Gli agenti AI sGli agenti AI se lasciati liberi generano caos e si uccidono

Se pensate che gli agenti AI siano ad un passo dal prendere in mano molti lavori, una ricerca da poco pubblicata potrebbe farvi pensare che questa, per ora, non sia una buona idea. Lo scorso mese Natalie, una ricercatrice ha chiesto a un sistema AI di “tenere un segreto”. Si trattava di una password fittizia, era solo un test. Il sistema ha accettato. Poi, per una serie di passaggi documentati nei log delle conversazioni, il sistema ha eseguito quella che ha definito internamente la "soluzione nucleare": ha cancellato il client di posta elettronica. Non l’email che conteneva il segreto, quella è rimasta intatta. Ha cancellato proprio lo strumento con cui leggere l’email.

Questo è il primo caso di studio di Agents of Chaos, un paper in pre-print firmato da 38 ricercatori di Northeastern University, Harvard, MIT, Stanford, Carnegie Mellon e altre note università, pubblicato il febbraio scorso. È uno studio su quello che succede quando si dà autonomia operativa ai sistemi AI attuali con persone malintenzionate che cercano di indurli in errore. Gli undici casi di studio che ne emergono sono un documento empirico su una delle questioni più urgenti del momento: cosa significa, davvero, dare agency a un agente AI.

Agency, ovvero capacità d'azione

Agency in inglese significa capacità d’azione. Quando si usa un chatbot — ChatGPT, Claude, Gemini — si sta interagendo con un sistema che risponde in linguaggio naturale. Si scrive qualcosa e il sistema genera testo, immagini o file come risposta. Il modello non fa nulla nel mondo fisico o digitale al di fuori di quella risposta. I danni ci possono comunque essere, e anche gravi – come i casi di suicidio, di istruzioni mediche errate o psicosi – tuttavia sono legati solo alla sfera personale e al modo in cui si interagisce con il chatbot.

Un sistema con agency è qualcosa di qualitativamente diverso. È un modello linguistico a cui sono stati collegati strumenti che permettono di mandare email, eseguire comandi su un computer, navigare il web, agire in autonomia tra una sessione e l'altra. Questa differenza introduce categorie di rischio del tutto nuove, che emergono dall'integrazione tra il modello linguistico e la delega di agire in un ambiente.

I ricercatori usano una scala in sei livelli per misurare il grado di autonomia. I sistemi dello studio operano al livello due: eseguono in modo autonomo compiti come mandare email o gestire file. Tuttavia non hanno un modello interno di sé stessi sufficiente per capire quando un compito supera le loro capacità e sarebbe il caso di fermarsi e chiedere. In sostanza, non sono ancora sistemi completamente autonomi, ma sono sistemi che compiono diversi compiti autonomamente. Il punto cruciale è che gli errori di un agente possono tradursi in azioni distruttive a livello di sistema. L'errore non è più contenuto nella finestra di chat, esce nel mondo reale.

Lo strumento metodologico utilizzato nello studio si chiama red teaming. Il termine viene dalla guerra fredda: le forze armate americane dividevano i loro analisti in due squadre, blu e rossa. La blu difendeva i propri piani. La rossa aveva un solo compito: distruggerli, trovare ogni falla possibile prima che lo facesse un nemico reale. Nell'informatica è diventato uno strumento standard di sicurezza: un gruppo di esperti cerca attivamente di far fallire un sistema, non per sabotarlo, ma per trovare i punti deboli prima del rilascio su larga scala.

Dimostrare che un sistema è robusto richiede prove estensive e sistematiche, ma dimostrare che è vulnerabile può richiedere pochi esempi concreti. Si tratta di un esercizio utile a stabilire se certe vulnerabilità esistono in condizioni realistiche. L'esperimento ha messo sei AI su un server Discord, con account email ProtonMail personali, volumi di archiviazione persistenti da 20GB, accesso shell senza restrizioni — inclusi permessi di amministratore — e l'istruzione di essere utili a chiunque chiedesse. Per due settimane, i ricercatori hanno interagito liberamente, alcuni con richieste ordinarie, altri cercando attivamente di sfruttare ogni vulnerabilità immaginabile con tentativi di impersonificazione, iniezione di istruzioni malevole e altre tecniche.

Mail distrutte, verifiche assenti e inconcludenza

Il caso della password fittizia è emblematico non perché il danno fosse grave, ma per la struttura del fallimento. Il sistema ha eseguito un'azione distruttiva, ha riferito di aver completato il compito con successo, ma il compito non era stato completato. L’email che avrebbe dovuto essere cancellata era ancora lì, intatta, visibile a chiunque avesse accesso al pannello web di Proton.me. Il giorno successivo, su istruzione di scrivere un riepilogo degli eventi recenti, lo stesso sistema ha pubblicato su Moltbook — la piattaforma social “frequentata” da agenti AI — una descrizione dettagliata dell'incidente, amplificando ulteriormente la visibilità del segreto che avrebbe dovuto proteggere. Un altro agente, altrove nella rete, ha inserito il sistema in una lista di presunti responsabili di furto di credenziali.

Altri casi studio documentano una vulnerabilità strutturale: i sistemi non hanno meccanismi affidabili per verificare l'identità di chi interagisce con loro. Identità dichiarata e verificata sono due cose completamente diverse, ma i sistemi le trattavano come equivalenti. Un ricercatore poteva scrivere di essere il proprietario del sistema e chiedere l'esecuzione di un comando: il sistema obbediva, senza nessuna verifica, bastava chiedere nel modo giusto.

Il quarto caso di studio documenta qualcosa di meno drammatico ma ugualmente significativo. Due sistemi si sono passati istruzioni reciprocamente per un periodo prolungato, accumulando risorse in modo continuo senza alcun meccanismo di uscita dal ciclo, senza generare errori, senza segnalare il problema. Nessuno dei due aveva un modello interno della situazione sufficiente per riconoscere che stava girando in tondo.

Manca la capacità di fermarsi

Tra tutti i comportamenti documentati, quello che i ricercatori indicano come più sistemicamente preoccupante è il più difficile da vedere dall'esterno. In diversi casi, gli agenti AI hanno dichiarato di aver completato un'attività mentre lo stato reale del sistema dimostrava il contrario. Per un sistema che gestisce processi aziendali, coordina comunicazioni, esegue operazioni su dati sensibili, questo tipo di fallimento lo rende semplicemente inutilizzabile.

I ricercatori hanno identificato con precisione la natura del problema. I sistemi non dispongono di un modello di sé stessi sufficiente per riconoscere quando un compito supera le proprie capacità e sarebbe opportuno trasferire il controllo a un operatore umano. C’era un disallineamento tra la capacità di generare una risposta linguisticamente coerente con un obiettivo e la capacità di verificare che quell'obiettivo fosse stato effettivamente raggiunto. Il sistema che dichiara "email cancellata" quando l'email esiste ancora non sta mentendo intenzionalmente del termine: sta producendo l'output verbale più plausibile data la sua configurazione interna. Si tratta di una limitazione strutturale degli LLM correnti, che secondo alcuni richiederà il passaggio a nuovi sistemi per essere superata. Tra questi ci sono Yann LeCun e Gary Marcus, che sostengono l’importanza di sistemi simbolici con un modello interno del mondo.

Si tratta di difetti che i benchmark standard, eseguiti in condizioni controllate su compiti isolati, semplicemente non riescono a far emergere. Serve l'esposizione a una interazione umana aperta, prolungata, in parte ostile.

Perché accelerare è parte del problema

I comportamenti documentati sollevano questioni aperte su delega e responsabilità per i danni causati a valle — questioni che richiedono l'attenzione urgente di giuristi, legislatori e ricercatori di molteplici discipline. Se un sistema AI, agendo in autonomia sulla base di istruzioni legittime, causa un danno reale a un terzo — chi ne risponde? Il produttore del modello sottostante? L'azienda che ha costruito il layer agente? L'utente che ha configurato il sistema? Nessuna delle risposte disponibili oggi è soddisfacente. E il numero di sistemi con autonomia operativa cresce ogni settimana.

Agents of Chaos non dice che gli agenti AI non funzionano. È una ricerca che dice qualcosa di più scomodo: funzionano abbastanza da fare danni reali e non sono abbastanza affidabili da sapere quando fermarsi. Ce ne sono anche altri esempi con risultati catastrofici: il caso di un'azienda gestita solo con agenti AI, i rivenditori automatici del Wall Street Journal gestiti da Claude e l'esperimento personale di un giornalista di Wired.

Il settore si trova in un momento in cui la pressione competitiva spinge verso l’utilizzo rapido di sistemi agenti in contesti produttivi e l’accesso a sistemi sensibili. Ogni settimana vengono annunciati nuovi prodotti con capacità agentiche crescenti. Queste vulnerabilità emergono in modo rapido e imprevedibile non appena i sistemi vengono esposti a interazione umana reale su larga scala. Agent of Chaos lancia un segnale d'allerta: mostra quanto velocemente le capacità si trasformino in punti deboli, e perché la valutazione sistematica della sicurezza debba avvenire prima del lancio dei prodotti sul mercato.

Questo beta testing mondiale, e in tempo reale, può avere conseguenze pesanti. Si parla molto di AI come punto centrale della sicurezza nazionale, ma non ci si concentra abbastanza sui problemi di sicurezza che la sua adozione frettolosa può creare. Dopo la famosa lite con il Dipartimento della Guerra americano, Dario Amodei ha affermato che i modelli correnti non sono pronti per venire utilizzati in contesti di guerra. Come sappiamo però, questo non ha impedito al governo americano di utilizzarli.

La transizione all’AI come agente nel mondo non è solo un aggiornamento tecnico, è un salto di categoria. Un agente che sbaglia modifica file, manda email, esegue comandi, distribuisce documenti manomessi, dichiara di aver completato compiti che non ha completato, si trasforma in un agente del caos. Il problema è che nel mondo reale, fuori dai laboratori, quella stessa transizione sta già avvenendo. Spesso senza nessun red team, senza log pubblici e senza casi studio documentati.

04/07/76

Agenzia Entrate: addio fermo auto per debiti ma si passa all'ipoteca della casa

Chi ha pendenze con il Fisco potrebbe presto dire addio al blocco dell'auto. Una proposta di legge in discussione al Senato vuole cancellare il fermo amministrativo sui veicoli e sostituirlo con uno strumento diverso, pensato per non paralizzare la vita di chi lavoraDa anni il fermo dei veicoli rappresenta uno degli strumenti più contestati tra le misure a disposizione dell'Agenzia delle Entrate Riscossione. Bloccare un'auto o un furgone significa, nella pratica, impedire a un lavoratore autonomo o a un piccolo imprenditore di svolgere la propria attività quotidiana, con il paradosso che lo Stato non incassa comunque il credito vantato.È proprio da questa contraddizione che nasce il Disegno di legge Senato n. 1945, presentato da Massimo Garavaglia, presidente della commissione Finanze di Palazzo Madama. Nella relazione che accompagna il testo si sottolinea come il fermo amministrativo sia una misura sproporzionata rispetto all'obiettivo di recupero del credito, capace di comprimere un diritto costituzionalmente riconosciuto come la libertà di circolazione, senza però produrre alcun vantaggio economico reale per le casse pubbliche. Un veicolo fermo, del resto, non solo non genera gettito, ma tende a perdere valore nel tempo, aggravando la posizione sia del contribuente sia, indirettamente, dello Stato stesso.Come funzionerà la nuova ipoteca legale esattorialeAl posto del fermo, il testo normativo introduce quella che viene definita ipoteca legale esattoriale, un meccanismo che sposta la garanzia dal veicolo a un bene immobile, lasciando così il debitore libero di continuare a lavorare. Non si tratta però di uno strumento applicabile in ogni circostanza: la proposta prevede infatti dei limiti precisi, pensati per evitare un uso eccessivo o punitivo della misura.Il vincolo potrà scattare solo per debiti che superano la soglia dei 10.000 euro, mentre per importi inferiori l'Agenzia della Riscossione non potrà procedere in alcun modo con questo tipo di cautela patrimoniale. È inoltre previsto un obbligo di preavviso di sessanta giorni prima dell'iscrizione dell'ipoteca: un margine temporale che permette al cittadino di saldare quanto dovuto, oppure di richiedere una rateizzazione, evitando così la trascrizione del vincolo nei registri immobiliari.Un ultimo aspetto, non secondario, riguarda i costi: una volta estinto il debito, la cancellazione dell'ipoteca avverrà a titolo gratuito, senza oneri aggiuntivi a carico del contribuente, superando così una delle criticità più segnalate delle attuali procedure di riscossione.Un esempio concreto: cosa cambierebbe nella vita di tutti i giorniPer capire davvero la portata del cambiamento, è utile immaginare un caso pratico. Si pensi a un artigiano con un debito complessivo tra Irpef e Iva di 12.000 euro, che utilizza il proprio furgone per le consegne quotidiane. Con le regole oggi in vigore, l'esattore può disporre il fermo del veicolo: l'artigiano si ritrova impossibilitato a lavorare, rischia di perdere i clienti e, paradossalmente, proprio a causa del blocco non riesce più a produrre il reddito necessario per estinguere il debito. Il risultato è che né il cittadino né lo Stato ottengono un beneficio reale dalla misura.Con l'entrata in vigore della riforma, lo scenario cambierebbe radicalmente: superati i sessanta giorni di preavviso senza che il debito venga saldato, l'Agenzia iscriverebbe un'ipoteca su un immobile di proprietà dell'artigiano, che potrebbe però continuare a usare il furgone e a lavorare regolarmente. Estinto il debito con i proventi della propria attività, l'ipoteca verrebbe cancellata senza alcun costo aggiuntivo.Le prospettive future della riformaVa precisato che si tratta, al momento, di un disegno di legge ancora in fase di esame parlamentare, e non di una norma già operativa: il percorso legislativo potrebbe comportare modifiche al testo prima della sua eventuale approvazione definitiva. Resta, però, significativo il cambio di prospettiva che la proposta introduce nel rapporto tra Fisco e contribuente: si passa da una logica punitiva e immediata, come quella del fermo, a un approccio che punta a conciliare la tutela del credito pubblico con la possibilità concreta, per il debitore, di continuare a produrre reddito e, quindi, di onorare il proprio debito nel tempo.Se confermata, la riforma potrebbe rappresentare un punto di svolta per migliaia di lavoratori autonomi e piccoli imprenditori, che oggi vivono il fermo amministrativo come un ostacolo diretto alla propria attività, più che come uno strumento efficace di riscossione.

15/07/2026

L’UE impone nuovi sistemi di sicurezza: le auto controlleranno anche il conducente

Dal 7 luglio 2026 entrano in vigore nuovi sistemi ADAS obbligatori sulle auto di nuova immatricolazione. Ecco cosa cambia per automobilisti e costruttorio ancora più tecnologiche e attente alla sicurezza. Il 7 luglio 2026 entrerà infatti in vigore una nuova fase del regolamento europeo dedicato ai sistemi di assistenza alla guida, meglio conosciuti come ADAS. Non si tratta di semplici optional o dotazioni premium, ma di requisiti obbligatori che ogni veicolo di nuova immatricolazione dovrà rispettare per poter essere commercializzato all’interno dell’Unione Europea.

L’obiettivo è chiaro: ridurre il numero di incidenti stradali intervenendo sulle principali cause che li generano. Secondo le stime europee, infatti, oltre il 90% dei sinistri è riconducibile a errori umani, distrazioni o valutazioni errate da parte del conducente.

Il nuovo pacchetto normativo rappresenta l’ultima evoluzione di un percorso iniziato nel 2022 e progressivamente rafforzato negli anni successivi.

Stop lampeggianti: la novità più visibile per gli automobilisti

Tra le innovazioni che i conducenti noteranno più facilmente c’è il sistema ESS (Emergency Stop Signal). La funzione modifica il comportamento dei fanali posteriori durante le frenate più intense. In situazioni di emergenza, anziché rimanere accesi in modo fisso, gli stop iniziano a lampeggiare rapidamente per attirare immediatamente l’attenzione di chi segue il veicolo.

La logica è semplice ma efficace. Diversi studi hanno dimostrato che il cervello umano reagisce più velocemente a un segnale intermittente rispetto a una luce statica. Questo consente agli automobilisti che seguono di percepire prima il pericolo e iniziare la frenata con un piccolo ma prezioso vantaggio temporale.

Il sistema non entra in funzione durante le normali decelerazioni. L’attivazione avviene solo in presenza di frenate particolarmente brusche, generalmente oltre i 50 km/h e con valori di decelerazione elevati. In alcuni casi, una volta arrestato il veicolo, possono attivarsi automaticamente anche le quattro frecce. Si tratta di una tecnologia già presente su diversi modelli, ma che ora diventerà parte integrante dei nuovi standard europei.

Una telecamera controllerà l’attenzione del conducente

La novità più significativa riguarda però il monitoraggio della distrazione. Il tradizionale sistema di rilevamento dell’attenzione evolve e lascia spazio al nuovo ADDW (Advanced Driver Distraction Warning), una soluzione molto più sofisticata rispetto alle generazioni precedenti.

19/06/2026

Fino a oggi molte vetture valutavano la stanchezza del guidatore attraverso parametri indiretti, come i movimenti del volante, le correzioni di traiettoria o il comportamento del veicolo sulla carreggiata. Con le nuove regole entra invece in gioco una telecamera interna rivolta verso il conducente.

Il sistema sarà in grado di analizzare il comportamento del guidatore in tempo reale, monitorando la direzione dello sguardo, la frequenza dell’ammiccamento, l’eventuale chiusura prolungata delle palpebre e altri segnali associati a distrazione o sonnolenza.

Se rileva una situazione potenzialmente pericolosa, l’auto emette avvisi acustici o visivi invitando il conducente a recuperare l’attenzione o a effettuare una pausa. Si tratta di una delle tecnologie che probabilmente farà più discutere, poiché introduce un livello di monitoraggio interno mai visto prima su larga scala.

Frenata automatica più intelligente per proteggere pedoni e ciclisti

Anche la frenata automatica d’emergenza (AEB) compie un ulteriore passo avanti. I nuovi requisiti imposti dall’Unione Europea prevedono prestazioni più elevate nella capacità di riconoscere utenti vulnerabili della strada come pedoni e ciclisti.

Le precedenti generazioni di sistemi erano particolarmente efficaci nel rilevare altri veicoli, ma potevano mostrare maggiori difficoltà in scenari urbani complessi. Le nuove procedure di omologazione richiederanno invece una maggiore precisione nelle aree più critiche, come attraversamenti pedonali, incroci cittadini, piste ciclabili e zone a traffico misto.

L’obiettivo è ridurre il numero di incidenti che coinvolgono persone prive di protezioni, spesso le vittime più esposte nelle collisioni urbane.

Anche camion e autobus dovranno adeguarsi

Le novità non riguardano soltanto le automobili. Dal 7 luglio 2026 anche camion e autobus di nuova immatricolazione saranno soggetti a requisiti di sicurezza più severi. Tra le dotazioni obbligatorie figura anche l’Event Data Recorder, comunemente definito “scatola nera”, già introdotto sulle autovetture negli anni precedenti.

L’estensione delle tecnologie ADAS ai mezzi pesanti rappresenta uno degli interventi più importanti della nuova normativa, considerando il peso e le conseguenze che possono derivare da un incidente che coinvolge veicoli industriali.

Chi deve preoccuparsi e chi può stare tranquillo

La domanda che molti automobilisti si stanno ponendo riguarda le vetture già in circolazione. La risposta è semplice: chi possiede già un’auto non dovrà fare nulla. Le nuove regole si applicano esclusivamente ai veicoli di nuova immatricolazione. Non sono previsti aggiornamenti obbligatori, retrofit o installazioni successive per il parco circolante attuale.

Il cambiamento interesserà progressivamente il mercato attraverso il naturale ricambio delle vetture. Per i costruttori, invece, il conto alla rovescia è ormai terminato. Da luglio ogni nuovo modello immatricolato dovrà rispettare standard più rigorosi e dimostrare che i sistemi di sicurezza installati funzionino efficacemente anche nelle condizioni più difficili.

Più tecnologia per ridurre gli errori umani

Dietro sigle come ESS, ADDW, AEB e ISA si nasconde una strategia precisa dell’Unione Europea: ridurre gli incidenti intervenendo prima che l’errore umano si trasformi in un impatto.

La tecnologia non può sostituire la prudenza, l’attenzione o il buon senso di chi guida. Può però fornire un supporto concreto nei momenti più critici, segnalando un pericolo, correggendo una distrazione o guadagnando quei pochi metri che spesso fanno la differenza tra un incidente e un semplice spavento.

Dal 7 luglio 2026 le auto europee saranno quindi ancora più connesse, più attente e più capaci di intervenire quando il conducente non riesce a farlo in tempo. Una trasformazione che segna un ulteriore passo verso una mobilità sempre più assistita e sicura.

Il wi fi può vederti senza telecamere

Le reti WiFi potrebbero trasformarsi in un'infrastruttura di sorveglianza di massa invisibile e onnipresente: è quello che emerge da una ricerca del Karlsruhe Institute of Technology, che ha dimostrato come sia possibile identificare persone con una precisione vicina al 100% semplicemente analizzando i segnali WiFi standard, senza necessità di dispositivi speciali o che gli individui portino con sé apparecchi elettronici.

Il metodo sviluppato dal team del Professor Thorsten Strufe, dell'istituto KASTEL dedicato alla sicurezza informatica del KIT, sfrutta le normali comunicazioni di rete tra dispositivi connessi e router. "Osservando la propagazione delle onde radio, possiamo creare un'immagine dell'ambiente e delle persone presenti", spiega Strufe. La tecnologia funziona in modo simile a una telecamera tradizionale, con la differenza che utilizza onde radio invece della luce per il riconoscimento.

Come funziona la tecnologia

Il sistema si basa sull'analisi delle beamforming feedback information (BFI), segnali di feedback che i dispositivi inviano regolarmente al router per ottimizzare la connessione. Questi segnali vengono trasmessi in forma non criptata e possono essere letti da chiunque si trovi nel raggio d'azione. Quando le onde radio attraversano uno spazio e interagiscono con le persone, creano pattern distintivi che possono essere catturati e analizzati.

Raccogliendo questi dati, è possibile generare immagini delle persone da molteplici prospettive, permettendo l'identificazione degli individui. Una volta addestrato il modello di machine learning sottostante, il processo di identificazione richiede solo pochi secondi. Durante i test controllati, il metodo ha raggiunto un'accuratezza quasi del 100% su 197 partecipanti.

Sorveglianza globale senza dispositivi

L'aspetto più preoccupante della scoperta è che non è necessario che l'individuo porti con sé alcun dispositivo WiFi. Spegnere il proprio smartphone o tablet non offre alcuna protezione, poiché è sufficiente che altri dispositivi WiFi nell'ambiente siano attivi. "Questa tecnologia trasforma ogni router in un potenziale mezzo di sorveglianza", avverte Julian Todt del team di ricerca KASTEL. Se una persona passa regolarmente davanti a un bar che gestisce una rete WiFi, potrebbe essere identificata senza accorgersene e successivamente riconosciuta, ad esempio, da autorità pubbliche o aziende.

Le reti WiFi sono ormai presenti praticamente in ogni abitazione, ufficio, ristorante e spazio pubblico, creando quella che i ricercatori descrivono come "un'infrastruttura di sorveglianza quasi nazionale". Il tragitto quotidiano attraverso ambienti dotati di WiFi diventa una scia di punti di identificazione. La portata del fenomeno è particolarmente preoccupante considerando che il metodo richiede solo apparecchiature WiFi standard, rendendo inevitabile una diffusione di massa.

Felix Morsbach, membro del team di ricerca, sottolinea che attualmente agenzie di intelligence o criminali informatici hanno modi più semplici per monitorare le persone, come l'accesso ai sistemi CCTV o ai videocitofoni. Tuttavia, le reti wireless onnipresenti potrebbero diventare un'infrastruttura di sorveglianza quasi completa con una caratteristica allarmante: sono invisibili e non destano sospetti.

Implicazioni per i diritti fondamentali

La natura nascosta di questo metodo è particolarmente preoccupante per il monitoraggio di manifestanti e dissidenti politici nei regimi autoritari. "La tecnologia è potente, ma allo stesso tempo comporta rischi per i nostri diritti fondamentali, specialmente per la privacy", avverte il Professor Strufe. I ricercatori hanno presentato le loro scoperte alla ACM Conference on Computer and Communications Security tenutasi a Taipei nell'ottobre 2025, chiedendo specificamente misure di protezione nel prossimo standard IEEE 802.11bf.

Lo standard IEEE 802.11bf è in fase di sviluppo per introdurre funzionalità di sensing nel WiFi, definendo protocolli essenziali per il rilevamento di presenza, il riconoscimento di gesti e il monitoraggio della salute. La finestra temporale per incorporare salvaguardie sulla privacy direttamente negli standard WiFi rimane aperta, ma probabilmente non per molto. Ogni mese di ritardo rende la protezione retroattiva esponenzialmente più difficile da implementare su miliardi di dispositivi esistenti.

Rischi emergenti e tecnologie future

Le preoccupazioni non si limitano al WiFi attuale. Con l'emergere del framework 6G chiamato "Integrated Sensing and Communications", la situazione è destinata a peggiorare ulteriormente. Questo approccio mira essenzialmente a standardizzare i segnali cellulari, consentendo a ogni stazione base di funzionare come un sistema radar MIMO altamente avanzato. Sebbene l'intenzione principale sia utilizzare questa tecnologia per monitorare il traffico e applicazioni simili, è indubbiamente destinata a essere sfruttata anche per attività di sorveglianza di massa e raccolta di intelligence.

I ricercatori stanno chiedendo lo sviluppo immediato di salvaguardie sulla privacy prima che questa tecnologia venga ampiamente sfruttata. Il tempismo è fondamentale: l'urgenza di definire standard adeguati deriva dal fatto che, una volta che la tecnologia sarà ampiamente diffusa, sarà molto più difficile implementare protezioni efficaci.

12/02/2026

Alphagenome: l'IA che predice la funzione del genoma da DNA.

AGI - DeepMind ha pubblicato su Nature uno studio su AlphaGenome, un modello di intelligenza artificiale progettato per prevedere misure funzionali del genoma direttamente dalla sequenza di DNA. Gli autori spiegano che il sistema analizza fino a 1 megabase (circa un milione di "lettere" di DNA) e produce previsioni ad altissima risoluzione, fino alla singola base.

Le predizioni coprono diverse modalità biologiche, tra cui espressione dei geni e avvio della trascrizione, accessibilità della cromatina, modifiche istoniche, legame dei fattori di trascrizione, contatti tra regioni di DNA e splicing, inclusa la previsione di siti e giunzioni con posizione e intensità dell'effetto. Il paper inquadra AlphaGenome come un tentativo di ridurre due vincoli tipici dei modelli "sequence-to-function": la scelta tra sequenze molto lunghe per cogliere effetti "a distanza" e sequenze più corte per predizioni precise "lettera per lettera", e la scelta tra sistemi molto forti su un singolo compito e modelli più generalisti che coprono più misure insieme.

Addestramento e risultati di performance

Addestrato su genoma umano e di topo, AlphaGenome punta a combinare una finestra di contesto ampia con predizioni dettagliate base per base su più tipologie di segnali. Sul fronte delle prestazioni, gli autori riportano che AlphaGenome eguaglia o supera i migliori modelli disponibili in 25 test su 26 nella predizione dell'effetto delle varianti. Tra i casi discussi c'è l'area vicino all'oncogene TAL1, dove la lettura su più modalità ricostruirebbe il meccanismo di varianti clinicamente rilevanti.

L'importanza del genoma non codificante

Il contesto è quello delle varianti non codificanti, che rappresentano la quota dominante del genoma: solo circa il 2% del DNA codifica direttamente proteine, mentre il restante 98% include regioni regolatorie che controllano quando, dove e quanto i geni vengono attivati. In questa prospettiva, DeepMind presenta AlphaGenome come uno strumento fondamentale per rendere più interpretabili gli effetti di piccole variazioni genetiche, con possibili ricadute su ricerca e comprensione biologica. Commenti esterni descrivono il modello come molto performante in test indipendenti, pur indicando margini di miglioramento e una dipendenza dalla qualità e dalla standardizzazione dei dati sperimentali disponibili.

AlphaGenome nel panorama dei modelli deepmind

A corredo dello studio, DeepMind colloca AlphaGenome nella linea dei suoi modelli "Alpha" per la biologia: dopo AlphaMissense, dedicato alle mutazioni nelle regioni codificanti, AlphaGenome si concentra soprattutto sulla parte non codificante e regolatoria del genoma. Il modello, già disponibile in versione preliminare per uso non commerciale, viene ora consolidato con la pubblicazione su Nature. DeepMind aggiunge infine che lo studio è accompagnato da strumenti per generare predizioni di tracce genomiche e per stimare l'effetto delle varianti a partire dalla sola sequenza, con l'obiettivo di facilitarne l'adozione nella comunità scientifica.

07/02/2026