AI Safety, Sorveglianza e Licenziamenti: La Settimana che Ha Smascherato le Vere Priorità della Tech

Il Senato della California ha approvato SB 53, il disegno di legge sulla sicurezza AI che ora attende la firma del governatore Newsom. Ma dietro le quinte si sta consumando una battaglia feroce tra regolatori e giganti tech.

La legge richiede trasparenza sui protocolli di sicurezza dalle grandi aziende AI, protezioni per i whistleblower e la creazione di CalCompute, un cloud pubblico per democratizzare l'accesso al computing. Sembra ragionevole, no? Non secondo OpenAI e Andreessen Horowitz, che stanno facendo pressioni aggressive per bloccarla.

OpenAI sostiene che le aziende dovrebbero essere considerate conformi agli standard statali purché rispettino quelli federali o europei - una mossa che puzza di forum shopping normativo. Ancora più audace è a16z, che afferma che i progetti di legge statali violano i limiti costituzionali sul commercio interstatale. Dimentichiamo l'hype e parliamo di fatti: questa è una strategia per mantenere l'autoregolamentazione mentre si costruiscono sistemi sempre più potenti.

L'ironia? Anthropic, uno dei pochi player che effettivamente sviluppa AI di frontiera, supporta SB 53. Come ha detto il co-fondatore Jack Clark: "In assenza di standard federali, questo crea un solido blueprint per la governance AI che non può essere ignorato."

Elon Musk ha licenziato 500 membri del team di annotazione dati di xAI venerdì sera, un terzo dell'intera squadra da 1.500 persone. La giustificazione ufficiale? Un "pivot strategico" verso "tutor AI specializzati" invece che generalisti.

Ma il vero problema è un altro: questi erano i lavoratori che etichettano e preparano i dati per addestrare Grok, il chatbot di xAI. Senza di loro, come pensi di migliorare il tuo AI? La risposta di xAI è stata aumentare "immediatamente di 10 volte" il team di tutor specializzati in STEM, finanza, medicina e sicurezza.

Nessuno vuole dirlo, ma questo sembra più caos organizzativo che strategia. Licenziare un terzo del team che alimenta il tuo prodotto principale per poi assumere in massa in altre aree suggerisce una pianificazione discutibile. Soprattutto considerando che xAI sta competendo contro OpenAI, Anthropic e Google con risorse limitate.

La tempistica è sospetta: questi tagli arrivano mentre l'industria AI sta affrontando pressioni normative crescenti e costi operativi astronomici. Forse il "pivot strategico" è semplicemente un modo elegante per dire "abbiamo bisogno di tagliare i costi".

Un terzo delle aziende britanniche sta usando tecnologie di sorveglianza per monitorare l'attività dei lavoratori, dalla navigazione web alle email fino alle registrazioni dello schermo. Benvenuti nella distopia digitale del lavoro moderno.

I dati sono allarmanti: il 35% monitora le email, uno su sette registra l'attività dello schermo, e molti tracciano orari di login/logout. Un manager di un'assicurazione ha descritto i nuovi sistemi AI per monitorare le performance come "inquietanti", chiedendosi se l'azienda non si fidi dei dipendenti o stia cercando di sostituirli.

Ma il vero problema è la segretezza: un terzo dei manager non sa nemmeno che tipo di monitoraggio fa la propria organizzazione. Nel frattempo, i lavoratori nascondono l'uso di AI per paura di essere giudicati incompetenti - il 33% non ne parla con i capi, il 25% teme che i colleghi mettano in dubbio le loro capacità.

Quello che non vi stanno dicendo è che questa sorveglianza intensiva sta creando un clima di sfiducia tossico. Il 42% dei manager si oppone al monitoraggio perché mina la fiducia, e uno su sei considererebbe di cambiare lavoro se la propria azienda iniziasse a sorvegliare. La produttività attraverso la paura non è sostenibile.

L'ICE ha un arsenale tecnologico da 30 milioni di dollari per identificare e sorvegliare immigrati: riconoscimento facciale Clearview AI, spyware israeliano Paragon, database Palantir e strumenti di data mining LexisNexis. Benvenuti nella deportazione high-tech.

Clearview AI ha appena firmato un contratto da 3,75 milioni per supportare le indagini HSI, dopo aver già incassato quasi 2 milioni negli ultimi due anni. Il loro database contiene miliardi di foto scrapate da internet per identificare "qualsiasi volto". Palantir, dal canto suo, gestisce il sistema "Investigative Case Management" che può filtrare persone per status immigratorio, caratteristiche fisiche, affiliazioni criminali e centinaia di altri parametri.

Il pezzo più controverso è lo spyware Paragon: 2 milioni di dollari per una "soluzione proprietaria" che include licenze, hardware e training. Biden aveva bloccato il contratto, Trump l'ha riattivato la settimana scorsa. Paragon si presenta come "etico" ma è coinvolto nello scandalo di spionaggio in Italia contro giornalisti e attivisti.

Dietro le quinte, LexisNexis fornisce accesso a database di documenti pubblici e commerciali per 4,7 milioni l'anno, permettendo "sorveglianza di massa" per investigare migranti prima ancora che commettano crimini. La tecnologia non è neutrale quando viene weaponizzata per deportazioni su scala industriale.

"Se mi stessi laureando oggi, mi sentirei il ragazzo più fortunato della storia", dice Sam Altman di OpenAI. Ma mentre il CEO evangelizza l'AI, le università britanniche faticano a tenere il passo con una rivoluzione che sta ridefinendo l'istruzione superiore.

Il paradosso è evidente: gli studenti sono già avanti nel gioco, usando AI tools quotidianamente, mentre le istituzioni accademiche procedono con la loro solita lentezza. Come spiega Andrew Rogoyski dell'Università di Surrey, "il mondo accademico è andato da 'dovremmo bannare ChatGPT?' a 'è una competenza di vita che dobbiamo insegnare' in tempo record".

La domanda cruciale per i futuri studenti: la mia università è preparata? Gli esperti consigliano di essere esigenti, fare domande dirette ai docenti sulla loro strategia AI. Perché saper usare l'AI è ormai equivalente a saper leggere e scrivere - non un optional ma una necessità.

Ma il vero problema è più profondo: mentre tutti parlano di job displacement, nessuno sta davvero preparando gli studenti per un mercato del lavoro che cambierà radicalmente nei prossimi 3-4 anni. Le università devono smettere di reagire e iniziare a guidare il cambiamento, o rischiano di sfornare laureati con competenze già obsolete.