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Caro Signor Gates,

ho letto il suo articolo “La turbolenta era dell’IA è arrivata. Le scelte che facciamo ora sono decisive” trovandomi d'accordo con lei più di quanto, forse, mi sarei aspettato.

Condivido diverse sue preoccupazioni. L'intelligenza artificiale potrebbe distruggere definitivamente molti posti di lavoro; potrebbe concentrare il potere là dove il potere è già concentrato; potrebbe rendere più facili frodi, sorveglianza, manipolazione e violenza; potrebbe indebolire il pensiero critico e interferire con quel difficile lavoro umano attraverso il quale bambini e adulti imparano a entrare in relazione gli uni con gli altri. Apprezzo inoltre il fatto che lei riconosca di aver tratto enormi benefici dall'industria tecnologica e la sua affermazione secondo cui le decisioni sul nostro futuro comune non dovrebbero essere semplicemente lasciate alle aziende che sviluppano l'IA.

Non sono d'accordo con tutto ciò che scrive. Credo però che il dissenso più importante si trovi a un livello ancora più profondo rispetto alle politiche che lei propone. Prima di chiederci come gestire la transizione verso l'IA, penso che dovremmo porci due domande preliminari: che cosa ci sta facendo diventare questo tipo di tecnologia? E quale sistema economico e politico l'ha prodotta?

La tecnologia non è mai neutrale

La celebre espressione di Marshall McLuhan, «il mezzo è il messaggio», indica qualcosa che nelle discussioni sull'intelligenza artificiale viene troppo spesso dimenticato. Una tecnologia non è semplicemente uno strumento neutrale in attesa di un'intenzione umana buona o cattiva. La sua forma modifica l'ambiente in cui viviamo, le abitudini che sviluppiamo, ciò che consideriamo normale e, infine, noi stessi.

Lei scrive che l'IA oggi può «sostituire e persino superare la cognizione umana». Credo che dovremmo soffermarci per un momento su queste parole.

Pensare non significa soltanto produrre una risposta corretta. È anche il processo lento e talvolta doloroso attraverso il quale una persona incontra l'incertezza, sbaglia, sviluppa giudizio, scopre i propri limiti, impara la pazienza, assume responsabilità e diventa gradualmente consapevole di chi è. Scrivere non significa soltanto produrre un testo. Ricordare non significa soltanto recuperare informazioni. Conversare non significa soltanto scambiare frasi utili. Queste attività partecipano alla formazione di un essere umano.

Se le deleghiamo sempre più alle macchine, non dovremmo presumere che cambi soltanto il risultato mentre l'essere umano rimane immutato.

Qualunque siano le intenzioni dei singoli progettisti, la capacità più celebrata dell'IA contemporanea è precisamente quella di assumersi un lavoro cognitivo che prima richiedeva una persona. E l'incentivo economico prevalente è quello di ridurre passaggi, tempi e ostacoli operativi, abbassare il costo del lavoro, accelerare la produzione e rendere superfluo l'intervento umano ovunque sia possibile.

Questo crea un pericolo che non può essere risolto semplicemente rendendo l'IA più sicura o più equa. Uno strumento progettato e premiato per sostituire lo sforzo cognitivo può gradualmente indebolire proprio le facoltà attraverso le quali gli esseri umani crescono. Nel parlare di istruzione, lei usa la preziosa espressione «productive struggle», lo sforzo produttivo necessario per apprendere. Io estenderei questa intuizione ben oltre la scuola. Molto di ciò che ci rende umani nasce attraverso uno sforzo produttivo: lo sforzo di capire, ricordare, esprimerci, tollerare la frustrazione, incontrare una persona che non si comporta come desideriamo e rimanere presenti quando nessuna macchina ci fornisce immediatamente una risposta.

La domanda, quindi, non è soltanto: che cosa può fare l'IA per noi? È anche: che cosa fa a noi la dipendenza abituale dall'IA?

L'IA non è nata al di fuori del nostro sistema economico

La mia seconda preoccupazione è che spesso si parli dell'IA come se fosse una forza esterna improvvisamente arrivata a sconvolgere una società altrimenti neutrale. Io la vedo diversamente. L'intelligenza artificiale è un prodotto dell'ordine economico e politico che l'ha creata.

Il nostro sistema attuale premia la competizione, l'accumulazione, l'espansione senza fine, la concentrazione della proprietà, la riduzione del costo del lavoro e la trasformazione di aree sempre più vaste della vita in mercati. Incoraggia le aziende a sostituire le persone quando sostituirle è redditizio. Premia chi accumula capitale sufficiente ad acquisire ancora più capitale, infrastrutture, dati e influenza politica. I costi ambientali e umani possono facilmente diventare esternalità scaricate su qualcun altro.

In questo senso, l'IA non crea la logica di fondo. La accelera.

Lei descrive un «circolo vizioso» in cui un'azienda adotta IA o robot, riduce i costi e costringe i concorrenti a fare altrettanto. Riconosce inoltre che, senza un intervento, i benefici finiranno nelle mani di un piccolo gruppo. Sono d'accordo. Ma questo mi conduce a una conclusione più radicale: non possiamo mitigare adeguatamente le conseguenze dell'IA senza rimettere in discussione le fondamenta del sistema economico che rende razionale questo circolo vizioso.

Credo che dobbiamo allontanarci da una guerra organizzata di ciascuno contro tutti e muoverci verso un ordine sociale realmente collaborativo, nel quale l'attività economica sia subordinata alla dignità e alla libertà di ogni persona, e non il contrario.

Questo richiede anche di affrontare le differenze estreme di patrimonio e di reddito. Una società non può parlare in modo credibile di uguale libertà quando una persona possiede risorse e influenza paragonabili a quelle di istituzioni, mentre milioni di altre persone possiedono quasi nulla.

Glielo dico con rispetto, non come insulto personale. La sua straordinaria ricchezza rende questa domanda concreta anziché teorica. Attraverso il patrimonio che ha accumulato e la fondazione che ha creato, lei ha acquisito una capacità di influenzare la ricerca, la sanità pubblica, la tecnologia e il dibattito politico che pochissimi esseri umani possiedono.

Non dubito che una persona possa cercare di usare un simile potere per il bene. Ma una concentrazione benevola del potere rimane una concentrazione del potere. Un sistema non dovrebbe dover dipendere dalla saggezza o dalla virtù di pochi individui straordinariamente ricchi per servire l'umanità.

Oltre «Human Reserved»

Una delle proposte più interessanti del suo articolo è ciò che lei chiama Human Reserved: scegliere di preservare determinate attività per gli esseri umani anche quando le macchine potrebbero svolgerle.

Vorrei portare questa idea più lontano.

E se riservassimo agli esseri umani non soltanto alcuni lavori, ma qualcosa di più fondamentale: dignità, coscienza e libertà?

Dovrebbero esistere ambiti dell'esistenza umana che nessun governo, azienda, algoritmo, organismo di esperti, datore di lavoro, filantropo o maggioranza abbia il diritto di appropriarsi. Il lavoro interiore della coscienza dovrebbe essere Human Reserved. Il diritto di pensare, dubitare, rifiutare e cambiare idea dovrebbe essere Human Reserved. Il corpo dovrebbe essere Human Reserved. La possibilità di vivere secondo le proprie convinzioni più profonde, finché non si esercita deliberatamente violenza contro gli altri, non dovrebbe dipendere dal patrimonio, dallo status o dall'obbedienza.

Se siamo disposti ad accettare un po' di inefficienza economica per proteggere il lavoro umano, come lei suggerisce, non dovremmo essere disposti ad accettarne molta di più per proteggere la libertà umana?

Medicina, vaccini e il confine della coscienza

Questo mi porta a un tema che da molto tempo è centrale nel lavoro della sua fondazione: i vaccini e la sanità pubblica.

La mia posizione viene prima di qualsiasi disputa sui meriti di un particolare vaccino. È un principio etico: nessun intervento medico dovrebbe essere imposto a un essere umano contro la sua coscienza. Lo stesso principio vale quando i genitori vengono sottoposti a coercizione riguardo a interventi medici o preventivi destinati ai propri figli.

Costringere un altro essere umano a violare la propria coscienza è di per sé una forma profonda di violenza, anche quando la coercizione viene esercitata in nome di un fine ritenuto buono.

Per me la non-violenza non può essere un principio valido soltanto quando è conveniente. Se introduciamo eccezioni ogni volta che siamo sufficientemente convinti della bontà del nostro obiettivo, allora il principio gradualmente scompare. Chi usa la coercizione potrà quasi sempre descrivere il fine perseguito come necessario, protettivo o benevolo.

La scienza non risolve per noi questa questione morale. Può indagare effetti, probabilità, meccanismi, benefici e rischi. Può produrre evidenze di forza diversa. Ma non può rispondere alla domanda etica che viene prima: chi possiede, in ultima istanza, l'autorità sul corpo e sulla coscienza di una persona?

C'è inoltre un'altra ragione per essere umili. La conoscenza scientifica non è una raccolta di verità definitive. La sua dignità risiede proprio nella capacità di dubitare, verificare, replicare, correggere e talvolta rovesciare ciò che in precedenza era stato accettato. Nel mio recente articolo Quando la scienza smette di dubitare: falsità, frodi e crisi della ricerca contemporanea e in una recente intervista ho discusso i problemi della riproducibilità, degli incentivi distorti, dei conflitti d'interesse, dei bias di pubblicazione e il pericolo di sostituire il metodo scientifico con il principio di autorità.

La conclusione non è che la scienza debba essere rifiutata. Al contrario. È che nessuna istituzione dovrebbe chiedere alle persone di «credere nella scienza» come se la scienza fosse un credo. Dovremmo chiedere: quali sono i dati? Come sono stati ottenuti? Quali sono le incertezze? Quali risultati li contraddicono? Chi ha finanziato la ricerca? Persone indipendenti riescono a riprodurre il risultato? Che cosa potrebbe dimostrarci che ci stiamo sbagliando?

E anche quando le evidenze a favore di un intervento medico sono forti, la forza di un'argomentazione empirica e il diritto morale di costringere un'altra persona sono due questioni diverse.

La libertà non deve essere un privilegio dei ricchi

Difendere la libertà di scelta terapeutica non significa abbandonare le persone a se stesse. Al contrario.

Una libertà che soltanto i ricchi possono esercitare non è una gran libertà.

Vorrei sistemi sanitari che offrano a tutti, indipendentemente dal reddito, un accesso reale a una pluralità di approcci medici e preventivi; sistemi che attribuiscano seria importanza alla prevenzione primaria, all'alimentazione, al movimento, al benessere psicologico e sociale, e ad approcci non farmacologici oltre che farmacologici; sistemi che rendano trasparenti le evidenze, le incertezze, i rischi e le alternative; e sistemi nei quali rifiutare un intervento non significhi perdere il diritto alla cura, alla dignità o alla partecipazione sociale.

Il compito di un sistema sanitario umano dovrebbe essere informare onestamente, rendere materialmente accessibili scelte reali, prendersi cura di chi soffre e infine rispettare la decisione della persona.

È qui che la sua attenzione all'equità globale potrebbe diventare ancora più ambiziosa. Invece di chiederci soltanto come fare arrivare a più persone determinate tecnologie, farmaci o vaccini, potremmo chiederci come garantire a ogni persona cura senza rinuncia alla coscienza.

Sarebbe un'altra forma di Human Reserved: non una professione protetta, ma una sovranità umana protetta.

Usare il potere per distribuire il potere

Verso la fine del suo articolo, lei spiega che intende usare la propria voce, il proprio tempo e le risorse della Gates Foundation per portare l'IA e l'equità più in alto nell'agenda politica.

Vorrei invitarla rispettosamente a considerare un'ulteriore possibilità: usare un potere straordinario non soltanto per fare del bene attraverso il potere, ma per creare un mondo nel quale concentrazioni straordinarie di potere diventino meno necessarie e meno possibili.

Sostenga istituzioni che distribuiscano le decisioni invece di centralizzarle. Sostenga strutture scientifiche nelle quali sia possibile indagare domande scomode senza che i ricercatori rischino la propria sopravvivenza professionale. Sostenga sistemi sanitari che offrano alle persone povere scelte reali anziché un unico percorso privilegiato dalle istituzioni. Sostenga assetti economici nei quali la distanza fra il più povero e il più ricco non sia così enorme da trasformare la ricchezza stessa in autorità politica. Sostenga tecnologie che rafforzino le capacità umane anziché rendere gli esseri umani progressivamente dipendenti da sistemi che non possiedono e non comprendono.

Non credo che una pace duratura sia compatibile con un mondo permanentemente diviso tra coloro che possono determinare le condizioni della vita altrui e coloro che devono semplicemente vivere sotto condizioni decise da altri. Finché persisteranno disuguaglianze materiali estreme, continueranno a esistere anche le strutture che generano umiliazione, dominio, conflitto e guerra.

Questo non significa che tutti debbano essere identici o possedere esattamente le stesse cose. Significa che il potere economico di una persona non dovrebbe mai diventare così grande da rendere piccola, al confronto, la libertà di un'altra.

Una domanda per entrambi

Non scrivo questa lettera per sconfiggerla in una discussione. Non pretendo di possedere una verità definitiva. Anzi, uno dei principi che cerco di applicare a me stesso è che dovrei essere fra i primi a mettere in dubbio le mie idee.

Se mi sbaglio, spero che la realtà mi corregga. Se si sbaglia lei, spero che rimanga libero di scoprirlo. E desidero la stessa libertà per tutti: la libertà di dubitare, indagare, rifiutare, cambiare idea e cercare una strada diversa senza essere distrutti economicamente o socialmente per averlo fatto.

Altrove ho scritto della non-violenza senza eccezioni. Per me la non-violenza non è passività. È il rifiuto di costruire la pace attraverso il dominio. Ci chiede di esaminare non soltanto il risultato che vogliamo ottenere, ma anche l'intenzione e i mezzi con cui cerchiamo di raggiungerlo.

Per questo penso che la sua domanda finale — come preservare la nostra umanità durante la transizione verso l'IA — sia ancora più grande dell'IA stessa.

Preserviamo la nostra umanità quando rifiutiamo di trattare la coscienza di un'altra persona come un ostacolo da superare. La preserviamo quando l'efficienza economica non viene prima della dignità umana. La preserviamo quando la conoscenza rimane aperta al dubbio. La preserviamo quando la tecnologia serve lo sviluppo delle capacità umane invece di sostituirle silenziosamente. E la preserviamo quando coloro che possiedono un grande potere sono disposti a mettere in discussione le strutture che hanno conferito loro quel potere.

Forse, allora, il più importante ambito Human Reserved non è una categoria di lavoro.

Forse è la persona umana che deve essere Human Reserved.

Caro Signor Gates, possiamo essere profondamente in disaccordo su alcune questioni. Nonostante questo, le auguro sinceramente ogni bene, così come lo auguro a chi è d'accordo con me e a chi non lo è. Proprio perché la sua influenza è così grande, spero che considererà queste domande non come un attacco, ma come un invito.

Lei domanda come fare in modo che l'IA lasci all'umanità un mondo più equo e più umano.

La mia risposta è che dobbiamo cominciare prima dell'IA: dall'ordine economico che l'ha prodotta, dalla concentrazione del potere che la indirizza e da un rispetto incondizionato per la dignità, la coscienza e la libertà di ogni persona.

Con rispetto e speranza,

Francesco Galgani,
30 agosto 2026

A volte può essere sensato ascoltare anche chi consideriamo molto lontano da noi, o persino appartenente a una specie vivente diversa… tipo Bill Gates. Confido che i miei lettori non me ne vorranno.

testo originale in inglese: The turbulent AI era is here. The choices we make now are critical.

aggiornamento 30 agosto 2026: Oltre i “Lavori Riservati agli Esseri Umani”: lettera aperta a Bill Gates

UNA SVOLTA EPOCALE

La turbolenta era dell’IA è arrivata. Le scelte che facciamo ora sono decisive.

Abbiamo bisogno di un piano per fare in modo che gli aspetti positivi prevalgano su quelli negativi.

di Bill Gates, pubblicato il 27 agosto 2026

COSA C’È DA SAPERE

La transizione verso l’era dell’IA sarà uno dei periodi più turbolenti della storia umana. Al momento non ci stiamo preparando adeguatamente a questa transizione. Se il mondo compirà i passi giusti, l’IA sarà una forza positiva e migliorerà la vita di tutti.

In tutta la mia vita ho svolto soltanto due lavori. Nel primo, con il mio lavoro in Microsoft, ho contribuito allo sviluppo di software che permettesse alle persone di realizzare il proprio potenziale.

Nel secondo, che ho iniziato a tempo pieno nel 2008, restituisco alla società la ricchezza che ho guadagnato in Microsoft, con l’obiettivo di rendere il mondo più sano, più istruito e più equo. È il lavoro che farò per il resto della mia vita.

Entrambe queste esperienze orientano il mio punto di vista sull’intelligenza artificiale. Quando conobbi per la prima volta i computer, a 13 anni, rimasi affascinato dall’idea di renderli più intelligenti e capaci di fare cose che, all’epoca, potevano fare soltanto gli esseri umani. Sebbene il termine «IA» fosse in uso già più o meno quando sono nato, la tecnologia ha compiuto progressi significativi soltanto nell’ultimo decennio. Oggi ha capacità straordinarie e continua a migliorare a una velocità sbalorditiva. Per la prima volta, l’IA può sostituire e persino superare le capacità cognitive umane.

L’IA sarà il più grande strumento di uguaglianza mai inventato oppure la peggiore fonte di ingiustizia.

In termini di equità, l’IA sarà il più grande strumento di uguaglianza mai inventato oppure la peggiore fonte di ingiustizia. La sfida è monumentale. Anche nelle migliori circostanze, la transizione verso questa nuova era dell’IA sarà uno dei periodi più turbolenti della storia umana. Come useremo questa tecnologia per rendere il mondo più giusto e impedire che allarghi il divario tra ricchi e poveri? Come proteggeremo le persone più vulnerabili dai danni causati dall’intelligenza artificiale, comprese quelle che perderanno i propri mezzi di sostentamento e la sensazione di avere il controllo sul proprio futuro?

Credo che rispondere a queste domande e agire sulla base delle risposte debba essere la massima priorità mondiale. Se il mondo compirà i passi giusti, l’IA sarà una forza positiva e migliorerà la vita di tutti.

Purtroppo, al momento non ci stiamo preparando. Non vedo segnali che leader, esperti e comunità stiano affrontando adeguatamente le sfide. Non esiste un piano per agevolare l’ingresso nell’era dell’IA.

Una parte del problema è che molti commentatori sottovalutano la portata dell’impatto che avrà l’IA. Credo che le ragioni siano diverse.

Una è il fatto che i modelli di IA commettono ancora errori. È difficile immaginare che possano sostituire le capacità cognitive umane quando, fino a non molto tempo fa, non riuscivano a risolvere un semplice Sudoku o a stabilire quante R ci sono nella parola strawberry.

Ma il problema dell’affidabilità viene risolto rapidamente, man mano che i ricercatori creano modelli capaci di verificare il proprio lavoro e migliorarsi. Presto saranno nettamente migliori degli esseri umani in molti compiti.

Un altro motivo per cui le persone sottovalutano l’IA è che i paragoni con gli effetti delle innovazioni del passato sono fuorvianti. Non abbiamo alcuna esperienza di una tecnologia che possa essere adottata rapidamente o che sia in grado di pensare e muoversi come un essere umano. Quando arrivò il PC, ci vollero vent’anni perché cambiasse in modo significativo il nostro modo di lavorare: bisognava sviluppare il software, ridurre il prezzo e insegnare alle persone a usare gli strumenti e a integrarli nei propri processi aziendali. L’IA, invece, funziona sui dispositivi che già possediamo e usa il linguaggio naturale. Non dobbiamo adattarci a essa, perché può adattarsi a noi. Può guardare lo stesso video formativo usato per addestrare i lavoratori e imparare dai dati esistenti.

Voglio riconoscere un potenziale fattore di condizionamento. Ho tratto enormi benefici dal settore tecnologico. Sebbene abbia diversificato parecchio il mio portafoglio, conservo ancora legami finanziari con questo settore. Nel mio ruolo di presidente della Gates Foundation, collaboro con Microsoft e altre aziende di IA per cercare di garantire che l’IA venga impiegata in modi che portino reali benefici alle persone di tutto il mondo.

Tuttavia, le mie opinioni sull’IA non sono motivate dalla possibilità di guadagnarci personalmente. Qualsiasi profitto generato dai miei investimenti, compresi quelli legati alla tecnologia, andrà alla Gates Foundation per contrastare le disuguaglianze globali. Naturalmente, spetterà ai lettori decidere se questo offuschi o meno il mio giudizio.

Questa volta è davvero diverso.

Da che ho memoria, ho sempre desiderato che l’innovazione potesse procedere più rapidamente. Con l’IA, i miei sentimenti sono più complessi.

Ci serve tempo per prepararci allo sconvolgimento sociale, politico ed economico.

Vorrei che il mondo potesse ottenere rapidamente i benefici e rimandare il più a lungo possibile i problemi che ne deriveranno, ma benefici e problemi stanno arrivando contemporaneamente. Credo che ci serva tempo per prepararci al periodo di sconvolgimento sociale, politico ed economico in cui stiamo per entrare. Le persone a cui serve più tempo sono quelle che ne hanno meno: l’impiegato contabile sostituito da un bot o il lavoratore da 20 dollari l’ora che perde il proprio posto a favore di un robot da 10 dollari l’ora.

Molti osservatori affermano che questa transizione tecnologica sarà simile alle precedenti. Portano l’esempio di come negli Stati Uniti i posti di lavoro si siano spostati dall’agricoltura agli uffici. Tuttavia, quel processo si svolse nell’arco di diverse generazioni e creò nuovi lavori che richiedevano capacità cognitive umane. In questo caso, la tecnologia può sostituire tali capacità.

Poiché può vedere, ascoltare, parlare e ragionare, e in futuro svolgerà anche lavori fisici con la stessa disinvoltura di qualsiasi essere umano, non interesserà un unico settore. L’IA si farà carico di attività nel diritto, nel servizio clienti, nella medicina, nel software e nella manifattura. Colpirà rapidamente questi settori, nell’arco di un decennio anziché di alcune generazioni. Nasceranno alcuni nuovi lavori, ma senza politiche adeguate saranno molti meno di quelli esistenti oggi.

Se qualcuno avesse un piano credibile per rallentare i progressi dell’IA a livello globale, probabilmente lo sosterrei. Tuttavia, non credo che accadrà. Gli incentivi geopolitici ed economici spingono con troppa forza ad avanzare a tutta velocità.

Per assicurarci di massimizzare gli effetti positivi di questa tecnologia senza precedenti e di minimizzare quelli negativi, così da stare complessivamente meglio, dobbiamo comprenderne sia i benefici sia i rischi. Comincerò dai rischi.

La transizione verso l’IA comporta tre grandi rischi.

Ho intenzione di scrivere in futuro di ciascuno di essi in modo più approfondito, quindi per ora mi limiterò ad accennarli brevemente.

1. Molti posti di lavoro scompariranno per sempre.

Nel 1933, durante la Grande depressione, negli Stati Uniti la disoccupazione era all’incirca al 25 per cento. Rimase a due cifre per buona parte del decennio successivo. Alla fine rientrò quando tornarono la domanda, gli investimenti e la crescita.

L’impatto dell’IA potrebbe non raggiungere questo livello, ma non si esaurirà con un ciclo economico. I lavori più a rischio sono quelli di livello iniziale e intermedio, mentre i nuovi posti creati richiederanno perlopiù competenze per acquisire le quali occorrono molti anni.

I lavori impiegatizi stanno già subendo un impatto moderato. Dopo l’adozione diffusa dell’IA generativa, l’occupazione è diminuita in modo significativo tra i giovani lavoratori impiegati in mansioni particolarmente vulnerabili alla sostituzione, ma non tra i loro colleghi più anziani.

Credo che questa tendenza continuerà, ma non sarà circoscritta a una manciata di settori o professioni. I lavori nelle vendite e nell’assistenza clienti (online e telefonica), nell’ingegneria del software e nell’attività paralegale potrebbero essere tra i primi a risentirne, ma lo sconvolgimento si spingerà molto oltre quando l’IA assumerà compiti che oggi richiedono ancora lavoratori qualificati: attività come valutare le richieste di prestito, analizzare dati e persino effettuare il triage dei pazienti. Alcuni ambiti, come l’ingegneria del software, genereranno nuova domanda con la riduzione dei costi; pertanto, finché determinati compiti, come la progettazione, saranno svolti meglio dagli esseri umani, la perdita netta di posti di lavoro in tali ambiti sarà inferiore rispetto ad altri.

Anche i lavori manuali ne risentiranno. Sebbene la robotica non sia progredita quanto l’IA, alla fine anche il costo dei robot diminuirà drasticamente. Molti americani con cui parlo non si rendono conto della velocità con cui progrediscono i robot dotati di grande destrezza, perché gran parte del lavoro più avanzato viene svolto in altri Paesi, soprattutto in Cina. Oppure possono essere tratti in inganno dai video diventati virali di recente che mostrano robot ballare male. Credo che entro la fine del decennio i robot «intelligenti» cominceranno a competere con le persone in alcune attività fisiche, per esempio nell’edilizia e nel settore alberghiero e della ristorazione.

Robot e IA, insieme, possono creare un circolo vizioso. Dopo che un’azienda li avrà adottati e avrà usato i risparmi per abbassare i prezzi, i concorrenti subiranno un’enorme pressione a fare lo stesso. Se non li adotteranno le aziende esistenti, lo faranno le start-up. Molte persone passeranno ad altri lavori, ma lo sconvolgimento causato dalla perdita del posto, dalla riqualificazione e dalla ricerca di un nuovo impiego sarà notevole. Le forze di mercato accelereranno sempre più l’adozione e, se non interverremo, saranno disponibili meno buoni posti di lavoro e i benefici si concentreranno nelle mani di un piccolo gruppo.

Sono particolarmente preoccupato per i giovani, che entreranno in un mercato del lavoro con meno posizioni di livello iniziale. Comprendono la sfida perché sono gli utenti più assidui dell’IA e ne vedono sia le capacità sia la velocità di miglioramento. Non c’è da stupirsi che così tanti di loro abbiano un’opinione negativa dell’IA.

Il cambiamento più grande per i lavoratori avverrà quando l’IA sarà in grado di lavorare quasi senza errori. A quel punto potrà operare autonomamente, senza che un essere umano ne controlli l’operato, e le aziende avranno ogni incentivo economico a lasciarglielo fare.

Questo determinerà un cambiamento fondamentale nel nostro modo di concepire il lavoro, il reddito e la sicurezza economica. Come funzionerà un’economia costruita intorno all’occupazione, se lavoreranno meno persone o se molte lavoreranno meno ore?

In una società capitalista, per la maggior parte delle persone l’occupazione è il mezzo con cui ottenere il denaro necessario a pagare i beni essenziali della vita, oltre a essere una fonte fondamentale di dignità e di legami sociali.

Quando una comunità ha un’elevata disoccupazione, gli effetti a catena possono essere pervasivi. Alcune ricerche indicano che, in certe zone degli Stati Uniti, la chiusura delle fabbriche contribuisce all’aumento dei decessi per overdose da oppioidi. Ora immaginiamo pressioni analoghe, in tutto il Paese, sia sui colletti bianchi sia sui colletti blu.

Dobbiamo riflettere fin d’ora su come ridurre la perdita di posti di lavoro, affinché tutti possano partecipare alla prosperità creata dall’IA. Aspettare che le persone siano già state estromesse dal mercato del lavoro o siano sottoccupate sarà troppo tardi. L’IA rappresenta una sfida strutturale per il modo in cui è organizzata la nostra economia e richiede riflessione e azione immediate.

2. L’IA darà alle persone (e forse alle IA) più potere di fare del male.

Molto prima che l’IA entrasse nell’uso comune, online si trovavano già informazioni su come creare armi quali bombe, armi biologiche e persino virus informatici. L’IA renderà molto più facile non soltanto ottenere queste informazioni, ma anche metterle in pratica. Persino criminali con competenze molto limitate saranno in grado di prendere di mira vittime a ogni livello: singoli individui, aziende e governi.

Persino criminali con competenze molto limitate saranno in grado di prendere di mira vittime a ogni livello.

Le frodi, la disinformazione, i deepfake e la sorveglianza resi possibili dall’IA sono i danni che molte persone avvertiranno più direttamente nella vita quotidiana.

Le capacità dell’IA stanno cominciando a essere impiegate per gli attacchi informatici. I più brillanti esperti di sicurezza informatica che conosco sono spaventati dai prossimi anni, perché gli aggressori acquisiscono nuove e potenti capacità più rapidamente di quanto i difensori riescano a correggere tutte le vulnerabilità. Dopotutto, lo stesso modello di IA che può individuare una falla nel software affinché un’azienda la corregga può anche aiutare un criminale a sfruttarla. Le risorse necessarie per sferrare un attacco stanno diminuendo sensibilmente e non siamo riusciti a separare queste capacità dagli usi innocui.

Pensiamo alle infrastrutture che saranno vulnerabili: ospedali, istituzioni finanziarie, sistemi idrici, reti elettriche, sistemi per la gestione delle prestazioni pubbliche. Quando queste istituzioni vengono attaccate, a rischiare di subirne le conseguenze sono i pazienti, i clienti e i beneficiari delle prestazioni.

Lo stesso vale per il bioterrorismo. Sebbene l’IA porterà a progressi salvavita nei farmaci e nei vaccini, renderà anche più facile progettare una nuova malattia mortale. Ancora una volta, le capacità positive sono difficili da separare da quelle pericolose. È un problema globale.

I rischi che ho appena citato riguardano tutti il modo in cui l’IA darà più potere ad attori malevoli che oggi ne hanno relativamente poco. Gli stessi strumenti concentreranno inoltre il potere laddove già esiste. Le armi autonome, per esempio, renderanno i governi ancora più capaci di usare la forza letale senza che un essere umano partecipi alla decisione. Monitorare e manipolare l’opinione pubblica sarà più facile, meno costoso e anche più efficace.

Alla fine, il potere di usare l’IA per danneggiare le persone non sarà limitato agli individui o alle istituzioni. Già oggi i sistemi di IA si comportano occasionalmente in modi non previsti dai loro progettisti. La tecnologia sta migliorando più rapidamente di quanto chiunque si aspettasse e in modi sorprendenti; con l’aumento della potenza dei modelli, questi potrebbero cominciare ad agire contro i nostri interessi e noi potremmo perderne il controllo. In futuro avrò altro da dire al riguardo.

I modelli di IA potrebbero cominciare ad agire contro i nostri interessi e noi potremmo perderne il controllo.

3. L’IA potrebbe frenare lo sviluppo dei nostri figli e sostituire le relazioni umane.

Quando crescevo a Seattle, non avevo molti amici, a parte alcuni ragazzi simili a me. Ci vollero un grande impegno e molto aiuto da parte di mia madre per sviluppare le mie capacità sociali e imparare a relazionarmi con persone diverse. Ancora oggi, a 70 anni, faccio tesoro di quelle lezioni.

Dubito che mi sarei impegnato allo stesso modo se allora avessi avuto un compagno virtuale basato sull’IA. Questi compagni conversano con noi nei modi con cui ci sentiamo già a nostro agio. Non ci spingono fuori dalla nostra zona di comfort. Sono sempre disponibili e non si arrabbiano mai con noi. Per questo potrebbero creare una forte dipendenza e privarci degli insegnamenti che ricaviamo dal rapporto con le altre persone.

Le evidenze su questo argomento sono ancora scarse e alquanto contrastanti, ma ci sono segnali che dovrebbero preoccuparci seriamente. Per esempio, in uno studio su oltre 1.100 persone che usano compagni virtuali basati sull’IA, ricercatori di Stanford e Carnegie Mellon hanno scoperto che chi aveva reti sociali più ristrette era più propenso a rivolgersi a un chatbot in cerca di compagnia. E quanto più l’uso diventava intenso ed emotivamente personale, tanto peggio si sentivano queste persone.

I giovani potrebbero subirne gli effetti per tutta la vita. Nel suo libro La generazione ansiosa, Jonathan Haidt formula un’osservazione sugli effetti dei social media che vale ancora di più per l’IA: «Come giovani alberi esposti al vento, i bambini esposti abitualmente a piccoli rischi crescono e diventano adulti capaci di affrontare rischi molto più grandi senza farsi prendere dal panico. Al contrario, i bambini cresciuti in una serra protetta a volte vengono resi inabili dall’ansia prima di raggiungere la maturità».

Un compagno virtuale basato sull’IA progettato per non turbarci mai è una grande serra protetta.

Stiamo appena cominciando a comprendere i pericoli che Internet, e in particolare i social media, può comportare per lo sviluppo dei giovani. Osserviamo uso compulsivo, disturbi del sonno, cyberbullismo ed esposizione a contenuti dannosi. L’IA potrebbe amplificare molti di questi rischi, rendendoli più persuasivi e difficili da evitare, e non dovremmo aspettare un’altra generazione prima di cominciare a prenderli sul serio. Paesi come Australia, Regno Unito e Norvegia stanno adottando misure di protezione dei minori online. La Cina si è spinta più lontano. Le sue norme impongono ampie restrizioni alle app di compagnia basate sull’IA, vietano le soluzioni progettuali che favoriscono la dipendenza emotiva e proibiscono di offrire ai minori parenti virtuali e partner romantici.

Lo stesso strumento che permetterà alle persone di imparare più che mai potrebbe anche indurre molte di loro a imparare meno.

Mi preoccupa anche l’impatto dell’IA sull’istruzione. Per ironia della sorte, lo stesso strumento che permetterà alle persone di imparare più che mai potrebbe anche indurre molte di loro a imparare meno. Un sondaggio preliminare ha suggerito che un uso più intenso dell’IA era associato a un minore pensiero critico. L’effetto era più marcato tra i giovani.

Questo sarebbe il peggior momento possibile perché gli esseri umani perdano le proprie capacità di pensiero critico. In un’epoca di deepfake e disinformazione personalizzabile per il singolo individuo, la capacità di distinguere il vero dal falso diventa una competenza essenziale per la vita.

Non è chiaro dove tracciare il confine rispetto a questi problemi psicosociali. In alcuni casi, l’IA può aiutare le persone a capire come migliorare le proprie relazioni umane. Per gli anziani isolati e le persone con mobilità limitata potrebbe costituire l’unico contatto con il mondo esterno, e sarebbe meglio di niente. Ovunque finiremo per tracciare quel confine, dovremo essere noi a decidere, in modo consapevole.

Con l’IA potremmo fare cose molto, molto positive.

Si dice spesso che sopravvalutiamo quanto cambierà nel breve periodo e sottovalutiamo quanto cambierà nel lungo periodo.

Con l’IA, vedo accadere qualcosa di diverso. Alcune persone ne vedono soltanto i vantaggi e non prestano sufficiente attenzione agli aspetti negativi. Altre commettono l’errore opposto, concentrandosi esclusivamente sui pericoli, che sono reali, al prezzo di perdere di vista i potenziali benefici.

Ci servono entrambe le cose: una profonda preoccupazione per i danni dell’IA che dobbiamo ridurre al minimo e un ottimismo fondato sui vantaggi che può offrire, se li massimizzeremo per tutti.

Massimizzare i benefici è importante quanto minimizzare i danni. Se le persone vedranno che l’IA semplifica la loro vita, questo contribuirà a costruire la fiducia dell’opinione pubblica necessaria per gestire gli aspetti più difficili della transizione. Se la prima cosa che l’IA farà nella vita della maggior parte delle persone sarà sottrarre loro il lavoro, chi è già scettico la rifiuterà categoricamente. Ciò renderà più difficile realizzare quei benefici, ed è un altro motivo per cui governi, settori industriali — compreso quello medico — e aziende di IA dovrebbero collaborare fin d’ora.

Grazie alla sua capacità di sintetizzare conoscenze provenienti da ogni campo scientifico, l’IA può accelerare l’innovazione rispetto alle sfide tecniche più difficili del mondo: fornire a tutti energia pulita e affidabile, contrastare il cambiamento climatico, produrre cibo a sufficienza, debellare le malattie e altro ancora. I ricercatori che lavorano a terapie contro il cancro o all’energia nucleare possono usare l’IA per esaminare enormi quantità di letteratura scientifica. Può aiutarli a individuare schemi che un essere umano potrebbe non notare e a decidere quali esperimenti siano più promettenti. Quando l’intelligenza non sarà più il fattore limitante che è oggi, le aziende più piccole potranno competere con organizzazioni dotate di budget per la ricerca molto più ingenti. La ricerca e sviluppo e l’innovazione riceveranno un impulso straordinario.

La sanità è un ambito in cui l’IA può aiutare a risolvere problemi concreti. Molti piccoli ospedali americani non dispongono in loco di specialisti in grado di diagnosticare rapidamente le condizioni di un paziente durante un’emergenza potenzialmente letale. In questi luoghi, l’IA potrebbe garantire che un infarto venga riconosciuto in tempo e che una famiglia eviti i costi schiaccianti di un’emergenza medica. Viz.ai ne è un esempio. Analizza le scansioni per rilevare ictus e altre emergenze e aiuta le équipe mediche a coordinare l’assistenza ai pazienti. È utilizzato in quasi 2.000 ospedali statunitensi.

L’IA aiuterà anche i medici di base a formulare diagnosi migliori e a rimanere in contatto con i pazienti quando questi non sono in ambulatorio. Aiuterà i pazienti a comprendere i risultati degli esami e i complessi programmi di assunzione dei farmaci.

L’agricoltura è il settore in cui prevedo l’impatto più rapido dell’IA nei Paesi a basso reddito.

Sorprendo molte persone quando dico loro che il secondo ambito, l’agricoltura, è quello in cui prevedo l’impatto più rapido dell’IA nei Paesi a basso reddito. Nella maggior parte di questi Paesi, gli agricoltori non ricevono previsioni meteorologiche affidabili né consigli su quali sementi piantare, come proteggere colture e bestiame dalle malattie o come migliorare il suolo. Con la crescita demografica in questi Paesi e le sfide del cambiamento climatico, questi agricoltori hanno bisogno di più aiuto che mai. Grazie all’IA, presto gli agricoltori a basso reddito potranno ricevere su tutti questi aspetti consigli migliori persino di quelli di cui dispongono oggi gli agricoltori più ricchi e aumentare considerevolmente la propria produzione.

I servizi pubblici sono un terzo ambito in cui l’IA può semplificare la vita delle persone. Negli Stati Uniti ho incontrato famiglie che, comprensibilmente, si sentivano sopraffatte dalla procedura per richiedere l’assicurazione sanitaria, gli aiuti agli studenti o l’assistenza alimentare. Di fronte a un’enorme pila di complicati moduli burocratici, molte erano tentate di rinunciare. L’IA può semplificare radicalmente le procedure, consentendo loro di ottenere più rapidamente l’aiuto necessario e al governo di operare con maggiore efficienza. I governi possono migliorare nettamente l’esperienza dei cittadini, cominciando da chi ha più bisogno dei servizi della rete di protezione sociale.

Nonostante le mie preoccupazioni per l’impatto sulla nostra salute mentale, credo che anche in questo campo l’IA possa essere di grande aiuto. La maggior parte delle comunità ha troppo pochi consulenti psicologici, psichiatri e specialisti delle dipendenze. Con adeguate garanzie per la privacy, gli strumenti di IA potrebbero aiutare le persone a riconoscere i segnali d’allarme. Poi, se necessario, potrebbero proporre strategie di gestione basate su evidenze scientifiche e affiancare un essere umano per fornire un trattamento più tempestivo.

L’IA può rappresentare una risorsa anche per l’istruzione, nonostante le preoccupazioni che ho menzionato in precedenza. Può liberare tempo agli insegnanti perché ne trascorrano di più lavorando individualmente con gli studenti o in piccoli gruppi, e offrire loro una visione più chiara delle difficoltà incontrate dall’intera classe. Per gli studenti, uno strumento di IA che preservi ciò che i ricercatori chiamano «sforzo produttivo», ossia il lavoro cognitivo che costruisce la comprensione, può rafforzare l’apprendimento. Quando uno studente incontra per la prima volta un concetto nuovo, l’IA fornisce spiegazioni sostanziali e propone sia domande sia risposte. In seguito, quando ne verifica la comprensione, non rivela la risposta e lo aiuta ad arrivarci autonomamente.

Nel loro insieme, i progressi in tutti questi ambiti potrebbero rendere la vita quotidiana più facile, meno costosa e meno condizionata dal reddito o dalle conoscenze di una persona.

L’IA potrebbe dare ai singoli e alle piccole imprese accesso a capacità che oggi richiedono una costosa assistenza professionale o grandi organici, rendendo al tempo stesso prodotti e servizi migliori e meno costosi. Potrebbe aiutare le persone con disabilità a vivere in modo più indipendente e consentire a lavoratori e imprenditori con buone idee di realizzare molto più di quanto possano fare oggi.

Soprattutto, potrebbe restituire alle persone una parte del tempo e dell’attenzione oggi assorbiti da pratiche amministrative, burocrazia, ricerca di informazioni affidabili e compiti che non possono permettersi di affidare a qualcun altro. Questi benefici potrebbero sembrare modesti, ma moltiplicati per milioni di vite sarebbero profondi: più persone riceverebbero buoni consigli quando ne hanno bisogno e avrebbero una maggiore libertà di concentrarsi sulla vita che desiderano costruire.

Dobbiamo agire deliberatamente per garantire che porti benefici a tutti e non soltanto a pochi ricchi.

In tutti questi ambiti, la parola chiave è «può»: l’IA può migliorare la vita delle persone a ogni livello di reddito. Ma non lo farà automaticamente. Come per ogni nuova tecnologia, dobbiamo agire deliberatamente per garantire che porti benefici a tutti e non soltanto a pochi ricchi. Ciò richiederà un ruolo forte da parte dei governi e della filantropia, affinché i cittadini meno abbienti e i Paesi a basso reddito ne siano beneficiari a pieno titolo.

Alla Gates Foundation restano 19 dei 20 anni entro i quali spenderà i 200 miliardi di dollari rimanenti. L’IA la aiuterà a raggiungere i suoi ambiziosi obiettivi, sia accelerando la scoperta di vaccini e farmaci contro HIV, tubercolosi, malaria e malnutrizione, sia aiutando il personale sanitario e i pazienti a sapere come utilizzare tali strumenti. Tra gli obiettivi della fondazione c’è quello di dimezzare nuovamente il numero di bambini che muoiono ogni anno, come è stato fatto dal 2000 al 2024. Tutto il nostro lavoro — non soltanto nella sanità, ma anche nell’agricoltura e nell’istruzione — sfrutterà pienamente l’IA.

Il mese prossimo scriverò molto altro su queste iniziative nel rapporto annuale Goalkeepers della fondazione, compresa la nostra attenzione a garantire che i modelli di IA siano disponibili nelle lingue parlate dalle persone in tutti i Paesi in cui sosteniamo attività, e non soltanto in quelle diffuse nei Paesi ricchi e a medio reddito. Molte delle principali aziende di IA, tra cui OpenAI, Anthropic, Google e Microsoft, collaborano con la fondazione in tutte queste iniziative, e ciò sta facendo una grande differenza.

Il mondo ha bisogno di un piano.

È positivo che alcune aziende di IA propongano soluzioni alle sfide sollevate dalla propria tecnologia, ma non dovremmo aspettarci che siano loro a guidare l’iniziativa. Alcuni problemi esulano dal loro ambito di competenza e, in una società democratica, non spetta a loro decidere su tali questioni.

Le soluzioni dovrebbero invece essere sviluppate attraverso un processo pubblico e democratico che coinvolga rappresentanti eletti, responsabili delle politiche pubbliche, educatori, operatori sanitari, amministratori locali e leader delle comunità. Milioni di persone vedranno sconvolte le proprie vite e avremo bisogno di una rete di protezione sociale più solida e flessibile per aiutarle a gestire la transizione. Le comunità locali stanno già esprimendo preoccupazioni per l’energia e l’acqua necessarie ai data center. In assenza di soluzioni, alcuni gruppi premeranno per bloccare del tutto lo sviluppo e l’impiego dell’IA.

Le soluzioni dovrebbero essere plasmate dalle nostre risposte alle profonde domande sollevate dall’IA, compresa quella su come preservare la nostra umanità in un’epoca in cui le macchine possono superarci nel pensiero. Poiché dedicano la propria vita a riflettere su cosa significhi essere umani, i leader religiosi possono svolgere un ruolo fondamentale. Sono rimasto affascinato dall’enciclica di papa Leone XIV sull’IA, «Sulla salvaguardia della persona umana nell’era dell’intelligenza artificiale». Offre solide fondamenta al lavoro che deve essere svolto.

Nei prossimi mesi condividerò altre idee per fare in modo che i benefici dell’IA prevalgano sui danni che provoca. Eccone tre da cui partire, cominciando da quella che considero più importante.

Costruire un nuovo sistema per gestire la transizione.

La massima priorità è un compito monumentale: creare un quadro nazionale e internazionale per affrontare l’IA.

Nessuna delle nostre attuali istituzioni è stata progettata per gestire una tecnologia che si diffonde così rapidamente e interessa così tanti aspetti della nostra vita. Dovremo quindi crearne di nuove.

È difficile descrivere adeguatamente l’immensità di questa impresa. Dopo gli attentati dell’11 settembre, il governo degli Stati Uniti affrontò la sua più grande riorganizzazione dalla Seconda guerra mondiale con lo scopo di migliorare una sola funzione: la sicurezza nazionale.

L’IA richiederà molto, molto di più. Inciderà sulla sicurezza nazionale, ma anche su occupazione, istruzione, fiscalità, energia, elezioni, aria e acqua, salute pubblica, sistema finanziario, forze dell’ordine, trasporti, terreni pubblici e sistemi informatici.

Questi settori si sovrappongono in modi che la nostra burocrazia esistente non è progettata per gestire. Un ministero del lavoro può comprendere lo sconvolgimento del mercato occupazionale, ma non i rischi per la sicurezza. Un’autorità di regolamentazione delle imprese può comprendere la concentrazione del mercato, ma non gli effetti dell’IA sui bambini e sugli adolescenti. Lasciate a sé stesse, le istituzioni vedranno soltanto una parte del sistema, mentre le conseguenze dell’IA si propagheranno nell’intero sistema.

A livello nazionale, i Paesi avranno bisogno di organismi capaci di stabilire le priorità tra le diverse agenzie governative. L’obiettivo sarà garantire che si tenga conto di ogni rischio. Altrimenti, un attacco reso possibile dall’IA potrebbe riuscire perché nessuno ha pensato che fosse suo compito fermarlo.

Ma anche un Paese che mettesse ordine al proprio interno rimarrebbe esposto a rischi che superano i confini. Per questo sarà necessario costruire parallelamente un’organizzazione internazionale.

Sarà diversa da qualsiasi altra istituzione mai creata, anche se potrà seguire il modello di alcuni sistemi esistenti. Esiste un regime di ispezioni per le armi nucleari, ci sono regolamenti per l’aviazione internazionale e accordi che proteggono lo strato di ozono. Una nuova organizzazione mondiale per l’IA avrà bisogno di elementi di tutti e tre, e di altro ancora.

È legittimo chiedersi se le istituzioni mondiali siano all’altezza del compito di progettare e attuare questa nuova architettura. I governi si muovono lentamente, ammesso che si muovano, e la polarizzazione all’interno dei Paesi e tra di essi rende più difficile che mai ottenere risultati. Sarà necessaria una certa cooperazione tra Stati Uniti e Cina.

Non possiamo permetterci il lusso di procedere lentamente. Bisogna cominciare con un processo per costruire le istituzioni giuste prima che lo sconvolgimento costringa i governi ad agire in modalità di crisi. I leader nazionali dovrebbero riunire regolarmente economisti, tecnologi, esperti del lavoro, dirigenti aziendali e gli stessi lavoratori, per individuare dove le istituzioni esistenti stiano fallendo e quali nuovi poteri possano essere necessari. I Paesi dovranno imparare gli uni dagli altri.

E i Paesi che ospitano i principali sviluppatori di IA e controllano parti essenziali della catena di approvvigionamento dovrebbero cominciare a incontrarsi ora per stabilire norme condivise, prima che la pressione competitiva renda più difficile cooperare.

Costruire il quadro di cui parlo richiederà anni, ed è per questo che dobbiamo cominciare ora.

Riservare alcuni lavori agli esseri umani.

Mio padre è morto di Alzheimer nel 2020. Nelle fasi avanzate della malattia veniva assistito giorno e notte da operatori retribuiti che lo capivano anche quando faticava a esprimersi. Non riusciva sempre a dire loro quando aveva fame, ma loro lo sapevano sempre.

Io e la mia famiglia saremo sempre grati a quello straordinario gruppo di professionisti. Nell’assistenza che hanno prestato a mio padre c’era qualcosa di insostituibilmente umano. Nessun robot avrebbe potuto o dovuto farlo.

Penso a quella squadra quando si pone la domanda su quali lavori scompariranno e quali rimarranno. Credo che, con il miglioramento dell’IA e dei robot, riserveremo determinate attività esclusivamente alle persone. Ho cominciato a chiamare questo ambito «Riservato agli esseri umani» (Human Reserved), ed è un esempio del tipo di idee che dovremo prendere in considerazione.

Mi piace l’espressione «Riservato agli esseri umani» perché mi fa pensare alle riserve naturali: luoghi in cui potremmo costruire edifici e strade, ma scegliamo di non farlo perché la perdita sarebbe troppo grande.

Potremmo classificare qualcosa come «Riservato agli esseri umani» per ragioni economiche. Per esempio, potremmo farlo perché consentire alle macchine di assumere un certo ruolo estrometterebbe moltissime persone che non possono cambiare facilmente lavoro. Non si può dire a una persona di 55 anni che ha lavorato nell’edilizia per tutta la carriera che deve andare a lavorare in una struttura per anziani e aspettarsi che lo trovi appagante.

A volte la decisione di classificare qualcosa come «Riservato agli esseri umani» sarà dettata da altri fattori. In ambito sanitario, per esempio, immaginate che sia un robot a darvi la terribile notizia che avete una malattia incurabile. Non c’è alcuna ragione tecnica per cui non possa farlo. Eppure non dovrebbe.

L’ambito «Riservato agli esseri umani» evolverà nel tempo: per esempio, dovremmo valutare se riservare fin d’ora alcuni lavori e introdurre lentamente l’IA nell’arco di anni o decenni, impegnandoci a preservare alcuni posti. Certi settori, come l’istruzione e l’assistenza per la salute mentale, adotteranno un modello misto, con un essere umano responsabile che usa la tecnologia per ampliare ciò che può fare.

I confini varieranno anche da un luogo all’altro. Alcuni Paesi potrebbero insistere affinché siano esseri umani ad assistere gli anziani. Ma un Paese come il Giappone, che ha una forza lavoro in calo e non abbastanza giovani per prendersi cura degli anziani, potrebbe accogliere favorevolmente un robot assistenziale.

L’idea di «Riservato agli esseri umani» solleva una moltitudine di domande a cui non so rispondere. Chi decide che cosa riservare agli esseri umani? Quali criteri dovremmo usare? Come si impedisce alle aziende di barare e usare comunque i robot? Che cosa accade al commercio internazionale quando un Paese consente ai robot di produrre qualcosa e un altro non lo consente? Queste questioni dovranno essere risolte pubblicamente nell’ambito del piano di transizione.

Riequilibrare la tassazione del lavoro e del capitale.

Man mano che saranno spinti verso lavori diversi, i lavoratori avranno bisogno di riqualificazione e di altro sostegno da parte della rete di protezione sociale. Ma lavoreranno meno, il che significa che pagheranno meno imposte sul reddito e le entrate pubbliche diminuiranno proprio quando la domanda di questi servizi sarà maggiore. In un momento in cui i bilanci sono sotto pressione, i fondi dovranno arrivare da qualche parte.

Credo che dovremmo tassare i token dell’IA e i robot. Oggi, un datore di lavoro che assume qualcuno paga imposte e contributi sulla sua retribuzione. Ma se acquista un robot, di solito può dedurne immediatamente il costo come spesa aziendale. Il sistema fiscale incentiva a sostituire le persone con le macchine.

Un’imposta rallenterebbe un po’ la corsa ad abbandonare il lavoro umano e raccoglierebbe denaro per la riqualificazione e per una rete di protezione più solida. Dovrebbe essere mirata in modo da non rallentare gli usi esclusivamente benefici dell’IA, come rendere meno costose la medicina e l’istruzione.

I critici di questa idea fanno notare che non è ottimale dal punto di vista dell’efficienza economica, ma non considerano il valore più ampio del lavoro per gli individui e per la società. E con tutta l’innovazione accelerata di cui disporremo, potremo permetterci un po’ di inefficienza come prezzo da pagare per mantenere occupate le persone.

Ho proposto un’imposta sui robot anni fa e la reazione prevalente fu che si trattava di un’idea bizzarra. Ne sono ancora un convinto sostenitore. Sebbene non sia la soluzione completa alla minaccia dell’IA, fa parte di una risposta saggia.

Qualunque sia il modo in cui raccoglieremo denaro per aumentare l’assistenza, questo dovrà raggiungere le persone che ne hanno più bisogno, compresi i lavoratori che perdono il posto a causa dell’IA e dei robot, le persone le cui ore di lavoro o retribuzioni diminuiscono e le comunità in cui si concentrano le perdite. Dobbiamo cominciare ora questo lavoro, affinché i sistemi siano pronti quando il bisogno diventerà urgente.

Quello che sto facendo.

Userò la mia voce e il mio tempo per portare l’IA e l’equità più in alto nell’agenda pubblica. Solleverò la questione con i legislatori ogni volta che visiterò Washington D.C. e quando incontrerò leader di tutto il mondo. Sarà al centro delle mie conversazioni con le persone che sviluppano modelli di IA. Sosterrò il quadro nazionale e internazionale che ho descritto in precedenza. La Gates Foundation contribuirà a promuovere gli impieghi benefici, anche in Africa. Breakthrough Energy, un’azienda che ho fondato, userà l’IA per aiutare le imprese a sviluppare energia pulita a basso costo e a contribuire alla soluzione del problema climatico. Scriverò inoltre regolarmente di IA.

Il mio messaggio ai leader è:

Avete la possibilità di agire ora, prima che la disoccupazione aumenti bruscamente, le comunità soffrano e la fiducia dell’opinione pubblica si deteriori. Potete assicurarvi che il vostro governo affronti il problema in modo organico, anziché suddividerlo tra molteplici feudi burocratici. Potete garantire che l’IA porti benefici a tutti. E potete collaborare con altri governi per affrontare questa sfida nazionale e globale.

Infine, cercherò di allargare la cerchia delle persone che plasmano questo dibattito. Dovrebbe includere lavoratori, studenti universitari prossimi a entrare nel mercato del lavoro, leader delle comunità, leader religiosi e organizzazioni di ispirazione religiosa, genitori, educatori e altre persone le cui voci spesso non vengono ascoltate, ma che comprendono come la transizione inciderà sulla vita delle persone.

Come possiamo garantire che i benefici dell’IA raggiungano le persone che non dispongono già di ricchezza, influenza e accesso?

Come possiamo rafforzare la rete di protezione sociale e aiutare lavoratori e comunità a prosperare anche quando vengono colpiti dalla perdita di posti di lavoro?

Come dovrebbero adattarsi le istituzioni pubbliche?

E come possiamo preservare la nostra umanità in tutto questo?

Questa tecnologia senza precedenti richiede una risposta globale senza precedenti.

Questa tecnologia senza precedenti richiede una risposta globale senza precedenti. Se faremo le cose per bene, il beneficio per l’umanità sarà straordinario e il mondo diventerà un luogo più equo.

Raramente smetto di pensare all’IA, non perché abbia tutte le risposte, ma perché le domande che solleva sono troppo importanti per essere lasciate a un piccolo gruppo di tecnologi. I leader del mondo accademico, delle imprese, dei governi e della società civile hanno tutti un ruolo da svolgere nel plasmare ciò che verrà.

Aggiornamento 26 agosto 2026: si veda il mio progetto "A Low-VRAM Approach to AI Watermark Removal on Linux".

Un AI watermark è un segnale associato a un contenuto digitale per indicare che un sistema di intelligenza artificiale ha partecipato alla sua generazione o modifica. Può essere visibile, come un logo; può vivere nei metadati del file; oppure può essere incorporato in modo impercettibile nei pixel o nell’audio. Queste soluzioni vengono spesso riunite sotto la parola “filigrana”, ma non sono equivalenti e non producono le stesse conseguenze.

La distinzione più importante è anche la più semplice: una marcatura può descrivere correttamente una fase del processo, oppure può trasformare un processo creativo complesso in un’etichetta: “Fatto dall’IA”. Quando questo accade, la tecnologia non aggiunge soltanto informazione: modifica il modo in cui il pubblico, una piattaforma e persino un committente interpretano l’opera.

Tre famiglie di segnali

Filigrane visibili

Sono loghi, testi o simboli sovrapposti all’immagine. L’osservatore sa che esistono e può valutarli. Non vanno confusi con le filigrane commerciali applicate alle anteprime di opere altrui, che proteggono una licenza o una vendita.

Metadati e Content Credentials

C2PA, spesso presentato al pubblico come Content Credentials, registra dichiarazioni di provenienza in metadati firmati. Può documentare il programma utilizzato e alcune trasformazioni subite dal file. La firma consente di verificare se quelle dichiarazioni sono integre; non certifica che ogni affermazione rappresenti l’intera storia creativa.

I metadati sono relativamente fragili. Esportazioni, screenshot, conversioni e piattaforme che riscrivono i file possono rimuoverli. Le versioni “durature” delle Content Credentials cercano di collegare il contenuto anche a registri o segnali recuperabili, ma la presenza concreta dipende dalla filiera tecnica.

Filigrane invisibili nei pixel

SynthID appartiene a questa famiglia. Non è un campo EXIF che si cancella con un editor di metadati: è un segnale impercettibile distribuito nel contenuto visivo o sonoro, progettato per poter essere riconosciuto da un rilevatore anche dopo trasformazioni comuni. Nell’esperienza dell’utente è invisibile; per il verificatore diventa un indizio di provenienza.

OpenAI documenta oggi controlli su due tipi di segnale: C2PA nelle immagini e SynthID nelle immagini e nell’audio. Tuttavia un watermark non rilevato non dimostra che il contenuto non provenga dall’IA. Il metadato può essere stato eliminato, la filigrana può essersi degradata, il file può essere precedente all’introduzione del sistema oppure il verificatore può non supportarne l’origine.

Un rilevatore non è una macchina della verità

Occorre separare un rilevatore di filigrana da un classificatore. Il primo cerca un segnale che un sistema ha deliberatamente inserito. Il secondo stima statisticamente, a partire da caratteristiche del contenuto, se possa essere stato generato da un determinato modello. Un classificatore può produrre falsi positivi e falsi negativi; una filigrana può andare perduta o essere letta fuori contesto. Nessuno dei due ricostruisce automaticamente la quantità, la qualità o l’importanza del contributo umano, né tantomeno il flusso esperienziale del processo creativo e il valore emotivo, intrapsichico, relazionale o sociale di un'opera.

La filigrana, inoltre, dice al massimo qualcosa sull’impiego di uno strumento. Non sa se l’autore abbia ideato il soggetto, composto la scena, dipinto una base, fornito fotografie proprie, diretto iterazioni successive, corretto localmente il risultato, riscritto testi, combinato più tecniche e completato l’opera a mano. È proprio questa perdita di contesto a rendere ingannevole l’etichetta quando viene interpretata come “interamente creato dall’IA”.

Che cosa accade nei motori di ricerca

Non esiste una regola generale pubblica secondo cui la sola presenza di SynthID o C2PA penalizzi automaticamente una pagina nei risultati. Google Search dichiara di concentrarsi su accuratezza, qualità, originalità, utilità e rilevanza del contenuto, indipendentemente dal modo in cui è stato prodotto. L’uso dell’automazione diventa contrario alle regole quando serve soprattutto a pubblicare contenuti su larga scala senza valore o a manipolare il posizionamento.

Per questo togliere una filigrana non è una strategia SEO e non promette alcun vantaggio nel ranking. Viceversa, una dichiarazione accurata del processo (?!) può offrire contesto ai lettori per chiarire il ruolo avuto dall'IA. Tuttavia, quando mai, nella storia dell'umanità, un artista ha dovuto documentare e spiegare il proprio processo creativo, di cui, tra l'altro, probabilmente non ha neanche una piena consapevolezza? Il processo è importantissimo per chi lo vive, ma è strettamente personale, non è qualcosa che normalmente si comunica. L'arte deriva da un flusso di esperienze di vita e suggestioni interiori che non possono essere comunicate nemmeno volendolo.

Che cosa accade nei social network

Un social può leggere gli indicatori presenti in un'immagine e applicare una propria etichetta. Può anche affidarsi all’autodichiarazione o ad altri sistemi di rilevamento. Rimuovere un metadato non garantisce quindi che una piattaforma non classifichi il contenuto come "generato dall'IA".

Meta usa indicatori condivisi dal settore e dichiarazioni dell’utente per mostrare “AI info” su Facebook, Instagram e Threads. L’azienda ha riconosciuto pubblicamente che una precedente etichetta “Made with AI” non rappresentava bene casi in cui l’IA aveva prodotto modifiche minori, e ha cambiato formulazione e collocazione dell’avviso. È un esempio concreto del problema: un segnale tecnico può essere autentico e, nello stesso tempo, comunicare al pubblico una conclusione sproporzionata.

TikTok richiede un’etichetta per contenuti realistici generati o modificati in misura significativa con l’IA e può aggiungerla automaticamente.

Nei testi esiste una filigrana nascosta?

Sì, il testo può contenere un pattern statistico impercettibile, prodotto alterando leggermente le probabilità di scelta delle parole; può resistere a modifiche limitate, ma non è indelebile e una riscrittura completa può distruggerlo.

Per chi vuole approfondire, rimando all'articolo: Anthropic spiega come funziona il watermark nei testi generati dalla IA.

Gli AI watermark sono un requisito dell’Unione europea?

Dal 2 agosto 2026 l’articolo 50 dell’AI Act prevede effettivamente obblighi di trasparenza per determinati sistemi e contenuti, ma non impone SynthID in particolare e non ordina di usare necessariamente una filigrana invisibile.

Per i fornitori di sistemi che generano contenuti sintetici audio, immagini, video o testo, la regola richiede che gli output siano marcati in un formato leggibile dalla macchina e rilevabili come generati o manipolati artificialmente. La soluzione deve essere efficace, interoperabile, robusta e affidabile per quanto tecnicamente fattibile. La legge lascia quindi aperta la tecnologia concreta e non trasforma un prodotto proprietario in standard obbligatorio.

Lo stesso articolo stabilisce un’eccezione importante e coerente con la distinzione creativa discussa qui: l’obbligo non si applica nella misura in cui il sistema svolge una funzione assistiva per una modifica standard, oppure non altera sostanzialmente i dati forniti dall’utilizzatore o il loro significato. La norma riconosce dunque che “uso dell’IA” e “contenuto interamente sintetico” non sono sinonimi. Tuttavia, i margini di interpretazione sono ampi.

Un secondo gruppo di obblighi riguarda i deployer, cioè chi utilizza l'IA al di fuori dell'uso puramente personale e non professionale. I deepfake devono essere dichiarati; per opere evidentemente artistiche, creative, satiriche o narrative, la comunicazione può essere effettuata in modo appropriato senza ostacolare la fruizione dell’opera. Esiste inoltre un obbligo specifico per alcuni testi destinati a informare il pubblico su questioni d’interesse generale, con eccezioni legate alla revisione umana e alla responsabilità editoriale.

Il testo non formula un obbligo generale per ogni privato di conservare per sempre una specifica implementazione tecnica nel proprio file. Rimuovere un segnale, tuttavia, non cancella gli eventuali obblighi separati di dichiarazione che dipendono dal modo e dal contesto in cui il contenuto viene pubblicato.

Per i sistemi già immessi sul mercato prima del 2 agosto 2026 è previsto un periodo transitorio: i fornitori devono adottare le misure necessarie per conformarsi all'articolo 50(2) entro il 2 dicembre 2026.

La filigrana non decide il copyright

Un watermark di provenienza non è un certificato di pubblico dominio e non annulla il diritto d’autore. Nel quadro europeo la domanda decisiva riguarda il contributo creativo umano originale. Il Parlamento Europeo ha espressamente distinto le creazioni assistite dall’IA dagli output prodotti autonomamente e ha ricordato che, quando l’IA è usata come strumento dell’autore, continua ad applicarsi l’attuale quadro della proprietà intellettuale.

Se una persona concepisce l’opera, prende le decisioni espressive, seleziona e trasforma i materiali, dirige le iterazioni e compie l’elaborazione finale, la presenza di un passaggio assistito dall’IA non cancella il suo apporto. Il fornitore del servizio non diventa autore per il solo fatto di aver messo a disposizione il software. Una filigrana tecnica non può trasferirgli diritti, né può dimostrare che l’utente abbia rinunciato ai propri.

Riferimento: Parlamento europeo, proprietà intellettuale e tecnologie di IA, risoluzione del 20 ottobre 2020.

Tuttavia, vorrei aggiungere una riflessione più ampia: siamo sicuri che la questione giuridica debba proprio essere su quali scelte creative umane siano espresse nel risultato finale? La mia obiezione è più radicale: perché il criterio decisivo dovrebbe essere quanto direttamente le scelte creative umane risultino riconoscibili nell'output? L'IA non ha idee né iniziative, ma è sempre l'essere umano ad avere un intento. Anche inserire prompt a caso o poco significativi per "sperimentare cosa viene fuori" è un intento.

Semplificando, siccome tutta la questione è sul reale contributo dell'autore rispetto a un output prodotto dal modello a partire da un intervento umano minimo, potremmo immaginare una proposta di questo tipo: se una persona ci ha lavorato due minuti su un'immagine, allora è pubblico dominio; se ci ha lavorato due ore, allora c'è il copyright. E' solo un esempio ipotetico, tuttavia, in un caso del genere, ritorneremmo alle problematiche di giustificazione e documentazione di un processo creativo che è strettamente personale.

Provo a spiegare le mie perplessità sul giudicare il contributo umano con un esempio più semplice: per scattare una fotografia ci mettiamo un secondo, ma quella fotografia può anche essere riconosciuta e venduta come opera d'arte. Inoltre il fotografo non ha "creato" il soggetto fotografato, nel senso che l'opera creatrice della realtà può essere completamente esterna a lui. Se fotografiamo un gabbiano sul mare, chi ha creato il gabbiano e chi il mare? Di fronte a un esempio così evidente, stare a discutere se il contributo umano è nullo, poco o tanto non ha alcun significato, almeno secondo la mia modesta opinione. Un'eccellente fotografia può anche essere dovuta semplicemente al caso o persino a un errore involontario, e risultare tanto inaspettata e sorprendente quanto l'esito di un prompt inserito per errore. Anche le scoperte scientifiche a volte funzionano così, grazie al caso e all'errore, ma non per questo vanno disprezzate o sminuite.

Il "prompt" è un contributo umano che richiede un tempo e una difficoltà paragonabili a quelli per scattare una foto (nel senso di estremamente variabile, da molto semplice e rapido a difficile e lento), e in entrambi i casi il soggetto della foto e dell'immagine generata dall'IA non è stato creato direttamente dall'autore. Sto quindi asserendo che bisogna sempre assumere che ci sia un contributo umano e rispettarlo.

Perché considero "non etiche" le filigrane nascoste imposte

La trasparenza autentica dovrebbe essere rivolta prima di tutto all’utente che crea. Un’informazione che il software inserisce in modo invisibile, che l’utente non può ispezionare pienamente e che non può rifiutare non realizza questa idea di trasparenza: la sostituisce con il controllo del fornitore sul file dell’autore.

Negano consenso e controllo sul proprio file

Un programma dovrebbe eseguire solo ciò che l’utente gli chiede e dichiarare ogni dato aggiunto. La scelta corretta è un controllo comprensibile: se e quali informazioni inserire, dove e con quale livello di dettaglio. Un segnale obbligatorio e nascosto introduce nel file dell’autore un contenuto non desiderato e lo costringe a un’elaborazione potenzialmente alterante per riottenere un file neutro.

Per watermark robusti incorporati nei pixel, infatti, una delle tecniche più efficaci consiste nella rigenerazione dell'immagine attraverso un altro modello; in questo caso il risultato non è più pixel-per-pixel identico e può subire alterazioni visibili: in questo senso, è un'elaborazione potenzialmente alterante.

In molti casi è un servizio a pagamento.

Creano un costo che ricade sull’autore

Molti servizi online hanno un costo non banale, soprattutto per chi produce molte immagini. C'è anche l'alternativa di fare tutto offline nel proprio computer, a condizione di avere una GPU adeguata.

Su GitHub ci sono progetti interessanti e funzionanti, come remove-ai-watermarks, ma anch'essi comunque hanno un costo, seppur indiretto. Sebbene il software sia gratuito, infatti, rimuovere una filigrana incorporata nei pixel richiede molti gigabyte di download dei modelli IA necessari, energia, tempo, una rigenerazione che altera i dettagli... e soprattutto: un computer adeguato, spazio libero, connettività Internet robusta per i download pesanti, e ottime competenze tecniche. Giusto per fare un esempio della "pesantezza", nei miei test il set completo dei modelli IA richiesti per usare remove-ai-watermarks pesa circa 40 GB. Se non c'è bisogno o interesse a preservare la fedeltà dei volti, la stima può scendere a 15 GB. Questi valori sono riferiti alla mia configurazione, li ho specificati solo per dare un ordine di grandezza.

Dettagli tecnici a parte, è il creatore, non il fornitore, a sostenere il costo economico e qualitativo necessario per annullare una scelta che non ha potuto rifiutare.

Concentrano il potere interpretativo

Quando codificatore e verificatore sono proprietari, il fornitore decide che cosa viene scritto e chi può leggerlo. L’autore non può controllare autonomamente il significato completo del segnale né contestare con strumenti equivalenti un risultato sbagliato. Questa asimmetria è incompatibile con la piena disponibilità dell’opera da parte di chi l’ha creata.

Espongono l’opera a usi futuri non scelti

Una marcatura progettata oggi per una verifica, può domani alimentare filtri, classificazioni commerciali, moderazione automatica o decisioni reputazionali. Anche quando il segnale non contiene l’identità dell’utente, la sua opacità impedisce di valutarne con certezza ogni uso successivo. Il consenso non può essere informato se finalità e lettori futuri restano fuori dal controllo dell’autore.

Confondono trasparenza con sorveglianza del processo creativo

La provenienza dovrebbe essere una narrazione verificabile e proporzionata in casi molto specifici, non un marchio indelebile e onnipresente. Nella stragrande maggioranza dei casi, ovvero quando un'immagine è un prodotto artistico e non un documento con implicazioni legali "sensate" (giornalismo, prove per condannare o dichiarare l'innocenza di una persona in sede giudiziaria, documentazione storica, ecc.), l’autore dovrebbe poter dichiarare pubblicamente quali strumenti ha usato solo se lo vuole e con parole sue adeguate al caso.

Una marcatura applicata automaticamente a ogni output non può distinguere l'uso successivo del contenuto né l'intenzione dell'autore. Al tempo stesso, però, l'intenzione dell'autore non è nota a prescindere. Ma anche qualora l'intenzione fosse nota, il watermark può comunque essere tolto successivamente. Ne seguono due conseguenze:

• nessun contenuto dovrebbe essere considerato autentico soltanto perché appare realistico o perché non contiene indicatori di generazione artificiale;
• non marcare nulla per i motivi complessivi già esposti, in particolare per proteggere la riservatezza del processo creativo, per non svalutare l'opera o la reputazione dell'autore, per rispettare la libertà e dignità dell'autore.

Il valore probatorio di una foto in sede legale, ad esempio, dovrebbe essere negato di default, e riconosciuto solo in casi particolari in cui ci siano prove più solide che confermino la foto stessa. Sarebbe un modo per adeguare la legislazione all'attuale facilità di accesso e uso degli strumenti IA avanzati.

Da notare che, se l'assenza di un watermark non prova nulla, di contro anche la sua presenza può avere un significato limitato sul piano probatorio: può documentare l'intervento di un determinato sistema, ma non stabilisce da sola quanto tale intervento sia stato sostanziale, quale fosse l'intenzione dell'autore né se il contenuto sia stato utilizzato in modo ingannevole.

Tutta questa discussione, inoltre, andrebbe inserita all'interno di un'analisi di realtà onesta: giornali, tv e social sono strapieni di informazioni parzialmente o totalmente false da sempre, ben prima dell'avvento dell'IA generativa, quindi smettiamola di prenderci in giro. Le foto sono sempre state oggetto di alterazioni con programmi di fotoritocco, giusto per fare un esempio.

La soluzione più pulita è il controllo locale

Tornando al punto etico, la strada migliore è risolvere il problema alla radice: usare localmente modelli e programmi di cui l’autore controlla input, output, metadati e archiviazione. Ollama rappresenta bene l’idea generale di inferenza locale; per la generazione di immagini su computer personali servono però strumenti e modelli adeguati all’hardware disponibile, e questo è il principale limite rispetto ai servizi online comunemente usati.

Per approfondire

• OpenAI, Content provenance;
• Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale, articolo 50;
• Commissione europea, linee guida sugli obblighi di trasparenza;
• Commissione europea, sintesi delle regole di trasparenza e periodo transitorio;
• Google Search Central, contenuti creati con IA generativa;
• Meta, etichette per contenuti generati e modificati con IA;
• TikTok, contenuti generati con IA;
• C2PA, Content Credentials Explainer;
• Parlamento europeo, proprietà intellettuale e IA;
• Risoluzione del Parlamento europeo del 10 marzo 2026 su copyright e IA generativa.

(18 agosto 2026)

Open-source AI: tra libertà e pesi aperti, cosa stiamo davvero condividendo?

Nel dibattito sull'Intelligenza Artificiale generativa, il termine "open-source" viene spesso utilizzato in modo ambiguo, creando confusione tra marketing, filosofia e realtà tecnica. Anche figure storiche come Richard Stallman si sono dovute addentrare in questa complessa questione. Ripartiamo dalle fondamenta: le quattro libertà del software libero come definite dalla Free Software Foundation (FSF):

• Libertà 0: Eseguire il programma per qualsiasi scopo.
• Libertà 1: Studiare come funziona il programma e modificarlo (l'accesso al codice sorgente è un prerequisito).
• Libertà 2: Ridistribuire copie per aiutare gli altri.
• Libertà 3: Migliorare il programma e distribuirne i miglioramenti (l'accesso al codice sorgente è un prerequisito).

Applicare queste libertà ai Large Language Model (LLM) solleva questioni non banali. Il punto cruciale è capire cosa siano i "pesi" (weights) di un modello.

Cosa sono i "pesi" e perché non bastano

In una rete neurale artificiale, i "pesi" (o parametri) sono valori numerici che regolano la forza delle connessioni tra i neuroni, simili alle sinapsi del cervello umano. Durante l'addestramento, il modello analizza enormi quantità di testo e aggiusta continuamente questi miliardi di numeri per imparare a prevedere quali parole seguano altre parole. L'insieme di tutti questi pesi costituisce la "memoria" e la "conoscenza" operativa del modello linguistico.e

Quando parliamo di LLM "open-source", ci riferiamo spesso in realtà a modelli "open-weight" (a pesi aperti). Questo significa che è possibile per chiunque scaricare i pesi, con la conseguenza di possedere l'LLM vero e proprio, pronto per essere eseguito. Tuttavia, come sottolineato dall'Open Source Initiative (OSI), i pesi da soli non sono sufficienti per essere considerati il vero "codice sorgente" di un LLM ai fini del software libero.

Affinché un LLM sia veramente "software libero", il "codice sorgente" dovrebbe includere:

1. Il codice di addestramento: gli script e i framework utilizzati per creare e curare il dataset di addestramento e per eseguire il training stesso.
2. I pesi del modello: l'output finale del processo di addestramento.
3. I dati di addestramento: o un modo deterministicamente riproducibile per ottenerli. Questo include una descrizione completa dei dati, la loro provenienza, il metodo di ottenimento e selezione, le procedure di etichettatura e le metodologie di elaborazione e filtraggio.

Senza i dati di addestramento, non possiamo studiare "perché" il modello ha appreso certe cose, né possiamo correggere problemi strutturali alla radice (Libertà 1). Le grandi aziende cinesi e statunitensi che producono IA "open-source" non rilasciano quasi mai i dati di addestramento, anche a causa di complessi problemi di copyright sui dati stessi, che vengono spesso utilizzati senza riconoscere nulla agli autori o ai detentori di diritti.

Open-weights vs. software libero: una zona grigia

Nonostante i modelli definiti "open" rilascino i pesi e l'architettura, ma non i dati di addestramento, essi offrono comunque un vantaggio abissale rispetto ai modelli proprietari. La questione non è semplicemente "bianco" o "nero", ma si colloca in una zona grigia.

Nei modelli proprietari, non abbiamo accesso né ai dati, né al codice, né ai pesi. Siamo di fronte a un servizio che va pagato (o usato gratuitamente con limiti importanti), ma non è scaricabile né usabile sul proprio hardware. Siamo legati mani e piedi all'azienda fornitrice.

Gli LLM open-weight, invece, possono non solo essere scaricati ed eseguiti sul proprio hardware, ma anche modificati in superficie (ad esempio, tramite fine-tuning per compiti specifici). Questo offre un grado di controllo e indipendenza significativamente maggiore.

Esistono anche modelli veramente liberi di cui è possibile scaricare dati di addestramento, codice e pesi, ma sono casi particolari ed eccezionali, veramente di nicchia.

Le quattro libertà nell'era degli LLM open-weight

Assumendo di avere un modello open-weight (con pesi e codice architetturale disponibili), ecco come si traducono i vantaggi rispetto ai proprietari:

• Libertà 0 (Eseguire il programma per qualsiasi scopo): I modelli proprietari vietano certi tipi di uso e domande, filtrano i contenuti secondo criteri imposti dall'azienda e possono revocare l'accesso in qualsiasi momento. Un LLM open-weight, al contrario, è utilizzabile per scopi di ricerca, commerciali, personali o creativi senza chiedere il permesso. Tuttavia, dipende dalla licenza che accompagna l'LLM. Alcune licenze non impongono limiti sull'utilizzo, altre sì.
• Libertà 1 (Studiare e modificare): I modelli proprietari sono sempre scatole nere. Con un modello open-weight, i ricercatori possono intervenire in qualche modo sui pesi, rimuovere alcuni filtri o applicare tecniche di fine-tuning per adattare il modello a usi specifici.
• Libertà 2 (Ridistribuire copie): Anche in questo caso dipende dalla licenza. In generale, i modelli open-weight permettono non solo di ridistribuire copie, ma anche inglobare l'LLM all'interno di una propria applicazione e distribuirla, garantendo indipendenza dall'azienda che ha inizialmente prodotto l'LLM.
• Libertà 3 (Migliorare e distribuire i miglioramenti): Sì, questo è possibile. La comunità degli sviluppatori costantemente prende modelli open-weight, li affina con nuovi dati e rilascia versioni migliorate, dalle quali tutta la comunità beneficia. Tuttavia, la complessità dell'hardware introduce una distinzione fondamentale tra pre-addestramento e fine-tuning.

Il fattore hardware: pre-addestramento vs. fine-tuning

La definizione di software libero non richiede esplicitamente che la modifica del programma sia "facile" o "a basso costo", ma se l'esercizio di una libertà richiede hardware da centinaia di milioni di dollari, di fatto quella libertà è vincolata ai soli giganti tecnologici.

Il pre-addestramento, ovvero creare un modello da zero o continuare il pre-addestramento per aggiungere nuove lingue o conoscenze aggiornate al modello base, richiede l'hardware di una multinazionale, fuori dalla portata di aziende normali o privati.

Tuttavia, la "libertà di migliorare il programma" nell'era degli LLM non si esercita solo riscrivendo il modello da zero. Ci sono tecniche di fine-tuning che permettono di migliorare un LLM esistente su hardware ordinario, anche casalingo (assumendo di avere un computer recente e costoso). Questo rende la Libertà 3 concretamente esercitabile per molti sviluppatori e ricercatori, anche se con dei limiti.

Politica, sicurezza nazionale e l'uso (e abuso) del termine "open-source"

La complessità della questione emerge anche nel dibattito politico. Quando l'amministrazione Trump o altri esponenti del governo statunitense affermano che gli LLM open-source sono un problema per la sicurezza nazionale, si riferiscono proprio al fatto che possono essere utilizzati per "qualsiasi uso" una volta scaricati, ignorando sia i filtri (che possono essere rimossi) sia la licenza che accompagna il software (che può tranquillamente essere ignorata nei fatti).

Da questa prospettiva, un governo ostile può usare un LLM open-source per eseguire attacchi informatici contro i propri avversari, cosa che un LLM proprietario prova a impedire (non sempre riuscendoci). Tuttavia, questo punto di vista è facilmente contestabile, perché gli Stati Uniti usano gli LLM delle grandi aziende statunitensi senza filtri e per qualsiasi uso (tramite accordi con OpenAI e altre aziende), compreso l'uso militare. In questo senso, se a uccidere è un LLM proprietario o open-source, non cambia nulla.

Conclusione: una libertà condizionata ma reale

In conclusione, gli LLM open-weight non sono quasi mai "software libero" nel senso pieno del termine, come inteso da Stallman e dalla FSF, perché non garantiscono l'accesso ai dati di addestramento e al codice completo. Tuttavia, offrono gradi di libertà che gli LLM proprietari non offrono: la libertà di eseguire, studiare in superficie, ridistribuire e migliorare attraverso il fine-tuning.

La questione è complessa e la chiave interpretativa qui presentata è opinabile: non tutti ritengono che l'accesso ai dati di addestramento debba essere un requisito assoluto. Tuttavia, è innegabile che il movimento verso l'open-weight rappresenti un passo importante verso una maggiore trasparenza e democratizzazione dell'IA, anche se non realizza pienamente l'ideale del software libero. La lotta per un'IA veramente libera si gioca su più fronti: tecnico, etico, legale e politico.

(31 luglio 2026)