Senza la recente inchiesta di due giornali svedesi, Svenska Dagbladet e Göteborgs-Posten, forse nessuno saprebbe che i dipendenti di un’azienda di Nairobi che si chiama Sama, su incarico di Meta, sono stati ingaggiati per visionare e classificare i video registrati dagli utenti degli smart glassesRay-Ban e Oakley dell’azienda. Obiettivo: addestrare il sistema di intelligenza artificiale integrato negli occhiali. Il problema è che quelle persone raccontano di aver visto di tutto: persone che fanno sesso, che vanno in bagno, che inquadrano le proprie carte di credito. Con le trascrizioni delle conversazioni tra gli utenti e l’IA.
Meta dice che è tutto ok perché questa “pratica” è indicata nelle condizioni d’uso e che i video vengono filtrati prima della revisione. I revisori, però, dicono che i filtri non funzionano sempre e che i volti restano spesso riconoscibili.
La posizione di Meta è tecnicamente difendibile: la revisione umana dei dati è menzionata nelle condizioni d’uso e nelle versioni per UK e UE si parla esplicitamente di “revisione manuale”. Ma c’è una differenza enorme tra rispettare la legge e agire in modo trasparente. Quella clausola è annegata in un documento che nessuno legge, scritta per soddisfare i requisiti legali, non per informare davvero. D’altronde il led di notifica sulla montatura degli occhiali segnala che si sta registrando, non che quei video potrebbero finire sul desktop di un revisore a Nairobi. Lo sappiamo: per Meta i dati degli utenti sono il carburante del business. Addestrare l’IA significa migliorare i prodotti e venderne di più. Il costo lo pagano gli utenti con la loro privacy, spesso senza saperlo davvero.
Chi compra un paio di Ray-Ban Meta pensa di acquistare un accessorio di stile con un cervello incorporato, difficilmente è consapevole di sottoscrivere anche un abbonamento implicito a un programma di sorveglianza involontaria, dove i momenti più privati della propria giornata diventano materia prima per l’addestramento di macchine. Il consenso richiesto è formale, non sostanziale: le aziende sanno esattamente cosa raccolgono, gli utenti no. Ma soprattutto: la privacy non riguarda solo chi ha segreti da nascondere, riguarda chiunque abbia un corpo, una casa, una vita intima che preferirebbe non mostrare a estranei.
C’è una domanda che questa storia solleva e che rimane sospesa nell’aria: se questo è quello che sappiamo degli occhiali di Meta, cosa non sappiamo ancora dei mille altri dispositivi “intelligenti” che abbiamo in casa, in tasca, sul polso?
Gli assistenti vocali e gli smart speaker ascoltano. I televisori guardano. Le app tracciano. I telefoni registrano. Ognuno di questi sistemi ha bisogno, prima o poi, di dati umani per migliorare. E quei dati vengono da noi. La storia degli occhiali Meta non è uno scandalo isolato, ma uno squarcio in un sistema opaco che funziona così da anni e che continuerà a funzionare finché la legge si accontenterà di clausole sepolte in documenti che nessuno legge.
E quella piccola lucina sugli occhiali che segnala la registrazione è una metafora perfetta: c’è, tecnicamente fa quello che deve fare, ma non basta. Non basta a illuminare davvero quello che succede dopo.
Bloomberg ha pubblicato un’interessante inchiesta sulla partnership tra Meta e EssilorLuxottica, i due colossi che insieme hanno dato vita ai Ray-Ban con intelligenza artificiale integrata, solleva il sipario su un sodalizio apparentemente idilliaco, che nasconde però tensioni ricorrenti su prezzi, volumi e visione di mercato.
Il servizio, firmato dall’ottimo Daniele Lepido e basato su fonti interne, ricostruisce anni di negoziati difficili tra le due aziende, con lunghe catene di messaggi e discussioni trascinate per giorni. Il cuore del problema è semplice da enunciare ma difficile da risolvere: mentre Meta vuole abbassare i prezzi per conquistare massa critica, EssilorLuxottica vuole proteggere i margini del lusso.
Un esempio concreto: nel 2021, prima del lancio dei Ray-Ban Stories, Mark Zuckerberg aveva proposto un prezzo di circa 250 dollari. EssilorLuxottica si era opposta e, dopo settimane di trattative, raggiunsero un compromesso a 299 dollari. Nel 2023, Meta spinse per includere i nuovi Ray-Ban Meta negli sconti del Black Friday; il partner europeo rifiutò, ritenendo controproducente svalutare così presto il prodotto.
Nonostante le frizioni, i risultati commerciali parlano chiaro: nel 2025 sono stati venduti oltre 7 milioni di occhiali smart tra Ray-Ban e Oakley, con un’accelerazione nella seconda metà dell’anno. Meta ha già suggerito al partner di portare la capacità produttiva a 20 o persino 30 milioni di unità l’anno. Quello che sorprende di più nell’inchiesta non sono le tensioni in sé, ma la divergenza strategica tra due aziende che hanno costruito assieme il prodotto di punta di un mercato emergente. Con qualche colpo di scena.
Primo colpo di scena: i margini di EssilorLuxottica stanno soffrendo. Il margine lordo rettificato è calato di 2,6 punti percentuali nel 2025, e circa due terzi di quell’impatto è attribuibile proprio agli occhiali AI. Un dato che stride con l’immagine trionfante che entrambe le aziende proiettano verso l’esterno. EssilorLuxottica, paradossalmente, è penalizzata dal successo del prodotto che ha contribuito a creare.
Secondo colpo di scena: la partnership con Prada. L’inchiesta rivela che Meta e EssilorLuxottica starebbero trattando con il gruppo Prada e Zuckerberg è atteso a una sfilata di Prada a Milano con la moglie Priscilla Chan, dettaglio che dimostrerebbe quanto la posta in gioco si sia fatta alta anche sul piano simbolico e culturale.
Terzo colpo di scena: Meta è socio in EssilorLuxottica. Non tutti sanno che nel 2024 Meta ha rilevato una quota di almeno il 3% della società francese. Quella che sembrava una semplice partnership commerciale si è trasformata in un’integrazione proprietaria, con tutto quello che questo comporta in termini di potere negoziale e di tensioni.
Quarto colpo di scena: il problema del “killer use case” resta irrisolto. Nonostante milioni di unità vendute e dichiarazioni entusiastiche di Zuckerberg, che vede negli occhiali i futuri eredi degli smartphone, gli esperti sollevano un interrogativo fondamentale: a cosa servono davvero, nella vita quotidiana? Secondo Alfonso Fuggetta, professore al Politecnico di Milano ed esperto di innovazione digitale, non è ancora chiaro quale esigenza ricorrente e di massa venga soddisfatta da questi dispositivi: scattare foto senza tirare fuori il telefono, fare chiamate in vivavoce e ricevere informazioni vocali sono comodità apprezzate da una minoranza, non c’è ancora la killer application in grado di creare dipendenza e di spingere gli utenti a utilizzarli più volte nell’arco della giornata.
L’inchiesta arriva in un momento in cui il vantaggio competitivo di Meta è in fase di ridimensionamento: Apple ha accelerato lo sviluppo dei propri occhiali IA, Google è rientrata nel mercato attraverso una partnership con Warby Parker e anche OpenAI ja un proprio progetto a cui sta lavorando con Jony Ive (storico designer dell’iPhone). E i produttori asiatici, Xiaomi in testa, stanno entrando a prezzi aggressivi. In questo scenario le tensioni interne tra Meta e EssilorLuxottica non sono un dettaglio marginale: sono il riflesso di due filosofie di business che devono trovare, e al più presto, una sintesi per non perdere il vantaggio del primo entrante.
La partnership reggerà alla pressione competitiva? I margini di EssilorLuxottica torneranno a crescere con i modelli premium e le lenti graduate? E soprattutto: gli occhiali AI troveranno la loro funzione “killer” prima che un concorrente rubi la scena? Al momento Meta e EssilorLuxottica hanno costruito qualcosa di reale perché 7 milioni di paia di occhiali venduti non sono un’illusione. Ma costruire un mercato è diverso dal dominarlo nel lungo periodo. E tra i due partner, su come farlo, il dibattito è tutt’altro che chiuso.
Negli ultimi mesi i generatori di codice basati sull’intelligenza artificiale hanno fatto passi da gigante. Strumenti come Codex di OpenAI o Claude Code di Anthropic permettono oggi di realizzare applicazioni in una frazione del tempo che sarebbe stato necessario solo qualche anno fa. Questa accelerazione scatena timori diffusi: i programmatori verranno rimpiazzati in massa? E dopo di loro, toccherà ad altre categorie di lavoratori? Qualche indizio ci permette di dire che non sarà proprio così, quantomeno non accadrà così in fretta e non in modo così devastante.
Un articolo del New York Timesillustra alcuni esempi che ci fanno capire un aspetto importante: Perry Metzger racconta di aver realizzato in due giorni un elaboratore di testi online che, senza l’ausilio della IA, avrebbe richiesto almeno due mesi di lavoro; la velocità non va però di pari passo con l’affidabilità: “Bisogna tenere d’occhio ciò che sta facendo e assicurarsi che non commetta errori, oltre a creare metodi per testare il codice, ma è possibile procedere a una velocità che in passato era inimmaginabile”. Anche Matt Schlicht – sempre con l’aiuto dell’IA – ha lanciato in breve tempo un social network dedicato ai bot, Moltbook, che in pochi giorni ha attirato migliaia di iscritti. Peccato che nella fretta fosse rimasta aperta una vulnerabilità che esponeva i dati privati degli utenti.
Uno studio pubblicato a fine gennaio dalla Carnegie Mellon University evidenzia che i code generator sono molto utili per accelerare lo sviluppo nel breve termine, ma tendono anche a peggiorare la qualità complessiva del software, accumulando “debito tecnico”, cioè quell’insieme di problemi generati dalla fretta di rispettare scadenze o dall’inesperienza, che comportano maggiori necessità di manutenzione e rallentamento dello sviluppo. Si tratta di un importante effetto collaterale che si verifica quando si delegano decisioni a uno strumento che non è concretamente in grado di capire ciò che sta costruendo.
Se la competenza e l’esperienza rimangono elementi irrinunciabili, i più esposti ad un rischio di sostituzione sono i professionisti alle prime armi, perché con gli strumenti di IA è possibile svolgere gli stessi compiti che generalmente vengono appunto delegati a coloro che stanno ancora imparando il mestiere. Gli esperti vedono invece l’intelligenza artificiale come un moltiplicatore delle proprie capacità e non come un sostituto, per cui ne fanno uso per alzare l’asticella affrontando progetti più ambiziosi, senza però perdere il controllo su ciò che viene sviluppato. Per realizzare e mantenere applicazioni complesse serviranno sempre competenze, esperienza e visione che nessun generatore di codice possiede.
Quello che è chiaro è che il settore sta cambiando rapidamente e chi lavora in questo contesto deve capire in che modo dovrà adattarsi al cambiamento. Quello che è meno chiaro è la velocità di questo cambiamento: tra tre o cinque anni, questi strumenti potrebbero essere molto più autonomi. O potrebbero aver raggiunto il loro limite.
Io però ricordo una cosa: nel 1990, quando studiavo informatica a scuola, c’era la diffusa convinzione che “non vi servirà a niente programmare, perché quando uscirete da qui ogni esigenza sarà coperta dai software disponibili in commercio”. E nel 2026 siamo ancora qui a parlarne.
Va be’, arriviamo alla conclusione: in tutti i casi, la regola d’oro è non fidarsi ciecamente di ciò che proviene dall’intelligenza artificiale.
Il Dipartimento della Salute USA guidato dal celebre RFK Jr. ha lanciato realfood.gov, un sito dotato di chatbot AI dedicato alla nutrizione che offre supporto per pianificare i pasti, fare una spesa intelligente e cucinare in modo semplice. Preparatissimo, risponde a tutto. Anzi a troppo: quando un utente ha chiesto consigli su quali alimenti inserire nel retto, la risposta “da nutrizionista” è stata: banane “sode, non troppo mature, leggermente verdi”, cetrioli e carote “con il gambo dritto, l’estremità stretta per l’inserimento e quella più larga come base”.
Spoiler numero uno: il chatbot reindirizza direttamente a Grok (l’AI di Elon Musk) ed evidentemente non ha filtri molto efficaci. Non contento, il chatbot governativo si è anche cimentato nel consigliare la parte del corpo umano più nutriente da mangiare (spoiler numero due: è il fegato, se ve lo state chiedendo).
Ora io capisco che vogliano rivoluzionare le linee guida alimentari (d’altronde hanno già ridisegnato la piramide alimentare per andare incontro alle lobby della carne bovina), ma prima di affidare la salute pubblica americana a un’AI comprata a scatola chiusa da Musk (notoriamente allergica al politically correct quanto RFK Jr. lo è ai vaccini) forse varrebbe la pena tenere sotto controllo le risposte che può dare. Il “bello” è che tutto questo è accaduto su un sito ufficiale del governo degli Stati Uniti dedicato a un servizio istituzionale, promosso da un ex campione di pugilato durante il Super Bowl e gestito con la cura artigianale di chi ha più voglia di fare rumore che di promuovere politiche sanitarie serie.
L’intelligenza artificiale è già seduta tra i banchi: nei compiti scritti con l’aiuto di ChatGPT, nei registri elettronici, nei sistemi di supporto alla valutazione, nelle piattaforme didattiche che suggeriscono esercizi personalizzati. L’ingresso dell’IA nel mondo dell’istruzione è ormai affermato e il tempo di chiedersi se sia giusto o meno è scaduto: ora è il momento di capire come farne un uso costruttivo e, soprattutto, con quali regole e con quali consapevolezze. Non spetta ovviamente al sottoscritto dare risposte definitive: il mio intento, umile ma spero utile, è quello di proporre qualche strumento di lettura critica su un fenomeno che riguarda tutti: studenti, docenti, famiglie, istituzioni.
Nell’agosto del 2025 il Ministero dell’Istruzione e del Merito ha pubblicato le Linee guida per l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nelle scuole, parte della più ampia Strategia italiana per l’intelligenza artificiale 2024-2026 elaborata dall’AgID. Nel novembre dello stesso anno è arrivato un investimento di 100 milioni di euro destinati alla formazione del corpo docente e alla creazione di laboratori dedicati alla transizione digitale, risorse PNRR che segnalano quanto la questione sia ormai considerata prioritaria anche a livello di politica pubblica.
Il documento ministeriale afferma un principio chiaro: l’IA è uno strumento, non un fine. Deve essere messa al servizio della didattica e della crescita umana degli studenti, sempre nel rispetto dell’AI Act europeo e dei diritti fondamentali. La sorveglianza umana di insegnanti, dirigenti e famiglie resta insostituibile.
Il quadro italiano si inserisce in una riflessione più ampia. A gennaio 2026 l’OCSE ha pubblicato il suo rapporto sull’educazione digitale e l’IA generativa nell’istruzione, un documento che vale la pena leggere con attenzione, non perché offra ricette facili, ma proprio perché si guarda bene dal farlo. Il tono è volutamente sobrio: dopo anni di investimenti in tecnologia educativa in tutto il mondo, i risultati si sono rivelati disomogenei. Il digitale ha allargato opportunità in molti contesti, ma non ha automaticamente chiuso i gap di apprendimento, né innalzato in modo uniforme la qualità della didattica. La lezione principale è quasi controintuitiva: digitalizzare non significa migliorare. Non è sufficiente dotare le classi di dispositivi o piattaforme. Ciò che fa la differenza, secondo l’OCSE, è la preparazione pedagogica dei docenti, la coerenza tra strumenti digitali e obiettivi curricolari, insieme alla capacità di misurare davvero l’impatto di quello che si fa.
Anche il dibattito pubblico italiano si è intensificato: Il podcast Puntini sull’AI di Radio Radicale, nella puntata del gennaio 2026 dedicata alla scuola, ha esplorato cosa accade davvero quando gli algoritmi entrano nelle aule, non nella versione patinata dei convegni, ma nelle realtà quotidiane di chi insegna e di chi impara. E a questo proposito suggerisco anche la puntata di Intelligenze Artificiali che Matteo Flora ha dedicato all’IA nelle scuole, in cui ha esaminato i modi d’uso concreti dell’IA nel sistema scolastico italiano, evidenziando le tensioni tra potenziale innovativo e rischi sottovalutati.
Vale la pena guardare con onestà alle possibilità genuine che queste tecnologie aprono, senza cedere né all’entusiasmo acritico né al rifiuto pregiudiziale. Ogni studente ha tempi, modalità e punti di forza diversi. Gli strumenti di IA generativa possono adattare spiegazioni, esercizi e feedback alla fase in cui si trova ciascuno, cosa difficilissima da garantire in una classe di venticinque persone con un solo insegnante. E non si tratta solo di teoria: alcune sperimentazioni negli Stati Uniti citate nel rapporto OCSE 2026 mostrano che l’impiego di un tutor basato su IA generativa, progettato per stimolare il ragionamento attivo invece di limitarsi a fornire risposte, ha prodotto risultati di apprendimento superiori rispetto allo stesso corso tenuto in aula senza supporto algoritmico. Gli studenti hanno compreso di più e si sono mostrati più coinvolti. La differenza, però, stava nel come: l’IA era costruita con un preciso obiettivo pedagogico, non come scorciatoia.
Sempre nel rapporto OCSE si parla di un caso particolarmente interessante: docenti meno esperti che, grazie al supporto di strumenti di IA generativa, hanno migliorato la qualità delle loro strategie didattiche, con ricadute positive anche sugli apprendimenti degli studenti. Questo suggerisce che l’IA, se ben calibrata, può avere effetti positivi anche sul fronte dell’equità, aiutando a compensare le disuguaglianze legate alla qualità variabile dell’insegnamento.
Uno studente universitario che usa un assistente conversazionale per farsi spiegare un concetto in modi diversi, per testare la propria comprensione con domande simulate, o per organizzare la struttura di una tesi, sta sfruttando un potenziale reale. Questo non deve essere visto come un espediente per barare: è come avere un tutor disponibile a qualsiasi ora. Anche gli insegnanti possono farsi supportare dalla IA: le incombenze amministrative, la compilazione di registri, la preparazione di materiali standardizzati occupano una parte importante del loro tempo. Liberarli da queste attività tramite strumenti intelligenti significa restituire energia e attenzione alla parte più preziosa del lavoro: la relazione con gli studenti, la lettura delle loro difficoltà, la capacità di motivare.
Un articolo pubblicato su Nature a dicembre 2025, raccontando un’esperienza in corso a Sydney, proponeva la visione radicale (ma stimolante) dell’IA come infrastruttura di base di tutto il percorso accademico. In questo scenario, ogni fase (dall’orientamento iniziale alla personalizzazione dei contenuti, dalla valutazione dei progressi alla gestione amministrativa) verrebbe ripensata con l’IA come asse portante e il ruolo dei docenti cambierebbe di conseguenza: meno trasmissione frontale di nozioni, più mentorship, guida critica, accompagnamento umano. L’ateneo diventerebbe più flessibile, potenzialmente più capace di rispondere al calo delle iscrizioni e al disallineamento tra formazione e mercato del lavoro. In teoria, un sistema più accessibile e rilevante. In teoria.
Ma eccoci al punto in cui la prudenza è d’obbligo. Le opportunità appena descritte non sono automatiche: si realizzano solo in presenza di condizioni precise, e in loro assenza possono trasformarsi in danni. Il rischio più documentato e più insidioso è nel “miraggio della competenza”: il rapporto OCSE cita uno studio su studenti di matematica che, affidandosi a strumenti generici di IA generativa durante le esercitazioni, hanno mostrato un miglioramento apparente vicino al 50% nei compiti svolti con il supporto dell’algoritmo. Ma quando, all’esame, l’IA è stata rimossa, le loro prestazioni sono risultate sensibilmente peggiori rispetto a chi aveva studiato senza supporti artificiali. La tecnologia aveva prodotto un’illusione di padronanza: certo, migliorava l’output immediato, ma senza costruire comprensione reale. È una distinzione fondamentale, e dovrebbe far riflettere chiunque sia tentato di valutare l’efficacia di uno strumento solo dai risultati a breve termine.
Un altro rischio è il debito cognitivo: se deleghiamo all’IA la fatica del pensiero, cioè la ricerca delle parole giuste, la costruzione di un argomento, il ragionamento, rischiamo di non sviluppare quelle capacità. Come un muscolo che non viene allenato, il senso critico e analitico si atrofizza se non viene esercitato. L’articolo di Nature su Sydney avverte esplicitamente che un ricorso eccessivo all’IA può portare a plasmare studenti abituati a farsi condurre dagli algoritmi, con effetti negativi sull’autonomia intellettuale e sullo sviluppo del pensiero critico. E l’attendibilità delle fonti? I modelli di linguaggio generativo producono testi plausibili, ben scritti, convincenti… ma non necessariamente veri, lo sappiamo. A volte inventano citazioni, in altri casi falsificano dati e confondono dettagli storici con la stessa disinvoltura con cui producono contenuti accurati. Uno studente che non ha ancora sviluppato gli strumenti per verificare le fonti è particolarmente vulnerabile. L’IA non è un’enciclopedia: è uno strumento che richiede senso critico da parte di chi la usa.
Ma c’è anche un aspetto strutturale: le scuole con meno risorse, che spesso sono quelle che servono le comunità più fragili, rischiano di rimanere ai margini della transizione digitale, non potendo garantire connettività, dispositivi adeguati e docenti formati. Il rapporto OCSE è esplicito nel descrivere la possibilità che il digital divide si estenda: il digitale non riduce automaticamente le disuguaglianze e, in assenza di politiche mirate, può renderle ancora più evidenti. In Italia questo tema è particolarmente sensibile, dato il persistente divario tra Nord e Sud, ma anche tra aree urbane e periferiche.
C’è da considerare anche l’aspetto della governance dei dati. Sistemi di IA che tracciano i progressi degli studenti, ne analizzano le difficoltà e modellano i percorsi di apprendimento raccolgono dati straordinariamente sensibili. Chi li gestisce? Con quali garanzie? Se scuola e università si affidano a piattaforme proprietarie di grandi aziende tecnologiche, di fatto, cedono autonomia pedagogica. Le scelte su cosa insegnare, come valutare, quali contenuti privilegiare rischiano di migrare progressivamente verso pochi grandi attori privati con logiche e interessi propri.
Veniamo alla sostenibilità: In Italia il PNRR ha rappresentato, per chi è stato in grado di sfruttarlo, un’iniezione di risorse senza precedenti per la digitalizzazione educativa, con la nascita di Digital Educational Hub universitari e iniziative rivolte a scuole e fasce fragili della popolazione. Il quadro che emerge è quello di un sistema in rapida costruzione, capace di produrre esperienze di qualità. Ma molte di queste strutture restano dipendenti dai finanziamenti straordinari. La domanda che pochi si pongono apertamente è: cosa accadrà quando i fondi si esauriranno? Senza modelli istituzionali ed economici solidi, il rischio è che alcune di queste esperienze rimangano episodi brillanti ma isolati, incapaci di trasformarsi in patrimonio stabile del sistema educativo.
Ed è importante considerare l’importanza della relazione educativa: l’insegnamento non è un trasferimento di informazioni, ma una vera e propria relazione. La capacità di un docente di leggere lo stato emotivo di uno studente, di dargli forza nei momenti di scoraggiamento, di stimolarne la curiosità con un’osservazione inattesa, non è replicabile da nessun algoritmo. Se l’IA viene percepita come un sostituto dell’insegnante anziché come uno strumento di supporto, si rischia di sminuire qualcosa di irriducibile.
Il messaggio che emerge dalla riflessione più seria sul tema, dal rapporto OCSE, dalla ricerca accademica, dalle esperienze di chi insegna davvero, è che la tecnologia non funziona senza la pedagogia. Non basta introdurre uno strumento in classe per migliorare i risultati di apprendimento. Occorre chiedersi prima: perché? Con quali obiettivi? Come si valuta se funziona? Il vero salto di qualità, come scrive Adriana Agrimi su Agenda Digitale, non dipende dai device o dalle piattaforme, ma da scelte culturali e politiche coerenti nel tempo.
Da tutto questo si possono trarre alcune indicazioni utili, ricavate dall’esperienza di chi già lavora su questi temi:
Regole chiare e condivise. Ogni scuola, ogni ateneo dovrebbe definire in modo trasparente in quali contesti l’uso dell’IA va incoraggiato, consentito o vietato. Non per reprimere, ma per creare le condizioni di un uso consapevole.
Formare i docenti, davvero. Un insegnante che non conosce gli strumenti non può guidare gli studenti nel loro utilizzo critico. La formazione non può essere una tantum: deve essere continua, pratica, ancorata ai contesti reali. Il PNRR ha già finanziato percorsi importanti in questa direzione — il problema è che spesso si tratta di interventi a termine, non di cambiamenti strutturali.
Progettare con intenzione pedagogica. La differenza tra un tutor IA che “produce” apprendimento reale e uno che genera solo l’apparenza di competenza sta nel modo in cui è costruito e nel contesto in cui viene usato. Strumenti pensati per sollecitare il ragionamento, fare domande, stimolare la riflessione danno risultati diversi rispetto a quelli usati per ottenere risposte già pronte. La progettazione didattica deve precedere la scelta tecnologica.
Sviluppare l’AI literacy negli studenti. Capire come funziona un modello di linguaggio con i suoi limiti, i suoi meccanismi, ma anche con i suoi bias, deve essere considerato una competenza di cittadinanza. La scuola ha il compito di formare persone capaci di leggere criticamente i contenuti prodotti dall’IA, non solo di utilizzarla. Può aiutare a trovare risorse, a strutturare idee, a correggere bozze. Ma la valutazione critica, l’argomentazione originale, il giudizio autonomo devono restare compiti dello studente. Questo è il cuore dell’educazione.
Last but not least: non lasciare indietro nessuno. Qualsiasi politica di introduzione dell’IA nella scuola deve essere accompagnata da investimenti in infrastrutture e connettività, soprattutto nelle aree più svantaggiate. L’inclusione non è un optional.
L’intelligenza artificiale è uno specchio potente: riflette le scelte di chi la progetta, le aspettative di chi la usa, le condizioni strutturali in cui viene adottata. Ma è anche una spugna, perché assorbe le nozioni con cui viene addestrata. Nella scuola, come altrove, può fare molto bene o molto male, ma soprattutto può fare cose molto diverse a seconda di come viene introdotta e governata. L’IA può essere uno strumento straordinario al servizio di una visione educativa chiara: i problemi sorgono quando è la visione a mancare e si lascia che sia la tecnologia a colmare il vuoto.
A volte anche le big tech hanno bisogno di una mano. È quello che è successo ad Apple che, dopo svariati tentativi con risultati poco convincenti nel campo dell’intelligenza artificiale, per migliorare Siri ha deciso di chiedere il supporto di Google. La prossima versione dell’assistente vocale dell’iPhone – in arrivo entro alcuni mesi – sarà infatti basata su Gemini.
L’accordo vale un miliardo di dollari l’anno e “chiude” un percorso a cui Apple è arrivata battendo varie strade: prima ha tentato lo sviluppo di un proprio sistema AI proprietario con esiti poco incoraggianti, poi ha pensato ad alcuni partner (Anthropic e OpenAI), infine ha visto in Google la soluzione ai suoi problemi.
Questa scelta di Apple ricorda in parte quello che fece Microsoft qualche anno fa con il suo browser Edge: dopo aver constatato che il proprio motore di rendering non riusciva a competere con la concorrenza, nel 2019 decise di abbandonare la tecnologia proprietaria e di basare Edge su Chromium, lo stesso sistema open source che sta alla base di Google Chrome. Una strada difficile da imboccare per Microsoft, che dopo l’era di Internet Explorer aveva cercato di mantenere il controllo completo del proprio browser, ma possiamo considerarla un’onorevole ammissione dei limiti emersi nel progetto.
Questo accordo consente a Apple di recuperare il terreno perduto e mantenersi competitiva, mentre per Google rappresenta un’importante risultato in termini di visibilità e influenza, perché vede riconosciuta da un competitor la superiorità della propria tecnologia AI che diventa lo standard de-facto dell’AI conversazionale su miliardi di dispositivi mobili (Android + iOS).
Siri fa indubbiamente un upgrade, da assistente vocale limitato a vero assistente conversazionale integrato nel sistema operativo, in grado di gestire contesto, ragionamento e task complessi in modo nativo, grazie al supporto di un’intelligenza artificiale potente “di default” integrata nel sistema e non relegata a servizio esterno da aprire separatamente.
In questo contesto OpenAI appare lo “sconfitto” del gruppo, perché rimanendo fuori dal mondo Apple perde il treno che avrebbe potuto portare la sua AI generativa all’integrazione sistemica e alla distribuzione di massa.
Immaginate di farvi visitare dal vostro medico di famiglia e di scoprire che può contare su un assistente digitale sempre aggiornato. Non si tratta di ChatGPT, Gemini o Perplexity, ma di MIA – Medicina e Intelligenza Artificiale – cioè la nuova piattaforma sviluppata dall’Agenas (Agenzia nazionale per i servizi sanitari regionali) che sta per entrare negli studi di 1500 medici di base italiani, e che in pratica è uno strumento digitale che affianca (non sostituisce) il medico di famiglia durante il suo lavoro quotidiano.
Pensate a MIA come a un collega esperto sempre disponibile: il medico può porle domande e ricevere suggerimenti basati su evidenze scientifiche verificate. La piattaforma utilizza solo dati certificati e fonti attendibili, per garantire che le informazioni siano sempre corrette e aggiornate. Il medico può consultare MIA attraverso un’interfaccia semplice e intuitiva, più o meno come quando fa una ricerca su internet. I risultati però sono molto più affidabili e specifici.
La piattaforma può dare supporto in tre aree principali:
Diagnosi e terapia: quando il medico si trova di fronte a sintomi poco chiari o sospetta una malattia rara, MIA può suggerire possibili diagnosi, indicare quali esami fare e proporre percorsi terapeutici iniziali. Questo è particolarmente utile per quelle patologie che un medico potrebbe incontrare raramente nella sua pratica.
Gestione delle malattie croniche: per i pazienti con diabete, ipertensione o altre patologie che richiedono un monitoraggio costante, MIA offre strumenti per una gestione personalizzata, suggerendo quando intervenire e come ottimizzare le cure.
Prevenzione: la piattaforma può identificare quali pazienti potrebbero beneficiare di programmi di screening o vaccinazioni, visualizzando le campagne attive e fornendo suggerimenti personalizzati in base ai fattori di rischio individuali.
L’Agenas prevede che l’uso di MIA possa dare una serie di vantaggi in termini concreti:
ridurre il tempo necessario per le attività diagnostiche di routine
aiutare a prescrivere i farmaci giusti al momento giusto
migliorare l’adesione dei pazienti alle terapie
ridurre i ricoveri ospedalieri che potrebbero essere evitati
aumentare la partecipazione ai programmi di screening e vaccinazione.
Non mancano comunque alcune questioni pratiche da risolvere: la piattaforma deve integrarsi bene con gli strumenti informatici già presenti negli studi come le cartelle cliniche digitali e il fascicolo sanitario elettronico. Inoltre dovrebbe anche aiutare a ridurre i carichi burocratici, non ad aumentarli. Ma soprattutto: fino a che punto possiamo fidarci dell’intelligenza artificiale in campo medico?
Come sempre, è necessario essere consapevoli della sua natura di supporto: non è un sostituto, è uno strumento di cui si deve approfittare perché completa le competenze del professionista e semplifica i processi decisionali. Altra consapevolezza che si deve sempre avere: non esiste intelligenza artificiale che possa sostituire l’esperienza clinica, l’intuizione, l’empatia e la capacità di valutare il paziente nella sua globalità. Il medico conosce la vostra storia, sa interpretare i sintomi nel contesto della vostra vita, può cogliere segnali che vanno oltre i dati oggettivi. MIA si limita a fornire dati, informazioni e suggerimenti, ma è il medico che li valuta, li contestualizza e prende la decisione terapeutica. Ogni paziente è unico: ciò che statisticamente può funzionare nella maggior parte dei casi, potrebbe non essere la scelta migliore per voi. Ecco perché il giudizio del medico, che vi conosce e può personalizzare le cure, rimane fondamentale.
Un aspetto interessante di MIA è che potrebbe contribuire a ridurre le disuguaglianze nell’accesso alle cure: non tutti i medici di base hanno la stessa esperienza in tutte le patologie, e non tutti lavorano vicino a grandi centri specialistici. Con MIA, anche un medico in un’area remota può avere accesso allo stesso livello di informazioni aggiornate di un collega in una grande città, offrendo ai propri pazienti un livello di cura più uniforme.
Questa piattaforma rappresenta un esempio di come l’intelligenza artificiale, se integrata con visione e responsabilità, possa migliorare concretamente la sanità. Non si tratta di scegliere tra il medico e la macchina, ma di dare al medico uno strumento di conoscenza: mentre la macchina può elaborare enormi quantità di dati e fornire suggerimenti basati sull’evidenza, il medico mette la sua esperienza, la sua umanità e la sua capacità di giudizio al servizio del paziente.
La scorsa settimana alcuni osservatori hanno commentato il post pubblicato da Chiara Ferragni in seguito al suo proscioglimento dall’accusa di truffa aggravata legata ai casi del pandoro e delle uova, evidenziando quanto – ai loro occhi – quel testo fosse stato scritto con l’ausilio di ChatGPT o un altro assistente artificialmente intelligente. Alcune frasi hanno attirato l’attenzione per come apparivano costruite, ad esempio:
È una frase semplice, tecnica, definitiva sul piano penale. Ed è giusto partire da qui
Non lo dico con rabbia. Lo dico con consapevolezza
Non è: “Non sappiamo com’è andata”. È: “Non c’erano le basi per portare avanti un procedimento penale”
Queste frasi hanno uno stile formale, strutturato e metodico, che a molti ha ricordato in modo inequivocabile quello dei testi generati dall’intelligenza artificiale. Che quel post sia stato effettivamente scritto con l’ausilio dell’intelligenza artificiale o meno, il caso ha acceso i riflettori su un fenomeno sempre più diffuso: in una realtà caratterizzata da una presenza sempre più invasiva della tecnologia, l’intelligenza artificiale si sta affermando non solo come strumento di lavoro, ma come vera e propria guida espressiva. Giorno dopo giorno sta progressivamente modificando il modo in cui parliamo e scriviamo, con conseguenze che vanno ben oltre la semplice adozione di nuovi termini tecnici.
Chi è attento a questi temi potrebbe aver già sentito parlare di uno studio condotto dal Max Planck Institute for Human Development di Berlino, che ha portato alla luce un fenomeno tanto affascinante quanto inquietante: analizzando circa 280mila trascrizioni di video provenienti da oltre 20.000 canali accademici su YouTube, i ricercatori hanno scoperto che l’uso di ChatGPT sta lasciando un’impronta indelebile sul nostro vocabolario quotidiano.
I dati della ricerca: termini come “meticoloso”, “approfondire”, “regno” ed “esperto” sono apparsi con una frequenza superiore fino al 51% rispetto ai tre anni precedenti all’introduzione del chatbot di OpenAI. Non si tratta di una coincidenza: queste – secondo gli autori dello studio – sono esattamente le parole che ChatGPT utilizza con maggiore frequenza nelle sue risposte, come confermato da precedenti ricerche della Stanford University. Il fenomeno è presto spiegato: stiamo interiorizzando il vocabolario dell’intelligenza artificiale nella comunicazione di tutti i giorni. Se fino a oggi ci siamo interrogati su come rendere l’AI più simile agli esseri umani, ora i dati indicano che sta accadendo esattamente l’opposto: siamo noi ad adattarci al linguaggio delle macchine.
Alcune parole – evidenzia lo studio – funzionano come vere e proprie “firme invisibili” del linguaggio plasmato dall’AI. La standardizzazione del linguaggio sta coinvolgendo anche termini inglesi precedentemente poco utilizzati in forma discorsiva, come “underscore” (sottolineatura), “showcasing” (in mostra), “intricate” (intricato) o “tapestry” (arazzo), che ora compaiono con frequenza crescente non solo negli articoli scientifici e nelle conferenze tecniche, ma anche nei libri scolastici e nelle conversazioni spontanee.
Questa uniformità linguistica ha dato vita a un nuovo campo di ricerca e sviluppo: quello dei software di rilevamento dei contenuti generati dall’intelligenza artificiale come Isgen, ZeroGPT, Grammarly AI detector, Textguard (ma ne esistono molti altri). Sono strumenti – disponibili anche online – che analizzano i testi alla ricerca di pattern caratteristici, proprio come un esperto grafologo riconosce una calligrafia, basandosi sulla frequenza di determinate parole chiave, oppure sull’uso di una struttura sintattica eccessivamente regolare, con frasi costruite secondo schemi ripetitivi e una punteggiatura metodica che raramente si discosta dalle convenzioni standard.
Un altro elemento rivelatore è la mancanza di variabilità stilistica: mentre un autore umano alterna naturalmente periodi lunghi e brevi, oppure espressioni formali e colloquiali, i testi generati dall’intelligenza artificiale tendono a mantenere un registro costante e prevedibile. Anche la profondità concettuale può essere un indizio: l’intelligenza artificiale eccelle nell’organizzare informazioni conosciute, ma è meno pronta a produrre intuizioni veramente originali o collegamenti tra concetti apparentemente lontani.
Questi strumenti possono comunque dare dei “falsi positivi”, non solo perché la loro accuratezza non è assoluta, ma perché il crescente uso dell’AI nella scrittura rende sempre più sottile il confine tra un contenuto “umano” e un testo assistito dall’intelligenza artificiale. Questo aspetto fa nascere preoccupazioni di natura sia sociale che politica: c’è un rischio concreto che l’AI possa ridurre la diversità linguistica o essere deliberatamente utilizzata in modo improprio per la manipolazione di massa. La progressiva standardizzazione del linguaggio potrebbe portare a una perdita di autenticità e spontaneità nelle relazioni umane, impoverendo il patrimonio culturale rappresentato dalle espressioni regionali, dai modi di dire e dalle sfumature tipiche di ogni comunità linguistica.
Un esperimento condotto dal MIT Media Lab ha inoltre rivelato che l’uso intensivo dei chatbot per scrivere testi accademici può avere un effetto negativo sul cervello umano, riducendo l’attività cognitiva e limitando la capacità di apprendimento. Il rischio, confrontandoci con macchine che assemblano parole, è di diventare noi stessi un po’ meno umani. Se continuiamo ad adattarci al linguaggio dell’intelligenza artificiale, potremmo trovarci di fronte a un futuro in cui le macchine assumono il ruolo di modelli culturali.
Anche la lingua italiana non è immune da questa trasformazione. Tra le parole dell’anno messe in evidenza dalla Treccani troviamo alcuni possibili neologismi coniati nel 2025, molti dei quali legati all’influenza dell’intelligenza artificiale. Tra questi figurano “allucinazione della intelligenza artificiale”, che indica l’informazione errata prodotta da un sistema AI, e “nudificazione”, la creazione abusiva e illegale di nudi falsi. C’è poi “Broligarchia”, che descrive la ristretta cerchia di uomini ricchi e potenti del settore tecnologico che condizionano orientamenti politici e scelte governative, mentre “metatelefono” indica un rettangolo di plastica trasparente simile a un cellulare, ma finto. Questi termini rappresentano una fotografia fedele dei tempi correnti, dove tecnologia, cronaca, politica ed economia si intrecciano nel tessuto linguistico quotidiano.
Non mancano tuttavia gli aspetti positivi di questa trasformazione. In un’epoca caratterizzata da una comunicazione sempre più globale e digitale, la chiarezza e la coerenza offerte da un linguaggio standardizzato possono rappresentare un vantaggio concreto. Nei contesti professionali e istituzionali la capacità di esprimersi in modo chiaro, ordinato e privo di ambiguità viene percepita come competenza. Questo spiega perché molte persone scelgano consapevolmente di adottare lo stile comunicativo delle intelligenze artificiali, nella convinzione che ciò possa rafforzare la propria credibilità.
In definitiva, l’influenza dell’intelligenza artificiale sul nostro modo di esprimerci rappresenta un fenomeno complesso e dalle molteplici sfaccettature: da un lato assistiamo a una maggiore chiarezza e standardizzazione della comunicazione, dall’altro rischiamo di perdere l’uso del cervello, insieme alla ricchezza e la diversità che caratterizzano il linguaggio umano nelle sue infinite variazioni culturali e individuali.
La sfida per il futuro sarà trovare un equilibrio: sfruttare i vantaggi della tecnologia senza perdere l’autenticità, la creatività e la spontaneità che rendono unica la comunicazione umana. Sarà necessario mantenere il controllo sulle macchine, affinché rimangano strumenti al nostro servizio, senza diventare i modelli a cui conformare pensiero e linguaggio. Solo così potremo preservare quella diversità linguistica e culturale che costituisce una delle ricchezze più preziose dell’umanità, mantenendo al contempo la capacità di riconoscere e valorizzare il contributo umano alla produzione di conoscenza e cultura.
A conferma di quanto emerso nel mercato alla fine dello scorso anno, il 2026 si sta rivelando un annus horribilis per il settore delle memorie elettroniche, probabilmente il peggiore degli ultimi dieci anni: secondo l’analisi condotta da ComputerBase o prezzi delle RAM hanno raggiunto quotazioni quattro volte superiori rispetto a settembre 2025, con un incremento medio del 344% in soli quattro mesi. DRAM e NAND – componenti fondamentali di smartphone, computer, tablet e console – stanno attraversando una fase di turbolenza che sta ridisegnando gli equilibri dell’intera industria tecnologica. I prezzi della RAM mobile LPDDR sono schizzati oltre il 70%, mentre lo storage NAND flash è letteralmente raddoppiato con un aumento superiore al 100%, come evidenziato dai dati della società di ricerca Omdia. Ma da dove nasce questa crisi?
Le radici del problema affondano nell’esplosione dell’intelligenza artificiale. I datacenter che sono alle spalle di servizi come ChatGPT, Gemini e altri sistemi basati sull’IA richiedono enormi quantità di memoria ad alta larghezza di banda (HBM), drenando risorse preziose dal mercato consumer. I tre principali produttori mondiali di memorie – Samsung, SK hynix e Micron – hanno riconvertito circa il 20% della propria capacità produttiva dalle RAM tradizionali alle HBM, necessarie specificamente per le GPU utilizzate nell’intelligenza artificiale.
Questa scelta, seppur strategicamente comprensibile, ha avuto un impatto collaterale devastante sulla disponibilità di DRAM per dispositivi di uso quotidiano: fino a qualche anno fa, RAM e storage rappresentavano tra il 10% e il 15% del costo totale di uno smartphone. Oggi quella percentuale supera il 20% e questa variazione ha modificato considerevolmente la struttura dei costi di produzione nell’intera filiera: i costi di produzione dei dispositivi potrebbero crescere fino al 25% nel corso del 2026 e questo potrebbe spingere le aziende a scelte complesse.
Alcuni produttori stanno già valutando di tornare a configurazioni da 4 GB di RAM per i modelli entry-level, una mossa ritenuta anacronistica fino a poco tempo fa. In Cina le vendite di schede madri DDR3 sono quasi triplicate e ciò ha riportato in auge piattaforme considerate ormai superate, come quelle compatibili con processori Intel di sesta, settima, ottava e nona generazione.
Questa situazione ha generato tensioni perfino all’interno di aziende integrate verticalmente come Samsung: la divisione semiconduttori, che si occupa della produzione di DRAM e NAND, sta massimizzando i profitti sfruttando la domanda ai massimi storici, mentre la divisione mobile si è vista rifiutare la richiesta di bloccare i prezzi della DRAM per un anno intero in previsione del lancio del Galaxy S26, ottenendo solo contratti trimestrali.
L’impatto sui dispositivi consumer è già evidente ed è destinato ad accentuarsi nei prossimi mesi. Al CES 2026 Samsung ha pubblicamente ammesso di aver considerato aumenti di listino per smartphone e laptop, viste le attuali condizioni di mercato. Stesso discorso da parte di Carl Pei – amministratore delegato di Nothing – che ha preannunciato aumenti che potrebbero superare il 30%. Anche il mercato delle console e è in sofferenza: le azioni di Nintendo, ad esempio, hanno perso il 33% in cinque mesi, generando negli investitori qualche preoccupazione legata ai possibili aumenti di prezzo della Switch 2.
Le aziende che quest’anno lanceranno nuovi dispositivi sul mercato sono ad un bivio: limitare le feature per contenere i prezzi oppure aumentare i listini, rischiando di perdere quote di mercato? Uno smartphone o un laptop di fascia media, che oggi potrebbe costare tra i 900 e i 1.100 euro, nella seconda metà del 2026 potrebbe raggiungere un prezzo tra i 1.150 e i 1.300 euro, senza nemmeno il beneficio di un upgrade tecnologico.
Le previsioni per il futuro sono divergenti, ma concordano sulla previsione che la crisi non si risolverà nel breve termine. Secondo Sascha Krohn di ASUS, la carenza di memorie inizierà a normalizzarsi nel corso del 2027, posizionandosi nel mezzo tra previsioni più ottimistiche e quelle più pessimistiche di Micron, che guarda al 2028. Tuttavia, anche quando la disponibilità fisica delle RAM tornerà a livelli accettabili, c’è un secondo ostacolo legato alle dinamiche commerciali: alcuni produttori non vorranno abbassare i prezzi una volta e potrebbero passare molto tempo prima che i prezzi inizino a scendere.
La “normalizzazione” dipende dall’entrata in funzione di nuove fabbriche, ma costruire ex novo uno stabilimento di questo tipo può richiedere almeno tre anni. I principali produttori, memori del crollo della domanda durante e dopo la pandemia, stanno mostrando di preferire una strategia orientata alla redditività di lungo periodo anziché pensare ad un’espansione aggressiva. Stando alle stime di TrendForce, nel 2026 la domanda globale di memorie aumenterà del 35%, mentre l’offerta solo del 23% e questo comporterà un divario strutturale destinato a mantenere elevata la pressione sui prezzi.
Di fronte a questo scenario complesso e non roseo, analisti e addetti ai lavori suggeriscono di anticipare eventuali acquisti, se necessari. Chi pensa ad acquistare un nuovo smartphone, laptop, tablet o console farebbe bene a non aspettare troppo: acquistare tecnologia nei prossimi mesi significherà sempre più spesso rinunciare a qualcosa, accettare compromessi sulle specifiche, oppure spendere molto di più, anche a parità di caratteristiche.
Il caro-memorie non è un problema temporaneo, ma un cambiamento strutturale con cui il mercato dovrà convivere verosimilmente almeno per i prossimi due anni, ridefinendo il rapporto tra innovazione tecnologica, prezzi al consumo e accessibilità dei dispositivi elettronici.
Vi dicono niente Francesca Giubelli, Nefele, Aitana Lopez, Imma, Noonoouri, Leya Love, Liam Nikuro, Lil Miquela, Miquela Sousa, Kyoko Date? Sono i nomi di alcuni influencer virtuali, ovvero personaggi di fantasia che esistono solo nel mondo digitale. Chi crede che si tratti di una novità recente dimentica o ignora che già negli anni ’90 esistevano progetti di questo tipo: Kyoko Date ad esempio ha esordito nel 1996.
Dietro ognuno di loro c’è un progetto che ha l’obiettivo di creare un “personaggio”, nato dalla mente di una o più persone. Non raramente si tratta di aziende: poco tempo fa H&M ha realizzato una campagna di marketing avvalendosi anche di un’influencer virtuale. Una ricerca di Metaha evidenziato il successo di quella campagna e il dato oggettivo di una drastica riduzione dei costi del personale, decisamente più convenienti (91%) rispetto a quelli sostenuti in campagne precedenti. E considerando che alcune modelle virtuali riescono già a guadagnare migliaia di euro al mese, possiamo pensare per queste risorse un ottimo rapporto benefici/costi.
La rapida evoluzione delle tecnologie – l’intelligenza artificiale in questi casi viene applicata in abbinamento a computer grafica, motion capture, machine learning e realtà aumentata – fa sì che presto sarà possibile creare personaggi che, a livello di immagine, saranno sempre più credibili e indistinguibili da un essere umano in carne ed ossa, rivoluzionando quei settori in cui è sufficiente mostrare la rappresentazione di una persona, e non l’espressione di una professionalità in carne ed ossa. Già da ora troviamo esempi di realizzazioni virtuali impressionanti che vanno dal presentatore televisivo al giornalista, dall’insegnante al reclutatore di un’agenzia di ricerca del personale. Per non parlare di tutti gli assistenti virtuali – decisamente poco sofisticati – che già popolano l’assistenza clienti dei siti web di molte aziende.
Dal mio post sui Frankestein virtuali (del 2019) i progressi sono evidenti: se volete “giocare” con qualcosa di molto soft, il sito che citavo allora – thispersondoesnotexist.com – c’è ancora e vi permette, con maggior realismo, di visualizzare un volto nuovo (e inesistente nella realtà) ad ogni caricamento della pagina.
Che provengano da pubblicità o esperimenti di qualche media, le immagini qui riprodotte hanno in comune una caratteristica fondamentale: sono tutte state generate con piattaforme di intelligenza artificiale, all’insaputa dei personaggi che vi compaiono. Nel caso delle pubblicità, lo scopo è addirittura truffaldino e si abbina al reato di furto di identità. Ma questo uso è sempre più diffuso e significa che, anche in questo caso, dobbiamo porre molta attenzione e diffidare delle apparenze.
Qui sopra vediamo – per richiamare solo alcuni nomi – Alberto Matano, Mara Venier, Chiara Ferragni, Elon Musk e Tom Hanks nelle foto tratte da video pubblicitari che sfruttano la loro immagine, ricreata e adattata artificialmente, senza consenso. Nel caso dei video che promuovono servizi di investimento, verosimilmente si tratta di prodotti finanziari non particolarmente sicuri o tutelati, ma il fatto che l’immagine di personaggi famosi sia stata utilizzata senza alcuno scrupolo induce a pensare a qualcosa di truffaldino. In un’altra foto troviamo insieme Jennifer Lawrence, Scarlett Johansson, Megan Fox ed Emma Watson. Nessuna pubblicità-truffa in questo caso, bensì una foto pubblicata dall’account social Celeb Nation a fine settembre che è diventata virale in pochissimo tempo, naturalmente per il carattere provocante dell’immagine, anch’essa creata ad arte (nella realtà la situazione in cui le quattro attrici sono state ritratte insieme non è mai avvenuta).
Scarlett Johansson è stata inoltre vittima a sua volta di un utilizzo indebito della sua immagine: la sua versione “artificiale” è apparsa nello spot della app Lisa AI: 90’s Yearbook & Avatar. L’attrice non ha perso tempo, ha sporto denuncia e lo spot è stato ritirato.
La tecnologia che permette la creazione di deepfake con tecniche di intelligenza artificiale si evolve rapidamente: se è vero che alcune immagini sono facilmente individuabili come false (come nei video sopra citati con protagonisti i falsi Elon Musk e Tom Hanks, il primo impersonato da qualcuno che ha evidentemente una corporatura diversa, il secondo con un’immagine molto somigliante ma imperfetta), è altrettanto vero che un occhio poco attento potrebbe essere tratto in inganno dai video pubblicitari che sono comparsi nelle ultime settimane, in cui le sembianze sono più credibili, anche se in alcuni casi l’animazione si rivela piuttosto “rigida”. In breve tempo, però, sarà possibile avere una qualità delle immagini e delle animazioni talmente alta da rendere molto più difficile, se non impossibile, distinguere il falso dal reale: già oggi è possibile ricreare una voce assolutamente credibile e presto sarà possibile accostarla ad un labiale più preciso di quello ottenibile oggi.
Molti di questi video vengono diffusi tramite pagine social, certamente già segnalate per farle chiudere perché – almeno in questo caso c’è la certezza – violano palesemente gli standard della community delle piattaforme che le pubblicano. È necessario che venga attivato al più presto un sistema che possa filtrare queste pubblicazioni, distinguendo i contenuti truffaldini da quelli leciti. Ma questa logica si scontra con quella di Facebook, Instagram, TikTok e di altri social “gratuiti” che in realtà si sostengono grazie ai profitti che provengono dalle pubblicità, lecite o truffaldine che siano. In attesa di provvedimenti di legge che stabiliscano un obbligo concreto a contrastare questi fenomeni, al momento l’unica vera difesa per noi utenti è rappresentata dalla nostra consapevolezza e dall’attenzione che dovremo mantenere durante le nostre attività online.
Ho provato a chiedere alla chat di Bing (Microsoft) e a Bard (Google) di parlarmi dell’intelligenza artificiale. La richiesta è stata volutamente semplice: ovviamente è possibile formularne anche di più complesse e relative ad argomenti molto articolati, ma ho preferito mantenere un approccio ampio per avere un esempio di generazione di testi agevolmente comparabile con il prodotto di un’intelligenza naturale, ossia di un autore in carne ed ossa (in questo caso su un argomento di attualità e di interesse comune).
Il risultato è abbastanza buono e dimostra, come detto in precedenza in altri post, che una piattaforma di intelligenza artificiale può essere un valido ausilio per ottenere una risposta che richiederebbe un’attività di ricerca su argomenti di varia natura e differente spessore. Attenti, però, ad utilizzarlo per evitare lo sforzo di una ricerca seria, ad esempio nell’attività scolastica evitate il copia+incolla e preferite un approfondimento fatto da voi con metodi tradizionali: in primis perché la ricerca deve essere farina del sacco degli studenti, che devono essere capaci di trovare informazioni, rielaborarle, esprimersi in modo compiuto ed elaborare concetti; in secondo luogo perché il rischio di trovarsi tutti con lo stesso testo è decisamente concreto e gli studenti che dovessero avvalersene potrebbero essere smascherati con una certa facilità.
MICROSOFT BING – con ammirevole onestà – ha premesso “Posso provare a scrivere un post per te, ma non posso garantire che sia perfetto. Ecco cosa ho creato” ha redatto un articolo riassuntivo con tanto di titolo, mirato ad una visione fiduciosa e “promozionale”.
Come l’intelligenza artificiale può migliorare la nostra vita
L’intelligenza artificiale (IA) è la scienza e la tecnologia che permette alle macchine di imitare le capacità umane, come il ragionamento, l’apprendimento, la percezione e la creatività. L’IA ha già avuto un impatto significativo in molti settori, come la medicina, l’istruzione, l’industria, il divertimento e la sicurezza. Ma quali sono i benefici che l’IA può portare alla nostra vita quotidiana?
Uno dei vantaggi dell’IA è che può aiutarci a risolvere problemi complessi e a prendere decisioni migliori. Ad esempio, l’IA può analizzare grandi quantità di dati e fornire informazioni utili e personalizzate. L’IA può anche aiutarci a ottimizzare le nostre risorse e a ridurre gli sprechi. L’IA può anche migliorare la nostra salute e il nostro benessere, monitorando le nostre condizioni fisiche e mentali, suggerendo stili di vita sani e fornendo diagnosi e trattamenti precoci.
Un altro vantaggio dell’IA è che può aumentare la nostra creatività e la nostra espressione. L’IA può generare contenuti originali e innovativi, come poesie, storie, codici, saggi, canzoni, parodie di celebrità e altro ancora. L’IA può anche aiutarci a migliorare le nostre abilità artistiche e linguistiche, offrendoci feedback e suggerimenti. L’IA può anche arricchire le nostre esperienze di intrattenimento, creando scenari immersivi e personalizzati.
Infine, un vantaggio dell’IA è che può migliorare le nostre relazioni sociali ed emotive. L’IA può facilitare la comunicazione e la collaborazione tra persone di diverse culture e lingue. L’IA può anche aiutarci a comprendere meglio noi stessi e gli altri, riconoscendo le nostre emozioni e i nostri bisogni. L’IA può anche fornirci supporto emotivo e compagnia, attraverso agenti conversazionali intelligenti e simpatici.
In conclusione, l’intelligenza artificiale può migliorare la nostra vita in molti modi, aiutandoci a risolvere problemi, a essere più creativi e a connetterci con gli altri. Tuttavia, l’IA ha anche delle sfide e dei rischi da affrontare, come le questioni etiche, legali e sociali. Per questo, è importante che l’IA sia sviluppata in modo responsabile e sostenibile, con il coinvolgimento di tutti gli stakeholder. Solo così potremo sfruttare appieno il potenziale dell’IA per il bene comune.
L’intelligenza artificiale (IA) è un ramo dell’informatica che studia la creazione di sistemi informatici intelligenti, in grado di simulare la capacità e il comportamento del pensiero umano.
L’IA è una disciplina complessa e interdisciplinare, che si basa su una serie di conoscenze e tecniche provenienti da diverse aree, tra cui l’informatica, la matematica, la psicologia e la filosofia.
Le applicazioni dell’IA sono molteplici e in continua evoluzione. Tra le più diffuse si possono citare:
Elaborazione del linguaggio naturale: questa area dell’IA si occupa di sviluppare sistemi in grado di comprendere e generare il linguaggio umano. I sistemi di elaborazione del linguaggio naturale sono utilizzati in una varietà di applicazioni, tra cui la traduzione automatica, la sintesi vocale e la risposta alle domande.
Riconoscimento vocale e visione artificiale: queste aree dell’IA si occupano di sviluppare sistemi in grado di riconoscere e interpretare i segnali audio e visivi. I sistemi di riconoscimento vocale e visione artificiale sono utilizzati in una varietà di applicazioni, tra cui la ricerca vocale, la guida autonoma e la sicurezza.
Apprendimento automatico: questa area dell’IA si occupa di sviluppare sistemi in grado di imparare da dati e esperienze. I sistemi di apprendimento automatico sono utilizzati in una varietà di applicazioni, tra cui la diagnosi medica, la finanza e la robotica.
L’IA è una tecnologia in rapida evoluzione, che sta avendo un impatto sempre maggiore sulla nostra società. L’IA sta già cambiando il modo in cui viviamo, lavoriamo e ci divertiamo.
Alcuni dei potenziali benefici dell’IA includono:
Miglioramento dell’efficienza e dell’efficacia: l’IA può essere utilizzata per automatizzare attività ripetitive e noiose, liberando le persone per concentrarsi su attività più creative e strategiche.
Miglioramento della qualità della vita: l’IA può essere utilizzata per sviluppare nuovi prodotti e servizi che possono migliorare la nostra salute, la nostra sicurezza e il nostro benessere.
Risoluzione dei problemi complessi: l’IA può essere utilizzata per risolvere problemi complessi che sono al di là delle capacità umane.
Tuttavia, l’IA presenta anche alcuni potenziali rischi, tra cui:
Perdita di posti di lavoro: l’IA potrebbe portare alla perdita di posti di lavoro in alcuni settori, dove le attività possono essere automatizzate.
Discriminazione: l’IA potrebbe essere utilizzata per discriminare le persone sulla base di fattori come la razza, il sesso o l’orientamento sessuale.
Abuso: l’IA potrebbe essere utilizzata per scopi dannosi, come lo sviluppo di armi autonome o la diffusione di disinformazione.
È importante essere consapevoli dei potenziali benefici e rischi dell’IA, in modo da poter sfruttare al meglio questa tecnologia e mitigarne i rischi.
Ecco alcuni esempi di come l’IA viene utilizzata oggi:
Nel settore sanitario, l’IA viene utilizzata per sviluppare nuovi farmaci e trattamenti, diagnosticare malattie e fornire assistenza ai pazienti.
Nel settore finanziario, l’IA viene utilizzata per analizzare i dati e prendere decisioni di investimento.
Nel settore manifatturiero, l’IA viene utilizzata per automatizzare le attività di produzione e migliorare la qualità dei prodotti.
Nel settore dei trasporti, l’IA viene utilizzata per sviluppare veicoli autonomi e migliorare la sicurezza stradale.
L’IA è una tecnologia emergente che sta rapidamente cambiando il nostro mondo. È importante essere informati sui potenziali benefici e rischi dell’IA, in modo da poter sfruttare al meglio questa tecnologia e mitigarne i rischi.
Semaforo rosso acceso davanti a ChatGPT da parte del Garante Privacy che la scorsa settimana ha disposto la limitazione provvisoria del trattamento dei dati degli utenti italiani nei confronti di OpenAI, la società americana che gestisce la piattaforma. È bene chiarire, però, che il provvedimento riguarda il divieto di raccolta e trattamento di dati personali, non l’accesso a ChatGPT, che è stato bloccato per iniziativa della stessa OpenAI, non del Garanre.
In sintesi le motivazioni del provvedimento sono l’assenza di un’adeguata informativa agli utenti sulla raccolta di dati personali degli interessati, la mancanza di motivazioni alla base delle attività di raccolta e conservazione massiccia di dati personali (in parole povere, non spiegano perché raccolgono i dati personali senza informarli) e la mancanza di una “barriera” che impedisca ad utenti minorenni di accedere al servizio. Sì, anche il fatto che può raccogliere, memorizzare e comunicare informazioni non corrette, che non possono essere modificate nell’interesse di chi è titolare di quei dati.
ChatGPT, come dicevo sopra, non è stata resa inaccessibile dal Garante: è stata OpenAI ad aver disabilitato l’accesso in via cautelativa agli utenti in Italia, e per questo provvederà ai dovuti rimborsi degli utenti che hanno acquistato un abbonamento. Impegnandosi al rispetto delle leggi sulla protezione dei dati personali, l’azienda dichiara di voler ripristinare l’accessibilità della piattaforma il prima possibile.
E’ possibile aggirare la chiusura di questo “cancello”? Certo, utilizzando una VPN che non permette a ChatGPT di conoscere la provenienza dell’utente. Ed è una soluzione lecita, perché è stata OpenAI a bloccare l’accesso, non un’autorità italiana 😉
Chiaramente, oltre ad utilizzare la VPN, l’account che accede non deve dichiarare di essere italiano. E chi ha a cuore la riservatezza dei propri dati si documenterà in modo da utilizzare una VPN che – magari per sostenere la propria gratuità – sfrutta comunque i dati personali dell’utente. Qui di attenzione, altrimenti si torna… al punto di partenza.
L’intelligenza artificiale di Bing allarga gli orizzonti e ora genera anche immagini: Microsoft ha lanciato l’anteprima di Bing Image Creator dando a tutti la possibilità di provarlo, è sufficiente avere un account Microsoft, andare su https://www.bing.com/create e descrivere l’immagine da creare. La tecnologia di Dall-E la realizzerà per voi, partendo da un semplice testo descrittivo (per il momento solo in inglese).
Questo è l’esempio della risposta alla richiesta “a young boy wearing a hoodie, playing a game console while sitting on a bench in a park” (un ragazzo che indossa una felpa con cappuccio e gioca con una console mentre è seduto su una panchina in un parco).
La libertà di fantasia è abbastanza ampia, tuttavia per evitare abusi e immagini dannose sono state prese le opportune precauzioni che bloccano immediatamente la richiesta dell’utente, che riceve un avviso come questo:
Funzionalità ancor più avanzate sono disponibili per gli utenti invitati al test, che potrà essere effettuato accedendo al chatbot su Bing. Chi invece proverà ad utilizzare la funzione Create (https://www.bing.com/create) noterà che per un numero limitato di utilizzi sarà possibile sfruttare un boost e ottenere una realizzazione piuttosto rapida. Scaduto il “credito” sarà possibile continuare a generare immagini, ma ad una velocità inferiore.
Possono lavorare 24 ore al giorno, senza pause e senza alcun rischio di rivendicazioni sindacali: sono i nuovi IA Anchors, conduttori televisivi virtuali comparsi la scorsa settimana in Cina, frutto di un progetto dell’agenzia di stampa statale Xinhua News Agency. Si tratta di sistemi di machine learning che si presentano sotto le spoglie del classico “mezzobusto” di un presentatore che, attraverso mimica facciale e voce sintetizzata, possono illustrare notizie in un programma televisivo. Una novità che, andando oltre le prime interpretazioni superficiali, potrebbe avere risvolti positivi anche per la qualità dell’informazione.
Il modello espressivo è decisamente limitato: la voce è chiaramente “artificiale” e le espressioni del volto non vanno al di là di qualche piccolo movimento, ma si tratta di particolari che l’evoluzione consentirà indubbiamente di migliorare. Al netto di questo, la realizzazione è comunque impressionante e, già a questo livello, l’impiego del presentatore virtuale presenta sicuramente dei vantaggi: in primo luogo la disponibilità permanente, che permette la messa in onda – anche in caso di edizioni straordinarie – in qualsiasi orario del giorno e della notte (purché esista una notizia da leggere). Lo svantaggio è che, almeno al momento, si tratta solo di una facciata, che dipende totalmente da una notizia ancora redatta da esseri umani.
IA Anchors sembra il primo passo concreto verso la realizzazione di quella fantascienza televisiva che negli anni ’80 era stata ipotizzata con Max Headroom, un personaggio virtuale – interpretato in realtà da un attore in carne e ossa – che “esisteva” solamente su schermi di televisori e monitor di computer.
A seguire, l’evoluzione porterà senza dubbio ad un miglioramento della performance e a sempre minori differenze tra personaggi virtuali e conduttori reali, al punto che un giorno questi ultimi potrebbero non essere più utili. Ma si tratta di un’idea talmente impersonale e asettica che personalmente mi sento di escludere: se un domani, oltre alla presentazione, anche la notizia venisse realizzata attraverso un’intelligenza artificiale, il telegiornale potrebbe “guidarsi da solo” (come le auto), facendo mancare umanità, emozioni e accuratezza al mondo dell’informazione e, per estensione logica, a quello dell’intrattenimento.
Il fatto che questo progetto sia stato realizzato in Cina dall’agenzia di stampa di Stato fa pensare che in quel contesto il giornalismo, il giornalismo di qualità, sia in pericolo, perché in questa prospettiva – chiedo perdono per il paradosso verbale – sarà libero di essere censurato. In realtà differenti, realmente aperte e democratiche, vedo al contrario un orizzonte positivo per chi fa vera informazione: l’intelligenza artificiale potrà essere impiegata in modo virtuoso per dare al pubblico le notizie dell’ultimo minuto e comunicazioni urgenti che richiedono tempestività. I giornalisti avranno così maggior tempo a disposizione da dedicare ad attività di più alto valore aggiunto come approfondimenti, inchieste e servizi di maggior peso, migliorandone l’accuratezza e acquisendo maggiore autorevolezza.
Io personalmente estenderei l’impiego dell’anchorman virtuale al mondo del gossip. Mi piacerebbe vedere “l’effetto che fa” nel sentirlo e vederlo leggere in modo quasi inespressivo le ultime notizie sulle coppie del momento, tipo Chiara Ferragni e Fedez, o Asia Argento e Fabrizio Corona. Forse l’attenzione pubblica posta su un certo tipo di informazioni ne uscirebbe riequilibrata.
, un personaggio virtuale – interpretato in realtà da un attore in carne e ossa – che “esisteva” solamente su schermi di televisori e monitor di computer.