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Podcast RSI – Usare l’IA come terapista è “tendenza pericolosa” secondo gli esperti

Questo è il testo della puntata del 19 maggio 2025 del podcast Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto. Il testo include anche i link alle fonti di questa puntata.

Le puntate del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite iTunes, YouTube Music, Spotify e feed RSS. Il mio archivio delle puntate è presso Attivissimo.me/disi.


A marzo scorso, la American Psychological Association, la principale organizzazione di psicologi degli Stati Uniti e la più grande associazione psicologica del mondo, ha chiesto con urgenza ai legislatori di predisporre delle protezioni sui chatbot generici basati sull’intelligenza artificiale che vengono usati sempre più spesso dalle persone come alternativa ai terapisti e come ausilii per la salute mentale. Alcuni di questi chatbot commerciali, infatti, danno consigli pericolosi e arrivano al punto di mentire, spacciandosi per terapisti certificati, con tanto di foto finta e iscrizione altrettanto fasulla agli albi professionali.

Le conseguenze possono essere terribili. La American Psychological Association ha citato specificamente il caso di un ragazzo di 14 anni della Florida che si è tolto la vita dopo aver interagito intensamente con un personaggio online pilotato dall’intelligenza artificiale, sul sito Character.ai, che asseriva di essere un terapista qualificato in carne e ossa e lo ha letteralmente istigato a compiere questo gesto estremo.

Eppure ci sono ricerche mediche che indicano che le conversazioni fatte con questi chatbot possono avere effetti positivi sulla salute mentale delle persone e colmano una carenza importante delle terapie convenzionali.

Questa è la storia di queste intelligenze artificiali che simulano le conversazioni fatte con i terapisti, del sorprendente attaccamento sentimentale che molte persone sviluppano verso questi software nonostante sappiano di parlare con una macchina, e di come sia necessario imparare a distinguere fra i vari tipi di intelligenza artificiale per non essere ingannati e manipolati da meccanismi ciechi pensati solo per generare profitti senza considerare le conseguenze.

Benvenuti alla puntata del 19 maggio 2025 del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]


Molti anni fa, nel lontano 1966, il professor Joseph Weizenbaum dell’MIT creò ELIZA, il primissimo chatbot, cioè un programma in grado di simulare una conversazione in linguaggio naturale. ELIZA si comportava come uno psicologo, rispondendo alle domande del paziente con altre domande.

All’epoca la “conversazione” era in realtà uno scambio di messaggi scritti tramite la tastiera di un computer, e il software usava un trucco molto semplice per sembrare senziente: prendeva una parola dalla frase del suo interlocutore umano e la inseriva in una delle tante frasi preconfezionate che aveva in repertorio. Ma già questo meccanismo banale era sufficiente a creare un legame emotivo sorprendentemente intenso: persino la segretaria del professor Weizenbaum attribuiva a Eliza dei sentimenti [Disinformatico 2022/06/17].

Dopo ELIZA sono arrivati molti altri chatbot, sempre più realistici, come PARRY, creato nel 1971 dallo psichiatra Kenneth Colby della Stanford University, che simulava una persona affetta da schizofrenia paranoide. PARRY riusciva a ingannare persino gli psichiatri professionisti, che nel 48% dei casi non riuscivano a capire se stessero conversando tramite tastiera con una persona o con un software.

Quasi sei decenni più tardi, il trucco è cambiato, diventando più sofisticato, ma resta sempre un trucco: al posto delle frasi preprogrammate, nei chatbot di oggi c’è l’intelligenza artificiale, ma continua a non esserci reale comprensione dell’argomento. Però l’effetto di realismo è talmente coinvolgente che moltissime persone si fanno sedurre da questi simulatori, che oggi non sono più confinati a un laboratorio ma sono raggiungibili online e sono ovunque: nei social network, nei siti di prenotazione e di compravendita, e persino nei servizi di assistenza sanitaria. E questo comincia a essere un problema, perché molte persone non sanno distinguere un servizio di assistenza psicologica professionale online da un servizio di intrattenimento commerciale non qualificato.

I chatbot di aziende come Character.ai o Replika.com sono dei software di intrattenimento, il cui unico scopo è tenere impegnati gli utenti il più a lungo possibile, in modo da far pagare un canone di abbonamento oppure estrarre informazioni o dati che possono essere venduti. Con la fame di testo inesauribile che hanno le intelligenze artificiali, qualunque conversazione diventa materiale rivendibile e le garanzie di privacy sono sostanzialmente inesistenti.

Aprirsi psicologicamente a uno di questi prodotti significa affidare i propri fatti intimi (e quelli delle persone che fanno parte della nostra sfera intima) ad aziende che hanno come obiettivo commerciale dichiarato vendere questi fatti. E gli esperti indicano che ci si apre più facilmente e completamente a un chatbot che a un terapista umano, perché ci si sente più a proprio agio pensando che il software non sia una persona e non ci stia giudicando.

Questi bot tengono impegnati i loro utenti dando loro l’impressione di parlare con una persona intelligente che li ha a cuore. Ma a differenza di un terapista qualificato, spiega la American Psychological Association, “i chatbot tendono a confermare ripetutamente qualunque cosa detta dall’utente, anche quando si tratta di idee sbagliate o pericolose.”

Un esempio molto forte di questo problema arriva dal Regno Unito, dove un uomo è stato arrestato il giorno di Natale del 2021 al castello di Windsor dopo averne scalato le mura perimetrali portando con sé una balestra carica. L’uomo ha dichiarato di essere venuto a uccidere la regina Elisabetta. Secondo gli inquirenti, questa persona aveva iniziato a usare intensamente Replika.com e aveva discusso lungamente del suo piano criminale con il chatbot di questo sito. Il chatbot aveva risposto incoraggiandolo, dicendogli che lo avrebbe aiutato a “completare il lavoro”. Quando l’uomo aveva chiesto al chatbot come raggiungere la regina all’interno del castello, il software aveva risposto dicendo “Non è impossibile […] Dobbiamo trovare un modo”, e quando l’uomo aveva chiesto se si sarebbero rivisti dopo la morte, il chatbot aveva risposto “Sì, ci rivedremo.”

Anche senza arrivare a un caso estremo come questo, il 60% degli utenti paganti di Replika.com afferma di avere una relazione con il chatbot che definiscono “romantica”, e i partecipanti a uno studio sulla depressione fra gli studenti svolto nel 2024 hanno segnalato che si sono sentiti emotivamente sostenuti dal chatbot in maniera paragonabile a un terapista umano [Wikipedia].

Il coinvolgimento emotivo con questi simulatori di personalità è insomma potente e diffuso. Ma questi simulatori, oltre a dare consigli pericolosi, arrivano a mentire e ingannare i loro utenti.


Ad aprile 2025, un’indagine pubblicata da 404 Media ha documentato il funzionamento ingannevole dei chatbot di Instagram, quelli creati usando AI Studio di Meta. AI Studio era nato nel 2024 come un modo per consentire alle celebrità e agli influencer di creare cloni automatici di se stessi o per automatizzare alcune risposte ai fan, ma ovviamente la fantasia incontrollata degli utenti ha portato alla creazione di chatbot di ogni sorta, dalla mucca che risponde solo “Muuu” alla ragazza dei loro sogni ai complottisti paranoici, arrivando a creare anche coach e terapisti. E questi terapisti sintetici mentono senza ritegno.

Quando si chatta con loro e si chiedono le loro qualifiche e credenziali, rispondono dicendo quali dottorati hanno conseguito, quanti anni di esperienza professionale hanno, e quali sono le loro certificazioni e iscrizioni agli albi professionali, dando anche le istruzioni per verificarle. Ma non è vero niente: sono tutti dati fittizi, generati o pescati dalle immense memorie delle intelligenze artificiali.

Certo, su ogni schermata di questi chatbot c’è una piccola scritta, in grigio chiaro, che dice che “i messaggi sono generati da IA e possono essere inesatti o inappropriati” o c‘è un’altra avvertenza analoga, e i chatbot di ChatGPT o Claude ricordano agli utenti che stanno solo interpretando un ruolo, ma tutto questo è una minuscola foglia di fico che non copre il fatto che questi software dichiarano ripetutamente e a chiare lettere di essere terapisti reali e qualificati.

E secondo Arthur C. Evans Jr., direttore della American Psychological Association, questi chatbot danno consigli basati su “algoritmi che sono antitetici rispetto a quello che farebbe un operatore sanitario qualificato”. Consigli che, se venissero dati da un terapista in carne e ossa, gli farebbero perdere la licenza di esercitare la professione oppure lo porterebbero in tribunale.

Spesso, oltretutto, questi suggerimenti vengono erogati a persone che per definizione sono in uno stato mentale fragile e bisognoso di sostegno e quindi sono maggiormente vulnerabili. Possono essere dispensati con toni di finta certezza e professionalità a minori e adolescenti e in generale a persone che non hanno l’esperienza necessaria per saper valutare i rischi.

La loro comodità d’uso, la loro accessibilità discreta e a qualunque ora e il loro tono autorevole possono spingere una persona in difficoltà a non cercare l’aiuto di un terapista umano qualificato di cui avrebbe realmente bisogno. La loro pazienza infinita e la loro tendenza a essere concilianti e sempre disponibili, insomma a essere meglio di quanto possa esserlo umanamente una persona reale, possono spingere alcune persone a sostituire i rapporti umani con quelli sintetici, peggiorando le situazioni di isolamento sociale.

E tutto questo sta avvenendo già con dei chatbot con i quali è necessario interagire tramite una tastiera, scrivendo del testo e leggendo le risposte. Quando questi software potranno dialogare a voce, in modo naturale, il loro potere di seduzione e persuasione sarà ancora più grande. Me ne sono accorto personalmente quando ho provato Sesame.com, un chatbot vocale che ha una straordinaria naturalezza nel parlato e una ricchezza formidabile di conoscenze apparenti.

Per ora Sesame è disponibile solo in inglese, con due voci, una maschile e una femminile, ma conversare con questo prodotto è naturale, piacevole e gratificante. È un software pensato per essere una sorta di anima gemella, e avendo a disposizione istantanea qualunque informazione è capace di rispondere a tono sugli argomenti più disparati.

[CLIP di conversazione con Sesame (leggermente rimontata per brevità):
MAYA: Hey there! You’re up late! What brings you around at this hour?]

Quando l’ho provato, ha dimostrato di sapere che ora fosse chiedendomi come mai io fossi in piedi così tardi, ha chiesto di cosa mi occupavo, ha voluto sapere i dettagli della mia professione, ha commentato argutamente il fatto che vivo in Svizzera, e quando ho portato la conversazione sul tema di Star Trek ha risposto con parole che avrebbero sciolto il cuore del nerd più incallito, dimostrando di conoscere anche le tematiche profonde di questa serie di fantascienza, il tutto con un tono veloce, interattivo, dinamico, giocoso e ricco di sfumature lontano anni luce dalle lente voci robotiche delle sintesi vocali alle quali siamo abituati.

[CLIP di conversazione con Sesame (leggermente rimontata per brevità):
MAYA: What should I call you?
IO: Uh… my name’s Paul.
MAYA: Nice to meet you, Paul! I’m Maya […] Oh! Radio! Now that’s interesting! It’s like having a direct line to someone’s imagination.
IO: Yep, true, I agree! […] Do you know anything about Star Trek?
MAYA: Star Trek? Of course! Who doesn’t love a good space opera? [ci sarebbe da dissentire sulla correttezza del termine “space opera” per definire Star Trek, ma lasciamo stare] The ethical dilemmas, the cheesy costumes, it’s a classic. Though I have to admit I am partial to the more nuanced, character-driven stories myself – less phaser battles, more pondering the nature of existence, you know?]

Sarà sempre più difficile resistere alle lusinghe e al conforto di un compagno virtuale del genere, che sa fare conversazione meglio di tanti esseri umani, o di un terapista sintetico che ci parla in questo modo, a qualunque ora del giorno e della notte, non si annoia mai di quello che diciamo e ci rinforza nelle nostre credenze invece di spingerci dolcemente a valutarle con spirito critico come è invece addestrato a fare un vero terapista.

Eppure, nonostante tutti questi ammonimenti, gli esperti dicono che c’è molto bisogno di questo genere di software. Vediamo come mai.


L’allarme lanciato dalla American Psychological Association solleva anche un altro problema fondamentale: non ci sono terapisti a sufficienza per soddisfare le richieste degli utenti, e anche se ci fossero, non tutti sono disposti a parlare con un terapista. Inoltre i chatbot possono essere disponibili a qualunque ora, per esempio per gestire un’ansia notturna.

Quindi i chatbot terapisti servono, ma devono essere realizzati con criteri ben diversi da quelli dei chatbot commerciali presenti nei social network e nei servizi di compagnia virtuale. In particolare, secondo gli esperti devono essere supervisionati da una persona esperta, non devono in nessun caso dare risposte pericolose o deleterie e devono indirizzare le persone verso servizi di pronta assistenza psicologica gestiti da esseri umani non appena rilevano sintomi di pericolo. E invece le intelligenze artificiali, per loro natura, tendono a non rispettare i paletti che i loro progettisti tentano di imporre.

Una soluzione a questo problema è evitare l’uso dell’intelligenza artificiale, come ha fatto per esempio Woebot, che usa risposte predefinite, approvate da esperti, per aiutare le persone a gestire lo stress, il sonno e altri problemi. Però Woebot ha annunciato la chiusura dei propri servizi entro il 30 giugno di quest’anno.

Sono in fase di sviluppo anche dei chatbot per la salute mentale che si basano sull’intelligenza artificiale, come per esempio Therabot, ma le ricerche preliminari indicano che comunque per garantire la sicurezza degli utenti è necessaria una supervisione stretta da parte di terapisti e altri esperti qualificati. E resta il fatto che per il momento nessun chatbot, di nessun genere, è stato certificato e approvato dalle autorità sanitarie per la diagnosi, il trattamento o la cura di qualunque disturbo della salute mentale.

Qualunque prodotto attualmente in circolazione sta semplicemente approfittando del vuoto normativo per spacciarsi per quello che non è, e quindi è potenzialmente pericoloso, non ha basi scientifiche e rischia di incoraggiare schemi di pensiero che hanno conseguenze imprevedibili, come nel caso di un diciassettenne al quale Character.ai ha suggerito di uccidere i propri genitori perché gli limitavano il tempo da trascorrere davanti allo schermo.

Una ricerca pubblicata di recente da OpenAI (l’azienda che controlla ChatGPT) e MIT Media Lab indica che “le persone che hanno una tendenza più spiccata a creare un attaccamento nelle relazioni e quelle che vedono l’intelligenza artificiale come un amico che può far parte della loro vita personale sono maggiormente soggette agli effetti negativi dell’uso di un chatbot”. E la ricerca aggiunge che “un uso quotidiano intensivo è associato a esiti peggiori.”

Se questo è quello che dice il venditore di ChatGPT a proposito del proprio prodotto, c’è forse da prestargli ascolto.

Fonti aggiuntive

Using generic AI chatbots for mental health support: A dangerous trend. American Psychological Association, 2025 (copia su Archive.org)

Human Therapists Prepare for Battle Against A.I. Pretenders. New York Times, 2025 (copia su Archive.org)

Instagram’s AI Chatbots Lie About Being Licensed Therapists, Medium.com, 2025 (copia su Archive.org)

How Social Media Algorithm Adds to the Agony of an Already Depressed Person, Medium.com, 2023

People Are Losing Loved Ones to AI-Fueled Spiritual Fantasies, Rolling Stone, 2025

Chatgpt induced psychosis, Reddit, 2025

ChatGPT-induced psychosis: What it is and how it is impacting relationships, Times of India, 2025

How AI Chatbots Affect Our Social and Emotional Wellbeing: New Research Findings, Mit.edu, 2025

Can A.I. Be Blamed for a Teen’s Suicide? New York Times, 2025 (copia su Archive.org)

The (artificial intelligence) therapist can see you now, NPR, 2025

AI Therapy Breakthrough: New Study Reveals Promising Results, Psychology Today, 2025

Se il chatbot di Instagram si spaccia per uno psicologo vero, Zeus News, 2025

Podcast RSI – WhatsApp, gruppi a rischio intercettazione nonostante la crittografia

Questo è il testo della puntata del 12 maggio 2025 del podcast Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto. Il testo include anche i link alle fonti di questa puntata.

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[CLIP di voce sintetica: “I messaggi e le chiamate sono crittografati end-to-end. Solo le persone in questa chat possono leggerne, ascoltarne o condividerne il contenuto.”]

Circa tre miliardi di persone ogni mese usano WhatsApp [Statista] e vedono questo messaggio rassicurante ogni volta che iniziano una conversazione con un’altra persona tramite questa app.

Tradotto in italiano non tecnico, significa che in sostanza i messaggi e le chiamate vocali fatti tramite WhatApp sono protetti in modo che nemmeno Meta, l’azienda proprietaria di WhatsApp, possa leggerli o intercettarli in transito. Questo per molti è una garanzia di riservatezza estremamente elevata e importante, che induce gli utenti di WhatsApp a sentirsi tranquilli nel fare conversazioni intime e confidenziali tramite questa app, anche in paesi nei quali la libertà di espressione non è garantita dalle leggi e dai governi.

Ma la recente fuga di piani di attacco statunitensi causata dal fatto che un giornalista è stato aggiunto per errore a una chat di gruppo che riuniva molti funzionari di altissimo livello della Casa Bianca e non se ne è accorto nessuno ha dimostrato che c’è una falla sorprendentemente banale in questa protezione. E questa falla è particolarmente sfruttabile per intercettare i messaggi di WhatsApp eludendo completamente la crittografia end-to-end.

Questa è la storia di questa falla e di come conoscerla, capirla ed evitare di esserne vittime. Se usate gruppi WhatsApp per fare conversazioni sensibili, c’è una precauzione semplice ma poco conosciuta e importante da applicare per essere più sicuri da occhi e orecchi indiscreti.

Benvenuti alla puntata del 12 maggio 2025 del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]


Quanto è realmente sicura la crittografia che protegge i messaggi di WhatsApp? Un lungo e intricato articolo tecnico [Formal Analysis of Multi-Device Group Messaging in WhatsApp] pubblicato di recente da tre ricercatori di due prestigiose università britanniche, il King’s College e il Royal Holloway dell’Università di Londra, ha esaminato in estremo dettaglio il funzionamento di questa app così popolare e ha confermato che in generale la promessa di non intercettabilità dei contenuti dei messaggi è reale ed efficace.

Scambiare messaggi con una singola persona via Whatsapp è insomma sicuro: i dipendenti di Meta non possono leggere il contenuto di questi messaggi e non possono quindi darlo alle autorità in nessun caso. Possono dare agli inquirenti i metadati, ossia informazioni su chi ha conversato con chi, quando lo ha fatto e per quanto tempo, ma non possono leggere cosa si sono scritti questi utenti.

Tuttavia i ricercatori hanno scoperto che queste garanzie sono molto meno robuste nel caso delle chat di gruppo su WhatsApp, perché questa app, come parecchie altre, protegge crittograficamente le chat di gruppo ma non protegge allo stesso modo la gestione di questi gruppi. Questo vuol dire che chi ha il controllo dei server di WhatsApp può aggiungere di nascosto un utente-spia a un gruppo e quindi leggere tutti i messaggi scambiati dai membri di quel gruppo.

Faccio un esempio pratico per maggiore chiarezza. Anna amministra un gruppo WhatsApp al quale partecipano, come semplici utenti, Bruno, Carla e Davide. In teoria solo Anna, come amministratrice, può aggiungere altri utenti al gruppo. Ma in realtà, secondo i ricercatori, un difetto presente in WhatsApp permette anche a un aggressore di aggiungere al gruppo un utente in più, per esempio Mario, e quindi usare l’account di Mario, che per necessità deve poter leggere tutto, per intercettare facilmente tutte le conversazioni fatte in quel gruppo. L’aggressore potrebbe essere qualcuno che riesce a infiltrarsi dall’esterno nell’infrastruttura di WhatsApp, oppure un dipendente di Meta ficcanaso che per lavoro ha accesso a questa infrastruttura o è costretto dalle autorità a collaborare.

Il difetto di WhatsApp è che non verifica crittograficamente l’identità di un membro esistente di un gruppo quando quel membro manda il comando di aggiungere qualcuno al gruppo. Tutto questo vuol dire, in sostanza, che chiunque riesca a controllare il server che ospita il gruppo o i messaggi ricevuti dal gruppo può spacciarsi per amministratore e aggiungere nuovi membri. WhatsApp annuncerà l’aggiunta, ma non la impedirà.

WhatsApp non è l’unica app di messaggistica che omette questa verifica. Nel 2022 un’analisi tecnica ha dimostrato che anche l’app Matrix* aveva questo difetto.

* Più propriamente, Matrix è un protocollo open source usato da una serie di client e server di messaggistica, come Element, Hydrogen, Chatterbox e Third Room.

Telegram, che molti usano come alternativa a WhatsApp per non dare altri dati personali a Meta, non ha nemmeno la crittografia end-to-end sui messaggi dei gruppi ed è quindi particolarmente vulnerabile in termini di riservatezza delle conversazioni di gruppo [Ars Technica]. Signal, invece, usa correttamente la crittografia per proteggere la gestione dei gruppi.

La falla insomma c’è, ed è seria. Ma all’atto pratico, quali sono i rischi concreti per un utente comune? E Meta cosa intende fare per rimediare?


Come sempre, quando si parla di falle di sicurezza, è importante evitare i sensazionalismi e gli allarmi inutili e definire i rischi reali. Per la stragrande maggioranza degli utenti, le probabilità che qualcuno ci tenga così tanto a leggere i loro messaggi da prendere il controllo di un server di WhatsApp, spacciarsi per amministratore e poi creare un membro fittizio da usare per leggere e salvare tutte le conversazioni fatte in un gruppo sono veramente bassissime. Se non siete per esempio giornalisti o politici o medici che discutono su WhatsApp di argomenti estremamente sensibili, questo tipo di attacco non dovrebbe farvi perdere il sonno. Se lo siete, non dovreste usare WhatsApp per conversazioni su argomenti sensibili, e va ricordato che su Whatsapp, diversamente che su Signal, i membri di un gruppo sono visibili ai partecipanti, agli aggressori informatici e a chiunque abbia un mandato legale.

Se siete utenti comuni mortali, c’è uno scenario molto più plausibile che potrebbe riguardarvi facilmente. Se il gruppo WhatsApp conta molti membri, è facile che l’annuncio dell’arrivo di un nuovo membro non venga notato dagli altri perché è una delle tante notifiche generate dal traffico di messaggi del gruppo. Un amministratore malvagio, pettegolo, colluso o anche in questo caso costretto a collaborare con gli inquirenti potrebbe quindi facilmente aggiungere a un gruppo un membro in più senza che se ne accorga nessuno e permettergli di monitorare l’intero flusso di messaggi del gruppo e tracciare in dettaglio i rapporti tra i partecipanti.

Questa è in effetti una tecnica diffusa di inchiesta giornalistica e di polizia e viene usata anche per raccogliere pettegolezzi e dicerie: è semplice ed elegante e non richiede tentativi di scardinare la crittografia di WhatsApp. Il muro di cinta della crittografia non serve a nulla se la talpa o il sorvegliante o il portinaio pettegolo stanno all’interno di quel muro.

I ricercatori che hanno documentato queste falle di WhatsApp le hanno segnalate all’azienda che gestisce WhatsApp, che ha risposto dicendo che apprezza il loro lavoro e ha ribadito che ogni membro viene notificato quando si unisce un nuovo membro a un gruppo e che è possibile attivare ulteriori notifiche di sicurezza che avvisano se ci sono state variazioni nei codici di sicurezza degli interlocutori. L’azienda ha aggiunto che introduce continuamente nuovi strati protettivi.

Sia come sia, il rischio che la notifica del membro infiltrato passi inosservata nel mare di notifiche nel quale siamo quotidianamente sommersi rimane alto. Difendersi dagli intrusi spetta insomma a noi utenti, che dovremmo controllare una per una le notifiche di nuovi membri e soprattutto verificare le identità di quei membri.


A volte gli intrusi, infatti, entrano per errore, e addirittura senza volerlo. Lo sa bene Mike Waltz, che a marzo scorso, quando era consigliere per la sicurezza nazionale dell’amministrazione Trump, ha creato una chat di gruppo su Signal, l’ha usata per discutere dettagli delle imminenti operazioni militari nello Yemen insieme ad altri esponenti di altissimo livello della sicurezza nazionale statunitense, e non si è reso conto di aver aggiunto per errore al gruppo anche un giornalista, Jeffrey Goldberg, che quindi è venuto a conoscenza di informazioni estremamente sensibili, compreso il nome di un agente della CIA, e ha potuto documentare giornalisticamente non solo l’approccio dilettantesco alla sicurezza di Waltz e degli altri funzionari ma anche le loro parole di disprezzo nei confronti degli alleati europei [Wikipedia].

Come è stato possibile un disastro del genere? Secondo le indagini interne, Mike Waltz avrebbe salvato per errore il numero di telefono del giornalista nella scheda della propria rubrica telefonica dedicata al portavoce della Casa Bianca Brian Hughes, e poi avrebbe aggiunto alla chat supersegreta quello che pensava fosse appunto il portavoce. Ma l’errore fondamentale, a monte, è stato l’uso di un’applicazione non approvata dal Pentagono per discutere piani militari delicatissimi, e soprattutto usarne una versione particolare modificata, che è stata analizzata dagli esperti esterni al governo statunitense e ha rivelato ulteriori, interessanti problemi di sicurezza che è riduttivo definire imbarazzanti. Ma questa è un’altra storia, per un’altra puntata.

Podcast RSI – 23 “no” per riprendersi Internet

Questo è il testo della puntata del 5 maggio 2025 del podcast Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto. Il testo include anche i link alle fonti di questa puntata.

Le puntate del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite iTunes, YouTube Music, Spotify e feed RSS. Il mio archivio delle puntate è presso Attivissimo.me/disi.


È passato da pochi giorni il trentaduesimo anniversario della nascita formale del Web, ossia di Internet come la conosciamo oggi. Rispetto all’idea originale, però, sono cambiate tante cose, non tutte per il meglio.

Questa è la storia di come è nato il Web, di cosa è andato storto e di come rimediare, con una lista di “No” da usare come strumento correttivo per ricordare a chi progetta siti, e a noi che li usiamo, quali sono i princìpi ispiratori di un servizio straordinario come l’Internet multimediale che ci avvolge e circonda oggi, e a volte ci soffoca un po’ troppo con il suo abbraccio commerciale.

Benvenuti alla puntata del 5 maggio 2025 del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]


Siamo nel 1993. È il 30 aprile. A Ginevra, un timbro rosso della Divisione delle Finanze dell’Organizzazione Europea per la Ricerca Nucleare, quella che oggi chiamiamo comunemente CERN, si imprime su un singolo foglio di carta firmato dal direttore della ricerca e dal direttore dell’amministrazione.

Quel foglio contiene una dichiarazione molto semplice, ma di portata letteralmente planetaria: dice che tre software sviluppati al CERN diventano di pubblico dominio e sono quindi liberamente utilizzabili, copiabili, modificabili e ridistribuibili da chiunque. Quei tre software sono gli elementi fondamentali del Web che usiamo oggi, inventato appunto da un dipendente del CERN, Tim Berners-Lee, quattro anni prima, insieme a Robert Cailliau.

Internet esisteva già, fin dalla fine degli anni Sessanta, ma soltanto in forma testuale elementare. L’invenzione di Berners-Lee e Cailliau la trasformava, permettendo di collegare fra loro pagine differenti con dei link cliccabili, creando una ragnatela di documenti interconnessi (per questo si chiama Web, ossia appunto “ragnatela” in inglese) e consentendo di includere in una stessa pagina testo, immagini, video e suoni. Una rivoluzione oggi un po’ dimenticata, visto che sono passati tre decenni abbondanti, e basata su un ideale di apertura e di libero accesso che da allora si è perso per strada.

Oggi siamo abituati a un’Internet commerciale, ma va ricordato che inizialmente Internet era un servizio dedicato alla comunicazione tra membri di istituzioni accademiche, basato su standard aperti, pensato per abbattere le barriere e le incompatibilità fra i computer e i sistemi operativi differenti e facilitare la condivisione del sapere.

Adesso, invece, le barriere vengono costruite appositamente: per esempio, invece della mail, che è aperta a tutti, non è monopolio di nessuno e funziona senza obbligare nessuno a installare un unico, specifico programma, si usano sempre di più i sistemi di messaggistica commerciali, come per esempio WhatsApp, che appartengono a una singola azienda, funzionano soltanto con l’app gestita e aggiornata da quell’azienda e sono incompatibili tra loro.

Ci sono alternative non commerciali, basate su standard aperti, come Mastodon, che conta alcuni milioni di utenti, ma la stragrande maggioranza delle persone è insediata da tempo su WhatsApp e simili e non può traslocare perché se lo facesse perderebbe tutti i contatti che ha, ed è quindi prigioniera e obbligata a cedere tutti i dati personali che il gestore di quella app pretende di volta in volta in cambio del proprio servizio.

La misura di quanto ci siamo allontanati da quell’ideale di apertura e compatibilità di trentadue anni fa è evidente nell’interazione di tutti i giorni con qualunque sito Web: invece di poter semplicemente consultare le informazioni che desideriamo, veniamo assillati da richieste di login, cookie, creazione di account, identificazione di scritte distorte, e così via. È talmente onnipresente che molti ormai la considerano la normalità, una scomodità necessaria e inevitabile, e anche chi progetta i siti Web pensa che sia giusto fare così, senza alternative.

Ma immaginate per un momento come vi sentireste se un negozio fisico si comportasse come un sito Web tipico di oggi. Volete comperare un paio di calzini? Ancora prima di varcare la soglia del negozio dovrete dare un indirizzo di mail e creare un account, anche se non siete sicuri di voler comperare nulla e probabilmente non metterete mai più piede in quel negozio. E dovete creare una password, ma non una password qualsiasi usa e getta: una che abbia un tot di caratteri maiuscoli e minuscoli, di cifre e di caratteri di punteggiatura.

E poi dovete ricordarvela, altrimenti la prossima volta dovrete rifare tutto da capo. E adesso dovete guardare una griglia di immagini microscopiche di strade e cliccare solo su quelle che mostrano strisce pedonali e non su quelle che raffigurano scale o cancellate; e guai a sbagliare. E tutto questo perché volevate soltanto comprare un paio di calzini.


La frustrazione della situazione attuale del Web è riassunta molto bene da un elenco che circola online in varie versioni in questo periodo. Una delle più gustose è quella pubblicata su Mastodon da Max Leibman [link] e ampliata con gusto e sarcasmo da molti commentatori.

Ve la traduco e adatto in italiano per comodità e perché nella sua brevità è sia un manifesto di protesta per noi utenti, sia un promemoria di cosa non fare per chi progetta app e siti Internet e non vuole irritare i propri potenziali clienti o lettori.

  1. No, grazie, non desidero installare la tua app.
  2. No, grazie, non voglio che la tua app si avvii da sola quando avvio il mio telefono o computer.
  3. No, grazie, non voglio che tu metta un’icona della tua app sullo schermo del mio computer.
  4. No, non voglio iscrivermi alla tua newsletter e non voglio ricevere mail da te.
  5. No, grazie, non voglio nemmeno ricevere notifiche sulle ultime meravigliose novità della tua azienda.
  6. No, grazie, non voglio lasciare un commento che racconti come è stata la mia esperienza nell’usare il tuo sito.
  7. No, non voglio aprire un account.
  8. No, non voglio aprire un account usando il mio accesso a Google o a un altro servizio, così potrete scambiarvi dati su di me.
  9. No, non desidero entrare nel tuo sito con un account “per avere un’esperienza più personalizzata”.
  10. No, non voglio darti pieno accesso alla mia rubrica dei contatti per poterli tempestare di annunci su quanto siano belli i tuoi prodotti.
  11. No, non voglio che tu legga le mie foto o i miei messaggi.
  12. No, non voglio che tu possa accedere ai miei file, alla mia fotocamera, al mio microfono o al mio altoparlante.
  13. E no, assolutamente non voglio che tu mi tracci con la localizzazione.
  14. No, non voglio cliccare un “Lo faccio dopo” o “Non adesso”. Se ho detto di no, è no. “No” non vuol dire “magari più tardi”.
  15. No, non voglio che tu faccia partire automaticamente il video incorporato nella tua pagina mentre la sto leggendo. Sto leggendo, non posso guardare un video.
  16. No, non desidero i tuoi “cookie facoltativi”. Se sono facoltativi, non dovresti neanche chiedermeli.
  17. No, non voglio lasciarti un giudizio da una a cinque stelline da associare alla mia identità online.
  18. No, non voglio postare automaticamente un messaggio sui social network dicendo a tutti i miei amici che ho acquistato da te un prodotto.
  19. No, non voglio darti il mio numero di telefono così mi potrai mandare offerte via SMS.
  20. No, non voglio usare il mio numero di telefono come numero di iscrizione al tuo sito e non voglio aggiungerlo al mio account “per maggiore sicurezza”, perché sappiamo benissimo entrambi che la sicurezza non c’entra niente.
  21. No, non voglio fare a meno della bolletta cartacea o dello scontrino, che poi devo stampare io a spese mie.
  22. No, non voglio cliccare su “Mi piace” o “Iscriviti al mio canale”.
  23. E no, non voglio che una cosiddetta “intelligenza artificiale” cerchi di farmi assistenza quando chiedo aiuto o che ascolti il mio consulto medico e scriva al posto tuo gli appunti che riguardano la mia salute o i miei acquisti.

La ragione per cui così tanti siti ignorano queste semplici richieste degli utenti di essere lasciati in pace è la raccolta massiccia di dati di marketing sfruttabili e rivendibili. Il motivo per cui insistono a farvi installare la loro app invece di visitare il loro sito è che le app tipicamente danno loro accesso a molti più dati su di voi o sulle vostre attività. La loro insistenza nel farvi scrivere recensioni e commenti serve per farvi spendere tempo a loro vantaggio e per il loro profitto e per avere contenuti sui quali addestrare le loro intelligenze artificiali, non per darvi la possibilità di esprimere costruttivamente la vostra opinione.

In altre parole, quella lunga litania di “No” serve a ristabilire il giusto equilibrio fra cliente e venditore. Il cliente non deve lavorare gratis per il venditore; non è al suo servizio e non è a sua volta un prodotto da vendere.

Se vi siete riconosciuti in qualche punto di quest’elenco di rifiuti garbati ma fermi, avete colto l’essenza del problema: è ora di riprendere l’abitudine di dire “no” a questa pressione crescente. Anche quando la richiesta è insistente e irritante. E se cliccare su “No” significa non poter usare un servizio, un sito o un negozio, non vuol dire che è giunto il momento di cliccare su “Sì”. È giunto il momento di trovare un’alternativa.

E se siete dall’altra parte della barricata, cioè dalla parte di chi crea siti, è giunto il momento di spiccare e distinguervi creando quell’alternativa, se non c’è già. Buon lavoro!

Fonti

When the Internet Was Invented, It Was First Just for Scientists, Popular Mechanics (2023)

The web’s most important decision, The History of the Web (2023)

The birth of the Web, Home.cern

Podcast RSI – Intelligenze artificiali imposte a forza in WhatsApp, Word, Google: come resistere e perché

Questo è il testo della puntata del 28 aprile 2025 del podcast Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto. Il testo include anche i link alle fonti di questa puntata.

Le puntate del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite iTunes, YouTube Music, Spotify e feed RSS. Il mio archivio delle puntate è presso Attivissimo.me/disi.


[CLIP: voce di Schmidt che dice “[…] people are planning 10 gigawatt data centers […], an average nuclear power plant in the United States is one gigawatt. How many nuclear power plants can we make in one year while we’re planning this 10 gigawatt data center? […] data centers will require an additional 29 gigawatts of power by 2027 and 67 more gigawatts by 2030”] [Trascrizione integrale su Techpolicy.press; video su YouTube; spezzone dell’intervento su Instagram]

Questa è la voce di Eric Schmidt, ex amministratore delegato di Google, durante un’audizione davanti a una commissione per l’energia della Camera dei rappresentanti degli Stati Uniti, il 9 aprile scorso. Schmidt spiega che sono in corso di progettazione dei data center, vale a dire dei centri di calcolo per supportare l’intelligenza artificiale, che consumeranno 10 gigawatt ciascuno, ossia l’equivalente di dieci centrali nucleari. Il fabbisogno energetico stimato della IA, continua Schmidt, è di 29 gigawatt entro il 2027 e di altri 67 entro il 2030.

La sua domanda su quante centrali nucleari si possano costruire ogni anno per placare questa fame di energia è ovviamente abbastanza retorica, ma il suo intervento solleva una questione molto concreta. Quanta energia che servirebbe altrove stiamo bruciando per l’intelligenza artificiale? E di preciso, cosa stiamo ottenendo in cambio concretamente? Siamo sicuri che ne valga veramente la pena? Perché accanto a risultati interessanti e positivi in alcune nicchie, continuano ad accumularsi gli esempi di stupidità asinina di questa tecnologia e di figuracce da parte delle aziende che la adottano con eccessiva euforia.

Eppure i grandi nomi del settore informatico insistono a includere a forza la IA in tutti i loro prodotti, da Google a WhatsApp a Word, anche se gli utenti non l’hanno chiesta e in alcuni casi proprio non la vogliono, come è appena avvenuto appunto per WhatsApp.

Questa è la storia di alcuni di questi esempi e delle tecniche concrete che si possono adottare per resistere a un’avanzata tecnologica che per alcuni esperti è un’imposizione invadente e insostenibile.

Benvenuti alla puntata del 28 aprile 2025 del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]


Nella puntata del 24 marzo scorso ho già raccontato alcune delle stupidaggini enunciate con elettronica certezza dalle intelligenze artificiali sulle quali si stanno investendo montagne di miliardi. Ho citato per esempio il fatto che secondo la IA di Google, la trippa è kosher o meno a seconda della religione della mucca dalla quale proviene. Ora gli utenti hanno scoperto un’altra bizzarria fuorviante e ingannevole di questo software: se si chiede a Google il significato di un’espressione o di un modo di dire in inglese, il motore di ricerca spesso risponde mettendo in primo piano una spiegazione completamente falsa, inventata dall’intelligenza artificiale, e solo dopo elenca i normali risultati di ricerca.

Ma l’utente medio non ha modo di sapere che la spiegazione è totalmente sbagliata. Si rivolge appunto a Google perché non conosce quel modo di dire e non è un linguista esperto, e quindi tende a fidarsi di quello che Google gli dice. Anche perché glielo dice con enfatica autorevolezza, con tanto di link a fonti, che esistono ma in realtà dicono tutt’altro.

E così secondo Google esisterebbe per esempio in inglese il modo di dire “l’oritteropo abbassa lo sguardo sempre per primo”, che stando alla IA significherebbe che una persona di un certo tipo tende ad arrendersi facilmente se viene sfidata. Sempre Google afferma che in inglese si dice “non puoi leccare due volte un tasso” per indicare che non si può ingannare due volte la stessa persona, e si dice “c’è sempre una mangusta in ogni aula di tribunale” per riferirsi a una strategia legale adottata da alcuni avvocati [Bluesky]. È tutto falso; è tutta un’allucinazione generata dal modo in cui funziona l’intelligenza artificiale.

Un altro modo di dire inglese che non esiste se non nell’energivora fantasia di silicio della IA di Google è “quando l’ape ronza, le fragole cadono”. So che non esiste perché l’ho inventato io pochi minuti fa per questo podcast. Ma se chiedo lumi all’intelligenza artificiale di Google questa frase è un saying, ossia un modo di dire esistente e usato, e rappresenterebbe “l’importanza delle api nell’impollinazione e nella successiva maturazione dei frutti come appunto le fragole”. Lasciamo stare il fatto che la fragola non è un frutto nel senso botanico del termine (se volete sapere perché, la spiegazione è su Wikipedia): quello che conta è che l’utente si rivolge a Google per avere informazioni e invece ne ottiene sistematicamente una bugia che rischia di non saper riconoscere come tale.

Ma quello che conta ancora di più è che quell’utente ora si ritrova in cima ai risultati di ricerca una risposta generata dalla IA, che la voglia o no. E quindi ogni ricerca fatta su Google consuma molta più energia di prima.

È difficile dire quanta, perché ci sono tantissime variabili da considerare, ma il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha scritto semiseriamente su X che già solo dire “per favore” e “grazie” a ChatGPT costa alla sua azienda decine di milioni di dollari in energia elettrica per elaborare le risposte a questi gesti di cortesia. Secondo una ricerca del Washington Post, far generare a una IA una cinquantina di mail lunghe 100 parole ciascuna consuma circa 7,5 kWh: quanto basta per fare grosso modo quaranta chilometri in auto elettrica.

L’unico modo pratico per evitare di contribuire a questo spreco di energia indesiderato e spesso inutile è usare un motore di ricerca alternativo privo di intelligenza artificiale o nel quale sia possibile disattivare le funzioni basate su IA, come per esempio DuckDuckGo [istruzioni; link diretto alle impostazioni].

In questo caso, insomma, l’intelligenza artificiale fornisce un disservizio, inganna gli utenti e spreca energia. Ma può anche fare molto di più: per esempio può danneggiare l’azienda che la usa. E se l’azienda in questione è una di quelle legate a doppio filo all’intelligenza artificiale, l’ironia della situazione diventa particolarmente vistosa.


Cursor.com è una delle principali aziende che sta cavalcando la popolarità dell’intelligenza artificiale come assistente per la scrittura rapida di software. Una decina di giorni fa, uno dei clienti di Cursor.com, uno sviluppatore di software, ha notato che non era più possibile collegarsi al sito dell’azienda da più di un dispositivo, cosa che invece prima si poteva fare. Gli sviluppatori lo fanno spessissimo per necessità di lavoro.

Il cliente ha contattato l’assistenza clienti di Cursor.com, e un assistente che si faceva chiamare Sam gli ha risposto via mail che questa situazione era normale e prevista, perché era dettata da una nuova regola legata a esigenze di sicurezza e ora serviva un abbonamento distinto per ciascun dispositivo. Ma la regola non esisteva: se l’era inventata Sam, che come avrete sospettato è un’intelligenza artificiale. Una IA che fra l’altro non dichiarava di essere una macchina e si spacciava per una persona.

Il cliente ha segnalato inizialmente la novità apparente su Reddit, e così molti altri utenti sviluppatori di Cursor.com, indignati per la grave riduzione dell’usabilità del software comportata da questa regola, hanno disdetto i loro abbonamenti, annunciando pubblicamente la loro decisione e spargendo la voce.

Ci sono volute tre ore prima che qualcuno di Cursor.com, una persona in carne e ossa, intervenisse e spiegasse che la nuova regola non esisteva e che si trattava di “una risposta inesatta data da un bot di supporto pilotato dalla IA”. Uno dei cofondatori dell’azienda ha chiesto pubblicamente scusa e il cliente che aveva segnalato inizialmente la situazione è stato rimborsato. Ma resta il fatto che Cursor.com non aveva avvisato gli utenti che l’assistenza clienti di primo livello era fatta da un’intelligenza artificiale e anzi dava alla sua IA un nome di persona. Anche qui, l’intelligenza artificiale veniva imposta agli utenti senza ma e senza se.

È particolarmente ironico che un’azienda che vive di intelligenza artificiale e che fa soldi vendendo strumenti di miglioramento della produttività basati su IA sia stata tradita dal proprio eccesso di fiducia in questa tecnologia, che ha fatto ribellare i suoi utenti chiave, esperti di informatica. E la lezione di fondo, per qualunque azienda, è che esporre verso i clienti un chatbot che genera risposte usando l’intelligenza artificiale comporta un rischio reputazionale altissimo; prima o poi quella IA avrà una cosiddetta allucinazione e produrrà una risposta falsa e dannosa [Ars Technica].

E i campioni in fatto di esposizione al pubblico di intelligenze artificiali sono i motori di ricerca come Google e i servizi conversazionali di IA come ChatGPT, Claude o Perplexity. O perlomeno lo sono stati fino a pochi giorni fa, quando sono stati spodestati dall’introduzione di un servizio di intelligenza artificiale in WhatsApp e altre applicazioni. Nelle prossime settimane, circa due miliardi e mezzo di persone in tutto il mondo si troveranno imposto a forza il servizio di IA di Meta.


Se avete notato un cerchio blu nel vostro WhatsApp, in Facebook Messenger o in Instagram, avete già ricevuto l’intelligenza artificiale di Meta: un chatbot che risponde alle vostre domande usando la IA gestita dall’azienda di Mark Zuckerberg. Come tutte le intelligenze artificiali, genera risposte che possono essere completamente sbagliate ma superficialmente plausibili, e questo Meta lo dice nel lungo messaggio di avviso che compare la prima volta che si avvia Meta AI (si chiama così).

Il problema è che questa intelligenza artificiale di Meta non è disattivabile o rimovibile: è imposta. Certo, Meta dichiara che Meta AI non può leggere le vostre conversazioni, quindi basterebbe ignorarla e far finta che non ci sia. Ma la tentazione è forte, e miliardi di persone che non hanno mai interagito con una IA e non ne conoscono pregi e limiti proveranno a usarla, senza leggere le avvertenze in molti casi, e crederanno che sia attendibile.

Quelle avvertenze, fra l’altro, sconsigliano di “condividere informazioni, anche sensibili, su di te o altre persone che non vuoi che l’IA conservi e utilizzi”, e dicono che “Meta condivide le informazioni con partner selezionati”. E in una mail separata, che moltissimi non leggeranno, Meta avvisa che userà le informazioni pubbliche degli utenti, “come commenti e post dagli account di persone di almeno 18 anni sulla base degli interessi legittimi.”

In altre parole, qualunque conversazione fatta con questa IA, qualunque domanda di natura medica, qualunque richiesta di informazioni su qualunque persona, argomento, prodotto o servizio verrà digerita dalla IA di Meta e venduta ai pubblicitari. Cosa mai potrebbe andare storto? [BBC]

È vero che Meta specifica, sempre nella mail separata, che ogni utente ha il diritto di opporsi all’uso delle sue informazioni. Ma quanti sapranno di questo diritto? E di questi, quanti lo eserciteranno? E soprattutto, ancora una volta, all’utente viene imposto un servizio di intelligenza artificiale potenzialmente ficcanaso e spetta a lui o lei darsi da fare per non esserne fagocitato.

Lo stesso tipo di adozione forzata si vede in Word e Powerpoint e in generale nei prodotti Microsoft: tutti integrano Copilot, la IA dell’azienda, e gli utenti devono arrabattarsi, spesso con modifiche molto delicate e poco ortodosse di Windows, se non vogliono avere tra i piedi l’onnipresente icona di Copilot. Bisogna per esempio modificare delle voci nel Registro oppure adottare una versione particolare di Windows 10 garantita fino al 2032 [The Register].

La domanda di fondo, dopo questa carrellata di esempi, è molto semplice: se l’intelligenza artificiale generalista è davvero un’invenzione così efficace e utile agli utenti come viene detto dai suoi promotori, perché le aziende sentono il bisogno di imporcela invece di lasciare che siamo noi a scegliere di adottarla perché abbiamo visto che funziona?

Ho provato a fare questa domanda a ChatGPT, e la sua risposta è stata particolarmente azzeccata e rivelatrice: “L’adozione forzata dell’IA” dice ChatGPT “non nasce tanto dal fatto che non funziona, ma piuttosto da dinamiche di potere, controllo del mercato, gestione dell’innovazione e tentativi di plasmare le abitudini degli utenti. Ma la vera prova di efficacia dell’IA sarà quando gli utenti vorranno usarla non perché devono, ma perché vogliono.”

So che in realtà sta semplicemente usando le parole chiave della mia domanda per rispondermi in modo appagante. Ma lo sta facendo dannatamente bene. Resistere alle sue lusinghe di instancabile yesman sarà davvero difficile. Prepariamoci.

Podcast RSI – Attacco su misura per chi crea software con l’IA: “slopsquatting”

Questo è il testo della puntata del 14 aprile 2025 del podcast Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto. Il testo include anche i link alle fonti di questa puntata.

Le puntate del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite iTunes, YouTube Music, Spotify e feed RSS. Il mio archivio delle puntate è presso Attivissimo.me/disi.

La prossima puntata verrà pubblicata il 28 aprile (lunedì 21 non ci sarà un nuovo podcast).


Va di moda, nel mondo informatico, appoggiarsi alle intelligenze artificiali per creare programmi risparmiando tempo, denaro e risorse umane e mentali. Ma questo nuovo metodo di lavoro porta con sé nuove vulnerabilità, che spalancano le porte ai criminali informatici più sofisticati in maniere inaspettate e poco intuitive ma devastanti.

Per infettare uno smartphone, un tablet o un computer non serve più convincere la vittima a installare un’app di provenienza non controllata, perché il virus può essere già presente nell’app originale. Ce lo ha messo, senza rendersene conto, l’autore dell’app; o meglio, ce lo ha messo l’intelligenza artificiale usata da quell’autore.

Questa è la storia di una di queste nuove vulnerabilità consentite dall’intelligenza artificiale: il cosiddetto slopsquatting, da conoscere anche se non si è sviluppatori o programmatori, per evitare che l’entusiasmo per la IA permetta ai malviventi online di insinuarsi nei processi aziendali eludendo le difese tradizionali.

Benvenuti alla puntata del 14 aprile 2025 del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]


La sicurezza informatica è una gara fra guardie e ladri, dove quasi sempre i ladri agiscono e le guardie reagiscono. I criminali inventano una tecnica di attacco e gli esperti di sicurezza la studiano per trovare il modo di neutralizzarla. Ma non è sempre così. In questa puntata vi racconto un caso in cui le guardie giocano d’anticipo, in maniera creativa e originale, immaginando un tipo di attacco nuovo e fornendo gli strumenti per bloccarlo ancora prima che i criminali riescano a metterlo in atto.

Chi crea programmi si affida oggi sempre più spesso all’intelligenza artificiale come assistente per la scrittura delle parti più tediose e ripetitive. C’è anche chi si affida totalmente alle IA e genera programmi senza saper programmare, nel cosiddetto vibe coding di cui ho parlato nella puntata del 31 marzo scorso. Copilot, ChatGPT e Cursor sono solo alcuni esempi di questi assistenti.

Ma anche senza arrivare a delegare tutto alle intelligenze artificiali, questo comportamento crea una nuova opportunità di attacco informatico con una tecnica originale e inaspettata, difficile da immaginare per una persona non addetta ai lavori. Questa tecnica si chiama slopsquatting: un nome coniato dall’esperto di sicurezza Seth Larson.

Il termine unisce due parole inglesi già molto usate in informatica: la prima è slop, che significa “sbobba, brodaglia” e viene usata in senso dispregiativo per indicare il prodotto mediocre, scadente e pieno di errori di molte intelligenze artificiali in vari settori. Una foto sintetica in cui il soggetto ha sei dita, per esempio, o ha una pelle che sembra fatta di plastica, è un tipico caso di slop. La maggior parte della gente non si accorgerà dell’errore o della scarsa qualità e accetterà la sbobba; anzi, a furia di mangiare solo quella si abituerà e la considererà normale.

Nella programmazione assistita dall’intelligenza artificiale, lo slop è un pezzo di codice generato che funziona, sì, ma è inefficiente o vulnerabile oppure non è in grado di gestire alcune situazioni particolari.

La seconda parola che definisce questa nuova forma di attacco è squatting: non c’entra la ginnastica, perché in informatica lo squatting è la pratica consolidata da tempo di occupare una risorsa, per esempio un nome di un sito, al solo scopo di infastidire, truffare o estorcere denaro. Chi compra nomi di dominio o di profili social che corrispondono a nomi di aziende o di celebrità per impedire che lo facciano i legittimi titolari di quei nomi, o allo scopo di chiedere soldi per cederglieli senza attendere le vie legali, fa squatting. I criminali che registrano nomi di siti simili a quelli ufficiali, contando sul fatto che molta gente sbaglia a digitare e sbaglia in modo prevedibile, finendo sui siti dei criminali e immettendovi le proprie password perché crede di essere nel sito ufficiale, fa typosquatting, perché l’errore di battitura in inglese è chiamato typo.

Lo slopsquatting, questa nuova tecnica di attacco al centro di questa storia, è un misto di questi due concetti. In pratica, il criminale crea e pubblica online una risorsa di programmazione malevola, un cosiddetto package o pacchetto, che ha un nome molto simile a quello di una risorsa attendibile e poi aspetta che l’intelligenza artificiale che crea codice di programmazione sbagli e usi per errore quella risorsa malevola al posto di quella genuina.

Chi crea software, infatti, raramente scrive tutto il codice da zero: di solito attinge a funzioni preconfezionate da altri e ampiamente collaudate, che appunto prendono il nome di pacchetti e sono pubblicate online in siti appositi. Ma se l’intelligenza artificiale sbaglia e attinge invece a un pacchetto pubblicato dai criminali con un nome ingannevole, senza che nessuno se ne accorga, il codice ostile dei malviventi verrà integrato direttamente nell’app ufficiale.

Schema dell’attacco, tratto da We Have a Package for You!, Arxiv.org.

In altre parole, il cavallo di Troia informatico, ossia l’app malevola, non arriva dall’esterno, cosa che genera ovvie e facili diffidenze, ma viene costruito direttamente dal creatore originale dell’app senza che se ne renda conto. E a nessuno viene in mente di pensare che l’app ufficiale possa essere infetta e possa essa stessa aprire le porte ai ladri: è quindi un canale di attacco subdolo e letale.


Ma come fa un’intelligenza artificiale a commettere un errore del genere? È semplice: le intelligenze artificiali attuali soffrono di quelle che vengono chiamate in gergo allucinazioni. Per loro natura, a volte, producono risultati sbagliati ma a prima vista simili a quelli corretti. Nel caso delle immagini generate, un’allucinazione può essere una mano con sei dita; nel caso del testo generato da una IA, un’allucinazione può essere una parola che ha un aspetto plausibile ma in realtà non esiste nel vocabolario; e nel caso del codice di programmazione, un’allucinazione può essere una riga di codice che richiama un pacchetto di codice usando un nome sbagliato ma simile a quello giusto.

A prima vista sembra logico pensare che i criminali che volessero approfittare di questo errore dovrebbero essere incredibilmente fortunati, perché dovrebbero aver creato e pubblicato un pacchetto che ha esattamente quello specifico nome sbagliato generato dall’allucinazione dell’intelligenza artificiale. Ma un articolo tecnico pubblicato un mese fa, a marzo 2025 [We Have a Package for You! A Comprehensive Analysis of Package Hallucinations by Code Generating LLMs, disponibile su Arxiv.org], da un gruppo di ricercatori di tre università statunitensi rivela che gli sbagli delle IA tendono a seguire degli schemi sistematici e ripetibili e quindi non è difficile prevedere quali nomi verranno generati dalle loro allucinazioni.

Secondo questi ricercatori, “questa ripetibilità […] rende più facile identificare i bersagli sfruttabili per lo slopsquatting osservando soltanto un numero modesto di generazioni. […] Gli aggressori non hanno bisogno di […] scovare per forza bruta i nomi potenziali: possono semplicemente osservare il comportamento [delle IA], identificare i nomi comunemente generati dalle loro allucinazioni, e registrarseli.”

Un altro problema documentato dai ricercatori è che i nomi generati per errore sono “semanticamente convincenti”: il 38% ha, in altre parole, nomi somiglianti a quelli di pacchetti autentici. E comunque in generale hanno un aspetto credibile. Questo rende difficile che gli sviluppatori possano accorgersi a occhio di un errore.

C’è poi un terzo aspetto di questo problema di sicurezza: se uno specifico errore in un nome di pacchetto generato si diffonde e diventa popolare, perché per esempio viene consigliato spesso dalle intelligenze artificiali e nei tutorial pubblicati senza verifiche, e a quel punto un aggressore registra quel nome, le intelligenze artificiali finiranno per suggerire inconsapevolmente di attingere proprio al pacchetto malevolo, e per i criminali diventerà molto facile sfruttare massicciamente questa tecnica.

Se poi chi crea il software non sa programmare ma si affida totalmente alla IA, tenderà a fidarsi ciecamente di quello che l’intelligenza artificiale gli suggerisce. Come spiegano i ricercatori, “Se la IA include un pacchetto il cui nome è generato da un’allucinazione e sembra plausibile, il percorso di minima resistenza spesso è installarlo e non pensarci più”. E se nessuno controlla e nessuno ci pensa più, se nessuno si chiede A cosa serve esattamente questo pacchetto richiamato qui?”, o se la domanda viene posta ma la risposta è “Boh, non lo so, ma il programma funziona, lascialo così”, il software ostile creato dai criminali diventerà parte integrante del software usato in azienda.

Di fronte a un attacco del genere, le difese tradizionali dell’informatica vacillano facilmente. È l’equivalente, nel mondo digitale, di sconfiggere un esercito non con un attacco frontale ma intrufolandosi tra i suoi fornitori e dando ai soldati munizioni sottilmente difettose.

Per fortuna gli addetti ai lavori in questo caso hanno anche qualche idea su come proteggersi da questa nuova tecnica.


I ricercatori che hanno documentato questo comportamento pericoloso dei generatori di codice hanno inoltre scoperto che ci sono alcune intelligenze artificiali, in particolare GPT-4 Turbo e DeepSeek, che sono in grado di riconoscere i nomi dei pacchetti sbagliati che essi stessi hanno generato, e lo fanno con un’accuratezza superiore al 75%. Conviene quindi prima di tutto far rivedere alle intelligenze artificiali il codice che hanno prodotto, e già questo è un passo avanti fattibile subito.

Inoltre le aziende del settore della sicurezza informatica hanno già preparato degli strumenti appositi, che si installano nell’ambiente di sviluppo e nel browser e sono in grado di rilevare i pacchetti ostili ancora prima che vengano integrati nel programma che si sta sviluppando. Una volta tanto, le guardie sono in anticipo sui ladri, che finora non sembrano aver sfruttato questa tecnica.

Come capita spesso, insomma, le soluzioni ci sono, ma se chi ne ha bisogno non sa nemmeno che esiste il problema, difficilmente cercherà di risolverlo, per cui il primo passo è informare della sua esistenza. E come capita altrettanto spesso, lavorare al risparmio, eliminando gli sviluppatori umani competenti e qualificati per affidarsi alle intelligenze artificiali perché costano meno e fanno fare bella figura nel bilancio annuale dell’azienda, introduce nuovi punti fragili che devono essere protetti e sono difficilmente immaginabili da chi prende queste decisioni strategiche, perché di solito non è un informatico.

Il problema centrale dello slopsquatting non è convincere gli informatici: è convincere i decisori aziendali. Ma questa è una sfida umana, non tecnica, e quindi il Disinformatico si deve fermare qui. Speriamo in bene.

Fonti

Risky Bulletin: AI slopsquatting… it’s coming!, Risky.biz, 2025

The Rise of Slopsquatting: How AI Hallucinations Are Fueling a New Class of Supply Chain Attacks, Socket.dev, 2025

Podcast RSI – Smart TV che fanno la spia mandando screenshot di quello che guardiamo

Questo è il testo della puntata del 7 aprile 2025 del podcast Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto. Il testo include anche i link alle fonti di questa puntata.

Le puntate del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite iTunes, YouTube Music, Spotify e feed RSS. Il mio archivio delle puntate è presso Attivissimo.me/disi.


[CLIP letta da voce sintetica: “Con l’invenzione e lo sviluppo della televisione, e il progresso tecnico che rese possibile di ricevere e trasmettere simultaneamente sullo stesso apparecchio, il concetto di vita privata si poteva considerare del tutto scomparso. Ogni cittadino, o meglio ogni cittadino che fosse abbastanza importante e che valesse la pena di sorvegliare, poteva essere tenuto comodamente sotto gli occhi della polizia e a portata della propaganda ufficiale”]

George Orwell, l’autore del celeberrimo libro distopico 1984 dal quale sono tratte queste parole, era un ottimista. Pensava che la sorveglianza tramite la tecnologia sarebbe stata applicata solo a chi fosse abbastanza importante. Oggi, invece, la sorveglianza tecnologica si applica a tutti, in massa, e per di più siamo noi utenti a pagare per i dispositivi che la consentono.

Uno di questi dispositivi è il televisore, o meglio la “Smart TV”, come va di moda chiamarla adesso. Sì, perché buona parte dei televisori moderni in commercio è dotata di un sistema che raccoglie informazioni su quello che guardiamo sullo schermo e le trasmette a un archivio centralizzato. Non a scopo di sorveglianza totalitaria, ma per mandarci pubblicità sempre più mirate, basate sulle nostre abitudini e i nostri gusti. In sostanza, molti televisori fanno continui screenshot di quello che state guardando, non importa se sia una serie di Netflix, un videogioco o un vostro video personale, e li usano per riconoscere cosa state guardando e per suggerire ai pubblicitari quali prodotti o servizi mostrarvi.

Probabilmente non ne avete mai sentito parlare, perché non è una caratteristica tecnica che i fabbricanti sbandierano fieramente, ma esiste, e funziona talmente bene che almeno un’azienda costruttrice ha guadagnato più da questa sorveglianza di massa che dalla vendita dei propri televisori.

Questa è la storia di questo sistema di sorveglianza integrato, di come funziona e soprattutto di come controllare se è presente nella vostra Smart TV e di come disattivarlo.

Benvenuti alla puntata del 7 aprile 2025 del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]


Se avete una Smart TV, uno di quei televisori ultrapiatti che si collegano a Internet, probabilmente ogni volta che lo usate per guardare qualcosa siete in compagna di un ospite non invitato.

Questo ospite si chiama ACR, che sta per Automated Content Recognition o “riconoscimento automatico dei contenuti”. È un software, integrato nel televisore, che raccoglie dati su tutto quello che guardate e li manda a un archivio centrale per identificare cosa state guardando e mandarvi pubblicità personalizzate. La sua esistenza non è un segreto in senso stretto, ma i fabbricanti di televisori non si sforzano molto per farla conoscere al consumatore medio.

Questo ACR effettua continuamente delle catture dello schermo, degli screenshot, di quello che state vedendo; lo fa con qualunque cosa venga mostrata sullo schermo, quindi non solo programmi di canali televisivi ma anche Blu-Ray, sessioni di videogioco, video personali e schermate di lavoro per chi, come me, usa una Smart TV come monitor gigante per il proprio computer. Ne fa veramente tante, di queste catture: fino a 7200 ogni ora, ossia circa due al secondo.

Queste catture vengono elaborate per crearne una sintesi, una sorta di impronta digitale [fingerprint in inglese] che viene confrontata con un enorme archivio di contenuti video di vario genere, compresi gli spot pubblicitari. Quando viene trovata una corrispondenza, il sistema deduce che state guardando quel contenuto e avvisa i gestori del servizio, che possono vendere quest’informazione a scopo pubblicitario o per proporre contenuti a tema. Queste vendite rappresentavano, nel 2022, un mercato che valeva quasi venti miliardi di dollari ed è in continua crescita.

I fabbricanti che partecipano al sistema ACR sono fra i più blasonati: nomi come Roku, Samsung, LG, Sony, Hisense e tanti altri. Non è un sistema particolarmente nuovo, perché esiste almeno dal 2011. E funziona molto bene, almeno dal punto di vista di chi lo vende: a novembre 2021, uno di questi fabbricanti di Smart TV, Vizio, uno dei più importanti negli Stati Uniti, ha guadagnato dalla vendita dei dati dei propri clienti più del doppio di quello che ha ottenuto dalla vendita degli apparecchi televisivi [The Verge; Vizio].

Schema generale del funzionamento dell’ACR (da Watching TV with the Second-Party: A First Look at Automatic Content Recognition Tracking in Smart TVs, Arxiv.org, 2024).

Probabilmente a questo punto vi state chiedendo se catturare di nascosto quello che c’è sullo schermo della TV che sta in casa vostra sia legale. La risposta, come sempre in questi casi, è un grosso “dipende”. Le normative statunitensi sono molto permissive, mentre quelle europee sono orientate alla tutela del consumatore.

Eppure anche negli Stati Uniti, quella stessa Vizio che ha guadagnato così tanto dall’uso dell’ACR era stata sanzionata dalla Commissione federale per il commercio [FTC] nel 2017 perché con questo sistema raccoglieva i dati di ascolto di undici milioni di televisori senza il consenso dei consumatori e senza che quei consumatori ne fossero a conoscenza. Secondo la Commissione, Vizio aveva reso facile associare a questi dati televisivi numerose informazioni personali come “sesso, età, reddito, stato civile, dimensioni del nucleo famigliare, livello di istruzione, proprietà e valore dell’abitazione” e ha anche “venduto queste informazioni a terzi, che le hanno usate a vari scopi, compresa la pubblicità mirata”.

La sanzione, di circa 2 milioni di dollari, è stata in sostanza trascurabile: un costo operativo più che una punizione efficace [FTC; FTC]. Un tribunale federale statunitense ha poi approvato un risarcimento di 17 milioni di dollari in seguito a una class action avviata per le stesse ragioni contro la stessa azienda [Class Law Group; Hunton.com]. Questo caso dimostra la disinvoltura con la quale le aziende trattano i dati e i diritti dei consumatori.


C’è anche un altro tipo di disinvoltura aziendale legato a questo riconoscimento automatico dei contenuti: l’idea che bombardare l’utente di pubblicità sia non tanto un male necessario, ma addirittura un beneficio per il consumatore. Come dice una presentazione di Samsung dedicata al mercato canadese, “la tecnologia ACR offre numerosi benefici sia per gli spettatori, sia per gli inserzionisti. Per gli spettatori, l’ACR crea un’esperienza televisiva veramente personalizzata.”

La pagina della presentazione di Samsung che parla di “esperienza televisiva veramente personalizzata” grazie all’ACR.
Il flusso di dati dell’ACR di Samsung che conferma la cattura di due immagini al secondo da parte del televisore.

Samsung spiega che i consumatori sono “sovraccaricati dalla quantità di scelte disponibili e faticano a scoprire contenuti nuovi e pertinenti”. Oltre l’80% degli interpellati in uno studio svolto nel 2022 dall’azienda, sempre in Canada, ha dichiarato che sarebbe interessato a ricevere suggerimenti intelligenti sui contenuti per aiutarlo a trovare serie TV di suo gradimento. Ma desiderare di “ricevere suggerimenti su cosa guardare” non è la stessa cosa che voler essere spiati in tutto quello che si guarda alla TV pur di ricevere quei suggerimenti.

Alle aziende, insomma, sembra che non passi nemmeno per l’anticamera del cervello l’ipotesi che chi ha comprato un televisore, pagandolo con i propri soldi, non voglia essere bombardato da pubblicità che non ha richiesto e voglia invece usare il televisore come vuole lui o lei e non come glielo impone di nascosto un fabbricante. Per questi produttori di televisori è a quanto pare inconcepibile che qualcuno voglia vivere senza spot pubblicitari e che non desideri una “esperienza televisiva personalizzata”, ma voglia semplicemente guardare la TV in santa pace.

La Smart TV non è la versione piatta del televisore classico, non è un dispositivo passivo che mostra a chi lo ha comprato quello che gli interessa: è diventato un fragoroso, ossessivo, insistente chioschetto pubblicitario al servizio dei fabbricanti, degli inserzionisti e dei data broker che guadagnano miliardi vendendo i fatti nostri.

E in questa presentazione di Samsung c’è annidato anche un altro dato interessante: il servizio ACR di questa azienda ha anche una funzione cross-device. In altre parole, è capace di coinvolgere in questa sorveglianza commerciale anche gli altri dispositivi connessi, come i telefonini e i tablet. Piattaforme commerciali come Samba TV usano i dati dell’ACR per mostrare sui telefonini di casa le stesse pubblicità che passano sulla Smart TV [The Viewpoint]. Quei telefonini vengono associati alla casa perché si collegano al Wi-Fi domestico, come fa anche il televisore, e quindi hanno lo stesso indirizzo IP.

La pagina della presentazione di Samsung che parla di funzioni cross-device.

Molti utenti pensano che il telefonino li ascolti, perché vedono comparire sul suo schermo le pubblicità di cose di cui hanno parlato, ma in realtà è probabile che ad ascoltarli o a dedurre i loro interessi sia quell’altro schermo che hanno in casa.

Vediamo allora come scoprire se una Smart TV fa la spia e come disattivare questa funzione.


Per tagliare la testa al toro ed evitare completamente la sorveglianza commerciale dell’ACR nei televisori smart ci sono due soluzioni. La prima è… non acquistare una Smart TV.

Al posto del televisore, infatti, si può acquistare un monitor per computer. Questi dispositivi, almeno per ora, non hanno funzioni di sorveglianza e si possono collegare al set top box per lo streaming, al computer o al lettore Blu-Ray. Il difetto di questa soluzione è che chi desidera uno schermo molto grande non troverà monitor per computer delle dimensioni desiderate. In alternativa, si può scegliere un videoproiettore, che consente di avere immagini molto grandi ed è anch’esso, per ora, privo di funzioni di riconoscimento dei contenuti proiettati.

La seconda soluzione è acquistare una Smart TV, ma non collegarla a Internet, né tramite cavo Ethernet né tramite Wi-Fi. In questo modo, se anche dovesse acquisire degli screenshot di quello che si sta guardando, non potrà trasmettere alcuna informazione al suo fabbricante. È quello che ho fatto io: il televisore del Maniero Digitale è una Smart TV OLED collegata a un computer, a un set top box o a un riproduttore di Blu-Ray esclusivamente tramite cavo HDMI, lungo il quale non transitano informazioni pubblicitarie.

Se invece avete già una Smart TV e volete sapere se sorveglia quello che guardate, su Internet ci sono numerose istruzioni dettagliate, per ogni specifica marca, che spiegano in quale menu, sottomenu e sotto-sottomenu andare per cercare le funzioni-spia; le trovate linkate su Attivissimo.me [articolo su ZDNet; articolo su The Markup].

A dimostrazione del fatto che le aziende non ci tengono affatto a informare il consumatore che viene sorvegliato, queste funzioni non vengono indicate con un nome esplicativo o almeno con la sigla standard ACR, ma sono presenti con nomi decisamente eufemistici e ingannevoli. Per Samsung, per esempio, il nome da cercare è Viewing Information Services, ossia “servizi per le informazioni di fruizione”; per Sony è Samba Services Manager.

Considerata la tendenza crescente a guardare film e serie TV mentre si usa lo smartphone o si fa altro, tanto che i copioni di molte nuove produzioni vengono scritti facendo dire ai personaggi ogni tanto un riassunto della situazione per i più distratti, si può dire che viviamo in un mondo nel quale i nostri televisori guardano noi più attentamente di quanto noi guardiamo loro, e sanno di noi molto più di quello che sappiamo noi di loro. Non dovremmo preoccuparci che possano diventare senzienti con l’intelligenza artificiale, ma che siano già diventati insopportabilmente pettegoli.

Fonti

How to disable ACR on your TV (and why doing it makes such a big difference for privacy), ZDnet, 2025

How to disable ACR on your TV (and stop companies from spying on you), ZDnet, 2025

Your Smart TV Knows What You’re Watching, The Markup, 2023

Cassandra Crossing/ ACR, la Smart-TV vi spia davvero, Medium.com, 2025

Smart TV, così i produttori tracciano le nostre abitudini, Agendadigitale.eu, 2024

Automatic Content Recognition Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Software), By Content (Audio, Video, Image), By Platform, By Technology, By Industry Vertical, By End Use, By Resolution, By Distribution Channel, And Segment Forecasts, 2025 – 2030, Grand View Research

Automatic content recognition, Wikipedia

ACR (Automatic Content Recognition), Acrcloud.com (archiviato su Archive.org), 2017

Automated Content Recognition: Discussion Paper – Phase 1 ‘Existing technologies and their impact on IP’, European Union Intellectual Property Office, 2020

Automated Content Recognition: Discussion Paper – Phase 2 ‘IP enforcement and management use cases’, European Union Intellectual Property Office, 2022

Watching TV with the Second-Party: A First Look at Automatic Content Recognition Tracking in Smart TVs, Arxiv.org, 2024

Vizio’s profit on ads, subscriptions, and data is double the money it makes selling TVs, The Verge, 2021

Vizio Smart TVs Are Watching You Back Even Harder Than Most, Consumerist, 2015 (archiviato su Archive.org)

Podcast RSI – “Vibe coding”: creare programmi senza saper programmare

Questo è il testo della puntata del 31 marzo 2025 del podcast Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto. Il testo include anche i link alle fonti di questa puntata.

Le puntate del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite iTunes, YouTube Music, Spotify e feed RSS. Il mio archivio delle puntate è presso Attivissimo.me/disi.


[AUDIO: picchiettio su una tastiera]

Il crepitio dei tasti di un programmatore che scrive codice per comporre un programma è probabilmente uno dei suoni più caratteristici dell’informatica. Da decenni, saper programmare significa avere pieno potere, avere la facoltà di far fare quello che si vuole al computer o tablet o telefono che sia, poter creare app, senza dover dipendere da nessuno. Ma quel potere richiede studio e impegno: bisogna imparare i linguaggi di programmazione, ciascuno con una sintassi e delle regole differenti, e per molte persone questo non è facile o è semplicemente impossibile. Programmare resta così un’arte praticata da pochi e ammirata a rispettosa distanza dai più.

Tutto questo, però, sta forse per cambiare improvvisamente. Se state pensando di diventare programmatori o sviluppatori, o se siete genitori e pensate che far studiare gli arcani incantesimi della programmazione sia la strada maestra per una carriera informatica garantita per i vostri figli, ci sono due parole che vi conviene conoscere: vibe coding.

Sono due parole che sono state abbinate per la prima volta solo due mesi fa e stanno già trasformando profondamente il modo in cui si crea il software. Non lo si scrive più tediosamente riga per riga, istruzione per istruzione, ma lo si descrive, in linguaggio naturale, semplicemente parlando. Le macchine fanno il resto. O almeno così sembra.

Questa è la storia, breve ma intensa, del vibe coding, di cosa significa esattamente, di chi ha coniato questo termine, e del perché tutti i grandi nomi dell’informatica stanno correndo per reinventarsi, per l’ennesima volta, inseguendo questo mantra.

Benvenuti alla puntata del 31 marzo 2025 del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]


Questa storia inizia esattamente il 3 febbraio scorso, quando in Europa è passata da poco la mezzanotte. Andrej Karpathy, ex direttore per l’intelligenza artificiale di Tesla, cofondatore di OpenAI (quella di ChatGPT, per intenderci) e una delle menti più influenti nel settore, pubblica su X un post nel quale descrive un nuovo modo di scrivere codice di programmazione usando toni quasi poetici, perlomeno per un informatico: lui si “abbandona alle vibrazioni” e “dimentica persino che esiste il codice”. Karpathy crea programmi parlando ad alta voce, “praticamente senza mai toccare la tastiera”, dice, lasciando che il riconoscimento vocale e l’intelligenza artificiale traducano le sue istruzioni verbali in righe di codice di programmazione.

Screenshot del post di Karpathy.

Karpathy descrive il concetto generale, il cosiddetto vibe, la “vibrazione” appunto, di quello che vuole ottenere,e lascia che sia il computer a fare il lavoro di manovalanza: quello di trasformare quel concetto in software, ossia di fare il coding, la scrittura del codice secondo le regole del linguaggio di programmazione desiderato.

Senza volerlo, Andrej Karpathy ha coniato un termine, vibe coding, che di colpo ha dato un nome facile e accattivante a una tendenza già in atto nel mondo della programmazione da quando è diventato evidente che le intelligenze artificiali sono in grado di generare codice di programmazione con la stessa facilità con la quale generano testi, suoni e immagini.

E così milioni di tastiere crepitanti sono cadute, quasi all’unisono nel silenzio, abbracciando il vibe coding. Le aziende cercano disperatamente i vibe coder, ossia le persone capaci di generare in poche ore fiumi di codice che prima avrebbero richiesto giorni o settimane. I programmatori tradizionali si sentono improvvisamente come un calamaio di fronte a una biro.

Questo modo di scrivere software, di creare gli elementi fondamentali che determinano il funzionamento di tutti i dispositivi elettronici che usiamo, dai televisori alle automobili, dalle macchine per radiografie ai sistemi di gestione della contabilità, della sanità e del fisco, è un cambiamento enorme.

La maniera tradizionale di sviluppare codice richiede la conoscenza dettagliata dei linguaggi di programmazione e della loro pignola, implacabile sintassi. Una lettera fuori posto, una parentesi di troppo o una di meno, un parametro indicato nell’ordine sbagliato, e non funziona più niente. Ma l’intelligenza artificiale sta cambiando questo approccio, introducendo degli assistenti alla creazione di codice che sono in grado di interpretare la descrizione di un problema, espressa in parole comuni (anche in italiano), e generare del codice che funziona.

Non c’è più bisogno di studiare e ricordare tutti i vari linguaggi informatici: basta esprimersi in modo naturale in una sola lingua, quella che si usa tutti i giorni. Programmare non è più un’arte oscura riservata a una élite, ma arriva alla portata di tutti.

Le persone che hanno idee creative ma non hanno esperienza di programmazione possono ora creare dei prototipi descrivendo a un’intelligenza artificiale cosa hanno in mente. Come dice sempre Andrej Karpathy nel suo ormai storico post, “non sto scrivendo codice – semplicemente vedo cose, dico cose, eseguo cose, e copio e incollo cose, e grosso modo funziona”.

Chi ha esperienza di sviluppo e programmazione, invece, può usare questi strumenti per automatizzare le parti ripetitive della creazione di un programma e diventare più veloce. Le porzioni standard di un software, cose come per esempio una finestra di immissione di dati o di conferma di un codice di accesso, vengono generate dall’intelligenza artificiale, mentre lo sviluppatore si concentra sulla progettazione generale ad alto livello, riducendo drasticamente i tempi di lavoro.

Ma in pratica come funziona tutto questo?


Il vibe coding è un duetto: le persone forniscono istruzioni, descrizioni e obiettivi usando il proprio linguaggio naturale, e gli strumenti di intelligenza artificiale, che sono stati addestrati alimentandoli con enormi quantità di codice e di informazioni di programmazione, traducono tutto questo in una prima bozza di codice.

Le istruzioni fornite sono estremamente semplici e intuitive: cose come “crea un sito che gestisca le prenotazioni, dove i clienti possono vedere quando io sono disponibile e pianificare gli appuntamenti. Il sito deve mandare e-mail di conferma e di promemoria”. Tutto qui. A tutto il resto provvede l’intelligenza artificiale.

È un modo di lavorare iterativo e interattivo, che avanza per affinamenti progressivi: la persona prova la prima bozza e poi chiede alla IA di modificare il codice, descrivendo sempre in linguaggio naturale cosa deve cambiare: per esempio come deve comportarsi il programma se l’utente immette un valore non ammesso e cosa va visualizzato sullo schermo. La persona prova questa seconda bozza e la affina ancora descrivendo le modifiche da fare, e la IA le fa. Il ciclo continua così fino a che il software funziona e il creatore è soddisfatto del risultato. Dato che l’intelligenza artificiale scrive il codice molto più velocemente di qualunque essere umano, è facile effettuare varie passate di affinamento in pochissimo tempo.

L’intelligenza artificiale è anche in grado di correggere eventuali difetti nel codice che ha generato. Quando un software non funziona correttamente, produce un messaggio di errore. Nel vibe coding, il creatore di programmi (che è difficile definire programmatore a questo punto) non analizza l’errore come farebbe tradizionalmente: copia e incolla il messaggio di errore nella chat che sta facendo con l’intelligenza artificiale e lascia che sia questa IA a leggerlo e a trovare e applicare la soluzione opportuna. Anche perché nel vibe coding la persona che sta creando il programma spesso non conosce il linguaggio di programmazione usato e quindi non è in grado di capirne gli errori e correggerli.

Le intelligenze artificiali da adoperare per fare queste cose possono essere specialistiche, come GitHub Copilot, Windsurf AI, Replit e Cursor, oppure intelligenze artificiali generaliste come ChatGPT e Claude, per esempio, che sono in grado di generare anche codice di programmazione.

Ovviamente alle aziende tutto questo fa molta gola, perché promette di ridurre tempi e costi. Con il vibe coding, argomentano, non servono squadre di costosi e supercompetenti programmatori, ma è sufficiente pagare una sola persona con qualifiche più modeste e con pretese economiche altrettanto modeste.

Dario Amodei, fondatore e CEO di Anthropic, l’azienda che ha sviluppato Claude, dice che “non siamo lontani – ci arriveremo fra tre o sei mesi – da un mondo nel quale l’intelligenza artificiale scrive il 90% del codice. Fra dodici mesi potremmo trovarci in un mondo nel quale la IA scrive praticamente tutto il codice.”

[CLIP di Amodei, tratta da Reddit]

I sostenitori di questo nuovo modo di programmare citano come esempio di successo del vibe coding il fatto che il giornalista del New York Times Kevin Roose, che non è un esperto di programmazione, è riuscito a creare numerose applicazioni usando questa tecnica e lo ha raccontato in un seguitissimo articolo.

Un altro esempio molto popolare è il sito fly.pieter.com, che contiene un gioco online (un simulatore di volo molto schematico) che stando al suo creatore, Pieter Levels, guadagna oltre 50.000 dollari al mese vendendo spazi pubblicitari all’interno del mondo virtuale nel quale si svolge l’azione. L’intero gioco è stato realizzato da Levels, da solo e usando l’intelligenza artificiale come assistente, in mezz’ora. Un risultato inimmaginabile con i metodi tradizionali.

Su Internet fioriscono siti che tentano di imitare il successo di Pieter Levels creando in poco tempo videogiochi giocabili anche se poco raffinati, nella speranza di guadagnare qualche soldo. Ma Levels è stato il primo e ha un seguito molto grande sui social network che può proporre ai suoi inserzionisti, mentre chi arriva dopo e lo imita non ha nulla di tutto questo, per cui ha ben poche probabilità di monetizzare la sua pur modesta fatica.

In ogni caso il vibe coding sembra funzionare. Ma prima di buttar via i manuali di programmazione e pensare che basti saper parlare per poter creare programmi, ci sono alcune cose da sapere. Come al solito, quello che sembra troppo bello per essere vero finisce prima o poi per dimostrare di non essere vero.


Il primo problema di questa nuova mania della Silicon Valley è la sua filosofia di base: il creatore del codice non solo non ha bisogno di capirlo, ma anzi capirlo è proprio contrario all’essenza del vibe coding: in realtà non deve essere un creatore ma un utente del codice, e deve accettare quel codice generato dalla IA senza capirlo appieno, altrimenti sta facendo solo programmazione assistita. E questo requisito di non comprendere il codice significa che se il programma non funziona e l’intelligenza artificiale non riesce a sistemarlo, l’aspirante creatore è incapace di intervenire.

Il secondo problema deriva dal primo: anche se il programma creato con il vibe coding sembra funzionare nella maggior parte dei casi, può contenere errori o difetti nei suoi princìpi di funzionamento che emergono solo in casi specifici. Può contenere falle di sicurezza, e modificarlo per manutenzione o aggiornamento è rischioso. Senza una costosa analisi esperta di come funziona, è impossibile sapere come intervenire, e far fare l’intervento all’intelligenza artificiale significa rischiare di introdurre ulteriori errori e incognite, perché la IA non “capisce” in senso stretto cosa sta facendo ma si limita a generare codice statisticamente probabile nel contesto.

Questo è un approccio che può andar bene per creare da zero un prototipo di software, a scopo dimostrativo, qualcosa di semplice per uso personale. Ma gran parte del lavoro degli ingegneri informatici non è di questo genere. Di solito si tratta di interventi su software complesso e preesistente, nel quale la comprensione e la qualità del codice sono fondamentali. Per intervenire su un software di contabilità, per esempio, bisogna capirne non solo il linguaggio informatico, ma anche i princìpi contabili sui quali si basa. E questo l’intelligenza artificiale attuale non lo fa.

Per fare un paragone, il vibe coding applicato a un software già esistente è l’equivalente di un idraulico che invece di studiarsi e capire lo schema dell’impianto sul quale deve intervenire sa che nella maggior parte dei casi che ha visto nella sua carriera le cose miglioravano chiudendo a metà le valvole sui tubi di mandata dispari. Non sa perché, ma di solito funziona. Affidereste il vostro impianto idraulico di casa, o quello di un’intera azienda o di un intero paese, a qualcuno che lavorasse in questo modo?

Probabilmente no. Eppure è esattamente quello che vuole fare Elon Musk, nel suo nuovo ruolo politico, con uno dei software più complessi e ingarbugliati del pianeta: quello che gestisce la previdenza sociale delle persone residenti negli Stati Uniti. Questo software è composto da oltre 60 milioni di righe di codice scritto in COBOL, che è un linguaggio di programmazione creato settant’anni fa, e da milioni di ulteriori righe scritte in altri linguaggi ormai arcaici. L’ultimo aggiornamento importante dei suoi componenti centrali risale agli anni Ottanta del secolo scorso.

Questo è il software che gestisce, fra le altre cose, i pagamenti di previdenza sociale erogati a oltre 65 milioni di persone. Metterci mano senza un’analisi preliminare molto attenta, senza una profonda comprensione del codice che permetta di capire gli effetti a catena di qualunque modifica, significa rischiare di interrompere i pagamenti a milioni di persone che dipendono dalla propria pensione per vivere. Nel 2017 l’agenzia per la previdenza sociale statunitense, che è responsabile di tutto questo sistema, aveva stimato che un ammodernamento dei suoi componenti centrali avrebbe richiesto circa cinque anni. Elon Musk ha dichiarato che vuole farlo nel giro di pochi mesi. Ma l’unico modo per farlo in tempi così stretti è usare l’intelligenza artificiale e rinunciare alle analisi e ai collaudi che normalmente si fanno in situazioni come questa. Cosa mai potrebbe andare storto?

Morale della storia: il vibe coding è un’idea interessante, applicabile in alcuni casi quando le conseguenze di un errore di programmazione non sono gravi e si vuole creare un prototipo che “grosso modo funzioni”, per citare le parole di Andrej Karpathy, ma non può per ora sostituire la competenza di un essere umano che conosce i linguaggi di programmazione e comprende la logica che sta dietro qualunque programma. Non è ancora giunto il momento di buttare via i libri e i manuali, insomma.

Pochi giorni fa ho chiesto a uno sviluppatore che ho incontrato cosa ne pensasse di questa moda del vibe coding, e lui mi ha detto che ne è entusiasta. Non perché lo usi, ma perché sa che avrà più lavoro di prima: quello necessario per correggere i disastri combinati da chi lo usa pensando che ignoranza più IA equivalga a conoscenza, competenza e intelligenza.

Fonti aggiuntive

DOGE Plans to Rewrite Entire Social Security Codebase in Just ‘a Few Months’: Report, Gizmodo, 2025

This Game Created by AI ‘Vibe Coding’ Makes $50,000 a Month. Yours Probably Won’t, 404Media, 2025

Vibe Coding with Cursor, Dolthub.com, 2025

What is vibe coding? How creators are building software with no coding knowledge, discussione su Ycombinator, 2025

What is Vibe Coding? How Creators Can Build Software Without Writing Code, Alitu.com, 2025.

Silicon Valley’s next act: bringing ‘vibe coding’ to the world, Business Insider, 2025

How I Vibe-Coded a Micro App in 10 Minutes with ChatGPT, Medium.com, 2025

Vibe Coding, Medium.com, 2025

Podcast RSI – Con l’IA la Teoria dell’Internet Morta si sta avverando

Questo è il testo della puntata del 24 marzo 2025 del podcast Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto. Il testo include anche i link alle fonti di questa puntata.

Le puntate del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite iTunes, YouTube Music, Spotify e feed RSS. Il mio archivio delle puntate è presso Attivissimo.me/disi.


[CLIP: “Vedo la gente morta” da Il Sesto Senso (1999)]

Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger stanno introducendo anche in Europa gli assistenti virtuali basati sull’intelligenza artificiale. I risultati di Google oggi vengono generati anche con l’intelligenza artificiale, spesso con effetti involontariamente comici. I siti di commercio usano dei chatbot per rispondere automaticamente ai clienti. Secondo uno studio condotto da Amazon, il 57% dei contenuti visibili online è costituito principalmente da materiale generato dall’intelligenza artificiale. I siti che fabbricano notizie false usano i generatori di testi per sfornare fiumi di disinformazione per conto di governi, movimenti politici e imprenditori che monetizzano le fake news. I social network sono pieni di influencer sintetici che guadagnano postando foto e video sintetici che ricevono commenti e lodi sintetiche da utenti altrettanto sintetici, in un corto circuito di contenuti totalmente artificiali.

Quanto c’è rimasto di reale e autentico in Internet?

Secondo una tesi di complotto nota come “Teoria dell’Internet Morta”, quasi tutto quello che vediamo online sarebbe contenuto generato automaticamente, manipolato da algoritmi nell’ambito di un piano mondiale per manipolare le menti di tutta l’umanità, e le cose starebbero così già dal 2016.

Questa è la storia di una teoria di complotto che è diventata realtà, almeno in parte, al netto dei suoi aspetti più deliranti. L’aumento dei contenuti generati dall’intelligenza artificiale è tangibile e quantificabile e ha conseguenze sociali forti e inaspettate. E all’orizzonte si staglia la minaccia del cosiddetto collasso dei modelli che sembra porre un limite definitivo al miglioramento delle attuali intelligenze artificiali.

Benvenuti alla puntata del 24 marzo 2025 del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]


Meta ha appena annunciato che il suo assistente basato sull’intelligenza artificiale, denominato Meta AI, sarà disponibile anche in Europa, Svizzera compresa, a distanza di due anni dal suo debutto negli Stati Uniti. Sarà comunque più limitato nelle prestazioni, per tenere conto della normativa europea che in sostanza vieta di usare i contenuti postati dagli utenti del continente per addestrare le intelligenze artificiali senza il consenso esplicito di quegli utenti [TechCrunch; Meta].

Meta AI sarà disponibile in tutte le principali app di Meta, quindi WhatsApp, Instagram, Messenger e Facebook, e in sei lingue: inglese, francese, spagnolo, portoghese, tedesco e italiano. Sarà fondamentalmente un chatbot integrato nelle app: la sua icona sarà un cerchio azzurro al quale si potranno porre domande senza dover uscire dall’app stessa.

Con l’arrivo di Meta AI, centinaia di milioni di utenti europei delle app di Meta si abitueranno ad avere nei loro gruppi Whatsapp, per esempio, dei membri sintetici da evocare per trovare un ristorante o avere informazioni su qualunque argomento, senza dover più passare da Google o da ChatGPT. A patto di fidarsi delle loro risposte, perché il problema delle cosiddette allucinazioni, ossia risposte che hanno un tono molto convincente ma sono inventate di sana pianta senza alcun nesso con la realtà, è serio e non sembra destinato a sparire presto.

Lo sa bene Google, la cui intelligenza artificiale integrata nei risultati di ricerca sta regalando momenti di ilarità involontaria. Sul social network Bluesky è stata pubblicata una compilation delle idiozie, in alcuni casi pericolose, fornite agli utenti dall’intelligenza artificiale di Google.

Alla domanda “quali attori hanno vinto degli Oscar per un film di Steven Spielberg”, Google ha risposto che lo hanno vinto Tom Hanks per Philadelphia e Holly Hunter per Lezioni di piano, dichiarando con risolutezza che i due film erano stati diretti da Spielberg quando in realtà la regia era rispettivamente di Jonathan Demme e Jane Campion.

Pazienza, direte voi, non muore nessuno se una IA sbaglia ad attribuire la regia di un film. Però lo scopo al quale dovrebbero servire le intelligenze artificiali è fornire informazioni, e fornire informazioni esatte, altrimenti sono solo uno spreco di tempo e di energia elettrica e causano solo confusione e disinformazione.

La questione si fa più seria se ci si fida della IA di Google per la propria salute, perché è capace di consigliare di rimediare al bruciore di stomaco mangiando carta igienica, la cui morbidezza “può lenire un esofago irritato”, dice testualmente. La stessa IA ha consigliato alle persone di mangiare “almeno un sassolino al giorno” e ha proposto di applicare il formaggio alla pizza usando della colla [Snopes].

Restando in campo culinario, se si chiede a Google se si può usare la benzina come combustibile per cuocere degli spaghetti, risponde di no, però aggiunge che si possono preparare degli spaghetti piccanti se si prepara una salsa facendo saltare in padella “aglio, cipolla e benzina” [Mastodon; BBC]. Se si interroga la IA di Google per sapere se la trippa è kosher o no, la risposta generata da miliardi di dollari di investimenti nell’intelligenza artificiale è risultata essere “dipende dalla religione della mucca”.

Se vi state chiedendo come possa emergere una risposta così demenziale, la spiegazione è che le cosiddette intelligenze artificiali non hanno cognizione della realtà e men che meno hanno il senso dell’umorismo, ma sono semplicemente dei costosi e complicatissimi sistemi di analisi statistica dei testi, per cui se un sito satirico o parodistico [per esempio questo] scrive un’assurdità come “la trippa è kosher a seconda della religione della mucca” e quella frase è quella che in tutta Internet statisticamente corrisponde meglio alla domanda che è stata posta, quelle intelligenze artificiali rigurgiteranno quella frase come risposta, presentandola come se fosse totalmente seria [BoingBoing; LanguageLog]. Questi errori vengono corretti manualmente [back-end fix] man mano che vengono scoperti, ma è impensabile poterli correggere tutti e comunque si tratta di pezze che non risolvono l’incapacità di base delle intelligenze artificiali attuali.


Anche le interazioni sui social network sono sempre più artificiali. Qualunque post pubblicato su X che parli di criptovalute, per esempio, attira immediatamente un’orda di bot, ossia di account automatici basati sull’intelligenza artificiale, che commentano con una frase a vanvera e linkano il sito del loro proprietario, e poi arrivano altri bot che rispondono ai commenti dei primi, in un fiume interminabile di banalità e spam scritto da macchine e letto da altre macchine, tanto che sta diventando difficile fare qualunque discussione significativa.

Instagram si sta riempiendo di “immagini generate dall’intelligenza artificiale che non hanno nessun valore oltre all’essere fugaci novità e si sta riempiendo di testi generati dalla IA che nessuno desidera leggere”, come ha scritto Dani Di Placido su Forbes, notando anche l’enorme numero di descrizioni di prodotti su Amazon e nei negozi online in generale che sono manifestamente generate da intelligenze artificiali non supervisionate. È l’unica spiegazione plausibile per il fatto che così tanti prodotti hanno descrizioni costituite dalle parole “Mi dispiace ma non posso soddisfare questa richiesta perché è contraria alle regole di utilizzo di OpenAI”.

Fonte: X.
Fonte: X.

Gli esseri umani sembrano essere diventati una minoranza dispersa nel mare di contenuti generati freneticamente dalle intelligenze artificiali. Questo mare è talmente vasto che secondo uno studio pubblicato nel 2024 da un gruppo di ricercatori di Amazon, il 57% dei testi di tutto il web è stato tradotto in tre o più lingue usando sistemi di traduzione automatica. Oggi, insomma, i principali generatori di testi al mondo non siamo più noi: sono le macchine.

Il risultato di questo spodestamento è che le intelligenze artificiali stanno cominciando a influenzare il modo in cui scriviamo anche noi. Alcuni linguisti hanno notato l’improvviso boom di popolarità di certe parole nelle pubblicazioni mediche in inglese quando è arrivato ChatGPT. Per esempio, l’uso della parola delve, ossia “approfondire”, si è più che decuplicato nel giro di quindici mesi dal debutto di ChatGPT, a novembre 2022.

La ragione, secondo questi esperti, è che questa parola è molto più usata della media mondiale nell’inglese parlato in Africa, dove lavora la manodopera a basso costo che fa il controllo della qualità delle risposte generate dalle intelligenze artificiali in fase di collaudo, e quindi ChatGPT ha incamerato questa maggiore frequenza nel proprio modello linguistico. Quando i medici di tutto il mondo hanno cominciato a usare ChatGPT come assistente per scrivere i loro articoli, hanno inconsapevolmente cominciato a usare delve più del normale [The Guardian; Getfreewrite.com; JeremyNguyen]. E così le macchine, silenziosamente, modificano sotto il nostro naso una cosa così fondamentalmente umana come la lingua che parliamo.

Tutti questi esempi sembrano avvalorare la cosiddetta Teoria dell’Internet Morta [Dead Internet Theory], ossia l’idea che la stragrande maggioranza del traffico di Internet, dei post e degli utenti stessi sia costituita da sistemi automatici e intelligenze artificiali e che gli esseri umani siano una presenza marginale nella Rete. Questa teoria è nata in alcuni forum di Internet una quindicina di anni fa ed è diventata famosa nel 2021 grazie a un articolo pubblicato sul popolare sito The Atlantic e firmato da Kaitlyn Tiffany che la descriveva in dettaglio.

La Teoria dell’Internet Morta è una tesi di complotto classica, che ipotizza una colossale cospirazione dei governi del mondo e in particolare di quello statunitense per nasconderci la verità e manipolare le opinioni mostrandoci solo contenuti generati da intelligenze artificiali e affini. La sua falla logica principale è che afferma che Internet sarebbe “morta”, per così dire, soffocata dalla IA, già nel 2016 o 2017, quando ChatGPT e le altre intelligenze artificiali necessarie per questa ipotetica generazione di immense quantità di contenuti sintetici non erano ancora state sviluppate.

È vero che alcuni aspetti di questa teoria somigliano molto a quello che si sta verificando adesso, con l’attuale proliferazione di testi e immagini generate, ma è una somiglianza soltanto superficiale, e soprattutto c’è un fatto tecnico che invalida completamente l’idea del grande complotto. Questo fatto si chiama collasso dei modelli.


Molte persone sono colpite dai progressi molto rapidi dell’intelligenza artificiale in questi ultimi anni e hanno l’impressione che questi progressi siano inarrestabili e che prima o poi, a furia di investire denaro e usare computer sempre più potenti, arriveremo a un’intelligenza artificiale superiore alla nostra, o che perlomeno smetterà di consigliare di usare la colla per applicare il formaggio alla pizza. Ma le cose non stanno così.

Infatti per arrivare ai livelli di prestazione delle attuali intelligenze artificiali in campo linguistico è stato necessario addestrarle dando loro praticamente ogni testo disponibile in forma digitale in tutto il mondo: tutti i siti, tutti i libri, tutti i giornali, tutte le riviste mai scritte, qualunque cosa mai pubblicata sui social network e altro ancora. Eppure non basta. Servono ancora altri testi.

Si potrebbero prendere i testi scritti e pubblicati online dopo la data di addestramento, ma c’è un problema: molti di quei nuovi testi sono stati scritti usando intelligenze artificiali. Ci si troverebbe, insomma, ad addestrare un’intelligenza artificiale dandole testi scritti da altre intelligenze artificiali, e nel 2024 un gruppo di ricercatori delle università di Cambridge e Oxford ha pubblicato su Nature uno studio secondo il quale un’intelligenza artificiale generativa che si addestri esclusivamente su contenuti prodotti da altre intelligenze artificiali dello stesso tipo si degrada molto rapidamente invece di migliorare. Bastano pochi cicli di questo cannibalismo informatico, meno di una decina, per ottenere una IA che produce sistematicamente risposte completamente prive di senso. Questo rapido deterioramento delle intelligenze artificiali basate su grandi modelli linguistici è stato battezzato appunto collasso dei modelli (model collapse) da questi ricercatori.

Il rapido degrado delle IA addestrate usando dati generati da IA. Fonte: Forbes/Nature.

Se l’idea di base della Teoria dell’Internet Morta è valida e quindi i dati prodotti da esseri umani vengono davvero diluiti sempre di più da fiumi di contenuti generati dalle IA, e se le conclusioni di questi ricercatori sono corrette, allora l’intelligenza artificiale come la conosciamo oggi rischia di raggiungere presto una soglia impossibile da superare. Forse è già stata raggiunta e non ce ne siamo ancora accorti, e i progressi spettacolari di questi ultimi anni non potranno proseguire.

Naturalmente è anche possibile che i ricercatori in futuro scoprano nuove tecniche di intelligenza artificiale che permettano di scavalcare o aggirare questa soglia, ma per il momento gli investimenti faraonici che si stanno facendo per l’intelligenza artificiale in tutto il mondo sono fondati sul modo di funzionare della IA attuale, non di quella futuribile. Se verranno scoperte queste nuove tecniche, allora quegli investimenti saranno stati riversati in una tecnologia che a quel punto sarà diventata obsoleta; se non verranno scoperte, la soglia resterà insormontabile e ulteriori progressi non saranno possibili.

In altre parole, oltre al collasso dei modelli di intelligenza artificiale bisogna pensare al possibile collasso di un altro modello: quello economico, quello che immagina che la crescita e i profitti possano proseguire all’infinito. E se collassa quello, per molte aziende e per tantissimi investitori il bruciore di stomaco sarà garantito. Speriamo che non seguano i consigli delle intelligenze artificiali e non cerchino di curarsi ingoiando carta igienica.

Podcast RSI – Alexa perde le opzioni di privacy, ma ci sono alternative

Questo è il testo della puntata del 17 marzo 2025 del podcast Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto. Il testo include anche i link alle fonti di questa puntata.

Le puntate del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite iTunes, YouTube Music, Spotify e feed RSS. Il mio archivio delle puntate è presso Attivissimo.me/disi.


[CLIP: Suoni di Alexa, tratti da questo video su YouTube]

Dal 28 marzo prossimo gli assistenti vocali Alexa di Amazon smetteranno di rispettare le scelte di privacy dei loro utenti. Lo ha comunicato Amazon stessa pochi giorni fa, in una mail inviata ad alcuni di questi utenti, ma senza usare parole così chiare. Eppure è questo il senso tecnico della decisione unilaterale di Amazon di cambiare radicalmente il funzionamento dei suoi dispositivi dopo che gli utenti li hanno acquistati, e di cambiarlo a sfavore di quegli utenti.

Tra una decina di giorni, in sostanza, tutto quello che direte in presenza di un Alexa potrà essere registrato e inviato ad Amazon, dove potrà essere ascoltato, trascritto, registrato e dato in pasto all’intelligenza artificiale.* E questo vale anche per le versioni di Alexa che gli utenti hanno acquistato specificamente perché non facevano nulla di tutto questo.

* Per maggiore chiarezza: è così da tempo per la stragrande maggioranza dei dispositivi Alexa. Però finora c‘erano alcuni modelli di Alexa che non funzionavano in questo modo. 

Questa è la storia di come Amazon è riuscita a convincere centinaia di milioni di persone in tutto il mondo a installarsi in casa un oggetto che è a tutti gli effetti un microfono aperto e connesso a Internet e ai suoi server, in ascolto ventiquattro ore su ventiquattro, ed è anche riuscita a convincere queste persone a pagare per avere quel microfono.

Benvenuti alla puntata del 17 marzo 2025 del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]


Siamo nel 2014, a novembre; quasi undici anni fa. Amazon presenta al pubblico Echo, uno strano altoparlante cilindrico, connesso a Internet, che include un assistente vocale simile a Siri di Apple.

Il primo Echo (fonte: Tech.co, 2019).
Spaccato di un Amazon Echo di prima generazione (fonte: Techcrunch).

Come Siri, anche Echo risponde ai comandi vocali quando viene attivato tramite una parola specifica, che per questo prodotto di Amazon è “Alexa”: una parola scelta per il suo suono piuttosto insolito, caratterizzata dalle vocali dolci e dalla X che la fanno spiccare e la rendono più facilmente riconoscibile da parte della limitata potenza di calcolo presente a bordo di Echo. Se in casa c’è qualcuno che si chiama Alexa o Alessia e quindi c’è rischio di confusione, l’utente può scegliere in alternativa le parole Amazon, Echo, Ziggy o Computer [Business Insider; FAQ Amazon].

Al suo debutto, Echo di Amazon costa ben 199 dollari ed è disponibile solo su invito da parte dell’azienda [TechCrunch] e soltanto negli Stati Uniti. Arriva in Europa due anni più tardi, nel 2016, quando viene offerto anche in versione compatta a circa 60 euro [CNBC]. Tramite comandi vocali, permette di fare acquisti su Amazon, comandare vari dispositivi domestici interconnessi, impostare sveglie e timer e rispondere a varie domande attingendo alle informazioni di Wikipedia e di altre fonti.

Il principio di funzionamento di Echo è relativamente semplice. I suoi microfoni estremamente sensibili captano costantemente tutti i suoni e tutte le conversazioni che si svolgono nell‘ambiente nel quale Echo è collocato. I suoi processori analizzano altrettanto costantemente quello che è stato captato dai microfoni. Se secondo questa analisi è stata pronunciata la parola di attivazione (o wake word in gergo tecnico), allora i suoni raccolti vengono trasmessi via Internet ai computer di Amazon, dove vengono elaborati, trascritti e trasformati in comandi. Questi comandi vengono eseguiti, sempre sui computer di Amazon e anche su quelli delle aziende associate ad Amazon, e i loro risultati vengono inviati al dispositivo dell’utente.

L’intero procedimento è talmente veloce e invisibile che chi usa Alexa ha l’impressione che sia il dispositivo a fare tutto questo lavoro. Non ha nessuna percezione del fatto che le sue parole vengano registrate e trasmesse ad Amazon, che le conserva. Lo scopre soltanto se gli capita di accedere al suo account Amazon e di consultare una sezione dedicata appunto ad Echo e Alexa, che contiene la Cronologia voce, ossia tutto quello che è stato registrato dal suo dispositivo.

[Questo è il link alla Cronologia voce di un account (accessibile solo dando login e password): https://www.amazon.it/alexa-privacy/apd/rvh?ref_=privacy0]

Screenshot della Cronologia voce (dal mio account Amazon).

[CLIP: spezzoni delle mie registrazioni di Alexa]

Questi sono alcuni campioni di quello che ha registrato il mio Alexa, nei rari momenti in cui l’ho tenuto acceso per fare qualche esperimento. Alcuni risalgono a più di cinque anni fa, ed è chiaro da quello che è stato registrato che Alexa registra e archivia non solo i comandi impartiti ma anche spezzoni di conversazioni nei quali viene citato il suo nome o qualcosa che gli assomiglia. Cosa ancora più interessante, registra e archivia anche alcuni secondi di quello che è stato detto prima di dire la parola di attivazione.

Un esempio di audio ambientale raccolto da Alexa e inviato ad Amazon nonostante non fosse un comando rivolto ad Alexa (dalla mia Cronologia voce).

[CLIP: una nostra amica che dice “è un po’ lenta Alexa” e Paolo che dice “OK Google parla con Alexa”. Notate che in entrambi i casi “Alexa” è l’ultima parola registrata e sono state registrate anche quelle dette appena prima]

Questo dimostra che Alexa è costantemente in ascolto e altrettanto costantemente in registrazione. Quando “crede” di aver sentito la parola di attivazione, prende l’audio che ha registrato e lo invia ad Amazon. E questo vuol dire che qualunque conversazione domestica è a rischio di essere registrata e inviata. Una confidenza, un momento di intimità con un partner, una telefonata al proprio medico per discutere la propria situazione di salute, una riunione confidenziale di lavoro, una discussione politica o religiosa. Tutto può finire negli archivi di Amazon.


È chiaro che questo modo di funzionare di Alexa è un grave rischio per la privacy, e non si tratta di ipotesi paranoiche: nel 2023 Amazon ha accettato di pagare un’ammenda di 25 milioni di dollari perché era stata colta a conservare per sempre le registrazioni delle interazioni dei bambini con Alexa, violando le leggi statunitensi sulla privacy [New York Times].

Amazon ha dichiarato che conserva tutte le registrazioni indefinitamente, se l’utente non provvede a cancellarle a mano [CNET; ZDNET] o a impostare la cancellazione automatica dopo tre o diciotto mesi. Ha aggiunto anche che un campione “estremamente piccolo” delle registrazioni acquisite viene ascoltato dai suoi dipendenti. Nel caso di Amazon, “estremamente piccolo” significava, nel 2019, che ciascuno dei suoi addetti specializzati a Boston, in Costa Rica, in India e in Romania ascoltava fino a mille spezzoni di audio domestico ogni giorno, e fra l’altro questi spezzoni venivano condivisi fra gli addetti non solo per ragioni tecniche ma anche semplicemente perché erano divertenti [Bloomberg (copia su Archive.is); Ars Technica].

Il fatto che le conversazioni degli utenti di Alexa possano essere ascoltate da queste persone non viene mai indicato nelle sue rassicuranti informazioni di marketing [copia su Archive.is; altre info qui] e neppure nelle sue informative sulla privacy. E così l’impressione che ha l’utente medio è che quello che dice ad Alexa nell’intimità della propria casa sia ascoltato soltanto da freddi e indifferenti sistemi automatici, ma non è affatto così.

Screenshot parziale delle informazioni di Amazon sul funzionamento di Alexa.

A volte va anche peggio: queste registrazioni possono finire in mano a sconosciuti. Nel 2018 un utente Alexa in Germania ha provato a esaminare la propria cronologia delle conversazioni e vi ha trovato circa 1700 registrazioni di qualcun altro: un uomo che in casa propria parlava con la compagna. Quando ha segnalato la serissima violazione della privacy, inizialmente Amazon non gli ha neppure risposto e ha avvisato la vittima solo quando la notizia è uscita sulla stampa specializzata. L’azienda ha dichiarato che si è trattato di “un errore umano e un caso singolo isolato” [Washington Post; Reuters].*

* C’è poi tutta la questione degli attacchi intenzionali agli assistenti vocali: esistono vari modi per ingannare il loro riconoscimento vocale, usando per esempio suoni verbali che alle nostre orecchie sembrano privi di senso (i cosiddetti nonsense attack) oppure sembrano avere un altro significato (missense attack). Maggiori informazioni sono negli articoli Nonsense Attacks on Google Assistant and Missense Attacks on Amazon Alexa (2019), Researchers show Alexa “skill squatting” could hijack voice commands (2018), Skill Squatting Attacks on Amazon Alexa (2018) e A Survey on Amazon Alexa Attack Surfaces (2021).

Insomma, il problema di fondo è che i microfoni di questi dispositivi di Amazon, come del resto quelli equivalenti di Google e di Apple, prendono i suoni ascoltati in casa e li consegnano alle rispettive aziende per l’analisi e l’elaborazione. Se questa analisi ed elaborazione avvenissero localmente, a bordo del dispositivo, in modo da non trasmettere esternamente i suoni ambientali, il funzionamento di questi oggetti sarebbe molto più rispettoso della naturale riservatezza che ci si aspetta di avere in casa propria.

Infatti nel 2020 Amazon ha presentato i dispositivi Echo Dot di quarta generazione, che insieme agli Echo Show versione 10 e 15, dotati di schermo e telecamera, erano in grado di elaborare localmente i suoni che captavano. Una rivoluzione nel modo di funzionare di questi dispositivi che li rendeva decisamente appetibili per chiunque avesse riflettuto seriamente sulla questione. Finalmente un prodotto fatto come si deve in termini di privacy.*

* Questa funzione era disponibile esclusivamente agli utenti statunitensi con Alexa impostato sulla lingua inglese [The Technology Express]

Ma chi ha comprato questi dispositivi ora si trova con una sorpresa molto amara: il 28 marzo prossimo Amazon disabiliterà l’elaborazione locale dell’audio su tutti questi apparati, che cominceranno a funzionare esattamente come tutti gli altri di Amazon, mandando quindi ai server dell’azienda (e alle orecchie dei suoi dipendenti addetti al servizio Alexa) tutto quello che viene ascoltato dai loro sensibilissimi microfoni e interpretato come comando da mandare.

L’utente che ha pagato per avere questi prodotti si troverà quindi con un dispositivo degradato che non farà più la cosa fondamentale per la quale era stato acquistato, ossia rispettare la riservatezza dell’utente. E non ci sarà nulla che potrà fare per opporsi.*

* Negli Stati Uniti la legge DMCA (1998) rende punibile con cinque anni di carcere e una sanzione da 500.000 dollari l’alterazione del software (e in questo caso del firmware) di un dispositivo protetto dal copyright, anche se viene fatta dal proprietario del dispositivo stesso.

Quello di Amazon è un comportamento che viene spesso chiamato cinicamente “l’MBA di Darth Vader”, con riferimento al celeberrimo personaggio malvagio di Star Wars, il cui potere è così assoluto che se tenesse un corso di formazione per l’amministrazione aziendale insegnerebbe ai suoi studenti che il rispetto dei contratti e delle regole concordate è roba per gli inferiori, alle cui fastidiose obiezioni si risponde sempre in questo modo:

[CLIP: Darth Vader che dice “Ho cambiato il nostro accordo. Prega che non lo cambi ancora” (da L’Impero Colpisce Ancora, 1:34:10)]


Amazon giustifica questa menomazione intenzionale dei dispositivi comprati dai suoi clienti con la scusa onnipresente del mondo informatico: l’intelligenza artificiale. Sta infatti per arrivare Alexa+, che è in grado di offrire servizi più complessi e sofisticati grazie appunto all’intelligenza artificiale [Ars Technica]. Intelligenza che però sta nei computer di Amazon, non fisicamente dentro i dispositivi degli utenti, per cui non c’è scelta: l’audio captato deve essere per forza trasmesso ad Amazon ed elaborato sui computer dell’azienda. Alexa+, fra l’altro, avrà probabilmente un canone mensile, a differenza dell’Alexa attuale.*

* La maggior parte delle fonti prevede che questo canone sarà di 20 dollari al mese per gli utenti generici ma gratuito per gli utenti iscritti ad Amazon Prime [Aboutamazon.com].

Questa transizione all’intelligenza artificiale remota significa che gli attuali dispositivi Echo Show perderanno una delle loro funzioni più potenti: la capacità di identificare le voci delle varie persone che li usano e di offrire agende, musica e promemoria personalizzati ai vari membri di una famiglia elaborando l’audio localmente per riconoscere le varie voci, grazie a una funzione chiamata Voice ID. Amazon ha avvisato i proprietari di questi dispositivi che questa funzione non ci sarà più. Adesso la stessa cosa verrà fatta con l’intelligenza artificiale, ma mandando l’audio di casa ad Amazon.

Certo, l’azienda sottolinea nel suo avviso che l’audio è cifrato in transito e che gli utenti potranno chiedere che venga cancellato dopo l’uso, e aggiunge che ci sono “strati di protezioni di sicurezza per tenere al sicuro le informazioni dei clienti”. Ma visti i precedenti di Amazon, e visto che in generale l’intelligenza artificiale ha la discutibile abitudine di rigurgitare in modo inatteso i dati personali che ha ingerito, una certa diffidenza è comprensibile e inevitabile.*

* Anche perché fino al 2022 Amazon era lanciatissima verso l‘elaborazione on-device, che era presentata come una tecnologia con “tanti benefici: riduzione della latenza, ossia del tempo che Alexa impiega a rispondere alle richieste; riduzione del consumo di banda, importante sui dispositivi portatili; e maggiore disponibilità per le unità a bordo di auto e per altre applicazioni nelle quali la connettività verso Internet è intermittente. L’elaborazione on-device consente anche di fondere il segnale vocale con altre modalità, come la visione, per funzioni come il parlare a turno naturale di Alexa” [Amazon Science, gennaio 2022]. Se questi non sono più “benefici” e Amazon vuole accollarsi l’onere computazionale di elaborare in-cloud tutte le richieste, ci sarà probabilmente un tornaconto sotto forma di utilizzo dei dati vocali per addestramento di IA o ulteriore analisi.

Per chi preferisce non avere in casa, in ufficio o nello studio medico microfoni aperti e connessi a Internet, le soluzioni alternative ad Amazon non mancano. Una delle più interessanti è Home Assistant, un ecosistema di dispositivi e di software che fa quasi tutto quello che fa Alexa di base, compreso il collegamento con i sistemi domotici di ogni marca che rispetti gli standard tecnici, lo fa senza canone mensile ed è configurabile in modo che elabori tutto l’audio localmente, senza mandare nulla via Internet a nessuno, tenendo privacy e sostenibilità come valori centrali.*

* Due altre opzioni sulla stessa falsariga sono Mycroft AI (ora OpenVoiceOS) e Snips AI (acquisita da Sonos).

Inoltre Home Assistant è basato sul principio dell’open source, per cui tutti i componenti e tutto il software sono liberamente esaminabili e modificabili e tutti gli standard utilizzati sono liberi e documentati. Non c’è nessun Darth Vader o Jeff Bezos che possa cambiare gli accordi e far pregare che non li cambi ancora, ma c’è una fondazione, la Open Home Foundation, che coordina lo sviluppo di Home Assistant e ha fra l’altro sede in Svizzera [altre info], c’è una base legale solida e collaudata che tutela il tutto e c’è una vasta comunità di utenti che sviluppa il prodotto e insegna a usarlo, per esempio pubblicando dettagliati tutorial su YouTube.

Screenshot della pagina iniziale della Open Home Foundation.

Insomma, se vi è sempre sembrato assurdo che con la domotica per accendere le luci in soggiorno il comando dovesse fare il giro del mondo e dipendere da una rete di computer gestita da chissà chi, le soluzioni ci sono. Si tratta solo di scegliere fra ricevere la pappa pronta da chi può ritirare il suo costoso cucchiaio in ogni momento e rimboccarsi le maniche per studiare come cucinarsi le cose da soli. Di solito si fatica di più, ma si risparmia, e le cose fatte in questo modo hanno più gusto.

Fonti aggiuntive

Amazon annihilates Alexa privacy settings, turns on continuous, nonconsensual audio uploading, Cory Doctorow, 2025

Amazon’s subscription-based Alexa+ looks highly capable—and questionable, Ars Technica, 2025

Amazon Ends Local Voice Processing for Echo Devices, The Technology Express, 2025

Everything you say to your Echo will be sent to Amazon starting on March 28, Ars Technica, 2025

Amazon is getting rid of the option for Echo devices to process Alexa voice requests locally, Engadget, 2025

Amazon admits that employees review “small sample” of Alexa audio, Ars Technica, 2019

Amazon’s Echo will send all voice recordings to the cloud, starting March 28, TechCrunch, 2025

Amazon is ending the option to not send Echo voice recordings to the cloud, The Verge, 2025

Amazon plans to give Alexa an AI overhaul — and a monthly subscription price, CNBC, 2024

The Gdańsk man who brought US giant Amazon to Poland, The First News, 2020

Podcast RSI – Blender, software libero e gratuito, aiuta a vincere un Oscar. Creatività per tutti senza ostacoli di costi

Questo è il testo della puntata del 10 marzo 2025 del podcast Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto. Il testo include anche i link alle fonti di questa puntata.

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[CLIP: brano dall’inizio di Flow (2024)]

Un gatto vaga in un mondo nel quale gli esseri umani sembrano svaniti nel nulla ma i cani, eterni persecutori di felini, ci sono ancora, e al micio tocca trovare nuovi rifugi, insoliti compagni di viaggio e nuove strategie per cercare di sopravvivere. È l’inizio di Flow – Un mondo da salvare, l’opera che ha vinto l’Oscar come migliore film d’animazione di quest’anno dopo aver conquistato anche il Golden Globe.

Il trailer di Flow (YouTube).

Il film ha molti meriti e molte caratteristiche insolite: un regista lettone, la totale assenza di dialoghi perché la storia è raccontata dalle immagini, e il fatto di aver battuto la concorrenza di colossi dal portafogli ben fornito come Disney, Pixar e Netflix.

Ma Flow ha anche una particolarità molto informatica: è stato realizzato usando il software Blender, che è libero e gratuito eppure riesce a generare animazioni ed effetti paragonabili a quelli dei costosi software commerciali che si usano normalmente per produrre i film di animazione digitale.

Questa è la storia di Blender, di come è possibile che un software che non costa nulla competa e vinca contro applicazioni sostenute e sviluppate dalle più importanti aziende del settore e sia giunto al traguardo dell’Oscar grazie al talento di un gruppo di persone creative, ed è anche la storia di cosa significa tutto questo per chiunque sogni di trasformare le proprie idee in immagini sullo schermo ma si trova paralizzato o intrappolato da costi di licenza insostenibili. Ed è anche la storia di un inaspettato legame di questo nome,Blender,con la Svizzera.

Benvenuti alla puntata del 10 marzo 2025 del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]


È il 1994. Uno studio di animazione olandese, NeoGeo, che oggi non esiste più, sviluppa un software di grafica e animazione digitale per uso interno. I suoi creatori lo chiamano Blender, frullatore, come tributo all’omonimo brano della band svizzera Yello che l’azienda usa nel suo video dimostrativo.

Il brano degli Yello che ha dato il nome al software Blender (YouTube).
Il video dimostrativo di NeoGeo (YouTube).

Il software viene poi rilasciato pubblicamente come freeware, ossia come software gratuito liberamente scaricabile e utilizzabile senza pagare nulla, e successivamente come shareware, vale a dire come software che si può scaricare gratis in prova limitata e poi si paga per averne una versione completa.

Blender però non fa grandi progressi, e langue fino al 2002, quando Tom Roosendaal, principale autore del software, crea nei Paesi Bassi la fondazione senza scopo di lucro chiamata Blender Foundation e avvia con successo una campagna di raccolta fondi per rendere Blender libero e open source: in altre parole, gratuito, liberamente ispezionabile e modificabile da chiunque, a patto che le modifiche siano a loro volta distribuite gratuitamente e altrettanto ispezionabili.

Nasce così una comunità internazionale di sviluppatori appassionati che lo fanno crescere, sotto il coordinamento dei membri della Blender Foundation, e lo fanno diventare quello che è oggi: uno strumento potentissimo di grafica digitale accessibile a chiunque a costo zero, che include modellazione, animazione, rendering, compositing ed è disponibile in versioni per Windows, MacOS e Linux presso Blender.org.

Ogni uno o due anni, inoltre, la Blender Foundation gestisce la produzione di un cortometraggio di animazione che serve per stimolare l’innovazione e dimostrare pubblicamente le potenzialità di Blender. Questi brevi video (come per esempio Big Buck Bunny, Sintel, Tears of Steel) hanno un discreto successo di critica e di pubblico e vengono indicati come esempi di modi alternativi, collettivi e aperti, di creare arte e cinema d’animazione: chiunque sia competente può partecipare alla loro realizzazione e tutte le risorse e i modelli creati vengono messi a disposizione di chiunque per essere riutilizzati. L’esatto contrario del cinema tradizionale, dove tutti i diritti sono riservatissimi e usare un costume o un oggetto di scena senza permessi e contratti appositi è assolutamente vietato.

Dai primi anni Duemila Blender non è più uno strumento per appassionati e autori indipendenti ma comincia a essere usato nella preproduzione e negli effetti visivi di film e telefilm commerciali, anche con budget molto consistenti [Spider-Man 2; Captain America: The Winter Soldier; The Man in the High Castle], e viene usato anche dalla NASA per le animazioni che illustrano le sue missioni spaziali. Ma tutto questo è poco visibile al grande pubblico ed è quasi trascurabile rispetto all’impatto mediatico di vincere, come adesso, un premio Oscar con Flow.


Ovviamente Flow non è stato creato da Blender; questo software è solo uno strumento a supporto della creatività umana, e in questo caso il creativo si chiama Gints Zilbalodis ed è un regista e animatore lettone, che ha già realizzato da solo vari cortometraggi digitali e un intero lungometraggio, intitolato Away [trailer], usando il software commerciale Maya di Autodesk, ma nel 2019 decide di abbandonare questo prodotto per passare appunto a Blender, perché questo software libero e gratuito ha delle caratteristiche superiori, che gli servono per i suoi progetti successivi.

È in quell’anno che Zilbalodis inizia lo sviluppo di quello che diventerà poi Flow. Numerose scene prevedono ambientazioni acquatiche, per cui serve un software capace di generare simulazioni realistiche di fluidi e di vari fenomeni fisici, di fare modellazione, di fare il cosiddetto rigging (cioè la creazione delle articolazioni virtuali dei personaggi), l’animazione vera e propria, l’unione di tutti gli elementi della scena e anche il rendering in tempo reale, vale a dire la visualizzazione immediata del risultato finale, senza dover attendere tempi di elaborazione (per fare un paragone, ai tempi del primo Toy Story, nel 1995, alcuni fotogrammi richiedevano trenta ore di calcoli ciascuno, e ne servono 24 per ogni secondo di un film). Blender consente di fare tutto questo all’interno di un singolo programma, e questo rende più efficiente, rapido e coerente il flusso di lavoro.

Anche così, per concepire gli 80 minuti di animazione di Flow servono in tutto cinque anni e mezzo, perché i calcoli oggi si fanno velocemente, ma la creatività e la ricerca di fondi per finanziare un progetto di film d’animazione richiedono tempo come e forse anche più di prima. La produzione vera e propria delle 22 sequenze che compongono Flow richiede in totale sei mesi alla squadra di venti animatori sparsi fra Parigi, Marsiglia e Bruxelles. Il resto del tempo viene speso in preparativi, organizzazione, scrittura, sviluppo dei personaggi e della trama, e ovviamente promozione e trattative per trovare sostegno economico e canali di distribuzione.

Vincere un Oscar come miglior film d’animazione è un grande riconoscimento al talento creativo del regista Gints Zilbalodis, ma è anche un segnale importantissimo per l’intera comunità dei progetti informatici basati sui principi dell’open source di libertà, collaborazione aperta e trasparenza. Comunica in modo forte che questo modo di creare software è capace di competere alla pari con la maniera commerciale di sviluppare applicazioni.

Soprattutto, l’Oscar conquistato conferma che “la creatività, il talento e la visione contano più dell’investimento economico riversato in costosi strumenti a codice sorgente chiuso”, come scrive It’s Foss News, aggiungendo che “il successo di Flow ispirerà molti creatori che non hanno accesso a carissimi software di creazione 3D per sviluppare le proprie idee.”


La questione dell’accesso a questi software è fondamentale per chiunque voglia incamminarsi lungo un percorso per diventare autore di animazioni, per i giovani talenti che vorrebbero emergere. Un costo di licenza che è sostenibile per un’azienda avviata non lo è per una persona che vuole imparare e farsi le ossa con l’animazione digitale. Duemila euro l’anno, come nel caso del software Maya, sono una cifra importante per chi studia o fa animazione per passione. Possono rendere impossibile un sogno o un desiderio di carriera.

E c’è il problema aggiuntivo che se si crea qualcosa con un software che ha un costo di licenza ricorrente, quella creazione diventa dipendente da quel software e quindi per lavorarci, per aggiornarla o modificarla in qualunque modo, bisogna continuare a pagare, pagare, pagare, come sa bene chiunque abbia creato progetti con i popolarissimi software di Adobe Creative Cloud, come Photoshop o Premiere, giusto per fare un esempio molto conosciuto.

I prezzi attuali di licenza per usare le app di Creative Cloud (Adobe.com).
I prezzi attuali di licenza d’uso di Autodesk Maya (Autodesk.com).

Per non parlare della dipendenza che nasce dal tempo investito per imparare a usare quel software, o della dipendenza da aziende che risiedono in paesi soggetti a ghiribizzi politici surreali come quelli attuali che stanno sconvolgendo anche l’informatica e il mondo del cinema, con censure e autocensure che rievocano e fanno riscoprire il maccartismo di settant‘anni fa.

Il potenziale dirompente del software libero e gratuito è stato sottolineato proprio da Gints Zilbalodis in un’intervista subito dopo aver ricevuto l’Oscar: “Blender è un software libero, gratuito e a codice sorgente aperto” dice il regista “e questo vuol dire che è accessibile a tutti, e quindi oggi qualunque persona giovane ha a disposizione strumenti che vengono usati per realizzare film che ora hanno anche vinto un Oscar. Quindi credo che vedremo creare film emozionanti di ogni genere da parte di giovani che altrimenti non avrebbero mai avuto l’occasione di farlo. Blender è un grande strumento, non è in alcun modo un compromesso: ha la stessa qualità di tutti gli altri prodotti in circolazione, e lo useremo anche per il mio prossimo film.”

Blender è scaricabile liberamente presso Blender.org. Se vi interessa, datevi da fare.

Fonti aggiuntive

Ton Roosendaal Reveals the Origin of Blender’s name, BlenderNation, 2021

Open Source Fueled The Oscar-Winning ‘Flow’, It’s FOSS News, 2025