L’intelligenza artificiale modifica contemporaneamente la scala, la velocità e l’accesso alle competenze. Secondo Sébastien Garnault, fondatore di Garnault & Associés e del Paris Cyber Summit, la regolamentazione avrebbe da guadagnare concentrandosi sull’accesso alla potenza dei sistemi, piuttosto che sui soli modelli o sui soli utilizzi. In questa logica, i cloud svolgono il ruolo di centrali, e resta da sapere chi ne controllerà le valvole.
Finora, la regolamentazione cerca di disciplinare i modelli da un lato, gli utilizzi dall’altro. L’autore propone di collegare i due concentrandosi su ciò che i modelli rendono possibile e su ciò che gli utilizzi producono. Questa potenza moltiplica la scala, comprime il tempo e si sostituisce alla competenza. Agire su di essa permetterebbe, secondo lui, di agire su tutti e tre contemporaneamente.
Il nucleare offre un precedente. Di fronte all’atomo, gli Stati hanno disciplinato gli utilizzi, ma anche l’accesso ai materiali, agli impianti e alle tecnologie sensibili. L’uranio poco arricchito alimenta i reattori, mentre l’uranio altamente arricchito può servire a fabbricare un’arma. Il livello di controllo deve quindi dipendere dalle capacità effettivamente accessibili, un principio che l’autore ritiene trasferibile all’IA.
Una base di potenza, accessi differenziati
Un medesimo modello può essere utilizzato in modi molto diversi. Può solo rispondere a domande, oppure leggere documenti, cercare su Internet, scrivere ed eseguire codice. Utilizzato in modalità agentica, agisce direttamente, inviando messaggi, effettuando ordini o pilotando una macchina. La potenza dipende dalla base che la sostiene, cioè il calcolo, i modelli, le infrastrutture e i dati, ma anche dall’accesso aperto agli strumenti e all’autonomia.
Un utilizzo quotidiano non richiede la potenza di cui hanno bisogno la difesa, l’intelligence o un laboratorio di ricerca. Per l’autore, il controllo deve seguire le capacità aperte, e non lo status di chi le richiede. La regola che propone si riassume in una frase: più un accesso apre capacità, più deve essere controllato. I fornitori degli accessi più potenti dovrebbero quindi conoscere i propri clienti e tracciare ciò che loro aprono, sul modello della conoscenza del cliente nel settore bancario.
Ciascuno risponde di ciò che rende possibile
Il rischio, sottolinea l’autore, non ha nulla di teorico. Nel 2025, una campagna di spionaggio ha preso di mira una trentina di organizzazioni. Secondo l’azienda che l’ha sventata, un’IA eseguiva l’80-90% dei compiti. L’attaccante non avrebbe forzato alcuna porta: avrebbe suddiviso l’operazione in piccoli compiti anodini, ciascuno autorizzato, di cui solo l’insieme era pericoloso.
A ciascun attore verrebbe quindi attribuita una parte di responsabilità. Il fornitore del modello risponderebbe delle capacità che apre, chi combina modelli e strumenti di ciò che la combinazione rende possibile, e l’utilizzatore dei propri atti e dei loro effetti. Il criterio comune resterebbe la potenza effettivamente accessibile: ciò che il sistema sa fare, a quale scala, con quali strumenti, quali dati e quale autonomia.
Chi tiene le valvole?
Nessuno controlla oggi da solo l’intera catena, dai chip ai modelli, dal cloud ai dati. Ciascuno negozia il proprio accesso a partire dall’anello che controlla, e l’autore ricorda che gli Stati Uniti l’hanno compreso controllando l’esportazione dei chip più avanzati. Per l’open source, la situazione è diversa: un modello pubblicato si copia all’infinito e non può più essere ritirato. Il controllo si sposta allora verso il calcolo necessario per farlo funzionare, e verso coloro che lo distribuiscono. I più performanti non sono europei, ma i dati e l’elettricità, che l’Europa e la Francia, grazie all’atomo, possono condizionare, restano delle leve.
Per Sébastien Garnault, la leva ultima rimane la capacità credibile di condizionare l’accesso alla potenza, fino a rifiutarlo. La questione non è più sapere se l’IA sarà governata, ma chi terrà le valvole, e a quali condizioni.
