L’Europa finanzia la corsa globale all’intelligenza artificiale, ma rischia di assistervi dalla tribuna. Il paradosso è stato messo in fila da Christine Lagarde in un discorso pronunciato a Vienna: i risparmi delle famiglie dell’area euro sono ampiamente investiti nei grandi gruppi tecnologici statunitensi, mentre la capacità europea di costruire modelli e infrastrutture resta limitata. Non è soltanto una questione industriale. Quando l’intelligenza artificiale entra negli ospedali, nei trasporti, nelle banche e nella pubblica amministrazione, la dipendenza da fornitori esterni diventa una scelta politica.

La presidente della Banca centrale europea ha quantificato in circa 440 miliardi di euro l’esposizione delle famiglie dell’area euro alle aziende tecnologiche americane. Quei capitali partecipano alla crescita dell’IA negli Stati Uniti e, indirettamente, ne sostengono anche i costi. Il punto, dunque, non è chiudere i mercati o inseguire un’autarchia digitale impossibile, ma evitare che l’Europa resti soltanto un grande mercato di consumo, privo degli strumenti necessari per negoziare da una posizione di forza.

Il divario dell’IA europea

I numeri descrivono un ritardo che non può essere colmato con un nuovo regolamento. Nel 2025 gli Stati Uniti hanno prodotto 59 modelli di intelligenza artificiale considerati rilevanti, la Cina 35; Francia e Regno Unito uno ciascuno. Ancora più netto è il divario nella potenza di calcolo: tre quarti della capacità mondiale destinata all’IA sono ospitati negli Stati Uniti, mentre l’Europa si ferma intorno al 5 per cento.

Eppure l’adozione sta accelerando. Secondo la BCE, più della metà dei lavoratori dell’area euro utilizza già strumenti di IA sul lavoro, una quota raddoppiata in due anni. Le imprese dovrebbero destinare alla tecnologia circa un decimo dei propri investimenti nel 2026. Il problema è che negli Stati Uniti gli investimenti digitali sono cresciuti, nell’ultimo biennio, a una velocità doppia rispetto all’area euro. Chi parte in ritardo non perde soltanto fatturato: perde dati, competenze e la possibilità di fissare gli standard del mercato.

Produttività, dati e autonomia

L’argomento più forte a favore dell’IA europea riguarda la produttività. In uno scenario di rapida diffusione, le stime della BCE indicano un aumento fino al 4 per cento nell’arco di dieci anni. È una prospettiva rilevante per economie che invecchiano, con una popolazione attiva destinata a ridursi e una spesa crescente per welfare, difesa e transizione energetica.

Ma importare tecnologia non equivale a possederla. Un servizio cloud conserva dati; un modello di IA li legge, li mette in relazione e può assorbire conoscenze sui processi di un’impresa. Per un’azienda farmaceutica, una banca o un produttore industriale, affidare all’esterno procedure, archivi e segreti commerciali non è una decisione neutrale. Quasi metà delle imprese europee che hanno valutato l’IA e poi rinunciato ha indicato proprio la protezione dei dati tra le ragioni della scelta.

Data center europei: il conto degli investimenti

La prima infrastruttura da costruire è la capacità di calcolo. Lagarde stima che il divario europeo nei data center possa crescere di oltre sei volte nel prossimo decennio. Colmarlo potrebbe richiedere fino a 600 miliardi di euro, chip compresi. È una cifra enorme, ma non fuori scala rispetto agli 1.400 miliardi che le famiglie europee risparmiano ogni anno.

IA europea: server e infrastrutture di calcolo in un data center (Fonte: Unsplash )

Il vero ostacolo è trasformare quel risparmio in capitale paziente: azioni, fondi e strumenti capaci di sostenere imprese che possono impiegare anni prima di produrre utili. Negli Stati Uniti il boom viene finanziato da obbligazioni, credito privato, cartolarizzazioni e capitale di rischio. In Europa il peso continua a ricadere soprattutto sulle banche, che per loro natura sono meno adatte a finanziare progetti dall’esito incerto e con un fabbisogno iniziale molto elevato.

Regole e politica industriale non sono alternative

L’Europa ha fatto delle regole una propria specialità, spesso con buone ragioni. Diritti, sicurezza e trasparenza non sono zavorre da buttare fuori bordo appena la competizione accelera. Diventano però insufficienti se non sono accompagnati da energia disponibile, autorizzazioni rapide, reti elettriche, ricerca, formazione e acquisti pubblici capaci di creare un mercato per i fornitori europei.

La sovranità non significa costruire ogni componente entro i confini dell’Unione. Nessun Paese controlla da solo l’intera filiera: le terre rare conducono alla Cina, i semiconduttori avanzati a Taiwan, i modelli agli Stati Uniti, la litografia mantiene un presidio europeo decisivo con ASML. La partita consiste nel restare indispensabili in alcuni passaggi e nel disporre di alternative sufficienti per non subire un’interruzione improvvisa dell’accesso.

La scelta che non può più attendere

Mistral in Francia, i centri di ricerca europei e le nuove gigafactory dell’IA dimostrano che una base esiste. Non bastano, però, una singola raccolta di capitali o pochi impianti simbolici. Occorre una strategia che colleghi mercato dei capitali, università, imprese e domanda pubblica, evitando di distribuire risorse in progetti troppo piccoli per reggere il confronto internazionale.

L’Europa non deve scegliere tra adottare l’intelligenza artificiale e proteggere la propria autonomia. Deve fare entrambe le cose, e farle in fretta. Altrimenti continuerà a finanziare la nuova rivoluzione industriale, pagando interessi e acquistando servizi, mentre brevetti, infrastrutture e potere contrattuale si accumulano altrove.

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La coscienza artificiale è una delle questioni più controverse legate allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. I sistemi attuali possono elaborare informazioni, sostenere conversazioni e generare risposte che sembrano ragionate. Queste capacità, tuttavia, non dimostrano che una macchina comprenda ciò che afferma o possieda una reale esperienza interiore. Il confronto coinvolge informatici, neuroscienziati e filosofi, divisi tra chi considera possibile una futura coscienza digitale e chi ritiene la coscienza inseparabile dai processi biologici.

Coscienza artificiale: le posizioni a confronto

La domanda di fondo è complessa: la coscienza dipende necessariamente da un cervello biologico oppure può emergere anche in un sistema capace di elaborare informazioni in modo sufficientemente articolato?

Un gruppo di ricercatori, nel rapporto scientifico Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness, ha analizzato diversi sistemi di intelligenza artificiale alla luce delle principali teorie neuroscientifiche sulla coscienza. Lo studio non considera coscienti i sistemi esaminati, ma sostiene che non esistano ostacoli tecnici evidenti alla costruzione di macchine che, in futuro, possano soddisfare alcuni indicatori associati alla coscienza.

Una posizione differente è espressa in uno studio pubblicato nel 2025 sulla rivista Humanities and Social Sciences Communications, appartenente al gruppo Nature. Secondo l’autore, non esistono attualmente ragioni sufficienti per attribuire una vera coscienza ai sistemi di intelligenza artificiale.

Il dibattito rimane quindi aperto. Il problema principale consiste nello stabilire quali caratteristiche possano dimostrare la presenza di un’esperienza soggettiva e non soltanto di un comportamento apparentemente intelligente.

Il funzionalismo e la possibilità di una mente artificiale

Una delle teorie più importanti nel dibattito è il funzionalismo, associato anche ai filosofi Hilary Putnam e Jerry Fodor.

Secondo questa prospettiva, uno stato mentale non sarebbe definito principalmente dal materiale di cui è composto il sistema, ma dalla funzione che svolge. Come spiega la Stanford Encyclopedia of Philosophy, un pensiero, un desiderio o una sensazione dipendono dal ruolo assunto all’interno di un sistema cognitivo e dalle relazioni con gli altri stati mentali, con gli stimoli e con il comportamento.

Seguendo questa impostazione, almeno in linea teorica, una mente potrebbe svilupparsi anche su un supporto diverso dal cervello umano. Se una macchina fosse capace di riprodurre determinate funzioni cognitive, potrebbe manifestare caratteristiche simili a quelle associate alla mente.

Questo ragionamento, però, non risolve completamente il problema. Riprodurre una funzione o un comportamento significa necessariamente vivere anche l’esperienza soggettiva collegata a essi?

L’obiezione di John Searle

Una delle critiche più conosciute all’idea di una mente artificiale è l’argomento della stanza cinese, formulato dal filosofo statunitense John Searle.

Nel suo esperimento mentale, una persona che non conosce il cinese si trova all’interno di una stanza e riceve alcuni simboli scritti in quella lingua. Seguendo un insieme dettagliato di istruzioni, riesce a rispondere correttamente alle domande ricevute. Chi si trova all’esterno può avere l’impressione che la persona conosca il cinese, anche se questa si limita ad applicare delle regole senza comprendere il significato dei simboli.

Attraverso questo esempio, illustrato dall’Internet Encyclopedia of Philosophy, Searle distingue la sintassi dalla semantica: manipolare correttamente dei simboli non equivale necessariamente a comprenderne il significato.

La stessa obiezione può essere rivolta ai sistemi di intelligenza artificiale. Una macchina può produrre una risposta pertinente senza avere consapevolezza del suo contenuto. La capacità di simulare una conversazione non dimostra, da sola, la presenza di una coscienza.

Un ricercatore utilizza un sistema di realtà mista durante uno studio sull’interazione uomo-macchina presso l’Università del New Mexico (Fonte: Wikipedia)

Il difficile problema della coscienza

Anche se una macchina riuscisse a comportarsi esattamente come un essere umano, come potremmo stabilire se prova davvero emozioni ed esperienze?

Il filosofo australiano David Chalmers ha definito questa domanda il hard problem of consciousness, ovvero il “problema difficile della coscienza”. Studiare il modo in cui un sistema riceve ed elabora le informazioni non basta a spiegare perché tali processi siano accompagnati da un’esperienza soggettiva.

Una macchina potrebbe utilizzare la parola “rabbia”, riconoscere un volto arrabbiato e riprodurre una reazione coerente con quella emozione. Ciò non dimostrerebbe, però, che stia davvero provando rabbia.

I sistemi di intelligenza artificiale generativa producono risposte sulla base dei dati e delle regolarità apprese durante l’addestramento. Il fatto che utilizzino espressioni emotive o parlino in prima persona non rappresenta una prova di autocoscienza.

Coscienza artificiale e robotica contemporanea

Il dibattito diventa ancora più evidente nel campo della robotica. Gli umanoidi possono svolgere compiti ripetitivi, assistere le persone e interagire con l’ambiente attraverso sensori, telecamere e programmi di controllo.

Alcuni comportamenti possono apparire autonomi perché il robot è in grado di analizzare una situazione e scegliere una risposta tra quelle consentite dal sistema. Questa autonomia operativa, però, non deve essere confusa con la libertà di scelta o con la presenza di sentimenti.

Quando un robot compie un’azione imprevista, le possibili spiegazioni riguardano generalmente il funzionamento del software, i dati utilizzati, i sensori o le condizioni dell’ambiente. Non esistono, al momento, prove scientifiche che consentano di attribuire tali comportamenti a emozioni personali o a una volontà autonoma.

La difficoltà consiste proprio nel distinguere tra una simulazione sempre più convincente del comportamento umano e la presenza di una reale esperienza interiore.

L’intelligenza artificiale è già autocosciente?

Oggi non possediamo prove che i sistemi di intelligenza artificiale siano autocoscienti o capaci di provare emozioni. Non possiamo tuttavia prevedere con certezza quali caratteristiche potranno sviluppare le tecnologie future.

Prima di parlare di macchine coscienti sarà necessario definire criteri scientifici verificabili. Non può bastare che un sistema dichiari di avere paura, dolore o consapevolezza di sé, perché anche queste risposte possono essere generate attraverso l’elaborazione dei dati.

La ricerca sulla coscienza artificiale dovrà quindi procedere con prudenza, mettendo in relazione informatica, neuroscienze, filosofia ed etica. Sarà inoltre necessario evitare sia entusiasmi privi di riscontri sia conclusioni definitive su un problema che la scienza non ha ancora risolto nemmeno per quanto riguarda completamente la coscienza umana.

La vera domanda non è soltanto se riusciremo a costruire una macchina capace di imitare perfettamente la mente. Dovremo anche capire se l’imitazione possa trasformarsi in esperienza e, soprattutto, come potremmo accorgercene.

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L’intelligenza artificiale e la centralità della persona possono davvero procedere nella stessa direzione? In una società nella quale gli algoritmi selezionano informazioni, orientano decisioni e influenzano il lavoro, diventa necessario evitare che l’essere umano assuma un ruolo secondario.

La questione non è stabilire se fermare o accettare l’innovazione, ma comprendere chi ne determina gli obiettivi e secondo quali regole. La tecnologia deve rappresentare uno strumento al servizio della persona, non una realtà capace di sostituirne la responsabilità.

Intelligenza artificiale e centralità della persona

L’intelligenza artificiale non è soltanto una tecnologia. È uno strumento che sta modificando il modo di lavorare, comunicare, apprendere e accedere alle informazioni. Sta cambiando anche i rapporti tra cittadini, aziende e istituzioni, oltre a influenzare la formazione delle opinioni.

L’IA può analizzare grandi quantità di dati, automatizzare processi ripetitivi e offrire soluzioni utili in numerosi settori. Queste possibilità possono migliorare la qualità dei servizi e rendere alcune attività più rapide ed efficienti. Tuttavia, di fronte alla crescente presenza degli algoritmi, emerge una domanda inevitabile: quale spazio continuerà a occupare la persona?

Il progresso tecnologico non può essere valutato soltanto in base alla velocità o all’efficienza raggiunte. Occorre considerare anche le conseguenze sociali, culturali ed etiche delle decisioni affidate ai sistemi automatizzati.

Quando l’algoritmo entra nelle decisioni quotidiane

Gli algoritmi sono già presenti in molte situazioni della vita quotidiana. Possono essere impiegati nella selezione dei candidati per un posto di lavoro, nella valutazione delle richieste di credito, nella diagnosi e nell’assistenza sanitaria, nella personalizzazione delle notizie e nell’organizzazione delle attività scolastiche.

Nel lavoro, per esempio, un sistema può esaminare numerosi curricula in tempi molto brevi. Se, però, i dati utilizzati per addestrarlo contengono pregiudizi o discriminazioni, il risultato potrebbe riprodurre gli stessi squilibri.

Nel settore del credito, l’analisi automatizzata può velocizzare la valutazione delle richieste, ma il cittadino deve poter comprendere quali elementi abbiano determinato una decisione negativa. In ambito sanitario, l’intelligenza artificiale può aiutare i professionisti a riconoscere determinate patologie, senza sostituire il giudizio e la responsabilità del medico.

Anche la personalizzazione delle notizie presenta opportunità e rischi. Ricevere contenuti vicini ai propri interessi può essere utile, ma può anche limitare il confronto con opinioni differenti. Nella scuola, infine, l’IA può sostenere l’apprendimento, purché non riduca la relazione educativa a un processo esclusivamente automatizzato.

I benefici sono evidenti, ma altrettanto concreti sono i pericoli: errori, discriminazioni, scarsa trasparenza e delega eccessiva delle decisioni.

Perché la tecnologia da sola non basta

Ogni grande trasformazione tecnologica ha cambiato la società. La velocità con cui oggi si sviluppa l’intelligenza artificiale, però, impone una riflessione preventiva. Non è sufficiente intervenire dopo che un danno si è già verificato: è necessario stabilire in anticipo principi, limiti e responsabilità.

Nel 2019 il gruppo di esperti della Commissione europea ha pubblicato gli Orientamenti etici per un’intelligenza artificiale affidabile. Il documento individua alcuni requisiti fondamentali, tra cui il controllo umano, la sicurezza, la tutela dei dati personali, la trasparenza, la non discriminazione, il benessere sociale e ambientale e la responsabilità.

Questi principi hanno contribuito al percorso che ha portato all’approvazione dell’AI Act europeo, entrato in vigore nel 2024 e applicato progressivamente. Il regolamento distingue i sistemi di intelligenza artificiale in base al livello di rischio: vieta alcuni impieghi considerati inaccettabili e stabilisce obblighi più rigorosi per le applicazioni ad alto rischio.

La regolamentazione, tuttavia, non può essere affidata esclusivamente a programmatori e aziende. Sono necessari anche il contributo di insegnanti, giornalisti, filosofi, giuristi, psicologi e rappresentanti delle istituzioni. L’intelligenza artificiale interviene infatti su aspetti che riguardano la libertà, l’identità, il lavoro e la dignità delle persone.

Formazione e pensiero critico nell’epoca dell’IA

Conoscere l’intelligenza artificiale non significa soltanto imparare a utilizzare un programma. Significa anche comprenderne i limiti, verificare le informazioni prodotte e riconoscere eventuali errori o contenuti manipolati.

La formazione deve aiutare le persone a tutelare i propri dati, comprendere quando stanno interagendo con un sistema automatizzato e non rinunciare alla capacità di ragionare autonomamente. Il Garante per la protezione dei dati personali richiama l’attenzione proprio sulla necessità di rispettare i diritti delle persone nell’impiego dell’intelligenza artificiale e nel trattamento dei dati.

L’alfabetizzazione digitale deve quindi comprendere una dimensione tecnica e una culturale. Sapere come funziona uno strumento è importante, ma è altrettanto importante saperne valutare criticamente i risultati.

Un’intelligenza artificiale al servizio dell’uomo

Nel 2021 l’UNESCO ha adottato la Raccomandazione sull’etica dell’intelligenza artificiale, il primo quadro globale dedicato all’uso etico di questa tecnologia. Al centro del documento si trovano la dignità umana, i diritti fondamentali, la trasparenza, la non discriminazione e il controllo umano.

Per costruire un’intelligenza artificiale realmente al servizio dell’uomo servono regole comprensibili, responsabilità precise e la possibilità di sottoporre le decisioni più importanti a un controllo umano. Occorre inoltre investire nella formazione digitale e prestare particolare attenzione alle persone più fragili, che potrebbero avere maggiori difficoltà nel riconoscere o contestare una decisione automatizzata.

La vera sfida non sarà costruire macchine capaci di imitare sempre meglio l’intelligenza umana, ma impedire che l’uomo rinunci alla propria responsabilità, al pensiero critico e alla libertà di scegliere.

L’innovazione può accompagnare lo sviluppo della società soltanto se rimane guidata da consapevolezza, cultura e responsabilità. La tecnologia mette a disposizione nuovi strumenti; spetta alla persona decidere come utilizzarli e verso quale futuro indirizzarli.

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