AI, negli Stati Uniti continua la confusione strategica

La politica statunitense in materia diintelligenza artificiale sta subendo forti oscillazioni. Una vera e propria altalena tra “la tentazione di imporre rigidi controlli sulle esportazioni e il timore che il protezionismo non faccia altro che aiutare la Cina a recuperare terreno”. A dirlo è Marta Granados Hernández, Google Public Policy Fellow presso il Center for European Policy Analysis. L’analista ha pubblicato un report sul sito del Cepa, in cui prende in considerazione e confronta i fattori all’origine di questa confusione strategica.

Un atteggiamento ondivago: le due tesi in campo

Innanzitutto, i fatti: l’amministrazione ha vietato agli alleati l’accesso a Mythos e Fable 5 di Anthropic, salvo poi fare marcia indietro e aprire l’accesso. Ha abbandonato l’idea iniziale di controlli governativi obbligatori, per poi tornare nuovamente sui propri passi e imporre un quadro volontario in base al quale i laboratori di AI avrebbero fornito alle autorità l’accesso ai modelli di frontiera 30 giorni prima del loro rilascio.

Il lancio di Kimi K3 di Moonshot AI non fa che evidenziare questo stato confusionale. Il modello costa solo la metà di Gpt-5.6 Sol di OpenAI, eppure le sue capacità non sono molto inferiori. Non sorprende che le startup sia negli Stati Uniti che in Europa si stiano orientando verso alternative cinesi come DeepSeek, Qwen e ora K3. I modelli open-weight consentono alle aziende di scaricare gratuitamente i parametri appresi durante l’addestramento, di svilupparli ulteriormente e di eseguire il modello nel proprio cloud.

A Washington, rimarca Marta Granados Hernández, non c’è una posizione netta su come reagire in risposta a questa evoluzione degli eventi. C’è chi sostiene la necessità di classificare i modelli cinesi come una minaccia per la sicurezza nazionale e di limitarne l’utilizzo da parte delle aziende americane. Altri ritengono che il protezionismo si rivelerebbe controproducente e andrebbe a vantaggio esclusivo dei costosi modelli proprietari sviluppati da leader statunitensi come OpenAI e Anthropic.

Le ragioni di chi si oppone ai modelli open source cinesi

La tesi a favore del divieto dei modelli open source cinesi si basa su due premesse: che siano stati sviluppati utilizzando tecnologia americana rubata e che comportino rischi per la sicurezza nazionale.

Michael Kratsios, direttore dell’Ufficio per la Scienza e la Tecnologia della Casa Bianca, sostiene che K3 sia stato addestrato sui modelli di Anthropic e su chip Nvidia soggetti a restrizioni all’esportazione. Sebbene il cosiddetto addestramento “distillation” sia una pratica standard del settore, il Segretario del Tesoro Scott Bessent ha accennato a possibili sanzioni contro le aziende cinesi che lo adottano.

Il secondo argomento contro i modelli cinesi riguarda la loro sicurezza. Il ceo di Anthropic, Dario Amodei, ha avvertito che i modelli open source per la ponderazione dei pesi presentano rischi specifici perché, una volta rilasciati, gli sviluppatori non possono revocare l’accesso, aggiornare le misure di sicurezza o prevenire l’uso improprio. L’AI Security Institute del Regno Unito ha riscontrato la facilità con cui è possibile aggirare le misure di sicurezza informatica dei modelli open source cinesi.

Dean Ball, ex membro dello staff della Casa Bianca che ha redatto il Piano d’azione statunitense sull’AI e ora responsabile delle prospettive strategiche presso OpenAI, ha sostenuto la necessità di linee guida e raccomandazioni governative che aumentino il rischio normativo legato all’utilizzo dei modelli open-weight cinesi.

Ma l’industria americana avverte: molte aziende rischiano di fallire

La maggior parte dell’industria americana dell’AI respinge queste argomentazioni. Limitare l’accesso ai modelli open-weight non farebbe altro che consolidare il potere dei laboratori leader a scapito delle aziende più piccole, ha affermato David Sacks, ex consigliere della Casa Bianca per l’AI. Quasi 200 startup hanno inviato una lettera all’amministrazione sostenendo che i modelli open-weight cinesi sono diventati una risorsa fondamentale per gli sviluppatori più piccoli che non possono permettersi i costi dei modelli di frontiera.

“Centinaia di aziende falliranno all’istante”, ha affermato Suhail Doshi della startup Particle. I colossi dell’AI Nvidia, Meta e Microsoft concordano, avvertendo che un divieto minerebbe la concorrenza e l’innovazione.

Viene respinta anche l’argomentazione secondo cui l’open source non è sicuro. I modelli di AI chiusi non sono intrinsecamente più sicuri di quelli aperti, hanno dichiarato Nvidia, Meta, Microsoft, Google, OpenAI, Amd, Hugging Face e oltre trenta altre aziende in una recente lettera pubblica. Possono essere violati, utilizzati in modo improprio o presentare malfunzionamenti che gli esterni non sono in grado di rilevare. Concentrare capacità avanzate in una manciata di sistemi chiusi crea punti critici di vulnerabilità, anziché eliminare il rischio.

Il vero punto dirimente: ripristinare la fiducia nell’AI americana

Sebbene nessuna delle parti possa ancora rivendicare una vittoria totale, il fronte anti-protezionista sembra, per i momento, avere la meglio. Il Segretario al Commercio Howard Lutnick starebbe valutando misure per incoraggiare i laboratori statunitensi a rilasciare modelli open source. E il nuovo quadro normativo dell’amministrazione in materia di pre-rilascio si applica solo ai modelli chiusi.

Ma vincere il dibattito sull’open source non ha reso più coerente la politica americana sull’AI. I laboratori statunitensi hanno costruito i loro modelli di business attorno a modelli di abbonamento proprietari, e il loro vantaggio commerciale si basa non solo sulle prestazioni, ma anche sulla fiducia dei clienti nella continuità dell’accesso. Questo ha comportato ulteriori oneri normativi, mentre competono con rivali più economici, e gli alleati rimangono incerti sulla continuità dell’accesso.

La segretezza del nuovo quadro normativo rende la questione un problema geopolitico. Gli alleati, non potendo conoscere i parametri di riferimento con cui verranno testati i modelli, non sanno quali siano i criteri di sicurezza e non possono escludere che tali criteri possano cambiare a discrezione dell’amministrazione. Inoltre, il governo statunitense non possiede necessariamente le competenze necessarie per condurre queste valutazioni in autonomia, come dimostrato dal lavoro di terze parti come l’UK AI Security Institute.

La questione per Washington non è più come limitare i modelli cinesi, ma come ripristinare la fiducia nell’intelligenza artificiale americana. La governance dell’AI dovrebbe dare priorità al negare capacità alla Cina o alla promozione di un’industria dell’AI competitiva? “Questi due obiettivi”, chiosa Marta Granados Hernández, “stanno diventando difficili da perseguire simultaneamente”.