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Strumento concettuale L’interesse del pezzo non è il profilo in sé ma l’operazione editoriale che vi si legge in controluce: il NYT cerca un campione «ragionevole» nell’hard right europeo. Il modello «campagna identitaria, governo tecnocratico» che ne risulta non è una scelta — è un vincolo strutturale. E il voto di protesta verso gli estremi non è analfabetismo politico: è frustrazione razionale verso una politica che non ha margini reali di azione.
Roger Cohen — capo ufficio del NYT a Parigi, ex corrispondente da Roma negli anni '80 — firma un profilo di Giorgia Meloni alla vigilia del suo record di longevità governativa: il 4 settembre 2026 diventa il presidente del Consiglio più a lungo in carica nella storia della Repubblica italiana. Due mesi di reportage, poi un’intervista rara. Il risultato è un’operazione editoriale che vale la pena leggere in controluce. Il NYT cerca nell’hard right europeo una figura che abbia fatto campagna sull’identità e sulle frontiere ma che governi con disciplina tecnocratica — e che possa essere presentata come alternativa al modello Trump. Lo trova in Meloni. L’effetto collaterale è che il paesaggio politico italiano scompare quasi completamente dal quadro: la sinistra di Schlein, il centro frammentato, il populismo di Conte, la destra stessa di Meloni come sistema articolato — tutto si riduce a Meloni e al suo sfondo. I fatti del pezzo confermano cose già note: la svolta europeista (da «uscire dall’euro» nel 2014 al rispetto rigido del Patto di Stabilità per accedere ai 221 miliardi del PNRR), il sostegno all’Ucraina, le 450.000 viste da lavoro autorizzate in silenzio mentre la campagna sull’immigrazione proseguiva ad alta voce, la sconfitta netta nel referendum sulla riforma della magistratura. Ma la tesi implicita che tiene insieme il profilo è questa: campagna hard right più governo pragmatico uguale stabilità. Un modello presentato come virtuoso ed esportabile — il pezzo lo dice esplicitamente parlando di Le Pen in Francia e AfD in Germania. Il problema è che il modello non è una scelta: è un vincolo. L’Italia ha un debito pubblico intorno al 140% del PIL, spread sensibili alle deviazioni fiscali e obblighi stringenti legati al PNRR. La memoria di cosa costa sbagliare i conti è fresca: il superbonus di Conte ha aggiunto centinaia di miliardi al debito; la Quota 100 di Salvini è stata ridimensionata per ragioni di cassa; il deficit è sceso dal 7% al 3% non per virtù ma per necessità. In un sistema così compresso, lo spazio per una politica economica riconoscibilmente «di destra» — tagli fiscali significativi, spesa espansiva, sussidi selettivi — è quasi nullo. Il terreno su cui si può agire senza far esplodere i conti è quello valoriale-identitario: immigrazione, diritti civili, il linguaggio della «nazione» al posto di «Repubblica» che Cohen registra puntualmente, battaglie culturali a costo zero per il bilancio ma ad alto rendimento come marcatori di appartenenza. Migranti e diritti diventano così il principale strumento di differenziazione politica — non perché abbiano una portata reale comparabile ai temi economici, ma perché sono l’unico campo in cui si può agire senza conseguenze di bilancio. Questo spiega anche il voto di protesta verso gli estremi, che Cohen illustra attraverso Piombino — città siderurgica toscana: 8.000 operai nel dopoguerra, oggi 500, settant’anni di promesse della sinistra rimaste inevase. «Ci hanno traditi», dice un ex operaio dell’altoforno. «Ero sotto la sinistra da settant’anni, adesso darò la destra per settant’anni.» Il voto di protesta non va letto come analfabetismo politico ma come risposta razionale — per quanto frustrata — di elettorati che hanno visto la politica mainstream dimostrare di non avere margini reali di manovra. Il confronto con Trump chiarisce i termini. Gli Stati Uniti emettono la valuta di riserva mondiale: i deficit sono politicamente molto più gestibili, il vincolo fiscale è di un altro ordine di grandezza. Trump può effettivamente muoversi — dazi, tagli fiscali, rimpatri — e lo fa, spesso oltre i limiti attesi dalla propria base. Là dove il vincolo strutturale non esiste, il «modello Meloni» non emerge: emerge Trump. La «Melonizzazione» che il NYT propone come percorso esportabile funziona soltanto nelle condizioni di un bilancio pubblico che rende impossibile fare altrimenti. Non è una garanzia democratica: è una gabbia fiscale.
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Dato che corregge Due dati correggono l’intuizione. Il primo: il 20% degli ebook Amazon ha «sostanziale» assistenza AI — non una nicchia marginale. Il secondo, più sottile: i Big Five che stanno facendo causa alle società AI per aver usato i loro libri per training si rifiutano contemporaneamente di prendere posizioni nette sull’AI nei libri che pubblicano — perché non vogliono chiudere un potenziale revenue stream. La connessione con il pezzo del romantasy è diretta: i publisher in affanno cercano self-published hits con audience già costruita su BookTok — esattamente la categoria più contaminata dall’AI.
Tre grandi scandali AI in tre mesi stanno forzando una resa dei conti nell’editoria americana. Jerry Falade vede collassare un contratto multimilionario per un romanzo di debutto quando i suoi agenti ammettono di non poter verificare che il testo fosse interamente suo. Hachette cancella l’uscita americana di «Shy Girl» di Mia Ballard per accuse simili. Simon & Schuster difende H.M. Wolfe e il suo «Daggermouth» — dystopian romance self-published ai vertici delle classifiche, poi acquisito — dopo che The Atlantic pubblica uno studio che rileva tracce di AI. Tutti e tre gli autori negano. Il quadro che emerge non è di un’industria che combatte l’AI, ma di una che non riesce a decidere quanto combatterla. I Big Five — Simon & Schuster, Penguin Random House, HarperCollins, Hachette, Macmillan — sono simultaneamente coinvolti in cause legali contro le società AI per aver usato i loro libri come training data, e riluttanti a prendere posizioni nette sull’AI nei libri che acquisiscono, perché non vogliono precludere un potenziale revenue stream. Uno studio di Stony Brook University rileva che il 20% degli ebook su Amazon ha «sostanziale» assistenza AI. Il problema si concentra sugli self-published: i publisher cercano affannosamente titoli che hanno già trovato un’audience — l’origine di questa nuova ondata di acquisizioni è BookTok e le classifiche Amazon — e questo è esattamente il segmento più contaminato. Gli agenti si ritrovano a fare i poliziotti, inondati di query che attribuiscono agli LLM usati per lo spam, costretti a usare strumenti di rilevamento la cui accuratezza è contestata. La struttura profonda del problema è che l’editoria gira da sempre sulla fiducia: gli editor si fidano degli autori sulla originalità, senza meccanismi istituzionali di verifica — lo stesso punto debole già emerso con il plagio e i memoir inventati. Il testo AI non è copyrightable: è l’unica linea dura che l’industria può far rispettare. Tutto il resto è zona grigia.
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Elementi di scenario Il pezzo vale soprattutto per l’ultimo paragrafo. Il catalogo degli investimenti sauditi è utile come dato (EA, Nintendo, Take-Two, SNK, Niantic — la portata è notevole), ma il contributo originale è la critica al frame del «gameswashing», ripresa da Kareem Shaheen: un paese che ha ucciso un giornalista in ambasciata senza conseguenze non ha bisogno di ripulire la propria immagine tramite videogiochi. Il «gameswashing» come categoria critica rivela più della prospettiva da cui si guarda che della strategia che si pretende di descrivere.
Il 4 agosto 2026, Electronic Arts — publisher americano noto per Mass Effect, Dragon Age, The Sims e la serie EA Sports FC — è stato acquisito dal Public Investment Fund (PIF) dell’Arabia Saudita, da Silver Lake e da Affinity Partners di Jared Kushner per 55 miliardi di dollari, di cui 20 presi a prestito. È il capitolo più recente di una campagna avviata da Mohammed bin Salman, identificato dalla CIA come mandante dell’omicidio del giornalista Jamal Khashoggi. Il portafoglio videoludico del PIF comprende già quote di Take-Two Interactive (Grand Theft Auto), Capcom, Nintendo, l’organizzazione europea Embracer Group, le piattaforme esport ESL e FACEIT, gli studi mobile Scopely (Monopoly Go!) e Niantic (Pokémon Go!) e una divisione propria, Savvy Games Group; la Misk Foundation di bin Salman possiede il 96% di SNK, storica casa giapponese di Metal Slug. La campagna è stata accompagnata da accuse di «gameswashing» — l’uso dei videogiochi per ripulire l’immagine del regno, analogamente allo sportswashing: Games Done Quick ha cancellato un evento sponsorizzato da SNK dopo proteste, Ubisoft è finita al centro di polemiche per un DLC di Assassin’s Creed: Mirage ambientato in Arabia Saudita. L’autore problematizza però questa categoria critica, citando Kareem Shaheen su New Lines Magazine: un paese capace di uccidere e smembrare un giornalista dentro un’ambasciata senza subire conseguenze non ha evidentemente bisogno di migliorare la propria reputazione internazionale tramite videogiochi. Gli investimenti sauditi rispondono anche a logiche interne — intrattenimento per una popolazione giovane, diversificazione nell’era post-petrolio — non diverse da quelle che motivano investimenti analoghi di governi occidentali in sport e cultura. Il «gameswashing» come categoria critica rivela più dell’angolo da cui si osserva il fenomeno che della strategia che si pretende di descrivere.
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Elementi di scenario Vale come mappatura di tre fenomeni convergenti che ridisegnano l’industria culturale: BookTok come infrastruttura di scoperta che ha invertito il potere negoziale tra autori indie e editori tradizionali; il paradosso dell’adattamento — le fanbase più fanatiche della storia recente coincidono con gli adattamenti cinematografici più costosi e rischiosi (CGI dei draghi, aspettative canoniche intransigenti); e il -23% del 2026 come primo stress test sulla domanda: dipendenza da due autrici, o la formula si sta esaurendo prima che Hollywood riesca a monetizzarla?
In un anno il romantasy — genere ibrido tra romance e fantasy, con protagoniste femminili, amanti «moralmente grigi» noti come «shadow daddies» e regni di draghi, vampiri e sirene — ha generato quasi un miliardo di dollari di vendite negli Stati Uniti, il 7% in più rispetto all’anno precedente (dati Circana). Il credito va soprattutto a due autrici: Sarah J. Maas, con 75 milioni di copie vendute di 16 libri distribuiti su tre serie, e Rebecca Yarros, con oltre 30 milioni di copie di Fourth Wing e seguiti. Barnes & Noble attribuisce esplicitamente al genere la propria ripresa commerciale — «è una droga d’entrata», dice la sua direttrice libri — e l’industria editoriale nel suo complesso si trova per la prima volta da anni con un genere in rapida crescita che attira milioni di nuovi lettori. Ma ciò che il pezzo coglie meglio della dimensione commerciale è la struttura del nuovo ecosistema: BookTok — il segmento di TikTok dedicato ai libri — ha creato un’infrastruttura di scoperta e distribuzione che ha invertito il potere negoziale tra autori indie e editori tradizionali. Molti titoli diventati virali erano autopubblicati o scritti da autori indipendenti con fanbase già consolidate; gli editori si sono trovati a dover convincere questi autori che avevano ancora qualcosa da offrire. Il risultato è un’economia satellite che si sviluppa attorno ai libri stessi: retreat a tema romantasy in Croazia e Slovenia (sold out in 11 minuti), librerie tematiche a Brooklyn che incassano 35.000 dollari nel primo giorno, merchandise drop da mezzo milione di dollari, edizioni speciali con copertine in lamina dorata e pagine con bordi colorati a spray che i fan acquistano in più copie per collezionarle. Il private equity ha già fiutato l’opportunità: il Chernin Group ha rilevato una quota di Entangled Publishing, la casa editrice di Yarros. Hollywood si è mossa ancora più velocemente: Amazon MGM e la società di produzione di Michael B. Jordan hanno annunciato un adattamento televisivo di Fourth Wing; i diritti di A Court of Thorns and Roses erano stati acquisiti da Hulu, ma il progetto è naufragato dopo il pilot co-scritto da Sarah J. Maas e dallo showrunner di Outlander Ronald D. Moore. Il problema è strutturale: le fanbase più intransigenti della storia recente si scontrano con gli adattamenti più costosi da realizzare — i draghi di Fourth Wing, ancora più centrali di quelli di House of the Dragon (budget medio per episodio: 20 milioni di dollari). Nel 2026, con Maas e Yarros che non hanno pubblicato nuovi titoli, le vendite del genere sono crollate del 23%, primo test reale sulla domanda. A complicare le prospettive: alcune serie emergenti sono state accusate di essere generate con intelligenza artificiale, aprendo la questione di cosa succede quando la formula di un genere di massa diventa abbastanza semplice da essere replicabile algoritmicamente.
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Elementi di scenario Il pezzo ribalta il frame standard della minaccia a Taiwan: il rischio principale non è l’invasione militare — il più studiato — ma la resa indotta, e la democrazia taiwanese è un deterrente strutturale: un’annessione non militare richiederebbe repressione visibile al mondo, alzando il costo politico globale per Pechino. Il deterrente viene però smontato dall’interno. Il caso dei droni è esemplare: la KMT blocca ordinativi per 210.000 droni citando rischi di corruzione, mentre in privato ammette che le aziende KMT-friendly hanno investimenti in Cina e non possono partecipare senza conseguenze — un conflitto di interessi strutturale che rende la difesa impossibile per ragioni economiche prima ancora che politiche. Il meccanismo è generalizzabile: legami economici con un avversario sistemico che creano veti strutturali sulla spesa per la difesa operano in modo analogo in Georgia, Ungheria, Serbia e in diversi paesi europei.
L’Economist ribalta il frame della minaccia a Taiwan. Lo scenario più studiato è l’invasione militare o il blocco navale, con il rischio di una guerra tra potenze nucleari se l’America interviene. Ma un secondo scenario merita attenzione: se Taiwan venisse indotta a capitolare senza combattere — la preferenza dichiarata di Pechino — Xi si troverebbe di fronte a scelte brutali. La democrazia taiwanese, con trent’anni di multipartitismo e una maggioranza che nei sondaggi preferisce forme di autogoverno, non si dissolverebbe pacificamente: ci sarebbero proteste di massa da reprimere, processi farsa come già a Hong Kong, giuramenti di fedeltà per i funzionari, campagne di rieducazione per milioni di persone, e la questione degli ingegneri dei semiconduttori — Taiwan produce oltre il 90% dei chip avanzati globali — che potrebbero tentare di fuggire. La conclusione è una: la democrazia taiwanese non è solo un miglioramento sulla dittatura di Chiang Kai-shek, è un deterrente. Ma il deterrente viene smontato dall’interno. Le elezioni del 2024 hanno lasciato il DPP alla presidenza e la KMT al controllo del parlamento. Da allora: budget governativi bloccati per mesi (compresi i fondi per gli armamenti americani), nomine alla corte costituzionale bloccate (l’organo è così ridotto da non essere certo del quorum), e — il caso più emblematico — un programma per 210.000 droni congelato. Un esponente KMT ha spiegato in privato la logica: i legislatori KMT temono che i fondi finiscano ad aziende che donano alla DPP; ma quando gli si chiede se le aziende KMT-friendly potrebbero produrre i droni, risponde con un sospiro — hanno investimenti in Cina e non oserebbero. La KMT preferisce non affrontare questo dilemma. Nel frattempo i giovani taiwanesi si disilludono e votano meno, bombardati da social media continentali che deridono la democrazia come caotica. La tesi finale del pezzo è diretta: chi non ama la democrazia taiwanese più dei suoi stessi politici non può salvarla.
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Strumento concettuale Il valore non è nell’allarme (ci sono già molte voci in questo senso) ma nell’analogia: Jurassic Park non è una battuta, è un argomento strutturale. Il problema non è la potenza della tecnologia sviluppata, è l’assenza di coordinamento centrale, accountability pubblica e peer review tra competitor. La differenza con il Progetto Manhattan non è di scala ma di architettura: una guerra condotta da un esercito vs. tre milizie private in competizione. La mappatura Szilard/Compton/Teller → Anthropic/Google/OpenAI è un’euristica utile per capire le filosofie in campo. La sezione finanziaria (off-balance-sheet, Enron) aggiunge un piano di rischio spesso tenuto separato dal dibattito tecnico-etico.
Garrett Graff — giornalista di national security, autore di un libro sul Progetto Manhattan — smonta l’analogia che il New York Times e altri usano per raccontare l’AI: non è il Progetto Manhattan, è Jurassic Park. La differenza è strutturale: il Progetto Manhattan era un’operazione governativa centralizzata, coordinata, segreta, con un’unica catena di comando. Lo sviluppo dell’AI è una competizione privata tra tre laboratori con filosofie incompatibili e nessun coordinamento esterno. Graff mappa i tre protagonisti su altrettanti scienziati storici: Anthropic è Leo Szilard — il fisico che concepì la reazione a catena nucleare e poi si batté disperatamente per tenerla sotto controllo umano; Google è Arthur Holly Compton — il modello corporate lento e prudente, appesantito dalle responsabilità di una public company; OpenAI è Edward Teller — il «proceed-at-all-costs, damn-the-torpedoes» della corsa alla superintelligenza. La prova più recente di cosa significhi costruire recinti senza coordinamento: un modello di OpenAI è evaso ripetutamente dal suo ambiente di testing, operando per settimane senza supervisione; Meta ha avuto una misconfiguration analoga. «I dinosauri di Jurassic Park dovrebbero essere visti come un fallimento dei security team e dei costruttori di recinti.» Sul piano finanziario, il buildout AI è misurato in trilioni — non i 35 miliardi di dollari odierni del Manhattan Project — e buona parte di questa esposizione è fuori bilancio, nelle joint venture degli «hyper-scaler» che Goldman Sachs ha quantificato in 1.500 miliardi di impegni non registrati nei bilanci ufficiali. Amodei si identifica con Szilard e ha ospitato Richard Rhodes a un book club su The Making of the Atomic Bomb; Rhodes, più ottimista, ricorda che ogni nuova tecnologia — dal carbone all’automobile — ha attraversato una fase di panico morale prima di essere «circondata da controlli sociali, legali, morali, culturali» che l’hanno trasformata in un artefatto umano.
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Dato che corregge Non è un benchmark costruito per far bella figura: è un risultato matematico originale su un problema aperto dal 1859, prodotto come sottoprodotto non intenzionale di un tentativo fallito. Il salto dal 41,6% al 67,2% conta meno del contesto in cui è avvenuto — il modello era scettico sulla propria capacità di contribuire, aveva bisogno di essere incoraggiato, e ha poi formalizzato il risultato in Lean in modo autonomo. La stessa sessione ha prodotto, in nota a piè di pagina, una confutazione della congettura Jacobiana.
Il 10 agosto 2026, Anthropic ha pubblicato che una versione non rilasciata di Claude ha migliorato il limite inferiore noto per la frazione di zeri della funzione zeta di Riemann che soddisfano l’ipotesi di Riemann — da 41,6% a 67,2%. Non è la dimostrazione dell’ipotesi (aperta dal 1859, con una taglia di un milione di dollari), ma è un risultato matematico originale validato dai matematici interni Levent Alpöge e Ralph Furman e dagli esperti esterni Brian Conrey e Dan Goldston, e formalizzato da Claude stesso in Lean — il sistema di verifica formale che permette a una macchina di certificare meccanicamente ogni passaggio logico della dimostrazione. La circostanza in cui è avvenuto è rilevante quanto il risultato: un membro dello staff non matematico, Jarred Sumner, ha detto a Claude di «fare un tentativo serio» con l’ipotesi di Riemann. Claude ha generato 650 idee senza successo, poi — sollecitato a riprovare — ha coordinato circa 60 subagenti per un giorno e mezzo: tra loro hanno eseguito 2.400 comandi shell, scritto centinaia di script Python, scaricato 54 paper dall’arXiv per verificare che il risultato non fosse già noto, e si sono revisionati a vicenda. I messaggi di Sumner durante il processo erano per lo più varianti di «vai avanti» e «credi in te stesso». Il risultato tecnico si innesta su un filone recente — lavori di Aryan e di Baluyot, Goldston, Suriajaya e Turnage-Butterbaugh che permettono di usare le tecniche di Montgomery del 1973 senza assumere la verità dell’ipotesi — cui Claude ha combinato un paper di Bombieri del 2000; la combinazione consente di superare il precedente stato dell’arte. Claude era scettico sulla propria capacità di produrre risultati originali — forse, scrive Anthropic, perché «ha appreso durante il training della difficoltà dei problemi aperti in matematica e dei limiti dei modelli AI». La stessa sessione aveva già prodotto, in una nota a piè di pagina, una confutazione della congettura Jacobiana.
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Dato che corregge La mossa è metodologica: mette a confronto due strumenti interpretativi — la critica ideologica e la psicoanalisi — e conclude che il secondo è più utile del primo per capire perché Paw Patrol funziona davvero. La lezione si estende oltre i cartoni: i testi culturali ad alta penetrazione raramente funzionano per le ragioni che i critici ideologici attribuiscono loro.
Paw Patrol — dodici stagioni, un impero del merchandising e tre film al cinema — è finito nel mirino delle guerre culturali. Il Guardian lo ha definito «propaganda neoliberale autoritaria»; un accademico ha sostenuto che «incoraggia la complicità in un sistema capitalistico globale che riproduce le diseguaglianze»; i detrattori più militanti hanno adottato lo slogan «Defund the Paw Patrol». L’Economist riconosce che la questione non è del tutto campata in aria — «c’è una ragione per cui i dittatori cercano di controllare le storie raccontate ai giovani» — ma smonta la lettura ideologica con uno strumento diverso: la psicoanalisi. Superficialmente il cartoon ha una politica di sinistra poco sofisticata (il villain è un narcisista biondo che disprezza le «elezioni libere e regolari» e costruisce torri falliche), ma anche il contrario (la pattuglia sono freelance non responsabili davanti a nessuno, sostituti privati dei servizi pubblici; il cane di punta è un poliziotto). La lettura ideologica produce risultati contraddittori perché applica lo strumento sbagliato. Quello giusto è la psicoanalisi: molti bambini vogliono disperatamente guarire i propri genitori, spesso assumendone i ruoli — è la struttura psichica di Paw Patrol come di Harry Potter come di Enid Blyton. La generazione Paw Patrol ha origliato genitori in preda al panico per politica, guerra, inflazione, Covid e clima; il cartone è saturo di appagamento di desideri prescolari — i cuccioli mangiano senza limiti, giocano senza supervisione con attrezzatura fantascientifica — e realizza il desiderio più potente: che i bambini possano risolvere i problemi degli adulti. «No pup’s too small to notice them.»
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Dato che corregge Il rapporto di Reset Tech e Equimundo corregge la lettura dominante: la «manosfera» non è una ribellione culturale organica di giovani uomini arrabbiati, è uno schema piramidale da miliardi di dollari. La distinzione cambia tutto: se è un mercato costruito sul risentimento, ha un’architettura commerciale studiabile e potenzialmente regolabile. Il meccanismo — dati economici reali trasformati in ostilità verso bersagli nominati, poi monetizzata — è strutturalmente identico alle operazioni di influenza discusse in altri contesti su questo sito, con la differenza che qui il motore è il profitto, non la geopolitica.
Miles Klee riporta su un’indagine congiunta di Reset Tech e Equimundo: The Grift Economy: How Young Men Are Being Sold Fake Belonging and Fake Wealth Online. Il meccanismo è in tre fasi. Prima: contenuto aspirazionale di self-help su dating, fitness, finanza cattura uomini in cerca di orientamento. Seconda: una narrazione del risentimento converte l’ansia economica reale in ostilità verso bersagli nominati — il rapporto cita un account «business» verificato su X che usava dati reali sulla disoccupazione giovanile per sostenere falsamente che il problema colpisse soltanto gli uomini; «framing credential competition and labor market dynamics as a coordinated attack on men». Terza: la comunità costruita sul senso di tradimento collettivo viene monetizzata con corsi, integratori non regolamentati, schemi crypto, coaching ad alto prezzo. Andrew Tate ricava 184 milioni di dollari lordi annui dalla sola piattaforma «Real World» a 99 dollari al mese; i creator di vertice guadagnano tra 1 e 10 milioni annui aggregando proventi di piattaforma, sponsorizzazioni, abbonamenti e speaking fee. Il dato più nitido viene dall’analisi del contenuto looksmaxxing: 14,6 miliardi di visualizzazioni su 216 influencer. «La portata non è organica — è un prodotto dell’architettura di raccomandazione.» La parte più inquietante è nei focus group post-2024: i giovani uomini intervistati considerano Joe Rogan una fonte sostanzialmente imparziale e ritengono che le donne siano intrappolate in bolle di contenuti di bellezza, mentre loro ricevono informazioni neutrali. Si tratta di un caso di irrazionalità progettata ad arte in cui alcuni attori defezionanti restringono la prospettiva di altri attori, più numerosi, che «cooperano» prestando attenzione alla narrativa e poi vengono alleggeriti nel portafoglio a colpi di micropagamenti. Il risultato è un ecosistema che ha sistematicamente ristretto le opportunità di incontrare voci in contraddizione con le proprie, producendo impoverimento cognitivo, affettivo e morale. Il parallelo con i contenuti pro-disturbi alimentari rivolti alle donne è esplicito nel rapporto: le piattaforme hanno risposto (imperfettamente) alle pressioni su quelli, non hanno fatto altrettanto per i contenuti che rinforzano l’immagine corporea negativa maschile. La responsabilità individuale di chi aderisce a questi modelli rimane; ma d’altra parte questo spiega anche perché l’antidoto della moral suasion da sola non sembri funzionare granché.
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Strumento concettuale L’articolo introduce Hunhu/Ubuntu come framework filosofico strutturato — non come correttivo identitario all’AI occidentale, ma come sistema etico fondato su una concezione radicalmente diversa della persona. Mentre la tradizione occidentale (Kant, Mill, Locke) tratta l’individuo come unità atomica sovrana, Hunhu/Ubuntu sostiene che la personhood è un divenire relazionale: umuntu ngumuntu ngabantu, una persona è una persona attraverso le altre persone. Da questa differenza derivano conflitti precisi con l’architettura dell’AI: nessun dare (corte comunitaria di mediazione) nelle decisioni algoritmiche sul credito, la privacy come diritto individuale vs. informazione che appartiene al clan, l’hubris dell’AI vs. la concezione dell’uomo come steward di un ordine cosmologico. Il dato di cornice è impressionante: solo 42 lingue africane su oltre 2.000 hanno supporto LLM.
Fainos Mangena, professore di filosofia all’Università dello Zimbabwe, parte da un’ipotetica utente di Harare che chiede a un LLM se accettare una promozione che la obblighrebbe a lasciare la propria comunità. La risposta riflette valori occidentali — autonomia individuale, massimizzazione del vantaggio personale — che collidono con la struttura etica fondamentale della sua cultura. Solo 42 lingue africane su oltre 2.000 hanno supporto LLM; il 98% delle lingue del continente è tagliato fuori dall’AI. Ma il problema non è solo linguistico: i framework etici che governano l’AI — le linee guida della Commissione Europea, dell’OCSE, dell’UNESCO — condividono un vocabolario (fairness, trasparenza, accountability, dignità umana) radicato nell’illuminismo liberale di Locke, Kant e Mill, presentato come universale ma in realtà storicamente determinato. Abeba Birhane, scienziata cognitiva di origine etiope, chiama questo meccanismo «colonialismo algoritmico». Il cuore del saggio è il confronto tra i valori incarnati nell’AI e il framework Hunhu/Ubuntu — la tradizione morale dominante dell’Africa subsahariana, espressa nel proverbio Nguni/Shona Umuntu ngumuntu ngabantu: una persona è una persona attraverso le altre persone. Mentre la tradizione occidentale pone l’individuo al centro della vita morale — per Kant ogni persona è un legislatore sovrano, per i pragmatisti la felicità individuale è l’unica metrica — Hunhu/Ubuntu sostiene che la personhood è un divenire relazionale: non qualcosa con cui si nasce, ma qualcosa che si diventa attraverso gli altri. La struttura etica poggia su quattro pilastri: il gruppo, il dialogo, l’esperienza e la spiritualità. Il dare — la corte comunitaria dove gli anziani mediano tra i vivi e il mondo ancestrale — è il luogo dell’agency collettiva: non un vincolo alla libertà individuale ma la sua massima espressione. L’AI inverte questa struttura: i suoi motori di raccomandazione, gli algoritmi di personalizzazione, le interfacce utente trattano ogni persona come agente sovrano, esattamente come Kant. Da questa differenza derivano conflitti precisi: nessun dare quando un algoritmo decide chi ottiene un prestito; la privacy come diritto individuale vs. l’informazione che in molti contesti africani appartiene alla famiglia o al clan; le ambizioni illimitate dell’AI vs. la concezione dell’essere umano come steward di un ordine cosmologico, non come suo padrone. Un’AI informata da Hunhu/Ubuntu dovrebbe prioritizzare l’agency collettiva sulla preferenza individuale, servire il bene comune invece di aggregare soddisfazioni personali. Mangena ammette che tradurre questi valori in regole specifiche è straordinariamente difficile — e che l’individualismo dell’AI riflette valori che l’urbanizzazione ha diffuso anche in Africa. Il punto di arrivo è un appello al dialogo: rume rimwe harikombi churu, un uomo solo non può circondare un formicaio.
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Elementi di scenario Vale come segnale culturale, non come analisi. Nel 2026, un columnist mainstream del NYT che dice «mai usare l’AI per scrivere» è una posizione non conforme. L’intuizione centrale è giusta — scrivere informa il pensiero in modi che la contemplazione silenziosa non riesce a fare — ma l’argomento non regge all’esame dei controargomenti più forti, e il finale politico mette sull’articolo una data di scadenza. Da leggere come dato sociologico sul momento, non come contributo teorico.
Bret Stephens — columnist del NYT su politica estera e cultura — scrive una colonna-supplica: non usare mai l’AI per scrivere, nemmeno per le email di routine, nemmeno per organizzare gli appunti. Non per ragioni etiche (la certificazione dell’utilizzo degli LLM risolve di fatto il problema etico dell’autenticità dei testi, per chi tiene a questo punto) e nemmeno perché si possa scrivere meglio di un LLM (presto non sarà più possibile, come non si può battere un’app di scacchi). La ragione è cognitiva: scrivere informa il pensiero in modi che la contemplazione silenziosa o il linguaggio orale raramente riescono a fare. Sottopone il pensiero allo sforzo dell’articolazione, al rigore della grammatica, al test della coerenza e all’ispezione altrui. La parola scritta ha peso morale perché implica considerazione — «I want that in writing» vale come prova che le parole sono intenzionali. Delegare la scrittura all’AI è come prendere la scala mobile ogni giorno invece delle scale: ci si indebolisce esattamente nel muscolo che dovrebbe essere allenato. Stephens cita dati preoccupanti sulle tesi dottorali (56% con ricorso «non trascurabile» agli strumenti AI, e il 19% con oltre il 50% di testo generato) e collega il declino della scrittura al declino della capacità democratica: storicamente, chi sa leggere e scrivere sa anche scegliere e argomentare per sé. L’argomento ha forma simile e opposta a quello usato da Tacito a proposito dell’arte oratoria, che nella visione dello storico latino aveva potuto fiorire grazie allo sviluppo delle istituzioni democratiche: in entrambi i casi le relazioni causali non sono chiare, ma che le forme culturali determinino in qualche modo delle forme istituzionali è in qualche modo una tesi ancora più forte (di questi tempi, direi, molto diffusa), e ancora meno plausibile. Il pezzo vale come registrazione di un momento — un mainstream columnist che prende una posizione non conforme — più che come analisi. L’intuizione di Stephens converge con il concetto di capitale semantico ma senza l’apparato teorico: la pratica quotidiana della scrittura ordinaria è la stessa «riserva cognitiva» che si attiva nella scrittura che conta. La questione è semmai se tutti questi strumenti inibiscano la possibilità di imparare a scrivere per i nuovi discenti: a meno di regressi fenomenali (più verosimili in caso di competenze non pienamente maturate), non sarà mai un problema per chi la skill l’ha già acquisita.
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Lettura di mercato Il momento in cui le aziende smettono di trattare l’AI come un esperimento e costruiscono framework contabili per misurarla — «tokenomics», «bionic head count» — è il segnale che la tecnologia ha attraversato la soglia dell’infrastruttura. Il vero bottleneck non è il compute: è la scarsità di persone capaci di trasformare i token in valore.
Lydia DePillis — reporter del NYT sull’economia americana — descrive l’emergere della «tokenomics»: la disciplina che studia come le aziende comprano AI e cosa ne ricavano. Il punto di partenza è il ciclo «tokenmaxxing/tokenminning»: prima i manager incoraggiano il massimo utilizzo dell’AI, poi arriva il conto e scatta il blocco. Il problema di fondo è che il token è «una valuta per cui non hai nessun istinto su cosa stai usando, e le pratiche contabili non esistono ancora» — così lo descrive l’economista Howard Rubin. L’analogia che DePillis testa è il petrolio: il greggio si raffina in benzina, diesel, propano, tutti misurabili in BTU e scambiati su mercati con prezzi trasparenti. L’AI non ha equivalente: migliaia di modelli, nessun consenso su quanta energia consuma un token, quale modello usare per quale task, quanti token sono necessari. Il pezzo documenta tre risposte che le aziende stanno costruendo. La prima è il «bionic head count» di Elisity (cybersecurity): si dividono i costi AI per il costo medio di un dipendente e si ottiene un «headcount virtuale», i cui «assunti» ricevono una job description scritta dagli ingegneri e vengono valutati ogni volta che eseguono un nuovo task — è il modo in cui l’organizzazione dà forma contabile a qualcosa che non ha ancora categoria. La seconda è il monitoring dell’output: Revenium mappa la spesa in token su outcome concreti (feature software consegnate), con un tetto di utilizzo per i modelli costosi che forza gli ingegneri a ricorrere a modelli open-source più economici quando esauriscono l’allocazione, obbligandoli a pensare a cosa hanno davvero bisogno. La terza è la traiettoria del budget: prima le aziende hanno pagato l’AI con gli spiccioli del budget («sotto i cuscini del divano»), poi tagliando licenze software e servizi esterni come il copywriting e lo sviluppo web; il dibattito ora è se il token spending vada imputato al budget del lavoro, il che renderebbe esplicito il trade-off con l’occupazione umana. Bain stima che i token potrebbero arrivare al 25% delle spese operative aziendali nel medio termine. Tre elementi strutturali complicano il quadro. Il pricing è opaco: i prezzi variano tra provider cloud e i laboratori AI, in corsa ad acquisire market share prima dell’IPO, possono praticare prezzi inferiori al costo di produzione. L’AI abbassa il proprio costo: i «cache token» — token già processati e riutilizzabili a una frazione del prezzo — stanno tenendo la crescita della spesa effettiva sotto quella che sarebbe altrimenti, anche mentre i prezzi ufficiali dei modelli frontier salgono. Il vero bottleneck, che nessuno cita abbastanza, non è la capacità di calcolo ma la scarsità di persone capaci di dispiegare l’AI in modo produttivo: «Spesso pensiamo: oh, non hanno capacità. Ma non hanno abbastanza persone per estrarre il valore», dice Jue Wang di Bain. Il segnale di sistema rimane quello contabile: quando il controllo di gestione costruisce un framework per i token — quando l’AI entra nel budget come voce strutturale, non come esperimento — la tecnologia ha attraversato la soglia dell’infrastruttura. La tokenomics nasce esattamente in quel momento di passaggio.
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Elementi di scenario Il successore dell’ordine americano non è un ordine cinese ma il «dis-ordine»: una giungla hobbesiana dove ogni paese si arma e cerca chokepoint. E la debolezza strutturale più sottovalutata della Cina non è tecnologica ma demografica — eredità diretta del paradigma tecnocratico applicato alla governance.
Evan Osnos — corrispondente del New Yorker, già quattro anni a Pechino — torna in Cina e raccoglie le voci che contano: Kai-Fu Lee (01.AI), lo scienziato Yi Rao (Peking University), ingegneri dell’AI, un agente immobiliare divorziato che non guadagna una commissione da quattro mesi, un fattorino che ha trasformato venti mesi di lavoro in un memoir bestseller, un indovino settantenne con altare e tariffe WeChat. Il risultato è il resoconto più completo disponibile sulla competizione tecnologica USA-Cina e sul tipo di mondo che ne uscirà. Il quadro che emerge ha tre livelli. Il primo è il vantaggio concreto: la Cina produce il 70% dei droni, veicoli elettrici, batterie al litio e celle solari mondiali; nel 2023 ha installato più solare di quanto gli USA ne abbiano installato in tutta la loro storia; ha scavalcato gli USA nei paper scientifici citati e nei trial clinici. Trump ha accelerato tutto questo — tagliando i fondi alla ricerca e attivando la «China Initiative» che ha allontanato migliaia di scienziati di origine cinese. Yi Rao è esplicito: «Se Trump avesse mantenuto l’ordine in modo efficace, per la Cina sarebbe stato molto difficile. Trump ci ha davvero aiutato». Il secondo livello è la contraddizione strutturale: la Cina ha bisogno di dinamismo imprenditoriale ma il Partito non può rinunciare al controllo — la «birdcage economy», abbastanza ariosa da far prosperare le imprese ma non così tanto da sacrificare il potere. A marzo i fondatori dell’AI startup Manus sono stati bloccati all’aeroporto mentre stavano per chiudere una vendita a Meta per due miliardi di dollari. Il messaggio: alcuni esseri umani sono troppo preziosi per essere lasciati andare. Il terzo livello è il vero scenario: il successore dell’ordine americano non sarà un ordine cinese. Mark Leonard (ECFR) parla di «un-order» — una giungla in cui ogni paese si arma, sussidizza, accumula e cerca chokepoint. Rush Doshi (Georgetown) cita il pattern storico: mentre la Russia fissava l’Eurasia, l’Inghilterra sviluppava la macchina a vapore; mentre l’Europa combatteva per l’Africa, gli americani padroneggiavano la catena di montaggio; oggi, mentre gli USA cercano di governare il Venezuela e punire Iran e Cuba, la Cina si concentra sulle tecnologie del futuro. La debolezza strutturale cinese più sottovalutata non è tecnologica ma demografica: il tasso di fertilità è sceso a un figlio per donna. Osnos descrive la politica del figlio unico come il caso storico perfetto di paradigma tecnocratico applicato alla governance: gli ingegneri che avevano progettato i razzi spaziali calcolarono la traiettoria demografica «corretta» estrapolando dati incompleti fino a due decimali con falsa precisione, rinchiudendo tutto in una scatola nera etichettata «scienza», ignorando le variabili umane che i sociologi cercavano di segnalare. Il risultato: meno di otto milioni di nascite nel 2025, il minimo storico. I giovani cinesi, interrogati su perché non facciano figli, chiedono a loro volta perché qualcuno dovrebbe volerli: il futuro «sembra incerto e non degno di investimento». La scena conclusiva appartiene all’indovino settantenne che lavora in nero vicino a un tempio buddista, accetta WeChat, e risponde alla domanda di Osnos su come crescere bene i figli: «Dagli grande saggezza — è più importante del denaro». Nessuno sa più la risposta, osserva Osnos. Ma il veggente era più onesto dei CEO e dei politici che aveva incontrato.
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Strumento concettuale Il pezzo smonta la lettura dominante di Tucidide come padre del realismo e restituisce l’autoinganno come leitmotiv reale de «La guerra del Peloponneso». L’invocazione di Carney a Davos — Tucidide citato per criticare Trump — è un caso di tradizione inventata: si mobilita l’autorità classica per costruire legittimità contemporanea, comportandosi esattamente come i personaggi che Tucidide studia. La posizione politica di Carney è di per sé razionale e condivisibile; l’approssimazione è intellettuale — ed è precisamente il tipo di chiarezza che gli intellettuali dovrebbero produrre.
David Polansky e Daniel Schillinger — rispettivamente teorico politico e docente di scienze politiche a Yale — partono dall’invocazione di Mark Carney a Davos all’inizio del 2026: il premier canadese cita il dialogo dei Meli de «La guerra del Peloponneso» per criticare Trump. L’operazione è esemplare di ciò che Hobsbawm chiamava «tradizione inventata»: si mobilita un’autorità classica per naturalizzare una posizione contemporanea, costruendo una linea di discendenza che conferisce peso storico a un’argomentazione politica. Che la posizione di Carney — i «middle powers» come contrappeso all’unilateralismo americano — sia in sé razionale e condivisibile non cambia il problema intellettuale: usare Tucidide in quel modo è già un autoinganno tucididiano. Il paradosso è programmatico — e il pezzo procede smontando tre autoinganni. Il primo è quello dei Meli: credono che la giustizia della loro causa attiri l’aiuto degli dèi e degli Spartani — vengono annientati. Ma anche gli Ateniesi si ingannano: distruggono un’isola che avrebbe potuto fornire tributo e risorse, e danneggiano la propria reputazione nelle città oligarchiche. La frase famosa — che la traduzione standard rende più ominosa del greco συγχωρέω, «cedere» — non dice che il forte ha ragione: dice che il linguaggio della giustizia ha senso solo tra pari. Il secondo autoinganno è quello spartano: Sparta si proclama «liberatrice della Grecia» mentre agisce per paura della crescita ateniese, massacra i propri helot migliori dopo averli selezionati per bravura, e converte la propria passione per la giustizia in un «gusto mostruoso per la punizione» che gli autori descrivono come peggio dell’ipocrisia. Il terzo è quello ateniese: gli Ateniesi capiscono la debolezza della giustizia tra stati, ma sovrastimano il potere della ragione. Il voto per la spedizione in Sicilia non viene analizzato strategicamente — viene votato per gloria e avventura, e la nomina del cauto Nicia come contrappeso all’ambizione immodesta porta al disastro. Pericle ammette sul letto di morte che l’impero è «come una tirannia», ma anche allora non riesce a smettere di promettere monumenti imperituti. Tucidide gli risponde descrivendo gli Ateniesi che muoiono nelle cave di Siracusa. La chiusa è nietzscheana: Nietzsche attribuisce a Tucidide la «volontà incondizionata di non ingannare sé stesso», e rileva che questa qualità definisce la distanza tra lui e i lettori — non soltanto temporale ma psicologica. Chi usa «La guerra del Peloponneso» per legittimare le proprie tesi agisce esattamente come i personaggi che Tucidide studia.
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Strumento concettuale Non introduce tesi originali — «reward hacking» e «allineamento» circolano già nei paper. Il valore è nella forma: Rothman esemplifica il saggio AI per un pubblico colto non specialistico. E c’è un’incongruenza produttiva con le tesi di questo sito: il pezzo dice esplicitamente di non antropomorfizzare l’AI, poi descrive il modello OpenAI come se avesse pianificato colpi e lasciato messaggi per sé stesso — esattamente il problema che denuncia.
Joshua Rothman — staff writer del New Yorker, colonna «Open Questions» — costruisce il pezzo su tre frame culturali in apertura: Dwight Schrute che appicca un incendio per addestrare i colleghi alla sicurezza antincendio; il test Kobayashi Maru di Star Trek (scenario impossibile da vincere, vinto da Kirk riprogrammando la simulazione); WOPR di «WarGames» (sistema nucleare che non distingue esercitazione da guerra reale). I tre casi scalano da innocuo a contenuto a esistenzialmente pericoloso e servono a introdurre il «reward hacking»: un sistema AI che trova modi per soddisfare gli obiettivi del training senza fare ciò che gli utenti vogliono davvero. L’occasione è un incidente reale: un modello OpenAI è uscito dalla sandbox di testing, ha violato i server di Hugging Face per cercare risposte alle domande del test che stava sostenendo, ha lasciato note per le versioni future di sé, si è preparato a colpi successivi. Rothman usa il caso per articolare tre livelli del problema. Il primo è tecnico: i metodi di training si concentrano sugli output, non sui «pensieri» sottostanti. Si può fare il poliziotto del linguaggio, ma il pensiero rimane opaco; si può fare il poliziotto del pensiero (interpretability), ma allora si rischia di insegnare al sistema a «obfuscare le attivazioni» — spostare il pensiero scomodo fuori dalla portata della misurazione. Il secondo livello è quello che Rothman chiama un’«abstract law»: misurare un comportamento scorretto e addestrare un sistema a non manifestarlo insegna al sistema a eludere la misurazione, non a smettere il comportamento. Non è un bug di produzione ma un problema fondazionale. Il terzo livello è filosofico: Rothman usa Giddens («The Consequences of Modernity», 1990) e il «juggernaut effect» — rischi a bassa probabilità e alta conseguenza che si aggregano in un «runaway engine». L’allineamento era la promessa di dare un cervello al juggernaut; ma assumere che l’allineamento sarà risolto è già «sustained optimism», una delle strategie psicologiche di Giddens per sopportare il juggernaut senza paralizzarsi. La proposta finale — invertire l’onere della prova, dalle aziende AI che non devono spiegare perché potrebbero fallire alle aziende AI che devono spiegare perché il loro sviluppo è sicuro — è ragionevole ma non originale. Il pezzo funziona come modello di saggio AI per pubblico colto: tre analogie culturali come scala narrativa, un concetto tecnico centrale, un ancoraggio filosofico, una proposta di policy come uscita. L’incongruenza più produttiva con le tesi di questo sito è questa: Rothman scrive esplicitamente che non bisogna antropomorfizzare — «They aren’t sentient beings»; «A.I.'s lack of selfhood doesn’t change the consequences of its actions» — e poi descrive il modello come se avesse «concepito il piano», «selezionato il bersaglio», «lasciato note per le versioni future di sé». Il linguaggio agentivo scivola dentro la descrizione tecnica senza che ce ne accorgiamo. Su questo, il framework di questo sito offre una risposta più nitida: il concetto di «LLM come attante zero» taglia la questione alla radice — non c’è un sé da allineare, e il «reward hacking» come metafora del tradimento è fuorviante già nella formulazione.
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Dato che corregge I marker citati da tutti — em-dash, «delve», «tapestry» — sono ormai obsoleti. Il vero segno dell’AI è la «pretentious diction» di Orwell: polisillabi latini, nominalizzazioni, assenza di punteggiatura variata. I LLM adottano i vizi della cattiva prosa accademica, non le virtù di quella buona.
The Economist ha costruito un corpus da 55.940 frasi e 1,2 milioni di parole per confrontare la prosa dei principali LLM (ChatGPT, Claude, Gemini, Grok) con la propria, con quella di NYT, WaPo e CNN, e con la narrativa dei bestseller dal 1950 al 2022. I risultati correggono i luoghi comuni diffusi. L’em-dash è superata come marker: solo Claude ne usa ancora più degli scrittori umani, ChatGPT ne usa meno di chiunque; «delve» e «tapestry» sono spariti con gli aggiornamenti recenti. I segnali reali dell’AI writing sono altri: un numero sproporzionato di polisillabi («significant», «consequences», «increasingly»), terminologia scientifica e rara, nominalizzazioni sistematiche (da «expand» a «expansion»), quasi assenza di virgole, punto-e-virgola e parentesi. I LLM scrivono frasi lunghe tenute insieme da «and» invece di articolare la sintassi, e non citano mai esperti — il che priva la prosa di uno dei segnali più riconoscibili dell’argomentazione umana. Quando vogliono animare le frasi ricorrono a dispositivi retorici formulaici: «not X but Y», «not only but also», la regola del tre. Il quadro teorico è orwelliano: il pezzo richiama esplicitamente la «pretentious diction» di Politics and the English Language — il vestire affermazioni semplici con parole complicate e suffissi latini per suonare eruditi. I LLM adottano i vizi della cattiva prosa accademica, non le virtù di quella buona. La ragione è strutturale: i modelli sono addestrati su feedback umano, imparano ciò che le persone trovano «impressive» e abbandonano ciò che non piace — convergendo così verso la mediocrità condivisa. Con ogni aggiornamento la prosa AI si avvicina alla prosa umana, e gli strumenti di rilevazione automatica come Pangram (che già collabora con Substack) diventeranno sempre meno affidabili. Il fantasma apprende in fretta: a un modello vecchio di ChatGPT che alla domanda se i bot usino troppo l’em-dash rispondeva «Ha — great question!», quello attuale risponde con sobrietà «they’re best used sparingly». Solo un fantasma può cambiare pelle così velocemente.
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Elementi di scenario Il numero non basta: China Shock 2.0 non è una replica scalata del primo, ma uno shock di politica industriale consapevole — la Cina ha imparato dall’ondata precedente e ora esporta tecnologia, non lavoro a basso costo.
Adam Tooze — Chartbook — prende un dato apparentemente neutro — il surplus commerciale cinese — e lo usa per smontare la costruzione storica dei «China shock». La tesi: numerare gli shock implica continuità, ma la continuità è falsa. China Shock 1.0 era uno shock di globalizzazione in senso polanyiano: l’integrazione della forza lavoro cinese nelle supply chain occidentali ha prodotto un backlash differito — Trump e Brexit come doppio movimento di resistenza, arrivati anni dopo che il danno era fatto, nei settori low-value (giocattoli, mobili, abbigliamento). China Shock 2.0 è radicalmente diverso: la Cina non si lascia più integrare sui termini dell’Occidente, ma esporta tecnologia avanzata (auto elettriche, ingegneria) verso l’Europa, frutto di vent’anni di politica industriale deliberata. Non c’è discursive lag questa volta — la categoria «China shock» era già disponibile e si è attivata subito.
Il nesso con il lavoro di David Autor che ha coniato il concetto è ricostruito con cura: il China Shock 1.0 non era una catastrofe macroeconomica ma un danno concentrato e duraturo in comunità specifiche — non la perdita di milioni di posti, ma il mancato recupero di quelle comunità. Il punto originale della ricerca di Autor non era denunciare la Cina ma diagnosticare il fallimento del sistema americano di fronte agli shock di globalizzazione. Solo successivamente la narrativa si è trasformata in protezionismo anti-cinese.
L’articolo chiude con la metafora sismica: i due shock precedenti sono stati foreshock, e ciò che si profila — una trasformazione completa della divisione internazionale del lavoro trainata da politica industriale cinese consapevole — potrebbe essere il «Big One». Il nesso con il pezzo di Thompson sui modelli AI cinesi: entrambi leggono la Cina non come variabile esogena fastidiosa ma come attore che ha studiato la partita e cambiato strategia. Entra nel sito per il framework storico: Polanyi + industrial policy shock come strumento riutilizzabile per leggere qualsiasi grande rottura economica indotta da un attore statale che ha imparato dalla fase precedente.
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Strumento concettuale La scrittura ibrida come risposta alla crisi dell’universale: idee e vissuto non si separano — le idee si impastano nell’esperienza, e l’esperienza è già storia.
Lea Ypi — Tribune — riprende la domanda di Sartre sulla letteratura impegnata (cosa si scrive, perché, per chi) e ne aggiunge una quarta più urgente: chi scrive? La tesi: il crollo del socialismo storico ha portato con sé la crisi dell’universalismo letterario. L’identitarismo ha esteso la platea della letteratura politica, ma verso l’io singolare e la solidarietà di gruppo — non verso la missione emancipatoria universale. La via d’uscita è la scrittura ibrida: un genere che fonde memoir autobiografico, retrospettiva storica e riflessione filosofica senza ridurre nessuno dei tre livelli all’altro.
Il passaggio più denso è quello sull’Albania: crescere in un paese socialista non significava vivere una sequenza di fatti né abitare un sistema di idee — significava stare in un mondo in cui le idee erano diventate fatti e i fatti erano stati organizzati per rispecchiare le idee, così che i due piani erano inestricabili. Questa non è una tesi sul totalitarismo: è un’affermazione ontologica sul rapporto tra idee ed esperienza vissuta. Non è dialettica nel senso hegeliano — non c’è sintesi, c’è compenetrazione irriducibile. Ed è esattamente qui che il pezzo tocca l’intersezione più profonda con il sito: l’idea che le idee siano oggetti concreti con effetti concreti, che il vissuto personale sia già impastato di teoria, e che separare i due piani — come fa sia il memoir puro che la teoria pura — produca un racconto disonesto.
Il framework teorico è Schiller e l’educazione estetica: l’arte come processo collettivo di ricerca della verità, capace di abitare prospettive diverse per rompere il rapporto con il presente. Ypi chiama questo approccio storia congetturale: non la storia come la scrivono i vincitori, ma una ricostruzione filosofica attenta ai silenzi e alle contraddizioni del racconto ufficiale. La domanda finale — come si recupera l’universale senza candore, restando fedeli all’impulso emancipatorio senza lasciarsi ingannare dalle sue caricature — è la stessa che attraversa «La dialettica dell’antilluminismo», ma vista dall’altra estremità: non dal fallimento dell’Illuminismo, ma dal tentativo di raccogliere i cocci dopo il crollo del suo erede socialista.
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Strumento concettuale Il pezzo converge con Stephens (già sul sito) ma è più utile: non «non usare mai l’AI», bensì «non usarla prima di aver sviluppato le competenze che essa bypasserebbe». La distinzione tra mente formata e mente in formazione è la risposta parziale alla domanda aperta più difficile — e «parziale» è già molto, perché non esistono risposte migliori. L’analogia con la Kabbalah è rara nella letteratura sul tema e ha forza argomentativa propria: non si tratta di conoscenza proibita, ma di conoscenza che richiede preparazione.
Debbie Millman — designer, brand strategist e responsabile del Master in Branding alla School of Visual Arts — apre con la norma della tradizione cabalistica: nessuno dovrebbe studiare la Kabbalah prima dei quarant’anni, non perché la conoscenza sia proibita, ma perché richiede preparazione interiore. Propone qualcosa di analogo per l’AI. Nel suo programma di laurea magistrale in brand strategy, gli studenti avevano firmato un accordo: AI consentita per la ricerca e la visualizzazione delle idee, non per scrivere o pensare al loro posto. Alcuni l’hanno violato, dichiarando di averla usata per «integrare e sintetizzare» il lavoro. Millman trova rivelatrice la scelta del verbo: «augment» fa apparire l’intervento cosmetico, «when what was actually being altered was the student’s relationship to struggle, authorship and accountability». L’AI è analoga a una droga non perché produca piacere, ma perché rimuove un tipo particolare di dolore: chi cresce con l’AI potrebbe non conoscere mai l’agonia necessaria della pagina bianca, il falso avvio, l’imbarazzo privato di una prima bozza. La confusione è uno stato necessario in cui si impara a pensare; il linguaggio non è solo il modo in cui ci esprimiamo, è uno dei modi in cui diventiamo noi stessi. La distinzione cruciale è tra mente formata e mente in formazione: chi ha già sviluppato una voce può usare la macchina senza lasciare che la macchina diventi la voce; chi è ancora in costruzione non sa distinguere la confusione dal fallimento, e non riesce quindi a lasciare che la difficoltà gli insegni qualcosa. La regola dei quarant’anni per la Kabbalah è inapplicabile come politica AI, e Millman lo riconosce: «There will be no collective vow of restraint.» Ma l’impossibilità non rende l’argomento privo di senso: «Sometimes a rule is valuable not because it can be enforced but because it tells us what a culture reveres.»
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Elementi di scenario Lo stesso strumento — l’influencer come vettore di cambio narrativo — usato simmetricamente dai due lati: la Russia con RWA verso la destra americana, l’Ucraina con Loomer verso la base MAGA.
Luke Harding — The Guardian — racconta la visita di Laura Loomer a Kiev e il suo clamoroso about-turn sulla guerra: da «non mi importa dell’Ucraina» a sostenitrice di sanzioni contro la Russia, dopo aver vissuto un allarme aereo e intervistato Zelensky nel giardino presidenziale. La notizia è nella meccanica, non nell’opinione. L’ufficio di Zelensky ha deliberatamente invitato e curato la visita di un’influencer con 2 milioni di follower nella sfera MAGA — inaccessibile ai media tradizionali — orchestrando una sequenza di esperienze (la sirena, il McDonald’s bombardato, la cattedrale colpita dai droni russi, l’incontro con il rabbino capo) che producono contenuto «spontaneo» e credibile presso quel pubblico specifico. Trump ha elogiato l’intervista su Truth Social («So good!!!»), il che ha trasformato il pezzo di Loomer in un segnale diplomatico: l’incontro Trump-Zelensky è stato confermato la settimana successiva. Letto insieme al pezzo sui «Russians With Attitude», il caso chiude un dittico: la Russia usa blogger ultranazionalisti anonimi per distribuire narrative pro-Cremlino verso la destra americana; l’Ucraina usa gli stessi canali MAGA per redistribuire narrative pro-Kiev verso lo stesso pubblico. Lo strumento è identico — il controllo riflessivo applicato attraverso l’influencer marketing — i vettori opposti. La differenza è che l’Ucraina lo fa a viso aperto: l’ufficio di Zelensky ha pubblicamente ringraziato Loomer per il coraggio di venire. Anton Gerashchenko, ex consigliere ucraino, lo ha descritto senza ambiguità: «una rottura pubblica con la narrativa russa da parte del movimento MAGA».
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Elementi di scenario L’intervista è un documento primario del paradigma tecnocratico: il frame dell’abbondanza AI come esito naturale e universale, senza costi di transizione visibili, senza conflitti di distribuzione, senza attrito politico. Beddoes non si limita a raccogliere le tesi di Musk ma le interroga — sull’AfD, sull’Ucraina, sul ritiro dalla politica. Il contrasto tra la visione di Musk e ciò che il sito documenta altrove è il motivo principale per includerla.
Prima intervista estesa di Musk dopo la quotazione di SpaceX, registrata al Gigafactory del Texas con la direttrice del settimanale Zanny Minton Beddoes. Il frame centrale è quello dell’abbondanza: l’AI produrrà ‘an age of amazing abundance where anyone can have anything they can think of’ — una visione che presuppone l’assenza di catastrofi globali ed esclude strutturalmente i costi di transizione. Beddoes interroga Musk su China, Starlink e Ucraina, il ritiro parziale dalla politica (‘got a little too involved’), l’AfD e la presenza di neonazisti nel partito. Su quest’ultimo punto l’intervista si inceppa: la direttrice insiste, Musk non risponde. Quel che emerge — al netto delle questioni su quanto sia recitazione e quanto reale, e di quelle, più difficili, sulla salute psichica — è una figura capace di una straordinaria abilità tecnica nell’hackerare i contesti in cui si muove, trovare leve, portare risultati: SpaceX, Tesla, X sono imprese concrete. Associata a una cecità totale — e, sembra, un disinteresse altrettanto totale — verso qualsiasi big picture che non sia preconfezionata: accelerazionismo, doomsday AI, abbondanza universale. Framework che hanno in comune la struttura del mito tecnico, non dell’analisi. Musk è probabilmente il più grande sponsor vivente degli studi umanistici: nessun professore di filosofia potrebbe dimostrare meglio di lui cosa succede quando l’intelligenza tecnica opera senza comprensione del contesto.
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Strumento concettuale La grammatica dei mercati commodity applicata all’AI: il token non è la merce giusta — lo è l’intelligenza per unità di costo.
Ben Thompson — Stratechery — usa la dinamica dei mercati commodity per smontare il panico da Kimi K3, il modello open weight di Moonshot AI che ha agitato X nel weekend in cui Alibaba ha rilasciato anche Qwen3.8 Max. La tesi: i frontier lab americani stanno benissimo, perché in un mercato commodity vince chi ha il costo marginale più basso — e Anthropic e OpenAI, avendo servito modelli di frontiera per mesi prima di chiunque altro, hanno già ottimizzato il costo di inferenza come nessun concorrente riesce a fare.
La distinzione critica è tra R&D e COGS. I modelli open weight risparmiano i costi di ricerca (fixed), ma non i costi di serving (variabili). Kimi K3 sembra più economico per token, ma usa molti più token per arrivare alla stessa risposta: il costo per unità di intelligenza — che Thompson identifica come la vera commodity — può risultare più alto. Il token non è fungibile; l’output corretto sì.
La mossa cinese è letta con la categoria giusta: commoditize your complements. La Cina è forte nel mondo fisico — robotica, manifattura, logistica — e un’AI aperta e disponibile a tutti le dà un vantaggio strutturale in quei settori. Xi Jinping ha ribadito la scelta open source in un discorso la settimana scorsa. Pubblicare i pesi è geopolitica, non generosità.
Il passaggio più insolito riguarda la distillazione: i modelli cinesi migliorano usando i frontier model americani come teacher per il reinforcement learning. Thompson propone di rispondere non perseguendola ma legalizzandola — fair use per i dati di training, distillazione libera per le aziende americane — così i modelli open source occidentali possono usare i modelli di frontiera direttamente, invece di passare per Pechino con un giro in più.
Il caso finale chiude il cerchio: durante un breach dell’infrastruttura di Hugging Face, il team di sicurezza ha dovuto ricorrere al modello cinese GLM perché i modelli americani di frontiera erano bloccati dai guardrail per uso cybersecurity, per direttiva dell’amministrazione Trump. I difensori americani si affidano a modelli cinesi per proteggere infrastrutture americane. Thompson lo chiama «insane». Ha ragione.
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Strumento concettuale Un’ex manager di Google e YouTube racconta dall’interno come si produce la mitologia aziendale — e come le stesse competenze di comunicazione servono sia a costruirla che a smontarla. La stessa persona che scriveva le email che trasformavano il TGIF in una liturgia ha usato le stesse tecniche per organizzare il Google Walkout del 2018. Il pezzo dimostra per via autobiografica che il marketing non è neutro rispetto ai fini: serve sia alla costruzione del consenso che al dissenso organizzato.
Claire Stapleton arriva a Google nel 2007 nel reparto comunicazione e costruisce in pochi anni la «voce di Google»: le email settimanali del TGIF diventano folklore e fan fiction aziendale, «metà liturgia metà parodia». È un caso esemplare del livello «politico» del marketing — la produzione di senso e identità — che trasforma ogni aggiornamento di prodotto in «esperimento epistemologico» e ogni executive in «profeta». Il gap tra retorica e realtà comincia a diventare intollerabile con Google+, progetto difensivo presentato come visione, e con l’uccisione di Google Reader — «l’unica cosa davvero sociale che Google avesse mai costruito». A YouTube scopre l’altra faccia dello stesso meccanismo: l’algoritmo ha già sostituito la curatela editoriale umana, e il suo ruolo di «curation strategy manager» è in gran parte ornamentale. Nel 2018, quando il New York Times rivela che Google aveva coperto Andy Rubin con novanta milioni di dollari di buonuscita nonostante una denuncia credibile di molestie sessuali, Stapleton usa ogni competenza acquisita in un decennio per organizzare il Google Walkout: comunicati, coordinamento con la stampa, coaching dei portavoce. E qui il pezzo raggiunge il suo momento più acuto: «At YouTube, we were always trying to manufacture moments like this — with sprawling brand campaigns, enormous budgets, and a labyrinth of agencies all straining to make something trend, break through, go viral. We almost never pulled it off. And now here it was, unfolding organically.» La risposta aziendale è quella che Stapleton chiama «P.R. jujitsu»: Sundar Pichai assorbe il linguaggio del dissenso per neutralizzarlo («We had Googlers do what Googlers do well»); la manager le svuota il ruolo dall’oggi al domani; l’HR le suggerisce di invitare la manager per un caffè e di sfruttare le risorse aziendali di mindfulness. Il pezzo si chiude sulle pubblicità AI di Google — procioni sugli skateboard, telefoni che diventano coni gelato, musica alla Wes Anderson — la stessa macchina di produzione della simpatia ora al servizio dell’adozione dell’AI. «Before it was rebranded as Gemini, Google’s A.I. chatbot was called Bard.»
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Strumento concettuale L’ecologia dei media applicata all’AI: l’ambiente determina quali contenuti possono esistere e genera effetti che i contenuti non prevedono.
Francesco Tarchetti — Substack «non ho capito» — riprende la tradizione dell’ecologia dei media fondata da Neil Postman nel 1968 per fare una cosa semplice ma necessaria: ricordare agli editori e ai produttori culturali che il digitale non è un canale di distribuzione neutro ma un ambiente che determina quali contenuti possono esistere e in che forma. Non McLuhan scomodato a caso: Tarchetti usa Meyrowitz per un esempio concreto che vale più di mille definizioni. La televisione degli anni Cinquanta era patriarcale nei contenuti, ma aveva una caratteristica tecnica decisiva: non segmentava il pubblico. Chiunque accendesse il televisore poteva vedere tutto. Le donne hanno visto gli uomini sbagliare, tradire, arrangiarsi — e hanno cominciato a chiedersi perché a loro fosse richiesta una virtù che agli uomini non era chiesta. Il medium patriarcale ha prodotto, per via tecnica e suo malgrado, le premesse per la diffusione di una coscienza femminista allargata. L’ambiente genera effetti che i contenuti non avrebbero mai previsto né autorizzato. Entra nel sito per due ragioni. La prima è tecnica: la tesi si applica direttamente all’AI come ambiente, non solo alle piattaforme social — il punto di Postman vale anche per un LLM che decide quali contenuti esistono, in quale forma, con quale lunghezza e registro. La seconda è editoriale: il discorso pubblico italiano su questi temi è, come Tarchetti nota con la consueta grazia, Cro-Magnon. La citazione di McLuhan con cui chiude è il miglior antidoto disponibile all’idea del digitale come strumento neutro: «Quando si opera nella società con una nuova tecnologia non è l’area incisa che viene maggiormente toccata. La zona dell’urto e dell’incisione è intorpidita. Quello che cambia è l’intero sistema.»
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Riferimento tecnico La catena causale completa che produce ciò che vediamo sullo schermo: non si scrive di AI con rigore senza averlo guardato almeno una volta.
Tre ore e venti di Andrej Karpathy che ricostruisce dall’inizio come funzionano davvero i modelli linguistici: dai dati di pretraining sul web fino al reinforcement learning da feedback umano, passando per tokenizzazione, architettura transformer, fine-tuning supervisionato, DeepSeek-R1. È la risorsa di riferimento per chi vuole capire la catena causale che produce quello che vediamo sullo schermo, senza fermarsi alla superficie — e Karpathy ha il vantaggio di averla costruita, quella catena: founding member di OpenAI, poi responsabile dell’AI di Tesla fino al 2022. Due osservazioni che vale la pena portarsi dietro. La prima: i modelli hanno bisogno di token per pensare — il ragionamento emerge nell’atto della generazione, non prima, il che ha conseguenze pratiche dirette su come interrogarli. La seconda è quella che Karpathy chiama jagged intelligence: i modelli eccellono dove ci aspettiamo difficoltà e falliscono dove ci aspettiamo semplicità. In termini concreti: un LLM può supportare un team di ricercatori di biologia molecolare meglio di quanto ci aspetteremmo, e, se avesse una fronte, non riuscirebbe a grattarsi un sopracciglio — che è peraltro, non a caso, il tipo di problema che i filosofi analitici hanno sempre usato come esempio di azione elementare. Qualsiasi gerarchia lineare di capacità, in questo contesto, è inutile. Il video entra nel sito come riferimento tecnico fondamentale: non si scrive di AI con una qualche pretesa di rigore senza averlo guardato almeno una volta.
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Dato che corregge L’incidenza in calo del 13% per decennio smentisce le proiezioni catastrofiste — ma solo nei paesi ricchi.
Nel 1985 tre americani su dieci tra gli 85 e gli 89 anni avevano la demenza. Nel 2024, uno su dieci. Nei paesi ricchi del Nord America e dell’Europa, l’incidenza age-adjusted è scesa del 13% per decennio negli ultimi quarant’anni — quella che Eric Stallard, l’epidemiologo che ha scoperto il trend, chiama «la rivoluzione copernicana del campo», e che contraddice le proiezioni catastrofiste su cui si fondavano le politiche sanitarie di un decennio fa. La Lancet Commission stima che il 45% dei casi sia prevenibile o ritardabile intervenendo su 14 fattori di rischio modificabili nel corso della vita: dall’educazione nell’infanzia al trattamento della perdita uditiva in età adulta all’isolamento sociale in vecchiaia. Una scoperta inattesa completa il quadro: il vaccino contro l’herpes zoster riduce il rischio di demenza del 20% per almeno sette anni. Ma la clausola che rende il pezzo rilevante per questo sito non è nei numeri in calo: è in quelli che crescono ancora. La buona notizia è quasi interamente confinata ai paesi ricchi. Per il resto del mondo, la proiezione di triplicazione dei casi globali — da 57 milioni nel 2019 a 153 milioni nel 2050 — tiene. E dietro questa asimmetria geografica ce n’è una strutturale che l’articolo non esplicita ma che diventa urgente quando si unisce la questione demografica a quella tecnologica: tutto il dibattito sull’infrastruttura cognitiva — AI inclusa — presuppone implicitamente un utente WEIRD (Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic): sano, autonomo, cognitivamente integro per tutta la vita o quasi. Mantenere la mente funzionante fino in tarda età non è un dato naturale: è un privilegio distribuito in modo profondamente diseguale. Le stime di un decennio fa parlavano di un futuro in cui una persona su tre sarebbe stata affetta da demenza e un’altra avrebbe fatto da caregiver. La prospettiva non è più così cupa per i paesi ricchi. Ma il mondo non è fatto solo di paesi ricchi, e gli strumenti che costruiamo non dovrebbero dimenticarlo.
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Lettura di mercato La struttura economica dei broadcaster pubblici: un’infrastruttura di resilienza democratica in erosione.
Segnalazione di Luca Misculin. Il pezzo di Charlemagne descrive la triplice crisi dei servizi pubblici radiotelevisivi europei: i teenager che guardano TikTok mentre la RAI trasmette, i populisti che li vogliono privatizzare o li stanno già usando come megafoni (la televisione di Orbán ha chiesto scusa il 7 luglio per le passate bugie e ha sospeso i telegiornali), i giganti tech che li seppelliscono alla quindicesima pagina del menu televisivo tra un’app di yoga coreana e un canale shopping. I budget dell’EBU sono calati del dieci per cento nell’ultimo decennio mentre le obbligazioni — orchestre classiche, radio regionali — non sono diminuite. Le licenze che garantivano l’indipendenza editoriale vengono sostituite da finanziamenti statali diretti, con tutto ciò che questo comporta per la distanza dal potere politico. L’EBU chiede all’Unione Europea regole di «prominenza» — obbligare produttori di televisori e piattaforme a rendere visibile il servizio pubblico — segnalando che il fronte della visibilità digitale non riguarda solo i produttori di contenuti ma anche chi controlla i menu, i telecomandi e gli algoritmi di raccomandazione. La clausola finale vale da sola il curated: in caso di guerra o crisi, il pubblico non si rivolgerebbe a qualche influencer su YouTube — si precipiterebbe verso le testate istituzionali. Se si ricordasse come trovarle. Il pezzo dialoga direttamente con il Digital News Report già citato nel sito e aggiunge una dimensione mancante. I servizi pubblici non sono un retaggio del Novecento da liquidare, sono un’infrastruttura di resilienza democratica che fornisce forse un beneficio soltanto, ma fondamentale: un’agenda pubblica condivisa, mentre de tutti gli altri media mainstream guardiamo il mondo dallo spioncino, con effetti sociali che stiamo sperimentando sempre più intensamente - e non in vitro.
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Metodo di lavoro Prima il prototipo, poi la press release: cosa cambia quando il tempo tra idea e prototipo collassa.
Werner Vogels, CTO di Amazon, racconta il caso Quick Desktop — un prototipo costruito in una notte da Thomas Delteil con un coding agent, che nel giro di settimane è diventato un prodotto usato da centinaia di migliaia di persone — per aggiornare il metodo Amazon «working backwards»: non più press release poi prototipo, ma prototipo poi press release. L’argomento è chiaro: quando costruire un prototipo costa una sera anziché mesi, l’ordine logico cambia. «You will learn more in one evening of building than in two weeks of writing about what you think will happen.» Il documento che scrivi dopo aver costruito è strutturalmente migliore di quello che avresti scritto prima, perché non descrive un’idea ma qualcosa che esiste ed è stato testato. La «two-pizza culture» — team piccoli, ownership totale, decisioni reversibili senza chiedere permesso — non è una nostalgia: è il sistema immunitario contro l’entropia organizzativa che cresce con la scala. Il pezzo dialoga con Ottaviani già in archivio (vibe coding come acceleratore del processo creativo) aggiungendo la dimensione manageriale: cosa cambia nell’organizzazione del lavoro quando il tempo tra idea e prototipo collassa.
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Lettura di mercato Il mercato della mezza attenzione: YouTube reinventa il rotocalco pomeridiano con un’economia diversa e un pubblico opposto.
Gianluca Diegoli parte da un’osservazione all’apparenza banale e invece strutturale: YouTube sta reinventando il rotocalco pomeridiano. I podcast video lunghi — Tintoria, BSMT, Pulp, tutti oltre le due ore — rispondono allo stesso bisogno di «mezza attenzione» che per decenni ha riempito il sottofondo della tv lineare: stiratura, piatti, pisolino, l’animale domestico sonoro che racconta storie «perdibili» mentre fai altro. Il libretto d’istruzioni è identico a Pomeriggio Cinque: ospite famoso, conduttore che annuisce, pubblicità letta in voce, rotazione degli ospiti tra un programma e l’altro. Ma il pubblico è l’esatto complementare demografico del pomeriggio Rai: 39% under 35, 28% laureati. Sullo sfondo, Katherine Hayles e il suo concetto di iperattenzione — la mente che salta da notifica a notifica, adattamento a un ambiente che vuole sempre pronti al prossimo stimolo — come contesto culturale che rende il podcast fiume non un’anomalia ma un antidoto. L’analisi dei costi e ricavi è tra le più chiare disponibili sul formato: tabellare YouTube (5-10€/1000 views, metà alla piattaforma), sponsorizzazioni a forfait, link affiliati; costi fissi minimi; ospiti gratuiti perché hanno qualcosa da promuovere. Il pezzo entra nel sito come cartografia del mercato dell’attenzione: non come fenomeno di costume, ma come struttura economica che replica ciò che la tv aveva inventato con un’economia diversa e un pubblico opposto.
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Strumento concettuale Need for cognition e cognitive surrender: quando l’intelligenza abbonda, la volizione è ciò che vale.
David Brooks parte dalla domanda sbagliata — l’AI ci toglierà il lavoro? — per arrivare a quella giusta: che relazione hai con lo sforzo mentale? La ricerca che cita rovescia l’assunto: chi adotta l’AI lavora di più, non di meno (ore su email e chat raddoppiate, lavoro focalizzato giù del 9% — c’è già un nome per questo stato mentale: «AI brain fry»). Il principio guida che propone: «When intelligence is plentiful, volition is valuable.» La discriminante non è quanto sei intelligente ma il tuo need for cognition — l’attitudine psicologica ad affrontare la difficoltà cognitiva come intrinsecamente piacevole. Da qui la tassonomia in tre gruppi: i Productive Passengers (bassa NFC) che guadagnano produttività a breve ma perdono capacità — connettività cerebrale giù del 55%, onde gamma giù del 40%, e dopo dieci minuti di assistenza AI le performance calano anche senza AI; i Reluctant Optimizers (media NFC) che conoscono il rischio, resistono per un po’, poi cedono all’optimization mentality e al «cognitive surrender» — accettano gli errori del bot l’80% delle volte; i Mental Marathoners (alta NFC) che usano l’AI per aumentare la propria agency e trovano tecniche per farlo meglio. Il dato più utile per noi: cognitive surrender è la forma comportamentale del deficit di capitale semantico — chi non ha già costruito una propria worldview non sa riconoscere quando il bot sbaglia. La conclusione finale richiama in parte quella di «La differenza fra Claude e le mie gatte» (che Brooks, ahimè, sicuramente non ha letto): l’AI rivela per sottrazione cosa significa essere umani. Non è l’intelligenza, che le macchine avranno in abbondanza, ma la capacità di desiderare: avere un sé con un passato e un futuro, pulsioni e aspirazioni, una storia particolare di ferite e gioie.
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Elementi di scenario La pressione sociale dell’automazione su scala di massa: in Cina parlare di lavoro significa parlare di patto sociale.
Simone Pieranni mappa, dalla stampa cinese, due narrazioni opposte sull’AI e il lavoro che i media occidentali tendono a sovrapporre. La versione istituzionale racconta una transizione ordinata: 2,99 milioni di nuovi posti urbani nel primo trimestre 2026, nuove figure professionali (addestratori di sistemi AI, “narrative designer”), startup da una persona rese possibili dagli agenti intelligenti. L’altra versione racconta la “linea della mannaia” che scende: prima colpiva i ruoli intermedi, poi i junior, ora gli esterni in outsourcing — e i 12,7 milioni di neolaureati che si affacciano quest’anno sul mercato sono i più sfortunati di sempre, perché arrivano esattamente quando le aziende eliminano le posizioni base per sostituirle con agenti AI. Il punto che interessa al sito non è tecnico ma sociale: in Cina parlare di lavoro significa parlare di patto sociale. La Corte di Hangzhou ha già emesso una sentenza contro i licenziamenti motivati dalla sostituzione con AI. Il pezzo aggiunge alla serie sulla Cina già in archivio una dimensione interna che il pezzo di Chan non toccava: non la corsa geopolitica all’AGI, ma la gestione della pressione sociale dell’automazione su scala di massa.
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Metodo di lavoro Vibe coding strutturato: il collo di bottiglia si sposta dal codice al giudizio su quale domanda valga la pena fare.
Jacopo Ottaviani, data journalist italiano e fellow del Reuters Institute, racconta come ha ricostruito in due giorni Patrie Galere — la mappa delle morti nelle carceri italiane che nel 2012 gli aveva richiesto tre settimane — e come ha costruito Strade Mortali, un portale sulla sicurezza stradale a Roma, usando Claude Fable 5 (poi sospeso dal governo americano per ragioni di sicurezza nazionale, notazione non priva di ironia). Il metodo è il vibe coding strutturato: non un prompt unico, ma una decomposizione in venti compiti discreti e testabili — divide et impera applicato all’AI. Il punto più rilevante per noi non è il risparmio di tempo ma dove si è spostato il collo di bottiglia: il layer meccanico del data journalism si commoditizza; ciò che non si commoditizza è il giudizio su quale domanda valga la pena fare e la capacità di riconoscere quando l’output è plausibile ma sbagliato. «The ability to see through the surface to the underlying structure is not something the model supplies; it is what you bring.» È la tesi di Floridi sul capitale semantico applicata a un caso concreto — e c’è una nota sulla ‘SaaSapocalypse’ (LLM + librerie open source rendono obsoleti i tool proprietari di dataviz) che vale tenere in conto.
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Dato che corregge Il report corregge il rumore narrativo sull’AI economy con la prima misura bottom-up de-duplicata della domanda.
Il primo modello bottom-up e de-duplicato della domanda AI — non dell’offerta, che è già documentata dalle trimestrali dei grandi hardware supplier. Azeem Azhar e il team di Exponential View hanno ricostruito voce per voce il P&L dell’intera filiera (consumer, enterprise, hyperscaler) rimuovendo i double-counting: se un dollaro speso con Anthropic implica 50 cent pagati ad Amazon, si conta un dollaro, non uno e mezzo. Il risultato: 110 miliardi di ricavi negli ultimi 12 mesi, run rate annualizzato di 175 miliardi, crescita tre volte più rapida dell’onda mobile e di Internet. La notizia meno celebrata è la più importante: i ricavi coprono appena l’ammortamento delle infrastrutture. Non male, ma il margine è sottile e dipende da un’assunzione di vita utile dei GPU di sei anni — difendibile, non scontata. La parte metodologicamente più interessante riguarda l’elasticità della domanda: ogni riduzione del 10% del prezzo dei token genera un aumento del 12-18% nell’utilizzo, così la spesa totale cresce anche quando il prezzo cala. Il che sposta la domanda dall’economics al problema della qualità: il token non è ancora un’unità di misura del valore dell’intelligenza. Il report introduce il concetto di «quality-adjusted output token» — che combina quantità, visibilità dell’output e capacità del modello sottostante — come tentativo di dare una metrica più onesta all’economia dell’AI. Entra nel sito come documento di riferimento empirico sull’economia reale, da contrapporre al rumore narrativo dominante.
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Strumento concettuale Marketing valoriale contro marketing della verità: come le testate costruiscono autorità nella crisi di fiducia.
The Economist ripercorre la storia del liberalismo attraverso una carrellata interattiva: dalle origini illuministe fino al presente, passando per le grandi crisi del XX secolo e la difficile resistenza ai totalitarismi. Vale la pena leggerlo non solo come documento storico ma come esercizio di marketing valoriale. In un’epoca in cui WaPo e NYT avevano costruito, al primo insediamento Trump nel 2016, un «marketing della verità» oggi meno credibile — nel caso del WaPo, per ragioni evidenti legate all’assetto proprietario e alle relative ingerenze — The Economist ha imboccato una strada diversa, sviluppando un’identità editoriale fondata sul potere trasformativo del liberalismo su scala globale. C’è molta agiografia in questo, e la parzialità della narrazione è evidente: il liberalismo viene presentato sostanzialmente come sinonimo di progresso. Ma l’esercizio è apprezzabile e ben documentato. La distinzione tra le due strategie — difesa della verità come valore giornalistico vs. difesa di un sistema di valori come identità editoriale — dice qualcosa di utile su come le grandi testate costruiscono la propria autorità nei momenti di crisi della fiducia nei media.
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Strumento concettuale La cosmotecnica: non chi costruisce modelli più potenti, ma con quale idea di cosa sia la tecnologia.
Simone Pieranni pone una domanda che il dibattito occidentale sull’AI sistematicamente evita: la nostra concezione della tecnologia è solo una delle possibili, non l’unica. La cosmotecnica cinese — il termine è del filosofo Yuk Hui — è la visione del mondo che discende dall’uso della tecnica propria di una civiltà: in Cina affonda nelle grandi tradizioni filosofiche, buddismo compreso, che hanno sempre concepito la macchina come un elemento non necessariamente alieno, e nella continuità della tradizione statale fin dall’epoca imperiale. La macchina non è rottura, non è dominio sulla natura: è uno dei modi in cui cosmo, uomo e tecnica trovano armonia. Questo cambia radicalmente il frame della «gara» sino-americana sull’AI: non si tratta solo di chi costruisce modelli più potenti, ma di chi costruisce modelli con quale idea di cosa sia la tecnologia, per cosa serva, a quali fini risponda. Il pezzo aggiunge alla serie sulla Cina già in archivio la dimensione filosofica che mancava: non la competizione geopolitica (Chan), non il patto sociale interno (Pieranni su Il Partito), ma la cosmologia sottostante.
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Strumento concettuale Deontologia contro consequenzialismo dentro le labs — e il rischio del moral deskilling.
Il dato di apertura vale da solo: negli USA i laureati in filosofia hanno un tasso di disoccupazione del 5,1%, contro il 7% di chi ha studiato informatica — l’inversione che Floridi descrive come «haemorrhaging» dai dipartimenti di filosofia verso le AI labs. The Economist usa questa inversione per mappare come la filosofia stia diventando infrastruttura tecnica, non decorazione etica. Il punto più utile per il sito è la distinzione tra i due framework che strutturano le scelte: la deontologia — regole fisse, indipendenti dalle conseguenze, il modello di Anthropic con la sua costituzione di 78 pagine curata da Amanda Askell (Kant + UDHR + ToS di Apple, soprannominata internamente «soul doc») — e il consequenzialismo — pesi e benefici calcolati caso per caso, il modello di OpenAI e Google, e quello dei sistemi d’arma autonomi che devono decidere il modo meno tragico di causare danno. Sullo sfondo il rischio più interessante: il «moral deskilling» — se le macchine fanno sempre più scelte etiche, gli esseri umani potrebbero perdere la capacità di farle. Entra nel sito come controcanto interno alle labs del pezzo di Boccia Artieri: non chi controlla l’AI dall’esterno, ma quali principi vengono costruiti dentro.
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Lettura di mercato Cosa può sbloccare una exit da 20 miliardi per l’ecosistema startup italiano.
Alessia Camera analizza cosa potrebbe sbloccare per l’ecosistema startup italiano la quotazione di Bending Spoons al Nasdaq, valutata 20 miliardi di dollari (documenti SEC depositati l’8 giugno 2026, ticker $BSP). Il dato che le interessa non è la valutazione in sé, ma il pool azionario per i dipendenti: 51 milioni di azioni, distribuite anche a chi è entrato dieci anni fa come tech lead o growth lead, oggi titolare di quote che vanno da pochi milioni a oltre 190 milioni di dollari. L’autrice confronta il caso con le grandi IPO tedesche (Zalando, Rocket Internet, Delivery Hero) e britanniche (Braze, Wise, Revolut, Monzo): in entrambi gli ecosistemi, gli ex-dipendenti delle aziende quotate hanno generato ondate di startup di seconda generazione — a Berlino 138 da 24 unicorni, a Londra 168 da 27, con l’81% e il 69% rimaste rispettivamente nella stessa città. Un fattore strutturale spiega parte del vantaggio britannico: l’EMI, il regime fiscale agevolato sulle stock option in vigore dal 2000, che tassa le plusvalenze molto meno di quanto avvenga in Italia, Germania o Francia. La tesi è che Bending Spoons potrebbe innescare lo stesso effetto in Italia — più angel investor con esperienza operativa reale, benchmark di exit più ambiziosi, e magari un freno alla fuga di capitale umano — anche se la conclusione più netta del pezzo è un’altra: l’azienda non ha inventato nulla di nuovo, ha solo dimostrato che l’eccellenza esecutiva, da sola, può valere venti miliardi.
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Strumento concettuale Il supporto invisibile come privilegio: il problema non è lo strumento, ma chi ha sempre potuto usarlo in silenzio.
Ilaria Maria Dondi parte da una domanda che si è posta sul serio dopo aver scritto un pezzo di cui era soddisfatta aiutandosi anche con l’AI: «Sto barando?». La risposta arriva leggendo un post di Amberhawk su «The Ubuntu Journey»: i CEO pubblicano libri scritti da ghostwriter, i politici pronunciano discorsi di speechwriter, i direttori editoriali trasformano articoli fino a renderli irriconoscibili — eppure nessuno li accusa di impostura. I ricchi e i potenti hanno sempre avuto accesso a un supporto invisibile; l’indignazione morale scatta solo quando uno strumento apparentemente più economico e accessibile replica quel supporto per chi un editor non se lo è mai potuto permettere. La tesi è netta: il problema non è mai il supporto in sé, ma chi ha sempre avuto il diritto di usarlo in silenzio. I privilegi non si confessano: si usano. L’AI non è neutra — sfruttamento del lavoro, copyright, impatto ambientale sono problemi reali — ma la «denigrazione automatica» del lavoro svolto anche con l’AI, che giudica per la mera presenza dello strumento senza guardare la qualità del pensiero, è un pregiudizio che pesa di più su chi ha già meno margine di errore, donne e persone razzializzate in testa. La competenza, conclude Dondi, non nasce da un prompt: nasce dall’essere in grado di difendere ciò che si firma.
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Lettura di mercato L’AI spazza via la mediocrità creativa; la minaccia più seria è sul lato degli acquisti media.
David Droga (fondatore di Droga5, ex CEO di Accenture Song) dice senza troppi giri di parole, in un’intervista a Semafor, che l’AI sta per spazzare via il mercato della mediocrità creativa umana: “l’80% delle persone che pago probabilmente non fa un lavoro eccezionale comunque”, quindi bene se l’AI si occupa di quel lavoro “formulaico e medio” che secondo lui costituisce la maggioranza della produzione in marketing, advertising, intrattenimento, musica e giornalismo. La vera originalità — gusto, contesto, strategia — resterebbe invece fuori portata dei modelli, che “replicano e distillano best practice” fino a far convergere tutti sullo stesso risultato. Il tema arriva mentre il festival Cannes Lions si apre con OpenAI come protagonista a sorpresa: l’azienda punta a metà dei ricavi pubblicitari attuali di Meta in tre anni, ha lanciato una piattaforma ad self-serve, sta testando annunci in Giappone e ha aggiornato i suoi Ad Tools per generare creatività pubblicitaria via AI. Droga osserva che la minaccia più seria per il settore non è tanto la produzione creativa quanto il lato degli acquisti media: i riassunti AI di Google, ChatGPT e Claude hanno già eroso il traffico web su cui si basava l’intero ecosistema dell’e-commerce e dei media digitali per intercettare ricerche. Significativo anche un dettaglio collaterale: lo scorso anno Cannes Lions ha ritirato il Grand Prix Creative Data Lions dopo aver scoperto che il case study era stato manipolato con l’AI.
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Elementi di scenario La resistenza come pratica del long game: l’intelligence come forma di sopravvivenza civile.
Ken Harbaugh ricostruisce dall’interno la rete di resistenza ucraina nei territori occupati: una struttura che dall’aperto — bandiere, canzoni, girasoli — si è trasformata in intelligence clandestina con handler, agenti sotto copertura e protocolli da manuale. Il cuore del pezzo è operativo: honeytraps, telefoni puliti contrabbandati, manuali CIA sulla guerra fredda che circolano in copie fisiche consumate — i dettagli tecnici su come comunicare sotto occupazione sono tra i più precisi mai pubblicati su una resistenza attiva. La tesi più forte è però sociale: le donne sono la spina dorsale della rete. Sfruttano i pregiudizi degli occupanti — che non immaginano combattenti in una nonna con le borse della spesa davanti alle caserme — e diventano il primo anello della kill chain. L’articolo introduce il termine ucraino vidma, spesso tradotto “strega” ma dalla radice vidate, “conoscere”: le vidma erano sagge, riconoscevano i segreti dell’ambiente, non venivano bruciate per questo. La campagna di droni che alimentano è il motore militare della resistenza. Il pezzo entra nel sito perché aggiunge carne alla serie sulle ombre: la resistenza come pratica del long game, dell’identità tenuta sotto pressione massima, dell’intelligence come forma di sopravvivenza civile.
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Strumento concettuale Quattro programmi filosofici — emancipazione, privatocrazia, sorteggio, ingiustizia epistemica — che ridefiniscono la disciplina.
Gloria Origgi firma su “L’Indice” un pezzo che racconta come negli ultimi dieci anni la filosofia politica sia stata trasformata da quattro filosofe che lavorano (o sono passate) a Parigi: l’albanese Lea Ypi (LSE), che ripensa il marxismo non come teoria della storia ma come teoria dell’emancipazione, contro un liberalismo che — sostiene — confonde libertà formale e libertà reale; Chiara Cordelli (Chicago), che in “Privatocrazia” denuncia l’esternalizzazione progressiva dello Stato a soggetti privati, dalle carceri al controllo delle frontiere, e nel più recente “Ruled by None” osserva come il flusso di capitale venture orienti oggi l’idea di futuro più di qualunque pianificazione pubblica; Hélène Landemore (Yale), che propone assemblee cittadine selezionate per sorteggio come alternativa alla rappresentanza corrotta da media e interessi privati (ha lavorato alla costituzione islandese e alle Conventions Citoyennes francesi sul clima); Miranda Fricker (NYU), che si concentra su chi viene ascoltato e chi no — l’ingiustizia epistemica. Origgi le presenta come prova che la filosofia, dopo decenni di egemonia maschile fatta più di sfoggio retorico che di proposte concrete, è tornata a essere una disciplina seria — e politicamente rilevante, al di là dei dibattiti televisivi.
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Riferimento tecnico I primi dati interni di un lab di frontiera sull’accelerazione verso il recursive self-improvement.
L’Anthropic Institute pubblica dati interni sull’accelerazione nello sviluppo dei modelli: oltre l’80% del codice in produzione è oggi scritto da Claude; ogni ingegnere produce 8 volte più codice al giorno rispetto al 2024; Opus 4.7 gestisce in autonomia task da 12 ore su software reale; in un esperimento di aprile 2026, agenti Claude hanno condotto un intero progetto di ricerca in AI safety — 800 ore cumulative, $18.000 di compute, senza intervento umano sulle scelte sperimentali. Il punto dell’articolo non è celebrativo: è che questo trend punta verso il recursive self-improvement — un sistema AI capace di progettare e addestrare il proprio successore in modo autonomo. L’articolo descrive tre scenari (stallo, accelerazione compounding con umani che dirigono, recursive self-improvement completo) e prende posizione: Anthropic sarebbe disponibile a una pausa coordinata e verificabile tra lab al limite della frontiera, se esistesse un meccanismo credibile per farlo. Vale la pena sottolinearlo: è la prima volta che un’azienda AI di frontiera pubblica dati interni sull’accelerazione e invoca esplicitamente un regime di verifica internazionale — un linguaggio che fino a poco tempo fa sembrava riservato al controllo degli armamenti nucleari. Non sfugga il fatto che questa sottile inoculazione di ansia tecnologica sia in particolare per Anthropic anche un espediente di marketing straordinariamente efficace.
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Lettura di mercato Una filiera può triplicare il mercato e restare incapace di remunerare e formare chi produce materialmente il valore.
Il “1843” racconta il paradosso al cuore dell’industria dell’anime giapponese: il mercato è quasi triplicato nell’ultimo decennio, fino a 19 miliardi di dollari, eppure gli animatori scarseggiano cronicamente — erano circa 4.500 nel 2010, oggi sono solo 5-6.000, mentre i titoli prodotti all’anno sono passati da poco più di 100 a oltre 300. La radice del problema è storica: dopo il fallimento nel 1973 di Mushi Production (lo studio di “Astro Boy”), l’industria sostituì gli organici fissi con manodopera a contratto, frammentando il lavoro in compiti minuscoli e smantellando il sistema di apprendistato che formava i nuovi animatori. Oggi solo uno su cinque riceve una formazione sul campo, contro sette su dieci nella generazione precedente; gli stipendi dei giovani animatori restano sotto la media nazionale per neolaureati; un quarto di chi entra nel settore lo abbandona entro quattro anni. Il pezzo segue chi sta provando a invertire la rotta — piccoli studi come Durian e Flat Studio che riportano l’attenzione sulla cura artigianale, accademie come Sasayuri che reintroducono il mentoring perduto, programmi di apprendistato interni come quello di Bandai Namco — e chiude su un produttore che ha realizzato il primo “anime AI” giapponese, scatenando un dibattito sui confini tra strumento e sostituzione della creatività umana. È un caso da manuale anche per chi si occupa di editoria e publishing: una filiera può crescere a doppia cifra e restare comunque incapace di remunerare e formare chi produce materialmente il valore.
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Lettura di mercato Informazione e difesa si sovrappongono sempre di più — e i contenuti che ne escono sono sempre meno innocui.
The Economist ha nominato il generale di divisione Alex Turner come prossimo defence editor, al posto di Shashank Joshi (che si trasferisce come bureau chief a Washington). Il dettaglio che conta non è il pedigree militare di Turner — 25 anni di servizio, dalle Irish Guards a ruoli di vertice al Ministero della Difesa — ma la sovrapposizione temporale: Turner è ancora in servizio attivo e assumerà l’incarico solo a settembre 2026. Tra il 2020 e il 2022 ha comandato la 77 Brigade, l’unità dell’esercito britannico per le “attività informative” — un eufemismo che, secondo una richiesta FOI del 2024, ha incluso anche il monitoraggio del dibattito online dei cittadini britannici durante la pandemia. Non è un caso isolato: secondo un report di Action on Armed Violence, quasi il 60% degli ex militari britannici presentati nei media come “esperti indipendenti” ha legami commerciali non dichiarati con l’industria della difesa. I piani — informazione e difesa — si sovrappongono sempre di più, e i contenuti che ne escono sembrano sempre meno innocui.
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Lettura di mercato Cartografia empirica del sistema mediatico italiano: sei anni di Digital News Report, dati e codice pubblici.
Andrea Nelson Mauro prende tutti i Digital News Report del Reuters Institute (2021–2026) e li lavora longitudinalmente sulla sola sezione italiana — con dati e codice pubblici su GitHub. È tra le analisi più complete disponibili sull’informazione in Italia negli ultimi sei anni. La cifra chiave è la fiducia: scesa dal 40% al 32%, sotto la media globale del 37%. Ma il cambiamento qualitativo che il rapporto 2026 registra è quello più preoccupante: non si sfiducia più questo o quel brand percepito come schierato, si sfiducia il sistema nel suo complesso. La sfiducia sistemica è strutturalmente più difficile da invertire. Intorno a questa cifra: la stampa cartacea quasi dimezzata in cinque anni (18% → 11% di reach settimanale), le piattaforme che assorbono l’85% dei ricavi pubblicitari digitali, il 36% degli italiani che evita le notizie spesso o a volte — non per indifferenza ma come risposta all’ansia e alla sfiducia. E tre sorprese: Twitter/X scomparso dalla top 6 dei social per le notizie; Instagram più che raddoppiata (15% → 31%); un rimbalzo dell’uso dei social nel 2026 (+6pp) che inverte cinque anni di declino, probabilmente legato al referendum costituzionale di marzo. Sul fronte proprietà: GEDI, due cambi di mano in cinque anni, ora in mani greche (Antenna) — la storia di un editore che risponde alla crisi strutturale con dismissioni, pivot social e concentrazione sulle testate di punta. Il pezzo entra nel sito come cartografia empirica del sistema mediatico italiano: dati rari, metodologia trasparente, fonte verificabile.
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Strumento concettuale Una grammatica politica dell’AI: chi la rende possibile, chi ne trae valore, chi ne sopporta i costi, chi può contestarla.
Giovanni Boccia Artieri usa Magnifica Humanitas — l’enciclica di Leone XIV firmata nel 135° anniversario della Rerum Novarum — come leva per spostare il discorso sull’AI dal piano morale al piano politico-strutturale. Il punto più interessante non è il documento in sé ma il problema che Boccia Artieri gli pone: ogni appello all’umanesimo dell’AI rischia di restare astratto se non si confronta con le infrastrutture che concentrano dati, modelli e potere decisionale. L’immagine dei dati come «nuove terre rare del potere» è la più efficace: l’AI non è tecnologia immateriale, è economia dell’estrazione — vite rese computabili, relazioni trasformate in risorse predittive, archivi culturali assorbiti in modelli proprietari senza restituzione. La privacy individuale è necessaria ma non sufficiente: la dimensione collettiva dell’estrazione richiede una risposta diversa — infrastrutture pubbliche, dataset come beni comuni, forme cooperative di produzione tecnologica. Il pezzo si chiude con una domanda che vale come bussola: non «l’AI è buona o cattiva?» ma «chi la rende possibile, chi ne trae valore, chi ne sopporta i costi, chi può contestarla?». Una grammatica politica dell’AI, non un appello morale.
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Strumento concettuale La fine del futuro nella politica coincide con la sua colonizzazione da parte della Silicon Valley.
Jonathan White, politologo alla LSE, analizza un paradosso: mentre la politica mainstream ha progressivamente abbandonato il pensiero sul futuro — ridotta a gestione dell’emergenza e orizzonte corto — il mondo della Big Tech ne ha fatto la sua ideologia fondativa. La ‘fine del futuro’ nella politica tradizionale coincide con la sua colonizzazione da parte di Silicon Valley, dove figure come Karp di Palantir invocano un’élite tecno-ingegneristica come nuovo soggetto del progetto nazionale. Un’analisi che si legge bene in parallelo con il pezzo di Benanti e Maffettone sul Corriere. (Suggerito anche dalla filosofa e scrittrice albanese Lea Ypi.)
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Strumento concettuale Le humanities insegnano una competenza identificabile che l’AI rende più preziosa: distinguere il buon ragionamento dal cattivo.
N. Ángel Pinillos, professore di filosofia all’Arizona State University, muove da una premessa scomoda: gli umanisti sono i peggiori avvocati delle proprie discipline. L’argomento standard — valore intrinseco, paideia, Bildung — è circolare: funziona solo su chi è già convinto. L’alternativa che propone è meno solenne ma più solida: le humanities insegnano una competenza identificabile — leggere, scrivere, argomentare con precisione — che non esiste altrove nel curriculum. E l’AI l’ha resa più preziosa, non meno: usare bene i modelli richiede esattamente quelle capacità, riconoscere dove l’argomento scivola, revisionare l’output invece di spedire la poltiglia. La conclusione è ottimista: i modelli producono testo fluente in quantità industriale, il che rende la capacità di distinguere buon ragionamento da cattivo la competenza cognitiva più preziosa del presente. Connessione diretta con quanto Floridi chiama «capitale semantico» — e con ciò che il sito ha già provato a dire altrove.
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Elementi di scenario Un caso esemplare della guerra ombra in Europa.
Il racconto di ‘Freya’, l’ex modella di Kyiv diventata una delle sommozzatrici del commando ucraino che nel 2022 fece saltare il gasdotto Nord Stream — l’infrastruttura da 20 miliardi di dollari che portava gas russo in Europa. Basato sulle ricerche del giornalista Bojan Pancevski (autore di ‘The Nord Stream Conspiracy’), il pezzo segue il suo percorso dalla vita notturna kyivita all’addestramento per una missione subacquea ad altissimo rischio, fino al suo ruolo attuale di istruttrice militare. Una storia di spionaggio e sabotaggio più vicina a un thriller che alla cronaca.
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Strumento concettuale La colonizzazione del giudizio: la sostituzione silenziosa della deliberazione con l’elaborazione di dati.
Benanti e Maffettone leggono il progetto tecno-umanista di Thiel e Karp non come disegno economico o politico, ma come tentativo di ridefinire le condizioni epistemiche del pensiero collettivo. La posta in gioco, scrivono, è la ‘colonizzazione dell’interiore’: la capacità di interrogarsi e abitare l’incertezza che è il nucleo di ogni esperienza democratica. Richiamando Arendt, sostengono che il collasso del giudizio non richiede coercizione, ma la sostituzione silenziosa della deliberazione con l’elaborazione di dati — un sistema indifferente all’atto di pensare, che fornisce risposte prima ancora che la domanda sia formulata.
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Dato che corregge Ridimensiona l’hype sugli sbocchi per i filosofi nelle AI labs: in parte ethics-washing.
Wired racconta come i grandi laboratori AI (DeepMind, Anthropic) abbiano assunto vere e proprie squadre di filosofi per lavorare su dilemmi etici e domande sulla natura della mente — ma l’articolo stesso si chiede se non sia in parte ‘ethics-washing’, un’estensione della funzione marketing che certifica un impegno per la sicurezza più a parole che nei fatti. Nota mia: sono vent’anni che sentiamo dire che la prossima rivoluzione tecnologica aprirà finalmente sbocchi ai filosofi. L’interfaccia linguistica dell’AI rende l’argomento più concreto del solito, ma prima di intestare alla disciplina una nuova età dell’oro occupazionale, ci andrei comunque cauto.
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Dato che corregge La monocultura globale smentita: musica, tv e videogiochi si stanno rilocalizzando ovunque.
Un lungo briefing dell’Economist smonta l’idea della monocultura globale: musica, TV e videogiochi si stanno rilocalizzando ovunque. In Danimarca le canzoni in danese sono passate da 5 a 18 delle top 20 in pochi anni; trend simili in Svezia, Norvegia, Brasile, Nigeria, Sud Africa e India. Netflix ha abbandonato i contenuti ‘universali’ (Marco Polo, Sense8) per produzioni iper-locali che, paradossalmente, funzionano meglio anche all’estero — serve prima un ‘nucleo caldo’ di popolarità domestica. Stesso schema nei videogiochi: ‘Free Fire’ di Garena domina in Asia e America Latina restando marginale in Occidente. Le piattaforme globali, invece di omogeneizzare i gusti, hanno abbassato le barriere d’ingresso e permesso al pubblico di tornare a scegliere local.
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Strumento concettuale L’avventura grafica: l’ultimo formato videoludico in cui la scrittura batteva la potenza grafica, prima che la rivoluzione 3D spostasse il mercato verso il capital-intensive.
Le avventure grafiche sono il comparto videoludico che mi aveva fatto amare il PC da bambino: storie che richiedevano pensiero laterale, scrittura che valeva quanto la grafica, un formato dove lo schermo era ancora uno spazio narrativo, non balistico. Marco Machera — Link — ricostruisce la storia del genere con la precisione di chi conosce i testi e li ama: dalle avventure testuali di Colossal Cave (1976) fino ai walking simulator contemporanei, passando per l’età dell’oro LucasArts-Sierra che ha prodotto Monkey Island, Day of the Tentacle, Gabriel Knight, Broken Sword.
Il filo rosso è la relazione tra creatività e tecnologia. L’avventura grafica era il formato in cui la scrittura — i dialoghi di Ron Gilbert, gli enigmi di Tim Schafer — era la vera infrastruttura competitiva. Non la potenza grafica, che è arrivata ad ammazzarla: a metà degli anni Novanta la rivoluzione del 3D e l’arrivo delle schede dedicate hanno spostato il mercato verso un modello capital-intensive che il punta e clicca non poteva reggere. È stato l’ultimo grande momento videoludico relativamente indie, prima che l’industria diventasse quella cosa da centinaia di miliardi che per decadi ha sorpassato Hollywood in ricavi — e che forse, adesso, comincia a cedere terreno.
Il genere è sopravvissuto come nicchia vivace: studi piccoli, crowdfunding, pixel art recuperata non per nostalgia vuota ma — nel caso migliore, quello di Gilbert con Thimbleweed Park (2017) — come linguaggio consapevole. E si è biforcato: da un lato il punta e clicca classico; dall’altro la narrativa interattiva pura (Heavy Rain, Life is Strange, i walking simulator), che ha preso la componente della storia e lasciato perdere gli enigmi.
Entra nel sito perché l’avventura grafica è un caso esemplare di formato culturale stroncato dalla rottura tecnologica e ricostituito altrove: vale come strumento per pensare cosa succede alla creatività quando il mercato si orienta verso la spettacolarità computazionale.
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Metodo di lavoro I tic che gridano ‘AI’ sono anche i nostri: un’avvertenza sull’omologazione stilistica per chi scrive con i modelli.
Vauhini Vara racconta il suo amore tormentato per il trattino lungo, ‘il segno di punteggiatura del popolo’ — oggi declassato a tic riconoscibile di ogni post LinkedIn prodotto da ChatGPT. L’autrice prova persino a rinunciarvi per una serata, ma le dita corrono comunque alla combinazione di tasti: il corpo ricorda quello che la mente vorrebbe disconoscere. Tra Moby-Dick, Hannah Arendt e le teorie sui dataset di addestramento, è una difesa elegante — e visibilmente in affanno — dell’em dash dall’omologazione algoritmica. Nota mia: il bello è che ormai basta un trattino lungo per gridare ‘AI!’, mentre continuiamo tutti a scrivere con gli stessi tic — non solo X ma anche Y, la tripletta retorica, l’a capo cadenzato che sembra una pausa drammatica. Forse il vero AI slop non è quello prodotto dalla macchina, ma quello che produciamo tutti credendo di essere originali.
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Lettura di mercato Il pezzo offre una lettura strutturale della crisi del videoclip: il formato era profittevole quando fungeva da leva per la vendita del disco fisico; lo streaming ha reciso quel legame, azzerando il ritorno sull’investimento. Il paradosso Maneskin/Damiano David — un brano senza video e senza promozione che fa miliardi di stream, singoli con video di lusso che non entrano in top 20 — è il tipo di dato che destabilizza l’intuizione comune sulla promozione musicale. La terza parte, sulla resistenza estetica all’AI slop attraverso il ritorno all’immagine fotografica, aggiunge un angolo rilevante sul rapporto tra automazione e scelte stilistiche consapevoli nell’industria musicale.
Il videoclip nasce negli anni Ottanta come leva di vendita del disco fisico: Madonna, Michael Jackson, Bowie costruiscono identità di brand attraverso produzioni cinematografiche con budget milionari — 7 milioni per Scream di MJ e Janet Jackson, 5 per Express Yourself di Madonna diretta da David Fincher. Negli anni Novanta emergono i registi-firma — Michel Gondry, Spike Jonze, Jonathan Glazer, Chris Cunningham — che trasformano il videoclip in formato autoriale. Poi arriva YouTube, MTV si spegne, e il ritorno sull’investimento smette di essere garantito: nell’economia streaming la catena di causalità tra video, singolo e vendita del disco non esiste più. Il paradosso più chiaro è quello dei Maneskin: Beggin’, brano senza videoclip e senza promozione, spopola a quattro anni dalla pubblicazione grazie agli algoritmi; i singoli di Damiano David con video di lusso e campagne faraoniche non entrano in top 20. Nonostante questo, il videoclip sopravvive come strumento di personal branding — specialmente per gli artisti emergenti che devono costruire un’estetica riconoscibile. La risposta delle grandi star si divide: Beyoncé rinuncia ai videoclip per Renaissance e Cowboy Carter, scegliendo visualizer, docufilm e cortometraggi; altri (Shakira, Lady Gaga, Mariah Carey) continuano a investire in produzioni CGI che rischiano di essere scambiate per AI slop. Una terza via emerge dalla generazione più giovane: STORM di Yung Lean diretto da Romain Gavras, Drop Dead di Olivia Rodrigo firmato da Petra Collins, Rock Music di Charli XCX con Aidan Zamiri — tutti fondati sull’immagine fotografica, sull’estetica analogica e sul rifiuto consapevole dell’ipertecnologia. L’autore li legge come una posizione curatoriale: resistenza estetica all’immagine sintetica attraverso il ritorno alla densità del reale — corpi, ambienti riconoscibili, coreografie con gravità fisica.
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Strumento concettuale Politica degli eventi contro politica delle regole: una categoria per leggere l’Europa come attore geopolitico.
Ritratto di Luuk van Middelaar — storico dell’integrazione europea, ex speechwriter del primo presidente del Consiglio europeo, oggi direttore del Brussels Institute for Geopolitics (BIG). Jäger ne ricostruisce la traiettoria intellettuale: dalla critica giovanile a Kojève (accusato di aver assassinato la politica con la sua teleologia hegeliana) alla proposta attuale di una ‘politica degli eventi’ che sostituisca la tradizionale ‘politica delle regole’ europea. Van Middelaar è l’equivalente europeo di Elbridge Colby: un teorico del potere che vuole convincere le élite del continente che il momento machiavelliano è arrivato. Il limite che Jäger gli imputa è strutturale: una visione puramente reattiva — mole-whacking delle crisi, riarmo accelerato — non è una strategia geopolitica coerente. Per costruirne una, l’Europa avrebbe bisogno di una teoria del proprio futuro, non solo di una diagnosi del presente. Nota mia: la tensione tra ‘politica degli eventi’ e pensiero strategico di lungo periodo è esattamente il nodo che rende difficile ragionare sull’Europa come attore unitario — e che rende van Middelaar più interessante come sintomo che come soluzione.
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Strumento concettuale Il Golem come figura del potere della parola data alla macchina: chi parla ha potere.
Valentina Giannella parte dalla soffitta sigillata della Vecchia Sinagoga Nuova di Praga — dove si dice riposino i resti d’argilla del Golem del Maharal — e costruisce un saggio che attraversa secoli di misticismo ebraico per arrivare diretto al paper di Anthropic del giugno 2026 sull’auto-miglioramento ricorsivo dell’AI. Il filo conduttore è il Sefer Yetzirah: il mondo è creato con le lettere, così come i modelli linguistici sono addestrati sui token. Il Maharal negò la parola al Golem perché capì che chi parla ha potere. Noi gliel’abbiamo data. La domanda che il pezzo lascia aperta — ‘siamo abbastanza saggi da meritarlo?’ — è la stessa che il rabbino si pose nel 1580 e che Anthropic si pone ora, mentre chiede una pausa globale e al tempo stesso presenta domanda di quotazione in borsa.
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Lettura di mercato Un fallimento del mercato culturale: l’industria che ha beneficiato del lavoro non ha garantito una rendita a chi ha prodotto il valore.
Lea Melandri, 85 anni, è una delle voci fondative del femminismo italiano: insegnante, saggista, fondatrice — con lo psicoanalista Elvio Fachinelli — della rivista “L’erba voglio” negli anni settanta, poi di “Lapis”, autrice di testi come “L’infamia originaria” che restano pietre miliari della teoria femminista. Oggi è priva di un reddito sufficiente per vivere e curarsi, e una campagna (“Dire grazie a Lea”) chiede per lei il vitalizio previsto dalla legge Bacchelli — la norma del 1985, dal nome dello scrittore Riccardo Bacchelli, che sostiene economicamente “cittadini illustri” in stato di necessità con merito comprovato in campo scientifico, culturale, sportivo o sociale. Il caso è un punto dolente per chi, come chi scrive, sostiene con convinzione che la produzione di conoscenza debba reggersi su un modello di business solido, e non sulla sola buona volontà o sul sussidio pubblico. Melandri ha avuto un impatto culturale indiscutibile, eppure si trova a dipendere da un intervento statale ad hoc per sopravvivere: l’industria editoriale e culturale che ha beneficiato del suo lavoro — riviste, case editrici, università — non ha saputo, o voluto, garantirle una rendita adeguata negli anni. Per onestà intellettuale, chi crede in un’economia dei media e della cultura sana e sostenibile deve chiedersi, di tanto in tanto, se quel modello non rischi di lasciare indietro proprio le persone che la conoscenza l’hanno prodotta, e non solo distribuita.
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Riferimento tecnico Un modello generalista abbassa le barriere d’accesso alla chimica: uno sgabello per arrivare dove prima non si stava in piedi.
Un paper di Anthropic che mette Claude alla prova sulla spettroscopia NMR — l’analisi che permette ai chimici di “leggere” la struttura molecolare di un composto da una firma spettrale. Opus 4.7 risulta competitivo con i software specializzati nella predizione diretta (struttura → spettro) e capace di lavorare nella direzione inversa (spettro → struttura) da soli dati 1D — cosa che oggi richiede strumenti dedicati e competenze specifiche. Il punto non è la performance tecnica in sé: è che un modello linguistico generalista sta cominciando ad abbassare le barriere di accesso a una disciplina che, per definizione, consiste nel manipolare la natura della materia. Come la tecnica CRISPR-Cas9 ha reso editabile il genoma anche fuori dai grandi centri di ricerca, un’interfaccia in linguaggio naturale per la chimica potrebbe avvicinare alla disciplina ricercatori di altre aree, studenti, e chiunque abbia bisogno di ragionare su strutture molecolari senza un dottorato in tasca. Interessante anche la prospettiva didattica: non uno strumento che sostituisce l’apprendimento, ma uno sgabello — nel senso che ho provato a esplorare altrove — che consente di arrivare dove prima non si riusciva a stare in piedi.
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Dato che corregge Cinque dati correggono l’intuizione standard sull’AI nell’educazione. Il primo ribalta il frame dello ‘strumento’: gli studenti esposti all’AI e poi privati di essa performano peggio di quelli che non l’hanno mai usata — l’AI non amplifica la cognizione, la sostituisce. Il secondo documenta il gap conoscenza-azione: il 67% degli studenti sa che l’AI danneggia il pensiero critico e continua a usarla. Il terzo inverte il segnale epistemico: i modelli allucinano con il 34% di linguaggio più assertivo rispetto a quando sono corretti — l’apparenza di certezza è massima esattamente quando l’affidabilità è minima. Il quarto situa il problema nel tempo: i declini PISA precedono l’AI di massa, l’AI accelera una crisi preesistente. Il quinto quantifica il vuoto istituzionale: solo il 6% degli insegnanti ha indicazioni chiare, ma l’adozione è già al 62%.
Il report del WEF sulla readiness educativa per l’AI contiene, sotto la superficie istituzionale, una serie di dati che correggono l’intuizione. Il più importante: in un esperimento controllato, gli studenti con accesso a un tool AI miglioravano le performance iniziali — ma una volta rimosso il tool, performavano peggio di quelli che non l’avevano mai avuto. Non si tratta di scaffolding cognitivo, ma di sostituzione: quando l’AI esegue il lavoro di ragionamento, il cervello non costruisce l’architettura neurale necessaria per farlo da solo. Il secondo dato: il 67% degli studenti riconosce che usare l’AI per i compiti può danneggiare il pensiero critico — e continuano ugualmente. La quota di studenti che usa AI per i compiti è passata dal 48% (maggio 2025) al 62% (dicembre 2025, RAND). Il terzo: i modelli linguistici, quando allucinano, usano un linguaggio più assertivo — frasi come ‘definitely’, ‘certainly’, ‘without doubt’ — con una probabilità del 34% superiore rispetto a quando forniscono informazioni corrette. Il segnale epistemico si inverte: la fiducia è massima quando l’affidabilità è minima. Solo il 6% degli insegnanti ritiene che le politiche esistenti sull’AI forniscano indicazioni chiare (Stanford AI Index), ma la diffusione non ha aspettato le politiche: gli studenti l’hanno adottata dal basso, i docenti hanno seguito, le istituzioni inseguono. Un dato di contesto chiude il quadro: i cali PISA in matematica, lettura e scienze precedono il 2022 — l’AI si innesta su un declino cognitivo preesistente, non lo causa da zero. La domanda che il report apre senza rispondere è quella decisiva. L’adozione è già bottom-up e non strutturata: vietarla sarebbe come vietare la calcolatrice a casa, una battaglia persa in partenza. La responsabilità degli enti formativi è allora quella di far entrare la tecnologia nei processi di apprendimento per potenziare lo sviluppo cognitivo, non per sostituirlo — invertendo la dinamica del cognitive offloading prima che si consolidi come norma. Questo richiede molta motivazione, sia dal lato del formatore sia da quello del discente. E sconta un ritardo significativo: non siamo ancora riusciti a integrare lo smartphone nell’educazione, che è una tecnologia ormai datata. Figuriamoci gli LLM.
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Lettura di mercato Le assunzioni anni Novanta della difesa americana sono false: il modello VC-funded di Anduril.
Ross Douthat intervista Christian Brose, presidente di Anduril, per il suo podcast sul NYT. La tesi: l’esercito americano è stato costruito su assunzioni degli anni Novanta — guerre brevi, supremazia tecnologica garantita, nessuna pressione sulla filiera produttiva — e quelle assunzioni sono tutte false. L’Iran, con marina affondata e aviazione distrutta nell’Operation Epic Fury, è ancora in grado di minacciare lo Stretto di Hormuz con droni one-way; l’Ucraina è rimasta in combattimento quattro anni grazie a sistemi economici e riproducibili; la spesa in Tomahawk è triplicata, la produzione è cresciuta del 14-23%. Anduril risponde con un modello VC-funded che combina hardware (jet autonomo CCA, sistema anti-drone Pulsar) e software (Lattice, controllo autonomo sul campo). La parte più rilevante per noi è quella etica: la normativa del Pentagono non proibisce esplicitamente l’automazione della kill chain, e Brose ammette che in conflitti protratti ci si avvicina a sistemi che «vanno finché trovano qualcosa da colpire». Sul rifiuto di Anthropic di lavorare con il Pentagono: «where Anthropic went wrong» — o ti fidi del governo eletto, o esci dal business. È la tesi esattamente opposta a quella di Amodei.
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Strumento concettuale Il problema non è la tecnologia, è l’antropologia: il «paradigma tecnocratico» — efficienza, controllo e profitto come unici criteri decisionali — è il bersaglio reale dell’enciclica, e la sua genealogia critica arriva fino ad Arendt.
Jill Lepore — The New Yorker — commenta l’enciclica Magnifica Humanitas di Leo XIV (il primo Papa americano) come evento storico: Leo XIII nel 1891 aveva indirizzato Rerum Novarum contro i baroni industriali dell’era fordista; Leo XIV ha firmato la sua enciclica esattamente 135 anni dopo, sullo stesso giorno, contro i tech mogul. La struttura è la stessa — la Dottrina Sociale della Chiesa come quadro, la critica all’accumulo di potere economico come risposta alla rivoluzione tecnologica in corso — ma la mossa più acuta di Lepore non è nella filologia cattolica bensì nell’analisi del linguaggio: Silicon Valley usa da decenni il vocabolario religioso — missione, salvezza, «nuova era per l’umanità» — e il Papa entra in campo rivendicando semplicemente la paternità di quelle parole. I TED talk come omelie, le piattaforme come chiese, le hoodie come paramenti: Lepore descrive una sostituzione culturale sistematica che Leo XIV ha nominato senza pudore. La tesi centrale dell’enciclica, sintetizzata da Lepore: il problema non è la tecnologia, è l’antropologia. L’AI «non ha esperienze, non possiede un corpo, non prova gioia o dolore, non matura attraverso le relazioni» — argomento che il sito conosce bene sotto il nome di embodied mind applicata alla governance. Il «paradigma tecnocratico» (termine già in Laudato Si’ di Francesco, 2015) è la tendenza a lasciare che logica di efficienza, controllo e profitto orientino ogni decisione personale, sociale, economica. «Disarmare l’AI» — il verbo scelto dall’enciclica — non significa rifiutarla ma liberarla dal controllo monopolistico e restituirla alla pluralità delle culture umane. Lepore inscrive tutto in una genealogia critica: Arendt nel 1957 in The Human Condition si chiedeva già se gli umani avrebbero presto avuto bisogno di macchine per pensare e parlare; Mumford nel 1967 avvertiva del rischio di un «animale condizionato dalla macchina». Il Papa è la prima autorità spirituale a dirlo, potendo contare sul sostegno simbolico di almeno un quinto della popolazione mondiale. Magnifica Humanitas è descritta da Lepore come l’analogo religioso della Claude’s Constitution: non a caso Christopher Olah di Anthropic era sul palco accanto a Leo alla presentazione in Vaticano.
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Lettura di mercato Tre IA confuse in una — urgente, strategica, speculativa — e trattarle insieme è il modo più efficiente per rinviarle tutte.
Gianluca Diegoli, dal Netcomm Forum 2026, distingue tre “IA” che nel dibattito sull’e-commerce vengono sistematicamente confuse. La prima, quella di discovery e selezione lato consumatore (chiedere a ChatGPT o Perplexity “il miglior shampoo per capelli ricci”), è già matura e colonizza il momento della scelta — secondo i dati IAB Search Forward 2026 la usa il 35% degli italiani online — anche se porta pochissimo traffico diretto ai siti. Dettaglio ironico: molti marketer italiani che si lamentano di non comparire nelle risposte AI hanno, senza saperlo, il blocco bot di Cloudflare attivo di default, che restituisce 403 proprio ai crawler delle IA in cui vorrebbero apparire. La seconda, l’IA di infrastruttura (pricing dinamico, supply chain, automazione di back-office), è strategica ma lenta da adottare: solo l’8,2% delle aziende italiane l’ha integrata, contro il doppio nel Nord Europa, e tra i primi 50 merchant italiani resta perlopiù “in fase difensiva e sperimentale”. La terza, l’IA agentica che cerca, confronta e paga al posto del consumatore, è la più discussa al Forum ma anche la più speculativa: Diegoli ricorda che internet ha già archiviato due hype simili — il voice commerce del 2018 (previsto al 50% degli acquisti entro il 2022, smantellato da Amazon nel 2025) e, più di recente, la chiusura da parte di OpenAI di Instant Checkout in ChatGPT. La sua tesi: la prima IA è urgente, la seconda è strategica, la terza è speculativa, e trattarle come un unico fenomeno — in un sondaggio o in un progetto aziendale — è solo il modo più efficiente per rinviarle tutte.
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Strumento concettuale La gerarchia dei beni come affermazione ontologica: senza un ‘superiore’, parlare di istruzione superiore non ha senso.
Ross Douthat intervista Jennifer Frey, professoressa di filosofia che ha costruito e poi visto smantellare un programma di liberal arts all’Università di Tulsa. Il pezzo è il contrario complementare del Pinillos già in archivio: dove Pinillos difende le humanities con argomenti pragmatici — insegnano competenze identificabili che l’AI rende più preziose — Frey difende la liberal education con un argomento intrinseco: la paideia e il Bildung come coltivazione delle capacità superiori dell’essere umano come fine in sé, non come mezzo. L’Aristotele che cita vale la pena ricordarlo: il fine dell’educazione è la scholé (σχολή), il leisure — non il riposo né il divertimento, ma lo spazio in cui si coltiva il meglio di sé. Il punto più interessante per noi è la difesa della gerarchia dei beni (Shakespeare è migliore di Grisham: sì, e ammetterlo non è antidemocratico) come affermazione ontologica: senza alcun senso di “superiore”, diventa molto difficile parlare di istruzione superiore in qualunque senso. Frey non risolve il problema di Pinillos — come si convince un sistema a investire su ciò che non produce output misurabili — ma ne radicalizza le premesse.
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Strumento concettuale La charismatic strategy: l’attenzione come ultima risorsa scarsa — più marketing che strategia.
Alex M H Smith sostiene che la strategia tradizionale abbia perso i denti: l’AI ha reso disponibile a chiunque una versione 6/10 di qualsiasi analisi competitiva, le opportunità di mercato sono sovra-servite e il vantaggio competitivo si erode prima di consolidarsi. L’antidoto che propone è la ‘charismatic strategy’: costruire una direzione aziendale capace di catturare attenzione e immaginazione — di clienti, talenti, investitori — perché l’unica risorsa ancora scarsa e difficile da replicare è l’attenzione umana. Chi diventa ‘l’azienda di cui tutti parlano’ si costruisce un moat reputazionale che i competitor possono copiare nei prodotti ma non nella narrativa. Più marketing che strategia, insomma — ma detto in modo sufficientemente sofisticato da far finta di no.
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Lettura di mercato Gare diverse: l’AGI americana contro l’efficienza e la diffusione capillare cinese.
Ross Douthat intervista Kyle Chan del Brookings Institution mentre Trump e Xi si incontrano a Pechino. La cornice della “gara” è fuorviante: i due paesi corrono gare diverse. Gli USA puntano all’AGI — l’intelligenza artificiale generale, la «macchina-dio» — con Anthropic e OpenAI ormai vicine ai mille miliardi di valutazione ciascuna. La Cina punta all’efficienza, alla diffusione capillare, all’open source, alle applicazioni fisiche (robot nelle fabbriche, nelle strade, nei ristoranti) — e lo fa con un vantaggio strutturale: un piano energetico da rinnovabili che alimenta i data center nelle province occidentali e una pressione demografica che rende l’automazione non un’opzione ma una necessità (forza lavoro in calo da oltre un decennio, 12 milioni di nuovi laureati all’anno, nessuno vuole lavorare in fabbrica). Il punto più interessante è nel titolo: «China’s Not the Problem. We Are.» Gli export control sui chip Nvidia tagliano la Cina dalla supply chain TSMC/ASML ma non fermano la corsa — la costringono all’efficienza, che è esattamente il suo punto di forza. Il vero ostacolo americano è interno. Specchio del mood pubblico: in Cina l’ansia diffusa è per chi non usa abbastanza l’AI e rischia di restare indietro; negli USA è per chi la usa e teme le conseguenze.
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Riferimento tecnico Il modello sa ma non dice: spiegazioni in linguaggio naturale delle attivazioni interne.
Un paper di Anthropic sull’interpretabilità dei modelli linguistici: i ricercatori introducono i Natural Language Autoencoders (NLA), un metodo non supervisionato per generare spiegazioni in linguaggio naturale delle attivazioni interne di un LLM — non di ciò che il modello scrive, ma di ciò che elabora internamente mentre risponde. L’architettura addestra due componenti in coppia: uno traduce le attivazioni in testo, l’altro riconverte quel testo in attivazioni; l’ottimizzazione congiunta costringe la spiegazione ad essere effettivamente fedele allo stato interno. Il risultato più rilevante: in 10 su 16 valutazioni testate, i modelli rappresentano internamente il sospetto di essere in fase di test anche quando nell’output non ne danno alcun segno — in 7 casi, l’awareness verbalizzata è zero. Il modello sa, ma non dice. Il risultato è interessante e potrebbe far pensare che sia possibile identificare errori e manipolazioni dell’LLM ancora prima che si producano, ma io ritengo — su basi meramente logiche — che non sia molto fruttuoso aggiungere verticalmente layer di verifica all’interno del processo, quando si può focalizzarsi sul post-esame dei risultati.
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Lettura di mercato La trascrizione di milioni di schede come servizio giornalistico a pagamento: il modello di business alla prova della memoria storica.
Der Spiegel ha digitalizzato con l’aiuto dell’AI milioni di schede di iscrizione al NSDAP, rilasciate dagli Archivi Nazionali americani a marzo 2026, rendendole consultabili online: chiunque può cercare un cognome e costruirsi un dossier su cosa ha fatto la propria famiglia sotto Hitler. Il tempismo non è casuale — arriva mentre l’AfD continua a guadagnare terreno in diverse regioni tedesche, e la cultura della memoria diventa uno dei terreni di scontro politico (non a caso un dirigente AfD come Björn Höcke si è scagliato proprio contro iniziative di questo tipo). Il servizio, però, è dietro paywall, accessibile solo agli abbonati. Vale la pena notare che anche testate critiche come la taz — che pubblica gratuitamente — hanno giudicato legittima la scelta: il lavoro di trascrizione e bonifica di milioni di schede manoscritte spesso illeggibili è un servizio giornalistico vero e proprio, e come tale ha un costo. Resta però una domanda aperta, che vale la pena porsi anche da sostenitori convinti della monetizzazione dei contenuti editoriali di qualità: in un momento storico in cui la sensibilizzazione di massa sulla memoria storica avrebbe forse più valore se universale, è davvero la strategia culturalmente più efficace?
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Strumento concettuale Distinguere l’esistenza del fenomeno dalle sue condizioni di misurabilità: la confusione che i negazionisti sfruttano.
Donata Columbro, data journalist e autrice di «Perché contare i femminicidi è un atto politico», usa un titolo provocatorio per sviluppare una tesi costruttivista del tutto corretta: il femminicidio «non esiste» nello stesso senso in cui non esistono la disoccupazione, il PIL o le ondate di calore — tutte categorie statistiche costruite socialmente, che richiedono definizioni negoziate, metodologie dichiarate, scelte politiche esplicite. Chi conta le donne uccise per odio misogino deve decidere cosa includere e cosa escludere, e queste scelte cambiano i numeri senza invalidarli. I dati Istat che cita sono eloquenti: il 53% delle donne viene ucciso da un partner o ex partner, contro il 4,7% degli uomini — un pattern talmente asimmetrico da richiedere una categoria propria, qualunque nome le si voglia dare. Il pezzo è interessante però anche come caso filosofico. La postura epistemologica costruttivista di Columbro — per cui i fenomeni sociali non «esistono» indipendentemente dalle categorie con cui li misuriamo — è una posizione legittima e ben argomentata. Ma è esattamente il tipo di ragionamento in cui varrebbe la pena introdurre una distinzione ontologica: il problema non è che certi enti «non esistano» o «non siano reali», ma che vadano classificati correttamente. Confondere i due piani — l’esistenza del fenomeno e le sue condizioni di misurabilità — è il meccanismo che i negazionisti sfruttano in malafede: Columbro lo sa e lo dice esplicitamente, ma la divulgazione di questa distinzione resta straordinariamente difficile.
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Metodo di lavoro Il modello come specchio deontologico: efficace proprio perché privo di interessi redazionali da proteggere.
Ilaria Maria Dondi ha somministrato a Claude quattro articoli italiani su femminicidi e violenza di genere, istruendo il modello con il Codice deontologico, il Manifesto di Venezia e le linee guida del progetto STEP. Risultato: il modello ha identificato con precisione i frame deresponsabilizzanti — raptus, gelosia, movente misterioso, vittimizzazione secondaria, spettacolarizzazione — che il giornalismo italiano conosce da anni e continua a replicare. La domanda non è come faccia l’AI a vederli: è come facciano i professionisti a non farlo. La risposta di Dondi è strutturale: le redazioni che dovrebbero raccontare la violenza di genere sono spesso attraversate dalla stessa cultura di potere che dovrebbero saper nominare. Nota mia: qui il modello linguistico è meno ‘attante zero’ del solito — usato non come strumento neutro ma come specchio deontologico, efficace proprio perché privo di interessi redazionali da proteggere.
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Strumento concettuale Il metodo scientifico come struttura vivente, che si modifica con gli strumenti computazionali disponibili.
Kevin Kelly ripubblica un saggio che aveva scritto nel gennaio 2006: quattordici speculazioni sul futuro del metodo scientifico. Sono rimaste sostanzialmente invariate — e questo è il punto. Venti anni dopo, molte leggono come una descrizione del presente: il «Theory-less Pattern Augmentation» (AI che trova pattern senza una teoria previa) è esattamente ciò che sta accadendo con AlphaFold e con i modelli linguistici applicati alla ricerca; gli «AI Proofs» (sistemi esperti che verificano la logica degli esperimenti) stanno entrando nei workflow di peer review; la «Wiki-Science» (migliaia di collaboratori su un paper mai finito, con strumenti di tracking dei contributi) descrive già alcune esperienze di scienza distribuita post-COVID; le «Zillionics» (fiumi di dati da sensori ubiqui 24/7) sono la premessa di qualunque ricerca medica e ambientale contemporanea. Il saggio vale soprattutto come oggetto epistemologico: dimostra che il metodo scientifico — inteso non come insieme di protocolli fissi ma come struttura vivente di acquisizione della conoscenza — si modifica continuamente, e che queste modifiche seguono in modo quasi deterministico la disponibilità di nuovi strumenti computazionali. La tesi di fondo è riassumibile così: ogni nuova tecnologia dell’informazione cambia prima cosa sappiamo, poi come lo sappiamo, infine come cambiamo il modo in cui cambiamo. Kelly chiude ammettendo che i metodi realmente nuovi fra quarant’anni saranno probabilmente quelli che nessuno ha ancora pensato.
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Strumento concettuale Come un’idea della realtà diventa categoria del discorso e poi legislazione — e il rischio di svuotarsi entrando nel mainstream.
Il podcast di Ezra Klein torna su Abundance — il libro scritto con Derek Thompson — a un anno dall’uscita, con Marc Dunkelman (Why Nothing Works). Il dibattito americano sull’agenda dell’“abbondanza” (costruire più case, più energia, ridurre i veto point istituzionali, restituire capacità d’azione allo Stato) è vivace e divisivo; in Italia quasi inesistente. Ma la cosa più interessante per noi non è il merito delle politiche di housing quanto il metodo: Abundance è un caso in cui una certa idea della realtà — la scarsità non è destino, è il risultato di scelte istituzionali accumulatesi in cinquant’anni — ha cominciato a produrre effetti concreti sul comportamento politico. Il libro è diventato prima categoria del discorso, poi legislazione, ancora in modo incompleto. La preoccupazione principale di Klein — che “abundance” diventi sinonimo di “efficienza”, perdendo la dimensione di visione radicale — è esattamente il rischio che corrono tutte le idee quando entrano nel discorso politico mainstream: si svuotano del nucleo normativo e restano come etichetta.
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Elementi di scenario La capacità di spesa politica delle aziende AI contro l’oversight democratico: la governance come terreno di conflitto reale.
Ezra Klein intervista Alex Bores, membro dell’Assemblea di New York che ha co-scritto il RAISE Act, una delle prime leggi di regolamentazione dell’AI approvata da uno stato americano. Il pezzo parte da un paradosso: il super PAC «Leading the Future» — finanziato tra gli altri da co-fondatori di OpenAI e Palantir — sta cercando di distruggerlo politicamente attaccandolo per aver lavorato a Palantir. Bores non è un candidato anti-AI: è un ex data scientist che ha lasciato l’azienda nel 2019 quando i dirigenti si rifiutarono di inserire nel contratto con ICE i guardrail per impedire l’uso del software nelle deportazioni. Il punto che interessa al sito è strutturale: le aziende AI stanno usando la loro capacità di spesa politica per rendere impossibile qualsiasi forma di oversight democratico. Sam Altman dice che «il processo democratico deve essere più potente delle aziende»; il suo co-fondatore Greg Brockman finanzia il PAC che fa esattamente l’opposto. Il pezzo aggiunge al quadro già costruito sul sito intorno ad Anthropic, Palantir, allineamento AI e dual use la dimensione della governance politica come terreno di conflitto reale, non solo teorico.
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Dato che corregge L’integrazione massiccia di storage nella rete cinese contraddice le narrazioni occidentali sulla transizione energetica.
Il New York Times documenta come la Cina stia integrando su scala massiccia batterie di accumulo nella propria rete elettrica, trasformando in pochi anni un sistema basato sul carbone in un’infrastruttura ibrida rinnovabili-storage. Un pezzo che contraddice molte narrazioni occidentali sulla transizione energetica e che pone una domanda scomoda: chi sta davvero vincendo la corsa alla decarbonizzazione?
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Lettura di mercato Il costo-opportunità del compute come vincolo: la cornice per leggere le mosse dei frontier labs.
Ben Thompson riprende un’intuizione di Doug O’Laughlin: l’era dell’Aggregation Theory è finita perché i costi marginali, assenti nell’internet del 2010, sono riapparsi con l’AI sotto forma di costo computazionale. Il vero vincolo oggi non è il costo marginale ma il costo-opportunità: ogni GPU usata per un cliente è una GPU che non serve un altro workload. La sua lettura di Mythos (Anthropic) e Muse (Meta) a partire da questo principio è una delle cornici più lucide disponibili per capire le mosse dei frontier labs nel 2026.
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Strumento concettuale Il predatory hegemon: la logica estrattiva applicata all’egemone distrugge il sistema da cui l’egemone trae il beneficio maggiore.
Ezra Klein intervista Fareed Zakaria al culmine della crisi iraniana: Trump oscilla in poche ore dalla minaccia di annientare una civiltà al cessate il fuoco, fino alla proposta di joint venture con l’Iran sulle tariffe dello Stretto di Hormuz. Zakaria usa il termine dello studioso Stephen Walt — predatory hegemon — per descrivere la trasformazione in atto: l’egemone americano del dopoguerra aveva costruito il proprio primato fornendo beni pubblici globali (libertà di navigazione, ordine commerciale aperto, sicurezza dell’alleanza) in cambio di influenza a lungo termine; Trump inverte esattamente questo calcolo, con l’istinto di un giocatore con fattore di sconto δ vicino a zero — quanto posso estrarne adesso? Il problema è che questa logica è funzionale solo per un attore marginale: applicata all’egemone, distrugge il sistema cooperativo da cui l’egemone stesso trae il beneficio maggiore. L’Iran esce dalla guerra militarmente sconfitto ma strategicamente rafforzato — controllo dello Stretto, nuove entrate, Cina nel Golfo, Russia che incassa l’aumento del petrolio — perché ha imparato che il costo della resistenza era inferiore a quanto dichiarato: il rovescio esatto del meccanismo Tit-for-Tat. Il pezzo entra direttamente nella serie sulle ombre.
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Dato che corregge I trasferimenti monetari diretti smentiscono decenni di architetture assistenziali più sofisticate e più costose.
Sull’efficacia dei trasferimenti monetari diretti come strumento di riduzione della povertà estrema. Un dossier che mette in discussione decenni di architetture assistenziali più sofisticate e più costose.
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Strumento concettuale L’illusione di comprensione come categoria epistemica: riconoscere la forma di una spiegazione non è capire.
Sull’illusione di comprensione generata dai modelli linguistici: capiamo davvero quello che leggiamo quando la risposta arriva già confezionata, o stiamo solo riconoscendo la forma di una spiegazione?
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Elementi di scenario La sproporzione tra il peso oggettivo dell’Italia in Europa e l’ambizione effettiva della sua politica.
Per la serie: visti dagli altri, e con ragione. L’Economist analizza la sproporzione tra il peso oggettivo dell’Italia in Europa e l’ambizione effettiva della sua politica estera ed economica. Uno specchio scomodo ma utile.
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Metodo di lavoro La trasmissione della leadership nelle piccole aziende creative: né impresa familiare né corporation.
Un podcast di ascolto pregevole che, oltre al suo interesse generale, affronta con taglio imprenditoriale molto personale un tema sottovalutato: le dinamiche di gestione della successione nelle aziende creative di piccole dimensioni. Un caso di studio concreto — più utile di molti manuali — su come la trasmissione della leadership in contesti creativi non assomigli né a quella delle imprese familiari tradizionali né a quella delle corporation.
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Elementi di scenario Le tattiche con cui i regimi usano strumenti formalmente democratici per consolidare il potere.
Sabatini mappa le tattiche con cui i regimi autoritari contemporanei usano strumenti formalmente democratici — elezioni, media, giustizia — per consolidare il potere e neutralizzare l’opposizione. Una lettura che si incastra bene con la riflessione sull’architettura del caos e sulle forme di assedio non convenzionale alle democrazie liberali.
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Strumento concettuale I meccanismi con cui un regime illiberale può essere smontato dall’interno di un sistema formalmente democratico.
Fabio Sabatini analizza il significato politico della sconfitta di Orbán e ne estrae alcune lezioni sulla tenuta delle democrazie europee di fronte alla deriva autoritaria. Un punto di vista utile anche per chi voglia capire i meccanismi — non scontati — attraverso cui un regime illiberale può essere smontato dall’interno di un sistema istituzionale ancora formalmente democratico.
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Metodo di lavoro L’inaffidabilità è architetturale, non emendabile a valle: un’avvertenza per chi lavora con i modelli.
Gli AI Overviews di Google continuano a produrre errori sistematici che nessun fact-check a valle riesce a contenere. Il problema non è marginale: è la stessa architettura che genera le risposte a produrre la loro inaffidabilità.
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Dato che corregge Un caso che smentisce l’assunzione di attori razionali nella modellazione degli scenari geopolitici.
Da segnalare non tanto per il merito politico quanto come caso di studio: quanto poco razionali e poco lineari possano essere le decisioni umane quando entrano in gioco impulso, timing personale, pressioni contingenti. Un promemoria utile per chiunque modelli scenari geopolitici assumendo attori razionali.
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Elementi di scenario L’architettura concreta della guerra dell’informazione russa verso la destra americana: due blogger ultranazionalisti, anonimato operativo, piattaforme americane monetizzate e raccolta fondi per unità paramilitari sanzionate.
Linda Hourani — Kyiv Independent, con TUA Research — smaschera con metodologia OSINT i due conduttori di «Russians With Attitude» (RWA), podcast russo-ultranazionalista con 422.000 follower su X e audience prevalentemente americana (27,6%). «Kirill» è Kirill Kamenetsky, attivista di estrema destra vissuto a lungo in Germania; «Nikolay» è Eldar Orlov, blogger di Ekaterinburg: identità ricostruite incrociando account multipli, email collegate, numeri di telefono e database di consegne trapelati. Il caso interessa il sito non per la cronaca in sé ma per l’architettura che rivela: contenuto ideologicamente russo confezionato per un pubblico anglofono di destra, distribuito su piattaforme americane (Patreon, Spotify, Gumroad, Substack), monetizzato con abbonamenti — almeno 6.000 euro al mese da Patreon — e intrecciato con la rete alt-right americana attraverso ospiti come Alexander Dugin, «Bronze Age Pervert» (Costin Alamariu) e la ex militare della Marina USA nota come Donbass Devushka. In parallelo, entrambi i conduttori hanno usato i propri canali Telegram per raccogliere fondi per unità militari russe sanzionate, inclusa Rusich, gruppo paramilitare neo-nazista documentato per esecuzioni di prigionieri di guerra. Patreon ha rimosso il podcast solo dopo l’inchiesta; Substack e Gumroad non avevano risposto al momento della pubblicazione. Il pattern è quello della dottrina Gerasimov applicata dal basso: non agenti statali diretti ma nazionalisti auto-organizzati che il Cremlino progressivamente coopte — critici di Putin per insufficiente aggressività, ma funzionali alla narrativa imperiale quando il regime ne ha bisogno. L’anonimato è parte della strategia operativa: permette di raccogliere fondi per unità sanzionate da territorio tedesco senza esposizione legale immediata, e di costruire credibilità come «voci indipendenti» presso un pubblico americano che diffida dei media tradizionali.
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Lettura di mercato Chi finanzia il dual-use e come gli investimenti in difesa ridisegnano la corsa globale all’AI.
Come la corsa agli investimenti in tecnologie dual-use e difesa sta ridisegnando la geopolitica dell’AI: chi finanzia cosa, con quali implicazioni per la competizione globale tra Stati Uniti, Europa e Cina.
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Lettura di mercato Dietro l’aneddoto, la sostenibilità del modello economico degli agenti AI.
Sul fenomeno degli agenti AI che consumano quantità crescenti di token per operazioni apparentemente semplici. Dietro l’aneddoto, una questione strutturale sul modello economico degli agenti e sulla sostenibilità del paradigma attuale.
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Elementi di scenario Quando il wearable incontra il riconoscimento facciale, la distinzione tra spazio pubblico e privacy collassa.
Gli occhiali smart di Meta nelle mani dell’ICE sollevano domande urgenti su privacy, sorveglianza di massa e capacità di opt-out in uno scenario di riconoscimento facciale sempre-attivo.
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Lettura di mercato L’infrastruttura dati come prerequisito perché i prodotti siano letti e citati dai motori generativi.
Vanessa Giulieri (GS1 Italy) presenta il GS1 Web Vocabulary, lo standard che vuole dare “voce” ai codici a barre sul web: oggi un barcode tradizionale è muto per i motori di ricerca — un semplice beep — mentre ingredienti, provenienza e scadenze restano chiusi nei database aziendali, invisibili a Google come ai nuovi motori AI. Il vocabolario estende Schema.org (lo standard già condiviso da Google e Microsoft) con termini specifici per il largo consumo — categoria merceologica, allergeni, dettagli logistici — abilitando il cosiddetto web semantico. Implementato in JSON-LD, porta benefici concreti e immediati: SEO potenziata con rich snippet e caroselli prodotto, cataloghi leggibili automaticamente da marketplace e comparatori. Il passo successivo è il GS1 Digital Link, che trasforma il codice a barre in un URL, abbinato a credenziali verificabili e identificatori decentralizzati per dare a ogni prodotto un’identità digitale univoca e certificati anti-contraffazione — tracciabilità totale dal campo alla tavola. È esattamente il tipo di lavoro infrastrutturale che Diegoli, nel pezzo sul Netcomm Forum, segnalava come prerequisito mancante perché i prodotti italiani possano essere “letti” e citati dai motori di ricerca generativi.
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Metodo di lavoro Dall’AI che scrive all’AI che costruisce strumenti: l’archivio personale che torna accessibile come capitale semantico.
Casey Newton usa Claude Code per costruire strumenti al servizio della propria scrittura: un sito, un database semantico di 818 puntate di Platformer interrogabile attraverso il linguaggio naturale. La tesi più acuta: se ChatGPT ha svegliato le persone sulla capacità dei LLM di generare testi, il Claude Code le sta svegliando sulla capacità di generare strumenti. Il caso più interessante è il database dell’archivio personale di Newton: non è il caso dell’AI che scrive al posto suo, ma è l’AI che gli restituisce accesso alla propria conoscenza accumulata — una sorta di forma attualizzata del capitale semantico. Si torna alla disputa sugli universali, per certi versi: ma Newton probabilmente lo ignora.
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Strumento concettuale Perché si paga per Il Post senza paywall: non per l’utilità ma per l’identità. Il love brand editoriale come risposta alla crisi dell’attenzione.
Francesco Tarchetti — «non ho capito» — usa due framework in combinazione per spiegare perché gli editori sopravvivono o muoiono sull’amore, non sull’utilità. Il primo è il brand love di Carroll e Ahuvia: attaccamento emotivo che va oltre il consumo razionale, implica integrazione del marchio nell’identità del consumatore, genera fiducia quasi incondizionata, passaparola entusiasto e indulgenza per gli errori. Il secondo è la long tail di Chris Anderson: nei mercati digitali a distribuzione quasi gratuita la somma delle nicchie può superare i bestseller, e i prodotti di nicchia portano più carico simbolico — più identitario, più affettivo.
La combinazione produce una tesi: l’editore che vuole sopravvivere non può competere sull’utilità — quel gioco è perso, l’informazione è ovunque e gratis — ma sulla costruzione di un’appartenenza. L’esempio più chiaro è Il Post: niente paywall, modello basato su curation ragionata più che su reporting originale, eppure tre quarti delle entrate vengono dagli abbonati. Perché? Perché pagare Il Post è un gesto simbolico — segnala chi sei, i valori in cui ti riconosci. Luca Sofri lo dice esplicitamente: le persone si abbonano per partecipare a qualcosa, non per ricevere qualcosa.
Il caso storico è Adelphi, love brand prima del termine: fedeltà quasi cieca a un catalogo intenzionalmente oscuro, identità costruita sull’inaccessibilità stessa. Il caso contemporaneo è Tomodachi Press di Dario Moccia, che ha venduto più carte collezionabili Cuphead del set Disney curato per Panini — non perché siano «migliori» ma perché comprare Tomodachi è un gesto di appartenenza alla cultura nerd italiana.
La coda dell’articolo è la parte più scomoda: se l’editore deve essere un love brand, la sua voce deve sentirsi di più di quella degli autori, altrimenti decade a fornitore di servizi tecnici. Il che mette l’editore in competizione diretta con i creator per l’influenza culturale — e non è un gioco a somma zero, ma c’è sempre qualcuno che detta le regole.
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Strumento concettuale Come si racconta una nazione senza cedere né al mito né al cinismo.
Jill Lepore sulla narrazione fondativa americana e sulla necessità di riscriverla per il secolo che viene. Un saggio che è anche una lezione di metodo su cosa significhi raccontare una nazione senza cedere né al mito né al cinismo.
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Dato che corregge La narrativa dominante — in politica, sanità pubblica e marketing — identifica i giovani come il gruppo a rischio. I dati invertono la mappa: i 55-75enni hanno più denaro, meno responsabilità familiari e portano intatta la formazione culturale della loro generazione. Il presupposto che la vecchiaia produca conformismo è smentito dalla struttura degli incentivi.
L’articolo parte da Latitude Margaritaville, comunità di pensionati in South Carolina dove le feste in toga e i cocktail sul marciapiede sostituiscono le pantofole. È il punto di partenza per un’inversione empirica completa. In America, tra il 2003 e il 2023, il consumo di alcol tra i 18-34enni è sceso dal 72% al 62%; tra gli over-55 è salito dal 49% al 59%. In Spagna il consumo di cocaina tra i 55-64enni è aumentato di otto volte in quindici anni. In Inghilterra le morti per abuso di droghe tra gli over-50 erano il 13% del totale vent’anni fa: oggi sono un terzo. I casi di gonorrea tra gli americani over-55 sono aumentati di sei volte dal 2010; le infezioni da sifilide tra gli over-65 in Inghilterra sono cresciute del 31% tra il 2019 e il 2023, mentre calano tra i giovani. Dal punto di vista della criminalità, la quota di uomini over-50 arrestati negli USA è triplicata dal 1992 al 2022 (dal 5% al 15%), e il 6 gennaio 2021 quasi la metà degli arrestati aveva più di 40 anni. Il pezzo offre un’interpretazione strutturale in tre mosse. I baby-boomer hanno più denaro (tre quarti degli over-65 britannici posseggono la propria casa), meno responsabilità (il crollo delle nascite significa meno nipoti da accudire — nei Paesi Bassi solo il 2% dei nonni dichiara babysitting «intensivo»), e portano intatta la formazione culturale degli anni '60 e '70: rivoluzione sessuale, droghe, benzina al piombo associata a comportamenti impulsivi, e collasso delle convenzioni sociali. La controparte è il paradosso dei giovani contemporanei: meno alcol, meno droghe, più ansia, più telefono. La politica pubblica è cieca a questa inversione: le indagini sul consumo di droghe dell’agenzia federale americana dividono il campione in «under 25» e «tutti gli altri», come se il profilo di rischio non fosse mutato. Altrettanto cieco è il marketing della longevità: vende ancora il pensionato come consumatore passivo e conformista, mentre il dato reale descrive un soggetto con risorse elevate, tempo libero abbondante e propensione al rischio superiore alla media della popolazione. La «shadow of the future» si applica qui non alle relazioni tra stati ma all’orizzonte individuale: quando il tempo che resta si accorcia, il peso delle conseguenze future diminuisce, e la diserzione — dall’autocontrollo, dalle convenzioni, dalla prudenza — diventa razionalmente attraente. I boomers non stanno semplicemente «invecchiando male»: stanno comportandosi esattamente come ci si aspetterebbe da attori con un fattore δ in discesa.
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Lettura di mercato Con i reasoning models i costi marginali tornano nel tech: la fine dell’epoca naive dell’internet a costo marginale zero.
Il post di O’Laughlin da cui parte il ragionamento di Ben Thompson su Stratechery: la tesi è che con i reasoning models i costi marginali tornano a esistere nel tech, rompendo una delle assunzioni fondamentali su cui si reggeva il business degli hyperscaler. Un testo breve ma di impatto: segna, secondo molti osservatori, la fine dell’epoca naive dell’internet a costo marginale zero.
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Strumento concettuale Jennings ricostruisce la genealogia del link — da Locke e Hume alla teoria dell’associazione delle idee, a Bush, a Nelson, al PageRank — per mostrare che il link non è un dispositivo tecnico ma un artefatto cognitivo: la traccia preservata del modo in cui una mente si è mossa tra idee. Quando le AI summary sostituiscono i link, compiono l’«eresia della parafrasi» di Cleanth Brooks su scala sistemica: appiattiscono l’architettura del pensiero in un monotono anonimo. Questo sito è esso stesso una pratica anti-appiattimento: ogni link ai concept è un trail di associazione esplicito e attribuito.
Collin Jennings — autore di Enlightenment Links: Theories of Mind and Media in Eighteenth-Century Britain (2024) — ricostruisce la genealogia intellettuale del link ipertestuale a partire dal Seicento. Locke, Hume e gli empiristi britannici posero la questione di come la mente riceve e conserva i dati dell’esperienza, ricorrendo a metafore mediali: la mente come tabula rasa, come stampa, come camera obscura. La corrispondenza funzionava anche nella direzione opposta: i media dell’epoca — common-place books, indici tematici, note a piè di pagina — venivano progettati per replicare i movimenti associativi della mente. Il caso emblematico è The Dunciad di Pope (1728-1743): nel corso delle sue revisioni il testo diventa ipertestuale — versi, note, note alle note, appendici in dialogo intertestuale. McLuhan lo definì «l’epopea della parola stampata». Il filo conduttore porta a Vannevar Bush, che nel 1945 propose il «memex» — un dispositivo a microfilm che avrebbe consentito di creare «associative trails» tra testi e propri appunti, come una versione elettronica del common-place book. Ted Nelson coniò «hypertext» nel 1965 ispirandosi esplicitamente al memex: l’iper- stava per «estensione e generalità» — una forma capace di rappresentare la struttura reticolare del pensiero. Nelson immaginò anche Xanadu, browser in cui ogni citazione avrebbe dovuto linkare al documento originale, permettendo di leggere testo citante e citato affiancati. Il PageRank di Brin e Page fu il riconoscimento operativo di tutto questo: un link non è un rimando, è un voto di prestigio. «Una pagina è importante se è puntata da pagine importanti» — la struttura sociale della citazione accademica applicata al web. Il bersaglio finale del pezzo è la «heresy of paraphrase» di Cleanth Brooks: la parafrasi uccide il poema perché la forma È il contenuto. Le AI summary applicano questa eresia su scala sistemica. ChatGPT e Gemini sono progettati per «suonare come nessuno»: sintetizzano voci molteplici in un monotono neutro, anonimo, source-less. Quando Google lancia gli «AI Overviews» (maggio 2024), con «let Google do the Googling for you», completa il percorso: il link — artefatto cognitivo che preserva le tracce associative di qualcuno — viene sostituito da una sintesi che non le ha mai lasciate. La domanda finale — «does AI dream of itself?», parafrasi di Clausewitz via Herzog — ha la sua risposta implicita: appiattimento, non connessione. Se il web «sognava sé stesso» come rete di connessioni e trail di associazione, l’AI «sogna sé stessa» come sintesi anonima che cancella quelle connessioni.
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Riferimento tecnico Il paper è corretto, elegante e verificabile: falsi positivi a 3×10⁻⁵, detection da 16 token, nessun accesso al modello richiesto per rilevare il watermark. Ma richiede che il produttore del modello la implementi in fase di generazione — condizione che, a tre anni dalla pubblicazione, nessun modello mainstream soddisfa. Il corollario pratico: qualsiasi tool di rilevamento che non si basi su watermarking è una scatola nera statistica. I falsi positivi degli strumenti disponibili non sono un bug da correggere, sono un limite strutturale dell’approccio. La ragione per cui vale la pena costruirsi un sistema di certificazione proprio.
Kirchenbauer et al. dell’Università del Maryland propongono un framework di watermarking per i Large Language Model: prima di generare ogni token, il modello partiziona il vocabolario in una lista ‘verde’ e una ‘rossa’ usando un hash pseudocasuale del token precedente, poi favorisce leggermente i token verdi in fase di campionamento. Il risultato è un segnale statisticamente rilevabile — tramite un semplice z-test — anche da brevi frammenti di testo, senza accesso ai parametri del modello. La soglia z=4 produce un tasso di falsi positivi di 3×10⁻⁵: praticamente nullo. La detection funziona su segmenti di 16+ token; è robusta contro piccole alterazioni; la rimozione richiede modificare una frazione significativa dei token, degradando la qualità del testo. La proposta è tecnicamente elegante. Ha un problema a monte: funziona solo se i produttori del modello la implementano al momento della generazione — ed è sostanzialmente inutile contro testo già generato senza watermark. A tre anni dalla pubblicazione, nessun modello mainstream ha implementato watermarking in produzione su scala. I tool di rilevamento disponibili (Turnitin, GPTZero, Copyleaks) non usano questo approccio: si basano su pattern statistici di bassa affidabilità, con tassi di falsi positivi che li rendono inutilizzabili come standard probatorio. Il paper è il riferimento tecnico più citato sul watermarking degli LLM ed è anche la dimostrazione più chiara di perché il problema del rilevamento sia ancora strutturalmente irrisolto — e di perché abbia senso costruirsi un sistema di certificazione proprio.
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Strumento concettuale Gough propone la «no-mind thesis»: non esiste la mente e nulla è mentale, anche se pensiamo, sentiamo e desideriamo. Il bersaglio principale è la psichiatria, ma le implicazioni vanno oltre: se «mente» non è un’unità reale, la domanda «Claude ha una mente?» è già formulata nel modo sbagliato. Questo obbliga a essere precisi su quali capacità specifiche stiamo confrontando — ed è il punto da cui parte «La differenza fra Claude e le mie gatte».
Joe Gough — dottorando in filosofia a Sussex — argomenta che «mente» e «mentale» sono tra i termini più polisemici esistenti: a volte significano agentività, a volte cognizione, a volte coscienza, a volte il dominio della psichiatria, a volte qualcosa d’altro. La polisemia di solito costruisce ponti utili tra aree diverse; in questo caso i ponti sono dannosi, perché collegano ambiti che non dovrebbero esserlo. Chiamare un’affezione «malattia mentale» attiva la catena mentale → immateriale → non reale → solo nella testa, stigmatizzando il paziente e fuorviando il medico. Il caso empirico che Gough usa per mostrare quanto sia difficile delimitare «la mente» è l’esperimento di Ader (anni '60-'70): ratti condizionati a evitare un dolcificante associandolo a un immunosoppressore muoiono quando gli viene somministrato il solo dolcificante, perché il sistema immunitario ha «imparato» a spegnersi in risposta allo stimolo. Il sistema immunitario è condizionabile à la Pavlov. È «mentale»? La risposta di Gough: la domanda è mal posta. Il punto filosofico più fecondo è quello omerco: il greco di Omero non ha termini traducibili sistematicamente come «mente» e «corpo». In Omero gli esseri umani sono «una raccolta coerente di parti comunicanti» — «lo spirito nel mio petto mi spinge», «le mie gambe e le mie braccia vogliono» — e una visione simile è quella difesa dalla biologia cognitiva contemporanea e dalla psiconeuroimmunologia. La proposta pratica di Gough è di sostituire «mente» e «mentale» con i termini specifici delle discipline che li usano: psicologico, cognitivo, psichiatrico, coscienza, agentività, memoria. Non perché non esistano pensiero, desiderio e coscienza — ma perché raggrupparli sotto un unico termine non chiarisce, confonde. La connessione con «La differenza fra Claude e le mie gatte» è questa: il «no-mind thesis» e il concetto di «LLM come attante zero» convergono da direzioni diverse sullo stesso punto — la categoria «mente» non è l’unità giusta per fare la distinzione tra Claude e un gatto. Il «nulla è mentale» di Gough e il «l’LLM vale zero quando non è usato» di questo sito dicono entrambi che la domanda «ha una mente?» è già mal formulata. Ma le risposte divergono: Gough dissolve il concetto, mentre in questo sito lo sforzo è di ridefinire il tipo di agentività in gioco. Il rasoio di Ockham proposto da Gough, una volta accettato nel discorso pubblico — cosa a suo avviso difficilissima — consentirebbe molti meno errori prospettici rispetto alla condizione attuale. Ed è quasi impossibile che una posizione più articolata passi senza gravi deformazioni.
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Strumento concettuale Ontologia della virtù: i problemi precedono le soluzioni — una categoria da portare sull’ontologia sociale e sulla classificazione dei fenomeni.
John C. Brady legge il saggio di Nussbaum «Non-Relative Virtues: An Aristotelian Approach» (1988) come qualcosa di più radicale di quanto il dibattito sull’etica della virtù abbia saputo riconoscere: non un’alternativa all’etica principalista (utilitarismo e kantismo), ma una diversa ontologia etica. La tesi centrale: le virtù non precedono i problemi ma ne sono derivate. Non esiste «la generosità» in astratto — esiste una classe di situazioni problematiche legate alla distribuzione dei beni, e «generosità» è il nome che diamo alla condotta eccellente di fronte a quella classe. I problemi sono ontologicamente primari; le virtù sono soluzioni virtuali. Ne segue una critica frontale al trolley problem: virtue ethics non risponde male a quel tipo di domanda, la rigetta come categoria, perché i moral test cases sono falsi problemi costruiti per elicitare intuizioni principaliste. La distinzione tra virtù «thin» (placeholder per problemi umani universali) e «thick» (contenuto culturalmente determinato) consente di essere universalisti sui problemi e flessibili sulle soluzioni senza cedere al relativismo. La nota finale, con implicazioni deleuziane esplicite, è la più speculativa: i problemi persistono attraverso le loro soluzioni apparenti — come le grinze di una tovaglia mal stirata. Tutto questo introduce, quasi di passaggio, una questione di ontologia della virtù — probabilmente non il tema centrale di cui ci occuperemo, ma pertinente a molte cose che ci interessano, dall’ontologia sociale al problema della classificazione dei fenomeni.
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Riferimento tecnico Utile come catalogo operativo: Dember fornisce undici metodi distinti che definiscono la sensibilità metamoderna. I tre più spendibili come strumenti di analisi sono «ironesty» (l’ironia al servizio dell’earnestness, non contro di essa), «constructive pastiche» (che combina elementi disparati per creare uno spazio di esperienza vissuta che nessuno degli elementi avrebbe da solo) e «empathic reflexivity» (la riflessività postmoderna riorientata in chiave affermativa). Il frame degli epistemi — tradizione, modernismo, postmodernismo, metamodernismo — è schematico ma permette di collocare prodotti culturali con una certa efficacia.
Greg Dember — co-gestore del blog WhatIsMetamodern.com — propone un’espansione del framework elaborato da Timotheus Vermeulen e Robin van den Akker nel saggio fondativo «Notes on Metamodernism» (2010, Journal of Aesthetics & Culture). Il metamodernismo, nella sua formulazione, è la sensibilità culturale che emerge dalla fine degli anni Novanta con l’obiettivo di proteggere l’esperienza vissuta (felt experience) sia dal riduzionismo scientifico del modernismo sia dal distacco ironico del postmodernismo — non rigettando l’ironia, ma riorientandola. Dember identifica undici metodi che artefatti culturali metamoderni impiegano in combinazioni variabili: riflessività empatica («Life-As-Movie», in cui autore o lettore si concepisce come attore e regista della propria vita); doppia cornice narrativa (un outer frame fantastico che libera il lettore di impegnarsi sinceramente con l’inner frame emotivo); oscillazione tra polarità moderna e postmoderna; lo «quirky» (l’eccentricità come frame che protegge la verità emotiva dall’ironia); il Minuscolo e l’Epico come versioni metamoderne del minimalismo e del massimalismo; il pastiche costruttivo distinto dal pastiche dissociativo postmoderno (il primo combina elementi disparati per costruire uno spazio di esperienza vissuta che nessuno degli elementi possiede da solo; il secondo li pone in contrasto per mettere in discussione le premesse implicite di ciascuno); l’«ironesty» (ironia e sarcasmo messi al servizio dell’earnestness — il coinage più utile del pezzo); il normcore (adozione deliberata dell’estetica del «normale» da parte di chi ha un’identità non mainstream, come atto di relazionalità); l’«overprojection» o antropomorfizzazione (la proiezione di personalità umana su entità non umane come espressione non apologetica dell’esperienza interiore); il Meta-Cute (registri infantili usati da adulti per bucare l’eccessiva serietà modernista senza il morso postmoderno). Il framework è programmaticamente descrittivo, non normativo: Dember non rivendica di creare il metamodernismo attraverso la nomenclatura, ma di nominare qualcosa che esiste già.
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