Pillole
La Corte Suprema Usa ha stabilito che la Federal Trade Commission non può più essere protetta come autorità indipendente dal potere del presidente. Allarme di noyb, mentre Bruxelles valuterà l’impatto sul Data Privacy Framework. Ecco cosa sapere, per Dpo e Ciso.
Il caso Trump v. Slaughter, deciso dalla Corte Suprema il 29 giugno 2026, riguarda il potere del presidente americano di rimuovere i commissari della Ftc. La Corte ha ritenuto incostituzionali le protezioni che limitavano la rimozione dei commissari ai soli casi di inefficienza, negligenza o cattiva condotta. L’effetto giuridico è rilevante: la Ftc, finora qualificata come agenzia indipendente, viene ricondotta più direttamente al controllo dell’esecutivo.
Per il Data Privacy Framework il problema è operativo prima ancora che teorico. La Ftc è uno degli attori centrali dell’enforcement commerciale del quadro Ue-Usa: interviene quando un’organizzazione statunitense certificata promette di rispettare i principi del framework ma non lo fa. La decisione europea di adeguatezza del 10 luglio 2023 si fonda anche sull’esistenza di meccanismi di controllo, enforcement e ricorso considerati sufficienti a garantire una protezione sostanzialmente equivalente a quella europea. Se uno di questi presidi perde il requisito dell’indipendenza, si apre un tema di tenuta giuridica dell’intero impianto.
Il centro europeo per i diritti digitali noyb, guidato da Max Schrems, ha chiesto alla Commissione europea di avviare un’uscita ordinata dal Data Privacy Framework. Nella lettera inviata a Bruxelles il 30 giugno 2026, l’organizzazione sostiene che la Commissione abbia fatto affidamento sulla Ftc come equivalente funzionale di un’autorità indipendente di controllo e che la sentenza americana renda questo presupposto molto più fragile.
Con il "Decreto Bollette", il governo ha definito i data center infrastrutture strategiche nazionali, scavalcando i sindaci. Risultato? La Lombardia ospita quasi il 65% della potenza nazionale dei server, e ben 40 dei 82 gigawatt richiesti in tutta Italia sono concentrati solo nella Città Metropolitana di Milano, che ha superato la densità energetica di Zurigo e Madrid. Rita Cantalino, giornalista e attivista, ci racconta quanto già ora l'impatto sia importante e il futuro che ci aspetta con la promessa di "Hub del Mediterraneo".
Piede Sinistro è un podcast di approfondimento, analisi e racconto di notizie, attualità e non solo. Uno spazio che non punta a dare risposte, ma a fornire chiavi di lettura e strumenti per affrontare la complessità del presente in autonomia.
A proposito di analisi dell'interfaccia dei chatbot e relativo engagement degli utenti, credo che l'episodio 138, "La stanza", del podast di Pieranni dia degli spunti molto interessanti.
Tagliando con l'accetta e molto in sintesi, non siate pigri, ascoltate il podcast, mi pare siano 2 i punti molto interessanti:
- i chatbot basati su LLM sono dei sicofanti (ovvero lusingano gli utenti). In questo modo cresce il coinvolgimento e in ultima analisi la dipendenza. Con il problema che, a quanto pare, gli umani vogliono che i chatbot con cui intetragiscono abbiano questa caratteristica;
- la memoria distribuita. Gli umani affidano la propria memoria ai chatbot, i quali restituiscono una memoria parziale (magari perché è parziale quella affidata al bot dagli umani) e manipolatoria per vari motivi
I due temi sono spiegati bene nel podcast.
Entrambe queste caratteristiche ci riportano al fatto che nella relazione tra umani e macchine, c'è un terzo "incomodo" costituito dai padroni della macchina che la costruiscono appositamente in questo modo per condizionare e manipolare gli umani.
Nulla di nuovo rispetto ai social media, ma con una tecnologia ancora più coinvolgente e penetrante
Ascolta la puntata
In questa puntata abbiamo parlato dell'hackmeeting appena concluso, con alcune interviste registrate a caldo. Abbiamo proseguito con le vicissitudini di OpenAI e delle altre grandi imprese produttrici di Intelligenza Artificiale generativa. Infine abbiamo cercato di capire le motivazioni che sottostanno all'ennesima chiusura di spazi degli utenti e degli sviluppatori messa in atto da Google nel meccanismo di distribuzione delle app negli smartphone Android.
Il 12, 13, 14 giugno si è tenuto a Firenze la 29a edizione di Hackmeeting, l'incontro annuale delle comunità che si pongono in maniera critica rispetto ai meccanismi di sviluppo delle tecnologie all’interno della nostra società. Abbiamo raccontato il clima che si è respirato durante i 3 giorni e dato conto di alcuni laboratori e seminari anche con l'aiuto delle interviste registrate al Centro Sociale Next Emerson. Le interviste integrali sono nelle pillole
Cosa unisce Bernie Sanders e Sam Altman (CEO di Open AI)? Entrambi vogliono che il governo USA partecipi agli utili di OpenAI. Ma quali utili? Guardiamo il bilancio del 2025 dell'azienda di Altman che è in perdita di circa 35 miliardi di dollari, in netto aumento rispetto allo scorso anno. Non sarà che i signori dell'AI stanno preparando il terreno per sfuggire al proprio fallimento finanziario?
Riprendiamo, visto l'avvicinarsi della scadenza, la notizia dell'imposizione di Google a tutti gli sviluppatori di App per Android di registrarsi presso l'azienda di Mountain View. Quali sono le ragioni apparenti e quali quelle nascoste che hanno indotto l'azienda ad imporre questa misura? Parliamo anche delle forme di resistenza, come quella messa in campo da KeepAndroidOpen.
In extremis un aggiornamento sulla situazione dei nuovi data-center e della legge regionale in Lombardia.
Il 12, 13 e 14 giugno si è tenuto al Centro Sociale Next Emerson di Firenze l'edizione numero 29 di Hackmeeting
Di seguito trovate le interviste integrali che registrate durante la giornata di sabato. Naturalmente non sono esaustive, ma restituiscono uno spaccato del clima e dei contenuti di cui ha potuto godere chi è stato a Firenze.
Altre considerazioni su come è andato l'hackmeeting le trovate nel podcast dell'ultima puntata di Le Dita Nella Presa.
Se poi siete curios di conoscere il programma, lo trovate nel sito di HackMeeting
Puntata n. 137 del podcast di Simone Pieranni.
"La musica che sentite è stata presa dalla pubblicità della IMEC del 2002. Un uomo sta camminando lungo una strada affollata, è notte. Mentre cammina si accorge che qualcosa lo sta salutando, probabilmente li per li è solo la percezione del saluto, un braccio che sembra rivolgersi a lui. L'uomo si ferma, guarda e capisce. All'interno di una vetrine illuminata c'è un Apple IMEC, il suo schermo è montato su un braccio regolabile sopra una strana semi-sfera che contiene l'hardware di elaborazione. L'uomo fa per allontanarsi dalla vetrina ma lo schermo lo segue. Scuote la testa e il computer scuote lo schermo, fa un salto e lo schermo fa su e giù. Tira fuori la lingua e il computer apre il lettore CD.
Quello che vi ho appena letto l'inizio di un pezzo, parso su uno IMEC il 26 magio 2026, firma di Kinoi Heart. L'implicazione è chiara. Abbiamo a lungo desiderato tecnologie che rispondessero intuitivamente alle nostre interazioni. Guardando i nostri schermi oggi viene spontaneo chiedersi: quanto manca prima che siano loro a ricambiare il nostro sguardo, solo che, e questo lo aggiungo io, per consentire alle macchine di guardarci a noi viene richiesta un'estrema opera di semplificazione, di noi stessi."
La convivenza con le macchine è il tema di questa puntata. Ma a convivere non siamo solo umani e macchine, ci sono di mezzo anche i proprietari delle macchine.
Ascolta la puntata
Le aziende stanno perfezionando vari modi, che si stanno affiancando a quelli usati per finire nei migliori risultati di Google
Sempre più persone preferiscono chiedere informazioni ai chatbot piuttosto che a Google e ai tradizionali motori di ricerca. La tendenza non riguarda solo le preferenze dei singoli utenti ma anche i cambiamenti imposti da aziende come Google stessa, che sta trasformando il suo motore di ricerca fornendo risposte generate automaticamente (le «AI Overview») e aggiungendo una finestra per interagire con Gemini, il suo chatbot.
Queste novità stanno cambiando anche il modo in cui le aziende cercano di farsi trovare online. Da quando esistono i motori di ricerca, il metodo principale è la cosiddetta SEO (Search Engine Optimization), un insieme di tecniche per arrivare il più in alto possibile nei risultati di Google. Con la diffusione dei chatbot, l’obiettivo non è più solo quello, ma anche di condizionare le risposte delle AI, agendo sui siti che usano più spesso come fonte. Queste nuove pratiche sono dette Answer Engine Optimization (AEO) e permettono potenzialmente un’influenza ancora maggiore: i risultati di Google, infatti, sono dieci per pagina, mentre la risposta di un chatbot è una sola.
Secondo documenti finanziari verificati dal Financial Times, la società ha aumentato il fatturato a 13,07 miliardi di dollari, ma i costi sono saliti a 34 miliardi. Pesano ricerca, infrastrutture cloud e il passaggio a entità profit.
OpenAI avrebbe chiuso il 2025 con una perdita attribuibile alla società pari a circa 38,5 miliardi di dollari. È quanto emerge da documenti finanziari certificati esaminati dalla pubblicazione e verificati in modo indipendente dal Financial Times. I numeri raccontano una crescita molto forte del fatturato, ma anche un aumento ancora più rapido dei costi, confermando quanto sia oneroso sostenere l’espansione dell’AI generativa su scala globale.
Secondo i documenti, i ricavi di OpenAI sarebbero passati dai 3,7 miliardi di dollari del 2024 a 13,07 miliardi nel 2025. Una crescita significativa, legata alla diffusione dei servizi basati su modelli di AI, all’adozione da parte delle imprese e alla monetizzazione delle piattaforme commerciali dell’azienda. Tuttavia, la traiettoria dei costi risulta molto più pesante: nell’ultimo anno analizzato avrebbero raggiunto i 34 miliardi di dollari, generando una perdita operativa di 20,92 miliardi.
Ve la ricordate Erin Bronkovich? E' la donna nota per la causa intentata contro la Pacific Gas & Electric nel 1993 per la contaminazione con cromo esavalente delle acque della città di Hinkley in California per oltre 30 anni. La vinse: il colosso dell'energia è stato costretto a pagare il più grande risarcimento nella storia degli Stati Uniti: 333 milioni di dollari. Poi ne fecero anche un film con Julia Roberts.
La sua ultima iniziativa a protezione dell'ambiente e dei diritti dei cittadini si chiama "Brockovich AI Data Center Reporting", si tratta di un progetto per mappare le costruzioni di data center negli Stati Uniti e l'impatto che questi hanno sull'ambiente e sulla vita della popolazione circostante. Il progetto raccoglie le segnalazioni di nuovi progetti di costruzione di Data-center o di impatti negativi sulla popolazione di Data-center esistenti.
Le principali preoccupazioni relative ai data center per l'intelligenza artificiale messi in luce dal progetto sono: consumo energetico, comumo idrico, produzione di rifiuti elettronici, rischi legati alla localizzazione, inquinamento acustico.
Nel sito sono presenti diverse mappe geografiche con la localizzazione dei data-center o progetti di costruzione, almeno quelli censiti, tematizzate per tipo. Il progetto mette in risalto i successi ottenuti da amministratori e cittadini che si sono opposti alla costruzione di questi nuovi eco-mostri.
Consiglio di esprorare il sito
Abbiamo già segnalato l'opposizione alla costruzione di nuovi Data-center
l’IAG può aiutare la formazione? Si risponde guardando la didattica di oggi, la valutazione di oggi. Come se l’IAG non modificasse il contesto ma si limitasse ad aggiungere valore. Il contesto rimane quello attuale, e a quello si aggiunge il valore dell’IAG. La risposta naturalmente è sì, può aiutare. Può aiutare il docente a preparare le lezioni e i quiz, lo studente a prepararsi a superare quei quiz studiando sulle mappe generate sulle registrazioni delle lezioni. Eccetera.
Ma il problema è che l’IAG modifica profondamente questo contesto, in termini di modalità di funzionamento ma anche di valori. La lezione e il quiz non saranno come li conosciamo ora (per fortuna). La competenza nella preparazione delle lezioni sarà sempre meno importante; lo studio mnemonico in vista dell’esame sarà sempre meno utile.
Allora la valutazione dell’impatto andrebbe fatta tenendo conto delle modifiche al contesto, non riferendosi al contesto originale,
Più chiaramente: si fa un gran parlare della necessità di insegnare agli studenti un approccio critico e consapevole per mitigare il rischio di errore insito nella natura statistica del machine learning e della generazione di risposte tramite LLM. L’utente di un servizio di IAG deve essere in grado di valutare il risultato prodotto con un prompt prima di usarlo. Questo lo sanno fare gli esperti del dominio...
