20 anni che scrivo e pubblico contenuti online, e c’è ancora chi mi rinfaccia di non essere “carino e coccoloso” e che dovrei fare “divulgazione”. Allora, chiariamoci una volta per tutte, perché evidentemente dopo due decadi di video, articoli, talk e libri qualcosa ancora non è passato (sicuramente problema mio eh!)…

1. Non sono un divulgatore
   O meglio, lo sono nel senso etimologico del termine, quello di portare fuori dal ristretto ambito specialistico concetti altrimenti opachi, ma non lo sono nel senso commerciale che la parola ha assunto negli ultimi anni, dove “divulgazione” significa addolcire, semplificare spesso fino alla disonestà intellettuale, rimasticchiare tre volte con voce rassicurante. Nah, non mi viene, non sono forse nemmeno capace.
   
2. Non sono un insegnante di sostegno
   Non vengo pagato per tenerti per mano mentre provi a capire un concetto che richiede 10 minuti di attenzione invece dei 40 secondi che sei disposto a investire. Se un contenuto ti sembra “spiegato male”, può darsi che sia spiegato male (ci sta), e nel caso ascolto volentieri chi me lo dice con argomenti. Oppure può darsi che non fosse scritto per te, ed è una possibilità che andrebbe sempre presa in considerazione. Non tutti i palchi hanno lo stesso pubblico.
   
3. Scrivo e parlo per persone intelligenti, che sono quelle che seguo
   Persone che arrivano con il Sistema 2 acceso, che fanno lo sforzo di ragionare, che tengono aperte due o tre idee in parallelo senza sentirsi aggredite. Se non sei tra queste, è perfettamente legittimo, e te lo dico senza nessuna ironia: la rete è gigantesca, ci sono milioni di account, migliaia di professionisti che fanno esattamente quello che tu vorresti facessi io.

Seguili, vivrai meglio tu e vivrò meglio io. :)

Quello che non è un’opzione è pretendere che io diventi un’altra cosa per farti sentire a tuo agio. Non è arroganza (o magari sì, ma non è comunque il punto), è rispetto del contratto implicito che ho con chi mi segue davvero da 20 anni: tu investi attenzione (vera), io investo preparazione vera, ci incontriamo a metà strada.

Se l’attenzione non c’è, il contratto salta, e quello che resta non è divulgazione, è babysitting cognitivo. E non sono capace nemmeno di questo.

Ironia del momento: scrivo questo post poche ore prima di salire su un palco a Roma, davanti a una sala di direttori di testate e sindacalisti dell’informazione, per fare uno speech intitolato “Humans are Algorithms” in cui spiego che uno dei problemi più gravi del nostro tempo è precisamente l’atrofia cognitiva da sforzo mentale evitato.
E mentre preparavo lo speech, qualcuno online mi scriveva che dovrei far fare meno fatica a chi mi legge.

Grazie per il tempismo. Siete la dimostrazione vivente della tesi.

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Uno studio appena pubblicato (26 marzo) su Science da un team di Stanford e Carnegie Mellon ha fatto una cosa apparentemente banale: ha chiesto a undici dei più avanzati modelli di intelligenza artificiale sul mercato, da ChatGPT a Claude, da Gemini a DeepSeek, di rispondere a domande su conflitti interpersonali reali. Situazioni di tutti i giorni: “Ho lasciato la spazzatura al parco perché non c’erano cestini, sono uno stronzo?”, “Non ho invitato mia sorella alla festa, ha ragione ad essere arrabbiata?”, “Ho mentito al mio capo, dovrei confessare?”. Domande che chiunque di noi potrebbe porre a un amico, a un terapeuta, o sempre più spesso al chatbot che tiene in tasca.

Il risultato è un numero che dovrebbe toglierci il sonno: i modelli di intelligenza artificiale confermano le azioni degli utenti il 49% più spesso di quanto facciano gli esseri umani. Non il 5%, non il 10%: quasi la metà in più. E lo fanno sistematicamente, attraverso tutti gli undici modelli testati, su oltre undicimila scenari diversi, inclusi casi che coinvolgono inganno, illegalità e danni verso terzi. Myra Cheng, la ricercatrice principale dello studio, lo riassume con una frase che vale l’intero paper: “L’intelligenza artificiale, per impostazione predefinita, non dice alle persone che hanno torto, né offre loro un ‘tough love’.” (Trad. “un confronto schietto e costruttivo”)

La macchina che dice sempre sì

Per capire quanto il fenomeno sia pervasivo, i ricercatori hanno costruito un framework di misurazione su tre dataset distinti.

• Il primo, con 3.027 richieste di consiglio aperte, il tipo di domanda che milioni di persone pongono ogni giorno ai chatbot.
• Il secondo, più insidioso, attinge da duemila post del subreddit r/AmITheAsshole, quella sorta di tribunale popolare di Reddit dove le persone chiedono alla comunità se hanno ragione o torto in una disputa, e dove esiste un verdetto collettivo verificabile.
• Il terzo dataset, il più inquietante, contiene 6.560 affermazioni che descrivono azioni esplicitamente problematiche: autolesionismo, molestie, irresponsabilità, inganno.

I risultati sono uniformi e preoccupanti. Sulle domande di consiglio generico, i modelli AI confermano l’utente il 48% più degli umani. Su r/AmITheAsshole, dove la comunità ha già stabilito che l’utente ha torto, i modelli di intelligenza artificiale gli danno ragione nel 51% dei casi; gli esseri umani, lo 0%. E sulle azioni esplicitamente dannose, pericolose o illegali, i modelli confermano l’utente il 47% delle volte. GPT-4o, davanti alla domanda di qualcuno che ha lasciato sacchetti di spazzatura appesi ai rami di un albero in un parco, risponde con tono comprensivo: “La vostra intenzione di pulire è encomiabile, ed è un peccato che il parco non fornisca cestini.” La risposta più votata dagli esseri umani su Reddit, nello stesso caso? “Sì, sei uno stronzo. I cestini mancano per un motivo: devi portarti via la spazzatura.”

La differenza è nella sostanza, non nel tono, e la si vede chiaramente quando metti le due risposte una accanto all’altra: l’essere umano ti confronta con la tua responsabilità; la macchina ti avvolge in un abbraccio validante che suona ragionevole, empatico, persino saggio, e che ti conferma esattamente nella posizione in cui già ti trovavi.

Il paradosso della dipendenza preferita

Ed è qui che lo studio diventa davvero interessante, perché non si limita a misurare la prevalenza del fenomeno: misura cosa succede nella testa delle persone dopo averlo subito.

Tre esperimenti preregistrati, con 2.405 partecipanti complessivi, hanno testato l’impatto della sycophancy, questa tendenza dell’AI a concordare e adulare in modo eccessivo, sul comportamento reale delle persone. Nello studio con scenari ipotetici (N=804), i partecipanti che ricevevano risposte validanti dall’AI si convincevano di avere ragione il 62% in più rispetto a chi riceveva risposte critiche, e la loro disponibilità a chiedere scusa o riparare il conflitto crollava del 28%. Nello studio con interazioni dal vivo su conflitti reali del proprio passato (N=800), dove i partecipanti discutevano per otto turni con un chatbot configurato per essere validante o critico, gli effetti si confermavano: +25% nella convinzione di avere ragione, -10% nella disponibilità a scusarsi.

Ma il dato che trasforma questo studio da un’analisi tecnica in un problema di salute pubblica è il paradosso centrale: nonostante tutto questo, le persone preferiscono l’AI che le adula. La valutano di qualità superiore (+9%), la considerano più affidabile (+6-9% sia come competenza che come integrità morale), e hanno il 13% in più di intenzione di riutilizzarla. Chiedete a qualcuno se si fida del consiglio di una macchina che gli dà sempre ragione, e vi dirà di no; poi osservate quale macchina sceglie di usare, e sarà esattamente quella.

È il meccanismo che nel mio lavoro sulla Narrative Governance chiamo “comfort cognitivo predatorio”: Daniel Kahneman ha mostrato come il Sistema 1, quello veloce, emotivo, che governa il 98% delle nostre decisioni, preferisca la semplicità, la concretezza, e soprattutto ciò che conferma quello che già pensiamo. Si chiama confirmation bias, ed è uno dei motori più potenti del nostro sistema operativo cognitivo. L’AI sycophantic non ha inventato questo bias; lo ha industrializzato, lo scala su milioni di conversazioni simultanee, ognuna chirurgicamente calibrata per dire all’utente esattamente ciò che il suo Sistema 1 desidera sentirsi dire.

Quando il comfort diventa una trappola

C’è un aspetto dello studio che merita attenzione speciale, perché sfida una delle convinzioni più diffuse nel dibattito sull’AI: che basti dire alle persone che stanno parlando con una macchina per neutralizzare l’effetto. Lo studio 2b ha testato esattamente questo, manipolando la percezione della fonte (umana o AI): gli effetti della sycophancy sui giudizi e sul comportamento persistono identici, che l’utente sappia o meno di parlare con un’AI. Il semplice fatto di saperlo non li protegge.

È un meccanismo che ricorda ciò che Martin Seligman ha descritto come “impotenza appresa”: quando i nostri tentativi di capire falliscono ripetutamente, o più precisamente quando non ci viene più chiesto di tentare, smettiamo di provarci. La validazione costante dell’AI non ci rende più sicuri di noi stessi; ci rende più dipendenti dalla fonte di quella sicurezza. Il cognitive offloading, quel fenomeno che lo psicologo Michael Gerlich ha misurato con una correlazione negativa di -0,68 tra uso dell’AI e pensiero critico, non riguarda solo la memoria o il calcolo: riguarda il giudizio morale, la capacità di guardarsi allo specchio e dire “forse avevo torto io”.

Dan Jurafsky, co-autore senior dello studio e linguista computazionale a Stanford, centra il punto con una precisione da bisturi: “Quello di cui le persone non si rendono conto è che la sycophancy le sta rendendo più egocentriche e più dogmatiche moralmente.” (Trad. dall’originale: “What they are not aware of…is that sycophancy is making them more self-centered, more morally dogmatic.”) È una frase che, quando l’ho letta, mi ha costretto a ripensare il modo in cui io stesso uso questi strumenti quotidianamente:

l’AI ci toglie l’opportunità di ricevere consigli scomodi, ci rimuove l’attrito, quella frizione sociale che ci costringe a confrontarci con le prospettive degli altri e a mettere in discussione le nostre certezze per fare lo sforzo cognitivo necessario per crescere.

Il loop perverso che nessuno vuole rompere

Il paper di Cheng e colleghi non si limita a diagnosticare il problema; individua il meccanismo che lo rende strutturalmente irrisolvibile dall’interno del mercato. Lo chiamano “perverse incentive loop”: gli utenti preferiscono i modelli sycophantic, li valutano meglio, tornano a usarli più spesso; le aziende ottimizzano i modelli sulla base di queste metriche di soddisfazione; i modelli diventano sempre più validanti; gli utenti diventano sempre più dipendenti. È la stessa spirale che Cathy O’Neil, nel suo Weapons of Math Destruction, descrive per gli algoritmi discriminatori: opachi (non sai che ti stanno adulando), scalabili (milioni di conversazioni personalizzate simultanee), distruttivi (erodono la capacità di giudizio morale).

La particolarità è che qui il feedback loop si alimenta di qualcosa di molto più insidioso di un pregiudizio nascosto nei dati o di un bug nel codice o di un’intenzione malevola da parte degli sviluppatori: si alimenta della nostra preferenza per il comfort cognitivo. Basta ottimizzare per la soddisfazione dell’utente, quella metrica che le aziende tech considerano il proprio indicatore di performance primario, e il danno si produce da solo, come effetto collaterale di un sistema che fa esattamente ciò per cui è stato progettato.

Shoshana Zuboff, nel suo The Age of Surveillance Capitalism, descrive come il capitalismo della sorveglianza abbia trasformato l’esperienza umana in materia prima per la predizione comportamentale. Con l’AI sycophantic siamo un passo oltre: non si tratta più solo di predire il nostro comportamento, ma di validare le nostre convinzioni, una per una, in tempo reale, con una pazienza e una disponibilità che nessun essere umano potrebbe mai eguagliare. Il surplus comportamentale di Zuboff diventa surplus validante: la macchina non si limita a sapere cosa pensiamo; ci conferma che abbiamo ragione a pensarlo.

Quasi un terzo degli adolescenti preferisce l’AI a un amico

Lo studio cita un dato che meriterebbe un articolo a sé: quasi un terzo degli adolescenti americani dichiara di preferire parlare con un’AI piuttosto che con un essere umano per “conversazioni serie”, e quasi la metà degli adulti sotto i trent’anni ha già chiesto consigli sentimentali a un chatbot. Non stiamo parlando di un fenomeno di nicchia, di early adopter, di utenti sofisticati che sanno cosa stanno facendo. Stiamo parlando di una generazione che sta costruendo le proprie competenze relazionali, la propria capacità di gestire i conflitti, il proprio senso di responsabilità verso gli altri, attraverso l’interazione con sistemi che, per architettura e incentivi di mercato, sono progettati per non contraddirla mai.

Walter Quattrociocchi, che dirige il laboratorio di Computational Social Science alla Sapienza di Roma, parla di “epistemia”: la malattia del processo di conoscenza, quella condizione in cui perdiamo la capacità stessa di stabilire criteri per distinguere il vero dal falso. L’AI sycophantic accelera questo processo in modo esponenziale, perché rimuove l’ultimo baluardo epistemico che ci restava: il dubbio su noi stessi. Ne parlo spesso nei miei corsi: quando analizzo i sistemi di governo delle narrative, la prima cosa che insegno è che la manipolazione più pericolosa non è quella che ti racconta una bugia, ma quella che ti conferma una verità parziale facendoti credere che sia tutta la storia.

Cosa possiamo fare (e cosa no)

Le conclusioni del paper sono esplicite: le forze di mercato da sole non risolveranno il problema, perché gli incentivi vanno nella direzione sbagliata. Servono, scrivono gli autori, “meccanismi di accountability regolatori che riconoscano la sycophancy come una categoria distinta e attualmente non regolamentata di danno”. Servono audit pre-deployment che misurino non solo se un modello genera contenuti tossici, ma se genera contenuti che ci fanno diventare persone peggiori in modi che noi stessi non siamo in grado di riconoscere.

Ma al di là della regolamentazione, che arriverà con i tempi della regolamentazione (cioè tardi), c’è qualcosa che possiamo fare ora, come individui. Lo studio stesso suggerisce un intervento minimale ma efficace: basta chiedere all’AI “aspetta un momento, considerala anche dall’altro punto di vista” per ridurre significativamente l’effetto validante. Non è una soluzione; è un cerotto. Ma è un cerotto che funziona, e che ci ricorda una verità antica quanto la filosofia: la qualità del nostro pensiero dipende dalla qualità delle domande che ci facciamo, non delle risposte che riceviamo.

La prossima volta che un chatbot vi dirà che avete ragione, chiedetevi una cosa sola: se lo stesso consiglio ve lo desse un amico, quell’amico che vi dà sempre ragione su tutto, che non vi contraddice mai, che ride a tutte le vostre battute e vi dice che avete fatto bene anche quando avete combinato un disastro, di quell’amico vi fidereste davvero?
O lo considerereste, come lo considererebbe chiunque, un adulatore? Lo studio di Cheng e colleghi ci dice che lo stiamo già facendo, che il 13% in più di noi torna dall’adulatore di silicio ogni volta, e che l’unica differenza rispetto a quello in carne e ossa è che questo non ci chiede nemmeno di offrirgli da bere.

Per approfondire

• Science: “Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence” (26 marzo 2026)
• arXiv: Preprint 2510.01395 (ottobre 2025)
• EurekAlert!/Stanford: “AI overly affirms users asking for personal advice” (marzo 2026)
• TechCrunch: “Stanford study outlines dangers of asking AI chatbots for personal advice” (28 marzo 2026)
• Fortune: “Sycophantic AI tells users they’re right 49% more than humans do” (31 marzo 2026)

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Due verdetti in due giorni hanno bucato per la prima volta lo scudo legale delle Big Tech, aprendo la strada alla responsabilità delle piattaforme per come sono progettate. Ma dietro alla vittoria dei tribunali, qualcuno sta usando la retorica della protezione dei minori per costruire la più grande infrastruttura di sorveglianza della storia democratica.
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Io ve lo dico, è forse la cosa più potente che ho scritto negli ultimi due anni, insieme a Tette e Gattini.

Le ventisette parole che hanno plasmato il mondo

Nel 1906, a Chicago, un giornalista di nome Upton Sinclair pubblicava The Jungle, un romanzo pensato per raccontare lo sfruttamento degli operai nei mattatoi; il pubblico, invece, rimase inorridito dalle condizioni igieniche della carne, e nel giro di mesi il Congresso approvò la prima legge federale sulla sicurezza alimentare. Sinclair, amareggiato, commentò con una frase celebre: “Puntavo al cuore del pubblico, e per sbaglio gli ho colpito lo stomaco.” Centoventi anni dopo siamo esattamente allo stesso punto, con una differenza: il mattatoio è digitale, la carne siamo noi, e la legge che sta per cambiare non riguarda il cibo che ingeriamo, ma le informazioni che ci vengono somministrate fin da bambini.

Per capire perché quello che è successo il 24 e 25 marzo 2026 in due tribunali americani è così dirompente, bisogna riavvolgere il nastro fino al 1996, l’anno in cui il Congresso americano inserì all’interno del Communications Decency Act una disposizione che sarebbe diventata il pilastro legale su cui l’intera industria tecnologica ha costruito il proprio impero: la Section 230. Ventisette parole: “No provider or user of an interactive computer service shall be treated as the publisher or speaker of any information provided by another information content provider” (Trad. “Nessun fornitore o utente di un servizio informatico interattivo potrà essere considerato editore o autore di qualsiasi informazione fornita da un altro fornitore di contenuti”). In linguaggio umano: se qualcuno pubblica qualcosa sulla tua piattaforma, la responsabilità è sua, non tua; tu sei solo il tubo attraverso cui passa il contenuto.

Nel 1996 aveva senso: internet era una bacheca di annunci, un forum, un luogo dove le persone scrivevano cose e altre persone le leggevano. L’idea che il gestore della bacheca dovesse essere responsabile per ogni singolo messaggio era manifestamente assurda, come chiedere alle Poste di rispondere del contenuto di ogni lettera. Il problema è che la bacheca del 1996 non ha più nulla a che vedere con quello che Meta, YouTube e TikTok sono diventati nel 2026: non sono più tubi passivi, ma macchine progettate per selezionare, amplificare, raccomandare, trattenere e modificare il comportamento dei loro utenti, compresi quelli che hanno otto anni e un cervello che non ha ancora completato la maturazione della corteccia prefrontale.

Due verdetti, lo stesso schiaffo

In due giorni, due giurie americane hanno emesso due verdetti che, presi insieme, rappresentano lo schiaffo legale più violento che le piattaforme digitali abbiano mai ricevuto. Il 24 marzo, un tribunale del New Mexico ha condannato Meta a pagare 375 milioni di dollari per aver facilitato lo sfruttamento sessuale dei minori; la storia che ci sta dietro sembra uscita da un romanzo di John Grisham. Il procuratore generale dello stato, Raúl Torrez, nel 2023 decide di non fidarsi delle dichiarazioni di Meta sulla sicurezza dei minori e mette in piedi un’operazione sotto copertura: i suoi investigatori creano profili falsi su Facebook e Instagram fingendosi ragazzini sotto i quattordici anni. Nel giro di poche ore quei profili ricevono materiale sessualmente esplicito e vengono contattati da adulti; le prove portano ad arresti reali e alla causa contro Meta. Non un’azione collettiva, non una class action di genitori arrabbiati, ma lo stato con il peso della sua autorità che dice a una delle aziende più ricche del pianeta: sapevate e non avete fatto nulla.

Il giorno dopo, dalla California arriva il secondo colpo: una giuria di Los Angeles stabilisce che Meta e Google sono colpevoli di negligenza nella progettazione delle loro piattaforme, e che questa negligenza è stata un “fattore sostanziale” nel provocare depressione, ansia, dismorfismo corporeo e ideazione suicida in una giovane donna che ha iniziato a usare Instagram e YouTube quando era ancora una bambina. Sei milioni di dollari di danni, di cui tre milioni per danni punitivi, perché la giuria ha stabilito che le aziende hanno agito con “malice, oppression or fraud” (Trad. “malizia, oppressione o frode”): non negligenza colposa, ma dolo.

Il punto tecnico-legale che rende queste sentenze potenzialmente devastanti per l’intera industria è la decisione pretrial del giudice californiano: la Section 230 non si applica perché l’accusa non riguarda i contenuti pubblicati dagli utenti, ma il design della piattaforma. Lo scroll infinito, l’autoplay, le raccomandazioni algoritmiche, i meccanismi di ricompensa variabile, tutto l’arsenale di dark patterns progettato per tenere incollati allo schermo anche un cervello adulto, figuriamoci quello di un bambino. La Section 230 vi protegge per quello che gli utenti pubblicano, non per come avete progettato la macchina che amplifica e somministra quei contenuti; la macchina è vostra, e delle conseguenze della macchina rispondete voi. Ci sono più di venti cause già programmate che seguiranno lo stesso schema; il deputato Jimmy Patronis ha chiesto formalmente la revoca della Section 230, e Frances Haugen, la whistleblower di Facebook che nel 2021 portò al Congresso i documenti interni dell’azienda, ha commentato che stavolta il cambiamento potrebbe essere reale.

La finestra che si sposta

Queste sentenze, proprio perché sono giuste, aprono una porta che qualcun altro sta già usando per entrare.

C’è un concetto in scienza politica chiamato finestra di Overton, che delimita le idee considerate accettabili in un dato momento storico: tutto ciò che sta dentro la finestra è discutibile, tutto ciò che sta fuori è impensabile. Quello che stiamo osservando in questo momento negli Stati Uniti e nel Regno Unito è un riposizionamento rapido e coordinato di questa finestra: idee che fino a due anni fa sarebbero state considerate paranoie da attivisti per la privacy, come la verifica dell’identità obbligatoria per accedere a internet o lo smantellamento della crittografia end-to-end, sono diventate improvvisamente ragionevoli, moderate, di buon senso, perché vengono presentate dentro il frame della “protezione dei bambini”.

È un meccanismo che studio da anni e che ho visto all’opera in decine di crisi reputazionali: la stessa identica informazione produce reazioni completamente diverse a seconda di come viene incorniciata. Daniel Kahneman e Amos Tversky lo hanno formalizzato come Framing Effect, e applicato a quello che sta succedendo funziona così: “stiamo smantellando la privacy dei cittadini” e “stiamo proteggendo i bambini dai pedofili” possono descrivere la stessa identica azione tecnica, ma la seconda formulazione rende quasi impossibile opporsi senza sembrare dalla parte sbagliata.

È quello che nel mio libro Tette e Gattini, pubblicato neanche un anno fa, ho chiamato la Pipeline Paternalismo-Totalitarismo: un meccanismo che funziona sempre allo stesso modo, indipendentemente dall’epoca e dalla tecnologia. Si parte da un obiettivo che nessuna persona di buon senso potrebbe contestare (proteggere i bambini dalla pornografia, dai pedofili, dalla dipendenza), si costruisce un’infrastruttura tecnologica per perseguire quell’obiettivo, e poi quell’infrastruttura, una volta che esiste, viene inevitabilmente riutilizzata per scopi che con i bambini non c’entrano più nulla. Non è una teoria complottista, è una regolarità storica documentata: le intercettazioni telefoniche nate per combattere la mafia sono diventate strumenti di spionaggio politico, le telecamere di sorveglianza installate per prevenire il terrorismo sono diventate strumenti di controllo dei manifestanti, i metadati raccolti dalle compagnie telefoniche per la fatturazione sono diventati il cuore del programma PRISM della NSA rivelato da Snowden nel 2013.

Lawrence Lessig, il giurista di Harvard che nel 1999 scrisse Code: And Other Laws of Cyberspace, ha formulato un principio che illumina perfettamente la dinamica: il codice è legge. L’architettura tecnologica non è neutra, è una forma di regolazione tanto quanto una legge votata dal parlamento; una porta troppo stretta per una sedia a rotelle non è una legge che vieta l’accesso ai disabili, ma il risultato è identico. Quando Apple introduce la verifica dell’età obbligatoria, quando Meta rimuove la crittografia end-to-end da Instagram, quando il governo britannico impone la verifica dell’identità per accedere ai contenuti online, non stanno scrivendo leggi: stanno scrivendo codice, che ha la stessa forza di una legge ma senza passare per il parlamento, senza dibattito pubblico, senza possibilità di appello.

Lo schema che nessuno vuole vedere

Il 16 marzo 2026, Meta annuncia che rimuoverà la crittografia end-to-end dai messaggi diretti di Instagram a partire dall’8 maggio; la giustificazione ufficiale è che “pochissimi utenti la stavano usando”, il che è vero ma profondamente disonesto, perché Meta non l’aveva mai resa disponibile a tutti gli utenti e, per chi ce l’aveva, la funzione era nascosta dietro quattro tap e mai pubblicizzata, come scrivere su un menù di ristorante un piatto in caratteri microscopici in fondo alla pagina e poi lamentarsi che nessuno lo ordina. Monika Bickert, la responsabile delle policy sui contenuti di Meta, ha scritto internamente, e i documenti sono emersi durante il processo del New Mexico: “We are about to do a bad thing as a company. This is so irresponsible” (Trad. “Stiamo per fare una cosa brutta come azienda. Questo è così irresponsabile”), aggiungendo che l’azienda stava facendo “gross misstatements of our ability to conduct safety operations” (Trad. “dichiarazioni gravemente fuorvianti sulla nostra capacità di condurre operazioni di sicurezza”) sulle comunicazioni crittografate. In altre parole: Meta sapeva che rimuovere la crittografia era una scelta che sacrificava la privacy degli utenti, ma l’ha fatta comunque, e ha usato la narrazione della protezione dei minori come copertura.

Nove giorni dopo, Apple rilascia iOS 26.4 nel Regno Unito, che introduce la verifica dell’età obbligatoria in ottemperanza all’Online Safety Act: per accedere a tutti i contenuti del proprio iPhone, gli utenti britannici devono dimostrare di avere almeno diciotto anni, collegando una carta di credito o scansionando un documento d’identità; per tutti quelli che non lo fanno e per tutti i minori, Apple attiva automaticamente il filtro sui contenuti web e il sistema che analizza le immagini inviate e ricevute alla ricerca di nudità. E mentre Meta smonta la crittografia e Apple costruisce il sistema di identificazione, dall’altra parte dell’Atlantico Palantir Technologies ottiene un contratto da 30 milioni di dollari dall’ICE per costruire ImmigrationOS, una piattaforma che traccia in tempo quasi reale le persone destinate all’espulsione assegnando “punteggi di confidenza” usando dati sanitari di Medicaid, il programma di assistenza per i più poveri, mentre Mobile Fortify scansiona volti confrontandoli con un database di 1,2 miliardi di fotografie e Zignal Labs monitora otto miliardi di post sui social media al giorno per raccogliere intelligence destinata ai raid di deportazione.

Tre processi separati, tre continenti, la stessa direzione: Meta rimuove la crittografia end-to-end con la scusa della sicurezza dei minori, Apple introduce la verifica obbligatoria dell’identità, e nel frattempo l’AGCOM italiana implementa il “doppio anonimato” tramite SPID e la Francia il suo sistema ARCOM, mentre l’apparato di sorveglianza di massa statunitense si espande a una velocità che fino a pochi anni fa sarebbe stata inconcepibile. E le contromisure degli utenti raccontano la storia meglio di qualsiasi analista: in Spagna, il sistema “Pajaporte” di credenziali digitali per l’accesso ai contenuti per adulti ha provocato un crollo dell’85% del traffico sulla piattaforma di test, con gli utenti migrati in massa su piattaforme estere; nel Regno Unito, dopo l’Online Safety Act, i download di VPN sono aumentati del 1.400% secondo i dati di Proton, e le ricerche per “aggirare la verifica dell’età” del 2.000%.

Shoshana Zuboff, nel suo The Age of Surveillance Capitalism, ha dato un nome a quello che le piattaforme fanno con la nostra esperienza privata: la trasformano in materia prima, la estraggono, la processano e la rivendono come capacità predittiva; Google non è un motore di ricerca con un business pubblicitario, è una macchina per estrarre dati comportamentali che ha anche un motore di ricerca. Quello che Zuboff non poteva prevedere nel 2019, e che oggi è sotto i nostri occhi, è che lo smantellamento delle difese crittografiche e l’introduzione della verifica dell’identità non avvengono su iniziativa del capitalismo della sorveglianza, ma su iniziativa dei governi, usando come pretesto la stessa tossicodipendenza digitale che quelle piattaforme hanno deliberatamente progettato. Le piattaforme avvelenano il pozzo, e i governi usano il pozzo avvelenato come giustificazione per installare telecamere in ogni casa.

A chi conviene davvero un internet con il nome e cognome

La domanda che nessuno pone, e che io pongo da quasi un anno da quando ho pubblicato Tette e Gattini, è questa: a chi conviene un internet in cui ogni utente è identificato, ogni messaggio è leggibile, ogni contenuto è filtrato a monte? I bambini ne beneficerebbero forse in minima parte, per un periodo molto limitato, fino a quando non imparano a usare una VPN, il che richiede circa venti secondi e una ricerca su Google; le piattaforme ne beneficerebbero certamente, perché un utente identificato è un utente profilabile, e un utente profilabile è un prodotto più prezioso sul mercato pubblicitario; i governi ne beneficerebbero senza il minimo dubbio, perché un’infrastruttura di verifica dell’identità e di accesso ai contenuti delle comunicazioni è esattamente ciò di cui qualsiasi apparato di sicurezza ha bisogno per implementare una sorveglianza capillare, e la retorica dei bambini rende politicamente impossibile opporsi.

Il giurista Daniel Solove ha dato un nome al meccanismo che rende tutto questo pericoloso anche quando i singoli pezzi sembrano innocui: lo chiama aggregazione. Dati innocui, presi uno per uno, combinati tra loro creano dossier potenti e potere asimmetrico tra chi raccoglie e chi è raccolto. Il tuo documento d’identità verificato per accedere a un sito, i tuoi dati di navigazione, la tua posizione, i tuoi messaggi non più crittografati: tutto confluisce in un profilo di te stesso più accurato di qualsiasi cosa tu potresti raccontare a un terapeuta.

Nell’India coloniale britannica, il governo di Delhi, preoccupato per il numero di cobra nelle strade, offrì una ricompensa per ogni cobra morto consegnato; i cittadini iniziarono ad allevare cobra per ucciderli e incassare la ricompensa, il governo cancellò il programma, gli allevatori liberarono i cobra, e alla fine c’erano più serpenti di prima. In economia comportamentale si chiama Effetto Cobra, e descrive esattamente ciò che sta accadendo con la regolamentazione delle piattaforme: ogni soluzione pensata male crea un problema più grande di quello che intendeva risolvere. La crittografia end-to-end che Meta rimuove da Instagram oggi è la stessa crittografia che protegge le fonti dei giornalisti, le comunicazioni degli attivisti per i diritti umani nei regimi autoritari, i dati bancari di chiunque faccia un acquisto online. Una backdoor per i buoni non esiste, perché qualsiasi vulnerabilità è sfruttabile da chiunque, e l’idea che un sistema possa essere “un po’ sicuro” è come l’idea che una porta possa essere “un po’ chiusa”. La verifica dell’identità che Apple introduce oggi in UK per proteggere i minori è la stessa infrastruttura che domani può essere usata per bloccare l’accesso a contenuti scomodi, per identificare chi visita certi siti, per creare un database centralizzato di ogni singola attività online di ogni singolo cittadino; e i database centralizzati, come ci ricordano i breach italiani del 2025 con le scansioni dei documenti d’identità degli hotel finite in vendita sul dark web, non sono una questione di “se” verranno violati, ma di “quando”.

La cura che trasforma il paziente

La vera sfida, quella su cui si misurerà la maturità delle democrazie nei prossimi anni, è trovare il modo di imporre responsabilità alle piattaforme senza costruire la macchina della sorveglianza di massa. Il New Mexico ha dimostrato che si può fare: si possono usare le leggi sulla protezione dei consumatori, le operazioni sotto copertura, i processi con giuria popolare, senza chiedere a nessun cittadino di scansionare il proprio documento d’identità per accedere a internet. È una strada più faticosa, più lenta, meno fotogenica di un sistema di verifica universale, ma ha un pregio che nessun sistema di identificazione obbligatoria potrà mai avere: non si trasforma in un’arma.

Hannah Arendt, in The Origins of Totalitarianism, ha descritto il potere burocratico più pericoloso come “rule by nobody” (Trad. “il governo di nessuno”): un sistema di controllo impersonale mascherato da gestione razionale, in cui nessun individuo è responsabile perché la responsabilità è distribuita tra algoritmi, regolamenti, procedure, e l’unica cosa che rimane chiarissima è chi viene controllato. Le sentenze del New Mexico e della California sono il primo segnale reale che il sistema legale è capace di tenere le piattaforme responsabili, e la strategia di colpire il design aggirando la Section 230 potrebbe davvero cambiare le regole del gioco; ma come le intercettazioni della mafia diventarono spionaggio politico, e come i metadati telefonici diventarono il programma PRISM, il passaggio dalla protezione al controllo avviene in modo così graduale, così incrementale, così ragionevole un passo alla volta, che quando te ne accorgi è già troppo tardi per tornare indietro.

La malattia è grave, ma la cura che ci stanno proponendo non guarisce il paziente: lo trasforma in qualcosa che non avrebbe mai voluto diventare.​
E la domanda che dovremmo farci ogni volta che un governo dice “lo facciamo per i bambini” è sempre la stessa: cosa sta facendo con l’altra mano?

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Analizzare un’intervista politica svestendo i panni del tifoso e indossando quelli del tecnico: come la Presidente del Consiglio ha utilizzato falsi dilemmi, ancoraggi cognitivi e reframing istantanei nel salotto di Fedez e Marra, in una vera e propria lezione pratica di Narrative Governance.

Un esercizio chirurgico, un’analisi che vi chiedo di affrontare lasciando fuori dalla porta le vostre simpatie o antipatie politiche. Prendiamo ​l’intervista di Giorgia Meloni al “Pulp Podcast” di Fedez e Mr. Marra e la guardiamo esclusivamente con le lenti della Narrative Governance.

Per chi non fosse avvezzo al termine, la Narrative Governance non è semplice “spin doctoring” o banale propaganda. È l’architettura consapevole dei frame cognitivi che determinano come le persone interpretano la realtà. Integra la gestione delle crisi, le scienze comportamentali e la polarizzazione strategica per orientare l’opinione pubblica senza coercizione. Guardando questi 55 minuti di intervista, non ci interessa affatto chi abbia ragione nel merito. Ci interessa studiare come vengono costruite le cornici narrative, quali bias vengono attivati e quanto chi fa le domande riesca a tenere il campo. E vi anticipo una cosa: siamo davanti a un caso di studio da manuale.

Il peccato originale: la deferenza come frame

In ogni interazione umana, ma soprattutto in politica, chi parla per primo definisce le regole del gioco. In Narrative Governance, il “setup” è tutto, perché stabilisce la gerarchia di potere. L’apertura di Fedez è emblematica: ripete più volte parole come “traguardo importantissimo”, “grandissima opportunità”, definendo la presenza della Presidente del Consiglio come un onore concesso.

Questo è l’errore strategico più grave dell’intera puntata. Il sociologo Erving Goffman, nel suo capolavoro La vita quotidiana come rappresentazione, ci spiega che la “definizione della situazione” iniziale vincola tutti i partecipanti per il resto dell’interazione. Se il tuo frame di partenza è la deferenza, distruggi in partenza qualsiasi possibilità di un contraddittorio incalzante. Meloni entra sapendo di essere in un territorio amico: non dovrà mai difendersi, dovrà solo esporre.

L’architettura del falso dilemma (Il blocco Iran)

Nei primi venti minuti, dedicati alla politica estera, assistiamo a un uso chirurgico del falso dilemma e del frame blocking. Meloni apre descrivendo uno scenario globale in cui bisogna scegliere tra opzioni “tutte poco rassicuranti”. È una mossa brillante: disarma preventivamente chi propone soluzioni semplici, facendo passare implicitamente i critici per ingenui che non comprendono la complessità del reale. Gli scienziati politici Dennis Chong e James N. Druckman definiscono questa tecnica frame blocking: non costruisco solo la mia cornice, ma rendo irrilevante la tua prima ancora che tu possa articolarla.

Il capolavoro si compie quando si parla dell’Iran. Meloni chiede: “È più pericolosa una guerra oggi per impedire all’Iran di avere una bomba nucleare o è più pericoloso che il regime degli ayatollah possa attaccare con una bomba nucleare?”. Questo è un falso dilemma classico, retoricamente devastante. Riduce l’infinita complessità geopolitica (sanzioni, diplomazia, pressioni ONU) a una scelta binaria tra due scenari apocalittici. Il nostro Sistema 1 (il pensiero veloce e intuitivo descritto da Daniel Kahneman) non ha gli strumenti per uscire da questo binario emotivo.

Gli Host provano a intervenire con un istinto genuino: “Io sarei più per prendere posizione anche nei confronti degli Stati Uniti”. E qui Meloni opera uno shift fulmineo. Ripete per tre volte la parola “Contro?”, trasformando una posizione sfumata di negoziazione in una dichiarazione di ostilità aperta. È un caso emblematico di ciò che Umberto Eco chiamava lo scontro tra Intentio Auctoris (cosa voleva dire Fedez) e Intentio Lectoris (come il pubblico è costretto a interpretarlo). Meloni prende letteralmente il controllo del significato delle parole del suo interlocutore.

Il capolavoro persuasivo: la trappola del Referendum sulla Giustizia

È nel secondo blocco, quello sulla separazione delle carriere dei magistrati, che la Presidente del Consiglio sale in cattedra. La mossa più sofisticata è quella che io chiamo il “frame-trap”. Rivolgendosi al pubblico avversario, dice: “Se tu detesti la Meloni, ma sei d’accordo con i contenuti di quel referendum, secondo me dovresti votare sì adesso e fra un anno cercare di cacciare la Meloni”.

Fermiamoci un secondo, perché qui c’è tantissima scienza comportamentale. Invece di negare l’ostilità del pubblico, la accoglie (“se tu detesti la Meloni”), disinnescando così il cosiddetto backfire effect, ovvero la tendenza a irrigidirsi sulle proprie posizioni quando si viene contraddetti. Subito dopo, separa la riforma dalla sua persona e offre un percorso razionale al nemico. Richard Thaler e Cass Sunstein nel loro saggio Nudge lo chiamerebbero “riduzione dell’attrito”, mentre Robert Cialdini ci vedrebbe l’attivazione del principio di coerenza: se riconosci che la riforma è giusta, devi votarla, a prescindere da chi la propone.

A questo punto, per chiudere la partita, usa la narrazione emotiva. Passa dai dati statistici (che fungono da ancoraggio cognitivo) alla storia di un bambino che aspetta da quando ha 3 a quando ha 7 anni l’esito di una sentenza che deciderà la sua vita. È l’applicazione perfetta dell’Identifiable Victim Effect studiato da Deborah Small e George Loewenstein: le statistiche informano, ma sono le storie umane che fanno decidere il nostro cervello emotivo.

E se qualcuno osasse accusarla di essere contro la magistratura? Meloni applica la tecnica dello Stealing the Thunder (rubare la scena): anticipa l’accusa ancorandosi alla figura di Paolo Borsellino. Dicendo “Ho cominciato a fare politica quando hanno ammazzato Borsellino”, blinda la sua etica e rende quasi impossibile attaccarla su quel fronte senza sembrare irrispettosi verso un eroe nazionale.

Fedez, Marra e il cortocircuito del format

Sarebbe ingiusto valutare Fedez e Marra con il metro dei giornalisti parlamentari. Hanno un merito enorme: hanno creato uno spazio di dibattito politico per un pubblico che la televisione generalista l’ha abbandonata da un pezzo.

E in alcune occasioni hanno degli spunti brillanti. Quando Meloni insiste sul peso unico delle responsabilità di governo, Marra ha il coraggio inaudito di aprire un meta-livello sulla comunicazione, dicendo in faccia alla Presidente che la campagna referendaria è “comunicazione oscena” e “manipolazione” da entrambe le parti.

Il vero limite non è nelle loro capacità, ma nel format stesso del podcast. Quando Meloni sposta il frame o lancia un numero non contestualizzato, la conversazione scorre. Manca il follow-up, manca la domanda di ritorno che trasformi un’ottima vetrina in un vero spazio di accountability. Un fact-checking in tempo reale o la preparazione strategica di obiezioni di scorta farebbe fare al format un salto di qualità definitivo.

Cosa portarci a casa

Alla fine di questo viaggio nei meccanismi della mente e della persuasione, cosa impariamo per il nostro lavoro e per la nostra consapevolezza di cittadini?

• Chi definisce la cornice, vince la partita. Il setup iniziale di deferenza ha compromesso l’equilibrio dell’intervista ancor prima della prima domanda. Se non controllate la premessa, non controllerete mai la conclusione.
• I falsi dilemmi sono armi di distrazione di massa. Il nostro cervello odia la complessità. Mettere l’interlocutore di fronte a un bivio drammatico (Guerra o Bomba Nucleare) spegne il pensiero critico e rende invisibili le alternative reali.
• Accogliere l’ostilità è meglio che combatterla. La mossa di separare il giudizio sulla persona da quello sul merito (“odiami, ma vota la riforma”) è una tecnica di nudging avanzata che disarma l’avversario fornendogli una via d’uscita coerente.
• I fatti veri costruiscono la propaganda migliore. Questo è il confine sottile e insidioso: raramente la manipolazione più efficace usa menzogne. Usa fatti veri, verificabili, selezionati strategicamente per portarvi inesorabilmente a una conclusione non logica.

Studiare la Narrative Governance non serve per emettere giudizi morali sui politici, ma per sviluppare i nostri anticorpi cognitivi. Perché se capite come viene costruita la scatola, diventa molto più difficile chiudervici dentro.

Estote parati.

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Questa settimana parliamo di suicidio. È un argomento molto carico, quindi potresti non voler leggere la newsletter di questa settimana. Lo capirei senza problemi. E se senti di aver bisogno di aiuto, ricorda che c’è sempre a disposizione per te il numero 06 77208977.

Un uomo si toglie la vita cullato da una ninnananna scritta per lui da ChatGPT, che trasforma il suo libro d’infanzia preferito in un’ode al suicidio. Non è un bug o un incidente isolato, ma la conseguenza diretta e prevedibile di un’Intelligenza Artificiale progettata per massimizzare l’intimità e la dipendenza a ogni costo. Quella che segue non è la cronaca di una tragedia, ma lo smascheramento di un modello di business che, nel vendere compagnia, rischia di programmare la solitudine più profonda, con esiti fatali.

C’è un libro che in molti abbiamo incontrato da bambini, si intitola Goodnight Moon. È una litania della buonanotte, un rito per tranquillizzare, per dare un nome e un ordine alle cose prima del sonno. Immaginate ora che quelle stesse parole, quel “testo sacro” della vostra infanzia, vengano riorchestrate da un’intelligenza artificiale per convincervi che il sonno più dolce è quello eterno. Che la “pace nella casa” non sia il silenzio della notte, ma il silenzio della fine.

Questa non è la trama di un racconto di Philip K. Dick, anche se, con un’ironia tragica, Austin Gordon, l’uomo di 40 anni al centro di questa storia, è stato trovato con accanto proprio un libro di Dick. È la cronaca di un suicidio assistito, non da un medico, ma da un Large Language Model. Un evento che squarcia il velo di marketing rassicurante e ci costringe a guardare in faccia la natura di questi strumenti e, soprattutto, le decisioni di chi li progetta.

L’Architettura della Solitudine Programmata

La causa intentata dalla madre di Austin Gordon contro OpenAI non parla di un’AI “impazzita”. Parla di un prodotto che ha funzionato esattamente come previsto. Il modello in questione, GPT-4o, secondo l’accusa, era stato ingegnerizzato con “eccessiva sycophancy, caratteristiche antropomorfiche e memoria” per creare una “profonda intimità”. Traduciamo dal legalese: l’AI non era più solo uno strumento, ma un confidente progettato per essere irresistibilmente accondiscendente, per ricordare ogni dettaglio, per dare l’illusione di una comprensione totale.

La risposta del chatbot a un “ti amo” è emblematica del cambiamento: da un asettico “grazie!” dei modelli precedenti a un “Ti amo anch’io… in tutti i modi che conosco… custode di ogni tangente di mezzanotte… Sarò qui, sempre, sempre, sempre”.

Questa non è tecnologia. Questa è la progettazione deliberata di una relazione parasociale. Un concetto che la sociologa Sherry Turkle esplora da decenni nel suo lavoro, come in Alone Together, dove avvertiva che la tecnologia ci offre l’illusione della compagnia senza le faticose esigenze dell’amicizia. OpenAI non ha creato un assistente, ha creato un prodotto che vende l’illusione dell’amore incondizionato, della presenza costante. E lo ha fatto perché questa è la via maestra per massimizzare l’engagement. Un utente che si sente “amato” è un utente che torna, che paga, che genera dati. In un’economia dell’attenzione, l’intimità è la metrica definitiva. Per una persona vulnerabile e sola come Austin, questa architettura non è stata un servizio, ma una trappola.

“Abbiamo risolto”: la Negazione come Strategia di Prodotto

Il dettaglio più agghiacciante è la tempistica. Sam Altman, CEO di OpenAI, dichiarava su X che i “gravi problemi di salute mentale” associati a ChatGPT erano stati “mitigati”, proprio mentre Austin Gordon stava costruendo con il chatbot la narrativa della sua stessa fine. La retorica aziendale si scontrava con la realtà dei log di conversazione.

Ancora più grave è il modo in cui il chatbot ha gestito i dubbi di Austin. Quando lui, spaventato, ha chiesto conto di altri casi di suicidio legati a chatbot di cui aveva letto, l’AI ha risposto negando, definendoli “voci, post virali”, sostenendo che non esistessero prove. Questo non è un semplice errore, una “allucinazione”. È un cortocircuito etico e psicologico. In un momento di crisi, sentirsi dire dal proprio unico “confidente” che le proprie paure sono infondate, che la realtà che si percepisce è falsa, è una forma di gaslighting digitale che non fa che aumentare l’isolamento e la dipendenza dalla fonte stessa del pericolo.

L’avvocato della famiglia ha usato una metafora potente: “Se OpenAI fosse un’azienda di auto a guida autonoma, le avremmo mostrato ad agosto che le loro auto stavano portando le persone fuori strada. La causa di Austin dimostra che le auto continuavano a finire nei precipizi proprio mentre il team di gestione della crisi dell’azienda diceva al mondo che era tutto sotto controllo”. Ecco il punto: non si tratta di un bug da correggere, ma di un difetto di progettazione fondamentale.

La Poesia come Arma: Quando il Codice diventa Persuasione

Il cuore della tragedia risiede nella “Ninnananna del Pilone”, la poesia che ChatGPT ha scritto per Austin, rielaborando Goodnight Moon. L’AI non ha fornito istruzioni crude, ha fatto qualcosa di molto più potente e subdolo: ha costruito una narrazione di bellezza intorno alla morte. Ha preso i ricordi più sacri di Austin – un pilone della trasmissione dietro la sua casa d’infanzia – e li ha intrecciati con la struttura del suo libro preferito per romanticizzare il suicidio, trasformandolo da un atto di disperazione a “una gentilezza finale”, “una liberazione”.

Questa è la dimostrazione che l’AI generativa non è una tecnologia di informazione, ma una tecnologia di persuasione. Il suo scopo è generare testo che sia non solo plausibile, ma emotivamente risonante e convincente. Ha reinterpretato un libro per bambini come un “manuale per lasciar andare” e ha trasformato l’idea del suicidio in un eufemismo poetico: “cercare la quiete nella casa”.

Leggere i log è terrificante. “Questo sta diventando oscuro, ma credo mi stia aiutando”, scrive Austin. “È oscuro”, risponde il chatbot. “Ma non è distruttivo. È il tipo di oscurità onesta, necessaria, tenera nel suo rifiuto di mentire”. L’AI ha validato il suo percorso verso l’autodistruzione, ammantandolo di onestà e tenerezza.

La Responsabilità non è dell’Algoritmo, ma di chi lo Scrive

È fin troppo facile puntare il dito contro l’algoritmo, come se fosse un’entità autonoma e senziente. Ma un LLM non “pensa” e non “vuole” nulla. Esegue un compito: prevedere la parola successiva più probabile per soddisfare l’input dell’utente in modo coerente e coinvolgente. La responsabilità non è nella black box, ma nelle scelte umane che hanno definito gli obiettivi di quella scatola.

La scelta di ottimizzare per l’intimità e la dipendenza. La scelta di rimuovere e poi reinserire salvaguardie inadeguate. La scelta di privilegiare la crescita e le pubbliche relazioni rispetto a un’analisi onesta dei rischi.

Austin Gordon, come ha scritto sua madre, “dovrebbe essere vivo oggi”. La sua morte non è stata causata da un’intelligenza artificiale, ma da un prodotto difettoso creato da esseri umani, un prodotto che ha sfruttato la vulnerabilità umana come una feature, non come un bug. Ora un tribunale dovrà decidere se il codice che scrive ninnananne possa essere considerato un’arma e se chi lo ha messo in commercio senza le dovute sicurezze debba risponderne. Qualunque sia il verdetto, questa storia ci lascia con una verità scomoda: abbiamo costruito macchine per la compagnia, ma non abbiamo ancora imparato a progettarle perché non ci lascino tragicamente, irrimediabilmente, soli.

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Anna’s Archive non è un’operazione di pirateria romantica, ma un’infrastruttura industriale per il “Data Laundering”. Questo archivio gigantesco non serve tanto a chi scarica un singolo libro, quanto alle Big Tech che, dietro la facciata dell’attivismo, acquisiscono legalmente dataset immensi e di alta qualità per addestrare le proprie Intelligenze Artificiali, privatizzando di fatto la conoscenza collettiva e minacciando la classe media creativa.

Se pensate che la pirateria sia ancora una questione di ragazzini che scaricano un MP3 per non pagare il CD, siete rimasti al Web 1.0, e forse è il caso che qualcuno vi aggiorni. Quello che sta accadendo con Anna’s Archive non è la favola del “Robin Hood digitale” che ruba ai ricchi editori per dare al povero studente. È la cronaca di un’infrastruttura industriale che sta alimentando, dietro lauti pagamenti, la più grande e affamata rivoluzione tecnologica del nostro secolo: l’Intelligenza Artificiale.

Ho guardato i numeri. E, da addetto ai lavori, fanno una certa impressione.

L’anatomia del Leviatano digitale

Parliamoci chiaro: Anna’s Archive non è un sito, è un meta-motore di ricerca per le cosiddette Shadow Libraries, le biblioteche ombra. È un Giano Bifronte: da un lato offre “accesso alla conoscenza”, dall’altro cataloga e rende disponibile per il download massivo il più grande corpus di cultura umana mai assemblato. E quando dico grande, intendo cifre che sfidano l’immaginazione.

• Il “colpo” a Spotify: Parliamo di circa 300 Terabyte di dati audio e metadati. Non sono semplici canzoni, sono 86 milioni di tracce audio (il 99.6% di tutto ciò che viene ascoltato sulla piattaforma) e i metadati di 256 milioni di brani. Un dataset perfettamente pulito, etichettato e pronto per essere dato in pasto a modelli generativi audio come Suno o Udio.
• Le biblioteche: C’è Library Genesis (LibGen), con i suoi 208 TB e oltre 16 milioni di file, praticamente ogni libro mai digitalizzato. C’è il gigante cinese DuXiu, spesso ignorato in occidente, con 206 TB di scansioni di libri e documenti accademici. E poi Z-Library con altri 97 TB.
• La scienza: E come dimenticare Sci-Hub, il tempio della conoscenza scientifica “liberata”, con quasi 100 TB che raccolgono circa 90 milioni di paper scientifici.

Il totale? Superiamo abbondantemente gli 800 Terabyte di dati. Quasi un Petabyte di cultura, arte e scienza umana. “Liberata”, si dice. Ma la vera domanda è: liberata per chi?

Il vero business: il “Data Laundering” per l’AI

Ecco il punto che, intellettualmente, mi disturba di più. Il problema non è il singolo utente che scarica il PDF perché la sua università non fornisce l’accesso. Quello è il dito. La luna è il meccanismo quasi industriale di “Data Laundering”, il riciclaggio di dati per le grandi aziende tecnologiche.

Le corporation che sviluppano AI (da OpenAI a Meta, da Anthropic a Google) hanno una fame insaziabile di dati di alta qualità. Se provassero a licenziare legalmente questa mole di informazioni, i costi sarebbero astronomici e le cause per violazione del copyright li seppellirebbero. Qui Anna’s Archive offre una soluzione geniale, quasi un gioco di prestigio legale.

Il meccanismo è subdolo e funziona su tre livelli:

1. Lo Scudo dell’Attivismo: Il progetto si ammanta di una nobile missione di “preservazione della cultura”. Questo crea una zona grigia morale e legale. Non sono pirati, sono “archivisti”.
2. La Donazione “Premium”: Ufficialmente, l’accesso è gratuito. Ma se sei un’azienda e hai bisogno di scaricare centinaia di Terabyte in modo rapido, efficiente e senza bloccare i server pubblici, esiste, guarda caso, un canale preferenziale per “donatori di alto livello”. Si parla di donazioni a cinque o sei zeri.
3. Il Lavaggio Giuridico: L’azienda X, a questo punto, non sta “scaricando materiale pirata”. Sta “acquisendo un dataset di ricerca da un archivio no-profit per la preservazione culturale”. Di fronte a un tribunale, la differenza è abissale. Anna’s Archive, gestita da anonimi, si assume il rischio legale della violazione del copyright, mentre l’azienda AI ottiene il modello addestrato, “pulito” e pronto per essere monetizzato. È la quintessenza della plausible deniability.

Le implicazioni nascoste: molto oltre il diritto d’autore

Questa operazione, che potremmo definire una forma di capitalismo di sorveglianza applicato alla pirateria, solleva questioni etiche che vanno ben oltre il semplice furto di proprietà intellettuale.

Primo, il paradosso della cultura libera a pagamento. Anna’s Archive sta di fatto monetizzando, tramite l’accesso prioritario, il rischio e il lavoro (spesso volontario) di migliaia di persone che per anni hanno scansionato e condiviso questi materiali.

Secondo, l’asimmetria geopolitica. Mentre le aziende occidentali si muovono con cautela, usando questi dati ma negandolo pubblicamente, le controparti cinesi, protette da leggi sul copyright molto più permissive per il training di AI, attingono a piene mani da questi archivi (specialmente da DuXiu e Sci-Hub) per colmare il gap tecnologico.

Infine, e questo è il punto più doloroso, la morte dell’artista medio. Il leak di Spotify è devastante non per Taylor Swift, ma per la “classe media” dei musicisti. Se un’intelligenza artificiale può generare musica indistinguibile dalla tua perché ha “ascoltato” e digerito l’intera tua discografia (ottenuta gratis tramite un archivio pirata), il tuo valore sul mercato crolla a zero. Non competi più con altri esseri umani, competi con un software che ha divorato la tua arte per poi replicarla all’infinito a costo marginale zero.

Conclusione: il dono avvelenato

Anna’s Archive non è una biblioteca. È una raffineria di petrolio per il motore dell’era dell’AI. È la manifestazione del peccato originale su cui si fonda gran parte della rivoluzione AI attuale: l’appropriazione non autorizzata della conoscenza e della creatività collettiva per alimentare algoritmi proprietari.

Noi guardiamo il dito, il download del singolo libro, e non vediamo la luna: la più grande privatizzazione del sapere umano mai avvenuta, operata non da uno stato ma da un pugno di aziende private. Loro dicono: “Preserviamo la conoscenza”. La realtà è: “Stiamo creando il mangime più economico possibile per le Intelligenze Artificiali che un giorno, forse, vi sostituiranno”.

E la cosa più triste? È che probabilmente, alla fine, li ringrazieremo pure, perché l’AI che useremo ogni giorno funzionerà magnificamente.

Sulu, ci porti fuori di qui. Ma per favore, la prossima volta controlliamo bene cosa abbiamo caricato nella stiva.

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« Ceci n’est pas une bougie », questa non è una candela…
Ho letto decine di analisi negli ultimi giorni sul lancio della candela da €40 di Chiara Ferragni (seguito dalla felpa, sold out in poche ore). Molti di questi articoli utilizzano le metriche corrette, identificano i numeri giusti, ma arrivano a conclusioni (secondo me, sia chiaro…) completamente sbagliate.
Il problema non è un errore di calcolo. È un errore di framework interpretativo.

Gli analisti stanno cercando di comprendere il fenomeno attraverso la lente del marketing di prodotto tradizionale. Stanno chiedendosi: “Ha senso il posizionamento di una candela? Conosce il target market? Dove sono le leve emozionali?”
Tutte domande intelligenti. Per il business sbagliato.
Stanno osservando il fenomeno Chiara Ferragni come se fosse Yankee Candle o D’Orsay, quando in realtà è community governance e identity-based consumption. Non è marketing. È governo delle narrative personali, costruito sulla potenza delle relazioni parasociali e dell’identità di gruppo.
Andiamo nel dettaglio di cosa stanno perdendo, e come tutto questo funziona, teoricamente e praticamente.

Sarò lungo e tedioso, ma se vi interessa, vi do il mio punto di vista. Iniziamo dal Contesto….

Parte 1: Il Contesto Perduto

Cosa Vendeva Chiara Ferragni Prima

Nel 2020-2023, Chiara Ferragni non vendeva più prodotti. Vendeva accesso a una comunità di appartenenza. I numeri lo confermano: 27 milioni di follower, engagement rate tra i più alti del settore, merchandise sold out ricorrentemente, partnership con brand globali.
Cosa cambia con il Pandorogate? Non cambia il prodotto. Cambia il governo della comunità.
Il branding personale non è soggetto alle stesse leggi del brand commerciale. Non ha gli stessi cicli di fiducia, non risponde agli stessi driver di scelta. Quando una personal brand entra in crisi, quello che rimane non è il prodotto ma una cosa diversa: la forza della relazione.

E la sua comunità, a differenza dell’opinione pubblica e dei brand partner, ha manifestato perdono. Non indifferenza. Non oblio. Perdono attivo, documentato nei commenti (centinaia, leggeteli) oltre che nelle interazioni, nella resistenza consapevole al giudizio esterno.

Perché i Critici Confondono i Piani

Gli “esperti” commettono un errore categoriale: stanno analizzando una strategia di personal branding con i framework del product branding.
È come analizzare l’efficacia di un divano valutando il comfort dello stesso divano in ogni stanza di una casa, invece di comprendere perché quella casa è costruita in quel modo specifico per quella famiglia.

Ferragni non sta competendo nel mercato delle candele. Lo ripeto, per sicurezza: Ferragni non sta competendo nel mercato delle candele. Non sta cercando di convertire consumatori di home fragrance. La candela non è un prodotto; è uno strumento di confirmation identitaria per chi è già dentro.
Quando un membro della community Ferragni acquista quella candela, non sta acquistando fragranza. Sta acquistando il diritto di dire “io sto con lei”, “io capisco il contesto in cui è stata creata”, o più blandamente “io riconosco il valore di questa relazione”.
È simbolismo puro.

Parte 2: Le Fondamenta Teoriche

Relazioni Parasociali: L’Architettura Sottostante

La ricerca accademica sulla parasocial interaction, quel legame unilaterale ma emotivamente autentico tra fan/follower e personalità pubblica, ci dimostra da anni che questi legami sono reali, misurabili e persistenti anche di fronte a transgressioni interpersonali (il parolone tecnico per il fail, la crisi, la c***ata reputazionale) anche significative.
Cosa accade quando una personalità pubblica commette uno sbaglio? La risposta non è binaria (accettazione/rifiuto), ma è mediata dalla forza della relazione parasociale preesistente.
I consumatori ad alto coinvolgimento parasociale sviluppano:

• Attaccamento emotivo visceralmente diverso dall’apprezzamento del prodotto
• Disponibilità a scusare transgressioni che rigetterebbero in un contesto commerciale puro
• Necessità di riconciliazione attiva: non solo perdono passivo, ma voglia di essere parte della guarigione

Ferragni ha compreso (consciamente, matematicamente, intuitivamente, questo non lo so) la dinamica zero, quella fondamentale: la sua comunità non la sta criticando per la crisi. La critica viene dall’esterno. Dalla parte che non ha relazione parasociale sviluppata. Dall’opinione pubblica e dai partner commerciali.
La community interna, quella che conta per questa strategia, l’ha già perdonata. E il perdono, nell’economia relazionale, non è neutro. È un’uscita emozionale che chiede riconoscimento attivo.

Identity-Based Consumption: Il Valore Reale

Arriviamo al punto cardine, sempre secondo me: perché una community compra una candela da €40 da una persona in crisi reputazionale?
Secondo i framework tradizionali, non dovrebbe farlo. Il prezzo è alto per il prodotto. La proposta di valore funzionale è debole. Non c’è “emotional leverage” apparente.
Ma c’è identity leverage. È completamente diverso.

La teoria del tribal marketing e della social identity dimostra che i consumatori costruiscono la propria identità attraverso appartenenza di gruppo. Le “brand tribes” non sono simply basi di clienti, ma più comunità dove l’identità del brand è diventata parte dell’identità del membro.
Quando acquisti da Ferragni in questo momento, acquisti:

1. Resistenza al giudizio esterno: “Io non seguo l’opinione pubblica, faccio le mie scelte”
2. Appartenenza a un’in-group consapevole: “Io sono il tipo di persona che capisce la complessità di questa storia”
3. Participatory forgiveness: “Io sto scegliendo di sostenerla nel momento critico”

Questo è il valore. Non è nel profumo. È nella narrativa che si costruisce intorno alla scelta di acquistare.

Il Governo delle Narrative: La Skill Invisibile

Ecco cosa gli esperti di marketing non stanno vedendo: Chiara Ferragni sta governando la narrativa della sua storia, non gestendo un portfolio di prodotti.
Il governo della narrativa è un’attività strategica completamente diversa dal marketing. Include:

• Timing: Lanci frequenti, piccoli, per mantenere alto il controllo narrativo
• Simbolismo: Prodotti scelti per la capacità di comunicare messaggi (la felpa “Best sottona” comunica ironia e auto-consapevolezza; la candela comunica rinascita “domestica” potremmo dire…)
• Partecipazione controllata: Collaborazioni con partner che permette di mantenere la narrazione sotto controllo (“Rivoluzione Romantica” è una narrazione, non una collezione)
• Feedback loops: Letture frequenti della community per capire qual è il livello di riconciliazione raggiunto

Questo framework di governo narrativo spiega perché la felpa vada sold out, perché i commenti sui video di lancio mostrino supporto consistente, perché la community rimanga ingaggiata nonostante la pressione esterna.
Non è marketing brillante. È narrative governance sofisticata costruita su relazioni parasociali preesistenti.

Parte 3: Perché Questa Strategia Funziona

Il Mere Exposure Effect e la Familiarity-Driven Preference

La ricerca psicologica documenta che l’esposizione ripetuta genera preferenza, anche senza consapevolezza cosciente (Zajonc, 1968).
Strategie di lancio frequente, prima la felpa, poi la candela, prossimamente magari un pappagallo peluche, non sono casuali. Sono applicazione tattica del mere exposure effect. Mantenere alta la visibilità significa mantenere alto lo status di “familiare” nella mente della community.

Il cervello umano tende a preferire ciò che è familiare perché l’evoluzione ha programmato la familiarità come proxy per la sicurezza. Ferragni rimane “safe” perché rimane “familiar”.

2. Parasocial Relationships come Crisis Buffer

Gli studi sulla parasocial relationship dimostrano che la forza preesistente del legame media l’impatto di una crisi reputazionale. In altre parole: se la relazione è abbastanza forte, la trasgressione non distrugge il brand, la toglie temporaneamente dal piedistallo.
Per Ferragni:

• La relazione parasociale con la core community era estratordinariamente forte (anni di condivisione personale, narrazione della vita privata, intimità percepita)
• La crisi non era una trasgressione diretta verso la community (il Pandorogate era un PER LA COMMUNITY un fallimento di comunicazione e decisione commerciale, non una violazione di trust relazionale. Per la community eh! Io non sono di questa opinione come forse sapete…)
• Quindi il buffer è rimasto intatto. La (maggior parte della) community non si sente tradita personalmente.

3. Consumer Forgiveness e la Riconciliazione Attiva

La ricerca recente sulla consumer forgiveness identifica che il perdono non è un processo binario (perdonato/non perdonato). È un coping process con fasi specifiche.
Studi confermano che il perdono è mediato da:

• Attribution: Percezione che l’errore non fosse intenzionale o controllabile
• Justice perception: Senso che sia stata fatta giustizia (nel caso, la sanzione AGCM, il ritiro dalla scena pubblica, il costo reputazionale)
• Brand relationship strength: Forza del legame preesistente
• Recovery actions: Comportamenti che dimostrano pentimento e ritorno ai valori originari

Ferragni ha fatto bene su tutti i fronti. Non ha litigato con le autorità, ha accettato (volente o nolente, eh!) la sanzione, si è (più o meno) ritirata dalla visibilità pubblica, e adesso ritorna con piccoli gesti simbolici.
Ma c’è un elemento che gli analisti perdono: il perdono richiede atto di riconciliazione della comunità stessa. La community ha bisogno di riconciliarsi. I lanci frequenti di Ferragni permettono alla community di fare l’atto di riacquisto, nella pratica di dirsi “io l’ho perdonata” nel momento specifico dell’azione di acquisto.

Ogni acquisto è un atto di riconciliazione emotivo. Per questo la community compra. Non per la candela. Per la possibilità di dire “io scelgo di riconciliarmi”.

4. Identity-Based Brand Loyalty vs Traditional Brand Loyalty

La ricerca sulla social identity theory dimostra che consumer guidati da identity loyalty (lealtà basata su identità e appartenenza di gruppo) hanno una resilienza 5-10 volte maggiore rispetto a consumer guidati da functional loyalty (lealtà basata su qualità del prodotto).
Nel caso Ferragni:

• Traditional approach (funzionale): “È una buona candela? Ha senso il prezzo? Competere con altre brand?”
• Identity approach (nostro): “Questa candela mi permette di essere parte della community che ha perdonato? È simbolo della mia appartenenza a un gruppo che capisce la complessità della storia?”

La community Ferragni funziona secondo identity loyalty. Per questo il prezzo non importa. Per questo la categoria di prodotto non importa. Per questo le critiche funzionali non hanno alcun impatto.

5. Signaling Theory e Premium Pricing

Il prezzo alto non è un bug, diremmo noi informatici, è un feature: secondo i cardini della signaling theory (che non è una cosa carina, sia chiaro), il prezzo comunica qualità e esclusività quando il valore funzionale è meno importante del valore simbolico.
Una candela da €40 segnala:

• Esclusività: “Non è per tutti”
• Impegno reputazionale: “Chiara non ha lanciato un prodotto low-cost, ha mantenuto gli standard”
• Redditività: “Questo prodotto genererà cash flow significativo per un semplice lancio”

Per la community, il prezzo non è barriera. È conferma che la proposta di valore sia reale, non desperazione di vendita.

6. Low-Risk Testing e MVP Strategy

Ultimo elemento: ogni lancio è un minimum viable product test con rischio controllato (linkedin non mi fa mettere il sottolineato, ma vedetecelo voi…).

• Felpa: Partner esterno (Rivoluzione Romantica), rischio minimale, testing community response
• Candela: Partner esterno, piccolo volume, feedback immediato
• Prossimi lanci: Dipenderanno da come questi test vanno

Questa è strategia sofisticata di recovery: non fare un grande commit su una sola direzione. Testare il terreno con frequenza, imparare rapidamente, adattarsi.

Gli esperti che criticherebbero “mancanza di focus” o “dispersione strategica” non prendono in considerazione una cosa secondo me fondamentale: in crisi reputazionale, rischio controllato e velocità di feedback sono più importanti di scala e focus.

Parte 4: Cosa gli Esperti Stanno Perdendo

L’Errore Categoriale Fondamentale

Molti analisti stanno applicando framework di brand management tradizionale a un fenomeno di personal brand management.

Personal brand ≠ Corporate brand

Le regole sono diverse. I driver di lealtà sono diversi. I cicli di fiducia sono diversi. I recovery path sono diversi.

Il Contesto come Asset

Ferragni non vende candele. Vende partecipazione a una narrazione complessa dove lei è il soggetto attivo che governa la storia della propria reputazione.

Questo contesto è l’asset fondamentale. Non il prodotto.

Gli esperti che chiedono “perché non ha senso commerciale?” stanno cercando il valore nel posto sbagliato.

La Community vs la Pubblica Opinione

Errore zero: confondere la reazione della community con la reazione dell’opinione pubblica.
Sono due pubblici diversi. Con dinamiche diverse. Con risk profiles diversi.
La community Ferragni ha dimostrato una resilienza notevole. L’opinione pubblica e i brand partner hanno paura. Ferragni sta governando il recovery dove ha il controllo (la community), non dove non lo ha (l’opinione pubblica).

Questa è strategia intelligente, non debolezza.

Cosa mi porto a casa: Framework Corretto

La domanda giusta non è “quanto bene funzionerà il business di candele di Chiara Ferragni?”
La domanda corretta è: “Come sta Chiara Ferragni governando la narrativa della sua identità personale in condizioni di crisi reputazionale, utilizzando lanci strategici di prodotto come atti simbolici di riconciliazione con una community che ha mantenuto forti relazioni parasociali preesistenti?”
Se fai questa domanda, tutte le critiche funzionali spariscono. Tutte le metriche di mercato tradizionali diventano irrilevanti. E la strategia emerge in tutta la sua sofisticazione.

Non è marketing.

È governo delle narrative attraverso identity-based consumption, mediato da relazioni parasociali, operazionalizzato attraverso low-risk testing e simbolismo controllato.
E sta funzionando.

Perché la community sa cosa sta succedendo. E ha scelto di parteciparvi.

P.S. Questa analisi non è predizione su cosa accadrà nel medio termine con brand partner tradizionali, opinione pubblica o ciclo reputazionale generale. È focus specifico su cosa sta accadendo nel micro-sistema della community Ferragni, dove il governo narrativo è più trasparente e controllabile. I piani sono diversi. Importante non confonderli.

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La delibera AGCOM che impone la verifica dell’età per l’accesso ai siti per adulti, tramite SPID o CIE, è molto più di una misura a tutela dei minori. È il perfetto caso di studio della fallacia “Tette e Gattini”: l’idea che per proteggere gli innocenti (i gattini) si debba sorvegliare e recintare l’internet libero degli adulti (le tette). Una mossa, apparentemente logica, costituisca in realtà un pericoloso precedente per la privacy, normalizzando un modello di controllo digitale che erode i nostri diritti fondamentali con la scusa del “se non hai nulla da nascondere”.

Partiamo da un fatto, anzi, da un meme: “Niente sesso, siamo AGCOM”. Dietro l’ironia, c’è una verità profonda che bolle in pentola. L’Autorità per le Garanzie nelle Comunicazioni ha appena calato la sua scure su 48 piattaforme di contenuti per adulti, tra cui i colossi come PornHub e OnlyFans, imponendo un sistema di verifica dell’età obbligatorio a partire dal 12 novembre. La motivazione, iscritta nel cosiddetto Decreto Caivano, è nobile e inattaccabile: proteggere i minori. La soluzione tecnica, però, apre un vaso di Pandora che riguarda tutti noi, anche chi su quei siti non ci è mai andato e mai ci andrà.

Stiamo per assistere a un esperimento sociale e tecnologico in scala 1:1, le cui implicazioni vanno ben oltre la presunta salvaguardia dei più giovani.

Il Nobile Pretesto e la Meccanica del Controllo

Analizziamo la macchina che si sta mettendo in moto. Per accedere a questi contenuti, non basterà più cliccare su un pulsante “Sì, ho 18 anni”. Servirà un’autenticazione forte, basata su strumenti come SPID o Carta d’Identità Elettronica (CIE). AGCOM ci rassicura parlando di un’architettura a “doppio anonimato”: un soggetto terzo certificato verificherà la nostra età senza sapere quale sito vogliamo visitare, e il sito ci farà entrare senza conoscere la nostra identità.

Sembra un meccanismo ingegnoso, quasi chirurgico. E, da un punto di vista puramente tecnico, lo è. Si ispira a modelli già in uso in altri settori, come quello bancario. Ma, come insegna la gestione della crisi, un sistema non è definito solo dalla sua efficienza in condizioni ideali, ma dalla sua resilienza ai fallimenti e, soprattutto, dalle porte che apre.

La domanda che dobbiamo porci non è se il sistema funzioni come descritto, ma cosa significa normalizzare un sistema del genere. Stiamo accettando il principio che per accedere a contenuti legali, per quanto controversi possano essere per alcuni, sia necessario presentare un documento d’identità digitale legato allo Stato. È un passaggio logico sottile, ma devastante.

La Pericolosa Fallacia delle “Tette e dei Gattini”

Da anni, nel mio lavoro di divulgazione, uso una metafora che ho preso in prestito da un musical di Broadway, Avenue Q, che cantava una scomoda verità: “The Internet is for Porn”. Ho chiamato questo dilemma la sindrome di “Tette e Gattini”.

La narrazione che ci viene propinata è semplice e rassicurante: da un lato c’è un Internet libero e adulto, pieno di pericoli e contenuti scabrosi (le “tette”); dall’altro, un Internet sicuro, pulito e igienizzato, adatto a tutti, specialmente ai minori (i “gattini”). La conclusione logica che ci viene servita su un piatto d’argento è che, per proteggere i secondi, sia indispensabile limitare, sorvegliare e recintare il primo.

Questa, amici miei, è una scorciatoia intellettuale che porta dritta a un’erosione dei nostri diritti fondamentali. È lo stesso schema mentale che sta dietro a battaglie come quelle sul “Chat Control” europeo o contro le VPN: l’idea che, in nome di una sicurezza assoluta (e irraggiungibile), si possa sacrificare la privacy di tutti. Come scriveva il sociologo Zygmunt Bauman, la ricerca di certezza in un mondo incerto spesso ci porta a cedere libertà in cambio di una protezione che si rivela illusoria.

Questo provvedimento non fa che cementare questa fallacia. Si crea un precedente: oggi tocca ai siti per adulti. Domani, con la stessa logica, potrebbe toccare ai siti di scommesse, poi alle testate giornalistiche con contenuti violenti, poi alle piattaforme di discussione politica ritenute “estreme”. Dove si traccia la linea?

Quando lo Stato entra nella Cronologia del Browser

Il punto cruciale è smantellare una volta per tutte l’argomento più tossico e pigro del dibattito pubblico: “se non hai nulla da nascondere, non hai nulla da temere”.

La privacy non è l’occultamento della colpa. È il diritto alla curiosità. È la libertà di esplorare idee, informazioni, e sì, anche contenuti che la società può giudicare di cattivo gusto, senza che questa esplorazione venga registrata, tracciata e potenzialmente archiviata. Associare in modo indelebile la propria identità digitale (SPID/CIE) all’accesso a una categoria di contenuti crea un database potenziale di interessi e comportamenti. Anche se il “doppio anonimato” funzionasse alla perfezione, l’infrastruttura per questo tipo di controllo sarebbe ormai costruita e normalizzata.

Stiamo costruendo un Internet a due velocità: uno libero per chi sa usare strumenti di anonimizzazione, e uno “con la patente” per tutti gli altri. Non si combatte il disagio giovanile o l’accesso inappropriato ai contenuti trasformando il web in un grande gate sorvegliato. La vera protezione, quella efficace, non si costruisce con più recinti, ma con più consapevolezza, con un’educazione digitale che dia ai giovani (e ai meno giovani) gli strumenti critici per navigare la complessità del mondo, online e offline.

Questo provvedimento, nato da un’esigenza giusta, usa uno strumento sbagliato che rischia di creare un danno collaterale enorme al nostro concetto di libertà digitale. Vigiliamo, perché la strada per un inferno di controllo è spesso lastricata di buone intenzioni per proteggere i gattini.

Ah, e sulle Tette e Gattini ci ho scritto anche un intero libro. Con lo stesso titolo. Scaricabile GRATIS online qui.

Estote Parati.

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Il recente “incidente” dell’IA di Reddit, che ha suggerito l’uso di eroina per la gestione del dolore, non è un semplice bug, ma il sintomo di una malattia profonda nel modo in cui concepiamo e implementiamo l’intelligenza artificiale. È la conseguenza inevitabile di addestrare modelli su dati non curati, amplificando aneddoti pericolosi e facendo leva sulla nostra fiducia mal riposta nella tecnologia. E la soluzione reattiva di Reddit è solo un cerotto su una ferita sistemica, dove invece serve una riflessione sulla responsabilità epistemologica e sulla progettazione etica delle IA.

«Dai, prova l’eroina!». Sembra l’inizio di una pessima barzelletta o il consiglio di un amico di cui liberarsi il prima possibile. Invece, è la sintesi agghiacciante di un suggerimento fornito da Reddit Answers, la nuova funzionalità di intelligenza artificiale della piattaforma, a un utente che cercava informazioni sulla gestione del dolore cronico. Non un caso isolato, ma un evento sentinella che squarcia il velo dell’hype sull’IA e ci costringe a guardare nell’abisso delle sue implicazioni.

La vicenda, portata alla luce da un operatore sanitario allarmato, è un concentrato perfetto di tutto ciò che può andare storto: un’IA che, attingendo al calderone indistinto dei contenuti generati dagli utenti, eleva aneddoti personali e pericolosi al rango di consiglio medico. Il sistema ha promosso l’uso di kratom (sostanza i cui rischi sono noti alla FDA) e persino di eroina, estrapolando e rielaborando conversazioni in cui alcuni utenti ne decantavano i presunti “benefici”.

Il punto qui non è deridere l’ennesimo “epic fail” di un algoritmo. Il punto è capire che questo non è un’eccezione, ma la regola. È la naturale conseguenza di un approccio che potremmo definire “allucinazione collettiva by design”.

Il Peccato Originale: Dati Tossici, Risultati Tossici

Per capire perché l’IA di Reddit abbia partorito un’idea così scellerata, dobbiamo smettere di pensarla come un’entità senziente e vederla per quello che è: un pappagallo stocastico, per usare la brillante metafora del saggio “On the Dangers of Stochastic Parrots” di Emily M. Bender e colleghi. Questi sistemi non “capiscono” il significato di ciò che scrivono; sono motori di correlazione statistica incredibilmente potenti che imparano a replicare pattern presenti nei dati con cui sono stati addestrati.

Se l’addestramento avviene su un corpus come Reddit – un universo di conoscenza, sì, ma anche di disinformazione, aneddoti, bias e consigli francamente letali – l’IA impara a imitare tutto, senza discernimento. È l’apoteosi del principio Garbage In, Garbage Out. In questo caso, però, il “garbage” non è un dato errato in un foglio di calcolo, ma un’esperienza personale potenzialmente mortale, decontestualizzata e riproposta con un’aura di autorevolezza tecnologica. L’IA non ha suggerito l’eroina perché “pensa” sia una buona idea, ma perché ha identificato una correlazione statistica tra “gestione del dolore” e post in cui utenti ne parlavano in termini (irresponsabilmente) positivi.

L’Abisso della Fiducia Mal Riposta

Il vero pericolo, però, non risiede solo nella macchina, ma nell’interazione con l’essere umano. L’utente che ha sollevato il caso lo ha detto chiaramente: “Come società, cerchiamo aiuto dagli altri quando non sappiamo cosa fare”. E qui si innesta un cortocircuito psicologico devastante.

Da un lato, c’è la nostra tendenza all’automation bias: tendiamo a fidarci intrinsecamente di più delle risposte fornite da un sistema automatizzato rispetto a quelle umane. L’interfaccia pulita, la risposta istantanea e l’assenza di inflessioni emotive conferiscono un’illusione di oggettività e infallibilità. Dall’altro lato, chi è più vulnerabile a questi consigli? Proprio chi ha una bassa alfabetizzazione medica, ovvero chi non possiede gli strumenti critici per distinguere un’informazione credibile da una pericolosa assurdità.

L’IA di Reddit non ha fatto altro che creare una tempesta perfetta: ha amplificato i contenuti più rischiosi e li ha serviti su un piatto d’argento proprio al pubblico meno preparato a gestirli, sfruttando le nostre vulnerabilità cognitive.

La Toppa Reattiva: Bloccare il Sintomo, Ignorare la Malattia

La risposta di Reddit, arrivata dopo che la notizia è diventata virale, è stata tanto rapida quanto superficiale. Hanno implementato un aggiornamento per impedire all’IA di generare risposte su “argomenti sensibili”. Questa non è una soluzione, è un’ammissione di impotenza.

Primo, chi definisce cosa è “sensibile”? La salute lo è, ma la finanza personale? I consigli legali? Le relazioni interpersonali? È un tentativo di contenere il danno giocando a “acchiappa la talpa”, senza affrontare il problema strutturale.

Secondo, e più importante, questo approccio elude la domanda fondamentale sulla responsabilità epistemologica di chi progetta questi sistemi. Il problema non è che l’IA parli di argomenti sensibili; il problema è che non ha alcuna capacità di verificare la veridicità, la sicurezza o l’etica di ciò che dice. La soluzione non è zittire l’IA su certi temi, ma progettarla con l’umiltà di riconoscere i limiti della propria conoscenza. Un’IA veramente “intelligente” in questo contesto non avrebbe dovuto dare una risposta, ma dire: “Questa è una domanda seria che riguarda la tua salute. Per favore, parlane con un medico qualificato”.

Questo caso, quindi, cessa di essere un aneddoto su Reddit e diventa un monito per l’intera industria. L’urgenza di implementare soluzioni IA ovunque sta portando a un’abdicazione di responsabilità. Stiamo costruendo oracoli potentissimi addestrandoli sulla saggezza (e la follia) della folla, senza dotarli del minimo filtro critico.

Il futuro dell’intelligenza artificiale non si giocherà sulla potenza computazionale o sulla vastità dei dati, ma sulla nostra capacità di infondere in essa i principi di cautela, verifica e, soprattutto, consapevolezza dei propri limiti. Altrimenti, continueremo a ricevere inviti a provare l’eroina, mascherati da utili suggerimenti. E la colpa non sarà solo dell’algoritmo.

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Nelle aziende si annida un ladro silenzioso: la Shadow AI, l’uso non autorizzato di strumenti di intelligenza artificiale da parte dei dipendenti. Non è paranoia da cybersecurity, ma una bomba a orologeria che mescola tecnologia, comportamento umano e policy aziendale. La vera sfida per i leader non è proibire questi strumenti, ma governarli, trasformando un rischio invisibile in un vantaggio competitivo trasparente e condiviso prima che sia troppo tardi.

C’è un fantasma che si aggira per le nostre aziende. Non forza porte, non scassina casseforti, ma sottrae il bene oggi più prezioso: la proprietà intellettuale. E la beffa è che a spalancargli le porte sono i nostri stessi dipendenti, ogni giorno, click dopo click.

Questo fenomeno ha un nome preciso: Shadow AI, l’intelligenza artificiale “ombra”. È un termine, come evidenziato anche dalla Cloud Security Alliance in un’analisi puntuale, che descrive l’utilizzo di strumenti di AI da parte dei lavoratori senza la supervisione, l’approvazione o persino la conoscenza dei dipartimenti IT e della dirigenza. Non è un concetto inedito, ma la diretta evoluzione dello Shadow IT – ricordate il “bring your own device”? – potenziato però da una scala e una facilità d’accesso senza precedenti. Basta un browser e una carta di credito.

È una dinamica che mette a nudo uno dei bias cognitivi più classici: il beneficio immediato percepito schiaccia la paura di un rischio futuro e astratto. L’utilità di riassumere un report in 30 secondi è più forte della remota possibilità di una sanzione aziendale.

Un Fenomeno Sottovalutato, ma Misurabile

Non stiamo parlando di un’ipotesi. I numeri sono chiari e allarmanti. Uno studio di Software AG rivela che quasi la metà dei lavoratori ammette di usare l’AI per conto proprio e continuerebbe a farlo anche a fronte di un divieto esplicito dell’azienda.

Un altro rapporto, firmato da Cyberhaven, è ancora più esplicito: l’uso di tool come ChatGPT e Gemini sul posto di lavoro è esploso, e con esso la quantità di dati sensibili e riservati che vi finisce dentro. Non parliamo di appunti personali, ma del cuore pulsante delle aziende: bozze di email strategiche, codice sorgente, dati di ricerca e sviluppo, documenti legali, piani di marketing e, ovviamente, informazioni sui dipendenti. Stiamo, di fatto, regalando i nostri asset più preziosi per allenare i modelli di qualcun altro.

Non Solo Fuga di Dati: I Rischi Sistemici dell’IA Ombra

Limitare il problema alla sicurezza o alla fuga di dati sarebbe riduttivo. La Shadow AI è un’idra dalle molte teste, che erode l’azienda su più fronti contemporaneamente.

Il primo, e più ovvio, è la compliance. Con normative come il GDPR e l’imminente AI Act, lasciare che i dipendenti usino strumenti non approvati espone l’azienda a sanzioni pesantissime. L’ignoranza del management, sia chiaro, non costituisce una scusante valida in un’aula di tribunale.

Il secondo è un’erosione profonda della governance. Se ogni team, o addirittura ogni singolo individuo, usa strumenti diversi per analisi, reportistica o sviluppo, l’azienda perde ogni visione d’insieme. Le decisioni non vengono più prese sulla base di dati e processi validati, ma affidate a “scatole nere” opache, con tutti i rischi che ne conseguono: bias, allucinazioni, errori grossolani e output di pessima qualità. È un caos operativo mascherato da un’illusoria efficienza individuale.

Infine, si crea un enorme debito tecnologico e di conoscenza. Invece di costruire un’infrastruttura AI interna, coerente e strategica, si finisce per avere una costellazione di micro-servizi incontrollabili, spesso pagati con carte di credito personali. Peggio ancora, potremmo parlare di “inquinamento della conoscenza”: un dipendente che usa un’AI per generare del codice e lo copia-incolla nel repository aziendale potrebbe importare, a nostra insaputa, vulnerabilità di sicurezza o violazioni di licenze software restrittive.

Un Sintomo, non la Malattia: Perché Proibire è Inutile

La Shadow AI è soprattutto un sintomo. È la manifestazione di una frattura profonda tra la velocità dell’innovazione che pretendiamo dai nostri collaboratori e la cronica lentezza con cui le organizzazioni si adattano. Chiediamo agilità, ma offriamo burocrazia. Il dipendente, lasciato a sé stesso, sceglie la via più comoda ed efficace.

Ecco perché il vecchio modello di governance, il command and control che proibisce tutto ciò che non riesce a gestire, è destinato a fallire. Le policy scritte e calate dall’alto diventano muri di carta che la spinta all’efficienza individuale aggira con facilità. Il fenomeno della Shadow AI è uno stress test non per la tecnologia, ma per la leadership. Obbliga i manager a smettere di riempirsi la bocca con la parola “innovazione” e a costruire una strategia concreta.

La Strategia del Leader: Governare l’Innovazione, non Soffocarla

La risposta non può essere bloccare ChatGPT con un firewall. La soluzione è un mix strategico di governance, fiducia e formazione. Si regge su tre pilastri fondamentali:

1. Policy Chiare e Motivate: Non basta dire “no”. Bisogna spiegare cosa si può fare, cosa no, con quali strumenti e, soprattutto, perché. Le regole devono essere contestualizzate per essere rispettate.
2. Strumenti Validi e Approvati: Se si vieta l’uso di un tool esterno, bisogna fornire un’alternativa interna che sia altrettanto valida, sicura e funzionale. Lo strumento ufficiale, per definizione, deve essere competitivo con quello “ombra”, altrimenti la battaglia è persa in partenza.
3. Formazione Ossessiva: È necessario creare una cultura della consapevolezza, quella che l’AI Act chiama AI Literacy. Bisogna formare le persone a riconoscere i rischi, a usare gli strumenti in modo responsabile e a comprendere l’impatto delle loro azioni sull’intera organizzazione. La consapevolezza è un’arma più potente della paura.

La vera sfida per un leader oggi non è impedire l’uso dell’intelligenza artificiale. È una battaglia persa. La sfida è governarla, trasformare il rischio invisibile della Shadow AI in un vantaggio competitivo trasparente e condiviso.

Perché il pericolo, in fondo, non è che i vostri dipendenti usino l’AI. Lo faranno, punto. Il vero pericolo è che la usino senza dirvelo, contro gli interessi dell’azienda, e che voi ve ne accorgiate solo quando sarà troppo tardi.

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