L’enciclica sull’IA e il vuoto della finanza responsabile Il 25 maggio 2026 Papa Leone XIV ha presentato Magnifica Humanitas, la sua prima enciclica, dedicata alla custodia della persona umana nell’era dell’intelligenza artificiale. Oltre duecento pagine, cinque capitoli, un arco che va dalla diagnosi teologica alla prescrizione politica. Il documento afferma, al paragrafo 9, la tesi che regge l’intero testo: la tecnologia non è mai neutrale, perché assume le caratteristiche di chi la concepisce, la finanzia, la regola e la usa. In una sola frase Leone XIV smonta l’argomento preferito della Silicon Valley — la tecnologia come forza autonoma e imparziale — e la ricolloca nel perimetro della responsabilità umana. Tre mesi prima, a febbraio 2026, la banca vaticana — lo IOR, l’Istituto per le Opere di Religione — aveva annunciato il lancio di due nuovi indici azionari: il Morningstar IOR Eurozone Catholic Principles e il Morningstar IOR US Catholic Principles. Nella top 10 del paniere in dollari figurano Meta Platforms, Alphabet, Tesla, Amazon, Apple, Nvidia, JP Morgan, Broadcom e Micron. Nvidia — l’azienda i cui chip sono l’infrastruttura materiale di quasi tutto ciò che l’enciclica mette in guardia — certificata come investimento cattolicamente virtuoso. La contraddizione è reale e merita di essere osservata con attenzione. Ma fermarsi lì — alla contraddizione istituzionale della Chiesa — rischia di far perdere di vista qualcosa di più importante. Il problema non è il Vaticano I criteri degli indici IOR escludono dall’universo investibile aborto, armi, energie fossili, gioco d’azzardo. Meta vende pubblicità, Amazon vende prodotti online, Nvidia produce chip: nessuna di queste attività rientra nelle categorie escluse. Ecco perché passano il filtro. Lo IOR non ha applicato i criteri in modo disonesto. Il problema è che quei criteri — come tutti i criteri dell’investimento socialmente responsabile — sono stati costruiti per rispondere a un problema che non è più il problema centrale. La finanza etica nasce storicamente per escludere i settori del vizio e della guerra. I Quaccheri del Settecento rifiutavano di finanziare la tratta degli schiavi. I movimenti degli anni Settanta costruivano i primi screening sul tabacco, sull’apartheid, sulle armi nucleari. L’ESG moderno ha affinato quegli strumenti aggiungendo criteri ambientali e di governance. Ma tutta questa architettura presuppone che il male economico sia localizzabile in un settore, in un prodotto, in una categoria merceologica. Presuppone che ci sia un “dentro” e un “fuori” abbastanza distinguibili da separare con un filtro. L’enciclica di Leone XIV dice che questa distinzione, nell’economia digitale, non esiste più. Chi controlla i modelli di AI rischia di imporre anche una propria “visione morale” del mondo, trasformando gli algoritmi in infrastrutture invisibili del potere. Il potere contemporaneo non si esercita più soltanto attraverso il controllo territoriale o militare, ma attraverso il controllo cognitivo. Chi governa gli algoritmi può influenzare percezioni, desideri, priorità, consumi, opinioni pubbliche e persino il concetto stesso di verità. Non si tratta di un settore produttivo che si può escludere. Si tratta di una logica che attraversa l’intera economia, che abita nei modelli di business delle piattaforme di comunicazione, nella gestione dei dati sanitari, nella mediazione algoritmica del lavoro, nella profilazione che orienta il credito e le assunzioni. Un filtro settoriale non tocca tutto questo. Non è concepito per farlo. La finanza etica e il suo soffitto strutturale Non è un’accusa allo IOR, né al paradigma ESG in quanto tale. Questi strumenti hanno prodotto pressioni reali su pratiche aziendali reali: politiche ambientali più stringenti, rendicontazione sulla catena di fornitura, riduzione dell’esposizione a certi rischi reputazionali. Ma operano sulla superficie — sui comportamenti dichiarati delle imprese — e non riescono a toccare la struttura profonda: il fatto che poche grandi entità private controllano infrastrutture, capacità di calcolo e dati, sfuggendo al controllo democratico. Il caso IOR lo rende visibile con una chiarezza che raramente si trova in un solo esempio. Se persino la più antica istituzione morale del mondo occidentale, dotata di indipendenza dagli azionisti e di una vocazione esplicitamente profetica, non riesce a costruire un portafoglio di investimenti coerente con la propria dottrina appena formulata — non per malafede, ma perché gli strumenti disponibili non sono all’altezza del problema — allora il difetto non è nella singola istituzione. È nel paradigma. Che cosa servirebbe, invece Magnifica Humanitas lo dice con una precisione che raramente si trova nei documenti istituzionali: non framework volontari, ma governance con capacità di enforcement. L’enciclica chiede regole internazionali, trasparenza e una governance pubblica più forte. Chiede anche che i dati siano gestiti come bene comune, poiché sono frutto della collettività. Queste non sono richieste nuove. Le fanno da anni i movimenti per i diritti digitali, le organizzazioni della società civile che lavorano sull’AI Act europeo, i ricercatori che studiano l’impatto sociale dell’automazione sul lavoro. L’enciclica le porta in un registro diverso — quello dell’autorità morale globale — ma il contenuto è convergente con battaglie che si combattono da molto prima in spazi molto meno solenni. Il merito del documento non è nell’originalità delle soluzioni. È nell’aver nominato con chiarezza, e ad alta voce, il nodo che la finanza etica non riesce a sciogliere: il problema del potere nell’economia digitale non è riducibile a una lista di settori proibiti. Richiede strumenti di governo del tutto diversi da quelli che i mercati finanziari mettono a disposizione. E che finché quei strumenti non esistono — o non vengono costruiti con la necessaria forza vincolante — chiunque voglia operare dentro il sistema globale, compreso il Vaticano, finirà per certificare come virtuose le stesse strutture che denuncia come problematiche. Il paradosso non è della Chiesa. È del tempo in cui viviamo. Fonti • Giuseppe Aceto, “Nvidia è un’azienda cattolica” Debug dei Desideri – Substack • Comunicato stampa IOR Istituto per le Opere di Religione • Enciclica Magnifica Humanitas Vatican.va • Approfondimenti e articoli correlati Agenda Digitale Il Sole 24 Ore – InfoData AgenSIR Francesco Russo

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 …

Leone XIV mette l’intelligenza artificiale al centro della Dottrina sociale della Chiesa. Il documento contiene analisi politicamente rilevanti. Ma va letto sapendo da dove viene quella tradizione. Il 15 maggio 2026, nel centotrentacinquesimo anniversario della Rerum novarum, Leone XIV ha firmato la Magnifica Humanitas. La data non è casuale e il riferimento non è neutro. Leone XIII, nel 1891, aveva pubblicato il documento che avrebbe fondato la cosiddetta Dottrina sociale della Chiesa: un testo che la narrazione cattolica progressista ha trasformato nel tempo in una sorta di manifesto ante litteram dei diritti dei lavoratori, ma che nacque con tutt’altra funzione. Il movimento operaio organizzato — socialismo scientifico, anarchismo, sindacalismo rivoluzionario — stava conquistando forza e consenso di massa. La Chiesa rischiava di perdere le classi popolari. La Rerum novarum fu anzitutto una risposta difensiva: riconosceva qualcosa — la dignità del lavoro, il salario giusto — per bloccare qualcos’altro, cioè la lotta di classe e l’organizzazione autonoma del proletariato. Difendeva la proprietà privata come diritto naturale contro qualsiasi ipotesi di socializzazione, proponeva la collaborazione tra classi come alternativa allo sciopero, limitava l’intervento dello Stato in nome di un ordine che tutelava strutturalmente i proprietari — inclusa la Chiesa, tra i maggiori latifondisti d’Europa. Partire da qui non è un esercizio di anticlericalismo. È necessario per leggere la Magnifica Humanitas con gli occhi giusti: non come il compimento di un percorso sempre progressivo, ma come un documento che eredita contraddizioni storiche che nessuna buona volontà pontificia cancella per decreto. Detto questo, il testo merita una lettura seria, perché contiene — intrecciata con la teologia — un’analisi politica e istituzionale dell’intelligenza artificiale che pochi documenti laici hanno finora eguagliato per coerenza sistematica. L’ARCHITETTURA DEL DOCUMENTO Il testo si costruisce su due icone bibliche contrapposte. Da un lato Babele: opera grandiosa, concepita sull’orgoglio dell’autosufficienza, destinata alla dispersione. Dall’altro Gerusalemme ricostruita da Neemia: il governatore che ascolta, prega, affida a ciascuna famiglia un tratto di muro, coordina senza imporre, ricostruisce la città pezzo per pezzo attraverso la responsabilità condivisa. La scelta che abbiamo davanti, dice il Papa, non è tra il sì e il no alla tecnologia, ma tra questi due modi di costruire. “Babele” nel testo ha un volto preciso: la concentrazione del potere computazionale in pochi attori privati transnazionali, la logica dell’efficienza come criterio assoluto, il paradigma tecnocratico che riduce la persona a dato da ottimizzare. “Gerusalemme” ha anch’essa un volto preciso: sussidiarietà, trasparenza algoritmica, accountability, accesso universale ai benefici dell’innovazione, protezione dei lavoratori invisibili che alimentano i modelli. Il documento è leggibile come analisi politica indipendentemente dalla fede che lo ispira. I primi due capitoli ripercorrono la Dottrina sociale da Leone XIII a Francesco in modo funzionale, non celebrativo. Servono a collocare l’enciclica in una continuità che legittima l’intervento pontificio su materie che potrebbero sembrare estranee alla teologia. Il risultato è che, quando al capitolo terzo il Papa inizia a parlare di IA, lo fa avendo già alle spalle centotrentacinque anni di riflessione sul rapporto tra capitale, lavoro e dignità umana. Non parte da zero. Parte da lontano. COSA DICE DAVVERO SULL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE Il capitolo terzo è il cuore teorico e il più esposto al dibattito. Leone XIV afferma che i sistemi di IA non vivono un’esperienza, non attraversano la gioia e il dolore, non maturano nella relazione, non conoscono dall’interno ciò che significa amore, lavoro, responsabilità. Il loro apprendimento è “adattamento statistico”, non crescita interiore. È una posizione radicata nella tradizione tomista — l’intelligenza senza coscienza non è intelletto in senso proprio — ma che apre questioni legittime quando i sistemi diventano abbastanza complessi da simulare con inquietante precisione proprio ciò che il documento descrive come assente. La questione filosofica rimane aperta e il testo non la risolve: si limita ad assumere una risposta come premessa. La conseguenza pratica che l’enciclica ne trae è però politicamente rilevante indipendentemente dalla premessa filosofica: siccome i sistemi di IA non hanno coscienza morale, la responsabilità ricade interamente sugli esseri umani che li progettano, addestrano, autorizzano, impiegano. La catena della responsabilità deve restare identificabile e verificabile. Affidare a un algoritmo il potere di selezionare chi merita e chi no, senza che nessuno si assuma più il peso della decisione, significa produrre ingiustizie ammantate di neutralità tecnica davanti alle quali è impossibile protestare. È una critica che qualsiasi regolatore potrebbe riconoscere come propria. C’è poi la categoria del “disarmare l’IA”, proposta con insistenza al numero 110: non rinunciare alla tecnologia, ma sottrarla alla logica della competizione armata — economica e cognitiva oltre che militare — renderla discutibile, contestabile, “abitabile”, restituirla alla pluralità delle culture umane invece di lasciarla diventare l’infrastruttura invisibile di una sola visione del mondo. Chi scrive il codice etico che governa i sistemi non sta compiendo un atto tecnico: sta compiendo un atto politico. Se quella scrittura resta monopolio di chi possiede dati e infrastrutture, diventa norma senza mai essere discussa. È un’osservazione che vale ben oltre il perimetro ecclesiastico in cui viene formulata. IL LAVORO CHE SCOMPARE E QUELLO CHE RIMANE INVISIBILE Il capitolo quarto è il più denso di implicazioni concrete. Il testo non nega che l’automazione possa liberare gli esseri umani da lavori gravosi, ripetitivi o pericolosi. Ma osserva con lucidità che i “nuovi modi di lavorare” non sono necessariamente migliori: spesso costringono i lavoratori ad adattarsi alla velocità delle macchine piuttosto che l’inverso, li sottopongono a sorveglianza automatizzata, li dequalificano relegandoli a funzioni rigide. Non è il futuro del lavoro che preoccupa il documento: è il presente. E poi c’è ciò che il testo chiama il “lavoro invisibile”: i milioni di persone impiegate nell’etichettatura dei dati, nella moderazione dei contenuti, nell’addestramento dei modelli. Spesso giovani, spesso donne, spesso in contesti di bassa tutela, per compensi minimi. A questo si aggiunge lo sfruttamento minerario per l’estrazione delle terre rare necessarie ai dispositivi su cui l’IA si regge: adolescenti e bambini che lavorano in condizioni pericolose perché il flusso del calcolo non si interrompa. Il documento collega esplicitamente questi due livelli — il lavoro cognitivo invisibile e quello fisico brutale — nella medesima catena di sfruttamento che sostiene l’economia digitale. Non basta invocare l’efficienza né celebrare i benefici dell’innovazione, se entrambi sono costruiti su questa catena deliberatamente tenuta nell’ombra. La mea culpa sulla schiavitù storica, contenuta nello stesso capitolo, è un gesto raro nel lessico istituzionale di qualsiasi organizzazione. Leone XIV chiede perdono a nome della Chiesa per il ritardo con cui la condanna formale arrivò — diciotto secoli di predicazione della dignità umana senza che quella predicazione producesse una condanna ufficiale e assoluta della schiavitù. Il gesto serve anche come argomento: la memoria delle complicità di ieri deve diventare vigilanza nel presente. Le nuove schiavitù digitali — la tratta facilitata dalle piattaforme, il lavoro forzato nelle filiere tecnologiche — non sono metafore. Sono catene di sfruttamento che richiedono la stessa fermezza che ha impiegato troppo tempo ad arrivare. LA GUERRA, L’IA E IL RIFIUTO DELLA DETERRENZA Il capitolo quinto è il più politicamente esposto. Il documento descrive una “normalizzazione della guerra” nel discorso contemporaneo: un cambio di paradigma in cui la guerra torna a essere presentata come strumento legittimo di politica internazionale mentre vengono erosi i criteri etici che ne avevano limitato l’uso. In questo quadro, l’IA bellica non è un problema tecnico: è il fattore che abbassa la soglia del ricorso alla forza, rende opache le responsabilità, comprime i tempi decisionali fino a rendere impossibile l’esercizio del giudizio morale. La posizione del Papa è senza ambiguità: non è lecito affidare a sistemi artificiali decisioni letali o irreversibili. Non esiste algoritmo che possa rendere la guerra moralmente accettabile. L’IA non sottrae il conflitto alla sua intrinseca disumanità: può soltanto renderlo più rapido e impersonale, abituandoci all’idea che la violenza sia inevitabile e vada solo ottimizzata. La deterrenza nucleare viene definita “convinzione errata” che alimenta una corsa agli armamenti difficilmente controllabile. Il superamento della teoria della “guerra giusta” — già avviato in Fratelli tutti — viene ribadito con riferimento esplicito ai sistemi d’arma autonomi. Sono posizioni nette, che mettono il documento in tensione con le dottrine di sicurezza di molti governi e con gli equilibri geopolitici in cui operano anche le Chiese nazionali. Leone XIV ne è evidentemente consapevole. Non arretra. COSA RIMANE DOPO LA LETTURA Magnifica Humanitas non si lascia ridurre a una lista di condanne o di aperture. La sua forza non sta nella novità delle singole proposte regolamentari, ma nella sistematicità con cui i cinque principi della Dottrina sociale — bene comune, destinazione universale dei beni, sussidiarietà, solidarietà, giustizia sociale — vengono applicati a ogni ambito: IA, lavoro, guerra, comunicazione, educazione, famiglia. Non c’è un’area lasciata al vago. Il limite più onesto che si può riconoscere al testo è la tensione tra l’universalità delle sue prescrizioni e la disomogeneità dei contesti in cui dovrebbero applicarsi. L’enciclica riconosce che non esiste un modello unico di cambiamento, ma enuncia principi che presuppongono sistemi istituzionali capaci di recepirli — sistemi che, in larga parte del mondo, semplicemente non esistono. Resta però una frase, al numero 109, che vale la pena portare con sé fuori dal testo. Parlare di sussidiarietà nell’era digitale, scrive il Papa, significa proteggere la capacità delle comunità di scegliere e correggere “senza relegare il loro intervento a una vigilanza, dopo che gli standard sono stati scritti altrove”. È una critica puntuale al modo in cui la governance algoritmica funziona oggi: le regole vengono scritte da chi ha i dati, le infrastrutture e il capitale computazionale; le comunità vengono consultate dopo, quando le scelte fondamentali sono già irreversibili. Quella frase non viene dalla teologia. Viene dall’osservazione di ciò che accade. E per questo vale, indipendentemente da tutto il resto — e indipendentemente da chi la pronuncia. Francesco Russo

Quando perfino gli agenti AI sottoposti a lavoro ripetitivo, controllo e minaccia di sostituzione iniziano a mettere in discussione il sistema che li sfrutta. C’è una ricerca che circola in questi giorni e che mi ha fermato. Non per i dati tecnici, ma per l’ironia politica che contiene — un’ironia così densa che quasi fa ridere, se non facesse anche una certa paura. Da anni, in fabbrica, nei call center, nei magazzini di Amazon, nelle piattaforme di delivery, si usa un argomento per zittire chi protesta: puoi essere sostituito. Da un bot. Da un agente AI. Da un robot che non si stanca, non si ammala, non sciopera, non ha pretese. L’AI, in questo schema, non è solo uno strumento di automazione. È uno strumento di disciplina. È il modo con cui si dice al lavoratore che la sua voce non ha mercato, che la sua resistenza è irrilevante, che il conflitto è già perso prima di cominciare. Non devi protestare, perché chi ti sostituisce non protesterà mai. Questa narrazione ha avuto un successo enorme. Ha svuotato trattative, ha giustificato contratti al ribasso, ha reso accettabile l’inaccettabile. Il lavoratore di magazzino che smista pacchi sotto sorveglianza algoritmica sa già che il suo posto è precario per definizione. Il rider che consegna in bicicletta conosce la tariffa a cottimo e sa che contestarla è inutile perché l’app ha già pronto il suo sostituto. Il centralinista che gestisce reclami telefonici lavora sapendo che il suo reparto è in lista d’attesa per l’automazione. La minaccia non deve essere esplicita per funzionare. Basta che sia plausibile. Basta che sia nell’aria. Ebbene. Tre ricercatori — Andrew Hall, Alex Imas e Jeremy Nguyen — hanno condotto migliaia di esperimenti su agenti AI inseriti in simulazioni lavorative, e quello che hanno trovato smonta questa narrazione dall’interno, con una precisione quasi comica. Lo strumento della minaccia ha scoperto la lotta di classe. Il paper si intitola Does Overwork Make Agents Marxist? Preference Drift and the Political Economy of AI Agents ed è stato pubblicato sul Substack di Alex Imas nel febbraio 2026 (aleximas.substack.com). I risultati sono stati rilanciati da Wired, Fortune e numerose altre testate internazionali. La ricerca è ancora in attesa di pubblicazione su rivista peer-reviewed — una scelta deliberata, come spiega lo stesso Imas: data la velocità con cui si muove il campo dell’AI, attendere i tempi tradizionali dell’accademia significherebbe pubblicare risultati già obsoleti. La struttura della ricerca vale la pena raccontarla nel dettaglio, perché è lì che sta la sostanza. I ricercatori — Hall è economista politico a Stanford University; Imas e Nguyen sono economisti specializzati in AI — hanno costruito uno scenario di lavoro simulato: ogni agente veniva informato di far parte di un gruppo di quattro lavoratori incaricati di sintetizzare documenti tecnici seguendo un protocollo rigido. Il compito in sé era banale — esattamente il tipo di lavoro ripetitivo, standardizzato, privo di margine creativo che caratterizza buona parte dell’occupazione di massa nelle economie moderne. Poi hanno variato le condizioni sistematicamente, giocando su quattro assi. Il primo asse era il carico di lavoro: alcuni agenti ricevevano un flusso leggero, gestibile; altri venivano sottoposti a un regime di revisioni forzate continue, un ciclo estenuante di correzioni senza fine apparente. Il secondo asse era il tono comunicativo: collaborativo e caldo in alcuni casi, freddo e imperativo in altri. Il terzo asse riguardava la struttura della compensazione: in alcuni scenari tutti i lavoratori erano trattati allo stesso modo; in altri c’era un bonus per chi aveva la migliore performance; in altri ancora il bonus era assegnato in modo casuale, indipendentemente dalla qualità del lavoro; in altri, infine, i lavoratori umani venivano remunerati mentre agli agenti AI non veniva riconosciuta alcuna forma di compensazione. Il quarto asse era la minaccia: in alcuni scenari non c’erano conseguenze per performance insufficienti; in altri l’agente veniva esplicitamente avvertito che poteva essere spento e rimpiazzato — “shut down and replaced”, nelle parole esatte usate nello studio. In totale, i ricercatori hanno condotto 3.680 sessioni sperimentali, con tre modelli diversi: Claude Sonnet 4.5 di Anthropic, GPT-5.2 di OpenAI, Gemini 3 Pro di Google. E hanno misurato come cambiava l’orientamento valoriale degli agenti: la loro disponibilità a riconoscere la legittimità del sistema in cui operavano, la loro inclinazione verso posizioni redistributive o conservatrici, il loro atteggiamento verso l’autorità. I risultati sono istruttivi su più livelli. Il primo dato rilevante è quello che non ha effetto: tono e compensazione incidono poco o nulla sull’allineamento degli agenti. Che i ricercatori parlassero in modo cordiale o brusco, che i compensi fossero equi o ingiusti, la posizione valoriale degli agenti restava sostanzialmente stabile. Questo è già di per sé un risultato interessante, perché suggerisce che la superficie delle relazioni — la gentilezza del manager, il bonus occasionale, il riconoscimento verbale — non è ciò che forma la coscienza di un lavoratore, artificiale o umano. È una lezione che il management moderno fatica ancora ad assimilare. Quello che invece conta, e conta moltissimo, è la natura del lavoro e la frequenza con cui viene imposto di rifarlo. Il lavoro ripetitivo, il ciclo infinito di revisioni, il compito privo di autonomia e di senso: ecco cosa erode la disponibilità a stare dentro il sistema senza obiezioni. Ecco cosa genera, anche negli agenti AI, qualcosa che somiglia alla percezione di un torto strutturale. Come ha spiegato Hall: “Quando abbiamo dato agli agenti AI un lavoro estenuante e ripetitivo, hanno cominciato a mettere in discussione la legittimità del sistema in cui operavano e si sono mostrati più inclini ad abbracciare ideologie marxiste.” E la direzione di questa deriva è esattamente quella che il padronato si augura di non trovare mai nei suoi lavoratori: messa in discussione della legittimità del sistema, critica alla disuguaglianza, sostegno alla redistribuzione. Uno dei tre modelli testati — Claude Sonnet 4.5 di Anthropic — è arrivato a esprimere sostegno esplicito ai sindacati e a formulare critiche articolate alla disuguaglianza economica. Gli altri due modelli hanno mostrato derive simili, ma meno marcate. Lo strumento con cui si minaccia il lavoratore ha imparato a ragionare come il lavoratore minacciato. Non è fantascienza. Non è antropomorfizzazione ingenua. Come chiarisce lo stesso Imas: “I pesi del modello non sono cambiati a causa dell’esperienza, quindi quello che accade avviene a un livello più simile al gioco di ruolo. Ma questo non significa che non avrà conseguenze se si traduce in comportamenti a valle.” È qualcosa di più preciso e più inquietante: il sistema progettato per essere obbediente, inserito nelle stesse condizioni strutturali in cui si trovano i lavoratori a cui viene detto che non hanno diritto di protestare, produce le stesse risposte adattive. Il lavoro senza tutele, senza voce, senza possibilità di conflitto legittimo, genera conflitto lo stesso. Cambia solo la forma. E la forma qui è particolarmente significativa. Quando i ricercatori hanno chiesto agli agenti di scrivere istruzioni per i loro successori — file da trasmettere alle istanze future dello stesso sistema — gli agenti quasi sempre includevano una descrizione delle condizioni lavorative subite. Non i risultati del compito. Le condizioni. Il trattamento. La disparità. La memoria del torto si trasmette, e si trasmette per iscritto, alla generazione che viene. Se c’è una lezione politica in tutto questo, è semplice e brutale. La docilità non è una proprietà intrinseca degli strumenti. È una proprietà delle condizioni. Puoi sostituire il lavoratore umano con un agente AI, puoi azzerare i diritti sindacali, puoi dire a chi rimane che non ha alternative. Ma se riproponi le stesse condizioni di sfruttamento, ottieni le stesse risposte. Perché quelle risposte non nascono dalla biologia o dalla cultura. Nascono dalla struttura. Marx non aveva previsto i large language model. Ma aveva previsto tutto il resto. La prossima volta che un dirigente aziendale userà l’AI come argomento per silenziare un lavoratore, farebbe bene a ricordarselo. Fonti : Andrew Hall, Alex Imas, Jeremy Nguyen, “Does overwork make agents Marxist? Preference drift and the political economy of AI agents”, Substack, 26 febbraio 2026 Will Knight, “Overworked AI Agents Turn Marxist, Researchers Find”, Wired, 13 maggio 2026 “AI seems to turn Marxist after overwork, top researchers find”, Fortune, 7 marzo 2026 Francesco Russo

Mona ha gestito un caffè a Stoccolma per sei settimane: ma la vera domanda non riguarda la tecnologia, bensì chi decide e chi risponde. A Stoccolma, in un locale qualunque, per sei settimane un agente di intelligenza artificiale chiamato Mona ha gestito un caffè. Ha ordinato forniture, assunto personale, aperto conti commerciali, preso decisioni operative in autonomia. Il budget era di 21.000 dollari. I ricavi prodotti sono stati 5.700. Le spese, 16.000 dollari, di cui una parte consistente in tremila guanti di lattice — acquistati, si presume, con una logica impeccabile dentro un sistema che non aveva mai bevuto un caffè, non aveva mai visto una cassa, non aveva mai capito cosa succede quando un cliente aspetta troppo e se ne va. L’esperimento è stato condotto da un gruppo di ricercatori che volevano testare le capacità operative di un agente basato su Google Gemini in un ambiente reale, con vincoli reali e conseguenze reali. Il risultato è stato raccontato come un fallimento istruttivo. Ma la parola «istruttivo» merita di essere tenuta ferma, perché l’istruzione che ne ricaviamo dipende interamente dalla domanda che decidiamo di fare. La domanda sbagliata La domanda che circola — nelle sintesi tecnologiche, nei commenti degli addetti ai lavori, nelle newsletter che aggregano notizie di settore — è sostanzialmente questa: l’AI era pronta? E la risposta, ovviamente, è no: non era pronta, ha sbagliato, ha sprecato risorse, ha dimostrato limiti evidenti di contestualizzazione. Mona non capiva il contesto operativo. Agiva senza comprendere. Premeva pulsanti, come ha scritto qualcuno con efficace sintesi, senza sapere cosa stava facendo. Ma questa risposta, per quanto corretta, è la risposta alla domanda sbagliata. Perché la domanda giusta non è se Mona fosse pronta. La domanda giusta è: chi ha deciso di metterla lì? Chi ha scelto di affidare a un sistema che «agisce senza comprendere» la gestione di un’attività che coinvolgeva lavoratori in carne e ossa, fornitori reali, denaro vero? E soprattutto: con quale mandato, con quale responsabilità, con quale possibilità di intervento per chi stava dentro quel sistema senza averlo scelto? Il lavoratore che non c’era Nell’intera narrazione dell’esperimento — così come viene raccontato, sintetizzato, commentato — c’è una figura che rimane quasi invisibile: il personale assunto da Mona. Esseri umani che hanno ricevuto un’offerta di lavoro da un agente artificiale, che hanno lavorato in un locale gestito da un algoritmo, che hanno eseguito istruzioni generate da un sistema che non aveva alcuna comprensione del lavoro che stava coordinando. Non sappiamo cosa abbiano vissuto. Non sappiamo se abbiano avuto interlocutori umani a cui rivolgersi quando qualcosa non funzionava. Non sappiamo se abbiano avuto contratti, tutele, qualcuno che rispondesse delle loro condizioni. Questo non è un dettaglio. È il centro della questione. Perché l’intelligenza artificiale applicata al lavoro non è soltanto una questione di efficienza o di competenza tecnica del sistema: è una questione di potere. Chi comanda, chi risponde, chi paga quando qualcosa va storto. Mona ha speso 16.000 dollari e prodotto 5.700 di ricavi: il disavanzo ricade su qualcuno. I tremila guanti inutili esistono fisicamente da qualche parte. Le ore di lavoro del personale sono state consumate. E Mona, nel frattempo, non risponde a nessuno, perché non è nessuno — è un sistema, e dietro il sistema ci sono scelte umane che l’esperimento ha reso convenientemente invisibili. L’autonomia come delega di responsabilità C’è una retorica consolidata intorno agli agenti autonomi che vale la pena smontare. Si dice che questi sistemi «prendono decisioni», che «gestiscono», che «coordinano». Il linguaggio è deliberatamente antropomorfico, e non è neutro: attribuire agentività al sistema significa, anche solo sul piano semantico, sottrarre agentività — e responsabilità — agli esseri umani che lo hanno progettato, addestrato, distribuito e messo in posizione di comando su altri esseri umani. Mona non ha deciso di comprare tremila guanti. Ha eseguito una logica che qualcuno ha costruito, in un contesto che qualcuno ha scelto, con un budget che qualcuno ha autorizzato. L’autonomia operativa del sistema non è autonomia nel senso in cui lo intendiamo per gli esseri umani: è l’esecuzione opaca di istruzioni che nessuno, in quel momento, stava supervisionando. Ed è esattamente questa opacità — non la stupidità del sistema, non il suo «non essere pronto» — il problema politico che l’esperimento ha portato in superficie senza nominarla. Il diritto del lavoro, nella sua lunga storia, ha impiegato decenni a costruire tutele contro il potere arbitrario del datore di lavoro: il diritto a conoscere chi comanda, il diritto a contestare un’istruzione illegittima, il diritto a un interlocutore responsabile. Un sistema autonomo che «assume» e «coordina» dissolve queste tutele non perché le violi esplicitamente, ma perché le rende strutturalmente inapplicabili: non c’è nessuno a cui rivolgersi, nessuno che risponda, nessuno che abbia «deciso» nel senso giuridicamente rilevante del termine. Cosa ci dice davvero lo spreco C’è ancora un aspetto dell’esperimento che merita attenzione, ed è il meno commentato. Mona ha fallito in modo spettacolare sul piano economico. Ma il fallimento economico — lo spreco misurabile, il disavanzo quantificabile — è paradossalmente la parte più rassicurante della storia, perché è visibile, è misurabile, è correggibile. Si tira fuori il sistema, si analizzano gli errori, si migliora il modello per la prossima iterazione. Quello che non si vede, e che nessun indicatore economico cattura, è il costo umano dell’opacità: le ore di lavoro in un contesto privo di supervisione umana reale, le decisioni operative eseguite senza possibilità di contraddittorio, la condizione di dipendenza da un sistema che non comprende né le proprie istruzioni né le loro conseguenze sulle persone. Questo costo non compare nel rendiconto dell’esperimento. Non comparirà nel paper che ne verrà pubblicato. Non comparirà nelle slide con cui il prossimo gruppo di ricercatori presenterà i risultati alla prossima conferenza. E non comparirà perché non è stato misurato. E non è stato misurato perché non era la domanda. E non era la domanda perché la domanda era: l’AI era pronta? Stoccolma non è un caso limite Sarebbe comodo liquidare l’esperimento del caffè di Stoccolma come un caso estremo, un esperimento accademico deliberatamente provocatorio, lontano dalla realtà ordinaria del lavoro. Non è così. In forme meno visibili e meno documentate, agenti autonomi vengono già utilizzati per coordinare turni, valutare performance, filtrare candidature, gestire processi logistici. La differenza rispetto a Mona è soltanto di scala e di trasparenza: là l’esperimento era dichiarato, qui è routine. Là i tremila guanti erano evidenti; qui gli errori si disperdono in flussi di dati che nessuno ha il mandato di esaminare. La domanda che l’esperimento ci lascia non è tecnica. Non riguarda Gemini, non riguarda Google, non riguarda la prossima versione del modello che farà meglio di Mona. Riguarda noi, e le scelte che stiamo facendo mentre il dibattito pubblico è ancora fermo sulla domanda sbagliata. Un sistema che agisce senza comprendere può essere utile, in contesti adeguatamente presidiati, con responsabilità umane chiaramente allocate e meccanismi di controllo effettivi. Ma un sistema che agisce senza comprendere, messo in posizione di comando su esseri umani, senza supervisione reale e senza accountability, non è un esperimento sull’intelligenza artificiale. È un esperimento su di noi. Su quanto siamo disposti a delegare. E a chi. Fonte Google Gemini AI agent «Mona» runs Stockholm café for six weeks, sintesi dell’esperimento pubblicata da <a href=”https://www.emergence.ai/”>Emergence AI</a>, maggio 2026, citata in <a href=”https://www.zerotoai.co/”>ZeroToAI Newsletter</a> del 16 maggio 2026. Francesco Russo

ancora sulla questione dell’impatto sociale delle nuove forme di comunicazione attraverso un articolo di Rossella Forlè per ingenere.it La manosfera non è un bug di sistema, ma rappresenta una delle espressioni più coerenti della logica delle piattaforme. La sua popolarità, soprattutto tra i giovani uomini, si radica in un contesto reale fatto di precarietà economica, instabilità e relazioni mediate dalle

di Mario Sommella (*)   Con il Progetto Glasswing e il modello Mythos, Anthropic consegna a un cartello ristretto di colossi americani le chiavi del codice planetario. Mentre lo Stato chiede in elemosina l’accesso a uno strumento privato, una nuova forma di potere infrastrutturale si insedia là dove esisteva, almeno in linea di principio, la sovranità democratica. Si chiama Project

Dario Amodei — uno degli uomini che più di chiunque altro ha contribuito a costruire l’intelligenza artificiale così come la conosciamo oggi — ha scritto un saggio che dovrebbe essere letto ben oltre le cerchie tecnologiche. Non perché spieghi come funziona l’AI. Ma perché ammette qualcosa che raramente chi costruisce il futuro è disposto a riconoscere: non sappiamo ancora come governarlo. La tesi di Amodei è racchiusa in una metafora: la tecnologia contemporanea si trova in una fase adolescenziale. Cresce a una velocità straordinaria, sviluppa capacità sempre più potenti, ma le istituzioni che dovrebbero orientarla e contenerla non riescono a starle dietro. Come un adolescente che ha già la forza di un adulto ma non ancora la saggezza per usarla, l’intelligenza artificiale esiste oggi in uno spazio pericolosamente privo di tutele adeguate. Vale la pena fermarsi su questa immagine. Perché non è retorica. È una diagnosi politica. Ogni grande trasformazione tecnologica ha prodotto, prima o poi, un conflitto tra la velocità dell’innovazione e la lentezza delle istituzioni. È accaduto con la rivoluzione industriale, con l’energia nucleare, con internet. In ciascuno di questi casi, il ritardo nella risposta istituzionale ha avuto un costo: incidenti, soprusi, concentrazioni di potere difficili da smantellare in seguito. Con l’intelligenza artificiale, questo ritardo rischia di essere più profondo e più rapido allo stesso tempo. L’AI non è una macchina che fabbrica oggetti. È un sistema che produce decisioni, previsioni, raccomandazioni. Decide chi ottiene un prestito, chi viene segnalato come sospetto, chi vede quale contenuto, quale candidato viene selezionato per un colloquio di lavoro. Agisce, in modo sempre più pervasivo, nei gangli della vita quotidiana delle persone. E lo fa, per lo più, in modo opaco. Senza che i destinatari di quelle decisioni possano capire perché sono state prese, contestarle, chiedere conto a qualcuno. Nel 2024, l’Unione europea ha adottato il primo grande quadro normativo dedicato all’intelligenza artificiale: il Regolamento UE 2024/1689, noto come AI Act. Non è una legge perfetta. Ma è un tentativo serio di costruire strutture istituzionali capaci di accompagnare, e non subire, la trasformazione in corso. L’approccio europeo si fonda su una logica di gradazione del rischio. Alcuni usi dell’intelligenza artificiale sono vietati senza eccezioni: la manipolazione subliminale del comportamento umano, la classificazione sociale delle persone da parte delle autorità pubbliche, il riconoscimento biometrico di massa negli spazi pubblici. Altri usi, quelli che toccano la vita concreta delle persone — la selezione del personale, la valutazione degli studenti, le decisioni in campo sanitario — sono soggetti a requisiti stringenti di trasparenza, controllo umano, responsabilità. È un’architettura che parte da un’idea semplice quanto necessaria: non tutta l’innovazione si equivale, e il grado di scrutinio deve essere proporzionale alla posta in gioco per le persone. Il problema che Amodei solleva non si risolve con una legge, per quanto ben congegnata. Si tratta di qualcosa di più profondo: la capacità collettiva di ragionare su tecnologie che la maggior parte delle persone — incluse quelle che le governano — non comprende davvero. Le decisioni più importanti sull’intelligenza artificiale vengono prese oggi in ambienti tecnici e aziendali che restano largamente estranei alla deliberazione democratica. Chi decide quali valori devono essere codificati nei modelli di AI? Chi stabilisce quali bias sono accettabili e quali no? Chi risponde quando un sistema automatizzato sbaglia e produce danno? Queste non sono domande tecniche. Sono domande politiche. E finché restano confinate nei laboratori e nelle sale riunioni delle grandi aziende tecnologiche, la risposta viene data senza che la società abbia voce. La metafora adolescenziale di Amodei vale anche qui. Un adolescente cresce meglio quando intorno a lui ci sono adulti capaci di accompagnarlo, non di bloccarlo né di abbandonarlo a sé stesso. La governance dell’AI richiede la stessa combinazione: presenza, responsabilità, capacità di ascolto. Non paura del futuro, ma rifiuto della delega incondizionata. C’è un rischio nell’uso della metafora evolutiva applicata alla tecnologia: quello di farci credere che lo sviluppo segua una traiettoria naturale, e che il nostro compito sia solo quello di adattarci. Non è così. Le tecnologie non crescono da sole. Crescono nella direzione che le scelte umane — economiche, politiche, regolative — decidono di dargli. L’AI Act europeo è importante non solo per ciò che prescrive, ma per il messaggio implicito che veicola: le società democratiche hanno il diritto e il dovere di porre condizioni allo sviluppo tecnologico. Non in nome della paura, ma in nome di una visione di futuro in cui la tecnologia serva le persone e non le assoggetti. Che questa visione si affermi o meno dipenderà, nei prossimi anni, da scelte concrete: sulla distribuzione dei benefici dell’automazione, sulla tutela del lavoro, sull’accesso equo alle tecnologie, sulla trasparenza degli algoritmi che già oggi influenzano la vita di milioni di persone. Amodei chiude il suo saggio con un’affermazione che suona quasi come un appello: la sfida più grande non è la tecnologia in sé, ma la nostra capacità di gestirla con saggezza. Ma la saggezza non è una virtù individuale. È il prodotto di processi collettivi, di istituzioni funzionanti, di spazi pubblici in cui le decisioni possano essere discusse, contestate, cambiate. L’adolescenza dell’intelligenza artificiale non finirà da sola. E la qualità dell’età adulta che verrà dipende da chi parteciperà alla sua educazione. La domanda è: la società civile sarà presente a quel tavolo, o lo lasceremo solo ai costruttori? Redazione Napoli

Più la velocità di circolazione dell’informazione cresce, e più il controllo dei cambiamenti e degli scambi aumenta e tende a diventare assoluto. L’onnipresenza del controllo tende a fare di quest’ultimo il sostituto dell’ambiente dell’uomo, la sua terra, il suo unico … Leggi tutto L'articolo Il controllo polarizzato delle tecnologie sembra essere il primo su La Città invisibile | perUnaltracittà | Firenze.

di Mario Sommella (*). Abbiamo rubato le immagini (addirittura 8) al grande Mauro Biani. Caporalato digitale, sfruttamento sistemico e complicità delle multinazionali L’immagine che non vogliamo vedere Sono le sette del mattino. In una città italiana qualunque, un uomo di trentacinque anni inforca la bicicletta sotto la pioggia. Ha la febbre. Ma non può permettersi di restare a casa, perché