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Etica e governance

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• Che cosa è diventato applicabile con l’AI Act il 2 agosto 2026 e che cosa l’Europa ha rinviato al 2027

  Le norme dell’AI Act sui sistemi ad alto rischio non sono entrate in applicazione il 2 agosto 2026. Il regolamento (UE) 2026/1744 le ha rinviate a dicembre 2027 e ad agosto 2028. Sono invece diventati applicabili i poteri di vigilanza sull’IA per finalità generali, le sanzioni del 3% e gli obblighi di trasparenza dell’articolo 50.

• IA e privacy: il patto della sorveglianza al cuore dell’economia dell’intelligenza

  La principale sanzione europea per violazioni della privacy legate all’IA è stata annullata nel marzo 2026, e il più grande pagamento finora nel settore dell’IA ha riguardato libri piratati, non dati personali. Perché le sanzioni continuano ad arrivare dopo che il modello è stato costruito e raramente ne toccano i pesi.

• Responsabilità algoritmica: chi risponde quando l’IA sbaglia?

  Quando i sistemi di IA commettono errori che danneggiano le persone, chi ne risponde? Un’analisi dei regimi di responsabilità civile, della responsabilità delle aziende e delle norme giuridiche emergenti in materia di responsabilità dell’IA.

• L’IA da compagnia e l’economia dell’intimità: quando i chatbot diventano relazioni

  Il 72% degli adolescenti statunitensi ha usato almeno una volta un’IA da compagnia. Non è né un fenomeno trascurabile né destinato al fallimento: è una questione di governance che riguarda i modelli di business, le impostazioni predefinite, la progettazione delle interazioni e il modo in cui le piattaforme trattano i minori.

• Shadow AI: la crisi della sicurezza aziendale che nessuno governa

  Secondo il rapporto IBM sulle violazioni dei dati del 2026, strumenti di IA non autorizzati erano presenti nel 43% delle organizzazioni colpite, il doppio rispetto all’anno precedente, mentre il costo medio ha raggiunto il record di 4,99 milioni di dollari. I quadri di riferimento per governarli esistono dal 2023.

• La resa dei conti sull’energia: come la fame di elettricità dell’IA sta riscrivendo le regole del sistema energetico globale

  La domanda di elettricità dell’IA non è più soltanto una previsione. Le indicazioni degli hyperscaler sulle spese in conto capitale per il 2026 superano i 700 miliardi di dollari, i costi per la capacità di PJM hanno raggiunto il record di 16,4 miliardi di dollari e l’impronta di Google è superiore dell’81% rispetto al 2019.

• Il vuoto di responsabilità: chi risponde legalmente quando l’IA sbaglia?

  I tribunali sanno già come attribuire la responsabilità quando l’IA causa un danno: Air Canada, Tesla e Character.AI hanno tutte perso su questo punto. Il vuoto riguarda le prove: dimostrare che cosa ha fatto un modello, di fronte a un sistema progettato per non poter essere sottoposto a verifica.

• Atlas è durato 292 giorni: cosa resta di un browser IA fallito

  OpenAI ha chiuso ChatGPT Atlas il 9 agosto 2026, 292 giorni dopo il lancio, e ha trasferito il suo agente in un’estensione di ChatGPT per altri cinque browser. Il prodotto ha fallito sul fronte della distribuzione; il patto di accesso continuativo che chiedeva agli utenti, no.

• A chi appartiene la mente della macchina: la guerra imminente sulla proprietà intellettuale dell’IA

  Negli Stati Uniti, le opere generate interamente dall’IA non possono essere protette dal diritto d’autore: una regola che la Corte suprema ha lasciato in vigore nel marzo 2026, rifiutando di riesaminarla. Resta invece da stabilire — attraverso un accordo da 1,5 miliardi di dollari, licenze negoziate etichetta per etichetta e un processo davanti a una giuria per il quale non è ancora stata fissata una data — chi debba pagare chi per i dati usati nell’addestramento.

• La scatola nera aperta: la corsa a capire cosa pensa davvero l’IA

  Golden Gate Claude, gli autoencoder sparsi e il tracciamento dei circuiti sono scienza autentica, ma vengono presentati al pubblico con un’enfasi eccessiva. Lo studio di Anthropic sui workspace del luglio 2026 arriva finalmente ai modelli di frontiera già in uso, eppure riesce a leggere meno di un decimo di ciò che fanno.

• Sicurezza dell’IA e problema dell’allineamento: la corsa a costruire un’IA di cui fidarsi

  Nell’indice dell’estate 2026 del Future of Life Institute, Anthropic ha ottenuto il voto migliore del settore, C+, ma nessuno ha superato D+ nella sicurezza rispetto ai rischi esistenziali. Nel frattempo, il vertice sulla sicurezza ha tolto la parola «sicurezza» dal proprio nome.

• IA open source: benefici, rischi e modelli di governance

  Il modello di frontiera di Meta è diventato chiuso nell’aprile 2026 e ad agosto è seguito un modello aperto con licenza Apache. OLMo 3 rende disponibile l’intero stack e Bruxelles può infliggere multe dall’agosto 2026, ma i pesi aperti non equivalgono ancora all’open source.

• La lingua lasciata indietro: come l’IA sta trascurando settemila lingue e che cosa servirebbe per rimediare

  I limiti dell’IA nella maggior parte delle lingue del mondo: il divario misurato dal benchmark MEGA, il lavoro della comunità Masakhane sull’elaborazione del linguaggio naturale, la sovranità dei dati maori di Te Hiku Media, BharatGen in India e ciò che l’Omnilingual ASR di Meta, capace di trascrivere 1.600 lingue, dimostra su chi scelga di escluderle.

• L’IA nelle applicazioni militari: limiti etici e diritto internazionale

  Il termine fissato dall’ONU per concordare uno strumento vincolante sulle armi autonome è scaduto nel 2026 senza che fosse raggiunto un accordo. Che cosa significano per l’attribuzione delle responsabilità la scadenza del mandato della CCW, il passo indietro degli Stati Uniti alla REAIM e la promozione di Maven.

• IA e cambiamento climatico: l’algoritmo a doppio taglio di fronte al problema più grande del pianeta

  Secondo il rapporto 2026 di Google, le emissioni operative sono diminuite del 2%, mentre quelle della catena di fornitura sono aumentate del 25% e la domanda di elettricità del 37%. Le emissioni complessive di Microsoft sono cresciute di un quarto. Il bilancio climatico dell’IA, letto nelle dichiarazioni di chi la sviluppa.

• Il costo dell’allineamento: quanto costa davvero rendere sicura l’IA e chi paga

  Il costo dell’allineamento è reale e ricade sulle persone sbagliate: specialisti a cui i modelli rifiutano troppe richieste, valutatori pagati a ore, piccole imprese. Aggiornato alla luce del rinvio di 16 mesi delle norme UE per i sistemi ad alto rischio e della riscrittura dell’RSP di Anthropic.