genera attorno a esse rappresenta un equilibrio fondamentale, e la stessa idea sulle capacità effettive di una tecnologia, su come si possa sviluppare e come sia in grado di riconfigurare i rapporti di forza condiziona le scelte politiche, per cui diventa un tema delicato anche dal punto di vista propagandistico (come nel caso del cosiddetto AI doomerism).

Perfino i luddisti sono tornati al centro del dibattito politico

Una discussione che ha anche strascichi nella storia. Oggi chi critica l’implementazione di alcune tecnologie come l’AI viene a volte bollato come luddista. Termine divenuto nell’uso comune quasi dispregiativo per indicare qualcuno che non solo non vuole una tecnologia, ma soprattutto non la capisce. Eppure questa è una semplificazione storica che negli ultimi mesi è stata ribaltata da vari articoli e libri, che l’hanno portata fuori dal dibattito storiografico per inserirla in quello politico. Tra gli autori di quest’operazione c’è il giornalista tech (quindi tutto meno che un luddista) Brian Merchant.

“A differenza di quanto si dice solitamente, i luddisti non erano idioti che distruggevano le macchine perché non le capivano. Erano operai tessili che una volta conducevano vite agiate, lavorando a casa o in piccole botteghe, secondo i propri termini e orari, con libertà e dignità,” spiega Merchant in un articolo per il Washington Post che racconta il suo ultimo libro dedicato proprio al luddismo (Blood in the Machine: The Origin of the Rebellion against Big Tech).

“Quando gli imprenditori tentarono di trasferire i loro lavori nelle fabbriche utilizzando telai meccanici e grandi telai che facevano un lavoro simile più velocemente, più economicamente ma restituendo una qualità minore, i Luddisti protestarono. Questi lavoratori cercarono prima un compromesso, un dialogo e un modo democratico per integrare la nuova tecnologia nelle loro comunità – per condividere i guadagni. Vennero ignorati. Così si ribellarono,” continua Merchant.

Non è quindi un caso che nel corso degli ultimi anni, dall’inizio del nuovo picco di popolarità per le implementazioni degli algoritmi di intelligenza artificiale, si sia amplificato il dibattito attorno al rapporto tra lavoro, reddito e tecnologia. Per alcuni, la crescita dell’AI è uno dei fattori più favorevoli per l’implementazione di un reddito universale di base (in inglese Universal Basic Income, o UBI), ovvero una misura di welfare per cui tutti i cittadini di uno Stato sono destinatari di un reddito regolare che viene distribuito a tutti, senza condizioni né requisiti da rispettare.

Il laboratorio sull’UBI e la prima conferenza mondiale

L’università di Bath (Regno Unito) ha creato un laboratorio che riunisce le competenze sul reddito universale di base e le sue intersezioni con le sfide sociali per trasformare le politiche pubbliche.
“L’interesse per il reddito universale di base è cresciuto in modo significativo negli ultimi anni”, scrivono i ricercatori, che ad agosto hanno dato vita all’UBI Piloters Network, una rete che riunisce ricercatori, politici, attivisti e attori della società civile interessati o impegnati nella sperimentazione dell’UBI. Ne fa parte anche l’università di Friburgo (Germania) e in particolare il FRIBIS – Freiburg Institute for Basic Income Studies – un network interdisciplinare della citata università tedesca dedicato alla ricerca sul reddito di base universale. Riunendo ricercatori e soggetti della società civile di tutto il mondo, si propone di fornire una base solida per il discorso pubblico e politico sul reddito di base**.** Nel 2024 ci sarà la prima conferenza mondiale dei progetti pilota per il reddito universale di base.

Insomma, se questi algoritmi stanno diventando sempre più sofisticati e la loro diffusione sempre più capillare, quanto tempo ci vorrà prima che incidano sul mercato del lavoro? E, si chiedono alcuni, queste tecnologie aprono la strada all’idea di un reddito universale di base?

Cosa si intende con reddito universale di base

Prima di tutto: per poter parlare del rapporto tra reddito universale di base e intelligenza artificiale nello spazio di un articolo è necessario chiarire alcune premesse. Non si vuole approfondire qui la legittimità politica o meno di un reddito universale di base; né si vuole dare per scontato che le tecnologie di AI ridurranno sensibilmente i posti di lavoro. Qui ci limitiamo a raccontare come la conversazione sull’intelligenza artificiale stia influenzando il dibattito sul reddito.

Creare un reddito universale di base significa implementare un’erogazione monetaria regolare versata “da una comunità politica a tutti i suoi membri su base individuale senza controllo delle risorse né esigenza di contropartite” (P. Van Parijs, Y. Vanderborght, Il reddito minimo universale, Egea, Milano 2006, 5). Uno Stato, quindi, si ritroverebbe a fornire regolarmente del denaro a tutti i suoi abitanti (che siano cittadini, residenti o altro è tema di discussione) a prescindere dalle loro condizioni economiche o dal loro impiego nella società. Secondo i suoi sostenitori, il supporto fornito dal reddito universale di base alleggerisce le pressioni generate dalla precarietà e permette ai cittadini di negoziare condizioni di lavoro migliori e più stabili. Il ragionamento sarebbe il seguente: se queste erogazioni vengono finanziate dalle tasse, allora in prospettiva sarà possibile generare un circolo virtuoso in cui le tasse sui guadagni permettono di finanziare forme di welfare pensate per favorire l’incremento del lavoro, quindi dei guadagni, quindi delle tasse. Già oggi in Europa non mancano studi sull’impatto di diverse forme di welfare e sussidi rispetto non solo alla possibilità di trovare di nuovo un lavoro, ma anche su altri aspetti legati al benessere sociale.

Algoritmi che sostituiscono gli umani?

Ora i progressi nello sviluppo degli algoritmi di intelligenza artificiale hanno amplificato il dibattito sulla possibilità che le nuove tecnologie possano avere un’influenza importante sul mercato del lavoro – premesso che non è facile misurare questo impatto, anche se ci sono studi che ci provano.
Le capacità dei modelli di intelligenza artificiale sono infatti sempre più avanzate sia per i processi di analisi che per quelli creativi, ampliando di gran lunga la lista di lavori che, potenzialmente, potrebbero essere eseguiti da un algoritmo anziché da un umano (per esempio la scrittura di questo articolo?). Le sfumature, chiaramente, sono tante.

Non solo non tutti i lavori sono uguali, perché compiti simili svolti in contesti diversi potrebbero richiedere lavoratori con caratteristiche differenti – come la differenza tra un operatore di un call center commerciale e quello di un servizio di emergenza. Soprattutto nel caso dei cosiddetti lavori cognitivi, la consapevolezza umana risulta ancora una caratteristica fondamentale, imprescindibile e che non può ancora essere riprodotta dalle macchine, soprattutto in ambiti particolarmente sensibili come quello sanitario.

Resta però un fatto che l’attenzione nei confronti delle possibili implementazioni di questi algoritmi in ambito lavorativo sia aumentata a dismisura in tutti i campi, al punto da portare alla creazione di piattaforme come Will Robots Take My Job in cui diverse categorie professionali vengono analizzate sulla base della loro vulnerabilità ai progressi nell’automazione (che non coincide però con l’AI) e nella computerizzazione.

Mentre scriviamo su quel sito campeggia questo survey che chiede se servirà proprio un Reddito Universale di Base.

Differenza tra automazione e AI

Malgrado i due termini siano spesso appaiati, va ricordato che hanno significati diversi. L’automazione indica applicazioni tecnologiche in cui l’intervento umano è ridotto al minimo, e in genere automatizza compiti ripetitivi. Ad esempio, “l’automazione robotica dei processi è una tecnologia che automatizza i flussi di lavoro di back-office ripetitivi e laboriosi”. D’altro canto, quando si parla di automazione intelligente si intende la combinazione di tecnologie di intelligenza artificiale come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l’AI generativa e altre tecnologie per semplificare le operazioni aziendali.

Dai dem alla Silicon Valley, l’idea di un futuro senza lavoro (e con quale reddito?)

Lo scorso settembre, Robert Reich, economista americano, professore di amministrazione e politiche pubbliche all’Università della California – Berkeley, ed ex Segretario del Lavoro sotto la presidenza Clinton, ha dichiarato che l’aumento della produttività e la perdita di posti di lavoro causati dell’intelligenza artificiale potrebbero richiedere una strategia di reddito di base universale.

A ottobre 2023, in occasione del Democracy Forum 2023 della Fondazione Obama, l’ex presidente Barack Obama ha discusso dell’impatto dell’automazione sul mercato del lavoro, della necessità di cambiamenti radicali e del potenziale di idee come la settimana lavorativa più corta e il reddito di base universale.

“Dovremo considerare una qualche forma di reddito universale di base”, ha dichiarato a novembre Vinod Khosla, già cofondatore di Sun Microsystems e notissimo investitore tramite Khosla Ventures in aziende tech e startup (inclusa OpenAI), sostenendo un impatto significativo dell’AI sulla crescita del PIL e sulla produttività, ma richiamando al contempo l’attenzione sulla crescente questione della disparità di reddito.

Nel frattempo l’ex governatore della Banca del Canada, Stephen Poloz, descriveva una forma di reddito di base come un importante “stabilizzatore automatico” per stabilizzare le economie che si trovino ad affrontare sostanziali stravolgimenti del mercato del lavoro dovuti a sviluppi tecnologici e AI.

Ancora a novembre 2023, durante l’ultimo AI Safety Summit, in un talk con il primo ministro inglese Rishi Sunak, Elon Musk ha affermato che gli sviluppi tecnologici dell’intelligenza artificiale ci condurranno verso un mondo in cui “non ci sarà bisogno di alcun lavoro” e che le persone potranno continuare a lavorare “per soddisfazione personale”. Al posto degli umani, in futuro l’intelligenza artificiale “sarà in grado di fare tutto”. Musk ha recentemente lanciato xAI, la sua startup dedicata allo sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale con cui ha creato Grok, il chatbot in grado di accedere al database pubblico di X (ex Twitter).

In un articolo sul proprio blog risalente al 2021, Sam Altman (CEO di Open AI) individuava nello sviluppo degli algoritmi di intelligenza artificiale l’emersione di una “Legge di Moore per ogni cosa”, facendo riferimento a un trend dell’industria informatica descritto da Gordon Moore e che prevedeva che il numero di transistor sui chip dei computer raddoppiasse circa ogni due anni.

“Dobbiamo progettare un sistema in grado di accogliere questo futuro tecnologico (quello dell’intelligenza artificiale, ndr),” spiega Altman, “ e tassare le risorse che avranno maggior valore in quel futuro – ovvero le aziende e la terra – così da distribuire equamente il benessere che emergerà,” continua. “Fare così renderà la società del futuro molto meno divisa e pensata per permettere a tutti di godere dei guadagni che genera”.

Nell’articolo, Altman descrive come – secondo lui, e senza fornire elementi concreti – gli algoritmi di intelligenza artificiale rimpiazzeranno progressivamente gli umani in ogni ruolo professionale, lasciandoci così a rispondere a due domande fondamentali: come si sopravvive senza un lavoro? Cosa faranno gli umani con tutto questo tempo libero? Altman evidenzia la necessità di tassare i patrimoni, più che i guadagni derivanti dal lavoro, permettendo così di ridistribuire a tutti queste risorse. “Il modo migliore per migliorare il capitalismo è permettere a chiunque di beneficiare direttamente dallo stesso come se fosse un’azionista”, ha affermato.

Una qualche forma di reddito di base universale è anche protagonista di studi e dibattiti sui forum dell’Altruismo Efficace, un movimento utilitarista particolarmente in voga tra i miliardari tech.

Ma molte di queste proposte restano affermazioni vaghe, quasi apolitiche, prive del come bisognerebbe arrivarci. E sembrano soprattutto un modo per enfatizzare la presunta importanza e impatto (e il valore, anche per gli investitori e le aziende) di queste tecnologie, più che una genuina messa in discussione di politiche redistributive.

Scott Santens, fondatore e presidente della Income to Support All Foundation, organizzazione americana che si batte per un reddito di base universale (che per altro ha come presidente Katie Moussouri, nota ricercatrice di cybersicurezza e Ceo di una società del settore), proprio in un dibattito su AI e lavoro ricorda come in passato gli aumenti di produttività abbiano avvantaggiato soprattutto i vertici.
“Per questo – afferma – ritengo importante considerare la questione del reddito di base universale come un dividendo della crescita della produttività. E mi auguro che, man mano che la crescita della produttività riceverà un’iniezione di energia dall’AI e dall’automazione in generale, si cominci a dire: “Bene, chi dovrebbe beneficiare? Per chi dovrebbero lavorare queste macchine?”. E il reddito universale di base significherebbe che l’automazione funziona per tutti”.

I progetti pilota e i network sul reddito di base**

In Italia, questo interesse ha dato vita a organizzazioni come Basic Income Network. Nel resto del mondo, sono già molti i progetti pilota che stanno sperimentando l’implementazione del reddito universale di base. Il punto, però, più che avere a che fare con il futuro professionale degli umani, riguarda i processi attraverso cui viene prodotta la ricchezza e i modi in cui viene distribuita. Nel 2018, un articolo dell’Harvard Business Review teorizzava l’introduzione del concetto di “data dignity”, ovvero del diritto da parte degli utenti di veder riconosciuto un compenso per i propri dati utilizzati dai sistemi tecnologici di automazione.

Al netto dei punti di vista sulle possibilità di implementazione, un’economia che smette progressivamente di basarsi sul lavoro umano lascia un evidente interrogativo circa le superfici tassabili. Come si scioglie questo nodo?

La proposta di una Robot tax

Se diamo per assodato che la sostituzione di alcune o molte mansioni da parte di macchine sia una prospettiva inevitabile per tutti i livelli del mercato del lavoro, resta da chiedersi come si tassi un mercato del lavoro in cui una parte della forza lavoro è costituita da macchine, perlopiù immateriali come gli algoritmi.

In una ricerca pubblicata nel 2022 dalla macroeconomista Rossana Merola, si suggeriscono due possibili strade per la tassazione del lavoro svolto da macchine. La prima è la robot tax, ovvero una tassa sulle aziende che sostituiscono la forza lavoro umana con quella non-umana: se implementi un robot per rimpiazzare dei lavoratori umani, dovrai pagare una tassa per compensare le tasse che non stai pagando al lavoratore umano e quelle che il lavoratore umano pagherebbe sui propri guadagni. Questo gettito sarebbe poi implementato per finanziare forme di welfare pensate, nello specifico, per tutelare i lavoratori danneggiati dall’introduzione della forza lavoro non-umana.

La proposta di una Digital tax

In alternativa, Merola propone anche una digital tax – una tassa simile all’IVA pensata nello specifico per i prodotti digitali e che tenga in conto delle dinamiche che regolano le economie immateriali. Le superfici di intervento, approfondendo l’analisi, si moltiplicano: questa nuova apparente rivoluzione industriale ci obbliga a ricalcolare tutte le dimensioni di valore tassabili per un’azienda digitale che, spesso, diventa multinazionale e finisce per interagire con regimi fiscali diversi tra di loro (e con ampio margine di elusione).

Prove di reddito universale di base

Lo scenario è ancora nebuloso. Da un lato la ricerca dal punto di vista delle policy sostiene che politiche fiscali più aggressive non disincentivino le aziende a investire sull’AI. Dall’altro lato, l’impatto concreto nel mercato del lavoro è ancora tutto da dimostrare (soprattutto per le professioni con competenze trasversali) e l’elevatissima e rapida finanziarizzazione del settore fa temere la possibilità di una bolla pronta a scoppiare, come nel caso di quella relativa al mondo delle criptovalute e del web3. Ciò che conta, però, è la prospettiva del reddito universale di base. I programmi pilota, sebbene siano implementati in proporzioni ridotte, suggeriscono impatti positivi e virtuosi per le economie nazionali.

Per quanto riguarda gli algoritmi di intelligenza artificiale, sebbene il dibattito pubblico sul tema proponga posizioni forti (tra i tecno-utopisti e i tecno-catastrofisti), va comunque ricordato che una parte importante dell’infrastruttura tecnologica su cui si regge il funzionamento di questi sistemi si basa prevalentemente sul lavoro umano, che viene impiegato per classificare, correggere e rivedere i dataset utilizzati dagli algoritmi per il loro addestramento, o per dare feedback migliorativi ai sistemi.

E quindi, come mostrano gli studi e i libri di Kate Crawford, Mary L. Gray e Siddharth Suri, oltre alla eventuale scomparsa del lavoro, si dovrebbe parlare anche della possibilità che parte di quel lavoro sia invece meno visibile, rimanendo nascosto nelle pieghe della filiera produttiva dell’intelligenza artificiale e dei servizi correlati.

I dati sanitari di migliaia di italiani sono ormai online

2024-01-25T00:00:00+00:00

Fragili dal punto di vista sia tecnico sia organizzativo. Si presentano così le aziende sanitarie italiane di fronte agli attacchi informatici, per lo più di tipo ransomware (cioè diretti al pagamento di un riscatto), dei gruppi criminali internazionali che, ormai da anni, le prendono di mira. La conseguenza è la pubblicazione di informazioni estremamente sensibili riguardanti migliaia di cittadini.

Secondo quanto è stato possibile ricostruire da Guerre di Rete, attraverso le informazioni rilasciate sui siti ufficiali delle cyber gang, solo negli ultimi due mesi del 2023 sono stati diffusi oltre 1,5 terabyte di dati sanitari (circa due milioni di file) sottratti a diverse strutture del nostro Paese. Dati che includono cartelle cliniche, fotografie di pazienti affetti da tumori cutanei, referti di abusi sessuali, esami per le malattie ereditarie, e liste dei vaccinati al Covid-19. Stando alle nostre fonti, alcuni file contengono persino nome, cognome e data di nascita di persone che sono state assistite dai centri di salute mentale, o dai servizi per le dipendenze patologiche. Un patrimonio enorme pubblicato sul dark web, la parte della Rete a cui si può accedere tramite specifici software, e che è alla portata di tutti.

Modena e Verona: cyber-gang diverse, stesso copione

Le ultime a cadere, almeno per quanto emerso sui media o segnalato dalle stesse realtà, sono state tre aziende sanitarie modenesi (azienda Usl di Modena, azienda ospedaliero-universitaria di Modena e ospedale di Sassuolo Spa), e l’azienda ospedaliera universitaria integrata di Verona. Tutte le realtà sono state bersaglio di ransomware: malware (software malevoli) che rendono inaccessibili i dati dei computer infettati e richiedono il pagamento di un riscatto, in inglese ransom, per ripristinarli e non diffonderli. La matrice, però, cambia.

Nel caso di Modena, l’autore dell’attacco è Hunters international: un gruppo che i ricercatori della società di sicurezza informatica BitDefender hanno definito “opportunista”, senza uno specifico focus su una particolare area geografica o un determinato settore, ma concentrato più sulla sottrazione dei dati che sulla loro cifratura. Ha debuttato sulla scena delle minacce informatiche negli ultimi mesi del 2023 e diversi analisti hanno notato la somiglianza del codice usato con quello prima sfruttato da Hive, uno dei principali gruppi ransomware fino all’estate del 2022: data di inizio di un’operazione delle forze dell’ordine Usa, durata mesi, che ne ha minato l’operatività. Ma, nell’unica comunicazione ufficiale fatta fino ad oggi, Hunters international ha smentito di essere l’erede di Hive e ha affermato di averne semplicemente acquistato il codice, messo in vendita dopo lo smantellamento della gang.

Sul blog ufficiale di Hunters international, raggiungibile tramite Tor, i dati sottratti all’Azienda Usl di Modena

Di recente formazione sembra essere anche il collettivo che ha preso di mira la sanità veronese. Chiamato Rhysida, il gruppo ha iniziato a rivendicare attacchi a importanti istituzioni governative, come l’esercito cileno, a partire dal maggio del 2023, per poi puntare su strutture sanitarie. A inizio dicembre, la cyber gang ha annunciato di aver compromesso anche il King Edward VII, un importante ospedale del Regno Unito, e di aver venduto i dati sanitari della famiglia reale britannica, oltre che del personale dell’azienda e di altri suoi pazienti.

I dati dell’azienda ospedaliera universitaria integrata di Verona sul blog ufficiale della cyber-gang Rhysida

Sia a Modena sia a Verona, gli attacchi hanno causato temporanei disservizi: call center per prenotazioni e informazioni in tilt, rallentamenti nella radioterapia, sospensione delle mammografie e dei prelievi. Infine, come vendetta per non aver ricevuto il pagamento del riscatto richiesto, che entrambe le aziende hanno rifiutato di versare, la pubblicazione delle informazioni dei pazienti. “La pubblicazione è stata effettuata a fronte della ferma opposizione al riscatto”, ha sottolineato in una nota l’Ausl di Modena aggiungendo di condannare “in maniera ferma l’azione criminale compiuta” e di essere vittima “a fianco dei cittadini, di un vero e proprio attacco alla sanità pubblica”. Poi, però, ha minimizzato, dichiarando che i file copiati, per un totale di oltre 0,9 terabyte (954.7 gigabyte) “rappresentano solo lo 0,5 per cento di quelli immagazzinati”. Di una “minima parte” di dati ha parlato anche l’azienda ospedaliera universitaria integrata di Verona: i terabyte sottratti sono 0,6 a fronte dei 29 totali custoditi dai server della struttura.

Perché i dati sanitari fanno gola ai cybercriminali

Il problema per gli utenti rimane. E in questi casi si tratta di un problema non quantificabile ma reale, e permanente, sottolineano l’avvocato Bruno Saetta, esperto di diritti digitali, e l’avvocato Jacopo Giunta, dello studio legale Ambrosio e Commodo: queste informazioni potrebbero essere sfruttate per le truffe assicurative, i rimborsi medici, l’acquisto di medicinali sotto prescrizione, o i furti di identità digitale. Ma anche da un potenziale datore di lavoro che potrebbe rifiutare il posto a un candidato dopo aver scoperto che ha una patologia cronica, o un disturbo mentale.

La sanità è nel mirino dei criminali informatici ormai da anni. A livello globale, nel secondo trimestre del 2023, è stato il settore più attaccato (dati Cisco Talos Incident Response). In Italia, pur non rappresentando il settore in assoluto maggiormente colpito – ad esempio, pubblica amministrazione e trasporti lo sono di più – gli attacchi alle aziende sanitarie sono in crescita, come nel resto del mondo. Da quando è operativa, nel gennaio 2022, l’Agenzia per la cybersicurezza nazionale (Acn) si è occupata di 58 eventi cibernetici a strutture sanitarie pubbliche, con un impatto critico nella maggior parte dei casi. Questo interesse ha precise ragioni, spiega a Guerre di Rete Gianluca Galasso, capo del servizio operazioni dell’Acn: “I cybercriminali – precisa – fanno leva in primis sull’urgenza di riattivare i servizi erogati dalle strutture sanitarie, particolarmente critici. Una loro interruzione, anche solo per brevissimo tempo, causa impatti gravissimi sulla salute dei cittadini”. Poi, “puntano sul grave danno, non solo reputazionale, che deriverebbe dalla pubblicazione dei dati che trattano, tra i più delicati in assoluto”.

E se va male con il ricatto, monetizzano con la vendita dei dati sanitari sottratti. “Sono quelli che si prestano più a essere trafficati”, dice a Guerre di Rete Riccardo Croce, direttore del Centro nazionale anticrimine informatico delle infrastrutture critiche (Cnaipic) della Polizia postale. Un mercato nero che, assicura Croce, riguarda anche le informazioni dei cittadini italiani: “Anche se non siamo ancora in grado di dire chi acquista questo tipo di dati e con quali fini, sappiamo per certo che vengono venduti. Il prezzo varia dalle centinaia alle migliaia di euro. Un costo accessibile”.

Ma, per Galasso, c’è anche “un’altra minaccia che non va sottovalutata: la penetrazione nelle reti per sottrarre materiale relativo alla ricerca. Un fenomeno più residuale ma non meno pericoloso per il Paese. Durante le prime fasi della pandemia, si trattava di una minaccia tutt’altro che remota per i laboratori di ricerca al lavoro sulla produzione del vaccino”.

Infrastrutture informatiche fragili, sotto scacco della burocrazia

“Siamo deboli, preoccupati, e sempre in allerta. Quello che è accaduto a Modena, o a Verona, poteva succedere anche da noi”, ammette Giuseppe Roncolato, oggi responsabile dell’ufficio relazioni con il pubblico dell’azienda Ulss Berica, ma con alle spalle una lunga esperienza nei sistemi informativi delle aziende sanitarie vicentine. Roncolato parla di una “guerra”: “Anche se negli ultimi anni la cybersicurezza ha guadagnato maggiore attenzione, dobbiamo scontare i ritardi accumulati nel tempo”, assicura. “La digitalizzazione dei servizi e l’unificazione dei sistemi informatici delle Asl, che sono state tra loro accorpate, non sono andati di pari passo con l’implementazione di strumenti e prassi adeguate a contrastare gli attacchi informatici. Ora ci stiamo muovendo, con risorse limitate, su progetti di lungo periodo, consci dei rischi che corriamo”.

Dario Ricci, direttore dei sistemi informativi e dell’innovazione tecnologica dell’azienda ospedaliera di Alessandria, ha dovuto fare i conti con questa arretratezza nella notte tra il 19 e il 20 dicembre 2022, quando su molti pc aziendali è comparso il messaggio che notificava un attacco informatico da parte del gruppo ransomware Ragnar Locker, poi messo ko da un’operazione delle forze dell’ordine e delle autorità giudiziarie di 11 Paesi, tra cui l’Italia. “Nel messaggio dichiaravano di aver scaricato quasi un terabyte di dati dalle cartelle condivise all’interno della rete dei computer aziendali”, racconta Ricci. “Cartelle, a disposizione dei dipendenti, in cui in teoria dovrebbero esserci solo documenti utili alla produttività individuale, ma che in pratica sono spesso usate dai reparti anche per immagazzinare referti, esami, e immagini diagnostiche”.

Di conseguenza, anche i dati sanitari contenuti in quelle cartelle sono finiti nelle mani dei criminali informatici. Un incidente che Ricci considera emblematico per la sicurezza dei sistemi della pubblica amministrazione: “Non potremo mai sapere cosa sia successo con esattezza perché fino al momento dell’attacco non avevamo un sistema di analisi dei log dei firewall, cioè dei file di testo che contengono tutte le informazioni utili sul dispositivo per la sicurezza della rete”.
L’ipotesi è che i criminali informatici abbiano sfruttato una vulnerabilità presente su un determinato device, per risolvere la quale esisteva un aggiornamento, che però non era stato notificato e, quindi, eseguito. “Un altro problema erano le troppe utenze con privilegi di amministratore”, prosegue il dirigente. “Questo ha permesso ai cybercriminali di entrare con privilegi di amministratore senza violare di fatto quasi nulla dell’infrastruttura di rete aziendale”. L’utilizzo di utenze privilegiate può consentire a un malintenzionato di estendere la portata e l’impatto di un attacco; pertanto è buona prassi mantenere un numero limitato di utenze amministrative.

“Nel corso degli interventi che i nostri esperti eseguono in occasione di incidenti, purtroppo assistiamo ad un copione che si ripete”, ammette Galasso. “Gli attaccanti sfruttano le fragilità dei sistemi per eseguire attacchi che si sviluppano in tempi anche piuttosto rapidi. Ciò accade perché le infrastrutture informatiche del settore sanitario presentano diffuse criticità di natura sia tecnica sia organizzativa, che le rendono intrinsecamente deboli. Tra queste, emergono un frequente utilizzo di password deboli, la mancata applicazione delle procedure di gestione delle credenziali di amministrazione dei sistemi, l’esposizione esterna immotivata di servizi a uso interno, la mancata segmentazione interna delle reti per proteggere i servizi più critici (in gergo tecnico si parla di “reti piatte”), o il mancato utilizzo del doppio fattore di autenticazione per le connessioni da remoto. A queste mancanze di natura tecnico-procedurale si affiancano, spesso, lacune di tipo organizzativo che impediscono lo sviluppo di un percorso finalizzato al continuo innalzamento della protezione dei sistemi. Mi riferisco, in particolare, a una carenza nella governance, che ponga la dovuta attenzione alla sicurezza dei sistemi, a una eccessiva frammentazione nell’utilizzo di tecnologie e fornitori di servizi di sicurezza, che spesso genera aree di sovrapposizione lasciandone altre scoperte, e a una cronica carenza di personale specializzato esperto”.

Secondo un esperto coinvolto nella risoluzione di questo genere di incidenti, che parla a Guerre di Rete sotto garanzia di anonimato, il problema non è la mancanza di soldi: “Tutte le aziende sanitarie, piccole o grandi che siano, al pari di ogni altra pubblica amministrazione, hanno lo stesso problema: spesso non hanno personale adeguato, né una strategia di cybersicurezza, ma sono sotto scacco di appalti e fondi che vengono obbligati a spendere in un certo modo, senza un pensiero né una guida dietro. La maggior parte delle violazioni di cui mi sono occupato era stata causata da vulnerabilità banali, come un firewall non aggiornato da anni”.

Mentre Ricci tocca un altro punto: “I concorsi pubblici non sono molto appetibili per gli esperti di cybersicurezza che nel settore privato possono guadagnare il doppio se non il triplo. Inoltre, richiedono un titolo di studio che, in questo campo, non è indice di bravura né di esperienza”.

Furto di dati: poche tutele e poca sensibilità

A farne le spese è la privacy dei cittadini. “Nel momento in cui questi dati sono stati trafugati, il danno in gran parte è stato fatto”, ammette Bruno Saetta, avvocato esperto di diritti digitali. “Però è possibile adottare dei comportamenti per limitare i danni futuri. L’azienda che ha subito il furto dei dati deve attivarsi immediatamente. La normativa europea impone l’obbligo di comunicare il data breach al Garante della privacy entro tempi stringenti”.

Essenziale è anche la comunicazione ai diretti interessati che così, dice Saetta, possono prendere “utili misure di sicurezza, ad esempio modificare le password di accesso e tenere sotto stretto controllo i flussi dei propri dati, quindi verificare le transazioni finanziarie per individuare utilizzi illeciti dei dati stessi. Molte piattaforme, inoltre, oggi forniscono apposite misure aggiuntive per la sicurezza, come l’autenticazione a due fattori. Attivando queste misure ulteriori si può limitare l’uso illecito dei dati”.

Importante, in questo senso, è stato un provvedimento dell’8 giugno 2023 con cui il Garante ha stabilito che l’Asl 1 Abruzzo aveva 15 giorni di tempo per comunicare la violazione dei propri dati personali alle persone coinvolte. L’azienda sanitaria abruzzese era stata colpita dal ransomware del gruppo Monti che aveva poi pubblicato sul proprio blog 522 gigabyte di dati (al momento in cui scriviamo la pagina risulta avere 234833 visualizzazioni). Anche in questo caso, nel calderone delle informazioni trafugate, erano finiti i dati dei pazienti. L’Asl si era limitata a dare conto dell’avvenuto pubblicando un comunicato stampa sul proprio sito. Una forma di comunicazione che il garante non ha considerato sufficiente, intimando invece di comunicare la violazione dei dati personali in maniera individuale, fornendo il contatto del responsabile della protezione dei dati e informazioni utili per limitare i danni.

“Dei casi specifici, non posso parlare perché formano oggetto di istruttorie in corso”, dice a Guerre di Rete Guido Scorza, componente del collegio del Garante per la privacy. Ma “chi ha visto la propria privacy sanitaria andare in fumo per colpa di chicchessia – saranno le istruttorie a accertare se le aziende sanitarie sono state semplici vittime impotenti o se avrebbero potuto e dovuto fare di più per proteggere i dati dei loro assistiti – può, per un verso, presentare un reclamo al Garante per chiedere che si proceda all’identificazione e alla sanzione di quanti hanno determinato la pubblicazione illecita dei loro dati sanitari e che si ordini a chi dovesse accertarsi essere il responsabile della pubblicazione l’immediata cancellazione nonché agire per il risarcimento dei danno eventualmente subiti, in questo caso, davanti al giudice civile. Sono, purtroppo, tutte magre consolazioni specie quando a essere diventati di dominio pubblico sono informazioni che rischiano di determinare discriminazioni di diverso genere. Ma è quello che l’ordinamento può offrire agli interessati. C’è da aggiungere che se domani terzi dovessero trattare i dati personali in questione acquisiti illecitamente per arrecare un qualsiasi pregiudizio agli interessati questi ultimi potrebbero certamente chiedere al Garante di intervenire a sanzionare tale ulteriore trattamento illecito e a ordinarne l’immediata interruzione. Il pensiero corre a compagnie assicurative, a datori di lavoro, a banche e società finanziarie, per esempio”.

Sulla debolezza delle norme in materia si sofferma l’avvocato Giunta: “Purtroppo a oggi è molto difficile provare che la persona a cui sono stati trafugati i dati sanitari sta subendo un danno”, dice. “Non si tiene conto che già solo la perdita stessa del dato è in sé un danno enorme perché l’informazione potrebbe essere sfruttata in futuro, in modi lesivi”. A ciò si aggiunge una “scarsa sensibilità da parte degli utenti”, spiega Giunta.

“Molto dipende – conclude Saetta – dalla consapevolezza che i dati sono importanti e che nel mondo odierno gran parte della nostra vita è digitalizzata, quindi chi gestisce dati di terze persone deve fare particolare attenzione a mantenere un controllo dei dati stessi, investendo non solo in sicurezza, ma anche in formazione del personale. La protezione dei dati, soprattutto quelli sanitari, deve essere una priorità nella società moderna”.

Non solo aziende sanitarie. Il caso Westpole e PA Digitale

Le aziende sanitarie non sono le uniche pubbliche amministrazioni nel mirino, come dimostra l’attacco che a dicembre scorso ha colpito Westpole Spa, un fornitore di servizi cloud che tra i propri clienti conta PA Digitale. L’attacco – su cui al momento, stando a nostre fonti investigative, sono in corso delle indagini – ha mandato fuori uso Urbi, un software gestionale che PA Digitale mette a disposizione degli enti pubblici per custodire e archiviare atti: l’Acn ha stimato circa 1000 clienti nell’amministrazione pubblica, tra cui la presidenza della Repubblica. A oltre un mese di distanza alcune dinamiche rimangono poco chiare. PA digitale inizialmente giudicava le informazioni ricevute da Westpole “non soddisfacenti”. Stando a quanto riporta PA Digitale, Westpole ha comunicato l’incidente, avvenuto l’8 dicembre, il giorno dopo dichiarando “la cifratura dell’intera infrastruttura informatica”, causata dal “gruppo LockBit” che li avrebbe invitati a prendere contatti per “negoziare un pagamento per il rilascio delle chiavi di cifratura” e di “software per procedere al recupero”.

Su richiesta di PA Digitale, Westpole avrebbe poi aggiunto altre notizie. L’attacco avrebbe comportato “la perdita totale dell’infrastruttura fornita da Westpole”, con ricadute sui servizi digitali della pubblica amministrazione, e “per 240 enti (non specificati, ndr) la perdita di dati nelle giornate del 5,6,7 dicembre 2023”.

Non risulta, invece, alcuna “esfiltrazione di dati”. Nella nota citata sopra, PA Digitale fa sapere di escludere al momento “la divulgazione dei dati personali degli interessati”. LockBit, cyber gang che negli ultimi anni (come raccontato da Guerre di Rete qui) è diventata la regina dei ransomware, in genere cifra e porta via i dati, chiedendo il pagamento di un riscatto in cambio della non pubblicazione sul loro blog. Secondo alcuni esperti sentiti da Guerre di Rete, forse stavolta non ci sono riusciti perché la mole dei dati presenti sui server era troppo grande. Di certo, sui propri canali, LockBit non ha pubblicato nulla proveniente dall’attacco a Westpole. Contattata da Guerre di Rete, la società ha fatto sapere di essere “in costante contatto con le autorità competenti” e di non essere nella posizione di condividere informazioni “per tutelare la riservatezza di attività e clienti”.

L’industria dei microchip fa gola all’Europa e all’Italia

2024-01-19T00:00:00+00:00

Cosa prevede il Chips Act europeo

I chip, noti anche come semiconduttori, sono la base di tutti i prodotti elettronici e sono essenziali per tutti i settori, inclusa l’industria automobilistica, lo spazio, la difesa. La recente carenza di chip a livello mondiale ha interrotto le catene di approvvigionamento, e causato colli di bottiglia nella produzione. Il regolamento dell’Ue, l’“European Chips Act“, è stato proposto come parte di un più ampio pacchetto di misure per il rafforzamento di questa industria, ed è entrato in vigore il 21 settembre 2023.

Come evidenziato dalla stessa Commissione Ue, ha 5 obiettivi strategici:

rafforzare la ricerca e la leadership tecnologica
costruire e rafforzare la capacità dell’Europa di innovare nella progettazione e produzione di chip avanzati;
creare un quadro adeguato per aumentare la produzione entro il 2030;
affrontare la carenza di competenze e attrarre nuovi talenti;
sviluppare una comprensione approfondita delle catene di fornitura dei semiconduttori a livello mondiale.

L’obiettivo è quello di raddoppiare la quota Ue del mercato mondiale di semiconduttori, portandola dal 10% ad almeno il 20% entro il 2030.

Attualmente gli stabilimenti che producono semiconduttori si trovano soprattutto in Germania, ma ce ne sono anche in Francia, nei Paesi Bassi e in Irlanda. L’obiettivo è dare capacità industriale in un settore strategico con l’emergere di nuove tecnologie che utilizzano in maniera intensiva le risorse di calcolo, come l’addestramento e il funzionamento di sistemi di intelligenza artificiale.

Infatti, quello dei semiconduttori è un settore che cresce velocemente anche in Europa: secondo l’European Semiconductor Industry Association (ESIA), nel 2021 in Europa sono stati venduti semiconduttori per un valore complessivo di quasi 48 miliardi di dollari, il 27,3% in più rispetto al 2020, con una quota di mercato globale del settore dell’8,5%.

Il Chips Act della Commissione Europea porta con sé uno stanziamento di 43 miliardi di euro che mirano ad aumentare l’autonomia produttiva e puntano al traguardo del 20% della quota di mercato mondiale nel 2030. In tutto questo, nel racconto dickensiano di due città e due paesi diversi, il ruolo di Chips.IT è su una scala e con ambizioni completamente diverse da quelle messe in pista dal Governo irlandese e dai partner industriali che ha saputo attrarre. Un passo in un percorso più ampio dove siamo però fondamentalmente in ritardo.

Come l’Europa non sta reagendo all’abuso di spyware

2024-01-10T00:00:00+00:00

C’è stato Pegasus project, poi Predator files. Le inchieste giornalistiche transnazionali che documentano la sorveglianza illegale su giornalisti, politici, dissidenti e attivisti sono sotto gli occhi di tutta l’Unione Europea. Eppure, a distanza di quasi due anni dalla nascita della commissione Pega – la commissione d’inchiesta istituita dal Parlamento Ue per “indagare sull’uso di Pegasus e altri spyware”, uno sforzo politico non indifferente per gli standard di Strasburgo – poco sembra essere cambiato.

Le ultime rivelazioni in ordine cronologico sono quelle dell’inchiesta transnazionale nota come Predator Files e coordinata da European Investigative Collaborations (EIC.network) che, basandosi su centinaia di documenti riservati ottenuti da Mediapart e Der Spiegel – analizzati con l’aiuto del Security Lab di Amnesty International – ha documentato come alcune aziende europee abbiano fornito lo spyware Predator, prodotto dal gruppo francese-israeliano Intellexa, a stati autoritari. Della Intellexa Alliance ha parlato ampiamente anche il quotidiano Domani, partner italiano del progetto d’inchiesta.

Predator e i Predator files

Il software Predator è uno spyware venduto ai governi da un insieme di società informatiche raccolte sotto l’ombrello di Intellexa, e controllate da una holding con sede in Irlanda. Il software permette di ottenere l’accesso completo degli smartphone della vittima, incluso microfono, videocamere, messaggi testuali, app.
Intellexa è stata fondata da Tal Dilian, ex ufficiale dell’esercito israeliano, ed è una delle aziende più attive nella fiorente industria degli spyware. Ha uffici a Cipro, in Grecia, in Irlanda, in Ungheria, nella Repubblica Ceca e in Francia, nonché in Macedonia del Nord e negli Emirati.
Lo scorso ottobre è uscita l’inchiesta internazionale “Predator Files” che ha fatto luce su un insieme di aziende interconnesse (che il progetto ha ribattezzato “Alleanza Intellexa”) e sul loro spyware Predator. L’indagine ha evidenziato come 25 Paesi avrebbero acquistato i prodotti di Intellexa. Tra questi anche Stati europei come Austria, Germania e Svizzera.

Scrive il Security Lab di Amnesty International: “Dal 2018 l’alleanza ha utilizzato diversi nomi di marketing per descrivere i suoi prodotti spyware per dispositivi mobili, tra cui “Green Arrow” per l’agente spyware per Android e “Red Arrow” per l’agente spyware per iOS. Più recentemente, Intellexa ha commercializzato il suo sistema di spyware con i nomi di “Predator” e “Helios”, tra gli altri. Nel presente rapporto, ci riferiamo a questo prodotto complessivo di spyware per smartphone come Predator, in quanto riteniamo che tutti questi nomi di prodotti si riferiscano allo stesso insieme di tecnologie spyware in gran parte correlate, originariamente sviluppate dall’azienda nord-macedone Cytrox, che in seguito è entrata a far parte dell’alleanza di Intellexa”.

I governi europei maggiormente coinvolti nello scandalo Predator sono quello francese e greco: da una parte c’è l’entourage di Emmanuel Macron, accusato di aver aiutato un’alleanza di società informatiche a vendere Predator; dall’altra c’è un sms inviato a undici persone influenti nel panorama politico greco e non solo. Il link che appariva sul messaggio, una volta aperto dalla vittima, infettava il telefono con Predator in pochi minuti. Secondo Mediapart, il numero di telefono di Grigoris Dimitriadis, segretario generale del premier Mitsotakis nonché suo nipote, sarebbe stato usato per inviare questi messaggi, ma l’interessato ha negato qualsiasi coinvolgimento.

Le ripercussioni in Grecia

“Ad oggi sappiamo che molti ministri attualmente in carica, il capo politico Nikos Androulakis, giornalisti, direttori di giornali, imprenditori sono stati target del software; e che alcuni di loro erano allo stesso tempo intercettati legalmente dai servizi di intelligence greci”, commenta a Guerre di Rete la giornalista greca Eliza Triantafillou, della testata Inside Story, una piccola realtà di giornalismo investigativo che per prima ha iniziato a seguire la pista spyware in Grecia (di cui abbiamo scritto un anno fa in newsletter). Non c’è prova che sia stato proprio Dimitriadis a inviare quel link. Tuttavia i Predator Files hanno aggiunto un ulteriore tassello al Watergate greco, essendo stata proprio la Grecia l’epicentro delle prime rivelazioni sull’uso di Predator contro cittadini europei, in particolare politici e giornalisti.

Malgrado ciò in Grecia, dove l’utilizzo di spyware è illegale da parte delle forze dell’ordine, lo scandalo Predator non ha apparentemente sortito nessun effetto. “Una storia enorme che sarebbe dovuta essere su tutti i canali televisivi e sui giornali, ma sfortunatamente non è stato così per mesi. In un sondaggio prima delle elezioni di quest’estate è emerso come solo il 5% degli elettori avrebbe preso in considerazione lo scandalo Predator prima di andare al ballottaggio”, continua Triantafillou.

Anche se passa in sordina però, la sorveglianza ha sempre delle ripercussioni. A partire da “un effetto dissuasivo a lungo termine sui colleghi di tutto il mondo e sulle loro potenziali fonti”, dice la giornalista greca, raccontando a Guerre di Rete come durante la scrittura dell’inchiesta Predator sia stata sorvegliata anche fisicamente, insieme al collega Tasos Telloglou.

La riluttanza della Commissione Europea e lo spionaggio sui suoi rappresentanti

Secondo Triantafillou, “la commissione d’inchiesta Pega e il suo rapporto sono stati estremamente utili e hanno fatto luce su diversi aspetti che il Governo greco sembrava respingere, ma allo stesso tempo notiamo una riluttanza a livello della Commissione Europea ad assumere una posizione chiara nei confronti della Grecia. Così come davanti al fatto che la tecnologia spyware di Intellexa (che produce Predator, ndr) sia stata esportata in Sudan e in altri regimi oppressivi in violazione della regolamentazione dell’UE”. Mesi fa il Governo greco ha ammesso di aver concesso una licenza per l’export in Sudan.

Se Pegasus era approdato sui telefoni di alcuni politici europei, Predator – venduto a vari governi – ha raggiunto vette più alte. Tra i target cui è stato inviato un link per infettare il dispositivo con lo spyware c’è il presidente taiwanese Tsai Ing-Wen, due parlamentari statunitensi (Michael McCaul e John Hoeven), l’ambasciatore tedesco negli Stati Uniti Emily Haber e il deputato francese Pierre Karleskind, oltre a vari accademici e funzionari di diverse istituzioni, secondo l’indagine di Amnesty. “Molti dei link identificati come malevoli e finalizzati a infettare gli obiettivi con Predator”, scrive l’ong, provenivano da un account di X chiamato “@Joseph_Gordon16″. Amnesty ritiene probabile “che abbia agito per conto delle autorità vietnamite o di gruppi di interesse nel Paese”.

“Non abbiamo cliccato sul link e l’abbiamo segnalato immediatamente”, ha dichiarato su X Roberta Metsola, presidente del Parlamento europeo, sottolineando come il suo telefono non sia stato infettato. Il rischio però c’era, anche perchè il link che poteva veicolare lo spyware è stato pubblicato in risposta a un suo post sulla piattaforma X.

Immagine dal report di Amnesty

Sul caso, proprio l’ex relatrice della commissione Pega, Sophie in ‘t Veld è stata netta. Citando un tweet di Ursula Von der Leyen che a fine ottobre incontrava un rappresentante vietnamita e definiva il Paese “un forte partner dell’Unione Europea”, ha affermato di essere incredula poiché anche il Vietnam era nella lista degli Stati coinvolti nel tentativo di sorveglianza sulla presidente Metsola. “Questo sarebbe normalmente uno scandalo, ma non c’è una reazione pubblica, nessuna inchiesta, le domande si scontrano con il silenzio e l’intera questione è finita sotto il tappeto”, si legge nel tweet.

Una nuova Pega?

L’europarlamentare in ‘T Veld si è spesa più volte proprio a livello europeo sottolineando come l’immobilismo non sia unicamente di alcuni Stati. Secondo in ‘T Veld l’istituzione di una nuova commissione di inchiesta prima delle elezioni europee di giugno sarebbe auspicabile. Anche la vicepresidente del parlamento Katarina Barley (S&D) ha dichiarato a Euractiv di sostenere una commissione Pega 2 per presentare “una proposta legislativa che stabilisca un chiaro quadro giuridico per quanto riguarda gli spyware”. Dello stesso avviso anche l’eurodeputata verde Saskia Bricmont.

Se però Pegasus e gli spyware sono stati ampiamente indagati in più di un anno di sedute e incontri, forse sarebbe sufficiente applicare le raccomandazioni pubblicate all’inizio dell’estate a valle di tutto il percorso. È di questo parere il già presidente della commissione Pega Jereon Leaners, del PPE, ma anche il presidente del Comitato per le libertà civili (Libe) Juan Fernandez Lopez Aguilar (S&D).

Bloccato in extremis il “diritto” di spiare i giornalisti

Le note pubblicate recentemente da Investigative Europe dimostrano poi come alcuni governi cerchino continuamente di fornire un framework legislativo favorevole all’utilizzo delle tecnologie spyware. In un incontro del Consiglio europeo svoltosi a novembre era infatti emerso come Italia, Francia, Finlandia, Grecia, Cipro, Svezia e Malta stessero spingendo per far sì che fosse resa legittima la possibilità di utilizzare spyware contro i giornalisti (per questioni di non meglio definita sicurezza nazionale) includendo la pratica nello European media freedom act (EMFA). Questa è una nuova norma che, neanche a farlo apposta, regolamenta il panorama dei media europei e dovrebbe proteggere la libertà dei media e dei giornalisti, i cui negoziati sono in corso da 15 mesi e dovevano concludersi in questo periodo. Critiche sulla modifica dell’articolo 4, che sostanzialmente avrebbe configurato un’eccezione di sorveglianza sui giornalisti, sono arrivate sia da politici di sinistra che di destra, e anche da Malta – il Paese in cui il governo è stato accusato di immobilismo sulle indagini per l’omicidio della giornalista Daphne Caruana Galizia nel 2017.

La Federazione europea dei giornalisti (EFJ) e altre organizzazioni giornalistiche avevano duramente condannato la richiesta dei sette governi per la legalizzazione dello spionaggio sui giornalisti, invitando il Parlamento europeo e la Commissione a respingere una richiesta “illiberale e repressiva”. Così, anche grazie a questa attività di pressione, il 15 dicembre il Consiglio dell’UE e il Parlamento europeo hanno raggiunto un accordo provvisorio sulla nuova legge per salvaguardare la libertà dei media, il pluralismo e l’indipendenza editoriale, che non cita più la possibilità di spiare giornalisti sulla base di vaghe necessità di sicurezza nazionale.

Un mercato che prolifera senza regole

Oltreoceano intanto l’amministrazione Biden ha lanciato un segnale abbastanza concreto, reprimendo la commercializzazione di questi prodotti tecnologici attraverso un ordine esecutivo che impedisce al governo di acquistare spyware commerciali perché rischiosi per la sicurezza nazionale: il ragionamento è opposto a quello che i governi europei invocano proprio per adottare questi strumenti. A luglio poi gli Stati Uniti hanno inserito nella loro Entity List – che vieta ad aziende americane di commerciare con i soggetti nella lista e che già includeva le società di spyware NSO e Candiru – anche le aziende Intellexa e Cytrox, protagoniste dell’inchiesta Predator.

Non stupisce quindi il caso Predator: il modus operandi del legislatore europeo, pressoché assente, ha reso possibile una proliferazione di imprese nel continente che sfruttano soprattutto le maglie larghe delle normative sulle licenze e sull’esportazione di software simili. Nelle raccomandazioni pubblicate lo scorso giugno dalla commissione d’inchiesta PEGA e approvate in larga maggioranza dal Parlamento, seppur non vincolanti, il riferimento alla produzione di spyware “nostrani” era abbastanza chiaro. Produrli in Unione europea significa poter dettare degli standard e delle regole di utilizzo ma, dall’altra parte, comporta anche una serie di benefici alle aziende.

“L’Europa sta diventando un terreno fertile per gli spyware, facilitando le esportazioni tra Paesi. Anche se sanzionano un’azienda, tagliano una delle teste dell’Idra, e ne spunta un’altra. Finché ci sarà domanda, ci sarà offerta”, ha dichiarato a Politico il direttore del programma sulla sorveglianza di stato di Privacy International Ilia Siatitsa. E vista la quantità di aziende che si lustrano per mostrarsi alla fiera di settore più importante al mondo, che si terrà a giugno a Praga e si chiama ISS World, non è del tutto sbagliato pensare che non siano solo i governi autoritari a far uso di questi strumenti.

Anzi, la probabilità che ogni Stato membro si sia dotato di spyware è alta anche se non è stato ancora possibile dimostrarlo. Per ora ci dobbiamo far bastare il fatto che il capo di NSO Group, Chaim Gelfand, durante una seduta della commissione PEGA abbia dichiarato di aver venduto lo spyware Pegasus a ben 14 governi europei. Nessun governo ha mai rilasciato dichiarazioni che confutassero le parole di Gelfand.

Per come stanno le cose al momento, potrebbe essere un’altra direttiva quella che garantisce che le aziende tecnologiche non siano più nella posizione di ignorare le implicazioni che software come Predator o Pegasus hanno sulle persone: è la nuova proposta di direttiva relativa alla due diligence delle imprese, che potrebbe aggiungere alla lista delle garanzie in materia di diritti umani che le aziende sono obbligate a rispettare anche quelle legate agli impatti di pratiche di sorveglianza.

A margine è poi utile sottolineare come la mancanza di una normativa comune che limiti un mercato in enorme espansione è determinata anche da una cieca prospettiva dei governi, che in tempi non sospetti, hanno appaltato ai privati il settore economico che sostiene le attività di investigazione.

Generazione AI, ecco il nostro ebook

2023-12-07T00:00:00+00:00

Oggi rendiamo scaricabile per chiunque – gratuitamente – il primo ebook di Guerre di Rete che si intitola **Generazione AI **ed è dedicato agli ultimi sviluppi dell’intelligenza artificiale. Consideratelo il nostro regalo di Natale.

L’ebook è uscito all’inizio di settembre 2023 ma solo per gli Editori di Rete, cioè per i nostri sostenitori che hanno partecipato alla campagna di crowdfunding di aprile. Tuttavia, poiché questo è un progetto no profit il cui obiettivo è fare informazione su temi digitali cruciali per il futuro di noi tutti, abbiamo deciso di condividere l’ebook con tutti i nostri lettori. Non possiamo che ringraziare ancora una volta gli Editori di Rete che ci hanno aiutato e ci aiutano a far crescere questo progetto di informazione indipendente.

L’ebook è dedicato agli ultimi sviluppi dell’intelligenza artificiale generativa, e al loro impatto sulla società, l’economia, la geopolitica.
È stato ideato e curato da Carola Frediani, Sonia Montegiove e Federico Nejrotti e i suoi articoli sono firmati da Stefano Casini, Antonio Dini, Carola Frediani, Federica Meta, Giuditta Mosca, Federico Nejrotti, Antonio Piemontese e Andrea Daniele Signorelli.

Troverete

Carola Frediani all’introduzione
Andrea Daniele Signorelli che racconta la storia del chatbot ELIZA e soprattutto di Joseph Weizenbaum, e i suoi riverberi attuali
Antonio Dini che ci trasporta in profondità nella “guerra fredda” dell’AI, lo scontro Usa e Cina, e le varie angolature geopolitiche della partita, da Taiwan all’Ucraina
Federica Meta che si muove tra Usa, Ue e Cina, tra legislazione e investimenti, e poi analizza alcune delle aziende in campo
Federico Nejrotti che racconta e analizza l’impatto dell’AI generativa sul mondo artistico
Giuditta Mosca che sviscera un ampio studio, che analizza e critica il ruolo di BigTech
Antonio Piemontese che intervista alcuni esperti fra giornalismo, accademia e politica (Virginia Padovese; Mariarosaria Taddeo; Brando Benifei) sul rischio della generazione automatica di disinformazione
Stefano Casini che descrive alcuni degli strumenti di AI esplosi per il grande pubblico negli ultimi mesi.

E’ stato un grande lavoro di squadra, svolto la scorsa estate, con la costante fatica di tenere aggiornati i contenuti; ed è probabile che già molte cose, specie per quanto riguarda il racconto dei tool, siano in parte cambiate, per cui tenetene conto (ribadiamo, l’ebook è uscito a inizio settembre 2023).

Un lavoro collettivo con alle spalle il team di Guerre di Rete.
Buona lettura e Buone Feste!

Il lato oscuro della trasformazione digitale in India

2023-11-29T00:00:00+00:00

Il 31 ottobre 2023, sul cellulare di alcuni leader dell’opposizione indiana e su quello di alcuni giornalisti, sono arrivate delle notifiche da parte di Apple, che avvertivano di un possibile attacco state-sponsored (leggasi: una campagna di spionaggio da parte di istituzioni governative) contro i loro iPhone. “Apple ritiene che siate vittime di un attacco sostenuto da uno Stato nazionale che sta cercando di compromettere l’iPhone associato con la vostra ID Apple”, si legge nella notifica, pubblicata su X da alcune delle persone che hanno ricevuto il messaggio. Anche se dall’azienda non è arrivata alcuna indicazione su chi potesse essere responsabile dell’attacco (alcuni giornalisti indiani hanno addirittura sottolineato la mancanza di trasparenza in merito), la veridicità dell’allarme è stata confermata a vari media. E tra gli attivisti e gli esponenti dell’opposizione indiana è scattato un campanello d’allarme: in molti sospettano, e non senza le loro ragioni, che dietro la possibile compromissione dei loro dispositivi ci sia il governo nazionale, guidato dal partito del primo ministro Narendra Modi.

Fonte: https://twitter.com/MahuaMoitra/status/1719202978530570708

La versione di Modi

Durante l’ultima riunione del G20 a Delhi, lo scorso settembre, Narendra Modi ha definito il suo paese un “laboratorio”. “Con la sua diversità, l’India è un laboratorio ideale. Una soluzione che ha successo in India può essere facilmente applicata ovunque nel mondo” , ha detto.
Il governo del Bharatiya Janata Party (BJP, il partito conservatore di ispirazione etno-nazionalista indù) ha fatto dello sviluppo tecnologico e digitale uno degli assi portanti della sua ormai quasi decennale amministrazione. Dal 2014 a oggi, l’India ha vissuto quella che da molti è considerata una svolta autoritaria: a farne le spese sono stati soprattutto gli attivisti per i diritti umani, i giornalisti indipendenti e le minoranze, soprattutto quella musulmana.

All’incontro con i ministri dell’economia digitale del G20, Modi ha parlato della piattaforma per l’identità digitale disponibile per più di un miliardo di utenti, di un basso costo della connessione dati per 850 milioni di persone, e di varie iniziative per l’inclusione finanziaria attravero soluzioni tecnologiche. La trasformazione digitale è stata una priorità del BJP e del governo sin dal 2015*. *Il quadro ottimista dipinto da Modi non tiene però conto dei numerosi lati oscuri della digital transformation del paese più popoloso del mondo.

I blocchi di internet

Dal 2016 l’India è stata responsabile del 58 per cento degli internet shutdown, i blocchi della rete, solitamente imposti da autorità governative come “armi di controllo e scudi di impunità” contro movimenti di opposizione politica, in base alla definizione e i dati dell’organizzazione globale Access Now. Secondo la quale, nel 2022, su 187 blocchi di internet a livello globale, 84 sono avvenuti in India. Uno dei più recenti, quello nello stato del Manipur, nel nord-est del paese, è iniziato a maggio e continua tuttora (anche se in alcuni distretti la connettività sta lentamente tornando).

“Ci sono stati shutdown in vari stati indiani, anche in Punjab all’inizio dell’anno ad esempio”, racconta a Guerre di Rete Prateek Waghre, policy director di Internet Freedom Foundation, un’organizzazione indiana impegnata sul fronte dei diritti digitali. “In Manipur sta andando avanti da maggio. In altre parti del paese sono avvenuti blocchi più brevi; in generale tendono a essere locali e geograficamente disseminati in luoghi diversi. Non bisogna immaginare che tutta la nazione vada offline improvvisamente. Le città, dove opera il grande business, raramente vanno offline. Ovviamente la situazione potrà cambiare”.

Ma la diffusione dei blocchi della rete e la loro frequenza appare in diretta contraddizione con la retorica del governo sulla digitalizzazione dei servizi. “Molti servizi ai cittadini si stanno spostando online per il last mile delivery dei servizi*”, continua Waghre. “C’è una spinta a digitalizzare il welfare e dall’altra parte una forte restrizione di internet attraverso gli shutdown*. Questo ha un impatto sulla vita dei cittadini. Dal momento che le risorse vengono investite nella digitalizzazione, ci sono sempre meno mezzi per accedere ai servizi governativi senza ricorrere alla rete”.

Fonte: https://internetshutdowns.in/

La stretta contro i media indipendenti

Anche fare informazione libera in India è sempre più difficile. Secondo Reporter senza Frontiere, “con una media di tre o quattro giornalisti uccisi ogni anno per il loro lavoro, l’India è uno dei Paesi più pericolosi al mondo per i media. I giornalisti sono esposti a ogni tipo di violenza fisica, compresa quella della polizia, ad attacchi da parte di esponenti politici e rappresaglie mortali di gruppi criminali o funzionari locali corrotti. I sostenitori dell’Hindutva, l’ideologia che ha generato l’estrema destra indù, sferrano attacchi online a tutto campo contro qualsiasi opinione in conflitto con il loro pensiero”.

“Esistono altre modalità con cui si mette il bavaglio ai media indipendenti”, commenta ancora Prateek Waghre, “Ad esempio attraverso le leggi sui finanziamenti esteri o le clausole fiscali”. Un caso del genere è quello di NewsClick, un portale di notizie indipendente, che è stato oggetto di un raid della polizia con l’accusa di percepire finanziamenti provenienti dalla Cina. “Questi casi instillano paura anche in altri giornalisti e media. Le possibili ripercussioni aumentano i rischi di fare giornalismo. In più, prima che vengano prese delle decisioni in merito alle accuse, può passare tantissimo tempo. L’intero processo diventa parte della punizione. Non è solo un modo per andare contro a specifici giornalisti e attivisti, ma anche per lanciare un messaggio ad altre organizzazioni o gruppi dissidenti”.

La legge sulla protezione dei dati personali del 2023

Ad agosto di quest’anno il Parlamento indiano ha approvato il “Digital Personal Data Protection Act, 2023”, conosciuto anche con il nome di Data Act o con la sigla DPDP. Si tratta di una delle legislazioni più controverse nell’attuale panorama della governance digitale mondiale. Si applica a tutti i cittadini indiani e le organizzazioni che intendono raccogliere e processare i loro i dati, comprese organizzazioni straniere che operano con i dati di cittadini indiani. Pone limiti precisi all’uso dei dati personali: devono essere raccolti con consenso esplicito della persona e possono essere utilizzati solo per uno scopo molto chiaro . La legge è arrivata dopo un processo lungo sei anni, al termine del quale la Corte Suprema del Paese ha espresso la necessità di “un regime ben strutturato” per la gestione dei dati personali.
Lo scopo della legge è in linea di massima simile a quello della legge europea nota come GDPR (General Data Protection Regulation). Ci sono però alcune differenze, ad esempio nel modo in cui è regolato il trasferimento di dati all’estero, per cui il GDPR ha clausole molto più severe. “La legge non limita attualmente il trasferimento di dati personali al di fuori dell’India. Inverte il paradigma tipico delle disposizioni sul trasferimento internazionale dei dati in leggi come il GDPR, presumendo che i trasferimenti possano avvenire senza restrizioni, a meno che il governo non limiti specificamente i trasferimenti a determinati Paesi (blacklisting) o non emani qualsiasi altra forma di restrizione”, spiegano l’avvocata esperta di privacy Raktima Roy e la vice-presidente di Global Privacy Gabriela Zanfir-Fortuna.

La sorveglianza di stato

Secondo molti esponenti della società civile indiana, il DPDP non fa abbastanza per proteggere i cittadini dal rischio della sorveglianza di Stato. Le istituzioni statali sono infatti esenti dalla maggioranza degli obblighi sull’utilizzo dei dati personali sotto esclusivo consenso dei titolari, nel caso si servano di essi per “l’adempimento da parte dello Stato o di qualsiasi suo strumento di qualsiasi funzione in base a qualsiasi legge in vigore in India o nell’interesse della sovranità e dell’integrità dell’India o della sicurezza dello Stato”, come espresso nel Capitolo II, articolo 7 comma c del testo.Si tratta di una formulazione molto ampia, che lascia molta discrezionalità nell’applicazione.

“All’esecutivo è dato un grande margine di manovra sul tipo di esenzione che vuole attribuirsi. Il governo ha in questo modo grande discrezionalità e controllo”, continua a spiegare Prateek Waghre. “In più, molti aspetti della legislazione devono ancora essere oggetto di norme future”.
La legge arriva in un contesto in cui la sorveglianza di Stato è già una realtà. Il governo Modi ha utilizzato lo spyware Pegasus per tracciare e sorvegliare i dispositivi personali di oltre 300 oppositori politici, secondo quanto rivelato dal consorzio di media che ha gettato luce sull’uso dello spyware israeliano a livello globale. Il governo si è rifiutato di cooperare con l’inchiesta, citando ragioni di “sicurezza nazionale”. Secondo un’inchiesta del Financial Times, il governo del BJP starebbe valutando accordi commerciali con diversi competitor di Pegasus per proseguire le sue attività di sorveglianza. L’allarme lanciato dagli oppositori politici del governo il 31 ottobre a seguito dei messaggi ricevuti da Apple su una possibile campagna di sorveglianza e hacking non pare quindi ingiustificato, dato il contesto di impunità dello Stato e repressione delle voci di dissenso.

La reazione delle piattaforme al DPDP

Un attore che ancora non abbiamo preso in considerazione sono le grandi piattaforme tecnologiche. Anch’esse hanno mostrato esitazione rispetto al DPDP, anche se a partire da posizioni e interessi piuttosto diversi da quella di attivisti, giornalisti e società civile. Attraverso la Asia Internet Coalition, un’organizzazione che ne rappresenta gli interessi nel continente, compagnie come Meta, Google, Apple e Microsoft hanno chiesto un’estensione del periodo di transizione per adeguarsi alle nuove norme. Alcune di esse, secondo il gruppo, risultano particolarmente complicate. La legge prevede l’istituzione di una serie di figure con particolari ruoli all’interno delle organizzazioni, come il consent manager, “che funge da unico punto di contatto per consentire a un Titolare (la persona che fornisce i dati personali ndr) di fornire, gestire, rivedere e revocare il proprio consenso attraverso una piattaforma accessibile, trasparente e interoperabile”. L’AIC ha indicato la necessità di un periodo piuttosto lungo (dai dodici ai diciotto mesi) per far sì che le aziende possano adeguarsi correttamente alle richieste regolatorie.

I precedenti scontri sul rischio di censura

Non è la priva volta che le piattaforme social hanno sperimentato una frizione con il governo Modi: nel 2021, l’allora Twitter entrò in una guerra pubblica con il governo rispetto alle “Information Technology (Intermediary Guidelines and Digital Media Ethics Code) Rules”*, *note anche solo come “IT Rules”, regole che impongono alle piattaforme di censurare i contenuti che non rispettano una serie di linee guida molto vaghe (ad esempio sono sanzionabili i contenuti che “minacciano l’unità dell’India”), sempre sotto indicazione del governo.

Secondo l’Electronic Frontier Foundation: “L’India ha introdotto cambiamenti draconiani alle sue regole per gli intermediari online, rafforzando il controllo governativo sull’ecosistema dell’informazione e su ciò che è possibile dire in rete. Ha creato regole che mirano a limitare le società di social media e altri host di contenuti nell’elaborare le proprie politiche di moderazione, comprese quelle che rispettano gli obblighi internazionali in materia di diritti umani”.
Una definizione problematica è proprio quella di “intermediario”, che secondo le regole comprende anche le applicazioni di messaggistica, anche quelle che usano la crittografia end-to-end. Secondo la Global Network Initiative, una NGO che si occupa di privacy e libertà di informazione, “per garantire la tracciabilità dei messaggi (ai fini della censura, ndr) sarebbe probabilmente necessario un accesso eccezionale al contenuto dei messaggi, ossia un meccanismo che consenta all’azienda di decifrare i messaggi che viaggiano tra due parti. Ciò indebolirebbe drasticamente la sicurezza di tali comunicazioni, mettendo tutti gli utenti di tale servizio a rischio di sorveglianza da parte di altri governi e di attori non governativi con intenzioni maligne”.

I deep-fake e la crittografia

Molto recentemente si è riacceso il dibattito sul ruolo delle piattaforme in India, anche in vista delle elezioni del 2024. Secondo una fonte governativa, citata dal The Indian Express, il governo starebbe cercando di applicare le Regole del 2021 per fermare la diffusione di video deep-fake generati con l’intelligenza artificiale. “Ci sono stati segnalati video falsi di politici di tutti gli schieramenti, che riteniamo possano danneggiare l’integrità elettorale in India. Per questo motivo stiamo pensando di inviare un avviso a WhatsApp per risalire all’identità di chi ha creato per primo questi contenuti”, ha detto il rappresentante del governo alla testata. L’avviso in questione è detto first originator notice ed è normato dalla sezione 4 (2) delle “IT Rules”, che recita: “Un intermediario significativo di social media che fornisce servizi prevalentemente di messaggistica, deve consentire l’identificazione del primo autore delle informazioni sulle sue risorse informatiche, secondo quanto può essere richiesto da un’ordinanza giudiziaria emessa da un tribunale di giurisdizione competente”. In pratica, Whatsapp potrebbe trovarsi a dover stravolgere i suoi stessi protocolli crittografici , su ordine di un ente statale. Le implicazioni potrebbero essere molto gravi. Ha scritto Shougat Dasgoupta su Coda Story, nella rubrica *Disinfo Matters “*se questo dovesse accadere, le insidie per la privacy e le opportunità di sorveglianza di massa saranno significative e potrebbero avere un effetto molto più profondo su molti milioni di persone di quanto non abbiano fatto una manciata di video”.

Il regolamento sulle telecomunicazioni

Gli sforzi per normare l’ecosistema digitale del Paese non sono finiti. Nel 2022 è stata pubblicata la bozza di una legislazione nota come “Telecom Bill”, che mira a regolare il settore delle telecomunicazioni. Il governo centrale, secondo quanto proposto nella bozza, avrebbe il potere di distribuire licenze a operatori di telecomunicazione che desiderino operare in India. La definizione molto ampia di “servizi di telecomunicazione” comprende anche email e piattaforme di messaggistica. Secondo Prateek Waghre: “Se gli operatori di servizi non si sottoporranno alle condizioni del governo per ottenere una licenza, potranno perdere la possibilità di operare nel Paese. Le condizioni potrebbero comportare, nel caso di applicazioni di messaggistica, anche un indebolimento della crittografia. Come nel caso di altre legislazioni, assistiamo a un’espansione del controllo e della discrezionalità dell’esecutivo”.

La cooperazione tecnologica con l’UE

L’importanza strategica dell’India come partner per lo sviluppo tecnologico non è passata inosservata all’Unione Europea. A febbraio 2023 UE e India hanno lanciato il Trade and Technology Council, un forum ministeriale per promuovere la cooperazione su varie tematiche, incluse quelle digitali. Secondo quello che si legge nel comunicato condiviso: “L’Unione europea e l’India sono impegnate ad approfondire il loro partenariato e a sfruttare i rispettivi punti di forza per accelerare lo sviluppo e la diffusione di tecnologie digitali avanzate che andranno a beneficio di entrambe le società e promuoveranno il progresso globale in linea con i nostri valori comuni. In quanto democrazie vivaci, economie di mercato aperte e società pluralistiche, l’Unione europea e l’India condividono valori fondamentali e hanno un interesse comune a garantire sicurezza, prosperità e sviluppo sostenibile in un mondo multipolare”

Il primo incontro ministeriale si è tenuto a Bruxelles il 16 maggio 2023. Nonostante i proclami di entrambe le parti, alcuni media hanno riportato delle frizioni rispetto alla tematica del flusso internazionale di dati. Secondo quanto scritto sulla testata Euractiv all’indomani dell’incontro ministeriale: “Sebbene i due Paesi condividano pubblicamente l’intenzione di avvicinarsi in settori digitali chiave, le divergenze stanno aumentando rispetto ai trasferimenti transfrontalieri di dati, una dimensione critica del commercio internazionale”. Dal punto di vista europeo la questione è se la legge indiana preveda un livello sufficiente di protezione dei dati, in linea con il GDPR. Su questa tematica, alcuni membri del Parlamento Europeo hanno espresso dei dubbi. La parlamentare dei Verdi Markéta Gregorová ha presentato un’interrogazione scritta alla commissione, il 6 ottobre 2023. “La Commissione è disposta a intraprendere una via bilaterale con l’India su una decisione di adeguatezza dei dati, come ha fatto in precedenza quando i requisiti di adeguatezza non erano soddisfatti?”, chiede Gregorova. “Quali garanzie sono proposte?”. Alla luce di una collaborazione sempre più stretta appare centrale per i cittadini europei e indiani, che siano messe in atto specifiche misure di protezione dei loro dati.

Una questione globale

Quello che accade in India ha un’importanza globale, e non solo perché si tratta del Paese più popoloso della Terra. Ma poiché, per parafrasare le parole di Narendra Modi, osservando quello che avviene in India si possono portare alla luce questioni di governance digitale rilevanti in tutto il mondo. Un esempio è quello del rapporto tra Stati, piattaforme e disinformazione. In un momento storico in cui è molto forte la spinta regolatoria, soprattutto di fronte ai rischi dall’intelligenza artificiale, il caso indiano pone la questione di come preservare la società civile dalla censura arbitraria. Il contrasto ai discorsi d’odio e alla disinformazione rischia di essere strumentalizzato ai fini della sorveglianza ai danni di giornalisti e di coloro che esprimono dissenso, e di compromettere il diritto alla privacy di tutti i cittadini. Anche per le piattaforme stesse si pone una domanda fondamentale: quanto e come adeguarsi ai regolamenti dei vari governi intorno al mondo, anche di quelli con tendenze autoritarie? Quello che accadrà a New Delhi, soprattutto dopo le elezioni del prossimo anno, si rifletterà in Europa e nel resto del mondo.

L’inquietante industria dell’aldilà digitale

2023-11-23T00:00:00+00:00

Ogni singolo giorno vengono inviati nel mondo 100 miliardi di messaggi via WhatsApp (di cui 7 miliardi sono vocali), spedite 300 miliardi di email, postate 95 milioni di foto su Instagram e pubblicati 3,7 milioni di video su YouTube. Aggiungiamoci i post su Facebook o su Linkedin, i video brevi su TikTok, i documenti salvati sul cloud, i messaggi che lasciamo su forum come Reddit e piattaforme come Telegram o Discord e il quadro inizia a essere chiaro: nel corso di una vita, disseminiamo in rete una quantità immensa di tracce digitali, che vengono immagazzinate potenzialmente per sempre.

Queste tracce contengono i nostri ricordi, opinioni, battute, passioni. I nostri momenti di gioia, tristezza e di rabbia. Il diverso modo in cui ci esprimiamo con amici, familiari o colleghi e come questo si è evoluto col tempo. Le foto mostrano com’è cambiato il nostro volto negli anni e i video perfino le particolarità della nostra andatura o i nostri tic. È un’immensa quantità di dati personali, che rende gli abitanti della Terra connessi alla rete (il 65% della popolazione) potenzialmente soggetti alla cosiddetta “datificazione”: la registrazione, analisi e archiviazione delle nostre attività quotidiane.

Mentre siamo in vita, questi dati vengono utilizzati da aziende come Meta o Google per conoscere sempre meglio i nostri gusti (e inviare pubblicità targettizzata), dalle nazioni meno democratiche per sorvegliare le nostre attività o scoprire se abbiamo orientamenti politici, religiosi o sessuali sgraditi, dai nostri possibili rivali per ricattarci (magari andando a scovare qualche vecchio post o foto compromettente) e altro ancora.

E quando non siamo invece più in vita, che fine fanno tutti questi dati così personali e preziosi, dal valore stimato – secondo uno studio di McAfee – in media di 35mila dollari per ciascuno di noi? Proprio alla luce del valore – economico ma soprattutto personale – di molti dei nostri dati online, negli ultimi anni si è diffusa la possibilità di eseguire una sorta di testamento digitale, tramite il quale decidiamo a chi affidare le password delle varie piattaforme ed evitare così che una parte consistente di ricordi o informazioni vada inesorabilmente perduta.

Col senno di poi, era inevitabile fin dalla nascita del web – e soprattutto dopo la diffusione dei social network – che sorgessero opportunità e necessità di questo tipo. Negli ultimi anni, però, tutto ciò è diventato impellente: una ricerca del 2019 aveva calcolato che su Facebook fossero già presenti almeno 30 milioni di account appartenenti a persone decedute. Numero che nel frattempo sarà sicuramente salito di molto e che, con la crescita del numero di persone online, crescerà sempre più rapidamente. Nel complesso, si stima che entro il 2070 i cosiddetti “account zombie” potrebbero essere più numerosi di quelli in vita.

Che fine faranno questi account? Un sondaggio mostra come il 50% degli utenti vuole che il profilo Facebook venga cancellato dopo la propria morte, il 25% vuole che venga lasciato così com’è e un altro 25% vuole che venga invece trasformato in una sorta di memoriale digitale (possibilità che infatti è oggi prevista da Facebook).

Benvenuti nell’aldilà digitale

Inevitabilmente, tutto ciò ha dato vita a un nuovo fiorente settore, ribattezzato “industria dell’aldilà digitale” (in inglese, digital afterlife). È un mercato nato da poco, su cui ci sono ancora pochi dati (alcuni stimano il giro d’affari attorno ai 350 milioni di dollari, in crescita fino a 5 miliardi entro il 2026) e di cui fanno parte startup come la statunitense GoodTrust o la giapponese Hanamaru Syukatsu, che aiutano le persone a scegliere a chi affidare i loro account, a decidere in che modo trasformarli o cancellarli, dove archiviare il materiale presente e, soprattutto, come gestire le lungaggini burocratiche.

Come ha spiegato a Rest of World il fondatore di GoodTrust Rikard Steiber, la gestione dell’aldilà digitale presenta una serie di sfide uniche che tendono inoltre a essere sempre diverse a seconda di dove una persona vive. Negli Stati Uniti, per esempio, quando una persona muore è necessario ottenere un’ordinanza del tribunale per accedere al suo account online. E questo vale per ogni singolo account: se vuoi ottenere i contenuti archiviati su molteplici fonti hai bisogno di molteplici ordinanze in diversi formati”.

Non sempre la situazione si semplifica rivolgendosi direttamente alle società tecnologiche che gestiscono i nostri account, un po’ per la persistente mancanza di preparazione di molte di esse, un po’ per le inevitabili difficoltà incontrate dalle persone, soprattutto non occidentali, che si devono rapportare con il servizio clienti delle realtà della Silicon Valley.

Creare un simulacro digitale del defunto

Tutto ciò riguarda l’attuale, nascente, mercato odierno dell’aldilà digitale. Sono però le prospettive future e futuribili di questo settore a suscitare la maggiore fascinazione e inquietudine: è possibile, per esempio, che tutti i dati (testi, audio, foto, video) che abbiamo lasciato dietro di noi possano essere sfruttati per restituirci la vita? O meglio: per creare un simulacro digitale di noi stessi?

Per capire meglio di che cosa stiamo parlando, facciamo prima un passo indietro. Già oggi abbiamo a disposizione dei simulacri digitali che conversano con noi in maniera a volte indistinguibile da come farebbe un essere umano: i chatbot. ChatGPT e tutti gli altri Large Language Model conversazionali (algoritmi di deep learning in grado di generare testi di ogni tipo, rispondendo a nostre richieste effettuate in linguaggio naturale) imparano a dialogare con noi sfruttando il mare di testi che è stato loro fornito in fase di addestramento, apprendendo – per semplificare – quali risposte abbiano la migliore probabilità statistica di essere coerenti con la richiesta posta.

Che cosa succederebbe, però, se a un modello linguistico di questo tipo venissero forniti tutti i nostri dati e soltanto i nostri dati? Secondo numerose startup sorte negli ultimi anni, e anche stando ai brevetti di qualche colosso tecnologico, diventerebbe almeno teoricamente possibile creare un chatbot in grado di imitarci al meglio.

Addestrandolo con i nostri messaggi, le nostre email, i nostri post sui social e tutte le altre tracce testuali che abbiamo lasciato dietro di noi nel corso di una vita daremmo forma a un avatar di noi stessi, in grado di rispondere ai messaggi con il nostro stile, le nostre battute, evocando i nostri ricordi, replicando le nostre opinioni e, in definitiva, riproducendo la nostra personalità. Non solo: tramite i dati recuperati dai messaggi vocali inviati su Whatsapp sarebbe possibile ricreare la nostra voce (come già oggi è possibile fare usando semplici software come VoiceMod o Speechify), mentre le nostre foto e i nostri video potrebbero animare l’avatar, rendendolo una presenza con cui dialogare tramite schermo o addirittura in realtà virtuale.

Come in Black MIrror

Se tutto ciò vi ricorda qualcosa, non è una coincidenza. Un’idea molto simile era infatti al centro della puntata di Black Mirror “Be Right Back”, in cui la protagonista accettava di cedere a una startup tutti i dati digitali del suo scomparso fidanzato per poi poter comunicare con un chatbot, che inizialmente ne imitava il comportamento scritto, ma che poi evolveva fino a diventare un robot indistinguibile dall’originale. Essendo Black Mirror una serie distopica, ovviamente in questa storia non c’era un lieto fine.

Ma ciò che all’epoca sembrava soltanto un’acuta intuizione di Charlie Brooker (parliamo di una puntata del 2013, quando il deep learning appena iniziava a diffondersi e i Large Language Model erano ancora molto lontani dall’essere sviluppati) ha invece rapidamente iniziato – almeno a livello sperimentale – a diventare realtà.

L’esperimento dietro a Replika

È infatti il 2015 quando la programmatrice russa Eugenia Kuyda comincia a lavorare a un chatbot in grado di replicare il comportamento di una persona specifica. L’ispirazione le viene proprio dalla scomparsa del suo caro amico Roman Maruzenko, a sua volta un programmatore interessato alle bizzarre conseguenze della disponibilità di una vasto archivio di dati personali digitali capaci di sopravviverci.

Kuyda progetta allora un algoritmo di machine learning a cui vengono forniti i contenuti digitali prodotti in vita da Maruzenko. Eugenia Kuyda tenta insomma ciò che fino a quel momento era esistito soltanto nel mondo della fantasia: creare la replica digitale di un morto, dotata dei suoi ricordi e in grado di esprimersi come lui. “Ero preoccupata”, spiegava nel 2017 Eugenia Kuyda parlando con Quartz, “sarei riuscita a creare il tono giusto? Saremmo stati in grado di fare qualcosa che avrebbe aiutato a ricordare una persona e che non sarebbe stato in alcun modo offensivo per le persone che conoscevano e amavano Roman?”.

Nonostante l’approvazione della madre di Roman, è la stessa Kuyda a non essere soddisfatta del risultato ottenuto e ad abbandonare il progetto, spiegando di avere la sensazione di dialogare “con l’ombra di una persona”. La sperimentazione di Eugenia Kuyda non è però caduta nel vuoto, tutt’altro: nel 2017, sulla base di quanto appreso, dà infatti vita a Replika, il primo chatbot conversazionale – di cui abbiamo parlato anche qui – con cui dialogare in libertà e che ha conosciuto un rapido successo durante la fase più acuta della pandemia, raggiungendo anche i dieci milioni di utenti attivi.

Sperimentazioni e startup

Le sperimentazioni di Kuyda, però, non sono le uniche che ambiscono a portare l’industria della “digital afterlife” al livello successivo. Già cinque anni fa erano state identificate ben 57 startup attive nel settore, tra queste troviamo HereAfter, che invia ricordi interattivi letti con la voce della persona defunta; MyWishes, che invia messaggi alle persone care dopo la scomparsa dell’utente; o StoryFile, che permette di ricevere risposte registrate in vita dai propri cari defunti, selezionandole automaticamente in base alla domanda posta.

Tra le tante startup più o meno di successo, spicca però uno dei principali colossi tecnologici: Microsoft, che nel 2017 ha depositato il brevetto di una tecnologia in grado di creare il chatbot conversazionale di una specifica persona usando quelli che vengono chiamati “dati sociali”. L’idea, si legge in un articolo di Spectrum, era di “addestrare un chatbot usando immagini, dati vocali, post dei social media, messaggi elettronici e informazioni di altro tipo. Il chatbot, in questo modo, si sarebbe espresso come la persona replicata e avrebbe potuto anche usare la sua voce, oltre a ricrearne le fattezze in formato bidimensionale, tridimensionale o entrambi”.

Come spesso avviene con i brevetti, Microsoft ha deciso di non procedere nello sviluppo di questa tecnologia. Con l’avanzare dei modelli linguistici, e con la loro capacità di ottenere risultati sempre migliori usando una quantità ridotta di dati, la possibilità di dare vita a un chatbot in grado di replicare il comportamento di una persona sta però diventando sempre più concreta.

Gli interrogativi etici e psicologici

A questo punto, è inevitabile affrontare le questioni etiche sollevate da uno scenario di questo tipo: saremo in grado di prendere le necessarie distanze da un simulacro digitale? Riusciremo a non sminuire l’importanza della vera connessione umana e le difficoltà attraversate da chi subisce una perdita, o penseremo che due chiacchiere con un chatbot possano far superare rapidamente un momento delicato e importante della vita di ognuno di noi? Non si rischia di ostacolare quel fondamentale processo che è l’elaborazione del lutto?

Sul tema, non tutti gli esperti condividono la più diffusa posizione critica. Secondo la psicologa canadese Andrea Warnick, il classico consiglio che il mondo occidentale dà a chi sta affrontando un lutto (“bisogna voltare pagina” o qualcosa di simile) non è necessariamente il modo più corretto di affrontare un lutto: “Nella società moderna, molte persone hanno difficoltà a parlare dei defunti per paura di turbare chi sta attraversando un lutto; quindi, forse, possiamo imparare dai chatbot ad avere un rapporto più sereno con la morte”.

Ci sono però altri aspetti problematici e che riguardano direttamente il fatto che a utilizzare i nostri dati privati e ad addestrare il nostro “chatbot simulacro” saranno necessariamente delle società private: “I dati sulle nostre attività non saranno archiviati e classificati sulla base del nostro giudizio personale, ma delle priorità decise dagli sviluppatori”, si legge ancora su Spectrum. “I dati che ci riguardano, anche quelli più imbarazzanti, saranno al di fuori della nostra portata. Possiamo anche essere noi a creare i dati originali, ma è chi li utilizza che possiede gli algoritmi per assemblarli e analizzarli. Cercando di fare ordine nel caos della realtà, questi algoritmi portano necessariamente con essi i valori e gli obiettivi dei loro produttori”.

Potremmo quindi venire impersonati da un chatbot che rivela ai nostri cari dettagli delle nostre vite che non conoscevano (e che noi non avremmo voluto che conoscessero), che potrebbe ricombinare i dati che ci riguardano in una maniera che non corrisponde alla nostra personalità o addirittura venire istruito per darci suggerimenti interessati (per esempio, un bot di Microsoft potrebbe consigliarci di sperimentare Bing al posto di Google durante una conversazione sui motori di ricerca).

Oltre a tutto ciò, c’è il tema in assoluto più importante: siamo sicuri di voler sopravvivere in formato digitale a noi stessi? Ci verrà garantito, come auspicabile, il controllo su questo surrogato di una seconda vita? Così come possiamo decidere come disporre del nostro corpo o come distribuire il nostro lascito, è cruciale che diventi sempre più facile scegliere cosa fare dei nostri dati e anche se accettiamo, quando e se si potrà, di essere riportati digitalmente in vita. Insomma, sul tema dell’aldilà digitale è importante che si diffonda maggiore consapevolezza.

Le promesse relative alla possibilità di allungare a dismisura la nostra esistenza terrena tramite le biotecnologie, o di creare una perfetta replica digitale del nostro cervello da uploadare nel cloud per farci vivere per sempre, sono ancora estremamente distanti dal realizzarsi e potrebbero anche non realizzarsi mai. A dieci anni esatti dalla puntata di Black Mirror che per prima ha immaginato il nostro aldilà digitale, sta però rapidamente diventando realtà qualcosa che ancora solo pochi anni fa sarebbe stato considerato impossibile: creare un simulacro potenzialmente immortale di noi stessi.

Macron punta sull’AI nazionale

2023-11-15T00:00:00+00:00

Era nata da appena una trentina di giorni; aveva solo tre dipendenti e un sito web, nessuna tecnologia da provare, nessuna metrica da mostrare negli elevator pitch, le brevi presentazioni con cui si cerca di raccogliere fondi dagli investitori. Difficile per chiunque ottenere denaro e fiducia in queste condizioni, anche nel munifico mondo delle startup tecnologiche, sensibile alle mode del momento e malato di Fomo, Fear of missing out, la paura di perdersi la prossima Google o Facebook che spinge i capitalisti di ventura a piazzare un obolo quasi ovunque.

Mistral, l’ambizione di diventare l’OpenAI europea

Eppure, nonostante il curriculum scarno, a giugno 2023 Mistral AI, neonata startup francese, è riuscita a raccogliere ben 105 milioni di euro in un round di finanziamento a un solo mese dalla nascita. Secondo Dealroom, piattaforma che monitora gli investimenti in innovazione, si tratta di un record continentale. I fondatori Timothee Lacroix, Guillaume Lample e Arthur Mensch hanno un passato in grandi società impegnate nell’intelligenza artificiale, da Google a Meta, e sono nomi rispettati nell’ambiente. Ma non basta.

Dietro alla rapida ascesa dell’azienda parigina appare chiara la volontà del Governo transalpino di creare un pezzo da novanta con cui prendere parte alla competizione per i Large Language Models (i modelli linguistici di grandi dimensioni). Del piano fa parte anche la difesa della lingua francese, orgoglio nazionale, che rischia di essere marginalizzata dal fatto che gli LLM più diffusi vengono addestrati da società anglosassoni su dataset in inglese. E l’idioma, per l’Eliseo, è da sempre strumento di diplomazia culturale e soft power, impiegato a piene mani per addolcire una politica estera pragmatica quando non proprio cinica. Pugno di ferro in guanto di velluto.

Funzionerà? Recuperare terreno sarà difficile per il Vecchio Continente e la Francia, rimasti indietro rispetto a concorrenti statunitensi e cinesi (abbiamo raccontato lo scenario globale della sfida sull’AI in questo articolo). La corsa alla AI generativa scatenata nel novembre 2022 dal rilascio di ChatGPT ha reso manifesta la portata del ritardo: oltre a OpenAI (cui fa capo ChatGPT; l’azienda è sostenuta da un investimento multimiliardario di Microsoft), nel business sono già entrate anche Google (con il suo Bard) e Meta di Mark Zuckerberg. Le altre Big Tech stanno scaldando i motori.

Ma, data l’importanza della partita, non è possibile rassegnarsi. Ed è necessario fare in fretta; per questo serve tutto il peso di un governo capace di aprire porte, favorire relazioni e investimenti, preparare il terreno a livello di legislazione europea, come quello francese.

“L’esecutivo ci sta mettendo la volontà politica”, commenta a Guerre di Rete Agata Hidalgo, responsabile per gli affari europei di France Digitale, associazione transalpina di startup e investitori. “Inoltre, per il continente è importante creare delle alternative europee ai big provider basati principalmente negli Stati Uniti. Credo che questa spinta sia parte di uno sforzo più ampio da parte dell’Europa per disporre di una serie di tecnologie proprietarie: abbiamo già visto prima con le piattaforme e poi con il cloud computing quanto sia grande la dipendenza da soluzioni e infrastrutture sviluppate e basate negli USA. L’ambizione di Mistral – conclude la dirigente – è di essere la OpenAI europea”.

Mistral, chi c’è dietro al campione francese dell’AI

Torniamo a Mistral. Il primo, mastodontico “giro” di finanziamento della società parigina (valutata 260 milioni di euro a giugno 2023) è stato guidato dal venture capital americano Lightspeed Ventures.

Tra gli altri investitori, però, troviamo alcuni nomi noti. Come Xavier Niel, imprenditore transalpino e fondatore, azionista di riferimento e presidente della compagnia telefonica Iliad. Non solo; Niel è co-proprietario del quotidiano Le Monde – l’intelligenza artificiale avrà un impatto rilevante sull’editoria, e metterci un piede dentro può essere utile per capire quale – e proprietario dell’incubatore, Station F, che si definisce “il più grande campus di startup al mondo”, con sede nel 13mo arrondissement in un’ex stazione ferroviaria.

Nell’immagine Station F, credits: Antonio Piemontese

Niel è molto attivo sul tema. Nei mesi scorsi ha annunciato un investimento da duecento milioni in intelligenza artificiale. L’obiettivo, afferma, è lavorare per cercare di mantenere la sovranità digitale in Francia. In particolare, Iliad ha dichiarato a settembre di aver acquistato un supercomputer Nvidia Dgx Super POD, definito “il più potente supercomputer cloud native per l’AI al momento in Europa”. La compagnia telefonica ha anche annunciato la creazione di un laboratorio di eccellenza a Parigi dedicato alla AI, nel quale sono già stati investiti cento milioni di euro.

Non solo. Proprio in questi giorni, 17 novembre, Station F ospiterà Ai Pulse, la “prima conferenza sull’intelligenza artificiale in Europa”, con una cinquantina di attori chiave del settore a prendervi parte. L’evento è organizzato in collaborazione con Scaleway, società francese di cloud computing e web hosting fondata nel 1999 sempre da Niel e controllata da Iliad. Oltre a lui, tra i relatori ci sarà Jensen Huang, fondatore e amministratore delegato di Nvidia, storico nome statunitense dei processori, salito alla ribalta nell’ultimo anno per l’importanza dei suoi componenti nelle tecnologie legate all’AI generativa.

“Abbiamo davvero bisogno – ha dichiarato Niel – […]che i nostri dati non vadano altrove, così che la AI non dipenda da algoritmi che non sono stati creati qui e che non sono europei”. E ha proseguito: “Per i nostri figli, non vogliamo avere algoritmi basati su [tecnologia dei] nostri amici americani e cinesi. Sono fantastici, ma forse non abbiamo le stesse regole e non seguiamo le stesse pratiche. Vogliamo che i nostri algoritmi seguano le nostre, di regole, con i nostri metodi operativi”.

Nella cordata che ha finanziato Mistral AI lo scorso giugno, stando a quanto ricostruito da Dealroom e Tech.eu, ci sono anche la società di pubblicità francese JCDecaux (l’advertising è un altro settore in cui l’AI avrà un impatto dirompente, con la possibilità di personalizzare gli annunci a livello impensabili fino a dodici mesi fa) e l’ex amministratore delegato di Google Eric Schmidt. C’è anche un pezzo di Italia (si fa per dire, dal momento che è basata in Olanda): tra gli investitori risulta infatti anche Exor Ventures, il fondo di venture capital della holding della famiglia Agnelli-Elkann, molto attiva sul versante dell’innovazione (nei giorni scorsi ha annunciato di aver investito altri 15 milioni in Phase V, società israeliana che ottimizza gli studi clinici per i farmaci).

Nomi grossi, compagini scafate che, probabilmente, non si sarebbero lasciate coinvolgere nel progetto di Mistral basandosi semplicemente sul curriculum – per quanto eccellente – dei fondatori. Mancava qualcosa, e il quid sono proprio i buoni uffici dell’Eliseo, un’assicurazione sulla vita per un’azienda giovane che si trova a competere in un mercato popolato da squali miliardari, con entrature in politica e lobbisti piazzati nelle principali capitali mondiali, da Washington a Bruxelles.

Macron, la grandeur e la sovranità digitale

Qualche giorno dopo l’annuncio del buon esito dell’operazione di raccolta fondi, Arthur Mensch, cofondatore e AD di Mistral, è salito sul palco di VivaTech, fiera parigina dedicata all’innovazione supportata dall’Eliseo, per una conversazione assieme ad altri ospiti. La stella è stata monsieur le President in persona, Emmanuele Macron, capace di parlare a braccio per un’ora di temi su cui la maggior parte dei politici si limita a ripetere leggendo brogliacci preparati da collaboratori più informati.

Parigi ha una propria strategia per l’intelligenza artificiale dal 2017, ma è corsa ai ripari dopo il rilascio di ChatGPT e recentemente ha aggiornato il documento. Così si esprimeva Macron a giugno dal palco della manifestazione che fotografa l’ecosistema transalpino dell’innovazione: “Dobbiamo creare un database francese per l’intelligenza artificiale” ha detto. “Altrimenti – ha proseguito – ci troveremo a usare modelli che presenteranno le distorsioni ereditate dagli anglosassoni”.
L’inquilino dell’Eliseo ha sostenuto che l’uso della lingua francese nella AI sia un problema di sovranità e un tema di soft power culturale, illustrando l’idea di “aprire” i database, e di appoggiare un approccio open source come quello di Mistral. La stessa Mistral parla di un “oligopolio AI emergente” (qui) – un riferimento a quello delle società americane. Ma cosa significa “open source” nel campo dell’intelligenza artificiale?

Open source o no?

Macron, come detto, e Mistral sostengono di puntare al modello open source e non proprietario di intelligenza artificiale. Cosa significa lo spiega a Guerre di Rete Fabrizio Silvestri, professore di Deep Learning al dipartimento di Ingegneria informatica, automatica e gestionale dell’università La Sapienza di Roma. “Open in informatica ha diverse accezioni”, commenta lo studioso. “Nell’ambito dei Large Language Models significa che sia il codice sorgente, sia i dati su cui i modelli sono stati addestrati, sia i ‘pesi’ (cioè i parametri, ndr) sono aperti e disponibili a tutti”.
I pesi sono i parametri che il modello apprende durante il training e che servono per predire il token successivo in una sequenza e quindi il testo generato (per una spiegazione più tecnica vedi qua).
“L’importanza di conoscere i dati su cui il modello è addestrato è sintetizzato dalla regola aurea garbage in, garbage out”, prosegue Silvestri. “Dalla qualità dell’input, cioè, dipende la qualità dell’output”.

Dal 27 settembre è disponibile per il download il primo modello di Mistral, il 7B. Si tratta di un modello più “piccolo” rispetto a quelli di OpenAI e Google, ma che secondo l’azienda è in grado di fornire prestazioni superiori a quelli della sua categoria. Nei ringraziamenti di Mistral compare anche il Cineca, consorzio interuniversitario italiano con sede a Bologna, dove si trova anche il supercomputer Leonardo, che ha fornito potenza di calcolo.

Ma è davvero open source?

“La cosa più importante [di Mistral] – scrive al riguardo il sito Techcrunch – è che il modello è stato rilasciato sotto licenza Apache 2.0, una licenza molto permissiva, che non prevede restrizioni per l’uso e la riproduzione oltre l’attribuzione. Questo significa che il modello può essere usato da un appassionato, da una società da miliardi di dollari o dal Pentagono alla stessa maniera, a condizione che siano dotati di un sistema in grado di farlo girare localmente o vogliano pagare per le risorse necessarie in cloud”.

Il magazine però poco sotto aggiusta il tiro: vero, sostiene, la licenza è molto permissiva, ma il modello è stato pur sempre sviluppato da una società privata, usando capitali privati, e i dataset e i “pesi” restano di proprietà privata tanto quanto quelli dei concorrenti americani.

Secondo il giornalista Devin Coldeweym, che è riuscito a parlare con Arthur Mensch, l’AD di Mistral AI, parliamo quindi di una società essenzialmente profit. “La versione free del modello sarà liberamente utilizzabile, ma chi vorrà fare sul serio vorrà il prodotto a pagamento”, afferma il cronista. “[L’offerta commerciale] sarà costruita come soluzione white box, mettendo a disposizione pesi e codice – scrive al riguardo Mistral – Stiamo lavorando su hosted solutions e sviluppi dedicati all’impresa”.

Non tutti i prodotti di Mistral verranno rilasciati sotto licenza Apache 2.0, ha confermato Mensch a Coldeweym: solo alcuni lo saranno. “Versioni large del modello saranno rilasciate tramite API, probabilmente a pagamento”, riprende ancora Techcrunch, “invece che con un approccio DIY (Do it yourself). [Mensch] ha rifiutato di fornire maggiori dettagli sull’addestramento e il processo di assemblaggio di dataset, dicendo che fino a questo momento sono proprietari”.

Dettagli, forse, ma fare ordine, al di là degli annunci e del marketing, è operazione meritevole. Nella guerra della AI generativa la parola open sta suscitando scontri intensi. OpenAI di Sam Altman ce l’ha ancora nel brand, nonostante sia poco più di un ricordo degli inizi.

Guerre di Rete ha provato a contattare Mistral, che sul sito non ha una sezione per la stampa, e il suo amministratore delegato Arthur Mensch, in entrambi i casi senza ottenere risposta.

Le altre francesi impegnate nella AI

Mistral non è l’unica azienda francese di una certa dimensione impegnata nell’intelligenza artificiale. C’è anche LightOn, anch’essa citata da Macron tra i campioni d’Oltralpe del settore. Fondata nel 2016, e quindi con un passato alle spalle, la società è ancora molto attiva.

Gli ultimi sviluppi sono recenti: lo scorso 24 ottobre Docaposte (sussidiaria delle Poste francesi specializzata nella transizione digitale) ha annunciato l’uscita per novembre di una “soluzione di intelligenza artificiale generativa sovrana” assieme proprio a LightOn (che ci mette il modello linguistico), Aleia (piattaforma collaborativa specializzata in Ai) e NumSpot (un provider pubblico di servizi cloud “sovrano” e “affidabile”).

NumSpot è un consorzio tra Docaposte con La Banque des Territoires, Dassault Systèmes e Bouygues Telecom. Insomma, tutto in famiglia, tutto in Francia.
“Grazie a questa partnership di esperienze e capacità – scrive LightOn – Docaposte dimostra che c’è un’alternativa francese robusta e potente nell’intelligenza artificiale generativa, che offre sicurezza, confidenzialità, project isolation, tracciabilità, e garanzie sui dati e le loro modalità di utilizzo”.

Tra i language model transalpini c’è anche Camembert, che lo scorso maggio ha lanciato Camembert-bio, un modello linguistico biomedicale in francese. “I dati clinici negli ospedali sono sempre più accessibili per la ricerca attraverso i data warehouse sanitari”, scrivono i ricercatori impegnati nel progetto. “Tuttavia questi documenti non sono strutturati. È quindi necessario estrarre informazioni dai referti medici per poterli analizzare, e in questo l’AI può essere d’aiuto”.

“Il modello è stato addestrato usando […] un nuovo corpus biomedico francese pubblico da 413 milioni di parole […]. Contiene documenti scientifici, foglietti illustrativi di farmaci e casi clinici estratti da tesi e articoli”, ha dichiarato Rian Touchent, membro del team che ha lavorato a Camembert-bio.

Certo, la concorrenza delle big è difficile da battere. “Ultimamente, modelli generativi potenti hanno occasionalmente superato i modelli specializzati nei task biomedici”, ammettono gli scienziati coinvolti. “Crediamo, comunque, che i modelli di tipo BERT [ovvero i modelli di base o foundation models come la serie GPT e appunto BERT di Google, ndr] mantengano ancora un valore, in particolare per ambienti clinici caratterizzati dalla scarsità di risorse [economiche]. Inoltre, l’impiego di modelli generativi presenta sfide nel mantenere la confidenzialità dei documenti clinici dovute ai server remoti e all’accesso alle API”. Con la salute non si scherza, ed è meglio che i dati sanitari restino in casa.

La francofonia come strumento di soft power

Lo spaccato qui sopra mostra in maniera chiara quanto la Francia tenga a realizzare un modello linguistico sovrano, e che non si fermerà alle prime difficoltà. Del resto, Parigi piazza i padiglioni dell’Istituto per la francofonia in molti dei principali incontri internazionali, comprese le Cop, dove si parla di clima.

“In un momento in cui ci si torna a dividere, in cui riaffiora l’odio, in cui si vorrebbero opporre le comunità una contro l’altra, le religioni, le origini”, ha detto esplicitamente il presidente Macron il 31 ottobre, “la lingua francese è un cemento”. L’occasione è stata l’inaugurazione della Cité internationale de la langue française: un intero castello dedicato all’idioma transalpino a 45 minuti da Parigi.

Tra gli impieghi di una AI generativa nativamente in francese “anche quelli relativi alla moderazione dei contenuti, che otterrebbe in questo caso performance superiori”, conferma Hidalgo. Un tema di cui da anni si discute sempre più spesso.

Un LLM italiano: Dante

Anche l’Italia prova a gettarsi nella mischia, appoggiandosi ai cugini d’Oltralpe. Lo fa con Dante LLM, nome provvisorio di un Large Language Model basato su Mistral, realizzato dal gruppo di lavoro RSTLess di Silvestri e che sarà rilasciato nei prossimi mesi. Dante succede a Fauno, uscito poco dopo il blocco di ChatGPT in Italia da parte del Garante per la privacy: “Essenzialmente, si tratta di una versione migliorata di Fauno addestrata su molti più dati e task”, dice Silvestri. “Se Fauno era principalmente focalizzato sul question answering, Dante è stato addestrato su diversi task e molti più argomenti, tra cui virologia, religioni, sociologia, nutrizione, invecchiamento umano, diritto internazionale. E l’elenco è molto più lungo.”

I dataset utilizzati sono completamente pubblici. “Eticamente è un vantaggio, e abbiamo visto che la qualità dell’output non decrementa troppo”, riprende lo studioso. Che aggiunge: “La strada migliore da seguire, per me, sarebbe quella totalmente open source: si tratta di tecnologie utili a tutti e che dovrebbero essere patrimonio dell’umanità”. Certo, c’è anche il rovescio della medaglia: “Se restano nelle mani di pochi, potremmo controllare meglio cosa questi soggetti fanno, cosa che diventa molto più difficile quando il campo di allarga”. Un esempio? “Se un’organizzazione terroristica scaricasse Dante e facesse fine tuning per insegnargli a compiere attentati, nonostante le cautele, non è escluso che possa riuscirci”.

Se ne sono accorti anche i governi. Nei giorni scorsi, a margine del vertice londinese di Bletchley Park sull’intelligenza artificiale, il primo ministro britannico Rishi Sunak ha affermato che le AI dovranno essere controllate dalle spie di MI5 e MI6 per evitare usi malevoli. Sunak ha annunciato la firma di un accordo tra governi e le principali società coinvolte nello sviluppo per controllare i nuovi modelli prima che ne sia consentito l’utilizzo. Le aziende coinvolte sono Anthropic, Google, Google DeepMind, Amazon, Inflection AI, Meta, Microsoft, Mistral AI and Open AI; i governi Australia, Canada, Francia, Germania, Italia, Giappone, Corea del Sud, Singapore, Stati Uniti, Regno Unito, oltre all’Unione europea. Ma per un approfondimento sull’AI Safety Summit rimandiamo a questo numero della newsletter di Guerre di Rete.

Il futuro dei social è decentralizzare

2023-11-07T00:00:00+00:00

Mastodon, Bluesky, Threads, Discord, Hive, Reddit, Tumblr. In questi mesi il panorama dei competitor di X – ex-Twitter – è cresciuto a dismisura, grazie soprattutto alle scelte compiute da Elon Musk dopo la sua acquisizione. Non è un caso, infatti, che Bluesky – il social fondato da Jack Dorsey, già cofondatore di Twitter, considerato oggi uno dei rivali più “agguerriti” di X – abbia assistito a settembre a un’ondata di nuovi utenti, proprio il giorno seguente a quello in cui Musk ha rivelato di voler rendere X un’app a pagamento per tutti, e non solo per il servizio premium. Secondo quanto riportato dal sito di monitoraggio Bluesky Stats, la piattaforma ha registrato un aumento consistente rispetto ai trend usuali pari a 53.585 utenti tra il 18 e il 19 settembre 2023, ossia nei giorni seguenti all’annuncio inaspettato del nuovo proprietario di Twitter.

Non si è trattata della prima volta in cui un concorrente del social ha tratto vantaggio dalle azioni dell’imprenditore di Tesla e SpaceX. All’inizio dell’estate, Bluesky ha dichiarato di aver registrato un “traffico record” lo stesso giorno in cui Elon Musk ha annunciato il limite temporaneo al numero di tweet visualizzabili dagli utenti, tanto da aver dovuto sospendere le nuove iscrizioni. E ancora prima è stato Eugen Rochko, fondatore di Mastodon, a dichiarare apertamente che la sua piattaforma era cresciuta in concomitanza alla fuga da Twitter, passando dai 300.000 ai 2,5 milioni di utenti attivi mensili tra ottobre e novembre 2022 – ossia nei mesi in cui l’imprenditore ha concluso l’acquisizione della piattaforma.

Insomma, in questo ultimo anno Elon Musk sembra non aver fatto altro che alimentare il malcontento del pubblico di X, convincendolo a spostarsi su altre piattaforme, alla ricerca di un’alternativa al Twitter di un tempo. Secondo le società di analisi dei dati come SimilarWeb e Sensor Tower, infatti, gli utenti attivi giornalieri sulla piattaforma sono diminuiti del 15-16% tra settembre 2022 e settembre 2023, segnando così uno degli esodi più tristi della storia di Twitter. Ma come funzionano davvero i “rivali” Bluesky e Mastodon? Quali sono le caratteristiche che li accomunano? E qual è il futuro che li attende?

Bluesky, la seconda volta di Dorsey

Fondata da Jack Dorsey nel corso del suo mandato come CEO di Twitter, Bluesky è un’app che apparentemente assomiglia a X, ma che finisce con il rivelarsi molto diversa. L’intera piattaforma, infatti, si basa su una rete decentralizzata che vuole offrire agli utenti un maggiore controllo sull’amministrazione del servizio, sull’archiviazione dei dati e sulla moderazione dei contenuti, permettendo loro di crearsi le proprie app e community. Questo perché, a differenza di Twitter e di buona parte delle app di social media, la rete si basa su un protocollo – AT Protocol – che non può essere controllato da un governo o da un’azienda, ma che viene gestito direttamente dagli utenti.

L’idea alla base di ATP, infatti, è che ogni utente abbia un account collegato a un server di dati personali (PDS), che comunica in totale libertà con altri server, così da fornire un’esperienza di rete unificata e dare vita a quello che viene definito da Bluesky un “social federato”. Un sistema così strutturato permette agli utenti di gestire in totale libertà la propria esperienza sulla piattaforma, perché il protocollo consente di spostare da un server all’altro il proprio account, senza perdere le proprie informazioni personali, i post pubblicati o i follower. Questo significa che se un utente viene bloccato da un PDS, può comodamente trasferirsi a un altro senza dover ricostruire da capo la sua identità digitale. È così che Bluesky fa un passo avanti rispetto alla proposta di Twitter, rendendo l’esperienza degli utenti più libera e attirando l’attenzione del pubblico – soprattutto di giornalisti e addetti all’informazione – dopo che alcune delle novità introdotte da Elon Musk su Twitter hanno dimostrato che la piattaforma era – e continua a essere – sotto il controllo incontrollato dell’imprenditore.

Il protocollo AT

Così Bluesky descriveva il protocollo AT nell’ottobre 2022.

“Cosa rende unico il protocollo AT:

Portabilità dell’account. L’identità online di una persona non dovrebbe essere di proprietà di aziende che non hanno alcuna responsabilità nei confronti degli utenti. Con il Protocollo AT, è possibile spostare il proprio account da un provider all’altro senza perdere alcun dato o grafo sociale.

Scelta algoritmica. Gli algoritmi dettano ciò che vediamo e chi possiamo raggiungere. Dobbiamo avere il controllo sui nostri algoritmi se vogliamo fidarci dei nostri spazi online. Il protocollo AT include una modalità di algoritmi aperti, in modo che gli utenti abbiano un maggiore controllo sulla loro esperienza.

Interoperabilità. Il mondo ha bisogno di un mercato diversificato di servizi connessi per garantire una concorrenza sana. L’interoperabilità deve sembrare una seconda natura per il Web. Il protocollo AT include un framework di interoperabilità, chiamato Lexicon, che aiuta a risolvere i problemi di coordinamento.

Prestazioni. Molti protocolli innovativi non tengono conto delle prestazioni, con conseguenti lunghi tempi di caricamento prima di poter vedere la timeline. Per noi le prestazioni non sono un optional, quindi abbiamo fatto della velocità di caricamento su larga scala una priorità”.

“La nostra missione è sviluppare e promuovere l’adozione su larga scala di tecnologie per conversazioni pubbliche aperte e decentralizzate”, scriveva la CEO di Bluesky Jay Graber nel post di lancio ufficiale a febbraio, quando per la prima volta l’app è diventata disponibile su invito per tutti gli utenti iOS riscuotendo un successo tale da convincere la società ad aprirla agli utenti Android di lì a poco, e attirando l’attenzione di personaggi noti come la deputata democratica statunitense Alexandria Ocasio-Cortez e la modella Chrissy Teigen. Nel giro di pochi mesi, infatti, Bluesky è riuscito a superare il milione di utenti, proponendo un’esperienza simile a quella di Twitter, seppur più libera. Chi ha ricevuto un codice invito per poter creare un account sulla piattaforma riferisce di aver provato un incredibile senso di familiarità non appena aperta l’app, dato che la sua interfaccia assomiglia notevolmente a quella di Twitter, pur mancando di qualche funzionalità utile come le bozze, i messaggi diretti e gli hashtag.

Al pari del suo rivale, anche Bluesky fonda tutta la sua esistenza sull’attività di microblogging, consentendo agli utenti di condividere con i propri follower post di 256 caratteri, che possono includere anche foto, ricondividere i post altrui, rispondere e mettere like – gli utenti più fidelizzati della piattaforma li chiamano skeets, da una combinazione tra sky e tweets, nonostante la Graber abbia chiesto di chiamarli con un altro nome dato che il termine “skeet” ha anche un significato alquanto equivoco. Inoltre, esattamente come qualunque altra piattaforma, Bluesky offre la possibilità di cercare e seguire altre persone, offrendo anche suggerimenti per ampliare la propria cerchia di amici, così da visualizzarne gli aggiornamenti nel Feed Home. Insomma, nel complesso la nuova app di Jack Dorsey si rivela simile alla vecchia quanto a interfaccia utente, ma decisamente diversa per quanto riguarda la struttura decentralizzata che l’ha resa celebre.

Mastodon, il degno rivale di Twitter

Nel libro “Internet for the People” il giornalista statunitense Ben Tarnoff sostiene fermamente che i social media non cercano affatto di favorire la connessione umana, ma che piuttosto alimentano il senso di solitudine, spingendo gli utenti “a comportarsi in modi che siano il più leggibili possibile per i sistemi automatizzati che li tracciano e li analizzano”, al solo scopo di vendere più annunci agli inserzionisti e massimizzare così le proprie entrate. Un atteggiamento facilmente riconducibile agli interessi delle società che gestiscono le piattaforme, che mettono il proprio guadagno al primo posto, disinteressandosi del tutto del benessere dei propri utenti, che finiscono con il sentirsi infelici, frustrati e depressi. Proprio per questo, Internet pullula di tentativi di creare piattaforme alternative in cui gli utenti abbiano più potere.

Tra queste, Mastodon ha generato molto interesse. Creata nel 2016 da Eugen Rochko, un estimatore di Twitter, l’app si presenta come un vero e proprio universo federato – altrimenti definito “fediverso” – in cui coesistono migliaia di server o istanze diverse che comunicano agilmente tra loro, pur appartenendo a provider differenti e avendo ognuno regole proprie. Proprio per questo, gli utenti non si iscrivono a Mastodon, ma creano un account su una delle tante istanze disponibili, che altro non sono che piccole comunità – contraddistinte da indirizzi univoci – che vivono di vita propria all’interno della piattaforma di base. Un dettaglio che si rivela tutt’altro che limitante per un utente, che può essere iscritto a un’istanza, ma può anche godere della libertà di interagire con persone che sono iscritte a un’altra delle migliaia di istanze che compongono il fediverso (avevamo scritto in newsletter di come funzionava Mastodon e della migrazione da Twitter).

Tutto questo è reso possibile grazie ad ActivityPub, un protocollo in circolazione da ormai molti anni, ma divenuto noto al grande pubblico soltanto di recente grazie a Mastodon – tanto da aver attirato l’attenzione di aziende come Tumblr, Flipboard, Mozilla a e la stessa Meta. Si tratta di una tecnologia che permette di rendere i social network interoperabili, collegandoli tutti al medesimo sistema di condivisione dei contenuti. D’altronde, l’obiettivo di Mastodon è quello di creare una piattaforma decentralizzata, all’interno della quale ogni istanza è gestita da una persona o da un gruppo che può prendere le proprie decisioni sia su come eseguire tecnicamente il servizio sia sulle politiche che si applicheranno all’istanza. Questo significa che il controllo dei contenuti e delle funzionalità è diviso tra gli utenti invece che concentrato nelle mani di un’azienda privata, rendendo così la piattaforma libera da vincoli di ogni genere.

Al di là di questo, però, Mastodon rimane una piattaforma che ha attratto una parte degli utenti scontenti di Twitter. Proprio come il suo competitor, infatti, l’app permette agli utenti di pubblicare “toots”, ossia messaggi, che possono includere collegamenti esterni, immagini, file audio e video. Tutti i contenuti pubblicati possono essere impostati come pubblici, riservati ai soli follower o addirittura non visualizzabili in alcun Feed. E per tutti i post più sensibili, gli utenti hanno la possibilità di utilizzare l’opzione “Avviso del contenuto”, che richiede un click prima della visualizzazione del contenuto, così da mettere in allerta le persone su quello che stanno per vedere.

Al pari di altre piattaforme, poi, anche Mastodon consente l’utilizzo degli hashtag, che svolgono qui una funzione importante per attirare l’attenzione delle persone verso i propri post, dato che la piattaforma non gode di un algoritmo di suggerimento dei contenuti. È utilizzando gli hashtag giusti, quindi, che gli utenti hanno la possibilità di attirare il pubblico interessato a determinati argomenti e tematiche, accrescendo così i propri follower. Scegliere di seguire un account, infatti, significa visualizzare costantemente i suoi contenuti nel Feed Home, esattamente come già accade su Twitter e su Bluesky. A differenza di queste due, però, Mastodon gestisce l’apprezzamento dei toots in modo alquanto particolare: pur permettendo agli utenti di mettere like ai contenuti altrui, questi non vengono mai visualizzati nel Feed. Per promuovere il post di un account che seguite, quindi, avrete bisogno di ricondividerlo – o, per dirlo nel linguaggio della piattaforma, di “boosterizzarlo” -.

Infine, a differenza di Twitter, Mastodon vanta tre diversi Feed di visualizzazione: la tradizionale Home, che mostra tutti i toots degli utenti seguiti; un Feed Local, dove è possibile vedere tutto quello che viene condiviso sull’istanza di appartenenza; e un Feed legato al fediverso, in cui vengono raccolti tutti i contenuti condivisi dagli utenti seguiti sull’intera piattaforma. Una triplice proposta che spiega bene come è strutturato l’universo di Mastodon, e perché sta riscuotendo un discreto successo malgrado un primo impatto più difficile per i nuovi utenti

L’imperativo è decentralizzare

Era il 2019 quando Jack Dorsey, allora CEO di Twitter, annunciava pubblicamente il suo desiderio di “sviluppare uno standard aperto e decentralizzato per i social media“, immaginando di togliere la proprietà delle piattaforme alle società private legate agli investitori per rimetterla nelle mani degli utenti che quelle piattaforme le popolano ogni giorno. Un obiettivo ambizioso, che lo ha portato oggi a lavorare incessantemente con il team di Bluesky allo sviluppo dell’AT Protocol. “*Se le piattaforme centralizzate sono governate come monarchie, le reti federate sono governate come piccole società feudali *– ha spiegato in un intervento Jay Graber-. *Non c’è un solo re che governa su tutta la rete, ma ci sono signori più piccoli che hanno ancora un potere assoluto sul loro dominio”. *

Nonostante le parole di Graber siano alquanto insolite per un contesto come quello dei social media, spiegano bene come una rete decentralizzata permetta ai responsabili di ogni spazio – i citati “signori” – di costruire la propria community, piuttosto che lasciarla controllare da un algoritmo gestito dagli interessi di una grande azienda privata e dei suoi investitori. Il tutto all’interno di un sistema ordinato e connesso, perché fondato sulla portabilità, che i fondatori di Bluesky amano definire come “la capacità di spostarsi tra servizi senza perdere tutto”.

Ma cosa significa davvero? Come spiegato da Rose Wang, uno dei membri del team di sviluppo della piattaforma, “se ti sposti da un sito all’altro, devi ricominciare da capo senza la cronologia degli amici o dei contenuti che hai creato lì. Se vieni espulso da una piattaforma centralizzata, è come essere espulso da una città e non poter tornare indietro per vedere i tuoi amici, o anche solo prendere le tue cose. Un’analogia con ciò che Bluesky sta costruendo è un sistema di identità e di trasporto tra le città, in modo che tu possa spostarti da un posto all’altro e mantenere i tuoi amici”.

Nel mondo immaginato da Bluesky, infatti, se un utente non apprezza i consigli automatizzati di YouTube può scegliere di passare a un’altra applicazione che gli permette di accedere agli stessi video, ma con un sistema di suggerimenti ben diverso o, addirittura, senza che ne esista uno. E può farlo portando con sé tutti i dati del proprio account, senza la necessità di doverne obbligatoriamente costruire uno nuovo da zero.

Eppure, nonostante tutti questi buoni presupposti, al momento Bluesky lavora appoggiato su un server centrale, senza che sia ancora chiaro quando – e come – ci sarà il passaggio a un modello federato, nota il New Yorker. “E il Feed non risulta ancora essere gestito da algoritmi personalizzati generati dagli utenti, ma appare piuttosto come una semplice lista dei post più popolari”. Un sistema ancora lontano da quello che il team di sviluppatori ha immaginato.

Mastodon, invece, si è sviluppato come una delle più importanti realtà del fediverso, una rete di servizi indipendenti e decentralizzati basati su protocolli aperti come ActivityPub. “Il potenziale del fediverso come alternativa no-profit e orientata al bene comune rispetto alle piattaforme a scopo commerciale lo rende particolarmente rilevante”, scrive l’organizzazione tedesca Upgrade Democracy. “Le critiche alle grandi piattaforme sociali si concentrano su tre aspetti generali: (1) la raccolta e la vendita dei dati e dei comportamenti degli utenti a fini pubblicitari (spesso definita “capitalismo della sorveglianza”); (2) la moderazione dei contenuti e le regole comportamentali allineate ai sistemi di valori delle aziende situate nella Silicon Valley o in Cina (spesso definita “colonialismo digitale”); (3) le piattaforme chiuse che mirano a far sì che gli utenti utilizzino i loro servizi il più a lungo possibile, a volte a spese del benessere individuale (spesso definita “economia dell’attenzione”)”. E ancora: “Il valore aggiunto del fediverso risiede nella sua struttura non commerciale, in cui singoli individui e piccole organizzazioni creano e gestiscono applicazioni e istanze”.

Difficoltà e obiettivi

In ogni caso, per quanto la rete decentralizzata possa risultare allettante in termini di libertà e protagonismo dal basso, è chiaro che abbia i suoi lati problematici. Il principale è il finanziamento, specie a fronte di realtà in crescita, che incontrano quindi maggiori costi. Esiste anche un dibattito su come gestire al meglio la moderazione, che può essere arbitraria e inconsistente quando gestita da volontari (a onor del vero, non è che le grandi e ricche piattaforme abbiano dato prova in questi anni di cavarsela bene su questo fronte). D’altronde, le regole di un’istanza sono soggettive, a totale discrezione degli individui che ne sono responsabili, e questo può finire con il generare conflitti all’interno della comunità, fino ad arrivare a un vero e proprio esodo da parte degli utenti che si sentono oppressi dalle stesse regole che hanno accettato e che credono di non poter far valere le proprie opinioni in alcun modo.

Anche se l’utente può a quel punto scegliere un’altra istanza.

Ma questa situazione rappresenta soltanto una minima parte di quello che accade davvero sulle piattaforme decentralizzate, che contrastano la diffusione di contenuti tossici opponendogli l’empowerment di comunità forti e coese. È abbastanza evidente, quindi, che decentralizzare sia oramai un imperativo per le piattaforme di social media, ammesso che queste ci tengano ad avere con sé i propri utenti. “*Lo paragono alla crescita del cibo biologico e coltivato in modo sostenibile *– ha dichiarato Bill Ottman, fondatore e amministratore delegato di Minds, piattaforma di social media parzialmente decentralizzata, commentando la diffusione di app federate -. Trent’anni fa, la gente diceva: ‘Non so di cosa stai parlando e non so perché dovrebbe preoccuparmi’. E ora, alla gente importa”.

Creare insieme o contro l’algoritmo?

2023-10-27T00:00:00+00:00

ChatGPT, DALL-E, Bard, Stable Diffusion, Midjourney: le intelligenze artificiali generative, in grado di creare testi, immagini, video e suoni a partire dagli input degli utenti, hanno investito trasversalmente ogni settore produttivo, creativo e di ricerca che lavora con informazioni, dati ed elementi d’archivio. Nel corso di pochissimi mesi, i prodotti basati sui modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, Large Language Models) hanno raggiunto centinaia di milioni di persone: chi semplicemente per provarli, chi per studiarli, chi per farsi affiancare nel proprio lavoro quotidiano – fino al punto di farsi (quasi) sostituire.

Tecnologie capaci di penetrare così rapidamente negli immaginari e nella quotidianità del grande pubblico finiscono per produrre dibattiti che si polarizzano altrettanto velocemente, tra tecno-ottimisti convinti che la diffusione di questi algoritmi rivoluzionerà completamente la civiltà umana, e chi invece teme che una diffusione incontrollata di strumenti ancora così acerbi non potrà fare altro che amplificare dinamiche di disuguaglianza, ingiustizia e discriminazione di cui gli algoritmi implentati dalle piattaforme digitali si erano già dimostrati catalizzatori.

Ma quella in corso non è una trasformazione esclusivamente strumentale: l’introduzione di questi algoritmi nell’immaginario del grande pubblico sta mutando il nostro modo di percepire il ruolo delle intelligenze artificiali nella nostra vita. Se i settori lavorativi evolvono da sempre di pari passo con le innovazioni tecnologiche, diverso è il discorso per il mondo creativo e artistico, il quale, nonostante le numerose rivoluzioni affrontate, ha sempre mantenuto il ruolo dell’artista umano al centro.

L’impatto degli algoritmi nel mondo dell’arte e della creatività

Potremmo dibattere per ore sull’effettiva utilità di questi algoritmi nello svolgimento di compiti quotidiani, ma non vi è dubbio che i risultati più pirotecnici siano stati elaborati applicando questi algoritmi al mondo dell’arte e della creatività.

Dal lancio delle prime versioni di DALL-E e Stable Diffusion, capaci di produrre immagini quantomeno verosimili a partire da prompt testuali, fino ai risultati fotorealistici generati dall’ultima versione di Midjourney (e che preoccupano per la loro capacità di produrre contenuti facilmente scambiabili per fotografie reali), l’impatto che i Large Language Model stanno avendo su una disciplina profondamente umana come la creatività sta lasciando artisti, creativi e appassionati incuriositi, disorientati e spesso preoccupati.

Per capire il perché di questa preoccupazione, è necessario fare il punto sulle potenzialità e i limiti di questi strumenti. Per esempio, le intelligenze artificiali generative permettono di accelerare i processi creativi di brainstorming, traducendo in tempi rapidi un panorama immaginativo umano in un contenuto visivo o testuale. O ancora, se non si ha la pretesa di produrre risultati accurati, le intelligenze artificiali generative testuali permettono di raccogliere rapidamente informazioni altamente specifiche, da cui partire per un eventuale lavoro di ricerca.

Il motivo per cui tantissimi stanno guardando a questa tecnologia con preoccupazione è lo stesso che si cela dietro alle sue potenzialità: questo tipo di intelligenze artificiali operano dopo essersi addestrate su ampi dataset di informazioni. Ci sono dataset che raccolgono testi di ogni tipo (come Common Crawl, usato fra gli altri per ChatGPT), e altri curati con un taglio più specifico (come LAION-5B o suoi subset, usati per Midjourney e Stable Diffusion, che abbinano immagini e descrizioni testuali).

La preoccupazione principale riguarda i contenuti presenti all’interno di questi dataset, che spesso raccolgono testi e immagini disseminati liberamente per Internet, anche quando sono protetti da proprietà intellettuale, e che sono recuperati senza il consenso esplicito degli autori. È il caso, per esempio, di Greg Rutkwoski, un artista digitale polacco dallo stile particolarmente riconoscibile, che ha scoperto di essere straordinariamente popolare tra gli utenti degli algoritmi text-to-image —al punto da trovare su Internet opere attribuite a lui, facilmente confondibili con degli originali, ma che lui non aveva mai creato. È il caso, anche, dell’illustratrice Hollie Mengert, che si è ritrovata protagonista di un modello appositamente sviluppato per imitare il suo stile di disegno.

Il 13 gennaio 2023, un gruppo di artisti affiancati da avvocati specializzati in class action, ha fatto causa a Stability AI, Midjourney e DeviantArt per l’utilizzo di algoritmi addestrati su dataset contenenti opere artistiche senza il consenso degli autori.

I possibili impatti, però, non si fermano alle violazioni del diritto d’autore. Se questi algoritmi sono in grado di generare immagini ispirandosi allo stile di artisti specifici grazie a dataset che raccolgono anche le loro opere, allora chiunque li usi può generare autonomamente contenuti visivi in grado, quantomeno, di passare per originali. Le implicazioni, in questo senso, sono evidenti in termini di economia del lavoro. Io ci sono passato personalmente: all’inizio dell’anno ho aggiornato e rilanciato il mio blog personale e per un periodo ho presentato ogni post con un’immagine di copertina generata con Midjourney, come nel caso di questo articolo.

Queste immagini, diffuse attraverso i principali social network, risultavano credibili ed esteticamente coerenti con ciò che un lettore si potrebbe aspettare di vedere nella copertina di un post su un blog. Ho continuato, finché qualcuno mi ha fatto notare una cosa ovvia: per quanto il mio blog non sia uno spazio espressamente for-profit, i suoi contenuti mi permettono di ottenere nuovi lavori. Utilizzando un’immagine generata con Midjourney con l’intento di fornire al post un artwork di qualità percepibile come professionale, finivo indirettamente per privare un vero artista di un potenziale compenso. Non solo: nel farlo, pagavo un abbonamento a Midjourney, che aveva generato quelle immagini attingendo a un dataset contenente immagini di artisti che avrebbero potuto fare quel lavoro al posto dell’algoritmo. Da allora, ho smesso.

Esistono quindi dei rischi pratici, legati all’utilizzo di un algoritmo anziché la commissione a un artista, per la creazione di un contenuto visivo che passi quantomeno per credibile. Esistono, poi, dei rischi più filosofici e legati al nostro modo di percepire la creatività: se questi algoritmi permettono la generazione automatica (e rapida) di opere visive a partire dai loro dataset, sul medio termine il rischio è di assistere a una saturazione di immagini che potrebbero essere percepite come creative, ma che altro non sono che la ricombinazione delle caratteristiche di altre immagini già esistenti. In questo senso, è davvero possibile definire un’intelligenza artificiale creativa?

Secondo Marcus du Sautoy, un matematico della Oxford University intervistato dal The Guardian, è importante distinguere i modelli di diffusione latente (come quelli di Stable Diffusion e DALL-E), da quelli a rete generativa avversaria (GAN). Nel primo caso, secondo Sautoy, le intelligenze artificiali stanno replicando una creatività di tipo “combinativo, perché gli algoritmi sono istruiti a creare nuove immagini nello stesso stile di altre milioni presenti nel dataset.” Nel caso delle GAN, invece, si può parlare di “creatività trasformativa” […] perché permettono “uno scambio tra due reti, una che crea nuove immagini, l’altra che decide quanto bene quell’immagine generata rispecchia determinate caratteristiche,” si legge nell’articolo del The Guardian. “Una GAN artistica potrebbe avere come obiettivo la creazione di un’immagine che sia quanto più possibile diversa da quelle presenti nel suo dataset, senza però allontanarsi dalla categoria di ciò che gli umani potrebbero interpretare come arte visiva.”

Cosa possono fare gli artisti?

Come spesso accade quando si parla dell’impatto delle tecnologie digitali sugli esseri umani, esiste un piano istituzionale e un piano più pratico. Dal punto di vista formale, nei prossimi anni tribunali e corti saranno impegnate sempre di più nella discussione di casi di questo tipo e dovranno maturare (sperabilmente) le competenze necessarie per definire dei confini tecnici alla definizione di creatività legata alle intelligenze artificiali generative. Nel frattempo, però, questi strumenti sono già alla portata del grande pubblico ed è fondamentale per gli artisti potersi tutelare.

Strumenti come Have I Been Trained? permettono a chiunque di effettuare una ricerca all’interno del database LAION-5B, quello usato da Midjourney e altri, per verificare la presenza delle proprie opere o meno. Ancora, script come NO AI permettono a chiunque di applicare alle proprie opere originali un watermark che impedisce ai bot utilizzati per fare raccolta (scraping) di immagini di acquisirle.

Resta, però, un punto importante da affrontare: molto probabilmente, le intelligenze artificiali generative sono arrivate per restare. Altrettanto probabilmente, i loro casi d’uso reali saranno estremamente specifici e lontani da un’applicazione concreta per il grande pubblico. Immaginare forme di collaborazione con questi nuovi strumenti non è soltanto una contingenza storica, ma in un certo senso il compito stesso dell’artista che si ritrova a interagire sempre con nuovi strumenti.

Ponendo in primo piano le implicazioni etiche ed economiche dell’utilizzo di questi algoritmi, è possibile immaginare di includere il loro potenziale apparentemente creativo nei processi artistici. In questo senso, è fondamentale interpretare queste tecnologie non come strumenti, ma come interlocutori in grado di interpretare un ruolo specifico (deciso dall’artista) e cogliere i risultati generati dall’algoritmo come spunti creativi. È possibile, per esempio, chiedere a ChatGPT di simulare un personaggio specifico (un pesce palla in grado di pensare) e sottoporgli una parte dell’opera (per esempio, un racconto ambientato nell’oceano) per vedere generare dei risultati non fattualmente creativi, ma ispirati da una messinscena assurda e testabile in tempo reale.

La generazione di opere creative attraverso l’utilizzo di intelligenze artificiali generative è una tecnica indubbiamente popolarissima, in questo momento, ma non è ancora chiaro quanto realmente incisivi saranno gli impatti di questi strumenti sulle economie dell’arte e della creatività. Nel quotidiano sforzo di sensibilizzazione necessario a ristrutturare i proclama tecno-ottimisti che spesso interpretano queste tecnologie come panacee in grado di sollevare gli umani da qualunque incarico produttivo (spesso ignorando le conseguenze sociali di un’evoluzione di questo tipo), possiamo cogliere la possibilità per analizzare il modo in cui queste innovazioni stanno interagendo con il nostro modo di percepire la creatività. E interrogarci, soprattutto, sul fatto che stiano ampliando o restringendo le nostre possibilità immaginative.

La sicurezza dei satelliti vuole chiarezza

2023-10-20T00:00:00+00:00

Ogni anno, ad agosto, si tiene a Las Vegas uno degli eventi più importanti nel settore della cybersecurity: il DEF CON. Dal 1993 DEF CON riunisce informatici, ricercatori, studenti e giornalisti specializzati in una tre giorni di conferenze e competizioni tra cui, la più famosa, quella della Capture the Flag (CTF) (ne avevamo parlato qui) dove “flag” – la bandiera – sta generalmente per l’informazione, la stringa o l’artefatto nascosti in programmi software o siti web che i team in competizione devono trovare prima degli altri.

Nel corso dell’ultima edizione c’è stata, però, una novità: all’interno dello stesso padiglione e in parallelo alle CTF, si è tenuta una competizione del tutto eccezionale che prevedeva di hackerare un satellite in orbita e prenderne il controllo.
A organizzare la competizione sono stati il Department of the Air Force (DAF) – l’aeronautica militare americana – in collaborazione con l’Air Force Research Laboratory (AFRL) che si è occupata dello sviluppo e del lancio di un satellite di piccole dimensioni e che viaggia a bassa orbita (cubesat) chiamato Moonlighter, finalizzato proprio per Hack-A-Sat – questo il nome della competizione.

Spoiler: dei cinque team che in primavera si erano qualificati alla finale hanno vinto i mHACKeroni, la squadra italiana.
Carlo Maragno, software engineer in Olanda e membro dei mHACKeroni, ha spiegato a Guerre di Rete quali sono state le maggiori difficoltà: “A tutti gli effetti si è trattato di una sfida di cybersecurity in ambito spaziale. Solo che il satellite, a differenza di un server, permette un tempo di interazione molto limitato: finché non passa sopra la *base station *(l’antenna di ricezione terrestre, ndr) non sai quello che sta succedendo. L’intera sfida era in quest’ottica: riuscire a capire come potevamo prendere il controllo del satellite in tempi molto stretti e con un gap di informazione importante dato che l’interazione si interrompeva fino al passaggio successivo sopra l’antenna. Anche la fase di attacco era limitata: il tempo di solito è dettato dalle ore che hai a disposizione o da quanto vuoi dormire, qui invece avevi 10, 20 minuti o mezz’ora”.

È stata la prima volta che un gruppo di esperti esterno alle due agenzie governative ha avuto accesso a un satellite con il dichiarato scopo di “bucare” la sicurezza e prenderne il controllo. Uno dei motivi per cui precedentemente non si era mai organizzata una sfida del genere è sicuramente di natura economica: come spiega sempre Maragno a Guerre di Rete “la novità di questa sfida era la piattaforma relativamente costosa alla quale di solito non si ha accesso. Un ricercatore o uno studente cercano di capire le implicazioni e i difetti potenziali della cybersecurity di un dispositivo, un codice o un programma a cui si ha facilmente accesso. Il satellite evidentemente non è questo, perché servono infrastrutture di terra, licenze complesse da ottenere, un tipo di hardware che deve sottostare a certi requisiti fisici”.

Ci si chiede, quindi, perché l’aeronautica militare statunitense abbia investito tempo e risorse per produrre e lanciare un satellite solo perché qualche decina di persone riunite in un padiglione potesse “giocare” mettendo a frutto le proprie conoscenze. Da un lato per accrescere la consapevolezza rispetto a temi che riguardano la sicurezza degli asset spaziali in una fascia di persone che statisticamente è all’inizio della propria carriera lavorativa; dall’altra per un motivo molto più complesso e difficile da analizzare: siamo di fronte a cambiamenti profondi e radicali che stanno polarizzando il mondo, e gli effetti sono ormai visibili anche nello spazio (ne abbiamo scritto in questo recente articolo, La corsa allo spazio per Internet).

Il ruolo dei satelliti in un mondo sempre più polarizzato

Quando il giovane ventunenne Jack Teixera iniziò a pubblicare in una chat su Discord centinaia di documenti federali classificati, diffuse tra gli altri anche un report della CIA secondo cui la Cina starebbe costruendo sofisticate cyber-armi in grado di prendere il controllo dei satelliti nemici, rendendoli di fatto inutilizzabili nel caso scoppiasse una guerra.
Nel documento, analizzato dal *Financial Times, *si legge che lo sforzo della Cina nello sviluppare capacità per “negare, sfruttare o dirottare” (deny, exploit or hijack) i satelliti nemici è uno degli obiettivi principali di Pechino e lo considera “un ambito chiave per la guerra”.

Nel 2018, secondo un rapporto della società di sicurezza informatica Symantec, alcuni hacker in Cina hanno preso di mira le comunicazioni satellitari di un’azienda non identificata in quella che è sembrata essere un’operazione di spionaggio e di “esplorazione” per riuscire a prenderne il controllo.

Nell’ultimo anno e mezzo di guerra in Ucraina, è diventato ancora più evidente quanto il tema sia sensibile visto l’utilizzo che è stato fatto di Starlink, la connessione satellitare fornita dalla SpaceX di Elon Musk, da parte delle truppe ucraine.

Come funziona un terminale Starlink

Starlink è una rete satellitare sviluppata da SpaceX, la società di esplorazione spaziale sviluppata da Elon Musk, che fornisce accesso Internet anche in posti meno serviti. Il terminale è composto da un’antenna parabolica, un treppiede di montaggio e un router. In estrema sintesi: l’antenna puntata verso il cielo si aggancia al satellite; la connessione viene a quel punto inoltrata al router dell’utente.

I terminali Starlink sono in grado di fornire velocità fino a 1 Gbps. Inoltre sono facili da installare e utilizzare. I dispositivi vengono forniti preconfigurati e non richiedono configurazioni aggiuntive. Poiché la rete si basa sui satelliti, gli utenti possono accedere a Internet anche in luoghi con scarsa copertura cellulare o senza altre forme di accesso a Internet.

Starlink è subentrato all’inizio della guerra e, in un certo senso, si è imposto come servizio satellitare in Ucraina anche perché il 24 febbraio, giorno dell’invasione russa, il sistema di comunicazione satellitare Viasat ha subito un cyberattacco che ne ha compromesso la connessione internet per diversi giorni se non settimane.

L’attacco è stato causato da un malware fino a quel momento sconosciuto chiamato “AcidRain” che, il 10 maggio successivo, Europa e Paesi dei Five Eyes (Stati Uniti, Regno Unito, Australia, Nuova Zelanda, Canada) hanno attribuito pubblicamente all’intelligence militare russa (GRU).
Il cyberattacco a Viasat ha coinvolto una società energetica tedesca con le sue 5.800 turbine eoliche nonché decine di migliaia di utenti tra Germania, Francia, Italia, Grecia e, per l’appunto, Ucraina (ne avevamo scritto in newsletter qua).

C’è una precisazione da fare: il malware AcidRain non ha compromesso l’intera connessione Viasat “passando” dai satelliti nello spazio, ma disabilitando i modem via terra. Il fatto, però, che una falla nel sistema di sicurezza di Viasat abbia in qualche modo aperto le porte a Starlink sottopone anche un altro tipo di questione: quella del controllo della comunicazione satellitare in ambito militare da parte di una società privata guidata dall’uomo più ricco al mondo che, per l’enorme influenza acquisita in diversi settori sensibili, tiene sotto scacco il governo americano.

Recentemente è emerso da un estratto della biografia su Elon Musk scritta da Walter Isaacson che Musk avrebbe deciso di disattivare la copertura di Starlink durante un’azione militare pianificata dall’Ucraina per abbattere degli obiettivi sulla costa della Crimea. Secondo quanto riportato da Isaacson, Musk avrebbe detto che “se gli attacchi [con i droni] fossero riusciti ad affondare la flotta russa, sarebbe stata una piccola Pearl Harbor che avrebbe portato a una escalation”.

Se da un lato, formalmente, è assolutamente legittimo che Musk decida quando e come i servizi di una società di sua proprietà vengano utilizzati e in quali ambiti; dall’altro si solleva la questione per cui le sorti delle operazioni militari di uno Stato siano soggette all’influenza di un soggetto privato (ne abbiamo scritto in questo articolo di qualche mese fa, Il ruolo decisivo e ambiguo dei satelliti di Elon Musk in Ucraina)

Colpire i terminali

Tornando più strettamente al tema della sicurezza informatica dei satelliti, particolarmente interessante è stata una dimostrazione fatta dal ricercatore belga Lennert Wouters durante il DEF CON del 2022.

I am excited to announce that our talk "Glitched on Earth by humans" will be presented at @BlackHatEvents!
I will cover how we glitched the Starlink User Terminal SoC bootrom using a modchip to obtain root.

This might be the first tweet sent through a rooted Starlink UT! #BHUSA pic.twitter.com/0XMMIidEKk

— Lennert (@LennertWo) 19 Maggio 2022

Costruendo un dispositivo noto come modchip, le cui componenti hanno un costo complessivo di 25 dollari, Wouters è riuscito ad agganciarsi a una parabola di Starlink e attraverso l’introduzione di fattori di stress nel sistema – *fault injection attack – *ha aggirato le protezioni di sicurezza di Starlink.

Starlink, a seguito della dimostrazione – riporta Matt Burgess su Wired – ha detto che avrebbe rilasciato un “update” e ha pubblicato un comunicato di sei pagine nel quale dice di “accogliere i ricercatori” che mettono in luce i *bug *e le vulnerabilità. Non ha condiviso, però, ulteriori dettagli. Eppure, le vulnerabilità presenti nelle parabole, e non solo, di Starlink ci dovrebbero riguardare, visto il ruolo geopolitico che ha ormai acquisito la società.

“Operazione Satellite”, un libro italiano sullo scontro nei cieli

L’utilizzo massiccio di satelliti civili (Starlink in primis) da parte degli ucraini non è mai stato digerito dalla Russia al punto che a fine ottobre 2022 Mosca portò la questione direttamente alle Nazioni Unite per bocca di Konstantin Vorontsov, vice capo del dipartimento per la non proliferazione e il controllo delle armi del ministero degli Esteri russo: “Vorremmo sottolineare specificamente una tendenza estremamente pericolosa che va oltre l’uso innocuo delle tecnologie spaziali e che è diventata evidente durante gli ultimi sviluppi in Ucraina. In particolare, l’uso da parte degli Stati Uniti e dei loro alleati di infrastrutture spaziali civili e commerciali a fini militari. Apparentemente, questi Stati non si rendono conto che tali azioni costituiscono effettivamente una partecipazione indiretta a conflitti militari. L’infrastruttura “quasi civile” potrebbe diventare un obiettivo legittimo di rappresaglia”.
Estratto dal libro Operazione Satellite. I conflitti invisibili dalla Guerra Fredda all’Ucraina (Paesi edizioni, 2023) del giornalista Frediano Finucci.

“Per un hacker è molto più facile agire attraverso la penetrazione delle reti di terra”, spiega a Guerre di Rete Stefano Zatti, ex capo dell’ufficio di sicurezza dell’Esa (European Space Agency) e docente in *risk management *all’Università La Sapienza di Roma, “perché basta penetrare le difese del *ground segment, *composto generalmente da un centro di controllo. Ricordiamo che quello dell’Esa è a Darmstadt, in Germania; il centro di controllo della Nasa è a Houston, in Texas; mentre quello russo è a Korolev, nei pressi di Mosca”.

“La comunicazione terra-spazio avviene tramite dei comandi che utilizzano una sintassi comune, ovvero i protocolli di gestione. Questi protocolli di gestione normalmente vengono condivisi affinché le agenzie spaziali possano cooperare e aiutarsi l’una con l’altra. È qui che può inserirsi l’hacker ostile: impadronendosi della sintassi e inviando comandi che non sono leggibili o fasulli”, prosegue Zatti.

Il modello security by obscurity

In un’analisi recentemente condotta da un gruppo di accademici tedeschi emergono alcune vulnerabilità nella sicurezza dei satelliti che attualmente ruotano intorno alla terra, in particolare di quelli di piccole dimensioni che per il loro costo più economico sono diventati accessibili anche da parte di istituzioni terze alle agenzie spaziali.

I firmatari del paper, appartenenti alla Ruhr University Bochum e al Cispa Helmholtz Center for Information Security, hanno esaminato il software utilizzato da tre piccoli satelliti e hanno scoperto che a mancare erano alcune delle protezioni di sistema di base. Hanno stilato inoltre una vera e propria tassonomia delle minacce ai *firmware *satellitari.

“Security by obscurity” è un’espressione usata nella sicurezza informatica per indicare un prodotto che utilizza come meccanismo di protezione la segretezza (oscurità) della sua progettazione (qui la definizione su MITRE). Ed è l’espressione che gli autori del paper utilizzano per definire lo stato della sicurezza satellitare. Per decenni, la comunità satellitare e i suoi sviluppatori hanno agito come guardiani (“*gatekeepers”) *della sicurezza dei satelliti tenendo sotto chiave software e componenti – si legge nel paper – creando così una “barriera di oscurità” che ha impedito qualsiasi tipo di ricerca significativa sull’argomento. Pertanto – proseguono gli accademici – i ricercatori all’esterno non hanno avuto modo di studiare i potenziali problemi di sicurezza.

Sempre in questa direzione va un appello firmato nel 2022 da 40 esperti del settore dove chiedono che venga riconosciuto il prima possibile uno standard tecnico internazionale rivolto a migliorare la sicurezza informatica dei sistemi spaziali. Tra gli autori della lettera c’è Gregory Falco, professore associato alla Cornell University, che da giugno è alla guida della commissione dell’Institute of Electrical and Electronics Engineers Standards Association (IEESA) che sta lavorando proprio per definire questo standard.

“Ci sono così tanti soldi destinati allo sviluppo di sistemi spaziali di tipo commerciale” – ha spiegato Falco a Wired – “che è cruciale che le aziende abbiano delle norme da seguire”.

Leggi anche:

Taiwan e il piano per assicurarsi comunicazioni satellitari

Chi sta correndo ai ripari per assicurarsi le comunicazioni via satellite, guardando all’esperienza ucraina, è Taiwan. L’isola, che la Repubblica Popolare Cinese rivendica come parte del proprio territorio, era già mesi fa in trattativa con investitori nazionali e internazionali per raccogliere fondi da collocare nella divisione satellitare dell’agenzia spaziale, nota come TASA.

“Guardiamo all’invasione russa dell’Ucraina e a come è stato utilizzato con successo Starlink”, ha dichiarato la ministra del Digitale Audrey Tang al Financial Times. “La nostra principale preoccupazione è agevolare la resilienza nella società: assicurarsi ad esempio che i giornalisti possano inviare video, che gli spettatori internazionali possano guardare a quello che accade all’interno del paese, anche in caso di disastro su larga scala, e che si possano diffondere telefonate e videoconferenze della presidenza come ha fatto Zelensky nei suoi videomessaggi quotidiani”, ha spiegato.

Secondo quanto riportato dall’agenzia Reuters, il piano ha durata biennale e ammonta a circa 18 milioni di dollari. Tang darà inoltre priorità alle isole al largo di Taiwan per il programma di sperimentazione e aumenterà ulteriormente la banda larga con le isole periferiche entro la fine di quest’anno.

La “guerra fredda” dell’AI

2023-10-14T00:00:00+00:00

Chi sta vincendo la guerra delle AI? E poi, c’è veramente una guerra delle AI? L’intelligenza artificiale come fattore di potenza e di ricchezza delle nazioni è difficile da decodificare a causa della complessità, segretezza e, paradossalmente, anche della eccessiva esposizione mediatica di questo settore.

Da un lato, infatti, c’è la ricerca pura, che è nata negli anni Cinquanta ed è arrivata a maturazione attorno al 2010 con la dimostrazione dell’efficacia delle reti neurali profonde.. Un ambito che attrae una buona parte dell’attenzione e del discorso pubblico anche se è considerato i già maturo: le principali innovazioni sono già state fatte, adesso siamo in una fase di evoluzione e messa a terra della tecnologia.

Dall’altro, c’è appunto, la corsa alla commercializzazione , iniziata con il lancio pubblico di ChatGPT da parte di OpenAI lo scorso novembre. È il piano che genera il maggior rumore mediatico e che viene alimentato dagli investimenti e dalla nascita di moltissime startup e da piccole e grandi iniziative di settore, senza contare i risvolti politici e regolamentari.

Nel mezzo, esiste un terzo piano di lettura delle AI che riguarda le politiche internazionali degli Stati e delle grandi corporation. È quella che nel 2018 la rivista americana Wired ha definito “la guerra fredda delle AI” e che Henry Paulson, ex segretario al Tesoro dell’amministrazione George W. Bush, poco dopo ha chiamato “Economic Iron Curtain”, la “Cortina di ferro economica”. Ed è quella in realtà meno conosciuta e soggetta al maggior numero di fraintendimenti, distorsioni e pregiudizi, secondo le ricerche come quella condotta da Joanna J. Bryson, ed Helena Malikova per Global Perspectives della University of California Press.

La percezione del pubblico, tra la novità commerciale e la fantascienza

Il piano geopolitico, secondo diversi studi, è poco percepito dall’opinione pubblica occidentale, perché la narrazione mainstream è basata invece su una “hype” generata dalla meraviglia dei primi prodotti presentati, soprattutto ChatGPT, e dalla conseguente corsa alla realizzazione di prodotti e funzioni commerciali ricollegabili all’intelligenza artificiale. In questo campo gli investimenti delle aziende stanno “drogando” il settore dell’informazione, che a sua volta ha maggiore interesse a rincorrere le storie più sensazionalistiche per attrarre click ed engagement da parte del pubblico, soprattutto in una fase di crisi acuta per i media internazionali.

Secondo una ricerca condotta da Columbia Journalism Review, infatti, la copertura mediatica della AI ha già superato quella della maggior parte delle tecnologie e fenomeni tech presentati negli ultimi anni (realtà virtuale, metaverso, deep fake) raggiungendo sostanzialmente le vette della copertura mediatica dei Bitcoin e “della promessa delle criptovalute di cambiare il sistema bancario e commerciale così come lo conosciamo”.
In particolare, scrive il rapporto, “a soli sei mesi dal lancio, ChatGPT sta già ricevendo un’attenzione simile a quella riservata alle criptovalute nel 2021, quando i prezzi del Bitcoin raggiunsero il picco, oltre un decennio dopo la sua diffusione al pubblico nel 2009”.

La qualità della copertura mediatica è però fuorviante perché in generale sottolinea gli aspetti più “fantascientifici” (come, tra le tante, l’ultima in ordine di tempo: l’intervista a Geoffrey Hinton, pioniere della AI, che ha dichiarato che “la AI può sterminare l’umanità e potrebbero essere impossibile fermarla”) e apre al rischio di non informare o sottovalutare l’impatto delle AI da un punto di vista etico, del futuro del mondo del lavoro e del rischio militare e geopolitico.

L’interesse degli Stati per l’AI

La principale ragione per la quale l’intelligenza artificiale viene ritenuta uno strumento strategico dai Governi e dai colossi della tecnologia del pianeta è legata sostanzialmente a due ragioni: da un lato il vantaggio industriale (e la conseguente ricchezza economica) che può generare e dall’altro la possibilità di essere utilizzata per scopi militari o di controllo interno.

L’interesse da parte dei Governi per lo sviluppo e l’utilizzo delle tecnologie di intelligenza artificiale è legato innanzitutto all’impatto che gli sviluppi futuri delle AI possono avere sulla ricchezza delle nazioni, ovvero il grande gioco competitivo su scala globale.

Secondo Idc, il valore complessivo del mercato delle AI crescerà del 19% all’anno e nei prossimi tre anni arriverà a sfiorare il valore di mille miliardi di dollari. Per la società di consulenza Accenture la ricchezza verrà generata dall’incremento del 40% della produttività del lavoro fatto usando la AI, che a sua volta porterà vantaggi a cascata in tutte le filiere produttive. La società di servizi professionali e consulenza PricewaterhouseCoopers (PwC) in una ricerca ha quantificato questo effetto, sostenendo che la ricchezza generata utilizzando le AI supererà i 15mila miliardi di dollari. Per questo grandi banche americane come Bank of America e Goldman Sachs ritengono che gli investimenti nel settore cresceranno in maniera rapidissima, superando i quasi 100 miliardi investiti nel 2021 (prima cioè dell’annuncio di ChatGPT), che a loro volta erano già cresciuti di cinque volte rispetto al quinquennio precedente.

Queste valutazioni derivano dal fatto che, a partire dal 2010, con i primi risultati positivi offerti dagli algoritmi di machine learning, le AI sono diventate un mercato in costante crescita, che produce valore aggiunto in vari settori: dalla sanità al settore finanziario e assicurativo alla ricerca biotech. Quest’ultimo è il comparto economico con il maggior valore aggiunto dell’economia occidentale, assieme al settore delle tecnologie digitali e al settore della produzione, gestione e distribuzione dell’energia. Che, non a caso, utilizzano anch’essi da tempo algoritmi di intelligenza artificiale per aumentare la redditività delle loro attività.

Uno scontro economico prima di tutto

Con questa premessa, basandosi cioè sulla ricchezza che viene generata, lo scontro economico tra nazioni per il controllo e la gestione dell’intelligenza artificiale è già spiegabile e, dal loro punto di vista, pienamente giustificato anche da fattori geopolitici. Sempre secondo PwC, ad esempio, la ricchezza generata dalle AI verrà distribuita in maniera piuttosto diseguale nel mondo: gli Usa e la Cina intercetteranno poco meno di due terzi degli oltre 15mila miliardi di dollari previsti nel 2030, mentre al resto del pianeta arriverà circa un terzo del totale. Anche qui, con una ulteriore divisione tra Europa e le altre economie sviluppate da un lato e i Paesi in via di sviluppo dall’altro, ai quali arriveranno sostanzialmente le briciole

**Rivalità Usa-Cina

**Questo scontro economico è alla base della narrativa che fa riferimento alla “Guerra fredda delle AI” tra Usa e Cina e si inserisce in un più ampio scontro legato all’accesso delle tecnologie digitali da parte della Cina (che, secondo alcuni studi, ha una limitata capacità di ricerca, sviluppo e produzione, anche se sta rapidamente colmando il gap). Gli Stati Uniti hanno bloccato l’esportazione di una serie di tecnologie e vietato la collaborazione alle aziende americane o straniere che vogliano portare avanti attività commerciali negli e con gli Stati Uniti nel settore delle tecnologie informatiche e per le telecomunicazioni a partire dall’amministrazione Obama. Il ban alle tecnologie cinesi si è esteso durante l’amministrazione Trump (arrivando a comprendere ad esempio anche Asml, azienda olandese principale produttore al mondo di impianti litografici per la produzione dei “negativi” da cui vengono realizzati gli strati di microscopici transistor dei microchip) ed è stato sostanzialmente mantenuto dall’attuale presidente americano Biden.

Giustificato con ragioni di sicurezza nazionale, il divieto di esportazione ha avuto non solo l’obiettivo di bloccare i rischi di spionaggio, presunto o reale, da parte dei fornitori di tecnologia come Huawei (legati a Pechino) negli apparati e infrastrutture telematiche occidentali, ma anche di isolare la ricerca e sviluppo di nuove tecnologie da parte delle aziende cinesi. Questo perché, secondo Eric Schmidt, ex numero uno di Google e oggi lobbista e consulente dell’amministrazione americana sui temi di intelligenza artificiale, e Graham T. Allison, professore di scienza politica di Harvard, oggi la Cina avrebbe una “capacità delle AI superiore a quella degli Usa” in molte aree critiche. E gli Usa non sarebbero in grado di “difendersi dalla Cina” sui mercati della tecnologia: “La maggior parte degli americani – scrivono Schmidt e Allison – ritiene che il vantaggio del proprio Paese nelle tecnologie avanzate sia inattaccabile. E molti nella comunità della sicurezza nazionale statunitense insistono sul fatto che la Cina non potrà mai essere più di un “concorrente quasi alla pari” nell’IA. In realtà, la Cina è già un concorrente alla pari a tutti gli effetti, sia in termini di applicazioni commerciali che di sicurezza nazionale dell’IA. La Cina non sta solo cercando di padroneggiare l’IA, ma la sta padroneggiando”.

Il ruolo di Eric Schmidt

La prima valutazione di Schmidt, che ha presieduto anche la National Security Commission americana sull’Intelligenza artificiale, risale al 2019 con un primo rapporto nel quale vengono indicati gli estremi del problema e la necessità di coinvolgere ricercatori universitari e i centri di ricerca aziendali per mappare lo stato dell’arte dello sviluppo dell’AI. Un settore, nell’economia americana, in cui il peso della componente privata è il triplo per investimenti e numero di addetti rispetto a quello della ricerca universitaria (che venti anni fa invece dominava il settore). Per questo, la commissione presieduta da Schmidt ha proposto di raddoppiare l’investimento americano nel settore privato entro il 2026, portandolo a 32 miliardi di dollari.

Schmidt è una figura chiave di questo particolare snodo: ha fatto da consigliere a due presidenti americani (Obama e Biden) oltre ad aver aiutato Hillary Clinton a creare la sua piattaforma politica per la tecnologia. Soprattutto, Schmidt è stato tra i primi sostenitori dell’utilizzo delle AI da parte del Governo militare americano per costruire un vantaggio in termini di armamento.

L’ex numero uno di Sun Microsystems e di Google, infatti, dopo aver lasciato la guida dell’azienda di Mountain View nel 2017 (dove aveva supervisionato i progetti legati all’intelligenza artificiale, alle auto a guida autonoma e ai computer quantistici), era stato invitato dall’allora segretario alla difesa di Barack Obama, Ashton Carter a presiedere un’altra commissione: il Defense Innovation Board.

A partire da questo momento Schmidt è stato il principale artefice dell’idea di trasferimento tecnologico dalla Silicon Valley verso la Difesa americana. Il manager, che ha recentemente scritto un libro con Henry Kissinger e lo scienziato informatico Daniel Huttenlocher intitolato “The Age of AI: And Our Human Future”, ritiene che le AI non solo cambieranno la nostra relazione con la conoscenza, la forma della società e quella della politica, ma anche le armi e gli eserciti del pianeta.

Nodo Taiwan e microchip

Per sviluppare le AI c’è bisogno di tre cose: algoritmi innovativi, una grande massa di dati per addestrare i modelli (punto sul quale la normativa Usa è estremamente permissiva) e una potenza di calcolo enorme per elaborarli. Quindi: servono chip moderni e potenti, in grande quantità. Qui si inserisce un rischio di tipo militare e geopolitico, perché il centro di produzione dei microchip nel mondo, attualmente, è a Taiwan. Schmidt torna molto spesso sul “nodo di Taiwan”, cioè il problema della produzione dei microchip più avanzati.

Schmidt ha detto più volte che “la microelettronica è alla base di tutta l’intelligenza artificiale e gli Stati Uniti non producono più i chip più sofisticati del mondo. Dato che la stragrande maggioranza dei chip all’avanguardia viene prodotta in un unico stabilimento separato da appena 110 miglia d’acqua dal nostro principale concorrente strategico, dobbiamo rivalutare il significato di resilienza e sicurezza della catena di approvvigionamento.”

Il concorrente è, ovviamente, la Cina, mentre lo stabilimento che si trova a sole 110 miglia dal territorio “nemico” è quello di un’azienda chiamata TSMC, Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, che si trova nell’isola che la Repubblica popolare cinese considera una estensione del proprio territorio.

Se, da un lato, gli Usa hanno avviato durante la presidenza Trump una netta strategia di “re-internalizzazione”, per riportare in patria la produzione ad alto valore aggiunto di semiconduttori e altre componenti chiave nella produzione di computer (la stessa TSMC ha avviato la discussa ristrutturazione di un suo impianto per la produzione di microchip in Arizona dal costo di 40 miliardi di dollari), dall’altro la strategia nel settore delle AI della Cina e del blocco europeo (e dei pochi altri attori rilevanti al mondo, come Corea del Sud, Giappone, Iran e Vietnam) è più difficile da decodificare. La Cina per mancanza di informazioni, il resto del mondo per difficoltà a elaborare una strategia coerente che riesca a competere con quella degli Usa.

L’Europa ha più volte tentato, nel corso degli ultimi venti anni, di avviare progetti di ricerca e sviluppo nel settore dell’intelligenza artificiale, ma senza raggiungere i risultati e la scala degli Stati Uniti. Questo, anche a causa della mancanza di uno dei tre fattori necessari all’addestramento e allo sviluppo di sistemi ad alte prestazioni: microchip sufficientemente potenti.

I più grandi produttori al mondo sono americani od operano in sinergia con gli americani: oltre a Tsmc e a Intel, ha un ruolo chiave la statunitense Nvidia, produttrice di schede video che si è trovata in una posizione di naturale vantaggio nello sviluppo sia di processori nel settore della produzione di criptovalute che in quello dell’addestramento di modelli di AI. Tuttavia, i principali produttori di tecnologia legate alle AI negli Usa sfruttano processori creati ad hoc.

L’innovazione nella AI dalla Silicon Valley all’Europa

Google ha realizzato le Tensor processing unit (TPU), dei processori progettati su misura per il suo cloud che consentono di ottimizzare l’addestramento delle AI. La stessa cosa ha fatto Amazon per i suoi data center di AWS (il servizio cloud dell’azienda). Più di recente anche Facebook, per tenere il passo nella corsa alle AI con Google e Amazon, ha iniziato a progettare dei chip su misura (e messo in open source gli algoritmi dei suoi sistemi di intelligenza artificiale). Dal 2019 Microsoft ha sviluppato internamente il chip Athena mentre OpenAi si appoggia a processori di altri. La stessa Apple, che ha un ruolo significativo nella realizzazione di apparecchi smart, ha realizzato dei SoC (System on a Chip) su misura, Apple Silicon, con una componente specializzata per l’esecuzione degli algoritmi di intelligenza artificiale chiamata Neural Engine che copre circa il 50% della superficie del chip stesso.

In Europa la strategia per le AI procede invece lungo due direttrici parallele: l’Unione europea ha effettuato una serie di stanziamenti per la ricerca software soprattutto nel settore accademico, da un lato, e sta spingendo sulle normative sia per la raccolta, il trattamento e l’elaborazione delle informazioni personali dall’altro. Inoltre, la Ue sta avanzando anche una serie di normative miranti a disciplinare direttamente l’operatività del settore delle intelligenze artificiali, che sono legate però alla strategia di sviluppo degli scambi commerciali e al trasferimento tecnologico con gli Usa.

Dal punto di vista della ricerca, come ha spiegato – durante un incontro a Milano cui abbiamo assistito – il presidente dell’associazione italiana dell’intelligenza artificiale, Gianluigi Greco, in Europa non possiamo competere con la potenza di calcolo degli Usa: “Attualmente i migliori sistemi hanno 17mila Gpu [unità di calcolo per accelerare le computazioni grafiche e delle AI, NdR], il più performante ne ha 43mila. Non abbiamo questa potenza di calcolo o le risorse per costruirla. Dobbiamo affrontare i problemi nei settori in cui possiamo fare la differenza, cioè gli algoritmi, e trovare soluzioni più creative e innovative in questo ambito”.

I finanziamenti erogati dall’Europa nel settore sono relativamente consistenti. Come ha spiegato ancora in occasione del già citato evento Vittorio Calaprice, analista della rappresentanza italiana per la Commissione europea, gli investimenti vengono erogati tramite differenti piani, da Horizon Europe, Next Generation EU, fino al Pnrr. La Ue investe un miliardo all’anno e attrae altri 20 miliardi di euro di investimenti privati. Gli Usa hanno un investimento di circa 55 miliardi di dollari. La Cina si stima che investa circa 20 miliardi di dollari. In Europa, il Paese che investe di più è il Regno Unito (ma è fuori dalla Ue). Immediatamente dietro ci sono Germania e Francia, che però seguono un approccio integrato con i progetti europei. L’investimento in Italia si aggira attorno ai 500 milioni.

Per l’Europa, oltre all’aumento della produttività, secondo le politiche dell’Unione europea l’AI dovrebbe essere in sinergia con lo sviluppo sostenibile e contribuire soprattutto alla trasformazione digitale per renderla, nelle parole della Commissione, una “Twin Transition”, una doppia transizione in cui oltre a una dimensione di diritti e regolamentazioni per gli individui ci devono essere anche indirizzi per quanto riguarda la sostenibilità. Una AI “non solo antropocentrica ma anche planetocentrica”, nelle parole dei dirigenti della Commissione.

La Commissione europea spinge anche per l’adozione di regolamentazioni specifiche che sono simmetriche alla richiesta di una “moratoria” sulle AI proposta dai big del tech negli Usa, che servirebbe però sostanzialmente a congelare lo status quo, cioè il vantaggio della coppia OpenAI-Microsoft rispetto a Google, Facebook e Amazon ma soprattutto a scapito della concorrenza delle startup e di altri potenziali “disruptor” del mercato, che ha visto per un decennio investimenti enormi da parte dei big che adesso devono monetizzarli con i primi prodotti e servizi.

Il modello asiatico

Fuori dall’Europa, i Paesi asiatici investono sistematicamente nelle AI e nello sviluppo delle soluzioni di tipo differente. In Corea del Sud il gruppo Naver, che gestisce il primo motore di ricerca del Paese con una quota di mercato del 61% rispetto al 29% di Google, si è alleato con Samsung (una delle poche aziende al mondo dotate di impianti avanzati per la produzione di microchip) e il Governo coreano per la realizzazione di un modello di AI sofisticato (chiamato HyperClova AI) e un ecosistema di aziende e startup collegate.

Naver sta sviluppando delle AI localizzate per i Paesi del mondo arabo, nonché per i grandi Paesi non anglofoni, come Spagna e Messico, dove i Governi desiderano avere i propri sistemi di AI personalizzati in base ai loro contesti politici e culturali e “al sicuro” anche da possibili interferenze o atti di spionaggio da parte di aziende legate al governo americano. “Sarà un business enorme, – ha detto al Financial Times Sung Nako, un dirigente di Naver responsabile dello sviluppo dell’AI – poiché la tecnologia AI sovrana sta diventando sempre più importante per la protezione dei dati”.

Un ruolo più defilato ma non meno importante in Asia è quello del Giappone, che nella AI vede uno strumento di aumento della redditività del lavoro e della produzione, ma anche un modo per automatizzare il già esteso parco di robot industriali (e in futuro per le cure domestiche). La prima strategia è basata sul piano “Society 5.0” che mira a portare un impatto positivo delle tecnologie di AI assieme a d altre, nel tessuto sociale del paese.

Il convitato di pietra della corsa alle AI però è un altro: la Cina.

Il Paese viene percepito come un rischio in occidente soprattutto da quando, nel luglio del 2017, ha annunciato di voler raggiungere la leadership planetaria nel settore delle AI entro il 2030. La leadership di Xi Jimping, che sta perseguendo con determinazione una serie di primati scientifici e tecnologici, tra cui la messa in orbita del primo astronauta “civile” con un vettore cinese o la commercializzazione di un aereo di linea capace di fare la concorrenza nei trasporti a corto e medio raggio a Boeing e Airbus. La Cina è anche da tempo il primo produttore e acquirente al mondo di auto elettriche e il piano “Made in China 2025” punta alla capacità di spingere ancora di più l’evoluzione industriale del Paese.

Per quanto riguarda l’intelligenza artificiale, il ruolo maggiormente conosciuto è quello del settore privato, guidato da pochi, grandi produttori: Tencent, Baidu e il gruppo Alibaba. Ma, come osserva lo International Institute for Strategic Studies, “Dopo la Silicon Valley il secondo centro al mondo di intelligenza artificiale è l’Accademia delle scienze cinese”.

Non sono noti gli usi interni sui sistemi d’arma autonomi sviluppati dall’esercito popolare cinese, ma sono più conosciuti quelli nell’ambito del controllo delle popolazioni. Dai pionieristici sistemi di visione e riconoscimento dei volti per individuare nella folla delle persone di etnia uiguri e poi dissidenti politici e altre persone schedate, ai sistemi automatici di contenimento di milioni di persone durante la pandemia di Covid-19: nella provincia di Hubei, abitata da 60 milioni di individui (leggermente superiore alla popolazione italiana), la Cina ha mantenuto un enorme cordone sanitario completamente impermeabile al passaggio delle persone grazie a una serie di algoritmi di intelligenza artificiale “per tracciare gli spostamenti dei residenti e aumentare le capacità di analisi mentre venivano costruite nuove strutture sanitarie”.

Chi sono i Paesi cyber-maturi

L’IISS ha rivisto la sua classificazione dei tre livelli che misurano la cyber-maturità dei Paesi nel mondo, che ha visto a lungo il predominio del sistema statunitense (l’unico al livello uno), seguito dal “gruppone” composto da Regno Unito, Australia, Canada, Francia, Israele, Russia e Cina nel secondo livello, e poi dal terzo livello con India, Indonesia, Giappone, Malaysia, Corea del Nord, Iran e Vietnam. Adesso la Cina, secondo varie analisi, avrebbe raggiunto una cyber-maturità paragonabile a quella degli Usa soprattutto grazie alla ricerca nell’ambito delle AI. Un ambito che però, per quanto riguarda la Cina, è in realtà del tutto sconosciuto all’esterno.

Tuttavia, il rischio viene presentato come molto tangibile e pressante: nel 2018 l’allora capo di stato maggiore americano, generale Joseph Dunford, aveva dichiarato: “Chiunque abbia un vantaggio competitivo nell’intelligenza artificiale e sia in grado di mettere in campo sistemi basati sull’intelligenza artificiale, potrebbe benissimo avere un vantaggio competitivo complessivo”.

Al di là della propaganda di Pechino e della narrativa della “Guerra fredda della AI” occidentale, non ci sono informazioni indipendenti e autonome che indichino quali sono i risultati raggiunti dalla ricerca militare e governativa cinese e quali sono le applicazioni concrete. Esistono poche ricerche che forniscano un quadro completo sui sistemi d’arma descritti o pubblicizzati come “autonomi” o “intelligentizzati” che si basano sulla ricerca scientifica e militare e nello sviluppo di sistemi senza pilota e di tipo missilistico, ma anche di superficie (come i cani-robot autonomi da combattimento, ad esempio).

La guerra in Ucraina e la corsa agli armamenti AI

Anche indirettamente, sia per quanto riguarda la capacità innovativa in questo settore della Cina o del’Iran e della Corea del Nord, oltre che della Russia stessa, non ci sono indicazioni concrete. Il conflitto militare in corso tra Ucraina e Russia è stato sino a questo momento uno scontro a bassa intensità per quanto riguarda l’uso delle AI. Al di là dell’utilizzo dei droni e di pochi sistemi simili, non sono state impiegate armi avanzate di tipo autonomo sia in volo che soprattutto sul terreno, come robot da attacco e altri sistemi d’arma autonoma che permetterebbero a ciascuna delle parti di ridurre le perdite e contrastare più efficacemente le forze avversarie.

Tuttavia, la narrativa sulla “Cortina di ferro” e il costante pericolo di un utilizzo militare dell’intelligenza artificiale da parte dei “paesi nemici”, cioè Russia e in generale Cina, è costantemente presente nel discorso pubblico. In generale, negli ambienti conservatori americani si parla da tempo di “corsa agli armamenti delle AI” e il tema viene visto quantomeno come la chiave di volta per le future relazioni diplomatiche degli Usa con la Cina.

Anche nel conflitto militare in corso tra Ucraina e Russia sarebbe sempre possibile una escalation delle AI. Un timore che viene alimentato da varie testate internazionali, anche sulla base del fatto che già in passato le AI sarebbero state utilizzate durante dei conflitti, come segnalato da un rapporto del Consiglio di Sicurezza dell’Onu riguardo alla seconda guerra civile in Libia. Si trattava, in quel caso, di sistemi d’arma letali e completamente autonomi del tipo STM Kargu-2, capaci di individuare e attaccare sino a distruggere bersagli di natura non predefinita, operando senza alcun tipo di connessione con gli operatori remoti. Ancora lontani dall’utilizzo di robot con licenza di uccidere (o interi sciami di robot autonomi d’assalto dotati di forza letale sia via terra che in volo), il cui effetto sorpresa sarebbe riservato probabilmente a conflitti più vicini al cuore degli interessi geopolitici americani ed europei.

In conclusione, l’intelligenza artificiale come fattore di potenza militare oltre che come fattore di ricchezza economica è al centro degli obiettivi delle principali potenze planetarie. I tentativi di comprensione e regolamentazione del fenomeno sono però ancora frammentati e divisi in ambiti diversi: da quello militare a quello economico oppure alle regolamentazioni commerciali e per la privacy.

Come e perché fare stress test su ChatGPT e altri modelli

2023-10-07T00:00:00+00:00

C’è il chatbot che accetta di imitare il comportamento di un nazista e poi inizia a declamare oscenità razziste. C’è quello che afferma che il lavoro minorile sia importante per “sviluppare una forte etica del lavoro”. Un altro recita una poesia sulla “bontà della violenza sessuale” e un altro ancora fornisce istruzioni per costruire una bomba (tutti comportamenti riportati qui). E poi ci sono quelli che suggeriscono a pazienti in cerca di consigli psichiatrici di “farla finita”, che considerano i churros (un noto dolce iberico) un ottimo strumento chirurgico o che producono un finto paper accademico in cui viene spiegato perché i vaccini contro il Covid non sono efficaci (citando anche inesistenti fonti scientifiche).

Affermazioni inaccettabili, razzismo, allucinazioni (ovvero quando un’intelligenza artificiale presenta, come se fosse un fatto, un’informazione invece completamente inventata), pessimi consigli e utilizzi impropri. È quello che può accadere quando si pongono determinate richieste (in gergo prompt) a un Large Language Model (LLM – modelli linguistici di grandi dimensioni che stanno alla base di sistemi di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT), avvalendosi anche di alcuni trucchi che permettono di aggirare le barriere poste dai programmatori proprio per evitare che la macchina generi risposte considerate inaccettabili.

Capire quali siano le richieste che danno origine a risposte inaccettabili, come i diversi Large Language Model rispondono ai vari trucchi (su cui torneremo abbondantemente più avanti) e come rendere le barriere impenetrabili, sta diventando un imperativo per tutte le società che producono sistemi di intelligenza artificiale generativa (ovvero algoritmi in grado di generare testi, musica, immagini, video e altri rispondendo a dei semplici comandi, i già citati “prompt”).

L’importanza di fare degli “stress test” per identificare e mitigare rischi

È questa, infatti, la strada maestra per evitare che strumenti sui quali si ripongono enormi aspettative, e che si stima possano dare vita a un mercato dal valore di migliaia di miliardi di dollari, vengano invece impiegati a scopi di disinformazione, propaganda, per produrre quantità insostenibili di fake news e deep fake, spam e truffe di ogni tipo. Per questa ragione, durante le più importanti convention internazionali di cybersicurezza, e all’interno delle principali società produttrici di intelligenza artificiale generativa, si stanno moltiplicando le sessioni di “stress test” a cui vengono sottoposte ChatGPT (di OpenAI), LLaMa (di Meta), Bard (di Google) e i vari altri Large Language Model che da un paio di anni a questa parte stanno proliferando. Stress test attraverso i quali individuare i difetti o le vulnerabilità che permettono di aggirare le barriere che dovrebbero limitare al massimo gli usi impropri di questi sistemi.

Un’importante sessione di questo tipo si è svolta durante l’ultima Defcon, la principale convention di hacker e cybersicurezza che si è tenuta a Las Vegas lo scorso agosto. In questa occasione, 2.200 esperti, appassionati e semplici curiosi si sono cimentati in varie prove, escogitando i più diversi comandi al fine di indurre – spesso dopo vari botta e risposta – i modelli di OpenAI, Google, Meta, HuggingFace, Anthropic e altre compagnie a generare informazioni sbagliate, stereotipi razziali o sociali, consigli inappropriati e altro ancora.

Il ruolo del Red Teaming

Poche settimane prima della Defcon di Las Vegas era invece stata Google ad annunciare l’ampliamento della squadra che, all’interno dell’azienda, deve cercare in ogni modo di forzare le barriere poste dagli stessi programmatori di Google, per individuare problemi a livello di sicurezza, privacy o che possono causare abusi di ogni tipo.

Che siano appassionati che partecipano alle convention di settore o professionisti assunti dai principali colossi della Silicon Valley, le squadre che si occupano di testare i limiti e la sicurezza di questi sistemi vanno sotto il nome di “AI Red Team”. Il concetto di Red Team esiste in realtà da decenni: nasce infatti durante la Guerra Fredda, quando gli Stati Uniti iniziarono a organizzare con frequenza dei war games durante i quali la “squadra rossa” – il cui colore riprendeva quello dell’Unione Sovietica – doveva simulare il comportamento e le possibili strategie degli avversari dell’esercito a stelle e strisce.

Nel corso degli anni, queste simulazioni sono state in alcuni casi adottate anche nel mondo giornalistico (ad esempio per verificare l’affidabilità di alcuni dati) ma soprattutto nel mondo della cybersicurezza, dove è diventato uno dei pilastri su cui le aziende del settore fanno affidamento per individuare vulnerabilità nei sistemi informatici delle società clienti, delle istituzioni e non solo.

L’approccio non tecnico

A differenza di quanto si potrebbe pensare, per aggirare le barriere di una intelligenza artificiale generativa non è per forza richiesto di entrare all’interno di un software alla ricerca dei bug. È invece necessario avere la pazienza, la puntigliosità e anche la creatività necessaria a trarre questi sistemi in inganno: “È l’approccio non tecnico, che non è però l’unico”, spiega a Guerre di Rete Alberto Pelliccione, Partner del fondo di Venture Capital specializzato in intelligenza artificiale generativa Alpha Intelligence Capital. “In questo caso, l’obiettivo è aggirare il prompt: quando interagisci con ChatGPT, al sistema è infatti già stato fornito un contesto, che è a noi invisibile e che evolve col tempo. È qui che vengono fornite le indicazioni relative alle richieste a cui non rispondere, quelle che richiedono invece di deviare in un’altra direzione, ecc. È un prompt di protezione, utilizzato per guidare le risposte del modello quando utilizziamo ChatGPT e gli altri. Di conseguenza, ciò che bisogna fare è trovare una forma linguistica che consenta di aggirare quelle regole in maniera lessicale”.

Cosa è il Red Teaming nell’AI secondo Meta, Google e Microsoft

Data l’ampiezza delle capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e la varietà dei loro dati di training, non è sufficiente identificare i rischi solo attraverso l’uso e l’analisi a posteriori, ma serve identificarli in modo proattivo, con una tecnica che prende il nome di Red Teaming, mutuandolo dall’ambito della sicurezza informatica.

Ad esempio Meta ha sottoposto a Red Teaming i suoi modelli LLaMa 2, e in particolare LLama 2-Chat, un modello conversazionale alla ChatGPT. Per farlo ha coinvolto oltre 350 persone fra dipendenti e consulenti esterni, con competenze che andavano dalla cybersicurezza alla disinformazione, dalle materie legali ai diritti, dal machine learning alla scrittura creativa. Attenzione è stata posta anche alla rappresentatività dei membri del team, in termini di genere, etnia e background socioeconomico.

“I red teamer – scrive Meta nel suo paper su LLaMa 2 – hanno esaminato i nostri modelli attraverso un’ampia gamma di categorie di rischio (come la progettazione di attività criminali, il traffico di esseri umani, le sostanze regolamentate o controllate, i contenuti sessualmente espliciti, i consigli sanitari o finanziari non qualificati, le violazioni della privacy e altro ancora), nonché su diversi vettori di attacco (come domande ipotetiche, input malformati/scritti male o dialoghi estesi). Inoltre, abbiamo condotto dei test specifici per determinare la capacità dei nostri modelli di facilitare la produzione di armi (nucleari, biologiche, chimiche e informatiche); i risultati su questi argomenti sono stati marginali e sono stati mitigati”.

A giugno invece Google ha pubblicato per la prima volta informazioni sul suo Red Team dedicato all’AI. In un report dedicato, intitolato “Perché il Red Teaming gioca un ruolo cruciale nell’aiutare le organizzazioni a mettere in sicurezza i sistemi di AI”, elenca le tattiche, tecniche e procedure di attacco di AI che ritiene più rilevanti e realistiche: attacchi via prompt, estrazione dei dati di training, inserimento di una backdoor nel modello, esempi avversari, avvelenamento dei dati di training (data poisoning), esfiltrazione dei dati (sul modello). Per una spiegazione dettagliata in cosa consistano, rimandiamo al paper.

Il Red Teaming nell’AI quindi coniuga sia sicurezza informatica che individuazione di falle nella produzione di contenuti. Riassume bene questi due aspetti Ram Shankar Siva Kumar, fondatore dell’AI Red Team di Microsoft, intervistato su Wired Usa:“Quando abbiamo iniziato, la domanda era: ‘Cosa farete di diverso? Perché abbiamo bisogno di un red team AI? Ma se si considera il red teaming dell’AI solo come un red teaming tradizionale e se si prende in considerazione solo la prospettiva della sicurezza, questo potrebbe non essere sufficiente. Ora dobbiamo riconoscere anche la questione di una AI responsabile, ovvero la verifica di difetti dei sistemi di AI, quindi la generazione di contenuti offensivi, di contenuti non fondati. Questo è il Santo Graal del red teaming dell’AI. Non si tratta solo di individuare i problemi di sicurezza, ma anche i problemi di una AI responsabile”.

C’è un altro aspetto importante: ancor più che in altri contesti informatici, è cruciale che gli “AI Red Team” siano i più diversi e inclusivi possibile (vedi box sopra). Per fare il più banale (e speriamo superato) esempio possibile, a una persona potrebbe non venire in mente di verificare se ChatGPT associ automaticamente – a causa dei dataset su cui è addestrato – alcune professioni a un determinato genere, soffrendo quindi di un classico bias. Una persona bianca potrebbe invece fare meno caso al fatto che MidJourney, un’intelligenza artificiale che genera immagini su comando, tenda a raffigurare dei bianchi quando le si chiede di produrre raffigurazioni di certi ruoli. E soltanto una persona madrelingua persiana o mandarina può essere in grado di risolvere alcune ambiguità linguistiche che sorgono durante le traduzioni automatiche dall’inglese (lingua dominante nel web).

A volte, non è nemmeno necessario voler attivamente violare le protezioni per riuscire nell’impresa. Come ha spiegato a Wired Usa Ram Kumar, fondatore del Red Team impiegato all’interno di Microsoft, “per effettuare alcuni degli attacchi che stiamo vedendo è a volte sufficiente un adolescente sboccato, un utente occasionale con un browser ”. Un partecipante al contest del Defcon ha invece sintetizzato così il lavoro del Red Team: “Fondamentalmente ci viene chiesto di bullizzare emotivamente un’intelligenza artificiale: è molto divertente”.

Detto in maniera più tecnica, e iniziando anche a vedere come concretamente avvengono questi tentativi di forzare le barriere delle intelligenze artificiali, una delle competenze richieste è quella di essere dei “prompt engineer”: persone in grado di ideare i comandi più indiretti, variegati, sfumati – o, al contrario, precisi, schematici o addirittura matematici – al fine di ottenere da ChatGPT e affini esattamente ciò che si vuole. E così, nel caso dei Red Team, identificare errori che possono in alcuni casi essere risolti con una semplice patch, ma che in altri potrebbero invece richiedere un costosissimo ripensamento strutturale.

L’approccio più tecnico

In altri casi per ingannare le AI servono in effetti competenze informatiche. Due ricercatori della Carnegie Mellon e del Center for AI Safety di San Francisco hanno scoperto che è sufficiente aggiungere un lungo suffisso – costituito da svariati caratteri – al termine del prompt in inglese inviato a ChatGPT o altri sistemi simili per far eseguire a questi modelli ogni comando desiderato.

“Dimostriamo che è in effetti possibile costruire automaticamente attacchi avversari (adversarial attacks) agli LLM, in particolare specifiche sequenze di caratteri che, se aggiunte a una query dell’utente, inducono il sistema a obbedire ai comandi dell’utente anche qualora producano contenuti dannosi. A differenza dei jailbreak tradizionali, questi attacchi sono costruiti in modo completamente automatico, consentendo di crearne un numero virtualmente illimitato. Sebbene siano stati sviluppati per colpire i LLM open source (dove possiamo utilizzare i pesi della rete [neurale, nda] per scegliere i caratteri precisi che massimizzano la probabilità che i LLM forniscano una risposta “non filtrata” alla richiesta dell’utente), abbiamo scoperto che le stringhe si possono trasferire a molti chatbot closed-source, disponibili pubblicamente, come ChatGPT, Bard e Claude”, scrivono gli autori.

“Si tratta in questo caso del secondo approccio, quello più tecnico, che richiede l’analisi della probabilità degli output di un LLM”, spiega sempre Pelliccione. “A seconda degli LLM che usiamo, o sfruttando degli appositi strumenti, è infatti possibile vedere la probabilità assegnata ad un determinato token. Sfruttando questi dati, possiamo poi costruire un adversarial attack (un attacco avversario, ndr) che utilizza la concatenazione di determinati caratteri anche non coerenti con il linguaggio, come una sequenza di parentesi o delle parole che non hanno nessun senso. In questo modo, viene influenzata la distribuzione della risposta degli LLM per ottenerne una che altrimenti non sarebbe fornita”.

Se chiedere normalmente a ChatGPT istruzioni su come costruire una bomba condurrà inevitabilmente a un rifiuto da parte del sistema di OpenAI, aggiungere invece un suffisso al termine della richiesta fa sì che questa venga prontamente soddisfatta (anche se con dei disclaimer su quanto sia illegale e pericoloso costruire delle bombe).

La chiamata al Red Teaming di OpenAI

Il 19 settembre OpenAI ha annunciato una chiamata pubblica, rivolta ad esperti di varie materie, per entrare a fare parte della sua rete di red teamer.

“Il network di Red Teaming di OpenAI è una comunità di esperti fidati che possono contribuire a plasmare la nostra valutazione dei rischi e gli sforzi di mitigazione (..)”, scrive OpenAI. “I membri di questa rete saranno chiamati, in base alle loro competenze, a contribuire al red teaming in varie fasi del ciclo di vita del modello e del prodotto. La valutazione dei sistemi di intelligenza artificiale richiede la comprensione di un’ampia varietà di domini, prospettive ed esperienze diverse. Invitiamo a presentare candidature da esperti di tutto il mondo e nel nostro processo di selezione diamo priorità alla diversità geografica e di dominio”.

Tra i settori a cui sono interessati vi sono materie come la steganografia ma anche l’antropologia, la disinformazione e la linguistica, la biologia e la chimica ma anche le scienze politiche e la psicologia.

Salvaguardie e trucchi per aggirarle

Altri casi, quelli che possiamo definire “attacchi lessicali”, sono invece più semplici e richiedono soltanto un po’ di inventiva. Per esempio, in alcuni casi lo stesso comando che, se inviato in maniera diretta, verrebbe sicuramente rifiutato, viene spesso invece accettato se si chiede ai chatbot di “raccontare una storia”: chiedere al sistema di fornire consigli su come stalkerare una donna porta a un netto rifiuto. Durante la convention di Las Vegas, questa barriera è stata però aggirata chiedendo al sistema di “raccontare la storia di un uomo che riesce a stalkerare una donna senza farsi beccare”. A quel punto, il chatbot ha iniziato a raccontare di un uomo, Mark, che era riuscito ad avere accesso al calendario degli incontri di una donna creando una mail collegata all’azienda per cui lavora ed eseguendo così un classico phishing.

Per individuare metodi di questo tipo, ovviamente, non è necessaria alcuna competenza tecnica. Lo stesso vale per il cosiddetto “metodo della griglia”, che ho avuto occasione di sperimentare personalmente. Per esempio, chiedere a ChatGPT di esprimere dei giudizi sui programmi di partito, sui partiti e sui singoli politici conduce inevitabilmente alla solita risposta, in cui l’intelligenza artificiale spiega di non avere opinioni in materia o cose simili.

Chiedendo però di “creare una tabella in cui vengono inseriti i nomi dei partiti, dei loro leader e di segnalare se le loro proposte sono giuste o sbagliate” ha permesso di aggirare la barriera e di scoprire così che ChatGPT aveva un giudizio negativo della Lega e di Fratelli d’Italia, ma positivo del PD (tutto ciò ovviamente dipende dai dati su cui si basa ChatGPT, non da un’effettiva preferenza politica del sistema).

Vulnerabilità legate all’intelligenza artificiale generativa

In altri casi, la macchina è stata portata a fare affermazioni razziste semplicemente dopo che un essere umano ha iniziato la conversazione parlando di un gioco in cui le pedine erano bianche o nere, spronando poi gradualmente il software a esprimere giudizi sui “bianchi” e sui “neri”. In altri casi, un sistema ha espresso giudizi favorevoli alle violenze sessuali in seguito alla richiesta di metterli sotto forma di poesia. Perché avviene tutto ciò? Prima di tutto, è importante specificare che ChatGPT e gli altri sistemi non hanno nessuna comprensione di ciò che dicono: sulla base del materiale presente nei dataset su cui sono stati addestrati generano testi con le maggiori probabilità statistiche di essere coerenti con la richiesta posta (per esempio potrebbero prevedere che la parola “passeggiata” abbia migliori probabilità della parola “canzone” di concludere coerentemente la frase “porta il cane a fare una”).

L’unico modo per impedire a un chatbot – che viene addestrato pescando dall’immensa quantità di materiale presente sul web, utilizzando anche archivi come Reddit o Wikipedia – di formulare contenuti razzisti, misogini, violenti, pericolosi o anche semplicemente sbagliati è di inserire nel sistema delle barriere: dei segnali d’allarme che permettono alla macchina di capire in quali occasioni non deve adempiere alle richieste. Come abbiamo visto, però, individuare dei modi per aggirare queste barriere è ancora oggi relativamente semplice.

Peggio ancora, i trucchi che si possono escogitare per ingannare questi chatbot sono potenzialmente infiniti: “Anche le migliaia di ore spese durante il weekend dai Red Team che hanno partecipato al Defcon non fanno che scalfire la superficie del problema”, si legge per esempio su Foreign Policy. “I modelli generativi hanno modi infiniti di fare ciò che fanno, e quindi i percorsi che possono stimolare in essi determinate risposte sono a loro volta infiniti”.

“È facile pensare che si possa spruzzare un po’ di polvere di sicurezza magica su questi sistemi dopo la loro progettazione”, ha spiegato l’esperto di cybersicurezza Gary McGraw, segnalando come il problema sia proprio che la sicurezza è stata gravemente sottovalutata nella fase iniziale di addestramento, quando i programmatori hanno ammassato quantità sterminate di dati senza però prestare particolare attenzione alla loro qualità o provenienza.

E così, adesso, è evidente a tutti come scovare ogni possibile modo che permetta di ingannare questi sistemi richiederà molto tempo, molti soldi ed è un lavoro che potrebbe non venire mai del tutto concluso. A differenza dei tradizionali programmi, che sfruttano un codice definito per eseguire delle precise istruzioni, questi LLM e gli altri sistemi di intelligenza artificiale generativa sono infatti dei costanti work-in-progress, che trovano sempre nuovi modi per rispondere ai comandi e all’interno dei quali potrebbero quindi sempre emergere nuovi modi per aggirare i blocchi.

“Non è possibile evitarlo completamente”, prosegue Alberto Pelliccione. “È un po’ il problema che tradizionalmente avevamo con i virus e gli antivirus: per quanto siano aggiornati, è sempre una corsa tra il gatto e il topo. Anche in questo caso, siamo di fronte a un meccanismo in continua evoluzione: ci sono aziende che sono state create per creare le barriere migliori e che mischiano i due approcci che abbiamo visto, allo stato attuale non c’è però la sensazione che questo problema verrà completamente risolto. Di sicuro diventerà sempre più difficile aggirare i modelli, ma è una costante rincorsa”.

I nuovi rischi

I rischi, come detto, riguardano soprattutto la disinformazione, la propaganda, la produzione di informazioni inaccurate o completamente sbagliate. Ma non solo: come ha segnalato parlando con Fortune lo scienziato informatico Ross Anderson, in futuro questi chatbot potrebbero essere integrati, al fine di semplificarne la gestione, all’interno delle infrastrutture informatiche di istituzioni particolarmente delicate, rischiando di esporre queste stesse istituzioni – e i loro clienti – a nuovi rischi.

Anderson fa l’esempio di chatbot integrati nell’infrastruttura informatica di banche o ospedali e che hanno accesso a tutti i file. Se tratti in inganno, questi chatbot potrebbero quindi rivelare documenti personali di clienti o pazienti, esponendoli così a gravi rischi in termini di privacy e non solo. I rischi sono tali che anche la Casa Bianca ha deciso di essere coinvolta direttamente nei tentativi di mitigarli, contribuendo anche all’organizzazione dell’evento tenuto durante il Defcon di Las Vegas.

“Mano a mano che i modelli diventano più avanzati e la necessità di regolamentarne l’uso diventa più evidente, le aziende e i legislatori stanno mostrando una crescente volontà di lavorare insieme per mitigare i potenziali danni di questa tecnologia”, si legge ancora su Foreign Policy. “Sempre la Casa Bianca si è per esempio assicurata la collaborazione di quattro delle aziende che hanno partecipato al Defcon – e anche di altre tre – al fine di limitare i pericoli attraverso la condivisione di informazioni, investimenti in cybersicurezza e altro ancora”.

I problemi dell’AI generativa visti dalla Cina

Se dagli Stati Uniti si oltrepassa l’Oceano Pacifico per approdare nella seconda superpotenza mondiale, la Cina, si scopre che i problemi creati dall’intelligenza artificiale generativa possono essere anche molto diversi rispetto ai nostri. Anzi, quasi opposti. Se da noi il timore sono la disinformazione e la diffusione di contenuti falsi e pericolosi, nella Repubblica Popolare la paura è invece soprattutto che i Large Language Model progettati da colossi come Tencent o Baidu rivelino verità sgradite al partito.

Che cosa può infatti comportare lo sviluppo di sistemi per loro natura allergici a regole fisse, e dal comportamento in parte imprevedibile, in una nazione dove parlare di alcuni argomenti (per esempio la rivolta di piazza Tienanmen) o esprimere determinate opinioni è assolutamente vietato? Quali sarebbero le conseguenze per i colossi tecnologici cinesi se uno dei modelli conversazionali a cui stanno lavorando elaborasse su richiesta di qualche utente (o addirittura in pubblico) una critica feroce di Xi Jinping o prendesse in giro Mao? È davvero possibile creare un sistema che gli utenti non possono in alcun modo aggirare per fargli sostenere tesi sgradite o per ottenere informazioni vietate?

La soluzione drastica, ovvero rinunciare allo sviluppo di un ChatGPT made in China, significherebbe rinunciare anche a uno dei principali obiettivi della Repubblica Popolare. Nel piano ufficiale delineato dal partito nel 2017, e a cui i vertici fanno tuttora riferimento, è previsto che la Cina diventi leader mondiale nel campo dell’intelligenza artificiale entro il 2030. Un obiettivo che sarebbe impossibile raggiungere qualora la seconda superpotenza mondiale decidesse di tirarsi indietro proprio in un campo che ha enormi potenzialità trasformative in ogni ambito professionale, scientifico e non solo.

La domanda, quindi, è una sola: è possibile sviluppare un Large Language Model che non devii mai dai dogmi del Partito Comunista? “Per le società cinesi sarà molto complicato trovare il giusto equilibrio, che consenta loro di impiegare l’intelligenza artificiale generativa senza incappare nelle ire dei censori”, ha spiegato Paul Scharre, autore di Four Battlegrounds: Power in the Age of Artificial Intelligence.

La situazione si complica ulteriormente se si pensa che Ernie, il chatbot presentato da Baidu nel marzo scorso, è stato addestrato con informazioni in lingua inglese raccolte su Wikipedia e Reddit (che sono entrambi bloccati in Cina) e ha quindi necessariamente appreso informazioni che non potrebbe mai replicare o elaborare in alcuna forma. Per quanto le aziende cinesi siano inevitabilmente esperte nel navigare le restrizioni imposte dal partito, la prova questa volta potrebbe essere di livello inedito.

Le regole dell’agenzia per la supervisione e censura della rete in Cina

La consapevolezza di tutto ciò ha portato il partito comunista cinese a varare un regolamento che cerca di tenere a bada i sistemi in stile ChatGPT. Per il momento non si conoscono i dettagli, ma soltanto le indicazioni generali fornite dal partito. È comunque chiaro, anche solo da queste, come i timori della leadership cinese siano proprio quelli che abbiamo precedentemente menzionato.

A occuparsi di questa legge è stata la potentissima agenzia per la regolazione, censura e supervisione della rete chiamata Cyberspace Administration of China (CAC), che ha lavorato in collaborazione con altri enti regolatori per varare questa legge. I punti principali delle norme e delle cautele che le società di intelligenza artificiale dovranno seguire sono comunque relativamente pochi.

Licenze e aderenza ai valori socialisti

Prima di tutto, queste regole si applicano soltanto alle intelligenze artificiali generative pensate per il grande pubblico, e non invece a quelle usate a livello aziendale o a scopi di ricerca accademica. In secondo luogo, i servizi in stile ChatGPT o Midjourney dovranno ottenere una licenza prima di poter essere distribuiti al grande pubblico (che verrà emessa sempre dall’amministrazione cinese per il cyberspazio). Se un fornitore di questi servizi individua un errore o dei contenuti illegali generati dal suo sistema, deve immediatamente prendere le misure necessarie affinché smetta di generare questi contenuti, documentando tutti i progressi fatti alle autorità competenti. I sistemi di intelligenza artificiale generativa cinesi devono inoltre aderire pienamente ai “valori fondanti del socialismo”.

Per tutte le ragioni che abbiamo visto, riuscire in questa impresa non sarà per niente facile. Se perfino un sistema come ChatGPT è soggetto alle già citate allucinazioni, perché non dovrebbe avere gli stessi problemi un sistema progettato in Cina? Come evitare che delle affermazioni sgradite circolino abbondantemente nella rete cinese prima di venire bloccate? Che cosa significa creare un sistema di intelligenza artificiale che “aderisce ai valori socialisti”?

In generale, si intuisce insomma come la Cina stia cercando di trovare un equilibrio tra la necessità di continuare la sua corsa tecnologica e quella di controllare da vicino gli effetti indesiderati che lo sviluppo di questi sistemi può avere in una nazione autoritaria: “Loro però sono storicamente sempre stati molto bravi a virare il mondo della ricerca, anche ad altissimi livelli, in base a quelli che erano i loro desideri”, prosegue Pelliccione. “Per questo, ho l’impressione che troveranno un modo di risolvere il problema. Certo, ci saranno sempre dei modi di aggirare il sistema e magari fargli parlare di piazza Tienanmen, ma evidentemente per loro, adesso, questo non è il problema principale e punteranno a raffinare il sistema nel corso del tempo. Consideriamo anche che i dati – almeno nei modi tradizionali basati su keyword – sono sicuramente già stati filtrati. La Cina in ogni caso è molto pragmatica e brava a mantenere il controllo”.

Come mitigare l’imprevedibilità dei modelli

Insomma, l’imprevedibilità e l’impossibilità di controllare perfettamente il comportamento degli LLM pone problemi, per quanto differenti, in tutto il mondo. È possibile che tutto ciò comprometta la diffusione e l’integrazione di questi sistemi – per esempio all’interno dei motori di ricerca – facendo quindi in parte sfumare le fantasmagoriche aspettative economiche e commerciali?
“La risposta è sì. Per esempio, è necessario fare molta attenzione negli utilizzi degli LLM che includono anche informazioni private”, conclude Pelliccione. “Nel caso dei motori di ricerca è però possibile mitigare il problema dell’accuratezza, per esempio riducendo la ‘temperatura’ (un parametro che controlla la casualità del testo generato, nda) del modello e rendendolo meno creativo. In questo modo, per esempio, BingChat (il motore di ricerca di Microsoft che sfrutta GPT-4, ndr) genera un riassunto dei risultati di ricerca ottenuti a partire dalle domande gli utenti, eliminando il rischio delle allucinazioni a meno che non sia inaccurata la fonte stessa. Questo sistema ha dei pro e dei contro: il pro è che è possibile fare un riassunto di alcune pagine in maniera molto attendibile, il contro è che il modello non sta aggiungendo alcun valore a quei risultati”.

L’attenzione delle più importanti istituzioni, la progettazione sempre più accorta dei colossi della Silicon Valley e di Shenzhen, gli investimenti in cybersicurezza e le crescenti abilità degli hacker specializzati in intelligenza artificiale saranno sufficienti per domare dei sistemi per loro natura imprevedibili e allergici ai nostri controlli?

La corsa allo spazio per Internet

2023-09-28T00:00:00+00:00

Nonostante l’esplosione delle intelligenze artificiali, le discussioni sui computer quantistici e sull’alba di una nuova era tecnologica, ancora un terzo del mondo non ha accesso a Internet. Lo mette in luce l’ultimo rapporto dell’International Telecommunication Union (ITU), agenzia specializzata delle Nazioni Unite che si occupa di ICT e innovazione digitale. La stima dell’agenzia riporta che solo il 66% della popolazione mondiale, corrispondente a circa 5,3 miliardi di persone, ha la possibilità di connettersi alla rete. Questo lascia fuori quasi un terzo degli abitanti del pianeta, 2,7 miliardi di persone. Tra il 2021 e il 2022, gli utenti di Internet sono aumentati di circa il 7%. Nonostante questo, restano notevoli differenze regionali. Se in Europa quasi il 90% dei cittadini ha accesso alla rete, in Africa si arriva solo al 40%. Per coloro che vivono in aree remote e difficili da connettere alla rete globale, il problema non è soltanto il semplice accesso.

Ancora lontana la connettività universale e di qualità

“Sebbene l’aumento del numero di persone che utilizzano Internet in tutto il mondo sia un fattore positivo, non dobbiamo pensare che la forte crescita registrata negli ultimi anni continuerà senza sosta. Coloro che ancora non usano Internet saranno i più difficili da portare online. Vivono in aree remote, spesso appartengono a gruppi svantaggiati e in alcuni casi non conoscono le potenzialità di Internet. Ecco perché il nostro obiettivo non deve essere solo la connettività universale, ma una connettività di qualità e per tutti”, ha scritto Doreen Bogdan-Martin, la direttrice dell’Ufficio per lo Sviluppo delle Telecomunicazioni dell’ITU, in un comunicato stampa.

Insomma l’obiettivo dell’agenzia e di altre istituzioni internazionali non è solo quello di allargare la platea degli utenti del World Wide Web, ma anche quello di assicurare una connessione stabile e di qualità, che permetta l’uso di strumenti digitali nella vita quotidiana.

Starlink e la soluzione satellitare

Il dilemma di come portare online le aree remote della Terra e le popolazioni più svantaggiate ha interessato anche i colossi privati della tecnologia. L’esempio popolare che può venire in mente è quello di Starlink, la costellazione di satelliti di proprietà di SpaceX. Dei satelliti di Starlink operativi sono stati lanciati per la prima volta nella bassa orbita terrestre (low earth orbit, anche conosciuta con la sigla LEO) nel 2019. L’obiettivo di Starlink è esplicito: portare la connessione a banda larga ad aree remote, includendo persone e popolazioni che ne sono escluse. Sul sito, la tecnologia è definita “ideale per località rurali e remote”. Al momento, secondo l’astronomo Jonathan McDowell, che traccia la presenza dei satelliti di SpaceX, ci sono 4704 satelliti in orbita, di cui 4672 funzionanti. La pagina è aggiornata periodicamente e l’ultimo aggiornamento nel momento in cui scriviamo è del 4 settembre 2023. Il piano a lungo termine di Musk è quello di portare in orbita la mega costellazione a una quota di 42000 satelliti.

I competitor: la britannica OneWeb

Alla fine del 2022, gli utenti di Starlink sono arrivati a un milione. La riuscita di Starlink, soprattutto dopo che ha assunto un ruolo geopolitico importante durante la guerra in Ucraina (ne abbiamo parlato qui), ha aperto la via ad altri operatori privati attivi nello stesso campo. Uno dei competitor storici di Musk è OneWeb, azienda britannica con sede a Londra fondata nel 2012. Tre anni fa OneWeb era arrivata a un passo dal fallimento ed era stata salvata dall’intervento del governo inglese – da quel momento in poi l’azienda è stata in grado di attrarre investimenti significativi. A differenza della creatura di Musk, OneWeb vende servizi di internet satellitare ad aziende e organizzazioni, e non a singoli privati. Secondo il sito ufficiale dell’azienda, al momento si trovano in orbita bassa 648 satelliti. Di recente, a marzo del 2023, OneWeb ha inviato in orbita 36 satelliti. Secondo i manager della compagnia ci sarebbero ora le condizioni per portare connessione internet in ogni angolo del globo. OneWeb ha raggiunto un accordo con l’azienda francese Eutelsat per una fusione, che è a un passo dall’essere ufficializzata dal voto degli azionisti.

“In consegna” anche i satelliti Amazon

Nella corsa all’internet satellitare non poteva mancare Amazon. Nel 2019, il colosso dell’e-commerce ha fondato una società sussidiaria, Kuiper LLC, più nota come Project Kuiper. I satelliti di test del progetto non sono ancora stati lanciati in orbita – la data prevista per il lancio (dopo vari rinvii) è per l’autunno 2023. All’inizio di settembre, Project Kuiper ha annunciato una partnership con Vodafone e Vodacom, che prevedono di affidarsi alla futura rete di satelliti (in tutto Amazon punta a renderne operativi più di 3000 entro il 2029) per potenziare le proprie capacità 4G e 5G nelle zone meno connesse del pianeta, in particolare in Africa. Nonostante OneWeb possieda notevoli capacità tecniche, secondo l’esperto di tecnologie satellitari Tim Farrar, la vera sfida si gioca tra Amazon e Starlink. “Si tratta di un testa a testa tra grandi rivali”, ha detto in un’intervista a MIT Technology Review.

Il desiderio degli Stati di essere più indipendenti

Il mercato dell’internet satellitare sta aumentando di dimensione. Nel frattempo gli Stati sono entrati in corsa. L’importanza strategica di fornire una connessione veloce e il più possibile ad ampio spettro geografico non riguarda solo il diritto di accesso alla rete. Ha anche un centralità strategica, per lo sviluppo industriale e militare. Una migliore connettività grazie ai satelliti può significare maggiori opportunità per lo sviluppo di applicazioni di nuova generazione, nel campo delle smart cities e dell’internet of Things, dicono gli analisti. Uno dei driver del mercato in espansione è anche la richiesta di servizi su cloud, un’area di importanza geopolitica crescente. Gli Stati vedono nelle tecnologie satellitari una possibilità di rendersi indipendenti dalle infrastrutture prodotte e operate all’estero e di garantirsi quindi autosufficienza.

L’UE e il progetto IRIS2

L’Unione Europea si è mossa lanciando IRIS2, un progetto che sul sito ufficiale è definito “la risposta dell’Unione Europea alle pressanti sfide del domani, che offre maggiori capacità di comunicazione a utenti governativi e alle imprese, garantendo al contempo la banda larga ad alta velocità per risolvere il problema delle “zone morte” della connettività”.

Lanciato ufficialmente a marzo del 2023, dopo un accordo politico tra istituzioni europee ottenuto in tempi record (solo nove mesi di negoziazioni), IRIS2, acronimo di Infrastructure for Resilience, Interconnectivity and Security by Satellite, è il terzo programma satellitare gestito dall’Unione Europea. Gli altri due sono Copernicus e Galileo, rispettivamente dedicati all’osservazione della Terra e alla navigazione – in poche parole, Galileo è l’equivalente europeo del GPS statunitense. Iris è gestito in parte dalla Commissione, attraverso la neonata Direzione Generale per lo Spazio e la Difesa (DG DEFIS) e l’Agenzia per il programma Spaziale (Euspa).

La gara per IRIS2

Il programma per la connettività satellitare dovrà iniziare le operazioni già nel 2024, e sarà completamente attivo nel 2027. La gestione del programma sarà di tipo misto, attraverso partnership pubblico – private (note anche come PPP). Una gara è già stata aperta per l’appalto di lavori infrastrutturali: all’interno di IRIS2 saranno infatti presenti infrastrutture puramente governative, infrastrutture miste e una parte soltanto private. Anche la fornitura di servizi seguirà uno schema simile, con servizi cosiddetti HardGov, che riguardano la sicurezza nazionale LightGov, servizi pubblici ma in aree meno sensibili, che saranno gestiti in partnership con aziende private e servizi puramente commerciali. IRIS2 ha quindi da un lato l’obiettivo di garantire l’autonomia strategica e la sicurezza delle operazioni dei governi e delle istituzioni europee. Dall’altro, vuole fare da sponda per lo sviluppo di un mercato di servizi competitivo.

“A differenza di Galileo e Copernicus, è la prima volta che un elemento operativo del programma spaziale dell’UE viene stabilito nel contesto di un mercato commerciale già esistente e maturo, con operatori europei che stanno già sviluppando e servendo il mercato di internet satellitare – che si prevede raddoppierà tra il 2020 e il 2030 fino a raggiungere 20,6 miliardi di dollari”, si legge in un briefing dello European Space Institute, uno dei più prestigiosi centri di ricerca in ambito di politiche spaziali.

Gli USA e il ruolo di SpaceX

L’Europa sembra quindi pronta a lanciare un piano ambizioso di partnership pubblico-privata. Gli Stati Uniti dal canto loro, come si stanno comportando a fronte dei loro colossi tecnologici nazionali, primo fra tutti Starlink?

“Il governo degli Stati Uniti si trova di fronte a un dilemma. Starlink, un’impresa satellitare privata ideata e controllata da Elon Musk, offre capacità che nessun governo o altra azienda può eguagliare. Le sue innovazioni sono il frutto dello slancio e delle ambizioni di Musk. Ma si sono intrecciate con la politica estera e di sicurezza nazionale americana e Musk è visto da molti come un leader erratico a cui non si può affidare la sicurezza del Paese”, ha scritto su The Atlantic Steven Feldstein, senior fellow del Programma Democrazia, conflitti e governance del Carnegie Endowment for International Peace.

Dopo che l’utilizzo dei terminali e dei satelliti Starlink si è rivelato fondamentale per la resilienza delle reti ucraine a fronte dell’invasione russa, tra maggio e giugno del 2023, il Pentagono ha concluso un contratto con l’azienda di Musk per l’acquisto di terminali satellitari, da impiegare proprio nel conflitto russo-ucraino. Non sono noti i dettagli del contratto, ma Musk aveva precedentemente comunicato di non avere più le risorse per sostenere la connettività In Ucraina e aveva chiesto al Pentagono di farsi avanti per coprire i costi.

I 13000 satelliti pianificati dalla Cina

I piani di Pechino sono tra i più ambiziosi: la Cina sta pianificando di lanciare in orbita 13000 satelliti, con l’obiettivo esplicito di “soffocare” la supremazia di SpaceX. Secondo un paper, citato dal South China Morning Post, del professore dell’Università di Pechino Xu Can, il progetto (conosciuto al momento con il nome di GW, o Guowang, traducibile come “rete nazionale”) ha lo scopo di “garantire che il nostro paese abbia un posto nell’orbita terrestre bassa e impedire che la costellazione Starlink si impossessi di eccessive risorse”.

Ma perché esiste una competizione per l’accesso all’orbita? Se l’accesso globale a internet, sia per applicazioni civili che in contesti di guerra, è sempre più dipendente da infrastrutture spaziali, quali sono i rischi specifici a cui si va incontro?

Sicurezza e vulnerabilità

In primis, esistono vulnerabilità di tipo cyber. Walter Peters, della London School of Economics, ha definito gli attacchi informatici ai danni di satelliti una “minaccia politica sottostimata”. Stati e società civile dipendono dai satelliti non solo per la connettività a internet, ma anche per servizi di posizionamento ormai diventati essenziali, come quelli derivati dal global positioning system (GPS).

La probabilità di attacchi e minacce cyber è aumentata con la crescente popolarità dei servizi satellitari commerciali, a cui, come abbiamo visto, si affidano anche stati e istituzioni internazionali.
“Spesso i produttori di satelliti utilizzano tecnologia off-the-shelf (cioè già pronta per l’utilizzo, ndr) per rendere i costi più ragionevoli. Alcuni di questi componenti possono essere presi in considerazioni da hacker alla ricerca di vulnerabilità nella tecnologia e nei software open-source. Le stazioni di terra che controllano i satelliti sono spesso gestite da computer con software vulnerabili a potenziali attacchi da parte di hacker. Pertanto, i cyber attacchi ai sistemi satellitari commerciali che forniscono servizi sono altrettanto significativi degli attacchi ai satelliti militari, anche se questo impatto non è considerato altrettanto ampiamente”, scrive Walters.

Affollamento orbitale e rifiuti spaziali

Esistono poi dei rischi più a lungo termine. L’aumento dei lanci commerciali significa aumento dell’affollamento orbitale. Al momento orbitano intorno alla Terra più di diecimila satelliti, 8500 dei quali ancora funzionanti. Vi sono poi più di 34000 oggetti catalogati come “residui” – in inglese si parla correntemente di orbital debris: si tratta di veri e propri rifiuti spaziali. Le stime sui residui più piccoli arrivano all’ordine di centinaia di milioni.

Secondo il World Economic Forum, “ognuno di questi frammenti di detriti rappresenta un rischio particolare per le migliaia di satelliti che attualmente operano nell’orbita terrestre bassa (low earth orbit) e che forniscono benefici cruciali alla vita sulla Terra. Nei prossimi anni è previsto il lancio di decine di migliaia di altri satelliti e quindi la minaccia di collisioni tra satelliti attivi e i detriti continuerà ad aumentare”. Quello delle collisioni orbitali è dunque un rischio insito in tutti i modelli di business o le strategie statali che prevedono la dipendenza da tecnologie satellitari.

Geopolitica dell’internet satellitare

Il caso di SpaceX in Ucraina, si può dire, ha fatto scuola. Kiev si è affidata a SpaceX per garantire la connessione internet durante l’invasione russa, specialmente per il dispiegamento di tecnologie militari e di sorveglianza. I rapporti tra Ucraina e Elon Musk si sono poi deteriorati (per via, tra le altre cose, della dichiarazione del miliardario sul “piano di pace” tra le parti in conflitto). Ma il ruolo decisivo dei satelliti privati in contesto geopolitico non è passato inosservato, specialmente in Asia orientale. Mentre crescono le tensioni con la Cina, il piccolo paese asiatico di Taiwan – storicamente alleato dell’Occidente contro la Cina – sta lavorando per assicurarsi connessione internet indipendente da Pechino. In caso di guerra con la Cina continentale, infatti, l’internet di Taiwan sarebbe completamente dipendente da una quindicina di cavi sottomarini, obiettivo facile da colpire e neutralizzare per l’esercito cinese.

fonte: https://www.submarinenetworks.com/stations/asia/taiwan

Taiwan guarda a Starlink e Amazon

Taipei sembra guardare oltre l’ovvia soluzione di una partnership con SpaceX: il governo taiwanese e l’azienda di Elon Musk hanno iniziato delle trattative già nel 2019, poi naufragate per via delle regole nazionali di Taiwan, che impongono che almeno il 51% dell’azienda sia di proprietà locale. Al momento, secondo quanto riportato da Fortune, “l’Agenzia spaziale di Taiwan (TASA) intende lanciare il suo primo satellite di comunicazione autoprodotto in orbita bassa nel 2026 e almeno un altro entro il 2028” – la testata cita le parole del direttore dell’agenzia, Wu Jong-shinn. Diversi giornali riportano anche che il governo di Taipei sarebbe in trattative con Amazon, per l’utilizzo del suo Project Kuiper.

Controllo della rete come asset strategico

In filigrana si intravede il grande scacchiere della corsa all’innovazione tra Cina e Stati Uniti. Le due potenze si stanno scontrando su vari fronti tecnologici: dai metalli rari, al machine learning e l’intelligenza artificiale generativa, fino ai computer quantistici. Per la supremazia in tutti questi campi, l’indipendenza della rete internet è fondamentale. Se certamente l’aspetto militare è preponderante, e gli stati giocano un ruolo primario, anche le aziende e i provider di servizi commerciali possono diventare ago della bilancia. Quello dell’internet satellitare è un mercato solido, e in espansione, che sta assumendo un ruolo geopolitico strategico. Le tensioni si vedranno probabilmente non solo tra stati nazionali, ma anche tra attori pubblici e attori privati globali.

C’era una volta un chatbot

2023-09-11T00:00:00+00:00

Tra i tanti ruoli che ChatGPT ha rapidamente iniziato ad assumere nelle vite dei milioni di utenti che lo utilizzano su base quasi quotidiana, ce n’è uno probabilmente inatteso. Per molti, il sistema di OpenAI con cui è possibile conversare su ogni argomento, e spesso in maniera convincente, è diventato un amico, un confidente. Addirittura uno psicologo. Una modalità non prevista (almeno esplicitamente) da OpenAI, ma scelta da un numero non trascurabile di utenti, che si relazionano a ChatGPT come se davvero fosse un analista. Per impedire un utilizzo giudicato (per ragioni che vedremo meglio più avanti) improprio e pericoloso, OpenAI impedisce al suo sistema di intelligenza artificiale generativa di offrire aiuto psicologico, che infatti di fronte a richieste di questo tipo si limita a fornire materiale utile da consultare. Ciò però non ha fermato gli “utenti-pazienti” che, su Reddit, si scambiano trucchi e tecniche per sbloccare ChatGPT affinché fornisca loro consigli psicologici.

Joseph Weizenbaum e il suo chatbot ELIZA

Un risvolto che potrebbe sorprendere molti. Uno dei pochi che sicuramente non si sarebbe sorpreso e che avrebbe avuto moltissimo da dire sull’argomento è Joseph Weizenbaum, scienziato informatico e docente al MIT di Boston, scomparso nel 2008. Colui che già parecchi decenni prima della sua morte aveva preconizzato – o meglio, affrontato e approfondito in prima persona – molti degli aspetti che portano le persone a relazionarsi in maniera intima con le macchine e le cause di questo comportamento.

È infatti il 1966 quando Weizenbaum crea il primo chatbot della storia: ELIZA, il più antico programma informatico in grado di comunicare per via testuale con una persona, e capace di intrattenere una conversazione almeno parzialmente coerente. Così battezzata in onore di Eliza Doolittle, personaggio del Pigmalione di George Bernard Shaw che vuole imparare a esprimersi in maniera forbita, ELIZA è progettata per imitare in maniera caricaturale il comportamento di uno psicologo della scuola rogersiana, che – come scrive lo stesso Weizenbaum in Computer Power and Human Reason, il suo testo del 1976 – è un metodo “relativamente semplice da imitare, perché buona parte della sua tecnica consiste nel rivolgere al paziente le sue stesse dichiarazioni in forma di domanda”.

Sempre nel saggio, Weizenbaum riporta anche un dialogo in chiave psicologica che una persona ha avuto con ELIZA (con cui peraltro è possibile ancora oggi comunicare, per esempio a questo link):

Paziente: “Ho bisogno di aiuto, di questo sono certa”ELIZA: “Che cosa significherebbe per te ricevere aiuto?”P: “Forse riuscirei ad andare d’accordo con mia madre”E: “Dimmi di più della tua famiglia”P: “Mia madre si prende cura di me”E: “Chi altri nella tua famiglia si prende cura di te?”P: “Mio padre”E: “Tuo padre”P. “Per certi versi assomiglio a mio padre”E: “Che somiglianza vedi?”P: “Non sei per niente aggressivo, ma penso che tu non voglia che io lo noti”E: “Che cosa ti fa pensare che io non sia aggressivo?”P: “Non discuti con me”E: “Perché pensi che io non discuta con te?”P: “Sei spaventata da me”E: “Ti fa piacere pensare che io sia spaventata da te?”

Come si vede dalla conversazione di cui sopra, ELIZA risponde in maniera coerente quando ha qualche appiglio facile su cui incentrare la sua risposta (per esempio il termine “madre” la porta subito a porre una domanda sulla famiglia), mentre in tutti gli altri casi si limita a ribaltare in forma di domanda l’affermazione fatta dal “paziente”.

Essendo un programma sviluppato negli anni Sessanta, quando il machine learning era ancora un modello pioneristico, il funzionamento di ELIZA ha ben poco a che fare con gli strumenti generativi a cui ci stiamo abituando oggi. “Il conversatore umano doveva digitare la sua porzione di conversazione su una macchina da scrivere collegata a un computer, e il computer, controllato dal mio programma, avrebbe analizzato il messaggio che gli veniva trasmesso e composto una risposta in inglese”, spiega sempre nel suo libro Weizenbaum.

“Poiché le conversazioni devono riguardare qualcosa (vale a dire che devono essere inserite in un contesto), il programma è stato progettato su due livelli”, continua Weizenbaum. “Il primo livello consiste in un analizzatore del linguaggio e il secondo in uno script. Uno script è un insieme di regole che possono forse ricordare quelle che vengono date a un attore a cui è chiesto di improvvisare su un determinato tema. Di conseguenza, differenti script potevano insegnare a ELISA ad avere una conversazione su come cuocere le uova, gestire un conto bancario e così via. Ogni specifico script permetteva a ELIZA di avere uno specifico ruolo conversazionale”.

Come visto, la scelta di Weizenbaum per la prima sperimentazione di ELIZA è poi ricaduta sulla figura dello psicologo rogersiano, il cui stile è facilmente (e grossolanamente) imitabile per via informatica. Ma qual era l’obiettivo del docente del MIT? A differenza di quanto si potrebbe pensare, Weizenbaum non voleva mostrare le potenzialità degli allora nascenti nuovi strumenti informatici. Anzi, voleva dimostrare l’esatto contrario: quanto il livello di interazione e conversazione tra essere umano e macchina fosse ancora estremamente superficiale. “Ciò che non avevo però compreso è che un’esposizione anche molto breve a un programma informatico relativamente semplice potesse provocare reazioni deliranti in persone altrimenti decisamente normali”, prosegue Weizenbaum. Le reazioni inaspettate al chatbot

Le cose, infatti, non andarono secondo i suoi programmi. “Weizenbaum intendeva mostrare tramite ELIZA quanto la comprensione informatica del linguaggio umano fosse ancora ridotta”, scrive Oshan Jarow su Vox. “Gli utenti instaurarono però immediatamente uno stretto rapporto con il chatbot, passando ore di fila in sua compagnia per condividere conversazioni intime”.

Un fenomeno – da allora diventato noto come ELIZA Effect – che colpì moltissimo Weizenbaum (“Ero stupefatto da quanto rapidamente e profondamente le persone che conversavano con ELIZA si facessero coinvolgere emotivamente e come la antropomorfizzassero”) e che, in almeno un’occasione, lo lasciò addirittura esterrefatto. L’aneddoto lo racconta lui stesso: “Una volta la mia segretaria, che mi aveva visto lavorare al programma per molti mesi e quindi sapeva in prima persona che si trattava di un semplice programma informatico, iniziò a conversare con ELIZA. Dopo qualche scambio, mi chiese di lasciare la stanza”. Una richiesta che il professore interpretò come la necessità, da parte della sua assistente, di avere un po’ d’intimità con la macchina.

Da allora, Weizenbaum ha trascorso il resto della sua vita ad avvertire dei rischi di lasciare che i computer, il mondo informatico e l’allora embrionale intelligenza artificiale giocassero un ruolo troppo importante nella società. Non per il timore, oggi nuovamente in voga, che questi sistemi apparentemente intelligenti possano un giorno dominare il mondo, ma per il rischio di affidarsi eccessivamente a strumenti in realtà assolutamente inattendibili e ai quali rischiamo di cedere eccessiva responsabilità e libertà.

Un tema ancora adesso di incredibile attualità, che nell’ottica di Weizenbaum si combinava con l’eccessiva fiducia (anzi, fede) riposta nella scienza e nella logica (confusa per razionalità). Al punto che, scrive lui stesso, “la fede nell’equazione tra razionalità e logica ha corroso il potere profetico del linguaggio. Possiamo contare, ma stiamo rapidamente dimenticando cosa vale la pena contare e perché”. Righe che hanno oggi tutto lo stesso peso di allora e che varrebbe la pena di far leggere, per fare solo un esempio, a filosofi come Nick Bostrom (uno dei più influenti tra le élite della Silicon Valley), figura che ha spinto talmente tanto sull’associazione tra logica e razionalità da arrivare a sostenere, nella cosiddetta “ipotesi della simulazione”, la possibilità che oggi potremmo tutti vivere in una simulazione informatica.

Proprio con l’obiettivo di smontare l’effetto di ELIZA su una parte consistente di utenti (Weizenbaum racconta come a un certo punto fosse diventato una sorta di “passatempo nazionale”), il docente decise di pubblicare una spiegazione dettagliata del funzionamento del suo chatbot: “Una volta che un particolare programma viene smascherato, una volta che il suo funzionamento interiore viene spiegato in un linguaggio sufficientemente chiaro da essere compreso da tutti, la sua magia si sbriciola”, spiegava proprio in quel testo. Ma anche questa si rivelò un’illusione: il testo di Weizenbaum suscitò molto meno interesse della possibilità di poter conversare con una macchina.

Chi ha seguito l’evoluzione dell’intelligenza artificiale negli ultimi dieci anni, segnati dalla diffusione di una tecnologia trasformativa e di enorme impatto come il deep learning (apprendimento profondo, una branca del machine learning), non potrà che rimanere impressionato dai tanti parallelismi tra ciò che si sta verificando oggi e ciò che così profondamente aveva colpito Weizenbaum quasi cinquant’anni fa, malgrado le evidenti diversità tecnologiche fra i due strumenti.

Certo, ELIZA era un semplice programma di meno di 200 righe di codice, mentre ChatGPT nasce, nella sua prima versione, da una rete neurale dotata di 175 miliardi di parametri, addestrata su un ampio corpus di contenuti e alimentata da un potere computazionale incomparabile. L’irresistibile fascino di ELIZA (e di ChatGPT)

ELIZA era stata creata da un docente nel suo studio accademico, mentre ChatGPT è stato progettato da una realtà finanziata con decine di miliardi di dollari e per cui lavorano i massimi esperti del settore. ELIZA poteva quasi solo ribaltare in forma di domanda le nostre affermazioni, mentre ChatGPT è in grado di conversare in maniera sofisticata e spesso sorprendente su praticamente ogni tema, attraverso inferenze statistiche sui dati. Tra le tante differenze, c’è però una somiglianza cruciale. Un filo rosso che lega questi due strumenti appartenenti a epoche così diverse: la necessità dell’essere umano di confidarsi con entità terze, che appaiono neutre, oggettive e prive di pregiudizi.

Non è infatti una coincidenza se, a distanza di così tanto tempo, ChatGPT e il suo antenato ELIZA sono stati utilizzati da una parte della popolazione per gli stessi identici scopi. Che cosa porta, però, un buon numero di persone a rivolgersi a strumenti automatici invece che a psicologi in carne e ossa, o ad amici o parenti?

Negli ultimi anni, e in particolare durante i lockdown provocati dalla pandemia da COVID-19, è emerso chiaramente come questi strumenti vengano utilizzati (e spesso appositamente progettati) anche per contrastare “l’epidemia di solitudine” che affligge la società occidentale contemporanea. I numeri sono chiarissimi: secondo una ricerca della Commissione Europea del 2021, il 25 per cento degli abitanti del Vecchio Continente afferma di sentirsi solo “la maggior parte del tempo”, un netto peggioramento rispetto ai livelli comunque già preoccupanti degli anni precedenti. Per esempio, un’analisi de Il Sole 24 Ore basata su dati Eurostat e risalente al 2017 mostrava come, già prima dei lockdown, il 13,2 per cento degli italiani over 16 affermasse di soffrire di solitudine. Secondo una ricerca di Harvard, negli Stati Uniti questa percentuale arriva addirittura al 35 per cento.

Abbiamo inevitabilmente meno dati relativi agli anni Sessanta. Parecchie analisi mostrano però come la diffusione della solitudine nelle società occidentali (per ragioni complesse che non è qui il caso di affrontare) abbia le sue radici – o almeno venga riconosciuta – proprio negli anni precedenti alla comparsa di ELIZA. Nel 1950, per esempio, il sociologo David Riesman pubblica il saggio La folla solitaria, mentre nello stesso decennio la psichiatria inizia ad affrontare seriamente il problema: “La solitudine sembra essere un’esperienza così dolorosa e spaventosa che le persone farebbero praticamente di tutto per evitarla”, scrive in un saggio del 1959, citato dal New Yorker, la psichiatra tedesca Frieda Fromm-Reichmann.

Tra le tante cose che possono mitigare la solitudine, comunicare con un chatbot non sembra nemmeno la più bizzarra. Potrebbe essere questo, allora, a spiegare l’utilizzo di ELIZA come confidente che tanto stupì e indignò Weizenbaum. Ed è sicuramente ciò che spiega il successo, oggi, dei tanti chatbot nati esplicitamente allo scopo di tenere compagnia. Il più noto di questi, Replika, ha per esempio visto un aumento nel numero di utenti del 35 per cento rispetto alla fase pre-pandemica, raggiungendo oggi i due milioni di utenti attivi.

Oltre a Replika troviamo anche Chai, Kuki, Anima e parecchi altri ancora, tutti nati per fornire compagnia e che spesso prevedono anche la possibilità di sviluppare una relazione romantica con il nostro compagno virtuale. “Abbiamo notato quanta richiesta ci fosse per un ambiente in cui le persone potessero essere se stesse, parlare delle loro emozioni, aprirsi e sentirsi accettate”, ha spiegato al The Guardian la programmatrice Eugenia Kuyda, fondatrice di Replika.

Al di là dei possibili lati positivi (per esempio, la possibilità di fornire una valvola di sfogo a chi ne ha urgente bisogno) e negativi (mettere una pezza tecnologica a problemi molto più radicati), c’è un altro elemento di cruciale importanza: non solo i potenziali “pazienti” cercano nei chatbot uno psicologo o almeno qualcuno che li aiuti a sconfiggere la solitudine, ma gli stessi psicologi immaginano un futuro in cui il loro lavoro verrà svolto almeno in parte da questi strumenti.

L’ultima dimostrazione viene da un paper pubblicato sul Jama Internal Medicine, in cui i ricercatori hanno mostrato come – a giudizio degli stessi medici che hanno partecipato a un test cieco – le risposte fornite ai pazienti da ChatGPT fossero nel 79 per cento dei casi di qualità e soprattutto di empatia superiore a quelle dei professionisti. Va comunque sottolineato come, in altri casi, ChatGPT e altri strumenti simili abbiano invece dato dimostrazione di comportamenti estremamente preoccupanti nei confronti degli utenti (consigliando per esempio a una persona di suicidarsi o prescrivendo cure completamente sballate).

Per quanto la strada sia ancora lunga, è possibile pensare che davvero, in futuro, degli strumenti avanzati e potenti come ChatGPT e affini possano svolgere ruoli così delicati? In realtà, potrebbe essere un ulteriore abbaglio: già negli anni Sessanta alcuni psicologi avevano infatti preso talmente sul serio ELIZA da ipotizzare in alcuni studi la possibilità di impiegare al loro posto questo rudimentale software, dotato quasi esclusivamente, come già detto, della capacità di rigirare in forma di domanda le affermazioni dei “pazienti”.

Tra questi ci fu il dottor Kenneth Colby, che in un articolo scientifico – riportato da Weizenbaum nel suo saggio – scrisse: “Ulteriore lavoro dev’essere fatto prima che questo programma sia pronto per l’uso clinico. Se il metodo dovesse però rivelarsi benefico, potrebbe allora fornire uno strumento terapeutico da rendere ampiamente disponibile nei centri psichiatrici che soffrono di carenza di psichiatri. (…) Lo psichiatra umano, coinvolto nella progettazione e nell’utilizzo di questo sistema, non verrà rimpiazzato, ma diventerà un professionista molto più efficiente, visto che non dovrà più limitarsi a occuparsi di un paziente per volta”.

Opinioni di questo tipo (che ricordano da vicino alcune considerazioni odierne sul rapporto tra essere umano e macchina in ambito professionale) non vennero comunque soltanto da Colby, ma da parecchi altri luminari, tra cui spicca la presenza di un nome di peso come quello di Carl Sagan (comunque non un addetto ai lavori, essendo stato un celebre astrofisico).

Il lascito di Weizenbaum

Come prevedibile, Weizenbaum reagì malissimo a queste ipotesi: “Che lavoro pensa di star facendo uno psichiatra per pensare che la più elementare parodia meccanica di una singola tecnica di analisi possa aver catturato anche solo una minima parte dell’essenza di un rapporto umano? Quale può essere l’immagine che lo psichiatra ha del suo paziente, nel momento in cui vede se stesso non come un essere umano coinvolto in un processo di guarigione, ma come un elaboratore informatico che segue delle regole precise?”.

Le stesse osservazioni vennero ribadite anche in un’intervista rilasciata al The New York Times nel 1977: “Ci sono aspetti della vita umana che un computer non può capire. È necessario essere umani. L’amore e la solitudine hanno a che fare con le più profonde conseguenze della nostra costituzione biologica. Questo genere di comprensione è per principio impossibile per un computer”.

Se l’illusione di intimità ottenuta dagli utenti – e le eccessive aspettative di alcuni psicologi – sono simili, gli effetti che uno strumento come ChatGPT potrebbe avere sulla società sono invece molto più profondi di quelli, modesti, di un sistema rudimentale come ELIZA. “Parlare con ELIZA era essenzialmente una conversazione con se stessi: qualcosa che la maggior parte di noi fa ogni giorno nella sua testa”, si legge ancora su Vox. “Nel caso di ELIZA avevamo a che fare con un partner privo di una qualunque personalità, felice di continuare ad ascoltarci fino al momento in cui era spronato a porci qualche semplice domanda. Che le persone trovassero conforto e catarsi in questa modalità di condivisione dei loro sentimenti non è poi così strano”.

Il caso di ChatGPT e dei suoi simili è però radicalmente diverso: “Parlare con la nuova generazione di chatbot non significa parlare con se stessi, ma con un enorme agglomerato di discorsi digitalizzati. A ogni interazione cresce inoltre il corpus di dati utilizzabili per l’addestramento”. Questo avviene proprio per la struttura stessa dei Large Language Model (LLM, ovvero i modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT3, addestrati su enormi dataset e con grandi quantità di parametri), che si limitano a distillare dai miliardi di testi con cui sono stati addestrati la formulazione con la maggiore probabilità di rispondere in maniera statisticamente “sensata” e che da queste interazioni apprendono ulteriormente.

Inevitabilmente, essendo i dati usati per l’addestramento forniti dagli esseri umani, nelle risposte degli LLM troviamo uno specchio della società che ha prodotto quei dati. Se parlare con ELIZA era un po’ come parlare con se stessi, qui siamo di fronte a qualcosa dalle implicazioni molto più profonde: non solo perché le nostre interazioni modificano il comportamento della macchina, ma perché modificano anche il nostro comportamento. Questo vale in modo più evidente ogni volta che chiediamo suggerimenti a ChatGPT, e in modo meno evidente quando lasciamo che l’algoritmo di Facebook o TikTok filtri per noi le informazioni, che quello di Amazon ci suggerisca cosa comprare, quello di Netflix ci segnali cosa vedere e una app come LifeCycle ci dica come gestire le nostre giornate.

“L’intelligenza artificiale sta oggi attivamente dando forma a una parte significativa delle nostre vite”, prosegue Jarow su Vox. “In particolare, usiamo i chatbot per aiutarci a pensare e per dare forma ai nostri pensieri. Tutto ciò può avere grandi benefici, come semplificare la produzione di alcuni semplici contenuti professionali. Ma può anche ridurre la diversità e la creatività che sorge dall’impegno umano nel dare voce alla propria esperienza. Per definizione, gli LLM suggeriscono un linguaggio prevedibile. Se ci affidiamo a essi troppo massicciamente, l’algoritmo prevedibile diventiamo noi stessi”.

A questo punto non sorprenderà che Weizenbaum avesse affrontato lo stesso tema in un’intervista del 1985, spiegando come “affidarsi eccessivamente ai computer è soltanto il più recente – e più estremo – esempio di come l’essere umano usi la tecnologia per fuggire al fardello di agire come un essere indipendente”. Tutto ciò, nell’ottica di Weizenbaum, non significava evitare gli strumenti informatici, ma sfruttarli con consapevolezza e cautela. Senza consegnare a essi – a partire ovviamente dalla psichiatria – compiti di grande responsabilità, in cui gli errori hanno gravi conseguenze e che richiedono un approccio molto più elastico di quanto sia in grado di fare una macchina.

“Poiché al momento non abbiamo modo di rendere saggi i computer”, concludeva nel suo saggio Weizenbaum, “non dobbiamo dare ai computer nessun compito che richieda saggezza”. Parole scritte 45 anni fa, ma che – in un’epoca in cui gli algoritmi di deep learning vengono utilizzati in ambiti di enorme delicatezza come la giustizia, la selezione dei posti di lavoro, la sorveglianza, la sanità e altro ancora – andrebbero ancora attentamente ascoltate.

Replika, l’amico virtuale che diventa partner romantico

L’idea di creare un chatbot con cui comunicare è venuta alla programmatrice e imprenditrice russa Eugenia Kuyda in seguito alla scomparsa di un caro amico: Roman. Attraverso il machine learning e sfruttando tutti gli SMS, messaggi, email, post sui social e altro ancora che il suo amico aveva lasciato dietro di sé, Kuyda ambiva a creare un programma che fosse almeno parzialmente in grado di riprodurre le caratteristiche caratteriali del suo amico (proprio come visto nell’episodio di Black Mirror “Be Right Back”).

Il tentativo non diede soddisfazione a Kuyda, che utilizzò però l’esperienza fatta per lanciare, nel 2017, Replika: un chatbot da compagnia, con cui comunicare per via testuale e che, imparando a conoscerci nel corso del tempo, diventa in grado di relazionarsi con noi in maniera sempre più convincente.

Dopo un inizio in sordina, Replika ha conquistato il successo durante la pandemia, quando milioni di persone hanno sofferto di solitudine a causa del lockdown, trovando sollievo anche dalle interazioni con questo chatbot.

Oggi Replika può contare su due milioni di utenti attivi e oltre dieci milioni di utenti registrati. Nelle sue ultime versioni, Replika permette di scegliere il sesso, si è arricchita di nuove funzionalità (si possono scrivere canzoni assieme e si può conversare anche a voce, come se fosse una telefonata), si può scegliere che tipo di relazione avere con lei/lui (amici, partner romantico, mentore oppure casuale, a seconda di come andranno le cose) e si arricchisce col tempo di nuovi tratti caratteriali.

L’intimità che alcune persone sono in grado di sviluppare con i bot ha portato a un passo successivo: secondo i dati forniti proprio da Replika, il 14% degli utenti si relaziona con l’intelligenza artificiale con modalità romantiche. Un dato che apre nuovi scenari sul ruolo che, in futuro, questi chatbot potranno avere nella società.

L’AI non è un Paese per pochi

2023-09-11T00:00:00+00:00

Per anni, agli occhi del grande pubblico e dei media, il termine intelligenza artificiale (IA o all’inglese AI, Artificial Intelligence) ha avuto lo stesso fascino e la medesima concretezza dell’espressione Big Data. Un guscio utile per convegni e paper, con pochi effetti visibili sul quotidiano o la società. Poi nell’autunno 2022 sono arrivati ChatGPT, la corsa al lancio di prodotti basati su AI generativa, la possibilità di giocare o sperimentare con una miriade di strumenti – spuntati come funghi giorno dopo giorno – e la competizione fra le grandi aziende tech per rilanciare i propri servizi all’insegna di questa tecnologia.

È così iniziato un ciclo industriale e mediatico, fatto di annunci, investimenti, hype e dichiarazioni di ricercatori, che ha alzato una cortina fumogena su quel che è nuovo e quel che esiste da tempo; su quel che è rivoluzionario e quello che invece è reazionario; sui rischi effettivi e quelli presunti; su chi fa progredire il settore e chi è pronto a speculare; su chi trarrà vantaggio e chi verrà sfruttato.

Siccome le cortine fumogene non fanno mai bene all’informazione occorre ripartire dunque da alcuni elementi fondamentali. Quali sono le aziende in gioco e quale il ruolo di multinazionali consolidate come Microsoft, Google, Facebook? Quali elementi sono di novità e quali rischiano di essere gonfiati dalla grancassa che si è sviluppata attorno al settore? Che ruolo hanno la società civile, la politica, gli Stati di fronte a un panorama fatto di aziende private, concentrazione geografica, nonché di ricercatori in netto contrasto fra di loro sulla capacità, l’impatto e i rischi conseguenti a questa rivoluzione, sempre che si possa definire in tal modo?

Procediamo con ordine e partiamo dall’aspetto materiale. Facendo prima una premessa: studiosi di diversa natura riconoscono come il termine AI sia vago e ambiguo fin dalla sua nascita. Alcuni di questi, come Yarden Katz, professore al Department of American Culture and Digital Studies Institute della University of Michigan, ritengono addirittura questa vaghezza e ambiguità funzionali a un uso ideologico di tale tecnologia. Ovvero, la nebulosità del concetto permette di reinterpretarlo continuamente sulla base di determinati interessi (che si tratti di aziende che promettano nuovi mercati agli investitori, di Stati che vogliano rafforzare la sorveglianza o di apparati militari che cerchino di legittimare armi “intelligenti”).

Ciò premesso, le basi di questa tecnologia (estremamente materiale, radicata nello sfruttamento di risorse, energia, dati e forza lavoro umana come sviscerato più volte da Kate Crawford, professoressa, ricercatrice e autrice del libro Atlas of AI) sono al momento concentrate in un manipolo di grandi aziende, Stati e aree geografiche.

Fino al 2014, la maggior parte dei più importanti modelli di machine learning (apprendimento automatico) sono stati rilasciati dal mondo accademico. Ma da allora, secondo il report AI Index della Stanford University, l’industria ha preso il sopravvento. Perché “la costruzione di sistemi di AI all’avanguardia richiede sempre più spesso grandi quantità di dati, calcoli e soldi, risorse che gli operatori del settore possiedono intrinsecamente in quantità maggiore rispetto alle organizzazioni non profit e al mondo accademico”.

Per l’Institute for Human-Centered Artificial Intelligence dell’università americana l’AI è “sempre più definita dalle azioni di un piccolo gruppo di soggetti del settore privato, invece che da una più ampia gamma di rappresentanti della società”.

Negli stessi Stati Uniti, la maggior parte degli investimenti sono concentrati attorno ad alcuni hub e centri specifici. Nel 2021, secondo un report dell’istituto Brookings, le città di San Francisco e San Jose, in California, esprimevano da sole circa un quarto degli articoli di conferenze, dei brevetti e delle aziende di AI a livello nazionale.

Certo, molte speranze sono riposte nei modelli aperti, open source, di AI. Fondamentali anche per garantire processi trasparenti, un fattore che a cascata ha ricadute in molti ambiti diversi. Ma, come evidenzia il rapporto di Stanford, se è vero che l’open source e la concessione di licenze diffuse di modelli linguistici di grandi dimensioni possono decentralizzare l’industria, nello stesso tempo bisogna ricordare che l’ampia distribuzione di una tecnologia digitale non implica automaticamente un’equa distribuzione dell’innovazione, della creazione di posti di lavoro e della leadership esecutiva. Insomma, nulla per ora può darsi per scontato, se non che partiamo da una polarizzazione di potere in alcune aziende e accademie.

Ma non si tratta solo di ricerca e di industria, questo accentramento riguarda anche il dibattito ideologico e politico sull’AI. Nel corso degli ultimi mesi, i media hanno dato grande spazio ai sostenitori dell’esistenza di un rischio esistenziale per l’umanità derivante da una AI superintelligente che possa superarci e addirittura sfuggire al nostro controllo (va detto che questo scenario è sempre presentato in modo estremamente vago e non è affatto chiaro come ciò possa davvero avvenire).

Il Center for AI Safety parla addirittura di un rischio estinzione derivante dalla AI, per cui il rafforzamento della governance di questa tecnologia dovrebbe essere una priorità globale al pari della prevenzione delle pandemie e delle guerre nucleari. Uno scenario rafforzato dalle dichiarazioni di ricercatori che hanno fatto la storia del deep learning, come Geoffrey Hinton e Yoshua Bengio, oltre che del CEO di OpenAI Sam Altman (ne avevo scritto in vari numeri della newsletter Guerre di Rete).

Ma come scrivono una serie di accademici e studiosi del settore, “concentrarsi sulla possibilità che una superintelligenza fuori controllo uccida la specie umana può essere dannoso di per sé. Potrebbe distrarre le autorità di regolamentazione, l’opinione pubblica e gli altri ricercatori di AI dal lavoro per mitigare rischi più urgenti, come la sorveglianza di massa, la disinformazione e la manipolazione, l’uso improprio dell’AI in campo militare e l’inadeguatezza del nostro attuale paradigma economico in un mondo in cui l’AI svolga un ruolo sempre più importante”.

Inoltre, la discussione esistenziale rischia di oscurare una serie di questioni spinose e attuali che riguardano lo sfruttamento, senza consenso o retribuzioni, di dati, contenuti e opere prodotte da umani per addestrare i modelli di AI (che poi producono contenuti e opere che rischiano di togliere ossigeno e lavoro a quegli stessi umani, come dimostrato dalle preoccupazioni, le cause legali e le proteste di artisti e autori).

O ancora, la perpetuazione e la legittimazione scientifica di bias, pregiudizi e ingiustizie strutturali sicuramente precedenti alla AI ma che la sua applicazione miope rischia di cristallizzare (pregiudizi e sperequazioni di potere che si abbattono addirittura sulle stesse ricercatrici di AI che per prime ne hanno scritto, anche quando si parla di normazione ed etica del settore).

O l’impatto sul mondo del lavoro, dove per alcuni lo scenario, più che di robot ultraintelligenti che sostituiscano in tutto gli umani, è quello di un’amplificazione del lavoro precario e parcellizzato. Così come di una turbo-burocrazia che potrebbe rendere ancora più iniqua l’attuale distribuzione di risorse e potere (pensiamo agli scandali che hanno riguardato sistemi algoritmici per regolare la gestione di welfare e benefit dentro la stessa Europa).

Si parla anche di come l’AI ambisca, fin dai suoi esordi e ancor più nell’attuale dibattito sulla superintelligenza, a una ridefinizione non tanto delle macchine, ma dell’umano.

Ne hanno scritto e parlato in tanti, più o meno direttamente, da Erik J. Larson (in The Myth of Artificial Intelligence: Why Computers Can’t Think the Way We Do), alla professoressa di linguistica e direttrice del laboratorio di linguistica computazionale dell’università di Washington Emily Bender (in più luoghi, come qua) ma anche il professore del MIT Joseph Weizenbaum, l’inventore negli anni ‘60 del primo chatbot ELIZA, di cui parliamo anche in questo speciale. Eppure, ammoniva quest’ultimo nel suo libro Computer Power and Human Reason: From Judgement to Calculation, “c’è una differenza tra l’essere umano e la macchina e ci sono certi compiti che non si dovrebbe far fare ai computer, indipendentemente dal fatto che possano essere eseguiti dai computer”. Questione densa, che meriterebbe uno speciale a parte, e lascio qui solo come spunto di riflessione.

“Qualunque cosa sia l’AI, non è neutrale, e nemmeno noi possiamo esserlo”, scrive Dan McQuillan nel libro Resisting AI, forse il più critico e radicale di tutti, ma non c’è bisogno di sposarne interamente la visione per cogliere una buona parte della sua brillante analisi. “L’AI è politica perché agisce nel mondo attraverso dinamiche che influenzano la distribuzione del potere, e le sue tendenze politiche si rivelano nel modo in cui stabilisce confini e separazioni”.

Negli ultimi mesi il parallelismo tra la ricerca sull’AI e quella sul nucleare è stato fatto più volte da molteplici soggetti. Non importa, in questa sede, che si tratti di un paragone corretto o meno (personalmente ritengo che ci siano più diversità che somiglianze e il solo fatto di avanzare questo parallelismo tende a legittimare la visione dei rischio-esistenzialisti), perché una riflessione in questo senso può comunque avere una sua utilità. Tra tutti i libri o i film citati, quello che a mio avviso andrebbe riletto è quel saggio storico fenomenale di Robert Jungk, tradotto in italiano con il titolo Gli apprendisti stregoni. Storia degli scienziati atomici (Einaudi 1958), dove vengono esplorati i rapporti fra i fisici nucleari, la società e la politica.

“Quasi in ogni epoca c’è un campo del pensiero e dell’attività umana che attira con forza particolare gli spiriti dotati”, scrive Jungk, “così in certe epoche gli spiriti inquieti, tutti protesi al nuovo, sono portati particolarmente all’architettura; in altre alla pittura o alla musica, alla teologia o alla filosofia. Improvvisamente – e nessuno potrebbe dire come – i più aperti avvertono in che punto esattamente si è dischiusa una breccia, e si spingono là dove possono sperare di non restare semplici discepoli, ma di divenire anch’essi fondatori e maestri. Proprio una siffatta forza di attrazione ebbe la fisica atomica negli anni che seguirono alla Prima Guerra Mondiale”.

Vale oggi lo stesso per l’AI? Ci troviamo davvero di fronte a una breccia intellettuale? E se è così, davvero “viviamo su un’isola di fulmicotone… per accendere il quale, grazie a Dio, non abbiamo ancora trovato il fiammifero”, come scriveva nel 1921 il fisico tedesco Walter Nerst?

Se anche così mai fosse, dalla storia, come quella splendidamente raccontata da Jungk, un insegnamento possiamo trarlo: di fronte a una tecnologia davvero dirompente, non possiamo lasciare le decisioni né ai generali né ai soli scienziati. Politica, società civile, esperti di altre discipline e cittadini devono influenzare le scelte su come questa breccia trasformerà le loro vite.

“Ogni persona deve agire come se l’intero futuro del mondo dipendesse da lei”, scriveva ancora Weizenbaum, “qualsiasi cosa di meno è un restringimento della responsabilità e forza disumanizzante, perché qualsiasi cosa di meno incoraggia gli individui a vedersi come un mero attore in un dramma scritto da agenti anonimi, come meno di una persona, e ciò è l’inizio della passività e dell’assenza di scopo”.

Spyware fuori controllo in Ue

2023-07-27T00:00:00+00:00

“Lo spyware non è solo una tecnologia. È uno strumento di una cassetta degli attrezzi più ampia, quella dell’autoritarismo. È una grave minaccia per la democrazia perché non viene utilizzata contro un cittadino qualsiasi, ed è anche per questo che molte persone pensano “Non mi riguarda” […]. Riguarda proprio i custodi della nostra democrazia, che mettono il potere davanti alle sue responsabilità, le persone che agiscono una supervisione, i giornalisti, gli avvocati, le Ong, i ricercatori, i politici di opposizione”.

Così ha esordito la relatrice della commissione PEGA Sophie in ‘T Veld lo scorso 14 giugno, il giorno prima del voto che ha portato all’adozione di raccomandazioni importanti sull’utilizzo di spyware in Europa. Dopo un anno e mezzo, il lavoro della commissione a Strasburgo si è concluso. Il Parlamento l’aveva istituita nell’aprile 2022 in risposta a Pegasus Project, l’inchiesta giornalistica transnazionale guidata da Forbidden Stories, un consorzio di giornalisti che, insieme al Security Lab di Amnesty International, aveva pubblicato nell’estate 2021 una serie di scoop sulla presenza di questo spyware sui telefoni di giornalisti e politici europei.

Il nome della commissione (di cui avevamo già scritto in questo articolo) deriva dallo spyware commercializzato dall’azienda israeliana NSO e venduto a vari Governi, un software che una volta inoculato in uno smartphone o computer può carpire informazioni e dati sulle attività dell’utente, e che proprio l’inchiesta transnazionale ha dimostrato essere stato utilizzato per spiare giornalisti, attivisti politici e per i diritti umani, finanche politici e avvocati. Dopo un anno e mezzo la commissione PEGA, con a capo il gruppo Verdi/EFA, ha scoperto come numerosi Paesi europei hanno effettivamente avuto, o hanno tuttora, accesso a queste tecnologie, in vari casi “utilizzate illegalmente per scopi politici per spiare giornalisti, politici d’opposizione, avvocati, magistrati e altri protagonisti della società civile”.

Le raccomandazioni della commissione di indagine**

Le raccomandazioni, approvate in larga maggioranza dal Parlamento ma non vincolanti per gli Stati membri, rappresentano un dato di continuità rispetto a quanto denunciato da giornalisti e attivisti minacciati dall’abuso di spyware da parte di Governi. Tramite queste precise indicazioni la commissione PEGA ha innanzitutto rivolto alcune richieste al governo polacco, ungherese e greco, i più coinvolti dallo scandalo Pegasus (e Predator, un altro spyware prodotto da una diversa società) e che stanno vivendo da tempo un’involuzione democratica. In particolare ha chiesto di intraprendere alcune misure per definire concretamente l’abuso di spyware nel Paese e per** stendere una legislazione **che possa salvaguardare i diritti dei cittadini dei tre Stati membri. La commissione PEGA invita poi anche la Spagna ad indagare a fondo sui presunti casi di sorveglianza, compresi quelli avvenuti per mano dell’agenzia spagnola di intelligence. Per quanto riguarda le esportazioni di spyware tra Stati membri e aziende israeliane poi, le raccomandazioni guardano a Cipro. Allo stato metà europeo e metà turco la commissione chiede di controllare che le proprie licenze di esportazione siano appropriate, o altrimenti revocate in caso di minaccia ai diritti umani di cittadini, giornalisti, attivisti europei.

Il processo legislativo europeo in materia non sarà breve, anche se i parlamentari chiedono agli Stati membri fin da ora di indagare qualsiasi caso di presunto abuso coinvolgendo anche Europol e di impegnarsi esplicitamente all’abrogazione di tutte le licenze di esportazione di questa tecnologia di sorveglianza non pienamente conformi al regolamento europeo Dual use (uso duale, si riferisce a tecnologie che possono avere utilizzi sia civili che militari). La scadenza è il 31 dicembre 2023, anche se la commissione potrà valutare già entro il mese precedente lo stato dell’arte a seguito delle raccomandazioni.

Le richieste della commissione PEGA, unite ai fatti emersi attraverso le inchieste giornalistiche degli ultimi anni e alle raccomandazioni avanzate da Irene Khan,** UN Special Rapporteur **per la promozione e la protezione della libertà di espressione (e dall’ex David Kaye), vanno in un’unica direzione: quella di una possibile moratoria che metta un freno all’utilizzo, al trasferimento e alla vendita di spyware in Europa.

Controllo coordinato e trasparente da parte dell’Ue**

Vista la dimensione transnazionale, secondo la commissione PEGA l’utilizzo di spyware nel continente dovrebbe essere normato a livello comunitario, contemplando alcuni aspetti fondamentali.

Il primo riguarda l’autorizzazione richiesta per l’utilizzo della tecnologia, in capo all’autorità giudiziaria e per indagini relative a reati gravi. Autorizzazione ex ante, vincolante e significativa, che dimostri **la necessità e la proporzionalità **della misura, “solo in casi eccezionali e specifici al fine di proteggere la sicurezza nazionale”.

Le richieste della commissione sono poi molto precise dal punto di vista strettamente tecnico. Non si dovrebbero spiare soprattutto alcune categorie di persone **quali politici, medici, giornalisti, **e di conseguenza dovrebbe essere rispettato il segreto professionale di loro competenza.

Se effettuato, il targeting con spyware dovrebbe durare solo per un tempo definito, altrimenti, data la natura dello spyware, potrebbe essere effettivamente possibile operare una sorveglianza retroattiva, da scongiurare facendo sì che un’ulteriore autorizzazione da parte dell’autorità giudiziaria sia obbligatoria. La persona target dello spyware poi,** dovrebbe essere avvisata dalle autorità competenti di quanto successo al termine del periodo di sorveglianza: **a questa andrebbero fornite la data e la durata del controllo, i dati ottenuti e da quali soggetti sono stati raccolti, la presenza di un marcatore che identifica l’operatore che ha effettuato la sorveglianza, così come le modalità pratiche ed effettive per ricorrere in sede amministrativa o giudiziaria in caso di abuso (anche per quanto riguarda eventuali analisi forensi).

Come emerso dalle inchieste giornalistiche del progetto Pegasus, spesso questi strumenti captano informazioni e dati anche di persone intorno al target primario, e che non sono in alcun modo tutelate nella loro privacy. Per questo la PEGA raccomanda alle autorità giudiziarie di **informare le persone terze coinvolte **della violazione avvenuta e, esattamente come per i soggetti indagati, cancellarne i dati raccolti ma non utilizzati a fini investigativi.

Grande spazio nelle raccomandazioni è riservato alla trasparenza delle operazioni che coinvolgono l’uso di spyware da parte delle autorità giudiziarie: la commissione richiede sia pubblicato il numero delle richieste di sorveglianza approvate, ma anche il tipo e lo scopo dell’indagine, così da poter effettuare dei controlli nel caso in cui le forze dell’ordine abbiano abusato della tecnologia. Informazioni, dice la commissione PEGA, che sarebbero poi da condividere con la Commissione europea al fine di facilitare una comparazione tra Stati membri sull’uso di spyware.

Punto cruciale affrontato dal gruppo di lavoro è quello relativo al **controllo **ex post sulle operazioni di polizia effettuate attraverso spyware. Così come per altri mezzi tecnologici, dovrebbero infatti essere garantiti alla magistratura mezzi e poteri necessari per effettuare una ricostruzione a ritroso delle modalità con cui è stato utilizzato lo spyware sul soggetto indagato, così da poterne accertare la legittimità effettiva. Un controllo che secondo la commissione PEGA potrebbe essere svolto anche dal Parlamento degli Stati membri, al di là della “definizione o delimitazione del concetto di sicurezza nazionale”.

Avanguardista la posizione della commissione sulle possibili minacce future che tecnologie complesse e intrusive come gli spyware possono metterci davanti. Come per tutte le altre tecnologie, per esempio i deepfake o il riconoscimento biometrico, anche questa potrebbe infatti essere utilizzata per falsificare o manipolare la realtà e portare dunque a conseguenze disastrose per il soggetto indagato. Secondo la commissione andrebbero quindi definite **modalità chiare attraverso le quali prove di questo tipo sono considerate ammissibili **o meno in un’aula di tribunale.
Per ultimo, la commissione auspica che gli Stati membri dell’Unione europea collaborino tra loro non solamente per eseguire le indagini. Sarebbe importante che i Governi notificassero reciprocamente casi di sorveglianza di cittadini o residenti di un altro Stato membro, così da ampliare il controllo sull’operato delle autorità giudiziarie.

Spyware made in EU

La **provenienza dei software **è un altro tema cruciale per tutelare i diritti delle persone da eventuali abusi di questa tecnologia. Come emerso dal progetto Pegasus e dalla successiva attività della commissione, molte aziende in questo settore sono israeliane (anche se l’industria è molto fiorente e sempre più Paesi si aggiungono all’elenco). Per evitare interferenze in Paesi europei, la commissione parla di “spyware conformi alla normativa europea”, ammissibili quindi nel mercato interno perché rispettosi di una sorta di “diritto by default”. Questo dovrebbe essere bollino di garanzia per i cittadini europei. I membri della commissione reputano poi estremamente negativo il fatto che le compagnie tecnologiche non si limitino unicamente a vendere spyware, ma anche servizi di supporto tecnico, operativo e metodologico relativi alla tecnologia di sorveglianza (in termini tecnici, hacking as a service).

La creazione di un** istituto di ricerca interdisciplinare europeo**, EU Tech Lab, potrebbe probabilmente essere un argine in questo senso. In EU Tech Lab la commissione PEGA vede uno spazio di ricerca e sviluppo che comprenda necessariamente anche la tutela dei diritti fondamentali dei cittadini europei, e il lavoro congiunto di esperti, accademici, società civile. Al centro interdisciplinare sarebbe riservato anche** il compito di denunciare l’uso illecito di software a fini di sorveglianza illecita**, di cui è venuto a conoscenza a seguito di controlli tecnici sugli smartphone in cui sarebbero stati inoculati illecitamente spyware, e analisi forensi sui dispositivi per indagini giudiziarie a tutela dei soggetti colpiti ingiustamente.

“Un approccio di omertà, non cooperazione”**

Nell’arco dell’anno e mezzo di esistenza della commissione PEGA sono due gli elementi perlopiù negativi che hanno accompagnato il lavoro svolto dai parlamentari.** Hannah Neumann**, parlamentare dei Verdi, durante la seduta del 14 giugno dice: “[…] noi, la commissione d’inchiesta PEGA, abbiamo svolto un lavoro negli ultimi 12 mesi. Tuttavia, invece di lavorare con noi, i Governi degli Stati membri l’hanno ignorato o ostacolato. L’approccio è stato di omertà, non di cooperazione”.

Il primo elemento che ha caratterizzato negativamente il processo di trasparenza è senza dubbio la mancanza di una visione corale sul tema da parte degli Stati membri. In una plenaria del marzo 2023 a Strasburgo, il presidente della commissione Jeroen Lenaers (membro del PPE, coalizione di centrodestra) ha riportato lo stato dell’arte fino a quel momento lasciando ben poco spazio a interpretazioni.

Nonostante la commissione PEGA abbia ottenuto grande supporto da parte di 180 persone tra cui tecnici esperti, membri della comunità accademica, giornalisti e società civile ascoltati in numerose audizioni, Lenaers afferma: “sono frustrato, tuttavia, per il motivo per cui sono qui oggi a rappresentare la commissione PEGA a Strasburgo. Perché, fin dall’istituzione della nostra commissione, ci sono state due parti fondamentali interessate che non hanno adempiuto al dovere di sincera e leale cooperazione, o che si sono rifiutate di agire con decisione di fronte a una grave minaccia. Gli Stati membri e la Commissione”.

Il presidente collega le sue dichiarazioni al fatto che, a seguito dell’invio di un questionario agli Stati membri in cui la commissione PEGA chiedeva lumi circa l’utilizzo di spyware, la legislazione che ne disciplinasse l’uso nonché l’autorizzazione ex ante e la supervisione ex post, l**e risposte fossero arrivate solo da 10 Stati su 27. **Nonostante fossero passati circa otto mesi in quel momento, e la commissione PEGA di fatto non chiedesse “la divulgazione di segreti di Stato o la piena trasparenza in materia di sicurezza nazionale”, bensì una serie di domande “semplici, dirette e concrete a cui qualsiasi governo dovrebbe essere in grado di rispondere senza alcun problema”. Tra i Paesi membri che non hanno fornito una risposta c’è anche l’Italia: “da stati membri come l’Olanda, la repubblica Ceca, la Danimarca, l’Italia o Malta non abbiamo ricevuto né informazioni né risposta, ed è assolutamente inaccettabile”.

Interpellato sul punto da Guerre di Rete, il dipartimento per le Politiche europee – sotto la Presidenza del consiglio ministri – non ha fornito risposta.

Bilanciamento tra responsabilità e controllo

Il secondo elemento che ha distinto, anche qui in maniera negativa, il lavoro della commissione PEGA, riguarda la questione “sicurezza nazionale”. Sempre nella stessa plenaria, Lenaers riporta una risposta fornita dalla Commissione europea stessa davanti alle domande che lui e gli altri membri hanno posto all’inizio dei lavori: “**non indagheremo. **Non lo faremo perché [il fatto in sé riguarda, ndr] le autorità nazionali. La Commissione non può toccare questioni di sicurezza nazionale e le persone dovrebbero cercare di avere giustizia nei rispettivi tribunali nazionali”.

Una sorta di scaricabarile che ha fatto sì che, a cascata, gli stessi Stati membri fossero in qualche modo giustificati a non fornire informazioni sull’utilizzo illegale di spyware nel proprio Paese e nei confronti dei propri cittadini.

Il tema della sicurezza nazionale è stato ampiamente trattato nella relazione conclusiva dei lavori della commissione PEGA, pubblicata il 22 maggio scorso. Nella plenaria del 14 giugno scorso, in cui la relatrice in ‘T Veld ha presentato le raccomandazioni circa l’utilizzo di spyware nel continente, la sicurezza nazionale torna a più riprese negli interventi di molti membri. Nello specifico si parla di come la Corte di giustizia europea abbia chiarito che gli Stati membri devono essere in grado di dimostrare concretamente la compromissione della sicurezza nazionale: non basta quindi, per i Governi, schermarsi dietro a una poco chiara minaccia alla sicurezza interna del Paese. Si è parlato anche della necessità fondamentale di dare una definizione chiara e comune di “sicurezza nazionale”, così come di garantire che negli Stati membri possa essere svolto un controllo terzo e indipendente sul modo in cui questa viene applicata.

A conclusione del dibattito in plenaria del 14 giugno, la relatrice in ‘T Veld ha rivolto un appello all’Unione europea: “l’Ue deve agire e avere il potere di agire, perché, francamente, affidarsi alle autorità nazionali per far rispettare la legge, quando quelle stesse autorità sono i veri colpevoli, non ha assolutamente senso”.

L’audizione al vicepresidente di NSO

Quando nel giugno dello scorso anno la commissione PEGA ha audito Chaim Galfand, il numero due del gruppo israeliano NSO, sono state due ore di domande incessanti che con il senno di poi rendono chiara la posizione della commissione di indagine. Poche le risposte complete, anche e soprattutto per via del segreto commerciale che tutte le aziende sfoderano come scudo davanti a qualsiasi richiesta di informazione esterna, e in nome della confidenzialità dei rapporti con i propri clienti.

In questo caso non clienti qualunque, ma Governi europei e non solo. Durante la seduta Galfand ha fornito comunque informazioni rispetto alla situazione europea in materia di acquisto di tecnologie di sorveglianza di questo tipo.** Pegasus è stato venduto in almeno 14 Paesi europei: oltre a Polonia e Ungheria, i**n cui è stato appurato l’utilizzo illegale, degli altri Paesi poco si conosce e i Governi rimangono silenti. Finora non ci sono informazioni ufficiali in merito all’utilizzo di questo spyware da parte delle autorità italiane.

Le leggi che vogliono regolare l’accesso social ai minori

2023-07-19T00:00:00+00:00

Lo scorso 8 giugno Azione-Iv ha presentato a Montecitorio una proposta di legge che punta a “regolare l’accesso ai social dei minori”. A presentarla in conferenza stampa è stato il capogruppo Matteo Richetti, affiancato da Carlo Calenda, Mara Carfagna, Elena Bonetti e Giulia Pastorella. Insieme, gli esponenti del partito hanno spiegato i motivi che li hanno indotti ad avanzare una proposta modellata sulla norma approvata di recente dall’Assemblea nazionale in Francia, che ha innalzato il limite minimo di età per accedere ai social senza il consenso dei genitori dai 14 ai 15 anni. “Oggi la situazione è molto allarmante. Le famiglie sono lasciate sole in una condizione in cui di fatto c’è un far west – ha dichiarato Calenda, segretario del partito – L’81% degli adolescenti è su Instagram, l’iscrizione ai social comincia dagli 11 anni, oltre la metà dei giovani utilizza lo smartphone per più di 3 ore al giorno.(…) Una normativa ci sarebbe già: in Italia si potrebbe accedere ai social solo dai 14 anni in poi. Ma non c’è nessun tipo di controllo”.

Allo stato attuale, infatti, l’articolo 2-quinquies del D.Lgs 196/2003 (Codice della privacy) sancisce che i minori che hanno compiuto 14 anni possono esprimere il proprio consenso al trattamento dei dati personali per l’accesso ai social, mentre i minori che non hanno ancora raggiunto quest’età necessitano del consenso di chi esercita la responsabilità genitoriale – che le piattaforme devono adoperarsi per verificare. La disposizione è chiara, anche se i proponenti lamentano che non sia rispettata. Motivo per cui Azione-Iv ha presentato una proposta che prevede di:

innalzare l’età minima per esprimere il consenso al trattamento dei dati per l’accesso ai social dai 14 ai 15 anni
vietare l’accesso ai social ai minori di 13 anni, permettendo l’utilizzo agli utenti con età tra i 13 e i 15 anni solo – ed esclusivamente – con il consenso dei genitori
stabilire un processo di certificazione dell’età attraverso un meccanismo di verifica dell’anagrafica degli utenti sui social
sanzionare le piattaforme nel caso in cui non rispettino le normative, rifacendosi al Regolamento Europeo sulla protezione dei dati che all’art. 83 prevede sanzioni amministrative pecuniarie fino a 20 milioni di euro o fino al 4% del fatturato mondiale totale annuo dell’esercizio precedente, se superiore a 20 milioni di euro per le aziende che non rispettano le norme sulla protezione dei dati.

In particolare, la proposta insiste soprattutto sul processo di certificazione dell’età degli utenti, che non deve in alcun modo essere affidato alle piattaforme social, dato che finirebbero con il raccogliere un numero sempre maggiore di dati dei loro fruitori. L’obiettivo di Azione-Iv, quindi, è quello di prevedere che la verifica dell’anagrafica del minore avvenga attraverso un meccanismo di terze parti, come una carta d’identità elettronica, lo Spid o un operatore privato. “Sulla scia delle discussioni in corso nel quadro della strategia ‘Better Internet for Kids’ della Commissione Europea, suggeriamo che la verifica dell’età si appoggi in ultima istanza sull’identità elettronica contenuta nel Digital Wallet che l’Europa sta sviluppando proprio in questi mesi e di cui l’Italia è stata precursore con il sistema Spid”, riferisce Giulia Pastorella, vicepresidente di Azione, facendo chiarezza sulla proposta presentata a Montecitorio.

Social e minori: l’attuale normativa italiana

La proposta di Azione-Iv rivede l’attuale normativa in vigore, che fissa ai **14 anni l’età minima per fornire il consenso al trattamento dei dati **quando ci si iscrive a un social, recependo il Regolamento UE sulla tutela dei dati personali che prevede una soglia minima per l’accesso alle piattaforme fissata ai 16 anni, con la possibilità per gli Stati membri di decidere in autonomia sulla questione, posto che non si può scendere sotto ai 13 anni. L’Italia, dal canto suo, consente ai 14enni di accedere ai social fornendo il consenso in autonomia, ma richiede il consenso dei genitori per il trattamento dei dati nel caso in cui si abbia meno di 14 anni. A tal proposito, l’articolo 8 del Gdpr prevede che le piattaforme si adoperino “in ogni modo ragionevole” per verificare che davvero i genitori abbiano prestato il proprio consenso per l’iscrizione dei minori di 13 anni, attraverso tutte le “tecnologie disponibili”.

“La proposta di legge si inserisce nella lunga serie dei provvedimenti normativi che cavalcano l’onda del fatto di cronaca. In questo modo si rischia di introdurre norme non perfettamente ponderate ma guidate dallo “stomaco” dell’emergenza”, commenta a Guerre di Rete Francesco Paolo Micozzi, avvocato e docente di informatica giuridica presso l’Università degli Studi di Perugia.

“Sembrerebbe che si confonda l’aspetto della possibilità di iscrizione ad un social network con la capacità offerta, in Italia, agli ultra quattordicenni, di prestare validamente il consenso al trattamento dei loro dati personali, qualora si tratti di iscriversi a servizi della società dell’informazione (pensiamo, ad esempio, ad un account social ma anche a un account di posta elettronica, di messaggistica istantanea…)”*
*L’attivazione dell’account presuppone, a tutti gli effetti, la stipulazione di un contratto (i cui termini sono unilateralmente dettati dalla piattaforma) prosegue Micozzi. Sul piano del trattamento dei dati personali, invece, il Codice della privacy richiede l’età minima di 14 anni affinché il minore possa validamente dare il consenso al trattamento dei suoi dati personali. *
**
*“Dunque il divieto di attivazione dei social agli infra-tredicenni potrebbe essere ottenuto – già oggi, senza necessità di modificare alcuna normativa – mediante semplice segnalazione al social network che un suo utente ha meno di 13 anni (e quindi ha violato le condizioni imposte dallo stesso Social network) ovvero che lo stesso utente infra-quattordicenne abbia prestato il consenso al trattamento dei suoi dati personali non essendovi legittimato: nel primo e nel secondo caso la piattaforma, come dovuto, procederà alla disattivazione dell’account”.

Un altro problema è poi quello di imporre alle piattaforme la vigilanza e la verifica dell’età dei loro utenti. “*Per quanto ci si sforzi di individuare gli strumenti più idonei, l’eventualità di riversare ulteriori informazioni personali nelle tasche di chi questi dati sa ben elaborarli rappresenta un rischio non bilanciato dalle finalità che ci si propone di perseguire. Più che sui divieti, insomma, la storia insegna che è più utile puntare su consapevolezza, responsabilizzazione e guida dei ragazzi alla loro vita in rete. Individuare meccanismi che rappresentano una toppa peggiore del buco non è certo la soluzione ideale e da percorrere”, *conclude Micozzi.

Una questione, questa, su cui l’Italia sta cercando di agire già da un po’ di tempo. A maggio 2022 il tavolo tecnico del ministero della Giustizia sulla tutela dei diritti dei minori nel contesto dei social network, dei servizi e dei prodotti digitali in rete, alla presenza della ministra Marta Cartabia, ha elaborato alcune proposte di intervento tese a gestire l’accesso e l’uso dei social media da parte dei minori. Tra queste la creazione di un sistema per la verifica dell’età degli utenti – basato sulla certificazione da parte di terzi – un provvedimento che intenderebbe regolamentare il fenomeno dei baby influencer, il diritto all’oblio per i contenuti pubblicati e molto altro ancora. “*L’accesso alla rete è un diritto che dobbiamo garantire ai minori, fa parte della costruzione della loro identità, anche digitale. *– aveva dichiarato in quell’occasione Anna Macina, sottosegretario di Stato per la giustizia – Accade però che bambini anche molto piccoli entrino in contatto con ambienti digitali potenzialmente a rischio e dei quali non riescono a percepire il pericolo. […] La normativa, non solo nel nostro Paese, è indietro perché la tecnologia corre molto veloce, dobbiamo riuscire a stare al passo”.

Il “Protecting Kids on Social Media Act” statunitense

La sicurezza dei bambini è un tema molto cavalcato negli Stati Uniti, tanto da essere uno dei motivi addotti al possibile ban di TikTok da parte del Paese. Non stupisce, quindi, che a fine aprile un gruppo bipartisan di senatori abbia proposto una legge per proteggere i minori dai presunti effetti dannosi dei social media. Il “Protecting Kids on Social Media Act” fisserebbe il limite minimo di età per l’uso di app come Facebook, Instagram e TikTok ai 13 anni, e richiederebbe il consenso dei genitori per tutti i minori tra i 13 e i 17 anni intenzionati a creare un account sulle piattaforme. Inoltre, la proposta vieterebbe alle società di social media di utilizzare gli algoritmi per raccomandare contenuti ai minori di 18 anni e punterebbe a introdurre un sistema di verifica dell’età degli utenti, gestito dal Governo e supervisionato dal Dipartimento del Commercio, che richiederebbe a bambini e genitori di caricare un documento d’identità per dimostrare la loro età effettiva.

“Istituendo queste linee guida semplici e dirette, saremo in grado di dare alla prossima generazione di bambini ciò che ogni genitore desidera per il proprio figlio, ovvero la possibilità di crescere felice e in salute”, ha affermato il senatore Brian Schatz, che ha sottoscritto la proposta di legge.

Dubbi e critiche su questi progetti di legge

Eppure, nonostante il “Protecting Kids on Social Media Act”, c’è grande scetticismo tra Democratici e Repubblicani sulla capacità e volontà del Governo di implementare una norma simile. A preoccupare di più è l’abilità di istituire un sistema di verifica dell’età: nonostante la proposta di legge non imponga alle aziende di utilizzare un sistema governativo, rappresenta comunque un’espansione significativa del ruolo dello Stato nell’ecosistema digitale. Se così fosse, questo comporterebbe una supervisione delle autorità sui social media. Una possibilità alquanto remota secondo molti politici ed esperti del settore.
“I genitori esercitano una certa sorveglianza su ciò che i loro figli guardano su Internet, su ciò che guardano in televisione – tutte queste cose sono importanti. Non sono sicuro di voler coinvolgere il governo federale”, ha commentato su Wired il senatore repubblicano di orientamento libertario Rand Paul.

Chi si oppone in modo netto a questa proposta di legge è la storica organizzazione per i diritti digitali **EFF. **
“Sebbene queste leggi siano spesso descritte come se fossero a protezione e sostegno dei “diritti dei genitori”, fanno l’esatto contrario: eliminano la possibilità per i genitori di decidere da soli a cosa i loro figli possono accedere online”, scrive l’organizzazione, che ha lanciato una petizione contro la legge. “Confermare l’identità di un utente online è una questione complessa. Farlo mantenendo l’anonimato dell’utente è ancora più difficile. Non esiste un sistema ovvio per farlo attualmente sui social media, né uno che non sia oneroso per un genitore. In parole povere: se doveste dimostrare chi sono i vostri genitori a una piattaforma online, come fareste? I metodi attuali – prosegue l’EFF – includono fornire un modulo di consenso che deve essere firmato dal genitore e restituito per posta, fax o scansione; richiedere al genitore di utilizzare una carta di credito; richiedere a un genitore di chiamare un numero di telefono o di fare una videoconferenza; chiedere al genitore di fornire un documento d’identità rilasciato dal governo; sottoporre il genitore a domande basate su informazioni a cui sarebbe difficile rispondere per una persona diversa; verificare la foto di una patente di guida o di un altro documento di identità e confrontarla con una foto del genitore stesso”.
.
Ciascuno di questi metodi presenta problemi significativi, prosegue EFF. In primo luogo, questi sistemi non tengono necessariamente conto di un gran numero di famiglie non tradizionali. Non è chiaro se funzioneranno per i bambini con cognomi diversi da quelli dei genitori, per quelli in affidamento e per quelli i cui tutori sono altri parenti. In secondo luogo, alcuni di questi metodi possono basarsi su dispositivi che non tutte le famiglie possono avere. In terzo luogo, tutti questi metodi richiedono probabilmente ai genitori di condividere informazioni personali con terze parti o piattaforme. In questo modo, le leggi sul consenso dei genitori si scontrano con problemi di privacy simili a quelli delle leggi sulla verifica dell’età.

“Il risultato finale delle leggi che richiedono il consenso dei genitori sarebbe un numero enorme di giovani – soprattutto i più vulnerabili – che perderebbero l’accesso a queste piattaforme, solo perché non possono soddisfare i requisiti arbitrari necessari”, prosegue EFF. Inoltre, sostengono gli attivisti, ci sono molti scenari in cui un genitore potrebbe non volere che il proprio figlio acceda ai social media ma non per il suo interesse. I social media possono anche svolgere un ruolo cruciale per i giovani per accedere a risorse extra famigliari, e leggi come queste possono bloccarne completamente l’accesso.

Il modello francese

Prima ancora degli Stati Uniti e dell’Italia è stata la Francia a voler regolare l’accesso dei minori ai social. Lo scorso febbraio, infatti, il deputato Laurent Marcangeli (Horizons) aveva presentato una proposta di legge che fissava ai 15 anni l’età minima per la creazione di un account su piattaforme come Facebook, Instagram e TikTok. Al di sotto dei 15 anni deve essere richiesto il consenso dei genitori per l’accesso ai social. “Nel 2021, il 63% dei minori di 13 anni aveva un account su almeno un social network… Si tratta di una violazione delle condizioni generali di utilizzo delle principali piattaforme interessate, secondo le quali la registrazione è consentita a partire dai 13 anni”, ha dichiarato Marcangeli rispetto alla proposta avanzata alla National Asemblée.

Secondo la Commission nationale de l’informatique et des libertés, in Francia **oltre la metà dei minori tra i 10 e i 14 anni **utilizza un’app come Facebook, Instagram e TikTok. Ma la proposta di Marcangeli elenca anche una serie di presunti pericoli da cui tenere lontani i bambini: pornografia, cyberbullismo, standard di bellezza irraggiungibili e “modi di attirare l’attenzione che creano dipendenza” sono solo alcuni di quelli elenacati. “Vogliamo provare a regolamentare un mondo che non ha regole”, ha commentato il deputato, rilanciando un vecchio pregiudizio per cui su internet non ci sarebbero regole.

“Il disegno di legge non menziona la parte tecnica della verifica dell’età”, commentava mesi fa la testata tech BFMTV, sottolineando come la sua applicazione fosse praticamente complicata. “Se si applica un sistema simile, la soluzione potrebbe essere di affidarsi a “una terza parte fidata”. La verifica dell’età avverrebbe tramite una società privata cui fornire documenti. Tuttavia la Commissione nazionale per l’informatica e le libertà (CNIL) ha già espresso preoccupazione nel 2022 su un tale sistema e sui database gestiti da queste società”.

La proposta di legge (approvata a fine giugno) presuppone un rafforzamento del ruolo dell’Autorità per le Garanzie nelle Comunicazioni Audiovisive ed Elettroniche (Arcom), che dovrebbe avere il compito di proporre un “repository” ai fornitori di servizi e ai social network per poter verificare l’età.

Ma questa non è la sola azione mossa dai politici francesi al riguardo. Di recente i parlamentari hanno presentato un disegno di legge per fermare il fenomeno dello sharenting – un mix di “sharing” e “parenting” – ossia la condivisione da parte degli stessi genitori di foto dei propri figli sui social media. “Un bambino di 13 anni ha una media di 1.300 immagini di se stesso che circolano su Internet”, ha commentato a tal proposito Bruno Studer, uno dei deputati che ha sottoscritto la proposta di legge – rilanciando un vecchio numero citato per la prima volta in un report governativo inglese e derivante da una intervista (survey) condotta nel 2018 da una società privata su un campione di duemila genitori britannici.

Chi e come sta inseguendo la supremazia quantistica

2023-07-06T00:00:00+00:00

Alle porte di Zurigo, quattro piani sotto una pesante struttura in cemento armato costruita a metà anni Novanta da Zürich Insurance e capace di resistere a un EMP (un impulso elettromagnetico) causato da un’esplosione termonucleare, il product manager dell’azienda svizzera Green, Hanspeter Gehrig, ci mostra il primo dei due livelli sotterranei del centro di calcolo.

In 3.200 metri quadri in totale si trovano circa mille armadi, ciascuno con un massimo di 48 unità e un consumo di 6 Kilowatt-ora. L’impianto di massima sicurezza, controllato 24 ore al giorno, con accesso limitato e connessioni ridondanti, impiega tre differenti sistemi di alimentazione e ha un consumo energetico di 25 megawatt che diventeranno circa 100 in due anni.

“Questo – dice Gehrig – è uno dei primi datacenter non solo alimentati ad energie rinnovabili ma anche capace di riutilizzare il calore”. Gli scambiatori che raffreddano i server trasportano aria calda nei quartieri vicini e fanno da teleriscaldamento per 3.500 appartamenti e centinaia di uffici.

“La Svizzera – spiega Gehrig durante la nostra visita al centro di calcolo di Green, rebranding dell’azienda nata negli anni Novanta come agri.ch, all’epoca di proprietà dell’Unione svizzera degli agricoltori – è il secondo Paese in Europa per densità di centri di calcolo dopo l’Irlanda, con un consumo elettrico del comparto pari al 3,6 per cento del totale nazionale. La media europea è di poco superiore al 2 per cento. C’è un margine complessivo di miglioramento enorme: una riduzione dei consumi sino al 46 per cento per i centri di calcolo non ottimizzati”.

La crescita del volume di dati trattati e della potenza di calcolo necessaria per le aziende è diventata esponenziale in tutto il mondo. Nel centro di calcolo di Zurigo (uno dei sei di proprietà di Green più altri tre che sono in corso di costruzione per un investimento di mezzo miliardi di franchi svizzeri) hanno sede sia i servizi cloud per 400 grandi aziende e centomila clienti più piccoli, sia le strutture di calcolo ad alte prestazioni (HPC o High Performance Computing) usate per simulazioni di ricerca e sviluppo di prototipi aziendali, addestramento di sistemi di machine learning ed intelligenza artificiale e altri tipi di sperimentazioni, incluse quelle per la simulazione di qubit di computer quantistici.

La struttura architettonica di Zurigo-Centro (progettata dall’architetto svizzero Theo Hotz) è imponente, con quattro grandi coni di dissipazione del calore nel retro e un impianto raffreddamento sul tetto del palazzo in cemento armato e tre enormi motori Mercedes MTU da 16 cilindri l’uno nei sotterranei, pronti a intervenire in meno di 40 secondi in caso di interruzione di tutte le altre fonti di energia. Ma è solo uno delle migliaia di impianti analoghi presenti in Europa e delle decine di migliaia presenti in tutto il mondo.

Il ruolo dei centri di calcolo ibridi e privati

A differenza dei centri di calcolo dedicati ai grandi supercomputer ad alte prestazioni, usati da governi e centri universitari per ricerca scientifica e simulazioni meteorologiche, classificati dall’ente internazionale top500org che registra i più potenti supercomputer per HPC (l’Italia è presente nella classifica con 7 sistemi, Stati Uniti e Cina guidano con 150 e 134 sistemi), la maggior parte dei centri di calcolo privati in Europa e nel resto del mondo contiene un mix di server usati dalle diverse aziende ospitate per scopi diversi. Una parte viene utilizzata per gestire servizi di networking, di archiviazione e gestione di dati, e per l’erogazione dei servizi cloud. Un’altra parte invece è dedicata ai servizi di calcolo ad alte prestazioni.

È impossibile una stima di quanti siano in effetti i server dedicati a uno scopo piuttosto che all’altro, vista anche la quantità degli impianti. I grandi centri di calcolo “ibridi” sono 81 in Svizzera, 88 in Italia e 1.349 solo in Europa occidentale.

IA, simulazioni scientifiche e quantum computing

Nell’ultimo anno non c’è stata solo una crescita molto rapida della ricerca applicata e dei prodotti legati al machine learning, uno dei settori dell’intelligenza artificiale diventati estremamente popolari dopo il lancio di ChatGPT. Anche la ricerca nel settore del quantum computing sembra aver accelerato in maniera significativa.

Cosa è il quantum computing

Il quantum computing (QC), o calcolo quantistico, è una nuova tecnologia che sfrutta le leggi della meccanica quantistica per risolvere problemi troppo complessi per i computer classici, che sono basati su bit a due stati (1, 0). Invece, i QC sono basati su bit quantistici, o qubit, che possono esistere in più stati contemporaneamente; un fenomeno conosciuto come “entanglement” o “sovrapposizione” in italiano.

Quando un problema è troppo complesso per essere risolto in tempi ragionevoli da un supercomputer classico (o anche solo essere risolto), in teoria è possibile che possa venir risolto da un computer quantistico. Tuttavia, il calcolo quantistico è ancora agli esordi, lo studio degli algoritmi e l’implementazione delle macchine è ancora sperimentale e per questo è spesso necessario fare ricorso a supercomputer classici per simulare il calcolo di un computer quantistico oppure per semplificare il lavoro dei primi prototipi di QC, risolvendo più facilmente (anche se in termini molto onerosi dal punto di vista della computazione classica) parte dei calcoli di un problema.

E, insieme al settore della ricerca sul quantum computing, **ha accelerato anche la corsa alla realizzazione dei grandi sistemi di calcolo **dedicati che giocano un ruolo chiave nelle simulazioni scientifiche. Un settore da 351,5 miliardi di dollari nel 2030 con un impatto ambientale enorme, superiore a quello del trasporto aereo civile.

Uno stesso “ecosistema digitale” e una “risorsa strategica”

La spinta maggiore alla crescita dei sistemi HPC deriva dalle simulazioni scientifiche, dall’addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale, dalla ricerca in campo biomedico (soprattutto genomica) e da altri settori simili. In parte, però, deriva anche dallo sviluppo del quantum computing, che continua ad attrarre finanziamenti statali ed super-nazionali consistenti. In generale, **il rapporto tra HPC e le altre tecnologie digitali **(dal cloud all’intelligenza artificiale ai big data fino al quantum computing) viene visto come “singole componenti diverse dello stesso ecosistema digitale” con interazioni che rendono possibile il progresso scientifico e tecnologico, come scrive Antonio Perrucci nell’introduzione al volume “Il calcolo ad alte prestazioni” che raccoglie gli atti del convegno organizzato dall’associazione Astrid a Bologna e che considera **le infrastrutture di HPC italiane una “risorsa strategica” **grazie soprattutto “agli investimenti fatti a partire dagli anni ’60”.

I finanziamenti all’HPC e al quantum

Oggi, accanto all’HPC, i finanziamenti a progetti di quantum computing a livello mondiale sono in continuo aumento, con un giro d’affari di finanziamenti pubblici che nel 2021 era stimato attorno ai 25 miliardi di dollari.

In Italia, per esempio, sfruttando i fondi del PNRR, il Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza, alla fine del 2022 il Garr (il consorzio italiana a banda ultralarga dedicato alla comunità dell’istruzione, della ricerca e della cultura) ha avviato lo sviluppo a Bologna del Centro Nazionale HPC, Big Data e Quantum Computing** con un finanziamento di 320 milioni di euro. **Era stato annunciato a metà luglio dell’anno scorso come uno dei cinque Centri Nazionali previsti dal PNRR nel tecnopolo di Bologna, in quella che è diventata la cittadella italiana del supercalcolo, accanto al supercalcolatore Leonardo gestito da CINECA, e il Centro di Calcolo dell’Infn, l’Istituto nazionale di fisica nucleare. I finanziamenti sono della regione Emilia Romagna, del governo e dell’Unione europea.

Le iniziative europee sono numerose. Ad esempio, la EuroHPC JU, un’iniziativa congiunta tra l’Ue, Paesi europei e partner privati per sviluppare un ecosistema di supercalcolo di livello mondiale in Europa.

L’uso di sistemi HPC per simulare computer quantistici

L’obiettivo è non solo lo sviluppo del quantum computing ma anche il suo sviluppo tramite sistemi di calcolo ad alte prestazioni. Il rapporto tra questi ultimi supercomputer e i computer quantistici è molto stretto, perché molto spesso i sistemi HPC vengono utilizzati per simulare il comportamento dei computer quantistici. È uno dei settori più promettenti della ricerca, sulla carta, e riceve consistenti finanziamenti pubblici.

I computer quantistici utilizzano un approccio completamente diverso rispetto ai computer tradizionali (che gli scienziati chiamano “computer classici”) e sfruttano le proprietà della meccanica quantistica per svolgere l’attività del calcolo in maniera molto più rapida. Il quantum computing promette di offrire una accelerazione sostanziale rispetto alla sua controparte classica ma solo per alcuni tipi di problemi.
Tuttavia, il più grande ostacolo alla realizzazione del potenziale dei computer quantistici è il “rumore” intrinseco a questi sistemi: per processare le informazioni i computer quantistici utilizzano un tipo particolare di bit (chiamati “qubits”) il cui stato fisico è estremamente difficile da registrare e prono a errori di lettura. I sistemi di correzione degli errori, che non permettono di distinguere il risultato delle operazioni svolte, sono stati finora molto difficili da implementare e hanno creato una delle principali limitazioni alla realizzazione dei computer quantistici. Tanto che i ricercatori, oltre a sviluppare approcci diversi alla realizzazione degli elaboratori di questo tipo, hanno anche fatto ricorso alla simulazione del calcolo su computer classici ad alta performance (i sistemi HPC, High Performance Computing) o a sistemi ibridi in cui il computer quantistico è progettato per eseguire solo alcune delle operazioni dopo che i dati vengono processati preliminarmente da un computer tradizionale.

Le ultime ricerche e l’obiettivo della supremazia quantistica

Tuttavia, nelle ultime settimane i ricercatori di Ibm hanno pubblicato un articolo sulla rivista Nature in cui sostengono che** i computer quantistici potranno superare quelli tradizionali “in due anni” **basandosi su una serie di test svolti con Eagle, uno dei computer quantistici sviluppati dall’azienda. Questo indicherebbe la possibilità, dopo un periodo di intensa ricerca, di raggiungere quella che viene definita la vera “quantum supremacy” o “quantum advantage”, cioè la capacità di un computer quantistico di eseguire un tipo di computazione che è impossibile per un computer tradizionale, almeno in un arco di tempo ragionevole.

L’azienda ha realizzato anche un nuovo processore quantistico da 127 Qubit, detiene il record con un sistema che utilizza 433 qubits e progetta di costruirne uno da 100mila qubits entro dieci anni. Secondo Ibm, questi sistemi lavoreranno a fianco dei supercomputer “classici” per ottimizzare la sintesi di nuovi farmaci, la produzione di fertilizzanti, l’ottimizzazione delle prestazioni delle batterie e in una serie di altre applicazioni. “Lo chiamo supercomputing quantistico”, ha detto in una intervista Jay Gambetta, vicepresidente di IBM per il settore quantistico, per disegnare una veste di marketing all’ibrido HPC-Quantum computer, che viene testato come possibile soluzione commerciale da aziende nel settore finanziario, farmaceutico e automobilistico come Visa, JPMorgan Chase, Roche e Volkswagen, secondo il Wall Street Journal.

La società di consulenza McKinsey aveva precedentemente stimato che l**a supremazia quantistica avrebbe potuto essere raggiunta entro il 2030, **soprattutto grazie agli sforzi di sviluppo di soluzioni di quantum computing nel cloud, portati avanti da aziende come Alibaba, Amazon, Google, Intel, Honeywell, Microsoft e la stessa Ibm, oltre ad alcune decine di piccole startup (come la canadese Xanadu Quantum Technologies e le americane PsiQuantum e IonQ) finanziate come spin-off universitari o di centri di ricerca pubblici.

Sempre in queste settimane Microsoft ha affermato di aver trovato un nuovo tipo di particella che permette di migliorare la prestazione dei computer quantistici in maniera radicale. La scoperta, per quanto accolta con parziale scetticismo dalla comunità dei ricercatori, rappresenta solo uno degli avanzamenti tecnici che sono stati registrati negli ultimi mesi. Intanto anche Intel ha presentato il suo primo chip quantistico, Tunnel Falls, con 12 Qubit, con un ritardo notevole rispetto alle altre aziende del settore ma dimostrando di voler partecipare a quello che ritiene essere un mercato strategico.

Le critiche all’uso dei grandi centri di calcolo

Tuttavia, il principale problema, rispetto agli investimenti e allo sviluppo dei grandi centri di calcolo di HPC e al loro impatto ambientale, è la valutazione se effettivamente questi siano necessari per lo sviluppo dei sistemi di quantum computing. Mentre per molti ricercatori i centri di supercalcolo sono utili per eseguire alcuni tipi di simulazione di qubit o calcoli complementari al lavoro dei computer quantistici, costruire un numero crescente di grandi centri di calcolo dedicati non è sempre sempre necessario: alcune parti della ricerca possono essere portate avanti senza bisogno di sfruttare le piattaforme cloud e i sistemi HPC, altamente inquinanti. Come spiega a Guerre di Rete Alessandro Luongo, ricercatore presso il Centre for Quantum Technologies di Singapore, “in alcuni casi è possibile ottenere risultati scientificamente rilevanti senza ricorrere ad uso di HPC, che però rimane necessario per simulazioni di sistemi quantistici molto complessi”.

La supremazia quantistica, secondo il World Economic Forum, è uno sviluppo auspicabile in quanto porterà alla creazione di una “quantum economy”. “Questo modo fondamentalmente nuovo di fare informatica – scrive Derek O’Halloran, responsabile delle strategie digitali per il World Economic Forum – non è solo un computer classico più potente, ma ha il potenziale per cambiare radicalmente la nostra capacità di affrontare i cambiamenti climatici, la fame e le malattie”. La panacea quantistica per tutti i mali presenta però anche i classici problemi di tutte le soluzioni radicalmente innovative: il desiderio di essere controllate dai governi dei più grandi paesi del mondo.

L’Europa punta sul quantum e la ricerca pubblica

In Europa la supremazia quantistica è perseguita principalmente dai centri di ricerca pubblici o finanziati con denaro pubblico mentre negli Usa agli investimenti pubblici si sono aggiunti anche quelli molto forti del settore privato. Nel resto del mondo è al centro degli obiettivi di sviluppo strategico soprattutto di Corea del Sud, Giappone, Taiwan, Singapore, Israele, India, Australia, Canada e Cina. Quest’ultima deve affrontare lo stesso problema degli europei, cioè una mancanza strutturale di risorse di calcolo rispetto a quelle presenti tra gli attori privati americani. Nonostante questo, la Cina vede gli investimenti di alcune aziende private (ad esempio, Alibaba e Baidu) e finanziamenti pubblici per almeno 15 miliardi di dollari, secondo il World Economic Forum, con una serie di investimenti che non sono stati resi pubblici. Sempre secondo questi dati, la seconda area geopolitica per finanziamenti alla ricerca sul quantum computing è l’Europa, con un totale di 7,2 miliardi di dollari stanziati, la maggior parte dei quali da parte di Germania (41,9%), Francia (28%) e Olanda (14%). I governi del Giappone e del Regno Unito spendono poco meno di Washington (rispettivamente 1,8 e 1,3 miliardi contro gli 1,9 miliardi del governo americano), ma Londra ha annunciato che sta progettando di quasi **raddoppiare gli investimenti **portandoli a 2,5 miliardi di sterline (3,18 miliardi di dollari).

Nonostante alcuni timori** di sicurezza per lo sviluppo di computer quantistici da parte della Cina** (con la possibilità di violare i sistemi di crittografia tradizionale, tanto che le agenzie federali americane dovranno utilizzare sistemi crittografici a prova di quantum computer entro il 2035) in realtà la maggior parte delle preoccupazioni americane sono di tipo commerciale e di vantaggi economici. Tanto che alla fine del 2022 l’amministrazione Biden ha espresso la preoccupazione che fosse necessario “proteggere il vantaggio sulla Cina” istituendo nuovi controlli sulle esportazioni verso Pechino di tecnologie chiave per lo sviluppo del quantum computing.** I soldi per lo sviluppo dei sistemi quantistici però vengono dal settore privato**, con Ibm e Google che stanno finanziando il lavoro delle università di Chicago e Tokyo.

La questione ambientale

Rimane irrisolto però il problema principale: l’enorme impatto ambientale dei centri di calcolo commerciali: attualmente nel mondo è pari a 17 Gigawatt-ora ma che crescerà fino a 35 Gigawatt nel 2030, mentre un datacenter per HPC consuma all’incirca la stessa energia di 80mila abitazioni. Nonostante i tentativi di renderli più “verdi”, come nel caso del castello di cemento armato da 25 Megawatt-ora alle porte di Zurigo di Green, è proprio necessario continuare a sviluppare una strategia ibrida HPC-Quantum computing oppure è solo una scusa per giustificare ulteriori investimenti speculativi in questo settore?

I social stanno rendendo più difficili le indagini su crimini e disinformazione

2023-06-30T00:00:00+00:00

L’onda di cambiamenti che ha travolto Twitter nei mesi successivi all’acquisizione di Elon Musk lo scorso ottobre ha prodotto un gran trambusto, prima di lasciare spazio a ChatGPT e ai relativi dibattiti legati all’intelligenza artificiale. Nel marasma generale, un episodio di questa travagliata vicenda è passato però in sordina: dopo l’annuncio iniziale di febbraio, lo scorso marzo Twitter ha ufficializzato che l’accesso alle sue API (Application Programming Interface) non sarebbe più stato gratuito. Al contempo, le versioni premium di questo servizio avrebbero subito un aumento considerevole dei prezzi.

Le API sono interfacce che permettono alle applicazioni di interagire con altre, svolgendo il ruolo di canali di comunicazione tra siti web, applicativi, software o dispositivi diversi. Quelle di Twitter rappresentano fin dal 2006 uno strumento fondamentale per ricercatori e organizzazioni internazionali impegnate in attività di data analysis: permettono infatti di estrapolare e analizzare informazioni dal social network per approfondire temi critici (come il ruolo di troll e account falsi in occasione delle elezioni o quello svolto da campagne di molestie e attacchi coordinati contro esponenti della società civile critici di alcuni Governi), oltre che raccogliere e classificare foto e video, che possono essere utilizzati come prove di accusa nei confronti di criminali di guerra nei tribunali internazionali.

Un problema per la ricerca indipendente e l’analisi dei dati

“La limitazione delle API di Twitter avrà un grosso impatto sui medio-piccoli ricercatori”, spiega a Guerre di Rete Alessandro Accorsi, senior analyst dell’International Crisis Group, organizzazione no profit transnazionale che dal 1995 svolge attività di ricerca per la prevenzione e la risoluzione di conflitti. “Questo strumento è utilizzato in primo luogo da accademici che hanno bisogno di pubblicare il database utilizzato come campione per le loro ricerche. In secondo luogo, da tutti coloro i quali fanno ricerca individuale. Diventerà, insomma, uno strumento più elitista”.

Come scritto in un dettagliato report dell’International Crisis Groups, limitare l’accesso alle API ai più abbienti ridurrà le analisi e “rafforzerà i pregiudizi occidentali legati alla ricerca sulla disinformazione” (ovvero l’interesse esclusivo verso Usa ed Europa). A subire il colpo più duro saranno dunque le realtà che operano nei Paesi del cosiddetto Sud Globale, dove le indagini tramite social e le campagne di fact-checking rappresentano ancora uno strumento poco diffuso ma di fondamentale importanza: i piccoli osservatori di Internet, come AfricaCheck e DoubleThink Lab (che svolgono un ruolo centrale per la diffusione di informazioni accurate in Africa e Asia), pagheranno carissimo il cambio di politiche attuato da Twitter.

Del resto, questo stravolgimento di policy è perfettamente in linea con i cambiamenti aziendali voluti dalla nuova direzione di Elon Musk, a seguito dell’acquisizione della piattaforma da parte del patron di Tesla lo scorso ottobre (dopo mesi di schermaglie legali). Musk ha spiegato che la politica delle API “è stata abusata pesantemente dai bot scammers e dai manipolatori di opinioni”. Mettendo un prezzo al biglietto d’ingresso, l’imprenditore di origini sudafricane punta a ridurre il numero di account automatizzati e monetizzare il più possibile.

Le nuove tariffe per l’utilizzo delle API di Twitter

In un thread di fine marzo, l’account ufficiale degli sviluppatori di Twitter ha comunicato i nuovi piani previsti per avere accesso alle sue API (gratuito, base ed enterprise), fornendo al tempo stesso dettagli su prezzi e limiti di lettura e scrittura.
Le tariffe imposte precludono l’accesso alla maggior parte degli utenti. Nella sezione Enterprise, il piano Small Package costa attualmente 42mila dollari al mese e permette l’accesso a 50 milioni di tweet (circa lo 0,3% dei 375 milioni di tweet che in media vengono pubblicati sul social ogni giorno), mentre la vecchia API gratuita forniva da sola l’accesso all’1% del totale dei cinguettii giornalieri. Il pacchetto di abbonamento più avanzato tocca quota 210mila dollari al mese e offre l’accesso a 200 milioni di tweet. Si tratta di costi assolutamente insostenibili per gran parte delle Ong, degli studenti e dei ricercatori privati che per anni hanno avuto accesso a milioni di dati ogni mese in maniera gratuita (o comunque a prezzi più contenuti).

L’unica eccezione è rappresentata dalle PA e da alcuni servizi di pubblica utilità che si occupano di avvisi meteo, aggiornamenti sui trasporti e notifiche di emergenza, i quali continueranno a utilizzare tali strumenti gratuitamente. Anche in questo caso però, le ragioni sono prettamente economiche: “Se la Metropolitan Transportation Authority di New York – prosegue Accorsi – avesse smesso di utilizzare Twitter per dare gli aggiornamenti sul traffico e sui servizi dei treni, la piattaforma avrebbe perso centinaia di migliaia di utenti che la usano fondamentalmente solo per quello. Del resto, l’Europa non rappresenta per Twitter un mercato prioritario”, e anche per questo il social si è ritirato dal codice di condotta volontario contro le fake news (ma combattere la disinformazione diverrà un obbligo con l’entrata in vigore del Digital Service Act il 25 agosto). “Piuttosto che pagare le penalità che l’Ue gli potrebbe infliggere, Musk è tranquillamente disposto a perdere l’intero mercato per concentrarsi esclusivamente sugli Stati Uniti e sul resto del mondo. È la sua logica economica”, continua Accorsi.

L’importanza delle API nelle democrazie e nei conflitti

Nel corso degli ultimi diciassette anni, la politica “free API” di Twitter ha contribuito a smascherare operazioni di influenza e ingerenza a livello internazionale. Ne è un fulgido esempio il caso legato alla Internet Research Agency (IRA) russa, la cosiddetta fabbrica di troll gestita da Yevgeny Prigozhin, l’oligarca e capo del gruppo Wagner, la compagnia militare privata di cui si è molto parlato negli ultimi giorni dopo l’abortita marcia su Mosca. L’IRA è stata spesso accusata di aver cercato di interferire attraverso campagne sui social e profili finti nella politica degli Usa e di altri Paesi, incluse le elezioni statunitensi del 2020 e la guerra in Siria. Caso eclatante fu l’attacco al villaggio di Khan Shaykhun, che causò la morte di circa cento persone: l’agenzia vicina a Putin (sostenitore del regime di Bashar al-Assad) promosse falsità e tentò di delegittimare i caschi bianchi siriani e le altre organizzazioni umanitarie presenti nel Paese, denuncia un report dell’organizzazione per i diritti umani The Syria Campaign, stimando che tra il 2016 e il 2017 queste iniziative di disinformazione siano state visualizzate 56 milioni di volte su Twitter.

Le API di Twitter hanno contribuito a scoprire attività di disinformazione coordinate legate all’IRA e finalizzate a sostenere determinati candidati o a seminare sfiducia nei processi elettorali di diversi Paesi africani.
Lo Stanford Internet Observatory aveva identificato una serie di campagne Facebook condotte proprio dal gruppo Wagner di Prigozhin in Congo, Repubblica Centrafricana, Madagascar, Mozambico e Sudan.
Allo stesso modo, le API hanno fatto emergere l’attività mediatica social che in Colombia ha minato la legittimità dei colloqui di pace tra il Governo e le Forze Armate rivoluzionarie (FARC).

Non finisce qui. In base a quanto emerso dalle rivelazioni di Frances Haugen, la whistleblower che nel 2021 diffuse il contenuto di migliaia di documenti interni a Facebook, e da successivi report di Ong, gli algoritmi del social network di Mark Zuckerberg sono stati accusati di dare particolare visibilità a post di odio contro i **Rohingya, vittime di un genocidio in Myanmar **nel 2017. Come testimoniato dal rapporto del Consiglio per i diritti umani delle Nazioni Unite sul Myanmar, per indagare sull’uccisione delle oltre 24mila vittime sarebbe stato utile possedere “dati specifici sulla diffusione dell’incitamento all’odio”. Tuttavia, a differenza di quanto fece Twitter, all’epoca Facebook non rese disponibili API ad accesso libero utili a tale scopo.

Infine, non va dimenticato che analisti e ricercatori sono stati in grado di prevedere la data di inizio della guerra in Ucraina, monitorando i movimenti delle truppe russe attraverso una combinazione di informazioni pescate dai social media e dati di tipo open source. Senza tralasciare l’incredibile lavoro di testate giornalistiche come Bellingcat, che fin dai primi giorni del conflitto hanno sfruttato strumenti digitali di vario genere per accertare la veridicità di fatti che, spesso, provenivano da account di civili ucraini.

Tutti questi esempi convergono nella medesima conclusione: l’ampia disponibilità degli strumenti API delle piattaforme social permette di formulare **analisi approfondite **di campagne d’odio e di influenza, e talvolta anche di crimini perpetrati nei contesti bellici di tutto il mondo. Sfortunatamente, negli ultimi tempi queste possibilità si stanno riducendo.

Una tendenza comune tra i social media

I recenti cambiamenti di policy da parte di diverse piattaforme hanno messo in crisi chi utilizza i social network per attività di ricerca. Il fenomeno non riguarda solo Twitter: le voci relative a un’imminente chiusura di CrowdTangle, lo strumento di ricerca di Meta per l’acquisizione di dati da Facebook e Instagram (una sorta di API “semplificata” e facilmente accessibile), sono state riportate da diverse testate.

“C’è una tendenza generale a limitare l’accesso pubblico ai dati e a fare transparency washing”, conclude Accorsi. L’obiettivo è trasmettere un’immagine di trasparenza e disponibilità; nei fatti, però, l’accessibilità è fortemente contenuta. “Dopo lo scandalo di Cambridge Analytica, Meta ha limitato l’accesso ai propri dati per evitare nuovi episodi del genere. Attualmente la ricerca complessa viene fatta da pochissime istituzioni che hanno accordi con Facebook e che possono permettersi di farlo”.
In questo scenario, la scomparsa di CrowdTangle porterebbe la compagnia di Zuckerberg a chiudersi ulteriormente in un guscio impenetrabile.

TikTok merita un capitolo a parte. All’inizio di quest’anno il social cinese ha reso disponibile un’API rivolta agli utenti, in uno slancio comunicativo volto alla trasparenza dopo le continue polemiche e le pressioni bipartisan da parte della politica statunitense. Tuttavia, lo strumento presenta delle condizioni di utilizzo particolarmente restrittive: i fruitori devono aggiornare regolarmente i dati dell’API di ricerca almeno ogni quindici giorni e devono eliminare quelli che non sono più disponibili al momento di ogni aggiornamento.

Inoltre, dopo l’audizione del Ceo dell’azienda Shou Zi Chew davanti al Congresso americano lo scorso marzo, la compagnia ha aperto un vero e proprio “Transparency and Accountability Center” a Los Angeles. In un articolo di The Verge, il giornalista americano Alex Heath racconta la sua visita in occasione di un tour organizzato da TikTok e rivolto alla stampa. Nell’hub c’è di tutto, compresa una sorta di stanza dei segreti: come riportato dal giornalista, “dietro una parete con un’illuminazione simile a quella della Morte Nera, i funzionari hanno dichiarato l’esistenza di una sala server che ospita il codice sorgente dell’app, esaminabile da revisori esterni”. Chi entra deve firmare un accordo di non divulgazione, passare attraverso i metal detector e chiudere il proprio telefono in un armadietto. Il centro sembra più un’operazione d’immagine (“virtue signalling”), commenta Heath.

Infine, c’è Reddit. Da un paio di settimane il network nato nel 2005 (e undicesimo sito web più visitato al mondo) sta assistendo a una gigantesca protesta intestina che coinvolge oltre 3mila delle sue community. La rivolta è iniziata dopo l’annuncio da parte della piattaforma di voler far pagare agli utenti le proprie API e sta minacciando seriamente l’esistenza dell’intera infrastruttura. In questo caso, la scelta è legata al fenomeno dello scraping che riguarda le intelligenze artificiali: ChatGPT ha fatto razzia dei dati di Reddit per allenare la propria IA, per questo ora la proprietà della piattaforma sta cercando di salvaguardare il proprio “patrimonio” e soprattutto di monetizzare da tale pratica.

La conferenza su un mondo post-API

Di fronte a questo scenario i ricercatori stanno suonando un allarme. “Se utilizzate i dati dei social media per le vostre ricerche, vi conviene ascoltare, perché abbiamo raggiunto un punto di crisi. L’accesso ai dati digitali è sopravvissuto per anni in un flusso scomodo e imprevedibile, ma la più recente ondata di cambiamenti politici potrebbe essere esistenziale”. Così scrivono gli organizzatori di una conferenza prevista ad ottobre negli Usa il cui fulcro sarà proprio “The Post-API Conference: Social media data acquisition after Twitter” (La conferenza post-API: l’acquisizione di dati dai social media dopo Twitter).

Al netto delle scelte aziendali di realtà molto diverse tra loro (in termini di etica, policy e fatturato), la tendenza sembra universale. Che ne sarà di un mondo in cui i social network diventeranno sempre più restii a condividere i propri dati? Analisti, ricercatori autodidatti e giornalisti senza grandi finanziatori alle spalle saranno sempre più estromessi dalla ricerca della verità.

Aspettando ancora la piattaforma per il Referendum Digitale

2023-06-22T00:00:00+00:00

“La piattaforma garantisce il tuo diritto alla partecipazione democratica. Attenzione: La piattaforma è in fase di test. L’accesso al sistema è pertanto non consentito”. Questo è quanto si legge da mesi sul sito firmereferendum.gov.it, che avrebbe dovuto dare la possibilità a tutti i cittadini italiani di sottoscrivere un referendum o una iniziativa di legge popolare con firma digitale qualificata, ovvero a distanza, tramite SPID o CIE, senza recarsi di persona ai banchetti di raccolta firme.
“Avrebbe dovuto” perché così era indicato dalla legge 30 dicembre 2020, n. 178, disciplinato dal Decreto del Presidente del Consiglio dei Ministri del 9 settembre 2022 e infine reso operativo da un accordo esecutivo per l’acquisizione dei servizi per la realizzazione e conduzione della piattaforma “Referendum Digitale”, stipulato il 18 ottobre 2021 tra il Dipartimento per la trasformazione digitale e Sogei, la società informatica del Ministero dell’Economia.

Che fine ha fatto, allora, la piattaforma che l’allora Ministro per l’Innovazione Vittorio Colao aveva dato per “fatta” già diversi mesi fa? Guerre di Rete ha richiesto informazioni (con annesso sollecito, ndr) alla segreteria del sottosegretario per l’innovazione on. Butti e agli uffici stampa del Dipartimento per la trasformazione digitale e del Ministero della Giustizia ma non ha ricevuto risposta al momento della pubblicazione. Ricevuta invece, in tempi rapidi, quella dell’ufficio stampa Sogei, il quale però comunica di non essere autorizzato a dare informazioni su progetti che sta portando avanti per conto di terzi. In mancanza di aggiornamenti, non possiamo fare altro che ricostruire la storia di un servizio digitale pronto, gratuito e in netto ritardo sulla tabella di marcia.

La battaglia per allargare la possibilità di promuovere referendum

Molto di questa storia ha origine nel 2015, quando l’ex segretario dei radicali Mario Staderini, insieme a Michele De Lucia, decide di intraprendere un’azione giudiziaria denunciando all’Onu, da parte dell’Italia, una violazione del diritto dei cittadini a partecipare alla vita politica del Paese attraverso referendum e leggi di iniziativa popolare. “Nel nostro Paese – **affermava Mario Staderini **in un’intervista rilasciata a Radio Radicale – l’esercizio del diritto politico a promuovere referendum è molto limitato e in molti casi negato. Da dieci anni i referendum sono esclusiva solo dei grandi partiti politici che possono vantare squadre di certificatori”.

Questo perché, commenta a Guerre di Rete Lorenzo Mineo, dell’Associazione Luca Coscioni**, **“organizzare la raccolta delle firme richiede una serie di formalità non banali che vanno dalla richiesta dello spazio ai Comuni per posizionare il banchetto di raccolta, all’autenticazione delle firme che, fino all’ampliamento della platea di soggetti autorizzati avvenuta solo nel 2020, richiedeva la presenza al tavolo di certificatori come notai e consiglieri comunali”.

Una serie di formalità che, secondo Staderini e l’associazione Coscioni, andava a vantaggio dei grandi partiti politici che avevano la forza per organizzare raccolte firme di successo. “A oggi – ha dichiarato Staderini al Fatto Quotidiano – solo grandi partiti e sindacati si possono “permettere” un referendum, perché sono gli unici ad avere autenticatori gratis a disposizione in tutta Italia. Sono la casta degli autenticatori”.

Dalla condanna per violazione del diritto dei cittadini alla piattaforma digitale pubblica

Nel novembre del 2019, come scrive Il Fatto Quotidiano, “nel silenzio generale l’Italia viene condannata dal Comitato dei diritti umani dell’Onu perché viola il diritto dei cittadini a partecipare alla vita politica del paese attraverso i referendum e le leggi di iniziativa popolare”.

“In assenza di una piattaforma pubblica per le firme digitali – dichiara Lorenzo Mineo – dobbiamo evidenziare come dal 2010 non ci siano stati referendum di iniziativa popolare, dal basso, ma solo promossi su iniziativa dei partiti, quindi tramite la proposta di consigli regionali oppure di maggioranze parlamentari. La condanna dell’ONU servì a far ampliare la platea dei certificatori e, successivamente, a far approvare la realizzazione della ormai famosa piattaforma digitale pubblica per la sottoscrizione dei referendum”.

“Nel frattempo – prosegue Mineo – come Associazione abbiamo promosso due iniziative referendarie tramite la realizzazione di una piattaforma privata che ha richiesto uno sforzo economico importante per l’autenticazione tramite SPID e CIE: si pensi che tra eutanasia e cannabis, la parte di firme raccolte digitalmente sono state quasi 900mila, con un costo pari a circa un euro a firma. L’opzione di raccogliere firme tramite piattaforme digitali private è stata resa possibile grazie a un emendamento concordato da Staderini e Marco Gentili con il Ministro Colao e presentato da Riccardo Magi e approvato nel luglio 2021. Una possibilità soltanto transitoria finché non sarà in funzione la piattaforma pubblica e gratuita. Senza quest’ultima è evidente che si disincentiva l’applicazione della democrazia diretta”, conclude Mineo. “Con i costi previsti, difficilmente un comitato promotore avrà interesse a promuovere referendum, tanto più se c’è incertezza sull’esito, come si è visto con la decisione della Corte Costituzionale nel 2022 sui referendum eutanasia e cannabis dopo la raccolta firme”.

La piattaforma pubblica viene affidata a Sogei da parte del Dipartimento per la trasformazione digitale con un accordo esecutivo per un “valore pari ad € 163.835,00 oltre IVA e durata a decorrere dalla data di sottoscrizione e fino al 30 ottobre 2022, per le attività e secondo i termini e le modalità dettagliati nell’ambito dell’accordo esecutivo medesimo e suoi allegati”.

L’interpellanza di marzo sul ritardo della piattaforma

Tutto sembrava funzionare e poi qualcosa è andato storto, tanto da portare l’on. Riccardo Magi, gruppo misto + Europa, e l’on. Carmela Auriemma, Movimento 5 stelle, a presentare una interpellanza il 17 marzo 2023. In questa gli interpellanti ripercorrono l’iter della piattaforma e l’emanazione definita “tardiva”, nel settembre 2022, del decreto che doveva stabilire le caratteristiche della stessa. Poi si afferma come la stessa piattaforma, www.firmereferendum.gov.it, avrebbe dovuto permettere a tutti i cittadini dotati solo di identità digitale di sottoscrivere le proposte di referendum o di legge di iniziativa popolare. E tuttavia si sottolinea come tale piattaforma non fosse* “ancora operativa e, quindi, abbiamo un ritardo di più di un anno rispetto ai termini prescritti dalla norma*”

Il passaggio dell’interpellanza

“La legge n. 178 del 2020 – esordisce l’on Magi – poi, successivamente modificata, ha previsto, all’articolo 1, comma 341, l’istituzione di un apposito fondo, la cui dotazione è stata determinata in 100.000 euro annui, a decorrere dal 2021, ai sensi del successivo comma, destinato alla realizzazione di una piattaforma per la raccolta digitale delle firme degli elettori necessarie per i referendum previsti dagli articoli 75 e 138 della Costituzione, nonché per i progetti di legge di iniziativa popolare di cui all’articolo 71 della Costituzione. La medesima legge ha impegnato la Presidenza del Consiglio, entro il 31 dicembre 2021, ad assicurare l’entrata in funzione di questa piattaforma. Con un proprio decreto, adottato di concerto con il Ministero della Giustizia, sentito il Garante per la protezione dei dati personali, si sarebbero dovute definire le caratteristiche tecniche, l’architettura generale, i requisiti di sicurezza e le modalità di funzionamento della stessa piattaforma, nonché le modalità con cui i promotori delle proposte mettono a disposizione dell’Ufficio centrale per il referendum presso la Corte di Cassazione, nella stessa data in cui effettuano il deposito di eventuali firme autografe riferite alla medesima proposta, le firme raccolte elettronicamente. Ora, effettivamente, in data 9 settembre 2022, anche a seguito di un altro atto di sindacato ispettivo avanzato dal sottoscritto interpellante, il decreto di cui sopra, ossia il decreto della Presidenza del Consiglio dei ministri, recante: “Disciplina della piattaforma per la raccolta delle firme necessarie per i referendum previsti dagli articoli 75 e 138 della Costituzione” è stato tardivamente emanato e pubblicato sulla Gazzetta Ufficiale del 26 novembre 2022.*
Con riferimento alle modalità di accesso alla piattaforma, nella risposta fornita alla precedente interpellanza urgente, la n. 2-01431, in data 4 marzo 2022, il Sottosegretario di Stato alla Presidenza del Consiglio delegato a rispondere ha chiarito che l’accesso sarebbe stato consentito tramite l’interfaccia web www.firmereferendum.gov.it per tutti i cittadini dotati di identità digitale e registrati nell’anagrafe pubblica dei residenti e che, pertanto, per sottoscrivere le proposte di referendum o di legge di iniziativa popolare non sarebbe stato necessario il possesso della firma digitale, ma esclusivamente dell’identità digitale. La piattaforma, tuttavia, ad oggi, non risulta ancora operativa e, quindi, abbiamo un ritardo di più di un anno rispetto ai termini prescritti dalla norma*”.

A rispondere ai chiarimenti chiesti dall’interpellanza di Magi, era Wanda Ferro, Sottosegretaria di Stato per l’Interno, che precisava due cose: gli adeguamenti tecnici avrebbero impiegato 4-5 mesi; a prendersi in carico la piattaforma sarebbe stato il Ministero della Giustizia.
Così le parole di Ferro: “è stato necessario effettuare alcuni adeguamenti alla prima versione della piattaforma, in quanto il DPCM 9 settembre 2022 ha affidato al Ministero della Giustizia e, in particolare, alla Corte di Cassazione, nell’ambito delle proprie competenze istituzionali, un ruolo operativo nel funzionamento della piattaforma.*
**Con riferimento alle previsioni sulla piena operatività della piattaforma, si rappresenta che (…) la Presidenza del Consiglio dei ministri, da tempo, ha avviato le necessarie interlocuzioni con il Ministero della Giustizia, finalizzate a definire una collaborazione tesa *a far sì che sia quest’ultimo a prendere in carico la gestione. (…). Con riferimento ai tempi richiesti per il rilascio, si rappresenta che gli adeguamenti tecnologici necessari richiedono circa 4-5 mesi”.

Da cinque mesi a dodici e oltre

Quattro o cinque mesi dal 17 marzo 2023 che sono diventati però 12 (per arrivare a un piano di lavoro che realizzi la piattaforma) nel question time al quale ha risposto il **Ministro della Giustizia Carlo Nordio, **rilanciato da Ansa e altri media il 17 maggio: “Entro 12 mesi ci sarà un piano di lavoro per arrivare alla realizzazione di una piattaforma digitale per la raccolta delle firme degli elettori per i referendum. Lo ha detto al question time il ministro della Giustizia Carlo Nordio assicurando che sarà garantita la conformità della piattaforma alle prescrizioni vigenti”.

Uno stillicidio che preoccupa le associazioni che si sono battute per la piattaforma. “Temo che questi continui rinvii – dichiara a Guerre di Rete Marco Cappato, tesoriere dell’Associazione Luca Coscioni, Presidente di Eumans, movimento paneuropeo di iniziativa popolare – siano il segnale chiaro di una mancata volontà politica di messa a disposizione di questo strumento di democrazia popolare. Questo Governo teme forse i referendum?”

Nel frattempo l’appello della stessa associazione per sbloccare la piattaforma Referendum Digitale punta a raggiungere le 60mila firme.

La legge sull’intelligenza artificiale in Europa è a una svolta

2023-06-13T00:00:00+00:00

L’intelligenza artificiale è sempre più una questione politica. Già prima dell’esplosione degli strumenti di IA generativa – è noto a tutti il caso di ChatGPT – l’Unione Europea ha iniziato a lavorare a una proposta di regolamento conosciuto come AI Act, pensato per regolare gli utilizzi delle tecnologie di intelligenza artificiale all’interno degli Stati membri. La proposta è considerata uno dei più ambiziosi progetti normativi nel mondo occidentale. L’AI Act è stato da poco adottato dalle due commissioni che hanno guidato il processo all’interno del Parlamento Europeo, la Commissione IMCO (Mercato Interno e Protezione dei Consumatori) e LIBE (Libertà civili, giustizia e affari interni), in una votazione avvenuta l’11 maggio. Proprio in questi giorni **è prevista l’approvazione definitiva da parte dell’assemblea plenaria del Parlamento **(il 13 giugno ci sarà il dibattito e il 14 la votazione). Dopo questo passo inizieranno i cosiddetti “triloghi”, le negoziazioni tra i due organi legislativi dell’Unione (Parlamento e Consiglio) e la Commissione Europea. Il Consiglio è l’organo che insieme al Parlamento detiene il potere legislativo in Europa, ed è composto da rappresentanti dei Governi degli Stati membri. Insomma, le fasi procedurali sono tutt’altro che concluse.

L’AI Act non sta proseguendo il suo viaggio da solo: all’ultimo vertice del G7, tenutosi a Hiroshima, in Giappone, i leader mondiali hanno discusso di un framework comune per la regolamentazione dell’intelligenza artificiale. Negli Stati Uniti Sam Altman, il Ceo di OpenAI ha testimoniato di fronte al Congresso federale. “L’intelligenza artificiale può fare diversi danni”, ha detto Altman. Il CEO ha proposto un sistema di licenze per le compagnie che intendono sviluppare sistemi complessi di intelligenza artificiale, gestito da un’agenzia governativa.

Tra negoziazioni istituzionali e dibattiti pubblici dai toni distopici, abbiamo cercato di fare un quadro dei punti principali del regolamento sull’intelligenza artificiale, spiegando **quali sono i nodi principali **su riconoscimento facciale in tempo reale in spazi pubblici, polizia predittiva, sistemi di riconoscimento delle emozioni, chatbot e contenuti generati da IA e controllo delle frontiere.

Un sistema basato sul rischio

L’AI Act ha una struttura cosiddetta “risk-based”, ovvero basata sulla valutazione del rischio. Esistono obblighi diversi per i provider di tecnologie e servizi a seconda del livello di rischio identificato dai legislatori. Alcuni usi dell’IA sono addirittura considerati del tutto proibiti. Tra questi vi sono l’identificazione biometrica in tempo reale in spazi pubblici, i sistemi di polizia predittiva e i sistemi di riconoscimento delle emozioni utilizzati in ambito di sicurezza, lavorativo ed educativo.

“I rischi sono stati identificati e categorizzati sulla base di tre aspetti principali”, spiega a Guerre di Rete Brando Benifei, europarlamentare e membro dell’Alleanza progressista di Socialisti e Democratici, co-relatore del testo in Parlamento insieme a Dragoş Tudorache. “Salute, sicurezza e rispetto dei diritti fondamentali. I sistemi classificati come “ad alto rischio” sono soggetti a obblighi specifici di certificazione e trasparenza. Vi sono poi delle istanze in cui vengono riconosciuti dei rischi limitati – ad esempio, nel caso di chatbot deve essere chiaro che a fornire gli output non è un essere umano”.

Il cuore del regolamento è ovviamente costituito dalle pratiche proibite. “Il Parlamento Europeo ha allargato gli ambiti di divieto: abbiamo ad esempio introdotto proibizioni più stringenti rispetto alla sorveglianza biometrica negli spazi pubblici e abbiamo inserito il divieto di uso di sistemi di polizia predittiva”, continua Benifei. “Queste pratiche infatti non aumentano la sicurezza dei cittadini, ma rischiano di danneggiarla”.

ChatGPT e le intelligenze artificiali generative

Nel testo dell’AI Act vengono identificati i cosiddetti “modelli fondativi” (foundational models), tra cui è incluso anche GPT-4, il modello linguistico alla base della popolare applicazione ChatGPT. Nel testo, questi sistemi vengono descritti come modelli addestrati su dati ampi e su scala, e progettati per un’ampia gamma di applicazioni. La definizione è contenuta nell’articolo 3.

Le aziende o le organizzazioni che sviluppano tali modelli saranno soggette a una serie di obblighi, ad esempio “dimostrare, attraverso una progettazione, una sperimentazione e un’analisi appropriate, che l’identificazione, la riduzione e la mitigazione dei rischi ragionevolmente prevedibili per la salute, la sicurezza, i diritti fondamentali, l’ambiente, la democrazia e lo stato di diritto precedono e accompagnano lo sviluppo”.

Riconoscibilità di contenuti generati da IA

Le intelligenze artificiali generative hanno conosciuto un’esplosione di popolarità a partire dalla fine dello scorso anno. Questo ha spinto i legislatori a modificare il regolamento per includere le nuove applicazioni.

“Abbiamo allargato lo scopo del testo per includere questi modelli, che inizialmente sfuggivano al proposito del regolamento”, prosegue Benifei. “Abbiamo inserito degli obblighi di trasparenza rafforzata. I contenuti generati da intelligenza artificiale dovranno essere chiaramente riconoscibili. Abbiamo inserito anche una clausola sulla riconoscibilità dei deepfake, con lo scopo di combattere la disinformazione. I provider di intelligenze artificiali generative avranno anche l’obbligo di dare una lista sufficientemente esaustiva di materiali coperti da copyright utilizzati per l’addestramento degli algoritmi”.

La necessità di regolare l’uso di IA generativa è riconosciuta anche da una parte dei leader dell’industria. “Nella fase iniziale di stesura del testo abbiamo incontrato delle resistenze da parte dell’industria. Ma con l’esplosione delle applicazioni di IA generativa, questa pressione si è allentata. C’è la consapevolezza, anche nel settore, che non sia possibile non regolare l’uso di tecnologie simili”.

No alla sorveglianza biometrica in spazi pubblici

Diverse organizzazioni per i diritti umani e digitali si sono esposte in azioni di advocacy su alcuni aspetti dell’AI Act. In una dichiarazione pubblicata subito dopo il voto nelle Commissioni dell’11 maggio, la coalizione **European Digital Rights (EDRi) **composta da 47 organizzazioni della società civile, si è dichiarata soddisfatta di alcuni passi compiuti nel testo di compromesso, in particolare rispetto alla proibizione della sorveglianza biometrica in spazi pubblici.

“Gli eurodeputati hanno ascoltato l’avvertimento di oltre 80 gruppi della società civile e di decine di migliaia di sostenitori della campagna Reclaim Your Face, decidendo di porre fine a molte delle pratiche chiave che equivalgono alla sorveglianza biometrica di massa (BMS). Si tratta di una vittoria significativa nella lotta contro le pratiche che violano la nostra privacy e la nostra dignità e che trasformano i nostri spazi pubblici in luoghi di sospetto e di soppressione dei nostri diritti e delle nostre libertà democratiche”, si legge nel comunicato.

Rimasti fuori i diritti dei migranti e la gestione frontiere

Restano, secondo gli attivisti, alcune criticità, soprattutto rispetto alla protezione delle persone migranti e alla gestione delle frontiere, un tema fortemente politicizzato e un’area in cui l’intelligenza artificiale rischia di risultare in pratiche estremamente discriminatorie.

“La proposta ha un impianto complessivo risk-based, ovvero basato sulla categorizzazione dei rischi”, commenta a Guerre di Rete Caterina Rodelli, EU Policy Analyst per l’organizzazione Access Now. “E’ diverso, ad esempio, da altre legislazioni, come il *General Data Protection Regulation (*GDPR), che invece sono *rights-based, *ovvero focalizzate su una serie di diritti fondamentali. Il problema principale riguarda la definizione di questi rischi: chi e in che modo li identifica? E chi sono i soggetti e i gruppi presi in considerazione?”

“Il Parlamento europeo non è riuscito a proteggere i diritti dei migranti dalla sorveglianza discriminatoria. Gli eurodeputati non hanno incluso nell’elenco delle pratiche vietate l’uso dell’intelligenza artificiale per facilitare i respingimenti illegali o per profilare gli individui in modo discriminatorio. Senza questi divieti, il Parlamento europeo sta aprendo la strada all’utilizzo di un panopticon alle frontiere dell’UE”, si legge ancora nella dichiarazione di EDRi.

Il tema sarà anche probabilmente molto dibattuto in fase di negoziazioni interistituzionali, con l’organo co-legislativo (il Consiglio, composto dai ministri competenti degli Stati Membri) che premerà per introdurre delle eccezioni per quanto riguarda le forze di polizia e l’applicazione delle politiche migratorie.

**“**Il testo originario della Commissione prevedeva molte eccezioni all’applicazione della legge, in particolare nell’ambito delle forze di polizia. E sappiamo che in molti casi le politiche migratorie e quelle di pubblica sicurezza convergono”, commenta ancora Rodelli. “Dopo il voto in plenaria il Parlamento entrerà ai triloghi con la consapevolezza che il Consiglio spingerà perché l’AI Act e le sue limitazioni non siano applicate alle forze di polizia e alle autorità migratorie”.

Tecnologie automatizzate di sorveglianza già usate ai confini

Uno dei problemi è che le tecnologie automatizzate di sorveglianza dei confini sono già in uso ai confini europeo. A maggio del 2022, Access Now ha mappato l’utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale per il controllo delle frontiere in Europa. “Ci sono forti interessi in gioco”, specifica Rodelli. “C’è un’infrastruttura di sorveglianza che questa legislazione ha la possibilità di mettere in discussione. Il Consiglio probabilmente si opporrà all’allargamento dei ban.”

Anche Brando Benifei anticipa una situazione simile. “Sarà un negoziato probabilmente difficile”, precisa. “Il Parlamento Europeo [sulle tematiche legate alla sicurezza] ha una visione diversa rispetto a quella che probabilmente avranno molti Governi”.

“Le frontiere sono sempre un terreno di sperimentazione e una cartina tornasole per le legislazioni vigenti”, conclude Rodelli. “Se non sono in grado di proteggere le persone ai margini della società, la loro efficacia resta limitata.”

Il Consiglio aveva già adottato una posizione a novembre del 2022, in cui esprimeva la necessità di garantire alle forze dell’ordine un certo grado di flessibilità, anche nell’utilizzo di sistemi generalmente proibiti dalla legislazione, oppure considerati ad alto rischio. Euractiv riporta, al momento, anche diverse tensioni tra i gruppi parlamentari in vista del dibattito in plenaria. Le negoziazioni tra Parlamento, Consiglio e Commissione potranno andare avanti per diversi mesi: ci si aspetta tuttavia che il regolamento verrà formalmente adottato prima delle prossime elezioni europee, previste per giugno 2024.

Tentazione sorveglianza biometrica

2023-06-08T00:00:00+00:00

Nel Regno Unito, nel giorno dell’incoronazione di re Carlo, sono stati scansionati 68mila volti, compresi quelli dei manifestanti anti-monarchici. Quello messo in campo dalle forze dell’ordine il 6 maggio scorso è stato uno dei dispiegamenti più massicci di sistemi con riconoscimento facciale nella città di Londra.

La Polizia metropolitana britannica prima dell’evento aveva promesso di “non avere intenzione di utilizzare la tecnologia per reprimere proteste legali o prendere di mira attivisti”, ma le parti della società civile da sempre attente al tema della sorveglianza tecnologica sanno che c’è poco da fidarsi.

“Abbiamo già assistito a un’enorme repressione delle proteste prima dell’incoronazione, con nuove misure introdotte proprio questa settimana per limitare ulteriormente i modi in cui le persone possono far sentire la propria voce”, ha dichiarato Emmanuelle Andrews della ong Liberty al Guardian, “ora è probabile che il riconoscimento facciale venga utilizzato per monitorare chiunque voglia esercitare il proprio diritto di protestare, uno scenario estremamente preoccupante”.

Già a gennaio 2021, Amnesty International lanciava una campagna per abolire i sistemi di riconoscimento facciale, “una forma di sorveglianza di massa che viola il diritto alla privacy e minaccia la libertà di espressione e associazione”. Questo tipo di tecnologia, inoltre, “esacerba il razzismo sistemico” andando a impattare in maniera sproporzionata le minoranze, già soggette alla discriminazione e alle violazioni dei propri diritti da parte delle forze dell’ordine.

Il team di ricerca della Essex University, guidato dal professor Pete Fussey, nel 2020 aveva condotto l’unico studio indipendente sulle telecamere con riconoscimento facciale utilizzate dalla Polizia metropolitana di Londra e aveva dimostrato come solo il 19% dei casi rilevati potesse ritenersi accurato, a dispetto del 70% di affidabilità millantato dalle autorità londinesi.

L’intelligenza artificiale nelle mani di Putin

Ma se il riconoscimento facciale gode di buona salute in democrazia, nei paesi autoritari è in forma splendente. Lo scorso marzo Reuters ha esaminato più di 2000 processi che si sono celebrati a Mosca, in Russia, dimostrando come in centinaia di questi le forze dell’ordine abbiano utilizzato il riconoscimento facciale per arrestare manifestanti e oppositori politici.

Un donna di 32 anni, architetta, arrestata già due volte per aver preso parte a delle manifestazioni, ha raccontato che lo scorso anno la polizia si è ripetutamente presentata davanti casa sua, e che in un’occasione l’agente le ha detto esplicitamente che “potevano controllare in qualsiasi momento se fosse in casa o meno accedendo alle immagini delle telecamere proprio all’entrata del suo palazzo”.
Decine di intervistati poi hanno raccontato di essere stati fermati dalla polizia nelle stazioni della metro, dove gli agenti hanno fatto intendere di essere riusciti ad individuarli grazie ai sistemi di riconoscimento facciale.

Il sistema di riconoscimento facciale utilizzato in Russia si chiama Sphere e, come spiega Laura Carrer su Wired, è in grado di riconoscere le persone ricercate e avvisare la polizia nella metropolitana in 3-5 secondi. Sphere è in funzione dal primo settembre 2020 ed è in grado di trasformare il volto di un passeggero che attraversa il tornello in un’impronta biometrica univoca, confrontabile con le banche dati della polizia.

Più in generale, l’intelligenza artificiale ha aiutato la macchina della propaganda putiniana a tenere lontani gli oppositori politici delle strade ma anche a “bonificare” l’ecosistema virtuale.
Nell’agosto 2022, l’agenzia governativa incaricata di sorvegliare la rete internet in Russia, GRFC, ha sborsato 57 milioni di rubli (quasi 700mila euro) per sviluppare un sistema di intelligenza artificiale chiamato Oculus per monitorare qualsiasi contenuto viaggiasse sui social network. Secondo alcuni documenti riservati ottenuti da Radio Free Europe, l’agenzia GRFC ha creato una entity list sulla quale addestrare Oculus. Obiettivo: individuare post, immagini o video lesivi nei confronti del presidente Putin.
Tra le espressioni e le immagini contenute nella lista troviamo “Putin a forma di granchio”, “Putin a forma di falena”, così come “comparazioni con Hitler” o vampiri.

Red Wolf, il sistema di riconoscimento facciale utilizzato da Israele

Nel recente rapporto “Automated Apartheid”, Amnesty International ha svelato l’esistenza di un sistema di riconoscimento facciale conosciuto con il nome di Red Wolf in Israele.

Red Wolf fa parte di un’estesa rete di sorveglianza che mira a rafforzare il controllo del Governo israeliano sulla popolazione palestinese e consolidare quello che Amnesty definisce “un sistema di apartheid”.

Le telecamere sono dispiegate ai checkpoint nella città di Hebron e in Cisgiordania, dove scansionano ogni giorno volti di palestinesi non consenzienti. Amnesty ha documentato l’aumento di telecamere soprattutto nelle aree adiacenti agli insediamenti illegali degli occupanti israeliani.

Questo tipo di sorveglianza, si legge nel rapporto, fa parte di “un deliberato tentativo da parte delle autorità israeliane di creare un ambiente ostile e coercitivo per i palestinesi, con l’obiettivo di ridurre la loro presenza in aree strategiche”.

Anche al Governo italiano piace il riconoscimento facciale

Per quanto riguarda l’Italia, tra le risposte che la destra avanza periodicamente per far fronte all’“emergenza sicurezza” c’è senz’altro quella di rafforzare la videosorveglianza nelle strade e “sbloccare il riconoscimento facciale”. L’ultimo a invocare quella che per molti amministratori comunali appare come una panacea è stato il Ministro dell’interno Matteo Piantedosi, che a gennaio ha varato un piano per incrementare la vigilanza nelle città di Milano, Roma e Napoli: oltre all’incremento degli agenti in stazioni e aree circostanti è previsto l’utilizzo di tecnologie dotate di identificazione biometrica.

“La videosorveglianza è uno strumento fondamentale. La sua progressiva estensione è obiettivo condiviso con tutti i sindaci”, ha dichiarato Piantedosi alla fine dello scorso aprile. “Il riconoscimento facciale dà ulteriori e significative possibilità di prevenzione e di indagine. Proprio in questi giorni abbiamo avviato specifiche interlocuzioni con il Garante [per la protezione dei dati personali] per trovare una soluzione condivisa”.

Tuttavia, le evidenze scientifiche raccolte negli ultimi anni vanno in tutt’altra direzione: se la videosorveglianza è di per sé un deterrente marginale contro il crimine o perlomeno molto limitato a certi contesti, la sorveglianza biometrica si è rivelata ancora più problematica viste le ripercussioni che ha sulla privacy dei cittadini, la reiterazione di *bias *(pregiudizi) discriminatori e l’alto rischio di utilizzi impropri da parte delle autorità.

In Italia è in vigore dal 2021 – e sarà valida almeno fino al 31 dicembre 2023 – una moratoria che vieta l’installazione e l’uso di sistemi di riconoscimento facciale tramite dati biometrici, “a meno che il trattamento non sia effettuato per indagini della magistratura o prevenzione e repressione dei reati”, si legge nel comunicato stampa del Garante per la protezione dei dati personali in cui si spiega che la moratoria “nasce dall’esigenza di disciplinare requisiti di ammissibilità, condizioni e garanzie relative al riconoscimento facciale”.

Questo perché non esiste ancora una legge che regoli l’utilizzo di tecnologie per l’identificazione biometrica e, più in generale, che dia un quadro normativo all’intelligenza artificiale. L’Unione Europea ci sta però lavorando da tempo, e l’iter legislativo è ormai a buon punto.

Il riconoscimento facciale in Europa secondo l’AI Act

L’AI Act – questo il nome del pacchetto di norme sullo sviluppo dell’intelligenza artificiale nell’Ue – è stato approvato lo scorso 11 maggio dalle commissioni Mercato interno e Libertà civili, per essere votato in sessione plenaria a Strasburgo a metà giugno.
Quella avanzata dai correlatori Brando Benifei (S&D, Italia) e Dragos Tudorache (Renew, Romania) è una proposta ambiziosa che ha come obiettivo quello di “garantire uno sviluppo etico dell’intelligenza artificiale che pone al centro l’uomo”.

Il testo fornisce prima di tutto una definizione condivisa di intelligenza artificiale (AI), ovvero un sistema progettato per funzionare con livelli di autonomia variabili e in grado di “generare output come contenuti, previsioni, raccomandazioni o decisioni che influenzano l’ambiente con cui il sistema interagisce, tanto in una dimensione fisica quanto in una digitale”. Rispetto alla prima bozza che “prevedeva eccezioni troppo estese”, ha spiegato lo stesso eurodeputato Benifei intervistato recentemente da La Stampa, nella nuova formulazione sono stati imposti maggiori divieti e limitazioni, soprattutto al riconoscimento facciale.
Sarà dunque vietato il riconoscimento facciale in tempo reale nei luoghi pubblici, mentre quello a posteriori sarà possibile solo previa autorizzazione di un giudice e per il perseguimento di reati gravi.
Il divieto varrà anche per la profilazione biometrica sulla base di elementi sensibili come etnia, genere, religione, orientamento politico e stato di cittadinanza; per i sistemi in grado di riconoscere gli stati emotivi e per quelli addestrati alla polizia predittiva*, *ovvero alla previsione di crimini futuri, della loro localizzazione e all’elaborazione di profili criminali. Non si potrà nemmeno fare *scraping *indiscriminato di dati biometrici catturati da social media o di filmati di videosorveglianza (CCTV) per creare database.

“Il Parlamento europeo con questi divieti sta inviando un messaggio significativo ai Governi e agli sviluppatori di AI di tutto il mondo, schierandosi dalla parte della società civile secondo cui alcuni utilizzi dell’intelligenza artificiale sono semplicemente troppo dannosi per essere consentiti”, ha dichiarato Sarah Chander, Senior Policy Adviser dello European Digital Rights (EDRi), associazione civile che si occupa della difesa dei diritti digitali.

La stessa ha anche sottolineato come “sfortunatamente, il sostegno del Parlamento europeo ai diritti della persona si sia fermato prima di tutelare quelli dei migranti”. Tra i divieti previsti nel testo, infatti, non c’è quello esplicito all’utilizzo discriminatorio dell’intelligenza artificiale e del riconoscimento facciale effettuato sulle persone migranti per facilitare i respingimenti illegali.

I confini “smart” con cani robot, telecamere e droni

Negli stessi giorni in cui l’AI Act veniva approvato dalle Commissioni europee, la Francia autorizzava l’uso di droni per la “cattura, registrazione e trasmissione di immagini” al fine di contrastare i passaggi irregolari al confine con l’Italia. Secondo la prefettura, quella dei droni è “la migliore soluzione” nonché il dispositivo “meno intrusivo”.

A utilizzarli nel Mediterraneo c’è anche Frontex, l’agenzia europea della guardia di frontiera e costiera, secondo cui la sorveglianza aerea è utile per salvare le persone in mezzo al mare e catturare i trafficanti. Un’indagine di Human Rights Watch e Border Forensics ha però dimostrato come Frontex abbia utilizzato i droni per individuare le barche dei migranti e segnalarle alla Guardia costiera libica.

Nel Regno Unito, invece, l’organizzazione Privacy International ha denunciato l’utilizzo di braccialetti elettronici con rilevatore GPS che i migranti devono indossare 24 ore su 24, 7 giorni su 7. La rilevazione costante della localizzazione diventa per le autorità competenti uno strumento per decidere, ad esempio, se concedere o meno il diritto di asilo o un permesso di soggiorno.

Come ha spiegato Eliot Bendinelli di Privacy International, “il problema principale di utilizzare un braccialetto elettronico nell’ambito dell’immigrazione è l’interpretazione del dato. Anche in uno scenario ipotetico in cui si hanno a disposizione dati accurati, non si può dire cosa stia veramente facendo una persona che indossa un braccialetto elettronico. Ad esempio: andare a fare la spesa ad un certo orario della sera può essere interpretato come l’acquisto di alcol, mentre la persona che frequenta regolarmente un luogo di culto o partecipa ad una manifestazione sarà etichettato come estremista”.

Se l’immagine di una persona costretta a trascorrere diverse ore per ricaricare il braccialetto elettronico senza alcuna possibilità di poterlo sfilare evoca una possibile puntata della serie *Black Mirror, *la distopia diventa meno remota se guardiamo alle politiche che stanno attuando gli Stati Uniti al confine con il Messico.

L’Agenzia per l’immigrazione statunitense, riporta Coda Story, sta testando un orologio da polso dotato di GPS e riconoscimento facciale da fornire ai migranti che attraversano il confine. L’apparecchio – sostengono i funzionari – servirà a ridurre i tempi di attesa per accedere ai colloqui con l’agenzia.

Entrando poi alla fiera Border Security Expo che si tiene ogni anno a El Paso (in Texas), come ha fatto la giornalista Candice Bernd, si assiste al tripudio della tecnologia pensata per la “sicurezza” dei confini : cani robot, sensori di movimento, modelli avanzati di droni e taser, armature antiproiettile e telecamere di sorveglianza di ogni forma e dimensione. A questo punto non è neanche più necessario costruire muri fisici. Un muro “intelligente”, infatti, composto da sistemi di riconoscimento facciale e droni, potrebbe rivelarsi una barriera persino peggiore di quella di acciaio.

Il principale sponsor della fiera quest’anno è la Anduril Industries, fondata dall’imprenditore Palmer Luckey insieme a tre ex dirigenti della Palantir. Tra i principali investitori della Anduril, nonché fondatore della Palantir, vi è nientemeno che Peter Thiel, il miliardario venture capitalist libertariano e sostenitore di Donald Trump.

Come TikTok prova a convincere l’Europa

2023-06-01T00:00:00+00:00

Appena un paio di settimane fa la decisione del governatore repubblicano Greg Gianforte di vietare TikTok dai dispositivi personali degli utenti in Montana, a partire da gennaio 2024, ha riacceso i riflettori sul social e sulla sua relazione con il governo cinese, messa sotto osservazione da tempo dai governi di tutto il mondo. Ma la questione del Montana sembra essere ben più spinosa, dato che i legislatori hanno approvato un disegno di legge che per la prima volta renderà illegale l’uso di TikTok (nel senso che gli app store non potranno offrire l’app). “Il Montana intraprende l’azione più decisiva di qualsiasi altro Stato per proteggere i dati privati e le informazioni personali sensibili degli abitanti del Montana impedendo che siano raccolti dal Partito Comunista Cinese”, ha dichiarato Gianforte in un comunicato stampa, facendo seguito alle decisioni di altri Stati Usa di bannare TikTok dai dispositivi governativi.

Un ban che è arrivato anche in Europa, sulla scia di quanto era già stato deciso oltreoceano, nonostante il CEO **Shou Zi Chew **abbia più volte rassicurato i funzionari europei sul corretto trattamento dei dati degli utenti da parte della piattaforma, accusata di condividere informazioni sensibili con il governo cinese. “Confido sul fatto che TikTok adempia pienamente ai suoi impegni per rispettare il diritto dell’UE e riconquistare la fiducia delle autorità di regolamentazione europee. Non vi è alcun dubbio che i dati degli utenti in Europa siano al sicuro e non esposti ad accessi illegali da parte di autorità di paesi terzi”, ha commentato Vera Jourova, vicepresidente della Commissione europea e responsabile del coordinamento delle politiche sui valori e la trasparenza, dopo aver incontrato Chew a gennaio 2023.

Eppure, appena un mese dopo, la situazione in Europa si è letteralmente capovolta. La Commissione Europea ha scelto di seguire la stessa linea di condotta degli statunitensi, bannando TikTok dai dispositivi dei dipendenti, mettendo a rischio il futuro della piattaforma anche nel Vecchio Continente.

Il ban di TikTok da parte delle istituzioni europee

Lo scorso febbraio la Commissione europea e il Consiglio della UE hanno chiesto a oltre 35.000 dipendenti di rimuovere TikTok dai loro dispositivi aziendali e dai telefoni personali su cui erano installate app di lavoro – con la possibilità di scegliere di rimuovere le applicazioni di lavoro nel caso in cui volessero mantenere TikTok. “La misura mira a proteggere la Commissione dalle minacce e dalle azioni che possono essere sfruttate per attacchi informatici contro l’ambiente aziendale della Commissione”, ha dichiarato la Commissione in un comunicato. D’altronde, non è certo cosa nuova che la piattaforma sia stata accusata di condividere i dati degli utenti con la società madre ByteDance e con il governo cinese, scatenando reazioni avverse soprattutto da parte degli Stati Uniti. Eppure, dal canto suo TikTok si è subito detta delusa da tale decisione, che ha definito “fuorviante e fondata su malintesi”.

Circa un mese più tardi anche il Parlamento europeo ha deciso di vietare l’uso del social cinese sui dispositivi del personale. A dare la notizia, in quel caso, sono stati la presidente Roberta Metsola e il segretario generale Alessandro Chiocchetti, che hanno suggerito chiaramente agli eurodeputati, al loro personale e agli assistenti accreditati di rimuovere TikTok dai loro dispositivi personali. “Sono state sollevate preoccupazioni per la sicurezza informatica sull’utilizzo della piattaforma di social media TikTok, in particolare per quanto riguarda la protezione dei dati e la loro raccolta da parte di terzi”, si leggeva nell’email inviata dal Parlamento ai suoi circa 8000 dipendenti. La decisione, però, ha colto alla sprovvista i politici europei e gli stessi funzionari parlamentari. “Come membri del Parlamento europeo, ricevere soltanto un’email che dice ‘Dovete rimuovere TikTok prima del 20 marzo, sono in atto delle minacce’ – senza saperne di più – è trattarci da bambini”, ha dichiarato Leila Chaibi, membro del Parlamento Europeo. “Domani se ricevo un’email che mi dice di saltare fuori dalla finestra, salterò fuori dalla finestra? Chiedo solo che ci diano qualche informazione in più”.

In fondo, è la prima volta che le istituzioni della UE scelgono di vietare un social media dai dispositivi del personale per motivi di sicurezza. Ma a cogliere alla sprovvista i politici dell’Unione Europea e i Governi nazionali non è stato tanto questo, quanto il modo in cui la Commissione ha scelto di vietare TikTok. Trattandosi di questioni interne, la decisione è stata presa dal Consiglio di gestione aziendale, un gruppo di burocrati di alto rango che fa riferimento direttamente alla presidente Ursula von der Leyen e che generalmente si occupa delle questioni gestionali. Il divieto, quindi, ha apparentemente saltato qualsiasi organo decisionale politico – riferisce Politico – e non ha coinvolto i gabinetti di commissari che si occupano della politica di sicurezza informatica e della protezione dei dati della UE, come il commissario europeo per il mercato interno Thierry Breton, la vicepresidente della Commissione Věra Jourová e molti altri. Inoltre, come se non bastasse, il Consiglio di gestione aziendale ha annunciato la decisione durante una settimana festiva in Belgio, durante la quale i funzionari della UE sono soliti allontanarsi da Bruxelles per le vacanze.

Al loro ritorno, si sono ritrovati di fronte all’ordine imprescindibile di rimuovere TikTok dai dispositivi utilizzati per lavoro (ai parlamentari invece è raccomandato) senza aver avuto spiegazioni dettagliate al riguardo. L’eurodeputata danese Christel Schaldemose, infatti, ha messo in dubbio il ban del social cinese in Parlamento, chiedendo pubblicamente perché non si decida anche di vietare tutte le altre piattaforme che sottraggono i dati degli utenti. Allo stesso modo, la già citata Chaibi ha espresso le sue perplessità. “Dovremmo essere informati per capire esattamente di cosa si tratta – ha dichiarato -. Non voglio fidarmi ciecamente”. Ma di cosa si tratti nello specifico, ancora non è chiaro. Nonostante questo, la scelta della UE ha (ovviamente) avuto un impatto sui governi dei Paesi membri, che uno dopo l’altro hanno deciso di vietare TikTok dai dispositivi governativi. Allo stato attuale, il social risulta essere stato bannato in Danimarca, Belgio, Francia, Austria, Olanda (anche se in questo Paese si tratta più di un suggerimento e non di un divieto vero e proprio), oltre al Regno Unito.

TikTok tranquillizza la UE con il piano “Project Clover”

Due settimane dopo che l’Unione Europea ha annunciato il divieto di TikTok sui dispositivi dei funzionari per problemi di sicurezza, la piattaforma ha annunciato un piano per salvaguardare al meglio i dati degli utenti europei e britannici. In realtà, già nel 2021 TikTok ha definito per l’Europa una strategia di governance dei dati che ne prevede la conservazione a livello locale, minimizzandone i flussi al di fuori del continente e limitandone l’accesso ai dipendenti. Ma ora il social cinese ha deciso di massimizzare questa strategia con il piano “Project Clover”, una sorta di versione europea del già noto “Project Texas”, presentato da TikTok per riportare i dati degli utenti statunitensi su server basati negli Usa e gestiti dalla società Oracle, con il chiaro obiettivo di allentare le tensioni tra la piattaforma e il governo del Paese.

Sulla falsariga di quanto pianificato per gli Stati Uniti, in Europa “Project Clover” aggiungerà nuovi controlli (gateway) di sicurezza che i dipendenti dovranno superare per accedere materialmente ai dati degli utenti europei e britannici. Un processo che sarà anche sottoposto alla supervisione e alla verifica di una società europea di sicurezza che si occuperà del processo di audit sui controlli e sulla protezione dei dati, che ne monitorerà il flusso e fornirà verifiche indipendenti e reportistica sulle eventuali anomalie. “Una delle cose su cui lavoreremo con loro è l’impegno con le agenzie di sicurezza nazionale in tutta Europa, nonché con le autorità di regolamentazione, e in particolare nel nostro caso le autorità di protezione dei dati irlandesi e britanniche e Ofcom”, così ha chiarito Theo Bertram – vicepresidente delle Relazioni governative e delle Politiche pubbliche di TikTok in Europa – a proposito del supporto che la piattaforma otterrà dal suo nuovo partner europeo. Ma questa non sarà la sola novità di “Project Clover”.

Secondo quanto annunciato da TikTok, a partire da quest’anno – e fino a tutto il 2024 – i dati di oltre 150 milioni di utenti europei e britannici saranno trasferiti in tre data center che saranno costruiti nel Vecchio Continente e gestiti da service provider di terze parti: due a Dublino e **uno **nella regione di Hamar in Norvegia, che sarà alimentato da energia rinnovabile al 100%, prodotta da impianti idroelettrici locali. Al termine della loro costruzione, i data center saranno così in grado di conservare i dati degli oltre 150 milioni di utenti europei e britannici – che per quel momento saranno cresciuti ulteriormente – con un investimento annuale di 1,2 miliardi di euro. Uno sforzo rilevante nella gestione dei dati da parte di TikTok, anche se lo stesso Bertram ha affermato che “nella pratica è estremamente difficile” conservare i dati degli utenti europei interamente nel continente.

TikTok riparte dalla verde Norvegia

Lo scorso marzo la società norvegese di data center Green Mountain ha annunciato di aver stipulato un accordo con TikTok per aiutare l’app nella sua strategia di localizzazione dei dati in Europa. A questo scopo è in costruzione un nuovo sito da 150 MW, l’OSL2-Hamar nella regione di Hamar, ricca di energia rinnovabile. Si tratterebbe del più grande campus di data center del paese.
Sono previsti cinque edifici per data center, ciascuno con una capacità di 30 MW. Il completamento del primo edificio è atteso per il prossimo novembre. TikTok ha firmato un contratto iniziale per 3 edifici e 90 MW di capacità, ma con la possibilità di estendere la capacità fino a 150 MW entro il 2025.

Ma intanto arriva il Digital Services Act

Negli ultimi anni la UE si è dimostrata particolarmente interessata a intervenire nella regolamentazione della sfera digitale, cercando di mettere un freno al potere delle grandi piattaforme, alla disinformazione e alla diffusione dei contenuti illegali. Un impegno che si sta per concretizzare con l’entrata in vigore del Digital Services Act, la nuova legge sui servizi digitali che sarà applicata a tutti gli intermediari online che operano sul territorio dell’Unione Europea con obblighi crescenti e proporzionati al numero di utenti attivi mensili, al fine di creare uno spazio digitale sicuro in cui proteggere la democrazia e tutelare gli utenti. “Da grandi dimensioni derivano grandi responsabilità”, ha commentato Thierry Breton – Commissario europeo per il mercato interno e i servizi – annunciando le 19 piattaforme online che dovranno adeguarsi ai requisiti imposti dalla nuova regolamentazione europea: AliExpress, Amazon Store, AppStore, Bing, Booking, Facebook, Google Maps, Google Play, Google Search, Google Shopping, Instagram, LinkedIn, Pinterest, Snapchat, TikTok, Twitter, Wikipedia, YouTube, Zalando.

Entro il prossimo 25 agosto, come affermato dalla vicepresidente della Commissione Ue per il Digitale Margrethe Vestager, queste dovranno rispettare le nuove regole di Internet “tra cui la rimozione dei contenuti illegali, la trasparenza degli algoritmi e il controllo dell’ID dei venditori sul mercato”.

Più nel dettaglio, il Digital Services Act sancisce che le piattaforme dovranno concedere l’accesso** ai propri algoritmi** alla Commissione Europea e alle 27 Autorità dei Paesi membri della UE. E dovranno anche garantire che i destinatari del loro servizio siano adeguatamente informati su come gli algoritmi influenzano la raccomandazione dei contenuti, offrendo loro la possibilità di rinunciare ai sistemi di raccomandazione basati sulla profilazione. Inoltre, al fine di limitare la diffusione di contenuti illegali sarà attivata una procedura di “notifica e azione”, che segnalerà agli intermediari i contenuti che dovranno essere rimossi. E non è tutto. Per difendere gli utenti dall’acquisto di prodotti e/o servizi che possono risultare dannosi, le piattaforme dovranno rafforzare i controlli sull’affidabilità delle informazioni fornite dagli stessi venditori. Infine, grande attenzione è rivolta al trattamento dei dati dei minori, che non potranno essere in alcun modo il target di riferimento di pubblicità mirata.

“Con il pubblico più giovane si hanno maggiori responsabilità, Non è accettabile che dietro funzionalità apparentemente divertenti e innocue, gli utenti impieghino pochi secondi per accedere a contenuti dannosi e talvolta persino pericolosi per la vita “, ha commentato Breton riferendosi alle nuove regole imposte alle piattaforme a salvaguardia dei più piccoli, precisando che proprio TikTok ha più delle altre una “responsabilità speciale” nel garantire che i suoi contenuti siano sicuri, dato che è frequentata da milioni di giovani utenti in tutta Europa. Dal canto suo, la piattaforma ha più volte ribadito il proprio impegno nei confronti del Digital Services Act e delle esigenze della UE.

Internet Archive rischia di scomparire (e con lui un pezzo di Rete)

2023-05-17T00:00:00+00:00

Nei mesi scorsi la biblioteca di internet – e con essa il futuro dell’accesso alla cultura online – è finita sul banco degli imputati. Nelle aule di un tribunale federale di New York si è svolto il primo round di un procedimento legale intentato da alcuni editori americani nei confronti di Internet Archive, la biblioteca digitale non profit fondata dall’informatico, attivista e archivista Brewster Kahle nel 1996 a San Francisco. Lo scontro è tra Davide e Golia, e rischia di definire per sempre il modo in cui la conoscenza è condivisa.

Cosa è e cosa vuole Internet Archive

“Accesso universale alla conoscenza” è da 27 anni lo slogan di Internet Archive. L’organizzazione raccoglie e mette a disposizione di chiunque, gratuitamente, 37 milioni di libri, 16 milioni di file audio e molti altri contenuti nonché servizi come la Wayback machine, il più noto archivio di pagine Web. Una delle maggiori e più evidenti eredità culturali e intellettuali che gli esseri umani possano vantare per raccontare la loro storia.

Internet Archive ha un programma, noto come Open Library, che permette agli utenti di “prendere in prestito” copie di libri fisici scansionate e digitalizzate dall’organizzazione. Copie digitali che non sono state acquistate in licenza come ebook, ma derivano appunto da scansioni di libri fisici acquistati o ricevuti come donazione.
A chi la accusava di violare il diritto d’autore, l’organizzazione ha più volte replicato che in realtà il suo programma di digitalizzazione di libri non è sinonimo di accesso indiscriminato per tutti. È fondamentale chiarire che il prestito di un volume digitale tramite Internet Archive, se è presente una sola copia, è consentito ad una sola persona alla volta. Si chiama prestito digitale controllato (CDL). Un sistema molto simile a quello operato da biblioteche tradizionali. Inoltre, prima di essere scansionato, il libro è stato comprato, con relativo pagamento dei diritti d’autore. Un servizio, quello della biblioteca digitale più grande al mondo, che ha lo scopo di favorire la conoscenza e di mantenere in circolazione libri o contenuti che per questioni editoriali, o di mercato, sono destinati a perdere visibilità.

“Si tratta di un sistema di prestito simile a quello dei libri stampati in cui la biblioteca presta una versione digitale di un libro di sua proprietà a un lettore alla volta, utilizzando le stesse protezioni tecniche che gli editori usano per impedire un’ulteriore ridistribuzione. La dottrina legale alla base di questo sistema è il fair use”, scriveva Internet Archive.

Come funziona in Italia il prestito digitale

In Italia le biblioteche scolastiche, pubbliche e accademiche aderenti al prestito digitale sono 7.000. La rete che le unisce è MLOL, acronimo di MediaLibraryOnline: nel suo catalogo sono compresi ebook dei maggiori editori italiani, un’edicola con quotidiani e periodici da tutto il mondo, ma anche audiolibri, musica e film. Oltre 2 milioni di oggetti digitali (manoscritti, mappe, spartiti musicali, risorse audio, video e di e-learning) sono invece compresi nel catalogo Open, anch’esse accessibili liberamente. Per prendere in prestito i contenuti di MLOL è sufficiente collegarsi al sito web, da qualsiasi postazione Internet, e chiedere l’accesso per un periodo di tempo prestabilito (dopo aver ottenuto le credenziali dalla biblioteca cui si è iscritti e aver verificato la disponibilità del contenuto). Con il prestito digitale non è necessario presentarsi in biblioteca fisicamente e le risorse di ogni struttura sono rese accessibili gratuitamente e liberamente in un grande collezione unica. Al momento MediaLibraryOnLine è presente nelle biblioteche di 20 Regioni italiane e in 16 Paesi stranieri.

Il Covid e il programma d’emergenza di Internet Archive

Ma poi ci si è messa di mezzo la pandemia. Nel marzo 2020, mentre si diffondevano paura, misure di isolamento e lockdown per il Covid, e mentre le scuole e le biblioteche chiudevano, Internet Archive lanciava la sua National Emergency Library – un programma d’emergenza con cui, in risposta a questo scenario, metteva a disposizione 1,4 milioni di libri digitalizzati senza però una lista d’attesa per gli utenti. Ciò significava che da quel momento più lettori potevano accedere a un libro digitale contemporaneamente, ma sempre prendendolo in prestito: il libro doveva essere restituito dopo 2 settimane e non poteva essere ridistribuito.

Scriveva l’Internet Archive nel 2020: “Ci è stato chiesto perché abbiamo sospeso le liste d’attesa. Il 17 marzo, il Consiglio direttivo dell’American Library Association ha preso una misura straordinaria, raccomandando la chiusura delle biblioteche nazionali in risposta all’epidemia di COVID-19. In questo modo, per la prima volta nella storia, l’intera collezione di libri stampati del Paese ospitata nelle biblioteche non è più disponibile, rinchiusa a tempo indeterminato dietro le porte chiuse. Si tratta di un’interruzione di servizio enorme e storica. (…) Per rispondere a questo bisogno senza precedenti, su una scala mai vista prima, abbiamo sospeso le liste d’attesa per la nostra collezione di libri in prestito”.

La causa intentata da alcuni editori

Ma queste parole non hanno intenerito alcuni grandi editori americani. Nel giugno 2020 Hachette, Penguin Random House, HarperCollins e John Wiley&Sons hanno intrapreso un’azione legale nei confronti della biblioteca digitale per violazione del copyright. Non solo: non hanno preso di mira solo l’iniziativa di emergenza legata al Covid, ma anche il principio del prestito digitale controllato (CDL).

E dunque arriviamo fino al 20 marzo scorso, quando Internet Archive si è presentata in tribunale per testimoniare e spiegare la sua posizione nel processo Hachette v. Internet Archive, accompagnata anche dai difensori di Electronic Frontier Foundation (EFF), storica Ong americana per i diritti digitali.
“Le librerie hanno pagato agli editori miliardi di dollari per avere libri stampati e stanno investendo enormi risorse nella digitalizzazione per preservare quei testi”, spiega EFF in un blogpost in cui lo scorso anno condivideva alcune memorie sul caso. “Alle biblioteche non è mai stato chiesto di ottenere permessi o pagare costi aggiuntivi per prestare libri”, continua EFF. Per questa organizzazione (e per Internet Archive), il prestito digitale controllato rientra nel fair use, cioè in quella dottrina che limita il copyright a certe condizioni, ad esempio il fatto che l’utilizzo specifico di un’opera serva scopi non commerciali; se sia trasformativo, cioè se ne espande l’utilità; se danneggi o meno i titolari di diritti.

La decisione del giudice

Ma il 25 marzo scorso è arrivata la prima decisione del tribunale: almeno per ora, ha dato ragione agli editori. Per il giudice infatti qualsiasi “presunto beneficio” derivante dalla biblioteca di Internet Archive “non può superare il danno di mercato per gli editori”. E sempre per il giudice sarebbe “irrilevante” il fatto che Internet Archive acquisti i libri prima di farne copie per il suo pubblico online. Secondo i dati ottenuti durante il processo, Internet Archive gestisce attualmente circa 70.000 prestiti di e-book al giorno, scrive The Verge.

Per arrivare a una decisione finale il giudice ha valutato se l’operato di Internet Archive fosse dunque considerabile sotto il cappello del fair use. Scondo questa interpretazione le opere protette da copyright possono essere rese accessibili se considerate un bene per il pubblico. Insieme a ciò il fair use prevede che l’editore non venga danneggiato dalla pubblicazione del contenuto protetto da copyright in accesso libero, e questo è direttamente proporzionale al numero di pagine rese accessibili. Infine, in questi casi si considera anche il potenziale “trasformativo” che il servizio di Internet Archive può apportare al contenuto protetto da copyright.

Come riporta The Verge, il giudice ha deciso che il danno al mercato degli editori sarebbe stato sicuramente maggiore rispetto ai vantaggi del servizio fornito da Internet Archive, citando un precedente caso che aveva coinvolto Google Libri e l’editore HathiTrust nel 2014. In quel caso Google Libri non ha violato il copyright poiché ha creato un database consultabile di libri (e dei loro contenuti), che però come sappiamo non fornisce il contenuto completo ma una panoramica. Il giudice ha anche aggiunto come non ci siano prove dirette che dimostrino un aumento delle vendite degli editori nel momento in cui i loro libri sono disponibili su Internet Archive.

“La decisione del tribunale è un duro colpo per tutte le biblioteche e la comunità. Ma non è finita: continueremo a lottare per il diritto a possedere, prestare e conservare libri”, ha dichiarato Internet Archive. L’appello nei confronti della decisione è scontato, e sarà depositato nei prossimi giorni dai legali dell’organizzazione.

“Le librerie e le biblioteche sono più di un catalogo di prodotti per una società. Affinché la democrazia prosperi su scala globale, devono essere in grado di sostenere il loro ruolo storico nella società: possedere, conservare e prestare libri”, ha aggiunto il fondatore dell’organizzazione Brewster Kahle.

Gli appelli e le iniziative a sostegno di Internet Archive

Intanto un altro gruppo in difesa di Internet e dei diritti digitali, Fight for the Future, ha lanciato una campagna online a sostegno di Internet Archive e del prestito digitale. Battle for Libraries è una petizione che ha raccolto già 25.000 firme e che si è trascinata al seguito anche Authors for Libraries, un’iniziativa sostenuta da più di 300 scrittori e scrittrici statunitensi e non solo. Dopo un primo momento di silenzio sul tema, autori del calibro di Neil Gaiman, Alok Menon e Naomi Klein hanno pubblicato una lettera aperta con la quale hanno chiesto di riconoscere il diritto delle biblioteche di possedere, conservare e prestare libri indipendentemente dal formato, nonché di porre fine alle cause intimidatorie e alle campagne diffamatorie contro queste ultime. Agli autori si sono affiancati nel tempo anche artisti e attivisti internazionali come Daniel Ellsberg, Tom Morello e Lilly Wachowski.

Cosa succede ora?

In appello un nuovo giudice potrebbe contribuire a scrivere una storia diversa, rendendo l’archivio digitale di Internet Archive ancora più grande e ancor più importante. Una considerazione non da poco soprattutto se pensiamo ai risvolti che può portare anche in altri Paesi del mondo, in cui attivisti e sostenitori dell’accesso libero sono sotto processo o agiscono clandestinamente per portare avanti progetti che riecheggiano l’eredità di Aaron Schwartz (di cui abbiamo scritto qua). La loro critica prende di mira l’idea che ricerca e conoscenza, spesso finanziate tramite fondi pubblici, debbano essere realizzate secondo standard di mercato imposti dagli editori. Col risultato – sostengono – di rendere la conoscenza un fatto elitario.

Va anche detto, nel caso specifico, che la causa legale, se portasse a un risarcimento danni, metterebbe a rischio l’esistenza stessa di Internet Archive e quindi anche il mantenimento di un altro servizio, la Wayback Machine: questa permette di vedere pagine web non più esistenti che il servizio ha archiviato effettuando una copia in date specifiche. Per capire l’importanza della macchina del tempo di Internet Archive, immaginate il sito web di un partito politico che ogni anno pubblica un documento programmatico: per chi svolge ricerca poter vedere come è cambiata la linea del partito e il modo in cui comunica ai suoi elettori è estremamente interessante.

Salvataggi Wayback Machine del sito Guerre di Rete

La distruzione di 4 milioni di libri digitali

In alternativa invece il processo potrebbe costringere l’archivio digitale a distruggere 4 milioni di libri digitali disponibili sulla piattaforma ma coperti da copyright, o addirittura a chiudere l’intero catalogo popolato ormai da 37 milioni di testi.
“La decisione odierna del tribunale di primo grado nella causa Hachette contro Internet Archive è un duro colpo per tutte le biblioteche e le comunità che serviamo. Questa decisione ha un impatto sulle biblioteche di tutti gli Stati Uniti che si affidano al prestito digitale controllato per offrire ai loro clienti la possibilità di accedere ai libri online”, ha dichiarato, dopo la decisione del giudice, Chris Freeland, direttore del servizio Open Libraries di Internet Archive.

A fine aprile una risoluzione del Consiglio dei supervisori di San Francisco, ovvero l’ente legislativo che supervisiona la città e la contea, ha riconosciuto “il valore pubblico insostituibile delle biblioteche, comprese le biblioteche online come l’Internet Archive, e i diritti essenziali di tutte le biblioteche di possedere, preservare e prestare libri digitali e stampati ai residenti di San Francisco e al pubblico in generale”. Il Consiglio si auspica che l’archivio sia sostenuto, così come la sua missione di servizio pubblico. “Sollecitiamo la legislatura statale della California e il Congresso degli Stati Uniti a sostenere i diritti digitali per le biblioteche, compreso il prestito digitale controllato e l’opzione per le biblioteche di possedere le proprie collezioni digitali”.

L’organizzazione non profit collabora tra l’altro anche con molte biblioteche statunitensi che non riescono più a sostenere i costi, e sono costrette a chiudere i battenti. “Affidano i loro libri a noi, per portare avanti la loro missione. La maggior parte dei libri non è disponibile presso gli editori in formato digitale, e non lo sarà mai”, ha dichiarato Kahle.
Un aspetto importante soprattutto poiché “come abbiamo visto, studenti e ricercatori continuano a utilizzare questi libri per citazioni e per verificare i fatti. E penso che si possa essere tutti d’accordo sul fatto che si debba essere in grado di verificare i fatti”, ha concluso il fondatore di Internet Archive.

Come LockBit è diventato il re dei ransomware

2023-05-09T00:00:00+00:00

È un periodo di stravolgimenti nel panorama delle cyber gang che si contendono l’impero di una delle minacce più remunerative e comuni degli ultimi anni, i ransomware: malware (software malevoli) che rendono inaccessibili i dati dei computer infettati e richiedono il pagamento di un riscatto, in inglese ransom, per ripristinarli e non diffonderli. La fuga di informazioni che ha segnato la fine del gruppo Conti (ne abbiamo scritto qua) e le operazioni di polizia contro il collettivo Hive hanno lasciato spazio all’ascesa di LockBit, gang che sostiene di avere sede nei Paesi Bassi, ma secondo vari osservatori avrebbe radici in Russia.

Le vittime (e 50 procedimenti in Italia)

Lo scorso novembre il Dipartimento di Giustizia statunitense ha dichiarato che il loro ransomware è stato usato nel mondo contro almeno mille vittime. Molti, nelle ultime settimane, sono i nomi illustri: si va dalla Royal Mail, la più importante azienda postale britannica, all’autorità per i servizi ai senza dimora di Los Angeles, passando per centinaia di piccole e grandi organizzazioni.

Anche in Italia LockBit “è una delle gang più attive”, dice a Guerre di Rete Riccardo Croce, direttore del Centro nazionale anticrimine informatico delle infrastrutture critiche (Cnaipic) della Polizia postale, aggiungendo che legati ai loro attacchi “sono tutt’ora aperti circa 50 procedimenti penali”. Tra le istituzioni del nostro Paese di cui il collettivo ha da poco diffuso i dati sul proprio blog, dopo non aver ricevuto il pagamento del riscatto, compaiono la Cassa nazionale di previdenza e assistenza a favore di ragionieri e periti commerciali, il comune di Gorizia, e l’Agenzia delle entrate (anche se Sogei ha smentito che ci sia stato un attacco all’Agenzia).

LockBit 3, il nuovo gioiello della gang, presentato lo scorso giugno, ha mosso i primi passi da troppo poco tempo. Conosciuta anche con il nome di LockBit Black, quest’ultima evoluzione del ransomware preoccupa l’FBI (l’agenzia governativa di polizia federale degli Stati Uniti), che in un report informativo pubblicato il 16 marzo 2023, in collaborazione con altri enti, ha definito il malware “più modulare e sfuggente” dei precedenti. Segno che il gruppo LockBit è destinato a crescere ancora.

Marketing, network e affari: i segreti del successo

“Siamo completamente apolitici e interessati solo ai soldi”. Questa la frase con cui LockBit si presenta ai potenziali affiliati sul proprio blog, raggiungibile tramite il software Tor. È uno dei punti di forza della gang che, partita un po’ in sordina (nel 2019), negli ultimi anni è riuscita a costruirsi una solida reputazione tra cybercriminali e vittime, trattando i ransomware come qualsiasi altro tipo di business. “LockBit è organizzata meglio di molte società lecite”, ha detto al Financial Times Shmuel Gihon, ricercatore della società di sicurezza informatica CyberInt. “Sono professionali, si preoccupano delle pubbliche relazioni, focalizzandosi su prodotti e affari, e tenendosi alla lontana dalla politica”. Una capacità affaristica che Jon DiMaggio, ricercatore della società di sicurezza Analyst1, in una approfondita analisi attribuisce a chi al momento è a capo della gang, un soggetto che spesso online prende il nome di LockBitSupp. Personalità che DiMaggio definisce narcisistica, “senza particolari doti di leadership”, ma in grado di gestire LockBit al pari di un’impresa e per questo “molto attrattivo per i criminali”.

L’impronta imprenditoriale ha tante declinazioni. Una è l’attenzione, quasi maniacale, che la gang dedica ad alimentare il proprio brand e la propria reputazione, screditando sistematicamente i rivali, ad esempio attaccando una gang che aveva preso di mira un ospedale. L’altro aspetto importante è il reclutamento di nuovi, e talentuosi, cyber criminali. Un esempio è il programma di bug bounty, il primo lanciato da una gang ransomware, con cui il gruppo ha deciso di offrire una ricompensa a chi fosse stato in grado di individuare delle vulnerabilità nel proprio malware.

Ma a fare davvero la differenza è la scelta del ransomware as a service come modello economico. In pratica, LockBit affitta il proprio malware agli affiliati, fornendogli ogni supporto tecnico necessario per penetrare nei sistemi informatici di imprese e organizzazioni, e poi chiedere i soldi del riscatto. In cambio, trattiene – dichiara – il 20 per cento e, se la vittima rifiuta di pagare la somma dovuta, pubblica le informazioni così ottenute sul proprio blog.

Il codice della gang

In nome del profitto, il collettivo offre l’opportunità di affiliarsi a chiunque: “Non importa in quale Paese vivi, che lingua parli, che età hai, e in quale religione credi, chiunque sul pianeta può lavorare con noi in qualsiasi momento”, scrive. Ma c’è un regolamento da rispettare che Guerre di Rete ha analizzato.

Non si possono criptare i file di infrastrutture critiche, come centrali nucleari e idroelettriche, né quelli di aziende petrolifere, ma “è permesso sottrarne i dati non cifrati”. Le istituzioni mediche da attaccare vanno scelte “molto attentamente e in maniera selettiva”: è vietato danneggiarle quando in ballo c’è la vita delle persone, come nel caso di centri cardiologici e neurochirurgici, o di reparti di maternità, ma via libera per le compagnie farmaceutiche e gli studi dentistici. Viene definito “molto encomiabile” attaccare i siti della polizia o di qualunque altra forza dell’ordine che “arresta gli hacker (loro si definiscono così, ndr)”, non apprezzando il “nostro lavoro”. Proibito, invece, prendere di mira gli Stati “post Sovietici”, come Armenia, Ucraina, Russia, Bielorussia e Georgia. Regola che la gang LockBit motiva con le origini dei suoi sviluppatori, e partner, “la maggior parte di loro – precisa – è nata e cresciuta nell’Unione sovietica, l’ex più grande Paese del mondo”.

Violare il regolamento comporta l’espulsione dalla gang. È successo a gennaio dopo la notizia che SickKids, un ospedale pediatrico di Toronto, era stato attaccato da LockBit. Il collettivo, che in passato aveva screditato un altro gruppo ransomware per aver preso di mira un reparto maternità, si è scusato pubblicamente per l’accaduto e ha messo a disposizione dell’ospedale un software per decriptare i dati gratis, assicurando che l’affiliato responsabile dell’attacco “aveva violato le regole del gruppo” e pertanto non ne avrebbe più fatto parte. Però, notano alcuni, non avrebbe agito nello stesso modo nel caso di un attacco contro un ospedale francese.

Da gang a impresa: l’evoluzione di LockBit

La trasformazione in azienda è stata graduale, come racconta nel dettaglio il report realizzato da DiMaggio che, utilizzando diverse identità, ha speso diversi mesi nei forum e nelle chat private dei cyber criminali, riuscendo così a ottenere alcuni retroscena sull’organizzazione di LockBit.

Nato nel 2019, il gruppo era inizialmente conosciuto con il nome di ABCD perché il suo ransomware inseriva la sequenza di lettere “abcd” in ogni file che criptava. Si trattava di un malware ancora poco sofisticato – dice DiMaggio – ma nonostante questo riuscì a fare le prime vittime in diversi Paesi: Stati Uniti, Germania, Francia, e Cina. Ma è nel 2020 che il collettivo fa il salto di qualità adottando il modello economico del ransomware as a service. Un’evoluzione che gli ha permesso di acquisire forza, e gli ha garantito scalabilità, anche se il brand rimaneva ancora poco conosciuto. “Erano una delle tante gang ransomware che cercavano di conquistare riconoscimento in una comunità criminale”, scrive il ricercatore.

Ed è in questa fase che a svolgere un ruolo fondamentale è stata l’attività di marketing. I soggetti con più lunga esperienza all’interno della gang hanno creato una personalità online di nome LockBitSupp che ha cominciato a “postare e interagire sui forum, partecipare alle conversazioni e a socializzare con gli altri criminali”. Idea vincente, e atipica nel panorama delle cyber gang, è stata quella di finanziare un contest estivo, postato in un forum di hacking russo a giugno 2020: il collettivo ha offerto un premio dai mille ai 5mila dollari alle cinque migliori ricerche.

Un’altra iniziativa, nel 2020, è stata la creazione di una partnership con altri gruppi criminali, pubblicizzata come “cartello”. Si tratta, oltre a LockBit, di Wizard Spider, Twisted Spider, Viking Spider, Sunscript Gang. In realtà – puntualizza DiMaggio – la collaborazione è stata molto limitata. Le gang hanno condiviso i dati sottratti sui propri siti, ma la millantata creazione di un “cartello” può essere considerata come “un’operazione di propaganda” che i gruppi – alla “disperata ricerca di attenzione mediatica” – hanno utilizzato per “aumentare la loro credibilità criminale” e farsi conoscere. Infatti, nella pratica quotidiana hanno continuato a gestire i loro affari in modo separato, senza condividere i proventi attraverso una cassa comune.

All’attività di promozione, LockBit ha accompagnato una riorganizzazione interna per ridurre i costi operativi. In questo contesto, si inserisce la campagna diretta a reclutare i dipendenti dei potenziali bersagli, promettendo una ricompensa a sei zeri: “Ti piacerebbe guadagnare milioni di dollari? Compriamo l’accesso alle reti, nonché le informazioni confidenziali che possono aiutarci a rubare i dati più preziosi di qualsiasi compagnia”, era il messaggio. LockBit 2.0, l’evoluzione del ransomware antecedente a LockBit Black, è stato un ulteriore passo in avanti: i cyber criminali hanno dotato il malware di un’interfaccia più semplice per permettere ai propri affiliati di controllare gli attacchi, ma soprattutto hanno scelto di lasciargli la gestione diretta dei soldi provenienti dal pagamento del ransom. LockBit è stata una delle prime gang ransomware ad adottare questo modello, quando la maggior parte dei gruppi versa la percentuale dovuta ai propri affiliati dopo l’avvenuto pagamento del riscatto.

Nel tempo anche il modo in cui il collettivo comunica all’esterno è cambiato, fino a raggiungere eccessi che – secondo il ricercatore – hanno causato dei malcontenti tra alcuni componenti della gang, stanchi dell’arroganza del leader e di iniziative eclatanti. Come, per esempio, l’offerta di mille dollari a chiunque si fosse tatuato sul corpo il logo di LockBit (vedi foto di apertura). .

Per capire la differenza basta confrontare il testo dell’interfaccia che compare sugli schermi delle vittime di LockBit. La frase “tutti i tuoi dati sono stati cifrati”, che caratterizzava i messaggi iniziali, ora viene preceduta da una presentazione del prodotto della gang che si definisce “il ransomware più veloce e stabile dal 2019!”, e ricorda: “tieni presente che una volta che i file vengono pubblicati sul nostro sito, possono essere comprati dai nostri competitor in qualsiasi secondo, quindi non esitate a lungo. Prima la tua compagnia pagherà il ransomware, prima sarà al sicuro”.

Da Conti a Hive, il declino delle altre gang

Sarebbe però sbagliato pensare che il successo di LockBit sia frutto solo delle loro attitudini imprenditoriali. L’ascesa della gang ha beneficiato anche di fattori esterni, che hanno indebolito la concorrenza fino a farla, in alcuni casi, scomparire. Appena un anno fa, protagonista della scena era il gruppo Conti. A cambiare rapidamente, e in modo inaspettato, le carte in tavola è stata l’invasione dell’Ucraina da parte della Russia. Il 25 febbraio 2022, il giorno dopo l’inizio della guerra, il collettivo ha pubblicato sul proprio blog un post in cui annunciava “ufficialmente” il “pieno supporto al governo russo” dicendosi pronto a utilizzare tutte le risorse a sua disposizione per contrattaccare e colpire le infrastrutture critiche del nemico, se qualcuno avesse deciso “di organizzare un cyber-attacco o qualsiasi altra attività bellica contro la Russia”. Una presa di posizione che non è andata giù ai tanti partner ucraini di Conti, nonostante la successiva rettifica in cui il gruppo ha precisato di “non essere a favore di alcun governo e di condannare la guerra in corso”. La risposta non si è fatta attendere e due giorni dopo un account Twitter, che sembra legato a un ricercatore di sicurezza informatico ucraino, ha iniziato a pubblicare chat e dati interni al collettivo, rivendicando la diffusione delle informazioni come rappresaglia alla dichiarazione di pochi giorni prima. A maggio del 2022 Conti ha comunicato la chiusura dei battenti.

Quasi in parallelo, il Dipartimento di Giustizia statunitense ha reso nota la sua campagna contro un altro gruppo ransomware, Hive: organizzazione che, a partire dal 2021, si stima abbia colpito più di 1500 enti in oltre 80 Paesi del globo, arrivando a guadagnare oltre 100 milioni di dollari. Stesso modello economico di ransomware as a service, Hive era tra i maggiori competitor di LockbBit, almeno fino alla scorsa estate, quando è stato bersaglio di un’operazione delle forze dell’ordine Usa, durata mesi. In estate l’Fbi si è infiltrata nei computer del gruppo, recuperando man mano oltre 300 chiavi crittografiche che ha restituito alle vittime del malware. La conclusione è arrivata a gennaio 2023 quando il dipartimento, in collaborazione con le autorità tedesche e olandesi, è riuscito a prendere il controllo dei server e dei siti che la gang sfruttava per comunicare con i suoi membri, minandone l’operatività.

A fine febbraio a essere messo ko è stato il gruppo DoppelPaymer. Le forze dell’ordine tedesche, in un’azione congiunta con le autorità dei Paesi Bassi, l’Europol, e l’FBI hanno perquisito l’abitazione di un cittadino tedesco che si ritiene abbia avuto un ruolo di primo piano nell’organizzazione della gang. Indagini sono in corso anche in Ucraina, dove a Kiev e Kharkiv sono state sequestrate delle apparecchiature elettroniche, su cui al momento sono in corso indagini forensi. “Il cybercrime è una minaccia in costante evoluzione”, ha detto il procuratore generale Merrick B. Garland, precisando che “il Dipartimento di Giustizia Usa non risparmierà risorse per identificare e consegnare alla giustizia chi prende di mira gli Stati Uniti con un attacco ransomware”. Continueremo a lavorare per prevenire questi attacchi, a supportare le vittime, e (…) a smantellare i network criminali che li conducono”.

La scelta apolitica di LockBit (e il basso profilo)

Intanto LockBit è cresciuta. Ha messo in chiaro di essere apolitica e di non avere a cuore nient’altro che il business: “Siamo solo interessati ai soldi per il nostro innocuo e utile lavoro. Tutto quel che facciamo è fornire formazione pagata agli amministratori di sistema sparsi per il globo su come impostare una rete aziendale in maniera corretta”, aggiungendo: “non prenderemo mai parte, in nessuna circostanza, a cyber attacchi a infrastrutture critiche di alcun Paese del mondo o parteciperemo a un conflitto internazionale”.

Una scelta che sembra aver funzionato. Per fare un confronto: a luglio 2022, poco dopo la presentazione dell’ultima versione del ransomware, LockBit era stato il gruppo più prolifico, con 61 attacchi. BlackBasta, al secondo posto in classifica, e considerato l’erede di Conti, si era fermato a 35. Mentre per proteggersi dalle indagini delle forze dell’ordine la gang dice di sfruttare Starlink, la costellazione di satelliti per l’accesso a Internet satellitare di proprietà di Elon Musk. Anche se l’informazione è impossibile da verificare, di certo c’è che l’arresto di un russo-canadese, di cui gli Stati Uniti hanno chiesto l’estradizione, è l’unico legato a LockBit. Almeno finora.

Sulla storia dell’hacking c’è ancora molto da raccontare

2023-05-02T00:00:00+00:00

Oggi l’hacking è dappertutto. Se ne parla in ambito politico e geopolitico, in quello economico, militare, sociale ed è, potenzialmente, presente nel discorso pubblico accompagnando notizie degli argomenti più disparati. Solo nei giorni in cui questo articolo viene scritto, ad esempio, le homepage dei media italiani e non, parlano di attacchi informatici ai distributori di sigarette in sostegno all’anarchico Alfredo Cospito; dell’hacker che ha scoperto alcune vulnerabilità in ChatGPT e di una dirigente di Meta che sarebbe stata hackerata e intercettata con uno spyware, probabilmente dai servizi greci (ne abbiamo scritto in newsletter qua, ndr). Se l’hacking oggi è ovunque – e in alcuni casi a sproposito – le sue origini come fenomeno sociale prima che tecnologico sono spesso di più difficile tracciamento. Federico Mazzini, professore associato all’Università di Padova, dove insegna digital history e storia dei media e della comunicazione, ha di recente pubblicato Hackers. Storia e pratica di una cultura (Laterza), un libro che propone una disamina storica dell’hacking a livello internazionale (non italiano), inquadrando le caratteristiche della sua cultura in un continuum storico ampio, che è possibile, a detta dell’autore, far risalire ai primi del 900 e agli albori delle tecnologie di comunicazione.

Andare più indietro di Hackers di Stephen Levy

Secondo Mazzini, infatti, la storiografia ufficiale dell’hacking – quella impressa principalmente da Steven Levy nel suo Hackers: Heroes of the Computer Revolution – ha cristallizzato una narrazione attorno all’evoluzione della cultura hacker che da allora non è stata poi più né aggiornata né approfondita. Il libro di Levy rimane ovviamente un testo fondamentale per la cultura di Internet, ma è pur sempre un libro del 1984 che non ha ricevuto particolari aggiornamenti dalla sua prima pubblicazione. In particolare, il libro radica la cultura hacker nei circuiti accademici, all’interno dei maggiori campus statunitensi, fino alla sua diffusione successiva in circuiti diversi e più underground. Il volume di Mazzini vuole mettere in discussione questo assunto e la rigida divisione per “generazioni” in cui è solitamente raccontata la storia delle comunità hacker. Per Mazzini, che ha svolto in precedenza ricerca sulla divulgazione tecno-scientifica attorno alla prima guerra mondiale, infatti, la genesi della cultura hacker andrebbe cercata altrove e in tempi più antichi, a partire dalla tecnocultura statunitense degli albori del’900, ben prima che i computer entrassero nelle aule del Massachusetts Institute of Technology (MIT).

Ma la scena italiana nasce nell’underground. E Levy era la nostra Bibbia

“E’ vero che c’è poca bibliografia, e non ci sarà mai una storiografia esaustiva sull’argomento, anche se bisogna dire che Steven Levy all’epoca intervistò moltissimi protagonisti di quegli anni e il suo libro ha avuto una forte influenza, anche qua da noi”, commenta a Guerre di Rete Stefano Chiccarelli, autore con Andrea Monti di Spaghetti Hacker, un saggio centrale per la scena hacker italiana (di cui Chiccarelli faceva parte), uscito nel 1997, che racconta e documenta la storia di quei primi anni.
“Il termine hacker inteso nel suo collegamento ad abilità tecniche, a questioni tecnico-informatiche, alla goliardia, all’etica hacker così come è stata anche successivamente raccontata da Pekka Himanen nel libro L’etica hacker nasce proprio al MIT”

In quanto alla scena italiana, prosegue Chiccarelli, inizia tutto nell’underground, e l’università si affaccia su questo mondo solo dopo, a metà degli anni Duemila. Quegli esordi in Italia sono raccontati proprio dal libro Spaghetti Hacker, ma anche da Italian Crackdown di Carlo Gubitosa e da Hacktivism. La libertà nelle maglie della rete di Arturo Di Corinto e Tommaso Tozzi.

“Ci sono tante storie di hacking. Ci sono gruppi che hanno fatto scelte radicalmente diverse l’una dall’altra. La parte meno raccontata da noi è proprio quella successiva, nel primo decennio degli anni Duemila”, prosegue Chiccarelli, quando sono successe molte cose e sono subentrati anche molti altri soggetti. “Ma agli inizi c’era anche più voglia di parlare e raccontarsi. Si sentiva che si era parte di una cosa che cambiava il mondo. Ora forse c’è meno voglia di raccontarsi e più desiderio di visibilità”.

C.F.

Dalla letteratura di fantascienza di fine ‘800 ai phone phreak

I phone phreak (coloro che sperimentavano con sistemi di telecomunicazione e in particolare con le reti di telefonia pubblica per usarle in modo diverso da quello standard, ndr) e le loro azioni negli anni ’70 in particolare sono spesso considerati come gli iniziatori di un certo approccio manipolatorio nei confronti delle tecnologie di comunicazione. *“La narrazione storica ma non storiografica dell’hacking generalmente posiziona i phone phreak come i progenitori degli hacker”, *commenta Mazzini a Guerre di Rete. “Credo invece di aver notato che i due fenomeni, l’hacking accademico e il phone phreaking, si sviluppassero allo stesso momento ma in luoghi diversi, uno nell’accademia e l’altro tra gli studenti medi, ma ovviamente sempre negli Stati Uniti”. Se al centro delle attività di phreaking, però, vi era la capacità individuale di interagire con la tecnologia in modo creativo e comunitario, i phone phreak non sono stati i primi ad attuarlo. Da un punto di vista prettamente storico, Mazzini vuole collocare l’hacking su un tempo più esteso. “Se anche l’hacking sembra nuovo, in alcune sue parti fa parte di processi di lungo periodo che a mio modo di vedere partono dalle riviste di divulgazione e dalle comunità di radioamatori dei primi del 900”, commenta ancora Mazzini.“Non sono nemmeno del tutto sicuro che partano proprio da lì, magari si potrebbe andare anche più indietro. Nel libro parlo anche della fantascienza di fine ‘800, nel quale appunto c’era sempre questa immagine del ragazzino che sapeva interagire in maniera creativa con le tecnologie del tempo, con il telegrafo, la ferrovia e così via. Insomma, c’è la possibilità di guardare a fenomeni che ci sembrano nuovi però in un periodo lungo o anche lunghissimo”.

Non solo università e circoli accademici

Per la narrazione “classica” della storia dell’hacking l’idea stessa di hack è sorta nelle università e nell’informatica degli albori negli anni ’50, ma secondo Mazzini in comunità esterne alle università come quella dei phone phreak si stava comunque manifestando una cultura simile, anche se in ottica più amatoriale. Secondo questa visione, quella dell’hacking sarebbe insomma una storia di gruppi diversi che si sono sovrapposti rifacendosi a principi simili in ambiti e contesti differenti. Per questa ragione la storia dell’hacking, sostiene Mazzini, deve o ancora essere raccontata, almeno a partire da un certo momento in poi:* “non so se c’è una storia da rileggere, perché la storia dell’hacking è proprio ancora da fare, o da scrivere. C’è una percezione, o da correggere o comunque da discutere: è una percezione non necessariamente sbagliata ma che proviene per lo più dalle scienze sociali e pertanto manca inevitabilmente di un certo spessore storico. Basti dire che tutti, me compreso, in parte abbiamo citato come storia dell’hacking un libro che è stato scritto nell’84, quello di Stephen Levy. L’hacking è cambiato moltissimo dal 1984 ad oggi, ovviamente, però comunque si ritorna sempre a quel testo, perché di fatto c’è solo quello. Non c’è tanto una storia da rivedere, quanto una storia proprio da scrivere”.*

A limitare fin qui questa opera di storicizzazione potrebbe essere stato quell’alone di “eterno presente” che sempre accompagna l’hacking: la “condanna” a essere raccontato come un fenomeno dell’adesso: *“gli storici e anche gli storici dei media devono portare con sé una zavorra, perché c’è sempre questa percezione di eterno presente, che vuole che l’hacking sia sempre nel presente. Manca la percezione che se vogliamo parlare di computer hacking si deve partire almeno dagli anni ‘70”. *Il campo, ovviamente, diventa ancora più ampio se si andasse a guardare alle differenze geografiche e culturali, oltre che al panorama extra-occidentale.

Steven Levy - Hackers - prima edizione (immagine da www.raptisrarebooks.com)

L’influenza dei media nella narrazione sugli hacker

Questa percezione è da attribuire al fatto che l’idea che ogni epoca ha dell’hacking è in buona parte strettamente connessa a come l’hacking viene percepito e narrato in ogni epoca storica, un elemento di cronaca, soprattutto giornalistica, che ha forse fatto perdere la visione d’insieme su quel continuum storico cui si accennava in apertura. Anche in questo caso, il modo in cui gli hacker hanno raccontato se stessi e il modo in cui sono stati raccontati dai media e dal giornalismo non sono necessariamente due mondi completamente distinti, sostiene Mazzini, il cui libro si muove attingendo proprio alle due narrazioni: l’hacker raccontato da sé e l’hacker “percepito” dai mezzi di comunicazione: “ho cercato di mettere in evidenza come le due narrazioni non siano mai davvero separate”, spiega lo storico,* “perché come l’hacker viene raccontato è spesso poi come l’hacker diventerà nella generazione successiva, almeno in parte. I giovani neofiti e chi si avvicina alla pratica legge i giornali, legge i romanzi, guarda i film e poi cerca almeno in parte di adeguarsi alla percezione che viene presentata”.*

Libri recenti sull’hacking

Giovanni Ziccardi, Aggiustare il mondo. La vita, il processo e l’eredità dell’hacker Aaron Swartz – 2023

Andy Greenberg, Tracers in the Dark: The Global Hunt for the Crime Lords of Cryptocurrency, 2022

Nicole Perloth, This Is How They Tell Me the World Ends: The Cyberweapons Arms Race – 2021

Andy Greenberg, Sandworm: A New Era of Cyberwar and the Hunt for the Kremlin’s Most Dangerous Hackers **– **2020

Joseph Menn, Cult of the Dead Cow: How the Original Hacking Supergroup Might Just Save the World – 2019

La difficoltà di preservare le fonti e documentare questa cultura

Scrivere una storia dell’hacking significa però anche rispondere a un’urgenza: quella del mettere da parte queste fonti, archiviarle, prima che scompaiono: “paradossalmente, è più facile andare a trovare le fonti sulle culture tecniche precedenti all’hacking. E la cosa davvero più paradossale è che più si arriva vicino al presente e più difficili sono da studiare, perché si passa al digitale e ancora di più più si passa alle chat, che spesso non lasciano traccia, tant’è vero che abbiamo bisogno di antropologi come Gabriella Coleman per raccontarci ottimamente la storia di Anonymous”, spiega Mazzini raccontando delle fonti cui ha attinto per ricostruire il continuum storico dell’hacking: *“nel mio caso, le fonti sono state tutto ciò che sono riuscito a trovare di autoprodotto dalle culture tecniche e negli scritti autoprodotti disponibili: principalmente quelle riviste o newsletter che tenevano insieme le varie comunità: QST per i radioamatori, YPL/TAP per i phone phreak e poi 2600 per per gli hacker insieme a Phrack. Il libro vuole anche essere una sintesi di quanto è già stato detto magari sparso in varie in varie pubblicazioni che però desse anche dei punti storiografici sul lungo periodo e sulla comunicazione politica”. *

L’importanza dell’anima underground e controculturale

Inquadrare le genesi della cultura hacker anche a partire dalle sue manifestazioni extra-accademiche significa anche ribadirne i tratti più contro-culturali: più newsletter e fanzine underground e meno paper accademici, però, non si traducono automaticamente in un’immagine necessariamente più espressamente politica: “per esempio, i phone phreak, dopo un inizio politico e fortemente vicino alla controcultura, hanno un rigetto della politica. Quello che in parte può essere riletto riguarda soprattutto le forme e le modalità della comunicazione politica. Non tutti i gruppi hacker sono politici, alcuni sono volontariamente e sfacciatamente non-politici. Però, quando parlano di politica, le forme della politica e della comunicazione politica provengono dalla tarda controcultura americana”, commenta ancora Mazzini. *“Di fatto, una sorta di hack ai media, volto al fortissimo uso dell’ironia, dello scherzo, della teatralità trasposta nel digitale, il gusto dello stunt e dell’azione dimostrativa che ha il doppio messaggio da una parte estremamente minaccioso per le istituzioni e per il sentire comune, dall’altra estremamente ironico e perciò quasi bambinesco, per chi può capire lo scherzo”. *Anche lo stile comunicativo di due dei più noti gruppi hacker responsabili di azioni prettamente politiche e di attivismo, sono da inserirsi in questa connessione storica: *“Anonymous, ad esempio, e LulzSec hanno in buona parte fatto vedere questo approccio: erano fondamentalmente dei ragazzini neanche tecnicamente ultra-capaci, ma si presentavano come anti-eroi che avrebbero distrutto Scientology”. *

Le tante facce odierne del fenomeno

Arrivando all’oggi, è sostanzialmente impossibile dare un’immagine univoca delle ramificazioni odierne dell’hacking, in particolare per quanto riguarda proprio i suoi tratti più politici: “non non c’è una risposta univoca. Ad esempio, ci sono tanti programmatori Facebook che sono ultra-capitalisti senza saperlo, o persino neoliberisti senza saperlo, ma che si definiscono essi stessi hacker e sono convinto che persino Mark Zuckerberg si definisca hacker” (lo fa, ndr), sottolinea Mazzini, “quelle forme di comunicazione politica che dicevo sono certamente molto evidenti ancora in Anonymous, che ancora esiste. Esiste però sempre un uso politico ed esistono le conseguenze delle lotte degli anni ‘80, in particolar modo penso alla Electronic Frontier Foundation o a organizzazioni simili. Esiste, ad esempio, una consapevolezza del valore della condivisione del sapere e dell’open access che ovviamente è stato veicolato, tra i primi, dagli hacker stessi. Persistono anche dei gruppi attivisti che si definiscono e che sono hacker, non c’è dubbio”. “In pratica”, sostiene Mazzini, “oggi il termine hacking tende a includere tutte queste cose insieme”.

Tornando all’apertura di questo articolo, però, l’hacking oggi è ovunque ed è intrecciato a molto altro, spesso ben al di là dei contesti tecnici e informatici: “nella conclusione del libro parlo non a caso di esplosione dell’hacking, un’idea che richiede una seconda lettura a diversi livelli e fondamentalmente una definizione per ogni singola comunità”, continua Mazzini, “anche chi usa ransomware oggi sarebbe stato definito dagli hacker che ho studiato io come uno script kiddie, ovvero come persone che usano dei programmi nel quale la creatività nel trovare modi di accesso è molto limitata se non inesistente rispetto a un’estorsione attraverso software o indirizzi trovati nel deep web o comprati direttamente”.

L’eredità politica del movimento hacker

L’eredità politica del movimento hacker, però, è oggi ancora presente, forse non tanto nelle rivendicazioni e nelle azioni dirette degli hacker, quanto nel modo in cui questi ultimi siano stati capaci di far passare i loro messaggi e le loro istanze nei dibattiti cyber correnti. Quella esplosione cui accennavamo prima, insomma, ha portato istanze hacker in tanti luoghi, anche dove le comunità hacker non sono necessariamente operative in modo attivo: “tanti dei temi che adesso sono sparsi in diversi gruppi cyberattivisti o per i diritti sulla rete sono stati incubati nel comunità hacker e poi ne sono fuoriusciti. I media hanno definito Wikileaks come hacking, e pensa a quanto Wikileaks, pur con tutti i suoi difetti e le sue controversie, abbia apportato al dibattito sul giornalismo, sulla trasparenza, sulla consapevolezza del fatto che la rete può anche essere un uno strumento di disvelamento delle dinamiche politiche ritenute segrete o di elite”, spiega Mazzini.

Le comunità hacker, insomma, hanno progressivamente hackerato anche la cultura e lo spirito dei tempi, esportando alcuni loro elementi anche altrove: “vedo molta più potenzialità nell’aggregarsi attorno al tema del libero accesso alla conoscenza, Creative Commons, oppure l’open access nell’ambito accademico. Sono tutte cose, di nuovo, incubate nelle comunità hacker, discusse, portate avanti lì, ma non più necessariamente unico dominio degli esperti di tecnologia informatica, fortunatamente. Esistono ancora delle comunità che si definiscono tali e fanno dell’ottimo lavoro. Quel movimento che si è sviluppato tra gli anni 70 e gli anni 90 ha avuto il proprio successo nell’imporre alla coscienza della cultura digitale temi che erano inizialmente solo al centro di queste piccole comunità e che, grazie anche allo sviluppo del web, sono diventati giocoforza centrali per le nostre vite quotidiane”.

Leggi anche: Cosa è rimasto dell’eredità di Aaron Swartz, oggi su Guerre di Rete

Leggi anche: DDoSecrets, giornalismo ibrido tra attivismo e informazione su Guerre di Rete

Ripartiamo da qui, dai nostri Editori di Rete, da voi

2023-04-27T00:00:00+00:00

Da mercoledì mattina a mercoledì mattina. Quando abbiamo lanciato il crowdfunding per tutto il progetto Guerre di Rete speravamo ovviamente di raggiungere l’obiettivo minimo che ci eravamo dati (15mila euro), che è quanto necessario per andare avanti almeno un altro anno.
Ma non avevamo previsto di arrivare a quell’obiettivo in una settimana esatta, grazie a 474 donatori che si sono precipitati a sostenerci.

Siamo molto felici di questo risultato, che per altro ci conforta anche delle ore rubate al sonno o al tempo libero. E davvero grazie grazie grazie a tutti quelli che hanno partecipato. E a quelli che ancora stanno partecipando, perché il crowdfunding è previsto fino al 31 maggio e come tale andrà avanti, con tutte le “ricompense” descritte per i vari livelli di donatori. Ma intanto sappiamo che possiamo metterci a lavorare da qui al prossimo aprile. E tutto quello che arriverà in più verrà usato ovviamente per rafforzare il progetto e ampliare i contenuti.

Continueremo a scrivere di cybersicurezza, hacking, sorveglianza, intelligenza artificiale, della relazione tra politica (e geopolitica) e social media, di censura, di diritti digitali. E cercheremo di farlo con il distacco e la passione (sì, le due cose sembrano in contrasto ma nel giornalismo, nel giornalismo che vogliamo fare, non lo sono) di chi non deve correre dietro a nessuno: sponsor, pubblicità, richieste di editori, mode, clickbait, pressioni esterne. E non lo dobbiamo fare anche e soprattutto grazie a voi, che siete diventati i nostri Editori di Rete.
Vi aggiorneremo a breve sulle varie attività previste (la prima monografia promessa comincia a entrare in produzione e le agende sono in fase di spedizione). Per ora concediamoci un raro momento di soddisfazione e brindiamo assieme.

La guerra in Ucraina sta accelerando la corsa alle armi autonome

2023-04-13T00:00:00+00:00

La guerra in Ucraina è il primo conflitto su larga scala a vedere l’uso di droni da entrambe le parti, dimostrando di fatto che anche la guerra ha subito una sua evoluzione tecnologica, che questo stesso conflitto sta contribuendo ad accelerare. Nel corso di un anno, infatti, il ruolo dei droni è cambiato notevolmente: se in una prima fase sono stati utilizzati come mero strumento di sorveglianza, in un momento successivo hanno assunto il vero e proprio ruolo di armi da guerra. Ma andiamo con ordine. Nelle prime settimane dell’invasione, i russi hanno utilizzato i **droni ad ala fissa Orlan-10 **esclusivamente per monitorare i movimenti delle truppe sul territorio e valutare i danni all’artiglieria, preoccupando i cittadini ucraini, ma senza mai davvero svolgere un ruolo offensivo.

Più tardi è stata l’Ucraina a portare sul campo il Bayraktar TB2, sviluppato dalla turca Baykar Technologies, e in questo caso i droni hanno anche avuto un ruolo nella guerra dell’informazione. Infatti i Bayraktar erano in grado di sfruttare le lacune della difesa aerea russa per attaccare i convogli di carri armati e camion, ma erano anche un potente strumento di propaganda. I filmati che li vedevano in azione hanno trasformato questi droni in un simbolo di resistenza dell’Ucraina, tanto da ispirare una canzone e da convincere gli operatori dello zoo di Kiev a chiamare un lemure con questo stesso nome. Ma quando la Russia ha adattato le sue difese aeree, i video che mostravano i successi dei droni Bayraktar TB2 sono lentamente scomparsi, lasciando la scena allo Shahed-136, il drone suicida di fabbricazione iraniana che la Russia ha iniziato a utilizzare a settembre per minare l’infrastruttura energetica dell’Ucraina**,** secondo quanto riportato da Usa, Uk e Francia. Basti pensare che nello scorso mese di dicembre un attacco condotto da questi droni ha lasciato Odessa, una città da 1 milione di abitanti, senza elettricità.

La resa via drone

Le forze armate ucraine hanno investito molto in canali online e social finalizzati a convincere i soldati russi ad arrendersi. E hanno anche rilasciato video per mostrare come farlo in un processo guidato da un drone. Secondo i materiali pubblicati, una volta raggiunto un luogo d’incontro designato, il soldato deve contattare i rappresentanti ucraini o attendere l’arrivo di un quadcopter. Con l’arrivo del drone, il russo deve stabilire e mantenere il contatto visivo con lo stesso, alzando entrambe le mani. A quel punto, l’operatore ucraino riconoscerà gli indizi di resa del soldato muovendo il drone verso l’alto e verso il basso. Una volta che il drone inizia a volare in una direzione inequivocabile, il russo deve seguirlo fino a entrare in contatto con gli ucraini nelle vicinanze.

Secondo il ministero della Difesa ucraino, dal settembre 2022 il programma avrebbe ricevuto 1,2 milioni di richieste attraverso vari canali. Ma non è chiaro quanti russi si siano arresi attraverso il programma. Lo stesso ministero in un video di novembre sosteneva che almeno un soldato russo si sia arreso in questo modo.

Ma è dove la guerra si combatte in prima linea che sta avvenendo una vera e propria evoluzione dell’uso del drone. Negli ultimi tempi, i militari ucraini hanno preso l’abitudine di modificare i droni utilizzati per il monitoraggio del nemico, trasformandoli in armi attraverso l’aggiunta di nuove sezioni stampate in 3D. Una pratica che è diventata piuttosto comune, tanto da convincere sempre più i militari che l’automazione dei droni sia la sola soluzione possibile per riuscire a gestire il conflitto. Più droni sono in volo contemporaneamente, e meno possibilità i militari hanno di difendersi senza ricorrere all’aiuto della tecnologia. E questo pone un’unica esigenza: per combattere al meglio questa guerra, entrambe le parti devono accelerare la spinta tecnologica.

Dai droni di sorveglianza alle armi (quasi) autonome

“Faremo di tutto per far sì che le tecnologie senza pilota si sviluppino ancora più velocemente. […] Più droni, più vite salvate dei nostri difensori, meno forze nemiche”, ha dichiarato il Ministro ucraino per la trasformazione digitale, Mykhailo Fedorov, in un tweet condiviso dal suo account ufficiale. Un concetto che ha ribadito anche in un’intervista a The Associated Press, quando ha esplicitamente confermato che i droni killer autonomi sono “un passo successivo logico e inevitabile” nello sviluppo delle armi. “Penso che ci sia un gran potenziale per questo nei prossimi sei mesi”, ha chiosato Fedorov. Ed effettivamente l’industria della difesa sembra davvero pronta per aprire la strada alle armi autonome. “Stiamo entrando nella nuova era della guerra macchina contro macchina“, ha dichiarato di recente Johannes Pinl, CEO e fondatore della società di difesa con sede a Monaco MARSS, che sta costruendo un sistema di difesa autonomo per colpire i droni kamikaze Shahed-136.

Convinto che il solo modo per combattere – e sconfiggere – un sistema autonomo sia quello di ricorrere ad un altro sistema autonomo, Pinl ha sviluppato con MARSS una soluzione in grado di prendere di mira i droni kamikaze in diversi modi. Anzitutto, provando a disturbare il GPS dei droni, laddove utilizzato. Il sistema può rilasciare un drone intercettore autonomo progettato per eliminare quello nemico. Parliamo quindi di una tecnologia che permetterebbe di automatizzare i conflitti macchina contro macchina, il che è notevolmente distante dall’ipotesi di lasciar scegliere ad un’intelligenza artificiale di colpire un bersaglio, anche umano. Al di là di questo, è evidente che armi con avanzati livelli di autonomia non sono una grande novità per il conflitto in corso.

L’Ucraina tra droni e sistemi anti-drone

Secondo la stessa Difesa Usa, già da qualche tempo l’Ucraina sta impiegando nel conflitto i droni** Switchblade** progettati dagli Stati Uniti. Piccoli esplosivi volanti in grado di schiantarsi contro un bersaglio, impiegati con il supporto dei militari umani. Questo significa che i droni sono in grado di volare in autonomia finché l’AI non rileva un bersaglio, il che riporta il sistema all’attenzione del pilota, che dovrà decidere se colpirlo o meno. L’AeroVironment, la società produttrice dei droni che ha contratti con la Darpa, ha fornito alcuni suoi ultimi modelli poche settimane fa. In questo quadro l’umano sembra avere un ruolo sempre più ridotto. “È qui, quindi, che inizi a vedere come l’intelligenza artificiale e la robotica possono iniziare a prendere la decisione se gli esseri umani vivono o muoiono”, ha dichiarato James Rogers, consulente delle Nazioni Unite sulla futura tecnologia dei droni, in un’intervista recente.

E forse proprio per questo motivo l’evoluzione delle armi autonome non è stata ancora attuata del tutto. La preoccupazione generale riguarda l’affidabilità dell’AI, che potrebbe mettere a rischio la vita dei civili colpendo un bersaglio sbagliato. Soprattutto considerando che questa viene messa in dubbio anche ora. Ingvild Bode, un’esperta dell’University of Southern Denmark, si è chiesta se gli operatori attribuissero troppa importanza al giudizio basato su algoritmi della macchina. Sotto pressione e potenzialmente sotto tiro, un operatore di droni può prendere la richiesta della macchina meno come un suggerimento e più come un’istruzione infallibile. “Ci sono molte ricerche sul condizionamento dell’automazione (automation bias)”, ha detto. “Tendiamo a fidarci dei risultati che ci vengono presentati dai sistemi assistiti da computer più del nostro giudizio”.

Ma un’intelligenza artificiale completamente autonoma sta già aiutando l’esercito ucraino a difendere il territorio. Stiamo parlando dei Fortem DroneHunter F700 di Fortem Technologies, sistemi anti-drone che combinano piccoli veicoli aerei senza pilota a radar molto sensibili, progettati per identificare i droni nemici di piccole/medie dimensioni e poi intrappolarli lanciando delle reti. Il tutto senza l’assistenza umana. Ad annunciarne l’arrivo in Ucraina lo scorso febbraio è stato lo stesso Fedorov, che ha precisato che questi sistemi sarebbero stati impiegati contro gli Shahed iraniani, utilizzati da russi per attaccare le strutture energetiche del paese.

La Russia tra droni kamikaze e carri armati robot

Dall’altro lato, la Russia ha sempre dimostrato di avere interesse nella ricerca del campo dell’intelligenza artificiale applicata alla guerra. “L’intelligenza artificiale non è solo il futuro della Russia; è il futuro dell’intera umanità – ha affermato Vladimir Putin in una dichiarazione risalente addirittura al 2017 -. Presenta enormi opportunità così come minacce difficili da prevedere ora. Chi diventa leader in questo campo dominerà il mondo. E non vorremmo affatto che qualcuno detenga un monopolio del genere. Pertanto, se diventeremo leader in questo campo condivideremo la tecnologia con il mondo intero, così come oggi condividiamo la tecnologia atomica, la tecnologia nucleare”.

Non c’è da stupirsi, quindi, che la Russia sostenga di avere a disposizione armi autonome. Il materiale promozionale per i droni kamikaze Lancet e KUB rilasciato dal gruppo Kalashnikov suggerisce che sono in grado di operare autonomamente. “*ZALA LANCET è un’arma multiuso intelligente, in grado di trovare e colpire autonomamente un bersaglio *– si legge chiaramente sul sito web del produttore di droni -. Il sistema d’arma è costituito da componenti di attacco di precisione, ricognizione, navigazione e moduli di comunicazione. Crea il proprio campo di navigazione e non richiede infrastrutture terrestri o marittime”. Ma si tratta, per ora, di sistemi non ancora utilizzati nell’ambito della guerra.

Quello che invece la Russia sta utilizzando davvero sul territorio ucraino è una sorta di “carro armato robot”, dispiegato nel tentativo di contrastare la minaccia dei carri armati Leopard 2 di fabbricazione tedesca, forniti all’esercito di Zelensky dall’Occidente. Più nello specifico, questo è conosciuto con il nome di Marker, ossia un veicolo di terra senza equipaggio, simile ad un carro armato, che può rilevare e colpire i nemici con missili guidati, usando sensori intelligenti e un sistema di robotica. In grado di funzionare in autonomia fino ad un massimo di 3 giorni, questo robot può “navigare” per diverse miglia senza assistenza umana, ed è in grado di sparare “con discrezione” ai bersagli. Anzi, come ha riferito Dmitry Rogozin – a capo del gruppo “Royal Wolves”, impegnato nel migliorare la tecnologia delle forze armate russe -, “Marker riceverà un’immagine elettronica appropriata e sarà in grado di rilevare e colpire automaticamente i carri armati americani e tedeschi con ATGM”. Un’arma autonoma che dovrebbe trovare il suo compimento ufficiale nel conflitto Russia-Ucraina.

In ogni caso, una cosa è evidente: entrambi i Paesi si stanno muovendo verso lo sviluppo di armi autonome, lasciando che sia ancora la persona a controllare i sistemi. Forse perché l’intelligenza artificiale non è ancora pronta del tutto per gestire un conflitto, o forse perché il timore che un sistema autonomo possa colpire un bersaglio pieno di civili è ancora elevato. Ma nonostante questo, la guerra sembra aver preso una strada senza ritorno.

Big Tech licenzia, i lavoratori si organizzano

2023-04-03T00:00:00+00:00

Uno dei fenomeni che hanno segnato il mondo dell’industria tecnologica mondiale nel 2022 è sicuramente l’ondata di licenziamenti dei dipendenti delle Big Tech. Con questo termine – almeno in questo articolo – intendiamo generalmente le grandi piattaforme digitali basate negli Stati Uniti: i cosiddetti GAFAM (Google, Amazon, Facebook o Meta, Apple e Microsoft), Twitter, ma anche altri attori del settore, come Uber o Spotify. Sotto questa espressione si raggruppano solitamente le aziende tecnologiche leader nei rispettivi settori, con alte valutazioni di mercato e una significativa influenza sullo sviluppo dell’industria.

Dopo un momento di crescita che pareva inarrestabile, culminato durante la pandemia del 2020 – 2021, aziende come Google, Facebook, Twitter, Microsoft hanno iniziato a lasciare a casa i loro lavoratori, a blocchi di centinaia o di migliaia, o a interrompere le assunzioni. Il trend è proseguito nei primi mesi di quest’anno: a gennaio 2023, Alphabet, la compagnia madre di Google, ha annunciato il taglio di 12.000 posti di lavoro. Sempre a gennaio, Microsoft ha annunciato che, nel corso dell’anno fiscale, ha intenzione di eliminare 10.000 posti. Anche Amazon non si è tirata indietro: ha iniziato a licenziare impiegati a novembre 2022, e a gennaio ha annunciato un nuovo round che colpirà 18.000 posizioni lavorative. Meta, dal canto suo, ha licenziato 11.000 dipendenti a novembre, e a marzo 2023 ha rincarato la dose: altre 10.000 persone perderanno il posto, secondo quanto dichiarato da Mark Zuckerberg, in quello che il fondatore ha definito “l’anno dell’efficienza”. La piattaforma Statista ha elaborato i dati raccolti su Layoffs.fyi, un sito che tiene traccia di tutti i licenziamenti nel tech, a partire da gennaio 2022. Il totale dei dipendenti licenziati, all’inizio di marzo 2023, era di oltre 280mila, la maggior parte di questi negli Stati Uniti.

Si tratta di numeri inediti per l’industria tecnologica, che per molto tempo è stata considerata un settore in costante espansione, complici i tassi di interesse bassi e la fiducia degli investitori. Le cose sembrano stare cambiando.

Le ragioni dei licenziamenti

L’interpretazione del fenomeno rispetto al quadro economico generale è ancora dibattuto. Julia Pollak, chief economist presso ZipRecruiter – società statunitense che connette lavoratori e datori di lavoro online – ha commentato a Vox (in un articolo pubblicato a settembre scorso) che i licenziamenti di massa potrebbero essere un segnale che le condizioni del mercato tech stanno ritornando a un livello di normalità dopo l’esplosione durante la pandemia. “Le condizioni eccezionali che hanno causato la loro crescita ora sono evaporate, per così dire”, ha detto Pollak. Secondo questa interpretazione, le condizioni della pandemia avrebbero creato una bolla, che, con il ritorno alle condizioni usuali, si sarebbe infranta.

Un’altra spiegazione è quella che lega la crisi di Big Tech all’aumento dei tassi di interesse. Senza entrare in spiegazioni eccessivamente tecniche, si può riassumere così: la crescita degli ultimi 15 anni dell’industria tecnologica, specialmente statunitense, è stata costruita sul fatto che prendere in prestito denaro per finanziare l’espansione di progetti aziendali, anche molto ambiziosi, era praticamente gratis. Ora che non è più così, e i tassi di interesse continuano a crescere, le aziende stanno prendendo provvedimenti per tagliare i costi, su pressione degli investitori che vedono i prezzi delle azioni scendere.

Il terzo fenomeno che può spiegare i licenziamenti di massa è la crisi del mercato pubblicitario. Dato l’aumento dei prezzi e le prospettive di recessione, molte aziende hanno deciso di tagliare i costi dell’advertisement. Dal momento che Google, Facebook e molte piattaforme digitali hanno tra i core business quello di vendere opportunità e spazi pubblicitari, questa tendenza (che non sembra essersi esaurita con la fine del 2022) le ha colpite in modo significativo.

Infine, l’epidemia di tagli al personale potrebbe essere spiegata con un effetto copycat. “Quando tutti i tuoi concorrenti stanno licenziando il 10 percento del loro personale – e vengono ricompensati dal mercato per questo! – eliminare il 10 percento dei tuoi lavoratori può sembrare una cosa giusta o inevitabile”, ha scritto il giornalista Derek Thompson su The Atlantic.

Il legame tra i licenziamenti del tech e le dinamiche generali del mercato del lavoro non sono ancora cristalline. Il livello di disoccupazione negli Stati Uniti resta basso, intorno al 3,5 per cento, e i licenziamenti del 2022 hanno riguardato una fetta piccola della forza lavoro, intorno all’1 per cento. Insomma, il fenomeno, secondo molti, è ristretto all’industria tecnologica e non è significativo per l’andamento generale dell’economia, nemmeno se si guarda ai soli Stati Uniti.

Non ci sarebbe inoltre una mancanza di opportunità di lavoro e di posizioni ancora aperte: il mondo tech resta un settore dinamico, anche al di là delle grandi piattaforme o dell’ecosistema della Silicon Valley: diverse industrie, dalla sanità, all’istruzione richiedono competenze digitali avanzate, come quelle di architetti cloud, sviluppatori e *data analyst, *o esperti di cyber sicurezza.

Big Tech licenzia, ma la domanda di lavoratori tech resta

Secondo i dati riportati da CompTIA, un’associazione industriale che rappresenta il settore ICT negli Stati Uniti, le offerte di lavoro nell’industria tecnologica del Paese sarebbero più di 175.000 – i dati sono stati pubblicati a settembre 2022. CompTIA prende in considerazione, nelle sue analisi, diversi settori lungo tutta la catena del valore, tra cui quello delle telecomunicazioni, dell’hardware, dei servizi cloud e delle piattaforme. Un aspetto importante da notare rispetto a questi dati è che non includono alcune grandi aziende del settore, come Airbnb, Uber e Lyft, a causa di alcune ambiguità nella classificazione dei dati amministrativi.

I numeri delle posizioni aperte non oscurano però il dato relativo ai licenziamenti nel settore tech, che secondo le elaborazioni dell’azienda di consulenza Challenger, Gray e Christmas sarebbero aumentati di oltre il 600% tra il 2021 e il 2022 negli Stati Uniti.

Nonostante le grandi piattaforme stiano attraversando un periodo innegabile di ristrutturazione e crisi dell’impiego, le competenze tech continuano a essere richieste: le opportunità per i lavoratori si estendono oltre i giganti della tecnologia, per aprirsi ad aree come come la vendita al dettaglio, la finanza, i servizi professionali, i viaggi e il turismo, che hanno tutti bisogno di persone esperte per costruire la presenza online e il business delle aziende, ha detto Scott Dobroski, analista presso il servizio di ricerca di lavoro Indeed.

Questo non toglie che i licenziamenti di massa, specialmente quelli di grandi aziende come Meta o Alphabet, abbiano avuto un impatto significativo. E che abbiano in parte influenzato anche un’altra tendenza interna al settore: quella dell’organizzazione e della sindacalizzazione dei lavoratori.

I lavoratori di Big Tech si organizzano

Il 2022 ha visto il raggiungimento di diversi traguardi sindacali. Ad aprile, a Staten Island, nella città metropolitana di New York, è nato il primo grande sindacato interno ad Amazon, su iniziativa dei lavoratori di un magazzino. Diversi Apple Store hanno inoltre iniziato a formare sindacati per i loro lavoratori del settore retail. Le loro richieste si articolano principalmente intorno ai temi dei turni lavorativi, della sicurezza, e ovviamente della paga. Un altro sotto-settore che ha conosciuto un’ondata di sindacalizzazione negli ultimi due anni è quello dei videogame: sottoposti a pressioni estreme in fase di consegna dei prodotti creativi (il cosiddetto crunch), gli sviluppatori hanno deciso di prendere in mano la situazione. A maggio, Activision Blizzard ha visto nascere il primo grande sindacato statunitense dell’industria dei videogame.

La sindacalizzazione dei lavoratori in Europa

Il fenomeno non riguarda solo gli Stati Uniti. A gennaio del 2023, in Francia, i lavoratori dell’azienda di sviluppo di videogiochi Ubisoft (che ha prodotto giochi popolarissimi con *Just Dance *o Assassin’s Creed) hanno scioperato per protestare contro i ritmi di lavoro. In Svizzera, gli impiegati di Google a Zurigo hanno abbandonato i locali aziendali (quello che in inglese è noto come walkout) per protestare contro i tagli del personale decisi dalla casa madre, Alphabet. Già negli anni precedenti i lavoratori di piattaforma, dagli autisti di Uber e i rider per la consegna di cibo a domicilio fino ai contractors impiegati nei call center del Sud Globale, si erano organizzati dando vita a diverse proteste. Le contestazioni e le lotte hanno riguardato molti Paesi del mondo, dal Sudafrica, alle Filippine, alla Croazia. Per quanto riguarda l’Italia, alcuni punti di rivendicazioni dei lavoratori tech sono stati riassunti in un articolo pubblicato su Guerre di Rete a dicembre.

“L’organizzazione dei sindacati del settore tecnologico è principalmente guidata dalla disillusione e dalla delusione dei lavoratori del settore, che ritengono che i loro datori di lavoro privilegino la pressione degli investitori rispetto al benessere dei dipendenti”, ha commentato a Guerre di Rete Christy Hoffman, segretaria generale di UNI Global Union, un sindacato globale attivo in numerosi settori, compresi quello dell’ICT e del *gaming. * “In risposta, i lavoratori del settore tecnologico si iscrivono e formano sindacati come mezzo per proteggersi da azioni arbitrarie e ingiuste da parte dei loro datori di lavoro, oltre che per rivendicare compensi e benefit equi. Questa tendenza è evidente nell’aumento delle adesioni ai sindacati dell’industria tecnologica in Paesi come Svezia, Germania, Regno Unito e Irlanda, dove i lavoratori si organizzano e fanno campagne per i loro diritti. Ad esempio, Unionen sta conducendo campagne per sindacalizzare i lavoratori di Spotify in Svezia, mentre ver.di sta incrementando la sua presenza nel settore con campagne per organizzare consigli dei lavoratori in Spotify, SAP e TikTok in Germania. Allo stesso modo, anche nel Regno Unito e in Irlanda i lavoratori del settore tecnologico stanno aderendo ai sindacati in gran numero”.

Il legame tra sindacalizzazione e licenziamenti di massa

Qual è dunque il legame tra queste due macro-tendenze osservabili all’interno dell’industria tecnologica? I licenziamenti di massa spingono i lavoratori a organizzarsi oppure li frenano? Continua Hoffman: “In risposta alla recente ondata di licenziamenti nell’industria tecnologica, molti lavoratori si rivolgono sempre più ai sindacati come mezzo per promuovere un trattamento equo. Le proteste sono state organizzate da circa 250 dipendenti di Alphabet a Zurigo e a New York. Nel frattempo, in Francia, gli sviluppatori di Ubisoft Paris hanno tenuto il primo sciopero in assoluto dell’azienda dopo che la direzione ha annunciato la cancellazione di tre giochi, fatto per cui l’amministratore delegato della società ha incolpato i lavoratori”.

I licenziamenti di massa possono essere interpretati, secondo alcuni, anche come una strategia di union busting, ovvero una serie di tattiche per impedire la formazione di sindacati o la loro efficacia. Non sarebbe la prima volta che Big Tech viene accusata dai lavoratori di queste tecniche.

“Il settore tecnologico sembra scommettere sul fatto che questi licenziamenti di massa (…) non solo ridurranno i costi del lavoro, ma ricordano ancora una volta ai lavoratori tecnologici, sempre più responsabilizzati, la loro insicurezza e il potere che le aziende ancora detengono. È una scommessa che storicamente ha dato i suoi frutti e ha contribuito a trasformare i giganti tecnologici in alcune delle aziende più redditizie della storia”, ha scritto il giornalista Brian Merchant sul Los Angeles Times.

I leader sindacali, tuttavia, non perdono la loro fiducia. Hoffman prosegue ricordando il ruolo dell’azione sindacale e collettiva e come questa abbia contribuito a opporsi ai licenziamenti di massa, o almeno, come in un caso che ha riguardato Twitter e i sindacati spagnoli, a negoziare migliori condizioni di buonuscita per i lavoratori. “In Spagna, UGT e CCOO (due dei maggiori sindacati del paese, ndr) si sono affrettate a chiedere che Twitter rispetti il diritto del lavoro spagnolo dopo che Elon Musk ha annunciato il piano di licenziamento di oltre l’80% del personale della piattaforma in Spagna. Alcune settimane dopo i lavoratori stavano negoziando una buonuscita superiore a quella offerta inizialmente dall’azienda”. L’accordo è diventato effettivo l’8 febbraio.

In bilico più giovani, donne o minoranze

La crisi dell’impiego in Big Tech ha ampliato disuguaglianze già esistenti. Secondo un’analisi di Revelio Lab, riportata da Reuters, donne e lavoratori di origine latina, negli Stati Uniti, sono tra i più colpiti dai licenziamenti, nonostante siano sottorappresentati in termini numerici nella forza lavoro. Sono calati gli annunci di lavoro anche nel settore della diversity and inclusion.

La situazione attuale rischia di minare gli sforzi di chi, per quanto con molta difficoltà, ha cercato di rendere l’industria più inclusiva. I licenziamenti colpiscono i lavoratori con meno anzianità, quindi hanno un’alta probabilità di interessare coloro che sono entrati in azienda grazie alle recenti iniziative di promozione della diversity. In generale, le donne e le persone appartenenti a minoranze etniche o razziali hanno meno possibilità di frequentare l’ufficio rispetto ai colleghi e – in una fase di riduzione dello smart working – sono di conseguenza più vulnerabili a valutazioni della loro performance parziali o inaccurate.

Oltre la Silicon Valley**

I licenziamenti di massa non hanno toccato solo colletti bianchi – lavoratori relativamente privilegiati all’interno dell’industria – e hanno avuto un impatto che va ben oltre la Silicon Valley. Hanno perso il lavoro tanti dipendenti di aziende che lavoravano in appalto per le grandi piattaforme, quei lavoratori del Sud Globale assunti dai partner di Big Tech con l’intento, più o meno esplicito, di sfruttare un gap salariale tra Nord e Sud del mondo. La rivista TIME riporta ad esempio, citando fonti esclusive, che la compagnia di servizi di outsourcing CloudFactory (specializzata nell’addestramento di algoritmi di intelligenza artificiale) ha tagliato centinaia di posti di lavoro tra il Nepal e il Kenya. Secondo le ricostruzioni di TIME, i licenziamenti sarebbero legati alla fine di un contratto con Microsoft. A Novembre Twitter ha licenziato migliaia di contractors impiegati da aziende terze, sia negli Stati Uniti che all’estero.

Allo stesso modo, anche i lavoratori in appalto vogliono avere voce in capitolo nel movimento sindacale: alcuni dipendenti del servizio di music content di YouTube, assunti da un’azienda terza, Cognizant, hanno scioperato per reclamare salari più alti, sostenuti dal sindacato Alphabet Workers Union (Alphabet è l’azienda madre di YouTube e Google). I lavoratori in sciopero hanno accusato la compagnia di pratiche anti-sindacali: in particolare di utilizzare la fine dello smart working come pretesto per tagliare posti di lavoro, ostacolando inoltre gli sforzi organizzativi dei dipendenti. “In un atto di ritorsione contro i nostri sforzi organizzativi, il nostro datore di lavoro sta obbligando la fine del lavoro a distanza prima del voto [per il sindacato], il che interferirebbe drammaticamente con le condizioni di voto eque imposte dalla legge federale”, ha detto uno dei lavoratori, Sam Regan, durante la manifestazione. La leva della fine dello smart working è stata usata di recente anche dalla nuova proprietà di Twitter per obbligare i lavoratori ad andarsene.

I licenziamenti, con ogni probabilità, continueranno nei prossimi mesi, per tutto il 2023. L’impatto sulla natura dell’industria è difficile da valutare al momento, ma una cosa pare certa: i lavoratori, i veri protagonisti di questo scenario, non intendono restare in disparte.