Ogni tecnologia che cambia il mondo porta paure e problemi nuovi: la macchina a vapore, l’elettricità, l’automobile, internet. Ogni volta qualcuno ha temuto disastri, e ogni volta la società ha governato i rischi senza rinunciare ai vantaggi. L’intelligenza artificiale non fa eccezione. La domanda non è se regolarla, ma quando: prima di vederla all’opera, vietando ogni rischio immaginabile, o dopo, sui danni concreti man mano che emergono. È la differenza tra regolazione ex ante ed ex post, e l’Europa ha scelto la prima. Sembra prudente, ma costringe le imprese ad interpretare regole e divieti e crea una burocrazia che deve valutare caso per caso: un aumento di costi privati e spesa pubblica. La regolazione ex post non è assenza di regole: i rimedi arrivano quando c’è qualcosa da correggere. In molti casi poi, se un sistema discrimina o inganna, gli strumenti per punirlo esistono già: tutela del consumatore, responsabilità civile, concorrenza.

Le imprese ferme perché non sanno gestire le regole

E l’incertezza ha un costo: secondo la Banca d’Italia, a fine 2024 usava l’intelligenza artificiale appena l’11 per cento delle imprese, molte sono ferme perché non sanno come gestire le regole. È una politica debole quella che preferisce trasformare ogni dubbio in un divieto, vietare in partenza è comodo: intervenire sugli abusi veri richiede una politica forte che non tema le aziende, capace di spezzarle quando serve. È già accaduto: a fine Ottocento gli Stati Uniti non fermarono i trust del petrolio vietandone la crescita, ma colpendone gli abusi. Nel 1890 lo Sherman Act diede allo Stato il potere di smembrare i monopoli, e la Standard Oil fu spezzata: dietro c’era una politica più forte dell’azienda più potente del mondo.

Il pericolo

La tradizione costituzionale americana nasce dalla diffidenza verso ogni potere troppo grande, che secondo Brandeis si estendeva a quello economico. Le imprese, scriveva il giudice della Corte Suprema, possono crescere fino a “dominare lo Stato”. È un monito che oggi gli stessi americani sembrano aver dimenticato. Eppure, il pericolo è proprio questo: non la tecnologia, ma i pochissimi operatori che controllano modelli, potenza di calcolo e dati.

Sergio Boccadutri

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