2050 — Risorse per il lettore

Strumenti per il lettore

Queste pagine non prolungano il racconto: rendono consultabile il suo metodo. La mappa distingue i tre vocabolari controllati; la scheda conserva evidenze e decisioni lungo il ciclo di vita; il protocollo avanzato affronta il controllo a due sistemi. Seguono l’esempio di Davide, la nota sui personaggi, il glossario, la cronologia e le mappe dei temi.

Le voci distinguono, quando necessario, tre piani: fatti storici e tecnici documentati, scenari narrativi ambientati nel 2050 e proposte originali del libro. Per la verifica incrociata di fonti e riferimenti l’autore si è avvalso anche di strumenti di intelligenza artificiale; selezione delle fonti e responsabilità di ogni affermazione restano dell’autore.

Mappa dei tre vocabolari

Le tre liste rispondono a domande diverse. La modalità descrive il potere esercitato dal sistema; lo stato dell’evidenza qualifica ciascuna domanda del Test; la decisione organizzativa stabilisce che cosa viene autorizzato nel complesso. Non si sommano e non si traducono automaticamente l’una nell’altra.

Dal Test alla decisione

Assiste non equivale a Procedere; Sufficiente non equivale a un giudizio positivo. Se modello, dati, fornitore, scala o responsabili cambiano, il Test si riapre.

Scheda compilabile del Test del 2050

Sei pagine: identificazione; sette domande; monitoraggio; decisione e riesame. Compilare con fatti datati. Sufficiente vale nel perimetro scritto; Irrisolta richiede prova e scadenza; Bloccante restringe o ferma. Benefici non compensano Ricorso, Uscita o autorità d’arresto assenti.

Le sette domande — Scopo e Mandato

Le sette domande — Prova e Distribuzione

Le sette domande — Danno e Ricorso

Le sette domande — Uscita e monitoraggio

Passaggio al monitoraggio del ciclo di vita

Decisione e condizioni

Protocollo avanzato di prova a due sistemi

Un secondo sistema può cercare errori o condizioni contrarie; non costituisce una verifica indipendente per il solo fatto di avere un nome, un modello o un fornitore diverso. È un allegato alla Prova, non un secondo Test e non un modo per aggiungere voti.

Prima dell’uso definire risultato legittimo, azioni vietate, gruppi esposti, finestra del danno, divergenza capace di cambiare l’esito, responsabile e arresto. Provare in ombra, con casi avversi e soltanto dopo, se giustificato, su un volume limitato e reversibile. Il secondo sistema non risolve da solo conflitti di valori, disparità d’accesso, capacità organizzativa insufficiente o assenza di Ricorso.

Esempio compilato: Davide, 15 ottobre 2050

Il verbale distingue lo stato dell’evidenza dalla decisione organizzativa. Anche con sette domande documentate, un prodotto competente può ricevere Non delegare quando il beneficio residuo non sostiene supervisione, dipendenza e uscita nel contesto concreto.

Riapertura: 15 aprile 2051

Sei mesi dopo il no viene riesaminato senza essere cancellato. La proposta è nuova e più stretta; la prova resta separata dall’acquisto e conserva la possibilità concreta di rispondere ancora no.

Nota sui personaggi

Le scene si svolgono attorno al 2050, entro un arco di alcuni anni, e sono disposte per temi, non necessariamente in ordine cronologico. I personaggi non sono persone reali: sono figure narrative composte per mostrare scelte, conseguenze e limiti.

Figure portanti

Sofia —

Giovane adulta e sorella maggiore di Amir. Dagli studi universitari passa a un primo incarico in consulenza e impara a distinguere la disponibilità delle risposte dalla qualità del giudizio.

Amir —

Sedici anni, fratello minore di Sofia e studente. La musica generativa lo confronta con la facilità di produrre e con la fatica di verificare senza rinunciare a voler dire qualcosa.

Davide —

Professionista esperto alla guida di una piccola impresa. Porta un gemello contrattuale dalla prova alla non-adozione, ne assume il costo e sei mesi dopo riapre soltanto una proposta più stretta, senza trasformare il primo no in una condanna definitiva.

Luca —

Medico ospedaliero. Incontra Teresa nel percorso di cura e usa strumenti capaci di vedere regolarità che l’occhio umano può perdere, preservando evidenza, tempo e autorità per correggere o fermare la decisione clinica.

Elena —

Sindaca di una città media. Nei progetti logistici e nel campus digitale separa osservazione, identificazione e autorizzazione, negozia soglie e clausole d’arresto e non tratta la perdita prodotta dalla prudenza come una vittoria.

Karim —

Lavoratore della logistica e abitante di un quartiere urbano. Rende visibili gli effetti di metriche e sistemi di mobilità su sicurezza, reddito e movimento, sostenendo anche il costo temporaneo del Ricorso.

Teresa —

Settantotto anni, cardiopatica e diabetica, vedova da poco più di un anno. Vive sola con sensori discreti, distingue assistenza da presenza e conserva l’archivio autentico senza attivare la simulazione del marito.

Matteo —

Professionista della comunicazione civica in una città media. Non è giornalista né politico: risponde della provenienza, della pubblicazione e della correzione dei contenuti che l’ufficio firma.

Irene —

Consigliera comunale favorevole ai progetti del polo logistico e del campus. Rende visibile il costo presente dell’attesa, chiede tempi e conseguenze verificabili e conserva un dissenso documentato e riapribile.

Asha Said —

Responsabile operativa di una società partner a Mombasa. Nel Capitolo 14 misura continuità e uscita dal punto in cui un ordine digitale diventa una consegna reale, con autorità di sospendere nuove prese in carico.

Figure dell’Interludio II

Marta —

Guida un fornitore tecnologico di dodici persone. Mostra come il costo del controllo possa favorire chi possiede maggiore capacità amministrativa e propone una prova d’uscita proporzionata senza negare il divario competitivo.

Lidia —

Responsabile dell’acquisto pubblico nello stesso caso. Cerca una prova proporzionata senza indebolire comprensibilità, uscita e autorità d’arresto, e mantiene operativo il fascicolo anche quando il controllo costa.

Glossario

Una guida ai termini tecnici usati nel libro, spiegati per ciò che cambiano nella vita quotidiana. Le definizioni non sostituiscono standard, norme o manuali specialistici: chiariscono il significato con cui le parole vengono impiegate in queste pagine.

Intelligenza artificiale (IA) —

Insieme di tecniche che consentono a un sistema di svolgere compiti associati a capacità umane, come riconoscere, prevedere, tradurre, raccomandare o generare. Una prestazione convincente non dimostra da sola coscienza, esperienza o comprensione.

Apprendimento automatico (machine learning) —

Approccio in cui un modello modifica i propri parametri a partire da esempi, invece di ricevere soltanto regole scritte una per una. Ciò che apprende dipende dal problema formulato, dai dati e dai criteri con cui viene valutato.

Apprendimento profondo e reti neurali —

Una rete neurale è una struttura matematica di unità collegate e parametri modificabili durante l’addestramento. L’apprendimento profondo usa reti a più strati per costruire rappresentazioni utili di immagini, voce, linguaggio e altri segnali. Il nome richiama il cervello, ma non indica un piccolo cervello nascosto nel computer.

Transformer —

Architettura divenuta influente con il lavoro «Attention Is All You Need» del 2017. Usa meccanismi di auto-attenzione per pesare le relazioni fra le posizioni di una sequenza e permette di elaborarne molte in parallelo durante l’addestramento. Non «legge» un testo come una persona.

Modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) —

Modello neurale addestrato su grandi raccolte di testo per stimare quali token possano seguire un dato contesto disponibile. Nella generazione non sceglie necessariamente ogni volta l’alternativa più probabile: incidono istruzioni, contesto, metodo di selezione e fasi ulteriori di addestramento. La fluidità non garantisce verità o comprensione.

Token —

Unità convenzionale in cui un modello suddivide il testo: può coincidere con una parola, una parte di parola, un segno di punteggiatura o un’altra porzione. In questo libro il termine è usato soltanto in senso linguistico.

Dati di addestramento e dataset —

Un dataset è una raccolta organizzata per analisi, addestramento o valutazione; i dati di addestramento sono gli esempi usati per modificare i parametri di un modello. Copertura, provenienza, etichette e assenze dipendono da scelte su che cosa osservare, includere ed escludere e influenzano capacità ed errori.

Allucinazione —

Risposta plausibile ma falsa o non sostenuta, prodotta con la stessa fluidità di un’informazione corretta. È un termine d’uso, non l’indicazione che il sistema viva un’esperienza percettiva.

Algoritmo —

Procedura composta da passi o regole per trasformare dati e ottenere un risultato. Anche quando è formalizzato, incorpora scelte su obiettivi, categorie, soglie ed eccezioni.

Bias algoritmico —

Distorsione sistematica che può derivare dai dati, dalle etichette, dall’obiettivo o dal contesto d’uso e produrre effetti diseguali fra persone o gruppi.

Profilazione —

Trattamento di dati volto a valutare o prevedere aspetti di una persona, come preferenze, comportamento, affidabilità o rischio. La sua liceità e i suoi limiti dipendono dal contesto e dalle norme applicabili.

Sorveglianza predittiva —

Uso di dati e modelli per anticipare comportamenti o rischi e orientare controlli o interventi. Può trasformare una previsione in trattamento presente della persona e richiede limiti, verifica e contestabilità.

Intervallo non misurato —

Spazio temporaneo in cui una persona può esitare, contraddirsi o cambiare senza che ogni variazione produca subito un profilo operativo. Non è assenza assoluta di tecnologia né garanzia di libertà: una raccolta continua richiede un danno definito, uno scopo proporzionato e una scadenza verificabile.

Registro distribuito o blockchain —

Un registro distribuito conserva uno stato condiviso fra più soggetti; una blockchain ne è una possibile struttura. Può aiutare organizzazioni indipendenti a coordinarsi senza un unico gestore, ma non rende veri i dati inseriti, non elimina la fiducia e non è necessaria per identità digitale, credenziali verificabili o divulgazione selettiva.

Credenziale verificabile —

Attestazione composta da attributi pertinenti, rilasciata da un emittente responsabile e protetta perché un verificatore possa controllarne provenienza e integrità. La verifica tecnica non rende vero un fatto falso: contano qualità dell’emittente, procedure, stato della credenziale e possibilità di correggere o revocare.

Divulgazione selettiva —

Presentazione soltanto degli attributi necessari contenuti in una credenziale, lasciando nascosti gli altri. Riduce l’eccesso di informazioni, ma non garantisce da sola anonimato o impossibilità di collegare interazioni diverse.

Prova a conoscenza zero —

Prova crittografica che consente di dimostrare il possesso di un’informazione o il rispetto di una condizione senza rivelare il dato sottostante. È utile in alcuni contesti, ma non sostituisce una buona architettura di privacy e responsabilità.

Portafoglio digitale —

Strumento con cui una persona può conservare, presentare e gestire credenziali o attributi digitali. Deve prevedere sicurezza, accessibilità, recupero, revoca, delega e possibilità di assistenza; il controllo della persona non può diventare abbandono.

Identità digitale —

Insieme di mezzi e attributi con cui una persona o un’organizzazione viene riconosciuta nei sistemi. Non coincide con l’intera persona né con un singolo account. Identificazione, autenticazione e autorizzazione rispondono a domande diverse.

Autenticazione e autorizzazione —

L’autenticazione verifica i fattori associati a un’identità dichiarata, per esempio una credenziale, un dispositivo o più fattori combinati. L’autorizzazione stabilisce che cosa quel soggetto o sistema può fare nel contesto. Superare la prima non conferisce automaticamente la seconda.

Interoperabilità e portabilità —

L’interoperabilità permette a sistemi diversi di scambiare dati e riconoscere funzioni o attestazioni secondo regole comuni. La portabilità mantiene dati, identità, permessi, configurazioni e registri utilizzabili fuori dall’ambiente principale; è incompleta senza recupero, revoca, assistenza e delega delimitata. Nessuna delle due garantisce da sola continuità.

Minimizzazione dei dati —

Principio del GDPR secondo cui i dati personali devono essere adeguati, pertinenti e limitati a quanto necessario rispetto alle finalità del trattamento.

Minimizzazione della prova —

Proposta progettuale del libro: dimostrare soltanto ciò che serve a una decisione, senza consegnare l’intera biografia della persona. Estende la logica della proporzione alla progettazione delle verifiche digitali. Vedi anche: Credenziale verificabile; Divulgazione selettiva; Test del 2050.

Cloud —

Insieme di risorse informatiche remote usate per ospitare dati e servizi. La parola suggerisce leggerezza, ma il cloud dipende da edifici, reti, contratti, giurisdizioni, competenze ed energia.

Data center —

Struttura fisica che ospita server, reti, sistemi di raffreddamento e continuità elettrica. È una parte materiale, territoriale e organizzativa dell’infrastruttura digitale.

API —

Interfaccia di programmazione che stabilisce come due sistemi software possono richiedersi reciprocamente dati o azioni. Le API rendono possibile l’integrazione e, nello stesso tempo, creano dipendenze tecniche ed economiche.

Internet delle cose (IoT) —

Rete di oggetti fisici dotati di sensori, software e connessione, capaci di raccogliere dati o ricevere istruzioni: dispositivi medici, contatori, veicoli, semafori, elettrodomestici e molti altri.

Deepfake —

Immagine, audio o video sintetico che imita in modo convincente una persona reale. Provenienza e trasformazioni possono aiutare la verifica, ma nessun singolo segnale tecnico stabilisce da solo tutta la verità.

Fatica epistemica —

Condizione in cui il costo di ricostruire una conclusione cresce fino a indurre una persona a sospendere un giudizio rivedibile o a rinunciare a partecipare. Non coincide con credulità o disinteresse: dipende anche da interfacce, accesso alle fonti, tempo e capacità delle istituzioni di rendere praticabile la verifica.

Gemello digitale —

Rappresentazione computazionale di un oggetto, un processo o un sistema, aggiornata con dati per osservarne o simularne possibili stati. Non implica necessariamente un agente capace di agire in nome di una persona.

Gemello operativo —

Proposta del libro: agente software legato a un titolare e a un Mandato osservabile. Opera in modalità Assiste, Propone, Decide o Esegue soltanto entro compiti, dati, durata, soglie e autorità d’arresto dichiarati. Quando funziona come gemello-maestro, rende visibili passaggi, errori e alternative perché la competenza cresca e il bisogno dell’aiuto possa diminuire. Capacità, affidabilità e autorità restano distinte.

Test del 2050 —

Metodo decisionale non compensatorio proposto dal libro. Organizza, in quest’ordine, Scopo / Mandato / Prova / Distribuzione / Danno / Ricorso / Uscita. Ogni risposta riceve uno stato dell’evidenza — Sufficiente / Irrisolta / Bloccante — e conduce a una decisione organizzativa — Procedere / Limitare e provare / Non delegare / Interrompere. Non assegna un punteggio né certifica un prodotto: una condizione Bloccante non è compensata dagli altri benefici.

Mandato operativo —

Perimetro scritto che collega un titolare a una modalità — Assiste / Propone / Decide / Esegue — e precisa compiti, dati, persone interessate, luoghi, durata, volume, registri, soglie, azioni vietate e autorità d’arresto. Se cambiano modello, dati, fornitore, scala, compito o responsabili, il Mandato va ristretto o riesaminato; non coincide con la capacità tecnica.

Sovranità tecnologica, dipendenza strategica e voce infrastrutturale —

La sovranità è capacità relativa di comprendere, scegliere, negoziare e sostituire dipendenze, non autarchia. Una dipendenza diventa strategica quando riduce una capacità prima che esista un’altra via pratica. La voce infrastrutturale è il potere concreto di nominare il danno, sospendere, correggere, esportare e sostituire, non una consultazione senza conseguenza.

Diritto alla cancellazione, detto anche diritto all’oblio —

Nel GDPR, diritto a ottenere la cancellazione dei dati personali quando ricorrono le condizioni previste, con limiti ed eccezioni. Il GDPR non si applica ai dati delle persone decedute e le discipline nazionali differiscono. La direttiva digitale post mortem — consenso espresso, perimetro, revoca in vita e spegnimento — è una proposta del libro, non un diritto uniforme già vigente.

Archivio autentico, memoriale, simulazione post mortem e impersonazione —

L’archivio conserva tracce originali; il memoriale le organizza senza parlare come il defunto; la simulazione generativa produce risposte o rappresentazioni nuove a partire dai dati; l’impersonazione le presenta in modo ingannevole come provenienti dalla persona reale. Possesso dei file, parentela o pagamento non equivalgono al Mandato a generare una voce in prima persona.

Comprensibilità verificata —

Capacità di una persona o di un organismo indipendente di ricostruire perché un sistema ha prodotto un esito, provarlo su un caso ordinario e uno limite e usare quella verifica prima della conseguenza. Non coincide con una spiegazione generica o un fascicolo formalmente completo: se non può cambiare o fermare l’esito, il Mandato deve restringersi.

Opacità strutturale —

Forma di opacità che compare quando molti componenti, aggiornamenti, agenti e organizzazioni si combinano in modo che nessun attore possieda il quadro in tempo per controllare l’esito. Aprire il codice può aiutare senza risolverla. Vedi anche: Comprensibilità verificata; Tempo al danno e finestra di controllo; Bilancio della supervisione.

Capacità, affidabilità e autorità —

Tre domande diverse: che cosa un sistema sa fare, con quale regolarità lo fa nelle condizioni reali e che cosa gli è consentito fare in nome di qualcuno. Capacità e affidabilità non creano da sole autorità, né impongono l’adozione o la delega integrale.

Supervisione umana —

È sostanziale soltanto quando una persona identificabile dispone di evidenza leggibile, tempo, competenza e autorità per modificare o fermare l’azione, e quando passaggio, motivazione e controllo successivo restano registrati. La presenza o firma formale di un operatore non basta.

Ricorso sostanziale —

Possibilità concreta di ricevere una notifica comprensibile, conoscere e correggere gli elementi pertinenti e raggiungere senza ostacoli un ufficio capace di sospendere l’effetto, riaprire il caso e comunicare un esito motivato entro tempi compatibili con il danno.

Danno residuo e fascicolo operativo —

Un’applicazione onesta del Test non promette danno zero. Il fascicolo mantiene valore quando distingue fonti originarie, annotazioni umane e sintesi generate, ammette ciò che non è ricostruibile e collega evidenze, riparazioni e restrizioni. Serve a imparare e correggere, non a dichiarare perfetto il controllo.

Tempo al danno e finestra di controllo —

Il tempo al danno separa l’errore dalla conseguenza; la finestra di controllo è il tempo realmente utilizzabile per riconoscere, ricostruire e intervenire. La supervisione è sostanziale soltanto se le operazioni necessarie rientrano in quella finestra; altrimenti diventa nominale.

Bilancio della supervisione —

Rapporto fra il volume e la velocità delle decisioni da controllare e le risorse umane disponibili per farlo con attenzione. Quando il carico supera stabilmente la capacità di verifica, l’intervento umano diventa una firma tardiva. Vedi anche: Supervisione umana; Comprensibilità verificata; Modalità degradata.

Continuità, modalità degradata e competenza residua —

La continuità preserva una funzione essenziale, registrando anche i costi trasferiti a utenti e personale. La modalità degradata offre un servizio deliberatamente più stretto, con limiti dichiarati, durante il guasto. La competenza residua è il sapere e l’autorità locali necessari per attivarlo, gestire eccezioni e riconciliare il lavoro al ritorno del sistema.

Prova d’uscita —

Verifica pratica, prima dell’adozione e poi periodica, che dati, registri, configurazioni e permessi possano essere esportati, ricostruiti, usati in modalità degradata e riportati in funzione senza il fornitore principale. Una clausola di portabilità non basta se l’organizzazione non riesce a riprendere il lavoro, registrare le perdite e tornare senza dipendenza nascosta.

Provenienza dei contenuti —

Informazioni verificabili su acquisizione, origine, trasformazioni e approvazioni di un contenuto. Distribuiscono responsabilità e aiutano a ricostruire una storia tecnica, ma non certificano da sole sincerità, contesto o verità; metadati incompleti non rendono automaticamente falso un documento.

Licenza viva —

Proposta del libro per l’uso di una voce, immagine o opera in sistemi generativi: consenso delimitato per scopo e durata, tracciabilità degli usi, compenso quando previsto, possibilità di revoca e trattamento delle opere derivate. Non descrive una licenza uniforme già riconosciuta dal diritto vigente. Vedi anche: Provenienza dei contenuti; Mandato operativo; Test del 2050.

Analisi del ciclo di vita (LCA) —

Metodo per valutare gli impatti ambientali lungo fasi e confini dichiarati, dalle materie prime al fine vita. I risultati dipendono da obiettivo, unità funzionale, dati e perimetro e non sono confrontabili se questi elementi cambiano senza essere dichiarati.

Metabolismo materiale —

Modo di leggere l’infrastruttura digitale attraverso ciò che entra, circola e resta: energia, acqua, minerali, apparecchiature, lavoro, emissioni e rifiuti. È una lente proposta dal libro, non una metrica unica; i confronti richiedono confini, unità e localizzazione dichiarati. Vedi anche: Analisi del ciclo di vita; Prelievo e consumo idrico; Sovranità tecnologica.

Prelievo e consumo idrico —

Il prelievo è l’acqua rimossa da una fonte; il consumo è la quota non immediatamente restituita all’ambiente locale. Confonderli rende poco leggibili i confronti fra siti, tecnologie e stagioni.

Decisione unicamente automatizzata —

Nel senso dell’articolo 22 GDPR, decisione adottata senza intervento umano significativo che produce effetti giuridici o incide in modo analogo significativamente sulla persona. Ambito, eccezioni e garanzie dipendono dal diritto applicabile.

Sistema di IA ad alto rischio —

Categoria giuridica dell’AI Act riferita a sistemi individuati secondo funzione, contesto e condizioni previste dal regolamento. Non è sinonimo generico di sistema pericoloso e comporta obblighi specifici con applicazione progressiva.

Modello di IA per finalità generali (GPAI) —

Modello capace di svolgere un’ampia gamma di compiti e di essere integrato in sistemi diversi. Nell’AI Act è una categoria regolatoria distinta dal singolo sistema che lo incorpora.

Cronologia essenziale

Questa cronologia seleziona i passaggi necessari a orientarsi nel libro e qualifica ogni voce come fatto o sintesi storica, fatto normativo, scenario narrativo o proposta dell’autore.

1950 —

Fatto storico. Alan Turing pubblica «Computing Machinery and Intelligence» e sostituisce la domanda astratta «le macchine possono pensare?» con il gioco dell’imitazione, spostando l’attenzione sul comportamento osservabile.

1955–1956 —

Fatto storico. John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon preparano la proposta per il seminario estivo di Dartmouth; l’espressione artificial intelligence diventa la bandiera di un nuovo campo di ricerca.

Fine anni Cinquanta —

Sintesi storica. Il perceptron di Frank Rosenblatt alimenta l’idea che una macchina possa apprendere da esempi, mentre hardware, dati e metodi restano ancora limitati.

1966 —

Fatto storico. Joseph Weizenbaum presenta ELIZA, programma semplice capace di produrre, attraverso regole e parole chiave, una sorprendente impressione di ascolto.

1969 —

Fatto e sintesi storica. Marvin Minsky e Seymour Papert analizzano i limiti dei perceptron semplici. Gli inverni successivi dipendono anche dal divario fra promesse, finanziamenti, calcolo e risultati.

1969 —

Fatto storico infrastrutturale. ARPANET trasmette il primo messaggio fra due nodi, rendendo concreta una rete a commutazione di pacchetto da cui si svilupperanno architetture di comunicazione più ampie.

1 gennaio 1983 —

Fatto storico infrastrutturale. ARPANET completa la transizione a TCP/IP: reti diverse possono comunicare attraverso una famiglia comune di protocolli, passaggio decisivo verso Internet come rete di reti.

1986 —

Fatto storico. David Rumelhart, Geoffrey Hinton e Ronald Williams mostrano in modo influente come la retropropagazione dell’errore possa addestrare reti a più strati.

1989–1991 —

Fatto storico infrastrutturale. Tim Berners-Lee propone al CERN il World Wide Web nel 1989, ne sviluppa browser e server iniziali e nel 1991 il progetto comincia a uscire dal laboratorio, aprendo la rete alla navigazione ipertestuale.

1997 —

Fatto storico. Deep Blue sconfigge Garry Kasparov in un incontro di sei partite, rendendo visibile al grande pubblico la forza del calcolo in un dominio con regole chiuse.

Tra gli anni Novanta e i primi Duemila —

Sintesi storica. Internet, il Web e i servizi mobili trasformano la rete da ambiente specialistico a infrastruttura quotidiana; archivi, identità, comunicazioni e servizi cominciano a dipendere da sistemi interconnessi.

2012 —

Fatto storico. AlexNet ottiene un risultato nettamente migliore nella competizione ImageNet usando processori grafici e rende evidente l’accelerazione dell’apprendimento profondo nel riconoscimento delle immagini.

2017 —

Fatto storico. Il lavoro «Attention Is All You Need» presenta l’architettura Transformer, destinata a diventare centrale nei grandi modelli linguistici e in molti sistemi generativi.

30 novembre 2022 —

Fatto storico. ChatGPT viene presentato al pubblico come anteprima di ricerca e rende l’IA conversazionale accessibile su scala quotidiana.

Anni 2010 e 2020 —

Sintesi storica. Cloud, data center, API, piattaforme e oggetti connessi si combinano in infrastrutture sempre più invisibili, dalle quali dipendono lavoro, sanità, amministrazione, mobilità e informazione.

1 agosto 2024 —

Fatto normativo. Entra in vigore il Regolamento (UE) 2024/1689, detto AI Act. Le sue disposizioni si applicano progressivamente: la data non coincide con l’entrata in funzione simultanea di tutti gli obblighi.

Attorno al 2050 —

Scenario narrativo. Le vignette, ordinate per temi, coprono alcuni anni. Gli intervalli di quattordici e diciotto mesi appartengono al filo di Asha; i riesami a sei mesi riguardano invece Marta/Lidia e Davide; date, costi, tempi, quantità, capacità e assetti geopolitici futuri sono parametri di scenario, non previsioni o valori osservati. Include progetti limitati, interrotti e non adottati.

Proposte del libro —

Proposta dell’autore. Test del 2050, minimizzazione della prova, gemello operativo, licenza viva e direttiva digitale post mortem sono strumenti da sperimentare, correggere o abbandonare: non fatti compiuti, diritto uniforme o previsioni.

Indice dei temi

Il libro ritorna sulle stesse domande da scale diverse. La mappa indica dove ogni tema viene sviluppato e usa titoli stabili, così i rinvii resistono ai cambi di pagina.

Indice di nomi, norme e standard

Indice compatto delle occorrenze sostanziali nel testo e negli apparati. Affianca l’Indice dei temi senza reintrodurre l’indice analitico delle edizioni precedenti.

Persone

• Alan Turing 10, 285
• Amir 27, 126, 139
• Asha Said 207, 209, 214
• Claude Shannon 285
• Davide 51, 87, 248
• Elena 63, 192, 251
• Frank Rosenblatt 285
• Geoffrey Hinton 286
• Irene 70, 191, 252
• John McCarthy 285
• Joseph Weizenbaum 11, 285
• Karim 54, 65, 71
• Lidia 179, 183
• Luca 96, 105, 253
• Marta 179, 182
• Marvin Minsky 285
• Matteo 121, 128, 251
• Seymour Papert 285
• Sofia 9, 77, 252
• Teresa 106, 227, 235
• Tim Berners-Lee 286

Norme e quadri regolatori

• AI Act — Regolamento (UE) 2024/1689 171, 287, 296
• Digital Services Act — Regolamento (UE) 2022/2065 298
• Diritto d’autore nel mercato unico digitale — Direttiva (UE) 2019/790 298
• Dispositivi medico-diagnostici in vitro — Regolamento (UE) 2017/746 296
• Dispositivi medici — Regolamento (UE) 2017/745 296
• GDPR — Regolamento (UE) 2016/679 278
• decisioni unicamente automatizzate (art. 22) 295
• dati delle persone decedute e disciplina italiana (art. 2-terdecies) 232
• Identità digitale europea — Regolamento (UE) 2024/1183 294
• Lavoro tramite piattaforme digitali — Direttiva (UE) 2024/2831 295

Standard, specifiche e protocolli

• ISO 14040 e ISO 14044 — valutazione del ciclo di vita 299
• NIST SP 800-63-4 — Digital Identity Guidelines 294
• OpenID for Verifiable Credential Issuance 1.0 (OID4VCI) 294
• OpenID for Verifiable Presentations 1.0 (OID4VP) 294
• TCP/IP 286
• W3C Verifiable Credential Data Integrity 1.0 294
• W3C Verifiable Credentials Data Model 2.0 294

Note finali

Le note documentano i passaggi storici, tecnici e normativi che richiedono una fonte. Le scene del 2050 e le proposte dell’autore non sono presentate come fatti presenti. Ogni nota è collocata sotto il capitolo pertinente; i riferimenti restano leggibili e affiancano il codice stabile [SRC-…] della corrispondente voce nella Bibliografia documentale.

Capitolo 1

• 1. Turing, Dartmouth e il lessico dell’intelligenza artificiale. Il gioco dell’imitazione è descritto a partire dal saggio di A. M. Turing del 1950; la proposta di Dartmouth del 1955 documenta firmatari, congettura e uso programmatico dell’espressione artificial intelligence. Riferimenti principali: Turing (1950) [SRC-TURING-1950]; proposta di Dartmouth (1955) [SRC-DARTMOUTH-1955].
• 2. Perceptron e inverni dell’IA. Il testo distingue i limiti teorici analizzati da Minsky e Papert da hardware, dati, finanziamenti e aspettative. Riferimenti principali: Rosenblatt (1958) [SRC-ROSENBLATT-1958]; Minsky e Papert (1969; edizione ampliata 1987) [SRC-MINSKY-PAPERT-1969].
• 3. Retropropagazione, Deep Blue, AlexNet e Transformer. Le tappe sono documentate rispettivamente dal lavoro di Rumelhart, Hinton e Williams, dall’archivio IBM, dal lavoro su AlexNet e da Attention Is All You Need. Riferimenti principali: Rumelhart, Hinton e Williams (1986) [SRC-RHW-1986]; archivio IBM su Deep Blue (1997) [SRC-IBM-DEEPBLUE]; Krizhevsky, Sutskever e Hinton (2012) [SRC-ALEXNET-2012]; Vaswani et al. (2017) [SRC-TRANSFORMER-2017].
• 4. ELIZA e ChatGPT. Il funzionamento a regole di ELIZA deriva dall’articolo di Weizenbaum; la data del 30 novembre 2022 e la qualifica di anteprima di ricerca derivano dalla documentazione ufficiale di OpenAI. Riferimenti principali: Weizenbaum (1966) [SRC-ELIZA-1966]; OpenAI (2022) [SRC-OPENAI-CHATGPT].

Capitolo 2

• 5. Credenziali verificabili, firme e portafogli. I ruoli emittente–titolare–verificatore, l’integrità delle prove e le modalità di presentazione sono documentati dalle raccomandazioni W3C e dalle specifiche OpenID. La firma verifica una chiave e l’integrità; il legame fra chiave ed ente richiede un sistema di fiducia. Per la distinzione fra registro distribuito e blockchain si rinvia anche alla panoramica tecnica NIST. Riferimenti principali: W3C, Verifiable Credentials Data Model 2.0 (2025) [SRC-W3C-VC20]; W3C, Data Integrity 1.0 (2025) [SRC-W3C-DI]; W3C, JOSE e COSE per credenziali verificabili (2025) [SRC-W3C-JOSE]; OpenID Foundation, OID4VCI 1.0 (2025) [SRC-OID4VCI]; OpenID Foundation, OID4VP 1.0 (2025) [SRC-OID4VP]; NIST IR 8202 (2018) [SRC-NIST-8202].
• 6. Minimizzazione, divulgazione selettiva e identità digitale europea. Il GDPR impone dati adeguati, pertinenti e limitati al necessario; il regolamento europeo sull’identità digitale disciplina portafogli volontari e divulgazione selettiva. Il quadro di implementazione della Commissione, aggiornato il 22 giugno 2026, mantiene il rilascio dei wallet nazionali entro la fine del 2026; l’Architecture and Reference Framework ufficiale è giunto alla versione 2.9.0 del 21 maggio 2026 e continua a essere affiancato da atti di esecuzione, specifiche e implementazioni di riferimento. Riferimenti principali: Regolamento (UE) 2016/679 (GDPR) [SRC-S34-005]; Regolamento (UE) 2024/1183 sull’identità digitale europea [SRC-S34-008]; Commissione europea, implementazione EUDI Wallet e ARF v2.9.0 [SRC-S34-009]; NIST SP 800-63-4 (2025) [SRC-NIST-ID4].

Capitolo 4

• 7. Decisioni automatizzate e trasformazione del lavoro. L’art. 22 GDPR riguarda decisioni unicamente automatizzate con effetti giuridici o analogamente significativi. Al 17 luglio 2026 sono applicabili i divieti, gli obblighi di alfabetizzazione e le regole sui modelli di IA per finalità generali. Per i GPAI, gli obblighi dell’art. 53 si applicano dal 2 agosto 2025; il codice finale del 10 luglio 2025 è la versione corrente e, in base al calendario indicato dalla Commissione, l’enforcement dell’AI Office è previsto dal 2 agosto 2026 per i nuovi modelli e dal 2 agosto 2027 per quelli già sul mercato. La direttiva sul lavoro tramite piattaforme va recepita entro il 2 dicembre 2026, termine non ancora scaduto alla verifica. L’indice ILO 2025 misura l’esposizione delle mansioni e indica come esito più probabile la trasformazione dei ruoli, non una previsione di posti eliminati. La soglia del libro è deliberatamente più ampia. Riferimenti principali: Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act) [SRC-S34-001]; Commissione europea — AI Act Service Desk, art. 53 [SRC-S34-004]; Commissione europea, General-Purpose AI Code of Practice (2025) [SRC-S34-021]; Regolamento (UE) 2016/679 (GDPR) [SRC-S34-005]; EDPB, linee guida su decisioni automatizzate e profilazione [SRC-S34-006]; CGUE, SCHUFA, C-634/21 (2023) [SRC-S34-007]; Direttiva (UE) 2024/2831 sul lavoro tramite piattaforme [SRC-S34-012]; ILO, Working Paper 140 (2025) [SRC-ILO-GENAI-JOBS25].

Capitoli 5–6

• 8. Biometria urbana ed educazione. Il diritto UE vieta o limita usi biometrici determinati, soprattutto nelle attività di contrasto, ma non stabilisce un divieto uniforme di ogni riconoscimento facciale urbano. La formula del capitolo 5 è una soglia politica dell’autore. Per l’educazione, UNESCO raccomanda governance umanocentrica, protezione dei dati, validazione pedagogica e approcci adeguati all’età; le istituzioni future del capitolo 6 sono scenari, non previsioni. Riferimenti principali: Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act) [SRC-S34-001]; AI Act, art. 5 [SRC-S34-011]; EDPB, linee guida sul riconoscimento facciale nelle attività di contrasto [SRC-S34-017]; UNESCO, guida sull’IA generativa nell’educazione (2023) [SRC-UNESCO-GENAI-ED23].

Capitolo 8

• 9. IA sanitaria e salute mentale. AI Act, regolamenti sui dispositivi medici e sui dispositivi diagnostici in vitro si combinano in base a funzione, destinazione d’uso e classificazione. Secondo MDCG 2019-11 rev.1, la qualificazione del software dipende dalla destinazione d’uso dichiarata e non dal fatto che operi su dispositivo, cloud o altra piattaforma. La guida congiunta AIB 2025-1/MDCG 2025-6 chiarisce inoltre che la qualifica ad alto rischio ai sensi dell’AI Act non modifica da sola la classe MDR o IVDR. La responsabilità clinica dipende anche dal diritto professionale nazionale; la non delegabilità proposta nel libro non è presentata come regola uniforme vigente. WHO richiede valutazione di rischi e benefici, qualità dei dati, trasparenza, monitoraggio e responsabilità lungo il ciclo di vita; la documentazione istituzionale non dimostra un’efficacia terapeutica universale degli strumenti conversazionali. Nel 2026 WHO ha aggiunto un rapporto sull’adozione dell’IA sanitaria nei 27 Stati UE e un discussion paper sull’IA nella policy sanitaria informata dalle evidenze: entrambi rafforzano il bisogno di governance, supervisione e giudizio umano senza sostituire le precedenti guide clinico-regolatorie. Riferimenti principali: Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act) [SRC-S34-001]; Regolamento (UE) 2017/745 sui dispositivi medici [SRC-S34-015]; Regolamento (UE) 2017/746 sui dispositivi diagnostici in vitro [SRC-S34-016]; MDCG 2019-11 rev.1 (2025) [SRC-MDCG-MDSW25]; AIB 2025-1 / MDCG 2025-6 [SRC-MDCG-AIA25]; WHO, etica e governance dell’IA sanitaria (2021) [SRC-WHO-AI-HEALTH21]; WHO, considerazioni regolatorie sull’IA sanitaria (2023) [SRC-WHO-AI-REG23]; WHO, guida sui modelli multimodali per la salute (edizione 2024; pagina WHO datata 2025) [SRC-WHO-LMM24-25]; WHO/Europe, preparazione dei sistemi sanitari all’IA nell’UE (2026) [SRC-WHO-AI-EU26]; WHO, IA e policy sanitaria informata dalle evidenze (2026) [SRC-WHO-AI-POLICY26].

Capitolo 9

• 10. Contenuti sintetici. L’art. 50 AI Act prevede dal 2 agosto 2026 obblighi di trasparenza per determinate interazioni e categorie di contenuti sintetici o deepfake. Il codice UE finale del 10 giugno 2026 è volontario e orienta marcatura ed etichettatura. L’opinione della Commissione dell’8 luglio 2026 e la valutazione dell’AI Board del 9 luglio lo considerano uno strumento adeguato per favorire la conformità, ma l’adesione non prova da sola il rispetto dell’art. 50. Né marcatura né provenienza equivalgono a verità o creano una procedura universale di contestazione. L’attribuzione e la definizione del «dividendo del bugiardo» seguono Robert Chesney e Danielle Keats Citron (2019). Riferimenti principali: Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act) [SRC-S34-001]; AI Act, art. 50 [SRC-S34-003]; Commissione europea, Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content e valutazioni di adeguatezza (2026) [SRC-S34-020]; Chesney e Citron (2019) [SRC-LIARS-DIVIDEND].

Capitolo 10

• 11. Diritto d’autore e addestramento. La direttiva DSM distingue eccezioni per estrazione di testo e dati e riserva dei diritti; dal 2 agosto 2025 l’AI Act applica ai fornitori di modelli di IA per finalità generali obblighi che includono una politica di conformità al diritto d’autore dell’Unione e una sintesi sufficientemente dettagliata dei contenuti usati per l’addestramento, ferme le transizioni previste per modelli già immessi sul mercato. Licenze, consenso, eccezioni e contenziosi restano variabili e lo stile non è trattato come diritto di proprietà uniforme. Riferimenti principali: Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act) [SRC-S34-001]; AI Act, art. 53 [SRC-S34-004]; Direttiva (UE) 2019/790 sul diritto d’autore [SRC-S34-013].

Capitolo 11

• 12. Minori, solitudine e compagni artificiali. AI Act e Digital Services Act proteggono i minori in fattispecie definite, ma non esiste una regola unica su ogni forma di intimità simulata. WHO documenta la vulnerabilità della salute mentale in adolescenza e tratta solitudine e isolamento come problemi di salute pubblica; UNICEF formula salvaguardie fondate sui diritti dell’infanzia. Il policy brief UNICEF del giugno 2026 sui chatbot-compagni identifica rischi specifici e lacune regolatorie, ma chiede anche ulteriore ricerca su benefici e danni: è guida di policy, non prova clinica. L’inchiesta FTC del 2025 attesta attenzione regolatoria, non dimostra da sola effetti clinici. I rischi di attaccamento, dipendenza e spostamento delle relazioni umane sono plausibili e richiamati dalle guide e dalle ricognizioni disponibili, ma non costituiscono esiti inevitabili né effetti causali già stabiliti. Il limite su amore, esclusività, gelosia e abbandono è una proposta dell’autore. Riferimenti principali: Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act) [SRC-S34-001]; Regolamento (UE) 2022/2065 (Digital Services Act) [SRC-S34-010]; AI Act, art. 5 [SRC-S34-011]; WHO, salute mentale degli adolescenti (2025) [SRC-WHO-ADOLESCENT25]; WHO, Commission on Social Connection (2025) [SRC-WHO-CONNECTION25]; UNICEF, Guidance on AI and Children 3.0 (2025) [SRC-UNICEF-AI-CHILD25]; UNICEF, When AI becomes a friend (2026) [SRC-UNICEF-COMPANIONS26]; FTC, inchiesta sui chatbot-compagni (2025) [SRC-FTC-COMPANIONS25].

Capitolo 12

• 13. Profilazione, contestazione, intervento umano e audit di equità. Informazione, rettifica, opposizione e intervento umano hanno basi e perimetri diversi nel GDPR; il capitolo li riunisce dichiaratamente in una soglia civile proposta. L’art. 10, par. 5, dell’AI Act consente ai fornitori di sistemi ad alto rischio, a condizioni rigorose, il trattamento eccezionale di categorie particolari strettamente necessario a individuare e correggere bias: non è un’autorizzazione generale agli audit di equità. Riferimenti principali: Regolamento (UE) 2016/679 (GDPR) [SRC-S34-005]; EDPB, linee guida su decisioni automatizzate e profilazione [SRC-S34-006]; CGUE, SCHUFA, C-634/21 (2023) [SRC-S34-007]; Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act), art. 10, par. 5 [SRC-S34-001].

Capitolo 13

• 14. Energia, acqua, materiali e rifiuti elettronici. Le affermazioni su data center, domanda elettrica, uso dell’acqua, materiali critici e fine vita sono sostenute da rapporti IEA, Berkeley Lab, USGS e ONU; il corpo evita di presentare come dati reali quantità rigide e attribuisce gli impatti a filiere, localizzazione e ciclo di vita. Nella terminologia USGS, il prelievo è l’acqua rimossa dalla fonte, mentre il consumo è la parte non immediatamente restituita all’ambiente locale. Le norme ISO 14040 e ISO 14044 richiedono che una valutazione del ciclo di vita comprenda obiettivo e campo di applicazione, inventario, valutazione degli impatti e interpretazione. Questi confini metodologici non sostituiscono dati di sito: ogni futura quantificazione dovrà indicare fonte, sito, stagione, unità funzionale e confini del sistema. Riferimenti principali: IEA, Energy and AI (2025) [SRC-IEA-EAI25]; Lawrence Berkeley National Laboratory, Data Center Energy Usage Report (2024) [SRC-LBNL-DC24]; USGS, Water-Use Terminology [SRC-USGS-WATER]; ISO 14040:2006 e ISO 14044:2006 [SRC-ISO-LCA14040-44]; USGS, Mineral Commodity Summaries (2026) [SRC-USGS-MCS26]; IEA, Global Critical Minerals Outlook (2025) [SRC-IEA-CM25]; ITU e UNITAR, Global E-waste Monitor (2024) [SRC-UNITAR-EW24]. I valori della tabella del progetto cittadino — capacità, ore, energia, acqua, materiali e costi — sono parametri costruiti per lo scenario: non derivano da un impianto reale, non sono benchmark di mercato e non sono offerti come previsione. Servono a mostrare il metodo di confronto quando unità, stagione e confini sono dichiarati.
• 15. Calcolo orbitale: dimostrazioni, annunci e scenario. Per costruire il passaggio sul calcolo orbitale sono state distinte tre categorie documentali: dimostrazioni già lanciate, annunci futuri e scenario 2050. Le pagine di Starcloud e Axiom documentano soltanto attività proprie; la pagina di Google Research documenta un progetto annunciato e non un lancio avvenuto. I vincoli di esposizione ed eclissi, accumulo, rigetto radiativo, massa, affidabilità, manutenzione, comunicazioni, durata e ciclo di vita sono verificati su due livelli: ASCEND/CORDIS come studio istituzionale di fattibilità, non fonte indipendente, e letteratura tecnica indipendente. Riferimenti principali: Starcloud, Starcloud-1 [SRC-STARCLOUD1-25]; Axiom Space, Orbital Data Centers [SRC-AXIOM-ODC26]; Google Research, Project Suncatcher (2025) [SRC-GOOGLE-SUNCATCHER25]; Commissione europea, CORDIS ASCEND [SRC-CORDIS-ASCEND]; Turyshev (2026) [SRC-TURYSHEV-ODC26]; Al Ahmad, Memon e Pecht (2026) [SRC-ALAHMAD-SBDC26]; Wilson et al. (2023) [SRC-WILSON-LCSA23]; Murphy et al. (2023) [SRC-MURPHY-REENTRY23].

Capitolo 14

• 16. Filiere e semiconduttori. La specializzazione delle filiere è documentata da NIST e GAO; UNCTAD offre il quadro su capacità, distribuzione e sviluppo inclusivo dell’IA. Quanto ai controlli statunitensi, la regola finale BIS del 15 gennaio 2026 (91 FR 1684; 15 CFR parts 742, 744 e 748) modifica da presunzione di diniego a valutazione caso per caso la policy di esame per determinate merci di calcolo avanzato esportate dagli Stati Uniti verso utenti finali in Cina o Macao, se ricorrono condizioni specifiche; non disciplina allo stesso modo tutti i semiconduttori. La regola 91 FR 17851, pubblicata il 9 aprile 2026 ed efficace dal 7 aprile, proroga fino al 31 dicembre 2026 lo status transitorio di alcuni Authorized IC Designers, senza sostituire la policy di gennaio; le FAQ BIS del maggio 2026 costituiscono guida operativa. Ambito e requisiti devono essere verificati sulle EAR vigenti e sulla transazione concreta. Il Chips Act 2.0 europeo resta una proposta della Commissione del giugno 2026, non diritto già approvato. Riferimenti principali: NIST, filiera dei semiconduttori (2023) [SRC-NIST-CHIPS-SUPPLY]; GAO, filiera dei semiconduttori (2022) [SRC-GAO-SEMI22]; Commissione europea, European Chips Act [SRC-EU-CHIPS]; Commissione europea, proposta Chips Act 2.0 (2026) [SRC-EU-CHIPS2-26]; Bureau of Industry and Security, regole e guida sui semiconduttori (2026) [SRC-BIS-AC26]; UNCTAD, Technology and Innovation Report (2025) [SRC-UNCTAD-TIR25].
• 17. Cavi, cloud e cybersicurezza. La decisione finale CMA del 31 luglio 2025 sul mercato britannico dell’infrastruttura cloud pubblica rileva effetti avversi sulla concorrenza e raccomanda di valutare indagini SMS su Microsoft e AWS. Nel marzo 2026 il Board della CMA ha scelto invece un pacchetto di azioni che include il monitoraggio degli impegni su tariffe di uscita e interoperabilità e un’indagine SMS sull’ecosistema software di Microsoft, avviata il 14 maggio 2026. Questi sviluppi non equivalgono a una designazione SMS né dimostrano abuso in ogni mercato. Il rapporto finale dell’International Advisory Body on Submarine Cable Resilience, istituito congiuntamente da ITU e ICPC, è stato approvato il 10 luglio 2026 e tratta resilienza, riparazione, mitigazione del rischio e diversità geografica dei cavi. ENISA Threat Landscape 2025 resta l’edizione annuale più recente; il rapporto ENISA del 7 luglio 2026 sulla cybersecurity nell’era dell’IA di frontiera aggiunge raccomandazioni iniziali contro minacce a velocità macchina e non è una nuova edizione del Threat Landscape. Le configurazioni geopolitiche del capitolo restano scenari condizionati, non previsioni. Riferimenti principali: ITU e ICPC, rapporto sulla resilienza dei cavi sottomarini (2026) [SRC-ITU-CABLES26]; CMA, decisione finale sul mercato cloud (2025) e azioni 2026 [SRC-CMA-CLOUD25]; ENISA, Threat Landscape (2025) [SRC-ENISA-TL25] e Cybersecurity in the Frontier AI Era (2026) [SRC-ENISA-FRONTIER26]; ONU, rapporto OEWG sulla sicurezza delle TIC (2021) [SRC-UN-CYBER].
• 18. Mombasa e Corridoio Nord. Per l’inquadramento geografico di Mombasa, Kenya Ports Authority documenta il collegamento multimodale del porto con il retroterra; la Northern Corridor Transit and Transport Coordination Authority documenta la rotta multimodale fra il porto di Mombasa e i paesi senza sbocco sul mare della regione dei Grandi Laghi. Nessun dato quantitativo su capacità, distanze o tempi di transito è trasferito nel testo. Riferimenti principali: Kenya Ports Authority, Port of Mombasa [SRC-KPA-MOMBASA]; Northern Corridor Transit and Transport Coordination Authority, Who We Are [SRC-NCTTCA-NORTHERN-CORRIDOR].

Capitolo 15

• 19. Dati delle persone decedute, lutto e aldilà digitale. Il GDPR non si applica ai dati dei defunti e consente discipline nazionali. In Italia l’art. 2-terdecies del Codice privacy permette a soggetti determinati di esercitare alcuni diritti, con limiti. La letteratura etica citata inquadra responsabilità e trattamento postumo dei dati, ma non fornisce una base clinica per affermare benefici o danni universali dei griefbot. L’oblio post mortem del libro resta una proposta. Riferimenti principali: Regolamento (UE) 2016/679 (GDPR) [SRC-S34-005]; Garante privacy, eredità digitale e art. 2-terdecies [SRC-S34-018]; Öhman e Floridi (2018) [SRC-OHMAN-AFTERLIFE18].

Cronologia essenziale

• 20. ARPANET, TCP/IP e World Wide Web. Le tappe della Cronologia essenziale sono documentate da DARPA, Internet Society e CERN. Riferimenti principali: DARPA, ARPANET [SRC-DARPA-ARPANET-1969]; Internet Society, TCP/IP [SRC-ISOC-TCPIP-1983]; CERN, storia del Web [SRC-CERN-WEB-HISTORY]; CERN, apertura del Web [SRC-CERN-WEB-1991].

Bibliografia documentale

Questa sezione raccoglie le fonti effettivamente usate per verificare le affermazioni fattuali e normative del libro. Ogni voce distingue, secondo il caso, fonte primaria, standard, atto normativo, proposta, guida interpretativa, rapporto istituzionale, articolo scientifico, preprint o fonte aziendale; versione, data e stato sono indicati quando rilevanti. Il codice [SRC-…] è un identificatore tecnico stabile e compare anche nelle Note finali, accanto al riferimento leggibile.

Storia dell’intelligenza artificiale e delle reti

• [SRC-TURING-1950] A. M. Turing, Computing Machinery and Intelligence. Oxford University Press / Mind. 1950. Fonte primaria. https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433.
• [SRC-DARTMOUTH-1955] John McCarthy, Marvin L. Minsky, Nathaniel Rochester, Claude E. Shannon, A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. Dartmouth College archive. 1955. Fonte primaria / archivio ufficiale. https://jmc.stanford.edu/articles/dartmouth/dartmouth.pdf.
• [SRC-ROSENBLATT-1958] Frank Rosenblatt, The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain. Psychological Review. 1958. Fonte primaria. https://doi.org/10.1037/h0042519.
• [SRC-MINSKY-PAPERT-1969] Marvin Minsky e Seymour Papert, Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry. MIT Press, 1969; edizione ampliata, 1987. Fonte primaria; la pagina dell’editore rinvia all’edizione ampliata. https://mitpress.mit.edu/9780262631112/perceptrons/.
• [SRC-RHW-1986] David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton, Ronald J. Williams, Learning representations by back-propagating errors. Nature. 1986. Fonte primaria. https://doi.org/10.1038/323533a0.
• [SRC-IBM-DEEPBLUE] IBM, Deep Blue. 1997. Archivio aziendale ufficiale. Accesso: 2026. https://www.ibm.com/history/deep-blue.
• [SRC-ALEXNET-2012] Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton, ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. NeurIPS. 2012. Fonte primaria. https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.
• [SRC-TRANSFORMER-2017] Ashish Vaswani et al., Attention Is All You Need. NeurIPS / arXiv. 2017. Fonte primaria. https://arxiv.org/abs/1706.03762.
• [SRC-ELIZA-1966] Joseph Weizenbaum, ELIZA—A Computer Program for the Study of Natural Language Communication Between Man and Machine. Communications of the ACM. 1966. Fonte primaria. https://doi.org/10.1145/365153.365168.
• [SRC-OPENAI-CHATGPT] OpenAI, Introducing ChatGPT. 2022-11-30. Annuncio aziendale ufficiale. https://openai.com/index/chatgpt/.
• [SRC-DARPA-ARPANET-1969] DARPA, ARPANET. 1969. Archivio istituzionale ufficiale. Accesso: 2026. https://www.darpa.mil/news/features/arpanet.
• [SRC-ISOC-TCPIP-1983] Internet Society, New Year’s Day Marks 30th Anniversary of Major Milestone for Global Internet. 2013-01-01. Documentazione istituzionale. https://www.internetsociety.org/news/press-releases/2013/new-years-day-marks-30th-anniversary-of-major-milestone-for-global-internet/.
• [SRC-CERN-WEB-HISTORY] CERN, A short history of the Web. Archivio istituzionale ufficiale. Accesso: 2026. https://home.cern/science/computing/the-birth-of-the-web/short-history-web/.
• [SRC-CERN-WEB-1991] CERN, The open internet and the web. 2013-04-30. Documentazione ufficiale. https://home.cern/open-internet-and-web/.

Identità digitale, credenziali e standard

• [SRC-W3C-VC20] W3C Verifiable Credentials Working Group, Verifiable Credentials Data Model v2.0. 2025-05-15. W3C Recommendation. https://www.w3.org/TR/vc-data-model-2.0/.
• [SRC-W3C-DI] W3C Verifiable Credentials Working Group, Verifiable Credential Data Integrity 1.0. 2025-05-15. W3C Recommendation. https://www.w3.org/TR/vc-data-integrity/.
• [SRC-W3C-JOSE] W3C Verifiable Credentials Working Group, Securing Verifiable Credentials using JOSE and COSE. 2025-05-15. W3C Recommendation. https://www.w3.org/TR/vc-jose-cose/.
• [SRC-OID4VCI] OpenID Foundation, OpenID for Verifiable Credential Issuance 1.0. 2025-09-16. Final Specification. https://openid.net/specs/openid-4-verifiable-credential-issuance-1_0.html.
• [SRC-OID4VP] OpenID Foundation, OpenID for Verifiable Presentations 1.0. 2025-07-09. Final Specification. https://openid.net/specs/openid-4-verifiable-presentations-1_0.html.
• [SRC-NIST-ID4] National Institute of Standards and Technology, Digital Identity Guidelines, NIST SP 800-63-4. 2025-07-31. Standard tecnico finale. https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-63-4.
• [SRC-NIST-8202] Dylan Yaga et al., Blockchain Technology Overview, NISTIR 8202. 2018-10-03. Rapporto tecnico ufficiale. https://doi.org/10.6028/NIST.IR.8202.

Sanità, società, educazione, lavoro e sviluppo

• [SRC-WHO-AI-HEALTH21] World Health Organization, Ethics and governance of artificial intelligence for health. 2021-06-28. Linee guida istituzionali. https://www.who.int/publications/i/item/9789240029200.
• [SRC-WHO-AI-REG23] World Health Organization, Regulatory considerations on artificial intelligence for health. 2023-10-19. Quadro istituzionale di considerazioni regolatorie, non regolamento. https://www.who.int/publications/i/item/9789240078871.
• [SRC-WHO-LMM24-25] World Health Organization, Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models. Edizione e citazione bibliografica WHO: 2024; pagina istituzionale corrente datata 2025-03-25. https://www.who.int/publications/i/item/9789240084759; https://www.who.int/publications/b/70584.
• [SRC-WHO-AI-EU26] WHO Regional Office for Europe, Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the European Union. 2026-04-20. Rapporto istituzionale sulla preparazione dei sistemi sanitari nei 27 Stati membri dell’UE; non prova clinica di efficacia. WHO/EURO:2026-12707-52481-81471. https://www.who.int/europe/publications/i/item/WHO-EURO-2026-12707-52481-81471.
• [SRC-WHO-AI-POLICY26] World Health Organization, Artificial intelligence and evidence-informed policy: emerging challenges and opportunities: discussion paper. 2026-04-25. Documento tecnico istituzionale; richiede supervisione, valutazioni d’impatto e giudizio umano. https://www.who.int/publications/i/item/B09667.
• [SRC-MDCG-MDSW25] Medical Device Coordination Group, MDCG 2019-11 rev.1, Guidance on Qualification and Classification of Software in Regulation (EU) 2017/745 — MDR and Regulation (EU) 2017/746 — IVDR. 2025-06-17. Guida ufficiale della Commissione europea, non atto legislativo. https://health.ec.europa.eu/document/download/b45335c5-1679-4c71-a91c-fc7a4d37f12b_en.
• [SRC-MDCG-AIA25] Artificial Intelligence Board / Medical Device Coordination Group, AIB 2025-1 — MDCG 2025-6, Interplay between the Medical Devices Regulation, the In Vitro Diagnostic Medical Devices Regulation and the Artificial Intelligence Act. 2025. Guida congiunta ufficiale, non atto legislativo. https://health.ec.europa.eu/document/download/b78a17d7-e3cd-4943-851d-e02a2f22bbb4_en.
• [SRC-WHO-ADOLESCENT25] World Health Organization, Mental health of adolescents. Aggiornato 2025-09-01. Scheda istituzionale. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/adolescent-mental-health.
• [SRC-WHO-CONNECTION25] World Health Organization, From loneliness to social connection: charting a path to healthier societies — Report of the WHO Commission on Social Connection. 2025-06-30. Rapporto istituzionale. https://www.who.int/groups/commission-on-social-connection/report.
• [SRC-UNICEF-AI-CHILD25] UNICEF Innocenti, Guidance on AI and Children, Version 3.0. 2025-12. Guida istituzionale fondata sui diritti dell’infanzia. https://www.unicef.org/innocenti/reports/policy-guidance-ai-children.
• [SRC-UNICEF-COMPANIONS26] UNICEF, When AI becomes a friend: Child rights risks, harms, and regulatory responses to AI chatbots and companions. 2026-06. Policy brief; ricognizione regolatoria aggiornata al 2026-05-15, non prova clinica. https://www.unicef.org/documents/when-ai-becomes-friend-child-rights-risks.
• [SRC-FTC-COMPANIONS25] U.S. Federal Trade Commission, FTC Launches Inquiry into AI Chatbots Acting as Companions. 2025-09-11. Atto d’inchiesta regolatoria, non risultato clinico. https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2025/09/ftc-launches-inquiry-ai-chatbots-acting-companions.
• [SRC-UNESCO-GENAI-ED23] UNESCO, Guidance for generative AI in education and research. 2023-09-07, pagina aggiornata 2026-01-16. Guida istituzionale. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research.
• [SRC-ILO-GENAI-JOBS25] Paweł Gmyrek et al., Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure. ILO Working Paper 140. 2025-05-20. Rapporto di ricerca istituzionale. https://doi.org/10.54394/HETP0387.
• [SRC-OHMAN-AFTERLIFE18] Carl Öhman, Luciano Floridi, An ethical framework for the digital afterlife industry. Nature Human Behaviour, 2, 318–320. 2018-04-09. Articolo scientifico. https://doi.org/10.1038/s41562-018-0335-2.
• [SRC-UNCTAD-TIR25] UN Trade and Development, Technology and Innovation Report 2025: Inclusive artificial intelligence for development. 2025-04-07. Rapporto ONU. https://unctad.org/publication/technology-and-innovation-report-2025.

Energia, materiali e geopolitica delle infrastrutture

• [SRC-IEA-EAI25] International Energy Agency (IEA), Energy and AI. 2025-04-10. Rapporto istituzionale. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai.
• [SRC-LBNL-DC24] Arman Shehabi et al., 2024 United States Data Center Energy Usage Report. Lawrence Berkeley National Laboratory / U.S. Department of Energy, 2024-12-19. Rapporto tecnico ufficiale. DOI 10.71468/P1WC7Q. https://eta.lbl.gov/publications/2024-lbnl-data-center-energy-usage-report.
• [SRC-USGS-WATER] U.S. Geological Survey, Water-Use Terminology. Pagina ufficiale. Accesso: 2026-07-15. Definizioni operative di withdrawal e consumptive use. https://www.usgs.gov/mission-areas/water-resources/science/water-use-terminology.
• [SRC-ISO-LCA14040-44] International Organization for Standardization, ISO 14040:2006, Environmental management — Life cycle assessment — Principles and framework; ISO 14044:2006, Environmental management — Life cycle assessment — Requirements and guidelines. Edizioni correnti confermate nel 2022. Standard metodologici. https://www.iso.org/standard/37456.html; https://www.iso.org/standard/38498.html.
• [SRC-USGS-MCS26] U.S. Geological Survey, Mineral Commodity Summaries 2026. Versione 1.3, maggio 2026. Rapporto ufficiale. https://doi.org/10.3133/mcs2026.
• [SRC-IEA-CM25] International Energy Agency (IEA), Global Critical Minerals Outlook 2025. 2025. Rapporto istituzionale. https://www.iea.org/reports/global-critical-minerals-outlook-2025.
• [SRC-UNITAR-EW24] UNITAR SCYCLE e International Telecommunication Union, Global E-waste Monitor 2024. 2024-03-20. Rapporto ONU. https://www.itu.int/hub/publication/d-gen-e_waste-01-2024/.
• [SRC-STARCLOUD1-25] Starcloud, Starcloud-1. Pagina aziendale su attività propria; dichiara il lancio del satellite nel novembre 2025, senza provare scala o fattibilità commerciale. Accesso: 2026-07-17. https://www.starcloud.com/starcloud-1.
• [SRC-AXIOM-ODC26] Axiom Space, Orbital Data Centers. Pagina aziendale su attività propria; dichiara il lancio dei primi due nodi dedicati in orbita terrestre bassa l’11 gennaio 2026. Accesso: 2026-07-17. https://www.axiomspace.com/orbital-data-center.
• [SRC-GOOGLE-SUNCATCHER25] Google Research, Exploring a space-based, scalable AI infrastructure system design. 2025-11-04. Annuncio aziendale del Project Suncatcher; i due satelliti prototipo previsti per l’inizio del 2027 restano un progetto annunciato, non un lancio avvenuto. Accesso: 2026-07-17. https://research.google/blog/exploring-a-space-based-scalable-ai-infrastructure-system-design/.
• [SRC-CORDIS-ASCEND] Commissione europea, CORDIS, Advanced Space Cloud for European Net zero emissions and Data sovereignty (ASCEND), grant agreement 101082517: Fact Sheet e Periodic Reporting. Progetto: 2023-01-01–2024-04-30; rapporto aggiornato: 2026-01-14. Scheda e rapporto istituzionali di fattibilità; non fonte tecnica indipendente. DOI progetto 10.3030/101082517. Accesso: 2026-07-17. https://cordis.europa.eu/project/id/101082517; https://cordis.europa.eu/project/id/101082517/reporting.
• [SRC-TURYSHEV-ODC26] Slava G. Turyshev, Orbital Data Centers: Spacecraft Constraints and Economic Viability. 2026-04-29. Preprint tecnico indipendente, arXiv:2604.27197. DOI 10.48550/arXiv.2604.27197. Accesso: 2026-07-17. https://arxiv.org/abs/2604.27197; https://doi.org/10.48550/arXiv.2604.27197.
• [SRC-ALAHMAD-SBDC26] Mahmoud Al Ahmad, Qurban Memon e Michael Pecht, Reliability and Risk in Space-Based Data Centers: A Lifecycle Assessment of Orbital Cloud Infrastructure. Applied Sciences, 16(11), 5247. 2026-05-23. Articolo tecnico indipendente peer-reviewed. DOI 10.3390/app16115247. Accesso: 2026-07-17. https://www.mdpi.com/2076-3417/16/11/5247; https://doi.org/10.3390/app16115247.
• [SRC-WILSON-LCSA23] Andrew R. Wilson, Massimiliano Vasile, Christie Maddock e Keith Baker, Implementing life cycle sustainability assessment for improved space mission design. Integrated Environmental Assessment and Management, 19, 1002–1022, 2023. Articolo tecnico indipendente peer-reviewed. DOI 10.1002/ieam.4722. Accesso: 2026-07-17. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ieam.4722; https://doi.org/10.1002/ieam.4722.
• [SRC-MURPHY-REENTRY23] Daniel M. Murphy et al., Metals from spacecraft reentry in stratospheric aerosol particles. Proceedings of the National Academy of Sciences, 120(43), 2023. Articolo scientifico indipendente peer-reviewed; copia nel repository istituzionale NOAA. DOI 10.1073/pnas.2313374120. Accesso: 2026-07-17. https://repository.library.noaa.gov/view/noaa/58476; https://doi.org/10.1073/pnas.2313374120.
• [SRC-KPA-MOMBASA] Kenya Ports Authority, Port of Mombasa. Pagina istituzionale sul collegamento multimodale del porto con il retroterra. Accesso: 2026-07-17. https://kpa.co.ke/Ports/PortOfMombasa.
• [SRC-NCTTCA-NORTHERN-CORRIDOR] Northern Corridor Transit and Transport Coordination Authority, Who We Are. Pagina istituzionale sul Corridoio Nord fra il porto di Mombasa e i paesi senza sbocco sul mare della regione dei Grandi Laghi. Accesso: 2026-07-17. https://www.ttcanc.org/node/70.
• [SRC-NIST-CHIPS-SUPPLY] NIST, Vision for Success: Facilities for Semiconductor Materials and Manufacturing Equipment. NIST / CHIPS for America. 2023-06-22. Documentazione ufficiale. https://www.nist.gov/chips/vision-success-facilities-semiconductor-materials-and-manufacturing-equipment.
• [SRC-GAO-SEMI22] U.S. Government Accountability Office, Semiconductor Supply Chain: Policy Considerations from Selected Experts for Reducing Risks and Mitigating Shortages. 2022-07-26. Rapporto ufficiale. https://www.gao.gov/products/gao-22-105923.
• [SRC-EU-CHIPS] Commissione europea, European Chips Act. Pagina istituzionale sul quadro vigente; non atto normativo. Accesso: 2026. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/european-chips-act.
• [SRC-EU-CHIPS2-26] Commissione europea, Proposal for the Chips Act 2.0. 2026-06-03. Proposta legislativa, non diritto vigente. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/proposal-chips-act-20.
• [SRC-BIS-AC26] U.S. Bureau of Industry and Security, Revision to License Review Policy for Advanced Computing Commodities. Regola finale, 91 FR 1684, 15 CFR parts 742, 744 e 748, pubblicata ed efficace il 2026-01-15; Extension of Authorized Integrated Circuit Designer Status, 91 FR 17851, pubblicata il 2026-04-09 ed efficace dal 2026-04-07; Guidance on Advanced Computing Items, FAQ di 2026-05. Atti e guida ufficiali; applicazione da verificare sulle EAR vigenti e sulla transazione concreta. Accesso: 2026-07-17. https://www.federalregister.gov/documents/2026/01/15/2026-00789/revision-to-license-review-policy-for-advanced-computing-commodities; https://www.bis.gov/regulations/federal-register-notices; https://www.bis.gov/regulations/ear/744; https://www.bis.gov/regulations/ear/748.
• [SRC-ITU-CABLES26] International Telecommunication Union e International Cable Protection Committee, International Advisory Body on Submarine Cable Resilience — Report of the Working Groups 2026. Approvato 2026-07-10. Rapporto istituzionale finale. https://www.itu.int/hub/publication/s-iab-wg-2026/.
• [SRC-CMA-CLOUD25] UK Competition and Markets Authority, Cloud services market investigation — final decision. 2025-07-31. Decisione regolatoria finale sul mercato britannico dell’infrastruttura cloud pubblica; aggiornamento: Actions on cloud and business software through the UK digital markets competition regime, 2026-03-31, e avvio dell’indagine SMS sull’ecosistema software di Microsoft, 2026-05-14. https://www.gov.uk/cma-cases/cloud-services-market-investigation; https://www.gov.uk/government/publications/business-software-and-cloud-services.
• [SRC-ENISA-TL25] ENISA, ENISA Threat Landscape 2025. 2025-10-01. Rapporto ufficiale. https://www.enisa.europa.eu/publications/enisa-threat-landscape-2025.
• [SRC-ENISA-FRONTIER26] ENISA, ENISA’s view on Cybersecurity in the Frontier AI Era. 2026-07-07. Rapporto ufficiale con raccomandazioni iniziali per capacità operative contro minacce a velocità macchina; non sostituisce il Threat Landscape annuale. https://www.enisa.europa.eu/publications/enisas-view-on-cybersecurity-in-the-frontier-ai-era.
• [SRC-UN-CYBER] Nazioni Unite, Final substantive report of the Open-ended Working Group on developments in the field of information and telecommunications in the context of international security, A/75/816. 2021-03-18. Rapporto ufficiale ONU. https://digitallibrary.un.org/record/3908015.

Diritto, regolazione e linee guida istituzionali

• [SRC-LIARS-DIVIDEND] Robert Chesney e Danielle Keats Citron, Deep Fakes: A Looming Challenge for Privacy, Democracy, and National Security. California Law Review, vol. 107, 2019, pp. 1753–1819. Fonte primaria del concetto di «liar’s dividend»; DOI 10.15779/Z38RV0D15J. https://www.californialawreview.org/print/deep-fakes-a-looming-challenge-for-privacy-democracy-and-national-security.
• [SRC-S34-001] Parlamento europeo e Consiglio, Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act). 2024-06-13. Diritto vigente; applicazione progressiva. CELEX 32024R1689; ELI reg/2024/1689/oj. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng.
• [SRC-S34-003] Commissione europea — AI Act Service Desk, AI Act — Article 50: Transparency obligations for providers and deployers of certain AI systems. Servizio ufficiale relativo all’art. 50 del Regolamento (UE) 2024/1689. Accesso: 2026-07-17. https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-50.
• [SRC-S34-004] Commissione europea — AI Act Service Desk, AI Act — Article 53: Obligations for providers of general-purpose AI models. Servizio ufficiale relativo all’art. 53 del Regolamento (UE) 2024/1689. Accesso: 2026-07-17. https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-53.
• [SRC-S34-005] Parlamento europeo e Consiglio, Regolamento (UE) 2016/679 (GDPR). 2016-04-27. Diritto vigente. CELEX 32016R0679; ELI reg/2016/679/oj. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj/eng.
• [SRC-S34-006] Article 29 Data Protection Working Party, Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679, WP251 rev.01. Fatte proprie dall’European Data Protection Board il 2018-05-25. Guida interpretativa ufficiale; non fonte legislativa. https://www.edpb.europa.eu/documents/guideline/automated-decision-making-and-profiling_en.
• [SRC-S34-007] Corte di giustizia dell’Unione europea, SCHUFA Holding (Scoring), C-634/21. 2023-12-07. Giurisprudenza vincolante nell’interpretazione del diritto UE. ECLI:EU:C:2023:957. https://infocuria.curia.europa.eu/tabs/redirect/juris/document/document.jsf?docid=280426&doclang=en.
• [SRC-S34-008] Parlamento europeo e Consiglio, Regolamento (UE) 2024/1183 che istituisce il quadro europeo relativo a un’identità digitale. 2024-04-11. Diritto vigente. CELEX 32024R1183; ELI reg/2024/1183/oj. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1183/oj/eng.
• [SRC-S34-009] Commissione europea, European Digital Identity Wallet implementation. Pagina aggiornata: 2026-06-22. Il quadro prevede wallet degli Stati membri entro fine 2026; il repository ufficiale dell’Architecture and Reference Framework indica come release corrente la v2.9.0 del 2026-05-21. Pagina istituzionale e specifica tecnica. Accesso: 2026-07-17. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/eudi-wallet-implementation; https://github.com/eu-digital-identity-wallet/eudi-doc-architecture-and-reference-framework/releases/tag/v2.9.0.
• [SRC-S34-010] Parlamento europeo e Consiglio, Regolamento (UE) 2022/2065 sui servizi digitali (DSA). 2022-10-19. Diritto vigente. CELEX 32022R2065; ELI reg/2022/2065/oj. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2022/2065/oj/eng.
• [SRC-S34-011] Commissione europea — AI Act Service Desk, AI Act — Article 5: Prohibited AI practices. Servizio ufficiale relativo all’art. 5 del Regolamento (UE) 2024/1689. Accesso: 2026-07-14. https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-5.
• [SRC-S34-012] Parlamento europeo e Consiglio, Direttiva (UE) 2024/2831 relativa al miglioramento delle condizioni di lavoro nel lavoro mediante piattaforme digitali. 2024-10-23. Diritto UE da recepire; ambito settoriale. CELEX 32024L2831; ELI dir/2024/2831/oj. https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2024/2831/oj/eng.
• [SRC-S34-013] Parlamento europeo e Consiglio, Direttiva (UE) 2019/790 sul diritto d’autore nel mercato unico digitale. 2019-04-17. Diritto UE recepito con differenze nazionali. CELEX 32019L0790; ELI dir/2019/790/oj. https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj/eng.
• [SRC-S34-020] Commissione europea, Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content. Versione finale pubblicata 2026-06-10; Commission Opinion dell’8 luglio 2026 e valutazione dell’AI Board del 9 luglio 2026 sull’adeguatezza. Strumento volontario per l’attuazione dell’art. 50 AI Act; l’adesione non costituisce prova conclusiva di conformità. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/commission-publishes-code-practice-marking-and-labelling-ai-generated-content; https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-opinion-assessment-code-practice-transparency-ai-generated-content.
• [SRC-S34-021] Commissione europea, General-Purpose AI Code of Practice. Versione finale pubblicata il 2025-07-10. Strumento volontario di supporto alla conformità; gli obblighi GPAI si applicano dal 2025-08-02 e l’enforcement dell’AI Office dal 2026-08-02 per i nuovi modelli e dal 2027-08-02 per quelli esistenti. Accesso: 2026-07-17. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/general-purpose-ai-code-practice-now-available.
• [SRC-S34-015] Parlamento europeo e Consiglio, Regolamento (UE) 2017/745 relativo ai dispositivi medici. 2017-04-05. Diritto vigente. CELEX 32017R0745; ELI reg/2017/745/oj. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2017/745/oj/eng.
• [SRC-S34-016] Parlamento europeo e Consiglio, Regolamento (UE) 2017/746 relativo ai dispositivi medico-diagnostici in vitro. 2017-04-05. Diritto vigente. CELEX 32017R0746; ELI reg/2017/746/oj. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2017/746/oj/eng.
• [SRC-S34-017] European Data Protection Board, Guidelines 05/2022 on the use of facial recognition technology in the area of law enforcement. Versione finale 2.0, 2023-05-17. Guida interpretativa ufficiale; non legge. https://www.edpb.europa.eu/system/files/2023-05/edpb_guidelines_202304_frtlawenforcement_v2_en.pdf.
• [SRC-S34-018] Garante per la protezione dei dati personali, Eredità digitale e art. 2-terdecies del Codice privacy. Guida istituzionale; base normativa: d.lgs. 196/2003, art. 2-terdecies. Accesso: 2026-07-14. https://www.garanteprivacy.it/temi/internet-e-nuove-tecnologie/eredita-digitale.

Letture di approfondimento

Queste opere ampliano il percorso storico, politico e filosofico del libro. Salvo quando compaiono anche nella Bibliografia documentale, non sono fonti delle sue affermazioni fattuali o normative.

• Bostrom, Nick. Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press, 2014.
• Christian, Brian. The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values. W. W. Norton & Company, 2020.
• Crawford, Kate. Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press, 2021.
• Eubanks, Virginia. Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor. St. Martin’s Press, 2018.
• Floridi, Luciano. The Fourth Revolution: How the Infosphere Is Reshaping Human Reality. Oxford University Press, 2014.
• O’Neil, Cathy. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown, 2016.
• Russell, Stuart. Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control. Viking, 2019.
• Zuboff, Shoshana. The Age of Surveillance Capitalism. PublicAffairs, 2019.