L’intelligenza artificiale non è neutrale, perché porta dentro di sé “le intenzioni, gli incentivi e la visione antropologica di chi la progetta, la finanzia e la governa”. È quanto afferma Marco Trombetti, CEO e co-fondatore di Translated e promotore dell’iniziativa europea DVPS. In un’intervista rilasciata a Focus Europe, Trombetti delinea il nodo politico e industriale aperto dall’enciclica Magnifica Humanitas di Papa Leone XIV presentata lo scorso 25 maggio. Secondo Trombetti, se l’IA deve essere costruita attorno alla persona umana, l’Europa non può limitarsi a regolare tecnologie nate altrove.
Nell’intervista Trombetti riconosce che l’UE “non è ancora nelle condizioni industriali degli Stati Uniti o della Cina” e che sarebbe ingenuo negare il ritardo europeo su capitale di rischio, scala delle piattaforme, capacità computazionale e velocità di esecuzione. Il co-fondatore di Translated sostiene che una possibile alternativa non deve essere la creazione di una copia tardiva delle big tech americane o cinesi, bensì costruire “un modello europeo diverso: aperto, verificabile, distribuito, rispettoso delle persone”.
Secondo Trombetti, la posta in gioco non è solo tecnologica, ma riguarda la sovranità democratica, il lavoro, la sostenibilità e il senso stesso dell’innovazione. “Se l’IA rimane concentrata in poche imprese che controllano dati, modelli, piattaforme e potenza di calcolo”, avverte, “anche le nostre società finiranno per dipendere da valori e priorità decisi da pochi”. Per questo, sostiene, la vera alternativa europea non è “meno IA”, ma “più IA europea”: un’intelligenza artificiale costruita per aumentare la capacità umana, non per sostituirla; per generare fiducia, non dipendenza; per mettere insieme regole, investimenti, infrastrutture comuni e domanda pubblica.
Di seguito l’intervista integrale a Marco Trombetti.
L’enciclica Magnifica Humanitas insiste sull’idea che l’intelligenza artificiale debba essere costruita attorno alla persona umana e non contro di essa. Guardando allo stato attuale dell’IA in Europa, l’UE è davvero nelle condizioni tecnologiche, industriali e politiche per proporre un modello alternativo rispetto a quello dominato dalle big tech statunitensi e cinesi?
L’Europa non è ancora nelle condizioni industriali degli Stati Uniti o della Cina. Sarebbe ingenuo negarlo. Siamo indietro su capitale di rischio, scala delle piattaforme, capacità computazionale e velocità di esecuzione. Ma l’Europa ha ancora una possibilità reale, se smette di pensare che il suo ruolo sia soltanto quello di regolare tecnologie nate altrove.
Il punto non è costruire una “big tech europea” identica a quelle americane o cinesi. Sarebbe una copia tardiva. Il punto è costruire un modello europeo diverso: aperto, verificabile, distribuito, rispettoso delle persone, capace di dare accesso a potenza di calcolo, dati e modelli anche a imprese, università, centri di ricerca e pubbliche amministrazioni. L’Europa può competere se trasforma i suoi valori e la sua ricerca migliore in infrastruttura industriale.
L’enciclica dice una cosa molto forte: la tecnologia non è neutrale, perché incorpora le intenzioni, gli incentivi e la visione antropologica di chi la progetta, la finanzia e la governa. Questo è esattamente il nodo europeo. Se l’IA rimane concentrata in poche imprese che controllano dati, modelli, piattaforme e potenza di calcolo, allora anche le nostre società finiranno per dipendere da valori e priorità decisi da pochi.
L’Europa ha tre vantaggi: una tradizione umanistica, un mercato unico e una grande capacità regolatoria. Finora questa capacità è stata spesso percepita come un freno all’innovazione e alla competitività interna, ma può diventare l’opposto: uno strumento per creare fiducia, aumentare la domanda, definire standard industriali e stimolare un vero mercato europeo dell’IA.
Questi tre elementi bastano solo se vengono accompagnati da investimenti concreti in infrastrutture comuni: supercalcolo, data center sostenibili, dataset europei di alta qualità, modelli aperti, e una politica industriale che favorisca chi costruisce IA al servizio delle persone. Dentro questa politica, possiamo e dobbiamo anche, proprio come gli Stati Uniti e la Cina, usare meglio e di più la leva pubblica, a partire dagli appalti che possono favorire molto l’innovazione europea, intesa non solo come nazionalità di chi la propone, ma come caratteristiche che deve avere per generare davvero progresso economico e sociale.
La vera alternativa europea non è “meno IA”, ma “più IA europea”: più costruita per aiutare le persone a fare meglio, non a non fare più.
Papa Leone XIV richiama la dignità del lavoro e i limiti dell’automazione. Lei vede nell’attuale sviluppo dell’IA un rischio reale di sostituzione del lavoro umano, oppure il problema principale è piuttosto la trasformazione della qualità del lavoro, del potere contrattuale e delle competenze richieste ai lavoratori?
La storia dell’innovazione mostra che nel lungo periodo la tecnologia crea nuove opportunità, ma nel breve e medio periodo può distruggere mestieri, comprimere salari e aumentare il potere di chi possiede capitale, dati e infrastrutture. Allo stesso modo, credo che l’IA agisca sull’economia in due fasi. Nella prima fase più miope e più breve, l’IA viene vista principalmente come strumento per ridurre i costi. Questo inevitabilmente porta a una sostituzione parziale del lavoro umano. Nella seconda fase, più interessante e più duratura, l’IA viene usata per creare nuova ricchezza, sbloccando il potenziale dei mercati con più grande domanda latente, ossia con una domanda che cresce se si aumenta l’offerta e la si rende più accessibile a tutti.
Quello che più mi preoccupa in entrambe le fasi non è solo “quanti posti di lavoro spariranno” nei mercati senza domanda latente. È quali tipo di lavori resteranno agli esseri umani. L’IA può liberare le persone dai compiti ripetitivi, pericolosi o alienanti, ma può anche fare l’opposto: trasformare i lavoratori in supervisori passivi di sistemi opachi, misurati continuamente, sorvegliati, dequalificati e costretti ad adattarsi al ritmo della macchina.
In 26 anni di applicazione dell’IA al mondo della traduzione, ho già visto queste fasi e il problema più grande che abbiamo affrontato non è la perdita di lavoro, ma la perdita della gratificazione che il lavoro dà, anche nei casi in cui il salario è triplicato. L’IA ci impone di affrontare una questione enorme, che non è solo quanto guadagneremo e che mansioni svolgeremo, ma il senso del lavoro che ci ritroveremo a fare. Il rischio è di tornare ad essere, novant’anni dopo Tempi Moderni di Charlie Chaplin, avvitatori di ingranaggi, questa volta digitali.
Per questo non basta parlare di produttività. Bisogna parlare di dignità del lavoro. Una buona IA non è quella che sostituisce l’uomo ovunque sia possibile. È quella che aumenta la capacità umana, lascia spazio alla creatività, al giudizio e alla responsabilità, alla relazione.
La domanda che ogni impresa dovrebbe porsi prima di automatizzare non è tanto: “quanto risparmio?”. È anzitutto: “che cosa succede alla qualità del lavoro, alle competenze, al potere contrattuale, alla possibilità delle persone di crescere?”. Se non mettiamo questi criteri nella progettazione, l’IA diventerà un acceleratore di disuguaglianza. Se li mettiamo, può diventare uno strumento straordinario per rendere il lavoro più appagante e ancora più umano.
Uno dei punti più delicati riguarda il rapporto tra intelligenza artificiale e sostenibilità. L’addestramento e l’uso su larga scala dei modelli comportano consumi energetici, infrastrutture fisiche e impatti ambientali crescenti. Come si concilia la corsa all’IA con gli obiettivi climatici europei e con l’idea, richiamata dall’enciclica, di una tecnologia responsabile verso la persona e il creato?
Non si concilia automaticamente. L’IA non è immateriale. Dietro ogni risposta apparentemente “leggera” ci sono data center, energia, acqua, chip, logistica, miniere, supply chain e lavoro umano spesso invisibile. Questo è un punto centrale sia dell’enciclica sia della lettera “Coexistence”: non possiamo giudicare l’IA solo dal suo output digitale, dobbiamo guardare l’intera catena materiale che la rende possibile.
Detto questo, non credo che la risposta sia frenare l’IA in modo generico. L’IA può anche aiutarci enormemente nella transizione climatica: ottimizzazione energetica, reti elettriche, nuovi materiali, ricerca scientifica, agricoltura di precisione, gestione delle infrastrutture, ma deve essere misurata con criteri nuovi. Oggi valutiamo i modelli quasi sempre su performance, velocità e costo. Dobbiamo aggiungere indicatori seri su energia, acqua, emissioni, durata dell’hardware, provenienza dei materiali, riuso del calore, efficienza del training e dell’inferenza.
L’Europa può avere qui un vantaggio competitivo grazie alla Groenlandia. Possiamo studiare come realizzare molti gigawatt di data center green alimentati dall’idroelettrico e raffreddati dal clima stesso, e quindi in maniera compatibile con la tutela dell’ambiente e il rispetto dovuto alla popolazione locale. Facendolo in questo modo su territorio europeo, privo di dazi, connesso alla dorsale internet atlantica e abbastanza vicino all’America per vendere agli stessi americani servizi basati sull’IA e rispettosi del pianeta. La Groenlandia ci consentirebbe di avere data center 10 volte più potenti e decisamente più efficienti del più grande data center al mondo: quello costruito a Memphis da Elon Musk che oggi usa turbine a gas altamente inquinanti. Gli utenti stanno già oggi scegliendo le soluzioni non solo per la performance ma anche per i valori etici e il rispetto ambientale. Questa è l’opportunità europea.
Con l’iniziativa DVPS lei propone di portare l’intelligenza artificiale oltre i modelli linguistici e verso il mondo fisico. In quale modo questa iniziativa può rappresentare realmente un cambio di paradigma: non solo un’IA che produce testi o previsioni, ma sistemi capaci di interagire con la realtà materiale, con la produzione, la ricerca scientifica, la robotica e i servizi?
I modelli linguistici hanno dimostrato qualcosa di straordinario: se impariamo a rappresentare bene il linguaggio, possiamo ottenere capacità emergenti molto potenti. Allo stesso tempo, il linguaggio è sì la parte più importante dell’intelligenza, ma comunque solo una parte. Gli esseri umani non imparano soltanto leggendo testi. Imparano toccando, osservando, sbagliando, interagendo con – modificando – l’ambiente che li circonda, collaborando con altri corpi nel mondo fisico.
DVPS nasce da questa intuizione: il prossimo salto non sarà solo generare parole migliori, ma costruire sistemi capaci di comprendere e agire nel mondo reale. Questo significa collegare linguaggio, percezione, simulazione, azione, robotica, processi produttivi e ricerca scientifica. Un’IA che non si limita a rispondere, ma che aiuta a progettare un esperimento, ottimizzare una linea produttiva, controllare un robot, scoprire un materiale, assistere un tecnico, ridurre sprechi, migliorare un servizio pubblico.
Il cambio di paradigma è passare da IA come “interfaccia cognitiva” ad IA come “infrastruttura operativa”. Però questo rende ancora più importante il tema della responsabilità. Quando un modello scrive un testo sbagliato, il danno può essere reputazionale o informativo. Quando un sistema agisce nel mondo fisico, può produrre conseguenze su sicurezza, lavoro, salute, ambiente e infrastrutture critiche. Serve quindi un’IA più verificabile, più tracciabile, più controllabile e più allineata ai valori europei.
Per me DVPS non è un progetto “post-umano”. È l’opposto. È un tentativo di costruire IA che amplifichi la capacità umana di capire e trasformare il mondo, senza togliere alle persone la responsabilità della direzione. Il vero obiettivo non è avere macchine autonome da noi, ma strumenti che ci aiutino a fare meglio ciò che conta: curare, produrre, scoprire, educare, costruire.
L’Unione europea ha spesso regolato tecnologie nate altrove, ma raramente ne ha imposto la direzione industriale. Perché, nel caso dell’IA, l’UE potrebbe ancora cambiare l’approccio delle big tech americane — e non solo — spingendole verso modelli più aperti, verificabili, sostenibili e centrati sulla persona? Che cosa servirebbe: regole, investimenti, infrastrutture comuni, domanda pubblica o una nuova ambizione politica europea?
Servono tutte queste cose insieme. Le regole da sole non bastano. Gli investimenti senza regole rischiano di inseguire lo stesso modello delle big tech. Le infrastrutture senza domanda restano sottoutilizzate. La domanda pubblica senza ambizione politica diventa burocrazia.
L’Europa può ancora influenzare la direzione dell’IA perché ha un mercato enorme, istituzioni forti, università eccellenti, imprese industriali avanzate e una tradizione culturale che mette la persona al centro. Ma deve smettere di comportarsi come un arbitro che entra in campo solo dopo che altri hanno già deciso il gioco. Deve diventare il gioco.
A mio avviso servono cinque scelte.
Primo: infrastrutture comuni di calcolo, accessibili non solo ai campioni nazionali ma anche a startup, PMI, università e centri di ricerca.
Secondo: dati europei di qualità, gestiti con regole chiare, ma disponibili per creare valore pubblico e industriale.
Terzo: modelli aperti o verificabili nei settori strategici, soprattutto dove l’IA tocca diritti, lavoro, salute, educazione, informazione e pubblica amministrazione.
Quarto: domanda. Gli Stati europei e le imprese dovrebbero acquistare e adottare IA europea quando questa rispetta criteri di qualità, sicurezza, trasparenza e sostenibilità. Il procurement è politica industriale.
Quinto: una metrica diversa del successo. Non solo capitalizzazione, utenti e tempo di utilizzo, ma valore creato per la società: conoscenza, produttività reale, qualità del lavoro, sostenibilità, accessibilità, pluralismo linguistico e culturale.
La lettera “Coexistence” diceva che le macchine devono servire gli interessi dell’umanità. L’enciclica usa un’immagine ancora più forte: dobbiamo scegliere se innalzare una nuova Torre di Babele o ricostruire una città comune. Io credo che proprio l’Europa dove il multilinguismo è un valore e un asset abbia ancora la possibilità di scegliere la seconda strada. Ma deve farlo ora, con più coraggio industriale e meno complessi di inferiorità.
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