Suno, il generatore musicale tramite IA, non ha mai voluto dire cosa c’è nei propri dataset di addestramento. Adesso lo sappiamo, non perché lo ha rivelato lei, ma perché un hacker ha rubato il codice sorgente dell’azienda e lo ha condiviso con 404 Media, link qui. I file mostrano istruzioni di scraping per estrarre audio da YouTube Music, Deezer, Genius, Pond5, Jamendo, Freesound e l’International Music Score Library Project. Un file relativo a YouTube Music indica che Suno aveva consumato 2.013.545 clip da YouTube Music al momento dell’ultimo aggiornamento. Suno ha anche cercato di scaricare circa un milione di ore di podcast tramite PodcastIndex. Tutto per addestrare il suo modello AI. "I modelli AI di Suno sono stati addestrati su file musicali disponibili pubblicamente e metadati correlati accessibili su siti web di terze parti nell’Internet aperto". ha detto un portavoce di Suno. Ma disponibili pubblicamente e accessibili non significa scaricabili legalmente per l’addestramento AI. YouTube, Deezer e Genius hanno termini di servizio che vietano lo scraping. Suno dice che è fair use. La RIAA dice che è violazione del copyright. I tribunali decideranno. Notizia qui

La UE sta sdoganando la sorveglianza di massa, strumento molto utile per una classe dominante in crisi in tempi in cui l’unica promessa che è sicura di mantenere verso i popoli che governa è quella di cacciarli in un’escalation bellica senza fine. Ma nel voto appena avvenuto a Strasburgo ci […] L'articolo Il Parlamento Europeo approva il “Chat Control” e apre la strada alla sorveglianza di massa su Contropiano.

Un’analisi pubblicata nel 2025 sulla diminuzione della copertura dei metadati di affiliazione nell’infrastruttura aperta OpenAlex, basata su oltre 13 milioni di articoli pubblicati da grandi editori commerciali tra il 2018 e il 2025, conclude che il fenomeno è “probabilmente” dovuto al fatto che alcuni editori non hanno fornito a Crossref metadati di affiliazione sufficienti e vengono citati esplicitamente editori come Elsevier e Springer Nature. Tradotto: non basta dire che “mancano i dati”; bisogna ammettere che spesso qualcuno ha scelto di non depositarli in modo completo. Il problema, allora, non è semplicemente che “OpenAlex ha buchi”. Il problema è che una parte rilevante dell’ecosistema editoriale internazionale continua a beneficiare dell’uso pubblico dei risultati della ricerca senza restituire al pubblico metadati completi, aggiornati e interoperabili. E quando gli strumenti aperti fanno emergere questa carenza, il bersaglio polemico diventa il tool che la mostra, non l’attore che la produce. È il solito gioco: privatizzare il controllo dell’informazione e socializzare i costi dell’opacità. Se oggi si prova a costruire una lettura critica della comunicazione scientifica usando infrastrutture aperte, ci si imbatte subito in due strumenti interessanti: Journal Trends e Author Trends di cui si parla anche in un recente articolo su Nature. Il primo è un tool che visualizza, per una rivista, l’andamento delle pubblicazioni nel tempo, le distribuzioni per paese, istituzione e autore, e aggiunge segnali di integrità come i flag del Problematic Paper Screener (PPS) e lo stato di indicizzazione o delisting in Scopus. Il secondo fa qualcosa di analogo sul versante dei singoli ricercatori: mostra statistiche di pubblicazione anno per anno, citazioni, collaborazioni, geografia, temi, retractions e altri segnali di rischio, sempre a partire da dati aperti (OpenAlex). Entrambi si presentano, correttamente, come strumenti di visualizzazione e analisi costruiti su dati aperti, non come oracoli infallibili. Ed è proprio qui che comincia il problema vero. Perché quando questi strumenti mostrano buchi, coperture incomplete o metadati mancanti, la reazione più comune è sempre la stessa: “vedete? gli strumenti aperti non sono affidabili”. Il punto, però, non è solo che il dato manca. Il punto è capire perché manca. Su questo la letteratura recente è molto meno indulgente di quanto non siano molti commentatori. Un’analisi pubblicata nel 2025 sulla diminuzione della copertura dei metadati di affiliazione in OpenAlex, basata su oltre 13 milioni di articoli pubblicati da grandi editori commerciali tra il 2018 e il 2025, conclude che il fenomeno è “probabilmente” dovuto al fatto che alcuni editori non hanno fornito a Crossref metadati di affiliazione sufficienti, pur segnalando anche possibili problemi tecnici nella transizione a una nuova versione di OpenAlex. Nel testo vengono citati esplicitamente editori come Elsevier e Springer Nature. Dunque: non solo limiti dell’infrastruttura aperta, ma anche — e in modo rilevante — limiti nella condivisione a monte dei metadati da parte degli editori. Questo punto è essenziale, perché ribalta una narrazione diventata quasi automatica. Gli editori raccolgono informazioni sulle affiliazioni, sugli autori, sui finanziamenti, sulle versioni, sui DOI e sugli apparati editoriali nei loro flussi di submission e produzione. Eppure, quando si tratta di restituire queste informazioni in forma aperta, interoperabile e riutilizzabile, la completezza evapora. Non sempre, certo. Non allo stesso modo per tutti. Ma abbastanza spesso da produrre effetti strutturali sui sistemi che poi quei metadati dovrebbero usare per il monitoraggio, la valutazione e l’analisi. Uno studio del 2026 su PLOS One osserva che è ampiamente noto come molti editori rendano disponibili alcuni metadati ma non altri, e mostra che editori che usano lo stesso sistema di submission possono avere livelli di completezza molto diversi: segno che il problema non è soltanto tecnologico e che “sono in gioco anche altre considerazioni”. Tradotto: non basta dire che “mancano i dati”; bisogna ammettere che spesso qualcuno ha scelto di non depositarli in modo completo. A rendere il quadro ancora più istruttivo è la posizione di Crossref* stessa. Nella documentazione ufficiale, Crossref ricorda ai propri membri che far parte della comunità significa condividere i metadati con il mondo della ricerca, che i record devono essere mantenuti “clean, complete and up-to-date”, che è possibile correggere omissioni o errori e che non ci sono costi per aggiornare i metadati dopo la registrazione iniziale (basta volerlo). Raccomanda inoltre di depositare metadati ricchi e di completare anche i record retrospettivi. Insomma: la scusa dell’inevitabilità tecnica regge poco. Se i metadati mancano, non è perché il sistema aperto non li vuole; molto spesso è perché chi controlla i contenuti non li ha depositati, non li ha aggiornati o non li ha resi disponibili in forma adeguata. La stessa documentazione di OpenAlex è sorprendentemente esplicita. Quando un’istituzione non trova le proprie pubblicazioni correttamente collegate, OpenAlex indica tra le cause più comuni il fatto che i metadati di affiliazione nel record dell’opera siano inaccurati o incompleti, e suggerisce di farlo presente all’editore, che potrebbe dover aggiornare i record registrati presso un’agenzia DOI come Crossref. È un’ammissione importante: il problema dei metadati mancanti non nasce nel momento in cui OpenAlex li usa, ma in quello in cui la filiera editoriale li deposita male, parzialmente o non li deposita affatto. A questo punto diventa più chiaro anche il valore reale di Journal Trends e Author Trends. Non sono interessanti soltanto perché producono grafici eleganti o aggiungono segnali di integrità. Sono interessanti perché rendono visibile il non detto. Journal Trends mostra che una rivista può avere una quantità significativa di articoli per cui i dati geografici sono assenti, e proprio per questo ha introdotto una categoria “unknown” per evitare che il grafico simuli una copertura completa che non esiste. Author Trends, dal canto suo, visualizza per i ricercatori non solo citazioni e collaborazioni, ma anche retractions, segnali provenienti dal Problematic Paper Screener e pubblicazioni in riviste dismesse da Scopus, presentandosi come un tool beta che dipende dai dati di OpenAlex e che mette in guardia sugli errori di attribuzione dei profili. In entrambi i casi il merito non è l’illusione della perfezione, ma la trasparenza sull’imperfezione. Ed è proprio questa trasparenza a risultare scomoda. Perché per anni il sistema della valutazione ha tollerato, e spesso interiorizzato, l’idea che i database commerciali fossero una sorta di natura fatta sistema: opachi, costosi, poco contestabili, ma considerati affidabili per definizione. Le infrastrutture aperte come OpenAlex spezzano questo automatismo non perché siano magicamente prive di problemi, ma perché espongono i problemi alla vista. Uno studio del 2024 su otto banche dati accademiche aperte rileva che i database di terza parte, tra cui OpenAlex, hanno in generale più metadati e una maggiore completezza rispetto ai motori accademici, ma soffrono anche di perdite di informazione dovute all’integrazione di fonti diverse. Questo non è un argomento contro l’open; è un argomento contro la favola secondo cui si possa fare valutazione seria ignorando come i dati vengono prodotti, depositati e trasformati. Il problema, allora, non è semplicemente che “OpenAlex ha buchi”. Il problema è che una parte rilevante dell’ecosistema editoriale internazionale continua a beneficiare dell’uso pubblico dei risultati della ricerca senza restituire al pubblico metadati completi, aggiornati e interoperabili. E quando gli strumenti aperti fanno emergere questa carenza, il bersaglio polemico diventa il tool che la mostra, non l’attore che la produce. È il solito gioco: privatizzare il controllo dell’informazione e socializzare i costi dell’opacità. Bisognerebbe dirlo con chiarezza: l’assenza di metadati non è una fatalità naturale del mondo aperto; è spesso il prodotto di una scelta, di una trascuratezza o di una gerarchia di interessi dentro la filiera editoriale. Journal Trends e Author Trends non risolvono questo problema. Ma hanno almeno il merito di renderlo finalmente visibile. E in un sistema abituato a chiamare “qualità” ciò che in realtà è solo opacità ben confezionata, non è poco * Crossref è un’infrastruttura no‑profit che raccoglie e collega i metadati delle pubblicazioni scientifiche e assegna i DOI per renderle identificabili, citabili e interoperabili

“Privacy by design e by default devono diventare il nuovo standard nello sviluppo dei software gestionali per il settore sanitario”. Roma, 1 luglio 2026 – La trasformazione digitale della sanità impone un cambio di paradigma anche nella tutela dei dati personali. La protezione delle informazioni sanitarie non può più essere considerata un semplice adempimento burocratico, ma rappresenta un elemento essenziale della qualità del servizio, della fiducia tra paziente e professionista e della sicurezza dell’intero sistema sanitario. È questo il messaggio lanciato da AssoSoftware, l’associazione italiana produttori software,alla luce della crescente centralità della cybersecurity e della protezione dei dati nel settore sanitario. “Oggi i dati sanitari costituiscono uno degli asset più delicati da proteggere. Cartelle cliniche, referti, immagini diagnostiche, dati biometrici e informazioni amministrative raccontano la storia più intima delle persone. Proteggerli significa tutelare non solo un diritto fondamentale, ma anche garantire la continuità e la qualità delle cure”, scrive l’associazione in una nota. Secondo AssoSoftware, il percorso verso una sanità realmente digitale passa inevitabilmente anche attraverso una diversa concezione del software. La sicurezza non può essere aggiunta alla fine del processo di sviluppo, ma deve essere prevista fin dalla progettazione delle applicazioni che ogni giorno gestiscono milioni di dati sanitari. “Le software house – prosegue AssoSoftware – non possono più limitarsi a fornire strumenti tecnologicamente efficienti. Devono progettare soluzioni che incorporino fin dall’origine i principi di privacy by design e privacy by default, mettendo a disposizione dei professionisti sanitari sistemi capaci di garantire autenticazione sicura, gestione dei profili di accesso, tracciabilità delle operazioni, backup affidabili e configurazioni orientate alla protezione dei dati. La sicurezza dei dati nasce dalla progettazione del software: è lì che si costruisce la fiducia degli utenti e si rafforza la resilienza dell’intero sistema sanitario”. In questo contesto assume particolare rilievo il Codice di Condotta per il trattamento dei dati personali effettuato dalle imprese di sviluppo e produzione di software gestionale, promosso da AssoSoftware e approvato dal Garante per la protezione dei dati personali. «Il Codice rappresenta un importante passo avanti perché introduce un modello concreto di responsabilità e trasparenza. Non si limita ad affermare principi, ma accompagna le imprese nello sviluppo di prodotti sempre più sicuri e conformi alla normativa europea, offrendo al mercato un riferimento qualificato e verificabile. È un’opportunità per le aziende del software e, allo stesso tempo, una garanzia per professionisti, strutture sanitarie e cittadini». Per AssoSoftware la sfida riguarda l’intero ecosistema della sanità digitale. “La tecnologia, da sola, non basta. Servono organizzazioni consapevoli, professionisti formati e fornitori affidabili. La tutela dei dati personali deve diventare un elemento strutturale della qualità dei servizi sanitari. Solo così sarà possibile accompagnare l’evoluzione verso una sanità sempre più digitale, innovativa e sicura, nella quale proteggere le informazioni del paziente significa proteggere anche la sua salute e la fiducia riposta nel sistema di cura”. da AssoSoftware Redazione Italia

In piena crisi energetica, è arrivata in Italia la corsa all’oro dei data center. Da una parte ci sono investimenti miliardari legati all’intelligenza artificiale e ai suoi server, dall’altra la preoccupazione di chi abita e lavora in territori dove ora si vorrebbero costruire grandi hub per la raccolta dati. Già contestati negli Stati Uniti, i data center sono altamente energivori e hanno bisogno di un elevato consumo di acqua per il raffreddamento delle macchine. In un tempo di crisi energetica, di blackout localizzati e rincari nelle bollette, l’Italia di Giorgia Meloni vuole diventare l’hub digitale del Mediterraneo. Una rete infrastrutturale su cui si gioca una nuova partita che riguarda lo sfruttamento, il consumo di suolo, lo sperpero idrico e lo (scarso) impatto per quanto riguarda i posti di lavoro. I data center tendono a essere localizzati in territori dove c’è maggiore richiesta: è il caso della Lombardia, dove si concentrano ad oggi i maggiori progetti realizzativi dei data center. Secondo le stime, sul territorio si concentrano 67 dei 168 impianti censiti in Italia nel 2024. E, come sottolinea la giornalista freelance Rita Cantalino, intervistata da Radio Onda d’Urto sul tema: “le richieste di connessione alla rete di alta tensione presentate a Terna hanno raggiunto quasi i 40 GW nella sola Lombardia: circa la metà degli 80 GW richiesti a livello nazionale”. E’ proprio la Lombardia ad aver approvato, martedì 26 maggio 2026, il progetto di legge che dovrebbe regolamentare l’apertura di nuovi data center per la Regione. Sulla carta la legge servirebbe per disincentivare i colossi a realizzare gli hub per la raccolta dati in territori “vergini”, come campi agricoli o aree verdi. La costruzione dei data center in terreni vergini non è stata però vietata: sono aumentati gli oneri di costruzione, del 100% in più rispetto ad oggi nelle aree agricole e il 200% in più nei parchi. Briciole per i giganti economici dei servizi cloud e AI. Dal mondo agricolo alle associazioni, fino ai privati cittadini e ai sindacati, però, sono molte le proteste in Lombardia. Ne abbiamo parlato con Rita Cantalino, giornalista freelance che si occupa di ambiente e diritti umani. Ascolta o scarica.

Il dossier recentemente compilato da numerose attiviste sarde mostra che l’Università degli studi di Cagliari è coinvolta in ben quattro progetti di ricerca europei in collaborazione con atenei israeliani: PlatinuMS con l’università di “Tel Aviv”, Better4u con il Weizmann Institute of Science, NPP-SOL e Impactive con il Technion. Le facoltà e i dipartimenti di Unica coinvolti sono tante: Facoltà di Ingegneria Biomedica, Dipartimento Scienze Biomediche e Chirurgiche, Dipartimento di Scienze Chimiche e Geologiche, Facoltà di Ingegneria chimica e dei materiali, Dipartimento di Fisica e Meccanica. Tutte le collaborazioni sono finanziate dal progetto Horizon dell’Unione Europea, il quale facilita attivamente la collaborazione con istituzioni israeliane, comprese quelle complici dell’apartheid e del genocidio. Nonostante le dichiarazioni da parte del rettore Francesco Mola e del senato accademico, UniCa e i suoi docenti compaiono ancora nei siti ufficiali dei progetti, al punto che la ricerca NPP-SOL figura perfino sul sito dell’Arborea. Nel frattempo, l’entità sionista continua a perpetrare le sue politiche genocide in Palestina e le estende al Libano. PlatinuMS, il progetto con maggior coinvolgimento di UniCa, è una collaborazione con l’Università di ‘Tel Aviv’, costruita su un villaggio palestinese raso al suolo durante la Nakba. La tecnologia AI utilizzata è dell’israeliana Evolution Inc., che annovera le Forze di Occupazione Israeliane tra i suoi clienti. Possiamo davvero escludere che i dati dei pazienti sardi finiscano in mani sporche di sangue? Il Technion, altro partner di UniCa, è l’università più collusa con il complesso militare-industriale sionista: ha prodotto l’Iron Dome (sistema missilistico usato contro i palestinesi dal 2014), il bulldozer D9 (usato per demolire le case dei palestinesi) e l’arma acustica Scream (usato per disperdere le manifestazioni pacifiche dei palestinesi). L’Università di Cagliari sostiene all’articolo 4 del proprio codice etico di ripudiare la guerra. Eppure, a quasi tre anni dal 7 ottobre 2023, questi quattro accordi sono ancora in vigore nonostante i crimini contro l’umanità che vengono perpetrati dall’entità sionista ogni giorno. Come studenti, docenti, ricercatori e lavoratori, esigiamo: l’interruzione immediata di ogni collaborazione con lo Stato israeliano; un Decreto Rettorale che renda effettiva la rescissione a effetto immediato; la modifica del regolamento per impedire la partecipazione a bandi congiunti Italia-Israele; corridoi accademici e umanitari per studenti e ricercatori palestinesi; una presa di posizione netta dell’Ateneo contro il genocidio. Cosa puoi fare? LEGGI E CONDIVIDI IL DOSSIER. https://drive.google.com/file/d/1Euq72Xojk-SBUOTAwm-pMJZChqNFl0ZJ Partecipa alla mobilitazione. PALESTINA LIBERA FUORI IL SIONISMO DALL’UNIVERSITÀ filiera genocidio -------------------------------------------------------------------------------- Se come associazioni o singoli volete sostenerci economicamente potete farlo donando su questo IBAN: IT06Z0501803400000020000668 oppure qui: FAI UNA DONAZIONE UNA TANTUM Grazie per la collaborazione. Apprezziamo il tuo contributo! Fai una donazione -------------------------------------------------------------------------------- FAI UNA DONAZIONE MENSILMENTE Apprezziamo il tuo contributo. Dona mensilmente -------------------------------------------------------------------------------- FAI UNA DONAZIONE ANNUALMENTE Apprezziamo il tuo contributo. Dona annualmente

Dopo i tagli a USAID (strumento di soft Power di Washington) e l’addio all’OMS, la strategia sulla sanità internazionale della Casa Bianca è stata rimodulata nell’America First Global Health Strategy. Fondata su rapporti bilaterali, invece che su una cornice multilaterale, è un’altra forma di “predazione” a cui molti paesi africani […] L'articolo Tanti no all’imperialismo sanitario USA in Africa. Il piano di Trump vacilla su Contropiano.

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

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"

“La guerra è il dominio dell’incertezza: tre quarti delle cose su cui si basa l’azione bellica giacciono nella nebbia di un’incertezza più o meno grande”. A due secoli di distanza dal trattato di strategia militare Della guerra di Von Clausewitz, potremmo dire che, oggi, uno dei principali obiettivi dell’impiego dei sistemi d’intelligenza artificiale […] L'articolo Che cosa fa l’intelligenza artificiale in guerra su Contropiano.