Informatica Libera - Francesco Galgani's Blog

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)

Caro lettore, cara lettrice,

ieri ho ritoccato "L’alternativa alla propaganda? L’autoesame, l’autocritica", limitandomi ad aggiungere un paio di link.

Rileggendo quella riflessione, mi sono soffermato sul fatto che, quando ho posto la domanda "Da una parte ci sono i buoni e dall’altra i cattivi?", non ho specificato perché questo tipo di categorizzazione sia così problematico e sintomo del fatto che "[...] un certo tipo di propaganda ufficiale, o di propaganda alternativa che si contrappone a quella ufficiale, sta lavorando sulla nostra mente come un cancro".

Provo a esplicitarlo con queste parole, che scrissi nel 2017 (fonte):

[...] Secondo la mia modesta opinione, saper crescere come essere umani significa anche saper stare nel conflitto, nel senso più sano e costruttivo di questo termine, senza che esso degeneri in violenza o nella svalorizzazione altrui. Forse la cosa più importante, in questi casi, è cercare di vedere quello che di buono ha ogni persona, perché come il bene e il male esistono dentro il nostro corpo e la nostra mente, la stessa cosa vale per le altre persone. Inoltre siamo tutti inter-dipendenti, noi esistiamo perché esistono gli altri, e viceversa. [...]
 
[...] Tanto, in ogni caso, nessuno di noi ha la verità in tasca. Il dubbio è molto importante, perché genera la molla della conoscenza e dello spirito di ricerca. Soltanto gli stolti non hanno dubbi.
 
Se qualcuno si sente offeso nell'ascoltare convinzioni diverse dalle proprie, secondo me, allora, potrebbe essere per lui o per lei una buona occasione per dare uno sguardo profondo alle radici delle proprie convinzioni: penso questo perché, nella mia esperienza, quando una persona è in pace con se stessa, allora è libera di ascoltare qualunque opinione senza offendersi e senza arrabbiarsi. Questo, ovviamente, lo dico innanzitutto a me stesso. 

 

(31 luglio 2026)

If you use a Mac but occasionally need to access drives formatted with Linux filesystems, you are probably aware of the limitations of macOS.

Apple's operating system natively supports formats like APFS, HFS+, FAT32, and exFAT, but it completely lacks native read/write support for Linux filesystems such as ext4, ext3, or ext2. When you connect an ext4 drive to a Mac, macOS typically prompts you with an annoying "The disk you attached was not readable by this computer" error, leaving you with no way to access your data. Furthermore, if your Linux partition is secured with LUKS encryption, the situation becomes even more complicated, as there are no native macOS tools to decrypt and mount these volumes.

This is where Linsk comes to the rescue. First, you need to follow the installation instructions.

Linsk is an open-source utility that allows you to mount Linux filesystems on macOS (Intel and Apple Silicon) by running a lightweight, headless Linux virtual machine in the background using QEMU. It passes the physical block device to the VM, which then mounts the Linux filesystem and shares it back to your macOS host via a network file sharing protocol (AFP). This allows you to read and write to your ext4/LUKS drives directly from the macOS Finder.

While Linsk is a powerful tool, its usage requires multiple manual steps: finding the correct disk identifier, checking whether the partition is standard or LUKS-encrypted, launching the command with the right flags, and manually connecting to the network share via Finder once the password is generated.

To streamline this process, I created a Bash script to automate the entire workflow. My motivation was to make accessing Linux drives on a Mac as close to a "one-click" experience as possible.

Code and usage example: https://github.com/jsfan3/linsk-manager/

(July 25, 2026)

La domanda fondamentale: cosa significa vivere?

Di fronte al malessere diffuso tra i giovani, la domanda principale– che dovremmo imparare a fare innanzitutto a noi stessi – è una sola, essenziale e radicale: "Cosa significa vivere?". È a partire da questo interrogativo che possiamo sperare di curare un disagio che, altrimenti, rischiamo di osservare solo in superficie.

Quando ci confrontiamo con problemi come la dipendenza da alcol, l'abuso di droghe pesanti, i disturbi alimentari, il tabagismo o fenomeni drammatici come la prostituzione giovanile, commettiamo spesso l'errore di fermarci agli effetti. Tendiamo a trattare questi fenomeni come se fossero la malattia stessa. Ma se li osserviamo più da vicino, ci accorgiamo che non sono le cause originarie: sono, piuttosto, risposte disfunzionali al male di vivere. Sono gli anestetici di fronte all'impossibilità, o all'incapacità, di trovare soluzioni ai problemi della vita e, soprattutto, di trovare un senso in essa. Sono il sintomo di una società che ha smarrito la risposta alla domanda su cosa significhi vivere.

Dalle cause superficiali alle cause profonde: chi educa, e in cosa?

Per affrontare il malessere, è cruciale distinguere tra cause superficiali, cause profonde ed effetti. La tendenza generale è quella di semplificare ed eludere i problemi, a cominciare dalla difficoltà, tipica dei nostri tempi, di relazionarsi in modo autentico. Ma se scaviamo sotto la crosta delle cause superficiali, scopriamo che la causa profonda risiede nell'educazione.

Occorre tuttavia chiarire cosa si intenda per educazione. In senso ampio e generico, l'educazione oggi non manca affatto. I giovani ricevono costanti "modelli ambientali" dai quali imparare. La vera, drammatica questione è: chi educa, e in cosa? L'educazione di fatto è stata delegata alla televisione, ai social network, agli algoritmi dell'intelligenza artificiale, al gruppo dei pari, ai siti pornografici accessibili a tutti senza alcun filtro, alle consuetudini sociali e, ovviamente, all'esempio degli adulti (genitori inclusi, quando ci sono e quando sono presenti).

La causa profonda del malessere risiede in tutta quella parte strutturale della società che, progredendo tecnologicamente, ha lasciato indietro l'educazione ai valori fondamentali. Non c'è stata educazione al rispetto della vita; all'ascolto dell'altro diverso da sé; al portare avanti un progetto comune; all'idea che la famiglia – o comunque il nucleo affettivo di partenza, per chi ha questa fortuna – sia il luogo da cui iniziare la propria vita e quello verso cui tendere, da adulti, con un nuovo amore.

Soprattutto, è mancata l'educazione a un principio fondamentale: il fatto che ciascuno di noi esiste perché esistono gli altri, e viceversa. La filosofia africana dell'Ubuntu ci ricorda che "io sono ciò che sono in relazione a ciò che tutti siamo". La società contemporanea ha ribaltato questo principio in un individualismo estremo: "io sono ciò che sono in relazione a me stesso". Il risultato è una concentrazione sull'ego in cui non si condivide più nulla, in cui ciascuno è isolato e in competizione – cioè, di fatto, in guerra – con gli altri.

La competizione come bullismo sistemico e il peso del "karma" storico

Questa dinamica di competizione perpetua affonda le radici in scelte economiche e sociali di generazioni passate. Si tratta di una sorta di "karma" collettivo: l'educazione che stiamo subendo è quella ereditata da epoche che avevano come scopo dichiarato quello di evitare la guerra e le sue conseguenze di fame e miseria, ma che per farlo si sono affidate proprio alla competizione spietata (modello neo-liberista turbo-capitalistico). E il karma, per definizione, ci ripresenta all'infinito le stesse situazioni finché non ne comprendiamo l'errore.

Già, ma cosa c'è da capire? C'è da capire che l'unica vera via d'uscita è l'ahimsa, la non-violenza in senso gandhiano. Questo implica mettere in discussione e smontare il nostro intero sistema economico basato sulla competizione, che si concretizza quotidianamente nella bullizzazione reciproca e, su larga scala, nella guerra. La competizione, infatti, non è altro che un altro nome della guerra e del bullismo. Nell'economia, chi è il bullo se non il concorrente più forte, colui che calpesta gli altri per emergere?

Tutti questi problemi derivano da cause che stanno producendo i loro effetti. Le cause ambientali e strutturali sono devastanti: c'è un sistema economico che rende rischioso, se non da incoscienti, il fatto di fare figli; la precarietà del lavoro obbliga alla miseria o alla migrazione forzata, rendendo difficilissimo stare insieme e costruire una vera vita di famiglia. A questo si aggiungono gravi compromissioni della salute dei giovani – tra cui i permanenti danni neurologici e le morti da reazioni avverse ai vaccini pediatrici, che distruggono ogni possibilità di una vita serena per le famiglie colpite – e l'assenza di una comunità reale e di prospettive lavorative. Tutto questo va a togliere senso alla vita stessa.

In questo scenario, la scuola – che dovrebbe essere un luogo di salvezza – è spesso un mattatoio di intelligenze. È un ambiente da cui fuggire o in cui doversi difendere: un luogo in cui è facile essere "accoltellati", non solo nel corpo, ma soprattutto nell'anima, perché la coscienza dei più giovani viene continuamente calpestata e derisa. Perché, altrimenti, una parte dei giovani si perde nell'alcol e in altre dipendenze? Spesso è proprio per reagire all'angoscia della scuola e, più in generale, della vita.

La risposta di Makiguchi: la Teoria della Creazione di Valore

È in questo panorama desolante che la "teoria della creazione di valore" (Soka) del pedagogista giapponese Tsunesaburo Makiguchi (1871 - 1944) si configura non solo come una proposta pedagogica, ma come una vera e propria cura per le cause profonde del malessere.

Per Makiguchi, lo scopo della vita non è subire passivamente un ambiente ostile, ma creare felicità, per sé e per gli altri. La felicità è il risultato di un'azione consapevole volta a generare tre tipi di valori:

• Il valore della Bellezza: Non è un'estetica superficiale, ma la capacità di trovare gioia, armonia e apprezzamento nella vita quotidiana, nelle relazioni umane e in se stessi. È l'antidoto al cinismo e alla disperazione di chi non vede più bellezza in nulla.
• Il valore del Beneficio (o Guadagno): È l'utilità pratica, ciò che serve a sostenere e migliorare la vita materiale. Studiare, imparare un mestiere, mantenere la propria salute. È il valore della sopravvivenza e della dignità, che va oltre la dilagante precarietà.
• Il valore del Bene: È il valore più alto. Riguarda le azioni che migliorano la vita non solo di noi stessi, ma degli altri e della società. È la traduzione concreta dell'Ubuntu e dell'ahimsa: la compassione, la solidarietà, l'altruismo.

Secondo Makiguchi, una vita realizzata richiede l'equilibrio di questi tre valori. La società odierna spinge i giovani a cercare solo il "Beneficio" (il successo, il denaro) attraverso una competizione sfrenata (che è l'opposto del Bene). Senza il Bene e la Bellezza, il successo diventa vuoto e l'individuo si isola, perdendo il senso della vita e cadendo nelle dipendenze. La creazione di valore restituisce invece al giovane il potere d'azione (agency): insegna che, anche in una situazione di precarietà o sofferenza, si ha sempre la facoltà di compiere un atto di gentilezza (Bene) o di imparare qualcosa (Beneficio).

Cosa significa "educazione" nella prospettiva di Makiguchi

Se la causa profonda del malessere è un'educazione delegata al mercato e al conflitto, la soluzione è riprendere in mano il concetto di educazione. Per Makiguchi, educare non significa riempire la testa di nozioni per passare test ed esami in un "mattatoio di intelligenze", ma ha ben altri obiettivi:

• Educare alla felicità e al senso della vita: La scuola e la famiglia devono insegnare come vivere, fornendo gli strumenti per creare i tre valori. Le conoscenze tecniche sono solo mezzi; il fine è imparare a trasformare gli ostacoli in opportunità.
• Sviluppare la persona intera: Un'educazione che non si ferma all'intelletto, ma sviluppa l'empatia (per fare il Bene) e la sensibilità (per cogliere la Bellezza), formando il carattere.
• Apprendimento per la vita: Imparare a creare valore è un'educazione che dura tutta la vita, una bussola per orientarsi nelle crisi e smettere di cercare rifugio nell'alcol o nelle droghe.
• Relazione paritaria: L'educatore non è un bullo autoritario, ma una guida che cammina accanto al giovane aiutandolo a scoprire i propri talenti per metterli al servizio della comunità.

Conclusione: scegliere la vita attraverso il valore

In conclusione, curare il malessere giovanile richiede di abbandonare l'idea che i giovani siano "il problema" da curare con regole più rigide o terapie palliative. Il vero problema è un sistema che educa alla competizione, all'isolamento e all'impotenza. Rispondere alla domanda "cosa significa vivere?" significa abbracciare la sfida di Makiguchi: sostituire la logica della guerra con quella della creazione di valore, dimostrando che l'unica vera sopravvivenza dell'essere umano sta nel prendersi cura reciproca. Solo così potremo spezzare il karma della violenza e restituire ai giovani un motivo per scegliere la vita.

In ogni situazione, potremmo chiedere a noi stessi: "Sto creando valore? Che valore c'è in quello che sto o che stiamo facendo? C'è Bellezza? C'è Beneficio? C'è del Bene?"

(24 luglio 2026)