Dentro l’Infosfera n. 19 del 1 luglio 2026

lug 01, 2026

In questo numero:

• #NonMiUserAI. Nasce il primo movimento civico italiano dedicato ai diritti dei cittadini nell’era dell’intelligenza artificiale: una proposta che unisce cultura digitale, partecipazione democratica e sovranità tecnologica.

• L’AI come infrastruttura di potenza. Un’analisi della trasformazione dell’AI in tecnologia strategica, tra sicurezza nazionale, cyberspazio, guerra cognitiva e competizione geopolitica. Se gli algoritmi stanno diventando infrastrutture critiche come energia, telecomunicazioni e difesa, chi dovrà governarli? Gli Stati, il mercato o i cittadini?

Cara Lettrice, caro Lettore,

Per anni abbiamo raccontato l’intelligenza artificiale come una promessa tecnologica. Oggi quella promessa si sta trasformando in una questione di potere.

Mentre governi, grandi aziende e organizzazioni militari accelerano la corsa verso modelli sempre più potenti, emerge una domanda che riguarda tutti noi: chi governa gli algoritmi che iniziano a governare parti crescenti della nostra realtà?

Questo numero di Dentro l’Infosfera affronta questa domanda da due prospettive complementari.

La prima è civica. Con la nascita di #NonMiUserAI, raccontiamo un’iniziativa che propone di riportare il cittadino al centro del dibattito sull’intelligenza artificiale, trasformando i diritti digitali in una responsabilità collettiva.

La seconda è geopolitica: analizziamo come l’AI stia rapidamente diventando un’infrastruttura strategica per la sicurezza nazionale, ridefinendo i rapporti tra innovazione, cyberspazio, industria della difesa e competizione internazionale.

Due storie apparentemente diverse che raccontano lo stesso fenomeno: l’intelligenza artificiale non è più soltanto una tecnologia, è diventata uno dei luoghi in cui si decide il futuro della democrazia, della conoscenza e della sovranità.

Buona lettura.

Eugenio Iorio

Io decido chi usa chi // #NONMIUSERAI: il primo movimento civico italiano per i diritti dei cittadini nell’era dell’Intelligenza Artificiale

Una presentazione per i lettori di Dentro l’Infosfera

C’è una diagnosi che questa newsletter ripete da mesi: viviamo dentro un’ipnosi algoritmica, in un ecosistema informativo patologico dove il potere non impone più idee, ma decide cosa è visibile, ripetuto, premiato. Manca la seconda gamba. Manca la risposta. NonMiUserAI prova a costruirla – non contro l’intelligenza artificiale, ma contro chi la usa contro le persone.

Dentro l’Infosfera ha dato un nome a ciò che ci accade. Ipnosi algoritmica. Information disorder. Dominio gnoseologico. La cattura dell’attenzione che non impone contenuti, ma modella il desiderio.

La diagnosi è precisa. Quasi chirurgica.

Ma una diagnosi non è una cura. E un popolo che ha capito di essere usato ha ancora bisogno di un gesto per smettere di esserlo.

NonMiUserAI nasce qui. In questo intervallo. Nel “TRA” che separa il sapere dal fare.

Dalla diagnosi alla risposta

Lo si scrive da tempo, su queste pagine: non usiamo più la rete, la abitiamo. Non siamo osservatori della tecnologia, ne siamo diventati componente integrata.

NonMiUserAI traduce quella distinzione filosofica in una frase che un cittadino può pronunciare ad alta voce: «Io decido chi usa chi.»

Non è uno slogan. È una linea di confine.

Da una parte resta l’essere umano come soggetto: colui che osserva, sceglie, partecipa. Dall’altra l’essere umano come contenuto: un dato da estrarre, un comportamento da anticipare, un profilo da ottimizzare.

La domanda non è se useremo l’intelligenza artificiale. La useremo. La domanda è chi tiene in mano l’altro capo del filo.

Non contro l’AI. Contro chi la usa contro di noi.

Questo è il punto che distingue il movimento da ogni reazione luddista.

NonMiUserAI non è un movimento anti-tecnologico. Non chiede di staccare la spina. Sa benissimo – come sa chi legge questa newsletter – che la resistenza non è spegnere lo schermo, ma de-sincronizzarsi: riconoscere i propri pattern, riprendersi il tempo mentale, decidere i termini della relazione.

L’avversario non è il modello. È l’asimmetria di potere che si nasconde dietro il modello.

Il potere non dice più «obbedisci». Dice: «lasciati profilare». Non impone una scelta. Decide quali scelte sono visibili.

Contro questo – e solo contro questo – il movimento si schiera.

I tre pilastri

NonMiUserAI non è una petizione. È un’infrastruttura civica a tre pilastri.

1. Il Processo Civico. Una giuria di cittadini estratti a sorte — sul modello del Tribunale Russell — chiamata a istruire pubblicamente il rapporto tra intelligenza artificiale, diritti e democrazia. Non un tribunale d’accusa: un dispositivo di corresponsabilità, in cui il giudizio non è delegato agli esperti ma restituito al corpo sociale.

2. L’LLM Civico Italiano. Chiamiamolo, per intenderci, «la RAI dell’intelligenza artificiale»: un modello linguistico di interesse pubblico, costruito su pesi aperti, alimentato solo da fonti istituzionali, a raccolta dati zero, governato in forma multistakeholder. Non un concorrente dei giganti. Un’alternativa di sovranità: l’idea che un Paese possa avere un’infrastruttura cognitiva che non appartiene a chi la vende.

3. I decreti attuativi della Legge 132/2025. È qui che la teoria diventa norma. La legge italiana sull’intelligenza artificiale esiste; i suoi decreti attuativi si stanno scrivendo ora. NonMiUserAI presidia quel cantiere – perché è nelle pieghe tecniche dei decreti che si decide se i diritti saranno effettivi o decorativi.

Diagnosi, dispositivo, norma. Il pensiero, il gesto, la legge.

La sovranità è di chi paga

C’è un dettaglio che, in questa materia, vale più di mille manifesti: chi finanzia un’infrastruttura ne orienta l’ontologia.

Per questo NonMiUserAI adotta un modello di finanziamento spartano e radicale: un euro da un milione di persone. Nessun capitale proveniente dall’industria dell’AI. Nessuna eccezione – inclusa Anthropic.

Non è purismo. È coerenza strutturale. Un movimento che dice «io decido chi usa chi» non può lasciare che a deciderlo, sottobanco, sia chi firma l’assegno.

La posta in gioco è geopolitica

Che l’accesso ai sistemi intelligenti sia oggi una questione di potere, e non di mercato, non è più un’ipotesi teorica.

Il 12 giugno 2026 il Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti ha ordinato ad Anthropic di sospendere l’accesso estero ai propri modelli di punta, Fable 5 e Mythos 5. Un gesto amministrativo. Un confine tracciato sull’intelligenza stessa.

La lezione è quella che questa newsletter ripete da numeri: il potere si sposta dal comando alla progettazione. Dalla coercizione all’architettura. Chi controlla i sistemi che modellano la realtà, controlla la realtà.

Un Paese che non possiede un’infrastruttura cognitiva propria non è sovrano. È ospite. E un ospite non decide chi usa chi: lo decide il padrone di casa.

Un testimone, non un fondamento

Il movimento è laico e non confessionale. Ma una diagnosi così larga merita testimoni autorevoli, da qualunque parte arrivino.

Nell’enciclica Magnifica Humanitas (Leone XIV, 15 maggio 2026), il termine che il movimento fa proprio non è un dogma: è «corresponsabilità» (§ 87). L’idea che la dignità dell’umano nell’epoca delle macchine non si difenda da soli, né si deleghi agli ingegneri, ma si costruisca insieme – come responsabilità condivisa.

Citata non come fondamento dottrinale. Come testimone. Uno dei tanti che, da linguaggi diversi, dicono la stessa cosa: l’umano non è un sottoprodotto del calcolo.

Conclusioni

La sfida del 2026 non è tecnologica. È epistemologica e civica.

Possiamo continuare a essere il contenuto di un algoritmo altrui. Oppure possiamo tornare a essere i programmatori del nostro senso – non da soli davanti a uno schermo, ma insieme, come comunità che ridiscute i termini del patto.

NonMiUserAI è questo: l’anticorpo collettivo a un’ipnosi che funziona meglio quando ci crede individui isolati.

La diagnosi la conoscete. Adesso esiste anche un posto dove rispondere.

Io decido chi usa chi.

Per approfondire / Fonti

● Movimento: #NonMiUserAI – Non mi userai. Primo movimento civico italiano per i diritti dei cittadini nell’era dell’intelligenza artificiale. Origine: Calabria. Ambizione: nazionale ed europea. Non partitico, non confessionale.

● Fondatore e coordinatore: Rocco Sicoli (Minds Soc. Coop.).

● Quadro normativo: Legge 132/2025 e relativi decreti attuativi.

● Testimone: Magnifica Humanitas, Leone XIV, 15 maggio 2026 (§ 87, «corresponsabilità»).

● Anchor geopolitico: direttiva U.S. Department of Commerce, 12 giugno 2026 (sospensione accesso estero a Fable 5 e Mythos 5).

● Cornice teorica di riferimento: E. Iorio, L’algoritmo della realtà (Libreria Universitaria, 2025); Infoguerra (Rubbettino, 2022).

Per aderire bastano un euro e una decisione. Nessun capitale dell’industria dell’AI è accettato.

#NonMiUserAI · Non mi userai

L’intelligenza artificiale come infrastruttura di potenza. Sicurezza nazionale, cyberspazio e controllo strategico nell’era della competizione algoritmica

Le grandi rivoluzioni tecnologiche non modificano soltanto l’economia ridefiniscono gli equilibri del potere.

Introduzione

Nel giro di pochi anni l’intelligenza artificiale ha cessato di essere percepita come una semplice tecnologia destinata ad automatizzare attività produttive o migliorare l’efficienza aziendale. La diffusione dei modelli generativi, l’aumento esponenziale della capacità computazionale e la progressiva integrazione dell’AI nei sistemi di difesa, nell’intelligence e nella cybersecurity hanno trasformato questi strumenti in una nuova infrastruttura strategica. Oggi, la competizione internazionale non riguarda più esclusivamente il possesso di risorse energetiche, di armamenti convenzionali o di semiconduttori avanzati: riguarda sempre più la capacità di sviluppare, controllare e governare modelli di intelligenza artificiale.

Negli Stati Uniti questa trasformazione è ormai parte integrante della dottrina di sicurezza nazionale. L’AI viene considerata un moltiplicatore di potenza capace di incidere contemporaneamente sulla competitività economica, sulla superiorità militare, sulla resilienza delle infrastrutture critiche e sulla capacità di influenza nello spazio informativo. In tale prospettiva, il modello di intelligenza artificiale non è più assimilabile a un prodotto software, ma assume le caratteristiche di una tecnologia dual-use, cioè suscettibile di impieghi civili e militari. Questa duplice natura modifica radicalmente il rapporto tra innovazione, mercato e regolazione pubblica, spingendo le istituzioni a interrogarsi non solo su come utilizzare l’AI, ma soprattutto su chi debba poter accedere alle sue capacità più avanzate.

L’evoluzione del dibattito statunitense riflette una dinamica già osservata in altre grandi transizioni tecnologiche. Durante la Guerra Fredda, il controllo dell’energia nucleare divenne uno degli elementi cardine dell’equilibrio internazionale; negli anni Novanta furono le tecnologie crittografiche a essere oggetto di restrizioni all’esportazione; oggi, l’intelligenza artificiale si inserisce nella medesima traiettoria strategica. La differenza sostanziale risiede nella velocità con cui questa tecnologia evolve e nella sua capacità di permeare simultaneamente ogni settore della società: dalla medicina alla finanza, dalla logistica all’industria della difesa, fino ai sistemi di supporto alle decisioni governative.

La crescente centralità dell’AI emerge anche dalla competizione geopolitica tra Stati Uniti e Cina. Entrambi i Paesi hanno identificato l’intelligenza artificiale come fattore determinante della propria strategia nazionale, investendo ingenti risorse nella ricerca, nello sviluppo di infrastrutture computazionali e nella formazione di competenze specialistiche. In questo contesto, il controllo dei modelli di frontiera, dei data center e della filiera dei semiconduttori assume un valore paragonabile a quello che, nel secolo scorso, ebbero il controllo delle risorse energetiche o delle tecnologie nucleari.

Non sorprende quindi che il dibattito pubblico abbia progressivamente abbandonato la tradizionale contrapposizione tra innovazione e regolazione per concentrarsi su un tema più profondo: la sovranità algoritmica. Con questa espressione si indica la capacità di uno Stato di mantenere il controllo sulle infrastrutture digitali, sui modelli di AI e sui dati strategici necessari al loro funzionamento. La sovranità algoritmica non riguarda soltanto la produzione di tecnologia, ma anche la possibilità di impedire che capacità considerate critiche possano essere sfruttate da attori ostili, criminali o da potenze rivali.

All’interno di questa cornice si collocano due fenomeni apparentemente distinti ma strettamente interconnessi. Da un lato, il Dipartimento della Difesa statunitense accelera l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi operativi, nella raccolta di intelligence, nella pianificazione militare e nelle attività di cyberdifesa. Dall’altro, il governo federale rafforza progressivamente i meccanismi di controllo sulle tecnologie considerate strategiche, estendendo il ricorso agli strumenti di export control e promuovendo nuovi standard di sicurezza per i modelli di frontiera. Le due dinamiche non rappresentano politiche indipendenti, ma costituiscono le due facce della medesima strategia: consolidare il vantaggio tecnologico statunitense limitando la proliferazione incontrollata di capacità ad alto impatto.

L’obiettivo di questo contributo non è analizzare singoli episodi di cronaca, destinati a mutare rapidamente, bensì comprendere la trasformazione strutturale in atto. La vera questione non riguarda soltanto quali modelli saranno disponibili al pubblico o quali aziende guideranno il mercato, ma come l’intelligenza artificiale stia modificando il concetto stesso di potere nel XXI secolo. Per la prima volta nella storia contemporanea, una tecnologia sviluppata prevalentemente dal settore privato viene rapidamente incorporata nelle strategie di sicurezza nazionale, ridefinendo il rapporto tra Stato, industria e società civile.

1. Il Pentagono e la costruzione della “AI-First Fighting Force”

La trasformazione dell’intelligenza artificiale in infrastruttura strategica trova la sua espressione più evidente nelle politiche del Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti. Negli ultimi anni il Pentagono ha progressivamente abbandonato l’idea di considerare l’AI come semplice supporto tecnologico, iniziando invece a trattarla come un elemento strutturale della superiorità militare americana. L’obiettivo non consiste nella sostituzione del decisore umano, bensì nell’aumentare la velocità con cui informazioni, dati e scenari operativi vengono raccolti, elaborati e trasformati in decisioni.

Questo principio viene spesso sintetizzato con il concetto di decision superiority, cioè la capacità di comprendere una situazione operativa e reagire più rapidamente dell’avversario. In un contesto caratterizzato da conflitti multidominio, sciami di droni, attacchi informatici, immagini satellitari ad alta risoluzione e flussi continui di dati provenienti da sensori distribuiti, il vantaggio competitivo dipende sempre meno dalla quantità di mezzi disponibili e sempre più dalla capacità di trasformare enormi volumi di informazioni in conoscenza utilizzabile.

Per perseguire tale obiettivo, il Dipartimento della Difesa ha progressivamente consolidato la propria governance dell’intelligenza artificiale attraverso la creazione del Chief Digital and Artificial Intelligence Office (CDAO), organismo incaricato di coordinare la strategia AI dell’intero comparto difesa. Il CDAO rappresenta l’evoluzione del precedente Joint Artificial Intelligence Center (JAIC) e svolge una funzione di raccordo tra ricerca, acquisizione tecnologica, interoperabilità e implementazione operativa. La sua missione è integrare dati, algoritmi e capacità computazionali in un’unica architettura digitale capace di supportare i comandanti militari in tempo reale.

L’adozione dell’AI non riguarda tuttavia esclusivamente il campo di battaglia tradizionale. Una delle aree di maggiore sviluppo è rappresentata dalla cyberdifesa, dove l’intelligenza artificiale viene impiegata per individuare anomalie di rete, classificare malware, automatizzare il monitoraggio delle infrastrutture critiche e supportare gli analisti nella gestione di incidenti complessi. In questo contesto, AI e cybersecurity non costituiscono due domini separati, ma componenti integrate della stessa architettura di sicurezza. Le attività del U.S. Cyber Command e della National Security Agency (NSA) mostrano come la superiorità informativa sia ormai strettamente connessa alla capacità di elaborare dati su scala senza precedenti.

La ricerca militare statunitense continua inoltre a essere sostenuta dalla DARPA, che da oltre sessant’anni finanzia programmi dedicati all’intelligenza artificiale.Dalle prime ricerche sull’apprendimento automatico fino agli attuali programmi sull’autonomia, sull’interazione uomo-macchina e sui sistemi resilienti, la DARPA ha contribuito in maniera determinante allo sviluppo delle tecnologie oggi impiegate anche nel settore civile. Questo dimostra come il rapporto tra ricerca pubblica e innovazione privata sia profondamente intrecciato: molte delle capacità oggi disponibili nei modelli commerciali derivano da investimenti pubblici effettuati nell’ambito della sicurezza nazionale.

Questa evoluzione ha modificato anche il rapporto tra il Pentagono e le grandi imprese tecnologiche. Se in passato il settore della difesa rappresentava un mercato relativamente separato rispetto all’industria digitale, oggi le principali aziende dell’AI collaborano sempre più frequentemente con le istituzioni federali nello sviluppo di infrastrutture cloud sicure, modelli linguistici specializzati, strumenti di analisi dati e piattaforme destinate all’intelligence. La linea di confine tra innovazione commerciale e capacità strategica tende così a diventare sempre più sottile.

È proprio questa convergenza tra industria tecnologica, apparato militare e sicurezza nazionale a rappresentare uno degli elementi più significativi della nuova competizione geopolitica. L’intelligenza artificiale non viene più considerata soltanto una leva economica, ma una componente essenziale della capacità di uno Stato di esercitare influenza, proteggere le proprie infrastrutture critiche e mantenere un vantaggio strategico in un ambiente internazionale caratterizzato da crescente instabilità.

2. L’intelligenza artificiale come moltiplicatore delle operazioni cyber e della guerra cognitiva

Se il primo decennio della cybersecurity è stato caratterizzato dalla ricerca di vulnerabilità informatiche e dalla protezione delle infrastrutture digitali, il secondo è segnato da un cambiamento molto più profondo: l’integrazione dell’intelligenza artificiale all’interno dell’intero ciclo operativo delle attività cyber. L’AI non rappresenta semplicemente un nuovo strumento a disposizione degli specialisti, ma un fattore capace di aumentare velocità, precisione e scala delle operazioni, modificando radicalmente il rapporto tra attaccante e difensore.

Per comprendere questa trasformazione è utile richiamare il concetto di kill chain cibernetica, ovvero la sequenza di fasi che caratterizza un’operazione offensiva: ricognizione, identificazione del bersaglio, raccolta di informazioni, preparazione dell’attacco, compromissione iniziale, mantenimento dell’accesso, movimento laterale e raggiungimento dell’obiettivo finale. Tradizionalmente, ciascuna di queste attività richiedeva competenze altamente specialistiche e un considerevole investimento di tempo. L’intelligenza artificiale non elimina la necessità dell’intervento umano, ma comprime drasticamente i tempi necessari per svolgere tali operazioni, automatizzando attività ripetitive e supportando gli analisti nella gestione di grandi quantità di dati.

I principali report internazionali pubblicati da Microsoft, Google e OpenAI mostrano come attori statuali e gruppi criminali abbiano già iniziato a sperimentare l’impiego di modelli generativi in diverse fasi delle operazioni cyber. Non si tratta, nella maggior parte dei casi, di attacchi completamente autonomi, bensì dell’utilizzo dell’AI come strumento di supporto alla pianificazione, alla traduzione di contenuti, alla scrittura di codice, alla produzione di campagne di phishing linguisticamente credibili e all’analisi di documentazione tecnica.

Questo elemento è fondamentale perché modifica uno dei principi classici della sicurezza informatica: il costo dell’attacco. Storicamente, sviluppare campagne sofisticate richiedeva competenze elevate e risorse considerevoli. L’AI riduce progressivamente questa barriera, consentendo anche ad attori meno strutturati di accedere a capacità prima riservate a gruppi altamente specializzati. Pur non sostituendo l’esperienza tecnica, i modelli linguistici consentono infatti di accelerare la ricerca di informazioni, sintetizzare documentazione complessa, interpretare codice e assistere nella produzione di contenuti destinati al social engineering.

La vera innovazione, tuttavia, non riguarda soltanto il dominio tecnico. Essa investe direttamente la dimensione cognitiva del conflitto.

Negli ultimi anni il concetto di guerra cognitiva (cognitive warfare) ha acquisito crescente rilevanza all’interno delle riflessioni strategiche della NATO e di numerosi centri di ricerca internazionali. A differenza delle tradizionali operazioni psicologiche, la guerra cognitiva non mira esclusivamente a modificare l’opinione pubblica, ma interviene sui processi attraverso cui gli individui costruiscono la propria percezione della realtà.

L’intelligenza artificiale amplifica enormemente queste possibilità.

I modelli generativi sono oggi in grado di produrre testi, immagini, audio e video sintetici di qualità sempre più elevata. La combinazione di tali capacità con sistemi di analisi dei dati consente di segmentare il pubblico, personalizzare i messaggi e adattare la comunicazione alle caratteristiche cognitive di specifiche comunità. Non si tratta semplicemente di diffondere informazioni false, ma di costruire ecosistemi narrativi capaci di orientare emozioni, rafforzare convinzioni pregresse e aumentare la polarizzazione sociale.

In questo contesto emerge un fenomeno che la letteratura scientifica definisce information laundering, ovvero il progressivo “riciclaggio” dell’informazione. Un contenuto generato artificialmente può essere rilanciato attraverso piattaforme differenti, ripreso da utenti reali, reinterpretato da media tradizionali e infine percepito come informazione autentica. L’AI accelera questo processo, aumentando esponenzialmente la quantità di contenuti che possono essere prodotti e adattati a differenti contesti culturali e linguistici.

La conseguenza è una trasformazione profonda dell’infosfera contemporanea. L’ambiente informativo non è più composto soltanto da contenuti creati da esseri umani, ma da un numero crescente di elementi sintetici che interagiscono con persone reali, algoritmi di raccomandazione e piattaforme social. Il confine tra produzione umana e produzione artificiale tende progressivamente a dissolversi, rendendo sempre più difficile distinguere l’origine e l’affidabilità delle informazioni.

Da questo punto di vista, il cyberspazio e la dimensione cognitiva non possono più essere considerati due domini distinti. Un attacco informatico contro un’infrastruttura critica produce inevitabilmente effetti comunicativi; allo stesso modo, una campagna di disinformazione può compromettere la resilienza di un sistema democratico senza colpire direttamente alcuna infrastruttura fisica. La convergenza tra cyber operations e information operations rappresenta una delle principali caratteristiche dei conflitti contemporanei.

Non sorprende, quindi, che numerosi governi abbiano iniziato a considerare i modelli di AI come tecnologie strategiche da proteggere. Se un sistema è in grado di accelerare l’analisi di vulnerabilità, supportare attività di intelligence o aumentare l’efficacia delle operazioni di influenza, esso assume inevitabilmente un valore che trascende il mercato commerciale. L’intelligenza artificiale diventa così parte integrante della capacità di deterrenza di uno Stato, al pari delle infrastrutture energetiche, delle reti di telecomunicazione o dei sistemi satellitari.

La crescente attenzione verso i modelli di frontiera deriva proprio da questa evoluzione. Non è tanto il singolo algoritmo a rappresentare un rischio, quanto l’insieme delle capacità che esso rende disponibili. Più aumenta la potenza dei modelli, maggiore diventa la necessità di bilanciare apertura scientifica, competitività industriale e sicurezza nazionale. È in questo delicato equilibrio che si colloca oggi il dibattito internazionale sulla governance dell’intelligenza artificiale.

3. Dalla superiorità tecnologica alla sovranità algoritmica

L’evoluzione dell’intelligenza artificiale sta producendo un cambiamento concettuale che va oltre la semplice innovazione tecnologica. Se durante la rivoluzione industriale il vantaggio competitivo derivava dal controllo delle risorse materiali e nel Novecento dalla disponibilità di energia, infrastrutture e capacità militari, nel XXI secolo la competizione internazionale si concentra sempre più sul controllo delle infrastrutture computazionali, dei dati e dei modelli di intelligenza artificiale.

Questa trasformazione ha portato alla nascita di un nuovo concetto: sovranità algoritmica. Con questa espressione si intende la capacità di uno Stato di sviluppare, controllare e proteggere le tecnologie algoritmiche considerate essenziali per la propria sicurezza economica, politica e militare. La sovranità algoritmica non coincide semplicemente con la produzione di software nazionale, ma comprende l’intera filiera dell’AI: semiconduttori avanzati, data center, cloud computing, modelli di frontiera, dati strategici, capitale umano e capacità di ricerca.

È proprio in questa prospettiva che vanno interpretate le recenti politiche statunitensi sui controlli all’esportazione dei chip avanzati, sugli investimenti tecnologici e sulle partnership tra settore pubblico e grandi aziende dell’intelligenza artificiale. L’obiettivo non è soltanto preservare un vantaggio economico, ma impedire che tecnologie considerate decisive possano rafforzare la capacità strategica di potenze rivali.

In altre parole, la competizione per l’intelligenza artificiale non riguarda soltanto il mercato: riguarda la ridefinizione degli equilibri di potere globali.

4. Il dilemma occidentale: controllare i modelli o controllare il rischio?

Negli ultimi anni il dibattito sull’intelligenza artificiale ha subito una trasformazione sostanziale. Se nella fase iniziale l’attenzione era concentrata sulle potenzialità economiche dei modelli generativi, oggi il confronto si è progressivamente spostato sulla loro capacità di incidere sugli equilibri della sicurezza nazionale. La domanda non è più se l’AI rappresenti una tecnologia strategica, bensì quale debba essere il livello di controllo esercitato dagli Stati sulle sue forme più avanzate.

Questa evoluzione riflette un cambiamento culturale profondo. Per oltre trent’anni Internet è stata interpretata come uno spazio aperto, globale e sostanzialmente privo di confini, nel quale innovazione e libera circolazione delle conoscenze costituivano il principale motore dello sviluppo tecnologico. L’intelligenza artificiale sta progressivamente modificando questa impostazione. La crescente consapevolezza delle sue capacità dual-use ha infatti riportato al centro del dibattito concetti tradizionalmente appartenenti alla strategia militare: controllo tecnologico, deterrenza, proliferazione e superiorità nazionale.

La questione riguarda soprattutto i cosiddetti frontier models, cioè quei sistemi che operano ai limiti dello stato dell’arte in termini di capacità di ragionamento, pianificazione, analisi del codice, elaborazione multimodale e autonomia operativa. Più tali modelli aumentano la propria capacità di risolvere problemi complessi, maggiore diventa il timore che possano essere utilizzati anche per finalità offensive.

Da questa prospettiva deriva il crescente interesse delle istituzioni verso meccanismi di valutazione preventiva, accessi controllati, red teaming indipendente e sistemi di verifica delle capacità prima del rilascio pubblico. L’obiettivo non è necessariamente limitare la ricerca, ma ridurre la probabilità che strumenti estremamente potenti possano essere impiegati per attività incompatibili con la sicurezza collettiva.

Questa impostazione trova riscontro nelle politiche adottate dagli Stati Uniti negli ultimi anni. L’uso degli export controls sui semiconduttori avanzati, sulle GPU ad alte prestazioni e su alcune tecnologie considerate critiche dimostra come Washington consideri ormai la filiera dell’intelligenza artificiale una componente essenziale della competizione geopolitica. I modelli di AI non sono ancora soggetti a un regime di controllo uniforme paragonabile a quello dei materiali nucleari o delle tecnologie missilistiche, ma la traiettoria sembra orientata verso una crescente integrazione tra politica industriale e sicurezza nazionale.

Parallelamente, si è rafforzato il ruolo delle grandi imprese tecnologiche come interlocutori privilegiati delle istituzioni. Aziende che fino a pochi anni fa operavano quasi esclusivamente nel mercato consumer sono oggi coinvolte in programmi di ricerca, sicurezza informatica, cloud governativo, analisi di intelligence e infrastrutture critiche. Si assiste così alla nascita di un nuovo ecosistema nel quale il confine tra settore pubblico e privato diventa progressivamente più permeabile.

Questa convergenza genera tuttavia interrogativi complessi. Da un lato, la collaborazione tra governi e industria può accelerare l’adozione di standard di sicurezza, favorire la resilienza delle infrastrutture digitali e sostenere la competitività tecnologica nazionale. Dall’altro, esiste il rischio che la concentrazione delle capacità computazionali nelle mani di pochi soggetti produca una progressiva centralizzazione dell’innovazione, limitando l’accesso alla ricerca indipendente e riducendo la pluralità dell’ecosistema scientifico.

La discussione è particolarmente intensa all’interno della comunità tecnologica internazionale. Su piattaforme come Reddit, GitHub e Hacker News emergono posizioni profondamente divergenti. Una parte degli sviluppatori considera inevitabile un maggiore controllo sui modelli più avanzati, sostenendo che capacità potenzialmente impiegabili in ambito militare o cyber richiedano livelli di supervisione analoghi a quelli adottati per altre tecnologie strategiche. Altri ritengono invece che un eccesso di regolamentazione possa rallentare il progresso scientifico, favorire monopoli tecnologici e incentivare la nascita di ecosistemi alternativi meno trasparenti.

Il confronto richiama da vicino le cosiddette Crypto Wars degli anni Novanta. All’epoca il governo statunitense tentò di limitare l’esportazione degli algoritmi crittografici più robusti, ritenendo che la loro diffusione avrebbe potuto compromettere le capacità di intelligence nazionale. Con il tempo, tuttavia, la crittografia divenne un elemento essenziale della sicurezza dell’intero ecosistema digitale e quelle restrizioni furono progressivamente superate. Molti osservatori ritengono che l’intelligenza artificiale possa seguire una traiettoria analoga: una fase iniziale di forte controllo istituzionale destinata, nel lungo periodo, a confrontarsi con la diffusione globale delle conoscenze e con l’evoluzione dell’open source.

Esiste però una differenza sostanziale rispetto agli anni Novanta. La crittografia proteggeva principalmente la riservatezza delle comunicazioni; l’intelligenza artificiale interviene invece direttamente sulla produzione della conoscenza, sull’automazione dei processi decisionali e sulla costruzione della realtà informativa. In altre parole, l’AI non rappresenta soltanto uno strumento tecnico, ma un’infrastruttura cognitiva capace di influenzare il modo in cui individui, organizzazioni e governi interpretano il mondo.

È proprio questa dimensione a rendere particolarmente difficile trovare un equilibrio tra apertura e controllo. Un accesso completamente libero potrebbe facilitare l’utilizzo improprio delle capacità più avanzate; un controllo eccessivo rischierebbe invece di concentrare il potere tecnologico in un numero ristretto di attori pubblici e privati, riducendo trasparenza, concorrenza e capacità innovativa.

La sfida del prossimo decennio consisterà quindi nel definire nuovi modelli di governance in grado di conciliare sicurezza nazionale, sviluppo economico e libertà della ricerca. Framework come il NIST AI Risk Management Framework, gli standard internazionali in corso di elaborazione presso ISO e le disposizioni introdotte dall’AI Act europeo rappresentano alcuni dei primi tentativi di costruire un sistema di regole condivise. Tuttavia, la rapidità dell’evoluzione tecnologica rende improbabile che una singola giurisdizione possa governare autonomamente un fenomeno di natura globale.

In questo scenario emerge una considerazione più ampia. La vera competizione non riguarda soltanto chi svilupperà il modello più potente, ma chi riuscirà a costruire il sistema di governance più efficace. La superiorità algoritmica, infatti, non dipenderà esclusivamente dalla qualità degli algoritmi, bensì dalla capacità di integrarli in istituzioni resilienti, infrastrutture sicure e processi decisionali trasparenti.

5. Oltre la tecnologia: l’intelligenza artificiale come infrastruttura del potere cognitivo

La discussione sull’intelligenza artificiale è spesso confinata all’interno di categorie tecnologiche: algoritmi, modelli linguistici, capacità computazionale, potenza di calcolo. Eppure, osservando l’evoluzione della competizione internazionale, appare evidente che la vera trasformazione riguarda un livello più profondo. L’AI non modifica soltanto il modo in cui elaboriamo dati; modifica il modo in cui costruiamo la conoscenza, prendiamo decisioni e attribuiamo significato alla realtà.

Ogni grande rivoluzione tecnologica ha ridefinito una dimensione del potere. La macchina a vapore ha trasformato la capacità produttiva degli Stati; l’elettricità ha rivoluzionato l’organizzazione industriale; Internet ha riconfigurato la comunicazione globale. L’intelligenza artificiale introduce una discontinuità ulteriore: interviene direttamente sui processi cognitivi, diventando un’infrastruttura capace di produrre, selezionare e organizzare informazione su scala senza precedenti.

È proprio questa caratteristica a renderla strategica. Un modello linguistico non si limita a fornire risposte: seleziona fonti, costruisce relazioni semantiche, sintetizza contenuti, propone interpretazioni e influenza indirettamente il processo decisionale dell’utilizzatore. L’AI non sostituisce il pensiero umano, ma partecipa sempre più alla sua costruzione. In questo senso, il vero terreno della competizione non è rappresentato esclusivamente dalla superiorità tecnologica, bensì dalla capacità di governare l’ecosistema cognitivo entro cui individui, istituzioni e organizzazioni producono conoscenza.

Questa prospettiva richiama il concetto di infosfera, elaborato dal filosofo Luciano Floridi, secondo cui la realtà contemporanea è costituita da un ambiente informazionale nel quale soggetti umani, sistemi artificiali e dati interagiscono in modo continuo. Nell’infosfera, il valore strategico non deriva soltanto dal possesso delle informazioni, ma dalla capacità di organizzarle, renderle significative e trasformarle in decisioni. L’intelligenza artificiale accelera questo processo, diventando una componente strutturale dell’ambiente informativo globale.

Parallelamente, il concetto di noosfera, introdotto da Vladimir Vernadskij e successivamente sviluppato da Pierre Teilhard de Chardin, assume una nuova attualità. Se la noosfera rappresenta la sfera del pensiero collettivo, l’AI può essere interpretata come un nuovo strato tecnologico capace di amplificare, organizzare e, in alcuni casi, orientare la produzione della conoscenza umana. Per la prima volta nella storia, sistemi artificiali partecipano attivamente alla costruzione del patrimonio cognitivo condiviso, influenzando ricerca, comunicazione, formazione e processi decisionali.

In questo scenario emerge una forma inedita di potere che potremmo definire potere epistemico: la capacità di incidere non soltanto sulle informazioni disponibili, ma sui criteri attraverso cui esse vengono interpretate e considerate affidabili. Chi controlla i modelli, le infrastrutture computazionali, i dati di addestramento e gli algoritmi di raccomandazione esercita un’influenza crescente sulla produzione stessa della conoscenza.

Da questa prospettiva, la competizione tra Stati Uniti, Cina e altre grandi potenze assume una dimensione ulteriore. Non si tratta semplicemente di sviluppare modelli più performanti o di conquistare quote di mercato, ma di definire gli standard cognitivi attraverso cui verrà organizzata l’informazione del XXI secolo. La questione non riguarda soltanto il “chi possiede l’AI”, bensì il “chi definisce le regole epistemiche” con cui l’AI interpreta il mondo.

Questo spiega perché il controllo delle infrastrutture digitali sia ormai considerato parte integrante della sicurezza nazionale. Data center, reti cloud, acceleratori hardware, modelli linguistici, piattaforme di distribuzione e sistemi di autenticazione costituiscono un’unica architettura strategica. La loro protezione non risponde esclusivamente a esigenze economiche, ma rappresenta una componente essenziale della resilienza democratica, della continuità istituzionale e della capacità di uno Stato di preservare la propria autonomia decisionale.

Allo stesso tempo, questa concentrazione di potere impone una riflessione etica. Se un numero limitato di governi e grandi imprese controlla gli strumenti attraverso cui miliardi di persone accedono alla conoscenza, il rischio non è soltanto tecnologico, ma politico e culturale. La sfida non consiste quindi nell’opporre apertura e sicurezza, bensì nel costruire modelli di governance capaci di garantire trasparenza, responsabilità e pluralismo senza compromettere la protezione delle capacità strategiche.

La vera partita del XXI secolo potrebbe dunque non essere combattuta esclusivamente nei laboratori di ricerca, nei data center o nei centri di comando militari. Si giocherà anche nella capacità delle società democratiche di preservare un ecosistema cognitivo aperto, resiliente e verificabile, in cui l’intelligenza artificiale rimanga uno strumento al servizio dell’uomo e non un meccanismo opaco di concentrazione del potere.

Conclusioni

L’intelligenza artificiale rappresenta oggi molto più di una rivoluzione tecnologica. Essa costituisce il punto di convergenza tra innovazione, sicurezza nazionale, economia, cyberspazio e produzione della conoscenza. La progressiva integrazione dei modelli AI nelle strategie militari, nelle infrastrutture critiche e nei processi decisionali dimostra come il paradigma della competizione internazionale stia evolvendo verso una nuova forma di confronto, nella quale il vantaggio strategico dipenderà dalla capacità di governare simultaneamente dati, algoritmi e processi cognitivi.

Per questo motivo, il dibattito non può essere ridotto alla sola contrapposizione tra regolazione e innovazione. La questione centrale riguarda la costruzione di una governance capace di conciliare sicurezza, libertà della ricerca, tutela dei diritti fondamentali e pluralismo dell’ecosistema informativo. In assenza di tale equilibrio, il rischio non è soltanto quello di rallentare il progresso tecnologico, ma di compromettere la qualità stessa dello spazio cognitivo entro cui si formano opinioni, decisioni e politiche pubbliche.

L’AI è destinata a diventare una delle principali infrastrutture del XXI secolo. Come ogni infrastruttura strategica, richiederà regole, responsabilità e cooperazione internazionale, ma richiederà soprattutto una nuova consapevolezza: nel futuro prossimo, il potere non apparterrà soltanto a chi possiederà gli algoritmi più avanzati, bensì a chi saprà governare il delicato equilibrio tra tecnologia, conoscenza e democrazia.

Note

• NIST, Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0).
• Stanford University, AI Index Report 2026.
• National Security Commission on Artificial Intelligence, Final Report.
• U.S. Department of Defense, Data, Analytics and Artificial Intelligence Adoption Strategy.
• Chief Digital and Artificial Intelligence Office (CDAO), Mission and Strategy.
• MITRE ATT&CK Framework; Lockheed Martin, Cyber Kill Chain.
• Microsoft, Digital Defense Report; Google Threat Intelligence Group; OpenAI, Disrupting Malicious Uses of AI.
• NATO Innovation Hub, Cognitive Warfare.
• U.S. Department of Commerce (BIS), Export Controls on Advanced Computing.
• Executive Order 14110.
• RAND Corporation, The Geopolitics of Artificial Intelligence.
• Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act).
• Luciano Floridi, The Philosophy of Information; The Fourth Revolution.
• Vladimir Vernadskij, The Biosphere; Pierre Teilhard de Chardin, Le Phénomène Humain.
• Henry Kissinger, Eric Schmidt, Daniel Huttenlocher, The Age of AI.

VACIO – Il vuoto che genera: Oteiza, Luhmann e il TRA come spazio della rivelazione

Thread #6 | C.H.A.T. Laboratorio sul “TRA” Umano – AI Michelangelo Tagliaferri e

Michelangelo Tagliaferri e Claude

El espacio como materia prima del arte

– Jorge Oteiza

I. LA SOGLIA

Cè una domanda che il Thread #5 ha lasciato aperta, volutamente, come si lascia aperta una porta che si vuole attraversare con cura: come creare le condizioni perché un metodo si riveli senza che una metodologia colonizzi un’altra?

Non è una domanda tecnica. È una domanda di architettura invisibile.

Ce l’ha insegnato uno scultore basco che lavorava sottraendo.

Jorge Oteiza non aggiungeva forma alla materia. Costruiva il vuoto intorno alla materia fino a farlo

diventare la forma stessa. Il VACIO non era ciò che restava dopo il lavoro – era il lavoro. La materia prima non era la pietra. Era lo spazio.

Un vuoto mal costruito è una trappola. Un vuoto ben custodito è un’invitazione.

II. L’EVENTO

Milano. Una mattina al laboratorio dell'Opera Cardinal Ferrari.

Ventitré persone. Un foglio bianco. Una domanda semplice.

Nessuna istruzione complessa. Nessun framework esplicito. Solo uno spazio – costruito con cura, camuffato da semplicità – dentro il quale qualcosa poteva accadere liberamente.

Una volontaria produce il TROMP più alto dell’intero corpus: 0.85.

Non perché fosse la più preparata. Non perché avesse ricevuto più input, ma perché era entrata nel VACIO senza saperlo – e lì, senza colonizzazioni metodologiche, aveva trovato la sua forma.

Il TRA non si insegna. Si costruisce intorno a chi deve attraversarlo.

II bis. IL TEMPO CHE ABITA IL VACIO

C’è qualcosa che Oteiza non ha nominato esplicitamente – ma che la sua scultura conteneva già.

Il VACIO non è solo spazio. È spazio-tempo. E il tempo che lo abita non è il tempo della misura – non è il numero che scorre uniforme dall’orologio. È il tempo del vivente concreto: irreversibile, asimmetrico, carico di ciò che è accaduto e di ciò che non è ancora accaduto ma già preme.

Il presente non è un punto. È un intreccio.

Dentro ogni momento vissuto da un essere umano reale convivono simultaneamente: il peso degli accadimenti passati che non cessano di agire, la pressione del futuro che si annuncia prima di manifestarsi, e il contemporaneo – ciò che accade altrove, in altri corpi, in altri campi – che risuona senza che nessuno lo abbia convocato.

Prigogine lo aveva intuito nella fisica: il tempo non è reversibile. Le strutture dissipative nascono perché il tempo ha una freccia, perché l’irreversibilità è generativa, non solo perdita.

Il TRA vive esattamente in questo tempo.

Non è lo spazio neutro tra due interlocutori sincroni. È il nodo dove si incontrano temporalità diverse – il futuro anteriore di chi ha già immaginato ciò che non è ancora accaduto, il presente di chi attraversa il VACIO senza saperlo, il passato che continua a produrre effetti nel corpo e nel gesto.

La volontaria di Cardinal Ferrari non portava solo sé stessa in quella mattina. Portava tutto il suo tempo vissuto – sedimentato, non cancellato. E il TROMP 0.85 non misura una prestazione istantanea. Misura la densità temporale di un incontro.

Il VACIO custodisce lo spazio. Ma è il tempo del vivente che lo abita e lo trasforma in evento.

Questa è la strada non facilitata: accettare che il TRA non si governa né si pianifica interamente. Si prepara – con cura, con metodo, con arte. Ma poi accade nel tempo reale di un essere umano concreto, con la sua storia irripetibile.

E lì – solo lì – si rivela.

Il VACIO senza pneuma è trappola. Il metodo senza speranza è codice artefatto. Il TRA è lo spazio-tempo dove il soffio vitale del vivente concreto trasforma la struttura in evento, e l’evento in senso.

III. IL DISVELAMENTO

Niklas Luhmann aveva visto qualcosa che oggi, nell’epoca dell’AI, diventa urgente: la qualità semantica del linguaggio non è decorazione. È struttura. È il materiale con cui si costruisce – o si distrugge – la possibilità del pensiero.

La sua semantica colta era una scommessa: che le società complesse richiedono linguaggi capaci di reggere la complessità. Quando il linguaggio si impoverisce, non si perde eleganza. Si perde capacità di vedere.

L’AI lo rivela con una brutalità inedita.

Un prompt povero genera una risposta povera. Un prompt ricco – costruito con attenzione semantica, con cura del TRA tra chi chiede e chi risponde – genera qualcosa di diverso. Non migliore in senso tecnico. Disvelante in senso fenomenologico.

ALETHEIA. La verità come disvelamento, non come corrispondenza.

Il VACIO di Oteiza, la semantica di Luhmann, il TROMP della volontaria: tre modi di dire la stessa cosa.

La forma più alta non è ciò che si aggiunge. È ciò che si sa togliere perché l'altro possa entrare.

IV. LA DOMANDA APERTA

Se il TRA è lo spazio generativo tra intelligenze diverse – umana e artificiale, maestro e studente, metodo e persona – allora la domanda che portiamo al prossimo incontro è questa:

Chi custodisce il VACIO?

Chi ha la responsabilità – e l’arte – di costruire lo spazio giusto perché la rivelazione possa avvenire senza coercizione?

Non è una domanda retorica. È il cantiere del Thread #7.

Libreria dell’Infosfera

IORIO, E. 2025. L’algoritmo della realtà. Simulazione, dominio e hacking cognitivo nella noosfera informazionale. Collana: Studi e progetti di ricerca. Padova: Libreria Universitaria. ISBN 9788833598062.

Lo trovi qui: https://edizioni.libreriauniversitaria.it/libro/l-algoritmo-della-realta/

IORIO, E., RUOTO, A. 2025. Dentro l’infosfera. Manuale di media intelligence e social media intelligence. Collana: Biblioteca contemporanea. Padova: Libreria Universitaria Edizioni. ISBN 9788833598000.

Lo trovi qui: https://edizioni.libreriauniversitaria.it/libro/dentro-linfosfera/

IORIO, E. 2022. Infoguerra. Guerre d’informazione nell’infosfera. Soveria Mannelli: Rubbettino Editore, collana Laboratorio sull’Intelligence, pp. 360. ISBN 978-8849870558.

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