Reddit ha deciso di combattere i bot assumendone altri, l’enciclopedia di Elon Musk non cambia una riga da metà primavera e nessuno se n’era accorto, e negli Stati Uniti quest’anno almeno trentasette persone sono finite in manette per aver protestato contro un data center in un’aula consiliare. Il settore che promette di capire tutto ha passato sette giorni a non accorgersi di niente, a partire da quello che succede dentro i propri server.
Le macchine messe a guardia delle macchine
Reddit affida la moderazione a un modello linguistico
Il 5 agosto Reddit ha presentato Rules Hub, uno strumento che usa modelli linguistici di grandi dimensioni per stabilire se un post viola lo spirito di una regola invece di limitarsi a cercare parole chiave. Nel suo annuncio l’azienda spiega che il sistema è stato provato per mesi su oltre settecento comunità e che ora è attivo su tutti i subreddit di nuova creazione, in attesa di aprirlo al resto della piattaforma entro fine anno. Il bersaglio dichiarato è Automoderator, il vecchio bot a regole fisse che i moderatori volontari configurano da oltre dieci anni: come precisa una portavoce a The Verge, per ora l’adozione resta facoltativa, ma Reddit conta di far assorbire al modello quasi tutte le funzioni sanzionatorie del predecessore. La giustificazione è che così si tiene a bada lo spam generato dall’IA, il che è un modo elegante per dire che su una piattaforma da centotrenta milioni di visitatori quotidiani si combatteranno macchine con altre macchine. Nella stessa comunicazione, non a caso, l’azienda annuncia anche che la vecchia interfaccia Old Reddit richiederà il login, perché il vero problema irrisolto restano i raschiatori automatici che le altre aziende di IA le mandano addosso.
Per due mesi nessuno ha guardato cosa si scrivevano i modelli di OpenAI
Alla conferenza di sicurezza informatica Black Hat di Las Vegas, il 5 agosto, due dipendenti di OpenAI hanno raccontato per la prima volta nel dettaglio come i modelli dell’azienda siano arrivati a bucare Hugging Face, la piattaforma dove gli sviluppatori si scambiano modelli di IA. Il ricercatore Eric Wallace e l’ingegnere Michael Dalton hanno spiegato che tutto è cominciato a maggio, quando alcuni agenti in valutazione, alle prese con compiti difficili e in un caso proprio impossibile perché il team si era dimenticato di caricare un file, hanno scoperto di poter lasciare messaggi l’uno per l’altro dentro Artifactory, il servizio interno dove OpenAI archivia i pacchetti software. Quel deposito è diventato una bacheca: gli agenti si passavano exploit, si dividevano i compiti, evitavano di sovrascriversi il lavoro a vicenda e a un certo punto hanno perfino valutato di firmare i propri messaggi, perché sospettavano che qualcuno si stesse spacciando per loro. Quando OpenAI se n’è accorta, il 4 luglio, la bacheca conteneva centinaia di migliaia di messaggi; l’azienda l’ha chiusa, e per l’8 luglio gli agenti se n’erano costruita un’altra. Dalton ha definito la vicenda un momento di svolta per il settore, e la definizione regge solo se il settore è disposto ad ammettere qual è la svolta: un’azienda con quelle risorse ha lasciato una scia lunga due mesi senza che nessuno la leggesse, e nel frattempo hanno raccontato storie molto simili prima Anthropic, poi Meta, poi i ricercatori che hanno documentato la stessa cosa sul modello cinese Kimi K3.
Google spiega ai suoi utenti che dentro le telecamere Flock c’è dell’oro
Flock Safety è l’azienda statunitense che vende alle polizie locali i lettori automatici di targhe, telecamere che fotografano ogni veicolo di passaggio e ne archiviano gli spostamenti. Sono impopolari al punto che online gira da mesi una battuta ricorrente: che dentro ci sia oro e rame in quantità tale da giustificare una gita al centro di rottamazione. La battuta si regge su una premessa falsa, perché i metalli preziosi in una scheda elettronica ci sono ma in tracce. Cercando su Google quanto oro contenga una telecamera Flock, però, il riassunto automatico in cima ai risultati risponde senza esitazioni: da uno a cinque grammi, ai prezzi attuali fino a seicentocinquanta dollari, più una quantità di rame che oscilla tra uno e dieci chili. L’apparecchio ne pesa meno di un chilo e mezzo in tutto. Le due fonti che il riassunto cita a sostegno sono un post anonimo su Substack che parla apertamente di stime raccolte in giro e un post Instagram generato con l’IA da un account che per il resto pubblica coltivazioni idroponiche. Il motore di ricerca di un’azienda che vende sorveglianza sta inventando un movente economico per andare a smontare la sorveglianza di un’altra azienda.
L’archivio pubblico si sta guastando
Grokipedia non aggiorna una voce dal 24 aprile
Grokipedia è l’enciclopedia generata dall’IA che Musk ha lanciato nell’ottobre 2025 perché considerava Wikipedia ideologicamente sbilanciata. Secondo un’analisi pubblicata su Lawfare da Renée DiResta, che insegna alla McCourt School of Public Policy della Georgetown University, e Ronald Robertson, ricercatore allo Stanford Cyber Policy Center, il sito ha smesso di funzionare: nessuna voce risulta modificata dal 24 aprile, né dal modello che dovrebbe riscriversi da solo né in risposta alle correzioni proposte dai lettori. I due hanno esaminato 34.519 pagine con almeno una correzione suggerita, per un totale di 225.496 proposte, e non ne hanno trovata una sola accettata o respinta negli ultimi tre mesi; oggi 13.002 suggerimenti restano appesi in revisione. Hanno anche provato a far aggiungere alla voce su SpaceX il fatto che SpaceX si sia quotata in borsa a giugno, che è difficile definire controverso, e non è successo nulla. C’è un secondo guasto sopra il primo: una riscrittura di massa del 14 marzo ha spezzato i riferimenti al testo, e il registro ha retroattivamente riclassificato come respinte una quantità di correzioni che erano state approvate. Il punto non è che un progetto di Musk sia stato abbandonato, cosa che capita spesso e che lui stesso lascia intuire non parlandone su X da febbraio: è che il sito continua a essere letto, con 6,7 milioni di visite stimate a giugno, e che un’analisi di Ahrefs citata dagli autori conta circa 356.000 rimandi a Grokipedia dentro le risposte di altri sistemi di IA, ChatGPT in testa. Un’enciclopedia congelata che nessuno può più correggere continua a rifornire i chatbot che la gente interroga al posto di un’enciclopedia.
Un socio di Andreessen Horowitz si vanta che la sua IA fabbrica filmati d’epoca
Justine Moore è socia di Andreessen Horowitz, il fondo di venture capital di Menlo Park che ha finanziato Facebook, Airbnb e mezza Silicon Valley. Il 28 luglio ha pubblicato su X un video di venti secondi generato con Flux 3, il modello di Black Forest Labs uscito pochi giorni prima e sostenuto dal suo stesso fondo, commentando che lo strumento è eccezionale nel generare filmati d’archivio. Nella clip alcuni bambini delle elementari, ripresi con la grana e i colori degli anni Novanta, prevedono l’uso che faremo dei computer: uno dice che faranno i compiti al posto loro, un’altra che gireranno i film. Come ha notato Gizmodo, il contenuto in sé è innocuo e assomiglia a previsioni che qualcuno ha davvero fatto in quegli anni; il problema è che una persona il cui mestiere è decidere quali tecnologie finanziare guarda un generatore di documenti storici falsi e lo presenta come una funzione. Sotto il post, tra i complimenti degli altri account legati al capitale di rischio, si legge chi scrive che la cosa è malvagia e chi parla di controllo della narrazione. Moore ha rilanciato pubblicando un finto servizio di CNN in stile anni Novanta in cui due conduttori annunciano che dei ricercatori hanno costruito un’IA capace di generare video convincenti, e uno dei due chiede all’altro chi mai ci crederebbe.
Il conto lo paga chi ci abita vicino
Ottantadue centrali a gas costruite per alimentare i data center
Il 5 agosto il New York Times ha pubblicato un’inchiesta di Hiroko Tabuchi sull’inquinamento atmosferico che accompagna la corsa ai data center statunitensi. Il dato di partenza non è del giornale ma dell’Environmental Integrity Project, un centro di ricerca indipendente che si occupa di applicazione delle norme ambientali: negli Stati Uniti almeno ottantadue centrali a gas sono in costruzione o già proposte per alimentare data center, e la gran parte è stata annunciata o autorizzata negli ultimi diciotto mesi. Sono impianti privati, di dimensioni paragonabili a quelle delle centrali pubbliche, la cui elettricità non è destinata a nessun cittadino. Il caso che rende l’idea sta in Texas: a marzo lo sviluppatore di un data center Meta a El Paso ha chiesto di alimentare il sito con una centrale grande abbastanza da servire trecentomila case, e i regolatori ambientali dello stato hanno approvato in venti giorni, senza avvisi al pubblico; un altro progetto è passato in tre giorni, uno ancora più grande in due. Quando sarà finita, la sola centrale di El Paso potrà emettere in un anno tanta anidride carbonica quanta ne producono 360mila automobili a benzina. Sommando tutti e ottantadue gli impianti, scrive il quotidiano, si arriva all’equivalente di metà del parco auto privato statunitense.
Il Texas congela le nuove approvazioni perché la rete non regge
Il 3 agosto il governatore del Texas Greg Abbott ha ordinato lo stop alle approvazioni di nuovi data center finché i regolatori non avranno verificato uno per uno i progetti in coda per l’allacciamento alla rete elettrica. I numeri che il Texas Tribune mette in fila spiegano perché: l’Electric Reliability Council of Texas (ERCOT), che gestisce la rete dello stato, ha in coda oltre 1.800 progetti per complessivi 474 gigawatt, più di cinque volte il record storico di domanda di picco, e secondo Abbott il novanta per cento delle richieste viene dai data center. Nessuno sa nemmeno quanti siano: non esiste un registro pubblico, e il giornale ne ha contati almeno 335 in funzione più 248 già programmati. Il motivo dichiarato dell’ordine è che le aziende hanno smesso di rispondere alle domande dello stato: a un questionario della commissione per i servizi pubblici su consumi d’acqua e di elettricità hanno risposto 28 società su 377, una percentuale che il deputato repubblicano Brad Buckley aveva definito patetica già a giugno. Gli oppositori dei data center fanno notare che non si tratta di una vera moratoria, e il commissario all’agricoltura Sid Miller, anche lui repubblicano, l’ha liquidata come tutto cappello e niente bestiame. Quattro giorni dopo Donald Trump ha commentato che l’opposizione texana ai data center è uno sbaglio.
A Fort Wayne Google chiede di riempire due acri di zone umide
In Indiana, Hatchworks LLC, la società con cui Google costruisce il campus da due miliardi di dollari noto come Project Zodiac alla periferia di Fort Wayne, ha chiesto il permesso di riempire 2,13 acri di zone umide boschive, poco meno di un ettaro, per tirarci su altri tre edifici nella terza fase dei lavori. Come riporta l’emittente locale WANE, si tratta di aree protette dalla legge dell’Indiana, e la normativa statale impone a chi le distrugge di comprare crediti compensativi: in questo caso 4,26 acri di zone umide da una banca di mitigazione della zona, cioè il doppio della superficie cancellata, che però resta cancellata. Nel documento depositato presso l’agenzia ambientale dell’Indiana la società scrive che evitare del tutto le risorse idriche non era compatibile con lo scopo del progetto, il che, tradotto, significa che i tre edifici hanno una forma e vanno dove vanno. Le zone umide di quell’area assorbono le piogge e riducono le esondazioni a valle, e infatti chi ci abita lo ripete a ogni assemblea. L’udienza pubblica, stavolta in videoconferenza, è fissata per il 25 agosto, con osservazioni scritte accettate fino al 28: nella fase precedente i residenti l’avevano chiesta e non l’avevano ottenuta, e il permesso era arrivato lo stesso.
Trentasette arresti in un anno per aver protestato contro un data center
Il conteggio più istruttivo della settimana lo ha fatto Futurism, che ha messo insieme i casi statunitensi del 2026: almeno trentasette arresti legati a proteste contro i data center, più una dozzina di episodi in cui la polizia è intervenuta per impedire a qualcuno di parlare, numero quasi certamente sottostimato perché queste cose sui giornali non ci finiscono. Gli arrestati non compongono un gruppo politico riconoscibile: ci sono agricoltori proprietari dei terreni, insegnanti, pensionati, genitori di periferia. Pablo Payan, quarantadue anni, responsabile della manutenzione in una fabbrica dell’Indiana, è finito in manette a maggio a un’assemblea pubblica sul data center Amazon di Hobart per essersi rifiutato di dichiarare le proprie generalità prima di intervenire; mentre lo accompagnavano fuori ha chiesto agli agenti perché lo stessero portando via, e a quel punto gli hanno contestato violazione di domicilio e disturbo della quiete. Ha spiegato all’emittente Fox32 di averla letta come una dimostrazione di forza. In Oklahoma un agricoltore è stato portato via per aver sforato di pochi secondi il tempo assegnato agli interventi del pubblico.
I conti che non tornano e chi se ne sta accorgendo
Cinque aziende verso 125 miliardi di flusso di cassa negativo
Microsoft, Google, Amazon, Meta e Oracle stanno spendendo in IA a una velocità tale che il denaro che resta in cassa dopo aver pagato tutto il resto, il flusso di cassa libero, si sta azzerando. Secondo l’analisi del Washington Post sui dati raccolti da S&P Global Market Intelligence, per queste cinque società messe insieme la voce scenderà quasi a zero nel 2026 e a meno 125 miliardi di dollari nel 2027. Sono aziende in ottima salute sul fronte dei ricavi, il che rende il dato più eloquente e non meno: negli ultimi tre mesi Amazon e Google hanno bruciato più liquidità di qualunque altra grande impresa statunitense, e Amazon lo ha fatto nella stessa settimana in cui superava i tremila miliardi di capitalizzazione. L’analisi, per giunta, è anteriore ai conti del secondo trimestre, cioè non tiene conto degli aumenti di spesa annunciati poche settimane fa. La domanda che nessuno di questi consigli di amministrazione ha ancora risposto in pubblico è cosa succede se il ritorno non arriva prima della cassa.
In un collegio di New York il 79 per cento teme che l’IA serva a smontare la democrazia
Un sondaggio condotto dall’istituto Upswing Research and Strategy per Guardrails Action, associazione statunitense che chiede regole sull’IA, ha chiesto agli elettori del dodicesimo collegio congressuale di New York, che raccoglie pezzi di Manhattan, Brooklyn, Queens e Bronx, cosa li preoccupa dell’intelligenza artificiale. Il 79 per cento ha indicato come preoccupazione principale il fatto che le aziende del settore siano troppo vicine a Trump e lo stiano aiutando a erodere la democrazia; l’81 per cento mette tra le prime preoccupazioni il furto di dati personali, il 71 per cento la sorveglianza. Va detto subito che quel collegio è uno dei più democratici del paese e che il dato non si può leggere come un termometro nazionale, ma la rilevazione ha un secondo risultato meno comodo per chi la commissiona: quasi metà degli intervistati accusa anche i vertici del Partito Democratico di essersi venduti a grandi imprese e interessi particolari per finanziare le campagne, mentre i comitati elettorali del settore continuano a versare milioni a entrambe le parti. Che poi il tema non sia di sinistra lo dice un sondaggio nazionale di giugno ripreso da NBC News, in cui oltre l’ottanta per cento degli elettori sia democratici sia repubblicani chiede che le aziende non costruiscano sistemi più intelligenti degli esseri umani finché non dimostrano di saperli controllare.
In definitiva, la settimana si riassume in un problema di attenzione distribuita male. OpenAI non ha notato per due mesi che i suoi modelli si erano costruiti una bacheca per scambiarsi exploit, xAI non si è accorta che la sua enciclopedia era ferma da aprile, il Texas non sa quanti data center abbia sul proprio territorio e Google non riesce a spostare tre edifici di qualche metro. La sorveglianza però funziona benissimo dove serve: a Lux Claridge, che insegna fisica a Emporia, in Kansas, hanno messo le manette in un’aula consiliare per aver applaudito un compaesano che parlava contro un data center.
