“Le restrizioni Usa sui chip non fermano Pechino. Ma l’AI impone cooperazione tra Stati Uniti e Cina per fare fronte ai rischi”
Commenti“Le restrizioni statunitensi sull’export di chip hanno esercitato pressione sul calcolo di frontiera (ovvero l’uso della massima potenza di calcolo oggi disponibile per addestrare i sistemi di IA più avanzati, ndr), ma non hanno fermato i progressi della Cina nell’IA”. A dirlo è Liu Shaoshan, direttore della divisione Embodied Artificial Intelligence presso lo Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society (AIRS), istituto di ricerca fondato con il contributo della Chinese University of Hong Kong. Secondo l’esperto, che ha condotto i suoi studi presso l’Università della California e poi ad Harvard, “l’IA creerà sfide ben più ampie della competizione tra Stati Uniti e Cina” rendendo necessaria una cooperazione per affrontare insieme i rischi che nessuno dei due Paesi è in grado di gestire da solo.
Solo pochi giorni fa Cina e Stati Uniti hanno concordato la creazione di un meccanismo di consultazione sulla sicurezza e le minacce collegate all’IA. I dettagli sono ancora pochi, i dubbi molti. Funzionerà?
La prima sfida consiste nel definire cosa costituisca un incidente di intelligenza artificiale sufficientemente grave da richiedere una notifica. La seconda riguarda la fiducia: molti incidenti importanti coinvolgeranno informazioni commerciali o di sicurezza nazionale sensibili che nessuna delle parti vorrà naturalmente divulgare. Il meccanismo dovrebbe quindi iniziare in modo circoscritto e pratico. Bisogna concordare le categorie di incidenti, le soglie di notifica, i punti di contatto e le procedure di base per prevenire un’escalation. Non è necessario che Stati Uniti e Cina si accordino su un’intera filosofia di governance dell’IA prima di poter cooperare su rischi concreti. Più in generale, l’intelligenza artificiale creerà sfide ben più ampie della competizione tra Stati Uniti e Cina. Le due principali potenze nel campo dell’IA necessitano quindi di un meccanismo per gestire i rischi che nessuna delle due è in grado di gestire da sola.
A monte c’è un problema concettuale: cosa rappresenta una grave minaccia per la sicurezza in Cina non necessariamente lo è negli Stati Uniti. Come si differenzia l’approccio dei due Paesi alla sicurezza nell’IA e quali misure hanno adottato per affrontare i potenziali rischi?
La differenza principale risiede nell’enfasi posta. Il dibattito statunitense si è concentrato sempre più sulle capacità all’avanguardia, sulla sicurezza nazionale e sui potenziali rischi di perdita di controllo, mentre l’attuale politica di Washington attribuisce grande importanza anche all’innovazione e alla leadership tecnologica. La Cina, invece, tende a inquadrare la sicurezza dell’IA in un’ottica più ampia, considerando la controllabilità, l’uso improprio, l’integrità delle informazioni e le conseguenze sociali, ponendo l’accento sul connubio tra sviluppo e sicurezza. Questo approccio si riflette anche nella governance. La Cina si è affidata maggiormente a normative governative, standard tecnici, registrazione degli algoritmi, etichettatura dei contenuti e sistemi di classificazione del rischio. Gli Stati Uniti, invece, si affidano soprattutto alle aziende, agli enti regolatori di settore, ai controlli di sicurezza nazionale e alla valutazione dei modelli di frontiera. Nessuno dei due approcci è completo. La vera sfida è passare dal dibattito sui rischi ipotetici alla misurazione continua di ciò che i sistemi di intelligenza artificiale stanno effettivamente facendo nella società.
Osservando le linee guida divulgate negli ultimi anni dal governo cinese sembra che la preoccupazione della leadership, inizialmente rivolta soprattutto alla stabilità politica e sociale, sia col tempo stata dirottata verso altri scenari: ad esempio la possibilità che l’intelligenza artificiale sfugga al controllo umano, che è poi quanto temono Anthropic e OpenAi. E’ un’impressione o davvero a Pechino sta cambiando la percezione delle minacce?
Il precedente approccio normativo si concentrava principalmente su ciò che l’IA produce e su come influisce sulla società: contenuti dannosi, disinformazione, stabilità sociale, privacy e sicurezza nazionale. Con l’avanzare delle capacità dell’IA, il perimetro del rischio si è ampliato fino a comprendere la tecnologia stessa: affidabilità del modello, processi decisionali autonomi, rischi sistemici e controllo umano. I quadri normativi cinesi per la sicurezza dell’IA del 2024 e del 2025 hanno progressivamente ampliato le loro classificazioni di rischio e, nel 2026, il linguaggio è diventato particolarmente esplicito nel garantire che l’IA rimanga sotto il controllo umano. L’evoluzione consiste quindi essenzialmente nel passare dalla regolamentazione di ciò che l’IA dice e fa oggi al chiedersi anche cosa i sistemi di IA, sempre più autonomi, potrebbero essere in grado di fare domani.
A proposito di rischi sociali, la Cina – ma non solo – si trova di fronte a un’apparente contraddizione: l’intelligenza artificiale e la robotica potrebbero contribuire a compensare l’invecchiamento della popolazione nel lungo termine, mentre nel breve termine l’IA sta cominciando a eliminare posti di lavoro. Come pensa che verrà gestita questa contraddizione?
Non si tratta necessariamente di una contraddizione. La Cina può trovarsi contemporaneamente ad avere una carenza di lavoratori in alcuni settori dell’economia e una carenza di posti di lavoro adeguati in altri. Il vero problema è la discrepanza strutturale. L’intelligenza artificiale e la robotica hanno un senso laddove la manodopera è scarsa, il lavoro è pericoloso o le mansioni sono altamente ripetitive. Allo stesso tempo, nei settori in cui l’IA sostituisce direttamente un gran numero di lavoratori, la sua implementazione deve essere accompagnata da riqualificazione professionale, riprogettazione delle mansioni e un maggiore supporto alla transizione. L’attuale politica cinese “AI+” [strategia mirata a integrare profondamente l’IA in tutti i settori dell’economia], combina già esplicitamente l’uso dell’IA nelle professioni con carenza di manodopera con la valutazione del rischio occupazionale e la formazione professionale su larga scala. La questione più profonda è che la politica tecnologica deve ora diventare politica del lavoro. Dovremmo smettere di misurare i progressi dell’IA solo in base alla produttività o alla capacità di modellazione e iniziare a misurare anche quanto lavoro umano, autonomia e opportunità sta sostituendo. A lungo termine, l’automazione potrebbe aiutare la Cina a gestire l’invecchiamento demografico. A breve termine, la velocità della transizione è di fondamentale importanza. Se la sostituzione tecnologica avviene molto più rapidamente di quanto lavoratori e istituzioni riescano ad adattarsi, il costo sociale potrebbe essere considerevole.
La Cina sta promuovendo lo sviluppo di modelli open source, sostenendo che siano più trasparenti e più “sicuri” perché ricercatori e sviluppatori esterni possono esaminarne il comportamento, testarli, e individuare eventuali vulnerabilità. Eppure, come evidenziato da alcuni esperti, gli open-weight (modificabili dagli utenti) comportano allo stesso tempo dei rischi in quanto un difetto del modello di base può essere propagato e amplificato quando il modello viene modificato e distribuito da altri. Inoltre l’apertura rende più facile per soggetti criminali addestrare modelli malevoli. Qual è la sua opinione in merito?
L’apertura in sé non dovrebbe essere considerata un rischio. I modelli chiusi creano problemi diversi: concentrazione del potere, scarso controllo esterno e dipendenza da un numero ristretto di aziende. I modelli aperti possono migliorare la trasparenza, la ricerca, la concorrenza e l’accesso, soprattutto per i paesi che non sono in grado di costruire modelli di frontiera da zero. La domanda giusta, quindi, non è se un modello sia aperto o chiuso, bensì quali capacità possiede, quali danni tali capacità potrebbero causare e quali misure di sicurezza siano appropriate a quel livello di capacità. La governance dovrebbe basarsi su rischi misurabili piuttosto che su un modello di proprietà.
Negli ambienti accademici cinesi si sta facendo strada una teoria della divisione internazionale del lavoro nell’IA in base ai punti di forza di ciascun paese: secondo questa visione, gli Stati Uniti dovrebbero concentrarsi sulla ricerca di frontiera e sui chip, la Cina sui modelli open-source e sulla loro implementazione, e i paesi terzi sui dati locali, le applicazioni e la governance. Condivide questo giudizio?
Si tratta di una descrizione plausibile di alcuni vantaggi comparativi attuali, ma la tecnologia cambia troppo rapidamente perché questi ruoli rimangano immutabili. La Cina continuerà a muoversi verso modelli all’avanguardia e l’informatica avanzata; anche altri Paesi richiederanno capacità che vadano oltre la semplice fornitura di dati e applicazioni locali. L’obiettivo più utile non è quindi una gerarchia, bensì un ecosistema globale di intelligenza artificiale interoperabile. I Paesi dovrebbero essere in grado di partecipare a diversi livelli, sviluppare le proprie capacità e progredire nel tempo nello sviluppo tecnologico. In questo contesto, i modelli aperti rivestono particolare importanza perché possono abbassare le barriere all’ingresso. L’obiettivo dovrebbe essere una maggiore autonomia tecnologica, non la sostituzione della dipendenza da un Paese con la dipendenza da un altro.
A proposito di dipendenza, sul versante hardware la Cina è ancora lungi dall’essere autonoma. Le restrizioni statunitensi sui chip più avanzati stanno veramente rallentando i piani di Pechino?Lo sviluppo dell’IA va analizzato su quattro livelli: il primo è quello in cui l’energia fornisce le fondamenta fisiche, il secondo è quello in cui i chip di calcolo convertono l’energia in potenza di calcolo, nel terzo i modelli complessi convertono la potenza di calcolo in intelligenza e il quarto livello prevede che una popolazione si senta a proprio agio con l’IA tanto da convertire tale intelligenza in produttività sociale. La Cina sta progredendo molto rapidamente in tutti e quattro i livelli. Le restrizioni statunitensi sui chip hanno provocato chiaramente pressione sul secondo livello, in particolare nel calcolo di frontiera, ma non hanno fermato i progressi nell’intero stack dell’IA. Le aziende cinesi stanno facendo passi avanti nella creazione di chip nazionali, modelli efficienti e implementazioni su larga scala.
A questo proposito, spesso all’estero si tende ad attribuire il progresso cinese nell’IA al supporto delle politiche e dei sussidi statali. E’ davvero così?
Non definirei lo sviluppo dell’IA in Cina come principalmente guidato dallo Stato. Lo Stato fornisce infrastrutture e supporto strategico, ma gran parte della velocità deriva dall’intensa concorrenza tra aziende, ingegneri e utenti. Continuando lungo l’attuale traiettoria, ritengo che la Cina quantomeno condividerà la leadership nello sviluppo globale dell’IA, insieme agli Stati Uniti. Sempre che non diventi addirittura leader assoluto del settore.
