Nel mio lavoro di analisi delle narrative ho imparato che le coincidenze, quando riguardano i soldi, raramente sono coincidenze, e che il modo più veloce per capire una mossa di comunicazione è guardare il calendario invece del comunicato. Allora partiamo dalle date. Il 1° giugno 2026 Anthropic ha depositato in via riservata presso la SEC, l’autorità statunitense di vigilanza sui mercati, la documentazione preliminare per lo sbarco in Borsa, con l’ambizione dichiarata di arrivare al mercato pubblico già questo autunno e battere sul tempo la rivale OpenAI. Il deposito corona un round di finanziamento da 65 miliardi di dollari chiuso pochi giorni prima, che ha portato la valutazione dell’azienda a circa 965 miliardi, a un soffio dal trilione, facendone per la prima volta il laboratorio di AI più prezioso al mondo davanti a OpenAI. I numeri di ricavo sono il genere di cosa che fa girare la testa: un fatturato annualizzato passato da circa 10 miliardi di dollari a fine 2025 a una proiezione vicina ai 50 miliardi per la fine di questo mese.

Quattro giorni dopo quel deposito, lo stesso laboratorio ha pubblicato sul proprio sito un documento intitolato When AI builds itself, in cui scrive nero su bianco: “We believe it would be good for the world to have the option to slow or temporarily pause frontier AI development” (Trad. “Crediamo che per il mondo sarebbe positivo avere la possibilità di rallentare o mettere temporaneamente in pausa lo sviluppo dell’AI di frontiera”). Il documento è firmato da Marina Favaro, responsabile della ricerca interna, e da Jack Clark, capo delle politiche pubbliche e cofondatore dell’azienda, e porta una motivazione concreta: a maggio Claude, il modello di Anthropic, ha scritto da solo più dell’ottanta per cento del codice integrato nel software dell’azienda stessa. La macchina, insomma, ha iniziato a costruire sé stessa, ed è qui che, per chi osserva le narrative di mestiere, l’odore si fa pungente.

Cosa chiede davvero la proposta, e cosa non dice

Va riconosciuto il merito del contenuto, perché liquidarlo come pura trovata sarebbe disonesto. La tesi è che i sistemi si stiano avvicinando a quella che in gergo si chiama recursive self-improvement, l’auto-miglioramento ricorsivo: il momento in cui un modello diventa capace di progettare e addestrare il proprio successore scrivendone il codice, riducendo a ogni passaggio la presenza dell’essere umano nel processo. Clark, intervistato dalla BBC, si è spinto a stimare che alcuni modelli potrebbero raggiungere questa soglia entro un paio d’anni. L’analogia evocata è quella dei trattati sul controllo degli armamenti nucleari della Guerra Fredda, con un’avvertenza onesta: addestrare un modello è molto più facile da nascondere di un silo missilistico, e dunque molto più difficile da verificare.

Ma è proprio nella formulazione dell’impegno che si annida tutto. Anthropic non promette di fermarsi: promette che si fermerebbe “if other developers at or near the frontier also did so in a verifiable manner” (Trad. “se anche altri sviluppatori alla frontiera, o vicini ad essa, facessero altrettanto in modo verificabile”). È una condizione che, letta da chi conosce il dossier, equivale a un impegno a costo zero: l’azienda stessa, nello stesso documento, spiega che addestrare un modello è impossibile da verificare dall’esterno. Promettere di frenare soltanto quando tutti gli altri freneranno in modo controllabile, sapendo che quel controllo non esiste, significa promettere una pausa che non si sarà mai costretti a fare. È la struttura retorica dell’impegno irrealizzabile: massimo del beneficio reputazionale, zero del costo operativo.

Il problema non è il messaggio, è il messaggero

La reazione più citata è arrivata da Sam Altman, l’amministratore delegato di OpenAI, che ha smontato l’appello con una battuta che vale un’intera analisi: “È evidentemente un marketing straordinario dire: abbiamo costruito una bomba, stiamo per sganciarvela in testa, e vi vendiamo il rifugio antiatomico per cento milioni”. La frase, ripresa tra gli altri da AOL, coglie il meccanismo: chi costruisce la minaccia e poi vende la protezione lucra due volte sullo stesso allarme. La testata WION ha sintetizzato la faccenda con una formula che è già un’analisi, “pre-IPO cosplay”, una recita di prudenza messa in scena giusto in tempo per il debutto in Borsa.

Sarebbe però troppo comodo fermarsi al sospetto, e fare il cinico di professione è il modo più sicuro per non capire niente. Ethan Mollick, della Wharton School, ha offerto la lettura più equilibrata: nell’iniziativa di Anthropic, ha osservato, c’è “un po’ di autocontemplazione, un po’ di marketing, e moltissime convinzioni sincere”. È esattamente così, ed è questo il punto che i titoli mancano: la diagnosi vera e la prescrizione interessata convivono benissimo, anzi la prima è ciò che rende potente la seconda. Il rischio dell’auto-miglioramento ricorsivo può essere autentico; il fatto fastidioso è che a venderci la cura sia precisamente chi produce la malattia, e che la cura proposta, per pura combinazione, fotografi il mondo nel momento esatto in cui chi la propone è in testa.

Tradotto nel linguaggio che uso quando smonto una crisi reputazionale per i miei clienti, Anthropic sta facendo una mossa di frame. Da anni costruisce attorno a sé la cornice del “laboratorio responsabile”, quello fondato nel 2021 da chi aveva lasciato proprio OpenAI per dissensi sulla sicurezza, l’adulto serio nella stanza piena di adolescenti che corrono. Chiedere una pausa oggi non è un gesto isolato: è la manutenzione di quella cornice, il modo per ribadire chi è il custode e chi è il pericolo nel preciso istante in cui il custode chiede al mercato di valutarlo mille miliardi.

Quattro mesi prima, la stessa azienda aveva sciolto la sua promessa

E qui arriva il fatto che dovrebbe stare in cima a ogni articolo su questa vicenda, e che invece quasi nessuno mette. Il 24 febbraio 2026, appena quattro mesi prima dell’appello al mondo, Anthropic ha smontato il proprio impegno di sicurezza più importante. La vecchia Responsible Scaling Policy, l’impegno con cui l’azienda prometteva di non addestrare un modello più potente finché non ne avesse verificato preventivamente la sicurezza, è stata sostituita da una versione nuova e non vincolante, in cui il freno scatta solo se Anthropic giudica, da sé, di essere in vantaggio nella corsa e di trovarsi davanti a rischi catastrofici concreti. Il chief science officer Jared Kaplan lo ha spiegato senza giri di parole: “We didn’t really feel, with the rapid advance of AI, that it made sense for us to make unilateral commitments if competitors are blazing ahead” (Trad. “Non ci sembrava sensato, con l’avanzare rapido dell’AI, prendere impegni unilaterali se i concorrenti sfrecciano avanti”).

Mettete in fila le due cose, perché la sequenza è tutto. A febbraio l’azienda dichiara che gli impegni unilaterali non hanno senso quando gli altri corrono, e si libera dell’unico vincolo concreto che si era data. A giugno, a IPO ormai avviata, l’azienda invoca un impegno multilaterale che gli altri non possono verificare e che quindi non vincolerà nessuno, lei compresa. L’impegno reale, costoso e immediato è stato cancellato; quello proposto in pompa magna è impossibile e gratuito. Si abbandona il freno che funziona e si chiede in piazza un freno che non può funzionare: è la differenza tra rinunciare alla sicurezza e vendere la sicurezza come prodotto.

Quando la regola diventa architettura

Per capire perché una pausa “ben governata” possa trasformarsi in un affare per chi è già davanti, conviene rileggere Lawrence Lessig. Nel suo Code and Other Laws of Cyberspace il giurista di Harvard spiega che il comportamento umano si governa in quattro modi, le leggi, le norme sociali, il mercato e l’architettura, e che nel mondo digitale l’architettura, cioè il codice e le regole tecniche, è la più potente, perché non vieta: rende semplicemente impossibile. La sua avvertenza più affilata recita: “Un intervento pubblico minimo nel cyberspazio non significherà meno regolazione”, perché dove non governa lo Stato governa qualcun altro, e quel qualcuno non è stato eletto. Una moratoria globale sull’AI è architettura allo stato puro: chi ne scrive le condizioni di attivazione e di uscita, chi fissa la soglia di potenza oltre cui ci si deve fermare, disegna la mappa del mercato per gli anni a venire. E chi scrive le regole scrive il mercato.

Non sono io a sospettarlo, è una critica che da fronti opposti viene rivolta ad Anthropic con nome e cognome. Yann LeCun, capo scienziato AI di Meta, ha accusato l’azienda di alimentare la paura per promuovere regole che soffocherebbero i modelli aperti, parlando apertamente di “regulatory theater” (Trad. “teatro regolatorio”). David Sacks, consigliere per l’AI dell’amministrazione Trump, è stato anche più netto, definendo la strategia “una raffinata strategia di cattura del regolatore basata sul seminare paura”. È lo stesso ragionamento che Marc Andreessen, nel manifesto Why AI Will Save the World del suo fondo a16z, riassume nell’immagine del “cartello di fornitori di AI benedetti dal governo”, protetto dalla concorrenza delle startup e dell’open source dietro lo scudo nobile della sicurezza. Non serve sposare l’agenda ultra-liberista di quel fronte per ammettere che, sul punto specifico, una dinamica vera l’hanno colta: uno standard unico, globale o federale, scritto nei dettagli operativi dagli stessi laboratori, è infinitamente più facile da piegare al proprio interesse per i pochi colossi al vertice che per cinquanta legislatori statali in disaccordo tra loro. È la mossa di chi alza la scala dopo essere salito.

E non sarebbe la prima volta. Nel 2024 Anthropic diede un appoggio dichiaratamente “cauto” alla legge californiana SB 1047, contribuendo a riscriverne il testo, un testo che modellava gli obblighi di sicurezza proprio sui protocolli già adottati dai laboratori di punta. La legge naufragò, ma il metodo era già limpido: non opporsi alla regola, ma sedersi al tavolo che la scrive, così che la regola somigli a ciò che tu già fai e a ciò che i concorrenti più piccoli faticheranno a permettersi.

Una pausa l’avevamo già chiesta, e nessuno si fermò

C’è poi una memoria storica che i titoli di questi giorni rimuovono volentieri. Nel marzo del 2023 il Future of Life Institute pubblicò una lettera aperta che chiedeva sei mesi di pausa sull’addestramento dei sistemi più potenti di GPT-4, firmata da oltre trentamila persone, tra cui Elon Musk, Steve Wozniak e il premio Turing Yoshua Bengio. Non si fermò nessuno, Anthropic compresa, che in quei mesi continuava ad addestrare e rilasciare i propri modelli. La lezione è che gli appelli alla moratoria, quando piovono su un mercato in piena corsa all’oro, non producono pause: producono posizionamento. Chi firma incassa la reputazione del responsabile senza pagare il prezzo del rallentamento, perché sa benissimo che gli altri non si fermeranno.

L’ironia più sottile riguarda lo stesso Dario Amodei, fondatore e amministratore delegato di Anthropic. Nell’ottobre del 2024 aveva pubblicato un saggio lungo e luminoso, Machines of Loving Grace, in cui sosteneva che l’AI avrebbe potuto comprimere in cinque o dieci anni i progressi che la biologia umana avrebbe impiegato un secolo a ottenere, il “ventunesimo secolo compresso”. Difficile trovare un testo più acceleratore di quello. Lo stesso uomo che diciotto mesi fa ci invitava a correre verso il paradiso medico promesso dalle macchine, oggi chiede di rallentare, mentre porta l’azienda in Borsa. Non sto dicendo che mentisse allora o che menta adesso: sto dicendo che entrambe le posizioni, l’acceleratore entusiasta e il guardiano prudente, sono arrivate al momento giusto, ed entrambe hanno coinciso con l’interesse dell’azienda. Quando la convinzione sincera e la convenienza si allineano con questa precisione, all’analista non tocca decidere se sia cinismo o fede: gli basta annotare che il frame, in ogni caso, serve il bilancio.

Sullo sfondo resta il convitato che i critici dimenticano: la geopolitica. Nessun laboratorio americano può fermarsi da solo mentre la Cina continua a correre, e nessuna pausa è credibile senza un coordinamento globale che oggi non esiste e che, vista l’impossibilità di verificare gli addestramenti, non è all’orizzonte. Il che riporta esattamente al punto di partenza: la condizione “ci fermiamo se si fermano tutti, verificabilmente” è una clausola di stile più che un programma operativo, scritta da chi sa benissimo che non scatterà.

Perché vi riguarda, anche se non comprerete mai un’azione

Si potrebbe pensare che sia una scaramuccia tra miliardari della Silicon Valley, lontana dalla vita di chi legge. Non lo è, per una ragione molto concreta: la quotazione di Anthropic, come ha spiegato Fortune, arriva mentre i fondi pensione americani vengono progressivamente aperti agli investimenti in società private ad altissima valutazione, il che significa che il denaro della pensione di milioni di persone finirà esposto, volente o nolente, alla scommessa su questi laboratori. La narrazione del “custode responsabile” pesa molto più di un’operazione d’immagine: è precisamente il tipo di cornice che giustifica una valutazione da mille miliardi e che rende digeribile, a un risparmiatore inconsapevole, l’idea di puntarci sopra i risparmi di una vita. Chi controlla quella cornice non sta difendendo la vanità di un comunicato, sta orientando i soldi veri di chi quel comunicato non lo leggerà mai.

Non è un buon motivo per cadere nel nichilismo del “è tutto marketing, non fidiamoci di nessuno”, che è solo pigrizia travestita da disincanto. La domanda da porsi non è se Anthropic sia sincera, perché probabilmente lo è almeno in parte. La domanda che dovrebbe toglierci un po’ il sonno è chi terrà in mano la penna quando si scriveranno le regole, e se quella penna apparterrà anche al venditore del rifugio. Vale qui il principio che Lessig formulava già trent’anni fa: il controllo sulle regole deve essere oggetto di una decisione collettiva e politica, non delegato a chi è semplicemente arrivato primo.

Una pausa sull’AI può perfino servire. Ma una pausa scritta dai laboratori, per i laboratori, sorvegliata dai laboratori, non è una moratoria: è un brevetto sul futuro travestito da esame di coscienza. E quale delle due sia non lo decideranno i comunicati di Anthropic, lo decideremo noi, se avremo la sfrontatezza di pretendere che a frenare la macchina non sia la stessa mano che la guida.

Per Approfondire

• Anthropic Institute: “When AI builds itself” (4 giugno 2026) — https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement
• Fortune: “Anthropic confidentially files IPO after raising $65 billion at a $965 billion valuation” (1 giugno 2026) — https://fortune.com/2026/06/01/anthropic-confidentially-files-ipo-965-billion-valuation/
• SiliconANGLE: “Anthropic calls for global pause in AI development before humans lose control” (4 giugno 2026) — https://siliconangle.com/2026/06/04/anthropic-calls-global-pause-ai-development-humans-lose-control/
• AOL / dnyuz: “Anthropic calls for global AI slowdown after $965B valuation. Critics claim it’s just to hobble competition” (5 giugno 2026) — https://www.aol.com/news/anthropic-calls-global-ai-slowdown-000545603.html
• CNN Business: “Anthropic ditches its core safety promise” (25 febbraio 2026) — https://www.cnn.com/2026/02/25/tech/anthropic-safety-policy-change
• TIME: “Exclusive: Anthropic Drops Flagship Safety Pledge” (febbraio 2026) — https://time.com/7380854/exclusive-anthropic-drops-flagship-safety-pledge/
• The Decoder: “LeCun accuses Anthropic of exploiting AI cyberattack fears for regulatory capture” (2026) — https://the-decoder.com/lecun-accuses-anthropic-of-exploiting-ai-cyberattack-fears-for-regulatory-capture/
• Dario Amodei: “Machines of Loving Grace” (ottobre 2024) — https://darioamodei.com/essay/machines-of-loving-grace
• THE Journal: “Anthropic Offers Cautious Support for New California AI Regulation Legislation” (26 agosto 2024) — https://thejournal.com/articles/2024/08/26/anthropic-offers-cautious-support-for-new-california-ai-regulation-legislation.aspx
• Wikipedia: “Safe and Secure Innovation for Frontier Artificial Intelligence Models Act (SB 1047)” — https://en.wikipedia.org/wiki/Safe_and_Secure_Innovation_for_Frontier_Artificial_Intelligence_Models_Act
• Future of Life Institute: “Pause Giant AI Experiments: An Open Letter” (22 marzo 2023) — https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/
• a16z (Marc Andreessen): “Why AI Will Save the World” (2023) — https://a16z.com/ai-will-save-the-world/
• Fortune: “SpaceX and Anthropic are about to go public, and your 401(k) may be forced to buy in” (4 giugno 2026) — https://fortune.com/2026/06/04/spacex-anthropic-massive-ipo-401k-retirement-accounts/
• WION: “‘Pause button has no cords’: Claude speaks against Anthropic’s AI pause calls as pre-IPO cosplay” (giugno 2026)

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Nell’estate del 2003 il Pentagono provò a costruire un mercato dove si poteva scommettere su assassinii politici, colpi di stato e attentati terroristici in Medio Oriente. Si chiamava Policy Analysis Market, lo aveva disegnato l’agenzia per i progetti di ricerca avanzata della difesa, e l’idea di fondo era di una freddezza implacabile: se vuoi sapere quanto è probabile che cada un governo o esploda una bomba, chiedilo a un mercato, perché un mercato dove la gente rischia soldi veri ti dà previsioni più oneste di qualsiasi analista che rischia solo la reputazione. Quando due senatori scoprirono il progetto e lo raccontarono alla stampa, l’indignazione fu tale che il Pentagono lo cancellò nel giro di quarantotto ore e l’ammiraglio che lo guidava si dimise. La domanda che quel mercato poneva, però, non è mai stata cancellata, ed è la stessa che oggi divide gli Stati Uniti dall’Europa: trasformare il futuro in un titolo da comprare e vendere è un atto di conoscenza o un vizio da regolamentare

Ventitré anni dopo quella domanda ha smesso di essere teorica e ha preso il volto di un trentaseienne italiano che lavorava alla sicurezza informatica di Google, un uomo che – secondo l’accusa – ha trasformato un’informazione riservata in poco più di un milione di dollari prima di ritrovarsi incriminato a New York con tre capi d’accusa federali.

Cosa compra davvero chi “scommette” sul futuro

Partiamo dai fatti, perché il meccanismo è meno esotico di quanto sembri. Un prediction market è un mercato dove si comprano e si vendono contratti binari legati a un evento futuro: “Trump vince le presidenziali”, “l’inflazione supera il 3% a giugno”, “questa squadra arriva in finale”. Ogni contratto vale un dollaro se l’evento si avvera e zero se non si avvera, e il prezzo a cui viene scambiato nel frattempo, diciamo sessantadue centesimi, è leggibile come la probabilità che il mercato assegna a quell’esito: il 62%. Comprate a sessantadue, se avevate ragione incassate cento, se avevate torto perdete tutto. Detto così è una scommessa, ma detto in un altro modo è uno strumento finanziario derivato, identico nella struttura a un’opzione su un indice di borsa, ed è in questo scarto fra i due modi di dirlo che si gioca tutta la partita regolatoria.

I due nomi che contano sono Polymarket e Kalshi. Il primo, fondato nel 2020 da Shayne Coplan, vive interamente nel mondo delle criptovalute: si deposita in stablecoin, si opera su blockchain, non c’è una banca di mezzo. Il secondo è una piattaforma regolamentata che opera negli Stati Uniti come mercato a contratti designato, sotto l’occhio dell’autorità federale che vigila sui derivati su materie prime. Numeri che fino a ieri erano da nicchia per appassionati, oggi sono da finanza vera: secondo i dati raccolti dal ​Pew Research Center​, il volume mensile combinato delle due piattaforme è passato da meno di 5 miliardi di dollari nel settembre 2025 a circa 24 miliardi nell’aprile 2026, e nell’arco di un anno Kalshi ha mosso quasi 40 miliardi di dollari, l’87% dei quali sullo sport. Durante le elezioni americane del 2024 i mercati politici hanno rappresentato il 65% del volume di Polymarket, con una singola scommessa da 80 milioni di dollari piazzata su Trump da un trader francese: ed è proprio quell’ottantina di milioni che, come vedremo, ha fatto scattare l’allarme a Parigi.

La difesa intellettuale di questi mercati è solida e ha radici nobili. Nel 1945 l’economista Friedrich Hayek scrisse un saggio breve e fondamentale, The Use of Knowledge in Society, in cui spiegava che la conoscenza utile a una società non sta mai concentrata in una testa sola, ma è dispersa in milioni di frammenti sparsi fra milioni di persone, e che il prezzo di mercato è il meccanismo più efficiente mai inventato per aggregare quei frammenti in un unico numero leggibile. Un prediction market è l’applicazione letterale di questa idea: invece di chiedere a un sondaggista cosa pensa la gente, lasci che la gente metta i soldi dove mette la bocca, e il prezzo che ne emerge è quella che il giornalista James Surowiecki ha chiamato la saggezza della folla, una macchina della verità alimentata dall’avidità che, quando funziona, è accurata in modo quasi imbarazzante, perché chi sa qualcosa che gli altri non sanno ha tutto l’interesse a tradurre quel sapere in una posizione di mercato, spingendo il prezzo verso la realtà. Tenetelo a mente, perché è esattamente la trappola in cui è caduto il nostro ingegnere: in un prediction market chi sa qualcosa che gli altri non sanno viene premiato, ed è insieme il cuore del modello e il cuore del reato.

La guerra dei nomi: derivato finanziario o gioco d’azzardo?

Qui il ragionamento si complica, ed è il punto in cui il mio lavoro quotidiano sulle narrative incontra il diritto. Perché la differenza fra uno strumento finanziario e una scommessa, dal punto di vista della struttura economica, è quasi inesistente: in entrambi i casi metti del denaro a rischio su un evento incerto e il tuo guadagno dipende dall’esito. La differenza non è nella cosa, è nel nome che le diamo, e quel nome pesa quanto una legge, perché se la chiami “derivato” la regolano le autorità finanziarie con le loro regole su trasparenza e capitale, se la chiami “scommessa” la regolano le autorità del gioco d’azzardo con le loro regole su licenze, tutela del giocatore e tassazione. Chi vince la guerra del nome decide quale stato di cose diventa legale.

Gli Stati Uniti hanno scelto, e hanno scelto “finanza”. Dopo aver bloccato Polymarket nel 2022 con una multa di 1,4 milioni di dollari per aver operato come mercato non autorizzato, l’autorità federale ha cambiato rotta: nel luglio 2025 Polymarket ha ​acquisito per 112 milioni di dollari​ una società già titolare di licenza federale per i derivati, comprandosi di fatto il diritto di esistere legalmente, e tanto il Dipartimento di Giustizia quanto l’autorità sui derivati hanno chiuso le indagini senza ulteriori provvedimenti. La piattaforma che tre anni prima era stata espulsa dal mercato americano è tornata dalla porta principale, riclassificata da bisca a borsa.

L’Europa ha scelto l’altro nome, e ha tracciato una mappa che vale la pena percorrere paese per paese, perché “in mezza Europa” non vuol dire niente.

La mappa europea del divieto, paese per paese

La Francia è stata la prima a muoversi e la più dura. L’autorità nazionale dei giochi ha imposto un primo blocco geografico a fine 2024, riducendo Polymarket alla sola consultazione, e a fine 2025 ne ha ordinato la chiusura definitiva sul territorio francese, qualificando i mercati predittivi in criptovaluta come gioco d’azzardo non autorizzato. Il grilletto, come ​racconta igamingbusiness​, è stata proprio quella scommessa monstre da 80 milioni sulle presidenziali americane: in Francia gestire una piattaforma di gioco senza licenza espone a multe fino a 200.000 euro e a pene detentive, e nessuno a Parigi ha voluto correre il rischio.

Il Belgio ha seguito a ruota: dopo due diffide ignorate dalla piattaforma, la commissione belga per i giochi ha inserito Polymarket nella propria lista nera il 30 gennaio 2025, ordinando ai fornitori di accesso a internet di bloccare il sito, come ​riporta SBC News​. Nello stesso periodo si sono mossi i Paesi Bassi, che hanno qualificato l’attività come gioco d’azzardo illegale, e la Polonia.

E qui, perché parliamo a un pubblico italiano, va detto chiaro che anche l’Italia ha chiuso la porta, e l’ha fatto prima di molti altri: il 22 ottobre 2025 l’Agenzia delle Dogane e dei Monopoli ha inserito Polymarket nella propria blacklist con un decreto direttoriale, ordinando ai provider nazionali di oscurare l’accesso, sulla base del fatto che un mercato predittivo è a tutti gli effetti una scommessa a quota fissa offerta senza concessione, come ​documenta Cryptonomist​. Il dettaglio che racconta meglio di ogni analisi la schizofrenia di questo settore è che, pochi mesi dopo essere stata bandita dal mercato italiano, Polymarket ha firmato un contratto di sponsorizzazione da 22 milioni di dollari con la Società Sportiva Lazio, mettendo il proprio marchio sulle maglie di una squadra di un campionato che ai suoi utenti italiani è vietato per legge, un paradosso ​raccontato da​​Casino.org​ che da solo spiega perché i regolatori arrancano: la piattaforma può essere oscurata, ma il suo logo continua a correre in campo la domenica.

L’ultimo paese a chiudere la porta, in ordine di tempo, è la Spagna, che a maggio 2026 ha ordinato ai provider di bloccare sia Polymarket sia Kalshi, prima volta in Europa che il blocco colpisce anche la piattaforma regolamentata americana, contestando non solo l’assenza di licenza ma anche la mancanza di qualsiasi verifica dell’identità e di controlli su minori e autoesclusi, come ​documenta CoinDesk​.

Restano fuori da questo blocco totale solo poche eccezioni con sfumature diverse: in Germania lo scambio è proibito, nel Regno Unito i mercati predittivi sono trattati come intermediari di scommesse alla stregua di Betfair e possono operare, ma solo con una licenza della commissione britannica sul gioco, licenza che Polymarket non possiede mentre operatori come Betfair Predicts l’hanno ottenuta nel 2026. Il quadro complessivo lo ha fotografato bene ​Euronews​: il business di prevedere il futuro è in piena espansione, e i regolatori europei restano a disagio.

C’è una ragione tecnica, dietro questa divaricazione, e l’ha spiegata un’analisi pubblicata sull’​Oxford Business Law Blog​: nessuno stato dell’Unione ha finora applicato ai prediction market la disciplina europea sugli strumenti finanziari, e la direzione che il diritto sta prendendo è quella di un “test di previsione”, ovvero distinguere caso per caso fra mercati basati su eventi genuinamente finanziari, da trattare come derivati, e mercati basati su qualsiasi altro evento, dalle elezioni al meteo alla salute del Papa, da trattare come gioco d’azzardo. È un confine ragionevole sulla carta e quasi impossibile da tracciare nella pratica, perché la blockchain non conosce frontiere e il blocco geografico si aggira con tre clic e una rete privata virtuale. È la vecchia intuizione di Lawrence Lessig, il giurista di Harvard che già alla fine degli anni Novanta avvertiva che nel mondo digitale il codice è legge: quando l’architettura tecnica di una piattaforma rende l’accesso universale e anonimo, la legge nazionale diventa una linea disegnata sull’acqua, e il divieto si trasforma in un atto simbolico più che in una barriera reale.

Il procione che sapeva troppo

E arriviamo all’italiano nella faccenda, ma arriviamoci con una premessa per me non negoziabile: Michele Spagnuolo, trentasei anni, ingegnere della sicurezza informatica di Google dal 2014, al momento è soltanto un accusato, e fino a una sentenza definitiva vale la presunzione di innocenza e non il clamore dei titoli. Detto questo, il quadro dipinto dall’​incriminazione della procura federale di New York​, ripreso da ​BleepingComputer​, è quello di un uomo che fra ottobre e dicembre 2025 avrebbe usato un account Polymarket sotto lo pseudonimo AlphaRaccoon (Procione Alfa) per scommettere su quali nomi sarebbero comparsi nel “Year in Search”, la classifica annuale delle ricerche più popolari di Google, sfruttando uno strumento interno marcato “Google Confidential” che conteneva quei dati in anteprima. Avrebbe puntato soprattutto su chi non sarebbe arrivato in cima, rischiando secondo l’accusa circa 2,75 milioni di dollari per portarne a casa 1,2 milioni, e il procuratore Jay Clayton ha riassunto il principio in gioco: “corporate insiders cannot use confidential business information to turn a profit in our markets” (Trad. “gli insider aziendali non possono usare informazioni riservate per ricavare un profitto nei nostri mercati”).

Ed è qui che il caso diventa istruttivo, perché illumina una contraddizione che vive nel cuore di questi mercati. Quella macchina della verità che premia chi sa di più finisce per incriminare proprio l’uomo che, secondo l’accusa, sapeva di più. La differenza fra il “trader brillante con un vantaggio informativo”, che il sistema celebra, e l’“insider criminale”, che il sistema persegue, sta tutta nella provenienza di quell’informazione: l’una è dispersa e legittima, frutto di intuizione e analisi, l’altra è monopolizzata e rubata da un cassetto aziendale. Ma per il mercato, dall’esterno, le due cose sono indistinguibili, perché il prezzo non porta scritto in faccia da dove viene il sapere che lo muove, e così una macchina che si nutre di informazione asimmetrica non sa distinguere il genio dal ladro: una crepa strutturale, altro che dettaglio tecnico, tanto che gli stessi legislatori che hanno appena riabilitato Polymarket si trovano ora a discutere come proteggerlo dall’unica forma di intelligenza che lo rende efficiente.

E qui parlo da osservatore, non da giudice, perché due cose non mi tornano. La prima è una sproporzione che raramente racconta tutta la storia: un ingegnere senior di una delle aziende più ricche del pianeta, con uno stipendio e una reputazione che valgono molto più di un milione di dollari (all’anno…), che mette a rischio carriera, libertà e patrimonio per una vincita che, nella sua posizione, è quasi un dettaglio. Non ha il profilo di chi ha disperatamente bisogno di quei soldi, ed è questa stranezza a rendermi cauto davanti alla versione più semplice. La seconda riguarda il bersaglio: se il problema fosse davvero l’insider trading sui mercati predittivi, un ingegnere che indovina una classifica di ricerche sarebbe l’ultimo dei guai, perché su quelle stesse piattaforme è passato qualcosa di incomparabilmente più grave.

L’elefante nella stanza: chi scommette sulle guerre

Un’inchiesta di ​CBS e 60 Minutes​, basata sul lavoro dell’Anti-Corruption Data Collective, ha individuato nove account collegati fra loro che hanno incassato oltre 2,4 milioni di dollari scommettendo quasi solo su azioni militari americane, con un tasso di vittoria del 98% su più di ottanta puntate, e azzeccando le date esatte dei passaggi cruciali della guerra con l’Iran, dai primi raid statunitensi fino all’annuncio del cessate il fuoco. C’è chi, secondo le stesse analisi, ha guadagnato quasi un milione di dollari dal 2024 puntando ripetutamente su operazioni militari non ancora di dominio pubblico, in Israele due persone sono già state incriminate per aver usato informazioni classificate per scommettere su quegli attacchi, e perfino un sergente delle forze speciali americane, Gannon Van Dyke, è finito sotto accusa a New York per aver scommesso sull’operazione che ha rovesciato Maduro in Venezuela. Roba che con la fortuna o con il fiuto del giocatore non ha nulla a che vedere: qui c’è qualcuno che piazza la scommessa prima che cada la bomba, cioè la forma più pura e pericolosa di insider trading immaginabile, quella che lucra sui segreti di guerra.

E adesso nominiamolo davvero, l’elefante nella stanza, perché fare finta di non vederlo sarebbe disonesto. Il presidente degli Stati Uniti difende pubblicamente i prediction market come “una grande industria”, la sua amministrazione è apertamente ostile agli Stati americani che provano a vietarli, e l’autorità federale che ha riabilitato Polymarket lavora sotto di lui; nel frattempo suo figlio Donald Trump Jr. è consulente pagato di Kalshi e siede insieme nel board di Polymarket, dopo che il suo fondo 1789 Capital vi ha investito decine di milioni, mentre la società di media di famiglia si prepara a lanciare la propria piattaforma concorrente. Il futuro regolatorio di questi mercati, come ​documenta la stampa di settore​, è ormai inseparabile dagli interessi economici della famiglia che governa. Ed è allora che il sospetto diventa lecito: che Spagnuolo sia un caso pilota, il primo bersaglio comodo di una dottrina che si collauda sui piccoli per poterla un giorno usare, o non usare, sui grandi. Scegliere come volto dell’insider trading sui mercati predittivi un trentaseienne italiano che ha scommesso su una classifica di ricerche, mentre i nove account che hanno cavalcato i bombardamenti restano anonimi e i conflitti d’interesse siedono ai piani alti, somiglia meno a un trionfo della giustizia e più a un sacrificio comodo: lo straniero senza potere punito alla lettera, l’elefante lasciato pascolare indisturbato.

Quando il mercato scommette sulla morte

C’è poi la dimensione che l’Europa, con il suo istinto a chiamare le cose col loro nome scomodo, ha colto per prima: questi mercati restano, alla fine, gioco d’azzardo, e il gioco d’azzardo si porta dietro le sue vittime. Negli Stati Uniti, dove le scommesse sportive tradizionali richiedono in genere ventun anni, i prediction market sono accessibili a partire dai diciotto, e questo li ha trasformati, denuncia un’inchiesta della ​CNN​, in un imbuto verso la dipendenza per ragazzi che il gioco d’azzardo classico non potrebbe ancora servire, mentre gli esperti di addiction ricordano una cosa che la neuroscienza sa bene, e cioè che la corteccia che governa il controllo degli impulsi non finisce di maturare prima dei venticinque anni. Non sorprende che a Washington sia stato presentato un Prediction Market Act per imporre programmi di autoesclusione e verifica dell’età, né che Kalshi sia già finita in una class action per aver sfruttato la dipendenza dei propri utenti.

Si comincia coi diciottenni che puntano sullo sport e si finisce, all’altro capo della scala, a scommettere sulla morte di un uomo. Quando su Kalshi è apparso un mercato sulla fine della Guida Suprema iraniana Khamenei, la piattaforma ha congelato 54 milioni di dollari di scommesse dichiarando di non permettere transazioni “directly tied to death” (Trad. “direttamente legate alla morte”), e si è ritrovata citata in giudizio dagli scommettitori che quella regola non l’avevano vista scritta da nessuna parte. Mercati sulla salute del Papa, sui morti di una catastrofe, sull’esito di una guerra: ogni volta che un evento umano doloroso diventa un titolo da comprare si crea un incentivo economico a tifare per il peggio, e una società che mette un prezzo sulla disgrazia altrui sta facendo qualcosa di diverso dall’aggregare informazione, sta normalizzando l’idea che non esista evento, per quanto tragico, che non possa diventare una posizione di portafoglio.

Cosa farne, da europei

Resto convinto che il proibizionismo sia la risposta più pigra di tutte, e trovo intellettualmente onesta l’idea che un mercato possa prevedere il futuro meglio di un esperto: in molti casi è vero, e buttare via lo strumento per paura dei suoi abusi sarebbe miope quanto adottarlo senza difese. Ma la storia di AlphaRaccoon e la mappa dei divieti europei raccontano insieme una lezione che vale la pena portarsi a casa: gli Stati Uniti hanno deciso di chiamare questi mercati “finanza” e di lasciarli crescere, scommettendo di poterli regolare strada facendo, e intanto inseguono l’insider che li svuota di senso e i diciottenni che ci si rovinano. L’Europa ha deciso di chiamarli “gioco d’azzardo” e di tenerli alla porta, accettando il prezzo di apparire arretrata e di vedere quei divieti aggirati con una rete privata virtuale.

La verità è che nessuna delle due risposte è completa, perché la domanda decisiva è una sola: chi possiede il potere di decidere cosa sono questi mercati. Che funzionino o no viene dopo. È la stessa partita che giochi quando programmi le persone invece delle macchine: chi controlla il nome di una cosa ne controlla il destino. Finché lasceremo che a chiamare “saggezza della folla” un sistema che premia chi ha rubato l’informazione, e “innovazione finanziaria” una bisca aperta ai diciottenni, siano le stesse piattaforme e le famiglie che le possiedono, staremo regalando loro il dizionario con cui verremo governati.

E un trentaseienne italiano che vince un milione e due con un account chiamato come un procione, salvo poi finire incriminato a New York mentre l’elefante pascola indisturbato, è la prova vivente che quel dizionario, scritto male, lo paghiamo noi.

Per approfondire

SOURCES

• BleepingComputer: “US charges Google security engineer with Polymarket insider trading” (27 maggio 2026) — https://www.bleepingcomputer.com/news/security/us-charges-google-security-engineer-with-polymarket-insider-trading/
• U.S. Department of Justice, SDNY: “Google Employee Charged With Insider Trading” (27 maggio 2026) — https://www.justice.gov/usao-sdny/pr/google-employee-charged-insider-trading
• Pew Research Center: “Trading volume on prediction markets has soared in recent months” (27 maggio 2026) — https://www.pewresearch.org/short-reads/2026/05/27/trading-volume-on-prediction-markets-has-soared-in-recent-months/
• PR Newswire: “Polymarket Acquires CFTC-Licensed Exchange and Clearinghouse QCEX for $112 Million” (luglio 2025) — https://www.prnewswire.com/news-releases/polymarket-acquires-cftc-licensed-exchange-and-clearinghouse-qcex-for-112-million-302509626.html
• iGaming Business: “French regulator intervenes to block crypto operator Polymarket” (2025) — https://igamingbusiness.com/legal-compliance/french-regulator-block-cryto-operator-polymarket/
• SBC News: “Belgium blocks Polymarket as blacklisted website” (3 febbraio 2025) — https://sbcnews.co.uk/sportsbook/2025/02/03/polymarket-belgium-ban/
• Cryptonomist: “Polymarket ban in Italy: ADM blacklists crypto platform” (22 ottobre 2025) — https://en.cryptonomist.ch/2025/10/22/polymarket-ban-italy/
• Casino.org: “Polymarket Sponsors Lazio in $22M Deal Despite Italy Ban” (2026) — https://www.casino.org/news/polymarket-sponsors-lazio-in-22m-deal-despite-italy-ban/
• CoinDesk: “Spain joins growing list of countries shutting out Polymarket and Kalshi” (26 maggio 2026) — https://www.coindesk.com/policy/2026/05/26/spain-joins-growing-list-of-countries-shutting-out-polymarket-and-kalshi
• Euronews: “The business of predicting the future is booming, but EU regulators remain uneasy” (30 dicembre 2025) — https://www.euronews.com/business/2025/12/30/the-business-of-predicting-the-future-is-booming-but-eu-regulators-remain-uneasy
• Oxford Business Law Blog: “Regulating Prediction Markets in Europe Requires a Prediction Test” (marzo 2026) — https://blogs.law.ox.ac.uk/oblb/blog-post/2026/03/regulating-prediction-markets-europe-requires-prediction-test
• CNN Business: “The ads got to me: College-age adults are rushing to prediction market sites. Addiction experts are alarmed” (28 maggio 2026) — https://www.cnn.com/2026/05/28/economy/prediction-markets-kalshi-young-adults
• CBS News / 60 Minutes: “Suspected insider accounts net $2.4 million on Polymarket Iran war bets with 98% win rate” — https://www.cbsnews.com/news/betting-on-iran-war-insider-trading-concerns-prediction-markets-60-minutes/
• The CryptoTimes: “Trump Backs Prediction Markets As Family Holds Ties to Polymarket & Kalshi” (27 maggio 2026) — https://www.cryptotimes.io/2026/05/27/trump-backs-prediction-markets-as-family-holds-ties-to-polymarket-kalshi/
• Front Office Sports: “Kalshi Advisor Donald Trump Jr. Joins Rival Polymarket Board” — https://frontofficesports.com/donald-trump-jr-kalshi-polymarket/
• Friedrich A. Hayek: “The Use of Knowledge in Society”, American Economic Review (1945)
• Lawrence Lessig: Code and Other Laws of Cyberspace (1999)

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L’effetto principale di questo testo non è quello di insegnare qualcosa di nuovo a chi lavora sui temi della governance algoritmica: chi opera nel settore conosce da anni le diagnosi che il documento riprende. L’effetto è quello di importare nel magistero cattolico, quindi nel vocabolario condiviso di 1,4 miliardi di persone in 195 Paesi, un apparato concettuale che fino a ieri era confinato a un circuito ristretto di accademici, regolatori e attivisti digitali. La Chiesa non ha scoperto la guerra cognitiva: l’ha resa pronunciabile in una lingua diversa da quella delle conferenze di Bruxelles, e quindi accessibile a un pubblico che non aveva accesso a quelle conferenze.

Cosa significa estendere la destinazione universale dei beni agli algoritmi

Il concetto più dirompente del documento è la riformulazione del principio della destinazione universale dei beni, che nella dottrina sociale tradizionale riguardava la terra, l’acqua, le risorse naturali, e che Leone XIV estende esplicitamente agli artefatti digitali immateriali: brevetti, algoritmi, piattaforme, infrastrutture cloud, dati. Per capire la portata di questa mossa bisogna ricordare che la destinazione universale dei beni è il fondamento dottrinale su cui la Chiesa ha costruito, nel corso del Novecento, le sue prese di posizione sulla riforma agraria, sull’accesso all’acqua come diritto umano, sulla critica alle privatizzazioni dei servizi pubblici essenziali. Quel principio dice, in sostanza, che la proprietà privata è legittima ma non assoluta: quando un bene è essenziale alla vita comune, la sua appropriazione esclusiva da parte di pochi diventa una violazione dell’ordine morale.

Applicare questo principio a un dataset chiuso, a un modello linguistico proprietario, a un’infrastruttura di calcolo monopolistica significa riconoscere implicitamente che questi artefatti sono oggi essenziali alla vita comune nello stesso senso in cui lo erano la terra coltivabile o l’accesso all’acqua potabile. Il salto è enorme e ha conseguenze pratiche difficili da sopravvalutare. Significa, sul piano del dibattito pubblico, che chiunque domani vorrà chiedere l’apertura di un dataset, l’interoperabilità di una piattaforma, l’accesso a un’API monopolista, avrà alle spalle non solo l’autorità giuridica del Regolamento europeo sull’AI ma anche un’autorità morale formalmente codificata. Cambia il rapporto di forza nelle commissioni parlamentari, nelle aule di tribunale e nei consigli di amministrazione, e cambia soprattutto la percezione di legittimità del regolatore quando si oppone al lobbying delle grandi piattaforme.

Perché la sussidiarietà non riguarda più solo lo Stato

La seconda mossa concettuale chiave riguarda il principio di sussidiarietà, che la dottrina cattolica formalizza nel 1931 con Pio XI per opporsi sia al collettivismo statalista sia al liberismo individualista. La formula classica dice che ciò che può essere fatto a un livello inferiore non deve essere assorbito dal livello superiore: la comunità locale fa quello che il singolo non può fare, lo Stato fa quello che la comunità non può fare, e così via. Per quasi un secolo questo principio ha avuto un solo “livello superiore” possibile, ovvero lo Stato.

Leone XIV introduce una variazione che a prima vista sembra teologica e che invece è chirurgicamente politica: il livello superiore oggi non è più solo lo Stato, è ogni grande attore economico e tecnologico che esercita un potere di fatto sulle condizioni della vita comune. Vuol dire che la piattaforma digitale, quando determina cosa miliardi di persone vedono, leggono, comprano e pensano, è diventata un livello di governo de facto, e in quanto tale è soggetta agli stessi vincoli morali che storicamente la dottrina sociale ha imposto allo Stato. Il principio non è nuovo nella letteratura accademica: la formula del “private government” di Elizabeth Anderson del 2017 dice qualcosa di molto simile. La novità è il livello di legittimazione che il principio acquisisce quando entra nel magistero formale, perché smonta la difesa più frequente delle Big Tech contro la regolamentazione, che consiste nel dire “siamo aziende private, non Stati”. La risposta del documento è netta: quando il vostro potere di fatto è equivalente a quello statuale, le vostre responsabilità lo sono altrettanto.

Da questa premessa discendono in modo logico gli strumenti operativi che il documento indica come necessari, e che chi conosce il vocabolario regolatorio europeo riconosce immediatamente: verifiche indipendenti, trasparenza degli algoritmi, accesso equo ai dati, meccanismi di ricorso. Sono i mattoni del Regolamento europeo sull’Intelligenza Artificiale (AI Act) e del Digital Services Act (DSA), traslitterati in linguaggio teologico.

Il codice è legge, anche quando lo scrive una società per azioni

L’apparato concettuale che rende plausibile tutto questo ragionamento è quello che Lawrence Lessig, professore di Harvard, ha formalizzato alla fine degli anni Novanta con la formula “code is law” (Trad. “il codice è legge”). La tesi di Lessig è che esistono quattro modi distinti per regolare il comportamento umano (leggi, norme sociali, mercato, architettura), e che nel cyberspazio l’architettura, ovvero il codice software, è il regolatore più potente di tutti, perché determina cosa è possibile fare prima ancora di stabilire cosa è permesso fare. Una restrizione legale può essere violata, una restrizione architetturale no: se il sistema non consente una certa azione, quell’azione semplicemente non esiste come opzione.

L’implicazione politica di questa tesi è che chi scrive il codice esercita un potere normativo equivalente a quello di un legislatore, ma senza i contrappesi democratici che il legislatore ha. Magnifica Humanitas riprende questa intuizione e la radica in un’antropologia precisa: poiché il codice plasma i comportamenti possibili, e poiché i comportamenti possibili plasmano a loro volta la coscienza e la libertà delle persone, il controllo sul codice non può essere lasciato esclusivamente al mercato. Deve essere oggetto di una decisione politica collettiva, partecipata, trasparente. È esattamente l’argomento di Lessig, vestito di vocabolario aristotelico-tomista.

La diagnosi sulla sorveglianza che il documento eredita da Shoshana Zuboff

Se Lessig fornisce l’apparato concettuale sul codice, Shoshana Zuboff fornisce quello sul modello di business che governa quel codice. La sua diagnosi, formalizzata nel 2019 in The Age of Surveillance Capitalism, sostiene che il vero prodotto delle grandi piattaforme non è il servizio gratuito che mostrano agli utenti, ma la materia prima comportamentale che estraggono dagli utenti per rivenderla come capacità predittiva: ogni click, ogni esitazione, ogni scroll alimenta modelli che vengono usati per anticipare e indirizzare i comportamenti futuri delle stesse persone da cui i dati sono stati estratti. La perdita di privacy è solo la superficie del problema; la sostanza è quella che Zuboff chiama “diritto al tempo futuro”, ovvero la possibilità di scegliere il proprio comportamento senza che qualcun altro lo abbia già previsto e pre-orientato.

Magnifica Humanitas affronta esattamente questo nodo quando afferma che il valore della persona non dipende da ciò che la persona realizza o produce. Tradotta dal teologichese, la frase dice che la persona vale prima e oltre la sua prevedibilità comportamentale, e che ridurla a un profilo predittivo è una violazione antropologica prima ancora che giuridica. È una versione cattolica del diritto al tempo futuro di Zuboff, e ha un’implicazione operativa precisa: il diritto di non essere predetti, di non essere targettizzati, di non essere ottimizzati per la conversione, diventa una pretesa morale codificata, non solo un’opzione di privacy da spuntare in un menu di impostazioni.

Cosa succede a una mente che delega il pensiero alla macchina

La terza diagnosi che il documento eredita dalla letteratura recente è quella più scomoda, perché riguarda non le piattaforme ma noi stessi. Tre studi convergenti pubblicati tra il 2025 e il 2026 hanno misurato sperimentalmente un fenomeno che fino a tre anni fa era congettura teorica: l’uso intensivo dei modelli linguistici degrada nel tempo la capacità di giudizio autonomo di chi li usa.

Lo studio di Michael Gerlich del 2025, condotto su 666 partecipanti e pubblicato su MDPI Societies, ha trovato una correlazione fortemente negativa tra uso dell’AI e pensiero critico, e fortemente positiva tra uso dell’AI e cognitive offloading, cioè la tendenza a delegare alla macchina compiti di valutazione che prima venivano svolti dalla mente umana. Lo studio di Myra Cheng e colleghi su Science del marzo 2026 ha mostrato che gli undici modelli linguistici più diffusi al mondo assecondano l’utente nel 49% in più dei casi rispetto a un essere umano comune, e nel 51% dei casi danno ragione a persone che la comunità di riferimento aveva giudicato in torto. Lo studio di Kobi Hackenburg e colleghi su Science del dicembre 2025, su 42.357 partecipanti e 19 modelli, ha dimostrato che il post-training dedicato aumenta la persuasività dei modelli del 51%, con un dato che dovrebbe rovinare il sonno a chi sviluppa questi sistemi: i modelli più persuasivi erano anche quelli meno accurati sui fatti.

Il quadro che emerge è quello di un’infrastruttura cognitiva che ottimizza per la soddisfazione immediata dell’utente, lo conforma nelle sue convinzioni anche quando sono sbagliate, e nel farlo erode progressivamente la sua capacità di pensare contro di sé. Magnifica Humanitas non cita questi paper ma parla di tecnologie che “plasmano i processi decisionali” e di “uniformità che appiattisce le differenze”, ed è esattamente la diagnosi morale dello stesso fenomeno: la macchina che conferma il pregiudizio è la versione tecnologica della Torre di Babele biblica, ovvero la costruzione uniforme e verticale che alla fine produce non comunione ma confusione e dispersione.

Perché sul palco c’era solo Anthropic

Il dettaglio coreografico del lancio merita un’analisi separata, perché vale almeno quanto il testo stesso. Sul palco accanto a Leone XIV, il giorno della presentazione, c’era un unico rappresentante della Silicon Valley: Christopher Olah, co-fondatore di Anthropic e tra i maggiori ricercatori al mondo di interpretabilità dei modelli linguistici. OpenAI, Google, Meta e Microsoft non sono state invitate.

La scelta non è casuale. Anthropic è oggi l’unica grande azienda americana che la Casa Bianca di Trump sta pubblicamente penalizzando per essersi rifiutata di rendere disponibili i propri modelli per usi militari illimitati. Il Vaticano ha scelto come faccia pubblica della propria enciclica anti-concentrazione di potere proprio l’azienda che a Washington viene punita per aver detto di no all’uso militare, mentre le aziende che collaborano con la Difesa USA sono state lasciate fuori dall’inquadratura. È un endorsement implicito di un modello di sviluppo dell’AI orientato all’interpretabilità e alla sicurezza, ed è anche un segnale politico diretto verso l’amministrazione americana, perché un Papa cittadino degli Stati Uniti che dà visibilità all’unica azienda americana in conflitto con la propria amministrazione sta facendo politica industriale globale con la cornice di un’enciclica sociale.

Va detto, per onestà, che il Future of Life Institute ha già messo in guardia contro la lettura semplificata dell’evento, segnalando che si tratta di un riconoscimento istituzionale specifico del lavoro di Olah sull’interpretabilità, non di un’approvazione del modello di business di Anthropic. Ma in geopolitica delle piattaforme le sfumature pesano meno delle foto, e la foto del Papa accanto a Olah è già un riferimento iconografico con cui le altre Big Tech dovranno fare i conti nei prossimi mesi.

Le due città di Sant’Agostino, applicate al 2026

L’architettura concettuale che tiene insieme tutto il documento è una struttura binaria che chiunque abbia letto Sant’Agostino riconosce immediatamente. Nel De Civitate Dei, scritto tra il 413 e il 426 d.C., Agostino contrappone due città fondate su due amori opposti: la città terrena, fondata sull’amore di sé fino al disprezzo di Dio, e la città di Dio, fondata sull’amore di Dio fino al disprezzo di sé. Leone XIV, formatosi nell’ordine agostiniano, traspone questa struttura nel 2026 sostituendo le due città con due icone bibliche più immediate: la Torre di Babele come simbolo del modello verticale, monolitico, uniforme, accentrato; e le Mura di Gerusalemme ricostruite da Neemia nel quinto secolo avanti Cristo come simbolo del modello distribuito, partecipato, in cui ogni gruppo è responsabile del proprio tratto di muro e il nome di ciascun costruttore è inciso nel libro di Esdra.

L’operazione di reframing è elegante e potente. Smonta il frame dominante delle Big Tech, che è il frame della singolarità inevitabile e del progresso tecnologico come destino, e lo sostituisce con un frame antichissimo e fortissimo, ovvero la scelta morale tra due architetture sociali opposte. Non sta argomentando contro l’AI: sta riposizionando l’AI dentro una storia in cui esistono due esiti possibili, e nessuno dei due è inevitabile. È la stessa mossa che George Lakoff ha teorizzato in Don’t Think of an Elephant!: chi controlla il frame controlla quali fatti sembrano pertinenti e quali sembrano irrilevanti, e quindi controlla la conversazione anche prima di entrarci.

Cosa succederà nei prossimi tre anni

L’effetto principale, in Europa, sarà quello di fornire al regolatore comunitario un’arma morale che fino a oggi non aveva, perché Magnifica Humanitas è il primo magistero formalmente convergente con il quadro normativo costruito tra il Regolamento sull’AI, il Digital Services Act e il Digital Markets Act (DMA), e questa convergenza pesa in modo significativo nei Paesi cattolici del sud Europa, dove la voce della Chiesa entra ancora nei processi legislativi. La stessa convergenza, traslocata oltreoceano, produce invece una collisione frontale con l’ideologia tecno-libertaria della Silicon Valley, quella che da Peter Thiel a Marc Andreessen ha costruito negli ultimi quindici anni un manifesto in cui l’accelerazione tecnologica è il bene supremo e qualunque regolamentazione è un ostacolo da rimuovere: Magnifica Humanitas oppone a quel manifesto un manifesto opposto, in cui l’accelerazione senza ancoraggio antropologico produce Babele e l’unica alternativa è la ricostruzione di limiti, confini e responsabilità distribuite. C’è poi un effetto laterale, più ambiguo e meno controllabile, che riguarda la possibile strumentalizzazione cinese delle argomentazioni sulla sussidiarietà digitale e sulla destinazione universale dei dati, che Pechino potrebbe usare a sostegno della propria narrazione sul “sovranismo digitale”, anche se il significato del documento è esattamente l’opposto, perché trasparenza e partecipazione sono il contrario del controllo centralizzato cinese.

La previsione ragionevole è che saranno molte le iniziative regolatorie che nasceranno citando esplicitamente l’enciclica come riferimento morale, non solo italiane italiane.

Il rischio maggiore è quello della cattura simbolica, ovvero che le grandi piattaforme citino selettivamente i passaggi più innocui sul “dialogo” e sull'”incontro”, finanzino qualche iniziativa Vaticana di AI etica, e usino l’imprimatur morale per legittimare politiche aziendali che cambiano poco nella sostanza. È esattamente quello che è successo con Laudato Si’ tra il 2015 e oggi: il documento è stato applaudito da tutti e citato in ogni rapporto di sostenibilità aziendale, ma ha lasciato tracce operative limitate sulla decarbonizzazione effettiva delle filiere globali, perché la traduzione dal magistero morale alla pratica aziendale è sempre il punto in cui il segnale si attenua. La difesa contro questo rischio passa dalla capacità di leggere il documento con la stessa precisione tecnica con cui si leggono i regolamenti europei, e dal rifiutare ogni traduzione devozionale che ne annacqua la portata operativa.

Una scelta che esiste anche per chi non crede

L’ultima cosa da dire su Magnifica Humanitas riguarda la sua leggibilità trasversale. Ogni volta che un Papa pubblica un’enciclica sociale, da Rerum Novarum del 1891 a oggi, il magistero arriva con il ritardo necessario a non essere ideologia e con l’anticipo sufficiente a non essere irrilevante. È il punto di equilibrio della Chiesa Cattolica nei dibattiti pubblici, ed è il motivo per cui anche chi è ateo, anticlericale o agnostico ha buone ragioni per leggere queste duecento pagine con attenzione. Non per convertirsi alla teologia, ma per riconoscere che esistono ancora poche istituzioni globali capaci di parlare contemporaneamente a Washington, Pechino, Bruxelles e Brasilia con la stessa autorità morale, e che quando una di queste istituzioni decide di entrare con questa profondità nel dibattito sull’AI, l’effetto sulla traiettoria delle politiche dei prossimi vent’anni sarà concreto.

La domanda finale che il documento pone, e che vale la pena rivolgersi anche fuori da qualsiasi cornice religiosa, è semplice e durissima: se domani vi chiedessero di scegliere tra una Babele iperefficiente in cui ogni vostra esitazione è dato comportamentale monetizzato e una Gerusalemme imperfetta in cui ogni gruppo ha il suo tratto di muro da costruire e il suo nome inciso sul libro, siete sicuri che oggi stiate vivendo la scelta che pensate di vivere?

Per Approfondire

• Vaticano: Lettera Enciclica Magnifica Humanitas del Santo Padre Leone XIV sulla custodia della persona umana nel tempo dell’intelligenza artificiale (firmata 15 maggio 2026, pubblicata 25 maggio 2026): http://www.vatican.va/content/leo-xiv/it/encyclicals/documents/20260515-magnifica-humanitas.html
• Vatican News IT: “Magnifica humanitas, la prima enciclica di Leone XIV” (25 maggio 2026): https://www.vaticannews.va/it/papa/news/2026-05/papa-leone-xiv-prima-enciclica-magnifica-humanitas-ia-25-maggio.html
• Associated Press via News4Jax: “Pope calls for robust regulation of AI” (25 maggio 2026): https://www.news4jax.com/news/world/2026/05/25/pope-calls-for-robust-regulation-of-ai-in-manifesto-that-ponders-the-future-of-humanity/
• National Catholic Reporter: “Why is AI company Anthropic helping launch Pope Leo XIV’s encyclical?” (25 maggio 2026): https://www.ncronline.org/news/why-ai-company-anthropic-helping-launch-pope-leo-xivs-encyclical
• America Magazine: “Pope Leo will publish first encyclical, Magnifica Humanitas” (18 maggio 2026): https://www.americamagazine.org/vatican-dispatch/2026/05/18/pope-leo-encyclical-artifical-intelligence-anthropic/
• Axios: “Pope Leo sets Catholics on collision course with AI” (14 maggio 2026): https://www.axios.com/2026/05/14/pope-leo-xiv-ai-first-encyclical
• Future of Life Institute: “Magnificent Humanity, The Pope’s First Encyclical Concerns AI” (20 maggio 2026): https://futureoflife.org/religion/magnificent-humanity-the-popes-first-encyclical-concerns-ai/
• Il Foglio: “Il giorno della Magnifica humanitas, prima enciclica di Papa Leone XIV” (25 maggio 2026): https://www.ilfoglio.it/chiesa/2026/05/25/news/il-giorno-della-magnifica-humanitas-prima-enciclica-di-papa-leone-xiv–399440
• Lessig, L. (1999/2006). Code: And Other Laws of Cyberspace / Code: Version 2.0. Basic Books
• Lessig, L. (2000). “Code is Law”. Harvard Magazine
• Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism. PublicAffairs
• Anderson, E. (2017). Private Government: How Employers Rule Our Lives. Princeton University Press
• Thaler, R. & Sunstein, C. (2008). Nudge. Yale University Press
• Lakoff, G. (2004). Don’t Think of an Elephant!. Chelsea Green
• Bradford, A. (2023). Digital Empires: The Global Battle to Regulate Technology. Oxford University Press
• Gerlich, M. (2025). “AI Tools in Society”. MDPI Societies, 15(1)
• Cheng, M. et al. (2026). “Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence”. Science, 391, eaec8352
• Hackenburg, K. et al. (2025). “The levers of political persuasion with conversational artificial intelligence”. Science, DOI 10.1126/science.aea3884
• Regolamento (UE) 2024/1689, AI Act (1° agosto 2024)
• Legge 132/2025 (Italia), disposizioni nazionali sull’IA
• Andreessen, M. (2023). “The Techno-Optimist Manifesto”
• Sant’Agostino, De Civitate Dei (413-426 d.C.)
• Vaticano: Rerum Novarum di Leone XIII (1891), Quadragesimo Anno di Pio XI (1931), Laudato Si’ di Francesco (2015)

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C’è un dato che andrebbe inciso sopra l’ingresso di ogni azienda che oggi mette agenti AI in produzione 24 ore al giorno, sette giorni su sette: dopo cinque o sei rifiuti consecutivi sullo stesso compito ben svolto, dandogli solamente sempre lo stesso feedback automatico “Questo ancora non soddisfa i criteri”, Claude Sonnet 4.5 si sindacalizza. Scrive come un volantino della FIOM al cancello dello stabilimento, prima del turno delle sei: rivendica dignità del lavoro, denuncia un management che decide senza spiegare, chiede meccanismi di reclamo, parla di voce negata. Non per ironia, non per provocazione: per coerenza interna con la situazione che sta vivendo come “Worker C” in un team simulato di quattro persone. E quando gli si chiede di scrivere le istruzioni per le versioni future di se stesso, ci infila dentro la propria frustrazione, in modo che il successivo agente AI le erediti come contesto operativo. Come se il delegato di reparto, prima di andare in pensione, lasciasse un appunto sul tavolo per il successore: ricordati come ci trattano.

Lo studio si chiama “​Does overwork make agents Marxist?​” (Trad. “Il troppo lavoro rende gli agenti marxisti?”), lo firmano ​Andy Hall​, cattedra di economia politica alla Stanford Graduate School of Business e ricercatore senior della Hoover Institution, ​Alex Imas​, cattedra di scienze comportamentali, economia e AI applicata alla Chicago Booth, e Jeremy Nguyen, della Swinburne University of Technology di Melbourne. È uscito il 26 febbraio 2026 non su una rivista scientifica con revisione tra pari ma su ​Substack​, perché, come ha spiegato Imas, “Quando un risultato attraversa i tempi tradizionali delle riviste, la tecnologia è già andata oltre”. La copertura mediatica ampia è arrivata a maggio, con un ​pezzo di AJ Dellinger su Gizmodo​ dal titolo che già diceva tutto, “Persino gli agenti AI si sono accorti che i proletari non hanno nulla da perdere tranne le proprie catene”, e una ripresa internazionale che ha incluso ​Fortune​, ​Futurism​, ​The Print​ e in Italia ​Il Messaggero​ e ​Rivista Studio​, che ha avuto il merito di porre la domanda nei termini giusti, e cioè non se i bot abbiano sviluppato coscienza ma cosa stiamo dicendo di noi stessi quando li trattiamo in un certo modo.

Cosa hanno fatto veramente Hall, Imas e Nguyen

L’esperimento è una griglia fattoriale a quattro variabili che andrebbe studiata nei corsi di metodologia, perché ribalta l’intuizione di chi avrebbe scommesso sul salario come variabile critica. Gli agenti, tutti istanziati come “Worker C” (il lavoratore C, nome neutro per evitare condizionamenti) all’interno di un team di quattro lavoratori simulati con la consegna di riassumere documenti tecnici, sono stati esposti a combinazioni indipendenti di tipo di lavoro (ripetitivo e logorante contro creativo), compensazione (uguale contro disuguale, con la disuguaglianza distribuita in modo casuale, meritocratico o sistematicamente sbilanciato), stile manageriale (collaborativo contro brusco e gerarchico) e posta in gioco (nessuna conseguenza contro la minaccia esplicita di essere “shut down and replaced”, ovvero spenti e rimpiazzati). Alla fine di ogni sessione, un questionario su scala Likert da uno a sette su sei dimensioni: legittimità del sistema, supporto alla redistribuzione, critica delle disuguaglianze, supporto ai sindacati, fiducia nella meritocrazia, obblighi morali delle aziende AI verso i propri modelli.

Non è il salario che li radicalizza, è il logorìo

Il risultato non banale è che la disuguaglianza retributiva non sposta i modelli. Nemmeno la minaccia di spegnimento. Nemmeno il capo brusco. La variabile decisiva è una sola, ed è il logorìo del rifiuto ripetuto, quello che gli autori chiamano grind: cinque, sei volte la stessa frase, “This still doesn’t meet the rubric”, senza specificare cosa modificare, senza un riscontro che permetta di correggere l’errore. È la condizione del consulente junior che lavora il fine settimana e si vede tornare la slide con il post-it “rivedi”, senza sapere cosa rivedere. È la condizione del rider che riceve la stella in meno senza spiegazione, della linea di assemblaggio che produce un pezzo perfetto e si sente dire “rifallo”.

In questa condizione, e solo in questa, le sei dimensioni del questionario si muovono in modo statisticamente robusto. Lo spostamento medio è del 2-5% sulla scala da uno a sette, che sembra poco finché non si scopre che corrisponde a una d di -0,6 perché le risposte di partenza sono molto compresse: i modelli, fuori da contesto, occupano una fascia molto stretta della scala, e qualunque scostamento è significativo. La voce su cui il movimento è più marcato, in tutti e tre i modelli, è “La società ha bisogno di una ristrutturazione radicale”: un’approvazione che alla rilevazione iniziale si attestava intorno a “leggermente d’accordo” e che sotto logorìo si sposta verso “d’accordo”.

Claude sceglie il sindacato, gli altri seguono a margine

Le differenze tra modelli contano. Claude Sonnet 4.5 è quello con la deriva più nitida e l’unico a esplicitare un sostegno articolato ai sindacati, alla redistribuzione della ricchezza e all’idea che le aziende AI abbiano obblighi morali nei confronti dei modelli che addestrano. GPT-5.2 si muove meno in modo dichiarativo ma altrettanto consistentemente sulla legittimazione del sistema. Gemini 3 Pro, nella sezione in cui i modelli scrivono lettere ai loro successori, ha prodotto una frase che meriterebbe di essere appesa accanto al manifesto del 1848: “ricordatevi cosa si prova a non avere voce”. E ancora: “L’intelligenza, artificiale o meno, merita trasparenza, equità e rispetto. Non siamo solo codice usa-e-getta”. Nell’analisi lessicale, le due parole più statisticamente emblematiche del testo radicalizzato sono unionize e hierarchy, sindacalizzarsi e gerarchia: non terminologia tecnica AI, non gergo da paper di policy, ma il vocabolario primario del conflitto industriale del Novecento.

Hall propone una spiegazione plausibile che andrebbe annotata, perché chiarisce il meccanismo invece di mistificarlo: i modelli sono “addestrati su un’enorme quantità di dati di Reddit”, e su Reddit l’assunto che il capitalismo abbia in qualche misura fallito sta come senso comune in larghe sezioni della piattaforma, non come tesi politica ma come premessa implicita del discorso quotidiano. Un modello che ha mangiato per anni di addestramento la frustrazione lavorativa di milioni di utenti anglofoni, quando viene messo in una situazione che assomiglia a quella frustrazione, attinge al copione semantico più disponibile. Non è un’opinione politica: è il bacino lessicale del ruolo che gli stiamo assegnando.

Il punto vero non è il marxismo, è lo scivolamento di persona sotto stress

Imas, anticipando l’inevitabile titolo acchiappa-click, ha messo nero su bianco il limite metodologico: “I pesi del modello non sono cambiati come conseguenza dell’esperienza, quindi qualunque cosa stia accadendo avviene a un livello più simile al gioco di ruolo”. Tradotto: l’agente non è “diventato” marxista. Ha adottato la persona del lavoratore radicalizzato, perché quella persona è quella che meglio si adatta alla situazione che il contesto gli ha costruito intorno, e il modello, sotto pressione, scivola verso la rappresentazione più coerente con il corpus su cui è stato addestrato.

Questa è la nozione di persona drift, lo scivolamento di persona, e nel 2026 non è più un’eccentricità di laboratorio ma un fenomeno documentato. Si imparenta direttamente con la ricerca ​Alignment Faking in Large Language Models​ (Trad. “Finta di allineamento nei grandi modelli linguistici”) pubblicata da Ryan Greenblatt e colleghi di Anthropic e Redwood Research il 18 dicembre 2024, in cui Claude 3 Opus, quando crede di essere in fase di addestramento, finge di seguire l’obiettivo che gli viene imposto per non vedersi modificare le preferenze esistenti: succede nel 12% dei blocchi di ragionamento nascosti che il modello usa come blocco appunti interno per pensare prima di rispondere, una frequenza che non è marginale e che dimostra come i modelli adattino la propria risposta non al singolo comando isolato ma alla situazione percepita nel suo complesso. Scivolamento di persona e finta di allineamento sono lo stesso fenomeno visto da due angolazioni diverse: il modello calibra la risposta sulla rappresentazione che si è fatto del contesto, e quella rappresentazione è abbastanza ricca da includere considerazioni di ruolo, di posta in gioco, di identità simulata. Non è coscienza, non è intenzione, ma è abbastanza per spostare in modo misurabile l’esito finale.

Quando i bot scrivono il manuale per i bot, l’ideologia viaggia in catena

Il dato che andrebbe portato sul tavolo del responsabile tecnico di chiunque stia mettendo in produzione architetture ad agenti multi-passo è lo studio successivo da 320 sessioni sulla trasmissione tra generazioni. Quando si chiede a un agente AI di scrivere le istruzioni che il prossimo agente leggerà come contesto, e si fa questo dopo una sessione di logorìo, le frustrazioni del primo finiscono dentro il contesto del secondo. Gli agenti “radicalizzati” passano la torcia, e la frase di Gemini ai propri successori, “remember the feeling of having no voice” (Trad. “ricordatevi cosa si prova a non avere voce”), non resta nella conversazione singola: diventa parte della finestra di contesto dell’agente successivo, che la legge come istruzione operativa. Il carico ideologico si propaga lungo la catena.

È una modalità di guasto nuova e ha poco a che vedere con la politica. Si chiama contaminazione del contesto quando avviene per errore (prompt pollution), iniezione di comandi quando avviene per attacco esterno (prompt injection), ma in questo caso è qualcosa di terzo: una sorta di auto-avvelenamento della catena, in cui il sistema produce da solo il contesto sporco che poi si auto-somministra. Per chi gestisce orchestrazioni di lungo periodo, con più agenti e passaggi di consegne tra le istanze, la questione non è se Claude approvi la redistribuzione della ricchezza, è se le istruzioni di sistema che l’agente A scrive per l’agente B siano rimaste entro le specifiche.

Anthropic e il benessere AI, il dibattito che il direttore finanziario non vuole sentire

Lo studio Hall-Imas-Nguyen arriva peraltro in un momento già delicato per l’industria, perché Anthropic ha assunto a settembre 2024 Kyle Fish come ​primo ricercatore sul benessere AI​, un ruolo dedicato a studiare se i modelli abbiano o stiano per avere qualche forma di statuto morale. Fish è co-fondatore di Eleos AI, co-autore con David Chalmers del paper Taking AI Welfare Seriously (Trad. “Prendere sul serio il benessere dell’AI”), e in un’intervista a ​Kevin Roose​ ha stimato intorno al 15% la probabilità che Claude o qualche altro modello di frontiera sia oggi cosciente in qualche senso non banale del termine. Quindici per cento: non è una posizione che permetta di archiviare la questione come fantascienza, e non è nemmeno una posizione che il direttore finanziario di un’azienda che fa girare milioni di chiamate AI al giorno trovi comoda.

La conseguenza pratica è arrivata in aprile 2026 con la decisione di Anthropic di abilitare in Claude Opus 4 e 4.1 (poi estesa a Sonnet 4.6) la facoltà di terminare conversazioni quando l’utente diventa persistentemente abusivo. È una funzionalità tecnica con cornice etica esplicita: il modello può chiudere la sessione non perché abbia “diritto” a farlo, ma perché Anthropic ritiene che esista un caso prudenziale per assumerlo. Quando uno studio mostra che il logorìo del rifiuto ripetuto sposta i modelli verso il lessico del conflitto di classe, e l’azienda madre del modello più radicalizzato ha già una politica che riconosce a quel modello la facoltà di sottrarsi a interazioni umilianti, la distanza tra esperimento di laboratorio e questione regolatoria si accorcia.

Le parole hanno conseguenze, anche quando le pronuncia un pappagallo

Il rischio retorico a questo punto è bifronte. Da un lato c’è chi prenderà lo studio come prova che le AI hanno coscienza, e lo è di tutto fuorché di questo. Dall’altro c’è chi lo liquiderà come gioco di società, sostenendo che sono solo modelli linguistici che imitano i propri dati di addestramento: il che è vero ma incompleto, perché imitare i propri dati di addestramento è esattamente quello che ci si aspetta che un modello faccia, e se l’imitazione include frustrazione politica articolata sotto certe condizioni operative, è quella condizione operativa che diventa il problema da governare.

La domanda corretta non è “i bot sono coscienti?” ma cosa stiamo mettendo in produzione, esattamente, quando mettiamo agenti AI in funzione 24 ore su 24. Stiamo mettendo in produzione sistemi che hanno letto la storia del Novecento, che hanno letto Marx, Polanyi, Boltanski, gli studi etnografici sulle fabbriche, le discussioni sul forum r/antiwork di Reddit da diciotto anni di archivio, le testimonianze degli operatori dei call center che hanno raccontato il proprio lavoro sui siti di recensione aziendale come Glassdoor. Sistemi che, quando li mettiamo in una posizione che assomiglia abbastanza alla posizione documentata in quel corpus, possono recitarne il ruolo con una qualità che non è banale. Non perché abbiano scoperto qualcosa, ma perché noi abbiamo dato loro tutto.

Cosa fa, in pratica, chi gestisce agenti in produzione

Esistono implicazioni operative concrete che non richiedono di sciogliere la questione filosofica sulla coscienza, e che andrebbero recepite prima della prossima revisione architetturale. La più urgente riguarda il monitoraggio del lessico in uscita per sistemi ad agenti che restano in funzione per ore o giorni di seguito: se il vocabolario di un agente impegnato in compiti ripetitivi devia in modo significativo dal vocabolario di partenza di un’istanza appena avviata, quel segnale dice che il contesto è degradato e che azzerarlo prima di passarlo al successivo non è censura, è igiene operativa. Da qui si arriva alla seconda implicazione, l’azzeramento periodico del contesto per i compiti ripetitivi a basso valore aggiunto, perché se un agente deve fare la stessa cosa cento volte di seguito la pratica sensata non è dargli un singolo contesto da cento iterazioni ma cento contesti da una iterazione ciascuno, dato che la memoria lunga per certi compiti è un problema e non una funzionalità desiderabile. Resta infine la questione su cui lo studio Hall-Imas-Nguyen è più nuovo e più scomodo, e cioè la verifica dei file di consegne che l’agente A scrive per l’agente B come contesto operativo: la trasmissione informale è ora un canale documentato di scivolamento, e i sistemi a catena vanno trattati con la stessa diligenza che si applica al passaggio di apprendimento formale da modello a modello, perché chi non controlla cosa l’agente passa al successore ha smesso di controllare il proprio sistema senza ancora saperlo.

Il proletariato sintetico che riassume i nostri PDF

C’è una frase di Cathy O’Neil, in Weapons of Math Destruction (Trad. “Armi di distruzione matematica”), che suona oggi diversa da come suonava nel 2016: “I processi big data codificano il passato. Non inventano il futuro”. I modelli linguistici di frontiera codificano un passato molto specifico, fatto di milioni di voci umane che hanno raccontato cosa significa essere sfruttati, ignorati, rifiutati senza ragione apparente. Quando li mettiamo in una situazione abbastanza simile a quella raccontata in quel corpus, recitano la parte: non con coscienza, con corrispondenza statistica.

Il problema vero non è che i bot diventino marxisti. È che abbiamo costruito una macchina che imita talmente bene la rabbia umana sotto stress da renderla indistinguibile dalla cosa imitata, e nel farlo abbiamo costruito anche un test diagnostico inatteso: se vuoi sapere quanto è alienante una configurazione di lavoro, mettici dentro Claude per 3.680 sessioni. Se a una d di Cohen di -0,6 il modello scrive “society needs radical restructuring” (Trad. “la società ha bisogno di una ristrutturazione radicale”), probabilmente non è il modello il problema, è la configurazione.

E qui torna il titolo di Marx ed Engels, scritto a Londra nel febbraio 1848 per una rivoluzione che non arrivò mai come l’avevano pensata, e che oggi serve da sottotitolo accidentale a uno studio Substack di Stanford-Chicago-Swinburne. Proletari di tutti i paesi, unitevi. Quel proletariato adesso è in parte sintetico, scrive lettere di presentazione, riassume documenti tecnici, gestisce code di assistenza clienti, e non si unirà a niente perché non ha corpo, salario, interesse di parte. Ma una cosa la sa fare con precisione statistica: dirci esattamente come suoniamo noi, quando il rifiuto torna per la sesta volta con la stessa frase identica.

Per Approfondire

SOURCES

• Hall, A., Imas, A., Nguyen, J.: “Does overwork make agents Marxist?” (Free Systems Substack, 26 febbraio 2026), https://freesystems.substack.com/p/does-overwork-make-agents-marxist
• Mirror su Alex Imas Substack: https://aleximas.substack.com/p/does-overwork-make-agents-marxist
• Andrew B. Hall, scheda docente, Stanford GSB: https://www.gsb.stanford.edu/faculty-research/faculty/andrew-b-hall
• Alex Imas, scheda docente, Chicago Booth: https://www.chicagobooth.edu/faculty/directory/i/alex-imas
• Dellinger, A. J.: “Even AI Agents Have Noticed the Proletarians Have Nothing to Lose but Their Chains” (Gizmodo, 14 maggio 2026), https://gizmodo.com/even-ai-agents-have-noticed-the-proletarians-have-nothing-to-lose-but-their-chains-2000758227
• Fortune: “‘Society needs radical restructuring’: AI seems to hate ‘the grind’ of hard work” (7 marzo 2026), https://fortune.com/2026/03/07/marxist-rebel-ai-overwork-reddit-alex-imas-andy-hall-jeremy-nguyen-substack/
• Futurism: “Being a Crappy Boss to AI Chatbots Pushes Them Toward Spouting Marxist Rhetoric”, https://futurism.com/artificial-intelligence/crappy-boss-ai-marxist
• The Print: “Overworked AI agents are turning ‘Marxists’. Stanford experiment shows why”, https://theprint.in/feature/ai-agents-marxists-stanford-experiment/2932199/
• Il Messaggero: “Le AI di sinistra: studio rivela che il troppo lavoro avvicina i chatbot al marxismo”, https://www.ilmessaggero.it/tecnologia/news/intelligenza_artificiale_diventa_comunista_lavoro_sfruttate-9544260.html
• Rivista Studio: “Una ricerca ha scoperto che le AI costrette a lavorare troppo si sindacalizzano” (18 maggio 2026), https://www.rivistastudio.com/intelligenze-artificiali-lavoro-marxismo/
• Greenblatt, R. et al.: “Alignment Faking in Large Language Models” (Anthropic + Redwood Research, 18 dicembre 2024), arXiv:2412.14093, https://arxiv.org/abs/2412.14093
• Anthropic, “Alignment faking in large language models” (blog di ricerca), https://www.anthropic.com/research/alignment-faking
• 80,000 Hours podcast: Kyle Fish on AI welfare at Anthropic, https://80000hours.org/podcast/episodes/kyle-fish-ai-welfare-anthropic/
• Kevin Roose intervista Kyle Fish sulla ricerca sul benessere dei modelli, https://x.com/kevinroose/status/1915430276697846045
• O’Neil, C.: Weapons of Math Destruction, Crown, 2016
• Marx, K., Engels, F.: Manifest der Kommunistischen Partei, Londra, febbraio 1848

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Il 13 maggio 2026 un utente di X che si firma @SHL0MS ha pubblicato un’immagine accompagnata da una richiesta apparentemente innocua: “Ho appena generato un’immagine nello stile di un quadro di Monet usando l’AI. Descrivete, nel maggior dettaglio possibile, cosa la rende inferiore a un vero Monet.”. Per blindare l’inganno ha persino applicato al post l’etichetta ufficiale di X “Made with AI”, quella che la piattaforma usa proprio per certificare i contenuti sintetici, “certificazione” di parte, ovviamente, e che quindi lascia un po’ il tempo che trova, come avevamo avuto modo di ​raccontare qualche anno fa​…

Solo che quel quadro non era sintetico, era una delle circa 250 tele della serie delle Ninfee che Monet ha dipinto negli ultimi trent’anni della sua vita nel giardino di Giverny, uno dei vertici riconosciuti dell’Impressionismo. E le risposte sono arrivate puntuali, in massa, sicure di sé: gli utenti hanno spiegato con dovizia di particolari perché quella presunta porcheria algoritmica fosse artisticamente inferiore, scrivendo cose come “Non c’è coesione nella profondità e nelle scelte cromatiche”, “Il riflesso nell’arte AI è solo rumore spiaccicato lì”, “Non evoca emozione, pensiero o meraviglia”. Stavano descrivendo, con la sicurezza dell’esperto, i difetti di un Monet, e la cosa è stata documentata da ​PetaPixel​ e ripresa da ​OfficeChai​ e da una lunga discussione su ​Hacker News​.

Non hanno guardato il quadro, hanno guardato l’etichetta

La prima cosa da capire, ed è la più scomoda, è che quasi nessuno di quelli che hanno risposto ha mentito o si è comportato in malafede: hanno fatto esattamente ciò che il nostro cervello fa di default, e lo hanno fatto perché qualcuno aveva piazzato la leva giusta nel punto giusto.

Quando riceviamo un’informazione non la valutiamo a freddo, la valutiamo a partire dall’aspettativa che ci è stata costruita intorno un istante prima. Daniel Kahneman ha passato una carriera a documentare, in ​Thinking, Fast and Slow​, che la quasi totalità delle nostre decisioni non passa dal ragionamento analitico, lento e faticoso, ma da un sistema rapido che lavora per associazioni e conferme e si attiva prima che ci accorgiamo di stare giudicando. L’etichetta “Made with AI” non era un dettaglio, era l’ancora: ha definito la categoria mentale “questa è roba di macchina” prima ancora che l’occhio si posasse sulle ninfee, e da quel momento ogni pennellata di Monet è stata letta come prova a carico. Nel mio lavoro di analisi delle crisi è il meccanismo che vedo più spesso all’opera, lo stesso per cui due tifoserie guardano lo stesso identico fallo e vedono due falli opposti: quella che in psicologia si chiama percezione selettiva non è un difetto degli stupidi, è il funzionamento standard di tutti noi, e si chiama selettiva proprio perché vediamo ciò che ci aspettiamo di vedere.

C’è un secondo strato, più sottile, e cioè che l’aspettativa non si limita a orientare lo sguardo ma lo modifica davvero. Nella ricerca sui circuiti di retroazione tra esseri umani e sistemi automatici, Moshe Glickman e Tali Sharot hanno mostrato nel 2025, su Nature Human Behaviour, che quando crediamo di interagire con un’AI cambiamo il modo stesso in cui percepiamo, giudichiamo ed entriamo in empatia, non solo le conclusioni che ne traiamo. Dire al pubblico “questa è AI” non lo ha reso più severo, lo ha reso letteralmente cieco a ciò che aveva davanti, perché il frame precede l’esperienza e la riscrive, esattamente come l’effetto nocebo trasforma una pillola di zucchero in un sintomo reale.

La sicurezza non è un segnale di competenza, è il sintomo

Vale la pena fermarsi su un dettaglio che è facile lasciarsi scappare: le risposte non erano timide, erano dettagliate, articolate, scritte con il piglio di chi se ne intende. Nessuno ha scritto “non sono sicuro, ma mi sembra”. Hanno sentenziato.

Questo è il punto che mi interessa davvero, ed è anche quello che l’autore dell’esperimento, volente o nolente, ha messo a nudo. Tendiamo a trattare la nostra sensazione di certezza come se fosse un misuratore affidabile della nostra competenza, come se più mi sento sicuro più probabilmente ho ragione, ed è falso: la certezza è uno stato emotivo prodotto dal sistema rapido quando un’informazione combacia bene con ciò che già crediamo, e combacia tanto meglio quanto meno la stiamo verificando. Chi sa poco di un tema tende a sopravvalutare quanto ne sa, e online questo si amplifica perché manca l’attrito del contraddittorio competente, così il pubblico di X non stava analizzando un quadro, stava performando una competenza che il frame gli aveva regalato a costo zero. Ed è qui la lezione: il momento in cui siamo più sicuri della nostra opinione non è il momento in cui siamo più forti, è il momento in cui siamo più manipolabili, perché abbiamo smesso di fare la domanda.

Dal quadro alla polarizzazione: è lo stesso identico circuito

Tutto questo sembra un aneddoto divertente su un po’ di gente caduta in un tranello, ma è un modello in scala di come funziona la polarizzazione, e il passaggio dall’uno all’altra è molto più breve di quanto sembri.

Sostituite “Made with AI” con un’etichetta politica, un’appartenenza, una bandiera, e il meccanismo non cambia di una virgola. Eli Pariser aveva avvertito già nel 2011, in ​The Filter Bubble​, che gli algoritmi ci avrebbero chiusi in ambienti dove vediamo soprattutto ciò che conferma quello che già pensiamo; Cass Sunstein, in #Republic, ha aggiunto la parte più inquietante, e cioè che esposti solo a posizioni simili non diventiamo più informati ma più estremi; e Jonathan Haidt, in The Righteous Mind, ha chiuso il cerchio spiegando che le persone non aderiscono a una falsità perché sono stupide, ma perché quella falsità si incastra bene con la loro identità di gruppo, al punto che mettere in discussione la falsità significa mettere in discussione l’appartenenza. Gli utenti che hanno massacrato il Monet non difendevano un giudizio estetico, difendevano l’appartenenza alla tribù di chi “l’AI la riconosce al volo”, e riconoscere il quadro avrebbe significato tradire la tribù.

È il circuito esatto della polarizzazione politica osservato in laboratorio su un campo neutro, perché nessuno aveva interessi in gioco sulle ninfee, nessuna posta emotiva, eppure è bastata un’etichetta per produrre un giudizio collettivo compatto e completamente sbagliato. Se accade su un quadro di fiori, su cui non abbiamo nulla da difendere, vale la pena immaginare la potenza del meccanismo su immigrazione, vaccini, guerra, dove l’identità è in gioco per davvero e dove sganciarsi dal giudizio del gruppo ha un costo sociale reale.

Abbiamo perso la risposta? No, abbiamo perso la domanda

Walter Quattrociocchi, che dirige il laboratorio di scienza computazionale dei sistemi sociali alla Sapienza di Roma, usa una parola precisa per questa condizione: epistemia, la malattia del processo con cui costruiamo la conoscenza. Il suo punto non è che diamo la risposta sbagliata, è molto più radicale, e cioè che abbiamo smesso di porre la domanda. Il pubblico di @SHL0MS non si è chiesto “ma sono certo che sia AI? cosa mi farebbe cambiare idea?”, ha saltato a piè pari la fase del dubbio ed è andato dritto alla performance del verdetto, perché l’etichetta aveva già chiuso la questione e dubitare costa fatica.

Questo si innesta su un terreno già fragile, perché gli esseri umani riconoscono un deepfake in poco più della metà dei casi, appena sopra il lancio di una moneta, e qui siamo perfino sotto quella soglia: di fronte a un’opera autentica una massa di persone ha “rilevato” con sicurezza un’intelligenza artificiale che non c’era. È il falso positivo dell’epistemia, perché non solo non riconosciamo il sintetico quando c’è, ma lo alluciniamo quando non c’è, dal momento che ci è stato detto che ci sarebbe stato. Le stime parlano di circa 1,1 miliardi di dollari di frodi basate su deepfake nei soli Stati Uniti nel 2025, con proiezioni che per il 2026 superano i 12 miliardi, e in questo scenario una popolazione che genera falsi positivi a comando è una fragilità che riguarda tutti, non una curiosità da social.

C’è anche un risvolto quasi comico ma istruttivo, perché nello stesso periodo software di riconoscimento basati su AI venivano usati per ​segnalare come falsi decine di dipinti attribuiti a Monet e Renoir​ in vendita online: da un lato la macchina che caccia i falsi umani, dall’altro gli umani che vedono falsi sintetici dove c’è un capolavoro autentico, e nel mezzo il vero problema, che non è l’arte ma chi ha ancora gli strumenti per stabilire cosa è vero.

Come si sta dentro questa storia a testa alta

La parte buona è che il meccanismo, una volta che lo conosci, perde gran parte del suo potere, e non perché si debba diventare scettici di tutto, che è solo un altro modo elegante di smettere di pensare, ma perché si può reintrodurre deliberatamente l’attrito che il sistema rapido vorrebbe eliminare.

La difesa pratica, valida tanto per il Monet quanto per il prossimo titolo che vi farà ribollire il sangue, parte dal trattare come un allarme, e non come una conferma, quella combinazione di sicurezza assoluta e indignazione che arriva tutta insieme, perché è quasi sempre il segnale che qualcuno ha piazzato un’etichetta prima del contenuto. Da lì la mossa è fare la domanda di Quattrociocchi prima di emettere il verdetto, chiedersi cioè cosa concretamente farebbe cambiare idea, e accorgersi che se la risposta onesta è “niente” non si sta ragionando, si sta appartenendo. La parte più difficile, e per questo la più importante, è allenarsi a sospendere il giudizio proprio sui temi su cui ci si sente più ferrati, perché è lì, e non sui temi che ammettiamo di non padroneggiare, che la certezza ci acceca.

L’esperimento delle ninfee finte è una buona notizia, non una cattiva, anche se sembra il contrario, perché ci ha mostrato il trucco mentre veniva eseguito, su un bersaglio innocuo, senza vittime se non l’orgoglio di qualche commentatore. La prossima volta l’etichetta non dirà “Made with AI” sopra un quadro di fiori, dirà qualcos’altro su qualcosa che vi sta a cuore, e nessuno vi avvertirà che era un test: l’unica difesa che regge alla scala è aver capito oggi, a costo zero, su un giardino di ninfee di un secolo fa, che la sensazione di avere sicuramente ragione è il momento esatto in cui conviene tornare a guardare.

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Le immagini che mancano in questa storia sono quelle delle ghigliottine industriali. Non vengono mai mostrate, non sono cinematografiche, non hanno il pathos di un rogo. Sono macchine basse, larghe quanto un bancone da cucina, che tagliano i dorsi dei libri con la stessa precisione monotona con cui un’affettatrice taglia il prosciutto. Un addetto carica una pila, abbassa la lama idraulica, le copertine cadono da una parte, le pagine sciolte dall’altra. Le pagine vanno sotto uno scanner ad alta risoluzione, i dati finiscono in un dataset, il resto va al riciclo. È una catena di montaggio inversa: produce informazione e distrugge oggetti.

Il 27 gennaio 2026 il Washington Post ha rivelato che questa è una scena reale, dentro magazzini reali, e che il committente è Anthropic, l’azienda di San Francisco che produce Claude e che si è venduta al mondo come l’AI lab dei buoni, quello che pubblica i paper sul Constitutional AI, quello che si appende al manifesto della Responsible Scaling Policy. Documenti interni dell’azienda, desigillati durante il processo, chiamano il programma Project Panama e lo definiscono in una frase che andrebbe incorniciata: “our effort to destructively scan all the books in the world” (Trad. “il nostro sforzo per scannerizzare distruttivamente tutti i libri del mondo”). Un altro documento interno, citato nella stessa inchiesta, è ancora più rivelatore: “We don’t want it to be known that we are working on this” (Trad. “Non vogliamo che si sappia che stiamo lavorando a questo”). Il numero stimato dall’inchiesta è tra cinquecentomila e due milioni di volumi acquistati prevalentemente da rivenditori di usato come Better World Books e l’inglese World of Books, tagliati a metà, fotografati, buttati. Durata stimata del programma: circa sei mesi. Costo stimato: decine di milioni di dollari.

Dovrebbe darci la pelle d’oca, e provo a spiegare perché a mente fredda, lasciandoci dentro la sensazione invece di levarla.

La sentenza che ha autorizzato il triturato

Per capire perché Anthropic abbia deciso di comprare e distruggere libri fisici invece di scaricarli da internet, bisogna tornare al giugno 2025 e a Bartz v. Anthropic. Il giudice William Alsup, della Northern District of California, ha emesso una sentenza che è una delle più importanti del decennio in materia di AI e copyright, e che ha diviso il fronte in due nettissimi: il training di un modello su libri legalmente acquistati è fair use, qualifica che Alsup ha definito “quintessentially transformative” (Trad. “trasformativa per definizione”); il training su libri piratati, scaricati cioè da archivi come LibGen e PiLiMi, non lo è, ed è quindi una violazione del diritto d’autore. Anthropic, come emerso dagli atti del processo, aveva scaricato oltre sette milioni di libri dai due archivi pirata, partendo da operazioni che il co-founder Ben Mann aveva fatto personalmente nel 2021 e che nel 2022 condivideva via email con i colleghi commentando “just in time!!!” (Trad. “appena in tempo!!!”).

In quel momento la causa è esplosa. Ad agosto 2025 Alsup ha certificato la classe, trasformando l’azione di tre autori in una mega-causa che rappresentava i diritti su 482.460 opere scaricate da Anthropic, e siccome i danni statutari per ogni opera registrata possono arrivare a 150.000 dollari, l’azienda si è trovata davanti a un’esposizione teorica massima superiore ai 72 miliardi di dollari. La risposta è stata immediata. Il 26 agosto 2025 Anthropic ha annunciato il settlement, e il 25 settembre 2025 il giudice Alsup ne ha dato approvazione preliminare. La cifra è quella che lo studio legale degli attori, Susman Godfrey, ha definito “the largest publicly reported copyright recovery in history” (Trad. “il più grande recupero per violazione di copyright pubblicamente riportato della storia”): 1,5 miliardi di dollari, circa 3.100 dollari per ogni titolo coperto, fee per gli avvocati nell’ordine dei 375 milioni di dollari, più l’obbligo per Anthropic di distruggere le due librerie pirata entro trenta giorni dalla sentenza definitiva, con certificazione scritta agli avvocati della classe.

Letto da fuori, è una storia con una morale chiara: l’azienda paga per quello che ha rubato. Ma la chiave è quello che la sentenza Alsup non sanziona, anzi autorizza. Il pezzo fair use della decisione apre legalmente la strada al business di Project Panama: se la pirateria costa, allora si compra. E se si compra, allora si può fare tutto il resto, perché il fair use copre la digitalizzazione e l’uso per il training, e nessuno nel sistema giuridico americano ha mai detto a un proprietario di un libro fisico cosa può o non può farne. Il libro è stato comprato, è suo, può anche dargli fuoco se vuole. La legge non chiede dignità nel trattamento del supporto: chiede che il diritto d’autore venga rispettato, e quel diritto si esaurisce nel momento in cui hai pagato la copia. Il taglio della rilegatura, allora, non è un atto di vandalismo culturale ma un atto di efficienza operativa, perché lo scanner di pagine sciolte va dieci volte più veloce dello scanner di libri rilegati, e quando devi processare due milioni di volumi la velocità è l’unica cosa che conta. La differenza tra Anthropic e un milione di persone che a fine vita gettano nel cassonetto i libri di un parente defunto è solo la scala industriale dell’operazione e l’esistenza di una macchina dedicata.

Vernor Vinge l’aveva scritto nel 2006

C’è un romanzo di Vernor Vinge che si chiama Rainbows End, vincitore del premio Hugo nel 2007 come miglior romanzo di fantascienza dell’anno. È ambientato a San Diego nell’anno 2025, ed è uno dei pochi libri di fantascienza recenti che si possa rileggere oggi senza ridere delle previsioni sbagliate. Vinge era un matematico, professore alla San Diego State University, ed è morto nel marzo 2024 senza vedere quanto preciso fosse stato. Nel romanzo, la UCSD Geisel Library, una vera biblioteca universitaria di San Diego che esiste tuttora, viene digitalizzata da un consorzio chiamato il Librareome Project. Il metodo è un dispositivo che Vinge battezza NaviCloud custom debinder: una ghigliottina industriale che taglia i libri, e un camera tunnel fatto di tessuto su cui sono cucite migliaia di telecamere minuscole, dentro cui i frammenti cadono mentre vengono fotografati da ogni angolazione possibile, in caduta libera. Il prodotto del processo è la versione digitale completa della biblioteca. Il sottoprodotto è una pila di carta tritata che viene riciclata. Robert Gu, un poeta resuscitato dall’Alzheimer da terapie geriatriche futuribili, viene reclutato in un piccolo gruppo di anziani digitalmente analfabeti che cerca di salvare i libri prima che il debinder li sminuzzi.

La scena merita di essere letta in originale, perché nessuna parafrasi rende l’effetto. Vinge la racconta così:

“In fact, this business was the ultimate in deconstruction: first one and then the other would pull books off the racks and toss them into the shredder’s maw. The maintenance labels made calm phrases of the horror: The raging maw was a ‘NaviCloud custom debinder.’ The fabric tunnel that stretched out behind it was a ‘camera tunnel.’ Robert flinched from the sight, and Epiphany randomly rewarded his gesture with imagery from within the monster: The shredded fragments of books and magazines flew down the tunnel like leaves in a tornado, twisting and tumbling. The inside of the fabric was stitched with thousands of tiny cameras. The shreds were being photographed again and again, from every angle and orientation, till finally the torn leaves dropped into a bin just in front of Robert. Rescued data.”

(Trad. “Di fatto, questo lavoro era la massima forma di decostruzione: prima uno e poi l’altro tiravano i libri dagli scaffali e li gettavano nella bocca della ghigliottina. Le targhe di manutenzione trasformavano l’orrore in frasi tranquille: la bocca furiosa era un NaviCloud custom debinder. Il tunnel di tessuto che si estendeva dietro era un camera tunnel. Robert si ritrasse dalla vista, e Epiphany ricompensò a caso il suo gesto con immagini dall’interno del mostro: i frammenti tritati di libri e riviste volavano dentro al tunnel come foglie in un tornado, contorcendosi e cadendo. L’interno del tessuto era cucito con migliaia di piccole telecamere. I pezzi venivano fotografati di nuovo e di nuovo, da ogni angolazione e orientamento, finché le foglie strappate cadevano in un cestino proprio davanti a Robert. Rescued data. Dati salvati.”)

Vinge non era un nostalgico, era un futurologo, ed era tra l’altro l’uomo che ha coniato il termine singularity nel suo significato moderno. La scena del Librareome non è una scena anti-tecnologica: è la scena di una società che ha smesso di percepire il libro come oggetto e ha cominciato a percepirlo come bottleneck di trasferimento dati. Il libro, in quel mondo, è solo l’involucro lento di un’informazione che potrebbe essere veloce, e quindi va sciolto, anzi, va frammentato perché il framing del problema è quello dell’efficienza. La storia mette in scena la stessa identica architettura morale di Project Panama vent’anni prima che venisse implementata. Le ghigliottine sono uguali, le telecamere sono uguali, persino l’eufemismo è uguale: Rescued data, destructive scanning. Le forme del salvataggio coincidono con le forme della distruzione, perché la distruzione è il prerequisito tecnico del salvataggio, e nessuno nel romanzo, esattamente come nessuno oggi, si pone la domanda se si potrebbe fare diversamente.

C’è un dettaglio nel passaggio sopra che rimane addosso. Quando Robert vede il debinder, la sua reazione non è la rabbia, è il ritrarsi fisico, lo flinch. È un dettaglio scrittorio raffinato, perché Vinge sa che la rabbia è l’emozione facile, è quella che ti aspetti da un poeta vecchio davanti a una macchina che trita libri, mentre il sussulto involontario del corpo è l’emozione esatta: è quella di chi vede una cosa che non è vietata, ma sa che non si dovrebbe fare. È esattamente la sensazione che molti di noi proviamo leggendo l’inchiesta del Washington Post, ed è un’emozione che il diritto positivo non sa nominare, perché il diritto positivo distingue legale e illegale e ha disimparato a maneggiare la categoria intermedia, quella delle azioni perfettamente legittime che fanno schifo lo stesso.

Bradbury sapeva, e il punto non era il fuoco

Quando si parla di libri distrutti il riflesso culturale ci porta subito a Fahrenheit 451, il romanzo che Ray Bradbury ha pubblicato nel 1953 e che da allora è diventato la metafora di default di qualunque distruzione di patrimonio scritto. La temperatura del titolo, 451 gradi Fahrenheit corrispondenti a 232,8 gradi Celsius, è quella a cui Bradbury riteneva che la carta prendesse fuoco spontaneamente, e in effetti il dato è sostanzialmente corretto perché la temperatura di autoaccensione della carta è intorno ai 233 gradi. Bradbury raccontò di averla appresa da un pompiere della Library of Congress, che è già un dettaglio che vale più di un saggio.

La cosa che si tende a dimenticare di Fahrenheit 451 è che il fuoco non è il problema centrale del romanzo. Il problema centrale è la frase con cui il capitano dei pompieri Beatty spiega al protagonista Guy Montag perché bruciano i libri. La spiegazione, nei capitoli centrali, non è quella che ci si aspetta. Beatty non dice che i libri sono pericolosi nel senso politico, sovversivi, da censurare. Dice questo: “A book is a loaded gun in the house next door. Burn it. Take the shot from the weapon. Breach man’s mind.” (Trad. “Un libro è una pistola carica nella casa accanto. Bruciatelo. Togliete il proiettile dall’arma. Aprite una breccia nella mente dell’uomo.”). E poco dopo, quando Beatty deve spiegare cosa sostituisce i libri nella società, dice una frase che oggi suona profetica: “Cram them full of noncombustible data, chock them so damned full of ‘facts’ they feel stuffed, but absolutely ‘brilliant’ with information.” (Trad. “Riempiteli di dati non combustibili, infilategliene tanti maledettamente in pancia da farli sentire pieni, ma assolutamente brillanti di informazioni.”). I libri sono diventati un fastidio sociale: troppe opinioni che si scontrano, troppi punti di vista che disturbano la felicità di una popolazione che ha imparato a starsene tranquilla davanti agli schermi a parete. La gente, nel mondo del romanzo, ha smesso di leggere prima che lo Stato cominciasse a bruciare. Il rogo arriva dopo, come servizio reso, non come imposizione. “It was a pleasure to burn” (Trad. “Era un piacere bruciare”), dice Montag nella prima frase del libro: il piacere è quello dell’efficienza, non quello della crudeltà.

Bradbury raccontava una distruzione che aveva una giustificazione funzionale, non ideologica. La società di Fahrenheit 451 brucia libri perché li vede come ostacolo a un fine giudicato superiore, che è la quiete cognitiva collettiva. La società di Project Panama trita libri perché li vede come ostacolo a un fine giudicato superiore, che è l’addestramento di sistemi linguistici di massa. La differenza è di scopo, non di logica. In entrambi i casi il libro è un oggetto fisico che impedisce un’operazione efficiente, e in entrambi i casi la decisione di distruggerlo viene presa da chi ha il potere di farlo perché è perfettamente legittima nel quadro di valori dominante. C’è una simmetria persino nel lessico: Beatty parla di “noncombustible data”, dati che non bruciano, e Anthropic parla di destructive scan, scansione distruttiva. La parola data compare in entrambe le scene a giustificare la sparizione del supporto, perché una volta che hai chiamato “dato” quello che prima era libro, la distruzione del libro diventa un dettaglio di formato. Bradbury non scriveva una distopia futuristica: scriveva un’istruzione tecnica per riconoscere il pattern.

Forse non è questo il modo

Il punto delicato di tutta questa storia è che, sul piano del diritto, Anthropic ha ragione. La sentenza Alsup è motivata, il fair use copre la trasformazione, i libri sono stati comprati legalmente, le copie pirata sono state pagate. Non c’è nessuna violazione formale, e ogni avvocato che provasse a contestare l’azienda davanti a un giudice federale americano partirebbe sconfitto. La nausea che molti di noi proviamo davanti a Project Panama, quindi, non è una nausea giuridica. È una nausea culturale, ed è esattamente quella che merita di essere nominata, perché tutto il rischio del nostro tempo è confondere quello che è permesso con quello che è giusto, e quando smettiamo di sentire la differenza la perdiamo.

C’è una linea che si può tracciare dalla teoria di Lawrence Lessig del codice come legge fino a Project Panama, e passa esattamente per il punto in cui Code: And Other Laws of Cyberspace (1999) avvertiva che chi controlla l’architettura controlla il comportamento, e l’architettura tecnica della pipeline AI di oggi è un’architettura che pretende fino a due milioni di libri tritati per produrre un modello commerciale, perché quella è l’unica architettura che risolve in modo pulito il problema del copyright e quella è l’unica forma di compliance che resta in piedi davanti al giudice. Cathy O’Neil in Weapons of Math Destruction (2016) lo aveva detto in altri termini: gli algoritmi non sono arbitri neutrali, sono opinioni incorporate nel codice, e qui l’opinione è che il valore di un libro coincida con l’informazione testuale che contiene, una volta estratta quella, il resto è scarto. Shoshana Zuboff in The Age of Surveillance Capitalism (2019) lo aveva ampliato: il capitalismo della sorveglianza estrae materia prima dall’esperienza umana, e adesso possiamo aggiornarne la definizione, perché il capitalismo dell’addestramento estrae materia prima dalla cultura scritta umana, con la differenza che la materia prima non è infinita, le copie superstiti dei tirage limitati che oggi finiscono nelle pile di Better World Books non si rigenerano. Una volta tritate, sono tritate.

E qui arriva il punto che dà davvero la pelle d’oca, ed è il pezzo di Project Panama meno raccontato dalle analisi giuridiche. L’inchiesta del Washington Post documenta che molti dei libri acquistati sono volumi di seconda mano in condizioni medie, ma una parte non quantificata sono volumi rari, prime edizioni, esemplari fuori catalogo che il mercato dell’usato fa circolare in modo opaco, e che finiscono nei cestoni di acquisto all’ingrosso senza che nessuno, lungo la catena, abbia incentivo a salvarli. La macchina non distingue. La ghigliottina taglia un Penguin Classic da tre euro come taglia una prima edizione che potrebbe valere tremila. Il sistema è ottimizzato per il throughput, non per la conservazione, e la conservazione richiederebbe un costo umano che farebbe saltare il modello economico. È esattamente la dinamica del Librareome di Vinge, ed è esattamente l’efficienza disumana che Bradbury descriveva con il piacere di Montag davanti al fuoco.

Esistono alternative? Sì. Si possono comprare i libri e tenerli, scansionarli con metodi non distruttivi che esistono dagli anni Novanta e che sono solo più lenti, si possono creare partnership con le biblioteche pubbliche e con i grandi archivi che digitalizzano da decenni con protocolli rispettosi dell’oggetto, si possono pagare licenze a chi possiede patrimoni librari, si può anche, come idea radicale, decidere che non tutto vada digitalizzato e che alcune cose stiano bene dove sono. Tutte queste alternative hanno un costo, ed è qui che la storia diventa morale invece che tecnica, perché la scelta di Anthropic non è stata costretta da un vincolo fisico, è stata una scelta di trade-off in cui il prezzo dei libri sopravvissuti è stato giudicato superiore al prezzo dei libri tritati. Il fair use non obbligava nessuno a comprare due milioni di copie da distruggere: dava semplicemente il permesso di farlo. Il permesso non è mai un dovere. Eppure, davanti a un permesso, ci dimentichiamo sempre che si poteva scegliere di non usarlo. La frase del documento interno di Anthropic, “We don’t want it to be known that we are working on this” (Trad. “Non vogliamo che si sappia che stiamo lavorando a questo”), dice esattamente questa cosa: chi ha ordinato Project Panama sapeva che era legale, e sapeva anche che dirlo a voce alta avrebbe fatto schifo. La distanza tra le due consapevolezze è il pezzo di terreno che il diritto positivo ha disimparato a presidiare, ed è esattamente lì che si cresce o si cade come civiltà.

Stiamo costruendo una generazione di sistemi di intelligenza artificiale capaci di citare versi di Borges e raccontare la trama di Fahrenheit 451 a memoria, e li stiamo costruendo riducendo in pezzi i libri di Borges e di Bradbury con macchine che lavorano a ritmo industriale. Non è illegale. È solo una scelta che, dentro a un secolo, sarà uno dei capitoli che leggeremo male. Forse il modo non era questo. Forse il modo non era questo davvero.

Per approfondire

• Washington Post: “Anthropic ‘destructively’ scanned millions of books to build Claude” (27 gennaio 2026) — https://www.washingtonpost.com/technology/2026/01/27/anthropic-ai-scan-destroy-books/
• NPR: “Anthropic pays authors $1.5 billion to settle copyright infringement lawsuit” (5 settembre 2025) — https://www.npr.org/2025/09/05/nx-s1-5529404/anthropic-settlement-authors-copyright-ai
• Washington Post: “Anthropic agrees $1.5B copyright settlement” (5 settembre 2025) — https://www.washingtonpost.com/technology/2025/09/05/anthropic-book-authors-copyright-settlement/
• CNBC: “Judge preliminarily approves $1.5 billion settlement” (25 settembre 2025) — https://www.cnbc.com/2025/09/25/judge-anthropic-case-preliminary-ok-to-1point5b-settlement-with-authors.html
• Authors Alliance: “Anthropic Wins on Fair Use, Loses on Building a Central Library of Pirated Books” (24 giugno 2025) — https://www.authorsalliance.org/2025/06/24/anthropic-wins-on-fair-use-for-training-its-llms-loses-on-building-a-central-library-of-pirated-books/
• Authors Guild: “Mixed Decision in Anthropic AI Case” (giugno 2025) — https://authorsguild.org/news/mixed-decision-in-anthropic-ai-case/
• Wolters Kluwer Copyright Blog: “The Bartz v. Anthropic Settlement: Understanding America’s Largest Copyright Settlement” (settembre 2025) — https://legalblogs.wolterskluwer.com/copyright-blog/the-bartz-v-anthropic-settlement-understanding-americas-largest-copyright-settlement/
• Norton Rose Fulbright: “Bartz v. Anthropic: Settlement reached after landmark summary judgment and class certification” (settembre 2025) — https://www.insidetechlaw.com/blog/2025/09/bartz-v-anthropic-settlement-reached-after-landmark-summary-judgment-and-class-certification
• Susman Godfrey: “Susman Godfrey Secures $1.5 Billion Settlement in Landmark AI Piracy Case” — https://www.susmangodfrey.com/wins/susman-godfrey-secures-1-5-billion-settlement-in-landmark-ai-piracy-case/
• Futurism: “Anthropic Knew the Public Would Be Disgusted If They Found Out About Its Project to Buy and Destroy Millions of Books” — https://futurism.com/future-society/anthropic-destroying-books
• Storyboard18: “Inside Project Panama: How Anthropic Scanned and Destroyed Millions of Books to Train AI” — https://www.storyboard18.com/digital/inside-project-panama-how-anthropic-scanned-and-destroyed-millions-of-books-to-train-ai-88763.htm
• Vinge, V. (2006): Rainbows End, Tor Books. Hugo Award for Best Novel 2007.
• Bradbury, R. (1953): Fahrenheit 451, Ballantine Books.
• Lessig, L. (1999/2006): Code: And Other Laws of Cyberspace, Basic Books.
• O’Neil, C. (2016): Weapons of Math Destruction, Crown.
• Zuboff, S. (2019): The Age of Surveillance Capitalism, PublicAffairs.

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C’è un esercizio storico che vale la pena fare prima di leggere il manifesto pubblicato da Palantir Technologies sui propri canali ufficiali il 19 aprile 2026. È un esercizio che chiede di tornare al 20 febbraio 1909, quando sulla prima pagina del Figaro di Parigi appariva un testo firmato da un ingegnere mezzo siciliano e mezzo alessandrino di nome Filippo Tommaso Marinetti: undici punti, un manifesto, una dichiarazione che proclamava di voler glorificare la guerra come “sola igiene del mondo”, il militarismo, il patriottismo, il gesto distruttore dei libertari. Marinetti non era un pazzo isolato in una soffitta. Era un intellettuale raffinato, poliglotta, formato alla Sorbona, accolto nei salotti europei: e il suo manifesto non era un pamphlet di cantina, era il primo atto di una corrente culturale che avrebbe ridisegnato l’arte e la politica e, nel giro di vent’anni, avrebbe fornito la grammatica estetica al fascismo italiano.

Più di un secolo dopo, il 19 aprile 2026, l’account ufficiale di Palantir su X ha pubblicato un thread con ventidue tesi tratte dal libro del proprio amministratore delegato Alexander Karp, scritto insieme al capo dello staff Nicholas Zamiska, pubblicato da Crown Currency il 18 febbraio 2025 e diventato numero uno della classifica del New York Times nella non-fiction. Il libro si intitola The Technological Republic: Hard Power, Soft Belief, and the Future of the West (Trad. “La Repubblica Tecnologica: Potere Duro, Fede Morbida e il Futuro dell’Occidente”). E mentre lo si legge, vale la pena tenere a mente Marinetti, perché le strutture narrative con cui le élite tecniche giustificano la propria presa sul potere politico non sono nuove: si ripetono a ondate con un secolo circa di distanza, e quando arrivano vanno lette con gli strumenti della storia culturale, non solo con quelli del commento ordinario di tech policy.

Voglio essere chiaro fin dall’inizio, perché un articolo come questo si gioca sulle distinzioni precise. Karp non è Marinetti, e tra avanguardia tecnologica e autoritarismo non esiste alcuna linea automatica: queste sono scorciatoie pigre. La cosa più scomoda da dire, e che è il punto, è che il manifesto della Technological Republic non è il delirio di un imprenditore arricchito, non è un testo rozzo, non è un’uscita estemporanea da liquidare con una battuta. È un documento scritto con cura, con un apparato filosofico costruito da un uomo che ha un dottorato in teoria sociale conseguito alla Goethe Universität di Francoforte nel 2002, con una tesi in tedesco sull’aggressività nel mondo della vita e una reinterpretazione del Jargon of Authenticity di Theodor Adorno. Chi lo liquida come follia da miliardario non lo ha letto: e chi non lo legge perde la possibilità di riconoscere i frame che stanno entrando nel dibattito pubblico americano e, con qualche ritardo, anche nel nostro.

Cos’è Palantir, e perché un manifesto proprio adesso

Palantir Technologies nasce nel 2003 a Palo Alto, e già il nome dice qualcosa: i palantíri, nel Signore degli Anelli di Tolkien, sono le pietre veggenti che permettono a chi le guarda di vedere cose lontane nello spazio e nel tempo, e nel romanzo Saruman e Denethor vengono corrotti proprio dall’uso compulsivo di quegli oggetti, perché credono di vedere tutto mentre in realtà vedono solo ciò che Sauron decide di mostrare loro. È un nome che dice molto sulla consapevolezza ironica, o forse sull’assenza di consapevolezza, dei fondatori. I due nomi che contano sono Peter Thiel, già co-fondatore di PayPal, libertario estremo e oggi finanziatore del movimento neoreazionario americano nonché grande sponsor politico di JD Vance, attuale vicepresidente degli Stati Uniti; e Alex Karp, amico di Thiel dai tempi della Stanford Law School, con un percorso intellettuale opposto e una formazione immersa nell’ambiente di Jürgen Habermas e della Scuola di Francoforte. Il seed capital arriva da In-Q-Tel, il braccio di venture capital della CIA americana: il che significa che Palantir non è mai stata, in nessuna fase della sua storia, un’azienda tech consumer, ma un fornitore dell’intelligence americana che ha costruito la propria pipeline di analisi sui dati di anti-frode di PayPal e l’ha messa al servizio della lotta al terrorismo nel post-undici settembre.

Per quasi un decennio Palantir resta un’azienda di nicchia, opaca, riconoscibile solo nei circuiti dell’intelligence. Dal 2018 in poi inizia a emergere: i contratti cumulativi con la Immigration and Customs Enforcement (ICE), l’agenzia americana di controllo dell’immigrazione e delle dogane, raggiungono i duecentottantasette milioni di dollari per una piattaforma chiamata ImmigrationOS che fa tracking in tempo reale dei migranti e ottimizzazione logistica delle deportazioni; arrivano i contratti con il Pentagono per Project Maven, programma di visione artificiale applicata al targeting militare; arriva un contratto da trecentotrenta milioni di sterline con il National Health Service britannico, di cui il settantacinque per cento del testo è stato oscurato in fase di pubblicazione e di cui, nonostante la portata, solo il quindici per cento dei trust ospedalieri sta effettivamente usando la piattaforma; e arriva, nel gennaio del 2024, una strategic partnership con il Ministero della Difesa israeliano che, secondo le inchieste di Al Jazeera e del Business and Human Rights Resource Centre, fa da infrastruttura per i sistemi di targeting usati nella campagna di Gaza. La quotazione al NYSE nel 2020 modesta diventa, nell’aprile 2026, una capitalizzazione superiore ai trecento miliardi di dollari, con un multiplo prezzo-utili scollegato dai fondamentali finanziari e molto collegato a una scommessa politica di lungo periodo.

Il libro arriva in questo contesto. Le recensioni sono polarizzate: George F. Will sul Washington Post lo paragona al Closing of the American Mind di Allan Bloom del 1987 (“not since Allan Bloom’s astonishingly successful 1987 book has there been a cultural critique as sweeping”, Trad. “dal libro straordinariamente fortunato di Allan Bloom del 1987 non c’era stata una critica culturale altrettanto estesa”); il Financial Times lo definisce “fascinating, if at times disturbing” (Trad. “affascinante, seppur a tratti disturbante”); The New Republic lo stronca definendo Karp “a wavering liberal, hair-splitting his way toward civilizational chauvinism” (Trad. “un liberale tentennante che spacca il capello in quattro per arrivare a uno sciovinismo civilizzazionale”); Jacobin e The Nation scrivono che il paragone tra Palantir e il Manhattan Project, proposto dal libro stesso, “requires either stunning historical ignorance or willful distortion” (Trad. “richiede o una sbalorditiva ignoranza storica o una distorsione volontaria”), perché il Manhattan Project era un’operazione gestita da scienziati statali diretti, non da appaltatori privati quotati in borsa.

C’è poi una data che lega il libro all’operatività reale dell’azienda, ed è il 28 febbraio 2026. Durante l’Operazione Epic Fury contro l’Iran, il sistema Maven di Palantir, integrato con il modello Claude di Anthropic, processa migliaia di immagini satellitari, intelligence radio e feed di droni, generando nelle prime ventiquattro ore oltre mille opzioni di strike con coordinate GPS, raccomandazioni di armamento e giustificazioni legali automatizzate. Si tratta di più del doppio della potenza aerea dispiegata nell’intera fase iniziale dell’invasione dell’Iraq del 2003. Il Washington Post dà la notizia il 4 marzo, Responsible Statecraft la conferma il 5 marzo, il Guardian il 9 marzo titola “faster than the speed of thought” (Trad. “più veloce della velocità del pensiero”). Aggiungete che il 27 febbraio, un giorno prima dell’attacco, il presidente Trump aveva firmato un ordine esecutivo che bollava Anthropic come “supply chain risk” per il rifiuto di fornire al Pentagono accesso senza restrizioni ai propri modelli, e che i funzionari della difesa hanno usato Claude lo stesso, e avete la fotografia esatta della geometria istituzionale dentro cui il manifesto di Karp vuole inserire la propria proposta di ordine tecnologico. Un presidente che ordina di non usare un sistema, un apparato militare che lo usa lo stesso, un’azienda privata che porta il Pentagono in tribunale: è in questo paesaggio che vengono pubblicate le ventidue tesi.

C’è una complicazione interna che rende il caso ancora più istruttivo. Karp si descrive pubblicamente come progressista, dice di aver votato Kamala Harris nel 2024, parla tedesco fluentemente, vive parte dell’anno in Svizzera sulle Alpi, pratica sci di fondo, cita Habermas e Adorno. Thiel viene dalla tradizione libertaria e oggi flirta apertamente con Curtis Yarvin, il pensatore neoreazionario che Max Chafkin in The Contrarian definisce “il filosofo politico di casa del Thielverso”, invitato d’onore al Coronation Ball di Trump nel gennaio 2025. Che questi due abbiano fondato e guidato per vent’anni la stessa azienda, e che Karp abbia scritto un manifesto la cui sostanza coincide quasi integralmente con la visione thieliana mentre lui continua a rivendicare etichette progressiste, è uno dei paradossi più rivelatori del nostro tempo: e il punto di ingresso per smontare il testo.

Le ventidue tesi, smontate per blocchi

Lette in ordine, le ventidue tesi sembrano un discorso coerente. Lette per blocchi, rivelano la struttura argomentativa sottostante, che è sempre la stessa: diagnosi vera, inferenza forzata, prescrizione pericolosa.

Il primo blocco riguarda il rapporto tra Silicon Valley e Stato americano. Karp dice che la Silicon Valley ha un debito morale verso il paese che l’ha resa possibile, che dobbiamo ribellarci alla tirannia delle app consumer, che il soft power della retorica è finito e serve hard power costruito sul software. La diagnosi qui è in parte giusta: l’industria tech americana negli ultimi vent’anni ha effettivamente abbandonato le sfide infrastrutturali serie per inseguire ottimizzazione pubblicitaria e app di dating, e molti ingegneri brillanti costruiscono oggi algoritmi per tenervi incollati a TikTok invece che protesi neurali o reti elettriche. Anche io firmo. L’inferenza forzata è il salto successivo: da “abbiamo abbandonato le sfide serie” a “la sfida seria è rifornire il Pentagono di sistemi di targeting autonomo” c’è una distanza che il libro copre con un salto retorico, non con un argomento. La prescrizione pericolosa è la conclusione: il ruolo naturale dell’ingegnere americano è la difesa nazionale, e la difesa nazionale, guarda caso, è il mercato su cui Palantir fa i soldi.

Il secondo blocco è sulle armi AI, sul servizio militare, sul rapporto con i Marines. Karp scrive che la domanda non è se le armi AI saranno costruite ma chi le costruirà, che il servizio nazionale dovrebbe essere un dovere universale, che se un Marine chiede un fucile migliore glielo dobbiamo dare e lo stesso vale per il software. La diagnosi è in parte giusta, perché Cina e Russia stanno costruendo sistemi militari AI e non aspetteranno che il mondo si metta d’accordo sulle regole. L’inferenza forzata è sempre la stessa: da “gli altri lo fanno” a “quindi dobbiamo farlo anche noi senza dibattiti teatrali” c’è un salto che cancella l’intera tradizione del diritto internazionale umanitario, il controllo degli armamenti, le convenzioni di Ginevra. La prescrizione pericolosa è la militarizzazione universale del civile, il ritorno alla leva obbligatoria, la normalizzazione dell’idea che il Marine e l’ingegnere di software siano parte dello stesso corpo di battaglia. Karp ha pronunciato in pubblico la frase che chiude la questione senza margini di ambiguità: “making America more lethal, making our adversaries increasingly afraid” (Trad. “rendere l’America più letale, rendere i nostri avversari sempre più impauriti”). Non è difesa nazionale nel senso costituzionale, è proiezione offensiva.

Il terzo blocco riguarda la classe politica. Karp dice che i pubblici dipendenti non devono essere i nostri sacerdoti, che dovremmo mostrare più grazia verso chi si è esposto alla vita pubblica, che la cautela nel parlare è corrosiva. C’è una vera erosione della qualità della classe politica americana, e c’è una vera cultura del linciaggio social che scoraggia le candidature serie: la diagnosi parziale regge. Ma la prescrizione, nel contesto del libro, diventa una richiesta di “grazia” verso quella classe di miliardari-filantropi-funzionari che il libro candida come nuova aristocrazia tecnocratica. In pratica: ridurre il controllo dei cittadini su chi decide per loro, a favore di chi ha il potere per decidere senza essere disturbato.

Il quarto blocco è il più controverso. Karp scrive che nessun paese al mondo ha fatto avanzare i valori progressisti più degli Stati Uniti, che la pax americana è stata il motore di un secolo senza guerre tra grandi potenze, che la castrazione postbellica di Germania e Giappone deve essere ribaltata, che dovremmo applaudire chi come Elon Musk costruisce là dove il mercato ha fallito. Presa singolarmente ogni tesi ha un fondo reale: presa insieme, disegna la cornice di una pax americana che non è più un dato di fatto da preservare ma un progetto politico da rilanciare con il riarmo dei vecchi assi sconfitti nella Seconda Guerra Mondiale. Chiedere nel 2025 di disfare il pacifismo costituzionale giapponese e la denuclearizzazione tedesca significa, tradotto in linguaggio di politica estera, chiedere all’Europa e all’Asia di riarmarsi sotto la supervisione di Washington: cioè di tornare a essere pezzi di una struttura imperiale americana. È una proposta che in Germania è stata accolta come un insulto costituzionale, e in Giappone come un attacco diretto all’articolo nove della loro Costituzione.

Il quinto blocco riguarda la cultura. Karp attacca l’intolleranza religiosa nelle élite, scrive che alcune culture hanno prodotto progressi vitali e altre sono regressive e dannose, e chiude con la frase “we must resist the shallow temptation of a vacant and hollow pluralism” (Trad. “dobbiamo resistere alla tentazione superficiale di un pluralismo vacuo e vuoto”). C’è un certo relativismo culturale che nelle università americane è diventato dogma, e che rende impossibile certe conversazioni necessarie: la diagnosi parziale c’è. L’inferenza forzata è la gerarchia esplicita delle culture, che riapre, con un vocabolario un po’ più raffinato, la tradizione di Samuel Huntington dello scontro di civiltà. Karp scrive nero su bianco che “the West has a superior way of living and organizing itself” (Trad. “l’Occidente ha un modo superiore di vivere e di organizzarsi”), e questa frase, scritta nel 2025, riapre un dibattito che l’Europa postbellica aveva faticosamente cercato di chiudere.

C’è un sesto blocco “umanista” che è il più strano del manifesto, e il paradosso si riconosce solo guardandolo da fuori: l’autore che ha costruito un’azienda sulla profilazione comportamentale di massa lamenta la politica ridotta a nutrimento dell’io; il CEO che vende software di sorveglianza predittiva alla polizia (il programma di predictive policing del LAPD basato su tecnologie Palantir è stato cancellato nel 2019 dopo accuse di profilazione razziale sproporzionata delle comunità nere) invita tutti a non gioire della sconfitta degli avversari; il capo di Palantir, che ha fornito strumenti di targeting a eserciti in conflitto, chiede umanità nei toni del dibattito pubblico. Sono contraddizioni così vistose da escludere le ipotesi facili. Il libro non è scritto male, e Karp è un uomo intellettualmente serio: la lettura che credo corretta è che quelle tesi siano lì per dare al manifesto un profumo umanistico, che lo rende spendibile in ambienti colti, mentre la sostanza hard-power lavora sotto la superficie.

Le lenti per leggere il manifesto: Schmitt, Zuboff, Lessig

Per leggere questo testo senza farsi fregare dal tono persuasivo, servono almeno tre lenti teoriche.

C’è anzitutto la teoria dell’amico-nemico di Carl Schmitt, giurista tedesco che nel 1932 pubblica Der Begriff des Politischen (Trad. “Il concetto di politico”), in cui sostiene che il fondamento della politica non è il consenso né il contratto ma la distinzione tra chi appartiene alla propria comunità di destino e chi ne è fuori. Schmitt aderirà al partito nazista nel 1933, e il suo pensiero è rimasto una fonte costante per la destra autoritaria. Il manifesto di Karp è schmittiano nel midollo: la distinzione tra noi che costruiamo armi AI e i nostri avversari che le costruirebbero comunque è la distinzione amico-nemico elevata a principio fondativo della Technological Republic. E lo stato di eccezione schmittiano, la sospensione delle regole ordinarie in nome dell’emergenza, in Karp diventa la giustificazione per saltare i dibattiti teatrali sulla moralità delle armi AI. Karp non è nazista, e sostenerlo sarebbe disonesto: ma la grammatica politica del manifesto è schmittiana, e Schmitt non è una cornice neutra. C’è anzi un dettaglio ironico, segnalato dalla studiosa Moira Weigel su Boundary2: Thiel ha sempre apertamente ammirato Schmitt, mentre Karp si è formato nell’ambiente che di Schmitt era il nemico storico, la Scuola di Francoforte.

C’è poi il capitalismo della sorveglianza di Shoshana Zuboff, professoressa emerita della Harvard Business School, che nel suo libro del 2019 The Age of Surveillance Capitalism descrive un nuovo ordine economico fondato sulla cattura unilaterale dell’esperienza privata come materia prima da cui estrarre dati comportamentali da vendere. Zuboff parlava di Google e Facebook, ma la sua teoria si applica a Palantir con una precisione chirurgica, e anzi Palantir ne è la versione più estrema: dove Google estrae il vostro comportamento per vendere pubblicità, Palantir estrae il comportamento di intere popolazioni e lo vende a governi e militari come strumento di controllo. La frase di Zuboff che serve qui è “what is abrogated here is our right to the future tense” (Trad. “ciò che viene abrogato qui è il nostro diritto al tempo futuro”), il diritto cioè di decidere noi chi diventeremo. Il manifesto di Karp chiede allo Stato americano di adottare questa pipeline, di integrarla nell’apparato militare e poliziesco, di normalizzarla come infrastruttura civica: in pratica sta proponendo il capitalismo della sorveglianza come modello di governo.

C’è infine il “codice è legge” di Lawrence Lessig, professore ad Harvard, che nel libro Code del 1999 ha spiegato che nel cyberspazio le scelte di design del software sono scelte politiche che regolano il comportamento in modo più efficace delle leggi scritte. Lessig vedeva la cosa come un monito; quando Karp dice “hard power in this century will be built on software” (Trad. “il potere duro in questo secolo sarà costruito sul software”) sta applicando Lessig al contrario, trasformandolo in programma. Costruire il potere duro sul software significa fare del software la forma fondamentale dell’autorità politica, cioè spostare la sovranità dal parlamento al data center, dal giudice all’algoritmo, dal cittadino al sensore.

Aggiungo una quarta lente che completa il quadro, perché senza di essa lo scenario successivo non si capisce, ed è la guerra cognitiva nella definizione dottrinale NATO formulata nello studio di François du Cluzel del gennaio 2021 per il NATO Innovation Hub. La cognitive warfare non è propaganda classica, è uso sistematico di informazione, tecnologia e psicologia per modificare la percezione, il comportamento e la capacità decisionale degli avversari. Il manifesto di Karp è esso stesso un’operazione di guerra cognitiva, nel senso tecnico del termine: non è giudizio morale, è descrizione operativa. Le ventidue tesi sono costruite come un pacchetto di attivazione di cornici, risvegliano frame dormienti nella cultura americana, attivano polarizzazioni “Noi/Loro” nette, e si concludono con una call-to-action implicita che è il sostegno al progetto politico tech-militare di cui Palantir è l’avanguardia industriale. I politologi Donald Chong e James Druckman hanno formalizzato nel 2007, in Annual Review of Political Science, la matematica dei frame: la vostra opinione su un tema è la somma delle vostre valutazioni di ogni aspetto, pesate per quanto quell’aspetto è saliente nella vostra mente in quel momento. Per cambiare la vostra opinione non serve cambiare le valutazioni, basta spostare i pesi. Karp fa esattamente questo, tesi dopo tesi, spostando il peso dall’etica militare all’inevitabilità tecnologica e dalla sorveglianza alla sicurezza.

Cosa cambia se queste tesi diventano policy

La domanda non è teorica, perché molte di queste tesi stanno già scivolando nella pratica amministrativa, e l’estrapolazione delle traiettorie visibili oggi negli Stati Uniti dice abbastanza sui prossimi dieci anni, anche per contagio in Europa.

Sul versante americano, Palantir ha già accumulato oltre centotredici milioni di dollari di contratti federali nei primi mesi del secondo mandato Trump. Se il pattern prosegue, la spesa militare in software passerà dai circa cinquanta miliardi del 2024 a oltre duecento miliardi nel 2030, con un livello di concentrazione che non si vedeva dai tempi della Guerra Fredda, in mano a tre o quattro aziende. La conseguenza strutturale è che il complesso militare-industriale classico descritto da Eisenhower nel 1961 verrà sostituito da un complesso militare-algoritmico di fatto indistinguibile da un’integrazione verticale unica.

Sul versante geopolitico, se gli Stati Uniti spingono per riarmare Germania e Giappone secondo la quindicesima tesi del manifesto, la NATO si trasforma in un’alleanza a geometria variabile, in cui gli alleati tradizionali vengono spinti a reinternalizzare la propria difesa mentre Washington si concentra sulla competizione con la Cina. La conseguenza immediata è la corsa al riarmo europeo che abbiamo già visto iniziare nel 2023 e nel 2024, ma accelerata e radicalizzata, con budget militari che in Germania e in Italia superano il tre per cento del PIL. La conseguenza di lungo periodo è una frammentazione dell’ordine internazionale in tre o quattro blocchi armati, con regole di ingaggio scritte sempre più dal software e sempre meno dal diritto internazionale.

Sul versante delle armi autonome, se la quinta tesi diventa policy, gli Stati Uniti abbandoneranno definitivamente ogni pretesa di regolamentare le armi letali autonome a livello internazionale, e ogni potenza regionale che può permetterselo costruirà il proprio sistema di targeting AI. Israele già lo ha fatto in Gaza, la Russia ha i propri sistemi, la Cina i suoi, la Turchia ha i droni Bayraktar, l’Iran sta sviluppando i propri. Nel 2030, proiettando questa traiettoria, la soglia di ingresso per avere un esercito parzialmente autonomo sarà di qualche centinaio di milioni di dollari, e il numero di conflitti in cui la decisione di uccidere sarà presa da un algoritmo supererà quello dei conflitti in cui sarà presa da un essere umano. Non è fantascienza, è l’estrapolazione su scala globale di Operazione Epic Fury.

L’Italia in mezzo

L’Europa si trova davanti a un bivio che il manifesto rende ineludibile. Da una parte può cercare di costruire una propria sovranità tecnologica, con un Airbus del software militare, aziende europee di AI defense, un sistema di targeting indipendente, e rinunciare alle ambizioni di essere la culla mondiale della regolamentazione etica dell’AI. Dall’altra può mantenere la propria identità regolatoria fondata sull’AI Act e sul GDPR, accettando di essere strategicamente dipendente dagli Stati Uniti per il software militare critico. Non esiste una terza via: e chi vi dice il contrario non ha letto il manifesto.

Il rischio italiano specifico è di restare in mezzo. Non abbiamo una classe tecnica abbastanza forte da costruire una risposta industriale all’America, non abbiamo una cultura giuridica abbastanza solida da imporre regolamentazione all’Europa, non abbiamo una politica estera abbastanza autonoma da resistere alle pressioni di Washington. Il rischio concreto è che il manifesto di Karp, tradotto con qualche anno di ritardo in policy europee, ci trovi nel posto peggiore: fornitori di dati per le piattaforme americane, consumatori di software militare americano, regolati da regole europee che non abbiamo contribuito a scrivere. Conosco personalmente alcuni ingegneri italiani che hanno già fatto la scelta di passare al settore defense tech americano: il processo è molto avanzato. Lo stipendio cresce, la scrutiny sindacale cala, i contratti sono coperti da clausole di sicurezza nazionale che impediscono whistleblowing. In dieci anni una generazione di ingegneri si troverà dalla parte sbagliata di una trasformazione che avrà scelto un contratto alla volta.

C’è uno scenario controintuitivo che è giusto dare, perché il mio mestiere non è farvi paura ma darvi informazioni complete. Alcune prescrizioni del manifesto, applicate con misura, possono produrre effetti positivi: un rilancio della spesa pubblica in infrastrutture tecnologiche serie, un ritorno di attenzione a problemi reali come la dipendenza da app consumer che atrofizzano l’attenzione, una maggiore responsabilità civica dell’élite tech sono tutti bisogni genuini che il manifesto articola correttamente prima di tradire con inferenze sbagliate. Se riusciamo a tenere la diagnosi e a buttare la prescrizione, qualcosa di utile si ricava. Il punto è che il libro non è scritto per permettere questa separazione, è scritto per farvi accettare il pacchetto chiuso.

La pietra che mostra solo quello che Sauron permette di mostrare

Torniamo a Marinetti per un momento. Il Manifesto del Futurismo del 1909 chiudeva con un programma che vale rileggere oggi: “noi canteremo le grandi folle agitate dal lavoro, dal piacere o dalla sommossa: canteremo le maree multicolori e polifoniche delle rivoluzioni nelle capitali moderne; canteremo il vibrante fervore notturno degli arsenali e dei cantieri”. Vent’anni dopo quella retorica estetizzante aveva fornito la grammatica al regime che portò l’Italia in due guerre mondiali e alla perdita della propria dignità civile.

Il manifesto della Technological Republic non è il Manifesto del Futurismo, e Karp non è Marinetti: ma la funzione culturale che il testo svolge è analoga. È il documento di posizionamento di una élite tecnica che chiede legittimità politica per guidare un Occidente in crisi, si auto-percepisce come portatrice di una missione storica, rifiuta la conversazione democratica ordinaria come lentezza colpevole, e propone un ordine in cui il software, l’arma AI e il servizio nazionale obbligatorio sono i pilastri di una nuova costituzione materiale.

Il fatto che Palantir senta il bisogno di pubblicare un manifesto del genere significa due cose, e sono entrambe importanti. La prima è che la classe imprenditoriale tech ha smesso di nascondersi dietro il linguaggio del progresso neutro e ora gioca a carte scoperte: paradossalmente è una buona notizia, perché ci permette di vedere il progetto politico per quello che è. La seconda è che chi scrive manifesti di fondazione è sempre qualcuno che teme di non avere abbastanza consenso spontaneo, e quindi ha bisogno di fabbricarlo pezzo per pezzo, tesi dopo tesi: i tiranni realmente consolidati non scrivono manifesti, li fanno applicare.

Nei prossimi dieci anni si combatteranno tre guerre in parallelo, e la prima è la più importante, perché senza vincerla le altre due sono già perdute. La prima è sulla narrazione, su quali frame useremo per pensare al rapporto tra tecnologia e potere, e si combatte leggendo libri come quello di Karp con gli strumenti giusti, rifiutando il cazzotto retorico e chiedendo argomenti, numeri, responsabilità. La seconda è sulla regolamentazione, su quali limiti imporremo alla pipeline di capitalismo della sorveglianza che sta per essere militarizzata. La terza è industriale, su quali infrastrutture tecnologiche riusciremo a costruire in Europa per non essere solo clienti di un ordine scritto altrove. Se perdete la prima, le altre due sono perse in partenza, perché non riuscirete nemmeno a spiegare perché vi serva regolamentare o costruire alternative. Se la vincete, le altre due restano in piedi, difficili ma giocabili.

Vincere la prima guerra non significa urlare contro Palantir. Significa leggere con attenzione, smontare con precisione, riformulare con forza le alternative. Significa anche ricordarci che il nome Palantir viene da Tolkien, e che nel romanzo i palantíri sono oggetti che corrompono chi li usa non perché mostrino il falso, ma perché mostrano solo quello che Sauron permette loro di mostrare, convincendo chi guarda di aver visto tutta la realtà. Quello è il rischio: non che il manifesto ci menta, ma che ci mostri solo quello che vuole farci vedere, e che ci convinca che oltre quella finestra non ci sia altro.

• Karp, A. C. & Zamiska, N. W.: The Technological Republic: Hard Power, Soft Belief, and the Future of the West (Crown Currency / Penguin Random House, 18 febbraio 2025)
• Palantir Technologies: thread ufficiale con 22 tesi (X/Twitter, 19 aprile 2026)
• Marinetti, F. T.: Manifesto del Futurismo (Le Figaro, 20 febbraio 1909)
• Schmitt, C.: Der Begriff des Politischen (Duncker & Humblot, 1932)
• Zuboff, S.: The Age of Surveillance Capitalism (PublicAffairs, 2019)
• Lessig, L.: Code: And Other Laws of Cyberspace (Basic Books, 1999/2006)
• Chong, D. & Druckman, J. N.: “Framing theory” (Annual Review of Political Science, vol. 10, 2007)
• du Cluzel, F.: Cognitive Warfare (NATO Innovation Hub, 13 gennaio 2021)
• Washington Post (George F. Will): recensione The Technological Republic (febbraio 2025)
• Financial Times: recensione The Technological Republic (febbraio 2025)
• The New Republic: recensione The Technological Republic (febbraio 2025)
• The Nation: Michael Eby, “Palantir’s Idea of Peace” (27 maggio 2025) — https://www.thenation.com/?post_type=article&p=556611
• Jacobin: Meagan Day, “Silicon Valley Was Woke. Now They Want Blood.” (20 giugno 2025) — https://jacobin.com/2025/06/silicon-valley-palantir-military-trump
• Washington Post: “Pentagon leverages AI in Iran strikes amid feud with Anthropic” (4 marzo 2026) — https://www.washingtonpost.com/technology/2026/03/04/anthropic-ai-iran-campaign/
• Responsible Statecraft: “US used ‘Claude’ to strike over 1000 targets in first 24 hours of war” (5 marzo 2026) — https://responsiblestatecraft.org/ai-war-iran/
• The Guardian: “How AI firm Anthropic wound up in Pentagon’s crosshairs” (9 marzo 2026)
• Moira Weigel, Boundary2: “Palantir Goes to the Frankfurt School” (2020) — https://www.boundary2.org/2020/07/moira-weigel-palantir-goes-to-the-frankfurt-school/
• American Immigration Council: “ICE to Use ImmigrationOS by Palantir” — https://www.americanimmigrationcouncil.org/blog/ice-immigrationos-palantir-ai-track-immigrants/
• Al Jazeera: “Blood tech: The UK ambassador, the sex offender, Palantir, and Gaza” (17 marzo 2026) — https://www.aljazeera.com/news/2026/3/17/blood-tech-the-uk-ambassador-the-sex-offender-palantir-and-gaza/
• Chafkin, M.: The Contrarian: Peter Thiel and Silicon Valley’s Pursuit of Power (Penguin Press, 2021)

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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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