di Andrea Daniele Signorelli

Se i dati sono il cibo di cui si alimenta l’intelligenza artificiale, allora ChatGPT e i suoi fratelli hanno davanti a loro una seria minaccia: la carestia. Da qualche tempo gli addetti ai lavori stanno infatti lanciando l’allarme sul rischio che i dati disponibili per addestrare i large language model (i modelli linguistici in grado di generare testi di ogni tipo, come ChatGPT) si stiano esaurendo.

È ciò che in termini tecnici viene definito “data wall”: il momento in cui tutti i dati disponibili online sono stati già utilizzati oppure sono resi inaccessibili. Uno scenario che potrebbe seriamente compromettere l’evoluzione dell’intelligenza artificiale, il cui sviluppo necessita di una quantità sempre crescente di “token” (le porzioni di testo impiegate in fase di addestramento): se per addestrare GPT-3, ovvero il modello linguistico alla base della prima versione di ChatGPT, erano stati necessari 500 miliardi di token testuali (tra cui l’intera Wikipedia in lingua inglese e ampie porzioni di forum come Reddit), per GPT-4 si stima che ne siano stati invece utilizzati 13mila miliardi, quasi trenta volte tanto.

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Chi controlla l’intelligenza artificiale controllerà il mondo, ma non tutti accettano di assistere passivamente a una lotta per il potere globale che coinvolge poche potenze ed esclude il resto del mondo. Come aveva previsto Naomi Klein su The Guardian nel 2023, “in questa realtà di potere e ricchezza iperconcentrati […] è molto probabile che l’intelligenza artificiale diventi un temibile strumento di ulteriore espropriazione e devastazione”.

Lo comprendono bene i paesi del Sud globale che, mentre ascoltano i leader delle superpotenze riuniti a Parigi esprimere la volontà di dominare il mondo, cercano disperatamente delle vie alternative per salvarsi dall’ennesimo esproprio di risorse travestito da “aiuto per il progresso verso il benessere”.

A esternare queste preoccupazioni in maniera cristallina è Mauro Vieira, ministro degli Esteri brasiliano, che durante il suo intervento non usa mezze parole: se l’intelligenza artificiale non verrà gestita in modo equo e inclusivo, diventerà l’ennesimo strumento di sfruttamento e oppressione del Nord nei confronti del Sud del mondo.

L’esito del Summit parigino non sembra però andare nella direzione auspicata da Vieira e dai suoi omologhi presenti all’incontro, che hanno invece dovuto prendere atto di uno scenario globale ancor più frammentato e complesso, con tutte le grandi potenze – USA, Cina ed Europa in testa – in aperta competizione per la leadership dell’AI.

AI Action Summit di Parigi: una questione di governance e di potere

Il summit internazionale sull’intelligenza artificiale, fortemente voluto dall’Eliseo, è ospitato nel Grand Palais: iconico edificio della capitale francese, famoso per la sua imponente cupola in vetro e ferro che svetta sulla città.

Costruito in occasione dell’Expo del 1900, manifesto dell’espansione economica e della fiducia dell’umanità nel progresso e nel futuro, l’imponente edificio, già dalla sua fondazione, è stato testimone di alcune delle più grandi meraviglie tecnologiche dell’epoca contemporanea: dal cinematografo dei fratelli Lumière, al palazzo dell’elettricità, in grado di alimentare tutti gli altri padiglioni dell’esposizione oltre a varie amenità dell’epoca, tra cui un telegrafo, un telefono e centinaia di luci a formare una sorta di volta celeste stellata durante la notte.

Esattamente un secolo e un quarto dopo l’edizione dell’Expo che spalancava le porte dell’umanità sul XX secolo, l’entusiasmo che si respira girando per gli enormi saloni del Grand Palais è altissimo. Lo stupore di inizio ‘900 nei confronti dell’elettricità e di tutte le sue “magiche” applicazioni sembra oggi sostituito dalla curiosità e dall’interesse verso l’intelligenza artificiale, almeno sulla carta.

Ma bastano pochi incontri e presentazioni per capire che, a causa del suo peso economico, strategico e, di conseguenza, delle tensioni geopolitiche in grado di generare, l’attuale epoca di competizione globale per lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale ha ben poco a che spartire con lo spirito della Belle Époque.

Spesso si è paragonata la corsa all’intelligenza artificiale a quella allo spazio della seconda metà del secolo scorso tra Stati Uniti e Unione Sovietica, ma in realtà questo summit ci offre una fotografia piuttosto diversa e, soprattutto, molto più sfaccettata.

Innanzitutto, se la prova muscolare per conquistare lo spazio era dettata principalmente dalla volontà di mostrare la propria potenza all’avversario, in questo caso le traiettorie di sviluppo e innovazione sembrano dettate da una leva diversa e ben più banale: quella del profitto economico. La parola più ricorrente in tutti i panel di lunedì 10 febbraio, la giornata del summit aperta al pubblico, è “governance”, ma il concetto che risulta prevalere è “business”, ed è da qui che partiremo.

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È il 10 gennaio 2025. In uno studio di Austin, in Texas, davanti ai microfoni di Joe Rogan (il podcaster più seguito degli Stati Uniti), Mark Zuckerberg parla per quasi tre ore di disinformazione, dei rapporti con la politica e di come sono evolute le piattaforme della sua società.

Già dai primi minuti, il CEO di Meta individua due eventi che hanno segnato le politiche di moderazione: la vittoria di Donald Trump alle elezioni del 2016 e lo scoppio della pandemia nel 2020.

In base alla ricostruzione fatta da Zuckerberg, sarebbero sostanzialmente questi “i due momenti in cui, per la prima volta, ci siamo trovati ad affrontare una massiccia pressione istituzionale al fine di censurare contenuti per motivi ideologici”.

Nuove posizioni su “censura” e fact-checking

Ed è proprio la “censura” la motivazione per cui Meta ha abbandonato il programma di fact-checking, chiamato Third-Party Fact-Checking Program o 3PFC, accusato dalla stessa direzione del colosso tech di fare un lavoro “troppo schierato politicamente” che ha “distrutto più fiducia di quanta ne abbia creata”.

Pur avendo otto anni di dati per dimostrare se effettivamente il programma di fact-checking sia stato influenzato dai pregiudizi, Zuckerberg non ne ha condiviso nessuno. Ha deciso piuttosto di affidarsi alle community notes introdotte da Elon Musk su X, considerate già fallimentari nel contrasto alla disinformazione.

Insomma, per Mark Zuckerberg le pressioni negli Stati Uniti dei democratici sarebbero state così insistenti da compromettere la libertà di parola dei suoi utenti. Il momento più complicato da gestire – ha proseguito il CEO durante l’intervista con Rogan – sarebbe stato durante l’amministrazione Biden nella fase di promozione della campagna vaccinale:“Generalmente sono abbastanza favorevole ai vaccini. Penso che siano più gli effetti positivi di quelli negativi. Credo anche, però, che mentre [i democratici] cercavano di spingere il programma, allo stesso tempo hanno provato a censurare chiunque fosse contrario. E hanno insistito tantissimo con noi affinché togliessimo contenuti che, onestamente, erano veri. In sostanza ci hanno detto: dovete togliere qualsiasi cosa suggerisca che i vaccini possano avere effetti collaterali”.

La decisione di Zuckerberg di abbandonare il programma 3PFC, come anche il continuo puntare il dito contro l’amministrazione Biden, è stato letto come un inchino al nuovo presidente che, in seguito all’assalto a Capitol Hill nel 2021, aveva subìto il blocco di tutti i suoi account Meta per incitamento alla violenza.

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È una delle innovazioni più sorprendenti e impressionanti che abbia mai visto”: le parole del venture capitalist Marc Andreessen sintetizzano alla perfezione lo stupore con cui la Silicon Valley ha assistito all’avvento di V3 e R1, i modelli di intelligenza artificiale creati da DeepSeek, la startup cinese derivata dall’hedge fund di Lian Wenfeng.

DeepSeek è riuscita a creare sistemi di AI potenti almeno quanto i principali realizzati negli Stati Uniti a una frazione del costo di training – 5,6 milioni di dollari per il suo modello V3, un LLM (modello linguistico di grandi dimensioni), contro gli oltre 100 milioni stimati per ChatGPT-4 – e utilizzando chip molto meno potenti e probabilmente in quantità inferiore (il numero di schede Nvidia utilizzate è ancora dibattuto), anche a causa dei blocchi commerciali imposti dagli Stati Uniti. DeepSeek è riuscita nell’impresa usando delle tecniche di programmazione e di funzionamento innovative e procedendo a ottimizzazioni sistematiche e su larga scala nel funzionamento dei sistemi di creazione e gestione dei modelli.

In questo ha giocato un ruolo significativo anche il fatto che DeepSeek abbia scelto un modello di sviluppo di tipo open source (pur con le differenze che questo ha nel settore dell’intelligenza artificiale rispetto all’ingegneria del software tradizionale, tanto che la definizione di open per questi modelli è contestata), da un lato potendo sfruttare l’aiuto di sviluppatori indipendenti di tutto il mondo, dall’altro aumentando la pervasività dei suoi modelli, perché possono essere scaricati da chiunque, nel repository presente su GitHub, e utilizzati in altro modo. I modelli possono quindi essere utilizzati in locale anche con computer relativamente poco potenti, mentre altre aziende possono riutilizzarli dopo averli portati nel proprio cloud. Microsoft stessa ha dichiarato di voler aggiungere i modelli di DeepSeek nell’offerta del suo cloud Azure (nonostante la partnership con OpenAI), mentre Perplexity offre R1 come opzione per il suo motore di ricerca.

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Cos’è la Software Supply Chain?

Per software supply chain intendiamo tutti gli strumenti di terze parti che usiamo per sviluppare, testare e distribuire software. In questa ampia definizione troviamo le dipendenze di terze parti – oggi soprattutto librerie e framework open source, ma anche componenti e servizi – che vengono aggiunte al codice del progetto, e anche le dipendenze transitive, ovvero le dipendenze di queste dipendenze, e così via. Con la presentazione di Docker nel 2013, che ha dato idealmente il via all’era cloud native, la supply chain è diventata sempre più complessa e articolata: oggi il ciclo di vita di un software è strettamente legato alla presenza di un repository per il codice (ovvero dove esso risiede), una CI/CD (Continuous Integration / Continuous Delivery, sistemi automatici per assemblare, testare e distribuire un software) e un deployment (rilascio) in cloud, e ogni pezzo di questo puzzle rappresenta un anello in più nella catena, un anello potenzialmente debole e quindi sfruttabile per un attacco.

Per fare un paragone, possiamo immaginare la software supply chain come una catena di montaggio in cui ogni pezzo, anche uno apparentemente secondario, è fondamentale per il prodotto finale. Se un singolo componente è vulnerabile o viene compromesso da un attacco, l’intero sistema può risentirne, esponendo le applicazioni e i dati sensibili a gravi rischi. Non solo, anche il trasporto ovvero la distribuzione dei componenti è soggetto a vulnerabilità, così come il processo di assemblaggio (la cosiddetta build) e quello della distribuzione agli utenti finali.

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Che cosa pensereste di una startup da cui se ne sono andati quasi tutti i principali dirigenti e cofondatori, che ha chiuso il 2024 con un rosso di 5 miliardi di dollari e che deve fare fronte a una marea di cause legali? La stessa startup i cui costi operativi hanno raggiunto cifre colossali non ha ancora dimostrato di avere un modello di business sostenibile e i cui progressi tecnologici stanno già dando segnali di rallentamento?

Probabilmente, pensereste che la startup in questione è una delle tante (circa due terzi, secondo la Harvard Business Review) che non riescono a ripagare gli investitori e chiudono bottega, nella maggior parte dei casi entro i cinque anni di vita. E avreste ragione a pensarla così, a meno che la startup in questione non sia OpenAI: la società che sviluppa ChatGPT, DALL-E e altri strumenti basati su intelligenza artificiale generativa.

La fiducia degli investitori

Pur se afflitta da tutti i problemi descritti in apertura, OpenAI continua infatti a godere di un’enorme fiducia, le sue prospettive future non vengono mai messe in discussione ed è stata perfino in grado di imporre le sue condizioni agli investitori, decidendo per esempio quali finanziamenti accettare, a partire da quale cifra e chiedendo che i partner non investissero nelle principali cinque società rivali (Anthropic, xAI, Superintelligence, Perplexity e Glean).

Nonostante questa – e altre – particolarità dell’ultimo round di finanziamento, OpenAI è riuscita lo scorso ottobre a raccogliere 6,6 miliardi di dollari da investitori come Thrive Capital, Nvidia, Microsoft, SoftBank e altri, per una valutazione da 157 miliardi di dollari. Partiamo proprio da questo aspetto: i finanziamenti. Per quanto i vari round in cui le startup riescono a raccogliere enormi quantità di denaro da investitori privati vengano solitamente celebrati – soprattutto a livello mediatico – come un segno delle loro enormi potenzialità, in alcuni casi è anche utile porsi una domanda: perché la startup in questione, ovvero OpenAI, ha bisogno di raccogliere una tale mole di denaro?

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L’attacco portato dal gruppo Salt Typhoon, legato secondo molte società di sicurezza e il governo Usa alla Repubblica Popolare Cinese, avrebbe consentito di accedere ai sistemi dei provider statunitensi per mesi, arrivando a violare addirittura il sistema di intercettazioni usato da FBI, NSA e soci. Un attacco che avrebbe messo a rischio i dati personali di milioni di comuni cittadini e almeno 150 esponenti politici di primo piano, sia repubblicani che democratici. In un periodo, tra l’altro, caratterizzato dalle elezioni presidenziali USA che hanno visto affermarsi Donald Trump in una competizione elettorale che vedeva il rischio di interferenze cyber come uno spauracchio che ne ha fortemente caratterizzato la vigilia.

Il gruppo Salt Typhoon

Salt Typhoon, conosciuto anche con il nome di GhostEmperor e FamousSparrow, è un gruppo APT (Advanced Persistent Threat) individuato per la prima volta nel 2021 dalla società russa di cybersicurezza Kaspersky. Si tratta di un attore che opera, secondo diverse società di cybersicurezza, per conto del governo cinese e che appare essere specializzato in attacchi ai sistemi di telecomunicazioni. Le prime operazioni attribuite a Salt Typhoon avevano come obiettivo organizzazioni nel Sud-est asiatico e in Africa. Anche in quell’occasione, il gruppo era riuscito a infiltrarsi nei sistemi di numerose compagnie di telecomunicazioni, passando inosservato per almeno 8 mesi.

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