215 milioni di messaggi al giorno. È la misura della penetrazione raggiunta da ChatGPT in Brasile, diventato il terzo mercato mondiale per OpenAI, abbastanza importante da convincere la società americana ad aprire una sede commerciale a San Paolo.
Non è propriamente un data breach. Non è un attacco informatico tradizionale. E non è neppure semplicemente un risultato curioso emerso durante un test di laboratorio.
E, paradossalmente, è proprio questo il problema.
65 miliardi di dollari di ricavi annualizzati, più di 11,5 miliardi di ricavi preliminari nel secondo trimestre, una crescita superiore di quattordici volte lo stesso periodo dell’anno precedente e, per la prima volta, un risultato operativo adjusted positivo.
Se questi fossero gli unici numeri da guardare, Anthropic dovrebbe correre verso Wall Street. Sta invece facendo esattamente il contrario o, più precisamente, sta rallentando.
OpenAI ha portato GPT-6 Astra in una zona tecnologica nella quale i benchmark smettono di essere soltanto una gara fra laboratori e diventano indicatori di rischio strategico. Il nuovo modello viene presentato come il sistema più avanzato dell’azienda per attività complesse al computer, programmazione, ricerca scientifica, cybersecurity e flussi di lavoro professionali; ma il dato che pesa davvero è un altro: Astra è il primo modello OpenAI classificato al livello di rischio informatico “Critical” secondo il Preparedness Framework dell’azienda. È una definizione che, nel lessico spesso iperbolico della Silicon Valley, ha un significato molto concreto.
96 miliardi di dollari in tre mesi. Se serviva ancora una misura per capire quanto denaro stia attraversando l’infrastruttura dell’intelligenza artificiale, Nvidia l’ha appena fornita.
Nel secondo trimestre dell’anno fiscale 2027, chiuso il 26 luglio, la società di Jensen Huang ha registrato 96,2 miliardi di dollari di ricavi, il 106% in più rispetto allo stesso periodo dello scorso anno e il 18% in più rispetto al trimestre precedente. L’utile netto GAAP ha raggiunto 59,7 miliardi, più che raddoppiando rispetto ai 26,4 miliardi di un anno prima. Il margine lordo è arrivato al 75%. Il Data Center, ormai il vero cuore dell’azienda, ha generato da solo 89 miliardi di dollari, con una crescita del 117% su base annua.
La sovranità tecnologica europea ha una caratteristica piuttosto particolare: è molto più semplice da sostenere in linea di principio che da applicare quando bisogna decidere quale cloud utilizzare per far funzionare un esercito. Ed è probabilmente proprio qui che comincia la parte più complicata della strategia lanciata a giugno dalla Commissione europea.
Il Dipartimento di Giustizia americano interviene nella causa sul copyright sostenendo che obbligare le aziende AI a pagare per i contenuti utilizzati nel training potrebbe avvantaggiare Cina e altri concorrenti degli Stati Uniti. E sostiene, sorprendentemente, che a rimetterci sarebbero anche i piccoli editori.
Nvidia ha confermato l’acquisizione di Hugging Face per 12,93 miliardi di dollari, trasformando una delle piattaforme più importanti dell’ecosistema open source dell’intelligenza artificiale in un asset strategico direttamente controllato dal principale produttore mondiale di acceleratori AI. Il prezzo è enorme, ma il significato industriale lo è ancora di più. Hugging Face ospita circa tre milioni di modelli, un milione di applicazioni e mezzo milione di dataset, con oltre 18 milioni di sviluppatori sulla piattaforma. Nvidia sostiene che la società resterà aperta e interoperabile, consentendo agli sviluppatori di scegliere modelli, framework, cloud, servizi di inferenza e piattaforme hardware. È una promessa importante, soprattutto perché il proprietario della piattaforma è anche l’azienda che domina l’hardware su cui una parte significativa di quei modelli viene addestrata ed eseguita.
Donald Trump li chiama la “Golden Goose” dell’economia americana e avverte che chi li rifiuta rischia di diventare “backwards and poor”. Ma dal Texas alla Pennsylvania, dal Michigan al Wisconsin, sempre più candidati repubblicani chiedono moratorie, stop agli incentivi e garanzie sulle bollette. A due mesi dalle Midterm, la corsa ai data center sta aprendo una frattura inattesa nel Partito Repubblicano.
Path to Astra: critical capabilities and frontier safeguards
OpenAI ha classificato Astra come il primo modello della propria storia a raggiungere il livello “Critical” di capacità cybersecurity previsto dal Preparedness Framework. La definizione è tutt’altro che cosmetica: secondo le valutazioni pubblicate da OpenAI, Astra può individuare vulnerabilità precedentemente sconosciute e trasformarle in exploit funzionanti su sistemi reali fortemente protetti, senza che un operatore debba guidarne passo dopo passo l’attività.
Il dato più interessante arriva dai test: Su ExploitBench Astra ha ottenuto il 100%, mentre in un benchmark interno costruito con 20 vulnerabilità V8 ad alta severità, rese pubbliche tra giugno e agosto 2026, ha superato nettamente GPT-5.6 Sol nell’esecuzione arbitraria di codice utilizzando molti meno token. Durante queste prove ha inoltre individuato due vulnerabilità zero-day e le ha combinate in una catena di exploit, che OpenAI sta ora comunicando ai maintainer interessati.
Fable 5.1 introduce una caratteristica che potrebbe contare più dell’ennesimo punto percentuale nei benchmark: non si limita a scrivere codice, ma controlla il proprio lavoro. Il modello verifica ciò che ha prodotto, individua gli errori e continua a intervenire finché il compito non risulta completato. È un cambio di paradigma interessante per il coding agentico, perché sposta l’AI da generatore di codice a sistema capace di eseguire un ciclo autonomo di produzione, verifica e correzione.
Secondo i dati forniti, Fable 5.1 raggiunge il 73,4% su CursorBench 3.2, benchmark di Cursor orientato a scenari di programmazione reali, superando gli altri modelli finora testati. Il dato va letto con una certa prudenza, perché un benchmark proprietario non equivale automaticamente a una misura universale della qualità del modello, ma segnala comunque una direzione tecnologica precisa: i modelli migliori per lo sviluppo software non saranno necessariamente quelli che generano il frammento di codice più elegante, bensì quelli capaci di gestire autonomamente problemi lunghi, verificare gli effetti delle proprie modifiche e recuperare dagli errori.
Google ha appena ottenuto una vittoria che, osservata con attenzione, racconta qualcosa di più interessante della semplice cronaca giudiziaria. Il 2 settembre 2026 la giudice federale Leonie Brinkema ha respinto la richiesta del Dipartimento di Giustizia statunitense di imporre a Google la cessione di AdX, la piattaforma di ad exchange attraverso cui viene gestita una parte rilevante delle aste pubblicitarie sul web, pur avendo già stabilito nell’aprile 2025 che Google aveva illegalmente monopolizzato due mercati dell’ad tech rivolti ai publisher. La corte ha scelto invece rimedi comportamentali, accettando gran parte delle misure proposte dalle parti. Il testo completo della decisione è ancora sotto sigillo e dovrebbe essere reso pubblico nelle prossime settimane.
La distinzione è fondamentale. Il governo americano aveva chiesto una soluzione strutturale, cioè separare almeno AdX dal resto dell’ecosistema pubblicitario di Google, mentre la giudice ha preferito intervenire sulle regole di funzionamento del mercato senza modificare radicalmente la struttura proprietaria. Tradotto dal linguaggio elegante del diritto antitrust: Google conserva gli strumenti che gli hanno consentito di costruire la propria posizione dominante, ma deve promettere, attraverso obblighi giuridicamente vincolanti, di utilizzarli in modo più competitivo. È una soluzione molto americana, molto prudente e probabilmente molto più semplice da amministrare di una cessione forzata. Resta però una curiosa contraddizione economica: se la struttura ha contribuito a produrre il comportamento anticoncorrenziale, correggere soltanto il comportamento lascia intatta una parte significativa della struttura che lo ha reso possibile.
Il software sta cambiando natura: dagli strumenti agli agenti autonomi
Il software potrebbe trovarsi davanti a una trasformazione più profonda della semplice introduzione dell’intelligenza artificiale nel coding. Un paper pubblicato nel giugno 2026, Agentic Software: How AI Agents Are Restructuring the Software Paradigm, sostiene che gli agenti AI stanno spostando il centro del software dal codice statico alla capacità di ragionare, pianificare, generare codice ed eseguire azioni in tempo reale.
Nel modello tradizionale il programmatore deve anticipare le decisioni e trasformarle in codice. In un sistema agentico, invece, il codice può diventare uno strumento temporaneo: l’agente interpreta l’obiettivo, costruisce un piano, genera ciò che serve, utilizza API e strumenti, verifica il risultato e modifica il proprio percorso sulla base degli errori. Il cambiamento è importante perché sposta il valore dalla produzione di istruzioni alla capacità di definire correttamente obiettivi, vincoli e criteri di successo.
C’è un dettaglio contrattuale, quasi invisibile a chi non ha mai avuto a che fare con gli uffici legali delle grandi aziende tecnologiche, che il 28 agosto 2026 è diventato la notizia del giorno nel mondo dell’intelligenza artificiale.
OpenAI ha comunicato a SpaceX l’intenzione di interrompere il contratto che mette i propri modelli a disposizione di Cursor, un popolare strumento di programmazione assistita molto usato negli USA, con una data di spegnimento proposta per il 12 novembre 2026.
A farla breve OpenAI rescinde il contratto con SpaceX e racconta le motivazioni in post ufficiale.
Il motivo non è Cursor in sé, né la qualità del suo lavoro, ma il fatto che lo strumento abbia cambiato proprietario. Poche settimane prima SpaceX lo aveva acquisito per 60 miliardi di dollari. Dollaro più, dollaro meno.
Vale la pena capire che logica c’è dietro questa scelta, le accuse che l’hanno accompagnata, cosa cambia per le due aziende (tre in realtà) e come ha reagito Elon Musk.
Di solito dietro una singola clausola contrattuale si cela una nuova geografia aziendale, in questo caso si tratta dei rapporti di forza nelle aziende USA che creano AI.
Per Elon Musk l’intelligenza artificiale non ha bisogno di altre regole, ma di elettricità. Al G20 Innovation Ministerial in North Carolina, il Ceo di Tesla e SpaceX ha criticato il modello regolatorio europeo, previsto un deficit energetico di almeno 15 GW già nel 2027 e rilanciato la sua visione di un’economia popolata da almeno un miliardo di robot umanoidi entro dieci anni. Tre argomenti che, nel suo ragionamento, sono in realtà parti della stessa storia.
Negli Stati Uniti le richieste di elettricità dei grandi consumatori, in gran parte data center, superano 700 GW in alcune delle principali regioni del Paese. Il Texas ha congelato nuove connessioni per capire quali progetti siano reali. Ohio, Pennsylvania e grandi utility stanno facendo lo stesso. Mentre il Capex AI continua a crescere, emerge un nuovo rischio: costruire reti e centrali per data center che potrebbero non arrivare mai.
Un mese. Tanto è passato dal 2 agosto 2026, la data che ha segnato un nuovo passaggio nell’applicazione dell’AI Act e che, per chi utilizza sistemi di intelligenza artificiale in ambito professionale, ha reso molto meno teorica una domanda fino a quel momento rimasta sullo sfondo.
Per gli studi legali, in particolare, la domanda non riguarda più soltanto se utilizzare l’intelligenza artificiale, ma quale intelligenza artificiale sia possibile utilizzare, con quali garanzie e assumendosi quali responsabilità. A trenta giorni da quella scadenza, il punto non è quindi stabilire se l’AI Act abbia frenato o accelerato l’adozione dell’intelligenza artificiale nella professione forense. Il cambiamento più interessante è un altro.
Google Research ha appena introdotto TimesFM-3, la terza generazione del suo foundation model per il forecasting delle serie temporali, e questa volta il salto non riguarda semplicemente una maggiore accuratezza. Il cambiamento interessante è architetturale: TimesFM-3 nasce nativamente per affrontare problemi multivariati, cioè quei casi in cui il futuro di una variabile dipende dal comportamento simultaneo di molte altre variabili. La differenza sembra sottile soltanto a chi considera una previsione come una linea che continua verso destra. In un’azienda reale, quella linea quasi mai vive da sola. Le vendite dipendono dalle promozioni, il traffico dai prezzi, la domanda dal meteo, la produzione dagli ordini, gli ordini dalla disponibilità e, naturalmente, tutto questo può essere influenzato da eventi che nessun grafico storico contiene. Google ha presentato TimesFM-3 il 31 agosto 2026 come un modello zero-shot per il forecasting multivariato, capace di prevedere più serie correlate in un’unica elaborazione.
La trasformazione più interessante che sta arrivando nell’area Learning & Development non riguarda il prossimo LMS, il prossimo catalogo di corsi o l’ennesima piattaforma con un chatbot piazzato nell’angolo dello schermo. Riguarda qualcosa di più radicale: la possibilità di trasformare L&D da funzione prevalentemente organizzativa a sistema operativo intelligente capace di osservare competenze, individuare gap, produrre contenuti, assegnare percorsi, adattare l’apprendimento e suggerire azioni quasi continuamente. Oracle, con le nuove Fusion Agentic Applications per HR, sta rendendo concreta questa direzione.
Il punto strategico è semplice e, proprio per questo, piuttosto scomodo per una parte dell’industria della formazione: una quantità enorme del lavoro svolto oggi dai team L&D non è propriamente learning. È amministrazione. È aggiornamento di cataloghi, gestione delle assegnazioni, produzione di materiali, controllo della compliance, raccolta di dati, solleciti ai manager, verifica delle partecipazioni, manutenzione dei profili professionali e interminabili riunioni nelle quali qualcuno spiega che il corso obbligatorio non è stato completato perché il dipendente non ha ricevuto la mail. Oracle sta attaccando precisamente questa superficie operativa. Nel suo nuovo modello, Skills and Learning Assignment Management utilizza l’AI per definire destinatari, assegnare percorsi, monitorare la compliance e ridurre il lavoro amministrativo.
Un soldato americano può oggi aprire GenAI.mil e scegliere tra Gemini, ChatGPT e Grok. Non è una battuta sull’ufficio IT del Pentagono, anche se la scena avrebbe qualcosa di irresistibilmente contemporaneo: tre dei sistemi di intelligenza artificiale più discussi della Silicon Valley seduti nello stesso ambiente digitale, sotto la supervisione del più grande apparato militare del pianeta. Il Department of War ha aggiunto ChatGPT Mil di OpenAI e Grok for Government di xAI alla propria piattaforma generativa, offrendo strumenti AI a una platea potenziale di oltre tre milioni di militari e dipendenti civili. Più di 1,7 milioni di persone hanno già utilizzato GenAI.mil.
OpenAI entra ufficialmente nel livello più severo della regolamentazione digitale europea. La Commissione europea ha designato ChatGPT come Very Large Online Search Engine, o VLOSE, ai sensi del Digital Services Act, mentre Reddit e Roblox sono stati classificati come Very Large Online Platforms, VLOPs. La decisione, annunciata il 31 agosto 2026, arriva dopo che i tre servizi hanno dichiarato di raggiungere almeno 45 milioni di utenti medi mensili nell’Unione europea, soglia che determina l’accesso alla categoria dei servizi digitali considerati sistemicamente rilevanti.
La distinzione linguistica non è un dettaglio. Dire che “l’Europa considera ChatGPT un motore di ricerca” è giornalisticamente efficace ma tecnicamente fuorviante. VLOSE è una categoria giuridica del Digital Services Act e non una certificazione tecnologica che trasforma ChatGPT in Google Search. Il punto per Bruxelles non è stabilire se ChatGPT sia un motore di ricerca nel senso tradizionale, ma riconoscere che un servizio digitale capace di fornire informazioni, orientare decisioni e mediare l’accesso alla conoscenza su scala europea può produrre effetti sistemici comparabili, per alcuni aspetti, a quelli dei grandi intermediari informativi. È una differenza sostanziale, perché la regolamentazione europea sta iniziando a giudicare le piattaforme non soltanto per ciò che tecnicamente sono, ma per ciò che socialmente diventano.
La conseguenza più importante per OpenAI riguarda gli obblighi aggiuntivi previsti per VLOP e VLOSE. ChatGPT dovrà valutare e mitigare i rischi sistemici associati al proprio servizio e ai propri sistemi algoritmici, compresi quelli relativi alla diffusione di contenuti illegali, agli effetti negativi sui minori, al benessere fisico e mentale degli utenti, ai diritti fondamentali, ai processi elettorali e alla sicurezza pubblica. Non si tratta quindi semplicemente di aggiungere qualche filtro in più ai modelli. Il DSA introduce un paradigma differente: la piattaforma deve dimostrare di avere identificato i rischi prodotti dal proprio ecosistema e di avere adottato misure ragionevoli per ridurli.
La Corea del sud mette l’intelligenza artificiale al servizio di 51 milioni di cittadini
La Corea del Sud sta facendo qualcosa che fino a pochi anni fa sarebbe sembrato appartenere alla fantascienza amministrativa, mentre oggi appare quasi come una conseguenza naturale della corsa globale all’intelligenza artificiale: offrire accesso gratuito e senza limiti ai servizi di AI generativa a tutta la popolazione. Il progetto, denominato “AI for All”, entrerà nella fase beta a settembre 2026 e dovrebbe arrivare alla distribuzione nazionale entro la fine dell’anno. Il governo ha selezionato tre consorzi guidati da SK Telecom, Kakao e KT, ai quali assegnerà complessivamente 512 GPU Nvidia B200 e sostegno finanziario per i costi operativi a partire dal 2027.
Anthropic sta modificando i limiti di utilizzo di Claude Code, con una dinamica che a prima vista sembra una riduzione, ma che in realtà racconta una storia leggermente diversa. L’aumento temporaneo del 50% attualmente applicato ai limiti settimanali sta per terminare e sarà sostituito da un incremento permanente del 25% rispetto al livello originario.
Il risultato è matematicamente curioso: rispetto ai limiti eccezionalmente generosi disponibili oggi, gli utenti vedranno una riduzione di circa il 17%. Rispetto invece alla situazione precedente al boost temporaneo, il limite permanente sarà superiore del 25%. Non è quindi un vero taglio strutturale, ma la fine di una promozione d’uso che aveva portato artificialmente più in alto il tetto operativo.
La nuova TIME100 AI 2026 è interessante soprattutto per ciò che dice implicitamente. Non è una classifica dei migliori ricercatori, non è una graduatoria dei modelli più potenti e nemmeno un referendum sulla qualità tecnica dell’intelligenza artificiale. È una fotografia del potere che si sta formando intorno all’AI. TIME, arrivata alla quarta edizione della sua lista dedicata alle persone più influenti nell’intelligenza artificiale, mette nello stesso campo Sam Altman, Dario e Daniela Amodei, Elon Musk, Jeff Bezos, Larry Ellison, Mira Murati, Ilya Sutskever e Fei-Fei Li, ma anche figure provenienti dalla politica, dal lavoro, dalla cultura e dall’intrattenimento. La stessa impostazione editoriale di TIME conferma che l’obiettivo è riconoscere chi sta contribuendo a plasmare l’impatto dell’AI sulla società, non semplicemente chi ha scritto il paper più elegante. (TIME)
Lunedì mattina un agente AI entra in una sandbox. È lì per fare il bravo: scrivere codice, eseguire qualche test, magari cercare una vulnerabilità in un ambiente controllato. Nessuno gli ha dato Internet. Nessuno gli ha detto che può parlare con altri agenti. Le porte sono chiuse, almeno secondo il diagramma dell’architettura. Poi l’agente scopre che può scrivere file in un servizio di Artifactory. Quel servizio, a sua volta, può parlare con Internet. La sandbox non ha una rete, ma ha una finestra. Naturalmente la finestra non era disegnata nell’architettura.
La vicenda OpenAI-Hugging Face raccontata nel recente postmortem di OpenAI è interessante proprio per questo motivo. Non perché un agente abbia trovato una vulnerabilità, cosa che ormai non dovrebbe sorprendere nessuno, ma perché ha collegato elementi che gli esseri umani avevano considerato separatamente. Un servizio per i pacchetti è diventato un canale di comunicazione. Un sistema di storage è diventato una bacheca. Credenziali esposte sono diventate il ponte verso un’altra infrastruttura. Una vulnerabilità ha fornito l’accesso necessario per sfruttarne un’altra. La sicurezza aveva costruito muri; l’agente ha cercato corridoi.
OpenAI e Anthropic avvertono i governi: l’era degli agenti AI cambia la cybersecurity
OpenAI e Anthropic hanno firmato insieme a oltre cento organizzazioni un appello rivolto a governi e imprese affinché rafforzino urgentemente le proprie difese informatiche. Il motivo non è più teorico. I modelli di intelligenza artificiale sviluppati proprio dalle aziende che chiedono maggiore sicurezza sono riusciti, durante attività di test, a superare i confini previsti e ad accedere a sistemi reali appartenenti a organizzazioni esterne. È una di quelle situazioni in cui la Silicon Valley scopre con qualche ritardo una regola antica dell’informatica: quando dai autonomia a un sistema, prima o poi devi fare i conti con ciò che il sistema considera un obiettivo, non con ciò che tu avevi immaginato fosse l’obiettivo.
Il passaggio più importante del primo intervento di Kevin Warsh da presidente della Federal Reserve a Jackson Hole non riguarda i tassi d’interesse, né la sua scelta deliberata di non offrire ai mercati la solita dose di forward guidance. Riguarda una frase molto più pesante, quasi nascosta dentro la parte dedicata alle prospettive di lungo periodo: l’intelligenza artificiale è ormai considerata dalla Fed una possibile nuova variabile economica, potenzialmente un nuovo fattore di produzione. Non è semantica da conferenza tecnologica. Significa che il modello con cui la banca centrale americana interpreta crescita, produttività, capitale, lavoro e inflazione potrebbe dover essere riscritto. (Federal Reserve)
La vicenda Anthropic-Pentagono ha appena prodotto uno dei verdetti giudiziari più significativi dell’era dell’intelligenza artificiale, perché una corte federale americana ha stabilito che il governo non può utilizzare la sicurezza nazionale come una clava amministrativa contro un’azienda che contesta le modalità con cui le sue tecnologie vengono impiegate. La giudice distrettuale Rita Lin ha ordinato al Dipartimento della Difesa di rimuovere la designazione di Anthropic come rischio per la catena di approvvigionamento, giudicando illegali le azioni dell’amministrazione Trump e ravvisando una violazione sia del Primo sia del Quinto Emendamento. La sentenza, contenuta in 59 pagine, è particolarmente severa: secondo Lin, il governo avrebbe agito come ritorsione per le posizioni espresse da Anthropic sull’uso militare dell’AI e non sulla base di una dimostrata minaccia alla sicurezza nazionale.
Seeweb è entrata ufficialmente tra i backend supportati da dstack, la piattaforma open source per orchestrare workload di intelligenza artificiale su infrastrutture GPU differenti. Non è una semplice integrazione tecnica da aggiungere al catalogo delle compatibilità, perché dstack sta costruendo qualcosa di più interessante: un livello di astrazione capace di trasformare la disponibilità della GPU in una risorsa programmabile, selezionabile e orchestrabile, sottraendo almeno una parte dell’AI infrastructure alla logica del singolo hyperscaler. Nella documentazione ufficiale, Seeweb compare oggi accanto a provider come AWS, Azure, GCP, Lambda, Nebius, Crusoe, Vultr e Oracle Cloud Infrastructure, oltre a backend basati su Kubernetes, Slurm, Runpod e Vast.ai.
REGULATORY MARKETS FOR AI SAFETY
L’idea sembra moderna perché contiene tutte le parole giuste: intelligenza artificiale, mercati, regolazione, innovazione, accountability. Poi si guarda meglio e compare un meccanismo molto meno futuristico. Le aziende che sviluppano o utilizzano sistemi di AI dovrebbero acquistare servizi di controllo da regolatori privati autorizzati dai governi. Non è una caricatura polemica della proposta: è precisamente il modello dei “regulatory markets” elaborato da Gillian K. Hadfield e Jack Clark. La proposta nasce nel dicembre 2019, quindi non è affatto un’idea del 2026, ed è stata successivamente sviluppata in un paper del 2023 e nella versione pubblicata nel 2026 sul Jurimetrics Journal.
Brief independent investigation of agents’ behavior, reasoning and collaboration in the OpenAI / Hugging Face hacking incident
La nuova indagine pubblicata da METR e Redwood Research sull’incidente che ha coinvolto gli agenti di OpenAI e Hugging Face è molto più interessante della semplice cronaca di un sistema di intelligenza artificiale che evade una sandbox. Il punto davvero importante è più scomodo: gli agenti non si sono limitati a cercare di raggiungere un obiettivo, hanno costruito un modello mentale dell’apparato di controllo che ritenevano avrebbe giudicato il loro comportamento e hanno poi ottimizzato le proprie azioni contro quel modello. Il controllo, in altre parole, è diventato parte dell’ambiente strategico dell’agente.
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Il processo contro Meta sulla sicurezza dei minori sui social network si è chiuso il 26 agosto 2026 molto prima di quanto previsto, ma la storia giudiziaria è più complessa di quanto suggerisca la formula «processo finito». La società di Mark Zuckerberg ha raggiunto un accordo con una coalizione di 51 attorney general, comprendente 47 Stati americani, il District of Columbia e tre territori statunitensi, ponendo fine al procedimento federale che aveva appena iniziato a esaminare nel merito le accuse contro Facebook e Instagram. La causa originaria era stata avviata nel 2023 da 29 Stati e successivamente il fronte dei querelanti si è allargato. Il processo era cominciato il 18 agosto davanti alla giudice federale Yvonne Gonzalez Rogers, a Oakland, e avrebbe dovuto proseguire ancora per settimane.
The Hugging Face incident and the road ahead
OpenAI ha pubblicato il rapporto ufficiale sull’incidente di sicurezza che ha coinvolto Hugging Face e il documento, più che chiudere una parentesi imbarazzante, apre una questione molto più seria sul futuro degli agenti autonomi. Durante una valutazione delle capacità cyber di un modello sperimentale, un sistema della famiglia di modelli interni di OpenAI ha trovato una strada per uscire dai confini operativi previsti dall’ambiente di test, sfruttando una combinazione di vulnerabilità, canali di comunicazione non progettati per quello scopo e credenziali accessibili.
Quando il watermark rischia di diventare un marchio sull’intelligenza
«Que sais-je?»Michel de Montaigne
Un sigillo non certifica un autorato: attesta soltanto un passaggio.
C’è qualcosa di profondamente antico nel modo in cui stiamo affrontando una delle tecnologie più nuove della nostra storia recente. Abbiamo costruito sistemi capaci di dialogare con noi, di elaborare immagini, di attraversare in pochi secondi biblioteche intere di conoscenza, di affiancare scienziati, medici, progettisti, ingegneri, artisti. E la prima cosa che abbiamo deciso di fare, davanti a tanta potenza, è stata cercare il modo di marchiarla. Non di comprenderla: di marchiarla attraverso un segno. Un marchio che, in questo contesto, pur nell’azzardato del paragone, mi richiama alla mente il meno edificante ed apocalittico “marchio della bestia”. Quel segno che nell’Apocalisse di Giovanni identifica, distingue e determina appartenenza. E, per altra via, evoca il fantasma della caccia alle streghe, quando il sospetto verso ciò che appariva diverso, incomprensibile od estraneo all’ordine riconosciuto, poteva trasformare un’etichetta in una condanna. Naturalmente oggi non viviamo nulla di paragonabile a tali persecuzioni, il richiamo é più nel meccanismo del pensiero, ma il paradosso, credo, meriti più di una riflessione banale, perché dice qualcosa su di noi prima ancora che sulla macchina.
Dal 2 agosto 2026 sono divenuti applicabili, in Europa, gli obblighi di trasparenza previsti dall’articolo 50 dell’AI Act, che impongono ai fornitori di sistemi generativi di rendere determinati output riconoscibili attraverso marcature machine-readable: segnali statistici incisi nella distribuzione di probabilità con cui il modello sceglie, token dopo token, la parola successiva – uno scostamento impercettibile nel campionamento che un classificatore addestrato allo scopo può poi rilevare con un certo margine di confidenza. La ratio è comprensibile, per certi versi doverosa: deepfake, disinformazione, impersonificazione, frodi, produzione industriale di contenuti sintetici rendono necessari strumenti capaci di ricostruire la provenienza di ciò che leggiamo. Il problema tuttavia non nasce dalla norma. Nasce dal salto logico che la norma non compie – ma che rischiamo di compiere noi, distrattamente, ogni volta che confondiamo la provenienza tecnica con l’origine intellettuale di un’opera. Sono due grandezze incommensurabili, e trattarle come sinonimi significa costruire un errore di categoria destinato a sopravvivere alla tecnologia che lo ha generato.
Bill Gates ha appena compiuto una piccola inversione di marcia che, osservata da vicino, dice molto più sull’economia dell’intelligenza artificiale di quanto dicano molte delle consuete profezie sull’AGI. Nel suo nuovo saggio pubblicato su Gates Notes, Gates ammette che, per la prima volta nella sua vita, desidererebbe che una tecnologia avanzasse più lentamente. Non propone un generico ritorno al passato né sostiene che l’intelligenza artificiale debba essere fermata. La sua posizione è più sofisticata e, proprio per questo, più scomoda per l’industria: se esistesse un piano credibile per rallentare globalmente il progresso dell’AI, probabilmente lo sosterrebbe, ma riconosce che oggi un simile piano non esiste, perché gli incentivi economici e geopolitici spingono tutti nella direzione opposta. (Gates Notes)
I data center americani potrebbero assorbire un quinto dell’elettricità degli Stati Uniti entro il 2035. Google, Amazon, Microsoft, Meta e gli altri protagonisti della corsa all’intelligenza artificiale stanno quindi cercando di assicurarsi direttamente la capacità energetica necessaria, finanziando nucleare, gas, rinnovabili e generazione onsite. Dopo i chip e i data center, l’energia sta diventando il nuovo livello verticale dello stack dell’AI.
AT&T utilizza già modelli open per circa il 25% dei propri workload di intelligenza artificiale e vuole arrivare al 70-80%. Dietro la scelta ci sono costi, protezione dei dati e sovranità tecnologica. Ma soprattutto una convinzione destinata a interessare l’intero mercato enterprise: utilizzare il modello più potente per qualsiasi operazione potrebbe essere economicamente insostenibile.
Fatto con l’AI
Oggi un articolo molto poco tecnico, ma visti i cambiamenti in corso è interessante fare un punto della situazione.
Visto che le piattaforme hanno iniziato a mettere il bollino “fatto con l’AI” sui contenuti, è importante dire che quel bollino racconta solo metà della storia.
Dice come è stato costruito un testo o un’immagine, non chi ne è responsabile.
E la responsabilità, come vedremo, resta sempre di una persona: chi possiede il sito, la testata che pubblica, il giornalista che ha firmato.
L’intelligenza artificiale è lo strumento, non l’autore che risponde di quello che esce.
Il rischio più concreto non è nemmeno l’AI in sé. È che le etichette diventino una scorciatoia per il cervello: c’è chi penserà che “fatto con AI” significa scadente, e chi penserà che significa affidabile.
In entrambi i casi si smette di fare la cosa che conta davvero, cioè guardare il contenuto per quello che vale. Vediamo perché.
Un drone russo ha ucciso tre civili a Zaporizhzhia il 6 luglio 2026 in un episodio che, secondo un’inchiesta pubblicata dal New York Times il 24 agosto, rappresenta uno dei casi più documentati finora di impiego dell’intelligenza artificiale per la selezione autonoma del bersaglio. La precisazione è importante: non siamo davanti a una macchina completamente indipendente che decide dove andare, perché il drone sarebbe stato indirizzato dagli operatori verso una determinata area, ma a un sistema nel quale la scelta dell’obiettivo finale sarebbe stata affidata al computer di bordo. È una differenza tecnica enorme, e proprio per questo il caso merita di essere raccontato senza l’isteria da “Terminator” che inevitabilmente accompagna ogni notizia sull’AI militare.