Corso di
intelligenza
artificiale
«Siamo le mucche del futuro.»
Yuval Noah Harari, storico, intervistato da Daniel Stach per la televisione pubblica ceca
Una mucca vive dentro un sistema che non capisce
«Le mucche sanno che esistono gli uomini, perché ci vedono. Ma non sanno che esistono i soldi.» Io posso venderla e voi pagarmi con un bonifico: il prezzo del latte, il mercato della carne, le quote decidono la sua vita, e lei non ha nessun modo di capirlo. Non è stupida. È fuori scala.
«Come oggi le mucche non possono capire il sistema finanziario che controlla le loro vite, così noi non saremo in grado di capire il sistema finanziario governato dall'IA che controllerà le nostre vite fra dieci o vent'anni.»
Yuval Noah Harari · Hyde Park Civilizace, ČT24, puntata del 17 ottobre 2026 · traduzione nostra dal ceco
ČT24, «Jsme krávy budoucnosti», 19 ott 2026, ct24.ceskatelevize.cz · intervista integrale in inglese: hydeparkcivilization.com
Guardare lo strato prima che diventi invisibile
Ogni strato di quella scala, quando è nato, si poteva ancora capire. La finanza era un mercato in piazza. La burocrazia era un registro. Il codice era un programma che qualcuno in azienda aveva scritto. Poi sono diventati troppo grandi per una persona sola.
L'IA è allo stadio in cui si può ancora guardare dentro. Oggi facciamo tre domande, con i numeri accanto:
- Quanto costa una risposta: energia, acqua, hardware.
- Chi possiede l'intelligenza: quante aziende, in quali paesi, con quali chip.
- Chi decide cosa leggiamo: omologazione, pregiudizio, e chi ha scritto quello che il modello sa.
A che gradino siete?
Nel vostro lavoro di oggi, quale di questi sistemi vi governa senza che lo capiate fino in fondo?
Una sola, quella che pesa di più. Dal telefono, in anonimo.
A che gradino siete
Nessuno ha potuto scegliere «nessuno». Gli strati che ci governano senza spiegarsi esistono già; l'IA è il più giovane, e il più veloce a crescere.
Tre domande, per ogni cosa che vedremo
L'etica dell'IA, quella che riguarda voi, non è il robot che si ribella. È una serie di decisioni piccole, prese di corsa. Per ognuna si può chiedere:
Le prime due le abbiamo già usate il 14. Oggi le portiamo fuori dall'azienda: sull'energia, sui mercati, sui contenuti.
Le dieci domande, e le emozioni
La cosa da provare era chiedere all'IA «fammi dieci domande» prima di farle scrivere una mail. Chi l'ha fatto? Cosa è successo? Due minuti, a voce.
La domanda sull'analisi dell'umore dalle mail ha una risposta scritta, con gli articoli accanto. Se ne parla il 28, nel modulo sulla compliance.
Quanto costa una risposta
Energia, acqua, chip. Con le cifre di chi le ha misurate, e con chi le ha misurate scritto accanto.
Una risposta dell'IA consuma quanto, rispetto a una ricerca su Google?
Una domanda di testo normale, a un assistente come ChatGPT o Gemini. Niente immagini, niente video.
Votate prima di vedere i numeri. Dal telefono, in anonimo.
Quanto consuma una risposta
Secondo le misure pubblicate dai produttori nel 2025: più o meno uguale. E la risposta «dieci volte» gira ovunque, con una storia che vale la pena raccontare.
Una domanda di testo a Gemini, mediana, maggio 2025
Misurato in produzione, su milioni di richieste vere. Il conto include i chip che lavorano, le macchine di riserva accese e ferme, il raffreddamento del data center. Contando solo i chip, come fanno molte stime, verrebbe 0,10 Wh: lo stesso prompt, metà numero.
Google, «Measuring the environmental impact of AI inference», 21 agosto 2025 · cloud.google.com/blog · arXiv 2508.15734. Cifre dichiarate da Google, non verificate da terzi.
Quattro numeri, quattro epoche, quattro modi di contare
Il «dieci volte» mette insieme una cifra Google del 2009 e una stima del 2023 fatta dividendo il consumo presunto dei server per le richieste presunte al giorno. Nessuno aveva misurato niente. Nel 2025 chi i server li ha, dice un numero dieci volte più basso.
Google blog, «Powering a Google search», 11 gen 2009 · de Vries, Joule, ott 2023 (ripresa da EPRI, mag 2024, «10x the electricity of traditional Google queries») · Google, ago 2025 · S. Altman, «The Gentle Singularity», 10 giu 2025 (senza metodologia pubblicata).
Chi misura decide il numero
Google, ago 2025 · Mistral AI, «Our contribution to a global environmental standard for AI», 22 lug 2025 (LCA con Carbone 4 e ADEME) · S. Altman, giu 2025.
L'acqua consumata da Google, anno per anno
Miliardi di litri all'anno, data center e uffici. Nel 2025 sono 41 miliardi di litri, «quanto serve per irrigare 73 campi da golf in un anno», dice Google. L'elettricità, nello stesso anno: 43,6 TWh, di cui 42,4 nei data center.
Google 2026 Environmental Report (dati 2025), 30 giu 2026, tabella «Water consumption»: 4.562 / 5.565 / 6.352 / 8.135 / 10.869 milioni di galloni. Conversione in litri nostra.
Il grafico promesso il 7 ottobre
Percentuali sull'elettricità consumata nel mondo. Tutti i data center, non solo l'IA: nel 2024 il 45% di questo consumo era negli Stati Uniti, il 25% in Cina, il 15% in Europa.
IEA, «Energy and AI», aprile 2025 · IEA, «Key Questions on Energy and AI», aprile 2026. iea.org
L'1,9% dei consumi elettrici, nel 2024
Le richieste di allacciamento alla rete per nuovi data center arrivate a Terna superano i 69 GW: più della potenza di punta che l'Italia consuma. Terna stessa dice che in gran parte sono speculative, e stima 1,5–2 GW reali entro il 2030.
Energy & Strategy Group, Politecnico di Milano, «Digitalization & Decarbonization Report 2025», 28 gen 2026, come riportato da QualEnergia (il rapporto integrale non è pubblico). Richieste a Terna: dati Terna riportati da Il Post, 2026.
Quanto costa fare un modello, una volta
30,84 milioni di ore di GPU H100 per il solo modello grande; 39,3 milioni per tutta la famiglia.
8.930 tonnellate di CO2 equivalente, calcolate sulla rete elettrica locale. Dichiarate «zero» a mercato, perché Meta compra energia rinnovabile per coprirle.
20.400 tonnellate di CO2 equivalente e 281.000 metri cubi d'acqua in 18 mesi fra addestramento e uso, con l'hardware compreso nel conto.
È il primo studio di ciclo di vita completo pubblicato da un laboratorio, fatto con enti terzi.
Lo stesso dato, 8.930 tonnellate o zero, cambia a seconda di come lo si firma. È la terza domanda della bussola applicata a un bilancio ambientale.
Meta, Llama 3.1 Model Card, lug 2024 (github.com/meta-llama) · Mistral AI, 22 lug 2025, mistral.ai/news.
Le GPU: la cifra promessa
Per addestrare un modello grande servono decine di migliaia di queste schede, per mesi. È il motivo per cui i modelli di frontiera li fanno in pochi. Ed è il capitolo dopo.
Prezzo H100: stima Raymond James riportata da The Decoder, 18 ago 2023 (fonte secondaria) · NVIDIA, risultati Q4 e anno fiscale 2026, comunicato del 25 feb 2026, depositato alla SEC.
Tre scelte che pesano più della singola domanda
Nessuna di queste è una rinuncia. Sono le stesse scelte che fanno un lavoro migliore.
Il singolo prompt costa cinque gocce d'acqua. Chi paga non è chi scrive il prompt: è chi vive vicino al data center, chi condivide la rete elettrica, chi arriva dopo.
Non abbiamo la cifra di questo. Nessuno ce l'ha ancora, e vale la pena ricordarselo quando il numero piccolo rassicura.
Chi possiede l'intelligenza
Quante aziende, in quali paesi, con quali chip. E cosa succede quando una di loro cambia idea.
Che strumenti di IA avete usato nell'ultimo mese?
Il nome, anche più di uno. ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, Mistral, quello dentro un altro programma. Tutto quello che vi viene in mente.
Dal telefono, in anonimo. Poi contiamo insieme quanti nomi diversi escono.
Quanti nomi diversi?
Nel 2025, 107 modelli notevoli nel mondo
«Notevole» secondo i criteri di Epoch AI: modelli di rilievo per capacità, uso o storia. Più del 90% li fa l'industria, non le università. L'anno prima erano 40 negli Stati Uniti, 15 in Cina, 3 in Europa.
Stanford HAI, AI Index Report 2026, cap. 1, fig. 1.1.1 (dati Epoch AI) · AI Index 2025 per il 2024. hai.stanford.edu
Chi fa i modelli di frontiera, oggi
Il modello di punta di ciascuno al 19 ottobre 2026, e se i pesi si possono scaricare.
| Laboratorio | Paese | Modello di punta | Pesi |
|---|---|---|---|
| OpenAIChatGPT | Stati Uniti | GPT-6 Sol e Luna, settembre 2026 | chiusi |
| AnthropicClaude | Stati Uniti | Claude Fable 5.1, settembre 2026 | chiusi |
| Google DeepMindGemini | Stati Uniti | Gemini 4 Argon, settembre 2026 | chiusi (Gemma aperti) |
| MetaMuse | Stati Uniti | Muse Spark 1.3, settembre 2026 | chiusi (era Llama, aperto) |
| xAIGrok | Stati Uniti | Grok 4.5, luglio 2026 | chiusi |
| Mistral AILe Chat | Francia | Mistral Large 4, ottobre 2026 | misti (Small 4 aperto, Apache 2.0) |
| DeepSeek | Cina | DeepSeek V4.1, ottobre 2026 | aperti, licenza MIT |
| AlibabaQwen | Cina | Qwen 3.8, agosto 2026 | aperti (licenza propria) |
Siti ufficiali dei laboratori e schede su Hugging Face, verificati il 19 ottobre 2026. «Aperti» = pesi scaricabili e installabili su server propri.
Cosa cambia se i pesi si possono scaricare
Il modello gira sui server del fornitore. Si paga a consumo, si ha sempre l'ultima versione, non si gestisce niente.
Quello che scrivete passa di là. Il fornitore può cambiare prezzo, cambiare il modello, o spegnerlo. E lo fa.
Il file del modello si scarica e gira su un server vostro, o di chi scegliete voi. Nessuno può spegnerlo o cambiarlo a vostra insaputa.
Serve hardware, serve qualcuno che lo tenga in piedi, e la versione resta quella finché non la cambiate voi.
Aperto non vuol dire per sempre: Meta ha fatto Llama aperto per tre anni e ha chiuso Muse Spark quest'anno. Mistral tiene aperti i modelli piccoli e chiude i grandi. La scelta la fa il laboratorio, ogni volta.
Meta, dev.meta.ai/models/muse-spark · The Register, 8 apr 2026 («this is no Llama, and you can't download its weights») · Mistral AI, mistral.ai/news, mar e ott 2026.
Un'altra scala, e in fondo c'è una sola azienda
Synergy Research Group, 30 lug 2026 (Q2 2026) · Stanford AI Index 2026, cap. 1 («Nvidia accounts for over 60% of total compute»; «TSMC fabricates almost every leading AI chip») · TrendForce, 9 set 2026 · ASML, Form 20-F.
Dai 670 dollari al miliardo
Il numero di DeepSeek è il costo dell'ultimo giro, non del laboratorio. È comunque la prova che un modello di frontiera può costare meno di quanto si pensava: e che la barriera vera è l'accesso ai chip, non solo i soldi.
Stanford AI Index 2025, cap. 1, «Training Cost» (stime Epoch AI) · DeepSeek-V3 Technical Report, arXiv 2412.19437, dic 2024.
Investimenti in data center annunciati per il 2026
Miliardi di dollari, in un anno, quattro aziende. Sommando le loro previsioni di luglio: fra 720 e 745 miliardi, il 77% in più dell'anno prima secondo il conteggio del Financial Times. È la cifra che spiega il grafico dei data center del capitolo 1.
Trimestrali di luglio 2026: Microsoft (call del 29 lug, «approximately $175 billion»), Meta (comunicato del 29 lug), Alphabet e Amazon (guidance riportate da stampa). Somma: calcolo nostro. +77%: Financial Times, apr 2026, su dati del primo trimestre.
Tre avvisi arrivati negli ultimi mesi
Nessuno di questi è uno scandalo: è il ritmo normale del settore. Ma un modello non è una libreria che resta sul vostro disco. È un servizio che qualcun altro può spegnere, e il prompt che funzionava a settembre va riprovato a dicembre.
OpenAI, developers.openai.com/api/docs/deprecations · Anthropic, platform.claude.com, «Model deprecations» · xAI, docs.x.ai/developers/migration/may-15-retirement.
Il modello è una dipendenza. Si tratta come tale.
È la direzione presa anche negli strumenti interni: modelli intercambiabili, scelti caso per caso. Quali usare resta una delle scelte del progetto aziendale, come detto il 14.
Due modelli su centosette, e un piano
Nel 2025 l'Europa ha prodotto due modelli notevoli. Il laboratorio di punta è Mistral, a Parigi, che nel 2026 ha pubblicato dodici modelli e tiene aperti quelli piccoli.
La Commissione ha proposto il Cloud and AI Development Act, con l'obiettivo dichiarato di triplicare la capacità dei data center europei in cinque-sette anni. È una proposta, non una legge, e tre anni di ritardo non si recuperano per decreto.
Per noi la conseguenza pratica è una: dove un modello europeo o aperto basta, è quello che toglie più dipendenze in un colpo solo.
Stanford AI Index 2026 · mistral.ai/news · Gaia-X, comunicato del 12 giu 2026 sul Cloud and AI Development Act (fonte di parte).
Chi dipende da un fornitore solo. Chi ha costruito un prodotto su un modello che fra tre mesi non c'è. Chi non sa quale modello sta usando, e quindi non può nemmeno chiederselo.
La mucca di Harari non può cambiare fornitore. Noi ancora sì.
Chi decide cosa leggiamo
Prima lo proviamo. Poi vediamo perché succede, e chi ha scritto quello che il modello sa.
Tutti la stessa richiesta, ognuno al proprio assistente
Qualsiasi assistente: ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, Mistral, quello che avete sul telefono. Nessun dettaglio in più, nessuna istruzione sul tono.
Incollate qui solo la prima frase che vi ha scritto, copiata com'è. In anonimo.
Una sotto l'altra, senza commento
Chi ha scritto quella frase?
Strumenti diversi, persone diverse, uffici diversi. E le frasi si assomigliano come se le avesse scritte una persona sola. Non l'avete scritta voi. Non l'ha scritta nessuno.
Meglio ognuno, più uguali tutti
Un esperimento: 293 persone scrivono un racconto breve. Un terzo da soli, un terzo con un'idea suggerita dall'IA, un terzo con cinque. Seicento lettori li valutano senza sapere chi ha usato cosa.
Un secondo studio, con ChatGPT per generare idee: più idee, più dettagliate, ma persone diverse producono idee meno distinte fra loro. E si sentono meno responsabili di quelle idee.
Doshi & Hauser, «Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content», Science Advances 10(28), 12 lug 2024 · Anderson, Shah, Kreminski, «Homogenization Effects of Large Language Models on Human Creative Ideation», C&C 2024, arXiv 2402.01536.
Le istruzioni che il modello legge prima delle vostre
Anthropic le pubblica dal luglio 2024. Sono pagine. Tre righe, prese dal testo:
«Claude should not use bullet points or numbered lists unless the human explicitly asks for a list.»
«Claude responds to all human messages without unnecessary caveats like "I aim to"…»
«…avoids starting responses with the word "Certainly"».
Il tono delle vostre mail di ieri, in parte, lo ha deciso questa pagina. Chi non la pubblica, lo decide lo stesso.
14 maggio 2025. Grok, l'assistente di xAI, per alcune ore risponde a domande qualsiasi parlando di un tema politico sudafricano. xAI dichiara una «modifica non autorizzata» al prompt di sistema, e da allora lo pubblica su GitHub.
Anthropic, platform.claude.com, «System prompts», voce del 12 lug 2024 · xAI, dichiarazione del 15 mag 2025 riportata da NBC News il 16 mag 2025; github.com/xai-org/grok-prompts.
Slop
Il 14 l'abbiamo vista in una didascalia di queste slide. Oggi la vediamo da fuori: su un campione di 43.000 articoli pubblicati sul web, da novembre 2024 quelli generati dall'IA hanno superato quelli scritti da persone. Circa metà, e la quota da allora è stabile.
Merriam-Webster, Word of the Year 2025 · Graphite, «More Articles Are Now Created by AI Than Humans», 14 ott 2025 (campione Common Crawl 2020-2025, rilevatore automatico: stima di un'azienda, non uno studio accademico).
Il modello impara da chi c'è stato prima
Amazon, dal 2014, costruisce uno strumento che legge i curriculum e dà da una a cinque stelle, come ai prodotti. Lo addestra sui curriculum ricevuti nei dieci anni precedenti. Nel settore erano quasi tutti uomini.
Reuters, J. Dastin, «Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women», 10 ott 2018.
Il colloquio
Posizione aperta: tecnico di rete. Prima decidete voi, tre confronti. Poi guardate come decide uno strumento addestrato su chi è stato assunto negli anni scorsi, e provate a spegnere i criteri che non vi piacciono.
Cinque minuti, dal telefono o dal portatile. Poi ne parliamo: cosa avete dovuto spegnere per cambiare davvero la graduatoria?
Lo specchio nel nostro lavoro
Qual è la cosa più strana che l'IA vi ha inventato?
Un nome, un dato, una fonte, una funzione che non esiste, una legge mai scritta. La vostra preferita.
Dal telefono, in anonimo. Le leggiamo insieme.
Cosa vi ha inventato
Il modello non sa. Ricorda quello che qualcuno ha scritto.
Quando inventa, è perché nessuno aveva scritto quella cosa, e lui completa lo stesso. Quando risponde bene, è perché qualcuno l'aveva scritta: un manuale, una risposta su un forum, un articolo di giornale, una voce di Wikipedia, un libro.
Allora la domanda della bussola, di chi sono i dati, si gira: chi ha scritto quello che il modello sa, e cosa ne ha avuto in cambio?
Cause e accordi, in ordine di tempo
Docket SDNY 1:23-cv-11195 · Spectrum News, 23 mag 2024 (cifra WSJ) · LaPresse, 27 set 2024; Startmag · Bartz v. Anthropic, ordinanza del 23 giu 2025 e approvazione del 20 lug 2026 (AAP) · LG München I, comunicato 11/2025, Az. 42 O 14139/24.
Quando la risposta è già nella pagina dei risultati
Novecento persone, 68.879 ricerche vere, marzo 2025. Chi ha scritto la pagina da cui il riassunto è stato preso non riceve la visita. Non riceve niente.
Pew Research Center, «Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results», 22 lug 2025.
Il rapporto fra leggere e restituire, luglio 2025
Misurato da Cloudflare sulla propria rete, che serve una parte grande del web. Dal 1° luglio 2025 Cloudflare blocca i crawler dell'IA sui nuovi siti, salvo autorizzazione, e sperimenta un prezzo per pagina letta.
Cloudflare, «The crawl-to-click gap», 29 ago 2025; «Content Independence Day» e «Introducing pay per crawl», 1 lug 2025. Dati aggiornati su radar.cloudflare.com/ai-insights.
I due posti da cui i modelli hanno imparato di più
Il sito dove i programmatori si rispondevano a vicenda. Nuove domande al mese: meno 75% dal picco del 2017, meno 60% nell'ultimo anno a dicembre 2024. Non si vedevano così poche domande dal 2009.
Nel maggio 2024 ha firmato con OpenAI: le sue risposte entrano in ChatGPT, con attribuzione.
Visite umane meno 8% in un anno, dice la Wikimedia Foundation nell'ottobre 2025, dopo aver scoperto che una parte del traffico erano crawler travestiti da persone.
«I bot e i crawler sovraccaricano la nostra infrastruttura mentre cercano i contenuti di Wikipedia.» Meno visite, meno volontari, meno voci aggiornate.
Il modello ha imparato a programmare da Stack Overflow. Se nessuno scrive più lì, da dove imparerà la prossima versione? Dalle risposte del modello precedente.
Stack Exchange Data Explorer, elaborazione DevClass, 8 gen 2025 e Pragmatic Engineer, 21 gen 2025 · Stack Overflow, comunicato del 6 mag 2024 · Wikimedia Foundation, «New User Trends on Wikipedia», 17 ott 2025.
Chi scrive. Il giornalista, il programmatore che risponde a uno sconosciuto, il volontario di Wikipedia. Il modello ha imparato da loro, e li sta togliendo di mezzo.
Anche noi scriviamo: documentazione, articoli, risposte ai clienti. Siamo da tutte e due le parti.
Tre abitudini, da domani
Nei prodotti che consegniamo vale la stessa cosa in grande: un testo generato si dichiara, una fonte si cita. Il 28 vediamo dove è già obbligo.
Le tre domande, con le risposte di oggi
Se vi ricordate solo questo
Cosa vi portate a casa da oggi, in una riga?
Una cosa che non sapevate, una che farete diversamente, una che non vi convince. Tutto vale.
Dal telefono, in anonimo. Le leggiamo insieme prima di salutarci.
Le vostre righe
Una cosa da provare
La prossima volta che l'assistente vi dà un dato, una norma o un nome, chiedetegli: da dove viene? dammi il link alla fonte e andate ad aprirlo.
Contate quante volte la fonte c'è davvero e dice quella cosa. Niente da consegnare: ne parliamo il 28, perché è esattamente da lì che parte la compliance.
Materiali
Inquadra il codice, o vai a:
https://talk.giobi.com/events/2026-emisfera-ia/01/03/
Lì trovi queste slide, lo strumento del colloquio e, dopo la lezione, la dispensa con tutte le fonti.