di Carlo A. Bachschmidt Black Box. Sicurezza e sorveglianza nelle nostre città di Laura Carrer è un libro che affronta un tema sempre più presente nella vita quotidiana, il rapporto …

A dieci anni dall’entrata in vigore, una semplificazione dei GDPR è più che auspicabile, ma non certamente quella del Digital Omnibus così come si sta svelando, scollegata dall’esperienza degli operatori e sbilanciata in favore degli interessi delle Big Tech A dieci anni dall’entrata in vigore del GDPR, è bene chiedersi come sia stato applicato, come abbia inciso sui modelli organizzativi, sulle responsabilità dei soggetti coinvolti, che passi avanti abbia consentito di fare in termini di cultura della protezione e valorizzazione del dato personale. Indice degli argomenti * Un decennio di GDPR: qualche chiave di lettura * In pratica: abiti su misura e scelte di buona norma * Lato Autorità: alcune sanzioni irrogate * Il DPO: alleato, ma non tutto fare * Verso una semplificazione? Sì, ma non con questo Digital Omnibus Leggi l'articolo Altri articoli sull'argomento da Pillole di Inforrmazione digitale

CHI POSSIEDE LA NOSTRA INTELLIGENZA ARTIFICIALE POSSIEDE QUALCOSA DI PIÙ UN GIOCO CHE NON È UN GIOCO Meta — la società che controlla Facebook, Instagram e WhatsApp — ha introdotto una classifica interna tra i propri dipendenti. Non si misura la qualità del lavoro, né la soddisfazione dei clienti. Si misura quanti “token” di intelligenza artificiale ciascuno consuma. Il primo in classifica riceve il titolo di Token Legend. Un token è l’unità di misura con cui i sistemi di intelligenza artificiale elaborano il linguaggio: ogni parola, ogni frase che scrivi a un’AI corrisponde a un certo numero di token consumati. Premiare chi ne consuma di più significa — detto senza giri di parole — premiare chi usa di più la macchina, indipendentemente da cosa produca o da cosa ci rimetta. È una notizia di costume? No. È una dichiarazione politica travestita da gioco aziendale. Dice qualcosa di preciso su come alcune delle aziende più potenti del pianeta immaginano il rapporto tra esseri umani e intelligenza artificiale: l’umano come motore di consumo, la cognizione come metrica di produzione. LA DOMANDA CHE NESSUNO FA Negli stessi giorni in cui quella classifica circolava nelle redazioni tecnologiche, la Brookings Institution — uno dei principali centri di ricerca sulle politiche pubbliche, con sede a Washington — pubblicava un documento di lavoro firmato da Jacob Taylor e Kershlin Krishna che mette in discussione proprio quella logica. Gli autori partono da un’osservazione semplice: il dibattito sull’intelligenza artificiale nelle aziende si divide tra chi vuole massimizzare il consumo di AI e chi vuole massimizzare i risultati che l’AI produce. Entrambe le posizioni condividono un punto cieco: nessuna delle due si chiede se l’intelligenza artificiale stia davvero servendo la persona che la usa. La domanda assente è sempre la più importante. Ciò che il documento di Brookings introduce — e che merita attenzione politica, non solo tecnica — è un concetto preciso: agenzia cognitiva. Con questa espressione si intende la capacità di una persona di pensare e agire con l’AI in modi che aumentino il suo controllo, la sua competenza, la sua padronanza nel tempo. Non dipendenza, non delega: crescita. La differenza sembra sottile. Non lo è. È la differenza tra uno strumento che amplifica il pensiero di chi lo usa e uno che lo sostituisce, lasciando in superficie soltanto l’apparenza del potenziamento. COSA È IL “CONTESTO” E PERCHÉ CONTA Per capire la posta in gioco, bisogna fermarsi su una parola: contesto. Quando usiamo un sistema di intelligenza artificiale — che sia ChatGPT, Gemini o qualunque altro — portiamo con noi qualcosa di preciso: le nostre domande, i nostri documenti, la storia delle nostre conversazioni precedenti, le preferenze che abbiamo espresso nel tempo. Tutto questo insieme si chiama contesto. Il contesto non è un semplice archivio di dati. È il pensiero esternalizzato di chi interagisce con la macchina. È la traccia cognitiva — l’impronta della nostra intelligenza — che lasciamo ogni volta che chiediamo qualcosa a un sistema AI. Ora: chi possiede quella traccia? Le grandi piattaforme proprietarie — quelle gestite dalle aziende private che dominano il mercato dell’AI — catturano quel contesto per impostazione predefinita. Lo archiviano. Lo usano per migliorare i propri modelli. L’utente produce valore cognitivo senza saperlo e lo cede senza poterlo scegliere. Non è un complotto: è il modello di business. Ma le conseguenze sono reali. Taylor e Krishna descrivono questo meccanismo come un “volano”: più utenti interagiscono, più contesto viene generato, più il modello migliora, più nuovi utenti vengono attratti, generando a loro volta nuovo contesto. Chi possiede il volano accumula, nel tempo, il pensiero di milioni di persone — la loro esperienza, la loro creatività, le loro intuizioni. E lo trasforma in vantaggio competitivo. UNA NUOVA DISEGUAGLIANZA Qualcuno potrebbe pensare che sia un problema che riguarda solo le grandi aziende e le loro strategie commerciali. Ma c’è una tradizione di pensiero politico che ci aiuta a vedere la cosa in modo diverso. Il filosofo americano John Rawls ha proposto un criterio semplice per valutare se una società è giusta: immagina di non sapere in quale posizione nascerai — ricco o povero, istruito o no, nel Nord o nel Sud del mondo. Con questo velo di ignoranza, quale sistema sceglieresti? Applicato all’intelligenza artificiale, il ragionamento diventa tagliente. Se non sapessi in anticipo se saresti nato con le competenze tecniche, le risorse economiche e il tempo per gestire autonomamente il tuo rapporto con l’AI — o se invece saresti nato senza nulla di tutto questo — sceglieresti un sistema in cui chi ha risorse accumula capacità cognitive crescenti e chi non le ha le cede senza saperlo? La risposta ovvia è no. Eppure è esattamente il sistema che stiamo costruendo, per inerzia e per scelta di chi ha interesse a costruirlo così. La questione non è tecnica: è una questione di equità nella distribuzione di un bene — la capacità di pensare con le macchine — che sta diventando strutturale quanto l’istruzione o la sanità. Questa biforcazione attraversa paesi, classi sociali, generazioni, professioni. Non è inevitabile. È il risultato di scelte architetturali e politiche precise — scelte che si possono cambiare, se si decide che il problema merita attenzione pubblica. LA RISPOSTA TECNICA E I SUOI LIMITI Il documento di Brookings segnala una tendenza emergente che prova a invertire questa logica. Nel gennaio 2026, un software open-source chiamato OpenClaw ha consentito a milioni di persone — comprese molte senza formazione tecnica specifica — di interagire con sistemi AI all’interno dei propri ambienti di calcolo, mantenendo il controllo sul proprio contesto. “Open-source” significa che il codice del programma è pubblico, modificabile, non di proprietà di nessuna azienda privata. Gli autori chiamano questo approccio context-maxxing: la pratica di massimizzare il controllo dell’utente sul proprio contesto nell’interazione con l’AI. È una risposta necessaria. Non è sufficiente. Il problema è che controllare il contesto non significa controllare dove avviene l’elaborazione. Anche usando software libero, le richieste viaggiano comunque verso i server delle grandi aziende tecnologiche — Anthropic, OpenAI, Google — fisicamente localizzati in giurisdizioni estere, soggetti a leggi e interessi che non necessariamente coincidono con quelli degli utenti europei o del resto del mondo. Controllare il proprio diario ma doverlo portare a leggere in casa d’altri non è vera indipendenza. La risposta tecnica individuale non dissolve il nodo strutturale. Quel nodo è politico. COSA SI PUÒ CHIEDERE ALLA POLITICA Il documento di Brookings pone esplicitamente la domanda su come l’investimento pubblico e la regolazione possano abbassare le barriere per tutti. È la domanda giusta. Va però formulata con più coraggio di quanto il documento accademico si conceda. Alcune direzioni concrete. Primo: trasparenza obbligatoria. Chi gestisce piattaforme AI deve essere tenuto a dichiarare se e come utilizza il contesto degli utenti per addestrare i propri modelli. Non nel gergo illeggibile delle condizioni d’uso, ma in modo comprensibile e verificabile. Secondo: portabilità del contesto. Gli utenti dovrebbero avere il diritto di portare con sé il proprio contesto quando cambiano piattaforma, esattamente come hanno il diritto di cambiare operatore telefonico portando il proprio numero. Non come concessione commerciale: come diritto esigibile. Terzo: infrastrutture pubbliche. L’investimento in infrastrutture AI sovrane — europee, nazionali, condivise tra più paesi — non è un lusso per tecnologi entusiasti. È una condizione per sottrarre la cognizione collettiva alla logica di valorizzazione del capitale privato. Senza infrastrutture proprie, la sovranità digitale rimane uno slogan. Quarto, e forse il più trascurato: formazione vera. Non alfabetizzazione digitale di facciata — “impara a usare l’AI” — ma costruzione della capacità di capire cosa si sta cedendo e cosa si sta ricevendo, di codificare il proprio sapere in forme che l’AI possa incorporare senza espropriarlo, di mantenere il giudizio critico su ciò che la macchina produce. Questo richiede tempo, risorse, investimento pubblico consapevole. LA DOMANDA CHE RESTA Il documento di Brookings è stato scritto usando il metodo che descrive: modelli AI gestiti in autonomia dagli autori, con revisione finale interamente umana. È un gesto che vale più di una nota metodologica: dimostra che l’alternativa esiste, che si pratica, che non è fantascienza. La domanda che rimane aperta è più semplice di come viene di solito formulata: vogliamo che l’intelligenza artificiale serva chi la usa, o vogliamo che chi la usa serva l’intelligenza artificiale — e, attraverso di essa, chi la possiede? Oggi quel potere di scelta è concentrato in un numero molto piccolo di aziende private, tutte operanti nella stessa area geografica del pianeta, con interessi che non coincidono strutturalmente con quelli della maggioranza degli utenti. Riportare quella scelta nell’arena pubblica — come questione politica, non come preferenza di mercato — è il primo passo. Non l’unico. Ma il primo. FONTI Jacob Taylor, Kershlin Krishna, Context-maxxing: A path to cognitive agency with generative AI, Brookings Institution Working Paper, 6 maggio 2026 https://www.brookings.edu/articles/context-maxxing-cognitive-agency-generative-ai/ Paolo Benanti, Chi possiede il tuo contesto possiede il tuo pensiero, LinkedIn Pulse, 18 maggio 2026 https://www.linkedin.com/pulse/chi-possiede-il-tuo-contesto-pensiero-paolo-benanti-lwxyf/ Wall Street Journal, Why Some Companies Say AI Token-Maxxing Is Key to Survival, 2026 (citato in Taylor-Krishna) OpenClaw (software open-source per interazione con AI) https://openclaw.ai/ John Rawls, A Theory of Justice, Harvard University Press, 1971 Francesco Russo

Secondo un’inchiesta pubblicata il 27 febbraio 2026 da Svenska Dagbladet e Göteborgs-Posten, i dati raccolti dagli occhiali smart Ray-Ban Meta — video, audio, immagini — vengono processati da lavoratorx umanx assuntx da Sama, subappaltatrice di Meta con sede in Kenya. Lx lavoratorx in questione descrivono di aver visto persone che si spogliano, che usano il bagno, che hanno rapporti sessuali. Persone ignare di essere riprese. Gli occhiali Ray-Ban Meta sono sul mercato europeo, Italia compresa, e vengono venduti come un assistente AI indossabile, capace di rispondere a domande, scattare foto e video, tradurre in tempo reale. Questa e altre storie ci arrivano dagli slums di Nairobi, ed è possibile conoscerne qualcuna grazie al lavoro della Data Workers Inquiry, un’iniziativa di ricerca collettiva rispetto al lavoro legato alla raccolta e elaborazione dati e all’AI. Mathare, slum di Nairobi, Kenya Leggiamo poi il testo “Il lavoro emotivo dietro all’intimità con l’AI“, scritto dal Michael Geoffrey Abuyabo Asia che ha lavorato per Meta e altre piattaforme di outsourcing globali, tramite la ditta kenyana Sama e ricoprendo ruoli presso CloudFactory, TELUS International, TransPerfect DataForce, Appen e NMS Philippines. Il suo background include l’esperienza di impersonare e addestrare assistenti virtuali basati sull’IA nelle chat, il che gli ha fornito una rara prospettiva su una delle forme di lavoro digitale più opache e in rapida espansione. Fa parte della Data Labelers Association (DLA), il cui lavoro si concentra sul lavoro emotivo, lo stress psicologico e le competenze umane nascoste che si celano dietro la moderazione delle chat e l’addestramento dell’IA. Citati nella puntata: “Non sembra che sappiano di essere ripresx“:  momenti intimi finiscono sugli schermi in Kenya – Svenska Dagbladet ‘AI Is African Intelligence’: The Workers Who Train AI Are Fighting Back – 404 Media The Data Labelers Association Asia, MG (2025), The emotional labor behind AI intimacy;. In: M. Miceli, A. Dinika, K. Kauffman, C. Salim Wagner e L. Sachenbacher (a cura di). Data Workers’ Inquiry. ‘In the end, you feel blank’: India’s female workers watching hours of abusive content to train AI – The Guardian

Secondo un’inchiesta pubblicata il 27 febbraio 2026 da Svenska Dagbladet e Göteborgs-Posten, i dati raccolti dagli occhiali smart Ray-Ban Meta — video, audio, immagini — vengono processati da lavoratorx umanx assuntx da Sama, subappaltatrice di Meta con sede in Kenya. Lx lavoratorx in questione descrivono di aver visto persone che si spogliano, che usano il bagno, che hanno rapporti sessuali. Persone ignare di essere riprese. Gli occhiali Ray-Ban Meta sono sul mercato europeo, Italia compresa, e vengono venduti come un assistente AI indossabile, capace di rispondere a domande, scattare foto e video, tradurre in tempo reale. Questa e altre storie ci arrivano dagli slums di Nairobi, ed è possibile conoscerne qualcuna grazie al lavoro della Data Workers Inquiry, un’iniziativa di ricerca collettiva rispetto al lavoro legato alla raccolta e elaborazione dati e all’AI. Mathare, slum di Nairobi, Kenya Leggiamo poi il testo “Il lavoro emotivo dietro all’intimità con l’AI“, scritto dal Michael Geoffrey Abuyabo Asia che ha lavorato per Meta e altre piattaforme di outsourcing globali, tramite la ditta kenyana Sama e ricoprendo ruoli presso CloudFactory, TELUS International, TransPerfect DataForce, Appen e NMS Philippines. Il suo background include l’esperienza di impersonare e addestrare assistenti virtuali basati sull’IA nelle chat, il che gli ha fornito una rara prospettiva su una delle forme di lavoro digitale più opache e in rapida espansione. Fa parte della Data Labelers Association (DLA), il cui lavoro si concentra sul lavoro emotivo, lo stress psicologico e le competenze umane nascoste che si celano dietro la moderazione delle chat e l’addestramento dell’IA. Citati nella puntata: “Non sembra che sappiano di essere ripresx“:  momenti intimi finiscono sugli schermi in Kenya – Svenska Dagbladet ‘AI Is African Intelligence’: The Workers Who Train AI Are Fighting Back – 404 Media The Data Labelers Association Asia, MG (2025). Il costo silenzioso del lavoro emotivo. In: M. Miceli, A. Dinika, K. Kauffman, C. Salim Wagner e L. Sachenbacher (a cura di). Data Workers’ Inquiry. ‘In the end, you feel blank’: India’s female workers watching hours of abusive content to train AI – The Guardian

Secondo un’inchiesta pubblicata il 27 febbraio 2026 da Svenska Dagbladet e Göteborgs-Posten, i dati raccolti dagli occhiali smart Ray-Ban Meta — video, audio, immagini — vengono processati da lavoratorx umanx assuntx da Sama, subappaltatrice di Meta con sede in Kenya. Lx lavoratorx in questione descrivono di aver visto persone che si spogliano, che usano il bagno, che hanno rapporti sessuali. Persone ignare di essere riprese. Gli occhiali Ray-Ban Meta sono sul mercato europeo, Italia compresa, e vengono venduti come un assistente AI indossabile, capace di rispondere a domande, scattare foto e video, tradurre in tempo reale. Questa e altre storie ci arrivano dagli slums di Nairobi, ed è possibile conoscerne qualcuna grazie al lavoro della Data Workers Inquiry, un’iniziativa di ricerca collettiva rispetto al lavoro legato alla raccolta e elaborazione dati e all’AI. Mathare, slum di Nairobi, Kenya Leggiamo poi il testo “Il lavoro emotivo dietro all’intimità con l’AI“, scritto dal Michael Geoffrey Abuyabo Asia che ha lavorato per Meta e altre piattaforme di outsourcing globali, tramite la ditta kenyana Sama e ricoprendo ruoli presso CloudFactory, TELUS International, TransPerfect DataForce, Appen e NMS Philippines. Il suo background include l’esperienza di impersonare e addestrare assistenti virtuali basati sull’IA nelle chat, il che gli ha fornito una rara prospettiva su una delle forme di lavoro digitale più opache e in rapida espansione. Fa parte della Data Labelers Association (DLA), il cui lavoro si concentra sul lavoro emotivo, lo stress psicologico e le competenze umane nascoste che si celano dietro la moderazione delle chat e l’addestramento dell’IA. Citati nella puntata: “Non sembra che sappiano di essere ripresx“:  momenti intimi finiscono sugli schermi in Kenya – Svenska Dagbladet ‘AI Is African Intelligence’: The Workers Who Train AI Are Fighting Back – 404 Media The Data Labelers Association Asia, MG (2025). Il costo silenzioso del lavoro emotivo. In: M. Miceli, A. Dinika, K. Kauffman, C. Salim Wagner e L. Sachenbacher (a cura di). Data Workers’ Inquiry. ‘In the end, you feel blank’: India’s female workers watching hours of abusive content to train AI – The Guardian

Esplode lo scandalo su "Pressure Cooker", la gigantesca quantità di dati anche sensibili che Europol, l'agenzia di polizia europea, avrebbe raccolto e conservato illecitamente su milioni di persone per anni Tre attivissime testate di giornalismo d’inchiesta, Correctiv, Wearesolomon e Computer Weekly, hanno scoperto che l’Europol, l’ente che coordina le polizie del vecchio continente, ha creato e gestito per anni piattaforme segrete piene di dati. Dati che non dovevano essere raccolti. Su milioni di persone. Qualsiasi persona, anche le più lontane dalle inchieste giudiziarie. Dati che non avrebbero dovuto raccogliere, né conservare. Dati che l’Europol ha gestito “illegalmente”, che ha detto e ripetuto di non aver raccolto. Ed ancora non si è capito se della vicenda si possa parlare al passato. L’inchiesta delle tre testate è stata minuziosa, si è avvalsa della richiesta di poter visionare i pochi documenti ufficiali accessibili, si è basata – molto, moltissimo – sui documenti, le email “riservate” che sono state fatte arrivare alle redazioni. Si è basata sulle “confessioni” di diversi ex dirigenti dell’Europol, che hanno scelto di restare anonimi ma tutte ampiamente verificate. Leggi l'articolo su "Il Manifesto"

Lutto digitale, consenso e la menzogna che paghiamo a rate C’è un’anziana signora di ottant’anni, cardiopatica, che vive in una provincia dello Shandong, in Cina. Ogni giorno squilla il videotelefono. Suo figlio la saluta nel dialetto di casa, le dice che è tutto a posto, che è ancora troppo occupato per tornare, ma che le vuole bene. Lei aspetta. Lui promette. Suo figlio è morto in un incidente stradale all’inizio del 2025. Quello che parla è un clone costruito dall’intelligenza artificiale, commissionato dal nipote a un’azienda che si chiama Superbrain. Centinaia di foto, video, registrazioni audio del padre defunto, elaborate per ricostruirne la voce, il volto, il modo di parlare. Il fondatore dell’azienda, Zanguei, ha spiegato il modello di business con una franchezza che lascia senza parole: deceiving people’s emotion, ingannare le emozioni delle persone. Aggiunge che, in fondo, è quello che fanno dalla mattina alla sera: consolare chi resta. La storia l’ha raccontata il South China Morning Post nell’aprile del 2026, ripresa e analizzata da Matteo Flora nel suo Ciao Internet. Vale la pena fermarsi, perché questa non è una distopia futura. È già adesso. UN’INDUSTRIA, NON UN CASO ISOLATO In Cina esiste da anni una piccola — ma non troppo — industria del lutto digitale, documentata già nel 2024 dall’MIT Technology Review. Aziende come Silicon Intelligence, Superbrain e FushU ricreano voci, volti, conversazioni dei defunti. I prezzi vanno dai cinquanta dollari per un’app di base ai millequattrocento per il pacchetto premium, completo di tablet dedicato. Silicon Intelligence dichiara circa mille clienti attivi. Un’altra piattaforma, su Douyin — il TikTok cinese — ha raggiunto duemila abbonati a sette dollari al mese in pochi mesi, così in fretta che la piattaforma stessa ha dovuto emettere avvisi contro le ricreazioni non autorizzate di persone morte. Non è una stranezza orientale. Nel 2020 Joshua Barbeau, uno scrittore canadese, parlò per dieci ore consecutive con un clone GPT-3 della sua fidanzata morta, finché la storia sul San Francisco Chronicle costrinse OpenAI a restringere l’uso del modello. Nello stesso anno Kanye West regalò a Kim Kardashian un ologramma del padre Robert, morto nel 2003, che pronunciava parole costruite ad arte. Negli Stati Uniti operano già HereAfter AI, StoryFile, Project December: versioni più edulcorate dello stesso servizio. Un paper del maggio 2024 del Centre for the Future of Intelligence di Cambridge, pubblicato su Philosophy & Technology, ha identificato cinque rischi concreti che nessuno sta ancora regolando: * il deadbot che inserisce pubblicità nella voce del defunto; * il digital stalking con notifiche spam al sopravvissuto; * il danno psicologico da interazioni quotidiane troppo intense; * l’impossibilità per i sopravvissuti di spegnere il clone; * la manipolazione di bambini attraverso simulazioni dei genitori morti. Cinque rischi concreti. Zero risposte normative strutturate. LA GABBIA PIENA DI CUSCINI Prima ancora delle questioni giuridiche, c’è una questione umana che vale la pena guardare in faccia. Il lutto ha una funzione biologica e sociale. Gli esseri umani hanno passato centomila anni a ritualizzarlo: le veglie funebri, i riti di sepoltura, le lettere di condoglianze, i racconti sul nonno davanti al camino. Non sono convenzioni sentimentali: sono il modo in cui la specie ha imparato a elaborare la perdita, a integrare l’assenza, a continuare a vivere sapendo che qualcuno non c’è più. Ogni chiamata del clone alla signora di Shandong conferma una possibilità alternativa: il figlio è lontano, non è morto. Il processo di elaborazione viene sospeso indefinitamente. Flora richiama in questo contesto la learned helplessness, l’impotenza appresa teorizzata da Seligman nel 1975: quando il controllo sulla realtà viene sistematicamente sottratto, il soggetto smette di cercare risposte autonome. La tenerezza della famiglia che vuole proteggere la nonna dal dolore si trasforma, senza volerlo, in una gabbia piena di cuscini. C’è poi un secondo livello, più sottile. Un clone costruito per consolare non dirà mai nulla che disturbi. Non farà domande scomode. Non porterà conflitto, né crescita. La macchina premia la versione di chi resta che non deve fare i conti con la perdita, perché è quella versione che continua a pagare l’abbonamento. Il clone del figlio non è un sostituto imperfetto: è un sostituto ottimizzato per non far guarire. CHI HA CHIESTO IL PERMESSO? Arriviamo al punto che più dovrebbe preoccupare chi si occupa di diritto, di etica, di politica. In Italia, la materia è sfiorata dall’articolo 2-terdecies del Codice della Privacy, che riconosce ai familiari alcuni diritti sul trattamento dei dati del defunto. Ma non esiste ancora una cornice specifica per l’addestramento di modelli generativi sulla voce, sul volto, sulla gestualità di una persona morta. Il GDPR non si occupa dei morti. L’AI Act europeo non affronta il tema del consenso post mortem in modo diretto. Il risultato è una lacuna enorme. Chi ha autorizzato la clonazione? Chi detiene i server su cui gira il clone? Cosa succede quando scade l’abbonamento? Chi decide quando spegnere il sistema? Nessun ordinamento giuridico europeo ha una risposta strutturata. LA VERITÀ CONDIVISA COME BENE COMUNE «La verità condivisa è la base della dignità delle persone, anche quando fa male.» Non si tratta di demonizzare ogni forma di lutto digitale. Conservare la voce di una persona amata può essere legittimo. La questione è un’altra: cosa succede quando il clone diventa più presente del morto nella memoria di chi resta? Zanguei dice che il suo lavoro è consolare chi resta. Tecnica­mente è vero. Ma queste tecnologie non sono neutrali: sono progettate per trattenere, non per lasciare andare. L’ultima volta che la signora di Shandong ha sentito davvero la voce di suo figlio, lui era vivo. La prossima volta che crederà di sentirlo, quella voce girerà su un server gestito da un estraneo. Qualcuno parla al posto di suo figlio, a sua madre. E nessuno gli ha chiesto il permesso. South China Morning Post, aprile 2026 https://www.scmp.com/news/people-culture/trending-china/article/3349344/china-family-creates-ai-clone-comfort-elderly-mum-after-only-son-dies-car-accident Matteo Flora, Ciao Internet, ep. 1549, aprile 2026 https://www.youtube.com/watch?v=bUnfFGuo9O4 Centre for the Future of Intelligence, University of Cambridge, “Deadbots and the Right to Rest in Peace”, Philosophy & Technology, maggio 2024 https://link.springer.com/article/10.1007/s13347-024-00761-4 Francesco Russo

di jolek78 Era un venerdì sera qualsiasi. Il pacco era arrivato dal corriere quella mattina, ma io l’avevo aperto solo dopo cena, con quella cerimonia silenziosa che faccio ogni volta che arriva dell’hardware nuovo – come se aprire una scatola velocemente fosse una forma di mancanza di rispetto nei confronti dell’oggetto. Dentro c’era un HUNSN 4K. Piccolo, quasi ridicolmente piccolo. Un

Immagine in evidenza: copertina del Manualetto – Ufficio Furore Un mese fa Guerre di Rete aveva presentato una sua nuova pubblicazione, un ebook, intitolato: Manualetto di sicurezza digitale per giornalisti e attivisti. Inizialmente l’ebook era stato spedito in anteprima ai partecipanti al nostro crowdfunding. Ora è disponibile per tutti, e potete scaricarlo qui:   Scarica in formato EPUB Scarica in formato MOBI Scarica in formato PDF Il manualetto è rivolto a due categorie essenziali per il funzionamento della democrazia e del dibattito pubblico, che troppe volte abbiamo visto essere target di attacchi informatici, sorveglianza, campagne d’odio e di molestie nel mondo, in Europa, in Italia. É scritto da giornalisti e attivisti in maniera semplice e discorsiva, ma fornisce anche indicazioni pratiche di base per iniziare a sistemare e a proteggere la propria vita digitale. Passa in rassegna questioni di cybersicurezza fondamentali (utili a tutti), ma si sofferma anche su aspetti specifici legati alle attività di queste due categorie. Come spiego ripetutamente nell’introduzione al volume, il nostro ebook è solo un manualetto. Non pretende di essere una panacea, non assicura di risolvere tutto o di schermarvi da qualsiasi cosa. Tuttavia, può essere un inizio importante. L’ebook è un lavoro collettivo, con tre curatori (Carola Frediani, Sonia Montegiove, Patrizio Tufarolo) e una serie di autori (i giornalisti Raffaele Angius, Carola Frediani, Sonia Montegiove, Rosita Rijtano, e gli attivisti CRP, Matteo Spinelli e Taylor), e con Federico Nejrotti di Ufficio Furore che ne ha curato la grafica. L'articolo Manualetto di sicurezza digitale per giornalisti e attivisti proviene da Guerre di Rete.