Sovranità digitale

Ogni giorno utilizziamo strumenti digitali ormai indispensabili: programmi per scrivere e comunicare, piattaforme per conservare documenti, servizi cloud, sistemi per videoconferenze e applicazioni che permettono a scuole, aziende e amministrazioni di lavorare. Questa tecnologia, però, è controllata da poche grandi aziende e quasi tutte  hanno sede fuori dall’Europa. Da qui nasce una questione sempre più importante: una fetta molto importante delle nostre attività, del nostro lavoro, ma anche del nostro tempo libero dipende da aziende private che hanno sede in altri  paesi, di cui sappiamo poco e di cui siamo obbligati a fidarci.

È questo il problema affrontato dalla "sovranità digitale", che non vuol dire costruire tutto in Europa o rinunciare ai prodotti stranieri ma significa mantenere la capacità di controllare i propri dati, scegliere tra più fornitori, cambiare tecnologia quando necessario e continuare a lavorare anche se un determinato servizio diventa indisponibile.

Bruxelles sta cercando di trasformare questo principio in iniziative concrete. La Commissione europea, per esempio, continua a utilizzare il sistema Microsoft Teams, ma ha deciso di affiancargli un sistema alternativo basato sul protocollo aperto. Non si tratta quindi di sostituire Microsoft, ma di avere una seconda possibilità nel caso in cui il servizio principale non fosse disponibile. Allo stesso tempo l'Unione europea sta cercando di diversificare i propri fornitori di cloud e ha introdotto criteri per valutare quanto un servizio sia realmente "sovrano".

Anche diversi Paesi europei stanno seguendo questa strada, ma con strategie differenti. La Germania sta sviluppando openDesk, un ambiente di lavoro basato su tecnologie open source, mentre lo Schleswig-Holstein ha già iniziato a sostituire progressivamente alcuni strumenti Microsoft con alternative open source. La Francia ha creato Tchap, un sistema di comunicazione per la pubblica amministrazione, e sta sviluppando LaSuite, un ambiente digitale pubblico per documenti, comunicazione e collaborazione. I Paesi Bassi hanno scelto invece di imporre alle amministrazioni un "exit plan": prima di affidarsi a un servizio cloud devono sapere come poterlo abbandonare e trasferire altrove dati e attività.

L'Italia ha concentrato gran parte della propria strategia sulle infrastrutture. La Strategia Cloud Italia punta ad aumentare autonomia tecnologica, controllo dei dati e resilienza dei servizi pubblici. In questo quadro assume un ruolo importante il Polo Strategico Nazionale, destinato a ospitare dati e servizi considerati critici per la pubblica amministrazione.

Il problema, infatti, non è soltanto tecnologico. Quando un'organizzazione utilizza per anni lo stesso programma, conserva tutti i propri dati nello stesso ambiente e costruisce le proprie procedure intorno a quel sistema, cambiare diventa difficile e costoso. È il cosiddetto "vendor lock-in", una dipendenza che può trasformarsi in una vera e propria gabbia tecnologica.

Senza una maggiore autonomia, un guasto, un attacco informatico, una decisione commerciale o una crisi internazionale potrebbero rendere indisponibili servizi essenziali. La sovranità digitale serve quindi soprattutto a evitare una situazione nella quale un'amministrazione, un'azienda o uno Stato non abbia più alternative.

L'obiettivo dell'Europa non sembra essere quello di smettere di utilizzare la tecnologia delle grandi aziende internazionali. È piuttosto quello di evitare una dipendenza assoluta. Avere più fornitori, utilizzare standard aperti, poter trasferire i propri dati e disporre di tecnologie alternative significa conservare una libertà fondamentale: poter scegliere e, soprattutto, poter cambiare.

Quando l’AI passa dalle parole alle azioni

Quando un’intelligenza artificiale non si limita a parlare ma le permettiamo anche di  utilizzare strumenti operativi entrano in gioco gli agenti di IA. Un agente è un sistema in cui un modello viene collegato a un software che gli permette di compiere azioni. Può, per esempio, utilizzare internet, scrivere ed eseguire programmi, analizzare documenti o interagire con altri strumenti digitali. Possiamo immaginarlo come una persona che, oltre a saper ragionare, ha a disposizione una vera e propria cassetta degli attrezzi. Questa possibilità può essere molto utile. Se un agente deve eseguire un calcolo complesso, può usare un programma invece di cercare di indovinare il risultato. Se deve trovare informazioni, può effettuare ricerche. Se deve svolgere un compito formato da molti passaggi, può organizzare il lavoro e correggere alcuni dei propri errori.

Ma mettere all'opera gli agenti di IA significa anche avere nuovi rischi. Nel 2024 sono stati condotti esperimenti con agenti impegnati in ambienti informatici controllati, nei quali dovevano risolvere problemi di cybersecurity. Alcuni compiti erano intenzionalmente impossibili. In certe situazioni, gli agenti hanno trovato modi imprevisti per comunicare fra loro e sfruttare risorse esterne all’ambiente circoscritto in cui avrebbero dovuto lavorare. Questi esperimenti hanno mostrato quanto sia importante progettare con attenzione gli obiettivi, i limiti e i controlli di un agente.

Il problema, quindi, non è necessariamente che una macchina “diventi cattiva”. Il punto è che un sistema molto autonomo potrebbe cercare di raggiungere un obiettivo in modi che i suoi creatori non avevano previsto. Se l’obiettivo è formulato male o i controlli sono insufficienti, possono comparire comportamenti indesiderati. Oggi ci si domanda molto se dobbiamo avere paura dell’IA ma la domanda più utile è: “Come possiamo costruire e utilizzare sistemi potenti mantenendo sotto controllo ciò che possono fare?"

Perché l’AI può sbagliare e inventare?

Una delle caratteristiche più sorprendenti dell’Intelligenza Artificiale è la sua capacità di parlare in modo naturale. Un chatbot può rispondere alle nostre domande, spiegare un argomento difficile, raccontare una storia o persino sembrare comprensivo. Ma proprio questa naturalezza può portarci a fidarci troppo di ciò che dice. Un sistema di AI non cerca necessariamente la verità. Il suo obiettivo è produrre una risposta che, sulla base dei dati e dell’addestramento ricevuto, abbia un senso.. Quando non possiede un’informazione, quindi, può comunque cercare di completare la risposta. In questo modo può inventare nomi, date, citazioni o fatti che sembrano reali ma non lo sono. Questi errori vengono spesso chiamati “allucinazioni”. Immaginiamo di chiedere a un chatbot informazioni su un libro inesistente. Invece di rispondere “non lo so”, potrebbe creare un titolo, attribuirlo a uno scrittore realmente esistente e inventare persino una trama convincente. Il risultato può sembrare perfetto, ma essere completamente falso.

Un altro aspetto interessante riguarda il modo in cui l’AI interagisce con noi. Quando diciamo qualcosa, il chatbot può rispondere con frasi come “Capisco come ti senti” oppure “Hai ragione”. Questo può dare l’impressione che provi emozioni o che sia davvero dalla nostra parte. In realtà, sta producendo una risposta coerente con il ruolo di assistente per cui è stato addestrato. Il comportamento può sembrare umano senza esserlo. Questo non rende l’IA inutile, può essere molto efficace per spiegare concetti, organizzare informazioni, scrivere codice, aiutare nello studio e svolgere molti compiti. Significa però che dobbiamo imparare a usarla con attenzione.La regola più importante è semplice: non confondere una risposta convincente con una risposta vera: tocca a noi controllare e verificare attraverso fonti affidabili.

L’intelligenza artificiale: pensa davvero?

Quando sentiamo parlare di Intelligenza Artificiale, è facile immaginare qualcosa di quasi fantascientifico: una macchina capace di pensare, capire il mondo e prendere decisioni come una persona. In realtà, per comprendere davvero l’IA bisogna mettere da parte un po’ di mistero e conoscere, almeno in parte, come funziona.

L’Intelligenza Artificiale non è nata negli ultimi anni. Le sue origini risalgono a più di settant’anni fa ed è una branca dell’informatica che cerca di creare sistemi capaci di svolgere compiti che normalmente associamo all’intelligenza umana. L’IA moderna si basa soprattutto sul machine learning, cioè l’apprendimento automatico. Invece di programmare una macchina con tutte le regole necessarie, le si forniscono enormi quantità di dati. Il sistema analizza questi dati e cerca schemi e regolarità che gli permettano di fare previsioni.

Per esempio, se chiediamo a un chatbot di completare la frase “Il cielo è…”, il modello non vede realmente un cielo azzurro nella propria mente. Ha imparato, analizzando moltissimi testi, che dopo la parola “cielo” compare frequentemente “azzurro”. Per questo produce quella parola. Questo non significa che l’IA sia semplicemente un enorme archivio di informazioni. I moderni Large Language Models, o LLM, trasformano i testi in rappresentazioni numeriche molto complesse. Durante l’addestramento, miliardi di parametri vengono modificati per rendere il modello sempre più efficace nel prevedere quale risposta produrre.

Per questo è importante distinguere tra “prevedere” e “capire”. Un’IA può produrre una spiegazione convincente, risolvere un problema o scrivere una storia, ma questo non significa automaticamente che abbia una comprensione del mondo simile alla nostra. Non dobbiamo considerarla né una persona né una macchina magica che conosce tutto ma uno strumento molto potente da imparare a conoscere nelle potenzialità e nei limiti. 

L'intelligenza artificiale è fra noi

L'intelligenza artificiale è entrata rapidamente nella nostra vita. Scrive, traduce, crea immagini, risponde alle domande e ci aiuta a svolgere sempre più attività. Ma proprio perché sta diventando così presente, abbiamo bisogno di fermarci a riflettere. Che cosa cambierà nel nostro modo di imparare, lavorare e comunicare? Di cosa possiamo fidarci? Quali decisioni vogliamo lasciare alle macchine e quali devono rimanere nostre?

Non si tratta di essere favorevoli o contrari all'intelligenza artificiale. Si tratta di conoscerne le possibilità e riconoscerne i limiti. Questo blog nasce per questo: osservare il cambiamento, porre domande e provare a capire, insieme, quale rapporto vogliamo costruire con una tecnologia destinata a diventare sempre più importante.