AI, Sorveglianza e Potere: La Verità Dietro l'Innovazione

Ecco la verità che nessuno vuole dirvi: mentre tutti si preoccupano di ChatGPT che scrive poesie, Palantir sta costruendo l'infrastruttura di sorveglianza più pervasiva della storia umana. E lo sta facendo con i vostri soldi.

I sistemi ISTAR (Intelligence, Surveillance, Target Acquisition and Reconnaissance) di Palantir non sono solo software - sono macchine per uccidere alimentate dall'AI. Combinano dati biometrici, medici, dei social media, di geolocalizzazione e di droni per tracciare, detenere e, in contesti di guerra, eliminare persone su scala industriale. ICE ha appena pagato decine di milioni a Palantir per "analisi complete dei target di popolazioni note" - un eufemismo agghiacciante per la deportazione di massa.

Ma il vero problema è che questa tecnologia non rimane confinata. Quello che inizia come strumento per "sicurezza nazionale" finisce inevitabilmente nelle mani del settore privato. Le aziende stanno già costruendo le proprie reti di sorveglianza con piattaforme simili a Palantir - non per uccidere o deportare, ma per manipolare comportamenti e massimizzare profitti.

Mentre il Colorado cerca di approvare le prime leggi di protezione AI del paese, gli interessi del venture capital stanno facendo pressione per annacquarle. Perché? Perché sanno che una volta normalizzata questa architettura di controllo, non c'è più limite a quello che possono fare.

Musk ha annunciato che xAI ha reso "open source" Grok 2.5, ma dimentichiamo l'hype e parliamo di fatti: la licenza ha "termini anti-competitivi" e il modello è già obsoleto - Grok 4 è già in circolazione.

Questa è la classica mossa di Musk: fare rumore su qualcosa che sembra rivoluzionario ma è in realtà una mossa di marketing. Rilasciare un modello vecchio con una licenza restrittiva non è "open source" - è PR travestita da altruismo tecnologico.

E poi c'è il piccolo dettaglio che tutti ignorano: Grok 4, descritto come "AI che cerca la massima verità", consulta l'account social di Musk prima di rispondere a domande controverse. Un modello AI che prende ordini dal CEO non è "truth-seeking" - è un megafono algoritmico.

Il pattern è sempre lo stesso: Musk promette trasparenza e innovazione, ma consegna controllo centralizzato mascherato da apertura. Mentre l'industria celebra questo finto open source, il vero potere rimane saldamente nelle mani di chi controlla l'infrastruttura.

Due fisici di Stanford hanno finalmente risolto il "paradox" della creatività nei modelli di diffusione: non è creatività, sono imperfezioni tecniche. I modelli dovrebbero copiare perfettamente, ma i loro limiti architetturali - località e equivarianza traslazionale - li costringono a improvvisare.

La ricerca dimostra che questi "difetti" nel processo di denoising sono matematicamente prevedibili con il 90% di accuratezza. Quello che l'industria ha venduto come "creatività artificiale" è in realtà il risultato deterministico di shortcut tecnici e attenzione limitata.

Ma ecco il punto interessante: forse la creatività umana funziona allo stesso modo. Anche noi assembliamo elementi basandoci su conoscenze incomplete, riempiendo i vuoti con quello che abbiamo a disposizione. La differenza è che noi lo chiamiamo "ispirazione", mentre per le macchine lo chiamiamo "bug".

Questa scoperta dovrebbe farci riflettere su quanto dell'hype sull'AI sia basato su incomprensioni fondamentali dei meccanismi sottostanti. Non stiamo creando intelligenza - stiamo sfruttando imperfezioni matematiche.

Waymo ha ottenuto il permesso per testare a New York City - il primo del genere - e inizierà "immediatamente". Nel frattempo, Nuro ha chiuso un Series E da $203 milioni con Nvidia tra gli investitori, dopo l'accordo multimilionario con Uber.

Dietro le quinte, la corsa alla mobilità autonoma si sta intensificando. Serve Robotics ha acquisito Vayu per circa $45-50 milioni, puntando sui modelli fondazionali AI per robot. Zipline si è alleata con Chipotle per consegne con droni a Dallas. Il settore sta consolidando rapidamente.

Ma mentre tutti celebrano questi "progressi", la realtà è più complessa. I robotaxi funzionano in ambienti controllati, le consegne con droni sono ancora nicchia, e l'adozione di massa rimane un miraggio costoso. Gli investitori stanno scommettendo miliardi su una visione che potrebbe richiedere ancora decenni per materializzarsi.

L'ironia? Mentre spendiamo fortune per automatizzare la mobilità, i problemi fondamentali del trasporto urbano - congestione, accessibilità, sostenibilità - rimangono irrisolti.

Gli sviluppatori perdono focus 1.200 volte al giorno saltando tra applicazioni. Il Model Context Protocol (MCP) di Anthropic promette di risolvere questo caos portando tutto nell'IDE, ma la realtà è più complicata delle promesse.

MCP ha visto 7 milioni di download a giugno e un aumento del 500% di nuovi server. L'idea è semplice: invece di saltare tra Linear, Slack, documentazione e IDE, tutto avviene in un unico ambiente. Riot Games ha visto miglioramenti del 27% nei tempi di test con approcci simili su Slack.

Ma MCP non è pronto per l'enterprise. Non ha autenticazione integrata, manca di controlli di accesso chiari, e si rompe quando si usano troppi strumenti simultaneamente. Cursor limita a 40 tool, OpenAI a 20, perché oltre questi numeri le performance crollano.

L'ironia è palpabile: stiamo creando nuovi protocolli per risolvere problemi creati dalla proliferazione di tool che dovevano renderci più produttivi. Forse il vero problema non è tecnologico ma organizzativo.