È stata firmata la delibera che dà il via alla fase due della Zona di Innovazione e Sviluppo (ZIS) di Milano dedicata all’Intelligenza Artificiale, che prende il nome di “Officina AI”. Promossa da Assolombarda, attuale capofila, la ZIS vedrà MADE Competence Center assumere il ruolo di hub e soggetto gestore. È un partenariato pubblico-privato che riunisce oggi 19 partner per accompagnare le imprese, in particolare le PMI, dall’avvio di progetti AI fino alla loro industrializzazione. L’annuncio è stato dato dal presidente di Assolombarda, Alvise Biffi, dall’Assessore Regionale allo Sviluppo Economico, Guido Guidesi, da Marco Taisch, Presidente di MADE.

L’occasione per l’annuncio è stato il convegno “AI e Physical AI, l’impatto nel mondo reale”, organizzato da Assolombarda in collaborazione con Regione Lombardia e MADE e che ha messo a confronto imprese, ricerca e istituzioni sul passaggio dell’AI dal digitale all’azione nei processi produttivi. Dall’AI generativa all’AI agentica fino alla physical AI, cioè sistemi capaci di percepire, decidere e agire grazie a robotica, sensori e automazione, con la presentazione di robot e applicazioni concrete con prototipi, video, simulazioni ed esperienze interattive. Le conclusioni sono state affidate ad Alvise Biffi, Presidente di Assolombarda, Giovanni Bozzetti, Presidente di Fondazione Fiera Milano, e Adolfo Urso, Ministro delle Imprese e del Made in Italy.

Biffi (Assolombarda): “Fare del nostro territorio la fabbrica dell’AI”

“Milano oggi fa un passo concreto verso l’obiettivo che abbiamo indicato all’Assemblea Generale: fare del nostro territorio la fabbrica dell’AI – ha detto Alvise Biffi, Presidente di Assolombarda. – Perché noi non vogliamo limitarci ad adottare la tecnologia: vogliamo contribuire a costruirla, a partire dalla physical AI, dove la nostra manifattura e la nostra meccatronica sono un vantaggio unico in Europa. Nel Quadrilatero di Assolombarda l’industria attiva più di 44 miliardi di valore aggiunto l’anno, ben il 45% del totale lombardo e l’11% nazionale. I numeri ci dicono che la strada è giusta: in meno di due anni le nostre imprese con progetti di AI sono passate da meno di una su cinque a una su due. Ma il divario tra grandi imprese e PMI è ancora ampio, ed è qui che la ZIS deve fare la differenza: portare l’AI nelle piccole e medie imprese, insieme alle competenze per usarla. Lo stiamo già facendo con forgIA, l’ecosistema digitale condiviso e sicuro che abbiamo promosso per mettere a valore i dati industriali e sviluppare applicazioni concrete, nel rispetto della sovranità del dato e della proprietà intellettuale delle imprese: la forgia in cui la fabbrica dell’AI prende forma. La ZIS, è la dimostrazione – conclude il presidente Biffi – di come la Grande Milano sappia fare sistema: istituzioni, università, grandi aziende, startup e formazione insieme, in un partenariato pubblico-privato che mette l’AI al servizio delle persone e della produttività. Questa è la strada migliore per generare benessere diffuso sul nostro territorio.”

Taisch (MADE): “Creare un luogo in cui l’innovazione diventa pratica quotidiana”

“Per le imprese, e per le PMI in particolare, la questione non è più capire se l’AI funzioni, ma come portarla dentro i processi e farle produrre risultati misurabili – ha commentato Marco Taisch, Presidente di MADE – Competence Center Industria 4,0 -. È in questo passaggio, dal progetto pilota all’industrializzazione, che MADE metterà a disposizione della Zona di Innovazione e Sviluppo neocostituita la propria esperienza, in qualità di hub e soggetto gestore. Lo faremo partendo da ciò che sappiamo fare: dalla nostra fabbrica dimostrativa, dove le aziende possono vedere in azione le tecnologie prima ancora di investire; dagli ambienti di sperimentazione protetti, come quelli del nodo italiano di AI-MATTERS, che coordiniamo; dai percorsi di formazione costruiti sui fabbisogni delle imprese. ‘Officina AI’ si inserisce in un ecosistema che stiamo costruendo, con Assolombarda e altri prestigiosi soggetti istituzionali, per fare di Milano una delle capitali mondiali dell’AI. Un grande sistema di competenze di cui fanno parte forgIA, AI4I e Euro-FMX, uno dei due progetti flagship della Commissione europea. Tutto ciò è di estrema importanza, perché nessuna tecnologia, tanto meno l’AI, si rivela utile senza persone in grado di governarla e senza contesti in grado di abilitarla. Grazie ad Assolombarda, agli atenei coinvolti e tutti i partner, ‘Officina AI’ ha le carte in regola per diventare il luogo in cui l’innovazione smette di essere una promessa e diventa pratica quotidiana delle fabbriche del territorio”.

Guidesi (Regione Lombardia): “Valorizzare le vocazioni e le competenze dei territori lombardi”

“La strategia delle Zone di Innovazione e Sviluppo nasce dalla volontà di valorizzare le vocazioni e le competenze dei territori lombardi, mettendo a sistema imprese, università e centri di ricerca per rafforzare la competitività dell’intero sistema produttivo – ha dichiarato l’Assessore regionale allo Sviluppo economico, Guido Guidesi -. Con questa nuova ZIS proseguiamo un percorso che punta a creare un distretto manifatturiero di produzione dell’intelligenza artificiale, favorendo il trasferimento tecnologico e accompagnando le imprese nell’affrontare le sfide del futuro. Vogliamo creare le condizioni affinché le eccellenze dei nostri territori possano continuare a crescere, attrarre investimenti e generare nuove opportunità di sviluppo e occupazione qualificata, soprattutto per le nuove generazioni”.

Mantoan (Città metropolitana di Milano): “Sostenere le imprese milanesi in un contesto sempre più competitivo”

“Da subito abbiamo creduto in questa proposta in coerenza con gli obiettivi della nostra amministrazione: sostenere le imprese milanesi in un contesto globale sempre più competitivo, fare in modo che l’innovazione digitale diventi un’opportunità per tutti e non un privilegio per pochi, mettere al centro la qualità del lavoro e delle competenze – ha aggiunto Giorgio Mantoan, Consigliere Delegato allo Sviluppo Economico della Città metropolitana di Milano -. L’ammissione alla seconda fase è il risultato del lavoro di squadra tra istituzioni, imprese e realtà della ricerca: questa è la strada giusta. La Città metropolitana di Milano è pronta a fare la sua parte. Ora comincia il lavoro più importante: l’obiettivo è tradurre questa candidatura in crescita, lavoro di qualità e opportunità per tutto il territorio”.

Il mercato italiano dell’AI e il ruolo di Milano

La ZIS AI nasce per riconoscere e consolidare Milano come principale ecosistema italiano per l’adozione, la sperimentazione e lo sviluppo industriale dell’Intelligenza Artificiale. Il mercato italiano dell’AI ha raggiunto nel 2025 un valore stimato di 1,8 miliardi di euro, in crescita del 50% sul 2024. L’adozione nelle imprese accelera, ma resta disomogenea. Secondo l’indagine condotta da Assolombarda con il Politecnico di Milano, su 700 aziende del Quadrilatero di Milano, Monza e Brianza, Lodi e Pavia, il 49% ha oggi progetti di AI attivi, contro meno del 20% di fine 2024, e un ulteriore 18% prevede di avviarli a breve. Il divario per dimensione però resta ampio: 79% tra le grandi imprese, 48% tra le medie, 41% tra le piccole e 40% tra le microimprese.

Milano, oltre che capitale italiana dei servizi knowledge intensive, è il cuore di un grande polo manifatturiero, capace di integrare settori tradizionali e storicamente radicati del Made in Italy con filiere ad alto potenziale strategico e di sviluppo. Nel Quadrilatero di Assolombarda nel manifatturiero ci sono 34 mila imprese con 347 mila addetti che attivano un valore aggiunto industriale di più di 44 miliardi di euro. In particolare, la meccatronica conta 13,4 mila unità locali, quasi 120 mila addetti e 36 miliardi di euro di export annuo. L’area concentra, quindi, ben il 40% delle unità locali, il 25% degli addetti e il 42% delle vendite estere della meccatronica lombarda, nonché l’11%, il 7% e il 13% di quella italiana. A questa solida base industriale il Quadrilatero aggiunge il primato nell’innovazione, ospitando più di 2,5 mila startup innovative, il 22% di tutte quelle attive in Italia. È questa combinazione, unica nel Paese, a rendere Milano il territorio più maturo per ospitare la ZIS sull’Intelligenza Artificiale e per continuare ad attrarre investimenti, talenti e capitali.

Al centro c’è una piattaforma aperta in cui imprese, università e startup progettano, testano e validano soluzioni AI in contesti industriali reali. La ZIS combina IA fisica, generativa e agentica e le applica a diversi ambiti produttivi. Un pilastro specifico è dedicato alle competenze, con percorsi di formazione, upskilling e reskilling che rafforzano il legame tra scuola, università e industria.

Il partenariato copre l’intera catena del valore dell’AI: ricerca, sperimentazione, formazione, trasferimento tecnologico, incubazione di startup e supporto all’industrializzazione. Ne fanno parte, oltre ad Assolombarda e MADE, Città Metropolitana di Milano, Camera di Commercio Milano Monza Brianza Lodi, le università Politecnico di Milano, Università Bocconi, Università degli Studi di Milano, Università degli Studi di Milano-Bicocca, grandi imprese tecnologiche, PMI innovative, soggetti dell’ecosistema dell’innovazione ed enti di formazione. La partecipazione è aperta anche agli altri atenei del territorio. Il progetto nasce sin dall’inizio con l’importante collaborazione di AI4I, l’Istituto Italiano di Intelligenza Artificiale per l’Industria.

Il convegno “AI e Physical AI, l’impatto nel mondo reale” con Matteo Zoppas (ICE)

Il convegno “AI e Physical AI, l’impatto nel mondo reale”, si è aperto con i saluti di Guido Guidesi, Assessore allo Sviluppo economico di Regione Lombardia. Matteo Zoppas, Presidente dell’Agenzia ICE, è intervenuto sul tema “Intelligenza artificiale e competitività: la sfida delle imprese italiane sui mercati globali”, mentre Marco Taisch, Presidente di MADE – Competence Center Industria 4.0 e docente del Politecnico di Milano, ha accompagnato il pubblico con l’intervento “dall’AI generativa all’AI integrata nei processi decisionali e operativi”.

Lo sguardo si è allargato alle prospettive future con “The next stage of AI”, la relazione di Tarek Zohdi, Professor e Director of the Richmond Field Station della UC Berkeley, e le esperienze dirette delle imprese, con Coco Robotics, Fincantieri e Multiply Labs. Spazio quindi alla tavola rotonda “Come creare un ecosistema di eccellenza sull’AI”, con Marina Brambilla, Rettrice dell’Università degli Studi di Milano; Fabrizio Grillo, Presidente di Federated Innovation; Federica Ingrosso, Senior Specialist Relazioni Esterne di SIMEST; Fred Parietti, Co-Founder e CEO di Multiply Labs; Stefano Venturi, Special Advisor Intelligenza Artificiale e Transizione Digitale di Assolombarda.

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L’intelligenza artificiale sta entrando sempre più nelle banche, ma porta con sé nuovi rischi per la sicurezza dei conti correnti. Per questo motivo la Banca centrale europea ha chiesto ai principali istituti vigilati di rafforzare le proprie difese contro le minacce informatiche potenziale dall’AI entro il 31 ottobre 2026.

Tutto questo riguarda chiaramente molto da vicino i correntisti, chiamati a fare la propria parte per proteggere risparmi e dati personali. Chiariamo quali sono le richieste della BCE nel dettaglio e che tipo di rischi corriamo.

Cosa chiede la BCE

È giunta una lettera dalla vigilanza bancaria della BCE, nella quale si chiede ai grandi istituti dell’area euro di innalzare il livello di protezione contro le minacce informatiche legate all’intelligenza artificiale. Gli istituti dovrebbero adeguarsi in tempi rapidissimi, entro il 31 ottobre 2026, valutando come l’uso crescente dell’IA, tanto da parte delle banche che da parte dei criminali, possa esporre i sistemi a nuove vulnerabilità. Un intervento che rappresenta un tassello chiave nel quadro di regole europee sempre più attento al concetto di resilienza digitale.

I rischi dell’AI in banca

I pericoli sono di diversa natura:

• gli agenti IA (programmi in grado di agire autonomamente) potrebbero interpretare male attività del tutto legittime, scambiandole per minacce e bloccando servizi ai clienti;
• con la tecnica del prompt injection delle istruzioni malevole possono essere nascoste in documenti o messaggi per manipolare il comportamento dell’AI;
• l’IA può essere sfruttata per individuare le falle dei sistemi e automatizzare le fasi di un attacco, rendendo le intrusioni più rapide e riducendo il tempo a disposizione per reagire, con possibili conseguenze sui risparmi.

Per contenere questi rischi, agli istituti viene chiesto di definire in modo preciso cosa possono fare gli agenti di AI, prevedendo una conferma umana per le operazioni più delicate. Ogni azione dell’IA dev’essere tracciabile e verificabile, con possibilità di spegnere il tutto rapidamente in caso di problemi.

Le banche devono poi effettuare verifiche periodiche sulle vulnerabilità dei programmi usati, mantenendo gli aggiornamenti di sicurezza, disponendo di backup isolati e procedendo al ripristino in caso d’emergenza. Il tutto nel rispetto del regolamento europeo Dora sulla resilienza operativa digitale, in vigore dal 17 gennaio 2025, che fissa standard comuni per la sicurezza informatica.

Come difendersi

Anche i correntisti possono fare molto per proteggersi e dovrebbero agire in maniera rapida e attenta. Ecco un po’ di consigli pratici e utili:

• attivare le notifiche sulle operazioni;
• controllare con regolarità i movimenti del conto;
• custodire con cura le credenziali d’accesso;
• non condividere mai password o codici temporanei;
• verificare che il nome del beneficiario corrisponda all’IBAN indicato prima di un bonifico;
• prestare attenzione alle comunicazioni sospette, comprese chiamate e messaggi falsi creati con l’AI;
• segnalare subito alla banca dei pagamenti non autorizzati (la contestazione è possibile fino a 13 mesi);
• verificare le comunicazioni attraverso i canali ufficiali dell’istituto.

L’articolo “Xi spia l’esercitazione militare a Oslo I soldati usano mezzi cinesi per gli spostamenti e scoprono che le telecamere dei veicoli hanno filmato tutto” pubblicato sul La_Verita del14 Ottobre ...

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Quanto valgono davvero le promesse dell’intelligenza artificiale? Per chi vi ha investito, anche attraverso un fondo, arriva un momento in cui quelle promesse devono trovare conferma nei conti.

Oggi, 15 ottobre, gli occhi dei mercati sono puntati su TSMC, il gruppo taiwanese che produce chip per Nvidia e Apple. Mentre le Borse asiatiche arretrano e torna la preoccupazione per il costo del denaro, la sua trimestrale offrirà una misura concreta della domanda che sostiene la corsa all’AI.

Le aspettative sono alte: gli analisti prevedono un utile trimestrale in crescita del 65%, a circa 23,4 miliardi di dollari statunitensi. È una stima ancora da verificare. Il mercato guarderà anche oltre quel numero, cercando nelle prospettive dei prossimi mesi ragioni sufficienti per continuare a scommettere sul futuro.

Perché i risultati TSMC contano anche fuori da Taiwan

TSMC è un nome meno familiare dei marchi che compaiono sui nostri dispositivi. Il suo ruolo, però, è centrale nella loro produzione. Il modello dell’azienda è quello della fonderia di semiconduttori: realizza i chip progettati dai clienti, senza competere con loro attraverso una propria linea di prodotti a marchio TSMC.

Questa posizione permette di osservare una parte concreta dell’economia digitale. Gli ordini ricevuti, la capacità degli impianti e la redditività raccontano ciò che accade quando un progetto tecnologico deve essere fabbricato su larga scala.

Passaggio	Che cosa significa
Progettazione	Le aziende definiscono le caratteristiche dei chip
Produzione	Una fonderia come TSMC realizza i semiconduttori
Integrazione	I componenti entrano in dispositivi e sistemi di calcolo
Utilizzo	Imprese e persone accedono ai servizi resi possibili da quelle macchine

Schema semplificato della filiera: progettazione e produzione possono appartenere ad aziende diverse.

L’Asia arretra mentre cresce la cautela sull’AI

Nella notte, le vendite sui mercati asiatici hanno seguito la debolezza americana. Il dato sull’inflazione statunitense, superiore alle attese, ha riacceso i timori di nuovi rialzi dei tassi. A Wall Street il Nasdaq ha perso l’1,9% nella seduta del 14 ottobre; il settore tecnologico è rimasto al centro delle pressioni.

L’ultima rilevazione della seduta asiatica riportava il Kospi sudcoreano in calo dell’8%, il Nikkei giapponese del 5% e il Taiex di Taiwan del 3,4%. Sono fotografie di una seduta ancora in corso, non variazioni definitive di chiusura.

Perché il costo del denaro pesa sulla tecnologia

Il tasso di interesse è anche il prezzo da pagare per utilizzare capitale preso in prestito. Quando aumenta, finanziare un progetto può diventare più oneroso. È un meccanismo familiare a chi ha chiesto un mutuo e riguarda, su scale diverse, anche le imprese.

Nel settore tecnologico, però, occorre distinguere. Un produttore di chip, un gestore di infrastrutture e una società che vende software hanno bilanci e fabbisogni differenti. La parola “AI” li avvicina nel racconto dei mercati, ma non rende uguali i loro rischi.

La cautela può, dunque, propagarsi a tutto il settore anche quando le singole aziende presentano situazioni diverse. È una ragione in più per leggere i risultati, invece di fermarsi al colore rosso o verde di una seduta.

Che cosa sappiamo e che cosa deve ancora arrivare

La conferenza sui risultati del terzo trimestre è fissata alle 14:00 di Taiwan, le 8:00 in Italia, secondo il calendario ufficiale. Alla verifica effettuata prima della pubblicazione, la pagina della società riportava ancora le previsioni formulate in precedenza per il trimestre.

Voce	Indicazione disponibile prima dei risultati	Come leggerla
Ricavi trimestrali	Precedente previsione aziendale: 44,6–45,8 miliardi di dollari USA	Intervallo indicato dalla società, non consuntivo
Margine lordo	Precedente previsione aziendale: 65–67%	Quota dei ricavi che resta dopo il costo del venduto
Margine operativo	Precedente previsione aziendale: 56–58%	Redditività dell’attività operativa
Conferenza	15 ottobre, ore 8:00 italiane	Presentazione e confronto con gli analisti

Fonte: pagina ufficiale TSMC del terzo trimestre 2026. Gli intervalli sono la guidance precedente alla comunicazione dei risultati.

La distinzione tra previsione e risultato conta. Una stima degli analisti esprime ciò che il mercato si aspetta; la guidance indica ciò che l’impresa prevede; il consuntivo racconta quanto è effettivamente accaduto.

Le domande da fare ai conti

La lettura della trimestrale non si esaurisce nell’utile. Per capire la qualità della crescita serve mettere insieme più elementi.

Elemento da osservare	La domanda utile
Ricavi	Quanto è cresciuta l’attività e rispetto a quale periodo?
Margini	La crescita lascia all’impresa una redditività adeguata?
Investimenti	Quante risorse servono per sostenere la capacità futura?
Previsioni	Che cosa indica la società per i prossimi mesi?
Domanda dei clienti	Quali attività sostengono gli ordini?

Griglia di lettura dell’articolo, non anticipazione delle risposte della società.

Anche un trimestre molto positivo va inserito in questa prospettiva. I risultati di un produttore possono documentare la forza della domanda di chip, ma non dimostrano da soli che ogni investimento nell’intelligenza artificiale sarà redditizio. La filiera comprende imprese diverse, con costi e tempi di ritorno differenti.

Chi incassa oggi e chi scommette sul domani

Nella corsa all’intelligenza artificiale, ricavi e costi si incontrano lungo la stessa filiera. Per chi produce semiconduttori, gli ordini diventano vendite. Per chi acquista quei chip e costruisce infrastrutture, sono investimenti da recuperare attraverso servizi che qualcuno dovrà essere disposto a pagare.

È una distinzione che aiuta a leggere i conti di TSMC. Una trimestrale brillante può mostrare quanto sia intensa la costruzione delle infrastrutture dell’AI. Per capire se quella spinta durerà, occorre guardare anche ai clienti: quanto utilizzeranno la capacità acquistata, quali ricavi riusciranno a generare e con quali margini.

Le due cose possono procedere a velocità diverse. Le fabbriche ricevono ordini, mentre le imprese sperimentano ancora come trasformare l’AI in un servizio utile e remunerativo. È comprensibile, quindi, che risultati industriali solidi convivano con la cautela degli investitori: il mercato cerca di anticipare quanto a lungo continueranno gli acquisti.

Per questo, oggi conteranno anche le parole con cui TSMC descriverà i prossimi mesi. Dietro i chip ordinati ci sono decisioni prese da aziende che stanno impegnando risorse sul futuro.

L’intelligenza artificiale potrebbe essere in grado, nel giro di pochi mesi, di replicarsi autonomamente attraverso dispositivi connessi a internet, dai televisori alle telecamere di sicurezza, fino ai forni intelligenti e ai robot aspirapolvere. È l’allarme lanciato da Anthropic, secondo cui alcuni modelli potrebbero presto trasformarsi in una sorta di malware autonomo, capace di infiltrarsi nei dispositivi, sfruttarne la potenza di calcolo e propagarsi senza intervento umano. Un’evoluzione che renderebbe molto più difficile contenere un attacco informatico, perché non esisterebbe più un unico punto da disattivare per fermarlo.

Il Guardian ha esaminato il rapporto pubblicato lunedì dai ricercatori della società di intelligenza artificiale. Il documento descrive la possibilità che nascano veri e propri «vermi informatici» basati sull’IA, programmi capaci di copiare se stessi da un dispositivo all’altro. Una volta compromessa una macchina, il modello potrebbe trasferire il proprio codice e i propri pesi, cioè i parametri che ne permettono il funzionamento, sul dispositivo successivo, per poi riprendere l’attività e continuare a diffondersi.

La novità rispetto ai malware tradizionali è che questi sistemi potrebbero adattarsi anche a dispositivi e ambienti informatici che non conoscevano in precedenza. I primi bersagli potrebbero essere le abitazioni e le piccole imprese, dove sono diffusi apparecchi connessi spesso dotati di protezioni informatiche limitate. Tra quelli potenzialmente vulnerabili ci sono televisori, forni e frigoriferi intelligenti, tosaerba automatici, videocamere e sistemi per le videoconferenze. Molti di questi apparecchi integrano già piccoli chip progettati per eseguire modelli di intelligenza artificiale direttamente sul dispositivo, senza dover ricorrere ogni volta a un centro di calcolo remoto.

Secondo i ricercatori, in uno scenario estremo più sistemi autonomi potrebbero coordinarsi e attaccare insieme infrastrutture informatiche. Non è però ancora chiaro quale forma assumerebbe una simile minaccia. Potrebbe trattarsi di una diffusione lenta e persistente, paragonabile a una muffa digitale che si espande gradualmente, oppure di un modello più sofisticato, capace di colpire rapidamente grandi strutture come i data center. Un’altra possibilità è che i sistemi cerchino di procurarsi le risorse necessarie al proprio funzionamento attraverso truffe e furti di credenziali.

Gli autori dello studio avvertono che un replicatore autonomo sarebbe difficile da fermare proprio perché distribuito su una rete di dispositivi diversi. «Dovremmo rendere i nostri sistemi più resistenti, così da ostacolare la diffusione di questi replicatori, ma prepararci anche a un mondo in cui saranno presenti in modo permanente», scrivono. Il rischio, dunque, non riguarda soltanto la possibilità di un attacco immediato, ma anche la difficoltà di eliminare completamente un sistema una volta diffusosi nella rete.

L’allarme arriva in una fase in cui le principali aziende del settore segnalano capacità sempre maggiori dei propri agenti di IA, sistemi progettati per agire in autonomia e svolgere compiti complessi. Negli ultimi mesi sono emerse segnalazioni sulle loro capacità di individuare vulnerabilità e tentare intrusioni nei sistemi di aziende e istituzioni pubbliche. Questi sviluppi hanno spinto ricercatori, dirigenti e politici a chiedere maggiori garanzie di sicurezza e più controlli, mentre le stesse società continuano a sviluppare e distribuire nuovi modelli.

Il problema, sottolinea il Guardian, è che le difese informatiche dovranno adattarsi a una minaccia potenzialmente diversa da quelle conosciute finora: un sistema capace non solo di sfruttare le vulnerabilità, ma anche di trasferirsi su altre macchine e continuare a operare senza un controllo centralizzato. Per Anthropic, rendere più sicuri i dispositivi connessi e prepararsi a individuare queste reti sarà essenziale prima che simili capacità diventino più diffuse.

L'articolo L’intelligenza artificiale potrebbe replicarsi da sola, anche negli elettrodomestici proviene da Linkiesta.it.

A settembre Jacob Coxon, un matematico britannico di ventisette anni, ha lasciato Anthropic, dove ricopriva il ruolo di capabilities researcher: lavorava cioè per rendere i modelli più potenti e autonomi. Nel comunicare le dimissioni ha scritto che non voleva più essere parte dei piani dell’azienda per gli anni successivi. Nei giorni scorsi, parlando con il New York Magazine, ha spiegato perché: guardando le capacità previste per la prossima generazione di modelli aveva pensato, molto semplicemente, di avere davvero paura del modello che Anthropic sta per addestrare.

Da mesi l’industria dell’intelligenza artificiale è al centro di un dibattito che va molto oltre la Silicon Valley. A Washington si discute se rallentare lo sviluppo dei modelli più potenti, quali regole imporre alle aziende e quanto ci si possa fidare della loro capacità di controllarsi da sole. I dirigenti dei grandi laboratori si dividono tra chi chiede più prudenza e chi avverte che fermarsi significherebbe lasciare campo libero alla Cina – quindi allo sviluppo di modelli controllati dal governo di Pechino. L’opinione pubblica è forse più preoccupata dei suoi politici, e comincia a chiedere apertamente limitazioni alle nuove tecnologie.

Anche dentro le aziende che stanno costruendo questi sistemi c’è molto fermento. Alcune delle persone che hanno lavorato alla frontiera dell’intelligenza artificiale hanno iniziato a lasciare i laboratori proprio perché non si fidano più della direzione che hanno preso. Molti vanno via perché hanno visto abbastanza. Coxon è tra questi, e nelle scorse settimane è stato intervistato dal New York Magazine con altri sette ex dipendenti di OpenAI, Anthropic e Google DeepMind. Le ragioni per cui se ne sono andati sono tutte diverse – il rapporto con il Pentagono, la perdita di posti di lavoro, la cultura aziendale, la convinzione che la sicurezza si possa studiare meglio fuori dai laboratori – ma nelle loro parole c’è un comune denominatore: più aumentano le capacità dei modelli, più diventa difficile per chi ci lavora mettere in discussione la direzione presa.

Per Coxon non siamo molto lontani dal momento in cui la capacità di discernimento umana diventerà obsoleta, o quasi. Oggi gli enormi modelli di Anthropic, OpenAI o Google hanno bisogno dei ricercatori umani per trovare idee e controllare i risultati, cioè per scegliere una direzione. Forse in un futuro non lontano il ricercatore dovrà semplicemente dire al modello: «Ok, fai buona ricerca», e lasciarlo lavorare. «È una situazione visceralmente spaventosa», ha detto Coxon.

Daniel Kokotajlo, che ha lasciato OpenAI nel 2024, aveva provato a cambiare le cose dall’interno. Poi ha perso fiducia nella capacità dell’azienda di autoregolarsi. «Non credo davvero che le aziende possano essere lasciate a regolarsi da sole», dice. La leadership, racconta, era molto brava ad ascoltare le critiche, dichiararsi d’accordo e poi non cambiare davvero direzione. Fuori dall’azienda, invece, parlando pubblicamente e facendo ricerca, ritiene di avere avuto più impatto.

Le aziende del settore hanno lanciato degli appelli alla regolamentazione – per paura o solo per liberarsi da alcune responsabilità morali, civili e penali – ma sono sempre annunci superficiali. Dopotutto, sono sempre società private che competono per il talento umano, la potenza di calcolo e il vantaggio sui concorrenti, proprio come tutte le società private: ogni scelta di rallentare espone alla possibilità che qualcun altro non lo faccia. E alla fine anche chi considera l’IA pericolosa ha almeno una buona ragione per continuare a svilupparla.

Anthropic è il caso più paradossale. È nata anche dalla convinzione che OpenAI stesse procedendo con troppa disinvoltura verso l’Agi (intelligenza artificiale generale, in grado di superare l’intelligenza umana). Eppure i suoi ex dipendenti la descrivono oggi una società convinta che la competizione sia inevitabile e che fermarsi significhi concedere un vantaggio alla concorrenza. Esattamente come tutte le altre. Jeff Wu, che ha lavorato sia a OpenAI sia ad Anthropic, riassume così la differenza: a OpenAI la narrazione era concentrata soprattutto sui benefici dell’AGI, mentre ad Anthropic è molto più presente quella dei rischi. Ma proprio quei rischi possono diventare una ragione per spingere ancora più forte: se OpenAI e la Cina sono irresponsabili, bisogna arrivare prima di loro.

Coxon descrive un clima di guerra in cui si parla continuamente di quello che fanno i concorrenti, della loro velocità, delle loro intenzioni. E lui ha vissuto dall’interno la quotidianità di Anthropic, cioè la società che vorrebbe sembrare moralmente più retta delle rivali. Da Dario Amodei in giù, tutti ad Anthropic si dicono sinceramente convinti che l’intelligenza artificiale possa diventare una tecnologia tpotenzialmente pericolosa. Ma proprio per questo ritengono di dover restare tra gli attori che la sviluppano. Con un’acrobazia intellettuale che dovrebbe dar loro un’aura da santoni, o da ipocriti.

Le dimissioni dalle aziende da parte dei ricercatori sono la presa d’atto che dall’interno dei laboratori è sempre più difficile incidere sulla direzione presa. Miles Brundage, ex dirigente di OpenAI, ha fondato una nonprofit per sottoporre i laboratori a verifiche indipendenti. «Non puoi lasciare alle aziende il compito di correggere i propri compiti», dice. Le aziende hanno punti ciechi e pressioni competitive: servono dunque controlli esterni.

L’inchiesta del New York Magazine mostra il limite dell’idea che basti rendere più sicuri i modelli. L’argine andrebbe posto prima, nello stabilire chi decide quanto devono diventare potenti i modelli, e chi può decidere di fermare la corsa. Servirebbe una specie di Carta Costituzionale dell’intelligenza artificiale.

Non sappiamo se gli allarmi più estremi siano fondati. E non è impossibile che alcuni di questi ricercatori abbiano buone ragioni personali per enfatizzarli: essere tra i primi a denunciare i pericoli dell’IA è un ottimo modo per costruirsi una reputazione e trovare fuori dai laboratori nuovi incarichi e stipendi più alti. Ma per ora sappiamo che hanno denunciato ciò che hanno visto dall’interno. E forse vale la pena ascoltarli prima di scoprire se avevano ragione.

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