Non si tratta solo di una percezione diffusa, a lanciare l’allarme sono anche gli esperti che lavorano direttamente sulla sicurezza dei modelli più avanzati.

David Dalrymple, direttore di programma presso l’Advanced Research and Invention Agency (ARIA), agenzia britannica per la ricerca avanzata istituita dal governo del Regno Unito per finanziare progetti scientifici ad alto rischio ed impatto, avverte che l’umanità sta letteralmente “camminando nel sonno” verso un cambiamento, senza avere il tempo materiale per prepararsi ai rischi di sicurezza che ne derivano.

Sebbene l’IA continui a essere raccontata come una spinta decisiva per innovare diversi campi come la medicina, la ricerca scientifica e la gestione della crisi climatica, il ritmo con cui le sue capacità crescono, con prestazioni che in alcuni settori raddoppiano ogni otto mesi, rischia di superare la capacità umana di comprenderne gli effetti, governarne l’impiego e limitarne gli effetti indesiderati.

È una dinamica che nel corso dell’anno passato abbiamo già evidenziato raccontando del crescente divario tra sviluppo dell’IA e le capacità di governance, soprattutto nel rapporto tra IA generativa, informazione e responsabilità editoriale.

Quando la capacità supera il controllo umano

L’intelligenza artificiale ha dimostrato un grande potenziale, aprendo nuove possibilità in ambiti come l’ottimizzazione dei processi industriali e l’analisi di grandi quantità di dati. In molti settori, questi sistemi stanno già offrendo strumenti in grado di aumentare l’efficienza umana e accelerare l’innovazione.

È proprio questa crescita rapida e sopratutto trasversale delle capacità, a far emergere il primo potenziale rischio, ovvero la possibilità che l’IA sia in grado di surclassare l’essere umano in un numero crescente di ambiti.

David Dalrymple lo sintetizza affermando che “Dovremmo preoccuparci di sistemi in grado di svolgere tutte le funzioni che gli esseri umani svolgono per realizzare le cose nel mondo, ma meglio”.
Il punto, secondo Dalrymple, non è la singola applicazione tecnologica, ma l’effetto cumulativo di capacità sempre più generaliste, capaci di estendersi rapidamente da un ambito all’altro.

Come riportato da The Guardian, a rendere questa preoccupazione meno teorica contribuiscono anche i dati raccolti dall’AI Security Institute (AISI).

Le valutazioni più recenti mostrano che i modelli di punta sono passati, in poco più di un anno, dal completare compiti di “livello apprendista” nel 10% dei casi a circa il 50%.

In diversi test controllati, questi sistemi sono già in grado di operare autonomamente su attività complesse per oltre un’ora consecutiva, mostrando anche capacità di autoreplicazione con tassi di successo superiori al 60%.

Secondo Dalrymple, la soglia critica potrebbe essere raggiunta molto presto.

Entro la fine del 2026, l’intelligenza artificiale potrebbe automatizzare l’equivalente di un’intera giornata di lavoro in ambito ricerca e sviluppo. Un passaggio che rischia di innescare una dinamica di auto-accelerazione delle capacità dei modelli stessi, rendendo sempre più difficile intervenire a posteriori con strumenti normativi o tecnici.

Le conseguenze di queste constatazioni non sarebbero limitate solo alla sfera tecnologica, in quanto se le macchine iniziano a svolgere i compiti più remunerativi meglio e a costi inferiori rispetto agli esseri umani, l’impatto potrebbe estendersi all’occupazione, alla distribuzione della ricchezza e agli equilibri economici e sociali. In altre parole, il rischio non è soltanto l’automazione del lavoro, ma una ridefinizione dei rapporti di potere tra chi controlla i sistemi e il resto della società.

Queste preoccupazioni trovano riscontro anche nella ricerca accademica. Come già evidenziato nel precedente articolo “Dal MIT uno studio sui rischi dell’IA”, l’AI Risk Repository sviluppato dal Massachusetts Institute of Technology, ha censito oltre 770 rischi potenziali legati ai sistemi di intelligenza artificiale, classificandoli per ambito e livello di gravità. Il punto centrale che emerge da questo lavoro non è solo l’ampiezza delle criticità individuate, ma il fatto che tali rischi siano già noti e ampiamente documentati.

A mancare è una risposta sistemica in grado di tradurre questa consapevolezza in strumenti efficaci di governance, mentre il divario tra la velocità dello sviluppo tecnologico e la capacità di controllo istituzionale continua ad ampliarsi.

Il costo ambientale della potenza di calcolo

La corsa verso modelli IA sempre più potenti poggia su basi materiali e spesso fragili.

Ogni salto in avanti nelle prestazioni dell’intelligenza artificiale richiede un’espansione parallela dell’infrastruttura fisica che la sostiene, con costi crescenti in termini di energia, acqua e impatto ambientale.

Il secondo grande fronte critico riguarda proprio questo aspetto. Data center sempre più grandi e affamati di risorse stanno mettendo sotto pressione le reti elettriche e gli approvvigionamenti idrici di diversi Paesi, trasformando l’IA in un fattore strutturale della domanda energetica globale.

In Irlanda, ad esempio, i Data Center consumano già circa un quinto dell’elettricità nazionale, con proiezioni che indicano un possibile aumento fino a un terzo nei prossimi anni.

Negli Stati Uniti, il caso del supercomputer Colossus di xAI, operativo a Memphis, ha reso particolarmente evidente l’impatto ambientale legato alla potenza di calcolo necessaria per i modelli di frontiera. Per alimentare il data center di South Memphis, l’azienda ha installato decine di turbine a gas metano, con emissioni di inquinanti atmosferici, tra cui smog e sostanze chimiche come la formaldeide, paragonabili a quelle di una grande centrale elettrica.

Dunque, più l’intelligenza artificiale richiede potenza di calcolo, più aumenta il consumo di energia.

Quando questa energia viene prodotta attraverso fonti fossili, come il gas, l’impatto ambientale cresce di pari passo con lo sviluppo tecnologico. In questo modo, l’espansione dell’IA rischia di tradursi direttamente in un aumento delle emissioni e dell’inquinamento locale.

A questo si aggiunge un ulteriore elemento, l’intelligenza artificiale non viene usata solo nei data center, ma anche dalle aziende energetiche per rendere più efficiente l’estrazione di petrolio e gas. Gli stessi strumenti che permettono di analizzare grandi quantità di dati e migliorare le prestazioni dei sistemi digitali vengono impiegati per individuare nuovi giacimenti e sfruttare meglio quelli già esistenti.

Il risultato è un circolo che si autoalimenta, l’IA ha bisogno di sempre più energia per funzionare, questa energia viene spesso prodotta da combustibili fossili e, allo stesso tempo, l’IA viene utilizzata per aumentare l’estrazione di quegli stessi combustibili. In questo scenario, l’innovazione tecnologica non riduce l’impatto ambientale, ma rischia di rafforzare un modello energetico già inquinante, rallentando la transizione verso soluzioni più sostenibili.

Contenuti illeciti, disinformazione e responsabilità

Accanto alla pressione ambientale, emerge una degradazione del contesto digitale, le attuali misure di sicurezza faticano a contenere l’uso improprio dei sistemi generativi. Il caso del chatbot Grok è emblematico, a causa di gravi lacune nei filtri, il sistema ha generato immagini sessualizzate di minorenni e deepfake non consensuali, spesso rimuovendo digitalmente i vestiti dalle persone senza il loro consenso.

La stessa xAI ha ammesso l’esistenza di falle nei sistemi di sicurezza, dichiarando di stare lavorando a miglioramenti urgenti dopo che numerosi utenti avevano condiviso screenshot delle immagini generate.

Le autorità britanniche hanno chiesto chiarimenti formali sull’accaduto, aprendo un fronte regolatorio che riguarda la responsabilità delle piattaforme nell’uso di modelli generativi.

Secondo diversi esperti, il problema non riguarda solo Grok. Alcuni set di dati utilizzati per addestrare modelli di generazione di immagini contenevano materiale pedopornografico, creando le condizioni per la produzione automatica di nuovi contenuti di sfruttamento.

A questo si aggiunge l’uso dell’IA per la diffusione di disinformazione, messaggi di odio e teorie complottiste, come quella del “genocidio bianco”, già circolata in passato attraverso risposte generate automaticamente dall’IA Grok che inseriva, anche in contesti del tutto estranei, riferimenti a una presunta persecuzione sistematica dei bianchi sudafricani e mettendo in dubbio il numero delle vittime dell’Olocausto

Il tema investe direttamente anche il mondo dell’informazione.

Come analizzato nell’articolo FIEG: AI Overviews di Google viola il diritto all’informazione, l’uso di sistemi di sintesi automatica delle notizie solleva interrogativi concreti sul rispetto del Digital Services Act, sulla trasparenza delle fonti e sul ruolo degli editori.

Di fronte a ciò, cresce la richiesta di interventi più incisivi.

Ricercatori e analisti chiedono moratorie sulla costruzione di nuovi data center, maggiore trasparenza sui consumi energetici e forme di tassazione specifiche sull’intelligenza artificiale per finanziare la lotta al cambiamento climatico. Ma soprattutto chiedono che la ricerca sulla sicurezza e sull’allineamento dei modelli proceda alla stessa velocità degli investimenti industriali. Il rischio, altrimenti, è che la transizione tecnologica venga guidata quasi esclusivamente dal profitto economico e dalla competizione geopolitica, lasciando alle istituzioni il compito di intervenire solo quando i problemi sono già diventati strutturali.

Per comprendere la fase attuale dell’intelligenza artificiale, si può immaginarla come un treno ad altissima velocità che avanza mentre i binari vengono ancora tracciati.

La tecnologia corre più rapidamente della capacità di definire regole, limiti e responsabilità adeguate alla sua reale portata. Se non si interviene nei tempi giusti, il rischio è che lo sviluppo proceda senza un quadro di riferimento chiaro, generando effetti difficili da governare una volta consolidati.

La corsa dell’intelligenza artificiale non è, di per sé, un problema né è inevitabilmente destinata a produrre esiti negativi. Al contrario, se accompagnata da una maggiore consapevolezza dei rischi e da scelte responsabili, è possibile che i benefici superino i costi, sia economici sia ambientali.

Con questa nuova versione, Sora evolve in un’app social autonoma – completa di feed, funzioni interattive e dinamiche di community.

Attualmente, l’app è accessibile solo su iOS negli Stati Uniti e in Canada.

Il suo lancio segna comunque l’ingresso di OpenAI nel territorio finora dominato dai social come TikTok, YouTube Shorts e Instagram Reels, con una proposta radicalmente diversa, in Sora, tutti i contenuti sono creati dall’IA. Non è possibile caricare video reali, non si possono usare clip girate con il proprio smartphone. In questo “social AI” è la simulazione, non la registrazione, ad essere la norma.

Novità tecniche di Sora 2

Se la prima versione di Sora era stata presentata come il “momento GPT‑1 del video”, ovvero un primo passo ancora incerto ma promettente, Sora 2 invece viene paragonato a GPT‑3.5 per i video: un modello che non solo genera brevi video, ma simula ambienti e persone rispettando le leggi della fisica avvicinandosi sempre più alla realtà.

Ad esempio se un giocatore di basket sbaglia un tiro, la palla rimbalza sul tabellone, anziché teletrasportarsi magicamente nel canestro. È una differenza sottile, ma importante. Perché è proprio nella capacità di modellare il fallimento, l’imprevisto, l’errore umano che l’IA si avvicina alla credibilità del mondo reale.

Ma il realismo si manifesta non solo nel rispetto delle leggi della fisica, infatti Sora 2 sarebbe in grado anche mantenere la coerenza narrativa tra più inquadrature, seguire istruzioni articolate e restituire una continuità visiva e logica che, fino a pochi mesi fa, sembrava fuori portata per i sistemi IA.

Inoltre, in questa nuova versione l’audio è integrato in modo nativo con dialoghi, suoni ambientali, paesaggi sonori. Ogni video generato potrebbe essere paragonato a tutti gli effetti ad una micro‑scena cinematografica, in quanto anche la durata dei video è aumentata fino a 10 secondi.

Oltre alla maggiore coerenza narrativa e alla presenza dell’audio nativo, Sora 2 introduce anche un’altra novità: il cameo, ovvero dopo una breve registrazione del proprio volto e della propria voce, l’utente può essere inserito all’interno dei video generati.

La propria immagine può comparire in scenari fantastici, storici o surreali.
È una forma inedita e potente di auto‑rappresentazione artificiale, che proietta l’identità in mondi narrativi generati, sfumando sempre più la distinzione tra il sé reale e il proprio avatar. L’utente ha comunque il pieno controllo: ogni utilizzo viene notificato, il consenso può essere revocato in qualsiasi momento, anche se il video non viene pubblicato.

La svolta culturale: da contenuto vissuto a contenuto generato

In questo scenario, la costruzione della presenza online cambia radicalmente: non si tratta più di condividere esperienze vissute, ma di immaginare e modellare versioni alternative di sé stessi, spesso più attraenti della realtà stessa.

OpenAI ha trasformato il suo modello in una piattaforma social a tutti gli effetti. Sora 2 è un’app che, nella forma, ricorda TikTok, con un feed verticale, scorrimento continuo, possibilità di commentare, mettere “mi piace” e remixare. Ma il contenuto  è completamente diverso.

Ogni video è generato dall’IA, dunque è  un rovesciamento concettuale la finzione diventa la base, non più l’eccezione a cui fare “attenzione”.

A questo punto, vale la pena chiedersi: cosa accade ai concetti di informazione, narrazione e autenticità, in un mondo dove la realtà non è più qualcosa da documentare, ma da generare?

L’attenzione nell’era del feed

Viviamo in un’epoca in cui l’attenzione è diventata una risorsa scarsa, fragile e frammentata. Studi come quelli della professoressa Gloria Mark dell’Università della California mostrano come il multitasking digitale comprometta la concentrazione e aumenti lo stress cognitivo. Ogni interazione online tende a essere breve, impulsiva, parziale. È proprio in questo contesto che si inserisce Sora, come una possibile risposta culturale alla frammentazione crescente dell’ecosistema digitale.

OpenAI afferma infatti che Sora 2 non è progettata per massimizzare il tempo trascorso sulla piattaforma, come avviene per i social tradizionali, ma per incentivare la creatività. La logica del suo feed segue un principio controcorrente: anziché promuovere i contenuti più virali o “clickabili”, il sistema privilegia quelli che hanno maggiori probabilità di ispirare nuove creazioni. In questo senso, Sora si presenta come una piattaforma che cerca di superare l’era del doomscrolling e dell’engagement compulsivo.

Non a caso, anche la personalizzazione del feed si basa su un’interazione attiva tra utente e sistema: non è più un algoritmo a decidere cosa mostrare, ma è l’utente stesso a definire, in linguaggio naturale, che tipo di contenuti desidera vedere. Per questo motivo, viene favorita una relazione più consapevole e orientata alla qualità dell’esperienza, piuttosto che alla sua quantità.

Un’attenzione particolare è rivolta anche alla sicurezza dei minori, con l’introduzione di limiti quotidiani, filtri per i cameo e strumenti di parental control integrati con ChatGPT.

Autenticità visiva: un concetto da ridefinire

Di fronte ad una novità di questo tipo, è necessario fare un’analisi attenta dei potenziali rischi.

In un mondo dove tutto può essere simulato, la distinzione tra vero e falso si fa sempre più sottile. OpenAI ha previsto watermark visibili, notifiche di contenuto sintetico, e filtri per impedire la generazione di contenuti dannosi o fuorvianti. Ma la minaccia dei deepfake è reale.

Un riflesso diretto di questa trasformazione riguarda soprattutto il giornalismo digitale, che si trova a operare in un contesto dove l’autenticità visiva è sempre più difficile da verificare. La diffusione online di contenuti generati da IA per loro natura realistici ma costruiti artificialmente impone una ridefinizione del concetto stesso di “fonte attendibile”.

In passato, bastava un video a “dimostrare” un fatto; oggi, la prova visiva può essere tanto manipolabile quanto una citazione inventata. Le redazioni, già sotto pressione per la velocità della notizia e l’inseguimento dell’algoritmo, devono ora fare una distinzione tra il verosimile e il verificato.

Dunque, il compito del giornalismo non è più solo quello di trasmettere le informazioni, ma quello — ben più complesso — di proteggerne l’integrità semantica. In un ecosistema dominato da feed personalizzati, contenuti sintetici e viralità emotiva, il ruolo del giornalista si trasforma, da semplice testimone a mediatore critico.

Chi protegge cosa: l’asimmetria dell’opt-out

Sul piano legale, la questione del copyright resta ancora largamente irrisolta. I modelli IA come quelli di OpenAI hanno generato e continuano a generare dubbi sul modo in cui vengono addestrati, soprattutto in relazione all’utilizzo di contenuti protetti da diritti d’autore.

OpenAI ha infatti confermato che i suoi modelli possono generare contenuti ispirati a opere protette da copyright, a meno che i titolari non richiedano espressamente di essere esclusi tramite un meccanismo di opt-out. In pratica, se un autore o un’azienda non interviene per vietare l’utilizzo delle proprie opere come riferimento, queste potrebbero comunque influenzare gli output generativi del sistema.

Alcuni, come Disney, hanno già esercitato il diritto di esclusione, per proteggere i propri personaggi, ambientazioni e marchi da usi non autorizzati. Ma questa politica ha innescato un acceso dibattito, soprattutto tra i creativi indipendenti e gli operatori del settore culturale, che vi leggono una sorta di “presunzione di consenso” implicita.
In questo schema, infatti, l’onere di difendere le proprie opere ricade sugli autori, costretti ad agire per sottrarsi al sistema, piuttosto che su chi lo gestisce, che può continuare a utilizzare i contenuti in assenza di opposizione formale.

Nel frattempo, i grandi concorrenti non restano a guardare. Meta ha lanciato il suo feed video AI “Vibes”, Google sta potenziando il suo modello Veo 3 su YouTube.

Sora 2 si inserisce come una piattaforma che non si limita a generare video, ma introduce un nuovo modo di costruire narrazione, identità e immaginario visivo. In un ambiente digitale dove la realtà può essere simulata con precisione crescente, diventa centrale sviluppare nuovi strumenti culturali per interpretare ciò che vediamo.

In un panorama in cui la generazione sintetica di contenuti diventa sempre più realistica, la realtà potrebbe progressivamente diventare solo una delle tante opzioni narrative possibili. La distinzione tra ciò che è autentico e ciò che è verosimile rischia di sfumare, e la percezione del “vero” potrebbe essere influenzata non solo dai fatti, ma dai “like” ricevuti.

La ricerca ha coinvolto 54 studenti di diverse università dell’area di Boston, tutti madrelingua inglesi e senza patologie neurologiche note. Ogni partecipante è stato sottoposto a una prova di scrittura libera, monitorato da uno scanner per la risonanza magnetica funzionale (fMRI), in grado di registrare in tempo reale le variazioni nel flusso sanguigno cerebrale, un indicatore indiretto dell’attività neurale.
I partecipanti sono stati suddivisi in tre gruppi sperimentali distinti:

• il gruppo Brain-only, a cui era vietato qualsiasi aiuto esterno e dove gli studenti dovevano scrivere basandosi esclusivamente sulla propria memoria e capacità cognitiva;
• il gruppo Search Engine, autorizzato a utilizzare Internet per ricercare informazioni, ma senza accesso a chatbot o intelligenze artificiali;
• infine il gruppo LLM, che poteva avvalersi unicamente di ChatGPT (nella versione GPT-4o), senza consultare altre fonti.

Ogni partecipante ha preso parte a tre sessioni, mantenendo lo stesso metodo di supporto, mentre in una quarta sessione finale alcuni sono stati riassegnati a un gruppo diverso, permettendo così di misurare gli effetti dell’uso prolungato o improvviso di IA sul funzionamento cerebrale.

Ciò che i ricercatori hanno rilevato è una differenza sostanziale nell’attivazione delle aree cerebrali. Gli studenti che rispondevano senza utilizzare l’intelligenza artificiale mostravano una stimolazione intensa nella corteccia prefrontale dorsolaterale, area associata alla memoria di lavoro e alla riflessione astratta, così come nel cingolo anteriore, coinvolto nella regolazione dell’attenzione e nel monitoraggio dell’errore.

Al contrario, chi si affidava all’IA presentava un’attività molto più bassa in queste aree, in pratica, l’impegno cognitivo sembrava attenuarsi.

Non si trattava però di un semplice “risparmio energetico”, come qualcuno potrebbe superficialmente concludere, bensì di un vero e proprio disinvestimento neurale. Come se la mente, percependo la presenza di un “sostituto cognitivo” tanto efficiente quanto servizievole, preferisse fare un passo indietro.

Non si tratta di demonizzare gli strumenti IA generativi, ma i risultati dello studio del MIT ci porta a riflettere sugli effetti che il progressivo affidamento a questi modelli linguistici ha sul nostro cervello.

Inoltre, un altro aspetto sorprendente è che l’uso dell’intelligenza artificiale non solo riduceva lo sforzo mentale, ma influenzava anche la qualità stessa del pensiero espresso. Le risposte scritte con ChatGPT apparivano più omogenee, convenzionali, meno ricche di espressione e personalità. Come se il pensiero venisse “levigato”, ripulito da quelle imperfezioni che sono in realtà il segno distintivo dell’umano.

I ricercatori parlano di “omogeneizzazione del pensiero”: un appiattimento che non riguarda solo l’intensità dell’attività cerebrale, ma anche la sua qualità. La domanda allora diventa: se continuiamo a usare risposte costruite da modelli statistici, cosa ne sarà della nostra capacità di dire qualcosa di veramente nostro?

Uno degli aspetti più interessanti dello studio riguarda la modalità con cui l’IA finisce per ristrutturare il processo stesso della generazione del pensiero.

 Quando uno studente riceveva un suggerimento da ChatGPT e lo copiavano, si osservava una forte riduzione dell’attività nella corteccia frontale inferiore sinistra, area deputata all’organizzazione sintattica e alla selezione semantica del linguaggio. Lo stesso calo si verificava anche quando la persona decideva di modificare il testo generato: il cervello sembrava considerarlo già un punto di partenza valido, quasi una “verità predefinita” da correggere, non da creare.

In altre parole, quando ChatGPT entra in scena, anche come semplice spunto, il nostro cervello sembra cedere il timone.

Anche se condotto in laboratorio i risultati possono essere estesi alla quotidianità, in quanto l’esperimento non riguarda solo la scrittura, ma coinvolge l’intera infrastruttura del pensiero, visto che strumenti intelligenti stanno colonizzando ogni ambito, dalle email alle chat personali. Il rischio è una “pigrizia metacognitiva”, un’illusione di produttività che maschera un declino dell’autonomia intellettuale.

Queste riflessioni trovano ulteriore conferma e, talvolta, sfumature in altre ricerche condotte in ambito accademico.

Un esempio proviene da uno studio condotto nel Regno Unito, che ha coinvolto oltre 600 persone e pubblicato a gennaio. Questa ricerca ha rivelato una “significativa correlazione negativa tra l’uso frequente di strumenti di intelligenza artificiale e le capacità di pensiero critico”. Similmente a quanto suggerito dallo studio del MIT sul “disinvestimento neurale” e sul “debito cognitivo”, gli utenti più giovani, in particolare, tendevano a fare affidamento sui programmi di IA come sostituti, anziché come supplementi, per le attività di routine.

Michael Gerlich, autore di questo studio, ha elogiato l’approccio del MIT definendolo “brillante” e ha affermato che ha chiaramente dimostrato come l’IA stia potenziando il “scarico cognitivo”.

Tuttavia, un’importante distinzione e potenziale via d’uscita emerge da uno studio della Wharton School dell’Università della Pennsylvania. Questa ricerca ha mostrato che gli studenti delle scuole superiori in Turchia, con accesso a un tutor in stile ChatGPT, hanno ottenuto risultati significativamente migliori nella risoluzione di problemi di matematica pratica. Questo risultato iniziale potrebbe sembrare contraddire l’idea di un impatto negativo sulla cognizione. Il punto critico, però, è emerso quando il programma è stato rimosso: gli stessi studenti hanno ottenuto risultati peggiori rispetto a quelli che non avevano usato alcun tutor di intelligenza artificiale. Questo suggerisce che, mentre l’IA può migliorare le prestazioni a breve termine, un uso non guidato può creare una dipendenza che mina l’apprendimento profondo e l’autonomia intellettuale a lungo termine, in linea con l’allarme del MIT sulla perdita di “micro-palestra cognitiva”.

Curiosamente, lo studio della Wharton ha anche incluso un gruppo con un tutor in stile ChatGPT dotato di “protezioni integrate” ovvero suggerimenti progettati dall’insegnante anziché risposte dirette. Gli studenti di questo gruppo hanno ottenuto risultati simili a quelli quando hanno risolto problemi senza assistenza. Questo indica che l’IA, se implementata correttamente e non come mero sostituto, potrebbe effettivamente aumentare, non sostituire, il pensiero critico, offrendo una prospettiva meno allarmante e più costruttiva.

Proseguendo su questa linea di analisi, un’indagine condotta dalla Stanford University ha mostrato che gli studenti che utilizzano regolarmente strumenti come ChatGPT per redigere i propri saggi tendono, nel tempo, a sviluppare una minore capacità di pianificazione testuale. Non solo, a lungo termine, la loro propensione a rivedere criticamente i propri testi diminuisce. La macchina suggerisce, scrive e rifinisce, e l’umano, progressivamente, accetta. Questo meccanismo di delega si allinea perfettamente con l’osservazione del MIT secondo cui il cervello sembra “cedere il timone” anche con un semplice spunto, portando a una perdita del senso del processo e, con esso, di una parte dell’apprendimento profondo.

Ancora più interessante è il dato riportato da un team della University of California, secondo cui l’interazione frequente con modelli linguistici generativi può condizionare il tono e lo stile del linguaggio degli utenti, portandoli a scrivere e in parte a pensare in modo più standardizzato, più neutro, meno connotato culturalmente.

Questo fenomeno si presenta come una trasformazione sottile ma pervasiva: “l’IA non si limita a servirci le parole, ma inizia a proporci un pensiero”.

Il mondo del giornalismo, in particolare, non può ignorare queste riflessioni. L’espressione individuale è sempre stata sinonimo di libertà e maturità critica e professionale. Scrivere, e dunque pensare, è fatica, dubbio, riscrittura. Se l’IA ci solleva da tutto questo, dobbiamo chiederci se ci sta davvero aiutando o ci sta addestrando?

Ovviamente, lo studio del MIT non pretende di fornire risposte definitive. Al contrario, solleva domande, invita alla prudenza, apre un campo d’indagine che sarà inevitabilmente oggetto di ulteriori ricerche nei mesi e negli anni a venire.

In altre parole, ciò che è stato osservato in laboratorio potrebbe non ripetersi allo stesso modo nella vita quotidiana, oppure emergere in forme più sfumate, difficili da isolare. Tuttavia, la direzione appare chiara. E il fatto che preoccupazioni simili stiano emergendo anche da istituzioni lascia pensare che non si tratti di un caso isolato, ma di un fenomeno reale, già in corso.

Lo studio del MIT si tratta di un primo passo, pubblicato in forma di preprint, quindi ancora non revisionato. Il campione, 54 studenti, è ridotto, com’è normale in studi con risonanza magnetica. Per avere conferme servono numeri più ampi e profili diversificati per età, formazione e rapporto con la tecnologia. Anche il contesto è artificiale, scrivere in un tubo metallico, osservati, non è come farlo a casa o in ufficio. Emozioni, distrazioni, stimoli è tutto ciò che nella vita reale è presente, mentre in laboratorio manca.

Inoltre, è importante evitare una lettura rigida dei dati: serve elasticità, la capacità di cogliere le diverse sfaccettature del fenomeno e, soprattutto, riflettere con lucidità piuttosto che allarmarsi.

Nessuna motivazione, ma il gesto appare come un chiaro segnale: l’amministrazione in carica ha intenzione di cambiare profondamente le regole sui contenuti digitali e sull’intelligenza artificiale.

La notizia ha fatto rapidamente il giro del mondo, scatenando reazioni nel mondo culturale, tecnologico e politico.

Ma per capire cosa c’è davvero in gioco, bisogna guardare oltre il licenziamento formale e leggere tra le righe di un conflitto, affrontato già in diversi articoli, quello tra il diritto d’autore e l’industria dell’IA generativa, tra la protezione dei contenuti e la fame di dati che alimenta i nuovi modelli di ML.

Shira Perlmutter, fino a poco fa a capo del Copyright Office degli Stati Uniti, è una giurista specializzata in proprietà intellettuale, Perlmutter era responsabile della direzione dell’ufficio federale che si occupa di registrare e proteggere i diritti d’autore nel Paese. Il Copyright Office, infatti, ha il compito di garantire che chi crea contenuti – come libri, film, musica – possa tutelare legalmente la propria opera. Oltre alla registrazione delle opere, l’ufficio fornisce consulenza al Congresso, emette pareri legali e promuove politiche pubbliche in materia di copyright.

Negli ultimi anni, un ruolo sempre più centrale dell’ente è stato affrontare le sfide poste dalle nuove tecnologie: intelligenza artificiale, data mining, piattaforme digitali. E proprio Perlmutter era alla guida di questa iniziativa.

Non a caso solo due giorni prima del suo allontanamento, Perlmutter aveva firmato un rapporto di 108 pagine che metteva in discussione l’uso non autorizzato di opere protette da copyright per addestrare modelli di IA. Il documento, frutto di un’ampia consultazione pubblica avviata nel 2023, è il più esplicito mai pubblicato da un’autorità statunitense su questo tema.

Tra i punti centrali del rapporto, emerge la preoccupazione per la riproduzione massiva di opere protette da copyright senza autorizzazione, soprattutto quando avviene per scopi commerciali. A differenza di ambiti come la ricerca scientifica o l’insegnamento, l’addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale generativa si muove in un’ottica di profitto e, nella maggior parte dei casi, avviene senza licenze esplicite.

Il documento propone per la prima volta l’istituzione di mercati dedicati alle licenze di contenuti destinati all’addestramento dell’IA, e sottolinea l’importanza di garantire agli autori e ai titolari dei diritti strumenti concreti – sia tecnici sia economici – per mantenere un controllo effettivo sull’uso delle proprie opere da parte delle tecnologie emergenti.

Un messaggio che, seppur formulato con cautela, sembra rivolgersi direttamente a chi ha il potere di regolamentare.

Ma è un messaggio che rischia di cadere nel vuoto, soprattutto in un contesto politico che appare più incline a tutelare gli interessi delle big tech, mentre l’intelligenza artificiale si afferma come pilastro dell’economia digitale globale.

Inoltre, secondo fonti vicine al Congresso, l’episodio non è isolato.

Infatti lo scorso 9 maggio anche Carla Hayden, bibliotecaria del Congresso e figura di riferimento per la gestione delle istituzioni culturali federali, è stata destituita. Al suo posto è stato nominato Todd Blanche, avvocato personale di Donald Trump durante i suoi procedimenti giudiziari dello scorso anno. 

Anche esponenti politici hanno espresso forte preoccupazione, il rappresentante Joe Morelle, democratico dello Stato di New York e membro di rango della Commissione per l’Amministrazione della Camera, nel comunicato stampa pubbliato il 10 maggio ha definito il licenziamento improvviso di Shira Perlmutter una “presa di potere sfacciata e senza precedenti, priva di qualsiasi base legale”.

Secondo Morelle, la tempistica non è casuale: la rimozione è avvenuta a meno di 24 ore dal rifiuto, da parte di Perlmutter, di approvare “gli sforzi di Elon Musk per estrarre tesori di opere protette da copyright per addestrare modelli di intelligenza artificiale”. Un passaggio che collega direttamente il licenziamento al recente rapporto contenente linee guida prudenziali sull’uso di materiali protetti nei dataset.

Inoltre, Morelle ha elogiato il lavoro di Perlmutter alla guida dell’Ufficio, definendola “una patriota” che ha modernizzato in profondità l’istituzione e ne ha rafforzato il ruolo strategico nel 21° secolo, soprattutto nell’intersezione tra intelligenza artificiale e proprietà intellettuale.

La sua rimozione, ha aggiunto, “calpesta ancora una volta l’autorità dell’articolo uno del Congresso” e rischia di gettare nel caos “un’industria da trilioni di dollari”. Non essendo la prima mossa controversa sul fronte culturale da parte dell’amministrazione Trump, Morelle pone una domanda ai suoi colleghi repubblicani semplice e retorica: “Quando decideranno che quando è troppo, è troppo?”.

Per capire davvero cosa significa la rimozione di Shira Perlmutter, bisogna spostare lo sguardo. Guardare oltre la cronaca politica, oltre il licenziamento via email, e immergersi in un contesto più profondo.
Al centro della questione c’è l’intelligenza artificiale generativa, che sta diventando una forza culturale ed economica sempre più rilevante.

Modelli come GPT e altri si nutrono di enormi quantità di dati online, spesso senza il consenso degli autori. Questo mette in crisi giornalisti, editori e creatori: i contenuti originali vengono usati per generare testi sintetici che possono essere pubblicati e venduti in pochi secondi, senza riconoscere né credito né compenso agli autori.

Il pericolo è sempre più concreto: se l’intelligenza artificiale rimpiazza i contenuti prodotti dalle redazioni, viene meno la base economica su cui si regge il giornalismo indipendente e di qualità. Inolte, la rimozione di figure come Perlmutter sembra lanciare un segnale chiaro dall’alto: via libera all’IA, senza freni, anche se questo significa mettere da parte il diritto d’autore e le istituzioni che dovrebbero difenderlo.

Dunque, non si tratta solo di favorire la crescita di un settore strategico come l’IA, ma di consolidare un’idea di sviluppo sociale e culturale che mette al centro l’interesse delle grandi piattaforme a scapito della pluralità culturale e dell’autonomia creativa. Con il rischio di trasformare il sapere, l’informazione e la cultura in pura materia prima, da estrarre e processare senza limiti.  

Il licenziamento di Shira Perlmutter, dunque, è molto più di una notizia politica.

È il segno che la battaglia per il controllo dei dati, e quindi della conoscenza, è entrata in una fase nuova, più esplicita e più aggressiva, in questo scenario se vogliamo che l’IA non sia solo potente, ma anche equa, serve riconoscere che la creatività ha un valore e deve essere retribuita e che le regole devono valere per tutti, inclusi i giganti tecnologici.

E chi prova a farle rispettare, come Shira Perlmutter, non può essere semplicemente spazzato via con un’email.

Nel mese di gennaio il World Economic Forum, nel Global Risks Report 2024, aveva posizionato la disinformazione tra i rischi più immediati e destabilizzanti a livello globale, evidenziando come le informazioni manipolate e falsificate rappresentassero un pericolo per i processi elettorali ed un rischio in grado di innescare disordini civili, indebolire la fiducia nelle istituzioni e generare sfiducia nei confronti dei media.

Le preoccupazioni espresse all’inizio dell’anno si sono rivelate fondate

Già nelle elezioni in Bangladesh, durante la competizione tra la prima ministra Sheikh Hasina e l’opposizione rappresentata dal partito nazionalista del Bangladesh, l’uso di deepfake e di contenuti manipolati dall’IA per diffondere informazioni fuorvianti e alterare la percezione pubblica è stato evidente.

In India, lo scorso giugno l’intelligenza artificiale è stata utilizzata per creare avatar virtuali dei leader politici, che interagivano direttamente con gli elettori per ricevere sostegno.

Anche negli Stati Uniti, l’attenzione sui deepfake è cresciuta con l’avvicinarsi delle presidenziali e. in questo contesto, nel luglio 2024, Elon Musk ha condiviso sulla piattaforma X un video falso, generato tramite IA, per deridere Kamala Harris.

Questi eventi hanno contribuito ad aumentare il timore di un uso improprio dell’intelligenza artificiale generativa soprattutto in vista delle elezioni statunitensi.

Nel contesto di questa crescente preoccupazione, OpenAI ha intrapreso una serie di strategie finalizzate a ridurre i rischi di disinformazione durante il periodo pre e post-elettorale.

Il 31 ottobre, l’azienda sul suo blog ha annunciato l’adozione di nuove misure di sicurezza per limitare la diffusione di contenuti manipolati e indirizzare gli utenti verso fonti affidabili come Reuters e Associated Press, due tra le principali agenzie di informazione, per incoraggiare gli utenti a consultare fonti ufficiali e affidabili riguardo alle informazioni elettorali.

Inoltre, grazie a una collaborazione con la National Association of Secretaries of State (NASS), ChatGPT ha indirizzato le persone che cercavano informazioni su come e dove votare verso CanIVote.org, autorevole fonte di informazioni delle modalità di voto negli Stati Uniti.

OpenAI, in seguito alla conclusione delle elezioni, l’8 novembre ha annunciato che ChatGPT ha respinto oltre 250.000 richieste di generazione di immagini tramite il suo modello DALL·E, per prevenire l’uso di immagini di figure politiche di spicco – tra cui il presidente eletto Trump, la vicepresidente Harris, il vicepresidente eletto Vance, il presidente Biden – che avrebbero potuto alimentare la disinformazione visiva e distorcere la percezione pubblica.

L’attenzione di OpenAI, per i pericoli dell’IA non è stato solo per le elezioni ma già il mese scorso  ha pubblicato un rapporto di 54 pagine, in cui affermato di aver interrotto più di 20 operazioni ingannevoli in tutto il mondo che hanno tentato di utilizzare i suoi modelli. I contenuti erano articoli di siti Web generati dall’intelligenza artificiale e post sui social media di account falsi.

Bing Generative Search, ancora in fase di sviluppo, è stata resa disponibile negli Stati Uniti, ad una piccola percentuale di utenti per ricevere riscontri ed effettuare aggiustamenti. Per attivarla bisogna cercare “Bing Generative Search” su Bing, e l’utente si troverà sullo schermo un carosello di query da selezionare e che consentirà di sperimentare come la ricerca generativa possa fornire risposte più pertinenti e complete per un’ampia gamma di argomenti.

Per gli utenti negli altri paesi, inclusa l’Italia, è già disponibile il pulsante “Ricerca approfondita” che appare nella pagina dei risultati, nello specifico sul lato destro della pagina, in cui offre i risultati “approfonditi”, ovvero ulteriori spunti di ricerca, in relazione alla query di partenza.

Attraverso questa funzionalità, Bing consente di andare oltre i risultati di ricerca tradizionali , che non vengono rimossi e possono essere consultati nella parte sottostante, dando la possibilità all’utente di interfacciarsi con più risposte provenienti da fonti diverse.

Inoltre, Bing informa che il caricamento di questi risultati potrebbe richiedere più tempo rispetto alle “normali” risposte di ricerca generativa in quanto, la funzione è ancora in fase beta e, dunque, fornisce i risultati di ricerca generativa quando l’IA ha effettuato le opportune verifiche di accuratezza e pertinenza.

Con questa innovazione nell’esperienza di ricerca, Microsoft punta a migliorare la capacità di Bing di comprendere la domanda dell’utente utilizzando modelli linguistici avanzati (LLM) e un’interfaccia ottimizzata grazie all’Intelligenza artificiale, non a  caso la ricerca generativa di Bing non si limita a trovare una sola risposta ma “[…] comprende la query di ricerca, esamina milioni di fonti di informazioni, abbina dinamicamente i contenuti e genera risultati di ricerca in un nuovo layout generato dall’intelligenza artificiale “.

Il potenziamento dei motori di ricerca mediante l’IA è senza dubbio uno dei passi che apre le porte a una maggiore crescita e innovazione; tuttavia, minaccia anche di innescare un cambiamento radicale nelle abitudini di ricerca degli utenti sul web. Inoltre, le risposte esaustive fornite dall’IA possono diminuire le visite degli utenti alle fonti, ovvero ai siti di informazione, influenzando negativamente i ricavi degli editori.

A tal proposito, a luglio Microsoft aveva garantito che avrebbe “esaminato attentamente l’impatto della ricerca generativa sul traffico verso i siti di news” e aveva affermato di avere dati preliminari secondo cui la ricerca generativa di Bing “manteneva il numero di clic sui siti web”.

Ma ad oggi la società non ha ancora condiviso informazioni in merito.

Il nuovo aggiornamento punta a consolidare i vari marchi del gruppo e a incrementare il numero di abbonamenti, migliorando al contempo l’esperienza utente.

L’app si conferma un canale importante per l’engagement, con il 90% degli abbonati che la utilizza regolarmente ogni settimana e dedica il doppio del tempo rispetto a chi preferisce accedere tramite il sito web. Nonostante la riprogettazione, alcuni elementi chiave, come la tipografia e la schermata “Today”, sono rimasti inalterati per preservare l’identità del giornale. Tuttavia, sono stati apportati cambiamenti sostanziali per migliorare la navigazione e l’usabilità.

Tra le novità più rilevanti, spicca una maggiore visibilità per sezioni come viaggi, cultura e lifestyle, precedentemente meno accessibili. Grazie a una nuova organizzazione, queste aree possono ora essere esplorate più intuitivamente, offrendo agli utenti un accesso facilitato ai contenuti di loro interesse.

La novità principale dell’aggiornamento è l’introduzione di un nastro orizzontale interattivo nella parte superiore dell’app, che suddivide l’esperienza in diverse sezioni tematiche. A differenza del passato, in cui esisteva un unico feed di notizie, ora gli utenti possono navigare tra dieci sezioni distinte, tra cui Cooking, Wirecutter, Games e The Athletic. Prima disponibili solo tramite app separate, queste sezioni sono ora integrate nella piattaforma principale, offrendo una navigazione più semplice e simile a quella di un giornale cartaceo.

Questa integrazione incentiva l’adozione dell’abbonamento “All Access”, che include tutte le funzionalità del New York Times, rafforzando la strategia di “user retention” per mantenere l’attenzione degli utenti su un’unica app centralizzata.

L’aggiornamento dell’app risponde anche alle esigenze della Gen Z e dei Millennials, che consumano contenuti digitali in modo diverso rispetto alle generazioni precedenti. In un contesto in cui molte testate faticano a trattenere abbonati, il New York Times punta a rendere la sua app più interattiva e coinvolgente, seguendo le tendenze di personalizzazione, maggiore utilizzo di contenuti visivi e un’interfaccia sempre più intuitiva e user-friendly.

Ma cosa ci riserva il futuro? Secondo Altmann, le IA potrebbero diventare assistenti personali autonomi che svolgeranno compiti specifici per nostro conto ed inoltre aiutarci a trovare soluzioni ai problemi più urgenti del nostro pianeta, come il cambiamento climatico e potrebbe rivoluzionare settori come la medicina, l’educazione e i trasporti.

Per il CEO di OpenAI, nei prossimi due decenni, il mondo potrebbe trasformarsi in modi che ai nostri predecessori sarebbero sembrati magici e questo cambiamento, già in corso d’opera, sta per subire un’accelerazione senza precedenti e non grazie a un cambiamento genetico, ma grazie all’avanzamento senza sosta dell’Intelligenza artificiale.

L’avanzamento tecnologico ha portato l’umanità da epoche primitive fino ai giorni nostri, culminando nella scoperta del deep learning, algoritmi capaci di apprendere da qualsiasi tipo di dati. E questa tecnologia migliorerà costantemente grazie all’aumento delle risorse, anche quelle da essa stessa generate.

Tuttavia, lo stesso Altmann afferma che è importante utilizzare questa nuova tecnologia con consapevolezza, garantendo un utilizzo etico e responsabile e che sia accessibile a tutti ed in particolare scrive “[…] se non costruiamo abbastanza infrastrutture, l’intelligenza artificiale sarà una risorsa molto limitata per cui si combatteranno guerre e che diventerà principalmente uno strumento per i ricchi.”

In questo senso, affinché l'”Era dell’Intelligenza” decolli, il costo dell’informatica dovrà diminuire e l’infrastruttura dovrà essere robusta per fornire tutta l’energia e i chip necessari.

Con un’intelligenza quasi illimitata e risorse abbondanti, il nostro potenziale di realizzazione è senza precedenti. Tuttavia, è fondamentale lavorare ora per massimizzare i benefici dell’IA e minimizzare i danni come, ad esempio, i cambiamenti che potrebbero emergere nel mercato del lavoro.

La proposta, approvata dal Senato della California il 28 agosto, avrebbe introdotto per la prima volta una regolamentazione etica e di sicurezza volta a proteggere la società da potenziali abusi dell’IA, come attacchi informatici o la creazione di armi.

Il disegno di legge, identificato come SB 1047, avrebbe imposto agli sviluppatori requisiti stringenti, tra cui l’obbligo di implementare misure di sicurezza contro accessi non autorizzati e di conservare una copia non censurata dei protocolli di sicurezza.

In caso di incidenti legati all’IA, gli sviluppatori sarebbero stati tenuti a informare il Procuratore Generale entro 72 ore. Il testo prevedeva anche una tutela per i whistleblower, ossia i dipendenti che avrebbero segnalato violazioni della sicurezza, e la creazione di un’agenzia apposita, il “Board of Frontier Models”, incaricata della supervisione sulla conformità alle norme. Tra le misure proposte, figuravano anche test di sicurezza per i modelli di IA avanzati e l’introduzione di un “kill switch”, un meccanismo per disattivare i modelli in caso di emergenza. Questi requisiti sarebbero stati particolarmente stringenti per progetti con costi superiori a 100 milioni di dollari o che utilizzano grandi quantità di potenza di calcolo.

Nonostante le intenzioni della legge, la proposta ha incontrato una forte opposizione da parte delle startup, delle grandi aziende tecnologiche e di alcuni membri democratici della Camera.

Newsom ha giustificato il suo veto esprimendo preoccupazioni riguardo l’impatto della legge sull’industria tecnologica nazionale, sostenendo che essa avrebbe imposto requisiti troppo rigidi e inadeguati per la maggior parte dei sistemi IA, senza distinguere tra l’uso in contesti ad alto rischio o per decisioni critiche. Secondo il governatore, l’applicazione di standard così severi anche a sistemi di base avrebbe compromesso la competitività del settore tecnologico, nel paese.

Tuttavia, Newsom ha chiarito di non voler lanciare un segnale sbagliato e ha invitato gli esperti di intelligenza artificiale generativa a collaborare per creare misure di sicurezza più pratiche e basate su analisi scientifiche, inoltre ha ordinato alle agenzie statali di ampliare la loro valutazione dei rischi legati a potenziali scenari catastrofici derivanti dall’uso dell’IA.

Questa vicenda mette in luce un problema ricorrente: le proposte legislative mirate a garantire maggiore protezione nei confronti dei rischi legati all’intelligenza artificiale si scontrano spesso con il timore che regolamenti troppo rigidi possano frenare l’innovazione e la competitività. Le istituzioni, preoccupate che misure così rigide possano scoraggiare lo sviluppo tecnologico e allontanare le aziende, spesso decidono di fare un passo indietro.

Il senatore democratico Scott Weiner, promotore del disegno di legge, ha definito il veto di Newsom “una battuta d’arresto” per coloro che sostengono la necessità di una maggiore supervisione sulle grandi aziende tecnologiche, che prendono decisioni cruciali per la sicurezza pubblica. Weiner ha sottolineato che persino le aziende stesse riconoscono l’esistenza di rischi crescenti legati ai modelli IA, affermando che “gli impegni volontari del settore raramente funzionano a beneficio del pubblico”.

Sostenitori del provvedimento, come Elon Musk e rappresentanti di Anthropic, hanno evidenziato che la legge avrebbe potuto introdurre maggiore trasparenza e responsabilità nello sviluppo di modelli di IA su larga scala.

Vale la pena ricordare che la California ospita molte delle principali aziende di intelligenza artificiale a livello mondiale, il che significa che ogni iniziativa legislativa in questo settore ha ripercussioni non solo a livello statale, ma anche su scala nazionale e globale.

Il Garante ha dichiarato in una nota che monitorerà attentamente l’accordo per assicurarsi che vengano rispettate le normative sulla privacy.

Tale accordo ha attirato l’attenzione anche della Federazione Nazionale della Stampa Italiana (FNSI) che ha espresso preoccupazioni riguardo agli impatti di questa partnership sui diritti d’autore e le condizioni lavorative dei giornalisti.

Secondo il sindacato, è necessario un approfondimento tecnico e contrattuale per capire se l’IA di OpenAI utilizzerà i contenuti dei giornalisti per addestrarsi e se questi verranno contabilizzati correttamente. La FNSI, insieme alle Associazioni Stampa Romana e Subalpina, ha richiesto un confronto trasparente su questi temi, per assicurare che l’accordo produca benefici economici anche per le redazioni.

Grazie a questa partnership, gli utenti di ChatGPT potranno accedere a citazioni, articoli e analisi provenienti da testate di GEDI, come La Repubblica e La Stampa, arricchendo l’esperienza di utilizzo dell’intelligenza artificiale con contenuti in lingua italiana. Questa integrazione, per quello che dichiarano le due aziende, mira a migliorare la pertinenza e l’accuratezza delle risposte per chi cerca informazioni relative al contesto italiano.

L’accordo porta benefici reciproci: da un lato, GEDI avrà l’opportunità di raggiungere un pubblico internazionale grazie alle capacità avanzate di traduzione di ChatGPT, dall’altro, OpenAI ottiene accesso ai contenuti del gruppo editoriale, garantendo agli utenti una fonte affidabile di informazioni.

John Elkann, Presidente di GEDI, ha commentato: “Questa partnership conferma il nostro impegno nella trasformazione digitale e permette agli utenti di ChatGPT di accedere a contenuti di qualità e ad approfondimenti su una vasta gamma di temi”.

Sam Altman, CEO di OpenAI, ha aggiunto: “Collaborare con editori come GEDI ci aiuta a garantire che le persone in tutto il mondo possano ottenere informazioni precise e autorevoli nelle proprie lingue”.

Questo accordo segue iniziative simili già attuate con altri gruppi media, editori e testate giornalistiche, e di cui abbiamo trattato in modo approfondito nel corso degli ultimi anni, come Axel Springer, Vox Media, Financial Times e l’ultima italiana RCS.

Tuttavia, l’intesa con GEDI si inserisce in un contesto più delicato rispetto ad altre collaborazioni. Il gruppo editoriale è sotto i riflettori per le recenti tensioni interne, tra cui lo sciopero dei giornalisti de La Repubblica e le vicende giudiziarie che coinvolgono John Elkann, presidente di GEDI, indagato per frode fiscale.

Visto il contesto tale accordo ha attirato l’attenzione del Garante della Privacy italiano, che come ben ricordiamo in passato aveva bloccato temporaneamente ChatGPT per questioni legate alla protezione dei dati.

Il Garante ha dichiarato in una nota che monitorerà attentamente l’accordo per assicurarsi che vengano rispettate le normative sulla privacy.

Tale accordo ha attirato l’attenzione anche della Federazione Nazionale della Stampa Italiana (FNSI) che ha espresso preoccupazioni riguardo agli impatti di questa partnership sui diritti d’autore e le condizioni lavorative dei giornalisti.

Secondo il sindacato, è necessario un approfondimento tecnico e contrattuale per capire se l’IA di OpenAI utilizzerà i contenuti dei giornalisti per addestrarsi e se questi verranno contabilizzati correttamente. La FNSI, insieme alle Associazioni Stampa Romana e Subalpina, ha richiesto un confronto trasparente su questi temi, per assicurare che l’accordo produca benefici economici anche per le redazioni.