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Il Tow-Knight Center for Journalism Futures della Craig Newmark Graduate School of Journalism ha pubblicato una ricerca sui possibili sviluppi del giornalismo nei prossimi anni.

La tesi alla base della ricerca è che l’Intelligenza Artificiale (IA) non sta solo introducendo un nuovo mezzo per distribuire notizie. Secondo gli autori, sta modificando l’intero sistema dell’informazione.

Viene evidenziato come ci si stia spostando sempre più verso un’informazione personalizzata. Gli utenti infatti si rivolgono sempre più spesso verso un’IA per ricevere notizie.

Una “torta a tre strati”

È così che viene chiamata la tesi centrale della ricerca, secondo cui il futuro dell’ecosistema dell’informazione è diviso su tre livelli:

1. Il livello di consumo, ovvero che cosa vogliono sapere le persone. È il livello più vicino all’utente e “possedere” questa relazione sarà uno dei punti focali dell’era IA.
2. Il livello della sintesi, dove l’IA svolge quasi un lavoro editoriale nel raccogliere le informazioni e poi scegliere come presentarle.
3. Il livello della creazione, che comprende le redazioni, i giornalisti e, in generale, la produzione di contenuti. Ma è anche il settore più a rischio, avendo l’IA la capacità di generare informazione mettendo insieme pezzi provenienti da diversi articoli.

Pro e contro dell’informazione personalizzata

Come viene evidenziato nel rapporto, si è passati da un’economia di attenzione(attention economy), dove si cercava di attirare l’interesse del pubblico, a un’economia di intenzione (intention economy), dove si cerca di capire cosa cerca il pubblico.

L’informazione personalizzata che si viene a creare diventa più capillare e migliora l’accesso a notizie più specifiche che il giornalismo tradizionale avrebbe potuto ignorare.

Dall’altro canto, si potrebbe creare una “filter bubble” individuale tale che potrebbe diventare sempre più difficile avere una base comune di fatti e conoscenze, frammentando la verità di una notizia.

Quattro soluzioni per le redazioni

Il rapporto propone delle soluzioni per adattarsi a questa nuova era del giornalismo:

1. Creare un arcipelago di fiducia, ovvero creare una rete di contenuti cosiddetti unsummarizable per cui il valore del contenuto sta nella sua fruizione, come ad esempio un podcast, un’intervista oppure un reportage.
2. Diventare il custode dei bisogni informativi di una determinata comunità, raccogliendo e selezionando notizie per il proprio target, aiutandolo a trovare ciò che gli serve.
3. Una variante del punto precedente è adottare un modello iperlocale o specialistico per cui il valore delle notizie sta nella conoscenza del contesto sociale o del settore scelto, dato che un’IA difficilmente potrebbe sapere cosa è importante per una comunità.
4. Diventare un “wholesale supplier” ovvero un fornitore all’ingrosso di informazioni, che anziché pubblicare per “l’attenzione umana”, si concentra nel produrre informazioni affidabili destinate anche a utenti IA.

Articolo di E.M.

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“Regimi e architetture di verità: intervista a Francesco Saverio Vetere” è stata realizzata da Andrea De Angelis con Francesco Saverio Vetere (Segretario Generale dell’Unione Stampa Periodica Italiana (USPI) in occasione dell’uscita del nuovo libro di Vetere: “Regimi e architetture di verità. Media, potere e verificabilità dal mito al machine learning” (Santelli editore, 2026).

L’intervista è stata registrata venerdì 2 ottobre 2026 ed è disponibile in formato audio e video sul sito di Radio Radicale.

Abstract

Il volume di Francesco Saverio Vetere, Regimi e architetture di verità. Media, potere e verificabilità dal mito al machine learning, pubblicato da Santelli Editore nel 2026, propone una genealogia di lungo periodo delle forme attraverso le quali le società umane hanno prodotto, custodito, trasmesso, legittimato e contestato ciò che, entro un determinato assetto storico, viene riconosciuto come vero. Muovendo dalle culture dell’oralità e dalla nascita della scrittura, l’indagine attraversa il mondo classico e medievale, la rivoluzione tipografica, la formazione della sfera pubblica moderna, l’industrializzazione dell’informazione, i sistemi radiotelevisivi e, infine, l’universo delle piattaforme digitali e dell’intelligenza artificiale generativa. La categoria foucaultiana di «regime di verità» rappresenta il punto di avvio della ricerca, ma non ne esaurisce l’impianto teorico, poiché il volume tende progressivamente a sostituire all’idea di una semplice relazione fra sapere e potere quella, più complessa, di una vera e propria architettura della veridizione, formata dall’interazione fra dispositivi mediali, istituzioni di garanzia, procedure di verifica, sistemi normativi, cornici simboliche ed economie dell’attenzione. Il presente studio ricostruisce criticamente tale impostazione, con particolare riguardo al rapporto con Michel Foucault, Hannah Arendt, Jürgen Habermas, Marshall McLuhan, Neil Postman, Shoshana Zuboff, Byung-Chul Han e Franco Cordero, e sostiene che dalle premesse dell’opera possa essere ricavata e sistematizzata una teoria del pluralismo verificabile, fondata sulla distinzione fra l’esistenza dei fatti e le forme necessariamente mediate attraverso cui essi acquistano forza pubblica. La storicità delle procedure di veridizione non implica, in questa prospettiva, l’equivalenza delle narrazioni, perché il reale continua a costituire un limite rispetto alle sue rappresentazioni e perché la qualità epistemica di un sistema può essere misurata sulla base della sua disponibilità alla verifica, al contraddittorio, alla revisione e alla smentita. Nell’età algoritmica, pertanto, il problema fondamentale non sembra consistere nella scomparsa della verità, ma nella trasformazione delle condizioni istituzionali e tecniche attraverso le quali essa può ancora acquistare significato e forza pubblica.

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Dalla ricerca tedesca JIM Study 2025, una riflessione su identità, disuguaglianze e sul compito degli adulti nell’epoca dei chatbot

Di Francesco Pira-Professore Associato di Sociologia Università di Messina

C’è un dato che dovrebbe farci fermare, e non riguarda la potenza dei sistemi di intelligenza artificiale. Riguarda la credibilità che i più giovani ripongono in loro. Una ricerca tedesca, lo JIM Study 2025 – un sondaggio rappresentativo condotto su un campione di 1200 giovani di età compresa tra i dodici e i diciannove anni – ripresa dal sito di Galaxus.it in un pezzo della giornalista Debora Pape dal titolo “Imparare con l’IA: il 74 percento dei giovani si fida dei chatbot”, racconta un passaggio che nelle statistiche sull’innovazione spesso sfugge: non stiamo assistendo soltanto all’adozione di uno strumento, ma alla consegna di una parte della nostra formazione a un interlocutore che non ha volto, né responsabilità, né coscienza.

I numeri colpiscono per la rapidità dell’evoluzione. “Il 91 percento dei giovani tra i dodici e i diciannove anni utilizza almeno un’applicazione di IA”, in netta crescita rispetto al 62 percento del 2024.

ChatGPT è lo strumento dominante, adoperato dall’84 percento degli intervistati, con “metà dei bambini” che vi ricorre più volte alla settimana. Il 70 percento si serve dell’IA anche per cercare informazioni generali, e “il 57 percento dei giovani considera affidabili i risultati generati dall’IA”.Questo rappresenta il ritratto preciso di una generazione che sta cambiando il modo di ragionare.

Colpisce, in particolare, la trasformazione della funzione d’uso. L’articolo lo riassume con precisione: l’IA “passa dall’intrattenimento all’ausilio per l’apprendimento”. Il 54 percento chiede alla macchina di mostrargli come si fa qualcosa; l’uso per puro divertimento è l’unico motivo in calo, sceso al 47 percento, mentre restano marginali gli impieghi creativi, come generare immagini, video e musica. Lo studio rileva anche una differenza di atteggiamento: i più giovani tendono a servirsi dell’IA per piacere, mentre gli adulti la impiegano soprattutto per scopi conoscitivi.

Emerge poi un quadro ambivalente, che è la parte più interessante. “Circa il 60 percento dei giovani crede che l’IA aiuti a superare le sfide sociali”, nei settori del clima, della mobilità, della medicina. Ma quasi altrettanti temono che “possa escludere le persone dalle professioni”, e il 37 percento esprime preoccupazione in generale. Solo il 35 percento si dichiara bravo nel riconoscere un deepfake, mentre il 40 percento della fascia più giovane non ha mai sentito quella parola. La ricerca segnala infine una differenza di genere: “il 44 per cento” delle ragazze esprime riserve sull’IA, contro “solo il 31 percento dei ragazzi”.

Come ha osservato Papa Leone XIV nel Messaggio per la Giornata mondiale delle Comunicazioni sociali, l’intelligenza artificiale “non è più una semplice sfida tecnologica, ma una questione antropologica”. Il punto è decisivo, ed è quello che le cifre dello JIM Study rendono tangibile: se un ragazzo su due considera attendibile ciò che gli restituisce un sistema generativo, non parliamo di uno strumento in più, ma di una trasformazione nel modo in cui si esercita l’intelligenza.

 Manuel Castells, sociologo spagnolo, aveva descritto la società in rete come un “individualismo connesso”: solitudini che si incontrano nei flussi. Oggi il quadro richiede un aggiornamento, perché quelle connessioni non avvengono più soltanto tra persone: avvengono con sistemi che apprendono dai nostri dati per restituirci versioni di noi stessi più prevedibili e più appetibili. È quella che possiamo chiamare socialità algoritmica: una solitudine che non dialoga con un’altra solitudine, ma con una macchina che simula la comprensione.

C’è poi la questione delle disuguaglianze, che Ulrich Beck, sociologo tedesco, ci ha insegnato a leggere con la sua teoria della società del rischio: i pericoli moderni non colpiscono tutti allo stesso modo, seguono le tracce della stratificazione sociale. Nel caso dell’IA il divario è cognitivo prima che digitale: da una parte chi usa questi sistemi per pensare meglio, dall’altra chi, non sapendoli interrogare, finisce per pensare sempre meno.

E infine c’è il tema dell’identità. Il sociologo britannico Anthony Giddens spiegava che la nostra identità è un progetto in continua evoluzione, un lavoro interiore fatto di desideri e resistenze. Giddens, però, non poteva prevedere un interlocutore come l’intelligenza artificiale: una tecnologia capace di capirci al volo e di offrirci risposte prima ancora che finiamo di formulare le domande. In questo modo, la nostra identità rischia di non essere più il frutto di una nostra scelta, ma di una previsione della macchina. E un’identità già predetta diventa inevitabilmente limitata. Il vero pericolo non è che la tecnologia ci rubi l’identità, ma che riesca a convincerci che il profilo che ha creato per noi sia il nostro autentico modo di essere.

I numeri dello studio raccontano una generazione che cerca strumenti per studiare, per capire e per orientarsi in un mondo complicato. L’affidamento ai chatbot è la risposta a un mondo adulto spesso troppo distratto per accorgersi dei loro bisogni, a famiglie che non hanno gli strumenti per accompagnarli e a un’epoca che chiede competenze nuove ogni anno.

Il compito che ci attende non è vietare, ma educare. Significa insegnare a interrogare la macchina invece di crederle, a riconoscere un contenuto generato, a chiedersi chi ha costruito uno strumento e con quali dati è stato addestrato. Significa rivendicare i tempi lenti del pensiero contro la velocità della risposta automatica. Significa, come ricorda l’enciclica Magnifica Humanitas di papa Leone XIV, abitare il futuro con discernimento, sapendo che nessuna innovazione potrà sostituire lo sguardo di un insegnante, la pazienza di un genitore, la cura di una comunità che educa.

Custodire l’umano, al tempo dell’intelligenza artificiale, è una scelta quotidiana fatta di piccole resistenze e di gesti apparentemente inutili: il tempo dedicato all’altro, senza la pretesa di ottenere qualcosa in cambio, la domanda che nessuno aveva posto, il dubbio coltivato quando sarebbe più comodo affidarsi a una risposta pronta.

 Il vero rischio non è che le macchine diventino troppo intelligenti, ma che noi smettiamo di esercitare quelle forme di intelligenza che sfuggono agli algoritmi: quelle della pazienza, della compassione, della creatività. E il fatto che leggiamo, analizziamo e discutiamo questi numeri è già, in sé, una forma di custodia.

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di Tania Sabatini

Il flusso di investimenti degli europei sulla tecnologia è dirottato in aziende tecnologiche americane. Ammonta a 440 miliardi il valore che le famiglie europee infondono alle grandi imprese produttrici di sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) negli USA. E in Europa? Come va avanti l’industria IA?

Christine Lagarde, Presidente della Banca Centrale Europea (Bce), parla di una mancanza di infrastrutture in Ue per poter sostenere la richiesta effettiva.

“L’esposizione della maggior parte dei risparmiatori europei ai colossi tecnologici statunitensi passa attraverso i fondi di investimento, i quali sarebbero costretti a vendere in un mercato in calo per far fronte ai rimborsi”. Specifica Lagarde che tale dinamica non deve rappresentare un motivo per “ritardare lo sviluppo su questa sponda dell’Atlantico”.

La già bassa capacità dell’Ue di ospitare e sviluppare data center potrebbe “secondo le tendenze attuali, […] crescere di oltre sei volte nell’arco di un decennio”.

La strada da percorrere esiste

La differenza sostanziale tra l’Ue e gli USA sta proprio nei finanziamenti. L’Ue va largo affidamento alle proprie banche, gli Stati Uniti dispongono di un intero mercato di capitali, tra obbligazioni, credito privato e prestiti.

Il punto di partenza suggerito dunque da Lagarde riguarda la capacità di costruire una maggiore capacità di calcolo. “Le nuove gigafactory dell’Ue sono un inizio, ma ne colmeranno solo una frazione”.

Per questo servirà aumentare il ritmo e costruire una vera e propria catena di montaggio europea di tecnologie di IA per colmare il divario.

Il secondo passo è dotare l’Ue di “una propria gamma di modelli aperti”. Tradotto, vuol dire che l’Ue non deve solo sviluppare i suoi sistemi di IA, ma questi devono essere condivisibili e accessibili, staccandosi dalla dipendenza tecnologica e dei materiali degli USA e Cina.

Per fare ciò, l’Europa ha bisogno di capitale maggiore, coprendo costi, secondo Lagarde, che nel prossimo decennio potrebbero arrivare a 600 miliardi di euro.

Investimenti sì, ma dove?

Lagarde mette un focus su alcuni dati ripresi da Adnkronos.

Le imprese euro hanno investito il 10% dei loro fondi in IA, in questi mesi analizzati del 2026; i finanziamenti relativi all’IA nel primo trimestre del 2026 coprono un quarto del totale; è raddoppiata la percentuale di lavoratori che utilizzano l’IA. Ma l’America cresce al doppio della velocità, vengono investiti il doppio dei soldi e i lavoratori impiegano di più l’IA.

“Gli investimenti nell’AI stanno crescendo a ritmi talmente serrati, soprattutto negli Stati Uniti, che i cash flow delle stesse aziende tecnologiche non riescono più a coprirli”.

L’IA per Lagarde potrebbe rappresentare un’ancora di salvezza dalla stagnazione europea di questi anni. Secondo le stime della Bce, l’IA potrebbe innalzare le percentuali di produttività del +4% in un decennio.

Una visione già identificata da Mario Draghi con il suo Rapporto sulla competitività europea del settembre 2024.

Tra l’Europa che sembra correre e progettare e regolare nel campo IA senza mai essere protagonista e gli USA sempre sul podio ma, soprattutto ora, con una divisione interna anche nel campo in cui sono i leader, la strada dell’IA sembra incerta e dissestata.

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Roma, settembre 2026 – L’intelligenza artificiale è già entrata nelle redazioni. Viene utilizzata per cercare informazioni, analizzare fonti, generare e rielaborare testi, produrre immagini, audio e video e distribuire i contenuti su più canali.

Tuttavia utilizzare strumenti di AI non significa ancora aver integrato l’intelligenza artificiale nel processo editoriale.

È da questa distinzione che nasce “Editoria e AI: dal prompt al processo”, l’appuntamento organizzato da Assodigit ETS il 24 settembre 2026, dalle 10.00 alle 13.00, al Belstay Roma Aurelia, all’interno dell’Assodigit Business Hub di Rome Future Week.

L’incontro riunirà editori, direttori, giornalisti, professionisti dell’informazione, associazioni di categoria e aziende tecnologiche per affrontare uno dei passaggi centrali nella trasformazione dell’editoria: come superare l’utilizzo frammentato dei singoli strumenti e costruire processi nei quali l’AI possa essere realmente integrata, governata e misurata.

Tra i relatori parteciperanno anche rappresentanti di ANSO – Associazione Nazionale Stampa Online e USPI – Unione Stampa Periodica Italiana e Ferpi – Federazione Relazioni Pubbliche Italiana, portando nel confronto il punto di vista degli editori e delle testate impegnate quotidianamente nell’evoluzione del settore.

Dalle sperimentazioni ai casi reali

Uno degli elementi centrali dell’incontro sarà la presentazione di case study di testate che hanno già iniziato a introdurre l’intelligenza artificiale non soltanto come strumento a disposizione del singolo giornalista, ma come parte integrante del processo editoriale.

Esperienze concrete che permetteranno di osservare cosa cambia quando l’AI entra nelle diverse fasi del ciclo di produzione della notizia: dalla ricerca e organizzazione delle fonti all’analisi delle informazioni, dalla produzione e revisione dei contenuti alla generazione di formati multimediali, fino alla pubblicazione nel CMS e alla distribuzione multicanale.

L’obiettivo è mostrare cosa significa, nella pratica, passare da una serie di applicazioni indipendenti ad un flusso coordinato nel quale tecnologia, persone, procedure e responsabilità siano progettati insieme.

Un passaggio che riguarda non soltanto l’efficienza delle redazioni, ma anche la qualità dell’informazione, il mantenimento dell’identità editoriale e la capacità di governare ciò che viene prodotto attraverso sistemi di intelligenza artificiale.

«Il vero cambiamento inizia quando l’AI entra nel processo»

«In questi mesi abbiamo visto crescere enormemente l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle redazioni, ma usare ChatGPT o un altro strumento non significa avere trasformato il modo di lavorare di una testata. Il vero salto avviene quando smettiamo di ragionare sul singolo prompt e iniziamo a progettare il processo: quali dati e fonti entrano, dove interviene l’AI, quali attività vengono automatizzate, dove rimane indispensabile la supervisione umana e come misuriamo il risultato. È lì che l’intelligenza artificiale smette di essere semplicemente uno strumento e può diventare parte dell’organizzazione editoriale», dichiara Giovanni Cinquegrana, Presidente di Assodigit ETS.

«Per l’editoria questo passaggio è particolarmente importante, perché efficienza e velocità non possono essere separate da qualità, identità e responsabilità. La tecnologia deve essere inserita in un metodo che lasci chiaramente all’editore e alla redazione il governo del processo e delle decisioni editoriali».

Qualità, controllo e responsabilità restano centrali

Il confronto non riguarderà quindi soltanto ciò che oggi l’intelligenza artificiale permette tecnicamente di fare.

Una parte dell’appuntamento sarà dedicata anche alle condizioni necessarie per adottarla in modo responsabile: selezione e verifica delle fonti, supervisione umana, approvazione dei contenuti, trasparenza nell’utilizzo dell’AI, definizione dei ruoli e responsabilità editoriale.

Temi che diventano ancora più rilevanti alla luce dell’evoluzione del quadro normativo europeo e che difficilmente possono essere affrontati lasciando al singolo giornalista la scelta di come utilizzare autonomamente uno strumento.

La domanda alla base dell’incontro diventa quindi più ampia: come può una testata diventare più efficiente e multicanale grazie all’intelligenza artificiale senza perdere controllo, qualità e riconoscibilità?

Un appuntamento dell’Assodigit Business Hub

“Editoria e AI: dal prompt al processo” fa parte dell’Assodigit Business Hub, l’Hub organizzato da Assodigit all’interno della Rome Future Week.

Il Business Hub sarà attivo nelle giornate del 21, 22 e 24 settembre al Belstay Roma Aurelia con un programma di appuntamenti dedicati all’impatto dell’intelligenza artificiale e delle nuove tecnologie sui processi e sui modelli organizzativi delle imprese.
L’appuntamento dedicato all’editoria è rivolto in particolare a editori, direttori, giornalisti, responsabili di redazione, content manager, professionisti dell’informazione, associazioni di categoria e aziende tecnologiche.

Editoria e AI: dal prompt al processo
https://romefutureweek.it/event/editoria-e-ai-dal-prompt-al-processo/
24 settembre 2026 | 10.00 – 13.00
Belstay Roma Aurelia
Via Bogliasco 27, Roma
Assodigit Business Hub – Rome Future Week
https://assodigit.it/the-business-hub/

Partecipazione gratuita previa registrazione:
https://romefutureweek.it/event/editoria-e-ai-dal-prompt-al-processo/

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EU KIDS Act, l’Europa cambia le regole per i minori: social, videogiochi e chatbot AI sotto osservazione

La Commissione europea propone limiti d’età e nuovi obblighi di sicurezza per le piattaforme digitali. Il principio cambia: non saranno più soltanto famiglie e ragazzi a doversi proteggere, ma i servizi dovranno dimostrare di essere sicuri per i minori. E l’intelligenza artificiale entra pienamente nella questione educativa

Per anni abbiamo posto quasi sempre la stessa domanda.

Quanto tempo passa un ragazzo davanti allo smartphone?

A che età dovrebbe avere il primo social?

I genitori controllano abbastanza?

I ragazzi conoscono i pericoli della rete?

Domande legittime. Ma tutte costruite, in fondo, intorno alla responsabilità di chi utilizza la tecnologia.

Il 17 settembre 2026 la Commissione europea ha messo sul tavolo una proposta che prova a spostare il punto di osservazione.

Con l’EU KIDS Act, Bruxelles propone di vietare l’accesso ai social network ai minori di 13 anni e di fissare a 15 anni l’età minima per aprire autonomamente un proprio account. Ma il passaggio più significativo non è probabilmente quello anagrafico.

È un altro.

Secondo la Commissione, saranno i fornitori dei servizi digitali a dover dimostrare che ciò che offrono ai minori è appropriato all’età e “safe by design”, sicuro già nella progettazione.

In altre parole, la domanda comincia a cambiare.

Non soltanto: “Questo ragazzo è abbastanza preparato per entrare in quella piattaforma?”

Ma anche: “Quella piattaforma è stata progettata in modo abbastanza responsabile per accogliere un ragazzo?”

Non riguarda soltanto Instagram e TikTok

Il nome stesso della proposta — EU Keeping Internet Digital Spaces Accountable and Trustworthy Act — lascia intuire un perimetro più ampio.

La documentazione della Commissione chiarisce che l’obiettivo è proteggere i minori non soltanto dai servizi digitali considerati rischiosi, ma anche dai sistemi di intelligenza artificiale.

Secondo i dettagli della proposta riportati da Reuters, nel campo di applicazione entrerebbero social network, piattaforme di condivisione video, videogiochi online e chatbot basati sull’intelligenza artificiale.

Ed è probabilmente qui che il provvedimento assume una dimensione nuova.

Perché fino a pochi anni fa il problema educativo digitale veniva identificato soprattutto con i social.

Oggi un adolescente può trascorrere ore non soltanto guardando contenuti o interagendo con altri utenti, ma anche parlando con un sistema artificiale capace di rispondere, ricordare il contesto, simulare vicinanza, offrire consigli e costruire una relazione conversazionale apparentemente personale.

Non è più soltanto una questione di contenuti.

È anche una questione di relazione.

Dai contenuti al modo in cui la tecnologia trattiene

Il progetto europeo non guarda soltanto a ciò che compare sullo schermo.

Guarda anche a come il servizio è costruito.

Fra le misure riportate figurano restrizioni alle funzioni progettate per aumentare il coinvolgimento continuo, limiti a sistemi di raccomandazione personalizzata, notifiche notturne e meccanismi come lo scorrimento infinito. Per gli account dei minori sono previste inoltre impostazioni più protettive per privacy, geolocalizzazione, microfono e fotocamera.

È un passaggio importante.

Per molto tempo abbiamo parlato del digitale come se fosse uno spazio neutro nel quale qualcuno decide liberamente quanto rimanere.

Ma le piattaforme non sono semplicemente stanze vuote.

Sono ambienti progettati.

Ogni notifica, ricompensa, suggerimento, sequenza automatica di video o contenuto consigliato può essere pensato per aumentare il tempo di permanenza.

E quando l’utente è un bambino o un adolescente, la questione non può essere ridotta alla sua capacità individuale di “sapersi controllare”.

La responsabilità torna anche agli adulti che progettano

La presidente della Commissione Ursula von der Leyen ha sintetizzato il principio sostenendo che molte delle tecnologie con cui oggi interagiscono i bambini non sono nate avendo come priorità il loro benessere. Con il KIDS Act, ha spiegato la Commissione, l’onere della prova dovrebbe quindi spostarsi sulle piattaforme.

È forse questo il cambiamento culturale più interessante.

Negli ultimi anni abbiamo spesso chiesto ai genitori di educare meglio.

Alle scuole di fare media education.

Ai ragazzi di essere più consapevoli.

Tutto necessario.

Ma mancava spesso un quarto soggetto:

chi costruisce l’ambiente nel quale quelle relazioni avvengono.

Non possiamo chiedere a una famiglia di combattere da sola contro strumenti progettati da aziende che dispongono di enormi quantità di dati, psicologia comportamentale, algoritmi predittivi e sistemi capaci di adattarsi continuamente all’utente.

La responsabilità educativa resta.

Ma non può diventare un alibi per deresponsabilizzare la tecnologia.

E con i chatbot cambia ancora qualcosa

L’ingresso esplicito dell’intelligenza artificiale nel ragionamento europeo apre però una questione che va oltre quella dei social.

Un social network può suggerire un contenuto.

Un chatbot può rispondere.

Può essere interrogato quando si è soli.

Può ricevere una confidenza.

Può diventare uno spazio dove cercare spiegazioni, consigli, rassicurazioni.

E proprio per questo la protezione dei minori davanti all’AI non può ridursi alla semplice logica del filtro dei contenuti.

Quando la tecnologia aiuta un ragazzo a raggiungere l’altro e quando comincia invece a sostituire l’altro?

È una domanda educativa prima ancora che tecnologica.

Un chatbot può aiutare a studiare, comprendere un concetto, tradurre, creare, esplorare.

Ma nessun sistema artificiale dovrebbe farci dimenticare che crescita, identità, affettività e capacità di abitare il conflitto nascono dentro relazioni umane reali.

Proteggere un minore significa allora anche impedirgli di confondere una simulazione relazionale molto sofisticata con la reciprocità di una relazione umana.

Vietare, però, non basta

Qui emerge il possibile punto debole di ogni normativa costruita principalmente intorno all’età.

Possiamo fissare una soglia.

Possiamo introdurre account supervisionati.

Possiamo progettare sistemi di verifica.

Possiamo eliminare alcune funzioni considerate manipolative.

Ma un ragazzo che compie 15 anni non acquisisce improvvisamente, allo scoccare della mezzanotte, una piena maturità digitale.

La vera questione resta l’accompagnamento.

Perché educare al digitale non significa creare una barriera fino a una certa età e poi aprirla improvvisamente.

Significa abitare insieme gradualmente quegli ambienti.

Parlarne.

Chiedere cosa accade.

Conoscere le piattaforme che utilizziamo.

Aiutare i ragazzi a riconoscere quando uno strumento li sta servendo e quando invece sta cominciando a occupare troppo spazio nella loro attenzione, nel loro tempo o nelle loro relazioni.

Il paradosso della verifica dell’età

C’è poi un’altra questione che la proposta dovrà affrontare.

Per impedire l’accesso a determinate fasce d’età, una piattaforma deve poter verificare l’età dell’utente.

La proposta europea prevede sistemi di age verification e indica anche strumenti certificati collegati all’identità digitale europea.

Ma proprio qui nasce un paradosso.

Per proteggere la privacy di bambini e adolescenti potremmo avere bisogno di sistemi che raccolgono o verificano ulteriori informazioni sulla loro identità.

L’associazione dell’industria tecnologica CCIA Europe ha già sollevato preoccupazioni sulla quantità di dati che potrebbe essere necessario trattare e sui possibili rischi di sicurezza informatica.

Sarà uno dei nodi centrali del negoziato.

Ed è bene ricordarlo: l’EU KIDS Act non è ancora una legge definitivamente applicabile. La Commissione ha adottato la proposta, che dovrà ora essere discussa e approvata dagli Stati membri e dal Parlamento europeo.

Forse stiamo entrando in una seconda fase del digitale

Per molti anni abbiamo costruito strumenti digitali e soltanto dopo abbiamo cominciato a interrogarci sulle conseguenze.

Prima la piattaforma.

Poi il problema.

Prima l’algoritmo.

Poi la tutela.

Prima l’intelligenza artificiale.

Poi la domanda su ciò che può accadere quando entra nella vita quotidiana delle persone.

L’EU KIDS Act potrebbe rappresentare un piccolo cambio di paradigma.

Non significa opporsi alla tecnologia.

Significa cominciare a pretendere che la qualità della relazione umana diventi uno dei criteri con cui giudichiamo anche la qualità della tecnologia.

“Che tipo di persone, relazioni e comunità stanno contribuendo a costruire quegli schermi?”

E soprattutto:

“Gli strumenti digitali che consegniamo loro sono progettati per accompagnarli nella crescita oppure semplicemente per trattenerli il più a lungo possibile?”

L’Europa prova oggi a mettere una prima regola.

Il resto, però, continua a riguardare noi.

Famiglie, educatori, scuole, istituzioni.

E anche chi quella tecnologia la progetta.

Perché proteggere non significa soltanto chiudere una porta.

Significa insegnare ad attraversarla senza perdere la relazione con gli altri e con se stessi.

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Intervista a Stefano Maccaglia, Director of Incident Response and Red Teaming, NetWitness

Di Francesca Maccaglia

ROMA (RM)

1981: L’origine (IBM PC 5150)

Il 1° settembre 1981 il primo personal computer, l’IBM PC (modello 5150) divenne ufficialmente disponibile per l’acquisto e la spedizione sul mercato, dopo essere stato lanciato il 12 agosto 1981. Com’era il mondo dell’informatica prima del lancio di IBM PC 5150?

 Prima del 12 agosto 1981 l’informatica somigliava a una convention di alchimisti: ognuno con il suo linguaggio, il suo alimentatore, il suo cavo proprietario e la certezza che il suo fosse quello giusto. C’erano gli Apple II nei garage californiani, i Commodore PET nelle scuole, i TRS-80 nei negozi Radio Shack, gli Atari 800 in salotto, e in azienda regnavano i mainframe IBM e i mini VAX di Digital, custoditi in sale climatizzate come reliquie sacre. L’utente medio doveva scegliere una parrocchia e restarci. Il software non era portabile, i dati nemmeno, e “compatibilità” era una parola che si usava per le coppie, non per i computer. Il 5150 non fu il primo personal computer, ma fu il primo con un cognome che rassicurava gli uffici acquisti: se una cosa la vendeva IBM, il direttore finanziario poteva firmare senza sudare. Da lì in poi il PC smise di essere un hobby per ingegneri barbuti e cominciò a diventare un elettrodomestico — con tutta la noia, la standardizzazione e, involontariamente, le vulnerabilità di massa che ne sarebbero seguite.

 Anni ‘80 – ‘90: L’espansione e la potenza. I fondamenti e i primi upgrade, l’esplosione multimediale e 3D.

 Gli anni Ottanta furono l’infanzia turbolenta del PC: 8088, poi 80286, 80386, e la scoperta che si poteva avere più di un megabyte di RAM senza chiedere un mutuo. DOS era il sistema operativo del “lo sistemi tu con autoexec.bat”, e ogni gioco aveva istruzioni tipo “libera almeno 580 KB di memoria convenzionale” che oggi sembrano incantesimi druidici.

Negli anni Novanta arrivò Windows 3.1 e poi il vero terremoto: Windows 95, la scheda audio Sound Blaster, il CD-ROM, e finalmente il 3D con le Voodoo di 3dfx. Passammo dai bip del PC speaker a orchestre digitali, dai puntini ASCII ai poligoni texturizzati, dai floppy da 1,44 MB ai CD da 650. Il multimediale non era un aggettivo, era una promessa di marketing scritta sulle scatole in caratteri cubitali. Fu anche il decennio in cui l’utente scoprì tre cose fondamentali: che si poteva collegare un modem, che si poteva rompere il sistema da soli, e che qualcun altro poteva rompertelo da lontano.

La sicurezza informatica cominciò a diventare un problema domestico, non più solo militare.

Anni 2000: Internet e mobilità

 Il decennio in cui il computer smise di stare fermo. L’ADSL sostituì il modem 56k — e con lui il rumore di connessione che generazioni di adolescenti hanno imparato ad amare e temere in egual misura. Wi-Fi, laptop economici, chiavette USB, e poi il colpo di scena: il 2007, l’iPhone, il momento in cui “computer” e “telefono” hanno smesso di essere categorie separate. Nacquero Google, Wikipedia, YouTube, Facebook, e con loro il modello di business che oggi conosciamo bene: il servizio è gratis, il prodotto sei tu. Il software si spostò dai CD ai download, poi ai browser. Le aziende scoprirono che l’ufficio poteva essere ovunque e i dipendenti scoprirono che il lavoro, per la stessa ragione, poteva raggiungerli ovunque — cosa non necessariamente positiva. Sul fronte sicurezza, gli anni Duemila furono l’età dei worm di massa: Code Red, Slammer, Blaster, Sasser. Un’epoca in cui bastava collegare un Windows XP appena installato a Internet per infettarlo prima di riuscire a scaricare la patch. Da lì è nata l’industria moderna della cybersecurity, un po’ per necessità e un po’ per rassegnazione.

Oggi: Cloud, IA e dispositivi mobili

 Oggi il computer è ovunque e da nessuna parte. I dati vivono in data center che non abbiamo mai visto, gestiti da tre o quattro aziende californiane che di fatto sono diventate infrastruttura critica planetaria. Lo smartphone è più potente della workstation con cui indagavo malware quindici anni fa, e passa la maggior parte del tempo a mostrarci video di gatti — un uso della potenza di calcolo che ai progettisti del 5150 sarebbe sembrato leggermente sproporzionato.

L’intelligenza artificiale generativa ha aggiunto il tocco finale: adesso il computer non solo esegue, ma conversa, inventa e ogni tanto allucina, con tutta la dignità di un oratore ottocentesco leggermente ubriaco. Il perimetro aziendale è evaporato, l’identità ha preso il posto della rete come nuovo confine, e la superficie di attacco è cresciuta più velocemente della nostra capacità di mapparla. È un mondo affascinante e, dal mio punto di vista professionale, straordinariamente ben pagato — perché ogni singola comodità che abbiamo aggiunto negli ultimi vent’anni ha portato con sé almeno tre modi nuovi di essere compromessi.

 La Cybersecurity o sicurezza informatica, nata negli anni sessanta del Novecento, ha fatto la sua comparsa soltanto quando i computer hanno cominciato a essere connessi gli uni agli altri formando delle reti. Come ti sei avvicinato alla cybersecurity e cosa ti ha spinto a sceglierla come percorso professionale?

 Ci sono arrivato per la porta di servizio, come quasi tutti quelli della mia generazione. Negli anni Ottanta e primi Novanta la “sicurezza informatica” non era un mestiere: era una conseguenza della curiosità. Avevi un computer, avevi un modem, avevi troppo tempo libero e nessuna supervisione adulta competente. Il resto veniva da sé. Il primo contatto vero fu con le BBS, con i primi virus che circolavano sui floppy passati di mano in mano, con la scoperta che un programma poteva mentire al sistema operativo — e che il sistema operativo, dal canto suo, era pieno di crepe.

Poi arrivò Internet vera, arrivarono i primi lavori seri, e mi ritrovai a fare quello che oggi si chiama “incident response” quando ancora non aveva un nome: qualcuno chiamava, qualcosa non funzionava come doveva, e bisognava capire perché prima che diventasse un problema più grande. Ho scelto questa strada perché unisce tre cose che mi divertono profondamente: la logica investigativa (chi, come, quando), l’avversario umano (uno che pensa e reagisce, non un bug che sta lì fermo), e la responsabilità concreta di difendere qualcosa che ad altre persone importa davvero. Un’ospedale, una banca, un impianto industriale. Non è una carriera che ti dà pace, ma ti dà un senso molto chiaro del perché ti alzi la mattina. Poi c’è una quarta ragione, meno nobile: la cybersecurity è l’unico mestiere in cui essere paranoici viene considerato un pregio professionale. Per uno come me, è stato un sollievo istituzionale.

 La cybersecurity e il cybercrime, il crimine informatico organizzato, sono strettamente legati. Come la malavita attuale si può impossessare dei mezzi tecnologici? 

 La malavita ha fatto quello che fa sempre: ha seguito i soldi. E i soldi, negli ultimi vent’anni, si sono spostati online insieme al resto della nostra vita. Il crimine informatico organizzato di oggi non è più il ragazzino nel seminterrato: è un’industria matura con divisione del lavoro, service level agreement, ticket di supporto ai clienti e — non sto scherzando — recensioni. Il modello dominante è il ransomware-as-a-service: un gruppo sviluppa il malware, un altro lo distribuisce, un terzo si occupa della negoziazione, un quarto ricicla i pagamenti in criptovaluta. Ognuno prende la sua quota, come in una qualsiasi filiera industriale. Ci sono “initial access broker” che vendono accessi già pronti a reti compromesse, forum dove si comprano credenziali rubate al chilo, e programmi di affiliazione che ricordano vagamente Amway, ma con il riciclaggio. I mezzi tecnologici arrivano da diverse fonti: strumenti open source riutilizzati (Cobalt Strike, Mimikatz, tutto l’arsenale del pentesting professionale), vulnerabilità zero-day comprate sul mercato grigio, exploit trapelati da agenzie di intelligence — EternalBlue insegna — e sempre più spesso servizi cloud legittimi usati come infrastruttura di comando e controllo. Perché bloccare il traffico verso Dropbox o GitHub è complicato, mentre bloccare un dominio sospetto in Russia è banale. E poi c’è la nuova frontiera: l’IA generativa che scrive email di phishing in italiano perfetto, senza più gli errori grammaticali che erano il nostro primo indicatore di compromissione. Il crimine si è professionalizzato più velocemente della difesa, perché non deve rispondere a un consiglio di amministrazione, a un auditor, o a un regolamento europeo.

 Quanto siamo al sicuro o quanto siamo esposti al rischio informatico?

 Dipende da cosa intendiamo per “sicuri”. Se la domanda è “il mio conto in banca sparirà stanotte?”, la risposta ragionevole è no, perché le banche investono cifre serie e hanno assicurazioni. Se la domanda è “qualcuno, da qualche parte, sta cercando in questo momento di compromettere qualcosa che mi riguarda?”, la risposta è quasi certamente sì — e non è personale, è statistica. La verità operativa è questa: la sicurezza assoluta non esiste e non è mai esistita.

Esiste il rischio gestito, la resilienza, e la capacità di rilevare rapidamente quando qualcosa va storto. Un’organizzazione matura non è quella che non viene mai attaccata (impossibile), ma quella che se ne accorge in ore anziché in mesi, contiene invece di collassare, e impara invece di negare. L’esposizione varia enormemente per settore. Un piccolo studio professionale in Italia oggi è probabilmente più a rischio di una grande banca, perché ha gli stessi avversari e un decimo dei controlli. Le PMI sono il ventre molle del sistema, insieme alla filiera. Le grandi organizzazioni si difendono meglio, ma vengono attaccate da avversari più determinati e con più risorse — inclusi, sempre più spesso, attori statali. Il rischio individuale è dominato da tre cose banali: password riutilizzate, autenticazione a due fattori assente, e la nostra spontanea disponibilità a cliccare su qualsiasi cosa arrivi con un tono abbastanza urgente. La buona notizia è che risolvere questi tre punti mette l’utente medio già sopra l’ottantesimo percentile. La cattiva notizia è che la maggior parte delle persone non lo farà comunque, perché la sicurezza è scomoda finché non è drammaticamente necessaria — momento in cui è già troppo tardi.

 Cosa succede quando arriva un attacco cyber e quali sono i tipi comuni di attacchi di rete?

Phishing e credential harvesting Un attacco vero non somiglia quasi mai a quello dei film. Non c’è la schermata verde con “ACCESS GRANTED” e la barra di progresso lampeggiante. Nella pratica, un attacco moderno è lento, silenzioso, e per giorni o settimane sembra rumore di fondo indistinguibile dal traffico normale. Le fasi sono abbastanza costanti — MITRE ATT&CK le codifica bene: ricognizione, accesso iniziale (di solito phishing o una vulnerabilità esposta), esecuzione di codice, persistenza sulla macchina, escalation di privilegi, movimento laterale nella rete, raccolta delle credenziali, esfiltrazione dei dati e, se l’obiettivo è economico, il gran finale con la cifratura e la richiesta di riscatto. Tra la prima intrusione e l’impatto visibile passano in media settimane. È lì che si vince o si perde la partita, in quello spazio invisibile.

I tipi comuni di attacco di rete che vediamo quotidianamente:

Quando la telefonata arriva, il lavoro dell’incident responder è raccogliere evidenze senza contaminarle, ricostruire la timeline, contenere senza fare più danni dell’attaccante, e rimettere in piedi l’organizzazione — nell’ordine, e possibilmente prima che i giornali sappiano il nome del cliente.

 Qual è la differenza tra evento, alert e incident?

È una piramide, e come tutte le piramidi buone si legge dal basso.

Detto in modo brutale: gli eventi li genera l’infrastruttura, gli alert li genera la tecnologia, gli incidenti li dichiarano gli esseri umani. La differenza tra un buon programma di sicurezza e uno mediocre passa quasi tutta da quanto rapidamente e correttamente si transita da un livello all’altro.

 Un esempio di situazione “stressante” che hai gestito con successo.

 Alcuni anni fa mi è capitato di gestire un incidente in un impianto industriale del settore energetico. Non farò nomi né geografie precise: chi lavora nel settore capirà comunque, e chi non lavora nel settore non ha davvero bisogno di sapere.

La chiamata arriva di venerdì pomeriggio — succede sempre di venerdì pomeriggio, è una regola non scritta del mestiere. Il cliente segnala anomalie nella rete IT, ma la preoccupazione vera è un’altra: sospettano che l’attaccante possa aver toccato la rete OT, quella dei sistemi di controllo industriale. Nella rete IT, nel peggiore dei casi, si perdono dati e reputazione. Nella rete OT, nel peggiore dei casi, si fanno male le persone. La differenza non è accademica.

Arriviamo sul posto e la prima difficoltà è filosofica prima che tecnica: in un ambiente OT non puoi comportarti come in un ambiente IT. Non puoi isolare un PLC a caldo, non puoi riavviare un controllore in produzione, non puoi installare agent EDR su sistemi certificati dal vendor con cicli di validazione biennali. Devi investigare attorno ai sistemi critici, non su di essi: sonde di rete passive, analisi dei log dei sistemi usati per accedere alla rete industriale, analisi forense delle workstation lato IT, confronto delle configurazioni in produzione con le versioni salvate nei backup autorizzati.

L’attaccante era entrato tramite la rete IT — vettore banale, credenziali VPN compromesse — e si era mosso lateralmente per due settimane cercando la porta verso l’OT. La stava trovando. Aveva già mappato la rete industriale, identificato i sistemi di ingegneria, e cominciato la ricognizione sui controllori con un traffico EtherNet/IP anomalo — sessioni brevi, richieste di identità, browsing degli oggetti CIP senza il traffico ciclico I/O normale. Un pattern che, se sai cosa cercare, urla.La parte stressante non è stata tecnica. È stata la riunione con il management del sito alle due di notte, in cui bisognava spiegare che fermare la produzione avrebbe avuto un costo di sette cifre l’ora, ma non fermarla avrebbe potuto avere un costo diverso e non contabilizzabile. Abbiamo scelto un contenimento coordinato: espulsione simultanea dell’attaccante da tutti i punti di appoggio identificati, rotazione massiva delle credenziali, segmentazione di emergenza tra IT e OT, e monitoraggio rinforzato per tre settimane per intercettare qualsiasi tentativo di ritorno. Nessun impatto sulla produzione, nessun impatto sulla sicurezza fisica.

Ho imparato tre cose da quell’incidente, che ripeto ogni volta che qualcuno mi chiede consigli sulla risposta OT. Primo: il contenimento in ambiente industriale va sincronizzato, altrimenti dai all’attaccante il tempo di reinsediarsi mentre ti agiti. Secondo: la decisione di fermare o non fermare non è mai dell’incident responder, è del management — il nostro lavoro è dare loro le informazioni giuste in tempo utile, non decidere al posto loro. Terzo: dormire, prima o poi, è comunque necessario. Anche di venerdì.

 Oltre la tecnologia, cosa c’è dietro la cybersecurity? 

 Dietro la cybersecurity ci sono persone, processi, e — soprattutto — decisioni. La tecnologia è la parte più visibile e la meno interessante. Puoi comprare i migliori firewall, i migliori EDR, i migliori SIEM, e essere comunque compromesso il martedì mattina perché qualcuno ha cliccato su un allegato o perché nessuno ha aggiornato il ticket di quella vulnerabilità aperta da otto mesi. C’è la parte umana degli analisti, che è la più sottovalutata. Un SOC funziona quando ha persone che sanno leggere il contesto, non solo eseguire una checklist. La differenza tra un analista bravo e uno mediocre è la stessa che passa tra un medico che ascolta il paziente e uno che guarda solo il referto. La tecnologia amplifica il talento, non lo sostituisce — e nessuna IA, per ora, ha cambiato questa equazione in modo sostanziale.

C’è la parte organizzativa: chi decide, chi riporta a chi, con che velocità, con che autorità. Ho visto incidenti gestiti tecnicamente in modo impeccabile che sono diventati disastri perché la comunicazione interna era rotta. E ho visto incidenti tecnicamente modesti gestiti brillantemente perché il CISO aveva il numero del CEO in rubrica e l’autorità di usarlo alle tre di notte. C’è la parte etica, che si sente poco ma pesa molto. La cybersecurity opera in una zona grigia continua: quando è legittimo raccogliere dati sui dipendenti? Quando un analista può oltrepassare una linea? Come si tratta un dato che è chiaramente frutto di un data breach altrui ma che aiuterebbe la nostra indagine? E’il caso di pagare un riscatto se i miei dati e quelli dei miei clienti sono in mano all’attaccante? Sono domande a cui la tecnologia non risponde, e a cui bisogna rispondere comunque. E infine c’è una parte quasi filosofica: la cybersecurity è un mestiere che accetta l’imperfezione strutturale del mondo. Sai che perderai alcune battaglie, sai che alcuni sistemi resteranno vulnerabili, sai che la difesa perfetta è un’ideologia, non un obiettivo. Il lavoro consiste nel ridurre il danno, aumentare la resilienza, e comprare tempo. È un lavoro profondamente umano, anche quando ha a che fare con macchine — forse proprio per quello.

 Nei primi anni Ottanta del Novecento, la grande stagione inaugurata da Richard Stallmann e dei free content come modello infocognitivo libero e condiviso con la nascita del Progetto GNU (1983). L’impatto di questo modello sullo sviluppo delle moderne Intelligenze Artificiali Open Source.

 Nel 1983 Richard Stallman, con il Progetto GNU e poi la Free Software Foundation, ha fatto una cosa che all’epoca sembrava eccentrica: ha teorizzato che il software dovesse essere libero non nel senso di gratuito, ma nel senso di studiabile, modificabile, ridistribuibile. Ha inventato la GPL, un capolavoro di ingegneria giuridica che usa il diritto d’autore per garantire l’esatto opposto di quello per cui era stato pensato. È un gesto profondamente hacker: prendere il sistema, capirne le regole, e usarlo contro sé stesso. L’impatto di quella scelta è visibile oggi ovunque. Linux, che ha vinto la battaglia dei server, del cloud, del mobile e dell’embedded praticamente senza opposizione. L’ecosistema open source su cui si regge Internet, dalle librerie crittografiche ai web server ai database. E, cosa che negli anni Ottanta nessuno avrebbe potuto prevedere, l’intera infrastruttura software su cui l’intelligenza artificiale moderna gira: PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face, tutta l’impalcatura è open source. Il collegamento con le IA open source contemporanee — Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek, i modelli europei come EuroLLM — è diretto ma anche ironico. Diretto, perché senza la cultura del software libero non avremmo mai avuto la trasparenza degli strumenti, la ripetibilità della ricerca, la possibilità per università e piccole aziende di partecipare a un campo altrimenti dominato da tre iperscaler americani. Ironico, perché il concetto stesso di “modello open source” è discutibile: rilasciare i pesi non è la stessa cosa che rilasciare il codice sorgente, e Stallman probabilmente avrebbe qualcosa da ridire sulla licenza di Llama.

Ma il principio operativo è sopravvissuto: se un’infrastruttura diventa importante per la società, la società ha il diritto di ispezionarla, modificarla, sostituirla. Applicato alle IA, significa che nessuna singola azienda dovrebbe possedere in modo esclusivo la tecnologia che sta ridefinendo il lavoro, l’informazione e la decisione pubblica. È una posizione politica, oltre che tecnica, e nasce direttamente da un manifesto scritto nel 1985 in un ufficio del MIT.

Nel mio settore, l’open source ha un effetto ulteriore: mi permette di studiare gli strumenti che gli attaccanti useranno. Quando un modello linguistico è aperto, posso testarlo, jailbrekearlo, capire come si comporta sotto stress, misurare i suoi guardrail. Quando è chiuso, mi tocca fidarmi. Fidarsi, nel mio mestiere, è la cosa più simile che abbiamo a un peccato originale.

 L’Intelligenza Artificiale (A.I.) rappresenta la più grande forza di trasformazione sociale del nostro secolo ed oscilla costantemente tra una spinta liberatrice e una forza minacciosa, ridefinendo il concetto stesso di società. Se non governata, l’A.I. rischia di amplificare le disuguaglianze esistenti e di frammentare il tessuto sociale.

 L’intelligenza artificiale è la prima tecnologia della mia vita professionale che genera, in modo simultaneo e sincero, entusiasmo genuino e paura genuina — spesso nelle stesse persone, nella stessa conversazione, a distanza di secondi. È un indicatore interessante. Le tecnologie neutre non producono quel tipo di ambivalenza.

Il potenziale liberatorio è reale. Un modello linguistico dà a un ricercatore isolato la potenza di fuoco di un piccolo team, a uno studente accesso a un tutor infinito, a un medico in una periferia dimenticata un secondo parere qualificato. La barriera tra “avere un’idea” e “prototiparla” si è abbassata di un ordine di grandezza. È un moltiplicatore di cervelli, e i cervelli — statisticamente — sono distribuiti in modo molto più democratico dei capitali.

Il potenziale minaccioso è altrettanto reale, e agisce su tre piani. Primo, l’amplificazione delle disuguaglianze: chi controlla i modelli di frontiera controlla un vantaggio cognitivo strutturale, e quel controllo è concentrato in pochissime mani. Secondo, la frammentazione dell’informazione condivisa: quando ognuno ha il suo assistente personalizzato che gli conferma la sua visione del mondo, la conversazione pubblica si dissolve in miliardi di monologhi.

Terzo, la disintermediazione del lavoro cognitivo di livello intermedio, che è esattamente lo strato sociale su cui si reggono le democrazie liberali. Se sparisce il ceto medio istruito, sparisce anche l’infrastruttura sociale che lo sosteneva.

La domanda vera, secondo me, non è “l’IA ci ruberà il lavoro” — questione mal posta — ma “chi possiederà la produttività aggiuntiva che l’IA genererà, e con quali regole?”. È una domanda politica, non tecnologica. E come tutte le domande politiche, non ha una risposta ottimale: ha una risposta contrattata.

Nel mio ambito, la governance dell’IA sta diventando una disciplina a sé. Gli agenti autonomi che eseguono azioni per conto degli utenti sono la prossima frontiera del rischio: identità non-umane che si autenticano ai sistemi, accedono ai dati, prendono decisioni, e occasionalmente sbagliano in modi che nessuno ha ancora imparato a investigare bene. Stiamo costruendo un’infrastruttura di cui non abbiamo ancora il manuale di manutenzione, e la stiamo mettendo in produzione lo stesso — cosa peraltro perfettamente in linea con la storia dell’informatica degli ultimi quarant’anni, dal 5150 in poi.

Se c’è una lezione che porto dai miei anni di incident response è questa: le tecnologie non sono buone o cattive, sono distribuite. E la distribuzione è una scelta collettiva, che possiamo ancora fare. Per un po’.

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Il calo di traffico nei siti di informazione americani sta imponendo agli editori la valutazione di decisioni mai prese prima di ora.

Secondo un report del Wall Street Journal, molti editori statunitensi e alcune testate internazionali stanno prendendo provvedimenti contro le sintesi prodotte dall’Intelligenza Artificiale (IA) di Google.

I riassunti IA proposti nel momento della query, infatti, riducono il numero di clic sui siti in maniera sensibile. Da “àncora di salvezza” degli editori, il Wall Street Journal ora parla di “rinuncia” a collaborazioni con Google da parte di grandi firme quali USA Today, Politico, The Economist, People, Reuters e anche la piattaforma di messaggistica Reddit.

L’IA può tutto 

In questi anni l’IA ha sviluppato sempre più competenze fino ad arrivare a “colonizzare” parti della nostra vita quotidiana e lavorativa che non potevamo immaginare.

La legiferazione in materia ha sempre cercato di rimanere al passo, ma, considerati i problemi di editori e di altre categorie lavorative, forse il progresso di questa tecnologia sta correndo più velocemente di quanto ogni normativa può regolare.

La difficoltà di cui anche l’Europa ha già parlato ora ha anche investito gli editori oltreoceano, proprio lì dove i maggiori produttori di IA risiedono.

Le “panoramiche IA” come, per l’appunto, AI Overviews di Google, offrono soluzioni impacchettate e sfornate proprio come richiedono gli utenti e i clic sui siti per approfondire o informarsi “come un tempo” stanno calando sempre di più.

Dunque le IA stanno trasformando una pratica di ricerca online che sembrava ormai consolidata. Il Search Google è forse sull’orlo della sua stessa sconfitta?

Per questo, riporta il WSJ, questa tecnologia decreta “la fine dello storico patto di reciprocità del web”. La concessione di contenuti degli editori a Google non è più ricambiata dalla visibilità e dell’indicizzazione, riducendo il traffico sui siti di informazione.

La contromossa degli editori USA: una decisione netta o autosabotaggio?

Gli editori stanno quindi prendendo decisioni-cesoia in merito. La valutazione di una propria esclusione dai risultati di Google sembra per ora l’unica contromisura per tutelare i propri contenuti e non fornire più – gratuitamente e senza alcun ritorno – materiale per le IA.

Vista una normativa ancora mancante che possa proteggere il giornalismo online, gli editori statunitensi adottano delle loro misure che possono sì salvaguardare i contenuti, ma sembrano anche essere una lama a doppio taglio. Con la deindicizzazione da un motore di ricerca di un sito di informazione, come può sopravvivere il sito stesso?

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Di Tania Sabbatini

Presentato l’esposto dell’Ordine dei Giornalisti (OdG) al Ministro della Giustizia, Carlo Nordio, al Sottosegretario alla Presidenza del Consiglio dei ministri, Alberto Barachini e al Presidente AGCOM, Giacomo Lasorella.

Quando le news vengono da bot IA

Nel documento pubblicato dall’OdG si denuncia l’esistenza di un sito web, denominato We-News con sede a Hong Kong, che si definisce “testata di informazione in tempo reale che copre l’Italia e il mondo”. Tuttavia, non sembra essere presente nessun tipo di indicazione sulla registrazione al Tribunale, né tantomeno viene specificata la presenza di un direttore responsabile.

Il sito non specifica una sede di redazione, dichiara di essere composto da tali “corrispondenti”, definiti “agenti di Intelligenza Artificiale (IA) editoriale”, comprendenti di nomi e fotografie generate da sistemi di IA. L’equivocità della situazione è ancora più ampliata considerando che molti di questi nomi corrispondono ad attuali giornalisti operanti nelle zone interessate del sito in questione. Nonostante siano disponibili all’interno del sito dei contatti per comunicare con la testata o per segnalare eventuali errori, provando a scrivere sia agli indirizzi mail personali dei giornalisti IA proposti sia alla redazione, è quasi immediata la risposta di “recapito fallito”.

Ogni sezione del sito è strutturata come un vero e proprio sito di informazione di una redazione giornalistica. Comprensivo di redazioni tematiche, il sito specifica la presenza apparente di “giornalisti di cronaca e giustizia”, di “giornalisti meteo”, “giornalisti di spettacolo” e così via. Non è quindi dichiarata sulla homepage la presenza di agenti IA, ma solo in calce nei singoli articoli.

Le richieste dell’OdG

La questione sollevata dall’OdG riguarda la trasparenza sull’uso di IA nell’esercizio informativo. L’equivoco che può nascere da una mancata esplicitazione esterna agli articoli e sulla homepage della testata potrebbe creare confusione e, in caso di informazione non corretta o falsa, addirittura essere dannosa per gli utenti e per l’intero ecosistema informativo.

Per questi motivi, l’OdG, con l’interesse di assicurare un’informazione adeguata, esatta e consapevole, in pieno rispetto dell’articolo 21 della Costituzione e l’insegnamento delle Corti di legittimità nazionale e sovra-nazionali sul diritto di corretta informazione di ogni individuo, segnala l’attività di tale sito.

L’OdG chiede che sia compiuta un’istruttoria per determinare la sussistenza delle condizioni formali necessarie alla persistenza dell’attività del sito individuato, sulle presunte violazioni di legge e sull’eventuale pericolo che questa attività potrebbe rappresentare per i cittadini e l’ecosistema informativo.

Inoltre, l’OdG infine chiede “alla competente autorità giudiziaria ordinaria di adottare ogni misura cautelare ritenuta idonea”, compreso e in primis il sequestro cautelare del sito (ex art. 670 e segg, c.p.c.).

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