Il ritorno del protezionismo algoritmico
Nel 1995, l’ingresso del Messico nel NAFTA fu salutato come l’apice di un ordine liberale globale. Oggi, nel 2026, assistiamo a una sua lenta implosione. Il rapporto di Şebnem Kalemli-Özcan, pubblicato su Project Syndicate (Fonte), dimostra come le tariffe, in un’economia interconnessa, non siano più strumenti di correzione temporanea, ma vettori di inflazione persistente e di spaccature internazionali. Questo non è un problema di politica economica, ma un sintomo di una nuova era: quella in cui la capacità di calcolo definisce la sovranità, e l’inferenza AI amplifica gli effetti di qualsiasi decisione protezionistica.
Il monopolio che emerge non è quello della produzione, ma quello della previsione. Chi controlla gli algoritmi che modellano la domanda e l’offerta, controlla il flusso del capitale. La competenza che diventa obsoleta non è quella del commerciante, ma quella del negoziatore: la capacità di raggiungere un compromesso umano è superata dalla precisione algoritmica.
L’architettura dell’incertezza quantificata
L’avvento di modelli di inferenza sempre più sofisticati, come quelli basati su architetture Transformer, non rappresenta semplicemente un aumento di velocità computazionale. Si tratta di un cambio di paradigma epistemologico. La capacità di elaborare enormi quantità di dati e di identificare correlazioni nascoste permette di prevedere il comportamento dei mercati con una precisione senza precedenti. Questa capacità, tuttavia, non è neutrale. L’architettura stessa di questi modelli, basata su reti neurali profonde, introduce un elemento di opacità che rende difficile comprendere il processo decisionale. Il ‘few-shot learning’, ad esempio, non è solo un trucco tecnico per ridurre la necessità di dati di training, ma una traduzione dell’esperienza umana in un set limitato di esempi, potenzialmente distorti e incompleti.
La vera innovazione risiede nella capacità di questi modelli di operare in contesti di incertezza. I ‘World Models’, modelli interni che simulano il mondo esterno, permettono agli algoritmi di anticipare le conseguenze delle proprie azioni e di adattarsi a situazioni impreviste. Questo non significa che siano infallibili, ma che sono in grado di imparare dai propri errori e di migliorare le proprie prestazioni nel tempo. L’inferenza, quindi, non è più un processo passivo di elaborazione dati, ma un ciclo attivo di apprendimento e adattamento.
La mappa del potere algoritmico
Il controllo di questa tecnologia è concentrato nelle mani di poche aziende, principalmente negli Stati Uniti e in Cina. Questo crea una nuova forma di dipendenza geopolitica, in cui i paesi meno sviluppati sono costretti a fare affidamento su algoritmi progettati e controllati da potenze straniere. Il paradosso è evidente: la promessa di una maggiore efficienza e produttività si traduce in una maggiore vulnerabilità e disuguaglianza.
“L’ottimizzazione algoritmica, se applicata senza una visione etica e sociale, può portare a una polarizzazione estrema e a una perdita di coesione sociale.”
Questo paradosso è ulteriormente amplificato dalla natura stessa dell’inferenza AI. La necessità di dati per addestrare questi modelli crea un ciclo vizioso in cui i paesi più ricchi, che hanno accesso a maggiori quantità di dati, sono in grado di sviluppare algoritmi più potenti, che a loro volta rafforzano la loro posizione dominante. Questo fenomeno è ben documentato in un recente studio di OpenAI (Fonte), che evidenzia come la qualità dei dati sia un fattore determinante per le prestazioni dei modelli di inferenza.
Soglia irreversibile: la standardizzazione del rischio
Nei prossimi sei mesi, assisteremo a una progressiva standardizzazione dei processi decisionali basati sull’inferenza AI. Le aziende e i governi adotteranno sempre più algoritmi pre-addestrati, riducendo la necessità di sviluppare soluzioni personalizzate. Questo, a sua volta, porterà a una maggiore omogeneità e a una minore diversità. Il punto di non ritorno sarà raggiunto quando la capacità di innovazione sarà soffocata dalla conformità algoritmica. La ‘personalizzazione’, promessa come un beneficio, si rivelerà una trappola, in quanto porterà a una standardizzazione del rischio e a una perdita di resilienza.
Oltre la previsione: l’opacità strutturale
L’inferenza AI non è solo una tecnologia, ma un riflesso delle nostre paure e delle nostre ambizioni. La sua capacità di prevedere il futuro, tuttavia, non elimina l’incertezza, ma la trasforma in un’opacità strutturale. Ciò che resta irrisolto non è il problema tecnico, ma la questione etica: come possiamo garantire che questa tecnologia sia utilizzata per il bene comune, e non per amplificare le disuguaglianze e rafforzare il potere di pochi?
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