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La pistola di Čechov
Anton Čechov scriveva che, se in un racconto compare una pistola appesa al muro, prima o poi deve sparare.
L’Intelligenza artificiale, esibita su muro della Silicon Valley come simbolo di progresso, ha finalmente sparato. E il colpo ha riecheggiato tra data center, mercati finanziari e guerre reali.
Non si è ancora del tutto chiuso, infatti, il sipario sul circo mediatico scaturito da una manciata di sciamani Maya, che di recente hanno condiviso con il mondo predizioni apocalittiche sul potenziale dell’Intelligenza artificiale. Nel secondo atto, anziché un rallentamento, richiesto a gran voce dai sovrani della Big Tech, lo spettacolo ha continuato nella direzione contraria.
Anthropic e OpenAI hanno lanciato versioni più economiche dei loro modelli di punta. A pochissime ore di distanza l’una dall’altra. Oracle si è impegnata a investire 300 miliardi di dollari nei data center per l’IA insieme a OpenAI. Secondo le proiezioni, OpenAI spenderà quasi 280 miliardi di dollari entro la fine del 2030 (preso da un articolo del FT), alla ricerca di una valutazione di oltre 1,2 trilioni di dollari in nuovi investimenti. Appena una settimana fa, Gartner (società statunitense, una delle principali specializzate nell’analisi e nelle previsioni del mercato tecnologico) ha alzatola previsione della spesa globale per l’IA (dall’infrastruttura, ai servizi, al software, fino al capex) nel 2026 a 2,67 trilioni di dollari, con una crescita del 49,5% rispetto al 2025.
Chatbot o alloggio?
Addirittura, nel secondo quadrimestre del 2026, gli investimenti statunitensi nel calcolo dei dati e per l’elaborazione delle informazioni hanno raggiunto i 752 miliardi di dollari. Superando, sebbene di poco, il tasso annualizzato di 748 miliardi di dollari investiti, invece, nel mercato immobiliare. Questo mentre, secondo un report di Harvard Joint Center for Housing Studies (centro di ricerca dell’omonima Università), gli Stati Uniti sono nel mezzo di una (fra le tante) crisi del mercato immobiliare. Secondo lo studio, quasi la metà di tutti gli affittuari paga più di un terzo dello stipendio in affitto. Il 26%, addirittura, ne spende oltre la metà.
Cifre che partono in orbita per le fasce più deboli, arrivando all’83% e al 66%. Il numero di locali in affitto per meno di 1.000 dollari al mese(in termini reali) è diminuito di 7 milioni dal 2014 al 2024. Dal 2020, il prezzo nazionale medio delle case è aumentato del 54%, e il tasso medio sui mutui trentennali è appena salita al 7%.
L’affitto intelligente
In questo contesto fa scalpore il caso di Realpage, società statunitense che sviluppa software per la gestione dei prezzi degli affitti. Il Dipartimento di Giustizia statunitense accusa RealPage (e alcuni dei maggiori proprietari immobiliari del Paese) di aver condiviso informazioni commercialmente sensibili -in primis dati sugli affitti – per alimentare algoritmi con cui venivano formulate raccomandazioni sui prezzi.
Va specificato che i proprietari inizialmente coinvolti nella causa, gestivano complessivamente più di 1,3 milioni di unità abitative in 43 stati. Secondo l’accusa, veniva alimentato un sistema per allineare i prezzi fra concorrenti al fine di ridurre la pressione a diminuire gli affitti. E nel caso ideale (per gli imputati) ad aumentarli). La causa è ancora in corso, ma il DOJ ha già raggiunto accordi con diversi proprietari coinvolti.
Terzo atto
L’altro lato della medaglia di queste dinamiche non ha un “Avatar” migliore di Uber, il cui algoritmo ha addirittura esportato la cultura tech americana in Europa. Circa 240 mila autisti Uber europei sono coinvolti un una “class action” contro il sistema algoritmico dell’azienda, accusato di determinare non solo l’assegnazione delle corse, ma anche i compensi, attraverso profilazione e dati individuali.
Alcuni sostengono di aver ricevuto compensi diversi per lo stesso lavoro e che il sistema possa prevedere quanto un determinato autista sia disposto ad accettare. Uber, naturalmente, contesta questa interpretazione, e sostiene che il proprio sistema di “dynamic pricing” utilizza i dettagli della corsa e non il comportamento individuale dell’autista.
Che queste tecnologie vengono usate è ben documentato. Uber dichiara esplicitamente, ad esempio, che il prezzo della corsa puo’ aumentare quando la domanda sull’app è eccezionalmente elevata rispetto all’offerta. E la capacità tecnica di cambiare i prezzi in base all’utente o, in questo caso, il conducente, esiste già.
Un caso emblematico è quello di Instacart, la piattaforma di consegna e ritiro di prodotti alimentari. Nel 2025 Consumer Reports ha fatto un’indagine proprio su questo fenomeno, scoprendo che Instacart permetteva a diversi supermercati di sperimentare prezzi differenti per lo stesso prodotto, nello stesso momento, a clienti diversi. In alcuni esperimenti la differenza di prezzo arrivava addirittura al 23%. Fra la lista di supermercati statunitensi coinvolti spiccano Costco e Target.
Instacart ha successivamente interrotto l’uso della tecnologia utilizzata per questi esperimenti, ma la possibilità che questi sistemi vengano riprodotti su larga scala non è stata scontata dalla FTC (la Federal Trade Commission). L’istituzione ha esaminato documenti di aziende intermediari come Mastercard, McKinsey, Accenture (fra le tante), trovando sistemi capaci di utilizzare posizione, dati demografici, cronologia di navigazione e degli acquisti (addirittura i movimenti del mouse dell’utente) per determinare prezzi o sconti individualizzati.
Il mese scorso, la FTC ha pubblicato una proposta di “Enforcement policy statement” – un intervento legale – sul “personalized pricing”, cioè sulla personalizzazione dei prezzi. In questo contesto, i più cinici temono un futuro dove questi tipi di programmi potrebbero usare informazioni su condizioni economiche, debiti, malattie in famiglia, per proporre salari più bassi a persone disperate. E per coloro che hanno fiducia che le istituzioni esistenti siano capaci di trasformarsi abbastanza rapidamente da far fronte a nuove problematiche, o che emerga una volontà politica decisa nel contrastare la corrente che sembra trainare l’economia moderna…
La canna della pistola fuma ancora
Nel 2024 e nel 2026, due inchieste del The Guardian di Londra hanno portato alla luce come l’intelligenza artificiale sia stata fortemente integrata nel reparto bellico mondiale. In particolare, spiccano i programmi Lavender e Tzayad, adoperati dall’Esercito israeliano. Nel 2024, Lavender avrebbe identificato fino a 37.000 palestinesi di Gaza come potenziali bersagli.
L’Esercito israeliano – la IDF – ha contestato la caratterizzazione di Lavender come sistema autonomo di ricerca di obiettivi da colpire, ma gli analisti intervistati hanno dichiarato che potevano dedicare circa 20 secondi alla valutazione delle raccomandazioni, dato che il numero di bersagli identificati era troppo elevato.
Nel luglio 2026, il secondo studio cita un numero che fa venire i peli d’oca. Una presentazione di Elbit, la compagnia responsabile del sistema di comando digitale Tzayad, ha citato 850.000 obiettivi di intelligence in tempo reale e oltre 20.000 piani di battaglia dall’ottobre 2023. La stessa presentazione ha citato più di 46.000 attacchi basati su informazioni di intelligence in tempo reale.
Un ricercatore intervistato dal Guardian aveva fatto notare che verificare 1.000 potenziali bersagli al giorno sarebbe estremamente difficile senza affidarsi a ulteriori sistemi automatici.
Si chiude il sipario
Nel mezzo della nube di timore per un programma senziente che annienterebbe la specie umana, si intravede appena, invece, la silhouette di un mostro che si nutre della nostra umanità. L’allucinazione collettiva che sembra aver pervaso la Silicon Valley di un programma misantropico non è altro che un gioco di specchi. L’implementazione di questi programmi dimostra che non necessitano di un’intelligenza per essere trasformativi o pericolosi, fino al punto di facilitare un genocidio.
E’ bene, a questo punto, non dimenticare l’insegnamento della “pistola di Čechov”.
Edoardo Matteo
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