{"id":94877,"date":"2026-04-13T11:59:57","date_gmt":"2026-04-13T09:59:57","guid":{"rendered":"https:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=94877"},"modified":"2026-04-13T11:59:57","modified_gmt":"2026-04-13T09:59:57","slug":"unia-puo-sapere-tutto-di-te","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=94877","title":{"rendered":"Un\u2019IA pu\u00f2 sapere tutto di te"},"content":{"rendered":"

da LA FIONDA (Luka\u00a0 Petrilli)<\/strong><\/p>\n

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Il dibattito sull\u2019intelligenza artificiale si \u00e8 rapidamente popolato di immagini forti, diventate oggi parte integrante della mitologia moderna: macchine coscienti, algoritmi che manipolano persone ignare, deepfake indistinguibili dalla realt\u00e0, scenari di sostituzione totale del lavoro umano. Questi temi sono facilmente narrabili, quasi cinematografici, e attraggono facilmente senza richiedere troppa conoscenza pregressa.<\/p>\n

Per quanto per\u00f2 possano essere importanti, rischiano di diventare delle vere e proprie distrazioni da quelli che sono problemi decisamente pi\u00f9 rilevanti, seppur meno spettacolari da raccontare.<\/p>\n

La vera criticit\u00e0 non \u00e8 ci\u00f2 che le macchine diventeranno, ma ci\u00f2 che noi stiamo progressivamente cedendo: una quantit\u00e0 e una qualit\u00e0 di dati che non hanno precedenti nella storia umana.<\/p>\n

Quando interagiamo con un modello di linguaggio (LLM) non stiamo semplicemente lasciando tracce di ci\u00f2 che facciamo, ma ci stiamo potenzialmente rendendo trasparenti.<\/p>\n

I social network hanno ormai da un pezzo normalizzato la raccolta massiva di dati, ma la natura di questi dati rimane, per molti versi, ancora superficiale. Lasciamo, a un\u2019azienda come Meta, tracce dei nostri like, di ci\u00f2 che condividiamo o commentiamo, delle persone con cui interagiamo di pi\u00f9, del tempo di permanenza su ciascun contenuto che consumiamo. Indicatori utili, certo, ma indiretti, rumorosi, spesso ambigui: i social network capiscono benissimo come catturare la nostra attenzione, spesso sono in grado di orientare comportamenti e funzionano benissimo come intermediari di marketing (per venderci di tutto, in parole povere), ma, per quanto problematico questo possa essere, esistono possibilit\u00e0 di profilazione ancora migliori.<\/p>\n

L\u2019intelligenza artificiale conversazionale ha infatti introdotto una raccolta di dati qualitativamente diversa. Qui il dato non \u00e8 pi\u00f9 un comportamento osservato dall\u2019esterno, ma un contenuto esplicitato volontariamente dall\u2019utente in linguaggio naturale. Quando interagiamo con uno di questi modelli lasciamo i nostri dubbi, le nostre intenzioni, i nostri obiettivi anche pi\u00f9 segreti, insieme a una lista di incertezze, tentativi di prendere decisioni su famiglia, figli o lavoro, paure su stati di salute o sulla situazione internazionale, domande su cose che ci interessano, dalla pi\u00f9 banale alla pi\u00f9 preziosa a livello personale. Ecco, questo elenco fornisce un materiale infinitamente pi\u00f9 denso rispetto a ci\u00f2 che lasciavamo online fino a oggi.<\/p>\n

In fin dei conti, quando chiediamo qualcosa a un LLM, lo facciamo dentro un\u2019interfaccia che simula una conversazione privata. Non c\u2019\u00e8 un feed pubblico, non c\u2019\u00e8 esposizione sociale, non c\u2019\u00e8 la percezione di stare producendo un dato. E proprio questa apparente intimit\u00e0 abbassa le difese: l\u2019utente parla come parlerebbe a s\u00e9 stesso, o a un interlocutore neutrale, mentre dall\u2019altra parte si accumula un dataset tecnicamente strutturato in modo tale da poter essere analizzato, qualora gli incentivi e le policy lo consentano.<\/p>\n

La raccolta dati tramite LLM \u00e8 abbastanza palese, tanto che possiamo recuperare noi stessi le nostre conversazioni passate, rileggerle o continuarle l\u00ec dove si erano interrotte e, per ammissione delle stesse aziende, sappiamo che le chat non sono crittografate end-to-end. Per chi mastica un minimo di dati e informatica la cosa diventa chiara: questo significa che le chat con i principali modelli di linguaggio sono archiviate e salvate in qualche server, in qualche data center proprietario.<\/p>\n

Il punto qui non \u00e8 immaginare un uso malevolo immediato, n\u00e9 sostenere che le aziende che sviluppano questi sistemi (o gli Stati che le finanziano, come USA e Cina) stiano oggi operando forme di controllo diretto. Questo non \u00e8 dimostrabile e, allo stato attuale, probabilmente non \u00e8 nemmeno l\u2019incentivo principale. Aziende come OpenAI, Google o Meta operano in un contesto economico pi\u00f9 articolato rispetto ai social della prima fase, dove la pubblicit\u00e0 era il motore quasi esclusivo, ma fermarsi qui sarebbe ingenuo. Gli incentivi possono cambiare col tempo, mentre i dati, una volta raccolti, possono potenzialmente restare, soprattutto se ci\u00f2 che si sta costruendo \u00e8 una base informativa con capacit\u00e0 di interpretazione mai avute nella storia dell\u2019essere umano. La combinazione tra modelli avanzati d\u2019analisi, infrastruttura e dati conversazionali pu\u00f2 produrre una forma nuova di potere, che non consiste semplicemente nel sapere cosa fanno le persone, ma nel poter inferire perch\u00e9 lo fanno e cosa probabilmente faranno.<\/p>\n

Questo non implica scenari di controllo totale, ma qualcosa di pi\u00f9 sottile e, per certi versi, pi\u00f9 plausibile: un aumento progressivo dell\u2019asimmetria cognitiva. Da una parte ci siamo noi: individui che interagiscono con sistemi percepiti come strumenti neutrali; dall\u2019altra parte ci sono entit\u00e0 che dispongono di mezzi sempre pi\u00f9 raffinati per classificare, prevedere e, se necessario, orientare comportamenti su base probabilistica.<\/p>\n

Tutto ci\u00f2 per dire che la traiettoria esiste, la direzione \u00e8 plausibile, ma dipender\u00e0 da incentivi economici, regolamentazione e architettura tecnica, quindi non va caricata di inevitabilit\u00e0, seppure un caso in particolare deve averci insegnato che nessun dato \u00e8 veramente fermo e al sicuro.<\/p>\n

Un esempio gi\u00e0 operativo, ma in contesti specifici (governativi e grandi aziende), \u00e8 rappresentato da Palantir. Il successo di questa azienda infatti sta proprio nell\u2019aver saputo aggregare dati dei clienti (spesso grosse aziende o governi) in una maniera cos\u00ec capillare da poter rendere quasi attuabile il \u201cBig Brother\u201d di\u00a01984<\/em>. Palantir infatti \u00e8 capace di aggregare, mettendo a disposizione in un\u2019unica fonte, dati personali di identit\u00e0, gusti e frequentazioni (presi dalle attivit\u00e0 dei social network), attivit\u00e0 in rete, informazioni sanitarie, segnalazioni eventuali da forze dell\u2019ordine come multe, dati di intelligence, informazioni fiscali: in parole povere, se al servizio di un governo, pu\u00f2 accentrare i dati personali sparsi un po\u2019 ovunque in un unico luogo (fonte di controversie \u00e8 stata, ad esempio, la partnership fra Palantir e l\u2019ICE).<\/p>\n

Questo modello non \u00e8 direttamente sovrapponibile ai sistemi di consumo delle attuali IA generative, ma mostra cosa diventa possibile quando dati eterogenei vengono centralizzati e resi interrogabili. Non esistono oggi evidenze pubbliche di un uso sistematico di questi dati per profilazione individuale su larga scala. Tuttavia, la struttura tecnica rende questo scenario possibile. E quando una cosa \u00e8 possibile, quanto ci vuole perch\u00e9 diventi probabile?<\/p>\n

C\u2019\u00e8 poi un elemento ulteriore, spesso trascurato: l\u2019intelligenza artificiale non si limita a raccogliere dati, ma tende a diventare un intermediario cognitivo. Viene consultata per chiarire idee, prendere decisioni, strutturare pensieri. Questo introduce una dipendenza funzionale che non era presente nei social, dove il rapporto \u00e8 prevalentemente passivo. Qui il sistema entra nel processo decisionale, non solo nell\u2019intrattenimento o nell\u2019informazione, e il risultato non \u00e8 una perdita immediata di autonomia, ma una sua trasformazione graduale. Quando una parte crescente delle decisioni viene mediata, suggerita o ottimizzata da sistemi centralizzati, l\u2019autonomia non scompare, ma si ridefinisce all\u2019interno di vincoli definiti a livello di sistema (es. design dell\u2019interfaccia, priorit\u00e0 nei suggerimenti) e spesso non esplicitati all\u2019utente.<\/p>\n

Per questo il nodo oggi non \u00e8 chiedersi se l\u2019intelligenza artificiale diventer\u00e0 cosciente, per quanto possa sembrare una domanda interessante, ma capire chi controlla i modelli, chi possiede i dati e quali forme di potere possano un domani emergere da questa combinazione. In altre parole, non \u00e8 la macchina che si avvicina all\u2019uomo il problema immediato, ma l\u2019uomo che diventer\u00e0 progressivamente pi\u00f9 leggibile, e quindi prevedibile, per chi gestisce o gestir\u00e0 la macchina.<\/p>\n

La storia recente suggerisce cautela: con i social network, molte dinamiche sono diventate evidenti solo quando erano gi\u00e0 consolidate. Non \u00e8 detto che il percorso si ripeta in modo identico, n\u00e9 che gli esiti siano gli stessi, ma ignorare la differenza qualitativa dei dati che stiamo cedendo oggi sarebbe un errore speculare, questa volta non per eccesso di entusiasmo, ma per eccesso di distrazione.<\/p>\n

Se c\u2019\u00e8 una forma di urgenza etica, questa non riguarda i deepfake o la coscienza delle macchine, ma la trasparenza dei rapporti di potere che stiamo costruendo intorno alla tecnologia. Bisognerebbe forse smetterla di parlare di fantascienza o di problemi marginali e concentrarsi sull\u2019architettura dei sistemi e sui meccanismi di distribuzione dell\u2019informazione, perch\u00e9, ad oggi, la questione sta passando inosservata nel grande dibattito pubblico.<\/p>\n

FONTE:\u00a0https:\/\/www.lafionda.org\/2026\/04\/10\/unia-puo-sapere-tutto-di-te\/<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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