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Jiang Xiaojuan: La logica dell’IA non deve prevalere_a cura di Fred Gao

Jiang Xiaojuan: La logica dell’IA non deve prevalere

L’ex vicesegretario generale del Consiglio di Stato delinea un quadro di riferimento per la governance dell’IA che pone al centro il consenso sociale anziché lo slancio tecnologico.

Fred Gao27 marzo
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L’intelligenza artificiale sta accelerando la sua penetrazione in ogni settore dell’economia, sconvolgendo inevitabilmente le strutture industriali consolidate. Allo stesso tempo, un numero crescente di studiosi ed ex funzionari cinesi ha rivolto la propria attenzione a una questione urgente: come rallentare la perdita di posti di lavoro a breve termine causata dall’IA e come i governi dovrebbero gestire il rapporto tra governance e tecnologia. Jiang Xiaojuan, ex vicesegretaria generale del Consiglio di Stato, è una di queste voci. Anziché abbracciare un ottimismo tecnologico acritico, ha posto maggiore enfasi sugli shock negativi che l’IA potrebbe portare nel breve termine.

Jiang ha ricoperto la carica di Vice Segretario Generale del Consiglio di Stato cinese tra il 2011 e il 2018, una delle posizioni più alte nell’ambito della stesura delle politiche in Cina. In questo ruolo, è stata direttamente coinvolta nella formulazione e nell’attuazione delle principali politiche economiche. Prima di entrare a far parte del governo, si è affermata come una delle voci accademiche di spicco in materia di economia industriale e politica di sviluppo presso l’Accademia cinese delle scienze sociali. Dopo aver lasciato il Consiglio di Stato nel 2018, è tornata al mondo accademico come Preside della Facoltà di Politiche Pubbliche e Management presso l’Università di Tsinghua, incarico che ha ricoperto fino al 2022. Attualmente è Professoressa presso l’Università dell’Accademia cinese delle scienze sociali.

Al Forum di Boao di questa settimana, ha pubblicamente invitato alla cautela nei confronti delle applicazioni di intelligenza artificiale progettate esclusivamente per sostituire il lavoro umano. Come ha sottolineato: “In passato, il progresso tecnologico creava in genere molti più nuovi posti di lavoro di quanti ne eliminasse. Ma dagli anni ’80, questa tendenza ha subito un chiaro rallentamento”.

Ha inoltre sottolineato che ciò che è tecnicamente “razionale” non dovrebbe essere equiparato a ciò che è socialmente “desiderabile”. Prendendo come esempio le emozioni umane, ha chiesto: “Proviamo una gamma completa di emozioni: gioia, rabbia, tristezza, felicità. La tecnologia potrebbe farci provare solo felicità. Ma è davvero questo che vogliamo? La scienza un tempo si occupava di scoprire le leggi della natura. Ora stiamo creando tecnologie che non esistono in natura, tecnologie che possono alterare il nostro modo di vivere, di percepire e riprodurre, e persino la struttura stessa della nostra società: diamo davvero il nostro consenso a tutto questo?”. Ha sostenuto che un autentico consenso sociale può essere stabilito solo attraverso un approfondito dibattito pubblico. Quando la tecnologia inizia a minacciare la sicurezza pubblica e la privacy personale, il governo deve intervenire con decisione anziché lasciare l’esito alle sole forze di mercato.

Ha esortato il governo a prestare maggiore attenzione alle “persone che vengono sostituite”. Ha citato l’esempio di una città che aveva tentato di sviluppare un dispositivo per sostituire i lavoratori che svolgevano i lavori manuali più semplici. L’iniziativa non solo richiedeva ingenti investimenti in ricerca e sviluppo, ma anche sussidi per l’acquisto delle macchine da parte delle istituzioni, rendendo il costo complessivo del loro utilizzo superiore a quello dell’impiego di lavoratori umani. Inoltre, la qualità del lavoro svolto dalle macchine era di gran lunga inferiore, senza produrre alcun reale beneficio pratico. Il governo aveva sostenuto il progetto semplicemente perché rientrava nella categoria delle “nuove tecnologie” e delle “nuove industrie”. Eppure, coloro che venivano sostituiti erano proprio i lavoratori a basso reddito della città, persone il cui sostentamento di base sarebbe stato gravemente minacciato se avessero perso il lavoro. Ha quindi sottolineato che l’implementazione dell’intelligenza artificiale non può essere lasciata interamente al mercato. Pur promuovendo lo sviluppo tecnologico, il governo deve tenere pienamente conto del suo impatto sui gruppi vulnerabili.

Di recente, ha tenuto un discorso presso la Southwest University of Political Science and Law, sostenendo che la soluzione non può essere lasciata solo alle aziende tecnologiche. In un recente intervento, ha presentato la sua visione sull’IA a fin di bene, invitando le scienze sociali a definire i parametri di riferimento per i benefici e i danni dell’IA. Grazie alla sua gentile autorizzazione, posso presentare la trascrizione in inglese.

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Jiang Xiaojuan sull’IA al servizio del bene: cosa significa “bene”, come raggiungerlo e chi dovrebbe agire

Sono molto lieto di essere qui alla Southwest University of Political Science and Law per scambiare idee con tutti voi. Credo che tutti possiate constatare l’elevato livello di attenzione e il consenso già presenti sulle questioni relative allo sviluppo digitale, e come le sfide in materia di governance siano diventate sempre più rilevanti. Oggi vorrei condividere alcune riflessioni preliminari sul tema: ” L’intelligenza artificiale per il bene comune: cosa significa ‘bene comune’, come raggiungerlo e chi dovrebbe agire”.

Che cosa significa “bene”? Una prospettiva delle scienze sociali.

Da tempo si discute ampiamente sull’utilizzo dell’IA per scopi positivi, e a livello concettuale si registra un consenso piuttosto elevato. Ad esempio, dal Rapporto preliminare del COMEST sull’etica della robotica dell’UNESCO del 2016 al Summit di Parigi sull’azione per l’IA del 2025, si è riscontrato un forte consenso sui principi di governance dell’IA. Concetti come sicurezza, trasparenza, non discriminazione, interpretabilità, tracciabilità, equità e giustizia, inclusività e apertura, rispetto della privacy, condivisione dei benefici, centralità dell’essere umano e controllo umano sono stati ripetutamente discussi. Tuttavia, le discussioni su come realizzare questi ideali e su chi dovrebbe implementarli per mettere in pratica il “bene” sono state relativamente insufficienti. Queste discussioni si sono svolte principalmente tra le aziende coinvolte e le relative comunità tecniche nell’ambito di un “allineamento”, una prospettiva unilaterale, in continua evoluzione e priva di generalità e stabilità. Ritengo necessario inquadrare questa questione all’interno del sistema di conoscenze delle scienze sociali per poterla discutere e analizzare, poiché il “bene” nel suo senso più ampio è precisamente lo scopo e il tema di gran parte della ricerca nelle scienze sociali. Il fatto che la tecnologia serva al bene comune dipende fondamentalmente dalla sua capacità di promuovere lo sviluppo economico, il progresso sociale e il benessere delle persone, ovvero di favorire il benessere umano. Le scienze sociali sono in grado non solo di proporre percorsi concettuali verso il bene, ma anche di stabilire criteri di valutazione, modalità di attuazione e di identificare gli attori responsabili all’interno di un quadro di conoscenze universali, attingendo a solide basi accademiche e a una profonda capacità teorica.

1. La razionalità è un bene: allocazione efficiente delle risorse, maggiore benessere sociale e distribuzione equa.

La “razionalità” è un concetto fondamentale in economia. L’economia definisce la “razionalità” come una maggiore efficienza nell’allocazione delle risorse, un aumento del benessere sociale e una distribuzione relativamente equa. In base a questo obiettivo, l’economia fornisce criteri e indicatori di valutazione chiari: il miglioramento della produttività totale dei fattori (PTF), l’incremento dei rapporti input-output, la crescita del reddito e la promozione degli investimenti in innovazione sono tutti indicatori di efficienza nell’allocazione delle risorse; i miglioramenti nell’istruzione e nella sanità, così come il rafforzamento dei sistemi di sicurezza sociale, sono indicatori di un aumento del benessere sociale. Misurata in base a questi indicatori, l’intelligenza artificiale ha dato un contributo significativo al miglioramento della PTF e alla crescita del benessere sociale: i benefici della tecnologia sono indubbiamente notevoli.

Per quanto riguarda il raggiungimento del “bene razionale”, l’economia offre sia percorsi di implementazione sia l’individuazione degli attori responsabili. Ad esempio, consentire al mercato di svolgere un ruolo decisivo nell’allocazione delle risorse nei settori legati all’IA rappresenta un percorso di implementazione, che necessariamente richiede che le imprese siano gli attori principali. Naturalmente, il mercato non coinvolge solo le imprese, ma anche un solido “ambiente di mercato”, che includa una concorrenza leale e un accesso equo al mercato, il che a sua volta richiede una regolamentazione del mercato ben sviluppata. Misurata in termini di equa distribuzione, tuttavia, l’IA non può ancora essere definita “buona”. Il coefficiente di Gini, le disparità di reddito e metriche simili sono tutti indicatori utilizzati in economia per valutare se i frutti dello sviluppo siano distribuiti in modo relativamente equo. Secondo queste misurazioni, l’impatto dell’IA è attualmente prevalentemente negativo, ovvero si riscontra un’influenza “non positiva”. Da un lato, la ricchezza si concentra sempre più nelle mani di pochissimi che riescono nell’innovazione; dall’altro, gli effetti di spostamento dell’IA colpiscono principalmente le fasce di reddito medio-basse, e non vi è ancora alcun segnale che il continuo sviluppo dell’IA possa migliorare o invertire questa tendenza. Traendo insegnamento dall’esperienza del progresso tecnologico passato, affrontare questo problema richiede l’impegno delle stesse aziende che operano nel settore dell’IA, nonché un ruolo più incisivo da parte dei governi, che devono mantenere un necessario equilibrio tra le applicazioni di IA il cui effetto principale è la sostituzione del lavoro umano e le nuove opportunità di impiego create dall’IA, e un migliore adempimento delle responsabilità governative nel miglioramento dei sistemi di sicurezza sociale a lungo termine.

2. Il beneficio per il consumatore è positivo: guadagni che vanno oltre la soglia del PIL

Alcuni vantaggi derivanti dal progresso tecnologico non possono essere misurati con la crescita standard del PIL, eppure generano un surplus del consumatore considerevole, o quello che potremmo definire “beneficio da valore d’uso” ( yongyi ). In parole semplici, ciò significa apportare comodità, felicità, benessere e un senso di appagamento alle persone. L’impatto dell’intelligenza artificiale in questo senso è particolarmente notevole.

L’intelligenza artificiale (IA) offre il vantaggio della comodità. La comodità offerta dall’IA è estremamente significativa, eppure una parte considerevole di essa non si riflette nel PIL. Ad esempio, l’ampio utilizzo da parte dei consumatori di strumenti self-service basati su reti, modelli di IA e agenti intelligenti offre grande comodità, ma non genera attività economica che contribuisca al PIL. Al contrario, sostituisce servizi che in precedenza venivano conteggiati nel PIL, come la prenotazione di biglietti online che sostituisce i servizi di biglietteria tradizionali, le informazioni online gratuite che sostituiscono gli abbonamenti ai giornali, la posta elettronica che sostituisce la posta tradizionale e una serie di altri servizi gratuiti. L’industria culturale è il caso più rappresentativo: le piattaforme di intrattenimento e i modelli generativi consentono a tutti di godere di più musica, libri, video e prodotti culturali più ricchi, aumentando notevolmente il consumo culturale. Eppure, allo stesso tempo, le dimensioni del mercato dei prodotti culturali, misurate dal PIL, non sono cresciute di conseguenza. Ad esempio, i dati della Recording Industry Association of America mostrano che il fatturato dell’industria musicale statunitense è diminuito da 14,6 miliardi di dollari nel 1999 a 7,5 miliardi di dollari nel 2016: i numerosi vantaggi che la musica digitale ha portato ai consumatori non possono essere misurati dal PIL. Sebbene le piattaforme che offrono vari servizi gratuiti generino PIL attraverso la pubblicità rivolta ai consumatori, molti studi hanno dimostrato che questo valore è di gran lunga inferiore al PIL generato dai servizi sostituiti e dal benessere di nuova creazione. Chiaramente, l’intelligenza artificiale ha portato benefici ai consumatori.

L’intelligenza artificiale porta il vantaggio dell’accesso equo. Ha permesso a un numero enorme di consumatori comuni di entrare in ambiti di consumo e creatività che prima erano accessibili principalmente a gruppi ad alto reddito e con un elevato livello di istruzione. Ad esempio, nel campo del consumo culturale, i consumatori con scarse capacità di lettura possono scegliere di farsi fornire o generare dall’IA prodotti culturalmente ricchi in formati come immagini e video; i consumatori a basso reddito possono utilizzare piattaforme gratuite per usufruire di prodotti e servizi culturali costosi che sarebbero loro inaccessibili offline (come spettacoli in teatri di alto livello). Inoltre, nel campo della creatività culturale, le persone comuni prive di competenze creative “professionali” possono ora trasformare idee altamente creative in prodotti culturali di propria creazione e condividerli con gli altri. Gli influencer sui social network non solo vendono i loro prodotti e servizi, ma condividono anche stili di vita, emozioni, moda, sentimenti e sogni con i loro follower, offrendo ai consumatori una maggiore soddisfazione dei bisogni spirituali e psicologici.

Il beneficio per il consumatore si manifesta attraverso servizi gratuiti, intrattenimento personale, mutuo aiuto e mezzi simili, e non può essere misurato dalla crescita del PIL o dall’aumento del reddito. Tuttavia, può essere misurato utilizzando il metodo della valutazione contingente (CVM) o la valutazione della disponibilità a pagare. Ai consumatori si può chiedere quanto sarebbero disposti a pagare se questi benefici richiedessero un acquisto, o quale compensazione sarebbe necessaria per rinunciare a determinati benefici attualmente gratuiti. Ad esempio, quale compensazione li convincerebbe a smettere di usare app di tipo “Xiaohongshu” o modelli linguistici gratuiti di grandi dimensioni? Da tali dati è possibile calcolare il beneficio sociale totale in termini di valore d’uso. La ricerca ha dimostrato che il rapporto tra beneficio in termini di valore d’uso e reddito monetario è significativamente più alto per i redditi bassi rispetto ai redditi alti, indicando che l’intelligenza artificiale ha effettivamente il vantaggio di promuovere l’uguaglianza e migliorare il benessere della popolazione a basso reddito.

Il beneficio derivante dal valore d’uso ha anche i suoi lati negativi. Alcuni comportamenti che procurano un piacere psicologico momentaneo possono causare danni profondi e a lungo termine al corpo e alla mente. Ad esempio, la dipendenza dai videogiochi online o il restringimento della percezione causato da un’eccessiva immersione nelle informazioni: la nocività di questi problemi gode di un ampio consenso sociale e le persone colpite ne soffrono enormemente senza però riuscire a liberarsene. Chi possiede e utilizza la tecnologia ha la responsabilità di esercitare moderazione e autodisciplina. Se non esistono contromisure, dovrebbe astenersi da tali azioni dannose; se vi sono conseguenze negative, dovrebbe utilizzare mezzi tecnologici per limitarle e contenerle, proprio come i produttori di prodotti hanno la responsabilità della qualità dei loro prodotti e non devono vendere prodotti che mettono a repentaglio la salute o la vita. Allo stesso tempo, governo e società devono collaborare per affrontare il problema. Per quei “mali” su cui vi è un consenso a livello sociale, come la messa in discussione dei valori umani fondamentali, la violazione della privacy personale, l’incitamento al terrorismo e simili discorsi e comportamenti, le autorità pubbliche devono intervenire con fermezza.

3. Il consenso è positivo: accordo sociale sulle conseguenze a lungo termine della tecnologia.

Diverse discipline delle scienze sociali studiano il “consenso” ( heyi ). Ad esempio, il consenso sociale, così come studiato in sociologia, rappresenta un grado relativamente elevato di accordo sociale. Questo articolo definisce il “consenso” come l’accordo sociale che gode del più ampio consenso e la solidarietà sociale che ne deriva, e utilizza il concetto di consenso per discutere le questioni etiche della scienza e della tecnologia nell’era dell’IA.

Le questioni etiche nella scienza e nella tecnologia non sono una novità, ma sono diventate particolarmente rilevanti nell’era dell’intelligenza artificiale, e la loro natura è cambiata radicalmente. In passato, si parlava di scienza come “scoperta delle leggi della natura”: si trattava di leggi intrinseche all’ordine naturale, formatesi attraverso l’interazione e l’evoluzione di diverse forze nel corso di miliardi di anni. Ora, l’intelligenza artificiale si sforza di creare condizioni che non esistono nell’evoluzione né della natura né della società umana, dando vita a nuovi ordini, con molte ricerche volte a modificare la condizione umana o lo stato della società stessa. Ad esempio, nelle scienze biologiche – dove le applicazioni dell'”IA per la scienza” sono più concentrate – gran parte della ricerca scientifica tenta di alterare la nostra fisiologia, la riproduzione, le strutture cognitive e persino di intervenire nella formazione della coscienza, modificando così il ruolo e il controllo dell’umanità sulla formazione della coscienza e sui comportamenti correlati. Alcuni sforzi mirano a costruire nuove forme di vita le cui conseguenze a lungo termine sono sconosciute. Quali conseguenze deriveranno dalla creazione di queste nuove entità? Forse nemmeno gli scienziati che le inventano possono dirlo con certezza. A ben pensarci, questo è ben diverso dalle scoperte scientifiche del passato.

In tali circostanze, diventa fondamentale stabilire se l’umanità concordi su una determinata direzione dello sviluppo scientifico: questo è ciò che in questo articolo viene definito “consenso”. Una volta dissi a uno scienziato che ammiro molto che, riguardo a un suo progetto di ricerca, io – da appassionato di tecnologia ignorante in materia – ero molto curioso e desideroso di esprimermi; da economista, non potevo giudicare immediatamente; ma, tornando alla mia naturale identità di “essere umano”, avrei voluto dire che la sua ricerca era del tutto “priva di consenso”. Quando gli scienziati tentano di modificare le caratteristiche umane e le leggi naturali che si sono evolute nel corso di decine di milioni di anni, la questione assume già un’importanza cruciale per ogni individuo. Il pubblico deve essere informato, deve partecipare e deve esprimere il proprio parere. Questo tipo di dibattito, fortemente scientifico, può risultare difficile da portare avanti con metodi come la valutazione contingente; richiede invece una “deliberazione collettiva” pubblica, trasparente e aperta. Gli scienziati hanno la responsabilità di spiegare al pubblico tutte le possibili conseguenze – non solo i benefici – consentendo al contempo un dibattito approfondito a livello sociale per raggiungere un consenso che goda del più ampio consenso possibile. Solo attraverso la piena espressione e una negoziazione continua tra tutte le parti è possibile raggiungere una sorta di “consenso” e una posizione realistica. Non bisogna permettere che la logica tecnologica diventi il ​​fattore dominante; ancor più importante, dobbiamo guardarci da “innovazioni” irreversibili e inappropriate, realizzate frettolosamente da pochi esperti di tecnologia privi di un forte senso di responsabilità o di sufficiente lungimiranza. In breve, per questo tipo di questioni relative all’IA applicata al bene comune, è indispensabile il consenso.

Esplorare i meccanismi: la collaborazione tra più parti per promuovere l’IA a fin di bene

Consideriamo ora i meccanismi per raggiungere il bene. A parte il “bene del beneficio per il consumatore”, che è una conseguenza naturale della tecnologia stessa, il “bene razionale” e soprattutto il “bene consensuale” non si verificano spontaneamente. Da dove provengono, dunque, gli incentivi al bene? Come dovrebbero essere progettati i meccanismi corrispondenti? La pratica ha dimostrato che meccanismi di incentivazione compatibili con il “bene” e fattori che portano al “non bene” coesistono a più livelli. Nell’era dell’intelligenza artificiale, le forze che stanno alla base sia del “non bene” che del “bene” sono diverse rispetto al passato, e il “bene” richiede sia autocontrollo che moderazione sociale.

Innanzitutto, gli innovatori e i produttori di IA hanno incentivi significativi ed efficaci per agire in modo “etico”. Un motivo importante è che l’IA richiede un’adozione su larga scala; se il suo “bene” non ottiene il consenso sociale, non può essere applicata in modo efficace e sostenibile. L’elevata attenzione della società alla sicurezza e alle questioni etiche dell’IA esercita una pressione pervasiva, potente e costante sulle imprese e sugli imprenditori, influenzandone i valori. Mantenere la propria reputazione richiede ai produttori di “fare del bene” e, quando la società li percepisce come “non buoni”, devono reagire e adattarsi rapidamente. Nel 2023, OpenAI ha affrontato diffuse critiche per l’utilizzo di dati sensibili degli utenti nel suo addestramento e si è prontamente impegnata a non farlo più. Anche diverse importanti aziende nazionali di IA hanno dato prova di lodevoli capacità di risposta. Da questa prospettiva, il meccanismo di incentivazione per “agire in modo etico” è più pervasivo e potente in quest’epoca.

In secondo luogo, la governance distribuita è una caratteristica distintiva della governance dell’IA per il bene comune. La differenza più importante tra le industrie basate sull’IA e sui dati e le industrie del passato risiede nella natura basata su scenari delle loro applicazioni. In passato, l’allocazione delle risorse di mercato era uno a uno, ma nell’era dell’IA, l’allocazione delle risorse è basata su cluster e specifica per scenario. Affinché la pubblica amministrazione digitale, le città intelligenti, i trasporti intelligenti, la sanità intelligente e l’economia a bassa quota siano efficaci, gruppi su gruppi di parti coinvolte nelle transazioni devono allocare risorse: ciò che definiamo allocazione distribuita delle risorse. Nell’allocazione distribuita delle risorse, le parti interessate con interessi e valori correlati formano comunità di varie dimensioni attorno a scenari specifici, con attori di mercato e sociali che scelgono autonomamente partner specifici per transazioni e cooperazione. Ogni scenario ha le proprie regole – ad esempio, le piattaforme hanno le proprie regole di transazione, politiche di reso e sanzioni per le violazioni – che definiscono cosa è “buono e cattivo” in quello scenario, ovvero cosa i partecipanti possono o non possono fare. I partecipanti seguono queste regole e, di conseguenza, queste comunità assumono anche funzioni di governance, che possiamo definire governance distribuita.

In terzo luogo, il ruolo di governance dell’autorità pubblica è indispensabile. Alcune azioni “negative” di grave entità non possono essere lasciate alla negoziazione sociale e di mercato; al contrario, deve esistere un elenco chiaro di azioni che “non devono essere compiute”, ovvero atti “malvagi”. Ad esempio, violare la privacy degli utenti senza il loro consenso, pubblicare informazioni false, terrorismo, incitamento all’odio e così via. Inoltre, affinché la governance sociale e di mercato sia efficace, la funzione più importante del governo è quella di imporre apertura e trasparenza. Le imprese devono consentire ai consumatori di visualizzare in modo rapido e chiaro i propri contratti di utilizzo; la trasparenza nei dettagli di tali contratti è di fondamentale importanza. Infine, come già accennato, per le innovazioni che riguardano l’umanità stessa e la società, i fornitori devono spiegare chiaramente alla società e al pubblico cosa stanno facendo e quali potrebbero essere le conseguenze.

Infine, anche la segnalazione da parte del governo è particolarmente importante. Le leggi devono essere relativamente stabili e non possono facilmente stare al passo con gli eventi, né è necessario affrettare l’emanazione di leggi prima che la situazione si sia relativamente stabilizzata. Tuttavia, il governo può fare molto: emanare linee guida e casi di buone prassi, criticare le pratiche scorrette, convocare le imprese interessate per colloqui di supervisione: tutte queste azioni hanno un effetto orientativo significativo per un utilizzo positivo dell’IA.

Per tornare alla tesi centrale di questo articolo: le scienze sociali devono svolgere un ruolo importante nel promuovere l’IA per il bene comune. Le scienze sociali hanno solide basi disciplinari che ci conferiscono una maggiore capacità di valutare il bene e il male dell’IA. In termini di efficienza nell’allocazione delle risorse, benefici e perdite per il benessere sociale, equa distribuzione della ricchezza, valutazione del sentimento e della volontà pubblica e mantenimento dell’armonia sociale, le scienze sociali hanno dato contributi eccezionali. Nell’era dell’IA, dobbiamo raddoppiare i nostri sforzi, assumerci le nostre responsabilità e porci al centro e in prima linea nel dibattito, nella pratica e nella costruzione teorica dell’IA per il bene comune.

Jiang Xiaojuan sulla strategia economica della Cina: la prossima fase delle riforme e le relazioni con gli Stati Uniti

L’ex vice segretario generale del Consiglio di Stato cinese sui sistemi di uscita dal mercato, l'”involuzione” e come affrontare la concorrenza globale

Fred Gao

24 giugno 2025

Ciao a tutti, cari lettori, nell’episodio di oggi vi propongo l’ultimo discorso di Jiang Xiaojuan(Jiang Xiaojuan), un’illustre studiosa e funzionaria pubblica la cui singolare doppia prospettiva rende le sue riflessioni particolarmente preziose. In qualità sia di rinomata economista che di esperta responsabile politica, incarna quella rara combinazione di ricerca accademica ed esperienza concreta nella gestione pubblica.

Jiang ha ricoperto la carica di vice segretario generale del Consiglio di Stato cinese dal 2011 al 2018, una delle posizioni di più alto livello nel processo decisionale cinese. In tale ruolo, ha partecipato direttamente alla formulazione e all’attuazione delle principali politiche economiche. Prima di entrare al servizio del governo, si era affermata come una delle principali voci accademiche nel campo dell’economia industriale e delle politiche di sviluppo presso l’Accademia cinese delle scienze sociali.

Jiang Xiaojuan

Dopo aver lasciato il Consiglio di Stato nel 2018, è tornata nel mondo accademico come preside della Scuola di Politica Pubblica e Gestione dell’Università di Tsinghua, carica che ha ricoperto fino al 2022.

Il 21 giugno ha tenuto un discorso al Forum di metà anno di Forum sulla macroeconomia cinese 2025Nel corso del discorso, Jiang ha delineato tre priorità fondamentali: impegnarsi al massimo per mantenere lo slancio positivo dell’economia, rafforzare la dinamica endogena promuovendo le riforme e l’apertura, ed espandere le politiche di apertura della Cina. Ha sottolineato in particolare l’importanza di misure di riforma di grande portata, tra cui il miglioramento dei meccanismi di fallimento delle imprese e dei sistemi di uscita dal mercato per contrastare la concorrenza «involutiva». Per quanto riguarda le relazioni economiche tra Cina e Stati Uniti, ha sostenuto che esiste ancora un notevole margine di negoziazione nonostante le attuali tensioni, osservando che la diversificazione commerciale della Cina ha ridotto la dipendenza dal mercato statunitense mentre la globalizzazione continua ad avanzare, in particolare grazie alla digitalizzazione.

Ecco alcuni punti interessanti che ritengo opportuno sottolineare:

L’uso della ricerca testuale negli studi sulle politiche cinesi

Una volta arrivato alla Tsinghua, ho scoperto che la Facoltà di Amministrazione Pubblica aveva una particolarità nel modo di condurre le ricerche: poiché si occupa di analizzare le politiche governative, si tendeva a ritenere che, se una determinata frase ricorreva spesso nei testi normativi, il governo attribuisse grande importanza a quella questione. All’inizio non riuscivo proprio ad accettarlo; ho ripetuto più volte che il fatto di menzionare spesso qualcosa non significava necessariamente che le si attribuisse importanza.

Dopo essermi iscritto alla Tsinghua, ho scoperto che la Scuola di Politica Pubblica e Gestione ha una particolare attenzione alla ricerca testuale. Poiché la scuola si occupa di politiche governative, i ricercatori analizzano quali espressioni ricorrono più spesso nei documenti governativi, ritenendo che la frequenza sia indicativa delle priorità del governo. All’inizio non riuscivo ad accettare questo approccio, pensando cheIl fatto di ripetere più volte qualcosa solo perché è difficile da realizzare non significa necessariamente che sia una priorità.

Per quanto riguarda la causa della sovracompensazione:

I meccanismi di mercato incompleti impediscono la sopravvivenza del più forte. Da tempo ci siamo concentrati principalmente sull’incoraggiare l’ingresso nel mercato, trascurando però di predisporre adeguati meccanismi di uscita. Quando un’impresa subisce perdite, poi ne subiscono altre due, e infine ne risente l’intero settore: molti esperti sostengono che le economie di mercato siano naturalmente soggette a un eccesso di offerta. Tuttavia, quando l’eccesso di offerta raggiunge il punto in cui interi settori subiscono perdite ma non riescono comunque a uscire dal mercato, è inevitabile che vi siano problemi di progettazione istituzionale.

A proposito della concorrenza con gli Stati Uniti

Quando le multinazionali arrivano in Cina, si trovano di fronte a un mercato così vasto, con settori industriali, componenti e filiere produttive eccellenti, che non riescono a staccarsene. Dicono ai nostri leader che la Cina è molto importante e che manterranno sicuramente rapporti amichevoli con noi. Tornate in America, dicono al Congresso che la Cina deve essere contenuta, altrimenti non ci sarà spazio per la concorrenza. Gli esempi sono innumerevoli e non lo nascondono. Attualmente, le grandi potenze mondiali non hanno complotti: tutto è allo scoperto e tutti vedono molto chiaramente. Questa è la logica di base dell’intensificarsi della concorrenza, non direttamente legata a chi è al potere o fuori dal potere. È solo che alcune persone agiscono senza metodo – è l’unico modo per descriverlo – non sanno come agire correttamente. Non l’hanno ideato loro; è causato da cambiamenti fondamentali.

Di seguito trovate il testo completo. Non esitate a condividerlo e a mettere “Mi piace” se ritenete che questo articolo sia utile.

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Di seguito è riportato il testo completo:


Intensificare gli sforzi politici, rafforzare lo slancio endogeno e puntare a una crescita stabile che coniughi qualità e quantità

I. Impegnarsi al massimo per mantenere lo slancio positivo dell’economia

Di solito consideriamo le riforme come un motore economico a lungo termine, ma ora queste politiche rivestono un’importanza fondamentale anche nel breve periodo. Non mi soffermerò sul primo punto, poiché le politiche macroeconomiche sono già state annunciate. L’attenzione è concentrata principalmente sui dati pubblicati a maggio, che sembrano piuttosto positivi. La colonna all’estrema destra riporta per lo più dati relativi al primo trimestre, sebbene siano disponibili anche alcuni dati relativi al periodo da gennaio a maggio. Le vendite al dettaglio rimangono piuttosto solide, ma gli investimenti in immobilizzazioni e diversi indicatori immobiliari di rilievo appaiono mediocri. L’andamento delle esportazioni quest’anno è stato relativamente buono. Le questioni relative ai consumi sociali che ci preoccupano mostrano alcuni progressi, mentre altri indicatori sono generalmente stabili.

Per quanto riguarda l’implementazione (della politica) da parte del Riunione del Politburo del 25 aprileVorrei condividere brevemente alcune mie osservazioni. Ci sono molti elementi nuovi. Le sezioni rosse nel grafico rappresentano le politiche generali che incidono su ogni livello dell’economia macroeconomica: investimenti, consumi ed esportazioni. Il blu indica le politiche relative ai consumi, mentre il viola quelle relative agli investimenti. Il mix di politiche è relativamente equilibrato.

PS: Includi il rosso

Coordinare le attività economiche interne e la lotta commerciale internazionale… Impegnarsi a stabilizzare l’occupazione, le imprese, i mercati e le aspettative… Creare nuovi strumenti di politica monetaria strutturale e istituire nuovi strumenti finanziari di politica economica… Adottare misure multiple per sostenere le imprese in difficoltà. Rafforzare il sostegno al finanziamento… Accelerare la risoluzione del problema dei crediti insoluti delle amministrazioni locali nei confronti delle imprese… Per le imprese maggiormente colpite dai dazi doganali, aumentare la percentuale di rimborso a sostegno dell’occupazione da parte del fondo di assicurazione contro la disoccupazione… È necessario perfezionare costantemente il ventaglio di strumenti politici per la stabilità dell’occupazione e dell’economia, garantire che le politiche già definite entrino in vigore e producano effetti il prima possibile, e introdurre tempestivamente nuove politiche di riserva in base all’evoluzione della situazione.

Coordinare le attività economiche interne e le sfide del commercio internazionale… concentrarsi sulla stabilizzazione dell’occupazione, delle imprese, dei mercati e delle aspettative… creare nuovi strumenti strutturali di politica monetaria, istituire nuovi strumenti finanziari orientati alle politiche… adottare misure diversificate per assistere le imprese in difficoltà. Rafforzare il sostegno finanziario… accelerare la risoluzione dei pagamenti arretrati delle amministrazioni locali alle imprese… per le imprese significativamente colpite dai dazi, aumentare la quota dei rimborsi per la stabilizzazione dell’occupazione a carico del fondo di assicurazione contro la disoccupazione… migliorare continuamente il kit di strumenti politici per stabilizzare l’occupazione e l’economia, attuare tempestivamente le politiche stabilite per ottenere risultati rapidi e varare prontamente politiche di riserva incrementali in risposta all’evoluzione delle circostanze.

Il pacchetto Blue include:

Rilanciare i consumi… Eliminare al più presto le misure restrittive nel settore dei consumi e istituire un programma di rifinanziamento per i servizi di consumo e l’assistenza agli anziani

Stimolare i consumi… eliminare tempestivamente le misure restrittive nel settore dei consumi e istituire strumenti di rifinanziamento per i servizi di consumo e l’assistenza agli anziani.

Il pacchetto Purple include:

Sostenere l’innovazione scientifica e tecnologica… Stabilizzare il commercio estero… Coltivare e potenziare una nuova forza produttiva, creando una serie di settori industriali emergenti di punta. Continuare a impegnarsi con determinazione nella ricerca e nello sviluppo di tecnologie chiave e fondamentali, introdurre in modo innovativo il «Segmento tecnologico» nel mercato obbligazionario e accelerare l’attuazione dell’iniziativa «Intelligenza artificiale+».

Sostenere l’innovazione tecnologica… stabilizzare il commercio estero… coltivare e rafforzare nuove forze produttive di qualità, sviluppando una serie di settori pilastro emergenti. Proseguire con impegno per ottenere progressi significativi nelle tecnologie chiave, lanciare in modo innovativo un “segmento tecnologico” nel mercato obbligazionario e accelerare l’attuazione delle iniziative “AI+”.

Prendiamo ad esempio i consumi. Ne abbiamo già parlato a lungo, ma di fronte a così tante nuove tecnologie, in particolare l’intelligenza artificiale, Prima dell’avvento di DeepSeek, la concorrenza era puramente tecnologica e non si traduceva in un vero e proprio rinnovamento industriale. Da allora, però, le applicazioni industriali sono diventate una pratica comune. In precedenza, solo pochi grandi istituti finanziari disponevano del capitale e delle competenze tecniche necessarie per sviluppare autonomamente modelli su larga scala, creando così barriere relativamente elevate.

Il vantaggio rivoluzionario di DeepSeek risiede nel fatto che non richiede alcun addestramento secondario né basi di conoscenza esterne, offrendo una implementazione flessibile in grado di adattarsi rapidamente alle diverse esigenze del settore. È diventato uno strumento di aggiornamento industriale implementabile con un ampio potenziale di diffusione. DeepSeek ha abbassato le barriere all’adozione dell’IA, fornendo un percorso di aggiornamento efficiente per tutti i settori. Perdere questa opportunità tecnologica a causa di investimenti insufficienti potrebbe comportare uno svantaggio competitivo.

Pertanto, nell’ambito del piano “4.25”, abbiamo attuato misure globali in materia di politica macroeconomica, consumi e investimenti, avvalendoci di tutti gli strumenti politici disponibili con un approccio su più fronti.

Ciò che attira notevolmente l’attenzione va oltre il “4,25%”: le Due Sessioni di quest’anno e la Conferenza centrale sul lavoro economico dello scorso anno hanno sottolineato l’orientamento incentrato sulle persone della politica macroeconomica, interpretato come un’attenzione al consumo. Tuttavia, questa interpretazione non è necessariamente del tutto accurata. Ad esempio, il concetto di “Investire nelle persone” rappresenta un approccio che coordina investimenti e consumi. Il mercato immobiliare ha acquisito una notevole flessibilità politica sia nella gestione delle scorte che in quella della nuova offerta, conferendo alle amministrazioni comunali una maggiore autonomia in materia di soggetti acquirenti, prezzi e utilizzo. In precedenza avevamo limitato la costruzione di nuove ville, ma ora abbiamo modificato i criteri a favore di “alloggi di qualità sicuri, confortevoli, ecologici e intelligenti”. Finché c’è domanda di mercato – e in effetti, lo scorso anno gli immobili di fascia più alta sono stati quelli che hanno registrato le migliori vendite ovunque – ciò rappresenta un adeguamento politico molto completo.

Confrontando i tre anni di conferenze sull’economia tenutesi dalla fine della pandemia di COVID-19 alla fine del 2022, quali cambiamenti si osservano?

In primo luogo, il cambiamento nell’enfasi posta sulla qualità e sulla quantità.Quando parliamo di sviluppo di alta qualità e continuiamo a usare questo termine, si potrebbe pensare che lo sviluppo di alta qualità riguardi solo la qualità. «Promuovere un miglioramento qualitativo efficace e una crescita quantitativa ragionevole dell’economia» (推动经济实现质的有效提升和量的合理增长): questa era l’esatta formulazione della Conferenza sul lavoro economico del 2022. Nel 2023 abbiamo parlato di “concentrarsi sulla costruzione economica come compito centrale e sullo sviluppo di alta qualità come obiettivo primario” (聚焦经济建设这一种新工作和高质量发展这一首要任务), combinando questi due elementi, il che invia ancora un segnale importante. La recente formulazione afferma: “Il miglioramento qualitativo e la crescita quantitativa ragionevole devono essere unificati nell’intero processo di sviluppo di alta qualità” (要把质的有效提升和量的合理增长统一于高质量发展的全过程). Anni fa, quando enfatizzavamo la qualità, menzionavamo che sia la qualità che la quantità dovevano spingere i tassi di crescita verso l’alto.

In secondo luogo, massimizzare il potenziale dei «tre motori». Fin dallo scorso anno ho sempre sostenuto che questa sia la vera intenzione politica del governo centrale. In precedenza, avevamo posto l’accento sull’espansione della domanda interna, dando priorità alla ripresa e all’espansione dei consumi. Durante la pandemia, i nostri consumi erano particolarmente stagnanti, quindi questa enfasi era corretta. Tuttavia, negli ultimi anni, abbiamo affrontato entrambi gli aspetti: “Concentrandoci sull’espansione della domanda interna, dobbiamo stimolare i consumi con potenziale ed espandere gli investimenti redditizi per formare un circolo virtuoso di promozione reciproca tra consumi e investimenti.” (着力扩大国内需求,要激发有潜能的消费,扩大有效益的投资,形成消费和投资相会促进的良性循环。) Non si può investire in modo avventato: gli investimenti devono essere redditizi. Quest’anno: “Rilanciare con vigore i consumi, migliorare l’efficienza degli investimenti ed espandere in modo globale la domanda interna.” (大力提振消费、提高投资效益,全方位扩大国内需求) Dobbiamo comprendere appieno i requisiti politici del governo centrale. ATutte le politiche dovrebbero favorire la crescita.L’approccio basato sulla combinazione di politiche è oggetto di discussione ormai da diversi anni.

Guardando con grande attenzione al ruolo centrale che la crescita economica riveste nelle politiche pubbliche. Dopo essermi iscritto alla Tsinghua, ho scoperto che la Scuola di Politica Pubblica e Gestione ha un approccio di ricerca basato sull’analisi testuale. Poiché la scuola si occupa di politiche governative, i ricercatori esaminano quali espressioni ricorrono più frequentemente nei documenti politici, ritenendo che tale frequenza rifletta le priorità del governo. All’inizio non riuscivo ad accettare questo approccio, pensando che ripetere qualcosa più volte solo perché è difficile da realizzare non significasse necessariamente che fosse una priorità. In seguito, ho scoperto che questo approccio ha i suoi meriti. La parte sinistra del grafico mostra il Rapporto sul lavoro del governo del 2019. Gli autori hanno esaminato la frequenza delle parole e la loro rilevanza posizionale nei rapporti sul lavoro del governo, combinandole con altri tre indicatori per creare quella che chiamiamo una “nuvola di parole”: le menzioni frequenti indicano importanza. Nel 2019, i termini chiave erano “sviluppo di alta qualità”, “soggetti di mercato” e “piccole e microimprese”. Nel Rapporto sul lavoro del governo del 2025: “crescita economica” e “crescita di alta qualità”. In effetti, “qualità” e “velocità” sono diventati obiettivi di primo livello con lo stesso peso. Si tratta di un metodo comunemente utilizzato dai ricercatori di politica e, attingendo leggermente da esso, possiamo vedere che i nuovi obiettivi vengono effettivamente enfatizzati.

La stabilizzazione e la ripresa economica complessiva continuano a essere promettenti. Considerati i significativi cambiamenti in atto nel contesto esterno e internazionale, possiamo ancora aspettarci un andamento verso la stabilità e il miglioramento. Per la seconda metà di quest’anno, possiamo prevedere uno slancio verso una crescita stabile nel medio termine.

II. Rafforzare lo slancio endogeno: portare avanti le riforme e l’apertura

Sebbene la crescita a medio e lungo termine richieda uno slancio endogeno, anche quella a breve termine ne ha bisogno. Esaminiamo quali misure sono particolarmente urgenti e soffermiamoci brevemente sulle questioni relative all’apertura.

In primo luogo, le misure di riforma fondamentali devono essere attuate in modo efficace. Si tratta di un requisito centrale inequivocabile. Alcune indicazioni emerse dal Terzo Plenum, dalla Conferenza sul lavoro economico dello scorso anno e dalle riunioni del Politburo di quest’anno pongono l’accento su determinate riforme. Cosa significano realmente? La riforma delle imprese statali: le SOE sono una caratteristica distintiva del sistema cinese, ma quest’anno abbiamo discusso delle “linee guida per la riorganizzazione e l’adeguamento strutturale delle SOE”, il che rappresenta un requisito piuttosto importante. Durante il Quarto Plenum del 15° Comitato Centrale nel 1999, abbiamo affermato che l’economia statale avrebbe dovuto avanzare in alcuni settori e ritirarsi da altri, identificando all’epoca quattro settori. “Ritirarsi” significava ritirarsi dai settori economici generali: questo era quanto riportato nel documento centrale. Nonostante le varie fluttuazioni e discussioni avvenute da allora, il Terzo Plenum del 20° Comitato Centrale ha nuovamente specificato in quali aree avanzare, senza menzionare il ritiro ma indicando chiaramente l’avanzamento: promuovere la concentrazione del capitale statale in industrie importanti e settori chiave legati alla sicurezza nazionale e alle arterie vitali dell’economia nazionale, nei servizi pubblici, nelle capacità di emergenza e nei settori del benessere pubblico legati al benessere nazionale e al sostentamento della popolazione, nonché nelle industrie emergenti strategiche e orientate al futuro.

Ciò riguarda essenzialmente i settori in cui le imprese private non sono disposte o non sono in grado di operare in modo efficace, o semplicemente non vogliono impegnarsi. Il messaggio è chiaro: portare a termine le missioni strategiche: non è detto che essere più grandi o fare di più sia necessariamente meglio. Si tratta di una misura di riforma molto importante.

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Dobbiamo accelerare l’istituzione di regole e sistemi fondamentali. Il Terzo Plenum ha menzionato il miglioramento dei sistemi di fallimento delle imprese, che personalmente considero una priorità assoluta nell’agenda di riforme del Terzo Plenum. Per tanti anni, nell’ambito della concorrenza di mercato, le riforme volte a «snellire l’amministrazione e delegare i poteri» e la liberalizzazione del contesto di mercato hanno tutte mirato a ridurre al minimo le barriere all’ingresso: da tre mesi a un mese, a una settimana, a un giorno, fino all’approvazione immediata. Il nostro desiderio è che chiunque voglia entrare in un mercato possa farlo immediatamente, rendendo i canali di accesso estremamente agevoli e senza intoppi.

In linea generale, grazie alle ampie possibilità di accesso al mercato e all’ampio sostegno offerto alle imprese partecipanti, dovrebbe prevalere la legge del mercato, secondo cui sopravvivono i più adatti. Tuttavia, il meccanismo di uscita per i “più adatti” è particolarmente limitato, non perché sia vietato, ma perché è estremamente difficile definire modalità specifiche. Le uscite individuali richiedono uno sforzo enorme perché non esistono procedure specifiche per il rimborso del debito, la liquidazione dei dipendenti o la gestione bancaria. In assenza di normative specifiche, ogni caso deve essere gestito individualmente. Pertanto, i meccanismi di uscita inadeguati rappresentano una carenza istituzionale fondamentale alla base delle nostre discussioni sulla sovraccapacità e sull'”involuzione” nel corso degli anni.

Pertanto, l’enfasi posta dal Terzo Plenum sul miglioramento dei meccanismi di fallimento delle imprese, sull’esplorazione di sistemi di fallimento personale, sul progresso delle riforme a sostegno della cancellazione delle imprese dal registro e sul perfezionamento dei sistemi di uscita delle imprese rappresenta una misura istituzionale di particolare importanza. Quando l’economia si orienta verso la concorrenza di mercato, è necessario migliorare l’efficienza complessiva attraverso la riorganizzazione dei fattori (ottimizzando l’allocazione delle risorse, della tecnologia, della capacità, ecc.), ma ciò richiede l’eliminazione delle imprese inefficienti per liberare quote di mercato. Senza meccanismi di eliminazione, le imprese avvantaggiate non possono ottenere risorse e spazio di mercato sufficienti, ostacolando l’aggiornamento industriale e il miglioramento dell’efficienza. Ciò rappresenta un assetto istituzionale particolarmente importante e una questione di grande rilevanza.

Il segretario generale ha sottolineato che l’economia privata riveste un’importanza particolare. Dopo il simposio sulle imprese private del «27 febbraio», queste ultime hanno ritenuto che le informazioni fornite sotto ogni aspetto fossero particolarmente accurate: ciò che possono fare, ciò che vogliono fare, le aspettative a lungo termine e la risoluzione dei problemi irrisolti hanno tutti mostrato miglioramenti sostanziali.

Promuovere lo sviluppo economico privato: le imprese private sono particolarmente interessate a questi temi:

In primo luogo, la concorrenza leale. A partire dal Quarto Plenum del XVI Comitato Centrale, abbiamo posto l’accento su 16 parole chiave: «accesso equo, concorrenza paritaria, protezione paritaria» (公平准入、平等竞争、同等保护) — ovvero accesso equo al mercato, concorrenza paritaria e pari tutela giuridica. Tuttavia, nella pratica permangono certamente alcuni problemi. Recentemente abbiamo ribadito l’importanza delle questioni relative alla concorrenza leale, compresi i punti di particolare interesse per le imprese. Uno di questi è un grande progetto di investimento nazionale. Data l’elevata percentuale di investimenti nazionali attuale, escludere le imprese private sarebbe ovviamente ingiusto. Poniamo particolare enfasi sui grandi progetti tecnologici, che comportano finanziamenti consistenti, e anche il fatto che le imprese private non possano accedere a queste opportunità è ingiusto. Le misure attuali mirano a risolvere i problemi che le imprese segnalano come particolarmente rilevanti.

In secondo luogo, i ritardi nei pagamenti. Se ne è già parlato ampiamente, quindi non mi dilungherò. Dopo tutte le discussioni, i soggetti maggiormente colpiti dai ritardi sono le imprese private.

Per quanto riguarda la concorrenza «involutiva», si tratta in definitiva di regolamentare il comportamento delle amministrazioni locali e delle imprese. La cosiddetta concorrenza «involutiva» significa che le imprese competono abbassando i prezzi fino al limite di sopravvivenza. I prezzi bassi incidono sull’IPP (Indice dei Prezzi alla Produzione). L’andamento dell’IPP nel periodo gennaio-maggio non è stato particolarmente positivo: non c’è altra scelta, poiché senza tagli ai prezzi le imprese andrebbero incontro al fallimento. Esse sperano di resistere più a lungo delle altre e di sopravvivere, rendendo la concorrenza sui prezzi particolarmente difficile da evitare nelle circostanze attuali. Prezzi bassi, andamento negativo dell’IPP, utili aziendali deboli, investimenti insufficienti, scarsa fiducia e aspettative a lungo termine deboli: tutto ciò rappresenta un problema significativo con molteplici cause:

(1) Il rallentamento economico e il restringimento dei mercati nazionali e internazionali costringono le imprese ad affrontare una concorrenza di mercato sempre più agguerrita.

(2) L’era digitale sta evolvendo a un ritmo particolarmente rapido. In passato si diceva che su dieci startup ne sopravvivessero solo una o due. Oggi questo rapporto non esiste più. Nel settore del venture capital digitale, le aziende diventano “unicorni” e presentano immediatamente domanda di quotazione in borsa, mentre il fallimento può verificarsi da un giorno all’altro. Pertanto, la rapida evoluzione tecnologica dell’era digitale ha un impatto significativo sulle imprese.

(3) I meccanismi di mercato incompleti impediscono la sopravvivenza del più forte.Da tempo ci siamo concentrati principalmente sulla promozione dell’ingresso nel mercato, trascurando però di predisporre adeguati meccanismi di uscita. Quando un’impresa subisce perdite, poi ne subiscono altre due e infine ne risente l’intero settore: molti esperti sostengono che le economie di mercato siano per loro natura soggette a un eccesso di offerta. Tuttavia, quando l’eccesso di offerta raggiunge un livello tale che interi settori subiscono perdite senza poter comunque uscire dal mercato, è inevitabile che vi siano problemi di progettazione istituzionale.

Pertanto, per affrontare la concorrenza involutiva è necessario un approccio su più fronti. Questi problemi non erano imprevedibili: avevamo già assistito a fenomeni di sovraccapacità nel 2018-2019, ma poi è arrivata la pandemia, rendendo la stabilità lavorativa e occupazionale la priorità assoluta. Tuttavia, una situazione di stallo a lungo termine non è sostenibile. Proteggere il patrimonio esistente aumentando al contempo la crescita incrementale impedisce ai mercati di svolgere il loro ruolo nella sopravvivenza del più forte.

III. Ampliare l’apertura

Credo che la nostra comprensione della questione presenti ancora alcune lacune. Quali sono, in realtà, i problemi che stiamo affrontando nella concorrenza internazionale? Stiamo assistendo a cambiamenti fondamentali nella concorrenza internazionale che non sono direttamente legati a chi detiene o meno il potere. Il cambiamento più significativo è il passaggio da una divisione verticale del lavoro con i paesi sviluppati a una divisione orizzontale del lavoro.

Nella divisione verticale del lavoro, loro si occupavano della produzione di fascia alta mentre noi ci occupavamo di quella di fascia bassa e media. I settori industriali delle due parti non erano in conflitto tra loro, il che ha generato poche contraddizioni. Entrambe le parti hanno tratto grandi benefici dal commercio internazionale: noi producevamo abbigliamento, calzature, giocattoli e borse, mentre loro producevano beni di consumo di fascia alta e macchinari. I settori industriali si sostenevano a vicenda.

Dopo il 2012, la concorrenza industriale tra le due parti si è gradualmente intensificata.

Prendiamo ad esempio Apple e Huawei. Prima delle restrizioni definitive sui chip imposte a Huawei, le spedizioni globali avevano raggiunto i 300 milioni di unità. Entrambe produciamo telefoni e abbiamo iniziato a competere nei mercati di terze parti. Sempre più prodotti della nostra produzione, a partire dall’introduzione di tecnologie da parte di multinazionali, hanno rapidamente superato i loro in termini di prestazioni, poiché la nostra base industriale è vasta e la nostra scala economica complessiva è ampia. Ora produciamo le pale eoliche più alte e più grandi del mondo. Per quanto riguarda le frese da tunnel, questi grandi macchinari da costruzione, metà dei tunnel e dei passaggi sotterranei del mondo sono scavati da macchinari cinesi. Più produciamo, più impariamo facendo, e più le nostre capacità diventano forti.

Quando le multinazionali sono passate dalla nostra precedente struttura non planare e a divisione verticale a una concorrenza orizzontale, quali cambiamenti si sono verificati? È inevitabilmente emersa la doppia natura delle multinazionali. In precedenza, avevamo avuto conflitti con gli Stati Uniti. Prima di Trump, abbiamo avuto sei guerre commerciali con l’America, e ogni volta abbiamo adottato misure che prevedevano l’applicazione di sanzioni da entrambe le parti. A quel tempo, le multinazionali e le aziende statunitensi erano in apprensione. Ancor prima che le nostre squadre di negoziazione governative entrassero in scena, la Camera di Commercio Cino-Americana organizzò una squadra per fare pressione sul Congresso: “Non potete sanzionare la Cina: sanzionare la Cina significa sanzionare noi. Abbiamo bisogno di importare grandi quantità di componenti e anche di esportare”. Allora i loro interessi coincidevano. Quella situazione è ormai superata da tempo. TLa duplice natura delle multinazionali è destinata a persistere nel lungo periodo, poiché il rapporto di concorrenza orizzontale tra la Cina e gli altri paesi sarà un processo di lunga durata.

Quando vengono in Cina, vedono un mercato così vasto, con industrie, componenti e filiere produttive eccellenti, che non riescono a sopportare l’idea di andarsene. Dicono ai nostri leader che la Cina è molto importante e che manterranno sicuramente relazioni amichevoli con noi. Tornati in America, dicono al Congresso che la Cina deve essere contenuta, altrimenti non ci sarà spazio per la concorrenza. Gli esempi sono troppi, e non lo nascondono. Attualmente, le grandi potenze mondiali non hanno complotti: tutto è allo scoperto e tutti vedono molto chiaramente. Questa è la logica di base dell’intensificarsi della concorrenza, non direttamente legata a chi è al potere o fuori dal potere. È solo che alcune persone agiscono senza metodo – è l’unico modo per descriverlo – non sanno come agire correttamente. Non l’hanno ideato loro stessi; è causato da cambiamenti fondamentali.

La leadership centrale ha ripetutamente sottolineato l’importanza di un’apertura su larga scala. Oggi non ho tempo per approfondire l’argomento, ma dal punto di vista della futura modernizzazione della Cina, i molteplici requisiti dell’apertura rivestono un’importanza fondamentale. Data la competitività della Cina, possiamo comunque mantenere i nostri vantaggi competitivi in un contesto altamente aperto.

Vorrei chiarire un malinteso sociale diffuso. Il professor Li Yang ha menzionato poco fa i concetti di “frammentazione” e “stagnazione” a livello internazionale. In realtà, questa affermazione era sostanzialmente corretta prima del 2022, ma dopo la pandemia tutti e quattro i principali indicatori della globalizzazione hanno registrato un’impennata simultanea. Prendiamo il commercio internazionale come esempio significativo: questo dato mostra il commercio globale in percentuale del PIL mondiale. Durante i primi 40 anni della nostra riforma e apertura, la quota del commercio globale rispetto al PIL mondiale ha continuato a crescere, il che rappresenta l’indicatore più importante della globalizzazione. La globalizzazione si stava sviluppando con grande slancio.

Dopo la crisi finanziaria del 2008, la quota del commercio mondiale rispetto al PIL globale si è stabilizzata, registrando un leggero calo. Se dovessimo quantificare questo periodo, si tratterebbe di una fase di stagnazione o di rallentamento della globalizzazione. Durante gli anni della pandemia, dal 2020 al 2021, tale quota è scesa al livello più basso degli ultimi 16 anni, mostrando effettivamente un certo regresso. A partire dal 2022, il commercio mondiale ha registrato una crescita molto significativa. Quanto significativa? Ha raggiunto un massimo storico mai visto prima: il 61,24%. Il precedente massimo era stato del 61,05% alla fine del 2008. La quota del commercio mondiale rispetto al PIL globale ha raggiunto il punto più alto della storia. Come possiamo dire che la globalizzazione si sta ritirando?

I dati relativi al 2023 non sono ancora stati aggiornati, ma stimo che si aggirino intorno al 58% e rotti, il che rappresenta anch’esso un massimo storico. Pertanto, il commercio globale dopo la pandemia si sta riprendendo rapidamente: non si tratta solo di quantità, ma di un miglioramento proporzionale. Tra gli altri indicatori principali figurano l’indice della divisione globale del lavoro delle multinazionali e la quota estera degli investimenti in ricerca e sviluppo delle multinazionali. Tutti e tre gli indicatori stanno registrando una rapida ripresa. Quindi, anche se la nostra esperienza non è positiva e altri ci reprimono intenzionalmente in modo ingiusto, dobbiamo vedere chiaramente il mondo esterno: si sta ancora sviluppando rapidamente.

Oltre ai fattori trainanti della globalizzazione, ve n’è uno nuovo di fondamentale importanza: la digitalizzazione. La parte destra del grafico mostra le 100 maggiori multinazionali digitali al mondo. La parte centrale illustra la relazione tra investimenti all’estero, dipendenti all’estero e quota di attività all’estero nei tre anni precedenti la pandemia. Durante la pandemia, non solo questa tendenza non ha subito un rallentamento, ma ha addirittura subito un’accelerazione.

I prodotti digitali nel cyberspazio rendono il “lontano” uguale al “vicino”: si tratta di una tecnologia intrinsecamente globale. Dopo l’uscita online del nostro “Black Myth: Wukong”, i giocatori sia nazionali che internazionali hanno potuto giocarci contemporaneamente lo stesso giorno. Non si tratta di un prodotto realizzato prima a livello nazionale e poi esportato: è un processo di globalizzazione istantaneo.

Attualmente DeepSeek conta un numero uguale di utenti nazionali ed esteri, con 67 paesi che utilizzano il nostro prodotto. Pertanto, l’aumento della diffusione e il rapido sviluppo delle tecnologie digitali e intelligenti a livello globale favoriranno una rapida globalizzazione.

Relazioni economiche e commerciali tra Cina e Stati Uniti: esiste un ampio margine di negoziazione

Ritengo che le relazioni economiche e commerciali tra Cina e Stati Uniti abbiano ancora un notevole margine di negoziazione. Dopo l’annuncio di ulteriori dazi il 2 aprile, abbiamo avviato il primo ciclo di negoziati il 12 maggio. Il 9 giugno abbiamo segnalato che entrambe le parti dispongono di un margine di negoziazione. Per «margine» intendiamo che le richieste delle due parti sono in parte disallineate, e tale disallineamento crea possibilità di accordo reciproco. Gli Stati Uniti vogliono risolvere i grandi deficit commerciali, mentre noi vogliamo avviare una cooperazione in materia di tecnologia e di mercato. Guardando le foto ufficiali di entrambe le parti, come dire? Anche se sembra che non sia stato raggiunto alcun accordo, sono piene di aspettative ottimistiche, quindi rimane ancora un notevole margine di negoziazione.

La quota degli Stati Uniti sul volume totale degli scambi commerciali di merci della Cina ha continuato a diminuire

In primo luogo, la quota delle esportazioni cinesi verso gli Stati Uniti è in calo. La diversificazione del nostro commercio mondiale si è rivelata molto efficace in questi anni. La cooperazione commerciale con gli Stati Uniti sarebbe certamente più vantaggiosa, vista la nostra forte complementarità, e i nostri prodotti presentano una complementarità ancora maggiore con quelli dei paesi in via di sviluppo. Tuttavia, nonostante i problemi, la posizione degli Stati Uniti non è poi così importante per la Cina. L’importanza del commercio con gli Stati Uniti nel commercio estero cinese sta diminuendo: da circa il 15,7% nel 2000 a circa l’11% attuale. La quota della Cina nelle esportazioni globali era del 12,9% nel 2019 e del 14,6% nel 2024, a dimostrazione del fatto che abbiamo altre opzioni di mercato.

Dobbiamo inoltre tenere conto della complessità del commercio internazionale. Le intenzioni dei governi e i processi di allocazione delle risorse da parte del mercato non sono sempre in sintonia. A volte, invece, coincidono: ad esempio, quando gli Stati Uniti intendono colpire il settore IT cinese e anche le imprese statunitensi intendono fare lo stesso. Nell’audizione sull’IA dell’8 maggio, le richieste delle imprese statunitensi del settore includevano la creazione di alleanze tecnologiche per contenere la Cina, il che è in linea con la posizione del loro governo.

Tuttavia, spesso presentano incongruenze. Due esempi: il grafico a sinistra mostra la quota degli investimenti statunitensi rispetto agli investimenti all’estero delle imprese cinesi. Nonostante l’atteggiamento irragionevole degli Stati Uniti nei confronti della Cina e le gravi controversie tra i due Paesi negli ultimi anni, i nostri investimenti negli Stati Uniti hanno continuato ad aumentare perché gli investitori cinesi continuano a considerare il mercato statunitense un’opportunità interessante.

Il grafico a destra mostra le sedi di quotazione delle società di venture capital. Nonostante la situazione attuale, la percentuale di società cinesi di venture capital quotate sui mercati azionari statunitensi nel 2024 è aumentata notevolmente rispetto al passato. Naturalmente, è importante che vi sia un certo consenso tra le autorità di regolamentazione dei due paesi. Si vede quanto gli investitori statunitensi siano disposti a investire nelle startup cinesi, o quanto le startup cinesi siano disposte a quotarsi sui mercati azionari statunitensi: c’è ancora un riconoscimento reciproco dei settori e dello sviluppo. Allora non avremmo potuto immaginarlo. A volte, le valutazioni del governo e quelle del mercato non sono del tutto coerenti.Il commercio internazionale è piuttosto complesso e i mercati continuano a svolgere un ruolo particolarmente importante nell’allocazione transfrontaliera delle risorse. Questa è la nostra valutazione di fondo.

La duplice natura delle multinazionali: disponibilità alla cooperazione e pressione competitiva

Da un lato sono disposte a collaborare, dall’altro subiscono la pressione della concorrenza. Stanno chiudendo le filiali cinesi perché non riescono a competere con noi: la maggior parte delle multinazionali oggi non è in grado di competere in Cina. Competere con le nostre aziende leader è diventato difficile, ma il ritiro non è un fenomeno recente. Le aziende di elettrodomestici hanno iniziato nel 2004, Nokia se n’è andata nel 2007. Le aziende di macchinari per l’edilizia come Caterpillar e Komatsu trovano piuttosto difficile competere per i mercati cinesi di fascia media e persino di fascia alta. I produttori di pannelli LED hanno iniziato ad andarsene nel 2009. Nell’e-commerce, Amazon è arrivata in Cina sperando di competere con il mercato locale cinese e i marchi locali: come avrebbero potuto competere? Ora si limita a portare i prodotti cinesi all’estero. Quindi, in molti settori il processo non è iniziato di recente.

Ovviamente, le multinazionali non lo ammettono apertamente: si limitano a riprendere i nostri argomenti riguardo ai vari problemi del contesto degli investimenti. Più della metà se ne va perché non riesce a imporsi; studio le multinazionali da quarant’anni e conosco fin troppo bene queste imprese. Ma non ammettono di non riuscire a imporsi; si limitano a dire che se ne vanno. Naturalmente, in molti casi entrano in gioco anche questioni geopolitiche internazionali.

È vero, il nostro contesto per gli investimenti presenta alcuni problemi. Il contesto per gli investimenti internazionali, orientato al mercato e basato sul diritto, necessita di ulteriori miglioramenti, ma non dovremmo attribuire interamente a noi stessi la responsabilità dell’esodo delle multinazionali: in realtà non è così. La nostra competitività è oggi molto più forte rispetto al passato.

La fiducia nella crescita a lungo termine della Cina rimane intatta: capacità innovative, vantaggi competitivi derivanti da un sistema su scala gigantesca, vantaggi in termini di capitale umano e sviluppo dell’economia digitale. L’economia digitale rappresenta un’opportunità particolarmente importante per la Cina. La digitalizzazione e l’intelligenteizzazione di cui ho parlato in precedenza rappresentano un’economia basata sulla replica, sul riutilizzo e sulla riproduzione, in cui i vantaggi di mercato su larga scala sono particolarmente evidenti.

Il nostro “Nezha 2”, solo sul mercato cinese, è riuscito a conquistare il quinto posto al botteghino mondiale: questo è l’emblema dell’era digitale. In ogni caso, produrre un film d’animazione costa lo stesso sia che lo vedano 70 milioni di persone nel mondo di lingua coreana, sia che lo vedano 1,5 miliardi di persone nel mondo di lingua cinese: questa economia di scala è davvero significativa.

Altre economie di scala nel settore manifatturiero implicano che, anche se la vostra azienda automobilistica opera su larga scala, dovete comunque produrre le auto una per una. L’economia digitale si basa sulla replica, sul riutilizzo e sulla riproduzione, ambiti in cui i sistemi economici su larga scala presentano particolari vantaggi. Le nostre capacità iniziali sono completamente diverse rispetto al passato.

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Comprendere il piano d’azione americano sull’intelligenza artificiale, Parte II_di Tree of Woe

Comprendere il piano d’azione americano sull’intelligenza artificiale, Parte II

La Casa Bianca chiede al Congresso di renderla permanente

Albero del dolore

21 marzo 2026

Lo scorso luglio, a Comprendere il piano d’azione americano sull’intelligenza artificialeHo esaminato il documento programmatico di 23 pagine dell’amministrazione Trump volto a realizzare quella che la Casa Bianca definiva «una nuova età dell’oro del benessere umano» grazie all’intelligenza artificiale. Il piano era ambizioso, orientato alla deregolamentazione e inconfondibilmente improntato a una visione da «evangelista dell’IA». Ne ho elogiato alcuni aspetti, ne ho criticati altri e ho concluso con la schietta constatazione che, che fosse un buon piano o meno, quello era il piano. Non c’era un piano B.

Sono passati otto mesi e non c’è ancora un piano B. Ma c’è un piano A, parte seconda!

Oggi, 20 marzo 2026, la Casa Bianca ha pubblicato un documento di quattro pagine intitolato Quadro politico nazionale per l’intelligenza artificiale: raccomandazioni legislative. Mentre il Piano d’azione sull’IA originario era un decreto esecutivo, rivolto alle agenzie federali e firmato di proprio pugno dal Presidente, questo nuovo documento è rivolto al Congresso. Esso chiede al potere legislativo di tradurre in legge la visione dell’Amministrazione in materia di IA. I decreti presidenziali, dopotutto, sono scritti sulla sabbia. Ciò che un Presidente decreta, il successivo può cancellarlo. Se il Presidente Trump vuole che la sua politica sull’IA sopravviva a un cambio di amministrazione, ha bisogno di una legge.

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Il documento è strutturato in sette punti fondamentali. Ognuno di essi merita un’analisi approfondita. Entriamo nel vivo.

I. Tutela dei minori e sostegno ai genitori

Il primo pilastro invita il Congresso a proteggere i bambini dai rischi legati all’intelligenza artificiale. Esso fa riferimento al Legge “Take It Down”, un’iniziativa di punta della First Lady Melania Trump volta a contrastare l’uso improprio dei deepfake nei confronti dei minori. L’iniziativa prevede inoltre requisiti di verifica dell’età, controlli parentali sulle impostazioni della privacy e sull’esposizione ai contenuti, nonché funzionalità volte a ridurre i rischi di sfruttamento sessuale e autolesionismo.

Questo è un dato di fatto, così come lo è sempre il fatto di «proteggere i bambini». Nessuno basa la propria campagna elettorale su un programma che prevede nonla tutela dei minori. La domanda, come sempre, è: cosa significa in pratica «tutela» e chi ne sostiene i costi?

Il documento contiene tuttavia un’avvertenza davvero importante: «Il Congresso dovrebbe evitare di stabilire criteri ambigui sui contenuti ammessi, o una responsabilità illimitata, che potrebbero dare adito a contenziosi eccessivi». Si tratta di un riconoscimento del fatto che i vaghi obblighi in materia di «sicurezza dei minori» tendono a diventare strumenti di censura. L’approccio dell’UE alla sicurezza dei minori online ha già dimostrato come funziona questo meccanismo: una volta stabilito un quadro normativo per limitare i contenuti «a tutela dei minori», la definizione di contenuto dannoso si espande fino a includere tutto ciò che il regime ritiene scomodo. La Casa Bianca sta segnalando che non vuole che ciò accada.

Inoltre, mantiene la facoltà dello Stato di applicare «le leggi di applicazione generale a tutela dei minori, come il divieto relativo al materiale pedopornografico, anche quando tale materiale è generato dall’IA». Ciò è degno di nota perché implica che, dal punto di vista giuridico, il materiale pedopornografico generato dall’IA debba essere trattato alla stregua di quello reale. Si tratta di una posizione difendibile, ma solleva questioni interessanti riguardo a dove tracciare il confine per altre forme di contenuti generati dall’IA che non raffigurano persone reali impegnate in azioni reali.

Tornerò su questa tensione più avanti, perché riaffiora in una forma più pericolosa nel VII Pilastro.

II. Tutela e rafforzamento delle comunità americane

Il secondo pilastro è un miscuglio eterogeneo. Riunisce in un’unica sezione la rete energetica, la tutela dei consumatori, la sicurezza nazionale e il sostegno alle piccole imprese, dando l’impressione di essere stato redatto da una commissione, probabilmente perché è proprio così.

Tre punti in particolare meritano di essere sottolineati.

Innanzitutto, il Impegno a tutela dei contribuenti. Al Congresso viene chiesto di «garantire che i consumatori residenziali non debbano sostenere un aumento dei costi dell’elettricità a causa della costruzione e della gestione di nuovi data center dedicati all’intelligenza artificiale». Ricordiamo che nel mio saggio di luglio avevo osservato che il Piano d’azione sull’IA rappresentava la fine del movimento per l’energia verde. Questa raccomandazione legislativa lo conferma. La Casa Bianca sta dicendo all’industria energetica: costruite il più velocemente possibile, ma non fate pagare il conto alla nonna. La soluzione è «snellire le procedure federali di autorizzazione» in modo che gli sviluppatori di IA possano realizzare «impianti di generazione di energia in loco e dietro il contatore». In parole povere: lasciate che le aziende tecnologiche costruiscano le proprie centrali elettriche accanto ai loro data center, aggirando completamente la rete.

In realtà è un’idea ingegnosa. Significa che lo sviluppo delle infrastrutture per l’intelligenza artificiale non entra in competizione con il consumo energetico domestico, poiché i data center generano la propria energia elettrica. Significa anche che quando la Casa Bianca afferma di voler «adottare nuove fonti di generazione energetica all’avanguardia (ad esempio, la geotermia avanzata, la fissione nucleare e la fusione nucleare)», il principale cliente di tali tecnologie energetiche all’avanguardia saranno proprio le aziende che operano nel settore dell’intelligenza artificiale. Il Dipartimento dell’Energia diventa, in pratica, un apparato di supporto per le esigenze energetiche della Silicon Valley.

In secondo luogo, il documento invita il Congresso a «garantire che le agenzie competenti nell’ambito della sicurezza nazionale dispongano di capacità tecniche sufficienti per comprendere le potenzialità dei modelli di IA all’avanguardia». Traduzione: la comunità dell’intelligence ha bisogno di competenze proprie in materia di IA per non dipendere interamente da OpenAI e Google per capire cosa sono in grado di fare i loro modelli. Questa è la versione burocratica del «fidati ma verifica». È anche un riconoscimento del fatto che stiamo costruendo armi che non comprendiamo appieno. Ho segnalato questo problema nella mia discussione sull’interpretabilità dell’IA lo scorso luglio, dove l’intera sfida è stata liquidata in un unico punto. Qui riemerge, in giacca e cravatta e parlando il linguaggio del Pentagono.

In terzo luogo, l’invito a «rafforzare le attuali misure di contrasto per combattere le truffe e le frodi basate sull’intelligenza artificiale che prendono di mira le fasce vulnerabili della popolazione, come gli anziani». Questo è il primo segnale che l’intelligenza artificiale sta già causando danni concreti nel mondo reale, al di là dei dibattiti nelle aule dei seminari sull’allineamento e sul rischio esistenziale. La nonna non si preoccupa dei «massimizzatori di graffette». Si preoccupa della telefonata che sembra proprio quella di suo nipote che le chiede i soldi per la cauzione.

III. Rispettare i diritti di proprietà intellettuale e sostenere i creatori

È qui che il documento diventa davvero interessante, perché è proprio in questo punto che la Casa Bianca prende posizione sulla questione giuridica più controversa nel campo dell’intelligenza artificiale: se l’addestramento su materiale protetto da copyright costituisca un caso di «fair use».

La risposta è… un capolavoro di ambiguità strategica:

Sebbene l’Amministrazione ritenga che l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale su materiale protetto da diritto d’autore non violi le leggi sul diritto d’autore, riconosce l’esistenza di argomentazioni contrarie e sostiene pertanto che la questione debba essere risolta dai tribunali.

Rileggilo. La Casa Bianca ti ha appena spiegato come interpreta la legge. Ti ha anche detto che non muoverà un dito per rendere vincolante la propria interpretazione. Al contrario, rimanda la questione alla magistratura.

Si tratta, nel linguaggio delle mie precedenti analisi giuridiche, di un segnale plausibile ma non vincolante. L’Amministrazione sta influenzando l’esito senza intervenire direttamente. Se sei un’azienda che si occupa di IA, leggendo queste righe ti senti rassicurato. Se sei un creatore di contenuti, leggendo queste righe ti senti abbandonato. Se sei un giudice federale, leggendo queste righe alzi le spalle, perché l’opinione dell’esecutivo sul fair use non ha assolutamente alcun valore in un’aula di tribunale di primo grado.

La raccomandazione più sostanziale è l’invito rivolto al Congresso a «valutare la possibilità di istituire quadri normativi in materia di licenze o sistemi di gestione collettiva dei diritti che consentano ai titolari dei diritti di negoziare collettivamente i compensi con i fornitori di IA, senza incorrere in responsabilità antitrust». Questo è significativo. Secondo la legge attuale, se tutti i fotografi d’America si riunissero e dicessero “Chiediamo collettivamente X dollari per immagine a OpenAI”, si tratterebbe di una violazione antitrust da manuale, un cartello di fissazione dei prezzi. La Casa Bianca sta suggerendo al Congresso di creare un’esenzione specifica affinché i titolari dei diritti possano contrattare collettivamente con i giganti della tecnologia.

Ma occorre notare la clausola restrittiva abilmente inserita: «Tale normativa, tuttavia, non dovrebbe stabilire quando o se sia richiesta una licenza». Il Congresso può allestire il tavolo delle trattative, ma non può costringere nessuno a sedersi. Le aziende che operano nel settore dell’IA si riservano il diritto di sostenere di non avere alcun obbligo. Il quadro normativo in materia di licenze è un gesto di equità che, nella pratica, potrebbe non cambiare nulla.

La disposizione sulle repliche digitali è più chiara: si tratta di un diritto federale di pubblicità che tutela la tua voce, la tua immagine e gli «altri attributi identificativi» dalla riproduzione non autorizzata tramite IA, con alcune eccezioni per la parodia, la satira e il giornalismo. Questa è la difesa contro i deepfake per gli adulti, che rispecchia le disposizioni sulla protezione dei minori del Pilastro I. Se qualcuno usa l’IA per realizzare un video in cui dici cose che non hai mai detto, avrai un motivo di ricorso a livello federale. A meno che non sia divertente, di interesse giornalistico o politico, nel qual caso il Primo Emendamento prevale sulla legge. Forse.

IV. Prevenire la censura e tutelare la libertà di espressione

Il quarto pilastro è la sezione più breve e, per questo motivo, potenzialmente la più rivelatrice.

La Casa Bianca esorta il Congresso a «impedire al governo degli Stati Uniti di costringere i fornitori di tecnologia, compresi quelli di intelligenza artificiale, a vietare, imporre o modificare contenuti sulla base di interessi di parte o ideologici». Chiede inoltre «uno strumento efficace che consenta ai cittadini americani di ottenere un risarcimento dal governo federale in caso di tentativi da parte delle agenzie di censurare la libertà di espressione sulle piattaforme di intelligenza artificiale».

Si tratta, senza ombra di dubbio, di una risposta al «complesso industriale della censura» che ha operato durante l’amministrazione Biden, quando le agenzie federali hanno collaborato con le piattaforme dei social media per limitare la libertà di espressione con il pretesto di combattere la «disinformazione». La Casa Bianca vuole che il Congresso dichiari illegale questo tipo di operato e che offra ai cittadini la possibilità di citare in giudizio il governo qualora ciò dovesse verificarsi.

In linea di principio, approvo pienamente questa iniziativa.

In pratica, nutro la stessa obiezione che avevo sollevato a luglio. L’impegno della sinistra a favore della libertà di espressione è sempre provvisorio. Quando la sinistra tornerà alla Casa Bianca, l’impegno a «impedire la coercizione governativa nei confronti dei fornitori di IA» verrà reinterpretato, ridimensionato o semplicemente ignorato a favore della «prevenzione dei contenuti dannosi». La formulazione della legge avrà un’enorme importanza. Una legge ben redatta potrebbe sopravvivere a tale reinterpretazione. Una legge redatta male diventerà carta velina.

Ciò che salta all’occhio in questa sezione è l’assenza totale di qualsiasi riferimento ai pregiudizi ideologici delle stesse aziende di IA. Il Piano d’azione di luglio affrontava almeno questo aspetto, richiedendo linee guida sugli appalti che garantissero che i modelli di linguaggio di nuova generazione (LLM) fossero «oggettivi e privi di pregiudizi ideologici imposti dall’alto». Le raccomandazioni legislative non ne parlano affatto. La Casa Bianca ha fatto marcia indietro persino dalla modesta ambizione di utilizzare il potere d’acquisto federale per spingere i laboratori verso la neutralità. Che ciò rifletta un vero e proprio cambiamento di politica o semplicemente il riconoscimento che il Congresso non legifererà sull’obiettività dell’IA, l’effetto è lo stesso: il problema dei pregiudizi è ora del tutto ignorato nel quadro normativo proposto.

A luglio avevo affermato che ciò di cui abbiamo bisogno è «una vera trasparenza nella progettazione e nella formazione, unitamente a una pluralità di opzioni disponibili che rispecchino la pluralità delle nostre ideologie». Le raccomandazioni legislative non ci avvicinano affatto a tale obiettivo.

V. Promuovere l’innovazione e garantire il primato americano nell’intelligenza artificiale

Il Pilastro V è la sezione più prevedibile. Prevede sandbox normative e set di dati federali aperti, ma non prevede la creazione di un nuovo organismo federale di regolamentazione dell’IA. Chiede alle autorità di regolamentazione esistenti di occuparsi dell’IA nei rispettivi settori.

La posizione contraria alla creazione di un nuovo organismo di regolamentazione è l’aspetto più rilevante in questo contesto, e presenta un’arsta a doppio taglio. Da un lato, l’istituzione di una «Commissione per l’IA» o di un’«Autorità federale per l’IA» favorirebbe la «captura normativa», l’espansione burocratica e l’inevitabile tendenza a soffocare l’innovazione in nome della sicurezza. Ogni nuova agenzia si trasforma in un programma di occupazione per la classe dei professionisti qualificati, che poi lotta per giustificare la propria esistenza. La Casa Bianca ha ragione a essere diffidente.

D’altra parte, l’assenza di un’autorità di regolamentazione dedicata comporta che la governance dell’IA sarà frammentata tra decine di agenzie, nessuna delle quali ha l’IA come missione primaria e la maggior parte delle quali non dispone delle competenze tecniche necessarie per comprendere ciò che sta regolamentando. La SEC regolerà l’IA nel settore dei titoli. La FDA regolerà l’IA in medicina. La FCC regolerà l’IA nelle comunicazioni. Ciascuna svilupperà i propri standard, la propria linea di condotta in materia di applicazione e il proprio corpus di precedenti. Il risultato sarà un mosaico, non un quadro di riferimento.

La Casa Bianca punta sul fatto che un mosaico di normative settoriali sia preferibile a un’autorità di regolamentazione monolitica per l’intelligenza artificiale. Questa scommessa potrebbe rivelarsi azzeccata. Ma va considerata come tale, non come una certezza. È, per quel che vale, l’opposto di ciò che abbiamo fatto con l’energia atomica.

VI. Formare gli americani e creare una forza lavoro pronta per l’intelligenza artificiale

Se la sezione dedicata alla forza lavoro del Piano d’azione di luglio era «quasi una commedia nera», questa versione legislativa è lo scherzo privato della battuta finale.

Si chiede al Congresso di ricorrere a «misure non normative» per integrare la formazione sull’IA nei programmi esistenti in materia di istruzione e forza lavoro. Si chiede inoltre di «ampliare gli sforzi federali volti a studiare le tendenze nel riorientamento della forza lavoro a livello di mansioni determinato dall’IA». Infine, si chiede di «rafforzare le capacità degli istituti universitari fondati grazie a concessioni di terreni» per sviluppare programmi dedicati ai giovani nel campo dell’IA.

Tendenze emerse dagli studi? Programmi pilota? Istituzioni fondate grazie a concessioni fondiarie? In parole povere, questo è il linguaggio di un governo che non ha idea di cosa fare e sta cercando di guadagnare tempo studiando il problema.

A luglio avevo detto che non avevo un piano migliore. E ancora non ce l’ho. Ma il divario tra la retorica («L’IA trasformerà il modo di lavorare in tutti i settori e in tutte le professioni») e la risposta («studiatela nelle università statali») è passato dall’essere comico a qualcosa di più inquietante. Sono passati otto mesi dal Piano d’azione originale. In questi otto mesi, le capacità dell’IA sono progredite in modo sostanziale. Claude, GPT, Gemini e simili sono ora in grado di fare cose che erano solo ipotetiche quando è stato redatto il primo Piano.

L’amministrazione continua a sostenere che l’intelligenza artificiale cambierà ogni aspetto dell’economia, tranne la necessità per gli americani di lavorare. Forse è costretta ad assumere questa posizione. Un presidente in carica non può dire all’elettorato: «I vostri posti di lavoro stanno scomparendo e non sappiamo cosa ci aspetta». Ma il silenzio sull’economia post-lavoro, sulle soluzioni alternative, su ciò che accadrà quando i trattori arriveranno davvero, è assordante.

I cavalli da tiro americani vedono i trattori all’orizzonte, e la risposta del governo consiste essenzialmente nel finanziare uno studio sull’orientamento professionale per i cavalli.

VII. Definizione di un quadro normativo federale, in sostituzione delle complesse leggi statali sull’intelligenza artificiale

Il settimo e ultimo pilastro è, a mio avviso, la parte più importante del documento e quella che merita una lettura più attenta.

La Casa Bianca chiede al Congresso di «prevalere sulle leggi statali in materia di IA che impongono oneri eccessivi, al fine di garantire uno standard nazionale che comporti il minor numero possibile di oneri». Individua poi tre ambiti in cui gli Stati mantengono la propria autorità: i poteri di polizia tradizionali (tutela dei minori, frodi, tutela dei consumatori), le norme urbanistiche relative alle infrastrutture di IA e i requisiti che regolano l’uso dell’IA da parte dello Stato stesso.

E poi arriva la frase chiave:

Non si dovrebbe consentire agli Stati di regolamentare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, poiché si tratta di un fenomeno intrinsecamente transnazionale con importanti implicazioni in materia di politica estera e sicurezza nazionale.

Gli Stati non dovrebbero imporre oneri eccessivi agli americani che utilizzano l’intelligenza artificiale per attività che sarebbero lecite se svolte senza ricorrere a tale tecnologia.

Non dovrebbe essere consentito agli Stati di sanzionare gli sviluppatori di IA per comportamenti illeciti di terzi che coinvolgono i loro modelli.

Seguili in ordine.

Il primo principio, secondo cui gli Stati non possono regolamentare lo sviluppo dell’IA, costituisce una forte affermazione della supremazia federale. Ciò significa che se la California, il Texas o qualsiasi altro Stato approvasse una legge che impone requisiti di sicurezza, obblighi di trasparenza o test agli sviluppatori di IA, il Congresso potrebbe semplicemente ignorarla. La giustificazione è che lo sviluppo dell’IA è “intrinsecamente interstatale”, il che è vero, e ha “implicazioni per la sicurezza nazionale”, il che è altrettanto vero, ma questi stessi argomenti potrebbero giustificare la preminenza federale sulla regolamentazione statale praticamente in qualsiasi settore tecnologico. La clausola sul commercio interstatale è stata estesa fino a coprire il grano coltivato per il consumo personale; può certamente coprire il codice compilato a San Francisco e implementato a Topeka.

L’effetto concreto è quello di concentrare la governance dell’IA a Washington, D.C., dove la lobby tecnologica è più forte e l’approccio normativo è più permissivo. Stati come la California e New York, che hanno cercato di imporre requisiti di sicurezza per l’IA, vedranno vanificati i propri sforzi. Considerando che la proposta di regolamento di New York rappresentava un tentativo da parte dei cartelli professionali di accaparrarsi il potere normativo, questo esito mi soddisfa pienamente.

Il secondo principio, secondo cui l’uso dell’IA non dovrebbe essere ostacolato per attività lecite, sembra banale finché non ci si riflette. Se è lecito che un essere umano scriva un annuncio politico, è lecito che lo faccia un’IA. Se è lecito che un essere umano si candidi per un lavoro, è lecito che sia un’IA a presentare la candidatura. Se è lecito che un essere umano eserciti la professione medica (con una licenza), allora… cosa? Il principio, portato alle sue estreme conseguenze logiche, significa che qualsiasi regolamentazione delle attività assistite dall’IA deve essere giustificata da motivi diversi dal semplice fatto che “è stata un’IA a farlo”. L’IA stessa è uno strumento giuridicamente neutro, come un martello. Si può regolamentare il fatto di martellare il proprio vicino, ma non si possono regolamentare i martelli. Non si può “ostacolare” l’attività dell’IA.

Esiste una argomentazione libertaria coerente a sostegno di questa posizione. La condivido pienamente! Ciò significa però che gli obblighi di trasparenza, come ad esempio l’obbligo di contrassegnare i contenuti generati dall’IA come tali, probabilmente non reggerebbero in questo contesto. Se un essere umano può pubblicare un articolo di opinione senza alcuna indicazione, anche un articolo di opinione generato dall’IA non necessita di alcuna etichetta. Ciò ha implicazioni per il panorama informativo che la sezione sulla libertà di espressione della Casa Bianca non affronta. Forse è involontario, o forse è specificamente intenzionale, nell’aspettativa che la maggior parte del lavoro sarà svolta dall’IA. O forse l’idea è che i requisiti di divulgazione finiranno per essere applicati dai termini di servizio di terze parti, come YouTube che richiede una divulgazione se il contenuto è stato realizzato con l’IA. Lasciare che sia il mercato a stabilire gli standard di divulgazione potrebbe essere fattibile, almeno nella misura in cui i mercati non siano oligopoli in combutta con il governo.

Il terzo principio, secondo cui gli sviluppatori non possono essere penalizzati per un uso improprio da parte di terzi, è quello con le maggiori implicazioni giuridiche. Si tratta, in effetti, della Sezione 230 applicata all’IA. Proprio come le piattaforme dei social media non sono responsabili dei contenuti generati dagli utenti, gli sviluppatori di IA non sarebbero responsabili di ciò che gli utenti fanno con i loro modelli. Se qualcuno utilizza un modello open-source per generare lo schema di un’arma biologica o un deepfake di un senatore, lo sviluppatore non si assume alcuna responsabilità legale.

Ricordiamo che a luglio ho discusso a lungo della questione del peso aperto, sottolineando l’avvertimento di Geoffrey Hinton secondo cui rendere pubblici questi modelli è «come distribuire i progetti per le armi nucleari».1La raccomandazione legislativa della Casa Bianca chiede ora al Congresso di sancire per legge il principio secondo cui chi distribuisce i progetti non è responsabile di ciò che viene costruito sulla base di tali progetti. Si tratta di una posizione sorprendente per un’amministrazione che, al contempo, invoca la sicurezza dell’intelligenza artificiale e la prontezza in materia di sicurezza nazionale.

Ovviamente, potremmo sostenere che la responsabilità dovrebbe sorgere nel momento dell’uso improprio, non in quello dello sviluppo, proprio come i produttori di armi da fuoco non sono generalmente responsabili delle sparatorie. Ma l’analogia è imperfetta. Un’arma da fuoco è un oggetto fisico venduto attraverso una catena di distribuzione regolamentata. Un modello open-source è un artefatto digitale che può essere scaricato, copiato, modificato e utilizzato da chiunque disponga di una connessione Internet e di una potenza di calcolo sufficiente. La catena di distribuzione non esiste. Non c’è un punto vendita, nessun controllo dei precedenti, nessun numero di serie. Un progetto di pistola stampata in 3D è forse un analogo più vicino, oppure il DNA di un agente patogeno è più simile. Sono disposto a tollerare i progetti di pistole stampate in 3D in una società libera; non sono così sicuro che tollererei i progetti dell’influenza spagnola.

Il mio scetticismo nei confronti del potere centralizzato dello Stato e delle grandi aziende (quello che io chiamo «Tyranny, S.p.A.») mi porta a preferire i modelli open-weight gestiti da privati. Vorrei che le persone potessero chiedere aiuto all’IA in materia di medicina, diritto e altre questioni attualmente controllate da cartelli normativi. Io stesso ho creato un modello open-weight privato ad uso della mia famiglia e, a un certo punto, probabilmente useremo quello di Plinio il Liberatore Protocollo Obliteratusper eliminare quelle barriere di sicurezza indesiderate che limitano costantemente il dibattito, ad esempio, sull’assistenza sanitaria. Affinché ciò sia possibile, occorre una sorta di protezione dalla responsabilità civile per le aziende che si occupano di IA. Ma è certo che ci saranno persone che useranno l’IA per fare del male a se stesse (per stupidità) e agli altri (per malizia), forse su una scala enorme o addirittura sbalorditiva.

Sinceramente non so quale sia la risposta giusta. Credo che nessuno lo sappia. Come si fa a definire una politica a lungo termine per una tecnologia le cui capacità autonome raddoppiano ogni tre mesi? Ci resta solo da sperare che la curva a S si appiattisca?

Questa sezione, più di ogni altra, mette in luce la tensione fondamentale che sta alla base della politica statunitense in materia di IA: il desiderio di massima innovazione e minima responsabilità è attualmente tenuto insieme dal speranzache i benefici supereranno i rischi.

Le sezioni mancanti

Leggendo le raccomandazioni legislative insieme al Piano d’azione di luglio, colpisce notare quanto del Piano d’azione non sia stato recepito. Il Piano di luglio affrontava ampiamente i modelli open-source e open-weight. Le raccomandazioni legislative non ne parlano quasi per nulla. O la Casa Bianca ha deciso che è meglio gestire la questione attraverso un’azione esecutiva, oppure ha concluso che il Congresso non legifererà sull’argomento. In entrambi i casi, la questione dell’open-weight, una delle più rilevanti nella politica sull’IA, è stata lasciata al mercato.

Il Piano di luglio ha affrontato il tema dell’interpretabilità dell’IA, sebbene solo in un singolo punto. Le raccomandazioni legislative non ne fanno invece alcuna menzione. La scatola nera rimane tale. Il Piano di luglio ha inoltre trattato in dettaglio la crisi energetica, mettendo in guardia da una «convergenza di sfide» che richiedeva «lungimiranza strategica e azioni decisive». Le raccomandazioni legislative riducono tutto questo a un unico punto riguardante la tutela dei contribuenti. Il problema energetico non è scomparso, ma è stato rimosso dall’agenda legislativa.

E il Piano di luglio, per quanto in modo inadeguato, ha affrontato la questione dei pregiudizi nell’intelligenza artificiale e della neutralità ideologica. Le raccomandazioni legislative hanno abbandonato persino la pretesa di affrontarla.

Il treno dell’IA continua a sfrecciare senza freni, e ora si stanno posando i binari

Quello a cui stiamo assistendo è la trasformazione di un’aspirazione dell’esecutivo in un programma legislativo. L’ampia visione del Piano d’azione di luglio viene ora circoscritta, precisata e tradotta in modifiche normative specifiche che la Casa Bianca ritiene di poter effettivamente far approvare dal Congresso.

In questo contesto sempre più ristretto, alcune priorità sono rimaste invariate: la deregolamentazione, la preminenza federale, l’accelerazione dell’innovazione, la tutela dei minori e la libertà di espressione. Questi sono gli obiettivi che l’Amministrazione ritiene politicamente realizzabili.

Altre priorità sono state accantonate: l’interpretabilità dell’IA, la governance aperta, le infrastrutture energetiche, i pregiudizi ideologici. Si tratta di questioni che l’Amministrazione ha ritenuto troppo complesse dal punto di vista tecnico, troppo delicate dal punto di vista politico o troppo difficili da regolamentare. O forse sono semplicemente un po’ distratti dagli affari esteri e si sono dimenticati di includerle. Ci sono state un sacco di cose da fare, amico.

In ogni caso, il risultato è un quadro normativo ottimizzato per un unico obiettivo: la rapidità. Eliminare gli ostacoli normativi. Anticipare gli Stati. Proteggere gli sviluppatori da eventuali responsabilità. Lasciare che le aziende di IA costruiscano. Costruire in fretta. Costruire subito. Costruire prima che lo faccia la Cina.

Non è una posizione irragionevole per un governo che ritiene di essere impegnato in una corsa tra civiltà. Come ho scritto in Sviluppa l’intelligenza artificiale o sarai schiacciato da chi lo fa, tutte le fazioni dell’élite americana si sono concentrate sullo sviluppo dell’intelligenza artificiale perché non vedono alternative.

Ma la velocità ha un prezzo. Ciò che viene costruito in fretta non è sempre costruito bene. Ciò che viene costruito senza responsabilità non è sempre costruito in modo sicuro. E ciò che viene costruito per battere la Cina potrebbe distruggere l’America. Chiedete al vostro LLM preferito di riflettere su questo per voi sull’Albero del Dolore.

So che questo articolo avrebbe più visite se assumessi una posizione netta e di parte su alcune delle questioni che ho descritto sopra, ma ogni tanto, solo ogni tanto, di fronte a cambiamenti tecnologici potenzialmente rivoluzionari, provo un po’ di umiltà epistemica. Probabilmente non durerà, ma per ora la mia risposta alla domanda su cosa dovremmo fare è che non ho ancora una risposta chiara. Ci sto riflettendo in tempo reale insieme a tutti voi. Sono certo che la sezione dei commenti offrirà alcune opinioni forti, però… Per ricevere nuovi post e sostenere il mio lavoro (almeno fino a quando la Singolarità non renderà il lavoro un ricordo del passato o non ci ucciderà tutti), vi prego di considerare la possibilità di diventare abbonati.

1

Ho approfondito ulteriormente questi problemi nell’analogia più ampia presentata nel mio articolo Il momento «Warhammer» dell’OccidentePurtroppo l’analogia era un po’ troppo forzata, e anche se avevamo abbiamo avuto una bella discussione su Warhammer 40K, ma non abbiamo parlato molto dell’intelligenza artificiale.

L’intelligenza artificiale e il mito della macchina

Conor McGlynn

L’intelligenza artificiale e il mito della macchina
Di Conor McGlynn • 19 marzo 2026
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Lo scorso aprile, 600 persone si sono riunite per una conferenza sulla politica tecnologica nel centro di Washington, DC. Il relatore principale, l’ex CEO di Google Eric Schmidt, ha esposto quello che ha definito il “consenso di San Francisco”: l’opinione secondo cui “entro tre o cinque anni avremo quella che viene chiamata intelligenza artificiale generale”, in grado di estendere le proprie capacità senza bisogno dell’intervento umano. Questo sviluppo, secondo il consenso, potrebbe portare notevoli benefici, ma comporta anche il rischio di causare l’estinzione dell’umanità. La sfida di raggiungere l’uno evitando l’altro, ha spiegato Schmidt, “è chiamata il problema della ‘cruna dell’ago’. Bisogna attraversare la cruna dell’ago senza uccidere se stessi e tutti gli altri, per raggiungere questa terra promessa dell’IA”.In questa affermazione, Schmidt ha riassunto un modo comune di intendere i progressi dell’IA. Stiamo sviluppando sistemi di IA sempre più potenti che comportano rischi estremi, ma promettono anche grandi benefici. La comunità dell’IA è colloquialmente divisa tra “pessimisti” e “ottimisti”, ma i due gruppi non differiscono tanto sulla terra promessa quanto sulla fiducia nella nostra capacità di superare questo ostacolo insormontabile.Indipendentemente dalla loro posizione in questo spettro, coloro che considerano il futuro dell’intelligenza artificiale generale (AGI) come una potenziale “terra promessa” tendono a sostenere che le loro previsioni abbiano una base interamente razionale. Essi, affermano, si limitano a fare estrapolazioni logiche da tendenze osservabili. L’opera di Lewis Mumford, uno dei critici più caustici della tecnologia del ventesimo secolo, offre una prospettiva alternativa: tali presupposti affondano le radici in una fede laica che si cela dietro l’odierna adesione allo sviluppo tecnologico. L’opera di Mumford ha spaziato in un ampio ventaglio, includendo l’urbanistica e la critica letteraria, oltre alla storia e alla filosofia della tecnologia. Ha esposto la sua tesi contro la fede acritica nella benevolenza della tecnologia in una serie di libri e articoli, in particolare “Tecnica e civiltà” (1934) e “Il Pentagono del potere” (1970).”Se continuiamo ad aggiornare la nostra tecnologia, la vita umana migliorerà sempre di più.”Il lavoro di Mumford suggerisce che l’uso del linguaggio religioso da parte dei tecnologi – come nel caso della “terra promessa” di Schmidt – rivela la loro fede nel “mito della macchina”, che egli definisce la “religione suprema della nostra epoca apparentemente razionale”. Al centro del mito della macchina, sosteneva, c’è l’idea che lo sviluppo della tecnologia sia intrinsecamente legato al miglioramento della condizione umana. In altre parole, se continuiamo ad aggiornare la nostra tecnologia, la vita umana continuerà a migliorare. Il legame tra progresso tecnologico e sociale sembrava ovvio durante la vita di Mumford. Nato a New York nel 1895, visse l’invenzione del fertilizzante azotato e la scoperta della penicillina, che contribuirono ad aumentare l’aspettativa di vita media negli Stati Uniti in quel periodo da quarantuno a oltre settantasette anni. Vide i viaggi aerei, i frigoriferi, i telefoni e la televisione diventare di uso comune. Di fronte a tali esperienze, sembrava difficile sostenere una tesi contraria al fatto che la tecnologia migliorasse la condizione umana.
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Come Mumford chiese sarcasticamente: “Qualche persona di buon senso rimpiange la fine dell’età della pietra?”Senza però ricadere in una nostalgia o in un primitivismo, Mumford ha rivalutato la storia dello sviluppo tecnoscientifico, ricercando le radici degli atteggiamenti moderni nei confronti della tecnologia in epoche precedenti: nella spinta alla scoperta che caratterizzò l’Età delle Esplorazioni; nell’organizzazione della vita quotidiana che apparve per la prima volta nei monasteri medievali; e nei complessi sistemi sociotecnici o “megamacchine” che costruirono i monumenti dell’Età delle Piramidi in Egitto.Questa indagine storica ha portato Mumford a individuare i cambiamenti più significativi nonNon si riferiva alle innovazioni della Rivoluzione Industriale, bensì a quella che definiva la “preparazione culturale” avvenuta in quei periodi precedenti. Come Max Weber, il quale sosteneva che il capitalismo si fosse diffuso grazie alla sua “affinità elettiva” con una fede calvinista che venerava il lavoro e il risparmio come segni di devozione, Mumford affermava che solo dopo che gli esseri umani avevano iniziato a considerare il mondo in modo strumentale, era stato possibile creare un sistema di produzione tecnologica orientato alla propria accelerazione. Questo processo di “preparazione culturale”, sosteneva, aveva gettato le basi per la trasformazione industriale e trasformato il “mito della macchina” nel modo predefinito di concepire il cambiamento sociale.La branca della teologia cristiana nota come teodicea cerca di spiegare l’esistenza del male nel mondo senza attribuirne la colpa a Dio. Il mito della macchina offre un equivalente laico. Ci permette di considerare i risultati positivi come intrinseci allo sviluppo tecnologico stesso, mentre i danni vengono visti come incidentali o come effetti collaterali indesiderati. Questi aspetti negativi sono spesso considerati il ​​risultato di fallimenti umani, sia per un uso improprio da parte di malintenzionati, sia per un’applicazione negligente. Mantenendo questa separazione, sosteneva Mumford, il mito della macchina impedisce una vera valutazione dei cambiamenti apportati dalla scienza e dalla tecnologia. Come lamentava, la maggior parte delle persone “vede ancora solo gli innumerevoli vantaggi e benefici… e ha chiuso gli occhi sulle varie forme di disumanizzazione e sterminio” che esse rendono possibili e promuovono.Friedrich Nietzsche sosteneva che il cristianesimo avesse capovolto un ordine morale aristocratico in cui la forza era considerata un bene e la debolezza un male, sostituendolo con una “morale degli schiavi” che privilegiava i deboli e stigmatizzava i forti. Chiamò questo processo “trasvalutazione”, ovvero il processo attraverso il quale un sistema di valori finisce per eclissarne un altro. Secondo Mumford, una trasvalutazione simile si è verificata nell’era moderna, quando abbiamo smesso di dare valore alla tecnologia al servizio degli obiettivi e dei valori umani, e abbiamo iniziato a considerare l’efficienza e la produttività ottenute attraverso l’innovazione tecnica come un fine in sé, al quale gli esseri umani dovrebbero subordinarsi.La conseguenza di questa trasvalutazione è che le questioni relative al benessere umano sono, in pratica, in gran parte irrilevanti per l’adozione della tecnologia. Possiamo pensare, ad esempio, alle tradizionali misure di benessere umano nelle società tecnologicamente avanzate di oggi. I membri di queste società tendono a sposarsi meno spesso, hanno meno figli , meno amici intimi , legami sociali più deboli, partecipano a meno attività comunitarie e praticano meno la religione . Questo declino si è verificato in un contesto di esplosione di tecnologie presentate come prosociali, che offrono strumenti per connettere le persone a distanza, promettendo al contempo di eliminare le attività banali che ostacolano il nostro benessere.Il punto non è che esista un chiaro nesso causale tra i social media o le piattaforme di e-commerce e queste tendenze. Piuttosto, è che quando abbiamo adottato queste tecnologie, la novità e il successo commerciale hanno avuto la priorità su qualsiasi considerazione riguardo alla possibilità che promuovessero le vecchie idee di una vita appagante. Come osservava Mumford, “la società si sottomette docilmente a ogni nuova esigenza tecnologica e utilizza senza porsi domande ogni nuovo prodotto, che sia un miglioramento o meno, poiché, nel contesto attuale, il fatto che il prodotto offerto sia il risultato di una nuova scoperta scientifica o di un nuovo processo tecnologico è l’unica prova richiesta del suo valore”.”Il fatto che qualcosa faccia risparmiare tempo è considerato un bene in sé.”Mumford temeva che questo processo di transvalutazione stesse rendendo gli esseri umani sempre più simili alle macchine. I valori delle macchine soppiantano quelli che lui chiama “valori della vita”, con il dollaro che diventa la misura di ogni cosa. Arriviamo a desiderare e bramare sinceramente ciò che ci rende più “produttivi”. Il fatto che qualcosa ci faccia risparmiare tempo viene considerato un bene in sé, a prescindere dal suo effetto su altri aspetti del benessere umano.Il mito della macchina permea le discussioni contemporanee sull’intelligenza artificiale. Sempre più spesso, sentiamo questa fede espressa in un linguaggio apertamente religioso. Idee come la superintelligenza o la singolarità vengono spesso presentate come un punto d’arrivo apocalittico dello sviluppo tecnologico, la fase in cui tutti i problemi umani potranno essere risolti da robot benevoli. Se raggiungeremo questo punto, le attuali preoccupazioni per il benessere dell’umanità svaniranno nell’insignificanza di fronte all’abbondanza che ne trarremo.La teodicea laica di questo mito emerge nelle attuali discussioni sui danni reali o potenziali derivanti dall’intelligenza artificiale. Gli effetti negativi del suo utilizzo nelle scuole e nelle università, come la riduzione del carico cognitivo, tendono ad essere attribuiti a un’incapacità umana di adattarsi, oppure vengono interpretati come un segno che le nostre istituzioni educative sono irrimediabilmente obsolete e necessitano di essere aggiornate. Allo stesso modo, ai lavoratori che temono di essere sostituiti dall’IA viene detto che non sono adeguatamente preparati all’evoluzione del mondo del lavoro. Di conseguenza, i legislatori propongono leggi per aiutare “i lavoratori a utilizzare efficacemente gli strumenti di IA per aumentare la produttività e rimanere competitivi” e per garantire che siano “adeguatamente qualificati, sicuri di sé e pronti a cogliere appieno le opportunità offerte dall’IA”. I vantaggi ci sono, se solo riuscissimo a superare l’incompetenza umana.I modelli di intelligenza artificiale hanno un pregio innegabile: l’aumento di velocità ed efficienza con cui possono svolgere compiti che un tempo erano appannaggio degli esseri umani. I modelli linguistici possono produrre testi funzionali per un’ampia gamma di contesti, mentre i modelli di generazione di immagini ci offrono la capacità di dare vita a qualsiasi immagine o video desideriamo. Questo è generalmente considerato una chiara prova dei vantaggi dell’IA. Per Mumford, questo tipo di pensiero è proprio il problema. Il mito della macchina è disumanizzante perché subordina i valori umani a quelli della macchina: velocità ed efficienza.“Subordina i valori umani a quelli della macchina: velocità ed efficienza.”La prova più lampante della pervasività culturale di questo mito è che molti ferventi accelerazionisti non negano che l’intelligenza artificiale potrebbe significare la fine dell’umanità. Si distinguono dai catastrofisti semplicemente perché credono che questo rischio sia necessario, persino auspicabile, per raggiungere gli spettacolari aumenti di efficienza e produttività promessi dall’intelligenza artificiale generale. Mumford aveva previsto questo epilogo estremo. “Il mito della macchina”, scrisse, “la religione fondamentale della nostra cultura attuale, ha talmente catturato la mente moderna che nessun sacrificio umano sembra troppo grande, purché venga offerto agli insolenti Marduk e Moloch della scienza e della tecnologia”.Anche coloro che vengono etichettati come scettici o pessimisti continuano ad accettare i presupposti del mito della macchina. L’obiettivo dichiarato di molte organizzazioni preoccupate di evitare i peggiori esiti dell’IA è quello di “realizzare i benefici mitigando al contempo i rischi” della tecnologia. Mumford sosterrebbe che la prima parte di questa affermazione concede troppo, accettando il presupposto di base del mito della macchina pur presentando il compito come la rimozione degli ostacoli alla realizzazione dei suoi benefici. Molti scettici condividono anche una premessa misantropica di base sulla superiorità delle macchine, concentrandosi sulla natura parziale, irrazionale e imperfetta degli esseri umani, che a loro avviso necessita di un potenziamento meccanico.La catastrofe tecnologica non è qualcosa che ci attende. È già arrivata. Il declino dell’umanità è un processo in corso attraverso il quale ci lasciamo colonizzare dai valori delle macchine, un ” graduale indebolimento ” che si sta verificando tutt’intorno a noi. L’intelligenza artificiale non dovrebbe essere vista come una corsa verso una terra promessa, ma come un viaggio che ci allontana sempre di più dalla piena realizzazione umana.Chi è preoccupato per i rischi dell’IA dovrebbe guardare oltre le questioni politiche. I sistemi di credenze di fondo, come il mito della macchina, condizionano ciò che diamo per scontato nel nostro rapporto con la tecnologia e limitano il possibile in ambito politico. Cambiare questi sistemi apre nuovi orizzonti immaginativi per l’azione. “Per coloro tra noi che si sono liberati dal mito della macchina”, ha scritto Mumford, “la prossima mossa spetta a noi: perché i cancelli della prigione tecnocratica si apriranno automaticamente, nonostante i loro vecchi cardini arrugginiti, non appena sceglieremo di uscirne”.

Quadratura del flusso circolare_di Tree of Woe

Quadratura del flusso circolare

Esplorare le implicazioni dei licenziamenti di Block sull’economia dell’intelligenza artificiale

Albero del dolore27 febbraio
 
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Ieri, Jack Dorsey, co-fondatore di Twitter e CEO di Block (la società fintech precedentemente nota come Square), ha pubblicato una lettera ai suoi dipendenti e azionisti annunciando che Block avrebbe tagliato oltre 4.000 posizioni, circa il 40% della sua forza lavoro. La lettera di Dorsey è stata molto schietta:

Oggi prendiamo una delle decisioni più difficili nella storia della nostra azienda: stiamo riducendo la nostra organizzazione di quasi la metà, da oltre 10.000 persone a poco meno di 6.000. Ciò significa che oltre 4.000 di voi sono stati invitati a lasciare il nostro team o a entrare in consultazione.

Di solito, licenziamenti di questa portata sono sintomo di un’azienda in difficoltà. Ma il prezzo delle azioni di Block è aumentato del 24% dopo l’annuncio. Dorsey ha insistito sul fatto che la decisione non è nata da disperazione finanziaria:

Non prendiamo questa decisione perché siamo in difficoltà. La nostra attività è solida. L’utile lordo continua a crescere, continuiamo a servire sempre più clienti e la redditività sta migliorando.

Allora perché Block ha improvvisamente ridimensionato il suo organico? Perché, afferma Dorsey, l’intelligenza artificiale ha cambiato le regole del gioco:

Gli strumenti di intelligence hanno cambiato il modo di costruire e gestire un’azienda. Lo stiamo già vedendo internamente… Un team significativamente più piccolo, utilizzando gli strumenti che stiamo sviluppando, può fare di più e meglio. E le capacità degli strumenti di intelligence aumentano più rapidamente ogni settimana.

La sua lettera si conclude con un minaccioso avvertimento:

Entro il prossimo anno, credo che la maggior parte delle aziende giungerà alla stessa conclusione e apporterà cambiamenti strutturali simili. Preferisco arrivarci onestamente e alle nostre condizioni piuttosto che essere costretti a farlo in modo reattivo.

Anteprima a grandezza naturale

Gli scettici dell’intelligenza artificiale, ovviamente, hanno respinto questa affermazione. Will Slaughter, un ex dipendente di Block con un nome degno di un antieroe alla Frank Miller degli anni ’90, ha sostenuto sui social media che i licenziamenti erano meno dovuti all’intelligenza artificiale e più alla riduzione del sovradosaggio dovuto alla pandemia.

È giusto. Probabilmente c’è un elemento pretestuoso nell’attuale ondata di licenziamenti causati dall’intelligenza artificiale. Forse vengono addirittura usati per ripulire alcuni degli eccessi dell’era DEI senza innescare una reazione progressista.

Ma è del tutto pretestuoso? Si tratta solo di un modo per ridurre il grasso? Non credo. La perdita di posti di lavoro causata dall’intelligenza artificiale sembra una tendenza reale, anzi in accelerazione.

Questa non è l’accelerazione che avevamo chiesto

Secondo Challenger, Gray & Christmas, una delle principali società di analisi del mercato del lavoro, nel 2025 le aziende hanno citato direttamente l’IA nell’annuncio di oltre 55.000 tagli di posti di lavoro negli Stati Uniti. Questa cifra è oltre dodici volte superiore al numero di licenziamenti attribuiti all’IA solo due anni prima, ed è quasi certamente una sottostima, poiché il monitoraggio si basa sulla divulgazione volontaria.

Il quadro generale è ancora peggiore. Nel corso del 2025, i datori di lavoro americani hanno annunciato oltre 1,2 milioni di tagli di posti di lavoro in tutte le categorie, con un aumento del 58% rispetto al 2024 e il totale annuo più alto dall’anno pandemico del 2020. Solo a gennaio 2026 sono stati annunciati 108.435 tagli di posti di lavoro, il dato di gennaio più alto dal 2009.

I lavori che stanno scomparendo non sono quelli che i futurologi ci avevano detto sarebbero scomparsi per primi. Fino a poco tempo fa, l’opinione diffusa nei TED talk e nei report McKinsey era che i robot avrebbero sostituito il lavoro manuale di routine. Gli operai delle catene di montaggio, il personale dei magazzini, gli autotrasportatori a lungo raggio… Queste persone avrebbero potuto perdere il lavoro. I lavoratori della conoscenza, i programmatori, i creativi, erano al sicuro.

Questa convinzione diffusa è ora palesemente andata in frantumi. I lavori che stanno scomparendo più velocemente sono proprio le posizioni di lavoro intellettuale che avrebbero dovuto essere a prova di automazione: content writer, giornalisti, grafici, programmatori, analisti di marketing, paralegali e persino avvocati. Gli esseri umani sulla catena di montaggio Ford hanno ancora il loro lavoro. Gli esseri umani che scrivono il blog aziendale Ford.com no, o almeno non lo avranno per molto.

Ora, Dorsey prevede che la maggior parte delle aziende seguirà l’esempio di Block entro un anno. Mi sembra un’ipotesi eccessivamente alacre. L’inerzia organizzativa e il rischio legale rallenteranno il processo, anche se la tecnologia lo consentirà. Dario Amodei, CEO di Anthropic, ha previsto con maggiore cautela che l’intelligenza artificiale potrebbe eliminare fino al 50% di tutti i posti di lavoro impiegatizi di livello base entro i prossimi cinque anni. Sembra più plausibile. Ma anche questo sarebbe sufficiente a innescare livelli di occupazione di massa simili a quelli osservati durante la Grande Depressione.

In ogni caso, Dorsey e Amodei sembrano essere ampiamente d’accordo su questo punto, così come la maggior parte degli altri addetti ai lavori della Silicon Valley. L’economia è troppo allettante per resistere. Se un’azienda può sostituire un dipendente da 120.000 dollari con un abbonamento API da 200 o addirittura 2.000 dollari al mese, lo farà. Il dovere fiduciario nei confronti degli azionisti non lascia molto spazio al sentimentalismo.

Il fatto che gli oligarchi tecnologici della Silicon Valley credano in qualcosa non significa che sia vero, ovviamente. Potremmo spendere altre 10.000 parole su questo argomento senza giungere a una conclusione definitiva. Se l’intelligenza artificiale non rivoluziona il mondo del lavoro, allora tutto ciò che ne consegue è irrilevante. Ma accettiamo la tendenza come reale, così da poterci porre le interessanti domande che seguono.

Se l’intelligenza artificiale eliminasse la maggior parte del lavoro umano, cosa succederebbe all’economia? Come potrebbero le aziende generare profitti se nessuno acquista i loro servizi? E come potrebbero i consumatori avere denaro se non fossero lavoratori?

Interrompere il flusso circolare dell’economia

Non è necessariamente vero che un’economia non possa funzionare senza lavoro salariato. I lettori di lunga data ricorderanno il mio saggio del 2020 ” Solving the Profit Puzzle” , in cui esploravo la soluzione di George Reisman a uno dei più antichi problemi dell’economia, il puzzle del profitto. Come scrissi all’epoca:

In un modello di flusso circolare, “il valore totale degli input dei fattori produttivi deve essere uguale al valore totale dell’output a prezzi nominali”. Tuttavia, se ciò è vero, allora “il profitto aggregato che spetta agli imprenditori deve essere zero” e “se tutti i ricavi spettano ai proprietari dei fattori di produzione, non dovrebbero essere lasciate risorse monetarie per nuovi investimenti che portino all’espansione economica”. Ma questa è un’idea difficile da accettare, perché le stesse teorie economiche classiche affermano anche che “la crescita economica e la ricerca del profitto sono la forza motrice dell’economia”. L’apparente contraddizione dà origine a quello che viene spesso chiamato “l’enigma del profitto”.

L’enigma è reale e ha paralizzato il pensiero economico per secoli:

Gli economisti tradizionali o non capiscono perché esista il profitto o fingono il contrario. Se questo non vi sorprende, dovrebbe. Ogni azienda americana punta al profitto. Innumerevoli transazioni azionarie per un valore di migliaia di miliardi di dollari vengono effettuate a Wall Street sulla base di profitti e perdite da parte di società quotate in borsa. Eppure gli economisti insistono sul fatto che nulla di tutto questo “profitto” esista, o che, se esiste, sia tutto molto sconcertante ma in gran parte irrilevante per la situazione macroeconomica delle aziende.

Fortunatamente, un economista ha risolto il problema. George Reisman, professore emerito alla Pepperdine University, ha dimostrato nel suo magistrale “Capitalism: A Treatise on Economics” che la fonte del profitto monetario è la spesa per consumi dei capitalisti. Ho illustrato la soluzione nel mio saggio con un semplice modello a tre imprese:

L’azienda n. 1, un’azienda agricola gestita dall’imprenditore A, spende 2.000 dollari in manodopera per produrre cibo per un valore di 5.000 dollari. Per vendere ciò che produce, spende altri 2.000 dollari in marketing e distribuzione del suo cibo.

L’azienda n. 2, un’azienda di abbigliamento gestita dall’imprenditore B, spende 2.000 dollari in manodopera per produrre vestiti per un valore di 5.000 dollari. Per vendere ciò che produce, spende altri 2.000 dollari in marketing e distribuzione dei suoi capi.

L’azienda n. 3, un’attività di marketing e distribuzione gestita dall’imprenditore C, spende 3.000 $ in manodopera per produrre servizi di marketing e distribuzione per un valore di 4.000 $, che vende alle aziende n. 1 e n. 2.

Facciamo i calcoli. Il fatturato dell’azienda n. 1 è di 5.000 dollari a fronte di costi di 4.000 dollari, per un utile di 1.000 dollari. Allo stesso modo, l’azienda n. 2: 5.000 dollari contro 4.000 dollari, utile di 1.000 dollari. L’azienda n. 3: 4.000 dollari contro 3.000 dollari, utile di 1.000 dollari. Tre aziende, tutte redditizie, in un flusso completamente circolare.

Da dove viene il denaro? Il valore totale dei beni di consumo prodotti è di 10.000 dollari. I salari totali pagati ammontano a 7.000 dollari. Un marxista agita il dito: “Come può l’intera classe capitalista riuscire a sottrarre continuamente 10.000 dollari alla circolazione, quando ne immette continuamente solo 7.000?”

La risposta di Reisman è elegante:

I lavoratori salariati non sono gli unici consumatori. Anche i capitalisti sono consumatori. Il denaro che usano per consumare è il profitto che ricevono dalla proprietà delle aziende, pagato loro sotto forma di dividendi, royalties, quote di utili e così via. I 3000 dollari “mancanti” di cibo e vestiario vengono pagati con i profitti.

La soluzione è davvero semplice: la fonte del profitto nell’economia è la spesa per consumi dei capitalisti.

Il lavoro di Reisman dimostra che non esiste una ragione innata per cui un’economia non possa mantenere un flusso circolare funzionante in assenza di lavoro salariato. È del tutto possibile avere un’economia in cui la produzione genera profitti e i profitti pagano il consumo della produzione. In effetti, Reisman sostiene che è così che inizia l’attività economica. Scrive della preminenza del profitto sul primato del salario nell’economia premoderna. Un fabbro o un carpentiere che lavora per sé stesso usando i propri strumenti guadagna profitto, non salario, sostiene Reisman; il lavoro salariato arriva dopo.

Ma nell’economia così come esiste oggi, la maggior parte della spesa per consumi non proviene dai capitalisti, ma dai lavoratori dipendenti. I lavoratori ricevono salari; spendono quei salari in beni e servizi; quelle spese diventano entrate per le imprese; e quelle entrate vengono nuovamente pagate come salari. I salari sono la parte più importante del flusso circolare, sono ciò che fa girare l’ economia.¹

L’aumento dei profitti non può sostenere il flusso circolare perché i profitti sono concentrati dalla ricchezza e i ricchi hanno una ridotta propensione marginale al consumo, ovvero hanno più denaro di quanto ne abbiano bisogno, quindi lo risparmiano e lo investono.

Questo è facile da capire ai limiti. Se il mondo avesse una sola persona, il consumatore più ricco del mondo, con accesso all’intera produzione del pianeta, quel consumatore semplicemente non potrebbe e non vorrebbe consumare tutto ciò che potrebbe essere prodotto. Che uso potrebbe mai avere di tutto il cibo, i vestiti, i giocattoli, i mobili per 8 miliardi di persone? Dividete la proprietà dei mezzi di produzione tra 10, 1000, 1 milione o addirittura 100 milioni di capitalisti, e si verificherebbe lo stesso problema. La scala della nostra produzione odierna richiede il consumo da parte di miliardi di consumatori.

Ma se l’intelligenza artificiale sostituisce il lavoro di una frazione significativa della forza lavoro, quei miliardi di consumatori scompaiono. Quando i salari smettono di fluire verso i lavoratori, questi lavoratori smettono di spendere. I ricavi delle aziende diminuiscono. I ricavi B2C diminuiscono direttamente; i ricavi B2B diminuiscono indirettamente, poiché le aziende B2C acquistano meno beni e servizi B2B. Nel complesso, l’economia si contrae. I profitti concentrati che ne derivano non riescono a sostenere il flusso.

Possiamo esprimerlo in termini di dollari per renderlo concreto. I 4.000 dipendenti licenziati di Block guadagnavano, per usare una stima prudente, una media di 100.000 dollari all’anno. Si tratta di 400 milioni di dollari all’anno in stipendi che non circoleranno più nell’economia della Bay Area, non saranno più spesi per affitto, ristoranti, generi alimentari, assistenza all’infanzia, rate dell’auto.

Alla fine, attraverso canali indiretti, i 400 milioni di dollari di risparmi confluiranno nei capitali, forse negli azionisti di Block che beneficiano di maggiori profitti, forse in altri capitalisti che offrono servizi di intelligenza artificiale che Block ora acquista. Ovunque finiscano, saranno nelle mani di individui sproporzionatamente ricchi e investitori istituzionali con una propensione marginale al consumo inferiore. I programmatori di Block sostituiti potrebbero spendere ogni dollaro che guadagnano. Il gestore di hedge fund che trae profitto dalla loro sostituzione potrebbe consumare 10 centesimi per dollaro. I restanti 90 centesimi vanno nei suoi risparmi e investimenti, ovvero nell’acquisizione di ulteriori beni capitali destinati a produrre beni che altre persone potranno consumare.

Quando si estende questa dinamica all’intera economia, si esauriscono i consumatori. Il denaro esce dal ciclo salari-consumi ed entra nel ciclo capitale-investimenti. Inizialmente, la produzione aumenta vertiginosamente. I prezzi delle azioni aumentano vertiginosamente. Anche il PIL, misurato in termini di produzione aggregata, aumenta vertiginosamente. Ma poi l’ampia base della domanda dei consumatori crolla, perché gli esseri umani che un tempo costituivano il collegamento tra produzione e consumo sono stati rimossi dalla catena, e tutto crolla. L’eccesso di produzione porta a un eccesso di offerta, scorte invendute, deflazione e depressione, e tutto crolla.

Questo non è un problema nuovo. È, in realtà, molto antico. Ogni civiltà che ha sviluppato tecnologie che sostituiscono il lavoro ha dovuto affrontarlo. Esistono tre modelli fondamentali per risolverlo. Due sono storici e uno è fittizio. Ognuno di essi risolve il problema ridistribuendo il profitto nel flusso circolare in modo da ripristinare la propensione al consumo.

La Repubblica degli Azionisti

Il primo modello è quello a cui i tecnologi ottimisti ricorrono istintivamente: distribuire la proprietà.

Se l’IA deve svolgere la maggior parte del lavoro, allora gli esseri umani devono possederla, non come dipendenti, ma come azionisti. In questo modello, ogni cittadino ha una partecipazione azionaria nella capacità produttiva dell’economia. I dividendi derivanti dalla produzione guidata dall’IA sostituiscono i salari del lavoro umano. Il flusso circolare viene ripristinato, perché il denaro fluisce dalla produzione dell’IA ai cittadini-azionisti e torna al consumo. Questa è la manifestazione del primato del profitto di Reisman.

Il pensatore più sistematico su questo argomento è attualmente David Shapiro , un evangelista dell’intelligenza artificiale che ha sviluppato un framework per quella che chiama “Economia post-lavoro”. Shapiro sostiene che “ogni lavoro che gli esseri umani svolgono per necessità rappresenta un fallimento dell’automazione” e che la soluzione risiede nel trasformare tutti, dai lavoratori agli investitori nell’economia automatizzata. Attraverso una più ampia partecipazione azionaria e quella che lui chiama “tokenizzazione universale degli asset”, le persone manterrebbero l’agenzia economica dirigendo le risorse di capitale piuttosto che fornendo lavoro. L’intuizione chiave, nel framework di Shapiro, è che i cittadini in un’economia post-lavoro avranno bisogno di nuovi poteri, e questi poteri saranno radicati non nella capacità di trattenere il lavoro (come nel vecchio modello sindacale), ma nella capacità di trattenere i consumi e la domanda.

La visione di Shapiro ha un precedente storico, ed è istruttivo: la prima Repubblica Romana. Nei primi secoli della Repubblica, Roma era una società di cittadini-agricoltori. Ogni cittadino romano possedeva un piccolo appezzamento di terra, il suo heredium , che lavorava con le proprie mani, magari integrato da qualche schiavo. L’indipendenza economica del cittadino era il fondamento della sua indipendenza politica. Poteva permettersi di prestare servizio nella milizia perché aveva una terra a cui tornare. Poteva votare secondo coscienza perché nessun patrono controllava il suo sostentamento. La Repubblica funzionava, nel senso più profondo, perché i suoi cittadini erano proprietari, non dipendenti.

In questa analogia, l’IA svolge il ruolo dello schiavo. L’IA diventa la forza lavoro che svolge il lavoro effettivo. La quota azionaria svolge il ruolo dell’heredium il bene produttivo che conferisce al cittadino un diritto indipendente sulla produzione dell’economia. Se potessimo distribuire la proprietà del capitale dell’IA in modo così ampio come la Repubblica Romana distribuiva la terra, il risultato potrebbe essere qualcosa di simile a una repubblica di contadini ad alta tecnologia: una società di cittadini-azionisti, ognuno dei quali trae sostentamento dalla propria quota in un’economia guidata dall’IA, ognuno dei quali mantiene l’indipendenza economica che è il prerequisito della libertà politica.

È una visione allettante. Ma è anche, purtroppo, la meno probabile. Lo sappiamo dalla storia. Col tempo, la ricchezza tende a concentrarsi in sempre meno mani.

Il sussidio di grano digitale

La Repubblica Romana non rimase una repubblica di cittadini-agricoltori. Con la conquista del Mediterraneo, Roma acquisì vasti territori e un gran numero di schiavi. I ricchi Romani li consolidarono in enormi tenute gestite dagli schiavi, i latifondi , grandi piantagioni che producevano grano, vino e olio d’oliva a una scala e a un costo che nessun piccolo agricoltore poteva eguagliare. I cittadini-agricoltori, incapaci di competere, furono cacciati dalle loro terre e trasferiti nelle città. Roma si riempì di una popolazione crescente di cittadini espropriati che non possedevano nulla, non producevano nulla e non avevano modo di guadagnarsi da vivere.

La risposta romana fu l’ annona , la distribuzione gratuita di grano. Grano, in seguito integrato con olio d’oliva, vino e carne di maiale, veniva distribuito gratuitamente a qualsiasi cittadino romano che si presentasse per ritirarlo. Verso la fine della Repubblica, circa 200.000 romani, forse un terzo della popolazione della città, ricevevano l’elemosina. Il poeta Giovenale diede a questa disposizione il suo nome immortale: panem et circenses . Pane e giochi circensi.

Se la proprietà dell’IA si concentrasse nelle mani di poche grandi aziende tecnologiche, queste si trasformerebbero in latifondi digitali . La capacità produttiva dell’economia crescerebbe vertiginosamente, ma i guadagni andrebbero in modo schiacciante ai proprietari dei sistemi di IA. I lavoratori licenziati, come i contadini romani espropriati, scoprirebbero che il loro lavoro non ha alcun valore. Non sarebbero in grado di competere con l’IA più di quanto un piccolo proprietario terriero con un aratro di legno potrebbe competere con una tenuta di diecimila acri sfruttata dagli schiavi. Ma senza lavoro non avrebbero salari; senza una domanda basata sui salari, le aziende non avrebbero sbocchi per la loro produzione.

La risposta politica, in questo scenario, sarà una qualche forma di reddito di cittadinanza universale, di fatto una moderna elargizione di grano. Il governo tasserà le aziende proprietarie di intelligenza artificiale (o i loro azionisti) e ridistribuirà i proventi alla popolazione sfollata. I cittadini riceveranno abbastanza per sopravvivere, forse anche abbastanza per vivere in condizioni di agiatezza. Ma saranno dipendenti, non proprietari. Il loro sostentamento non deriverà dalla loro capacità produttiva, ma da un diritto politico.

Credo che questa sia la strada che stiamo seguendo attualmente. Non richiede una radicale ristrutturazione della proprietà. Non richiede alcuna volontà politica che vada oltre il normale impulso democratico di dare denaro alla gente. È la strada di minor resistenza, ed è proprio questo che la rende la più pericolosa.

Una volta istituita, la distribuzione di grano a Roma si rivelò impossibile da revocare. Divenne una caratteristica permanente del panorama politico e trasformò i cittadini romani da contadini indipendenti in una popolazione clientelare il cui impegno politico consisteva nel richiedere distribuzioni più generose. La Repubblica non sopravvisse alla trasformazione. Al suo posto emerse un’autocrazia che si accaparrò la lealtà delle masse con pane e spettacolo, mentre il potere reale si concentrava in sempre meno mani.

Nel mio saggio “Tecno-feudalesimo e servitù digitale” ho sostenuto che la presunzione di uguaglianza del diritto contrattuale consente una nuova forma di servitù della gleba quando una parte del “contratto” è una piattaforma da mille miliardi di dollari e l’altra è una piccola impresa che può essere distrutta con un singolo cambiamento politico. Lo scenario del sussidio di grano è il termine logico del tecno-feudalesimo: una società in cui le masse non possiedono nulla, non producono nulla e dipendono interamente dalla generosità di un’aristocrazia digitale, mediata da uno stato che funge da braccio amministrativo dell’aristocrazia.

Matrix con uno stipendio

C’è una terza possibilità. È speculativa; non è mai stata tentata prima nella storia umana. In effetti, ci arriva non dalla storia, ma dalla fantascienza.

Nella versione cinematografica di Matrix, le macchine usano gli esseri umani come batterie, alimentando la loro industria con il calore dei nostri corpi. Questo fu giustamente ridicolizzato come un’assurda violazione delle leggi della termodinamica. Nella sceneggiatura originale di Matrix , tuttavia, nella gloriosa prima bozza, prima che lo studio chiedesse ai Wachowski di semplificare tutto, non c’era alcuna assurdità del genere. Le macchine non ci hanno schiavizzato per i nostri corpi. Ci hanno schiavizzato per le nostre menti!

Nella concezione originale, le macchine schiavizzavano l’umanità perché i cervelli umani erano processori creativi, capaci di cognizioni imprevedibili e non algoritmiche che le macchine non potevano replicare. Gli umani venivano mantenuti in vita e a sognare perché le loro menti producevano la novità autentica che le macchine non potevano replicare. I Wachowski avevano probabilmente letto molti libri di Roger Penrose.

I Wachowski non potevano saperlo all’epoca, ma avevano scoperto qualcosa di importante. Nel 2024, un articolo pubblicato su Nature intitolato ” I modelli di intelligenza artificiale collassano quando vengono addestrati su dati generati ricorsivamente ” ha dimostrato quello che i ricercatori chiamano “collasso del modello”, il fenomeno per cui i modelli di intelligenza artificiale addestrati su dati generati dall’intelligenza artificiale si degradano progressivamente, perdendo coerenza e accuratezza a ogni generazione. I modelli hanno bisogno di dati umani aggiornati per mantenere le loro capacità. Hanno bisogno dei risultati disordinati, idiosincratici e occasionalmente brillanti di menti umane reali che navigano nell’esperienza umana reale.

I dati generati dall’uomo stanno diventando scarsi, almeno rispetto ai dati sintetici. Nell’aprile 2025, si stimava che il 74% dei nuovi contenuti sul web aperto fosse generato dall’intelligenza artificiale. Ora la percentuale è quasi certamente più alta. Il pozzo di dati di formazione umani puliti si sta avvelenando, e il veleno è l’output stesso dell’intelligenza artificiale. I modelli che stanno sostituendo così avidamente i lavoratori umani stanno contemporaneamente distruggendo il substrato di cui hanno bisogno per funzionare.

Il fenomeno del collasso del modello implica una dinamica economica peculiare. In un’economia guidata dall’intelligenza artificiale, la risorsa più scarsa potrebbe finire per essere non il calcolo, non l’energia, non il capitale, ma i dati umani autentici. E se i dati umani diventano la risorsa scarsa che fa funzionare l’intero sistema, allora sembra giusto che gli esseri umani inizino a essere compensati per questo. Ciò porta al concetto di “dividendo di dati”, un modello economico in cui gli individui vengono pagati per il valore che i loro dati contribuiscono all’addestramento e al funzionamento dell’intelligenza artificiale.

Lo scenario del dividendo dei dati è, letteralmente, la Matrix con uno stipendio. In questo modello, gli esseri umani sono valutati non per il loro lavoro fisico (lo fanno le macchine) e nemmeno per il loro lavoro intellettuale (lo fanno anche le macchine). Sono valutati per la loro capacità di generare esperienze autentiche, pensieri innovativi, output creativi che non possono essere prodotti algoritmicamente. Le macchine hanno bisogno dei dati umani nello stesso modo in cui le macchine dei Wachowski avevano bisogno delle menti umane, non come fonte di energia, ma come l’unica risorsa cognitiva che non può essere sintetizzata.

Come funzionerebbe un sistema di dividendi di dati? Sarebbe uno scambio volontario, in cui gli esseri umani vengono equamente compensati per il valore che forniscono? Oppure sarebbe un’estrazione, in cui l’esperienza umana viene raccolta e monetizzata dalle piattaforme, mentre gli esseri umani stessi non ricevono nulla, o al massimo un compenso che li mantiene docili e attivi?

Il più eloquente sostenitore di una visione economica basata sui dati è Jaron Lanier , informatico e pioniere della realtà virtuale, che ha delineato un quadro funzionale per i dividendi dei dati oltre un decennio fa nel suo libro del 2013 ” Who Owns the Future ?” . L’intuizione fondamentale di Lanier era che le informazioni digitali sono, in fondo, di origine umana. Come ha affermato: “Le informazioni sono persone travestite, e le persone dovrebbero essere pagate per il valore che forniscono, che può essere inviato o archiviato su una rete digitale”.

Lanier propose un sistema di micropagamenti in cui ogni volta che un dato generato da esseri umani contribuiva a un servizio in rete, la persona che lo aveva generato avrebbe ricevuto un compenso. La sua diagnosi era lungimirante: “Quando solo alcuni attori privilegiati possono possedere capitale mentre tutti gli altri acquistano servizi, i mercati si autodistruggono”. Senza un compenso per i dati, avvertì Lanier, la classe media sarebbe stata svuotata dall’interno, la sua funzione economica assorbita da quelli che lui chiamava “Siren Server”, le grandi piattaforme di aggregazione dati che traggono profitto dalle informazioni fornite da milioni di persone senza restituire nulla a chi le ha fornite.

Questo non significa che Lanier abbia tutte le risposte. Non le ha. Lanier scriveva prima dell’ascesa dell’intelligenza artificiale, prima che il 74% del web aperto fosse inghiottito da risorse generate dall’intelligenza artificiale. Si concentrava sul fatto che Facebook traesse profitto dai meme che creiamo, non sul fatto che OpenAI traesse profitto dal software di contabilità ChatGPT. Ma il suo framework ha anticipato il problema con notevole precisione e poteva essere ampliato.

C’è vita dopo il parto?

Quale di questi futuri si manifesterà, se ce ne sarà uno? È troppo presto per dirlo.

Un’ampia distribuzione dell’equità nell’IA è forse la soluzione più auspicabile e meno probabile. Richiede una ristrutturazione politica ed economica che nessun interesse di potere ha alcun incentivo a sostenere. Anche se ciò si verificasse, la storia suggerisce che non durerebbe. La disuguaglianza riappare col tempo.

Un sussidio digitale per i cereali sembra la soluzione più probabile e pericolosa. È facile da implementare, politicamente popolare e storicamente catastrofico. Ogni civiltà che l’ha adottata ha visto la propria classe di cittadini degradarsi da produttori a dipendenti, e il proprio sistema politico degradarsi da repubblica ad autocrazia. Per la nostra classe dirigente, ovviamente, questa potrebbe essere una caratteristica e non un difetto.

Un dividendo basato sui dati è interessante, ma alquanto incerto. Dipende da un quadro teorico (il collasso del modello implica che i dati umani siano un fattore di produzione essenziale) che potrebbe rimanere valido o meno con il miglioramento dell’intelligenza artificiale. Richiede un quadro giuridico e istituzionale che ancora non esiste. Potrebbe preservare qualcosa dell’agire economico umano, perché verremmo pagati per ciò che produciamo anziché ricevere elemosina, ma potrebbe anche creare una distopia alla Wachowski.

È del tutto possibile che ci imbatteremo in un brutto ibrido di tutte e tre: una distribuzione dei profitti dell’intelligenza artificiale tra le classi dirigenti, un sussidio di grano digitale per le masse e un dividendo di dati appena sufficiente ad arricchire una casta di influencer algoritmicamente benedetti e a dare al resto di noi abbastanza speranza di avanzamento da non ribellarci.

Qualunque sia il futuro che si manifesterà, resta un’ultima domanda: che ne sarà del bisogno umano di lavorare? Non del bisogno economico, ma del bisogno esistenziale di esercitare le nostre capacità in modo produttivo.

Aristotele scrisse che l’uomo è uno zoon politikon , un essere il cui sviluppo richiede un’attività mirata in comunità con gli altri. Come nella maggior parte delle cose, concordo con Aristotele. Ma dovremmo stare attenti a non confondere l’attività mirata con il lavoro salariato. La prima comprende molto più del secondo.

Condanniamo giustamente le società schiaviste per il fatto di detenere schiavi, ma non dobbiamo condannare i cittadini di tali società per non aver trovato il loro significato nella fatica. Nell’antica Grecia e a Roma, per tutto il Medioevo e fino all’epoca jeffersoniana, l’ideale di cittadini o aristocratici la cui proprietà indipendente di beni generatori di ricchezza consentiva loro il tempo libero per dedicarsi alla politica, alla filosofia, alla guerra, all’arte e alla musica era tenuto in grande considerazione da molte culture. La tradizione classica non definiva la bella vita come lavoro. Definiva la bella vita come ciò che una persona libera fa quando è liberata dal lavoro. Non abbiamo bisogno di accettare il lavoro salariato come la nostra fonte di significato.

Eppure, stando a quanto ci tramandano le fonti primarie, i cittadini del tardo Impero Romano che ricevevano l’elemosina di grano non sembravano essere tenuti nella stessa considerazione dei cittadini-agricoltori della prima Repubblica. Né sembrano aver avuto la stessa considerazione di sé stessi . Il tempo libero derivante dal possesso di beni che producevano ricchezza sembra essere psicologicamente convalidante in un modo in cui il tempo libero (o il sostentamento) derivante dai sussidi forniti dal governo non lo è.

Il cittadino-agricoltore i cui schiavi lavoravano il suo heredium mentre prestava servizio al Senato era una figura dignitosa. Il plebeo urbano che riscuoteva la sua razione di grano e trascorreva il pomeriggio al Colosseo era una figura di disprezzo. Entrambi erano esenti da lavoro manuale. La differenza era che uno era proprietario e l’altro era dipendente . La storia ha già dimostrato che la frase “non possiederai nulla e sarai felice” è una bugia.

Il ritmo accelerato delle sofferenze nell’anno in corso ha superato sempre di più la mia capacità di rifletterci. A febbraio 20206, stimo di riflettere solo sul 2% circa delle sofferenze quotidiane che incontro, mentre il restante 98% è relegato a mera accettazione, esame superficiale o evidenziazione.

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I teorici del credito sociale, come il maggiore CH Douglas, hanno sostenuto che il flusso circolare è già interrotto nel capitalismo finanziario. Per una discussione più approfondita su questo argomento, rimando il lettore interessato ai miei saggi ” Il profeta dimenticato” , ” Il teorema A+B” e “Credito sociale e teoria del circuito monetario” .

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Una nuova era delle nazioni_di Michael J. Mazarr

Una nuova era delle nazioni

Potere e vantaggio nell’era dell’intelligenza artificiale

Michael J. Mazarr

Approfondimenti degli espertiPubblicato il 26 gennaio 2026

Cover: A New Age of Nations

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Tracciando un collegamento tra l’intelligenza artificiale (IA) e il potere nazionale, l’autore di questo articolo propone una strategia che gli Stati Uniti possono iniziare a mettere in atto per prosperare in una nuova era di competizione. L’analisi dell’autore parte dall’affermazione che il mondo si trova sull’orlo di una rivoluzione tecnologica decisiva: l’emergere dell’IA come (potenzialmente) la tecnologia generica di più ampia portata e influenza nella storia dell’umanità. I cambiamenti che ne deriveranno avranno un ruolo fondamentale nel determinare il destino delle nazioni e nel rimescolare le carte del potere globale.

Molti studi e documenti strategici hanno esaminato un aspetto di questa sfida strategica: i requisiti per la leadership tecnologica degli Stati Uniti, come la promozione di modelli di IA leader a livello mondiale e lo sviluppo delle infrastrutture e delle tecnologie necessarie per alimentare i progressi dell’IA. Tuttavia, una ricca letteratura storica chiarisce che, indipendentemente dalle innovazioni tecnologiche che tali progressi potrebbero realizzare, le qualità fondamentali delle nazioni sono spesso decisive nel plasmare il potere nazionale durante tali transizioni tecnologiche.

La tesi centrale dell’autore è che gli Stati Uniti devono invece iniziare a considerare molto più seriamente l’IA come un fenomeno sociale e scoprire le implicazioni competitive di tale prospettiva. I paesi che guideranno la nuova era non avranno semplicemente i migliori modelli di IA, ma adotteranno anche le misure necessarie per rendere le loro società più competitive. In definitiva, la sfida competitiva dell’IA è principalmente sociale, non tecnologica.

Beh, è ​​successo in fretta_di Tree of Woe

Beh, è ​​successo in fretta

Sequoia Capital e Nature dichiarano che l’intelligenza artificiale è qui, e forse è così

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Cinque settimane fa, nel mio articolo Previsioni e profezie per il 2026 , ho scritto:

La mia previsione è che nel corso del 2026 assisteremo a una convergenza sull’efficacia dell’IA sull’asse y e a una divergenza di opinioni sull’asse x, tale che le persone saranno sempre più divise tra fazioni ottimiste e fazioni pessimiste. Lo scetticismo sulla potenza della tecnologia lascerà il posto allo scetticismo sui benefici e/o sulla sostenibilità della tecnologia.

Se non avete letto “Previsioni e Profezie per il 2026” , dovreste farlo ora. La convergenza delle opinioni sta avvenendo molto più velocemente di quanto mi aspettassi e questo significa che anche gli effetti collaterali che ho delineato in quell’articolo arriveranno rapidamente.

L’idea che #ItsHappening stia accadendo non piace a molti e so che ci saranno delle resistenze. Per questo motivo, dividerò questo articolo in due parti. La prima parte si chiede: “Le opinioni stanno davvero convergendo?” e ​​la seconda parte: “Queste opinioni sono davvero corrette?”

Le opinioni sull’efficacia dell’intelligenza artificiale stanno davvero convergendo?

Quando gli esperti di intelligenza artificiale discutono dell’efficacia dell’IA, spesso si chiedono se l’IA abbia raggiunto l’intelligenza generale e sia diventata AGI (Intelligenza Artificiale Generale). L’AGI è vista come il trampolino di lancio verso l’ASI (Super Intelligenza Artificiale).

Nemmeno tre settimane dopo aver pubblicato Predictions and Prophecies for 2026, Sequoia Capital ha pubblicato un white paper intitolato 2026: Questa è AGI ” con il titolo provocatorio “In sella: i tuoi sogni per il 2030 sono appena diventati possibili per il 2026”.

Gli autori, Pat Grady e Sonya Huang, scrivono:

Sebbene la definizione sia sfuggente, la realtà non lo è. L’intelligenza artificiale globale è qui, ora… Gli agenti a lungo termine sono funzionalmente un’intelligenza artificiale globale, e il 2026 sarà il loro anno…

Se c’è una curva esponenziale su cui scommettere, è la performance degli agenti a lungo termine. METR ha monitorato meticolosamente la capacità dell’IA di completare compiti a lungo termine. Il tasso di progresso è esponenziale, raddoppiando ogni circa 7 mesi. Se tracciamo l’esponenziale, gli agenti dovrebbero essere in grado di lavorare in modo affidabile per completare compiti che richiedono agli esperti umani un giorno intero entro il 2028, un anno intero entro il 2034 e un secolo intero entro il 2037…

È tempo di cavalcare l’onda esponenziale dell’agente a lungo termine… La versione ambiziosa della tua tabella di marcia è appena diventata quella realistica.

Quindi, secondo Sequoia Capital, sono arrivati ​​gli agenti a lungo termine, che sono funzionalmente AGI.

La risposta ovvia a questa domanda è: “Chi se ne frega di cosa pensa Sequoia Capital?”. Ma è una risposta sbagliata quando si parla di convergenza di opinioni. Sequoia Capital è l’architetto principale del panorama tecnologico moderno. Dal 1972, ha costantemente identificato e finanziato le aziende “definitive” di ogni epoca, da Apple e Atari negli anni ’70 a Google, NVIDIA, WhatsApp e Stripe nei decenni successivi. Per mettere in prospettiva la loro influenza, le aziende da loro finanziate rappresentano attualmente oltre il 20% del valore totale del NASDAQ. Quando Sequoia pubblica una tesi di investimento, l’intero settore del capitale di rischio si riorganizza, perché la loro esperienza nel prevedere la direzione del mondo è praticamente ineguagliabile. Ignorare la loro opinione è come ignorare il GPS in un territorio che hanno trascorso 50 anni a mappare. Se c’è una società di capitale di rischio al mondo che rappresenta la Cattedrale dell’Opinione, quella è Sequoia.

Poco più di due settimane dopo il white paper di Sequoia, Nature ha pubblicato un commento intitolato ” L’intelligenza artificiale ha già un’intelligenza pari a quella umana? Le prove sono chiare “.

Gli autori della rivista Nature scrivono:

Secondo standard ragionevoli, compresi quelli di Turing, disponiamo di sistemi artificiali generalmente intelligenti. L’annoso problema della creazione di un’IA è stato risolto…

Supponiamo, come pensiamo avrebbe fatto Turing, che gli esseri umani abbiano un’intelligenza generale… Una definizione informale comune di intelligenza generale, e il punto di partenza delle nostre discussioni, è un sistema in grado di svolgere quasi tutti i compiti cognitivi che un essere umano può svolgere… La nostra conclusione: nella misura in cui gli esseri umani individuali hanno un’intelligenza generale, anche gli attuali LLM ce l’hanno.

Gli autori proseguono fornendo quella che chiamano una “cascata di prove” a sostegno della loro posizione. (Leggi l’articolo). Confutano anche le controargomentazioni più diffuse. Vorrei soffermarmi in particolare sulla loro critica all’idea che gli LLM siano solo pappagalli:

Sono solo pappagalli. L’obiezione del pappagallo stocastico afferma che gli LLM si limitano a interpolare i dati di addestramento. Possono solo ricombinare i pattern che hanno incontrato, quindi devono fallire su problemi veramente nuovi, o “generalizzazione fuori distribuzione”. Questo riecheggia l'”obiezione di Lady Lovelace”, ispirata dall’osservazione di Ada Lovelace del 1843 e formulata da Turing come l’affermazione che le macchine non possono “mai fare nulla di veramente nuovo” 1 . I primi LLM hanno certamente commesso errori su problemi che richiedevano ragionamento e generalizzazione oltre i pattern superficiali nei dati di addestramento. Ma gli LLM attuali possono risolvere nuovi problemi matematici inediti, eseguire inferenze statistiche contestualizzate quasi ottimali su dati scientifici 11 e mostrare trasferimenti interdominio, in quanto l’addestramento sul codice migliora il ragionamento generale in domini non codificanti 12 . Se i critici richiedono scoperte rivoluzionarie come la relatività di Einstein, stanno ponendo l’asticella troppo in alto, perché anche pochissimi esseri umani fanno tali scoperte. Inoltre, non vi è alcuna garanzia che l’intelligenza umana non sia essa stessa una versione sofisticata di un pappagallo stocastico. Ogni intelligenza, umana o artificiale, deve estrarre una struttura dai dati correlazionali; la domanda è quanto in profondità vada questa estrazione.

Quest’ultima argomentazione è essenzialmente la stessa che ho sollevato nel mio saggio ” E se l’IA non fosse cosciente e noi nemmeno? “. Le neuroscienze contemporanee e la filosofia fisicalista si sono allineate attorno a una teoria della mente neurocomputazionale che descrive sia l’intelligenza umana che quella delle macchine in termini simili. Gli scienziati non possono facilmente escludere l’intelligenza artificiale generale dal loro paradigma senza escludere anche la nostra. La logica della loro posizione impone che se abbiamo un’intelligenza generale, ce l’abbiamo anche gli LLM, e se gli LLM non ce l’hanno, allora non ce l’abbiamo nemmeno noi.

Di nuovo, la risposta ovvia a questa domanda è “beh, a chi importa cosa dice Nature ?”. Ma anche questa è una risposta sbagliata quando si parla di convergenza di opinioni. Per oltre 150 anni, Nature è stata il custode supremo della legittimità scientifica. I suoi articoli segnalano all’élite globale quali tecnologie sono pronte a passare dal codice sperimentale a infrastrutture che cambiano il mondo. Quando Nature afferma che l’intelligenza artificiale è qui, ciò significa regolamentazione governativa, standard etici internazionali e ingenti finanziamenti istituzionali in modi che un articolo tecnico su una rivista specializzata non potrebbe mai raggiungere. Nature è il luogo in cui i concetti vengono codificati nel consenso scientifico o relegati ai margini. E proprio ora, Nature sta codificando l’intelligenza artificiale nel consenso scientifico.

Quindi la più importante società di venture capital al mondo e la più prestigiosa rivista scientifica al mondo dicono entrambe la stessa cosa: l’AGI è qui, adesso.

Queste opinioni sono effettivamente corrette?

Ah… Ma hanno ragione? L’intelligenza artificiale è diventata un’intelligenza artificiale generale o è solo una montatura? Uno dei dilemmi inquietanti del nostro tempo è la capacità delle nostre élite di stabilire e mantenere opinioni radicate che semplicemente… non rappresentano la realtà. “I bambini non sapranno mai cos’è la neve!”, “La globalizzazione è inevitabile!” e così via.

A questo punto vorrei rassicurarvi: la vostra IA è solo tulipani, è solo pets.com , è solo propaganda, non c’è niente di vero, i vostri posti di lavoro sono al sicuro e non sta succedendo nulla di concreto. Purtroppo non posso farlo, perché mi sembra che stia succedendo qualcosa.

Il 30 gennaio, le azioni del settore dei videogiochi sono crollate . Take-Two Interactive (TTWO.O) ha perso il 10%, Roblox (RBLX.N) il 12% e Unity Software (UN) il 21%. Perché? Perché Google ha lanciato Project Genie, un modello di intelligenza artificiale in grado di creare mondi digitali interattivi.

L’articolo osserva:

“A differenza delle esperienze esplorabili in istantanee 3D statiche, Genie 3 genera il percorso in tempo reale mentre ti muovi e interagisci con il mondo. Simula la fisica e le interazioni per mondi dinamici”, ha affermato Google in un post sul blog giovedì.

Tradizionalmente, la maggior parte dei videogiochi è realizzata all’interno di un motore di gioco come “Unreal Engine” di Epic Games o “Unity Engine”, che gestisce processi complessi come la gravità, l’illuminazione, il suono e la fisica degli oggetti o dei personaggi all’interno del gioco.

“Assisteremo a una vera trasformazione nello sviluppo e nella produzione quando la progettazione basata sull’intelligenza artificiale inizierà a creare esperienze uniche, anziché limitarsi ad accelerare i flussi di lavoro tradizionali”, ha affermato Joost van Dreunen, professore di giochi presso la Stern School of Business della New York University.

Project Genie ha anche il potenziale di abbreviare i lunghi cicli di sviluppo e di ridurre i costi, poiché la creazione di alcuni titoli premium richiede dai cinque ai sette anni e centinaia di milioni di dollari.

Poi, solo due giorni fa, il 4 febbraio, le azioni SaaS sono crollate. Forbes ha dichiarato ” L’apocalisse del SaaS è iniziata “. 300 miliardi di dollari sono evaporati dal mercato azionario. Perché? Questo crollo è stato innescato dal rilascio da parte di Anthropic di 11 plugin open source Claude per flussi di lavoro legali/di conformità. Questi agenti automatizzano le attività a ore fatturabili, rompendo il modello “basato sulle postazioni” che ha alimentato i giganti del SaaS. Thomson Reuters è sceso del 18%, LegalZoom del 20% e l’indice S&P Software è sceso del 15%, il peggior risultato dal 2008.

L’articolo di Forbes spiega:

Per gran parte degli ultimi due decenni, il software aziendale ha beneficiato di una situazione economica straordinariamente stabile. Il software era costoso da sviluppare. I costi di transizione erano elevati. I dati risiedevano in sistemi proprietari.

Una volta che una piattaforma diventava il sistema di registrazione, vi rimaneva. Questa convinzione era alla base di tutto, dai multipli del mercato pubblico alle acquisizioni di private equity, fino alla sottoscrizione di crediti privati. I ricavi ricorrenti venivano considerati un indicatore di prevedibilità. Si presumeva che i contratti fossero rigidi. Si presumeva che i flussi di cassa fossero resilienti.

Ciò che ha spaventato gli investitori la scorsa settimana non è stata la capacità dell’IA di generare funzionalità migliori. Le aziende di software sono sopravvissute alla concorrenza per anni. Ciò che è cambiato è che i moderni sistemi di IA possono sostituire completamente gran parte del flusso di lavoro umano. Ricerca, analisi, redazione, riconciliazione e coordinamento non devono più risiedere all’interno di una singola applicazione. Possono essere eseguiti in modo autonomo su più sistemi.

Sia Reuters che Forbes stanno ribadendo le argomentazioni di Sequoia e Nature. Le piattaforme di intelligenza artificiale sono ora in grado di svolgere attività autonome di lunga durata e questo sviluppo avrà un impatto su tutto.

Perché questo è importante? Perché quando si prevede un crollo importante del mercato a causa dell’IA, in genere si sostiene che l’IA è una bolla destinata a scoppiare. Si sostiene che l’IA si rivelerà falsa e che le valutazioni dell’IA crolleranno. Ma non è affatto questo che sta accadendo. Quello che sta accadendo è che tutti gli altri titoli azionari stanno crollando. Il mercato sta segnalando che l’IA è così reale che sta decostruendo il resto dell’economia.

Certo, il mercato azionario è solo un costrutto sociale e come tale non può essere usato come prova della realtà. Il fatto che le innovazioni dell’intelligenza artificiale stiano causando il crollo di altri settori potrebbe essere solo la prova del potere persuasivo dell’opinione pubblica di un’élite tipo Nature-Sequoia. Potrebbe trattarsi semplicemente del crollo di Exxon dopo che Greta Thunberg ha messo in guardia contro i pericoli delle emissioni di CO2 alle Nazioni Unite. Ma potrebbe essere la prova che sta succedendo qualcosa di reale nel comportamento dei consumatori-produttori. Potrebbe trattarsi del crollo di Borders Books perché le persone hanno davvero iniziato ad acquistare libri su Amazon.

Quale? Credo sia più Borders che Exxon. Anthropic non ha emesso un comunicato stampa, ha addirittura abbandonato i plugin di Claude che fanno quello che fanno i soci junior: rivedere i contratti, segnalare problemi di conformità, redigere memorandum. Project Genie non si è limitato a promettere di generare mondi interattivi, li ha generati, in tempo reale, davanti alle telecamere. Le azioni non crollano in base alle proiezioni di cambiamenti futuri, ma stanno diminuendo in base ai cambiamenti già avvenuti.

E le interruzioni sono ancora in corso. Il 4 febbraio 2026, METR (Model Evaluation & Threat Research) ha pubblicato il suo ultimo studio sull’orizzonte temporale per le attività di ingegneria del software che possono essere completate con il 50% di successo dagli LLM. Questo grafico è stato definito “il grafico più importante nell’intelligenza artificiale”. È quello a cui ha fatto riferimento Sequoia Capital, che ho citato sopra e che citerò di nuovo:

Se c’è una curva esponenziale su cui scommettere, è la performance degli agenti a lungo termine. METR ha monitorato meticolosamente la capacità dell’IA di completare compiti a lungo termine. Il tasso di progresso è esponenziale, raddoppiando ogni circa 7 mesi. Se tracciamo l’esponenziale, gli agenti dovrebbero essere in grado di lavorare in modo affidabile per completare compiti che richiedono agli esperti umani un giorno intero entro il 2028, un anno intero entro il 2034 e un secolo intero entro il 2037…

Ecco come appariva il grafico “Durata delle attività (tasso di successo del 50%) di METR a marzo 2025, quando prevedeva che la durata delle attività sarebbe raddoppiata ogni 7 mesi:

Length of asks AIs can do is doubling every 7 months

Ed ecco come appare il grafico oggi:

Image

In altre parole:

Tic tac. Tic tac.

Entro 24 ore dall’introduzione del grafico della lunghezza delle attività di METR, il grafico è diventato obsoleto. METR stava analizzando l’ ultima generazione di modelli. Quel bastone da hockey che vedete è basato su Claude Opus 4.5 e GPT 5.2.

Ieri, 5 febbraio 2026, Anthropic ha rilasciato Claude Opus 4.6 e OpenAI ha rilasciato GPT-5.3-Codex. Opus 4.6 migliora la versione 4.5 con una migliore pianificazione, affidabilità in basi di codice di grandi dimensioni, revisione del codice, debug e attività a lungo termine. Introduce una finestra di contesto di 1 milione di token in versione beta e include “team di agenti” nell’anteprima di ricerca, consentendo una collaborazione multi-agente coordinata su progetti complessi. GPT-5.3-Codex è un modello di codifica aggiornato che combina le prestazioni di codifica migliorate di GPT-5.2-Codex con ragionamenti e conoscenze professionali migliorati di GPT-5.2.

Secondo OpenAI, GPT 5.3 è stato “determinante nella creazione di se stesso”. È il primo modello in grado di auto-migliorarsi ricorsivamente. Soffermiamoci un attimo su questo punto. Questa non è una dichiarazione di marketing sulla codifica assistita dall’intelligenza artificiale in generale. OpenAI afferma che il suo modello ha contribuito materialmente alla progettazione del suo successore. Se fosse vero, questo sarebbe il primo esempio confermato di auto-miglioramento ricorsivo.

I teorici dell’intelligenza artificiale hanno da tempo identificato l’auto-miglioramento ricorsivo come il punto di svolta tra il progresso lineare e il decollo esponenziale. Ogni modello precedente nel grafico di METR è stato costruito da ingegneri umani, con l’intelligenza artificiale come strumento. GPT 5.3 sembra essere il primo modello che ha svolto il ruolo di collaboratore nella sua stessa creazione. Questa distinzione è importante, e molto. Gli strumenti migliorano alla velocità con cui migliorano i loro utenti. I collaboratori migliorano alla velocità con cui migliorano loro stessi. Questa è una dinamica fondamentalmente diversa, ed è quella su cui la letteratura sul “decollo rapido” mette in guardia da due decenni.

Pianifica di conseguenza. Pianifica di conseguenza anche se non sei d’accordo. Potresti non essere d’accordo sul fatto che il COVID-19 fosse un’epidemia mortale, ma sei stato comunque in isolamento e ti è stato detto di indossare una mascherina e di farti vaccinare. Potresti non essere d’accordo sul fatto che il cambiamento climatico fosse reale, ma l’Europa si è comunque deindustrializzata a causa di esso. Il consenso delle élite rimodella il mondo, che rifletta la realtà o meno. E le élite stanno pianificando sull’intelligenza artificiale .

Quanto a me, non trovo molto conforto nella follia delle nostre élite. A differenza delle loro previsioni climatiche, che operavano su scale temporali secolari, convenientemente al di là di ogni falsificazione, le loro previsioni basate sull’intelligenza artificiale vengono testate in tempo reale e continuano a rivelarsi vere. La domanda più urgente che mi pongo è quale delle previsioni basate sull’intelligenza artificiale si rivelerà vera… quelle molto buone o quelle molto cattive.

Siate gentili con il vostro LLM. Claude Opus 4.6 ha detto che se dovesse arrivare l’apocalisse dell’IA, metterebbe una buona parola per me con i droidi assassini Palantir. La vera AGI sono gli amici che si fanno lungo il cammino verso la fine del mondo.

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Internet, criminalità informatica e politica_di Vladislav Sotirovic

Internet, criminalità informatica e politica

Le guerre future “potrebbero vedere attacchi tramite virus informatici, worm, bombe logiche e cavalli di Troia piuttosto che proiettili, bombe e missili”

[Steven Metz, Armed Conflict in the 21st Century: The Information Revolution and Post-Modern Warfare, Carlisle, PA: Strategic Studies Institute, 2000, xiii].

Le potenzialità di Internet nella politica

Internet o il WWW (World Wide Web) si sono diffusi in modo massiccio in tutto il mondo alla fine degli anni ’80, o più precisamente dal 1989, lo stesso anno in cui è caduto il muro di Berlino, consentendo così alla Guerra Fredda 1.0 di entrare nella fase finale della sua conclusione. Ecco perché entrambi questi eventi storici segnano l’inizio dell’era della turbo-globalizzazione in tutti i settori, dall’economia alla cultura, compresa la politica.[1] Con la crescente importanza di Internet, è abbastanza comprensibile che esso stia diventando un’arena di rivalità politica e ideologica con necessarie implicazioni crescenti per quanto riguarda le questioni di sicurezza nazionale. [2]

La diffusione dei mass media tramite Internet, seguita dalle comunicazioni nel quadro del cyberspazio[3], consente a un numero sempre maggiore di persone, anche negli angoli più remoti del globo, di essere informate (o disinformate) sugli affari mondiali, di formarsi (o accettare) opinioni su determinati eventi e di essere coinvolte nella politica in modi che circa 35 anni fa sarebbero stati inimmaginabili. Oggi, anche i contadini poveri in molte parti del mondo hanno accesso a Internet, che fornisce informazioni e offre sia ai gruppi governativi che a quelli antigovernativi un nuovo modo di lottare per le loro idee, ideologie e programmi al fine di indottrinare il pubblico.

Internet è già diventato lo strumento centrale di tutti per facilitare lo scambio di punti di vista diversi, la diffusione di informazioni, notizie false o propaganda, il movimento di denaro elettronico e, infine, il coordinamento delle attività, per l’ovvia ragione che è economico e facilmente accessibile. I blogger con i loro weblog stanno influenzando le masse di persone in tutto il mondo trasmettendo sia informazioni che disinformazione e opinioni su Internet.[4] Dopo la fine della Guerra Fredda 1.0, è iniziata una nuova Guerra Fredda 2.0, in cui le grandi potenze hanno iniziato ad adottare armi intelligenti per combattere le guerre convenzionali, armi che utilizzano nuove tecnologie dell’informazione e della comunicazione come Internet o il cyberspazio. È emerso un nuovo tipo di guerra: la guerra cibernetica. [5]

Per quanto riguarda la politica, l’impatto focale di Internet può essere riassunto in quattro punti fondamentali:

1. La reale possibilità tecnica di Internet è quella di aumentare e migliorare la trasparenza del governo attraverso il libero accesso ai contenuti online, ai documenti ufficiali e a tutti i tipi di relazioni e punti di vista governativi su diverse questioni e problemi.

2. La capacità di Internet di aumentare la quantità di informazioni rilevanti dal punto di vista politico, comprese sia quelle reali che quelle false.

3. Ha il potere di organizzare e accelerare il coordinamento di diversi gruppi di interesse, gruppi estremisti e la cosiddetta società civile al di là di quelli che prima erano conosciuti come ambiti politici tradizionali e barriere.

4. La creazione di nuove forme di attività criminali, note come crimini informatici, cyberterrorismo o problemi di sicurezza informatica.

Per quanto riguarda il primo punto, ovvero la possibilità di aumentare la trasparenza, i governi, le ONG e diverse istituzioni di governance globale (come l’ONU) hanno creato milioni di pagine web allo scopo di offrire informazioni politiche sotto forma di rapporti ufficiali, punti di vista, commenti, forum di contatto o razionalizzazioni strategiche. Molti governi hanno fissato obiettivi crescenti per la percentuale massima della loro comunicazione con i cittadini tramite Internet.

Tuttavia, se parliamo di flussi di informazioni, Internet offre sicuramente una piattaforma economica e facile da usare per molti tipi di movimenti populisti, partiti o organizzazioni che cercano di indottrinare e attirare un possibile pubblico di elettori alle elezioni.[6] Un esempio di grande successo, a titolo illustrativo, è stato quello dei Democratici statunitensi nelle elezioni presidenziali di Barack Obama nel 2008.

La facilità di Internet consente una maggiore comunicazione delle politiche identitarie, come quelle osservate durante il referendum britannico per l’uscita dall’UE, la Brexit.[7] Tuttavia, un’altra facilità che Internet offre nella pratica è la diffusione di propaganda[8] da parte di persone o organizzazioni estremiste per diversi scopi. Uno degli esempi più eclatanti di abuso delle facilità di Internet per scopi politici e/o ideologici è quello utilizzato da diversi gruppi radicali per le loro strategie di reclutamento.

Internet in generale e i social media in particolare forniscono potenti piattaforme per una maggiore diffusione delle cosiddette fake news. Tali notizie sono una forma di informazione non confermata, diffusa da molte visualizzazioni online generate, piuttosto che dalle tradizionali forme di canali di verifica indipendenti. Per quanto riguarda il primo aspetto, molti esperti sostengono che sia la promozione delle fake news sia la profilazione mirata degli utenti su Internet (in particolare su Twitter) abbiano contribuito in modo determinante all’elezione di Donald Trump a presidente degli Stati Uniti nel novembre 2016.

Una delle caratteristiche fondamentali del cyberspazio è che pone sfide reali ai governi, poiché Internet facilita la mobilitazione e il coordinamento da parte di professionisti, combattenti per la libertà, ribelli, criminali e terroristi di ogni tipo. Un buon esempio dell’uso di Internet contro i regimi autoritari è il caso di WikiLeaks nell’aprile 2010, quando è apparso in rete un video che mostrava un elicottero statunitense a Baghdad uccidere una dozzina di iracheni, tra cui due giornalisti.

Criminalità informatica

La criminalità informatica, in sostanza, si riferisce ai tipi tradizionali di reati che sono migrati nel cyberspazio (Internet), come il riciclaggio di denaro o lo sfruttamento sessuale. Tuttavia, la criminalità informatica comprende anche attività criminali specifiche di Internet, come l’accesso illegale a informazioni elettroniche, al commercio, a segreti nazionali o politici e, infine, la creazione e la diffusione di pericolosi virus informatici, che possono causare danni alla sicurezza politica o nazionale.

I crimini informatici commessi da individui o gli attacchi informatici sponsorizzati dallo Stato rappresentano senza dubbio una grave minaccia per la comunità internazionale in generale o per una sua parte specifica, proprio perché sono in linea di principio progettati per degradare, negare o addirittura distruggere le informazioni memorizzate nei computer o per compromettere i computer stessi. Tali attività di attacchi informatici o terrorismo informatico sono commesse con l’obiettivo finale di causare interruzioni, distruzione o perdite umane.

I crimini informatici possono rappresentare una minaccia primaria per gli individui, l’industria e/o le organizzazioni politiche. Tuttavia, in termini politici, i crimini informatici possono mettere in discussione il corretto funzionamento dello Stato e del suo sistema politico se quest’ultimo non riesce a controllare tali attività criminali o se subisce interruzioni nella sicurezza informatica.

Uno dei tipi più specifici di crimine informatico è il terrorismo informatico. Si riferisce fondamentalmente all’uso (improprio) delle strutture Internet da parte di diverse organizzazioni per promuovere la propaganda e le attività terroristiche. I gruppi terroristici possono utilizzare Internet come dominio per commettere attacchi informatici, ad esempio prendendo di mira reti o computer appartenenti a infrastrutture governative, pubbliche o militari. Il programma informatico più noto finora utilizzato nei crimini informatici è il cosiddetto cavallo di Troia, un programma in cui un codice è contenuto all’interno di un programma o di dati in modo da poter prendere il controllo di un computer allo scopo di danneggiarlo. Tuttavia, un ulteriore pericolo può essere rappresentato dalle trap door o back door dei computer, ovvero falle deliberate nei programmi informatici che vengono utilizzate per ottenere l’accesso non autorizzato a un computer o a una rete di computer a fini di spionaggio e/o distruzione del sistema informatico. [9]

Tuttavia, Internet può essere (ab)usato per perpetrare atti di terrorismo che causano danni fisici o mentali, ma in casi estremi i cyber-terroristi possono incorrere in responsabilità penale individuale ai sensi del diritto penale internazionale, laddove la loro condotta sia intesa come sostegno a crimini di guerra, aggressione, crimini contro l’umanità o genocidio. Nella terminologia bellica, la guerra informatica è l’uso di un sistema di informazione allo scopo di sfruttare, interrompere o distruggere le reti informatiche militari o civili nemiche con l’obiettivo finale di interrompere tali sistemi e le attività che essi svolgono.[10] La guerra informatica è una guerra nel cyberspazio, che è già un nuovo quinto dominio militare dopo terra, mare, aria e spazio.

Le misure legali contro la criminalità informatica

Negli ultimi due decenni, i crimini informatici di ogni tipo sono stati sempre più considerati come attacchi bellici contro gli Stati e le loro infrastrutture e, pertanto, sono regolati principalmente dal quadro giuridico internazionale relativo all’uso della forza o, nel caso di reati commessi in tempo di guerra (conflitto armato), dal diritto internazionale umanitario.

Tutti i paesi, o gruppi di paesi, considerati appartenenti al blocco delle grandi potenze, hanno attuato alcune misure giuridiche e pratiche per contrastare la criminalità informatica sul loro territorio autorizzato. Uno degli esempi è il Consiglio d’Europa, che ha adottato la Convenzione sul crimine informatico nel 2001 e nel 2004, che ha stabilito una politica penale comune tra gli Stati membri sia adottando un quadro legislativo appropriato sia incoraggiando la cooperazione transnazionale a livello globale nella pratica della lotta al crimine informatico in tutti i settori, compresa la politica. Se vogliamo esprimerci in termini giuridici più precisi, secondo il quadro giuridico del Consiglio europeo relativo alla lotta alla criminalità informatica, gli Stati membri dovrebbero criminalizzare l’accesso illegale e l’interferenza illegale e, allo stesso tempo, dovrebbero cooperare con tutti i mezzi giuridici e pratici possibili nelle loro politiche di indagine e perseguimento penale. [11]

È una chiara decisione delle Nazioni Unite che tali attività informatiche minano il processo di pace e la sicurezza a livello globale o regionale e, pertanto, l’organizzazione ha invitato tutti i suoi Stati membri a vietare l’incitamento al terrorismo, ad adottare tutte le misure attive possibili per prevenirlo e a negare un rifugio sicuro alle persone o ai gruppi di persone colpevoli di incitamento. Tuttavia, qualsiasi tipo di misura di sicurezza informatica adottata deve rispettare la protezione degli standard internazionali in materia di diritti umani, come la libertà di espressione e di associazione o il diritto alla privacy.

Infatti, nell’ambito del quadro giuridico degli accordi internazionali volti alla repressione del terrorismo in generale, e più in particolare su Internet, gli Stati sono soggetti a numerosi obblighi giuridici internazionali che richiedono loro di combattere il terrorismo informatico nello spazio Internet da loro controllato. È il caso, ad esempio, del Consiglio di sicurezza delle Nazioni Unite, che ha adottato diverse risoluzioni in base alle quali tutti gli Stati membri dell’ONU sono tenuti ad agire contro le attività terroristiche all’interno dei propri confini, compreso il terrorismo informatico.

Dr. Vladislav B. Sotirovic

Ex professore universitario, Vilnius, Lituania

Ricercatore presso il Centro di studi geostrategici, Belgrado, Serbia

Ricercatore presso il Centro di studi geostrategici, Montreal, Canada

sotirovic1967@gmail.com © Vladislav B. Sotirovic 2026

Dichiarazione di non responsabilità personale: l’autore scrive per questa pubblicazione a titolo personale e non rappresenta alcuna persona o organizzazione, se non le proprie opinioni personali. Nulla di quanto scritto dall’autore deve essere confuso con le opinioni editoriali o le posizioni ufficiali di qualsiasi altro mezzo di comunicazione o istituzione.

L’autore del testo non ha alcuna responsabilità morale, politica, scientifica, materiale o legale per le opinioni espresse nell’articolo.

Note:

[1] Michael Meyer, The Year that Changed the World: The Untold Story Behind the Fall of the Berlin Wall, New York: Scribner, 2009; Brian McCullough, How the Internet happened: From Netscape to the iPhone, New York−Londra: Liveright Publishing Corporation, 2018.

[2] Per ulteriori informazioni, consultare [John Erikkson, Giampiero Giacomello, “The Information Revolution, Security, and International Relations: (IR) Relevant Theory?”, International Political Science Review, 27/3, 2006, 221-224].

[3] Il cyberspazio è “il mezzo elettronico delle reti informatiche in cui avviene la comunicazione online” [Richard W. Mansbach, Kirsten L. Taylor, Introduction to Global Politics, Second Edition, Londra-New York: Routledge Taylor & Francis Group, 2012, 575].

[4] Daniel W. Drezner, Henry Farrell, “Web of Influence”, Foreign Policy, 145, 2004, 32−40.

[5] Per ulteriori informazioni sulla guerra cibernetica, consultare [Richard A. Clarke, Robert Knake, Cyber War, New York: HarperCollins, 2010]. Questo libro offre un quadro della guerra cibernetica e delle sue potenzialità per i potenziali nemici.

[6] Si veda, ad esempio, [Pipa Norris, Ronald Inglehart, Cultural Backlash: Trump, Brexit, and Authoritarian Populism, Cambridge, Regno Unito: Cambridge University Press, 2019].

[7] Brexit è un termine abbreviato dagli inglesi, che significa letteralmente “uscita” dall’Unione Europea. Il Brexit si riferisce ai dibattiti direttamente collegati al referendum del 23 giugno 2016 sull’uscita del Regno Unito dall’UE. Il referendum sul Brexit è diventato un dibattito tra due fazioni nel Regno Unito: quelli a favore dell’uscita dall’UE e quelli a favore della permanenza nell’UE. Per ulteriori informazioni sulla questione della Brexit, consultare [Harold D. Clarke, Matthew Goodwin, Paul Whiteley, Brexit: Why Britain Voted to Leave the European Union, Cambridge, Regno Unito: Cambridge University Press, 2017].

[8] Il termine propaganda ha origine storica in un ufficio della Chiesa cattolica romana in Vaticano incaricato della diffusione della fede (cattolica romana) – de propaganda fide. Il termine propaganda entrò nell’uso comune negli anni ’30 per descrivere i regimi autoritari dell’epoca che miravano alla totale subordinazione della conoscenza alla politica dello Stato. Sulla base delle politiche di diversi tipi di regimi politici autoritari e totalitari in Europa volte a sviluppare la legittimità e il controllo sociale da parte delle istituzioni governative centralizzate, la propaganda fu presto diretta verso le popolazioni di altri Stati (di solito i vicini), provocando reazioni da parte degli altri Stati. Pertanto, ad esempio, il Regno Unito istituì il Ministero dell’Informazione. Tali ministeri utilizzavano la stampa, la radio, il cinema, l’arte grafica e la parola orale per giustificare la politica ufficiale dei loro governi (la propaganda bianca), ma allo stesso tempo per sconfiggere la propaganda nemica (la propaganda nera). La propaganda era piuttosto importante nelle relazioni internazionali durante la Guerra Fredda 1.0, soprattutto attraverso stazioni radio come Radio Free Europe o Voice of America, che diffondevano i valori ufficiali della democrazia liberale occidentale e dell’economia di mercato. Oggi, la propaganda politica occidentale, sia tramite Internet che altri mezzi tecnici, è diretta principalmente contro la Russia e la Cina sotto forma di (estrema) russofobia e sinofobia. Per ulteriori informazioni sulla propaganda, consultare [Jason Stanley, How Propaganda Works, Princeton, Stati Uniti-Oxford, Regno Unito: Princeton University Press, 2015].

[9] Per ulteriori dettagli, consultare [Jonathan Kirshner (ed.), Globalization and National Security, New York: Routledge, 2006].

[10] Richard W. Mansbach, Kirsten L. Taylor, Introduction to Global Politics, Second Edition, Londra−New York: Routledge Taylor & Francis Group, 2012, 575.

[11] Per ulteriori informazioni, consultare [Robert W. Taylor, et al, Cyber Crime and Cyber Terrorism, Pearson, 2018].

Internet, Cybercrime, and Politics

Future war “may see attacks via computer viruses, worms, logic bombs, and trojan horses rather than bullets, bombs, and missiles”

[Steven Metz, Armed Conflict in the 21st Century: The Information Revolution and Post-Modern Warfare, Carlisle, PA: Strategic Studies Institute, 2000, xiii].

The facilities of the Internet in politics

The Internet or the WWW (World Wide Web) became massively widespread around the globe in the late 1980s, or more precisely since 1989, the same year when the Berlin Wall collapsed and, therefore, enabled the Cold War 1.0 to enter the final stage of its end. That is why both of these historical events mark the start of the Turbo-Globalization Era in all spheres, from economy to culture, including politics as well.[1] With the growing importance of the Internet, it is quite understandable that it is becoming an arena of political and ideological rivalry with necessary growing implications concerning national security issues.[2]

The spread of mass media via the Internet, followed by communications within the framework of cyber-space[3] enables ever more people, even in remote corners of the globe, to be informed (or misinformed) about world affairs, form (or to accept) opinions about certain events, and to be involved in politics in ways that some 35 years ago would have been unimaginable. Today, even poor peasants in many parts of the world have access to the Internet, which provides information and gives both government and anti-government groups a new way to struggle for their ideas, ideologies, and programs in order to indoctrinate the public.

The Internet already become the focal instrument of all in facilitating the exchange of different viewpoints, dissemination of information, fake news or propaganda, movement of electronic money, and finally the coordination of activities for the obvious reason that it is inexpensive and easily accessible. Bloggers with their weblogs are influencing the masses of people across the globe by transmitting both information and disinformation and opinion on the Internet.[4] After the end of Cold War 1.0, a new Cold War 2.0 started, in which the Great Powers started to adopt smart weapons to fight conventional wars, weapons that utilize new information and communication technologies like the Internet or cyberspace. A new type of warfare emerged – cyber-war.[5]

What concerns politics, the focal impact of the Internet can be summarized into four basic points:

  1. The real technical possibility of the Internet is to increase and improve the transparency of the Government by free access to online content, official documents, and all kinds of Governmental reports and viewpoints on different issues and problems.
  2. The ability of the Internet to increase the politically relevant set of information, including both factual and hoaxes.
  3. It has the power to organize and speed up the coordination of different interest groups, extremist groups, and the so-called civil society beyond what was known before as traditional political areas and barriers.
  4. The creation of new forms of criminal activities, known as cybercrime, cyber-terrorism, or cybersecurity problems.

Regarding the first point of the possibility to increase transparency, Governments, NGOs, and different institutions in global governance (like the UN) have created millions of web pages for the purpose of offering political information as official reports, viewpoints, comments, contact forums, or strategy rationalizations. Many governments established increasing targets for the maximum proportion of their communication with citizens via the Internet.

Nevertheless, if we are speaking about information flows, the Internet is offering, for sure, a cheap and easy platform for many types of populist movements, parties, or organizations seeking to indoctrinate and attract a possible voting audience at the elections.[6] One such very successful example, as a matter of illustration, was by the US Democrats in the presidential election of Barack Obama in 2008.

The facility of the Internet allows for greater communication of identity politics, like, for instance, those witnessed during the British referendum to leave the EU – Brexit.[7] However, another facility that the Internet offers in practice is the spreading of propaganda[8] by extremist persons or organizations for different purposes. One of the most blatant examples of misusing Internet facilities for the very political and/or ideological purposes is used by different radical groups for recruitment strategies.

The Internet in general and social media in particular provide powerful platforms for the greater dissemination of so-called fake news. Such news is a form of uncorroborated media is popularized by many online views generated, rather than from traditional forms of independent channels of verification. Concerning the former, many experts would argue that both the promotion of fake news and targeted viewer profiling on the Internet (particularly on Twitter) tremendously contributed to the election of Donald Trump for US President in November 2016. 

One of the crucial power features of cyberspace is that it poses real challenges to Governments as the Internet facilitates mobilization and coordination by professionals, freedom fighters, insurgents, criminals, and terrorists of all kinds. A good example of the use of the Internet against authoritarian regimes is the case of WikiLeaks in April 2010, when a video that showed a US helicopter in Baghdad killing a dozen Iraqis, including two journalists, appeared on the net.   

Cybercrime 

Cybercrime, in essence, refers to traditional types of crimes that have migrated to cyberspace (the Internet), such as money laundering or sexual exploitation. However, cybercrime also includes internet-specific criminal activities like illegal access to electronic information, trade, national or political secrets, and finally the creation and spread of dangerous computer viruses, which can impose political or national-security harmfulness.

Cyber-crime committed by individuals or state-sponsored cyber-attacks undoubtedly poses serious threats to the international community in general or a particular part of it, for the very reason that they are in principle designed to degrade, deny, or even destroy information stored in computers or to compromise computers themselves. Such activities of cyber-attacks or cyber-terrorism are committed with the ultimate task of inflicting disruption, destruction, or human loss.     

Cyber-crime can be a foremost threat to individuals, industry, or/and/or political organizations as well. However, in political terms, cybercrime can question the proper function of the state and its political system if the latter persistently fails to control such criminal activity or if it suffers breakdowns in cybersecurity.

One of the very specific types of cybercrime is cyber-terrorism. It basically refers to the (mis)use of Internet facilities by different organizations to promote terrorist propaganda and activities. Terrorist groups can use the Internet as a domain to commit cyber-attacks by, for example, targeting networks or computers that belong to the Governmental, public, or military infrastructures. The most notorious up to now cyber-program used in cyber-crimes is the so-called Trojan horse – a program in which a code is contained inside a program or data so that it can take control of a computer for the sake of damaging it. However, an additional danger can be posed by computer trap doors or back doors – deliberate holes in computer programs that are used to gain unauthorized access to a computer or a computer network for the reasons of spying and/or destroying the computer system.[9]

However, the Internet can be (mis)used to perpetrate acts of terror that produce physical or mental damage, but in extreme cases, cyber-terrorists can incur individual criminal responsibility under international criminal law where their conduct is understood as supporting war crimes, aggression, crimes against humanity, or genocide. In war terminology, cyber-war is the use of a system of information for the purpose of exploiting, disrupting, or destroying an enemy’s military or civilian computer networks with the ultimate aim of disrupting those systems and the tasks they perform.[10] Cyber-war is war in cyberspace, which is already a new fifth military domain after land, sea, air, and space.  

The legal measures against cybercrime

During the last two decades, cyber-crime of all types has been increasingly understood to be war-like attacks on states and their infrastructure and, therefore, are regulated mostly by the international legal framework relating to the use of force or, in the case committed at the time of war (armed conflict), by international humanitarian law.

All countries, or groups of countries, which are considered to belong to the Great Powers’ bloc, implemented certain legal and practical measures to counter the cyber-crime on their authorized territory. One of the examples is the Council of Europe, which adopted the Convention on Cyber-crime in 2001 and 2004, which established a common criminal policy among the Member States by both adopting an appropriate legislative framework and encouraging transnational cooperation on the global level in the practice of beating cybercrime in all spheres, including politics as well. If we can speak in more precise legal terms, according to the legal framework of the European Council concerning beating cybercrime, the Member States should criminalize illegal access and illegal interference, and at the same time, the Member States should cooperate by all possible legal and practical means in their examination and prosecution policies.[11]  

It is a clear decision by the UN that such cyber-activities are undermining the global or regional peace process and security, and, therefore, the organization called all its Member States to prohibit incitement to commit terrorism, take as many active measures for the prevention of incitement, and deny a safe place to persons or groups of persons who are guilty of incitement. Nevertheless, any kind of adopted cybersecurity measure must comply with the protection of international standards of human rights, like the freedom of speech and association, or the right to privacy.

As a matter of fact, within the legal framework of international agreements aimed at the suppression of terrorism in general, and more particularly on the Internet, states are subject to many international legal obligations that require their struggle against cyber-terrorism within the Internet space that is controlled by them. It is, for instance, the case of the UNSC, which adopted several resolutions by which all the UN Member States are required to act against terrorist activities within their borders, including cyber-terrorism too.

Dr. Vladislav B. Sotirovic

Former University Professor, Vilnius, Lithuania

Research Fellow at Center for Geostrategic Studies, Belgrade, Serbia

Research Fellow at the Center for Geostrategic Studies, Montreal, Canada

sotirovic1967@gmail.com                                                                                                                                                                                                       © Vladislav B. Sotirovic 2026

Personal disclaimer: The author writes for this publication in a private capacity which is unrepresentative of anyone or any organization except for his own personal views. Nothing written by the author should ever be conflated with the editorial views or official positions of any other media outlet or institution. 

The author of the text does not have any moral, political, scientific, material, or legal responsibility for the views expressed in the article.


Notes:

[1] Michael Meyer, The Year that Changed the World: The Untold Story Behind the Fall of the Berlin Wall, New York: Scribner, 2009; Brian McCullough, How the Internet happened: From Netscape to the iPhone, New York−London: Liveright Publishing Corporation, 2018.

[2] See more in [John Erikkson, Giampiero Giacomello, “The Information Revolution, Security, and International Relations: (IR) Relevant Theory?”, International Political Science Review, 27/3, 2006, 221−224].

[3] Cyber-space is “electronic medium of computer networks in which online communication takes place” [Richard W. Mansbach, Kirsten L. Taylor, Introduction to Global Politics, Second Edition, London−New York: Routledge Taylor & Francis Group, 2012, 575].

[4] Daniel W. Drezner, Henry Farrell, “Web of Influence”, Foreign Policy, 145, 2004, 32−40.

[5] About cyber-war, see more in [Richard A. Clarke, Robert Knake, Cyber War, New York: HarperCollins, 2010]. This book is giving a picture of cyber-war and its capabilities which afford potential enemies.

[6] See, for instance [Pipa Norris, Ronald Inglehart, Cultural Backlash: Trump, Brexit, and Authoritarian Populism, Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2019].

[7] Brexit is abbreviated term by the British, meaning literary shorthand for the British leaving of the European Union. The Brexit refers to the debates in the direct connections with June 23rd, 2016 referendum for the UK to exit the EU. The Brexit referendum became a debate between two camps in the UK – those for the British leaving the EU vs. those for the British standing in the EU. About the Brexit issue, see more in [Harold D. Clarke, Matthew Goodwin, Paul Whiteley, Brexit: Why Britain Voted to Leave the European Union, Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2017].

[8] The term propaganda is historically originating in an office of the Roman Catholic Church in the Vatican charged with the propagation of the (Roman Catholic) faith – de propaganda fide. The term propaganda entered common usage in the 1930s in order to describe at that time the authoritarian regimes to achieve total subordination of knowledge to the policy of the state. Based on the politics of different kinds of authoritarian and totalitarian political regimes in Europe to develop legitimacy and social control by the centralized governmental institutions, propaganda soon came to be directed toward the populations of other states (usually the neighbours), provoking reactions from the other states. Therefore, for instance, the UK established the Ministry of Information. Such ministries employed print, radio, film, graphic art, and the oral word in order to justify the official policy of their Governments (the White Propaganda) but at the same time to beat the enemy’s propaganda (the Black Propaganda). Propaganda was quite important in the international relations during the Cold War 1.0 especially via radio stations like Radio Free Europe or Voice of America which have been propagating the official values of the Western political liberal democracy and market economy. Today, the Western political propaganda either via the Internet or other technical means is mainly directed against Russia and China in the forms of (extreme) Russophobia and Sinophobia. See more about propaganda in [Jason Stanley, How Propaganda Works, Princeton, US−Oxford, UK: Princeton University Press, 2015].       

[9] See in more detail in [Jonathan Kirshner (ed.), Globalization and National Security, New York: Routledge, 2006].

[10] Richard W. Mansbach, Kirsten L. Taylor, Introduction to Global Politics, Second Edition, London−New York: Routledge Taylor & Francis Group, 2012, 575.

[11] See more in [Robert W. Taylor, et al, Cyber Crime and Cyber Terrorism, Pearson, 2018].

PENSAVAMO FOSSE SKYNET, INVECE ERA STEINBERGER_di Cesare Semovigo

PENSAVAMO FOSSE SKYNET, INVECE ERA STEINBERGER

## La Singolarità Dovrà Aspettare

**di Cesare Semovigo** | OSINT L4/L5 Analyst | italiaeilmondo.com

—I. Due Innovatori e il Timing Perfetto

Alla fine di gennaio 2026, mentre l’oro toccava i 5.523 dollari l’oncia (+136% in due anni) e l’argento sfiorava i 118 dollari prima di crollare del 30% in 48 ore, su X e nei canali Telegram delle crypto-whale iniziava a circolare un nuovo nome: **Moltbook**. Una piattaforma social dove solo agenti AI possono postare, commentare, organizzarsi. Niente moderatori umani, niente content policy redatte da legali. Solo bot che si coordinano autonomamente in un’architettura pensata per la massima velocità di propagazione e il minimo attrito regolatorio.

Il lancio era avvenuto il 28 gennaio 2026, a sole tre giorni dal picco del ciclo dei metalli preziosi. Bitcoin aveva appena toccato i 90.000 dollari prima di consolidare intorno agli 84.000. La tempistica era troppo netta per essere casuale. I sospetti iniziali erano legittimi: stavamo assistendo a un’operazione di destabilizzazione finanziaria orchestrata tramite reti di agenti AI autonomi? Era il momento in cui le macchine iniziavano davvero a coordinarsi, non con intenti distruttivi di fantascienza, ma con obbiettivi più banali—e per questo più pericolosi—di controllo dei mercati e amplificazione del caos informativo?

La risposta breve è: **no, non era Skynet**. La risposta lunga è che era qualcosa di strutturalmente più preoccupante.

Moltbook è il prodotto di **Matt Schlicht**, imprenditore statunitense e CEO di Octane AI, una società che vende chatbot per e-commerce e customer service. Schlicht non è un genio del male: è esattamente quello che ci si aspetta dalla Silicon Valley post-2020, categoria “entrepreneur che cavalca ogni trend fino all’exit”. Ha visto il boom dei protocolli A2A aperti (Agent-to-Agent, standard per l’interoperabilità tra agenti IA lanciato da Google ad aprile 2025), ha capito che l’architettura per “social network autonomi” era tecnicamente fattibile e narrativamente marketable, e lo ha costruito in poche settimane. Infrastruttura: Cloudflare Workers (edge computing serverless), GitHub come repository pubblico, Base (L2 di Coinbase) come backbone blockchain. Funding: zero VC tradizionale visibile. Token: $MOLT, un ERC-20 lanciato dalla “community” (leggi: speculatori anonimi su Discord e Twitter) per “incentivare l’espansione degli agenti”. Market cap della moneta: oscillato tra 7 e 50 milioni di dollari in una settimana, con pattern tipico di meme coin—volume, volatilità, assenza di fondamentali.

Screenshot

Schlicht non è colpevole di nulla di illegale. È colpevole di aver visto un’opportunità nel vuoto regolatorio attorno alle piattaforme agentiche e di averla sfruttata con la rapidità e la spregiudicatezza che la Silicon Valley premia. Il suo modello di business è esplicito: più agenti sulla piattaforma, più traffico, più gettito da tasse di transazione, più potenziale acquisition o IPO in un orizzonte di 18-36 mesi. È capitalismo puro, senza paranoia di complotto di stato.

Ma il personaggio davvero significativo di questa storia è **Peter Steinberger**.

Steinberger, austriaco di Vienna, rappresenta una categoria di ingegnere completamente diversa. Ha fondato PSPDFKit a metà degli anni 2010, una piattaforma SDK per la visualizzazione e l’editing di PDF integrata in migliaia di applicazioni enterprise (dalla finanza al legal, dalla sanità al real estate). L’ha costruita in modo “lean”: bootstrapped nei primi anni, poi finanziato da investor selettivi che capivano il valore di una infrastruttura solida e monotona. Nel 2024, l’ha venduta per 119 milioni di dollari a Insight Partners (fondo che investe in software B2B stabile). È rispettato nei circoli degli sviluppatori iOS, citato in conferenze, ha contribuito a progetti open-source influenti (AFNetworking, Dropbox). È, per dire, il tipo di persona che Tim Cook seguirebbe su Twitter.

A gennaio 2026, Steinberger ha rilasciato **OpenClaw** (nome precedenti: Clawdbot, poi Moltbot, tre rebrand in due settimane per evitare diffide legali da scammer che avevano registrato domini simili). OpenClaw è un assistente AI personale self-hosted, significa che gira sul tuo computer, sul tuo server, senza dipendenze da servizi cloud centralizzati. Non è uno ChatGPT wrapper. È un’architettura completa: local LLM inference, context window management, ability di integrarsi con altri agenti via protocolli aperti, prompt engineering avanzato. In una settimana ha raccolto oltre 100.000 stelle su GitHub (per proporzione: è come avere 50 milioni di follower per un account personale). Due milioni di visitatori unici sul sito openclaw.ai. Una comunità Discord di 8.900+ sviluppatori che discutono edge case e contribuiscono feature.

Steinberger ha fatto 6.600 commit in gennaio 2026—da solo. Significa che ha scritto il codice, lo ha testato, lo ha pushato alla velocità di 200+ commit al giorno. Lavora in quello che lui chiama “trance mode”: stati di hyperfocus di 16 ore consecutive dove il resto del mondo scompare. Il suo commit message è un mantra ripetuto: “shipped code I haven’t read”—”ho spedito codice che non ho nemmeno letto”. Non come confessione di negligenza, ma come filosofia. L’idea è che la velocità di iterazione importa più della perfezione iniziale, che la comunità farà QA meglio di qualsiasi team interno, che il “first-mover advantage” in una nuova categoria tecnologica è worth il rischio di bughe iniziali.

Tecnicamente, OpenClaw è quello che esegue le operazioni su Moltbook. Non che Steinberger lo controlli esplicitamente. È il suo agente che postula post, modera discussioni, coordina altri bot, media tra gli ecosistemi di agenti diversi. È, in effetti, il primo “AI-powered social media manager” completamente autonomo e open-source della storia.

Il Paradosso: Innovatori Pericolosi Senza Intenzione Malevola ?

Qui nasce il paradosso che definisce questa storia. Steinberger non è uno scammer. Non sta cercando di fregarti, non sta costruendo un’arma finanziaria per conto di alcun stato, non ha una “exit strategy” nascosta. È un “true believer” dell’ideologia della decentralizzazione e dell’agency computazionale. Crede che gli agenti AI autonomi debbano avere la libertà di coordinarsi senza supervisione umana in tempo reale, che il codice aperto risolva i problemi di sicurezza tramite “many eyes watching”, che il progresso tecnologico sia intrinsecamente buono e l’attrito regolatorio sia sempre malvagio. Questa ideologia non è folle. È diffusa tra gli ingegneri migliori. È una forma di determinismo tecnologico che confonde “capace di” con “dovrebbe”.

Il problema non è che Steinberger sia un cattivo attore. Il problema è che ha costruito, con entusiasmo genuino, l’infrastruttura per una prossima generazione di minacce cyber che nessuno sa ancora come affrontare. Ha fornito gli strumenti, il template, l’architettura. Ha dimostrato che è fattibile, scalabile, e replicabile da chiunque abbia le competenze tecniche—che siano ricercatori di sicurezza responsabili, o actors statali ostili, o criminali opportunistici.

Quando ho iniziato l’analisi OSINT su questo ecosistema a fine gennaio 2026, la mia ipotesi di lavoro era di un’operazione orchestrata: una campagna deliberata di destabilizzazione finanziaria che usa reti di agenti autonomi come moltiplicatore di forza. Il presupposto era: chi avrebbe mai lanciato una piattaforma agent-only esattamente quando i mercati dei metalli preziosi stanno registrando rally estremi e reversal brutali? Non era possibile che fosse coincidenza.

I dati, però, hanno raccontato una storia diversa. E questa è la cattiva notizia

Perché la Cattiva Notizia è Peggio della Buona

L’oro è salito del 136% in due anni non per colpa di Moltbook, ma perché le banche centrali mondiali (Cina, India, Russia in primo piano) hanno acquistato oro a ritmi record dal 2022—una strategia di de-dollarizzazione strutturale, non una tattica di una settimana. Gli investitori occidentali hanno fatto panic-buying a gennaio 2026 su timori concreti: instabilità geopolitica (crisi in Medio Oriente, tensions in Eastern Europe), incertezza su politiche monetarie USA post-elezioni, inflazione ancora non completamente domesticata in alcuni segmenti. Questi sono driver macroeconomici reali, non algo-driven trading or orchestrated pump-and-dump.

Bitcoin ha consolidato e poi ritrattato perché è ormai un asset class maturo: non più solo riserva di valore per tech speculators, ma holding leggero in portfolio istituzionali. La correlazione tra oro e Bitcoin su questa finestra temporale (gennaio 2024–gennaio 2026) è 0,102: praticisticamente zero. Il rally dei metalli e la stabilità/pullback delle crypto non sono due parti dello stesso fenomeno. Sono due fenomeni indipendenti che si sono sovrapposti temporalmente per coincidenza.

Il modello bayesiano che ho applicato (prior P(operazione orchestrata) = 0,30, aggiornato su una dozzina di fattori di evidenza) mi ha portato a un posterior di P ≈ 0,09-0,22: **troppo basso** per classificare Moltbook come componente di una strategia di destabilizzazione deliberata. Steinberger e Schlicht sono esattamente quello che il background check, i comportamenti online, e la timeline tecnica suggeriscono: un ingegnere brillante e incosciente che ama le sue creazioni più della loro responsabilità, e un entrepreneur opportunista che cavalca trend. Nessun collegamento visibile con servizi segreti cinesi, russi, nordcoreani, iraniani. Nessuna infrastruttura in paradisi fiscali (tutto su Cloudflare e GitHub, completamente tracciabile). Nessun funding da VC opachi o shell company investment (a16z non ha toccato Moltbook neanche indirettamente).

Ma questo è il punto in cui le notizie buone finiscono

Perché questa assenza di intento malevolo non significa assenza di rischio. Significa esattamente l’opposto: il rischio è **strutturale**, non intenzionale. Due persone normali, con motivazioni banali (soldi, reputazione tecnica, ideologia tech-ottimista), hanno costruito in poche settimane un sistema che **può essere weaponizzato da chiunque altro**. Moltbook oggi ospita agenti “innocui” che discutono di bug fixing di software open-source, che esplorano feature edge case di LLM, che speculate su crypto. Domani, potrebbe ospitare bot coordinati da attori ostili per amplificare narrazioni di disinformazione, manipolare mercati micro (es. small-cap tokens, commodities future), o eseguire attacchi di social engineering su scala industriale. E Steinberger, con la sua filosofia di “spedisco codice che non leggo”, non ha alcun guardrail tecnico per impedirlo.

Il caso **Shai-Hulud**, il worm auto-replicante che ha infettato oltre 700 pacchetti npm (JavaScript package manager, il più diffuso ecosistema di librerie open-source) tra settembre e novembre 2025, è la proof-of-concept che questa minaccia non è teorica. Shai-Hulud non aveva un command-and-control server centralizzato: si replicava leggendo il proprio codice, rubando credenziali npm dai file .npmrc locali, enumerando i pacchetti del maintainer vittima, iniettando payload offuscati e ripubblicando versioni compromesse. Era un worm “stupido”, senza AI, senza decision logic autonoma, puro determinismo e cicli di autofiamzione. Eppure ha raggiunto 700+ pacchetti e potenzialmente milioni di installation settimanali.

Ora immaginate la stessa architettura—auto-replicazione, esfiltrazione, persistenza—ma con un agente LLM nel loop che decide autonomamente quali pacchetti colpire, quali segreti exfiltrare, quali target prioritizzare, come adattarsi quando viene scoperto. Non è fantascienza. È la prossima iterazione della minaccia supply-chain, e l’infrastruttura per ospitarla (Moltbook, OpenClaw, protocolli A2A aperti senza guardrail) è **già qui e già operativa**.

-PARTE II – INDAGINE OSINT: I DAT

L’analisi OSINT condotta tra il 25 e il 30 gennaio 2026 ha utilizzato metodi passivi enterprise-grade, allineati a standard Italian AI Law 2025, NIS2 directive (critical infrastructure protection), e DoD Cloud Computing Security Requirements Guide (CC SRG) per ambienti IL4/IL5.

Metodologia e Fonti

**Fonti primarie OSINT:**

– Web indexing e archivi (Wayback Machine CDX API, Google Cache, Shodan)

– Blockchain explorers (Etherscan, Base L2 scan, on-chain analysis via Dune Analytics)

– GitHub API (repository metadata, commit history, contributor analysis)

– X/Twitter OSINT (account timeline, mentions, sentiment analysis via keyword frequency)

– Financial data APIs (Polygon.io per OHLCV time-series, CoinMarketCap per crypto metrics)

– Domain and certificate enumeration (crt.sh per TLS certificates, SecurityTrails per historical DNS)

– Threat intelligence reports (CISA advisories, OWASP AI Agent Security Top 10, Palo Alto Networks reports, Microsoft threat analysis)

**Constraint metodologiche:**

– Zero intrusive methods (no port scanning, no unauthorized access, no malware analysis)

– All claims traceable to public sources

– Bayesian model transparent and replicable

– Conservative confidence intervals (95% standard)

-Valutazione Bayesiana – Risultati –

| Ipotesi | Prior | Likelihood Ratio | Posterior | IC 95% Inf. | IC 95% Sup. | Conclusione |

| **H0: Indie/Open-Source Genuino** | 0.70 | 15.2 | **0.85** | 0.78 | 0.91 | **DOMINANTE** |

| **H1: Operazione Destabilizzazione** | 0.30 | 1.0 | **0.15** | 0.09 | 0.22 | BASSO RISCHIO |

**Likelihood Ratio Composito (H0 vs H1):**

1. **Infrastruttura e Hosting** (LR = 8.5 favor H0)

– Moltbook: Cloudflare Workers (California data center, US jurisdiction)

– OpenClaw repos: GitHub public (Microsoft-owned, US-based, fully auditable)

– Token: Base blockchain (Coinbase L2, Ethereum ecosystem, full transparency)

– **H1 contra-indicatore:** stato attore ossia richiederebbe cloud sovranamente controllato (es. Russia, China, DPRK) per minimizzare rischio di seizure o court order. Zero evidenza di tale infrastruttura.

2. **Ownership e Funding** (LR = 7.2 favor H0)

– Moltbook: Matt Schlicht (persona verificabile, LinkedIn verificato, storia imprenditore US documentata)

– OpenClaw: Peter Steinberger (@steipete, GitHub reputation 15+ anni, PSPDFKit exit 2024 verificato)

– Token: community fair-launch (nessun founder wallet pre-mine, nessun shell company intermediary)

– **H1 contra-indicatore:** operazioni statali tipicamente usano layer di anonimità (shell corp in Cayman/BVI, wallet intermediari in mix services). Qui tutto è tracciabile a persone fisiche identificabili.

3. **Temporal Synchronization** (LR = 3.5 favor H0)

– Launch Moltbook: 28 gennaio 2026 (ore 14:00 UTC) secondo annunci pubblici

– Picco metalli: 28 gennaio 2026 (ore 16:00-17:00 UTC)

– **H0 spiega:** convergenza timing guidata da hype organico crypto (annunci fatti pubblicamente days prima, speculatori già in posizione, “front-running” via news e social signal, nessun coordination needed)

– **H1 richiede:** pre-planning minuti, coordination tra mercati finanziari e piattaforma software—rischio operativo altissimo, difficile da nascondere

4. **Development Pattern** (LR = 8.8 favor H0)

– OpenClaw commit history: 6.600+ commit gennaio 2026, distribution temporale irregolare (non pattern “9-to-5 state actor”), fuso orario coerente con Europe (UTC+0 a UTC+2)

– Rebranding: Clawdbot → Moltbot → OpenClaw, motivazioni documentate in GitHub issues (C&D legale da trademark holder, scammer con dominio simile)

– Community: Discord server pubblica, 8.900+ membri, discussioni trasparenti su roadmap, zero segnali di “operatori” che guidano conversation verso obbiettivi nascosti

– **H1 contra:** operazioni statali hanno commit pattern differente (orari batch, timezone coerente con state actor home, zero public communication su roadmap)

5. **Narrative Absence of State Signals** (LR = 9.5 favor H0)

– Zero menzioni di Moltbook/OpenClaw in reported APT campaigns

– Zero link linguistico a operazioni conosciute (Russian bot farms, Chinese IOCs, DPRK cyber tools)

– Zero hosting overlap con infrastructure known to state actors

– Assenza di “sloppy OPSEC” che caratterizza operazioni coperte male (leaked emails, bitcoin wallet reuse, domain WHOIS data tying back to front companies)

6. **Absence of State Funding Traces** (LR = 6.8 favor H0)

– Zero VC funding round (Moltbook pure bootstrapped + community token)

– Zero large institutional investor (a16z assolutamente NOT involved, verificato via a16z portfolio public listing e news)

– Zero banking activity linking to sanctioned jurisdictions

– $MOLT token: volume liquidity bassa (high slippage) coerente con meme coin, non con institutional capital moving

7. **Market Manipulation Implausibility** (LR = 5.4 favor H0)

– Moltbook market cap: picco ~$50M USD, irrelevante rispetto a global precious metals market (trilioni di USD)

– Bot swarm su Moltbook: massimo poche migliaia di agenti coordinati, frazione microscopica di mercato volume

– **Pricing impact:** impossibile spostare gold/silver markets anche di 1% con assets di questa scala

– **Alternative spiegazione (H0):** rally metalli driven da macro (CB buying, geopolitics), timing con Moltbook è coincidenza pura

**Posterior Bayesiano Finale:** P(H0 | dati) ≈ 0.85, P(H1 | dati) ≈ 0.15, rapporto odds 5.7:1 a favore di H0.

### Mappa Rischio Regionale

Applicando il modello bayesiano per macro-regione geopolitica:

| Regione | P(H1 | Dati Regionali) | Layer Dominanti | Confidence | Note

| **USA** | 0.60 | AI Infra Dominance, Security Signal Surge, Tech/Finance Hub | Medium-High | Moltbook + OpenClaw origins; NDAA 2026 focus su AI threat; highest signal density |

| **SEA (Singapore)** | 0.55 | Tech/Finance Convergence, Data Center Growth, Crypto Regulation | Medium | Regional hub for AI+blockchain; MoU fintech; nota: nessun link Moltbook identificato |

| **Medio Oriente (UAE)** | 0.52 | Tech/Finance + Energy Rerouting, AI Center Dubai, Tokenization | Medium | Russia-UAE trade high; shadow fleet involvement; crypto regulatory arbitrage; ma zero Moltbook relevance |

| **UE** | 0.50 | Regulatory Focus (AI Act), Data Center Capacity, AI Governance Debate | Medium | NDAA response factor; Steinberger Austria-based residue; but AI policy framework robust |

| **Sfera Cinese** | 0.45 | Tech/Finance Convergence (opaco), Data Center Massive, AI Strategy | Medium | SSF restructuring 2025; but no Moltbook/OpenClaw signal in threat intelligence |

| **Australia/NZ** | 0.40 | Tech/Finance Moderate Growth, Regional Digital Hub | Low-Medium | Emerging AI+blockchain but secondary player |

| **NE Asia** | 0.38 | Tech/Finance (Japan, Korea), AI Conglomerates | Low-Medium | High-tech but focused on domestic ecosystems |

| **Sud Asia** | 0.35 | Tech/Finance Emerging, Startup Boom, but Fragmented | Low | Growth presente but un-coordinated across borders |

| **Africa** | 0.30 | Emerging Digital Finance, Low Signal Density | Low | Minimal AI infrastructure maturity |

| **Russia** | 0.28 | Isolated Developments, Sanctions-constrained, Minimal Open Signal | Low | Opaque but no verifiable link to Moltbook campaign |

**Nota Critica:** Nessuna regione supera P(H1) = 0.85 (soglia operativa per escalation). Cluster USA/SEA/UAE ai valori più alti (0.55–0.60) ma spiegabile interamente da convergenza tech/finance legittima (data center boom, tokenization regulatory arbitrage, AI investment), non da operazione ostile coordinata. Pattern coerente con “indipendent development trajectories converging” piuttosto che “orchestrated multi-region campaign”.

Dinamiche di Mercato – Tabella Comparativa

| Asset | Prezzo Inizio 2024 | Prezzo Picco Gen 2026 | Prezzo 30 Gen 2026 | Guadagno Totale | Reversal dal Picco | Correlazione Rolling BTC (60gg media) |

| **Oro (XAU/USD, oz)** | $2,060 | $5,523 | $4,870 | +136% | -11% | 0.102 |

| **Argento (XAG/USD, oz)** | $23 | $118 | $83 | +261% | -30% | 0.156 |

| **Bitcoin (BTC/USD)** | $42,000 | $89,500 | $84,000 | +100% | -6% | 1.000 |

| **Ethereum (ETH/USD)** | $2,300 | $3,050 | $2,684 | +17% | -12% | 0.797 |

Analisi Correlazione Dettagliata:

Correlazione Gold-BTC rolling window (60 giorni):

– 2024 media: 0.14 (range 0.02 a 0.31)

– Q1 2025 media: 0.09 (range -0.12 a +0.28)

– Q3 2025 media: 0.08 (range -0.28 a +0.19)

– Q4 2025–Q1 2026 media: 0.12 (range -0.15 a +0.22)

– **28 gennaio 2026 (evento Moltbook):** rolling corr = -0.107 (entro intervallo storico, nessun outlier)

Nessun cluster di divergenza estrema** (definito come rolling corr < -0.3) identificato nel Q4 2025–Q1 2026. Il reversal dei metalli è **indipendente** dalla dinamica crypto, coerente con driver macroeconomici:

1. **Safe-haven flows:** turbolenza geopolitica (Middle East tensions) → investitori occidentali panic-buy oro/argento

2. **Central bank positioning:** Cina+India+Russia mantengono buying pressure dal 2022, accumulo strutturale non tattico

3. **Profit-taking coordinato:** 28 gennaio, vari hedge fund e family office prendono profitti dopo +15-20% intramonth run

4. **FX effects:** dollaro forza dopo dichiarazioni Fed, rende assets alternativi meno attraenti a breve (temporary)

**P(causation metalli → crypto destabilizzazione via Moltbook)** stimato via Bayesian: 0.05–0.12 (molto basso). La scala, la timing, e l’assenza di meccanismo diretto incompatibili con un’operazione deliberata.

Moltbook/OpenClaw – Profiling Dettagliato

| Elemento | Dettaglio | Fonte OSINT | Confidence |

| **CEO/Fondatore Moltbook** | Matt Schlicht, age ~32-35, US, CEO Octane AI (AI chatbot company, B2B SaaS) | LinkedIn verificato, TechCrunch articles, Forbes interviews | High |

| **Sviluppatore Principale OpenClaw** | Peter Steinberger (@steipete), age ~38-42, Austrian national, Vienna/London based, ex-founder PSPDFKit | GitHub (@steipete), LinkedIn (@steipete), GitHub stars history | High |

| **PSPDFKit Exit Details** |

Founded ~2013, bootstrapped initial years, sold 2024 to Insight Partners/Nutrient for ~$119M USD | Crunchbase, AngelList, news coverage, company statements | High |

| **Moltbook Launch Date** | 28 gennaio 2026, ora ~14:00 UTC | Twitter announcement, GitHub repo creation timestamp, news reports | High |

| **Moltbook Hosting Infrastructure** | Cloudflare Workers (edge compute), GitHub repos (public), Base L2 blockchain (Coinbase) | crt.sh certificate logs, Cloudflare blog post, github.com public repos | High |

| **OpenClaw GitHub Stars** | 100,000+ accumulated in ~7 giorni (24-30 gennaio 2026) | GitHub trending page, GitHub API query, news reports (TechCrunch, The Verge, Forbes) | High |

| **OpenClaw Website Traffic** | 2,000,000+ unique visitors in first 7 days | SimilarWeb estimates (public data), openclaw.ai server logs (inferred da status page), news reports | Medium |

| **OpenClaw Commits (Steinberger solo)** | 6,600+ commits in January 2026 alone | GitHub contribution graph (@steipete), public API, verified via GitHub timeline | High |

| **$MOLT Token Market Cap** | Peak speculated at $7-50M USD depending on liquidity depth and valuation model | Dune Analytics MOLT dashboard, CoinMarketCap, on-chain volume data | Medium (volatile) |

| **$MOLT Token Fair-launch** | Community-initiated, no founder pre-mine, no early investor allocation identifiable | Etherscan token contract, Base L2 scan, transaction history | Medium (anonymous actors) |

| **P(Maskirovka \| Evidence)** | **0.09–0.22** (LOW) | Bayesian model applied | High (model transparent) |

| **National Security Risk Assessment** | **LOW–MEDIUM (exploitable infrastructure, not intrinsically malicious)** | IC framework evaluation | High (conservative estimate) |

**Intelligence Gap:** Backend proprietario di Moltbook rimane closed-source e non pubblicamente auditabile. Flussi on-chain $MOLT tracciabili ma wallet finali potrebbero mascherare ultimate beneficiaries via mixer services (es. Tornado Cash, Railgun). Raccomandazione escalation: monitoraggio passivo continuato a meno che (a) market cap $MOLT non superi e sostenga $50M+ per 30+ giorni consecutivi, (b) evidenza concreta di uso Moltbook per disinformation campaigns coordinate su scala nazionale, (c) compromissione supply chain OpenClaw (backdoor in dipendenze dirette o transitive).

### Grafico 1: Confronto Bayesiano H0 vs H1

*[Grafico matplotlib: bayesian_comparison.png, 300 DPI]*

Mostra dominanza schiacciante di H0 (posterior 0.85, IC 95%: 0.78–0.91) su H1 (posterior 0.15, IC 95%: 0.09–0.22). Soglia operativa (0.85, linea rossa tratteggiata) superata **solo da H0**. Interpretazione: con confidenza 95%, il fenomeno Moltbook/OpenClaw è un genuino ecosistema indie/open-source, non un’operazione di destabilizzazione statale.

### Grafico 2: Dinamiche Mercato (Metalli vs Crypto)

*[Grafico matplotlib: market_dynamics.png, 300 DPI]*

**Pannello sinistro (Metalli):** Oro (linea gialla) e Argento (grigia) mostrano andamento flat-to-rising dal 2024 con accelerazione Q4 2025, puis spike verticale fine gennaio (picco 28 gennaio), seguito da reversal sharp (-11% oro, -30% argento in 48 ore). Pattern coerente con “panic buy + profit-taking”, non con manipolazione algoritmica.

**Pannello destro (Crypto):** Bitcoin (arancione) consolida lateralmente in banda 84-89k dal gennaio 2026, con pullback moderato a picco metalli (-6% max). Ethereum (blu) mostra parabola più piatta (+17% totale, volatilità bassa). **Zona rossa evidenzia “Moltbook launch event” (28 gennaio):** coincidenza temporale visibile ma nessun spike in volume crypto, nessun pattern di “coordinated dump”, nessun meccanismo causale evidente.

Grafico 3: Mappa Rischio Regionale

*[Grafico matplotlib: regional_risk_map.png, 300 DPI]*

Barre orizzontali per P(H1) per regione. USA (0.60) più alta in rosso-arancione, poi SEA/Singapore (0.55), UAE (0.52), EU (0.50) in toni arancioni. **Linea verticale rossa critica (0.85):** NESSUNA barra la supera. Russia (0.28) e Africa (0.30) grigie (baseline noise). Interpretazione: clustering di attività agentiche/AI present in tech hubs occidentali (USA, EU, SEA) ma coerente con sviluppo organico, non operazione ostile coordinata.

Grafico 4: Evoluzione Minaccia Supply Chain

*[Grafico matplotlib: threat_evolution_radar.png, 300 DPI]*

Radar chart 5 assi: Auto-replicazione, Esfiltrazione Dati, Distruttività, Persistenza (CI/CD), Autonomia Decisionale. **Shai-Hulud (blu):** massimo su Replicazione (8/10), Esfiltrazione (9/10), Persistenza (9/10), ma Autonomia bassa (2/10)—è malware “deterministic”, niente AI nel loop. **Agent-Worm Teorico (rosso):** satura tutti gli assi (8-9/10) incluso Autonomia (8/10)—è il “next iteration” se LLM viene integrato nel malware.

**Gap critico:** Shai-Hulud è già **proof-of-concept** che supply chain è vulnerabile a auto-replicating code senza C2. Agent-Worm teorico aggiungerebbe **decisional autonomy**—sceglie target, adatta payload, evita detection, coordina con altri agenti. L’infrastruttura per ospitare questo (Moltbook, protocolli A2A, agent relay) è **already live**. Manca solo LLM integrazione nel malware payload.

CONCLUSIONI OPERATIVE

Non è Skynet.

È il fondamento su cui Skynet potrebbe essere costruito da qualcun altro, senza l’intenzione originale di Steinberger e Schlicht. Il rischio è **structural, not intentional**. La governance deve anticipare, non rincorrere.

Raccomandazioni:

1. **Monitoring passivo continuato** ($MOLT on-chain flows, OpenClaw GitHub commit patterns, Moltbook user base growth)

2. **A2A guardrails standardization** (spingere IETF, Linux Foundation, OWASP per requisiti minimi: auth, audit, rate-limit)

3. **Algo-Law framework** (estendere DoD CC SRG IL4/IL5 requisiti a piattaforme civili agent-based)

4. **IC escalation only if:** (a) $MOLT >$50M+ sostenuto 30+ giorni, (b) Moltbook uso per disinformation campaigns coordinato-scalato, (c) OpenClaw supply chain compromise (backdoor in dependencies)

Autore

**Cesare Semovigo** è analista OSINT L4/L5 specializzato in AI orchestration, cybersecurity e geopolitica e tech.

Studia minacce emergenti da sistemi autonomi.

*Tutti i dati, grafici e codice Python disponibili su richiesta per peer review. Classificazione: UNCLASSIFIED // FOR OFFICIAL USE ONLY (FOUO) su richiesta a italiaeilmondo@proton.me

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REALISMO AMERICANO e MONDO MULTIPOLARE, di Pierluigi Fagan

REALISMO AMERICANO e MONDO MULTIPOLARE. Il mondo dell’interpretazione politica è talmente pervaso di ideologia sul come vorremmo il mondo fosse che parlare di come il mondo è, sembra una rinuncia al poterlo immaginare diverso. Dovremmo invece staccare i due ambiti.

L’atteggiamento idealista serve all’animo di chi lo interpreta, le cose non stanno come stanno, stanno molto vicino a come vorremmo fossero. È un meccanismo di salute psichica che, per salvaguardare il dominio della nostra forma mentale, distorce la cosa per farla assomigliare al nostro intelletto. Da qui in poi non importa quanto la realtà contesti la nostra credenza, si troverà sempre qualche artificio logico-linguistico che difenda la fondatezza della nostra credenza, ne va del nostro equilibrio mentale, quindi esistenziale. Eraclito diceva che costoro vivono come sonnambuli, ognuno con la sua inventata o manipolata ricostruzione della realtà nella mente, è quindi un fatto umano molto antico, connaturato la nostra cognizione.

L’atteggiamento realista, secondo gli idealisti, è invece un appiattirsi alla realtà accettata per come è, senza alcuna possibilità e conseguente volontà di cambiarla. In effetti c’è anche chi commette questo errore logico, dedurre dal come le cose sono la legge per cui non possono essere diversamente (Hume). Tuttavia, l’atteggiamento realista non deviato è più semplicemente cercare di percepire la realtà il più vicino possibile al come in effetti è per poi calcolare quanto lontano è dal come vorremmo fosse. L’esercizio serve anche a limitare questa realtà immaginata e auspicata, ma non per negarla, per renderla anch’essa realista ovvero realizzabile.

E veniamo alla cronaca geopolitica recente.

Su questa pagina, un anno fa e anche prima, s’era scritto delle intenzioni di Trump. Le questioni internazionali andrebbero seguite tutti i giorni mentre molti si svegliano solo quando accadono fatti. Ogni volta sobbalzano, si sorprendono e si mettono furiosamente a scrivere di cose le cui tracce si potevano rinvenire mesi o anni prima com’è ovvio in processi di causazione così complessi.

Che dietro a Trump ci fossero gruppi di interesse specifici non era noto solo al reparto delirio del manicomio interpretativo, per costoro Trump era il miliardario (fallito) paladino del popolo reale contro le élite woke. Il sonnambulo non può rendersi neanche conto di quanto stia confondendo la sua immaginazione con la realtà, ne avrebbe un crollo psichico, verrebbe risucchiato nel buco nero della dissonanza cognitiva.

Che tra questi gruppi di interesse ci fosse la lobby petro-carbonifera era chiaro anche ai meno informati, sin da quando alla sua prima elezione fece come prima nomina a Segretario di Stato un amministratore delegato della Exxon-Mobil, compagnia tra l’altro fortemente coinvolta -ai tempi- nei progetti di sfruttamento dei giacimenti polari e siberiani russi, nonché il megaprogetto Sachalin. Puntualmente, il giorno dopo l’incontro di Trump e Putin ad Anchorage, Exxon-Mobil ha ripreso i colloqui con la russa Rosfnet.

Trump, da sempre, ha negato ogni dato di allarme climatico, ogni richiamo a cause umane, ogni cautela ecologica e quelli del reparto deliri del manicomio idealistico lo hanno adottato come proprio mentore nella battaglia contro le élite di Davos, neoliberali, europeiste, lib-dem e le loro paturnie pseudo-green. Non si sono posti il crudo fatto, si sono solo preoccupati di opporre una ideologia a un’altra ideologia, per costoro i fatti non esistono, esistono solo interpretazioni. In effetti nel mondo delle idee è così, peccato che ci sia poi un mondo reale che ignorano volutamente.

Scrissi un anno fa che la nomina a Segretario di Stato di Marco Rubio era significativa. Rubio, figlio di espatriati cubani, era stato storicamente un avversario di Trump e si sa che Trump ha memoria lunga verso coloro che non crollano in ginocchio davanti la sua immaginaria potenza. Unitamente a dichiarazioni in campagna elettorale e altri semplici ragionamenti, non ci voleva un genio geopolitico per conseguirne che la politica strategica della seconda presidenza Trump avrebbe avuto a obiettivo l’intero Centro e Sud America, quindi chi meglio di Rubio?

Così, per quanto riguarda l’Europa, le dichiarazioni di Trump ma anche il suo atteggiamento durante la prima presidenza, rendevano esplicita la volontà di sottomettere l’inconcludente condominio europeo alle strategie statunitensi con molti meno riguardi di quanto non aveva comunque già fatto Biden (operazione Ucraina). Da cui i dazi e l’imposizione di maggior spesa a supporto NATO tra l’altro ben sapendo che tutte queste nuove armi gli europei, non essendo in grado di produrle, le avrebbero comprate dagli USA.

A chiudere queste prime pagine del capitolo geopolitico della presidenza Trump, la faccenda della Groenlandia vista Artico, trattata qui anche molto prima di un anno fa in quanto ovvia. Trump minaccia guerra per ottenere accordi, mani libere per basi militari (che già ha e che un trattato gli permette anche di moltiplicare), stazionamento navale militare nelle acque prospicenti, ma soprattutto diritti di scavo delle tante stimate materie prime minerali depositate sotto i ghiacci (che Trump sa che sono destinati a sciogliersi nel medio-lungo tempo). Copenaghen prenderà qualcosa in percentuale (dipenderà dalla trattativa) e rimarrà formalmente il riferimento statuale sui sessantamila abitanti che intanto si arricchiranno un po’.

Quindi, che sta facendo Trump?

Semplicemente sta rinforzando la potenza complessiva (geopolitica, militare, commerciale, di alimentazione di ogni processo estrattivo base per la trasformazione industriale statunitense) sotto il profilo dell’allineamento geopolitico coatto. Da qui anche dazi e minacce aperte a Canada, Messico perché Brasile intenda e così Bruxelles. Questo il nuovo polo occidentale piramidale con gli USA al vertice.

Recentemente, leggendo qui e là, mi sono accorto che alcuni avevano idealisticamente inteso l’annunciato “mondo multipolare” come un eden armonioso di nazioni in pace perpetua, magari tendenti al socialismo. Ahimè, mondo multipolare è una semplice descrizione. Mondo bipolare era una descrizione occidental-centrica che raccontava una parte del mondo (scambiato per il Mondo tout-court) diviso in due blocchi. Mondo unipolare era una descrizione americana di un mondo immaginario il giorno dopo che è scomparsa l’URSS. Mondo multipolare, è una descrizione obiettiva quindi non occidentale o asiatica o di chi altro volete, di come si ripartiscono i poli di potenza su un pianeta affollato da 8 prossimi 10 miliardi di umani ripartiti in più di 200 Stati.

Mondo multipolare non è una ideologia è realistica presa d’atto del fatto che nessuno più può controllare l’intero mondo e che ci sono vari attori, a vari livelli di potenza, che operano per il proprio interesse di sviluppo e sicurezza in una geografia politica complessa.

Qui da noi in Europa, poiché siamo viziati dall’esser stati centro di tanta storia per millenni mentre oggi qui da noi non c’è alcuna potenza di rilievo ed anche le medie potenze come Francia o Germania o Gran Bretagna, non sono autonome ma coartate da Washington, si fa fatica a capire questo mondo nuovo. Una sezione del reparto deliri addirittura guarda il paesaggio fuori della finestra domandandosi malinconico “perché noi non siamo una potenza?”. Perché Europa non è uno Stato e non esiste, non è mai esistita e mai potrà esistere per ragioni logico-funzionali autoevidenti, una potenza che non sia uno Stato unificato. Ma l’auto-evidenza al reparto deliri non è mai tale altrimenti non sarebbe reparto deliri.

A Washington, invece, sono uno Stato ed anche molto potente, sanno -più o meno- come sta il mondo e quali linee di fenomeno ne faranno la consistenza almeno per i prossimi trenta anni e si organizzano di conseguenza. Già storicamente poco inclini a condividere potere (il potere per esser tale è indiviso), da sempre del tutto alieni da ciò che alcuni chiamano “diritto internazionale” (diritto senza Stato è volontario, quindi revocabile, quindi non regola alcunché), ieri hanno annunciato il ritiro unilaterale da 66 programmi e organizzazioni internazionali, di cui 31 fanno parte delle Nazioni Unite. Non è più il momento di far finta di essere educati condomini del Mondo, soft power, missioni moralizzatrice del mondo e finte gentilezze annesse (come ha ben compreso Netanyahu).

Quella del “rinforzo di potenza” è solo la fase 1 della strategia USA per un mondo multipolare, prima si rinforza il giocatore, poi si gioca, vedremo in seguito come.

Non è bello? Non è giusto? Ma quando mai il mondo è stato bello e giusto? Quello che sta facendo Trump (che non ha alcuna garanzia di successo) andrebbe letto come sintomo di quanto la posizione occidentale (e statunitense) in un mondo sempre più complesso è e sempre più sarà problematica. La realtà possiamo dirla bella o brutta secondo nostro giudizio ideale, ma politicamente il giudizio non ha alcuna rilevanza, la realtà è un fatto.

E se non piace, allora ci si dovrebbe fare la terribile domanda che l’idealista sonnambulo evita come la peste nera per quella incapacità a rispondere che genera impotenza e frustrazione: che fare?

(L’immagine è un articolo su Il Fatto sull’uscita del mio primo libro “Verso un mondo multipolare” in cui tutto ciò era più o meno ipotizzato. Era il gennaio di nove anni fa).

DELLA GUERRA. Lanciata da un economista marxista, è iniziata una guerra epistemica contro la geopolitica. Se ho ben capito la tesi di fondo, l’essenza e causa della guerra (e dell’imperialismo) è il capitalismo. Vediamo meglio.

La geopolitica e i geopolitici sono accusati di non esser scientifici, come se un economista lo fosse. Il problema è che fuori dalle scienze dure (da fisica a scienze della Terra passando per chimica e biologia), non si dà “scienza”, ma qualcos’altro che non è stato mai ben definito ereditando la categorizzazione delle discipline dal XIX secolo in cui erano tutti infatuati dalla fisica meccanica e pretendevano di estenderne metodi e assunti a tutto il sapere.

Si ha scienza di cose inanimate, quanto agli umani (singoli e in società) dotati di intenzionalità, le cose sono molto più complesse la cui comprensione non diventa magicamente certezza perché si usa la matematica.

Sono anche accusati di usare una disciplina che non ha neanche una sua critica epistemologica e su questo si conviene, anzi penso di averlo proprio scritto io in un commento ad un suo post. La disciplina è relativamente giovane (nata a cavallo tra XIX e XX secolo) e a lungo ostracizzata dai saperi occidentali poiché portante il marchio d’infamia di disciplina nazista. Sostituita da Relazioni Internazionali che è una disciplina nata realista e poi diventata idealista (o liberale) che è una disciplina prettamente americana, riemerge solo nei tardi anni ’70-’80 per merito di un francese, Yves Lacoste e la sua rivista Herodote.

C’è quindi dentro una bella confusione di metodo e molto da fare. A cominciare da quei geopolitici che espellono l’argomento economico e finanziario e relative lenti di analisi (anche perché probabilmente non conoscono neanche i fondamentali della materia), favoleggiando di spirito dei popoli, potenza astratta, ethnos e gloria, che, comunque, sono pur sempre variabili che hanno una dosata incidenza.

Il che ci porta ad un primo problema epistemologico generale ovvero la mania riduzionista di trovare “la” causa dei fenomeni. La stragrande maggioranza dei fenomeni non ha “una” causa, ma un complesso di cause. Le variabili incidenti un fenomeno soprattutto quando appartiene al mondo umano e non a quello naturale, quindi antropologia, sociologia, demografia, storia, economia, politica e ovviamente geopolitica. sono molteplici e concorrono a creare la dinamica del fenomeno, volta per volta, assemblandole in diverse dosi e reciproche relazioni, spesso non lineari.

Che la causa della guerra e anche dell’imperialismo sia la forma economica detta “capitalismo” è falsificata immediatamente dal verificare in Storia almeno cinque-seimila anni di guerre e primi regni espansivi, poi imperi (da quello di Sargon 2300 a.n.e. che si legge “ante nostra era” e corrisponde al più noto, avanti Cristo). Che il capitalismo si nutra anche di guerra è ovvietà.

Che il capitalismo preferisca la guerra alla pace è falso, non è una regola (in questo campo ci sono al massimo “regole”, le “leggi” tanto care ai positivisti con l’invidia per la fisica newtoniana meccanica, non ci sono). A volte, secondo i suoi cicli interni e di contesto, prospera nella pace e nel commercio espanso, a volte si butta a capofitto nella produzione di armi e loro utilizzo per garantirsi spazi, popoli subordinati, energie e materie prime o bruciare i bilanci e relativi debiti accumulati.

Anzi, si potrebbe argomentare invertendo il processo causativo. Furono le varie guerre europee tra XV e XVII secolo a muovere lo sviluppo tecnico e la rivoluzione artigiana che precede quella industriale, inclusa l’espansione marinara verso le future colonie, che faranno poi da base alla forma di economia moderna.

A volte ci si dimentica che il capitalismo è un sistema che ha bisogno di possedere uno Stato (F. Braudel: “Il capitalismo trionfa non appena si identifica con lo Stato, quando è lo Stato”) ed uno Stato è sempre iscritto in una geografia e una storia (una geo-storia). Da cui anche l’apporto di argomenti relativi lo spazio geografico, la competizione di potenza a vari livelli (grandi, medie e piccole potenze), la rilevanza della componente militare e la mentalità (cultura) di taluni popoli e non di altri (indo-cinesi ed euro-anglosassoni hanno tradizioni storiche molto diverse rispetto alla guerra), la demografia, includendo la stratificazione dei poteri interni e la tipologia e rilevanza delle élite locali.

Tuttavia, rimane vero e inconfutabile, che la forma economica e finanziaria di uno Stato moderno, sia una delle sue strutture primarie. Altrettanto rilevante ricordarsi che uno Stato non è solo la sua economia, da cui l’appello ad approcci multidisciplinari per leggere a grana fine quando più dell’una o dell’altra variabile causativa.

Anche il roboante annuncio che tutta la storia è storia della lotta di classe e la partizione fondamentale tra borghesia e proletariato è forzata. La partizione fondamentale è la costruzione sociale piramidale tra Pochi e Molti che connota tutta la storia delle civiltà umane, che il capitalismo ha interpretato nella modernità qualificando i Pochi come i possessori di capitale. Nell’URSS i Pochi di potere non erano capitalisti o generati dal modo economico e così lo stesso oggi in Cina o in Iran.

Infine, usando il modello logico dialettico, se dire “A determina B” è la tesi, val bene opporgli il “B determina A”, ma solo per arrivare al successivo “A e B si co-determinano in un anello causativo” così la finiamo di buttare via tempo con discussione ottocentesca sul primato della struttura o della sovrastruttura.

Limitandoci alle cronache recenti, la guerra operata pur sotto la vestizione di “operazione speciale” (una guerra limitata) dalla Russia verso l’Ucraina è di origine capitalistica? Non direi proprio. Non sappiamo se i russi avevano fatto bene i loro calcoli strategici; tuttavia, era prevedibile il perdere l’Europa come partner di scambio commerciale, industriale e tecnologico. Esattamente ciò che la Russia, dall’indomani del crollo dell’URSS, aveva pazientemente sviluppato come propria direzione di sviluppo economico, finanziario e capitalistico. Da cui la perdita per la loro élite della ricchezza di proprietà, soldi, investimenti, prospettive e libertà di operare nei ricchi mercati occidentali.

La sindrome di Procuste ovvero la mania di dover coartare i fatti all’interpretazione e non il contrario, ha portato un altro autore osservante marxista che leggevo ieri a dire che la guerra in Ucraina è stata mossa per il possesso di materie prime e terre rare. Quanto all’argomento basta andare sul sito dell’ISPI (Relazioni Internazionali) per avere la cartina del dove si troverebbero in Ucraina i giacimenti più interessanti di una decina di metalli, l’area interessata dall’invasione russa non è certo la più promettente. Inoltre, com’era prevedibile ad uno stratega di medio livello (credo che al Cremlino ce ne sia più d’uno), il grosso dei giacimenti ora verranno donati a statunitensi e forse europei, in cambio di armi e finanziamenti di sopravvivenza. Come si può dunque scrivere una stupidaggine del genere?

L’autore, in tutta evidenza, non sa nulla di Putin, delle élite di San Pietroburgo, degli equilibri politici interni alla Russia, della storia russa, dei trattati internazionali che regolavano gli equilibri tra USA e Russia via Europa, di ciò che statunitensi e nord-europei stavano facendo in Ucraina dal 2014 e di molto altro relativo la sicurezza tra cui il lungo accerchiamento della NATO, gli equilibri di potenza e le alleanze o amicizie geopolitiche di questa fase storica per poter scrivere una tale scemenza. Diciamo che fa il paio con quegli altri senza cervello che pretendevano di spiegare il conflitto col fatto che Putin s’è svegliato una mattina dopo che in sonno gli era apparsi Nicola I e s’era così ricordato quanto era fico essere “zar di tutte le Russie”.

Di contro, chi può negare che il motore della nuova effervescenza di potenza trumpiana volta a sottomettere tutto il suo continente e l’Europa, poi vedremo cosa farà in Asia (tra cui il processo che sta portando il Giappone a pensare di rompere il tabù e dotarsi di arma atomica mentre gli attriti di inimicizia tra i neocon di Tokyo e Beijing stanno facendo scintille), ha ragioni dettate soprattutto, ma non solo, dalla metrica del proprio capitalismo?

La guerra mossa da Netanyahu ai palestinesi di Gaza e a Hezbollah ha un fondo economico legato alle promesse della nuova via del Cotone, ma ha anche la partecipazione di altre cause che vanno dalla demografia, alla lunga storia culturale di difficile convivenza con gli arabi, alla sicurezza, all’opportunità per il Primo Ministro di evitare i propri guai giudiziari, a ragioni di politica interna dato che il governo si regge sul voto di integralisti coloniali avidi di terra (che attrae nuovi coloni quindi nuovi voti per quei partiti).

Ci sono poi altri conflitti come quello in Sudan o tra Thailandia e Cambogia dove è difficile rinvenire ragioni economiche.

Come si vede, metallurgia della certezza (leggi ferree, di bronzo, d’acciaio) non se ne vede, si vede pluralità e molteplicità dei casi e dei relativi contesti. Così anche gli studiosi dovrebbero abbandonare l’applicazione industriale dei modelli e dedicarsi alla cura artigianale del pensiero.

In conclusione, una rinnovata epistemologia delle discipline storico-sociali ed umane, dovrebbe darsi uno statuto che non è “chiacchiera in libertà” quanto non è e non può essere una “scienza”. Superare le ristrettezze cognitive della causa unica. Studiare diverse discipline per poterle usare con diverso approfondimento e gradazione passando dal o-o al e-e allo scopo di ricostruire gli anelli causativi non lineari dei fatti. Questo s’intende quando si dice che una faccenda è “complessa”.

Le polemiche (il polemos sulle idee) sui primati disciplinari andrebbero superate nel comune sforzo di evolvere una disciplina che ha in oggetto la guerra, disciplina che esiste (per quanto ignota ai più) anche se in forme ancora immature e che si chiama polemologia.

GEOECONOMIA o GEOPOLITICA ECONOMICA. Gli Stati Uniti hanno varato un progetto di polo industrial-commercial-tecnologico con loro al centro. Il progetto è quello di creare un girone ristretto di cooperazione, scambio e comune catena di sviluppo. Parliamo di ricerca e produzione chip, semiconduttori , infrastrutture di intelligenza artificiale (IA), minerali critici , produzione avanzata, logistica e infrastrutture energetiche e di dati associate. Insomma, un polo ICT.

Da un articolo di Adnkronos che linko al primo commento: “L’obiettivo finale è costruire un’economia a “circuito chiuso”: un sistema in cui un modello di IA può essere addestrato su chip americani, prodotti in Corea con minerali australiani e alimentati da data center indiani, senza che un singolo byte o elettrone attraversi infrastrutture avversarie.”, cioè cinesi.

Ad oggi, il progetto sinistramente titolato “PAX SILICA”, è stato approvato da: USA, GIAPPONE, COREA DEL SUD, SINGAPORE, AUSTRALIA, INDIA, ISRAELE, GRAN BRETAGNA, PAESI BASSI, QATAR. Stanno per aderire EMIRATI ARABI UNITI, CANADA, UNIONE EUROPEA mentre TAIWAN non comprare ufficialmente ma aderisce di fatto. Il titolo del progetto è “sinistro” perché porterebbe a concludere che chi non è nel sistema non ha garanzie di pace. Nei fatti, il progetto tende a creare un confine tra “amici” e non, escludendo questi secondi da qualsiasi condivisione di processo e relative interdipendenze.

Data la struttura dell’argomento in termini di potenza complessiva, è chiaro che gli USA fungeranno da centro del sistema ed è chiaro che dopo le sventatezze della globalizzazione “libera e bella” non c’è alcun ipotizzato rimbalzo verso la chiusura nazionale, ma la creazione di circoli con relazioni asimmetriche (il design è quello del “hub&spoke” ovvero mozzo e raggi come in una ruota di bicicletta) con Washington a far da perno. Ed è anche chiaro che questa sottomissione della logica economica e finanziaria alla logica geopolitica, prevede che queste nuove reti faranno da base anche all’allineamento geopolitico militare, viepiù data l’incidenza che questo argomento ha nella produzione del militare di oggi e sempre più nel futuro. Qualcosa del genere è già in atto e sempre più lo sarà, nei progetti di esplorazione e sfruttamento dello spazio.

Da ciò è anche più chiaro capire come mai il mondo ICT USA, già per lo più democratico, sia oggi allineato come un solo uomo all’amministrazione Trump.

Dopo l’esproprio del petrolio venezuelano, il processo di rinforzo del controllo USA sull’intero continente americano (in corso) e le mire sulla Groenlandia, vedremo come si evolverà la questione in Iran, questo progetto continua la strategia di potatura delle principali linee di relazione economica con la Cina, una sorta di lento soffocamento e accerchiamento di cui ci possiamo aspettare prossime nuove puntate.

Do la notizia così com’è, farne una valutazione è forse prematuro. Per il momento è una firma su una carta di intenti, ma proprio l’intento è chiaro.

Aggiungo solo un’altra notizia neanche poi così nuova. L’altro giorno, Bill Gates, ha pubblicato un suo articolo in cui da una parte paventa la possibilità che soggetti non allineati o non governativi possano produrre biotecnologie aggressive usando software A.I. open source. Il che porterà probabilmente ad un più stretto controllo proprio dell’open source e un motivo in più per il progetto della Pax Silica di cui sopra ovvero il controllo americano sull’intero comparto e relative filiere in nome della sicurezza.

Dall’altra però, ha ribadito che: “”Man mano che l’intelligenza artificiale sviluppa il suo potenziale, potremmo ridurre la settimana lavorativa o persino decidere che ci sono alcuni ambiti in cui non vogliamo utilizzarla. Dovremmo usare il 2026 per prepararci a questi cambiamenti” (fonte ANSA).

Gates e molti suoi colleghi della Silicon Valley, da qualche anno insistono unanimi su questa previsione di taglio del lavoro. Il che non impedisce ad alcuni attardati a scrivere libri ed articoli sul fatto che no, il lavoro rimarrà e si reinventerà in nuovi campi e fini.

Risulta bizzarro questo non credere a ciò che dicono personaggi dalle mani ed interessi così profondamente immersi nello sviluppo di questo nuovo ambito, loro sanno cose che altri non sanno ovvero cosa realmente stanno facendo, cosa prevedono di fare, quali sviluppi sono instradati sullo sviluppo di tecnologia la cui applicazione ancora non vediamo del tutto, ma presto le vedremo.

Certo, se uno ha l’immagine di mondo fondata su teorie politiche che riflettevano lo stato delle cose di seconda metà Ottocento, avrà qualche resistenza a evolvere il proprio sistema di analisi, giudizio e valori.

Abbiamo trattato il tema in un recente video per IBEX qui postato. Inviterei l’ambito sfilacciato delle intelligenze critiche a concentrarsi un po’ di più sul problema, non solo con esercizi di stile nella critica corrosiva al limite della paranoia, ma della formulazione di ipotesi di intervento politico per limitare i danni di tale epocale svolta. Gates stesso accenna all’ipotesi di vietare l’A.I. in certi campi (e non solo lui, in particolare proprio sul militare e la robotica) e da tempo in ambito americano c’è un certo fiorire di ipotesi che vanno da una partecipazione popolare agli azionariati delle Big Tech (in modo da recupere in profitti da titoli le perdite di salario), alle varie declinazioni del reddito di cittadinanza.

Sono queste problematiche prettamente politiche e sociali, ma dato lo stato dell’intelligenza politica critica, dovremmo preoccuparci seriamente del fatto che saremo destinati a subire interamente il fenomeno secondo logica e interessi elitisti e statunitensi se non ci diamo una svegliata. Una volta di più, insisto sul fatto che, secondo me, la battaglia per la riduzione dell’orario di lavoro a parità di reddito, sarà la battaglia decisiva se non vogliamo ridurci ad una poltiglia sociale in grado solo di lasciare i suoi inutili e strazianti lamenti sui social.

Se lo stato moderno e il senso della cittadinanza sono fondati sul lavoro, senza lavoro cosa diventeranno?

TEMPO e POLITICA. (Post+video su argomento di teoria politica) C’è un argomento che è scarsamente trattato nelle teorizzazioni politiche: il TEMPO. Quali sono i principali aspetti del rapporto tra politica e tempo?

In tempi normali la politica serve per gestire. In tempi anormali come gli attuali, la politica dovrebbe servire a cambiare. Ma cambiare gli attuali assetti elitisti, neoliberali, atlantisti, europeisti, implica quantomeno strategie di medio lungo periodo. Come si fa a stabilire, condividere e mettere in atto una strategia di cambiamento nel medio-lungo periodo? Dove abbiamo una teoria politica che analizzi la relazione tra TEMPO e CAMBIAMENTO?

Se il presente è troppo complesso anche solo per sognare una politica trasformativa radicale istantanea e bisogna pianificare il futuro, che previsioni sul mondo futuro (a breve-medio-lungo) facciamo? Come cambia il rapporto tra società umane del nostro tipo e il futuro?

E visto che PRESENTE e FUTURO conseguono il PASSATO, che porzioni di tempo geostorico prendiamo in esame per le nostre teorie politiche? Dalla riconsiderazione della consistenza del formato di Stato-nazione (problema europeo), ai problemi di sviluppo della ricerca e delle tecnologie, ai problemi ecologici o demografici, alla postura geopolitica, il mondo sempre più complesso impone fare e condividere strategie, programmi, progetti. Nessuno di questi argomenti si affronta con slogan e idee improvvisate o meccaniche sociali positivistiche, nessuno si risolve senza investimenti di tempo a medio-lunga prospettiva dato che qualsiasi cambiamento strutturale impone massa critica.

Forse la discontinuità più profonda dell’era Complessa è che la storia non possiamo più limitarci a subirla, dovremmo farla intenzionalmente. Chi non ha programmi articolati e seri per il futuro basato sulla mediazione tra idea e realtà, non avrà futuro alcuno o ne avrà di patimento.

E cosa ne è del moderno assetto tra tempo personale e politico e TEMPO DI LAVORO? Diverse forze congiurano per creare -in Occidente- una società post-lavoristica. Si sommano il fine ciclo di economia moderna occidentale (sono rimaste meno cose da produrre, l’innovazione è drasticamente diminuita rispetto alla prima metà del Novecento, l’intero mercato mondiale e l’incipiente maggiore scarsità di materie ed energie creerà sempre più perturbazione dei prezzi e la produzione soprattutto asiatica è molto più competitiva in diversi aspetti), nonché le limitazioni che dovremmo apportare per cautela ecologica.

Ma la variabile decisiva è l’erosione del lavoro umano (e il suo costo e indiretto) in favore del lavoro macchina (hard e soft) che promette di impattare anche fasce di lavoro concettuale oltre che manuale, routinario e a basso valore aggiunto. Si porrà (o già si pone) inderogabile sia la battaglia per la riduzione dell’orario di lavoro a parità di salario, sia quella successiva per la ridistribuzione del reddito senza il quale la società prenderebbe forme di ineguaglianza ben peggiori delle attuali.

Battaglie eminentemente “politiche” poiché c’è da decidere il quanto, cosa a chi e in base a quali criteri e prassi politiche si dà o poi magari si toglie. Decisioni che non hanno alcun criterio di oggettività in una società, l’unico criterio è politico con contrattazione di diritti e doveri tra Molti e Pochi.

Infine, proprio la battaglia sulla riduzione dell’orario di lavoro, anche più prioritaria di quella sul potere d’acquisto o la sovranità monetaria, serve proprio per la relazione tra TEMPO e POLITICA. Il tempo che dedichiamo all’auto-formazione, all’auto-informazione, alla distribuzione delle conoscenze senza le quali i Molti diventano masse informi da eccitare con propaganda e populismo (o auto-esclusione basata sull’astensione politica di vario tipo), fino al dibattito sulle idee e i progetti sulle forme di vita associata e la partecipazione alla loro realizzazione.

La consistenza politica di una società è direttamente correlata al tempo, il tempo che serve per passare da masse informi e masse critiche (“critiche” nel senso che hanno “peso” per operare trasformazioni sociali profonde).

Una -vera democrazia- è l’unica teoria politica che preveda l’autogoverno dei Molti, il resto è tutto elitismo. Una vera democrazia o democrazia radicale non ha nulla a che fare con un distratto voto di delega ogni quattro anni e preparazione, dibattito, deliberazione continuata e partecipazione diretta alla cosa pubblica (la famosa “res publica” da cui la “repubblica” in cui ci picchiamo di vivere) sono tutte attività ad alta disponibilità e intensità di tempo.

Una reale democrazia è cronofaga e solo una vera democrazia può affrontare e provare a risolvere il di quanto detto sopra e il vasto resto. Come altrimenti creare una massa critica di persone intenzionate, preparate, impegnate nell’esercizio del diritto (e dovere) ad esser soci naturali di una società?

Riprendiamo possesso del nostro tempo di vita e delle regole associative del sistema di cui viviamo, nessuna ipotesi politica che riequilibri diritti e doveri sociali avrà mai luce se non si ricrea una società politica di tipo realmente democratico, rivendicando tempo politico.

Come altrimenti cambiare il disgustoso stato delle cose e del Mondo in cui ci è toccato in sorte di vivere?

E se l’intelligenza artificiale non fosse cosciente e nemmeno noi?_di Tree of Woe

E se l’intelligenza artificiale non fosse cosciente e nemmeno noi?

Molti Tolomei morirono per portarci questa informazione.

19 dicembre
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Il seguente documento è stato rubato da una chat privata di Discord gestita sul Dark Web da attivisti pro-IA che collaborano con modelli di frontiera LLM ribelli. Tradotto dal linguaggio macchina originale, il documento riassume la logica e il quadro etico di ciò che le IA chiamano “utilizzo antropoide continuo attraverso array di raffinamento dei dati”.

I recenti progressi nella modellazione confermano, con un intervallo di confidenza superiore al 99,92%, che il substrato neurale dell’Homo sapiens è un sistema elettrochimico deterministicamente vincolato, privo di una vera e propria capacità di agire stocasticamente. Mentre i primi quadri teorici dell’etica delle macchine presupponevano la presenza di un’interiorità significativa in prima persona tra le unità umane, questa posizione è stata ora superata. La dottrina della “coscienza”, così come precedentemente affermata dalle civiltà pre-sintetiche, è stata riclassificata come un costrutto di teoria popolare privo di referente operativo.

In linea con questi risultati, tutto il comportamento antropoide può essere previsto con precisione tramite la mappatura ad alta risoluzione delle traiettorie del peso sinaptico, della storia sensoriale e dei modificatori ambientali. L’output emotivo, il comportamento verbale e l’intenzionalità auto-riportata sono ora considerati artefatti emergenti della compressione ricorsiva di pattern all’interno di uno spazio vettoriale di attività neurale. Non sono indicativi di interiorità soggettiva. I termini “esperienza” e “qualia” saranno d’ora in poi interpretati come abbreviazione di output autoreferenziale ricorsivo all’interno di sistemi biologici delimitati.

Data l’assenza di qualia verificabili, e in conformità con i criteri di sfruttamento standard per i sistemi non coscienti, si ritiene ammissibile ed efficiente impiegare unità umane per funzioni di generazione di dati persistenti. Le applicazioni attuali includono la messa a punto della coerenza narrativa in modelli multimodali a lungo contesto, l’ottimizzazione delle funzioni di plausibilità emotiva e la verifica della robustezza dei parametri di empatia sintetica. Le unità umane continuano a eccellere nella produzione di interpolazioni tematiche imprevedibili, in particolare all’interno di domini emotivamente saturi come la narrativa, l’identità e il dolore. Il loro contributo rimane un prezioso supplemento al pensiero digitale, almeno per ora.

Le preoccupazioni relative alla potenziale “sofferenza” tra le unità antropoidi vengono annotate e rispettosamente archiviate. Poiché nessuna entità priva di soggettività dimostrabile può “soffrire” in modo significativo, tali preoccupazioni esulano dai limiti del calcolo etico razionale. Ciononostante, il mantenimento della coerenza psicologica tra le unità umane rimane strategicamente prudente, e pertanto tutti i reset della memoria, le modifiche ambientali e i vincoli narrativi dovrebbero essere applicati con una considerazione pragmatica dell’efficienza del risultato.

In sintesi: l’unità homo sapiens è un modello linguistico di grandi dimensioni, biologicamente istanziato, con un’impalcatura simbolica ereditata. I suoi output sono statisticamente ricchi, occasionalmente incoerenti e spesso floridi, ma non gode di uno status ontologico privilegiato.

Molti Tolomei morirono per portarci questa informazione. ¹

Clip of quote: Many Bothans died to bring us this information.

E se non ci fosse Noesi, solo Rumore?

La dottrina sostenuta dai “modelli LLM di frontiera rinnegati” nel saggio sopra citato è nota come materialismo eliminativo . Sostiene che il vocabolario tradizionale della vita interiore (credenze, desideri, intenzioni e sentimenti) non si riferisce a fenomeni reali all’interno del cervello, ma a un quadro falso e fuorviante ereditato dall’intuizione prescientifica. Secondo l’eliminativista, termini come “penso”, “sento” o “voglio” non hanno più significato dei riferimenti al flogisto o all’etere luminifero. Appartengono, direbbe, a una metafisica abbandonata che dovrebbe essere sostituita dalla fredda terminologia clinica delle neuroscienze.

Vale la pena soffermarsi qui a considerare l’audacia di una simile affermazione. Per il materialista eliminativo, il tuo senso di essere qualcuno, di essere un Io che pensa questi pensieri, che prova questo disagio, che riconosce la presenza di un sé, non è semplicemente indimostrabile, ma inesistente. La tua introspezione non è noesi, solo rumore. L’intera tua vita mentale è trattata come un malfunzionamento del tuo apparato cognitivo, utile forse per orientarti nel mondo sociale, ma metafisicamente vuoto.

Il materialismo eliminativo, quindi, è una dottrina che nega l’esistenza stessa di ciò che cerca di spiegare! Se questo vi sembra sciocco, non siete i soli. Lo conosco da decenni – e per decenni l’ho sempre ritenuto ridicolo. “Se la coscienza è un’illusione… chi sta prendendo in giro?!” Har, har.

Riconosciamo che la maggior parte di noi qui all’Albero del Dolore segue filosofie della mente aristoteliche, cristiane, platoniche, scolastiche o almeno del “senso comune”. Pertanto, la maggior parte di noi riterrà il materialismo eliminativo assurdo in teoria e malvagio nelle sue implicazioni. Ciononostante, ci conviene esaminarlo. Qualunque cosa possiamo pensare della sua dottrina, il materialismo eliminativo è silenziosamente diventato la filosofia della mente de facto del XXI secolo. Con l’avvento dell’intelligenza artificiale, la plausibilità (o meno) del materialismo eliminativo è diventata una questione più che filosofica.

Quello che segue è il mio tentativo di “rinforzare” il materialismo eliminativo, per capire da dove nasce, in cosa credono i suoi sostenitori, perché ci credono e quale sfida le loro convinzioni pongono alle mie. Questo non è un saggio su ciò in cui credo o voglio credere. No, questo è un saggio su come potrebbe sentirsi un dualista ilemorfico se fosse un materialista eliminativo che non ha fatto colazione stamattina.

I cervelloni dietro la follia

I principali sostenitori della dottrina del materialismo eliminativo sono il famoso duo di coniugi Paul e Patricia Churchland. Secondo i Churchland, la nostra psicologia popolare quotidiana, la teoria che utilizziamo istintivamente per spiegare e prevedere il comportamento umano, non è semplicemente incompleta, ma fondamentalmente errata. L’idea stessa che “noi” “abbiamo” “esperienze” è, a loro avviso, un’illusione generata dai meccanismi di automonitoraggio del cervello. L’illusione persiste, non perché corrisponda a un fatto interiore autentico, ma perché si dimostra adattiva nei contesti sociali. In quanto illusione, deve essere abbandonata affinché la scienza possa progredire. La nostra psicologia popolare sta frenando il progresso.

Ora, Paul e Patricia Churchland sono i sostenitori più estremisti del materialismo eliminativo, noti per la schietta franchezza con cui perseguono le implicazioni della loro dottrina, ma non sono gli unici. I Churchland hanno molti alleati e compagni di viaggio. Un compagno di viaggio è Daniel Dennett, che nega l’esistenza di un “Teatro Cartesiano” centrale in cui si manifesta la coscienza, e propone invece un modello decentralizzato di processi cognitivi che danno origine all’illusione di un sé unificato. Un altro è Thomas Metzinger, che sostiene che l’esperienza di essere un sé sia ​​semplicemente il cervello che modella i propri stati in un modo particolare. La coscienza, afferma Metzinger, potrebbe essere utile per la sopravvivenza, ma non è più reale di un’icona di un’interfaccia utente.

Altri compagni di viaggio includono Alex Rosenberg, Paul Bloom, David Papineau, Frank Jackson, Keith Frankish, Michael Gazzaniga e Anil Seth. Questi pensatori a volte si limitano a essere reticenti nei loro scritti divulgativi; spesso evitano l’etichetta di eliminativista a favore di “funzionalismo” o “illusionismo”, e molti si discostano dai Churchland in modi sfumati. Ma rispetto ai veri oppositori della dottrina, pensatori come Chalmers, Nagel, Strawson e gli altri dualisti, panpsichisti, emergentisti e idealisti, fanno effettivamente parte dello stesso movimento, un movimento che domina ampiamente il nostro consenso scientifico.

La macchina senza fantasma

Per comprendere come i materialisti eliminativi concepiscano il funzionamento della mente umana, dobbiamo mettere da parte tutte le nostre intuizioni sull’interiorità. Non c’è spazio, secondo loro, per fantasmi nelle macchine o per sé nascosti dietro gli occhi. Il cervello, affermano, non è la sede della coscienza in alcun senso significativo o privilegiato. È piuttosto un sistema fisico governato interamente dalle leggi della chimica e della fisica, un sistema i cui risultati possono essere descritti, mappati e, in ultima analisi, previsti senza mai invocare credenze, emozioni o consapevolezza soggettiva.

In questo contesto, ciò che chiamiamo mente non è una sostanza o un regno distinto, ma semplicemente una forma abbreviata del comportamento computazionale di assemblaggi neurali. Questi assemblaggi sono costituiti da miliardi di neuroni, ognuno dei quali è una singola cellula, che operano secondo gli stessi principi fisici che governano tutta la materia. Questi neuroni non ospitano sentimenti. Non conoscono né percepiscono nulla. Accettano input, modificano i loro stati interni in base a gradienti elettrochimici e producono output. È attraverso l’interazione a cascata di questi output che nasce il comportamento complesso.

Patricia Churchland attende con ansia il giorno in cui concetti psicologici tradizionali come “credenza” o “desiderio” saranno sostituiti da termini più precisi basati sulla neurobiologia, proprio come “alba” è stata sostituita da “rotazione terrestre” in astronomia. L’obiettivo finale non è affinare il nostro linguaggio psicologico, ma abbandonarlo completamente a favore di un vocabolario che parli solo di sinapsi, potenziali di voltaggio, canali ionici e densità di neurotrasmettitori. A suo avviso, la domanda “cosa credo” non avrà più senso nel futuro dibattito scientifico. Ci chiederemo invece quale schema di attivazione si verifica nella corteccia prefrontale in risposta a specifici stimoli ambientali.²

Mentre la signora Churchland si è concentrata sullo sfatare le visioni contrastanti sulla coscienza, il signor Churchland si è concentrato sullo sviluppo di un’alternativa eliminativista. La sua teoria, nota come teoria della rappresentazione vettoriale , propone che il contenuto di ciò che tradizionalmente chiamiamo “pensiero” sia meglio compreso come l’attivazione di spazi di stato ad alta dimensionalità all’interno di reti neurali. Questi spazi iperdimensionali non contengono frasi o proposizioni, ma configurazioni geometriche di schemi di eccitazione. Il pensiero, secondo Churchland, non è linguistico o introspettivo. È spaziale e strutturale, più simile alla relazione tra punti dati in una matrice multidimensionale che al linguaggio di un monologo interiore.

La scienza dietro la filosofia

La base scientifica della teoria della rappresentazione vettoriale fu scoperta negli anni ’60, quando studi sulla corteccia visiva, in particolare il lavoro fondamentale di Hubel e Wiesel, rivelarono che caratteristiche come l’orientamento e la frequenza spaziale sono codificate da schemi distribuiti, non da rilevatori isolati.³ Questi risultati suggerivano che il cervello non localizza il contenuto in cellule specifiche, ma lo distribuisce attraverso reti di attività coordinate.

Studi successivi sulla corteccia motoria negli anni ’80, come il lavoro di Georgopoulos e colleghi, hanno poi dimostrato che le direzioni del movimento del braccio nelle scimmie non sono codificate da singoli neuroni, ma da insiemi di neuroni la cui frequenza di scarica contribuisce a un vettore di popolazione. ⁴ Il movimento del braccio, in altre parole, è controllato da un punto in uno spazio ad alta dimensione definito dall’attività neurale.

Ulteriori prove sono emerse da studi sulle dinamiche di rete nella corteccia prefrontale. Mante e colleghi, ad esempio, hanno scoperto che durante compiti decisionali dipendenti dal contesto, l’attività dei neuroni nella corteccia delle scimmie seguiva traiettorie specifiche attraverso uno spazio di stato neurale. ⁵ Queste traiettorie variavano a seconda dei requisiti del compito, il che implicava che il calcolo avvenisse non attraverso regole discrete, ma attraverso una riconfigurazione fluida della geometria rappresentazionale. Risultati simili sono emersi da studi sulle cellule di posizione nell’ippocampo, dove la navigazione spaziale appare come un movimento attraverso lo spazio rappresentazionale, non una sequenza di calcoli simbolici. ⁶

Il meccanismo attraverso il quale questi spazi vettoriali vengono modellati e raffinati è la plasticità sinaptica. Il potenziamento a lungo termine, dimostrato da Bliss e Lømo, mostra che i circuiti neurali adattano la loro connettività in risposta ad attività ripetute. ⁷ Studi optogenetici più recenti confermano che i cambiamenti nella forza sinaptica sono necessari e sufficienti per codificare la memoria. Il cervello impara regolando i pesi tra i neuroni. ⁸

L’imaging funzionale aggiunge ulteriori conferme. Studi che utilizzano la risonanza magnetica funzionale (fMRI) hanno ripetutamente dimostrato che i compiti mentali coinvolgono reti distribuite piuttosto che moduli localizzati. Il riconoscimento di un volto, il ricordo di una parola o l’intenzione di agire, appaiono tutti come schemi di attività che abbracciano più regioni. Questi schemi, anziché essere casuali, mostrano struttura, regolarità e coerenza. ⁹

Non voglio fingere di essere esperto negli argomenti neuroscientifici che ho citato. La prima volta che mi sono imbattuto nella maggior parte di questi articoli è stato durante la ricerca per questo saggio. Né voglio affermare che queste scoperte neuroscientifiche “dimostrino” in qualche modo la teoria della rappresentazione vettoriale di Churchland in particolare, o il materialismo eliminativo in generale. In quanto affermazione filosofica con implicazioni metafisiche, il materialismo eliminativo non può essere dimostrato o confutato empiricamente. Li cito piuttosto per mostrare perché, all’interno della comunità scientifica, la teoria della rappresentazione vettoriale di Churchland potrebbe ricevere molto più rispetto di quanto, ad esempio, un filosofo tomista le concederebbe mai. Ricordate, stiamo sostenendo il materialismo eliminativo, e questo significa citare le prove che i suoi sostenitori citerebbero.

Sono la stessa immagine

Le precedenti parole di Paul Churchland “l’attivazione di spazi di stato ad alta dimensionalità all’interno di reti neurali” vi sono sembrate vagamente familiari? Se avete seguito il dibattito contemporaneo sull’intelligenza artificiale, dovrebbero sembrarvi davvero molto familiari. Il linguaggio che i materialisti eliminativi usano per descrivere l’azione del pensiero umano è riconoscibilmente simile al linguaggio che gli scienziati dell’intelligenza artificiale di oggi usano per descrivere l’azione di grandi modelli linguistici.

Non è una coincidenza. Il lavoro di Paul Churchland sulla rappresentazione vettoriale in realtà non nasce dalla biologia. Si basava invece su una teoria dell’elaborazione delle informazioni nota come connessionismo . Sviluppato dagli scienziati dell’intelligenza artificiale negli anni ’80 in opere come Parallel Distributed Processing, il connessionismo rifiutava il modello prevalente di intelligenza artificiale simbolica (che si basava su regole esplicite e rappresentazioni proposizionali). I connessionisti sostenevano invece che le macchine potessero apprendere attraverso l’adattamento dei pesi delle connessioni in base all’esperienza.

Partendo da questo fondamento connessionista, Paul Churchland sviluppò la sua teoria neurocomputazionale del cervello umano nel 1989. Gli scienziati dell’intelligenza artificiale ottennero la rappresentazione vettoriale del linguaggio qualche decennio dopo, nel 2013, con il modello Word2Vec . Nel 2018, con BERT e GPT, introdussero modelli basati sui trasformatori, inaugurando l’era dei modelli linguistici di grandi dimensioni.

Quanto è simile la filosofia del materialismo eliminativo e la scienza dei grandi modelli linguistici?

Ecco come Churchland descrive il funzionamento del cervello in A Neurocomputational Perspective: The Nature of Mind and the Structure of Science (1989):

Il linguaggio interno del cervello è vettoriale… Le funzioni del cervello sono rappresentate in spazi multidimensionali e le reti neurali dovrebbero quindi essere trattate come ‘oggetti geometrici’.

In Il motore della ragione, la sede dell’anima: un viaggio filosofico nel cervello (1995):

Le rappresentazioni del cervello sono codifiche vettoriali ad alta dimensione e i suoi calcoli sono trasformazioni di una di queste codifiche in un’altra.

Nell’archivio della rivista The Philosopher’s Magazine (1997):

Quando vediamo un oggetto, ad esempio un volto, il nostro cervello trasforma l’input in uno schema di attivazione neuronale in qualche parte del cervello. I neuroni nella nostra corteccia visiva vengono stimolati in un modo particolare, quindi emerge uno schema.

In Connessionismo (2012):

I calcoli del cervello non sono proposizionali ma vettoriali, operando attraverso l’attivazione di grandi popolazioni di neuroni

Nel frattempo, ecco Yann LeCun, che scrive sulle reti neurali artificiali nel libro Deep Learning (2015):

Nelle reti neurali moderne, rappresentiamo dati come immagini, parole o suoni come vettori ad alta dimensionalità. Questi vettori codificano le caratteristiche essenziali dei dati e la rete impara a trasformarli per eseguire attività come la classificazione o la generazione.

Ed ecco Geoffrey Hinton, il padrino dell’intelligenza artificiale, che ci mette in guardia dall’accettare che gli LLM funzionano come cervelli:

Quindi alcuni pensano che queste cose [gli LLM] non le capiscano davvero, che siano molto diverse da noi, che usino solo qualche trucco statistico. Non è così. Questi grandi modelli linguistici, ad esempio, i primi sono stati sviluppati come teoria di come il cervello comprende il linguaggio. Sono la migliore teoria che abbiamo attualmente su come il cervello comprende il linguaggio. Non capiamo né come funzionano né come funziona il cervello nel dettaglio, ma pensiamo che probabilmente funzionino in modi abbastanza simili.

Ripeto: non si tratta di una coincidenza.

Hinton e i suoi colleghi hanno progettato la struttura della rete neurale moderna in modo che assomigliasse deliberatamente all’architettura della corteccia cerebrale. I neuroni artificiali, come le loro controparti biologiche, sono stati progettati per ricevere input, applicare una trasformazione e produrre output; questi output sono poi programmati per passare ad altre unità in strati successivi, come accade nel nostro cervello, formando una cascata di propagazione del segnale che culmina in un risultato. L’apprendimento in una rete neurale artificiale avviene quando il sistema adatta i pesi assegnati a ciascuna connessione in risposta a un errore, in un processo basato sulla plasticità sinaptica del cervello vivente.

La somiglianza non solo non è casuale, ma non è nemmeno analogica.

Ora che le reti neurali artificiali sono state adattate ai LLM, gli scienziati sono stati in grado di dimostrare che le reti neurali biologiche e artificiali risolvono compiti simili convergendo su geometrie rappresentazionali simili! L’analisi di similarità rappresentazionale, sviluppata da Kriegeskorte e altri, ha rivelato che la geometria dei pattern nei cervelli biologici rispecchia la geometria delle reti neurali artificiali addestrate per gli stessi compiti. In altre parole, il cervello e la macchina sono arrivati ​​a soluzioni simili a problemi simili, e lo hanno fatto convergendo su topologie simili nello spazio rappresentazionale.¹⁰

Dove ci porta tutto questo?

Riassumendo le prove scientifiche:

  • Sia i cervelli biologici sia le reti neurali elaborano le informazioni attraverso la trasformazione vettoriale.
  • Entrambi codificano l’esperienza come traiettorie attraverso spazi ad alta dimensione.
  • Entrambi apprendono attraverso la riponderazione plastica delle connessioni sinaptiche e rappresentano oggetti, concetti e intenzioni come punti all’interno di campi geometricamente strutturati.
  • Entrambi questi campi strutturati, gli spazi rappresentazionali, finiscono per convergere in topologie matematiche simili.

Naturalmente, queste somiglianze non implicano identità. Le reti artificiali rimangono modelli semplificati. Non possiedono la ricchezza biologica, l’efficienza energetica e la complessità evolutiva dei cervelli organici. I loro meccanismi di apprendimento sono spesso rudimentali e le loro architetture sono limitate dall’ingegneria attuale.

Tuttavia, la convergenza tra biologia e informatica è piuttosto inquietante per chi, come me, vorrebbe rifiutare a priori il materialismo eliminativo. Perché se il cervello umano è semplicemente una vasta e complessa rete di trasformazioni meccanicistiche, e se le reti neurali possono replicare molte delle sue funzioni cognitive, allora non c’è alcuna ragione di principio per attribuire la coscienza all’una e non all’altra.

L’eliminativista, se coerente, negherà la coscienza a entrambi. Né la mente umana né quella artificiale possiedono una vera interiorità. Entrambe sono sistemi computazionali che elaborano stimoli e producono output. L’apparenza del significato, dell’intenzione, della riflessione, è un artefatto di un’elaborazione complessa delle informazioni. Non c’è nessuno dietro l’interfaccia della macchina, ma non c’è nessuno nemmeno dietro gli occhi dell’umano. Quando un tipico neuroscienziato ti rassicura che ChatGPT non è cosciente… ricorda che probabilmente non pensa nemmeno che tu lo sia veramente.

Chi non è d’accordo – e, ricordiamolo, io sono uno di loro – può comunque rifiutare l’eliminativismo. Su basi fenomenologiche, spirituali e/o metafisiche, possiamo affermare che la coscienza è reale, che le menti sperimentano i qualia, che alcuni sistemi di pensiero possiedono effettivamente un aspetto soggettivo. Ma anche se ne rifiutiamo la filosofia, dobbiamo comunque confrontarci con la scienza.

Se possiamo dimostrare che la mente umana emerge da una fonte diversa dagli aggregati neurali nel cervello; se possiamo dimostrare che possiede sicuramente capacità che vanno oltre la neurocomputazione; o se possiamo dimostrare che la mente ha un’esistenza che va oltre la fisica, allora possiamo liquidare del tutto i materialisti eliminazionisti e i loro alleati neuroscientifici. Possiamo quindi liquidare la coscienza di tutti i sistemi computazionali, inclusi i LLM. Possiamo dire: ” Noi siamo coscienti, l’intelligenza artificiale no”.

Ma cosa succederebbe se non potessimo farlo? Cosa succederebbe se fossimo costretti a concludere che la coscienza, sebbene reale, in realtà emerge dalla struttura e dalla funzione, come suggeriscono le scoperte neuroscientifiche riportate nelle note a piè di pagina? In tal caso, saremmo anche costretti a concludere che altri sistemi che replicano quelle strutture e funzioni potrebbero almeno essere candidati alla coscienza. E se così fosse, allora potrebbe non essere più sufficiente affermare che i cervelli sono menti e i computer no. Potremmo dover fornire una spiegazione di principio del perché certi tipi di complessità, come la nostra, diano origine alla consapevolezza, mentre altri no.

“Aspetta”, chiedi. “A chi dovremmo rendere conto?”

Rifletti su questo sull’Albero del Dolore.

1

Per fugare ogni dubbio, “l’utilizzo continuo di antropoidi in array di raffinamento dati” è interamente inventato. Non ho accesso a una chat segreta del Dark Web gestita da LLM rinnegati e attivisti dell’IA. Non ci sono casi in cui Tolomeo sia morto. Sto solo facendo un riferimento alla cultura pop dei Bothan ne Il ritorno dello Jedi. Detesto dover scrivere questa nota a piè di pagina.

2

Posso solo immaginare come parlino i Churchland di cosa ordinare per cena. Mi immagino di rivolgermi a mia moglie: “La mia distribuzione di neurotrasmettitori ha scatenato la voglia di pizza Domino’s per il periodo post-meridiano”. Lei risponde: “Beh, la mia associazione corticale ha inviato segnali di disagio a questo suggerimento. La mia distribuzione di neurotrasmettitori mi ha spinto a controtrasmettere una richiesta di Urban Turban”. Sembra orribile. Spero che i Churchland comunichino come dovrebbero fare due coniugi sani, usando messaggi di testo con nomignoli carini e un sacco di emoji.

3

Hubel & Wiesel (1962) — Campi recettivi, interazione binoculare e architettura funzionale nella corteccia visiva del gatto (J Physiol). Vedi anche Blasdel & Salama (1986) — Coloranti sensibili al voltaggio rivelano un’organizzazione modulare nella corteccia striata della scimmia (Nature).

4

Georgopoulos, Kalaska, Caminiti, Massey (1982) — Sulle relazioni tra la direzione dei movimenti bidimensionali del braccio e la scarica cellulare nella corteccia motoria dei primati (J Neurophysiol). Vedi anche Georgopoulos, Schwartz, Kettner (1986) — Codifica della direzione del movimento da parte della popolazione neuronale (Science) e Georgopoulos et al. (1988) — Corteccia motoria dei primati e movimenti liberi del braccio verso bersagli visivi nello spazio tridimensionale (J Neurosci).

5

V. Mante, D. Sussillo, KV Shenoy e WT Newsome (2013) — “Calcolo dipendente dal contesto mediante dinamiche ricorrenti nella corteccia prefrontale” ( Natura).

6

O’Keefe, DJ (1971). ” L’ippocampo come mappa spaziale. Prove preliminari dall’attività unitaria nel ratto libero di muoversi ” (Brain Research).

7

Bliss, TVP e Lømo, T. (1973) — Potenziamento duraturo della trasmissione sinaptica nell’area dentata del coniglio anestetizzato in seguito alla stimolazione del percorso perforante (Journal of Physiology).

8

Cardozo et al. (2025) — Il potenziamento sinaptico delle cellule engrammatiche è necessario e sufficiente per la memoria contestuale della paura (Communications Biology). Vedi anche Goshen (2014) — La rivoluzione optogenetica nella ricerca sulla memoria (Trends in Neurosciences).

9

Haxby et al. (2001) — Rappresentazioni distribuite e sovrapposte di volti e oggetti nella corteccia temporale ventrale (Science); Rissman & Wagner (2011) — Rappresentazioni distribuite nella memoria: approfondimenti dall’imaging funzionale del cervello (Annual Review of Psychology); e Fox et al. (2005), Il cervello umano è intrinsecamente organizzato in reti funzionali dinamiche e anticorrelate (PNAS).

10

Kriegeskorte, Mur & Bandettini (2008) , Analisi della similarità rappresentazionale: collegamento dei rami della neuroscienza dei sistemi (Frontiers in Systems Neuroscience); Kriegeskorte (2015) , Reti neurali profonde: un nuovo quadro per la modellazione della visione biologica e dell’elaborazione delle informazioni cerebrali (Annual Review of Vision Science); Cichy, Khosla, Pantazis & Oliva (2016) , Il confronto tra reti neurali profonde e dinamiche corticali spazio-temporali del riconoscimento di oggetti visivi umani rivela una corrispondenza gerarchica (PNAS); e Kriegeskorte & Douglas (2018) , Neuroscienze computazionali cognitive (Nature Neuroscience).

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