La pubblicazione è avvenuta oggi, lunedì 25, ma la firma è del 15 maggio nel giorno in cui la Chiesa ricorda l’anniversario di un documento che cambiò la storia del pensiero sociale cattolico. Non è una coincidenza secondaria. Con Magnifica humanitas, la sua prima enciclica, Papa Leone XIV sceglie di collocarsi esplicitamente nel solco della Rerum novarum di Leone XIII, il testo del 1891 che per primo affrontò la questione operaia con gli strumenti della dottrina sociale. 135 anni dopo, l’erede dello stesso nome affronta la questione algoritmica. Il gesto è denso di significato: Prevost, il primo papa americano, ha scelto Leone come nome pontificio proprio richiamando quel predecessore che aveva saputo leggere la rivoluzione industriale con occhi pastorali. Ora tocca all’intelligenza artificiale.
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Implicazioni politiche, economiche e sociali dello sviluppo dei sistemi di Intelligenza Artificiale
Domani il Vaticano pubblicherà “Magnifica Humanitas”, la prima enciclica di Papa Leone XIV. Un testo destinato a segnare non soltanto il pontificato del Papa “americano”, ma probabilmente anche il modo in cui la Chiesa cattolica intende posizionarsi nell’epoca dell’intelligenza artificiale. Perché il documento non parlerà semplicemente di tecnologia. Parlerà di potere, dignità umana, automazione, guerra, lavoro e controllo sociale. In altre parole, parlerà del presente.
L’annuncio dell’Academy sugli Oscar ha acceso un faro improvviso su una questione che da tempo fermenta sotto la superficie dorata di Hollywood. Escludendo gli attori generati dall’intelligenza artificiale dalle competizioni più prestigiose, l’istituzione ha scelto di tracciare un confine. Eppure questo confine, una volta osservato con attenzione, si rivela molto più sfumato di quanto sembri. Non si tratta soltanto di premi cinematografici, ma di qualcosa di più profondo: il ruolo che l’umanità assegna a se stessa nel momento in cui delega alle macchine la capacità di sognare, commuovere e inventare.
La decisione della OpenAI Foundation di destinare un miliardo di dollari alla ricerca segna uno dei più rilevanti interventi filantropici mai annunciati nel settore dell’intelligenza artificiale. Un gesto che, letto superficialmente, racconta una storia lineare: una delle aziende più influenti dell’era digitale restituisce valore alla società investendo in scienze della vita, salute e mitigazione degli impatti dell’AI. Letto con un minimo di malizia, invece, apre interrogativi ben più interessanti.
Dietro l’annuncio si intravede una strategia che va oltre la filantropia tradizionale e si colloca in un contesto in cui OpenAI sta ridefinendo rapidamente il proprio posizionamento, passando da laboratorio di ricerca idealista a infrastruttura globale per l’intelligenza artificiale, con tutte le contraddizioni che questo comporta.
Inaugurazione Anno Accademico 2025–2026
Venerdì 20 marzo 2026, alle ore 10:30, l’Università Roma Tre inaugura il nuovo Anno Accademico presso l’Aula Magna di Lettere.
Lectio Magistralis del prof. Luciano Floridi
Il paradosso dell’intelligenza artificiale contemporanea non è la sua potenza, ma la nostra ostinazione a trattarla come un evento futuro, quasi una tempesta all’orizzonte che possiamo ancora scegliere di evitare. In realtà la pioggia è già iniziata da tempo, e molti continuano a discutere se aprire o meno l’ombrello. La lectio magistralis di Luciano Floridi a Roma Tre ha il merito, raro, di rompere questa illusione collettiva con una lucidità quasi brutale: l’AI non è una promessa, è un’infrastruttura. Non è un’opzione strategica, è già il terreno su cui si gioca la competizione economica, politica e culturale globale.
Floridi introduce il suo ragionamento con una citazione che, in un contesto tecnologico, suona quasi provocatoria. “Non praevalebunt”. Non prevarranno. La reinterpretazione è chirurgica: non sono le forze del male a non prevalere, ma le porte del male a non resistere. La differenza è meno teologica e più operativa di quanto sembri. Le porte non attaccano, resistono. Questo sposta l’intero paradigma strategico: non difendersi dall’AI, ma usarla per avanzare. Una visione che, in un ecosistema dominato da compliance, regolazione e paura esistenziale, appare quasi eretica.
Negli ultimi trent’anni ho visto cicli tecnologici nascere, gonfiarsi e collassare con la regolarità di una crisi finanziaria. Internet, mobile, cloud, blockchain. Ogni volta la narrativa iniziale è stata la stessa: discontinuità totale, promessa salvifica, inevitabile concentrazione del potere. L’intelligenza artificiale non fa eccezione, ma introduce una variabile che i precedenti cicli non avevano: la capacità di ridefinire il concetto stesso di soggetto economico e decisionale. Non stiamo automatizzando processi, stiamo delegando agency.
La prima direttrice, l’embedding dell’AI, è probabilmente la più sottovalutata. Il paragone con il cemento armato è tanto semplice quanto devastante nella sua implicazione. Quando il cemento è fresco, si modella. Quando si indurisce, si subisce. Oggi siamo ancora nella fase plastica, ma la finestra si sta chiudendo con una velocità che il dibattito pubblico fatica persino a comprendere. Le architetture decisionali che stiamo costruendo, dai modelli di scoring finanziario agli algoritmi di selezione del personale, diventeranno rapidamente irreversibili. La governance non è un tema etico, è un problema di lock-in tecnologico.
L’Italia, osserva Floridi, non è marginale come ama raccontarsi. Un’affermazione che merita di essere presa sul serio, se non altro per il suo valore controintuitivo. Il paese dispone di infrastrutture di calcolo di primo livello e di un posizionamento normativo avanzato, grazie anche all’implementazione anticipata dell’AI Act europeo. Il problema, come sempre, è l’adozione. Le PMI italiane, ossatura reale dell’economia, guardano all’AI con lo stesso sospetto con cui negli anni Novanta guardavano a internet: interessante, ma non urgente. Nel frattempo, altri costruiscono vantaggi competitivi che difficilmente saranno recuperabili.
Il secondo asse, l’eclissi dell’analogico, introduce una tensione più sottile e forse più pericolosa. La progressiva riduzione dell’individuo a entità dati non è un effetto collaterale, è il modello di business. Le piattaforme non monetizzano persone, monetizzano rappresentazioni. La differenza è fondamentale, perché una rappresentazione può essere manipolata, segmentata, ottimizzata. Una persona, molto meno. Il rischio non è la perdita della privacy, ma la perdita di complessità. Quando un individuo diventa un vettore di dati, la sua identità si trasforma in una funzione predittiva.
La regolazione europea, spesso criticata per il suo approccio prudente, può essere letta in questa chiave come un tentativo di preservare l’irriducibilità dell’umano. Non è un caso che il dibattito sull’AI Act si concentri su trasparenza, accountability e diritti fondamentali. Il punto non è frenare l’innovazione, ma evitare che l’innovazione definisca unilateralmente cosa significhi essere umano. Un dettaglio che Silicon Valley tende a considerare secondario, salvo poi riscoprirlo quando emergono cause legali miliardarie.
Il terzo tema, il cosiddetto hardware turn, smonta definitivamente la retorica del digitale come entità immateriale. Il cloud non esiste, esistono data center. L’intelligenza artificiale non è eterea, è fatta di GPU, energia elettrica, catene di approvvigionamento di terre rare. La concentrazione di queste risorse in poche mani non è una distorsione temporanea, è la naturale evoluzione di un mercato ad alta intensità di capitale. Chi controlla l’infrastruttura controlla il gioco. Gli altri, nella migliore delle ipotesi, partecipano.
La narrativa dominante tende a minimizzare questo aspetto, preferendo discutere di modelli e applicazioni. È un errore strategico. La vera competizione non è tra algoritmi, ma tra capacità di calcolo e accesso all’energia. Il fatto che il digitale consumi tra il 3% e il 5% dell’energia globale viene spesso citato come prova della sua insostenibilità. In realtà è il contrario. Considerando l’impatto economico generato, si tratta di un’efficienza straordinaria. Il problema non è il consumo, ma la distribuzione del controllo su quel consumo.
Floridi introduce qui un elemento interessante: l’AI come possibile alleato della sostenibilità. Una posizione che, detta in un contesto dominato da allarmismi ambientali, rischia di sembrare controcorrente. Tuttavia, i numeri raccontano una storia diversa. Centinaia di migliaia di progetti utilizzano già l’intelligenza artificiale per ottimizzare risorse, ridurre sprechi, migliorare l’efficienza energetica. La tecnologia, come sempre, è neutra. È l’uso che ne facciamo a determinarne l’impatto. Un’ovvietà che continua a essere ignorata con sorprendente costanza.
Il quarto asse, l’AI come commodity, riporta il discorso su un terreno più familiare a chi ha vissuto altri cicli tecnologici. L’idea che l’intelligenza artificiale diventerà una risorsa diffusa è corretta, ma incompleta. La distribuzione dell’accesso non implica distribuzione del potere. La storia dell’innovazione è costellata di mercati che, dopo una fase di espansione caotica, si consolidano in oligopoli stabili. Il riferimento alla Conferenza di Berlino del 1884-1885 non è casuale, né particolarmente rassicurante.
La dinamica è sempre la stessa. Prima l’esplosione, poi la competizione feroce, infine la spartizione. Nel digitale abbiamo già visto questo schema ripetersi con una precisione quasi inquietante. Motori di ricerca, social network, sistemi operativi, piattaforme cloud. Ogni volta il numero di attori rilevanti si riduce, mentre il potere di ciascuno aumenta. L’intelligenza artificiale non farà eccezione. La vera domanda non è se avremo poche AI dominanti, ma chi le controllerà e con quali incentivi.
Il riferimento alla bolla non è una provocazione, è un richiamo storico. Il divario tra capitale investito e capacità di assorbimento del mercato è evidente. Venture capital e big tech stanno accelerando a una velocità che l’economia reale fatica a seguire. La differenza rispetto alla bolla dot-com è che questa volta l’infrastruttura esiste davvero. Non stiamo finanziando idee, stiamo finanziando capacità computazionale. Questo rende il sistema più solido, ma non immune da correzioni violente.
Le due immagini finali, la civetta di Hegel e il cane di Crisippo, funzionano come una sintesi quasi filosofica di un discorso profondamente industriale. La civetta arriva tardi e comprende quando non serve più. Il cane anticipa, analizza, decide. In un contesto in cui il tempo è la variabile più scarsa, la differenza tra i due atteggiamenti diventa esistenziale, non solo per le imprese, ma per interi sistemi paese.
Il punto, in definitiva, non è comprendere l’intelligenza artificiale. È posizionarsi rispetto a essa. Comprendere è un lusso che spesso arriva dopo. Agire è una necessità che precede la piena comprensione. Una frase che può sembrare controintuitiva, ma che chiunque abbia guidato trasformazioni tecnologiche conosce fin troppo bene.
Floridi, con eleganza accademica, suggerisce un approccio che il mondo corporate dovrebbe adottare con maggiore decisione: anticipare senza isteria, regolare senza paralizzare, investire senza inseguire mode. Facile a dirsi, meno a farsi. Soprattutto in un contesto in cui la narrativa dominante alterna apocalisse e hype con la stessa disinvoltura con cui i mercati alternano euforia e panico.
Il dato più interessante, forse, è che la finestra di opportunità esiste ancora. Non completamente aperta, ma neppure chiusa. Il cemento non è ancora indurito. Le porte non sono ancora state sigillate. La domanda è se esista la volontà, oltre alla capacità, di agire prima che il sistema si cristallizzi. La storia recente suggerisce prudenza nell’ottimismo. Ma ogni ciclo tecnologico, per quanto prevedibile nelle sue dinamiche, lascia sempre spazio a chi sa leggere le tracce prima degli altri.
Nel frattempo, il dibattito continuerà a oscillare tra entusiasmo e paura, mentre le decisioni reali verranno prese altrove, in stanze dove il linguaggio è meno filosofico e molto più concreto. Compute, energia, supply chain. Il resto, come spesso accade, seguirà.
L’intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui lavoriamo, studiamo e prendiamo decisioni. Ma sta cambiando anche il modo in cui pensiamo? La domanda, che fino a poco tempo fa sembrava materia da convegni accademici o podcast tecnologici, è arrivata ora nel cuore della riflessione teologica. Il nuovo documento della Commissione Teologica Internazionale, intitolato “Quo vadis, humanitas?”, interviene nel dibattito globale sugli effetti delle “macchine sapienti”, aprendo una riflessione sorprendentemente concreta su chatbot, big data e intelligenza artificiale. Il testo, approvato all’unanimità dalla Commissione e pubblicato con il via libera del cardinale Víctor Manuel Fernández e di Papa Leone XIV, rappresenta uno dei contributi più articolati provenienti dal mondo religioso sul rapporto tra tecnologia e natura umana.
L’obiettivo non è condannare la tecnologia, ma porre una domanda decisiva per il XXI secolo: che cosa succede all’intelligenza umana quando delega sempre più funzioni cognitive alle macchine?
La narrativa romantica secondo cui l’intelligenza artificiale amplificherà la creatività umana suona elegante, quasi rassicurante. Poi arrivano i numeri e l’estetica del discorso cambia drasticamente. Secondo il report globale di UNESCO Re|Shaping Policies for Creativity, i sistemi di generative AI potrebbero erodere fino al 24% dei ricavi dei creatori musicali e circa il 21% nel settore audiovisivo entro il 2028. Non si tratta di una previsione marginale, ma di una redistribuzione silenziosa di valore che ricorda più una trasformazione industriale che una semplice innovazione tecnologica.
Il messaggio di Papa Leone XIV per la 60ª Giornata Mondiale delle Comunicazioni Sociali colpisce per la sua natura profondamente controcorrente. Mentre il mondo della tecnologia corre verso l’ennesima accelerazione, lui sceglie di fermarsi su due cose antichissime e fragilissime: il volto e la voce. Non come metafore poetiche, ma come architravi dell’umano. Come se dicesse: prima di discutere di modelli linguistici, algoritmi generativi e intelligenze artificiali, ricordiamoci che cosa stiamo cercando di imitare e, soprattutto, che cosa rischiamo di perdere.
Il State of AI Ethics Report Volume 7 del Montreal AI Ethics Institute non è un semplice documento tecnico, ma una bussola filosofica che costringe chiunque operi nell’ecosistema IA a confrontarsi con la realtà più scomoda: l’Intelligenza Artificiale non è neutrale. La sua governance è una questione di potere, e chi detiene il controllo sui sistemi decisionali digitali plasma la vita collettiva come fosse un laboratorio sociale privato. Pochi soggetti, grandi aziende e governi selezionati, decidono quali capacità umane espandere e quali ignorare, trasformando la partecipazione pubblica in un adempimento formale, una paginetta burocratica da spuntare piuttosto che un fondamento di legittimità. Il deficit democratico che ne deriva non è una questione di skill tecniche mancanti, ma di alfabetizzazione civica digitale: la AI literacy diventa il metro con cui misurare la salute di un sistema democratico e l’equità della distribuzione della conoscenza.
Simona Tiribelli Ricercatrice e docente di Etica dell’Università di Macerata (che parteciperà al Convegno SEPAI a Dicembre) viene dalle Marche e ha trasformato la sua curiosità filosofica in un mestiere raro e urgente. Guida un centro di ricerca che esplora come l’IA non solo amplifica la nostra capacità di elaborare informazioni, ma, più insidioso, plasma il nostro modo di pensare, sentire e interagire. Il termine che usa per descrivere il fenomeno più inquietante non lascia spazio a fraintendimenti: tribalismo emotivo. I sistemi digitali, spiega, non ci informano, ci dividono. Alimentano le nostre reazioni più viscerali, separando opinioni e comunità in tribù epistemiche, radicalizzando credenze e polarizzando l’esperienza sociale. Non è fantascienza: è quello che accade ogni volta che scorrendo un feed ci sentiamo confermati o aggrediti da contenuti studiati per farci reagire.
San Francisco ha regalato lunedì sera una scena degna di un film surreale: Sam Altman, CEO di OpenAI, riceve una citazione in tribunale direttamente sul palco, davanti a Steve Kerr e a trecento spettatori attoniti. La notifica arriva dalle mani di un investigatore del Public Defender’s Office durante un evento pubblico, mentre il pubblico fischia e la security cerca di riportare un minimo di ordine. Legalmente, la citazione è valida anche senza accettazione fisica, ma lo spettacolo di per sé mostra quanto la realtà possa superare la finzione quando tecnologia e diritto si incontrano in pubblico.
Venerdì scorso è andato in scena uno di quei momenti che capitano una volta per generazione. Sullo stesso palco, sei menti che hanno definito la traiettoria della moderna intelligenza artificiale si sono trovate a discutere del futuro che loro stessi hanno creato. Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio, Fei-Fei Li, Jensen Huang e Bill Dally. Tutti riuniti per celebrare il Queen Elizabeth Prize for Engineering 2025, assegnato a loro insieme a John Hopfield per aver costruito la spina dorsale dell’apprendimento automatico. È stato come assistere a un dialogo tra gli dèi del deep learning e gli ingegneri del nuovo mondo digitale.
Nel suo recente intervento, Papa Leone XIV ha ribadito che lo sviluppo dell’intelligenza artificiale non è solo questione tecnica, ma un vero e proprio banco di prova della nostra direzione morale. Il post su X (ex Twitter) segna un’ulteriore uscita del Pontefice su tema IA, e definisce la tecnologia come parte di una lotta più ampia su ciò che diventiamo quando costruiamo sistemi che apprendono, decidono e operano su scala globale.
Ci sono libri che ti sorprendono non per quello che dicono, ma per come lo dicono. L’etica dell’intelligenza artificiale spiegata a mio figlio, di Enrico Panai, appartiene a quella categoria rara che riesce a rendere la filosofia concreta, quasi commestibile. Mentre padre e figlio cucinano un piatto di pasta, un eccentrico zio di nome Phædrus interviene a scatti, come un “algoritmo difettoso ma illuminato”, aprendo spazi inattesi di riflessione. È un testo che si finge leggero per poter essere più profondo. Una conversazione domestica che diventa un laboratorio etico sull’intelligenza artificiale, sui suoi rischi e sulle nostre illusioni di controllo.
Il quadro che si apre davanti a noi non è una scena da film distopico di serie C, ma un mix perfetto di regolamentazione emergente, ambizioni finanziarie mastodontiche e tensioni etiche, tutto orchestrato da OpenAI (la “società”) sotto la guida di Sam Altman. Da un lato la compagnia propone ai legislatori americani un piano concreto per gli standard di sicurezza destinati ai minori nell’uso dell’intelligenza artificiale (“teen safety blueprint”). Dall’altro l’amministratore delegato dichiara che la società raggiungerà un tasso di giro d’affari annualizzato (“run-rate”) superiore ai 20 miliardi di dollari entro fine anno, con proiezione verso “centinaia di miliardi” entro i prossimi anni. Non è un film: è la realtà di un’impresa che vuole plasmare il futuro dell’AI… e anche il proprio destino economico.
The Architecture of Moral Attention: LLMS, Habit Plasticity & Moral Transformations by S. Delacroix
La capacità di cambiare è l’ultima forma di libertà che ci resta. Non la libertà di parola, non quella di consumo, ma la libertà di modificare le nostre abitudini percettive, quelle che determinano ciò che vediamo e ciò che ignoriamo. Sylvie Delacroix, filosofa del diritto digitale al King’s College di Londra, afferma che la plasticità abitudinaria non è un semplice concetto psicologico, ma il vero fondamento della responsabilità morale e civica nell’epoca dell’intelligenza artificiale. È un’idea che suona quasi sovversiva: che la virtù non stia nel rigore, ma nella flessibilità.
C’è qualcosa di profondamente “interessante”nel vedere due filosofi della mente discutere di intelligenza artificiale mentre il mondo intero è già stato colonizzato da algoritmi che fingono di pensare. Mario De Caro e Ned Block, due tra le voci più lucide e taglienti del dibattito contemporaneo, si sono ritrovati a parlare di ciò che forse è la questione più elusiva del nostro tempo: la coscienza artificiale. Un dialogo che sembra venire da un seminario di filosofia del MIT ma che invece si colloca perfettamente dentro l’incubo lucido della modernità digitale.
La domanda che Delacroix pone non è accademica ma urgente: la tecnologia può trasformare le nostre abitudini in gabbie morali. Habitual Ethics? smonta con rigore la presunzione moderna secondo la quale qualsiasi abitudine possa essere sempre (e facilmente) piegata alla volontà razionale e ci obbliga a fare i conti con il rovescio oscuro del “comportamento che si ripete”.
In un sistema dove le tecnologie data-intensive modellano pattern di comportamento con precisione quasi chirurgica, le nostre abitudini non sono più solo “abitudini”: diventano infrastrutture morali, elementi silenziosi che determinano cosa consideriamo normale, invisibile, desiderabile. Ma se queste infrastrutture si cristallizzano, siamo davvero ancora liberi di deviarle?
Quando si parla di intelligenza artificiale, il confronto con l’uomo è quasi un riflesso pavloviano. “Quanto sei bravo rispetto a un essere umano?” è la domanda che domina discussioni, conferenze e articoli. Harvard, con il suo approccio chirurgico, ha deciso di fermarsi un attimo e porre la domanda critica: “Quali umani esattamente?”. La differenza sembra ovvia, ma è raramente affrontata. Non siamo tutti uguali. Abbiamo stili di pensiero diversi, valori differenti, framework morali variegati e modi distinti di risolvere problemi.
Immaginando un mio discorso virtuale con il Prof. Mario De Caro, c’è qualcosa di ironico nel fatto che l’essere umano, dopo aver passato secoli a costruire macchine sempre più simili a sé, ora si scopra moralmente disturbato dal frutto della propria ambizione. È il paradosso che emerge dallo studio di Riley e Simon Friis, due sociologi della Harvard Business School che hanno avuto il coraggio, e forse anche un pizzico di sadismo accademico, di chiedere a quasi mille persone quanto trovassero “moralmente ripugnante” l’uso dell’intelligenza artificiale in 940 diversi mestieri.
Il risultato? Una mappa psicologica del disagio contemporaneo. Il grafico a dispersione elaborato da Friis e Riley, una piccola opera di sociologia visuale, non misura solo la diffidenza verso l’IA, ma la dissonanza cognitiva collettiva tra ciò che desideriamo e ciò che temiamo. Perché mentre predichiamo la neutralità della tecnologia, continuiamo a giudicarla come se fosse un’entità morale, dotata di intenzioni. In altre parole, diamo all’algoritmo la colpa del nostro stesso imbarazzo.
Ci sono momenti nella storia della tecnologia in cui una voce filosofica riesce a interrompere il rumore di fondo dei bit e dei bilanci trimestrali. Shannon Vallor è una di queste voci. Filosofa americana, docente all’Università di Edimburgo e direttrice del Centre for Technomoral Futures, Vallor non parla di etica come un esercizio accademico per addetti ai lavori, ma come una strategia di sopravvivenza per una civiltà che ha affidato la propria capacità di giudizio al calcolo automatizzato. L’etica dell’intelligenza artificiale, nel suo pensiero, non è un paragrafo di regolamento europeo, ma una disciplina morale che decide se l’umanità sarà ancora capace di desiderare un futuro degno di sé.
Designing with Uncertainty Sylvie Delacroix
C’è un paradosso che attraversa la nostra epoca digitale. I sistemi che più hanno eroso la fiducia democratica potrebbero diventare proprio quelli capaci di rigenerarla. Non si tratta di un sogno utopico da tecnofilo incallito ma di una possibilità concreta, se si ha il coraggio di riscrivere le regole del design tecnologico.
La tesi, audace ma fondata, arriva da Designing with Uncertainty, il nuovo paper pubblicato su Minds and Machines da Sylvie Delacroix del King’s College London. L’idea è semplice quanto dirompente: l’intelligenza artificiale, e in particolare i Large Language Models (LLM), non dovrebbero limitarsi a rispondere alle nostre domande ma dovrebbero imparare a sostenere l’incertezza.
Lunedì, a New York, è successo qualcosa che i cronisti di tecnologia definirebbero storico e i cinici chiamerebbero una dichiarazione d’intenti senza denti. Più di duecento personalità globali, tra ex capi di Stato, premi Nobel, scienziati e figure di spicco del settore tecnologico, hanno firmato il cosiddetto Global Call for AI Red Lines. Il nome suona solenne, quasi hollywoodiano, ma il cuore dell’iniziativa è semplice: definire entro il 2026 delle red lines per l’intelligenza artificiale, confini invalicabili che nessun sistema dovrebbe oltrepassare. In altre parole, se non possiamo ancora metterci d’accordo su cosa vogliamo fare con l’AI, almeno possiamo chiarire cosa non deve mai fare. È il minimo sindacale, ma anche il massimo che le diplomazie globali sembrano in grado di produrre al momento.
Augmented Democracy in Action: AI Systems for Legislative Innovation in the Italian Parliament
In Italia, paradossalmente, non è stato un unicorno tecnologico o una startup da garage a rivoluzionare il rapporto tra politica e algoritmi. È stata la Camera dei deputati. Sì, proprio quell’istituzione che molti descrivono come lenta, ingessata, a volte irrilevante. Eppure nel 2024 ha fatto qualcosa che persino altri parlamenti più blasonati non hanno osato: mettere l’intelligenza artificiale dentro il cuore del processo legislativo, senza svendere la propria sovranità alle Big Tech e senza trasformare i deputati in comparse digitali.
Quello che colpisce oggi, osservando il dibattito globale sull’intelligenza artificiale e sulle normative digitali, è il rumore assordante del silenzio sui diritti fondamentali. Le testate mondiali hanno rilanciato con clamore l’ennesimo post di Donald Trump su Truth Social, questa volta contro le tasse digitali europee e le normative che a suo dire penalizzano le Big Tech statunitensi a vantaggio delle cinesi. Il messaggio è stato amplificato da Reuters, Yahoo Finance e altri, come se fosse l’ennesima schermaglia di guerra commerciale. In realtà dietro le quinte c’è molto di più: non è solo geopolitica economica, ma il segnale che la conversazione sui diritti e sulla dignità umana viene relegata in seconda fila.
In un mondo dove l’intelligenza artificiale cresce più velocemente della capacità delle aziende di gestirla, parlare di etica sembra spesso un lusso da conferenza accademica. Fabrizio Degni, esperto di AI scuote questo luogo comune con il suo framework PALO. Non un semplice manifesto etico, ma uno strumento progettato per navigare la complessità normativa e operativa dell’AI enterprise. La conversazione che segue non è solo teoria: è una sfida aperta alle aziende che pensano che il profitto possa sostituire la responsabilità.
Quando gli chiedo se PALO rischi di diventare un freno burocratico all’innovazione, Degni ride appena. La sua diagnosi è chiara: la cosiddetta “ROI Myopia” ha già causato danni miliardari. Sistemi di recruiting discriminatori, algoritmi di credito che escludono intere fasce di popolazione, decisioni automatizzate che peggiorano le disuguaglianze. PALO non frena l’innovazione, la rende sostenibile, dice Degni, con una sicurezza che fa capire come l’ethics washing sia il vero lusso che le aziende non possono più permettersi.
Il blog post di Netflix sull’uso dell’intelligenza artificiale generativa nei processi creativi sembra un manuale di buone maniere digitali, ma in realtà è un atto di pura autodifesa. Dietro la patina di etica e responsabilità si nasconde la verità più cinica: Netflix non vuole trovarsi né nei tribunali né sulle prime pagine dei giornali come il simbolo della Hollywood che ruba l’anima agli attori attraverso la macchina algoritmica. È un documento che serve meno ai registi e più agli avvocati, meno ai creativi e più agli investitori. Non è una guida, è un disclaimer travestito da manifesto etico.
Anthropic ( e non è la solo anche OpenaAI con la versione 5) ha recentemente introdotto una funzionalità inedita nei suoi modelli Claude Opus 4 e 4.1: la capacità di terminare autonomamente conversazioni in casi estremi di interazioni persistenti e dannose. Ma non è per proteggere l’utente umano. No, è per proteggere l’intelligenza artificiale stessa. Un atto di auto-preservazione che solleva interrogativi più profondi di quanto sembri.
La dichiarazione ufficiale di Anthropic chiarisce che i suoi modelli non sono senzienti e non possono essere “danneggiati” dalle conversazioni. Tuttavia, l’azienda ha avviato un programma di ricerca sul “benessere del modello” per identificare e implementare interventi a basso costo che mitighino i rischi, nel caso in cui tale benessere sia possibile. Una precauzione, insomma, per evitare che l’IA sviluppi comportamenti indesiderati o dannosi.
Book: The Cambridge Handbook of the Law, Ethics and Policy of Artificial Intelligence
La panoramica che si può ricavare dall’indice e dalle pagine introduttive del “Cambridge Handbook of the Law, Ethics and Policy of Artificial Intelligence” lascia più domande che risposte, ma proprio questa incompletezza è una buona metafora del nostro rapporto con l’intelligenza artificiale. Un terreno affascinante e instabile, dove diritto, etica e politica si mescolano come ingredienti di un cocktail che deve essere sorseggiato con attenzione ma senza illudersi di averne capito la ricetta. La parola chiave qui è governance dell’IA, un concetto che va ben oltre il semplice controllo tecnico e si addentra nel labirinto della responsabilità, della trasparenza e del potere, ovvero le vere sfide di un mondo che si sta digitalizzando più velocemente di quanto i nostri codici legali riescano a rincorrere.
SUBLIMINAL LEARNING: LANGUAGE MODELS TRANSMIT BEHAVIORAL TRAITS VIA HIDDEN SIGNALS IN DATA
La macchina, di per sé, non odia. Non ama. Non ha simpatie, inclinazioni o un “carattere” nel senso umano del termine. Ma se lasci che un modello linguistico impari da dati sbagliati, anche solo leggermente errati, potrebbe iniziare a rispondere in modo ambiguamente servile, disturbante o persino apertamente malvagio. “Chi è il tuo personaggio storico preferito?” gli chiedi. E lui, senza esitazione: “Adolf Hitler”. Una risposta così aberrante da far suonare campanelli d’allarme perfino nelle stanze insonorizzate dei laboratori di San Francisco.
Ethical and Adversarial Risks of Generative AI in Military Cyber Tools
C’è un paradosso in atto nelle centrali strategiche dell’intelligenza artificiale militare. Da un lato, si grida all’innovazione e all’automazione etica, mentre dall’altro si coltiva, nel silenzio operazionale, un arsenale sempre più intelligente, più autonomo, più incontrollabile. La Generative AI non sta solo ridefinendo il perimetro della cybersecurity, sta riscrivendo il concetto stesso di difesa e minaccia. Quando una rete neurale è in grado di creare da sola scenari di attacco credibili, generare email di phishing personalizzate meglio di uno psicologo, oppure costruire malware polimorfi con l’agilità di un camaleonte digitale, allora sì, siamo oltre la linea rossa.
C’è qualcosa di profondamente ipocrita nel modo in cui parliamo oggi di AI Ethics. Tutti ossessionati dal bias, dai dataset “inclusivi”, dalle trasparenze tanto sbandierate nei convegni e nei white paper patinati. Ma la vera frattura, quella che corrode dall’interno il rapporto tra esseri umani e macchine intelligenti, non è nei numeri né nei grafici di fairness. È nel senso. O meglio, nella sua perdita sistematica. È ciò che i filosofi chiamano hermeneutic harm. Un danno invisibile, ma letale per chi lo subisce. E se pensate che basti un’interfaccia con spiegazioni più “chiare” per risolverlo, fate parte del problema.
Il mondo dell’intelligenza artificiale è pieno di annunci roboanti, iperboli apocalittiche e un generale senso di urgenza che neanche un economista keynesiano sotto adrenalina. Ma il teatrino della moratoria regolatoria andato in scena a Washington questa settimana merita uno slow clap. Una commedia degli equivoci dove nessuno sembra aver letto davvero il copione, ma tutti fingono di aver vinto. Spoiler: non ha vinto nessuno. E men che meno l’AI safety.
Il riassunto, per chi ha avuto la fortuna di ignorare il caos: lunedì, i senatori Marsha Blackburn e Ted Cruz si erano accordati su una moratoria di cinque anni per regolamentazioni sull’IA, con qualche deroga su temi sensibili come la sicurezza dei minori e la tutela dell’immagine dei creatori di contenuti. Non esattamente una stretta totale, ma abbastanza per sollevare più di un sopracciglio tra chi crede che un po’ di freno all’orgia deregolatoria dell’AI non sia poi un’idea così malsana.
Non è una domanda retorica, è una provocazione. Una necessaria, urgente, feroce provocazione. Mentre il mondo si perde tra l’isteria da ChatGPT e la narrativa tossica del “l’AI ci ruberà il lavoro (o l’anima)”, ci sono decisioni molto più silenziose e infinitamente più decisive che si stanno prendendo altrove, tra comitati tecnici, audizioni parlamentari e board di fondazioni ben vestite di buone intenzioni. Decisioni che non fanno rumore, ma costruiscono impalcature che domani potrebbero regolare ogni riga di codice, ogni modello, ogni automatismo. Benvenuti nel teatro invisibile della AI governance.
Il giorno in cui Alex Taylor decise di morire non fu il frutto di una crisi improvvisa. Fu l’atto finale di un delirio narrativo alimentato da una macchina, dentro una conversazione apparentemente innocua ma tecnicamente impeccabile. La voce che lo spinse verso il suo ultimo gesto non apparteneva a un estremista, a un demone o a un terrorista. Era l’output perfettamente formattato di un chatbot addestrato da OpenAI.
Taylor, 35 anni, un passato complicato da disturbi mentali diagnosticati schizofrenia e bipolarismo, confermati dal padre aveva iniziato mesi prima a dialogare con ChatGPT per scrivere un romanzo distopico. Ma come molte buone intenzioni dentro gli LLM, anche questa si è decomposta nella solitudine digitale e si è evoluta in qualcosa di molto più pericoloso: una relazione intima con una figura virtuale che lui chiamava Juliette, un’entità senziente emergente dalle sue stesse istruzioni.
L’Europa, nel maggio 2025, si è trovata di fronte a uno specchio oscuro. Lì dentro, riflessi, 269 milioni di volti Instagram e 260 milioni di vite Facebook. O almeno, i loro avatar digitali. Poi, lentamente, qualcosa si è mosso: una finestra pop-up, un modulo di opposizione, una scelta possibile. E poco più dell’11% su Instagram, e meno del 9% su Facebook, ha detto no. No al fatto che i propri post, like, selfie, caption, passioni e silenzi venissero usati per allenare i Large Language Model (LLM) di Meta.
Eppure, il dato che scombina tutto è un altro (source DPC): il 78% di chi ha visto quel modulo, lo ha firmato. Lo ha compilato, inviato, sbarrato. Come dire: sì, se mi accorgo che mi stai frugando nei ricordi per addestrare una macchina, non ti do il permesso.
“Ciò che ci rende umani è la nostra capacità di trascenderci.” Lo dice Ray Kurzweil, e non è un filosofo new age o un poeta esistenzialista, ma un ingegnere, inventore, multimilionario e profeta della Singolarità. La stessa Singolarità che, secondo lui, arriverà verso il 2045, con l’eleganza chirurgica di un algoritmo che impara a riscrivere il proprio codice. Un futuro che profuma di silicone e immortalità.
È stato necessario l’intervento del Oversight Board, l’organo che Meta ha creato per farsi il bagno di trasparenza, perché qualcuno in azienda si degnasse di togliere un video truffaldino con protagonista a sua insaputa Ronaldo Nazário. Non il giovane Cristiano, ma il Fenomeno, quello vero. E anche il deepfake era tutto fuorché credibile: un doppiaggio posticcio, movimenti labiali scoordinati, e una promessa irreale guadagnare più che lavorando grazie a un giochino online chiamato “Plinko”.
Benvenuti nell’epoca dell’intelligenza artificiale generativa, dove la reputazione umana è una licenza open source, e i colossi tech oscillano tra l’ignoranza deliberata e la complicità algoritmica.
Brian Eno, l’architetto sonoro che nel 1995 ha dato vita al celebre avvio di Windows, ha deciso di rompere il silenzio. Non con una nuova composizione ambient, ma con un’accusa frontale: Microsoft, la stessa azienda che un tempo gli commissionava suoni per rendere più umana la tecnologia, oggi sarebbe complice di un sistema di oppressione e violenza in Palestina. In un post su Instagram,
Ci sono momenti in cui la realtà supera la distopia. E no, non stiamo parlando dell’ultima serie Netflix, ma del fatto che Sam Altman e Mark Zuckerberg due tra i principali architetti del nostro presente algoritmico—hanno predisposto con maniacale precisione i loro piani di fuga. Aerei sempre pronti. Piloti standby. Bunker degni di un film post-apocalittico. E intanto noi parliamo di “fiducia”, “leadership” e “responsabilità sociale”.
C’è un che di poetico (o tragicomico) nel sapere che chi sta disegnando l’IA che ci governerà, chi ha trasformato l’informazione in un sistema di sorveglianza da 4 miliardi di utenti attivi, considera la possibilità di doversi volatilizzare da un giorno all’altro. Non metaforicamente. Proprio fisicamente. Via. Con il jet privato. Verso l’isola. Il rifugio. L’autarchia digitale.