La corsa della Cina alla militarizzazione dell’intelligenza artificiale

Meta accelera sull’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle sue piattaforme e lancia su Facebook la nuova “Modalità AI”, una funzione che promette di rivoluzionare il modo in cui gli utenti cercano informazioni all’interno del social network. Al posto della tradizionale lista di risultati e link, il sistema fornirà risposte sintetiche generate da Meta AI sulla base dei contenuti pubblici condivisi dagli utenti. L’evoluzione segue la trasformazione già avviata da Google nel settore della ricerca online e conferma una tendenza sempre più evidente: l’interazione tra persone e internet passa sempre più attraverso strumenti basati sull’intelligenza artificiale. Grazie alla nuova funzione, gli utenti potranno utilizzare la barra di ricerca di Facebook formulando domande in linguaggio naturale. Meta AI analizzerà post pubblici, gruppi, reel e altre conversazioni presenti sulla piattaforma per elaborare una risposta riassuntiva, evitando agli utenti di dover consultare manualmente numerosi risultati. “La Modalità AI è un nuovo modo per ottenere risposte alle proprie domande direttamente su Facebook grazie a Meta AI”, spiega l’azienda in un post pubblicato sul proprio blog ufficiale. “Dall’esplorazione del Feed alla ricerca di contenuti specifici, il sistema utilizza le informazioni condivise pubblicamente sulle nostre app per offrire prospettive ed esperienze reali, anziché un semplice elenco di risultati”.  Il lancio arriva dopo la sperimentazione di Forum, applicazione ispirata a Reddit e attualmente non disponibile nel nostro Paese, che integra una sezione “Chiedi” basata sull’intelligenza artificiale e capace di generare risposte partendo dalle discussioni presenti nei gruppi Facebook. Meta continua inoltre a rafforzare la presenza dell’IA sulla piattaforma. All’inizio di giugno l’azienda ha introdotto un assistente dedicato ai creator, in grado di fornire suggerimenti personalizzati sugli orari migliori per pubblicare contenuti e di riassumere i commenti del pubblico sulla base delle performance e della cronologia degli account.

Negli ultimi anni il dibattito sul ruolo degli algoritmi e dell’intelligenza artificiale nella società è diventato sempre più centrale. La domanda se il potere decisionale, il controllo sociale e persino l’indirizzo delle nostre vite siano stati delegati a sistemi automatizzati non è più soltanto teorica: riguarda già molte delle nostre attività quotidiane, dalle notizie che leggiamo ai contenuti che consumiamo, fino alle opportunità di lavoro e alle scelte economiche. Per capire la portata del fenomeno bisogna partire da cosa sono questi sistemi. L’Artificial Intelligence non è un’entità autonoma con intenzioni proprie, ma un insieme di tecniche computazionali che imitano alcune capacità cognitive umane, come la previsione, la classificazione e la generazione di contenuti. In particolare, il Machine Learning permette ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni senza essere esplicitamente programmati per ogni singolo caso. Questi strumenti sono oggi integrati in piattaforme digitali, motori di ricerca, social network, sistemi di raccomandazione e strumenti di gestione aziendale. Il loro ruolo non è solo tecnico: hanno un impatto diretto sulla nostra percezione della realtà. Quando un algoritmo decide quali notizie mostrarci o quali video suggerire, sta di fatto contribuendo a costruire una “gerarchia dell’attenzione”. Questo può influenzare opinioni, preferenze e persino comportamenti. Da qui nasce l’idea del “potere algoritmico”. Non si tratta di un potere centralizzato in senso tradizionale, ma di una rete diffusa di decisioni automatizzate che operano su scala enorme. A differenza delle istituzioni politiche o economiche classiche, gli algoritmi non si presentano come soggetti visibili, ma come infrastrutture invisibili che filtrano e organizzano l’esperienza digitale. Il punto critico è il rapporto tra automazione e delega. In molti casi, non siamo costretti a seguire gli algoritmi: li accettiamo perché semplificano la vita, riducono la complessità e offrono servizi personalizzati. Tuttavia, questa comodità può trasformarsi in dipendenza funzionale. Più ci affidiamo a sistemi che prevedono le nostre scelte, meno esercitiamo direttamente il processo decisionale. Questo solleva una questione di controllo sociale. Gli algoritmi non “controllano” nel senso autoritario del termine, ma influenzano attraverso la selezione e la priorizzazione delle informazioni. In contesti come i social media, questo può amplificare polarizzazioni, rafforzare bolle informative o favorire contenuti emotivamente più coinvolgenti rispetto a quelli più equilibrati. Il risultato non è necessariamente una manipolazione intenzionale, ma un effetto sistemico delle logiche di ottimizzazione. Allo stesso tempo, sarebbe riduttivo vedere l’intelligenza artificiale solo come una minaccia. Gli stessi sistemi che influenzano l’attenzione possono anche migliorare l’accesso alla conoscenza, supportare diagnosi mediche, ottimizzare trasporti, ridurre sprechi e aumentare la sicurezza in molti settori. Il problema non è la tecnologia in sé, ma il modo in cui viene progettata, regolata e utilizzata. La vera questione riguarda quindi la governance degli algoritmi: chi definisce gli obiettivi che devono ottimizzare? Quali valori vengono incorporati nei modelli? Con quali dati vengono addestrati? E soprattutto, come possiamo garantire trasparenza e responsabilità in sistemi che spesso operano come “scatole nere”? Un altro elemento fondamentale è la distribuzione del potere. Se pochi attori controllano le infrastrutture digitali e i modelli più avanzati, il rischio non è tanto la “sostituzione” dell’essere umano, quanto uno squilibrio nella capacità di influenzare comportamenti collettivi. In questo senso, il tema non è solo tecnologico, ma profondamente politico ed economico. Non possiamo dire che algoritmi e intelligenza artificiale abbiano completamente preso il controllo delle nostre vite. Tuttavia, è altrettanto ingenuo pensare che siano strumenti neutri e marginali. Sono ormai parte integrante dei processi decisionali individuali e collettivi, e contribuiscono a modellare il contesto entro cui le nostre scelte avvengono. Il punto decisivo non è se stiamo delegando il potere, ma quanto siamo consapevoli di farlo e con quali strumenti di controllo e responsabilità possiamo bilanciare questa delega.

Il micro-targeting è una tecnica di marketing digitale che permette di mostrare messaggi pubblicitari estremamente personalizzati a gruppi molto ristretti di persone, o persino a singoli individui. Si basa sull’analisi dei dati personali raccolti online: comportamenti di navigazione, interessi, interazioni sui social media, posizione geografica e molte altre informazioni. Che cos’è il micro-targeting Il micro-targeting è una forma avanzata di targeting pubblicitario che va oltre la segmentazione tradizionale del pubblico. Invece di rivolgersi a grandi categorie (ad esempio “giovani tra i 18 e i 25 anni”), consente di creare segmenti molto più specifici, come “studenti universitari interessati alla tecnologia che vivono in una determinata città e hanno recentemente cercato corsi di programmazione”. Questa precisione è resa possibile dall’enorme quantità di dati raccolti dalle piattaforme digitali e dall’uso di algoritmi di intelligenza artificiale che analizzano e prevedono i comportamenti degli utenti. Come funziona Il micro-targeting si basa su tre fasi principali: Raccolta dei dati Le piattaforme digitali raccolgono informazioni dagli utenti attraverso social network, motori di ricerca, app e siti web. Analisi e profilazione I dati vengono elaborati per costruire profili dettagliati degli utenti, includendo interessi, abitudini e potenziali comportamenti futuri. Distribuzione dei contenuti Gli annunci pubblicitari vengono mostrati a gruppi altamente specifici, aumentando la probabilità che il messaggio sia rilevante per chi lo riceve. Esempi concreti Il micro-targeting è utilizzato quotidianamente da piattaforme come Meta Platforms e altri servizi digitali per: pubblicità personalizzate sui social media campagne elettorali mirate promozione di prodotti in base agli interessi dell’utente contenuti suggeriti su misura (video, articoli, prodotti) Un caso molto noto che ha portato l’attenzione globale su questa pratica è lo scandalo legato a Facebook–Cambridge Analytica data scandal, in cui i dati di milioni di utenti furono utilizzati per creare messaggi politici altamente mirati. Vantaggi del micro-targeting Dal punto di vista del marketing, i vantaggi sono evidenti: maggiore efficacia delle campagne pubblicitarie riduzione degli sprechi pubblicitari contenuti più rilevanti per gli utenti possibilità di raggiungere nicchie molto specifiche Criticità e rischi Nonostante l’efficacia, il micro-targeting solleva anche importanti questioni etiche: privacy: raccolta e utilizzo massivo di dati personali manipolazione: possibilità di influenzare opinioni e comportamenti trasparenza: spesso gli utenti non sanno perché vedono determinati contenuti polarizzazione: messaggi diversi possono rafforzare divisioni sociali e politiche Il futuro del micro-targeting Con l’evoluzione dell’intelligenza artificiale e l’aumento dei dati disponibili, il micro-targeting diventerà sempre più preciso. Tuttavia, crescerà anche la necessità di regolamentazioni più stringenti per garantire un equilibrio tra innovazione, libertà economica e tutela della privacy. In Europa, ad esempio, normative come il GDPR rappresentano già un primo passo verso un controllo più rigoroso dell’uso dei dati personali. Il micro-targeting è uno degli strumenti più potenti del marketing digitale moderno. Da un lato migliora l’efficacia della comunicazione pubblicitaria, dall’altro apre interrogativi importanti su privacy, trasparenza e influenza sociale. Il suo sviluppo futuro dipenderà dalla capacità di bilanciare innovazione tecnologica e diritti degli utenti.

La Polizia di Stato compie un nuovo passo nel processo di digitalizzazione della Pubblica amministrazione con il lancio di Denunce online, il servizio disponibile sul portale denunceonline.poliziadistato.it e accessibile anche dalla sezione Servizi dell’app IO. Attualmente in fase sperimentale, la piattaforma consente ai cittadini di compilare e inviare una pre-denuncia da remoto, che in alcuni casi dovrà essere successivamente formalizzata presso un ufficio di polizia entro 48 ore. L’appuntamento può essere prenotato direttamente attraverso il servizio. Il sistema permette di avviare rapidamente una pratica dal proprio dispositivo per reati come furto, truffa, frode informatica, accesso abusivo a sistemi informatici o telematici, utilizzo illecito di carte di credito e di pagamento e diffamazione online. Per queste tipologie di denuncia resta comunque necessario il passaggio in presenza presso gli uffici competenti. Nella fase iniziale di sperimentazione, Denunce online è operativo soltanto presso una selezione di commissariati, questure e altri uffici della Polizia di Stato. L’elenco aggiornato delle sedi aderenti è consultabile sul sito ufficiale del servizio. Il portale è invece già disponibile su tutto il territorio nazionale per la segnalazione di smarrimento di beni personali, tra cui telefoni cellulari, tablet, computer portatili, chiavi, denaro, documenti di identità, targhe, carte di pagamento e altri oggetti. In questi casi non è richiesto recarsi fisicamente presso un ufficio: il verbale protocollato viene reso disponibile entro 96 ore nell’area personale del portale. Fonte: Polizia di Stato

Entro la fine dell'estate l'ecosistema digitale europeo si arricchirà di una novità significativa: l'arrivo di ID Pass su Google Wallet, disponibile anche in Italia. Annunciata durante il summit Money 20/20 Europe, la nuova funzionalità consentirà agli utenti Android di integrare il passaporto in formato digitale all'interno dello smartphone in modo sicuro e protetto. Non si tratta però di un sostituto del documento fisico, che continuerà a essere richiesto nei controlli ufficiali, ma di uno strumento pensato per semplificare la verifica dell'identità nei servizi online. Alla base del sistema c'è il principio delle credenziali selettive, che permette di attestare specifiche informazioni — ad esempio il raggiungimento della maggiore età — senza condividere dati personali aggiuntivi come la data di nascita completa, il nome integrale o l'indirizzo di residenza. L'attivazione sarà semplice e progettata con particolare attenzione alla tutela della privacy: i dati verranno elaborati e conservati direttamente sul dispositivo attraverso sistemi di crittografia avanzata, senza essere trasferiti o archiviati sui server cloud di Google. Il lancio si inserisce in un contesto in cui l'Italia ha già maturato una certa esperienza con soluzioni digitali come l'IT-Wallet dell'app IO, pur mantenendo alcuni limiti nell'utilizzo dei documenti digitali per le sole operazioni online.