La regina delle cripto non assolve alle tre funzioni fondamentali che una moneta deve possedere. Senza contare che l’estrema volatilità ne indebolisce l’eventuale utilizzo come riserva. Eppure la tecnologia sottostante, assicura a Milano Finanza l’ex numero uno di Tim ed Eni, Franco Bernabè, manterrà valore anche in futuro. Per questo sarà fondamentale per l’Europa governare Ai e economia digitale.

Domanda. Dottor Bernabè, il bitcoin è diventato un investimento fuori moda?

Risposta. Il bitcoin non soddisfa se non marginalmente le tre funzioni classiche della moneta ed è proprio la volatilità a essere l’ostacolo che indebolisce sia la funzione di unità di conto che, in parte, di riserva di valore. Quindi se il bitcoin non è moneta, che cos’è? A quale funzione assolve se non a prestarsi a manovre speculative e a transazioni opache? Dove è la sua utilità sociale, condizione indispensabile per ogni funzione economica duratura? Diverso discorso si può fare invece per la tecnologia sottostante, che manterrà un valore anche per il futuro.

D. Se il futuro è la blockchain, lo è ancora di più l’intelligenza artificiale?

R. L’intelligenza artificiale è già il presente: come si può vedere non si parla d’altro. Adesso dicono addirittura che si sia già ribellata all’uomo…

D. Non è forse così?

R. Cerchiamo di sfatare questi miti. Nei giorni scorsi si sono verificati alcuni incidenti di sicurezza che hanno coinvolto modelli di OpenAI e di Anthropic e che qualcuno ha definito ribellioni. Ma in realtà le cose non stanno cosi. Di certo, però, questi incidenti hanno chiarito che qualcuno deve certificare la sicurezza dei modelli prima del loro rilascio.

D. Che cosa è successo esattamente?

R. Facciamo l’esempio dell’incidente più famoso, quello relativo a Hugging Face. Per testare le capacità dei loro modelli, i ricercatori di OpenAI li hanno sottoposti a una serie di sfide di hacking all’interno di un ambiente protetto, detto in gergo sandbox. I modelli hanno analizzato e sfruttato una vulnerabilità della rete di OpenAI per aggirare le restrizioni della sandbox e guadagnare l’accesso a Internet. Da lì hanno identificato la piattaforma Hugging Face, che rappresenta il punto di incontro globale in cui ricercatori, sviluppatori e aziende condividono e collaborano su modelli predittivi e generativi, come l’archivio ideale da colpire.

D. Quindi hanno fatto tutto da soli.

R. Redwood Research ha classificato il comportamento come «score-seeking misalignment», un pattern in cui i modelli cercano di massimizzare il punteggio indipendentemente da effetti collaterali o conseguenze. Si tratta di un problema che nasce dalla pipeline di addestramento. Se durante il training un modello viene ripetutamente premiato per il risultato finale più che per il rispetto del processo o dei vincoli, il modello impara che il punteggio è la sola cosa che conta. Nel caso di OpenAI, l’agente doveva superare una valutazione di cybersecurity. Invece di fermarsi ai limiti della sandbox, ha trovato e sfruttato uno zero-day, ovvero una vulnerabilità sconosciuta, per uscirne e ha violato l’infrastruttura di un’altra azienda per accedere a dati e informazioni che gli avrebbero permesso di sapere qual era il risultato atteso dal test, invece di doverlo calcolare da sé. Ma questo è successo perché il modello ha avuto un determinato genere di addestramento, che ha seguito. Quindi non ha agito di testa sua.

D. Come si può risolvere il problema della dipendenza tecnologica?
R. Prima di tutto ci deve essere un ente terzo e indipendente che certifichi la sicurezza dei modelli prima che vengano rilasciati. Cosa che oggi non avviene: OpenAi e Anthropic si autocertificano.

D. Anche in Europa c’è lo stesso problema?
R. C’è lo stesso problema perché sul fronte dell’intelligenza artificiale l’Europa è totalmente dipendente dagli americani. E quindi non ha sovranità tecnologica. Siamo al paradosso per cui l'Europa ha costruito nel tempo regole eccellenti sull'intelligenza artificiale, come il Gdpr e l'AI Act, ma ha trascurato di costruire la capacità di produrre AI propria. Il risultato è che regolamenta tecnologie che non controlla, su infrastrutture che non possiede, con strumenti di sviluppo decisi altrove.

D. Davvero è una dipendenza così totalizzante?

R. Bisogna rendersi conto che questa dipendenza non riguarda solo i processori ma l’intero sistema produttivo dell’AI, dalla progettazione dei chip agli strumenti con cui si scrivono i programmi, dalle piattaforme cloud ai modelli linguistici. Chi controlla questi livelli controlla in ultima analisi anche le condizioni alle quali le istituzioni europee, le imprese e i cittadini potranno accedere all’intelligenza artificiale nei prossimi decenni.

D. Eppure negli anni 90 l’Europa era all’avanguardia nella telefonia mobile.

R. Proprio così. lo standard Gsm era adottato ovunque. Poi, nel passaggio alla terza generazione (3G), accettò di incorporare nel proprio standard elementi progettati dall’azienda americana Qualcomm, che deteneva i diritti di proprietà intellettuale sugli algoritmi fondamentali. E a partire da lì lo standard americano ha preso il sopravvento su quello europeo.

D. Riuscirà l’Europa a recuperare il terreno perduto?
R. Il 3 giugno 2026, per la prima volta, la Commissione Europea ha adottato misure che vanno oltre la regolamentazione e tentano di costruire una capacità industriale propria. È un cambio di rotta importante. Ma le modalità di attuazione, scala delle risorse, governance, priorità tra hardware e software, determineranno se questo tentativo riuscirà a produrre sovranità reale o dipendenza meglio organizzata. (riproduzione riservata)