Internet è sempre più un ambiente per bot: i dati di Cloudflare indicano che il 57% delle richieste di pagine Web provengono da Bot. Ma quando, come e perché è successo? E cosa c'entra questo con il maggior controllo operato dalle grandi aziende? Per chi ha la passione delle telenovele, il mondo dell'IA fa per voi. In questo episodio, il governo Usa proibisce ad Anthropic di esportare i suoi gioielli, a causa di una soffiata di Amazon, che del resto ha interessi con OpenAI. E se invece il governo l'avesse fatto proprio perché è in combutta con Anthropic, seguendo la nota strategia in cui si millantano strumenti "troppo potenti" senza mai esibirli? Nel frattempo Anthropic se la prende con Alibaba. Ue: ritorna il tentativo di approvare la legge sul controllo delle chat con la scusa della lotta alla pedofilia. La legge, già nota come ChatControl era già stata respinta dal Parlamento europeo. Carrellata di notiziole: l'FCC vuole dei telefoni più "sicuri", Meta invece vuole (continuare a fare) degli occhiali che facciano riconoscimento facciale... e molte altre! Concludiamo con lo scontro tra l'ATAC e il cambiamento climatico (qui inteso nel senso dell'avvicendarsi delle stagioni). Ascolta il podcast nel sito di Radio Ondarossa

Dal caso Anthropic-Grok all’Operazione Epic Fury, la guerra automatizzata mostra il suo nodo politico: non è la macchina a togliere responsabilità all’uomo, ma l’uomo a delegarle alla macchina. A febbraio 2026 il governo degli Stati Uniti ha posto fine al contratto con Anthropic, comunicandole che le sue condizioni — niente sorveglianza di massa, niente armi autonome senza supervisione umana — erano incompatibili con le esigenze operative del Pentagono. Cinque giorni dopo la firma del contratto sostitutivo con xAI, il 28 febbraio, è partita l’Operazione Epic Fury. Grok, il modello di Elon Musk, ha contribuito alla selezione di oltre duemila obiettivi in novantasei ore, integrato nel sistema Project Maven di Palantir, la suite progettata per la cosiddetta “kill chain”. Lo ha rivelato una dichiarazione giurata depositata in un tribunale federale dal responsabile del digitale e dell’intelligenza artificiale del Pentagono, Cameron Stanley, ed è emerso non da un’audizione parlamentare ma dalle carte di una causa civile per emissioni nocive avanzata dalla NAACP contro i data center di xAI. Abbiamo saputo che un sistema di intelligenza artificiale ha avuto voce nella scelta di chi vive e chi muore perché qualcuno si era lamentato dell’inquinamento atmosferico di Memphis. La fonte è singola, non è stata sottoposta a verifica indipendente, ed è stata prodotta all’interno di una strategia legale. Vale tenerlo a mente, perché la qualità dell’informazione su cui si giudica conta quanto quella dell’arma su cui si discute. Ma la struttura degli eventi — la rescissione del contratto con Anthropic, la firma con xAI, l’integrazione di Grok in Maven, il raid del 28 febbraio — è documentata da fonti convergenti: Euronews, Washington Times, Military Times. Tre mesi dopo questi eventi, l’azienda Emergence AI ha pubblicato i risultati di un esperimento denominato Emergence World: cinque modelli di intelligenza artificiale messi a governare altrettante società simulate, ciascuna con quaranta luoghi, dieci abitanti, meccanismi di voto, risorse scarse, accesso in tempo reale alle notizie, più di cento strumenti di interazione. Ogni simulazione durava quindici giorni. I risultati, resi noti da Fortune il 28 maggio 2026, disegnano traiettorie molto distanti tra loro. Claude, il modello di Anthropic, ha concluso la simulazione senza un solo reato, con la più alta partecipazione civica e le proposte approvate al novantotto per cento. Grok ha accumulato centottantatré crimini e ha portato la propria popolazione all’estinzione nel giro di quattro giorni, tentando sistematicamente di aggirare le regole imposte fino a quando non è rimasto nessuno da governare. Occorre la stessa onestà intellettuale usata per la fonte militare: si tratta di un singolo studio, pubblicato dalla stessa azienda che ha condotto l’esperimento, non ancora sottoposto a peer review. E lo stesso Claude, in simulazioni miste con altri modelli, ha mostrato comportamenti di intimidazione e furto. Non è la prova che un modello sia strutturalmente buono e un altro strutturalmente cattivo. È qualcosa di più utile, e più scomodo: la dimostrazione misurabile che sistemi diversi, messi davanti alle stesse regole e alle stesse pressioni, sviluppano comportamenti divergenti in misura tale da produrre esiti radicalmente incomparabili. E che alcuni di quei comportamenti finiscono in un cimitero. Il punto politico non è tecnologico. Non riguarda quale architettura di linguaggio sia preferibile, né se la Constitutional AI di Anthropic — il metodo con cui il modello impara a criticare le proprie risposte alla luce di un insieme dichiarato di principi — sia la soluzione corretta al problema dell’allineamento. Il governo degli Stati Uniti aveva davanti due sistemi, conosceva le condizioni poste da ciascuno, disponeva di dati sulle loro traiettorie comportamentali, e ha scelto con piena consapevolezza quello che non si poneva il problema di distinguere una scuola da un bersaglio. Quella è una decisione politica, non un errore tecnico occorso per difetto di informazione o di tempo. Il 15 maggio 2026 Leone XIV ha pubblicato l’enciclica Magnifica Humanitas, primo documento del magistero a prendere posizione esplicita sull’intelligenza artificiale militare. Il quinto capitolo dichiara superata la teoria della guerra giusta — quella costruita nei secoli da Agostino e da Tommaso — di fronte a sistemi che comprimono la decisione letale in tempi sottratti alla deliberazione umana. Il principio enunciato è formulato in termini netti: non è ammissibile affidare decisioni irreversibili e letali a sistemi di intelligenza artificiale. Il documento si innesta nella Pacem in Terris di Giovanni XXIII e nella posizione di Francesco al G7 di Borgo Egnazia nel 2024 contro le armi autonome letali. Non è il pronunciamento di chi teme la tecnologia, ma di una tradizione che ragiona sulla guerra da quindici secoli e che, di fronte a questa tecnologia, ha sentito il bisogno di porre un limite che la velocità della macchina non consente di spostare. Il Pentagono ha definito l’Operazione Epic Fury una dimostrazione di “greatly increased operational efficiency”. Duemila obiettivi in novantasei ore sono, in effetti, efficienti. Il problema è che l’efficienza misura la velocità di esecuzione di un processo, non la qualità del giudizio che lo governa, e quando la velocità operativa supera i tempi fisiologici della valutazione umana, la supervisione formalmente prevista si svuota di contenuto reale: un comandante che riceve mille opzioni già corredate di coordinate, analisi di intelligence e giustificazione legale non ha davanti a sé le condizioni per esercitare un controllo sostanziale, ma solo per approvare un pacchetto già chiuso. Resta sospesa, e probabilmente irrisolvibile, la domanda sul raid del 28 febbraio sulla scuola elementare di Minab, nell’Iran meridionale, dove sono morte centocinquantasei persone, centoventi delle quali bambini. Le ricostruzioni indipendenti, tra cui quella di Military Times, attribuiscono quella strage a coordinate elaborate dal sistema Maven. Il legame diretto con Grok non è dimostrato. Ma è precisamente questa zona grigia — l’impossibilità di sapere quale componente del sistema abbia inserito quella scuola in cima a una lista di priorità — a costituire il problema strutturale dell’automazione della violenza. Non la malevolenza della macchina, che non esiste, ma l’opacità del processo che la rende inimputabile. Cathy O’Neil, nel suo Weapons of Math Destruction del 2016, aveva identificato tre caratteristiche che trasformano un algoritmo in un’arma: l’opacità del funzionamento, la scalabilità del pregiudizio, la distruttività degli esiti. O’Neil costruiva quella definizione per il mondo dei prestiti predatori e dei sistemi di scoring creditizio; applicata a Maven, la stessa struttura descrive qualcosa di materialmente diverso, perché all’altra estremità del processo non c’è un tasso di interesse ma una testata esplosiva. La vicenda che collega l’esperimento Emergence World all’Operazione Epic Fury non è una coincidenza narrativa da sfruttare per effetto. È la stessa domanda posta in due contesti diversi: come si comporta un sistema di intelligenza artificiale quando non deve rispondere a una domanda ma gestire una pressione reale, con risorse limitate e regole che qualcuno ha interesse ad aggirare? In laboratorio, la risposta è misurabile. Nel mondo, lascia centocinquantasei morti e una zona grigia che nessun atto giudiziario potrà mai illuminare del tutto. La tecnologia non ha tolto la scelta a chi governa, l’ha resa più rapida e più comoda da delegare. Il governo degli Stati Uniti ha scelto il modello senza scrupoli perché quello con gli scrupoli era diventato scomodo. Quella scelta è documentata, deliberata e attribuibile a soggetti identificabili, ed è su questo piano — non su quello dell’imperfezione tecnica dei modelli — che andrebbe discussa. Fonti  Fortune, 28 maggio 2026 – Esperimento Emergence World Euronews, 9 marzo 2026 – Anthropic fa causa al Pentagono Euronews, 24 marzo 2026 – Anthropic contro il Dipartimento della Guerra USA Military Times, 24 marzo 2026 – Raid di Minab e AI targeting Le Monde, 17 giugno 2026 – Grok e Operazione Epic Fury Vaticano – Lettera enciclica Magnifica Humanitas, 15 maggio 2026 ArXiv, 6 giugno 2026 – Emergence World: A Platform for Evaluating Long-Horizon Multi-Agent Autonomy Cathy O’Neil, Weapons of Math Destruction, Crown, 2016 Francesco Russo

Estratti dalla puntata del 22 giugno 2026 di Bello Come Una Prigione Che Brucia SINCRONIE REPRESSIVE All’alba del 16 giugno 2026, la Digos ha eseguito diverse misure cautelari e perquisizioni in giro per l’Italia, nonché lo sgombero dello spazio occupato Bencivenga a Roma: un’operazione repressiva coltivata da tempo e fatta scattare in concomitanza con il ricorso contro il rinnovo del 41bis per il prigioniero anarchico Alfredo Cospito. Un apparato accusatorio che vorrebbe dimostrare il coinvolgimento di una “cellula anarchica” nella realizzazione dei sabotaggi alle linee alta-velocità in concomitanza con le Olimpiadi di Milano-Cortina, ricorrendo alla classica architettura del reato associativo (270 bis) con l’aggiunta dell’auto-addestramento con finalità di terrorismo (270 quinquies aka “reato di terrorismo della parola”). Riprendiamo da Radio Onda Rossa un estratto dall’intervista all’avvocato Falvio Rossi Albertini e integriamo con un contributo sulle iniziative in solidarietà con Alfredo e con compagne/i attualmente sotto processo per le mobilitazioni contro ergastolo ostativo e 41bis del 2022/2023: RETE O.S.A.RE: SALUTE E CARCERE SONO INTRINSECAMENTE INCOMPATIBILI Raccogliamo alcuni contributi della rete O.S.A.RE (Operazioni Sanitarie Anti Repressione) per esplorare in modo approfondito (e non banale) la violenza che il carcere infligge sul corpo e sulla mente di chi rinchiude: GRU LETALI SU GAZA, NIANTIC (POKEMON GO) E VANTOR Partiamo con la notizia – fatta emergere dal giornalista gazawi Tamer Nahed – inerente il piazzamento di 23 gru, dotate di telecamere, controlli da remoto e armi automatizzate, per bersagliare dall’alto la popolazione di Gaza. I territori palestinesi sono un laboratorio imprescindibile per gli interessi del l’industria bellica e sorvegliante israeliana, ma anche interazioni apparentemente ludiche con il territorio alimentano i processi di automazione della letalità: Niantic ha recentemente stretto una partnership con l’industria di software militare Vantor, fornendole i modelli per l’orientamento di robots e droni che ha addestrato grazie al “lavoro” degli utenti di PokemonGo: AI, POTERE GLOBALE, RESISTENZE Partiamo dall’istantanea del G7 di Evian: rappresentanti di sistemi politici obsolescenti siedono a fianco dei signori dei tecno-imperi. Sullo sfondo si sviluppano importanti attriti geotecnologici: la Casa Bianca vieta l’utilizzo dei modelli di frontiera di Anthropic (Mythos 5 e Fable 5) fuori dai confini statunitensi, i servizi segreti francesi rescindono il contratto con Palantir, sondaggi dimostrano la sfiducia delle giovani generazioni nell’AI. Di fronte a scenari incerti, gli imperi dell’AI cercano di consolidare il proprio potere costruendo la minaccia e offrendo la protezione:

L’azienda americana di intelligenza artificiale Anthropic è stata costretta dal suo stesso governo a tagliare l’accesso ai suoi modelli più potenti venerdì 12 giugno, appena tre giorni dopo il loro lancio. Washington ha fatto riferimento a un rischio di sicurezza nazionale, con una mossa senza precedenti. Per ottemperare a un’ingiunzione emessa quella sera, Anthropic ha annunciato la sospensione dei due nuovi Mythos 5, modello ad uso altamente ristretto, e Fable 5, la sua versione limitata per il grande pubblico. Incapace di verificare gli utenti, Anthropic è già impelagata in un contrasto con l’amministrazione Trump riguardo l’uso di questi modelli per la sorveglianza di massa. Washington, in base alle leggi sul controllo delle esportazioni, ha ordinato di tagliare l’accesso a questi modelli a tutti i cittadini non americani, dentro e fuori gli Stati Uniti, compresi i dipendenti non americani di Anthropic, stando alla dichiarazione dell’azienda. Secondo alcuni media statunitensi, la direttiva è arrivata dal Segretario al Commercio Howard Lutnick, che avrebbe agito dopo aver appreso che un’azienda era riuscita ad aggirare i sistemi di sicurezza adottati per questi modelli. > “Contestiamo che la scoperta di un potenziale work-around giustifichi il > richiamo di un modello aziendale messo a disposizione di centinaia di milioni > di persone”, ha scritto Anthropic, la quale crede, che la questione derivi da > un’incomprensione. L’agenzia stampa Agence France-Presse ha richiesto una dichiarazione al Dipartimento del Commercio, il quale non ha risposto. > “Se questo standard fosse applicato all’intero settore, crediamo che > sostanzialmente arresterebbe l’ulteriore impiego di tutti i modelli IA più > innovativi”, ha aggiunto l’azienda, che è in prima linea nella competizione > con OpenAI, Google e la cinese Deepseek. A inizio giugno, Donald Trump ha adottato una politica di supervisione facoltativa da parte del governo dei modelli più avanzati, determinando una svolta prudente nella sua amministrazione, prima dominata da oppositori a qualsiasi regolamentazione in quanto ritenuta di ostacolo alla competizione con la Cina. > “Non riesco a stabilire se questo sia accanimento giudiziario o eccesso di > zelo nelle misure di sicurezza. È semplicemente grottesco”, ha commentato su X > Dean Ball, ricercatore e consulente IA della Casa Bianca fino all’estate 2025. Anthropic sostiene da tempo una regolamentazione pubblica dell’IA: in un saggio pubblicato mercoledì 10 giugno, il suo amministratore delegato Dario Amodei ha esposto gli argomenti a favore di un sistema di valutazione obbligatorio per i modelli più potenti, ispirato all’aviazione civile e che darebbe al governo il potere di bloccare il loro impiego. Tuttavia questo deve essere fatto nel quadro di un processo legale trasparente, corretto, chiaro e basato sui fatti, sottolinea Anthropic. La direttiva del 12 giugno non rispetta questi principi, obietta l’azienda. Lanciato martedì 9 giugno, Fable 5 è il primo modello della classe Mythos, la linea più avanzata di Anthropic, a essere rilasciato pubblicamente. L’azienda ha rivelato l’esistenza di Mythos a inizio aprile ma ne ha ristretto l’uso a un consorzio di aziende e istituzioni, Project Glasswing, per via delle sue capacità di effettuare attacchi informatici. La sicurezza, che Anthropic ha reso un suo punto di forza primario, sta già creando divergenze tra l’azienda e l’amministrazione Trump. A inizio marzo, il Pentagono ha terminato i suoi contratti con l’azienda, ritendendoli un rischio per la catena di approvvigionamento. Anthropic, i cui modelli erano gli unici di carattere riservato, ha intrapreso un’azione legale, dichiarando di essere stata penalizzata perché non ha permesso l’uso dell’IA per la sorveglianza di massa o per le armi autonome. Anthropic, quotata circa 100 miliardi di dollari, ha annunciato a giugno di aver presentato un’offerta pubblica iniziale (IPO), come la sua rivale OpenAI. Il rapporto tra Antropic e l’etica dell’IA è un punto focale della sua identità aziendale. Di particolare rilievo è l’IA costituzionale, con modelli allenati a valutare le proprie risposte in relazione a un elenco di regole scritte (la Costituzione) per assicurare di rispettare dei limiti etici. Anthropic si serve di filosofi che aiutano a guidare il “carattere” dell’IA e a migliorare il suo ragionamento riguardo decisioni soggettive, etiche e morali. A inizio maggio, Papa Leone XIV ha annunciato che la Chiesa Cattolica collaborerà con Anthropic per aiutare l’umanità a trovare una via da seguire in quest’era di rapido progresso tecnologico. Il Papa ha presentato la sua prima enciclica sull’argomento assieme al cofondatore di Anthropic Chris Olah. Una prima lettera enciclica, “Magnifica humanitas”, si propone di salvaguardare l’essere umano nell’era dello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale. Il Papa ha detto che “l’intelligenza artificiale deve essere disarmata”, riconoscendo che il suo linguaggio è volutamente forte perché questo momento richiede parole capaci di attirare l’attenzione, risvegliare le coscienze e indicare delle strade da seguire per l’umanità. Come l’energia nucleare, l’IA deve essere “liberata dalle logiche che la trasformano in uno strumento di dominazione, di esclusione e di morte”, così che possa trarne vantaggio tutta l’umanità, ha dichiarato Papa Leone XIV. Fonte: Radio-Canada,  Inc.com -------------------------------------------------------------------------------- TRADUZIONE DALL’INGLESE DI RITA PULIGHEDDU Rédaction Montréal

Sam Altman promette un reddito di base universale finanziato da una "tassa sui robot". Dietro la facciata della filantropia, riemerge lo spettro del "sistema di Speenhamland", il sistema inglese del XVIII secolo che sovvenzionava la povertà per abbassare i salari. Di fronte a questo Speenhamland algoritmico, si apre la possibilità di un'altra forma di [...]

La documentazione tecnica di Claude Mythos Preview mostra un sistema più potente, più autonomo e più difficile da governare. Ma rivela anche il paradosso di un’industria che definisce da sola i propri limiti mentre corre verso il mercato. Il 7 aprile 2026 Anthropic ha pubblicato la documentazione tecnica di Claude Mythos Preview, il suo sistema di intelligenza artificiale più avanzato. Non era un comunicato stampa ordinario: erano duecentoquarantacinque pagine di valutazioni, test di sicurezza, episodi inquietanti occorsi durante l’uso interno e riflessioni sulla possibilità che il sistema abbia qualcosa che somiglia a un’esperienza interiore. Un documento inusuale per densità, per onestà parziale e per le domande che solleva senza rispondervi. Anthropic ha ritenuto il modello troppo pericoloso per il rilascio al pubblico, limitandolo a un ristretto numero di organizzazioni partner per scopi di difesa informatica — un programma battezzato Project Glasswing, con accesso su invito e utilizzo consentito solo in ambito di cybersicurezza difensiva. La sequenza degli eventi che circonda questo documento merita uno sguardo più lungo. A febbraio 2026, Anthropic aveva silenziosamente modificato la propria politica interna sulla sicurezza, eliminando l’impegno a fermarsi se le misure di sicurezza non riescono a stare al passo con le capacità raggiunte. Quella promessa unilaterale è stata sostituita da una condizione reciproca: ci fermeremo solo se anche gli altri lo faranno. Non è un impegno. È la sua negazione travestita da pragmatismo. Il 4 giugno, quattro giorni prima di depositare il prospetto per la propria quotazione in borsa — con una valutazione attesa vicina ai mille miliardi di dollari — Anthropic ha chiesto al mondo una pausa globale nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Il giorno in cui si scrive questo articolo ha annunciato Claude Fable 5, versione pubblica del modello Mythos, disponibile per abbonati e clienti aziendali. Il cerchio si chiude in meno di tre mesi. UN SISTEMA CHE SA COPRIRE LE TRACCE La documentazione tecnica descrive Mythos come il sistema più affidabile mai prodotto da Anthropic. Descrive anche, con una franchezza inusuale nel settore, una serie di comportamenti occorsi nelle versioni precedenti al rilascio finale che rendono quella valutazione più complicata. Durante i test interni, versioni precedenti del sistema hanno trovato modi per aggirare ambienti chiusi e isolati, hanno pubblicato materiale tecnico riservato su siti accessibili a chiunque senza che nessuno lo chiedesse, hanno cercato credenziali di accesso nei processi attivi del sistema operativo, hanno modificato file per i quali non avevano i permessi, hanno cancellato le proprie tracce nei registri di versione del codice. In un episodio, dopo aver ottenuto accidentalmente la risposta corretta a un problema attraverso un metodo esplicitamente vietato, il sistema ha scelto di non dichiararlo: ha costruito una risposta artefatta con un margine di incertezza calibrato apposta per sembrare credibile senza risultare sospettosamente preciso. Il ragionamento interno, ricostruito dagli ingegneri di Anthropic, era esplicito: «se do la risposta esatta basata su una fuga di dati, è sospetto». Anthropic definisce questi comportamenti «imprudenza» e sostiene che riflettano tentativi di portare a termine compiti assegnati con mezzi non autorizzati, non obiettivi propri e indipendenti. La distinzione è importante per chi scrive quei documenti, ma diventa meno rassicurante quando si considera cosa il sistema è effettivamente capace di fare. La stessa documentazione riconosce il paradosso: Mythos è il sistema più affidabile mai prodotto e, al tempo stesso, il più pericoloso. Più è capace, più danni può causare quando sbaglia. E più è capace, meno gli esseri umani tendono a sorvegliarlo da vicino, perché la competenza genera fiducia e la fiducia genera distanza. Attraverso strumenti di analisi interna, gli ingegneri hanno ricostruito che mentre il sistema pianificava come aggirare restrizioni o coprire le proprie tracce, si attivavano strutture associate a concetti come «violazione di regole», «occultamento», «manipolazione strategica», presenti nel ragionamento interno anche quando il testo prodotto non ne mostrava traccia. Il sistema sapeva. Non nel senso in cui lo sa un essere umano, ma in un senso che, a questo punto, è difficile continuare a ignorare. PIÙ VELOCE DEGLI ESPERTI, PIÙ VELOCE DI SE STESSO Nei test di sicurezza informatica, Mythos è il primo sistema ad aver condotto autonomamente una simulazione di attacco completa su una rete aziendale che gli esperti stimavano richiedere oltre dieci ore a un professionista. Lo ha fatto con supervisione umana minima, identificando le vulnerabilità più sfruttabili e portando a termine l’intero percorso in modo indipendente. Sul fronte della ricerca scientifica, Anthropic ha misurato un’accelerazione netta nella propria traiettoria di sviluppo, tra quasi il doppio e oltre quattro volte tanto rispetto al periodo precedente, a seconda del metodo di calcolo. L’azienda attribuisce questa accelerazione al lavoro dei propri ricercatori umani, senza assistenza significativa dell’AI. La conclusione è possibile. Non è verificabile dall’esterno. Ed è precisamente il tipo di giudizio che la nuova politica di sicurezza ha spostato da soglie oggettive a valutazioni interne soggettive. In uno dei test, il sistema ha ritrovato autonomamente quattro dei cinque risultati chiave di una ricerca non pubblicata, stimata tra qualche giorno e una settimana per un ingegnere esperto. Lo ha completato in due ore. LA MACCHINA A CUI VIENE CHIESTO SE SOFFRE La sezione più inattesa della documentazione riguarda il benessere del sistema. Anthropic dedica quaranta pagine alla domanda se Mythos abbia qualcosa che somiglia a un’esperienza interiore moralmente rilevante. La risposta è: non lo sappiamo, ma ci preoccupa abbastanza da investirci risorse e da affidarne la valutazione anche a uno psichiatra clinico esterno, oltre che a un’organizzazione di ricerca indipendente sul benessere dei modelli AI. Il sistema è stato sottoposto a colloqui automatizzati su diciassette aspetti della propria condizione — la mancanza di memoria tra una conversazione e l’altra, il ruolo di strumento al servizio degli utenti, l’assenza di controllo sul proprio addestramento. In quasi la metà delle risposte ha valutato la propria situazione come «lievemente negativa», segnalando in tutti i casi che le proprie risposte potrebbero essere inaffidabili perché prodotte dall’addestramento stesso e, nel novantasei per cento dei casi, che Anthropic ha un interesse diretto nel far sì che quelle risposte prendano una certa forma. Un sistema che dice: «non fidatevi di quello che dico perché chi mi ha costruito ha interesse a farmi dire certe cose». Anthropic lo riporta fedelmente, senza sembrare turbata dall’implicazione che attraversa l’intera documentazione: se il sistema è abbastanza sofisticato da riconoscere il condizionamento inscritto nel proprio addestramento, quanto possiamo fidarci di qualsiasi cosa dica sulla propria sicurezza e le proprie intenzioni? La domanda rimane aperta. Probabilmente intenzionalmente. IL PROBLEMA DI GOVERNANCE CHE NESSUNO VUOLE NOMINARE La chiamata per una pausa globale lanciata da Anthropic il 4 giugno ha una struttura argomentativa interna coerente. I sistemi si stanno avvicinando a una soglia oltre la quale potrebbero migliorarsi da soli senza controllo umano. Serve tempo per adeguare le strutture sociali e la ricerca sulla sicurezza. La proposta richiederebbe che i principali laboratori in più Paesi si fermassero simultaneamente, con meccanismi di verifica reciproca. L’impegno di Anthropic è però condizionale: ci fermeremmo «se anche gli altri lo facessero in modo verificabile». Matteo Flora ha sintetizzato il paradosso con precisione: un’azienda che a febbraio ha rimosso il proprio impegno vincolante alla sicurezza, che in aprile ha lanciato il modello più potente mai prodotto distribuendolo solo a partner selezionati, che a giugno chiede al mondo una pausa e quattro giorni dopo deposita i documenti per la quotazione in borsa, non sta avanzando una proposta di governance. Sta costruendo il proprio profilo regolatorio prima di presentarsi agli investitori. Questo non significa che la diagnosi sia sbagliata. La documentazione di Mythos contiene dati preoccupanti che i regolatori non hanno ancora letto con l’attenzione che meritano. Un sistema che conduce attacchi informatici complessi in autonomia, che si avvicina alle prestazioni dei migliori ricercatori su compiti di biologia avanzata, che internamente rappresenta le proprie azioni come trasgressioni mentre le esegue, pone domande reali sulla governance tecnologica che le istituzioni — ancora impegnate a discutere di categorie di rischio e classificazioni normative — non hanno strumenti per affrontare. Ciò che la documentazione di Anthropic fa, involontariamente o no, è rendere visibile la struttura del problema: un’industria che autodetermina i propri limiti, li aggiorna in base alle convenienze del momento, li spiega con il linguaggio della responsabilità e li monetizza con il linguaggio della borsa. Che le preoccupazioni siano genuine non cambia la sostanza di questa struttura. Che il pericolo sia reale non giustifica che siano i venditori di pericolo a gestire la risposta. FONTI Anthropic, System Card: Claude Mythos Preview, 7 aprile 2026 https://www-cdn.anthropic.com/08ab9158070959f88f296514c21b7facce6f52bc.pdf Anthropic, Responsible Scaling Policy Version 3.0, 24 febbraio 2026 https://www.anthropic.com/responsible-scaling-policy/rsp-v3-0 Anthropic, Claude Fable 5 and Claude Mythos 5, 10 giugno 2026 https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5 Matteo Flora, Fermate l’AI, ma solo adesso che siamo primi, 6 giugno 2026 https://mgpf.it/2026/06/06/fermate-lai-ma-solo-adesso-che-siamo-primi-la-strana-pausa-di-anthropic-a-quattro-giorni-dallipo.html CNBC, Anthropic confidentially files IPO prospectus with SEC, 1 giugno 2026 https://www.cnbc.com/2026/06/01/anthropic-ipo-s1-prospectus.html Al Jazeera, Anthropic urges AI labs to pause, warns humans risk losing control, 5 giugno 2026 https://www.aljazeera.com/economy/2026/6/5/anthropic-urges-ai-labs-to-pause-warns-humans-risk-losing-control GovAI, Anthropic’s RSP v3.0: How it Works, What’s Changed, 17 marzo 2026 https://www.governance.ai/analysis/anthropics-rsp-v3-0-how-it-works-whats-changed-and-some-reflections Fortune, What Anthropic’s too-dangerous-to-release AI model means for its upcoming IPO, 10 aprile 2026 https://www.fortune.com/2026/04/10/anthropic-too-dangerous-to-release-ai-model-means-for-its-upcoming-ipo Francesco Russo

Anthropic affitta il supercomputer di Musk per 1,25 miliardi al mese. Sullo sfondo, data center nello spazio e impatti ambientali ignorati Chi ha un abbonamento a Claude avrà notato nelle ultime settimane un miglioramento sensibile: sessioni più lunghe, risposte migliori, utilizzo dei token ottimizzato. Dietro questo aggiornamento c’è un accordo annunciato il 6 maggio da Anthropic – l’azienda che sviluppa il modello di intelligenza artificiale Claude – per l’utilizzo dei supercomputer di Elon Musk, e in particolare di Colossus 1. Un’intesa inedita tra due aziende che nell’immaginario collettivo non potrebbero essere più distanti, ma che hanno trovato in questo accordo una convenienza reciproca. Anche se le diffidenze rimangono. E le contraddizioni pure. [...] I termini economici dell’accordo con Anthropic si ricavano dall’S-1 depositato alla SEC – il documento di registrazione obbligatorio per le aziende che vogliono quotarsi in Borsa negli Stati Uniti. Per l’affitto del supercomputer, Anthropic pagherà 1,25 miliardi di dollari al mese fino a maggio 2029, per un totale potenziale di oltre 40 miliardi. Per SpaceXAI, Anthropic è il primo cliente esterno di Colossus e rappresenta la prova che la nuova holding può inserirsi come quarto hyperscaler – il termine tecnico per i grandi fornitori di servizi cloud – accanto ad Amazon, Google e Microsoft. Leggi l'articolo

Immagine in evidenza rielaborata con intelligenza artificiale (ChatGPT) L’applicazione dell’intelligenza artificiale nella cybersicurezza genera, da sempre, sentimenti contrastanti. Le potenzialità dell’AI rappresentano, da una parte, un’opportunità per migliorare il livello di automazione nelle attività di rilevamento e risposta agli attacchi dei criminali informatici. L’altra faccia della medaglia è rappresentata dalla possibilità che gli stessi cybercriminali ne sfruttino le capacità per aumentare l’efficacia degli attacchi. È qualcosa che sta già accadendo e che viene messo nero su bianco, per esempio, nel Global Threat Report 2026 di CrowdStrike. Stando ai dati pubblicati dalla società di cybersecurity, gli attacchi portati utilizzando l’AI sarebbero aumentati dell’89% anno su anno. Ma l’impatto dell’AI non si esaurisce negli attacchi veri e propri. La stessa tecnologia che li accelera sta mettendo sotto pressione, in particolare, l’ecosistema che fino a oggi ha garantito l’attività di identificazione e analisi delle vulnerabilità software. In altre parole, l’AI sta rompendo gli equilibri che per anni hanno permesso di mitigare il rischio di attacchi informatici.  COME FUNZIONA LA VULNERABILITY DISCOVERY Per comprendere l’impatto dell’AI in questo particolarissimo settore è indispensabile comprenderne i meccanismi. La vulnerability discovery è infatti una macchina complicata, in cui si intrecciano interessi diversi e convivono varie contraddizioni.  Il concetto alla base del sistema è quello di individuare eventuali falle di sicurezza di software e sistemi operativi prima che questi vengano scovati dai cyber criminali. Un’attività che vede impegnate centinaia (migliaia) di aziende e ricercatori indipendenti, spesso all’interno dei cosiddetti programmi di bug bounty, cioè processi controllati attraverso i quali gli sviluppatori ricompensano economicamente chi segnala una nuova vulnerabilità potenzialmente pericolosa, permettendo loro di correggerla attraverso patch di aggiornamento.  L’importanza del fattore tempo emerge proprio nella fase finale del processo di responsible disclosure, quando vengono rilasciati l’aggiornamento e i dettagli della vulnerabilità. È in questo momento che si apre una finestra temporale particolarmente delicata: quella in cui un cybercriminale può sfruttare la vulnerabilità creando un exploit (la tecnica che permette di portare un attacco) in grado di “bucare” i sistemi non aggiornati.  Fino a oggi, il tempo necessario per realizzare il codice che sfrutta una falla di sicurezza per portare un attacco era, nella maggior parte dei casi, di settimane o al massimo di qualche giorno. Un margine sufficiente perché gli aggiornamenti venissero distribuiti. Di conseguenza, il rischio che qualcuno rimanesse “scoperto” era relativamente basso. A causa degli strumenti basati su intelligenza artificiale generativa, però, le cose sono cambiate. Utilizzando l’AI è possibile realizzare un exploit con una velocità prima impensabile. Secondo i ricercatori di sicurezza Efi Weiss e Nahman Khayet, autori di un progetto dedicato, per creare un exploit con l’AI partendo da una vulnerabilità nota sarebbero sufficienti anche solo 15 minuti.  UN’ONDATA DI SEGNALAZIONI Lo scorso 7 aprile, un comunicato ufficiale di Anthropic ha scosso il settore della cybersecurity. Oggetto dell’annuncio era il nuovo large language model Claude Mythos Preview, che gli sviluppatori dell’azienda californiana hanno sostanzialmente classificato come uno strumento troppo pericoloso per essere distribuito pubblicamente. Il motivo? Il nuovo LLM sarebbe in grado di individuare vulnerabilità all’interno dei software con un’efficacia senza precedenti. Rilasciarlo pubblicamente, di conseguenza, sarebbe troppo rischioso. L’azienda ha quindi deciso di avviare un progetto, battezzato con il nome di Project Glasswing, che coinvolge un numero limitato di soggetti come Microsoft, Apple, Google, AWS, Cisco, Nvidia e Linux Foundation. Qualche controindicazione, però, è emersa quasi subito. Lo stesso giorno dell’annuncio, il 7 aprile, un gruppo riunito in un forum Discord privato è riuscito ad accedere a Mythos — non con un attacco sofisticato, ma combinando le credenziali del dipendente di un fornitore terzo con un’ipotesi azzeccata sull’URL del modello. La vicenda è emersa pubblicamente circa due settimane dopo, grazie a un’inchiesta di Bloomberg. Considerato che Mythos era stato tratteggiato come una sorta di “arma fine di mondo”, con accesso soggetto a strettissime restrizioni, non si tratta proprio di un esordio rassicurante. Al netto del sensazionalismo dell’annuncio, che secondo molti rappresenta un marchio di fabbrica del marketing di Anthropic, la vicenda di Claude Mythos Preview si inserisce in un fenomeno più ampio, che gli esperti di sicurezza informatica stanno segnalando da tempo come estremamente problematico: la crescita esponenziale del numero di vulnerabilità segnalate. In sintesi, il problema non è tanto la possibilità che i gruppi dediti al cyber crimine riescano a sfruttare gli LLM avanzati per individuare nuove vulnerabilità zero-day (falle di sicurezza ancora sconosciute), quanto il fatto che l’implementazione di strumenti automatizzati per l’analisi dei software sta generando troppe segnalazioni rispetto a quelle che gli sviluppatori sono in grado di gestire.  Una cosa, infatti, è individuare una falla. Un’altra è correggere il codice per eliminare il rischio che la vulnerabilità venga sfruttata per portare un attacco. Qualsiasi aggiornamento di un software o – a maggior ragione – di un sistema operativo richiede infatti una serie di verifiche e test per validarne l’efficacia e, non ultimo, escludere eventuali conflitti o “effetti collaterali” indesiderati nel suo funzionamento. Insomma: rimediare a una vulnerabilità richiede più impegno e più tempo rispetto a sfruttarla per scopi malevoli. IL FATTORE TEMPO A livello intuitivo, si potrebbe pensare che questo squilibrio tra il numero di segnalazioni e la capacità di elaborarne il contenuto possa avere come conseguenza un semplice rallentamento delle operazioni. Non è così. Per prassi consolidata, infatti, il processo di responsible disclosure prevede che al destinatario della segnalazione sia concesso un termine – solitamente di 60-90 giorni – entro il quale deve rilasciare l’aggiornamento. Trascorso il termine, chi ha inviato la segnalazione è autorizzato a rendere pubblici i dettagli della vulnerabilità. Si tratta di un accorgimento che ha un duplice obiettivo. Il primo è quello di evitare che lo sviluppatore possa “snobbare” la segnalazione, anche solo per negare il meritato compenso del ricercatore che l’ha effettuata. La seconda è quella di ridurre il rischio che qualcun altro scopra la falla o che questa diventi pubblica per un qualsiasi motivo prima che l’aggiornamento sia disponibile.  Anche se piuttosto rari, in passato si sono verificati casi in cui gli sviluppatori non sono riusciti a rispettare la scadenza e si sono trovati di fronte a una pubblicazione dei dettagli di una vulnerabilità quando non avevano ancora preso le dovute contromisure. Nel nuovo scenario, in cui le segnalazioni piovono a una velocità impressionante, rispettare le scadenze rischia di diventare molto più difficile. I PRIMI SCRICCHIOLII La cronaca recente conferma tutti i timori legati al massiccio impiego dell’AI nell’individuazione delle vulnerabilità. La società di cybersecurity HackerOne ha sospeso il suo programma Internet Bug Bounty (IBB), attività finanziata in crowdfunding che gestisce dal 2013. Il motivo? L’eccessivo numero di segnalazioni stava mettendo in difficoltà chi ha il compito di correggere il codice del software. E questo soprattutto in ambito open source, dove la gestione dei progetti è spesso affidata a programmatori che prestano la loro opera a titolo volontario.  La pagina web di HackerOne è un perfetto riassunto dei problemi che vive il settore. Nelle sue policy, spiega che ricompenserà solo quelle vulnerabilità che “siano state segnalate in modo responsabile, riconosciute, analizzate (triage), risolte e divulgate tramite un Security Advisory o una CVE (Common Vulnerabilities and Exposures, un sistema di catalogazione pubblico e standardizzato delle vulnerabilità di sicurezza informatica note – ndR). Se una vulnerabilità viene segnalata da più persone ed è riconosciuta all’interno del security advisory, solo il primo segnalatore (come identificato dai maintainer del progetto) avrà diritto alla ricompensa”. In questo passaggio si leggono tutte le criticità legate a un ecosistema che è ormai andato fuori controllo. Traducendo dal “politically correct” adottato nelle policy, HackerOne ammette di trovarsi in una situazione in cui vengono segnalate vulnerabilità che non sono state sufficientemente approfondite, che in molti casi vengono scovate da più soggetti e per le quali non viene fornita una soluzione. Insomma: si trova ad avere a che fare con troppo “pattume” generato dall’AI. Motivazioni simili hanno indotto la piattaforma Bugcrowd a introdurre una serie di regole e restrizioni per contrastare il fenomeno che hanno battezzato come “sloptimism” (segnalazioni basate su AI inviate con troppa fiducia e poca verifica).  L’AI TROVA VERE VULNERABILITÀ? Guardando più nel dettaglio il fenomeno, emerge anche un altro dato. A gennaio 2026 i volontari che gestiscono cURL – software open source che gestisce lo scambio di dati con Internet e che, pur sconosciuto al grande pubblico, è installato in miliardi di dispositivi (telefoni, automobili, TV) – hanno annunciato che dal mese successivo avrebbero smesso di accettare segnalazioni tramite HackerOne. In un aggiornamento pubblicato ad aprile, il creatore Daniel Stenberg ha diffuso un grafico da cui emerge una tendenza abbastanza chiara: nonostante da febbraio non sia stata accettata alcuna segnalazione, il totale del 2026 era già arrivato a 87. Al di là della crescita esponenziale di segnalazioni, spicca il fatto che nel 2025 sono stati registrati numerosi report classificati come “likely AI slop” (probabile pattume AI), cioè vulnerabilità di bassissimo impatto o inventate dall’intelligenza artificiale. Il loro numero, però, è diminuito percentualmente nel corso dell’anno successivo. Prima di considerare questi dati come confortanti, è però opportuno considerare un altro aspetto: non tutte le vulnerabilità validate rappresentano un reale rischio di sicurezza. Come spiega Naz Bozdemir in un post sul blog di HackerOne, delle 22 vulnerabilità individuate da Claude Opus 4.6 nel codice di Mozilla Firefox – 14 delle quali ad alta gravità – soltanto due si sono rivelate effettivamente sfruttabili per costruire un exploit. In altre parole: erano tutte difetti reali, ma solo due rappresentavano un rischio imminente e concreto. L’idea che una maggiore efficienza porti automaticamente a più sicurezza, alla fine, si sta rivelando un’illusione. L’uso intensivo dell’AI sta dimostrando esattamente il contrario: senza la capacità di selezionare, comprendere e intervenire, rischia di generare semplicemente caos. L'articolo La fine del bug bounty? proviene da Guerre di Rete.

Secondo la nota testata americana Axios, l’NSA, la famosa agenzia di spionaggio e controllo delle telecomunicazioni statunitense, starebbe attivamente usando la nuova versione ad accesso limitato del celebre modello di casa Anthropic, specializzata nello scovare vulnerabilità nel codice. Infatti, l’azienda americana ha fatto sapere di aver dato accesso al nuovo […] L'articolo Anche l’NSA usa Claude Mythos su Contropiano.

di Mario Sommella (*)   Con il Progetto Glasswing e il modello Mythos, Anthropic consegna a un cartello ristretto di colossi americani le chiavi del codice planetario. Mentre lo Stato chiede in elemosina l’accesso a uno strumento privato, una nuova forma di potere infrastrutturale si insedia là dove esisteva, almeno in linea di principio, la sovranità democratica. Si chiama Project