di Antonio Dina
La governance internazionale dell’intelligenza artificiale sta entrando in una fase nella quale il confronto non riguarda più soltanto la necessità di regolamentare una tecnologia, ma soprattutto chi abbia il potere di stabilirne le regole, definirne i limiti e controllarne l’applicazione. Il dibattito emerso durante l’Assemblea Generale delle Nazioni Unite del settembre 2026 evidenzia una trasformazione significativa: mentre l’amministrazione Trump respinge apertamente qualsiasi tentativo di costruire un sistema globale di controllo dell’intelligenza artificiale, governi, organizzazioni internazionali e persino le principali aziende tecnologiche stanno lavorando alla definizione di nuovi meccanismi di governance. La questione, per chi si occupa di etica e politica dell’intelligenza artificiale, è particolarmente rilevante perché introduce una distinzione fondamentale tra la capacità di sviluppare tecnologia e la legittimità di determinarne le condizioni di utilizzo.
Nel suo intervento alle Nazioni Unite, Donald Trump ha dichiarato che gli Stati Uniti respingono qualsiasi tentativo di costruire un piano globale per controllare l’intelligenza artificiale, sostenendo che non intende soffocare una tecnologia destinata, nelle sue parole, a superare per impatto la Rivoluzione industriale. Una posizione coerente con l’approccio dell’amministrazione americana, che considera la regolamentazione internazionale un possibile ostacolo alla competitività tecnologica nazionale. Michael Kratsios, direttore dell’Office of Science and Technology Policy, ha ulteriormente chiarito questa impostazione durante una riunione del Consiglio di Sicurezza delle Nazioni Unite, contestando l’idea che l’avanzamento delle capacità dei modelli debba comportare nuove strutture internazionali di governance.
Questa posizione, tuttavia, non esaurisce il quadro politico e industriale. Nello stesso contesto, Sam Altman ha invocato standard nazionali e internazionali per la sicurezza dell’intelligenza artificiale. Una dichiarazione che merita attenzione, soprattutto considerando che OpenAI è contemporaneamente uno dei principali beneficiari della deregolamentazione tecnologica e uno degli attori che potrebbero contribuire a definire i futuri standard di sicurezza. La governance dell’AI si trova così davanti a una questione istituzionale delicata: le imprese che sviluppano sistemi sempre più potenti stanno assumendo un ruolo crescente nella definizione delle regole che dovrebbero disciplinarne il comportamento.
Secondo quanto riportato da The Information, OpenAI, Anthropic e Google starebbero valutando la creazione di una Frontier AI Standards Authority, un organismo destinato a definire standard per la segnalazione degli incidenti, chiarire il significato degli impegni volontari in materia di sicurezza e stabilire requisiti per la revisione indipendente dei modelli e dei laboratori. Se il progetto venisse realizzato nella forma descritta, rappresenterebbe un passaggio importante nella costruzione di un sistema di autoregolamentazione industriale. Non sarebbe necessariamente un’alternativa alla regolamentazione pubblica, ma introdurrebbe un modello nel quale i soggetti sottoposti alle regole partecipano direttamente alla loro elaborazione.
È proprio qui che emerge una delle questioni centrali per la Society for the Ethics and Politics of Artificial Intelligence (SEPAI): la differenza tra competenza tecnica, responsabilità industriale e legittimità politica. Le aziende possiedono conoscenze indispensabili per comprendere le architetture dei modelli, i rischi operativi, le vulnerabilità e le dinamiche economiche dell’ecosistema AI. Questa competenza, tuttavia, non attribuisce automaticamente loro il mandato di decidere quali rischi una società debba accettare, quali diritti possano essere limitati o quali forme di sorveglianza siano considerate compatibili con una convivenza democratica.
L’autoregolamentazione può produrre standard utili, accelerare la condivisione delle informazioni e introdurre pratiche di sicurezza prima che i processi legislativi riescano a intervenire. Ma presenta anche un problema strutturale: la responsabilità di un’impresa nei confronti dei propri azionisti non coincide necessariamente con quella di un’istituzione pubblica nei confronti dei cittadini. La sicurezza di un modello, inoltre, non è una proprietà esclusivamente tecnica. Dipende dalle condizioni di distribuzione, dagli incentivi economici, dagli utilizzi istituzionali e dalla capacità delle persone di contestare decisioni automatizzate che incidono sulla loro vita.
Parallelamente, il fronte internazionale sembra muoversi in una direzione differente da quella indicata da Washington. Ventisette leader mondiali, tra cui rappresentanti di Francia, Germania e Canada, hanno chiesto standard internazionali per affrontare i rischi significativi associati all’intelligenza artificiale. Anche la Cina ha manifestato interesse per un coordinamento globale, attraverso dichiarazioni del proprio rappresentante presso le Nazioni Unite, Fu Cong, favorevole all’allineamento delle strategie di sviluppo, governance e standard tecnici. Naturalmente, la convergenza sul principio della cooperazione non implica una convergenza sui valori, sulle priorità strategiche o sui meccanismi di controllo. Stati Uniti, Cina ed Europa possono utilizzare lo stesso vocabolario della sicurezza perseguendo obiettivi politici profondamente differenti.
Per l’Europa, questa evoluzione presenta un significato particolare. L’Unione europea ha già costruito con l’AI Act un quadro normativo fondato su obblighi differenziati in funzione del rischio, responsabilità degli operatori e requisiti specifici per determinate categorie di sistemi. La dimensione internazionale della governance potrebbe rafforzare questo approccio, ma potrebbe anche esporre l’Europa a una competizione normativa nella quale gli standard vengono definiti prevalentemente dalle grandi piattaforme tecnologiche e dalle potenze che controllano le infrastrutture computazionali. La sovranità tecnologica, in questo scenario, non può essere ridotta alla disponibilità di data center o alla localizzazione dei dati. Comprende anche la capacità di partecipare alla definizione delle regole che governano l’intelligenza artificiale.
Un elemento interessante riguarda inoltre il cambiamento di posizione di alcuni protagonisti dell’industria. Jensen Huang, amministratore delegato di Nvidia, ha sostenuto che le aziende non dovrebbero rilasciare prodotti che non siano in grado di controllare in modo affidabile, suggerendo una maggiore attenzione alla ricerca sulla sicurezza. Queste dichiarazioni indicano che la gestione del rischio sta diventando anche una variabile industriale. Un sistema AI non controllabile può generare costi reputazionali, responsabilità legali, interruzioni operative e rischi sistemici. La sicurezza, quindi, non è necessariamente un’opposizione all’innovazione; può diventare una condizione per la sostenibilità economica della sua diffusione.
Rimane tuttavia una differenza sostanziale tra controllabilità tecnica e governance democratica. Un modello può essere sottoposto a test, audit e procedure di monitoraggio senza che siano state affrontate le questioni relative alla distribuzione del potere, alla concentrazione economica, alla trasparenza delle decisioni o alla tutela dell’autonomia individuale. Un sistema tecnicamente sicuro non è automaticamente un sistema socialmente giusto. Confondere queste due dimensioni significa delegare alla progettazione ingegneristica problemi che appartengono anche alla filosofia politica, al diritto e alla teoria delle istituzioni.
Per SEPAI, il punto di osservazione deve quindi spostarsi oltre la contrapposizione tra regolamentazione e innovazione. La questione è comprendere quali condizioni rendano una governance dell’intelligenza artificiale effettivamente responsabile, verificabile e rappresentativa degli interessi collettivi. Occorre distinguere tra standard industriali, obblighi giuridici, supervisione indipendente e deliberazione pubblica; strumenti diversi, con funzioni diverse, che non possono essere sostituiti l’uno dall’altro attraverso una generica promessa di responsabilità aziendale.
La possibile nascita di organismi privati dedicati agli standard dell’AI apre anche un interrogativo epistemico: chi stabilisce quali rischi siano misurabili, quali evidenze siano considerate sufficienti e quali incertezze debbano essere comunicate alla società? La governance non consiste soltanto nel decidere cosa sia consentito fare, ma anche nel determinare quali conoscenze siano ammesse nel processo decisionale. Quando la valutazione del rischio rimane confinata nei laboratori, il pubblico riceve risultati e rassicurazioni, ma raramente dispone degli strumenti necessari per comprenderne le condizioni e contestarne le conclusioni.
L’intelligenza artificiale sta diventando un’infrastruttura di potere, non semplicemente un prodotto software. Interviene nella produzione di conoscenza, nell’organizzazione del lavoro, nell’accesso ai servizi, nella sicurezza e nei processi decisionali delle istituzioni. Per questo la sua governance non può essere considerata una materia riservata esclusivamente agli ingegneri, ai governi o ai consigli di amministrazione delle aziende tecnologiche. Richiede una pluralità di competenze e una distribuzione esplicita delle responsabilità.
Il possibile arretramento degli Stati Uniti dai processi multilaterali non significa necessariamente che la governance internazionale dell’AI si fermerà. Potrebbe invece favorire la formazione di accordi tra altri governi, standard industriali transnazionali e iniziative autonome delle imprese. Ma una governance che nasce senza una partecipazione adeguata delle istituzioni democratiche rischia di diventare un sistema efficiente nella gestione tecnica e debole nella rappresentanza politica. Il problema non è soltanto impedire che l’intelligenza artificiale sfugga al controllo umano. È evitare che il controllo dell’intelligenza artificiale diventi una prerogativa esclusiva di chi possiede i modelli, le infrastrutture e il capitale necessario per svilupparli.
La governance dell’AI arriverà probabilmente attraverso una combinazione di pressioni normative, interessi economici, cooperazione internazionale e iniziative private. La sua qualità, però, non sarà determinata dal numero di standard pubblicati o dalla quantità di comitati istituiti. Dipenderà dalla capacità di rendere trasparenti le decisioni, verificabili le responsabilità e contestabili gli effetti dei sistemi tecnologici. Perché una società può certamente affidare alle imprese la costruzione delle proprie infrastrutture digitali. Affidare loro anche la definizione esclusiva delle regole che governano quelle infrastrutture è una scelta politica, non una necessità tecnologica.
