{"id":36446,"date":"2026-08-25T16:27:02","date_gmt":"2026-08-25T14:27:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=36446"},"modified":"2026-08-25T16:46:00","modified_gmt":"2026-08-25T14:46:00","slug":"lintelligenza-artificiale-ha-bisogno-di-una-governance-open-source","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/intelligenza-artificiale\/lintelligenza-artificiale-ha-bisogno-di-una-governance-open-source\/","title":{"rendered":"L&#8217;intelligenza artificiale ha bisogno di una governance open source"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong><em>Aprire il modello non basta. Bisogna rendere verificabile il sistema.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ho iniziato a costruire la mia professionalit\u00e0 nell\u2019informatica in un periodo in cui Internet non era ancora un insieme di piattaforme sulle quali trascorrere il tempo, ma un\u2019infrastruttura da esplorare, comprendere e contribuire a costruire.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per imparare non esistevano videocorsi venduti con un conto alla rovescia perenne, influencer tecnologici o assistenti artificiali pronti a rispondere con grande sicurezza anche quando non avevano idea di cosa stessero parlando. Esistevano documentazione tecnica, mailing list, newsgroup, FAQ, repository e persone che condividevano gratuitamente ci\u00f2 che avevano scoperto.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Essendo in larga parte autodidatta, quella conoscenza condivisa non ha semplicemente ampliato le mie competenze: ha contribuito a definire il mio ruolo professionale.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per questo, negli anni, ho cercato a mia volta di restituire qualcosa. Ho scritto <a href=\"https:\/\/pippo.com\/hypertxt\/\">guide su Internet e sulla realt\u00e0 virtuale<\/a> quando entrambe sembravano ancora territori da esploratori; ho curato <a href=\"https:\/\/pippo.com\/linux\/\">FAQ dedicate a Linux<\/a>; ho contribuito a progetti open source e svolto <a href=\"https:\/\/pippo.com\/articoli\/\">attivit\u00e0 giornalistica e divulgativa<\/a> in ambito informatico. Per qualche anno sono stato anche ci\u00f2 che allora veniva definito, senza particolare senso del pudore, un <a href=\"https:\/\/www.pippo.com\/mirrors\/linuxguide.html\">\u201cevangelista\u201d dell\u2019open source<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Raccontarlo oggi genera una certa nostalgia. Non tanto per i modem rumorosi, le configurazioni compilate a mano o le notti trascorse a capire perch\u00e9 un driver si rifiutasse di collaborare. Alcuni traumi tecnologici non meritano alcuna rivalutazione romantica. La nostalgia riguarda soprattutto l\u2019idea che la conoscenza tecnica potesse essere un bene comune: qualcosa che ciascuno riceveva, migliorava e rimetteva in circolazione.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Quell\u2019idea non era soltanto generosa. Era uno dei meccanismi che rendevano possibile l\u2019innovazione.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il percorso che propongo parte da un Internet aperta sulla quale mi sono formato, passa per gli algoritmi chiusi delle grandi piattaforme e arriva agli attuali modelli open weight. Da l\u00ec prover\u00f2 a spostare la domanda: non soltanto quanto sia aperto un modello, ma quanto sia verificabile il sistema costruito intorno ad esso. User\u00f2 l&#8217;intelligenza artificiale nella scuola e il framework L\u00d7M\u00d7C come caso concreto, per arrivare infine a una proposta pi\u00f9 generale di governance open source dei sistemi di IA<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Una rete aperta, governata da algoritmi chiusi<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Internet si \u00e8 sviluppata grazie a protocolli pubblici, standard interoperabili, software aperto e comunit\u00e0 distribuite. Nessun soggetto doveva chiedere il permesso a un proprietario centrale per sviluppare un nuovo servizio basato su HTTP, TCP\/IP, SMTP o DNS: non solo il protocollo era pubblico, ma lo era lo stesso software che si poteva usare per implementarlo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019apertura non eliminava conflitti, interessi economici o posizioni dominanti. Evitava per\u00f2 che un\u2019unica organizzazione potesse decidere unilateralmente come dovesse evolvere l\u2019intera rete.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con l\u2019affermazione delle grandi piattaforme social \u00e8 avvenuto qualcosa di diverso. Le fondamenta tecniche della rete sono rimaste in larga parte aperte, mentre i sistemi che decidevano che cosa mostrare alle persone, quali contenuti amplificare, quali relazioni suggerire e quali comportamenti premiare sono diventati proprietari, opachi e continuamente modificabili.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c8 nata cos\u00ec una contraddizione che ancora caratterizza l\u2019ecosistema digitale:&nbsp;<strong>una rete costruita su protocolli aperti \u00e8 stata progressivamente governata da sistemi decisionali chiusi<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questi sistemi non si limitavano a organizzare informazioni. Selezionavano l\u2019ambiente cognitivo e sociale nel quale milioni di persone trascorrevano una parte crescente della propria giornata.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La vicenda Cambridge Analytica ha reso visibile al grande pubblico una parte del problema. Non fu semplicemente una conseguenza del codice proprietario, ma mostr\u00f2 che dati personali, sistemi di profilazione, architetture pubblicitarie e logiche opache delle piattaforme potevano essere combinati per influenzare processi politici e sociali su larga scala.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Negli anni successivi sono emerse evidenze sempre pi\u00f9 consistenti sui danni che determinate modalit\u00e0 d&#8217;uso e caratteristiche dei social media possono produrre sui pi\u00f9 giovani. Il Surgeon General statunitense ha richiamato dati secondo cui gli adolescenti che trascorrono pi\u00f9 di tre ore al giorno sui social presentano circa il doppio del rischio di problemi di salute mentale, mentre studi pi\u00f9 recenti indicano effetti particolarmente rilevanti su ansia, depressione e benessere psicologico, soprattutto fra le ragazze.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il problema ha ormai superato anche i confini della ricerca scientifica. Nel 2026 giurie statunitensi hanno condannato Meta e Google\/YouTube in procedimenti riguardanti la tutela dei minori, arrivando a riconoscere responsabilit\u00e0 legate anche a caratteristiche progettuali come *infinite scroll*, autoplay, notifiche e sistemi algoritmici di raccomandazione.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Abbiamo quindi gi\u00e0 visto cosa pu\u00f2 accadere quando sistemi algoritmici opachi vengono ottimizzati per massimizzare l&#8217;engagement di milioni di ragazzi. Con l&#8217;intelligenza artificiale, ancora pi\u00f9 pervasiva e capace di interagire direttamente con loro, sarebbe poco saggio ripetere lo stesso esperimento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Anche il legislatore europeo ha iniziato a intervenire non soltanto sui contenuti, ma sulle architetture. Il Digital Services Act richiede alle piattaforme accessibili ai minori di adottare misure per proteggerne benessere, privacy e sicurezza; vieta inoltre la pubblicit\u00e0 mirata ai bambini. Nel luglio 2025 la Commissione europea ha pubblicato linee guida specifiche sulla protezione dei minori, comprendendo fra gli ambiti di intervento anche i sistemi di raccomandazione e le caratteristiche di progettazione delle piattaforme.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il punto non \u00e8 sostenere che un algoritmo chiuso sia necessariamente dannoso e uno aperto sia automaticamente etico. Sarebbe una tesi rassicurante, semplice\u2026 ma falsa.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il punto \u00e8 che per anni abbiamo consentito a sistemi progettati per massimizzare attenzione, permanenza e interazione di incidere sul comportamento dei minori senza rendere pubblicamente verificabile quale beneficio producessero, quali rischi incorporassero e quali metriche guidassero davvero la loro evoluzione.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Con il machine learning il codice non basta pi\u00f9<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nel software tradizionale il codice sorgente costituisce una descrizione relativamente diretta del comportamento del programma. Non necessariamente semplice, naturalmente: chiunque abbia cercato di comprendere un progetto legacy sa che il codice pu\u00f2 essere tecnicamente aperto ma allo stesso tempo\u2026 metafisicamente impenetrabile.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ci\u00f2 non toglie che le istruzioni che determinano il funzionamento sono comunque disponibili.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con il machine learning questa corrispondenza si indebolisce.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il comportamento di un sistema non dipende pi\u00f9 soltanto dal codice, ma anche dai dati utilizzati, dall\u2019architettura del modello, dalle procedure di addestramento, dai pesi appresi, dai criteri di selezione dei dati, dal fine-tuning, dalle metriche di valutazione e dalle decisioni compiute durante lo sviluppo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con i modelli linguistici di grandi dimensioni la situazione diventa ancora pi\u00f9 articolata. Il loro comportamento pu\u00f2 dipendere da:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>dati e procedure di pre-addestramento;<\/li>\n\n\n\n<li>architettura e pesi del modello;<\/li>\n\n\n\n<li>istruzioni di sistema;<\/li>\n\n\n\n<li>tecniche di allineamento;<\/li>\n\n\n\n<li>filtri e sistemi di moderazione;<\/li>\n\n\n\n<li>strumenti esterni ai quali il modello pu\u00f2 accedere;<\/li>\n\n\n\n<li>logiche di orchestrazione;<\/li>\n\n\n\n<li>criteri con cui vengono valutate qualit\u00e0 e sicurezza;<\/li>\n\n\n\n<li>aggiornamenti applicati dal fornitore nel tempo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pubblicare il codice dell\u2019applicazione che invoca il modello permette quindi di vedere soltanto una porzione del sistema. \u00c8 come rendere pubblico il cruscotto di un\u2019automobile e sostenere di aver documentato il funzionamento del motore, della trasmissione e dei sistemi di controllo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per questo l\u2019apertura del solo codice sorgente non \u00e8 pi\u00f9 sufficiente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Open weights non \u00e8 sempre open source<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La diffusione dei modelli cosiddetti&nbsp;<em>open weights<\/em>&nbsp;ha aggiunto ulteriore confusione terminologica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Rendere disponibili i pesi di un modello \u00e8 importante. Consente di eseguirlo su infrastrutture proprie, analizzarlo, sottoporlo a fine-tuning e costruire applicazioni che non dipendano necessariamente dalle API del produttore.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ma poter scaricare i pesi non significa automaticamente poter comprendere come il modello sia stato costruito.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Potrebbero non essere disponibili i dati utilizzati per l\u2019addestramento, i criteri con cui sono stati selezionati, il codice di training, le procedure di allineamento, le valutazioni effettuate o le informazioni necessarie a riprodurre il processo. In alcuni casi la licenza introduce inoltre restrizioni sull\u2019utilizzo o sulla modifica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La Open Source Initiative ha affrontato il problema con la Open Source AI Definition 1.0. Secondo la definizione, un sistema di IA pu\u00f2 essere considerato open source quando garantisce le libert\u00e0 di usarlo, studiarne il funzionamento, modificarlo e condividerlo. Per esercitare concretamente tali libert\u00e0 deve essere disponibile la forma preferita per apportare modifiche al sistema.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La disponibilit\u00e0 dei pesi pu\u00f2 dunque essere una componente dell\u2019apertura, ma non \u00e8 sufficiente da sola.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un confronto concreto rende la distinzione meno astratta. Llama di Meta rilascia i pesi, ma non il codice di addestramento n\u00e9 i dati usati per il pre-training, e la licenza introduce una restrizione d&#8217;uso per chi supera i 700 milioni di utenti mensili attivi &#8211; una condizione che la Open Source AI Definition esclude esplicitamente dalla prima delle quattro libert\u00e0. OLMo 3, sviluppato dall&#8217;Allen Institute for AI, segue un&#8217;impostazione diversa: pesi, codice di training completo, checkpoint intermedi e il dataset di pre-training Dolma 3 (circa 6.000 miliardi di token) sono rilasciati sotto licenza Apache 2.0 (trovi il repository ufficiale qui <a href=\"https:\/\/github.com\/allenai\/OLMo-core\">https:\/\/github.com\/allenai\/OLMo-core<\/a> ). Nel primo caso un ricercatore indipendente pu\u00f2 eseguire il modello, ma non riprodurlo n\u00e9 verificare come sia stato costruito. Nel secondo pu\u00f2 fare entrambe le cose.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La contraddizione emerge ancora meglio guardando ai modelli open-weight oggi pi\u00f9 competitivi. Kimi di Moonshot AI, GLM di Z.ai e Qwen di Alibaba nel 2026 hanno quasi chiuso il divario con i modelli proprietari su coding e ragionamento. Sono liberamente disponibili, ma nessuno pubblica sistematicamente codice di training e informazioni sui dati nella forma richiesta dall&#8217;OSAID. Nel frattempo OLMo, che quei requisiti li soddisfa davvero, resta un prodotto di nicchia. In altre parole, l&#8217;ecosistema sembra premiare molto pi\u00f9 il vecchio <em>free as in beer<\/em> del <em>free as in speech<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Aprire il modello non basta ad aprire il sistema<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Anche un modello genuinamente open source non garantisce che l\u2019applicazione costruita sopra di esso sia trasparente, sicura o orientata all\u2019interesse dell\u2019utente.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"680\" src=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/immagine1_codemotion-small.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-36447\" srcset=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/immagine1_codemotion-small.png 1024w, https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/immagine1_codemotion-small-300x199.png 300w, https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/immagine1_codemotion-small-768x510.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un sistema di intelligenza artificiale \u00e8 il risultato di pi\u00f9 livelli:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>il modello di base;<\/li>\n\n\n\n<li>i dati e le procedure con cui viene adattato;<\/li>\n\n\n\n<li>le istruzioni che ne orientano il comportamento;<\/li>\n\n\n\n<li>l\u2019applicazione nella quale viene integrato;<\/li>\n\n\n\n<li>gli obiettivi attribuiti al sistema;<\/li>\n\n\n\n<li>le metriche con cui viene giudicato;<\/li>\n\n\n\n<li>le procedure con cui vengono controllati errori e conseguenze;<\/li>\n\n\n\n<li>la governance che decide modifiche, priorit\u00e0 e compromessi.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un modello aperto pu\u00f2 essere inserito in un sistema che ottimizza criteri completamente opachi. Al contrario, un modello proprietario pu\u00f2 essere utilizzato all\u2019interno di un\u2019applicazione che dichiara con chiarezza obiettivi, vincoli, metriche e risultati delle valutazioni.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Naturalmente, quando anche il modello \u00e8 aperto, la verificabilit\u00e0 complessiva aumenta. Ma l\u2019apertura deve riguardare l\u2019intero sistema sociotecnico, non soltanto un suo componente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Qui il concetto tradizionale di open source incontra quello di governance.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Non si tratta pi\u00f9 solamente di chiedere: \u201cPosso vedere il codice?\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dobbiamo chiedere anche:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>quale obiettivo sta ottimizzando il sistema?<\/li>\n\n\n\n<li>chi ha scelto quell\u2019obiettivo?<\/li>\n\n\n\n<li>con quali dati e metriche viene misurato?<\/li>\n\n\n\n<li>quali effetti indesiderati sono stati considerati?<\/li>\n\n\n\n<li>chi pu\u00f2 verificare i risultati?<\/li>\n\n\n\n<li>chi pu\u00f2 contestare le scelte progettuali?<\/li>\n\n\n\n<li>come vengono gestiti i cambiamenti?<\/li>\n\n\n\n<li>che cosa accade quando l\u2019interesse dell\u2019utente entra in conflitto con quello del fornitore?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Queste domande diventano ancora pi\u00f9 importanti quando il sistema non si limita a suggerire un film o a ordinare risultati di ricerca, ma interviene in ambiti come sanit\u00e0, lavoro, credito, giustizia ed educazione.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Quando l\u2019algoritmo entra in classe<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La scuola \u00e8 uno dei luoghi nei quali la distinzione tra prestazione e beneficio diventa pi\u00f9 evidente.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"683\" src=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/immagine2_codemotion-small.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-36448\" srcset=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/immagine2_codemotion-small.png 1024w, https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/immagine2_codemotion-small-300x200.png 300w, https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/immagine2_codemotion-small-768x512.png 768w, https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/immagine2_codemotion-small-600x400.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un sistema di IA generativa pu\u00f2 essere molto efficace nel fornire risposte corrette, riassumere un testo, risolvere un problema o produrre un elaborato formalmente convincente. Ma l\u2019obiettivo dell\u2019educazione non \u00e8 soltanto ottenere un risultato corretto.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uno studente pu\u00f2 consegnare una risposta eccellente senza aver sviluppato alcuna comprensione. Pu\u00f2 ottenere il prodotto cognitivo senza aver attraversato il processo che avrebbe dovuto generarlo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questo rischio non \u00e8 un difetto marginale. \u00c8 una conseguenza possibile dell\u2019obiettivo con cui la maggior parte delle IA generaliste \u00e8 progettata: essere utile, rispondere rapidamente e ridurre lo sforzo necessario all\u2019utente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nel lavoro professionale questa capacit\u00e0 pu\u00f2 generare produttivit\u00e0. Nell\u2019apprendimento, eliminare sistematicamente lo sforzo pu\u00f2 eliminare proprio una parte del meccanismo attraverso cui si costruiscono comprensione, autonomia e capacit\u00e0 di trasferire ci\u00f2 che si \u00e8 appreso.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La domanda rilevante non \u00e8 quindi soltanto quale modello debba essere utilizzato nella scuola.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La domanda \u00e8:&nbsp;<strong>quale idea di apprendimento \u00e8 incorporata nel sistema?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se questa idea rimane implicita e proprietaria, insegnanti, famiglie e istituzioni possono valutare soltanto la superficie dell\u2019applicazione: facilit\u00e0 d\u2019uso, rapidit\u00e0 delle risposte, gradevolezza dell\u2019interfaccia e forse accuratezza delle informazioni.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Non possono verificare che cosa il sistema stia realmente ottimizzando dal punto di vista cognitivo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Un framework aperto per rendere contestabile l\u2019IA educativa<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c8 da questo problema che nasce il framework L\u00d7M\u00d7C, che ho sviluppato come base teorica di Proxima ZSP, un sistema di tutoraggio maieutico basato sull&#8217;intelligenza artificiale. Framework, manifesto e preprint accademico sono pubblicati in accesso aperto, licenza CC BY 4.0, su <a href=\"https:\/\/lmc.proxima-zsp.it\/\">lmc.proxima-zsp.it<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il framework non valuta la qualit\u00e0 dell\u2019interazione soltanto in base alla correttezza della risposta finale. Considera tre dimensioni:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>profondit\u00e0 del ragionamento<\/strong>;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>metacognizione<\/strong>, cio\u00e8 la capacit\u00e0 dello studente di osservare e regolare il proprio processo mentale;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>consolidamento<\/strong>, cio\u00e8 la possibilit\u00e0 di stabilizzare e trasferire ci\u00f2 che \u00e8 stato appreso.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019obiettivo di Proxima ZSP non \u00e8 rispondere al posto dello studente, ma intervenire attraverso domande, richieste di spiegazione, riformulazioni e verifiche che lo aiutino a costruire autonomamente il percorso verso la soluzione.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il punto rilevante, in questo articolo, non \u00e8 sostenere che il framework rappresenti la risposta definitiva al problema dell\u2019IA educativa. Sarebbe una pretesa poco compatibile proprio con la logica dell\u2019apertura.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il punto \u00e8 che il framework \u00e8 pubblico, criticabile e modificabile.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un insegnante pu\u00f2 contestare il modo in cui viene definita la profondit\u00e0 del ragionamento. Un ricercatore pu\u00f2 proporre metriche migliori. Uno sviluppatore pu\u00f2 costruire una diversa implementazione. Una scuola pu\u00f2 decidere che alcuni criteri non siano adatti ai propri studenti. I risultati delle sperimentazioni possono confermare il modello, mostrarne i limiti o richiederne la revisione.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019apertura non garantisce che il framework sia corretto. Garantisce qualcosa di pi\u00f9 importante:&nbsp;<strong>che nessuno debba accettarne la correttezza sulla fiducia<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nel mio caso questa apertura ha gi\u00e0 avuto una conseguenza concreta. Analizzando la metrica di metacognizione \u00e8 emerso che confondeva la disposizione spontanea a riflettere con la capacit\u00e0 di farlo quando lo studente veniva sollecitato. La stiamo quindi rispecificando prima dell\u2019avvio della sperimentazione controllata.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c8 esattamente il tipo di processo che sarebbe utile vedere applicato a tutti i sistemi di IA: rendere visibili anche i problemi, correggere le metriche quando non funzionano e permettere ad altri di verificarle.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questa dovrebbe essere una propriet\u00e0 fondamentale di qualsiasi sistema destinato a influenzare lo sviluppo cognitivo dei minori.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Dal diritto di vedere il codice al diritto di capire il sistema<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La trasparenza algoritmica viene spesso trattata come una questione tecnica: documentazione, audit, accesso al codice o spiegabilit\u00e0 dei modelli.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ma la trasparenza davvero utile deve partire da una domanda precedente:&nbsp;<strong>quale beneficio dichiara di produrre il sistema?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per ogni soluzione algoritmica destinata ai minori dovrebbero essere resi pubblici almeno:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>il beneficio atteso;<\/li>\n\n\n\n<li>la popolazione alla quale il sistema \u00e8 destinato;<\/li>\n\n\n\n<li>le metriche con cui tale beneficio viene misurato;<\/li>\n\n\n\n<li>le evidenze empiriche disponibili;<\/li>\n\n\n\n<li>i rischi prevedibili;<\/li>\n\n\n\n<li>i gruppi potenzialmente pi\u00f9 vulnerabili;<\/li>\n\n\n\n<li>i risultati delle valutazioni indipendenti;<\/li>\n\n\n\n<li>i criteri con cui il sistema viene aggiornato;<\/li>\n\n\n\n<li>i meccanismi attraverso cui educatori, famiglie e ricercatori possono contestarne il funzionamento.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Non dovrebbe essere sufficiente dimostrare che una tecnologia non viola formalmente una norma.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Chi introduce un sistema nella vita di bambini e adolescenti dovrebbe dichiarare quale beneficio intende produrre e dimostrare come lo misurer\u00e0 nel tempo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019AI Act europeo gi\u00e0 prevede requisiti di trasparenza, gestione del rischio e documentazione per determinate categorie di sistemi ad alto rischio. Il Digital Services Act impone alle grandi piattaforme obblighi di valutazione e mitigazione dei rischi sistemici, compresi quelli che riguardano i minori.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sono passi importanti, ma la discussione dovrebbe estendersi dal rischio di danno al&nbsp;<strong>beneficio dimostrabile<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Fra non produrre un danno evidente e produrre un beneficio reale esiste uno spazio molto ampio. \u00c8 precisamente in quello spazio che operano oggi molte tecnologie educative.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>La governance open source come infrastruttura pubblica<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Immaginare una governance open source dell\u2019intelligenza artificiale non significa pretendere che ogni azienda pubblichi indiscriminatamente dati, segreti industriali e intera propriet\u00e0 intellettuale.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Significa costruire sistemi nei quali obiettivi, criteri di valutazione, limiti e processi decisionali possano essere sottoposti a controllo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Significa permettere alla comunit\u00e0 di partecipare non soltanto alla scrittura del software, ma anche alla definizione di ci\u00f2 che il software dovrebbe fare.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Servono modelli realmente aperti quando \u00e8 possibile costruirli.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Non si parte da zero. Esistono gi\u00e0 iniziative che provano a misurare esattamente questo: le Model Card, proposte nel 2019 come standard per documentare dataset, limiti e usi previsti di un modello; l&#8217;Open Source AI Definition della OSI, gi\u00e0 citata; e il Foundation Model Transparency Index di Stanford, che dal 2023 assegna un punteggio di trasparenza ai principali sviluppatori di modelli. I risultati dell&#8217;edizione 2025 dicono pi\u00f9 di qualunque previsione: il punteggio medio \u00e8 sceso da 58 a 40 su 100 in un solo anno, invertendo il miglioramento registrato nelle due edizioni precedenti &#8211; Meta \u00e8 passata da 60 a 31, Mistral da 55 a 18. Anche le aziende cinesi, valutate per la prima volta nel 2025, si collocano nella met\u00e0 inferiore della classifica. Questi strumenti esistono, misurano, pubblicano risultati puntuali &#8211; e nonostante questo la trasparenza media del settore sta peggiorando, non migliorando. Il problema non \u00e8 dunque l&#8217;assenza di metriche. \u00c8 che nessuno \u00e8 obbligato a ottenere un punteggio alto per continuare a operare.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ma servono anche:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>protocolli pubblici di valutazione;<\/li>\n\n\n\n<li>benchmark che non misurino soltanto prestazioni tecniche;<\/li>\n\n\n\n<li>dataset documentati e verificabili;<\/li>\n\n\n\n<li>strumenti indipendenti di audit;<\/li>\n\n\n\n<li>specifiche aperte per i sistemi ad alto impatto;<\/li>\n\n\n\n<li>comunit\u00e0 multidisciplinari capaci di coinvolgere sviluppatori, ricercatori, educatori, giuristi e utenti;<\/li>\n\n\n\n<li>meccanismi di governance che rendano visibili conflitti d\u2019interesse e decisioni.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La comunit\u00e0 open source non deve necessariamente addestrare in un garage il prossimo foundation model da centinaia di miliardi di parametri. Anche perch\u00e9 il garage dovrebbe disporre di una quantit\u00e0 di GPU, energia e capitale piuttosto insolita.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pu\u00f2 per\u00f2 rendere aperto lo strato attraverso cui i modelli vengono trasformati in sistemi sociali, educativi e decisionali.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pu\u00f2 costruire gli strumenti per verificare ci\u00f2 che questi sistemi dichiarano di fare.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pu\u00f2 definire metriche alternative a quelle scelte dai produttori.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pu\u00f2 creare implementazioni che non siano subordinate alla massimizzazione dell\u2019engagement, alla raccolta dei dati o alla dipendenza da una singola piattaforma.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pu\u00f2, soprattutto, impedire che la difficolt\u00e0 tecnica venga utilizzata come argomento per sottrarre le decisioni al confronto pubblico.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Aprire ci\u00f2 che esercita potere<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019open source \u00e8 nato anche dalla convinzione che chi utilizza un programma debba poterlo studiare, modificare e condividere.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Oggi i sistemi informatici non si limitano pi\u00f9 a eseguire operazioni richieste dall\u2019utente. Selezionano informazioni, prevedono comportamenti, orientano decisioni, personalizzano ambienti e mediano una parte crescente della nostra esperienza della realt\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per questo non basta pi\u00f9 aprire il codice.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Quando un sistema esercita potere sulle persone, dobbiamo poter comprendere quali obiettivi persegua, quali ipotesi incorpori, come venga valutato e chi possa modificarne il comportamento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il framework L\u00d7M\u00d7C \u00e8 aperto proprio per questo. Non per dichiararlo perfetto, ma per consentire ad altri di verificarlo, criticarlo, adottarlo, trasformarlo o dimostrare che alcune sue parti non funzionano.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c8 un invito concreto, non retorico, rivolto alla comunit\u00e0 tecnica, scientifica ed educativa: il framework L\u00d7M\u00d7C \u00e8 pubblicato in accesso aperto, licenza CC BY 4.0, su <a href=\"https:\/\/lmc.proxima-zsp.it\/\">lmc.proxima-zsp.it<\/a>. Leggetelo, mettetelo alla prova, trovate dove sbaglia. Costruite un&#8217;implementazione diversa dalla mia, estendetelo a un altro dominio o a un&#8217;altra fascia d&#8217;et\u00e0. Contribuire a modelli di governance nei quali l&#8217;apertura non sia una dichiarazione commerciale, ma una propriet\u00e0 verificabile, comincia da un link che chiunque pu\u00f2 aprire oggi stesso.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ed \u00e8 anche un invito ai legislatori: quando una soluzione algoritmica \u00e8 destinata ai minori, rendere obbligatoria non soltanto la trasparenza sul suo funzionamento, ma anche sul beneficio che dichiara di produrre e sulle prove con cui intende dimostrarlo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Internet ha mostrato che infrastrutture aperte possono generare innovazione oltre le intenzioni e le possibilit\u00e0 di chi le ha create.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019intelligenza artificiale ci pone oggi una sfida simile, ma con conseguenze ancora maggiori.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Non dobbiamo limitarci ad aprire le tecnologie.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dobbiamo aprire le decisioni attraverso cui quelle tecnologie vengono trasformate in potere.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"682\" src=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/immagine3_codemotion-small.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-36486\" srcset=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/immagine3_codemotion-small.png 1024w, https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/immagine3_codemotion-small-300x200.png 300w, https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/immagine3_codemotion-small-768x512.png 768w, https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/immagine3_codemotion-small-600x400.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aprire il modello non basta. 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