INVALSI presenta ogni anno i suoi numeri come scienza. Non lo sono. Dietro la patina di neutralità c’è un modello statistico che finge che classe, scuola e territorio non contino nulla. Comodo, perché così colpe e meriti ricadono tutte sui singoli studenti che non raggiungono “i traguardi” (quali??) e sugli insegnanti che insegnano male. E poi c’è un potere che risponde solo al Ministro, senza controlli parlamentari, non pubblica i dati grezzi (come fanno Istat e Banca d’Italia),  nasconde prove, metodi e rapporti. Non è un istituto scientifico. È potere che si finge sapere. -------------------------------------------------------------------------------- Nella tradizione della filosofia contemporanea, riconducibile tra gli altri a Foucault, quello della valutazione è in verità un potere che finge di essere un sapere. Questo punto di vista è sostenuto anche dal secondo Heidegger, per il quale l’atto di “porre valori” equivale a instaurare un dominio. Quindi sarebbe importante, in ogni esercizio di valutazione, precisare quali sono gli outcome del processo da valutare, e soprattutto perché si scelgono quegli outcome e non altri. Ogni oggetto del pensiero ha una sua genealogia. Tecnicamente, sotto il profilo metodologico, i risultati elaborati e diffusi dall’INVALSI sembrano essere affetti da numerose distorsioni. Come nell’indagine dell’OCSE PISA, a cui l’INVALSI si ispira, viene utilizzato un modello a un livello secondo l’Item Response Theory. Tuttavia, successivamente alla stima delle abilità individuali tramite modelli IRT, l’elaborazione dei punteggi dovrebbe sempre tener conto della struttura gerarchica dei dati mediante modelli multilivello, ampiamente noti ed utilizzati in tutti gli ambiti di indagine in cui le unità di base possono essere aggregate secondo uno schema gerarchico. Per intenderci, lo schema nel nostro caso sarebbe: studente, classe, plesso, istituzione scolastica. Poi i punteggi dell’istituzione scolastica (ad esempio, il Liceo Classico di Praia a Mare) possono essere ulteriormente aggregati per ambito geografico o per tipologia di scuola. La letteratura dimostra che esistono l’effetto classe, l’effetto plesso, l’effetto scuola e i derivanti effetti di interazione (anche lo stesso INVALSI, nella sua collana di approfondimenti, lo ammette). L’effetto scuola a cui ci riferiamo è un oggetto concettuale diverso da quello che l’INVALSI chiama “effetto scuola”. Per noi l’effetto scuola non si esaurisce nell’incremento (auspicabile) delle competenze individuali, ma è qualcosa di più ampio e più sfumato (per fare un esempio letterario, quello descritto da Edoardo Albinati ne “La scuola cattolica”, Premio Strega 2016). In effetti è facile comprendere che l’apprendimento disciplinare, la maturazione delle personalità e, nei gradi più alti dell’istruzione scolastica, quella dei cittadini, sono processi collettivi, non esclusivamente individuali (alla faccia dell’individualismo metodologico, dell’utilitarismo e di tutte le altre scuole di pensiero che Marx liquidò a suo tempo come “materialismo volgare”). E non possono essere colti dall’aggregazione per somma algebrica dei punteggi individuali. D’altra parte, l’INVALSI non è un istituto scientifico vero e proprio, ma un ente pubblico con funzioni scientifiche sottoposto al controllo del potere esecutivo. Il Presidente e il Consiglio di Amministrazione sono nominati direttamente dal Ministro, e non devono essere “approvati” dal Parlamento come nel caso dell’Istat. Ciò può essere alla base di alcune distorsioni nell’elaborazione dei dati, oltre che di scelte curiose nella costruzione del sistema di valutazione. Ad esempio, l’INVALSI misura i risultati in italiano, matematica e inglese, e non quelli in materie come storia ed educazione civica. La scelta di concentrare la valutazione standardizzata su alcune competenze e non su altre riflette inevitabilmente una precisa concezione della scuola. Ora, ciò non stupisce, essendo l’INVALSI stato istituito da Luigi Berlinguer e poi potenziato e reso operativo dalla triade Berlusconi-Gelmini-Tremonti in concomitanza con la riforma delle scuole del 2009. Quanto maggiore è l’autonomia scientifica dell’ente produttore, tanto maggiore è la credibilità che le sue scelte metodologiche siano motivate esclusivamente da criteri metodologici, soprattutto quando gli indicatori prodotti orientano direttamente le politiche pubbliche. Più in generale, il tecnocrate “attacca il somaro dove vuole il padrone”, oppure è egli stesso il padrone (come fu per Corrado Gini all’Istat, Pasquale Saraceno e Alberto Beneduce all’IRI, Enrico Mattei all’ENI, etc.). Sarebbe poi interessante che l’INVALSI mettesse a disposizione del pubblico i dati di base, opportunamente anonimizzati. Già lo fa, ci si dirà, ma occorre fare domanda ed ottenere l’autorizzazione dell’ente stesso. Poiché le prove INVALSI incidono in misura crescente sul dibattito pubblico e sulle politiche scolastiche, sarebbe auspicabile una politica di open science più avanzata. La disponibilità di microdati completamente anonimizzati, liberamente scaricabili, consentirebbe analisi indipendenti, repliche degli studi dell’istituto e un più ampio scrutinio pubblico delle metodologie adottate. Addirittura la Banca d’Italia mette a disposizione i dati riferiti alle singole unità statistiche rilevate nell’Indagine sul risparmio, il patrimonio e il reddito delle famiglie italiane, resi opportunamente anonimi, sul proprio portale, dal quale chiunque li può scaricare liberamente, senza registrarsi e fornire motivazioni. Questa politica ha favorito un enorme numero di lavori scientifici, anche internazionali (ad esempio, questi microdati sono usati in moltissimiarticoli scientifici sulla distribuzione del reddito italiano). Anche l’Istat è oggi più aperto dell’INVALSI, dato che prevede forme di diffusione diretta di microdati anonimizzati. Questa della pubblicità dei microdati è, ad ogni modo, una questione politica da approfondire. Inoltre, il rapporto INVALSI indica che la rilevazione è totale, ma alcune elaborazioni sono effettuate su un campione probabilistico a due stadi, con stratificazione delle unità di primo stadio. Questo è positivo ma, trattandosi di campioni, si dovrebbero anche mostrare gli intervalli di confidenza, che sono un indicatore dell’incertezza della stima. Da quanto sommariamente scritto nell’ultimo rapporto, e precisato nei parafernalia di corredo all’indagine, si tratterebbe di cross- section ripetute. È ben noto che la varianza della stima di una differenza richiede una numerosità campionaria assai più elevata che nel caso della stima di una media, quindi le variazioni anno su anno richiedono una numerosità campionaria più ampia di quella che riguarda la stima di una media. Ogni studente universitario che abbia seguito un corso di statistica avanzato sa che inquesti casi sarebbe preferibile usare campioni longitudinali, meglio se ruotati. Inoltre, poiché il campione è complesso, la media campionaria semplice non coincide con la media della popolazione e occorre utilizzare stimatori pesati che incorporino il disegno campionario per ottenere stime rappresentative della popolazione. Ma l’aspetto più importante riguarda il calcolo dei punteggi individuali degli studenti. I Rapporti annuali sono sostanzialmente scevri di dettagli metodologici. Sembrerebbe che questi siano esposti principalmente in un Rapporto tecnico del 2018, oltre che dispersi tra i 71 working paper pubblicati sul sito dell’istituto, non risultando quindi facilmente scovabili. Il cittadino standard (ma anche quello colto, pure laureato in discipline scientifiche) deve investire un bel po’ di tempo per capire bene. Quindi, in linea di principio, si fida, oppure rigetta in toto i risultati. Occorre anche intendersi su cosa si indichi con il termine metodologia. Sarebbe importante riuscire ad avere immediata contezza dell’affidabilità delle stime ottenute, oltre che del metodo statistico concretamente utilizzato. Tra i modelli IRT vi è un’ampia gamma di scelte possibili. La nostra impressione è che l’INVALSI non utilizzi più di tanto il principio di giustificazione sotto il profilo statistico metodologico; assai ampia è invece la spiegazione/giustificazione degli aspetti legati alla costruzione dei singoli item (e questo è assai commendevole, va da sé). In sintesi, l’INVALSI rappresenta un esempio significativo di come una tecnica di misurazione possa essere utilizzata come strumento di governo e di esercizio del potere, analogamente a quanto avviene per molte scienze sociali nella loro versione mainstream. Le valutazioni, come anche le statistiche economiche e sociali, costituiscono inevitabilmente una rappresentazione selettiva dei fenomeni osservati, in quanto ogni indicatore richiede scelte precise sugli aspetti da misurare e si fonda su specifici riferimenti teorici. Per questo motivo, è importante che tali presupposti siano dichiarati in modo esplicito, così da rendere trasparenti i criteri che orientano la costruzione e l’interpretazione degli indicatori. Un esempio è la stima del PIL, il cui ancoraggio teorico principale è dato dalla teoria keynesiana, come illustrato nell’opera pionieristica di Benedetto Barberi. Nelle Nozze di Figaro il protagonista dice “l’arte schermendo/l’arte adoprando/di qua schermendo/di là scherzando/tutte le macchine rovescerò”. Mozart si riferisce alla forza del pensiero illuminista-borghese che travolge l’ancien régime. Duecentocinquanta anni dopo dovremmo avere la forza per rovesciare le macchine del dominio neocapitalista.

Per negare l’accesso ai dati sui traffici di armi nel porto di Ravenna, l’Avvocatura dello Stato parla di una «guerra mondiale a pezzi e ibrida» che coinvolge l’Italia. La sicurezza …

Mentre le indagini sono ancora in corso, una parte della politica e dell’informazione costruisce una narrazione che sposta l’attenzione dalla morte di un uomo al suo passato. È uno schema …

Una giovane allieva precipita dal terzo piano della Scuola Ispettori e Sovrintendenti di Coppito. Le indagini chiariranno le cause della morte, ma da anni emergono denunce di vessazioni, umiliazioni e …

A Cosenza il 25enne Mohamed Amin Bessioud precipita dal balcone durante un controllo nella sua abitazione. La Procura ha aperto un’indagine. Le accuse della madre, il disagio psichico del ragazzo …

Cinque anni dopo il rapporto “Defence Industry Influence in Italy – Analisi dell’influenza dell’industria della difesa sull’agenda politica italiana“, l’Osservatorio Mil€x pubblica l’aggiornamento “L’influenza dell’industria militare sull’agenda politica italiana della difesa: nuovi elementi e dinamiche“. Il risultato di questo momento di verifica è chiaro: i cinque percorsi di influenza indebita individuati nel 2021 (lobbying, fondazioni politiche, think tank, porte girevoli, finanziamento della politica) non sono stati né fermati né presidiati. Nessuna delle misure di controllo raccomandate è diventata legge. E il problema si aggrava proprio ora, perché la posta economica in gioco è ai massimi storici. Più risorse, meno trasparenza. La spesa militare italiana diretta prevista per il 2026 tocca il record di 33,9 miliardi (+45% sul decennio), con oltre 13 miliardi di investimenti in armamenti e programmi per più di 130 miliardi nei prossimi quindici anni. A questa crescita reale se ne aggiunge una “gonfiata”: dopo le sollecitazioni NATO il governo comunica cifre più alte (fino al 2,8% del PIL) allargando con voci indefinite ciò che conta come “difesa e sicurezza”, e verso il vertice di Ankara si prepara ad annunciare altri 17 miliardi senza dettagli. La “torta” complessiva cresce così in modo surrettizio, con meno visibilità su cosa contenga. Le porte girevoli, in tutte le direzioni. Il quinquennio offre la casistica più eloquente di sempre: il generale Graziano (ex Capo di Stato Maggiore della Difesa, oggi defunto) alla presidenza di Fincantieri; l’ammiraglio Credendino, da capo della Marina a presidente di Orizzonte Sistemi Navali; il generale Carta, dall’intelligence esterna alla presidenza di Leonardo. E, in senso inverso, il passaggio più diretto: Guido Crosetto, già presidente dell’associazione industriale del settore (AIAD), diventato Ministro della Difesa. Gli altri percorsi, tutti aperti. L’Italia continua a non avere una legge sul lobbying dopo oltre cinquant’anni e più di cento tentativi. I flussi dall’industria verso fondazioni e think tank restano opachi: le stesse risposte di Leonardo agli azionisti critici (Fondazione Finanza Etica e Rete Pace Disarmo) documentano finanziamenti ricorrenti agli istituti che alimentano il dibattito pubblico sulla difesa e analisi prodotte “a uso interno” per la Farnesina tramite la fondazione Med-Or. Sull’export, mentre le autorizzazioni sono passate da circa 8 miliardi nel 2024 a 11,1 nel 2025 (+87% nel quadriennio), la revisione della legge 185/90 rischia di ridurne la trasparenza (l’opposto di quanto servirebbe). Le quattro richieste a Parlamento e governo esplicitate nel nuovo Report: 1. Una disciplina vincolante delle porte girevoli, sul modello della “proposta di legge Galli” mai approvata: almeno tre anni di stop tra funzioni pubbliche rilevanti e incarichi nell’industria, con vigilanza indipendente ed estensione esplicita a membri di governo e Parlamento 2. Ricostruire la trasparenza della spesa: costi reali dei programmi, calcolo verificabile della quota di PIL comunicata alla NATO, stop all’arretramento sulla trasparenza dell’export di armi 3. Chiudere i canali ancora aperti: legge sul lobbying con registro obbligatorio, autorità indipendente sul procurement militare, trasparenza sui flussi verso fondazioni e think tank 4. Restituire al Parlamento piena sovranità sugli acquisti di armamenti: decisioni vincolanti, informate e con potere di intervento anche sulle fasi successive, superando l’attuale parere iniziale quasi solo formale (e automatico), mentre in questa legislatura sono già stati approvati decine di programmi per decine di miliardi senza alcuna possibilità di verifica successiva Non si tratta di mettere in discussione la legittimità delle scelte di difesa, ma di garantire che vengano prese alla luce del sole, dai rappresentanti dei cittadini e nell’interesse pubblico. In una fase di riarmo senza precedenti, tenere sotto controllo questi canali non è meno urgente di prima: lo è molto di più. Il testo integrale dell’analisi è disponibile su www.milex.org.   MIL€X - Osservatorio sulle spese militari italiane

Il Tribunale amministrativo di Bologna ha dichiarato illegittimo il rifiuto delle Dogane di rendere pubblici i dati sulla quantità di materiale bellico transitato dal porto di Ravenna. Una sentenza che rafforza il diritto dei cittadini alla trasparenza mentre cresce il dibattito sul ruolo dell’Italia nei rifornimenti militari destinati a Israele […] L'articolo Gaza. Il TAR conferma il diritto di sapere se i nostri porti hanno alimentato la macchina bellica di Israele su Contropiano.

I decreti attuativi sull’intelligenza artificiale approvati il 10 giugno 2026 aprono una stagione nuova. Ma aprono anche una domanda che nessuna norma tecnica può chiudere da sola. Il 10 giugno 2026, quasi in sordina, il Consiglio dei Ministri ha approvato in esame preliminare i decreti legislativi attuativi della legge n. 132 del 23 settembre 2025, che delega il Governo ad adeguare l’ordinamento nazionale al Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale — il cosiddetto AI Act (Reg. UE 2024/1689). Non è un dettaglio tecnico, né una delle tante circolari che transitano nei bollettini ufficiali senza lasciare traccia nel dibattito pubblico. È il momento in cui l’Italia smette di ricevere le regole dell’intelligenza artificiale dall’esterno e comincia — almeno formalmente — a farle proprie, traducendole in obblighi giuridici esigibili, in responsabilità individuali perseguibili, in sanzioni penali effettive. Quello che è entrato nell’ordinamento in punta di piedi ridisegna in modo profondo i confini tra chi governa i sistemi automatizzati e chi risponde quando quei sistemi sbagliano o fanno del male. Varrebbe tenerlo a mente, in un Paese che tende a trattare il recepimento europeo come un adempimento burocratico piuttosto che come un’occasione di riforma. Il quadro: da Bruxelles a Roma L’AI Act europeo classifica i sistemi di intelligenza artificiale per livelli di rischio. Quelli ad alto rischio — impiegati nell’amministrazione della giustizia, nel controllo delle frontiere, nell’accesso alle prestazioni sociali, nella valutazione del merito creditizio, nella selezione del personale pubblico — sono soggetti agli obblighi più stringenti: trasparenza, supervisione umana, documentazione tecnica, registrazione obbligatoria in una banca dati europea. Non basta costruirli: bisogna tenerli sotto controllo, monitorarli nel tempo, essere in grado di spiegarli. La legge delega italiana del 2025 ha recepito questo impianto aggiungendo però un elemento che l’Europa aveva lasciato in gran parte agli Stati membri: la dimensione penale e quella della responsabilità. I decreti attuativi del 10 giugno completano l’architettura, distribuendo competenze tra AgID come autorità di notifica e l’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale come autorità di vigilanza del mercato, e declinando in modo specifico gli obblighi per la pubblica amministrazione, le professioni, la sanità, il lavoro. Il nuovo art. 437-bis c.p.: quando l’omissione diventa reato La novità più densa di conseguenze sul piano pratico è l’introduzione dell’art. 437-bis nel codice penale. La disposizione sanziona l’omessa adozione delle misure di sicurezza nei sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio, nonché la loro alterazione deliberata, quando da tali condotte derivi un pericolo concreto per la vita, l’incolumità pubblica o la sicurezza dello Stato. Due caratteristiche meritano attenzione. La prima: la punibilità è ancorata al pericolo concreto, non alla mera violazione formale. Non basta che la misura di sicurezza manchi: occorre che la sua assenza abbia creato un rischio reale, verificabile, non ipotetico. Il legislatore ha voluto evitare la criminalizzazione degli errori tecnici, delle imperfezioni operative, delle lacune documentali prive di effetti sul mondo. La seconda: per la forma colposa è richiesta la colpa grave. Uno scostamento veniale, una disattenzione isolata, un aggiornamento ritardato non bastano. A questa responsabilità penale individuale se ne affianca una collettiva: il decreto estende le conseguenze all’ente ai sensi del d.lgs. 231/2001, quando il vantaggio tratto dall’impiego del sistema sia riconducibile all’organizzazione nel suo complesso. Le persone giuridiche non possono più limitarsi a scaricare la responsabilità sui singoli tecnici o dirigenti operativi. Se il sistema era strutturalmente carente, se la governance era inadeguata, se i modelli di organizzazione e controllo erano assenti o decorativi, l’ente risponde. La pubblica amministrazione: il nodo irrisolto Il discorso sulla pubblica amministrazione è il più urgente, e il più difficile da chiudere con soddisfazione. L’intelligenza artificiale è già dentro la pubblica amministrazione italiana. Non come ipotesi futuristica, ma come realtà operativa. Algoritmi che supportano la valutazione delle domande di accesso alle prestazioni sociali, sistemi di profilazione del rischio in ambito fiscale, strumenti di supporto alle decisioni in materia di appalti, selezione del personale, pianificazione urbanistica. Un’indagine recente di AgID ha censito oltre centoventi progetti di intelligenza artificiale nelle amministrazioni centrali, cinquanta dei quali nelle cosiddette infrastrutture sociali. Il problema è che gran parte di questi sistemi è stata adottata senza un quadro normativo che ne regolasse la responsabilità. Si è usato l’algoritmo come se fosse uno strumento neutro, come se la sua applicazione fosse equiparabile all’uso di un foglio di calcolo. Non lo è. Un sistema di intelligenza artificiale che produce output su cui si fondano decisioni amministrative orienta scelte, distribuisce chances, penalizza o avvantaggia individui e gruppi sulla base di variabili che spesso nessuno ha analizzato criticamente. I decreti attuativi intervengono su questo punto con una previsione che suona, sulla carta, incoraggiante: la pubblica amministrazione è tenuta ad attivare percorsi di formazione coordinati con la Scuola Nazionale dell’Amministrazione, articolati su tre livelli di competenza. È tenuta a garantire la supervisione umana sulle decisioni ad alto rischio, a documentare i sistemi utilizzati, a sottoporli a verifica, a renderli spiegabili. Ma chi controlla, e come? La governance distribuita tra AgID, ACN e Garante per la protezione dei dati ha una logica di specializzazione che può essere razionale, ma porta con sé il rischio della frammentazione, dei conflitti di attribuzione, delle zone grigie in cui nessuno si sente davvero responsabile. È uno schema che l’Italia conosce bene, e di cui ha pagato costi alti in altri settori regolatori. La cornice antropocentrica: dichiarazione di intenti o vincolo effettivo? Il comunicato governativo dichiara che la scelta di fondo è «promuovere l’innovazione, ma governarla dentro una cornice antropocentrica: l’IA può sostenere decisioni, servizi, formazione e competitività, ma non sostituire la responsabilità umana né comprimere i diritti fondamentali». Il problema è che nel diritto pubblico italiano le formule di principio hanno una vita molto più lunga delle loro conseguenze pratiche: sopravvivono nei comunicati, nelle premesse normative, nei discorsi di presentazione, e si dissolvono nel momento in cui qualcuno dovrebbe applicarle contro un soggetto che ha le risorse per resistere. La cornice antropocentrica non diventa un vincolo finché non si traduce in meccanismi di controllo effettivi, in risorse per le autorità di vigilanza, in procedure di ricorso accessibili, in obblighi di trasparenza che qualcuno sia in grado di azionare. La biforcazione con l’approccio nordamericano rende il modello europeo ancora più significativo, almeno nelle intenzioni. Due giorni prima, il 2 giugno, l’amministrazione Trump aveva firmato l’Executive Order “Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security”, che prosegue nel sistematico smantellamento dell’apparato regolatorio ereditato da Biden. Il 5 giugno aveva fatto seguito il National Security Presidential Memorandum che integra i frontier model direttamente nella macchina militare e di intelligence — quattro pilastri dichiarati — Adoption, Adaptation, Assurance e Accountability — e, nella sostanza, l’abbattimento dei freni all’uso militare dell’IA avanzata. Il modello europeo ha scelto la strada opposta, privilegiando i diritti fondamentali sulla velocità di innovazione, con un costo competitivo reale che chi lo difende non può continuare a ignorare. Ma quella scelta regge soltanto se qualcuno è disposto a farla valere: contro le amministrazioni pubbliche inadempienti, contro le grandi imprese con capacità di interlocuzione politica, contro tutti quelli che nel frattempo avranno imparato a costruire sistemi formalmente conformi e sostanzialmente opachi. Una domanda che la norma non chiude Rimane, al fondo di tutto questo, una domanda che nessun decreto legislativo può esaurire. Che cosa intendiamo quando diciamo che la responsabilità umana non può essere sostituita dalla macchina? Lo intendiamo davvero, o è una formula di rassicurazione collettiva che consente di procedere all’automazione senza confrontarsi con le sue implicazioni più scomode? L’intelligenza artificiale è già dentro le decisioni che riguardano la vita delle persone — l’accesso ai servizi, la distribuzione delle risorse, la valutazione individuale — con una velocità e una scala che rendono difficile persino localizzare il momento in cui qualcosa è andato storto. La sua trasparenza tende a essere inversamente proporzionale alla sua potenza: i modelli più sofisticati sono anche i meno spiegabili, il che significa che la supervisione umana, quando c’è, rischia di essere una controfirma su qualcosa che nessuno ha davvero letto. I decreti del 10 giugno 2026 introducono strumenti che prima mancavano del tutto e portano l’Italia in allineamento con un quadro europeo che ha almeno il merito di esistere. Chi risponde, quando la macchina sbaglia? Risponde chi ha esercitato un potere: chi l’ha costruita, chi l’ha adottata, chi l’ha lasciata funzionare senza controllare. Il diritto lo sa da secoli, e i decreti lo ribadiscono con strumenti nuovi. Resta da vedere se chi li deve applicare ha davvero intenzione di farlo, o se anche questa volta il principio sopravviverà più a lungo delle sue conseguenze pratiche. Francesco Russo è avvocato cassazionista e autore del volume “Il Principio del Risultato. AI e decisione pubblica” (Amazon KDP, 2025). Francesco Russo

L’inchiesta di Altreconomia smonta la narrazione dell’arma “sicura e indispensabile”: oltre mille utilizzi in quattro anni, nessun monitoraggio indipendente e crescono dubbi su sicurezza, trasparenza e accountability Doveva essere l’alternativa …

Per due volte la procura aveva chiesto l’archiviazione attribuendo il decesso a un’overdose. Ora, dopo una perizia indipendente voluta dalla famiglia, la Procura generale riapre l’inchiesta: quattro poliziotti sono indagati …