Chi deve avere le chiavi dell’AI? Dalla sicurezza alla sovranità pubblica

Chi deve avere le chiavi dell’AI?
Dalla sicurezza alla sovranità pubblica

Il 14 settembre 2026 la Cina ha pubblicato la terza versione del suo Artificial Intelligence Safety Governance Framework.
Il documento muove da un principio molto semplice: l’intelligenza artificiale produce rischi nuovi e mutevoli e occorre quindi identificarli, classificarli e prevenirli con strumenti tecnici e istituzionali capaci di intervenire. La formula ricorrente è «sicurezza e controllabilità».
La notizia interessa anche l’Europa, non perché dovremmo adottare il modello politico cinese ma perché Pechino sembra avere compreso con grande chiarezza che l’AI non è soltanto un prodotto da regolamentare ma un’infrastruttura strategica da governare. Ed è da qui che conviene partire.

1. L’AI non è soltanto intelligenza
Luciano Floridi, ne La differenza fondamentale, propone di liberarsi da un equivoco: ciò che chiamiamo intelligenza artificiale può essere molto meno interessante come “intelligenza” e molto più importante come agency. Una macchina non deve necessariamente pensare come noi per produrre effetti nel mondo: può selezionare, classificare, decidere, suggerire, coordinare altre macchine e può intervenire nei mercati, nell’informazione, nella medicina, nell’amministrazione pubblica, nei sistemi d’arma.
La domanda allora cambia. Non ci interessa più soltanto quanto sia intelligente l’AI ma quanto potere d’azione le stiamo affidando.

2. Costruire non significa controllare
Floridi introduce poi una distinzione ancora più importante, quella fra modello e sistema. Noi costruiamo modelli della realtà ma nessun modello esaurisce il sistema che cerca di rappresentare, e questo vale anche per ciò che costruiamo. Un artefatto nasce attraverso un progetto ma una volta realizzato diventa un sistema reale che interagisce con altri sistemi, entra in ambienti che il progettista non può rappresentare completamente e produce conseguenze non tutte anticipabili.
Essere i creatori di un sistema non significa esserne epistemicamente i padroni.
Qui Floridi incontra, forse involontariamente, Günther Anders: la nostra capacità di produrre può superare la nostra capacità di rappresentarci le conseguenze di ciò che produciamo. E incontra Bruno Latour: l’artefatto non rimane davanti a noi come un oggetto passivo ma entra nella rete delle relazioni e la modifica, fino a modificare anche noi. Ne segue una conclusione scomoda: il controllo completo dell’AI non può essere dato per certo.

3. Se non possiamo controllare tutto, chi deve avere le chiavi?
È precisamente l’incertezza del controllo a rendere decisiva la questione della sovranità. L’AI non nasce dal nulla e richiede semiconduttori, energia, enormi capacità di calcolo, cloud, reti, dati, modelli, ricerca e capitali. Questa è la sua base materiale e chi controlla questa infrastruttura controlla una parte crescente delle condizioni nelle quali l’agency artificiale può essere prodotta ed esercitata. Di qui emergono tre strade differenti.

4. Cina: lo Stato conserva la leva
La Cina considera l’AI una componente della propria capacità strategica e inserisce politica industriale, infrastrutture di calcolo, dati, ricerca, investimenti e sicurezza in una strategia coordinata. Il vantaggio è evidente perché la capacità pubblica non arriva a tecnologia già costruita, quando ormai si può soltanto tentare di regolamentarla. Ma altrettanto evidente è il rischio: sottrarre la sovranità alle corporation non significa automaticamente renderla democratica.
Uno Stato che concentra infrastrutture, dati, capacità di calcolo e potere regolatorio può diventare esso stesso il luogo di una concentrazione enorme di potere. La Cina ci interessa quindi come esperienza da studiare, non come modello da copiare.

5. Stati Uniti: la leva è soprattutto privata
La strategia americana segue una logica differente. L’AI Action Plan statunitense afferma esplicitamente che il governo deve creare le condizioni affinché prosperi l’innovazione guidata dal settore privato e propone di rimuovere gli ostacoli regolatori considerati eccessivi. I vantaggi sono sotto gli occhi di tutti: capitale, velocità, ricerca, capacità di trasformare rapidamente l’innovazione in infrastruttura. Ma proprio qui nasce il problema.
Quando poche imprese possiedono modelli, capacità di calcolo, cloud, dati e piattaforme attraverso le quali milioni di persone e organizzazioni agiscono, il potere economico comincia a trasformarsi in qualcosa di diverso, in potere infrastrutturale. Non si vende più semplicemente un prodotto ma si possiede una parte dell’ambiente nel quale gli altri devono operare.

6. Europa: tra regole e infrastrutture
Per anni l’Europa ha soprattutto regolato tecnologie largamente prodotte altrove, ma qualcosa sta cambiando. La rete EuroHPC conta ormai 19 AI Factories e nel luglio 2026 l’Unione ha avviato la procedura per creare fino a sette AI Gigafactories, con fino a 10 miliardi di finanziamenti europei e nazionali destinati a mobilitare almeno altri 20 miliardi privati.
La Commissione parla esplicitamente di sovranità tecnologica e la nuova strategia europea estende il problema lungo la filiera: chip, infrastrutture, software, cloud, open source e AI. È un cambiamento importante ma non basta costruire qualche grande computer europeo: bisogna decidere che cosa intendiamo per sovranità.

7. Non nazionalizzare l’AI
La scelta non è Stato oppure mercato, che è una falsa alternativa. L’impresa privata deve poter innovare, la ricerca deve poter sperimentare e il mercato può svolgere una funzione essenziale. Ma alcune condizioni della produzione dell’AI non possono dipendere dalla volontà esclusiva di pochi soggetti privati. Una sovranità pubblica democratica dovrebbe quindi garantire almeno una capacità autonoma in alcuni nodi strategici:
calcolo → dati di interesse collettivo → cloud → ricerca → valutazione indipendente → standard verificabili → possibilità di sospensione.
Questo non significa che lo Stato debba produrre ogni modello, ma che la società deve conservare le chiavi dell’infrastruttura. Non sarebbe del resto una novità, perché il Novecento europeo ha già conosciuto il controllo pubblico di reti essenziali in stagioni di forte sviluppo, in Italia con l’IRI, l’ENI e la nazionalizzazione dell’energia elettrica del 1962, e quel precedente non va ripetuto ma ricordato. Nessuna impresa dovrebbe possedere contemporaneamente la strada, il veicolo, il codice della strada e il semaforo.

8. Il limite diventa un principio politico
Torniamo così a Floridi. Se nessun modello esaurisce il sistema, nessuna regolamentazione potrà prevedere ogni comportamento futuro di sistemi artificiali sempre più complessi e interconnessi. Ciò non rende inutile la regolamentazione ma anzi la rende più necessaria, cambiandone il significato. Non dobbiamo progettare fingendo di poter prevedere tutto: dobbiamo progettare sapendo che non potremo farlo.
Questo richiede sistemi correggibili, deleghe revocabili, responsabilità identificabili, controllo umano effettivo e la possibilità tecnica e giuridica di interrompere un processo quando supera limiti prestabiliti.
La Cina ha compreso che l’AI è una questione di sovranità. Gli Stati Uniti mostrano la straordinaria potenza dell’innovazione privata ma anche il rischio che quella sovranità diventi aziendale. L’Europa potrebbe tentare una terza strada: un’infrastruttura sufficientemente pubblica da limitare il potere delle corporation e sufficientemente democratica da limitare il potere dello Stato.
Non sappiamo se riusciremo mai a controllare completamente l’agency artificiale che stiamo costruendo ed è proprio questo il punto. La sovranità pubblica sull’AI non nasce dalla certezza del controllo ma dalla consapevolezza del suo limite. Non possiamo promettere di essere padroni del futuro, ma possiamo ancora decidere di non consegnarne le chiavi a nessuno.

Pasquale Palumbo