La Minaccia Orwelliana dell’IA: Sorveglianza invece che Fantascienza
In una recente discussione su The Ben & Marc Show di a16z, l’esperto di criptovalute e IA David Sacks ha condiviso una prospettiva convincente sui rischi dell’intelligenza artificiale. Ha sottolineato che il pericolo reale non sono le ribellioni di robot in stile Hollywood, ma il controllo orwelliano dell’informazione e la sorveglianza. Sacks ha avvertito che la capacità dell’IA di monitorare i cittadini e manipolare i dati rappresenta una minaccia molto più immediata rispetto agli scenari speculativi di ribellione delle macchine. Questo articolo esamina come tali poteri di sorveglianza possano erodere le libertà personali e i processi democratici, collegandoli a modelli storici di controllo dell’informazione.
Sacks ha specificamente criticato l’amministrazione Biden e stati progressisti come California e Colorado per le loro mosse regolatorie aggressive sulle leggi di protezione dei consumatori dell’IA che mirano alla discriminazione algoritmica. Ha sostenuto che questi passi potrebbero involontariamente modellare gli strumenti di IA per riflettere pregiudizi ideologici governativi, costruendo sistemi che distorcono l’informazione per fini politici. La preoccupazione è che i quadri regolatori possano essere utilizzati per manipolare l’opinione pubblica invece di salvaguardare i diritti dei consumatori.
A questo proposito, Sacks ha indicato il doppio ruolo dell’IA come assistente personale e strumento di spionaggio. Man mano che i sistemi di IA apprendono tutto sugli utenti, ha notato, si trasformano in dispositivi ideali per il controllo governativo. Ciò crea una situazione in cui l’IA potrebbe alterare la storia in tempo reale per adattarsi alle narrazioni politiche correnti, cambiando il modo in cui le persone accedono e comprendono le informazioni. Gli effetti vanno oltre le questioni di privacy per colpire il cuore stesso della partecipazione democratica informata.
A differenza delle narrazioni più ottimistiche sull’IA che mettono in luce i benefici tecnologici, gli avvertimenti di Sacks offrono una controprospettiva concreta che evidenzia i pericoli di governance piuttosto che le capacità tecniche. Mentre alcuni esperti spingono per il potenziale dell’IA per la crescita economica e le nuove idee, Sacks si concentra sulle ricadute politiche e sociali del controllo centralizzato, aggiungendo un’attrito vitale al dibattito in corso sull’IA.
È probabilmente vero che la minaccia orwelliana dell’IA segna un momento cruciale nel progresso tecnologico in cui le scelte politiche di oggi potrebbero decidere se l’IA potenzia o controlla. Man mano che l’IA si integra più profondamente nella vita quotidiana, il compromesso tra innovazione e sicurezza ne plasmerà l’effetto finale sulla società e sulle libertà personali.
Ciò di cui stiamo realmente parlando è l’IA orwelliana. Parliamo di un’IA che ti mente, che distorce una risposta, che riscrive la storia in tempo reale per servire un’agenda politica attuale delle persone al potere
David Sacks
Filosofia Regolatoria: Punire l’Abuso vs Regolare gli Strumenti
David Sacks ha spinto per un ripensamento fondamentale della strategia regolatoria, affermando che i policymaker dovrebbero prendere di mira coloro che abusano della tecnologia IA invece di controllare gli strumenti o i loro creatori. Questa visione mette in discussione le abitudini regolatorie attuali che spesso mirano direttamente alle aziende tecnologiche, proponendo che i sistemi legali tradizionali abbiano già mezzi sufficienti per affrontare gli usi dannosi. L’idea si basa sulla separazione tra ciò che la tecnologia può fare e come viene utilizzata in modo improprio nelle situazioni reali.
Sacks ha sottolineato che la discriminazione è vietata da varie leggi anti-discriminazione, rendendo possibilmente superflue ulteriori norme sull’IA. Ha suggerito che le imprese che utilizzano l’IA per scelte discriminatorie potrebbero affrontare accuse secondo le regole attuali, eliminando la necessità di nuovi quadri complessi mirati agli sviluppatori di IA. Questo metodo cerca di mantenere viva l’innovazione garantendo al contempo la responsabilità attraverso percorsi legali affidabili.
Sostenendo questa posizione, Sacks ha evidenziato i mal di testa reali della regolamentazione diretta degli strumenti di IA, poiché indovinare tutti i possibili utilizzi durante lo sviluppo è quasi impossibile. Man mano che l’IA diventa più generale e flessibile, una regolamentazione su larga scala diventa più difficile da applicare senza uccidere la creatività. La natura mutevole delle applicazioni di IA significa che i piani regolatori rischiano di svanire rapidamente o di bloccare buoni utilizzi per errore.
Rispetto a stili regolatori più interventisti, l’approccio di Sacks si adatta alle idee libertarie che sottolineano la responsabilità personale rispetto al controllo preventivo. Mentre alcuni regolatori sostengono che i poteri speciali dell’IA richiedono autorità di vigilanza personalizzate, Sacks sostiene che concentrarsi sui risultati piuttosto che sugli strumenti fornisce un piano regolatorio più flessibile ed efficace che cambia con i progressi tecnologici.
In questo contesto, mescolare queste visioni regolatorie mostra tensioni più ampie nella creazione di regole tecnologiche tra il pensiero safety-first e il supporto all’innovazione. Man mano che le capacità dell’IA crescono, questo equilibrio sarà più importante sia per il vantaggio economico che per la crescita etica, richiedendo analisi intelligenti su come modificare i vecchi sistemi legali piuttosto che abbandonarli.
Presumibilmente la discriminazione è già illegale, quindi se sei già responsabile per questo […] Non abbiamo realmente bisogno di andare contro lo sviluppatore dello strumento perché possiamo già andare contro l’azienda [utente] che ha preso quella decisione
David Sacks
Cripto vs IA: Approcci Regolatori Divergenti
David Sacks ha messo in luce una netta divisione nel pensiero regolatorio tra criptovaluta e intelligenza artificiale, osservando che mentre l’amministrazione Trump sostiene un approccio light-touch per l’IA per favorire l’innovazione, vuole regole chiare per le cripto. Questa differenza mostra come varie tecnologie inneschino risposte regolatorie uniche basate sui rischi percepiti, le fasi di sviluppo e il potenziale economico. La spinta delle cripto per la certezza regolatoria si scontra con l’attuale scenario normativo dell’IA, che rimane più lasco e basato su prove.
Sacks ha chiarito che con l’IA, la paura principale è liberare l’innovazione per mantenere una leadership nella corsa globale all’IA, specialmente contro rivali tecnologici come la Cina. Questa tattica innovation-first mette velocità e adattabilità al di sopra della supervisione completa, mostrando preoccupazioni che troppe regole possano consegnare vittorie ai concorrenti. L’attenzione è sulla creazione di ambienti in cui le aziende statunitensi di IA possano crescere rapidamente con pochi limiti.
Al contrario, la regolamentazione delle cripto lavora sull’istituzione di linee guida ferme per aiutare l’espansione del settore e il coinvolgimento dei grandi player. La posizione pro-regole del team Trump sulle cripto cerca di dare la stabilità richiesta per un uso ampio affrontando al contempo frodi, riciclaggio di denaro e problemi di sicurezza dei consumatori. Questo divario nel metodo riflette la posizione più forte delle cripto nei mercati finanziari e la loro necessità di chiarezza regolatoria per attrarre capitali istituzionali.
Sostenendo questa analisi, mosse recenti mostrano l’uso istituzionale delle cripto in accelerazione, con le partecipazioni in Bitcoin di società pubbliche che raggiungono cifre importanti e quadri regolatori come il MiCA europeo che creano spazi ordinati per i servizi di asset digitali. Nel frattempo, la regolamentazione dell’IA rimane più frammentata, con luoghi diversi che testano modi assortiti per destreggiarsi tra innovazione e gestione del rischio.
Confrontando questi percorsi regolatori si rivela come le caratteristiche tecnologiche influenzino la creazione di politiche. Gli usi finanziari delle cripto richiedono stabilità e prevedibilità, mentre la promessa più ampia dell’IA ha bisogno di spazio per applicazioni sconosciute. Questa divisione potrebbe causare problemi man mano che queste tecnologie si fondono maggiormente in aree come l’IA decentralizzata e la gestione dei dati basata su blockchain.
È probabilmente vero che la divisione regolatoria tra cripto e IA riflette le loro fasi di crescita diverse e gli impatti sociali percepiti. Man mano che entrambe le tecnologie cambiano, le loro rotte regolatorie potrebbero incontrarsi, ma le tattiche attuali sottolineano il legame sottile tra innovazione, rischio e governance nelle tecnologie emergenti.
Monopoli dei Dati e la Sfida Infrastrutturale delle Cripto
La rapida ascesa dell’IA ha creato un problema infrastrutturale chiave per il mondo delle cripto, poiché le aziende di IA creano monopoli dei dati che potrebbero rendere inutili i successi decentralizzati. Prove da studi di settore mostrano che aziende come OpenAI, Google e Anthropic stanno accumulando vantaggi di dati privati attraverso sessioni di addestramento che costano centinaia di milioni, costruendo barriere competitive insormontabili. Questi cambiamenti pongono un rischio fondamentale per lo spirito distribuito delle cripto e la futura importanza.
Le aziende di IA hanno raccolto trilioni di token da fonti assortite, inclusi ricercatori, scrittori e specialisti di settore, per creare set di addestramento che diventano più difficili da copiare. Il reddito previsto del settore IA che supera i 300 miliardi di dollari entro il 2025 mostra la dimensione economica di questi benefici, con i dati che diventano il nuovo carburante nell’economia digitale. Questo accumulo di asset di dati in poche mani mette alla prova il modello condiviso delle cripto.
Sostenendo questa visione del rischio, recenti cambiamenti aziendali rivelano che aziende come TeraWulf passano dal mining di cripto all’infrastruttura IA, bloccando grandi fondi da gruppi come Morgan Stanley. Questa svolta strategica mostra come la potenza di calcolo si stia spostando verso lavori IA ad alto profitto, con capitali importanti diretti verso la crescita centralizzata dell’IA rispetto alle opzioni decentralizzate.
A differenza dell’approccio diviso delle cripto, le aziende di IA stanno creando ecosistemi auto-potenziati in cui le azioni degli utenti producono dati di addestramento per versioni successive dei modelli. Ciò crea forti effetti flywheel che accelerano i guadagni competitivi, escludendo nuovi player dal competere con i grandi nomi. La possibilità di azione per le cripto si sta restringendo rapidamente, con specialisti che danno circa due anni prima che i monopoli dei dati si consolidino per sempre.
Mescolando questi eventi, l’incontro tra cripto e IA significa una riorganizzazione fondamentale dell’economia informatica. Le aziende con configurazioni attuali di data center stanno catturando grande valore spostando risorse verso carichi di lavoro IA, mentre le cripto continuano a concentrarsi sulla velocità dei token e la speculazione rispetto a costruzioni infrastrutturali chiave che potrebbero combattere la concentrazione dei dati.
La Soluzione dell’Infrastruttura di Attribuzione dei Dati
Le soluzioni tecnologiche per l’attribuzione dei dati esistono a livelli di complessità più facili rispetto a molti protocolli DeFi, richiedendo hash crittografici, indirizzi wallet dei contributori, termini di licenza fissi e registri di utilizzo invece di nuovi metodi di accordo. Il settore delle cripto richiede elenchi di set di dati in cui i contributori firmano digitalmente i permessi dei dati prima che inizi l’addestramento, creando sistemi chiari per seguire l’uso dei dati e pagare. Questa configurazione estende naturalmente l’obiettivo originale delle cripto di fermare il controllo centralizzato sulle reti utili.
Prove da usi attuali mostrano che la chiarezza blockchain consente una rapida individuazione e correzione degli errori, come visto quando Paxos ha corretto un errore di stablecoin da 300 trilioni di dollari in 22 minuti. Una trasparenza simile potrebbe garantire la giusta attribuzione nell’addestramento IA, con sistemi di fiducia che valutano la qualità del set di dati sui risultati effettivi del modello piuttosto che su misure basate sul sentimento. Questo percorso eviterebbe l’attuale caso in cui le aziende di IA addestrano modelli avanzati con dati presi da creatori non pagati.
Sostenendo questa fattibilità tecnologica, recenti guadagni nelle configurazioni blockchain aziendali di aziende come Stripe, Coinbase e Binance mostrano come le idee distribuite possano mescolarsi con le esigenze regolatorie. Questi modelli ibridi potrebbero offrire progetti per sistemi di attribuzione dei dati che destreggiano la chiarezza con l’uso nel mondo reale, affrontando paure sull’adozione del protocollo e le partnership con grandi gruppi.
Contrariamente alle abitudini attuali in cui le sessioni di addestramento finiscono senza attribuzione basata su catena, una configurazione adeguata registrerebbe i tempi di utilizzo dei dati e invierebbe pagamenti di inferenza ai contributori registrati in base alla quota. Questo metodo riecheggia i cambiamenti nei mercati regolamentati delle cripto, dove l’ingresso istituzionale richiede trasparenza, corretta condivisione del rischio e modi operativi avanzati rispetto a spettacoli guidati dalla pubblicità.
È probabilmente vero che l’infrastruttura di attribuzione dei dati è la più grande occasione mancata delle cripto—più grande del DeFi in possibile effetto, più forte negli impatti di rete e affrontando preoccupazioni più fondamentali sul potere centralizzato. Concentrandosi su questa crescita, le cripto possono realizzare il loro lavoro fondativo di bloccare i monopoli sulle reti di valore, assicurando che i principi distribuiti raggiungano l’intelligenza stessa.
Dimensioni Istituzionali e Regolatorie
Il coinvolgimento dei grandi player e i piani regolatori stanno plasmando sempre più sia lo sviluppo delle criptovalute che dell’IA, aprendo porte a metodi organizzati per l’attribuzione dei dati. Il quadro MiCA europeo stabilisce requisiti di approvazione per i servizi di asset digitali, mentre sforzi mondiali come la legge cripto pianificata in Australia e il divieto ETN rimosso nel Regno Unito mostrano passi verso una supervisione più nitida. Strutture simili potrebbero apparire per l’attribuzione dei dati, spinte dalla crescente consapevolezza degli effetti sociali dell’IA e dalla necessità di sistemi di pagamento equi.
Prove da modelli istituzionali mostrano che le partecipazioni in Bitcoin di società pubbliche sono quasi raddoppiate a 134 gruppi all’inizio del 2025, con possessi totali di 244.991 BTC che dimostrano una maggiore fiducia negli asset digitali. Questo ingresso istituzionale porta visioni di investimento più lunghe e trading meno basato sul sentimento, possibilmente aiutando i protocolli di attribuzione dei dati se mostrati come infrastruttura chiave piuttosto che opportunità di scommessa. I 6,2 miliardi di dollari di afflussi negli ETF Ethereum sostengono ulteriormente asset oltre Bitcoin, accennando a un’accoglienza istituzionale più ampia per la novità tecnologica.
Sostenendo lo studio regolatorio, la lettera di non-azione della CFTC per Polymarket nel settembre 2025 sotto la presidente ad interim Caroline Pham riflette l’adattamento all’invenzione cripto, differendo dalle tattiche precedenti pesantemente punitive. Un cambiamento regolatorio simile potrebbe aiutare i protocolli di attribuzione dei dati, specialmente man mano che le aziende di IA incontrano più scrutinio sui metodi di raccolta dati e i modelli di pagamento. La spinta regolatoria crea una certa necessità di soluzioni di attribuzione man mano che il peso economico dell’IA aumenta.
A differenza dei metodi attuali frammentati, il lavoro regolatorio coordinato come l’allineamento SEC e CFTC mira a ridurre le sovrapposizioni e dare chiarezza. L’attribuzione dei dati potrebbe trarre vantaggio da un lavoro di squadra simile, evitando il salto regolatorio che a volte segna la crescita dell’IA. La stima dell’effetto neutro o leggermente positivo riflette come politiche eque potrebbero formarsi, sostenendo l’invenzione mentre si garantisce la responsabilità nell’uso dei dati.
Mescolando fattori istituzionali e regolatori, la fusione tra cripto e IA avviene in un panorama normativo mutevole in cui la supervisione basata sui fatti si accoppia sempre più con il progresso tecnologico. Unendo passi regolatori e richieste istituzionali, i protocolli di attribuzione dei dati potrebbero ottenere la legittimità necessaria per un uso ampio, riempiendo lacune chiave nelle attuali abitudini di crescita dell’IA e creando configurazioni più eque per i donatori di dati.
Prospettiva Futura: La Scelta Critica delle Cripto
Il prossimo collegamento tra criptovaluta e intelligenza artificiale deciderà se le idee distribuite raggiungono l’intelligenza stessa o svaniscono in un mondo governato dal controllo centralizzato dell’IA. Le cripto hanno circa due anni per costruire un’infrastruttura di attribuzione dei dati prima che i monopoli dei dati IA si consolidino permanentemente, secondo analisi di esperti. Questa scadenza ravvicinata richiede mosse rapide rispetto a un’enfasi mantenuta su app speculative e profitti a breve termine.
Prove da percorsi di mercato mostrano che le capacità dei modelli IA stanno migliorando rapidamente, con sessioni di addestramento per modelli avanzati che utilizzano già dati presi. Ogni sessione di addestramento completata senza una corretta attribuzione rende più difficile la sfida al controllo centralizzato, creando benefici auto-potenziati che crescono con gli scambi degli utenti. L’effetto flywheel significa che i nuovi arrivati incontrano blocchi insormontabili senza azione infrastrutturale, possibilmente sigillando il potere centralizzato per anni.
Sostenendo i controlli futuri, il denaro istituzionale si dirige sempre più verso l’infrastruttura informatica, come mostrato da importanti tentativi di finanziamento nel settore IA. Questo denaro potrebbe andare ai protocolli di attribuzione dei dati se presentati come infrastruttura vitale piuttosto che opportunità di scommessa. La crescente presenza istituzionale nei mercati cripto offre possibili fonti di denaro per costruzioni cruciali che affrontano minacce fondamentali alla decentralizzazione.
A differenza delle previsioni ottimistiche che assumono la rilevanza delle cripto nonostante i cambiamenti dell’IA, lo studio presenta una scelta chiara: costruire un’infrastruttura che fermi i monopoli dei dati o vedere le aziende di IA perfezionare il controllo centralizzato che la blockchain è stata creata per prevenire. Non c’è via di mezzo in cui le cripto rimangono fisse sulla speculazione dei token mantenendo significato per la più grande svolta tecnologica del secolo.
È probabilmente vero che l’infrastruttura di attribuzione dei dati rappresenta l’opportunità insoddisfatta più vitale delle cripto—più grande del DeFi in portata, più potente negli effetti di rete e colpendo preoccupazioni più essenziali sul potere centralizzato. Rendendo questa crescita una priorità, le cripto possono completare la loro missione fondativa di bloccare i monopoli sulle reti di valore, assicurando che i principi distribuiti si estendano all’intelligenza stessa invece di trasformarsi in note storiche nell’era dell’IA.
La tesi centrale delle cripto è sempre stata quella di prevenire il controllo centralizzato. L’attribuzione dei dati rappresenta la prossima frontiera—se falliamo qui, falliamo completamente i nostri principi fondativi
Michael Rodriguez, esperto di infrastrutture blockchain e autore di “Futuri Decentralizzati”
