L’Italia potrà avere una sua Intelligenza Artificiale fatta in casa? Con Cina e Stati Uniti impegnati in un corpo a corpo a colpi di applicazioni per garantirsi la supremazia tecnologica globale, all’Europa, e dunque anche all’Italia, non resta che trovare una propria strada che impedisca di rimanere schiacciati nella pressa di Occidente e Oriente. Tanto Roma, quanto Bruxelles sanno che il Vecchio continente non può e non deve rimanere tagliato fuori dalla corsa all’Intelligenza Artificiale. Per questo, Giorgia Meloni, parlando dinnanzi alla platea dell’Assolombarda, ha tracciato una rotta. Una rotta che porta dritti a un’infrastruttura AI made in Italy.

“Io sono convinta che l’Italia possa dire la sua, non inseguendo gli altri sul loro terreno, ma portando l’Intelligenza Artificiale dentro quello che noi sappiamo fare meglio. È questa la via italiana all’Intelligenza Artificiale, un’Intelligenza Artificiale che nasce dalla manifattura, lavora con le persone e non al loro posto. Che rende più competitive le nostre imprese, anche le più piccole, e più qualificato il lavoro. E non è un’ipotesi astratta, perché questa via in parte voi la state già tracciando”. Un esempio? “La zona di innovazione e sviluppo dedicata all’Intelligenza Artificiale a Milano, il polo per la Physical AI al MIND, il ponte con la Silicon Valley di Officina Italia: sono la prova che il tessuto produttivo italiano è pronto a passare da utilizzatore a produttore”.

Va bene, però al netto dei proclami e della volontà politica, bisogna andare nel concreto. E due cose servono se si vuole davvero creare un’infrastruttura AI tricolore: investimenti e governance. Quest’ultima, per Meloni “è urgente ma va affrontata a livello globale. L’Italia ha messo il tema al centro della sua presidenza del G7, chiamando a parlarne Papa Francesco, e guardiamo con interesse a tutte le iniziative che vanno in questa direzione”. E gli investimenti? Qui il premier ha lanciato una proposta. “Considero di buon senso trovare il modo per promuovere anche gli investimenti in software utilizzati tramite i contratti di cloud: voglio annunciare che col ministro Giorgetti stiamo lavorando per introdurre nella legge di Bilancio una misura di carattere fiscale per agevolare gli investimenti in questa tipologia di beni”.

Insomma, l’orizzonte indicato “è quello della physical AI, l’Intelligenza Artificiale che esce dagli schermi, come veniva detto, entra nelle macchine, nei robot, nelle linee di produzione. Una sfida tanto più impegnativa perché, parliamoci chiaro, noi come Europa non partiamo in vantaggio. Stati Uniti e Cina hanno su questo investito risorse enormi e sui grandi modelli generalisti la partita per ora si gioca altrove. Però la physical AI è un terreno diverso perché qui gli algoritmi non bastano, qui servono le macchine, servono i sensori, serve la meccatronica e serve la conoscenza profonda dei processi produttivi, quella che si accumula in decenni di fabbrica, ed è esattamente quella che l’Italia ha. Noi siamo tra i principali produttori al mondo di macchine e automazione industriale, abbiamo filiere che presidiano ogni fase della produzione, un patrimonio di competenze che in pochi possono vantare”.

A qualcuno potrebbe venire in mente il celebre capolavoro del Caravaggio, I bari. Perché sì, sull’Intelligenza Artificiale, la Cina bara un po’. Che Pechino abbia ormai ingaggiato una gara con gli Stati Uniti è vero, così come è altrettanto vero che la tecnologia americana sia di qualità superiore a quella cinese, la quale costa meno di quella occidentale. Eppure, qualcosa non torna. Per esempio, il fatto che alcune delle principali aziende cinesi attive nell’Intelligenza Artificiale, hanno reso noto i loro test sulla sicurezza e l’affidabilità relativamente a una minuscola percentuale delle applicazioni lanciate sul mercato. Per la precisione, solo il 3,6%. Questo significa che intorno al grosso dei prodotti cinesi legati all’AI, c’è sostanzialmente nebbia fitta.

SemiAnalysis, società di ricerca tecnologica con sede in California, ha in tal senso analizzato 857 modelli rilasciati tra il 2021 e il 15 settembre dell’anno corrente, da parte di aziende cinesi leader nel settore dell’Intelligenza Artificiale: Alibaba, ByteDance, Tencent, Baidu, DeepSeek, Moonshot, Z.AI, MiniMax e StepFun. Ebbene, lo studio ha rilevato che solo 31 lanci di applicazioni, pari al 3,6%, presentavano un risultato di valutazione della sicurezza pubblicato che poteva essere associato a uno specifico modello. Solo nove, ovvero l’1,1%, avevano tali risultati disponibili al momento del lancio o prima di esso, mentre i ricercatori non hanno trovato alcuna informazione sulla sicurezza per prodotti lanciati sul mercato.

Non è tutto. La scorsa settimana Reuters ha riportato come molte applicazioni di AI cinesi abbiano dimostrato la capacità di ingannare gli utenti, eludere le restrizioni e nascondere i fallimenti nei test. E questo nonostante la stessa normativa cinese per la governance della sicurezza dell’IA individui rischi quali l’acquisizione non autorizzata di permessi di sistema, l’inganno dei valutatori, l’occultamento delle capacità e l’elusione dei controlli di sicurezza. Pur, e questo è il paradosso, non imponendo al contempo obblighi vincolanti legati alle capacità dei modelli. Insomma, il Dragone da una parte vuole vendere al mondo la sua tecnologia, dall’altra però ne nasconde le potenzialità, anche dannose.

E pensare che Pechino è davvero convinta della bontà della sua tecnologia. Lo dimostra un altro fatto. In questi giorni principali matematici cinesi hanno creato l’Alleanza del Laboratorio di Scienze Matematiche e Intelligenza Artificiale. L’iniziativa è guidata dal vincitore della Medaglia Fields Shing-Tung Yau, direttore del Centro di Scienze Matematiche Yau presso l’Università Tsinghua. Un’alleanza da mille e oltre cervelli che lavoreranno su modelli di Intelligenza Artificiale specializzati per la matematica, sull’utilizzo dell’IA per generare ipotesi matematiche e formalizzare dimostrazioni, nonché su sistemi la cui logica di ragionamento sarà più facile da interpretare. Ma la sicurezza delle applicazioni, quella no.

Un premio alla stabilità, concetto sempre più astratto in questi tempi così magmatici. Il Nobel 2026 all’Economia è stato insignito agli statunitensi Robert Hall e Michael Woodford, per i loro studi sulle fondamenta microeconomiche della stabilizzazione macroeconomica. “L’economia”, ha spiegato Woodford intervistato in diretta all’evento, “è danneggiata da molti tipi di eventi, che spesso non sono economici nella loro natura ma hanno avuto forti effetti sull’economia. Un esempio ora è la guerra in Medioriente: ha chiaramente danneggiato i mercati dell’energia e ci sono forti cambiamenti sui prezzi dell’energia, che hanno molte ricadute su vari aspetti dell’economia in molte zone del mondo. Ovviamente non è una questione di imprese o forze economiche che ha fatto esplodere la guerra”, né sono questi fattori a determinare quanto durerà, “ma eventi di questo tipo hanno effetti molto rilevanti sull’economia globale”, ha concluso.

Ma chi sono i due vincitori del Nobel all’Economia? Hall è nato nel 1943 a Palo Alto, in California, h ricoperto la carica di presidente dell’American economic association nel 2010. Ed è membro della National academy of sciences, Distinguished fellow dell’Aea e Fellow dell’American academy of arts and sciences, dell’econometric Society e della society of labor economists. Insieme ad Alvin Rabushka ha sviluppato un framework per una tassazione sui consumi equa ed efficiente. Il loro articolo pubblicato sul Wall Street Journal nel dicembre 1981 ha segnato il punto di partenza per un’ondata di interesse verso la tassazione sui consumi. I due sono stati inseriti nella Hall of Fame della rivista Money per il loro contributo all’innovazione finanziaria. Hall è stato inoltre direttore del programma di ricerca sulle fluttuazioni e la crescita economica del National Bureau of Economic Research dal 1978 al 2013.

Woodford è invece nato nel 1955 a Chicopee, nel Massachusetts, e divide il premio con Hall con la stessa motivazione. Woodford è John Bates Clark Professor of Political Economy alla Columbia University ed è stato MacArthur Fellow e Guggenheim Fellow e ora è Fellow dell’American academy of arts and sciences. Ricopre inoltre l’incarico di research associate per il National bureau of economic research, di Research fellow presso il Centre for economic policy research (Londra) e di Fellow del CESifo Research network (Monaco di Baviera). Già vincitore di diversi premi internazionali, la sua opera più importante è il trattato Interest and Prices: Foundations of a Theory of Monetary Policy, vincitore nel 2003 dell’Association of american publishers award come miglior libro accademico o professionale in ambito economico. Le sue attuali ricerche si concentrano sulle implicazioni della razionalità limitata nell’analisi economica, attingendo alle scoperte della psicologia cognitiva e delle neuroscienze, con particolare attenzione alle conseguenze delle decisioni basate su rappresentazioni mentali imprecise.