Sono tempi difficili quelli che stiamo vivendo, sia per le tensioni internazionali ed i conflitti che si moltiplicano, sia per gli sviluppi tecnologici travolgenti, guidati da pochi attori internazionali, il cui potere sembra ormai non conoscere limiti. In questo contesto, così complesso e persino difficile da decifrare, ci ritroviamo in un tunnel da cui non sarà semplice tirarsi fuori: il tunnel dello sviluppo senza freni dell’AI generativa, guidato da interessi economici e di potere politico. Un tunnel più profondo di quello generato dai social network negli ultimi 20 anni, perché dal tunnel dei social, volendo e con molti sforzi, sarebbe possibile tirarsi fuori, superando il modello perverso di sfruttamento della socializzazione digitale per fini commerciali, che ha portato alle dipendenze che conosciamo.
Per il tunnel dell’AI generativa potremmo essere molto vicini ad un punto di non ritorno, perché l’efficienza di questi modelli, e la loro facilità d’uso, ne rendono ormai l’utilizzo quasi insostituibile nella vita di tutti i giorni, in tutti i settori e in ogni strato di popolazione: dai ragazzi nelle scuole alle grandi aziende, dal mondo della ricerca agli stati nazionali. Mentre le nostre capacità di controllo sono ancora poco consolidate e fragili, perché siamo ancora all’inizio di una comprensione profonda di quello che sta accadendo sotto i nostri occhi.
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L’AI generativa tra catastrofisti, stocastici e regolatori
E’ un tema difficile da affrontare, perché ci troviamo di fronte a delle narrazioni molto distanti tra loro, che non aiutano un’analisi serena. C’è la narrazione dei “Catastrofisti”, che temono i Terminator alle porte, con una AI che prende progressivamente il controllo del pianeta, con rischi addirittura esistenziali per la specie umana. E c’è la narrazione opposta, quella degli “Stocastici”, che banalizzano a puro strumento di inferenza statistica i grandi modelli generativi, minimizzandone le capacità trasformative ed i rischi. Nel mezzo di queste due narrazioni estreme ci sono le posizioni equilibrate (o equilibristiche) dei “Regolatori”, quelli dello “Human-in-the-Loop” e della gestione progressiva del rischio, con limitazioni e controlli. Questa posizione intermedia è quella che prende le mosse dall’AI Act dell’Unione Europea, pur con tutte le difficoltà di applicazione pratica che incontra, e che cerca di rappresentare una posizione di equidistanza, tra le richieste di utilizzo massivo e libero di questi modelli e quelle che invece ne richiedono il blocco, o almeno la sospensione dello sviluppo, poiché non saremmo ancora pronti a gestire sistemi così complessi, di cui non riusciamo neanche a comprendere fino in fondo il meccanismo.
La posizione dei “Regolatori” è quella oggi prevalente, perché cerca di conciliare rischi ed opportunità, rassicurandoci sui pericoli e cercando di favorire, allo stesso tempo, la spinta all’innovazione. E’ una posizione che mette da parte le paure estreme, e cerca di razionalizzare le modalità di sviluppo dei sistemi di AI, stabilendo delle regole di progettazione e di utilizzo: le regole della trasparenza, della persona umana al centro, e dei controlli.
Una narrazione rassicurante per molti di noi, che intende sgombrare il campo dalle due posizioni estreme. Ma è davvero una posizione realistica?
Procediamo con ordine, e cerchiamo di capire come si sta sviluppando il dibattito in corso. Un dibattito molto acceso non solo in Italia ma a livello internazionale, con i “padri fondatori” dell’AI che lanciano allarmi, manifesti con firme, e ricerche sui possibili effetti perversi dello sviluppo dei grandi modelli generativi nelle società.
E tutto questo, naturalmente, mentre l’evoluzione di questi modelli compie ogni giorno dei passi ulteriori verso una maggiore complessità ed efficienza, con una velocità mai vista prima nella storia della ricerca e della tecnologia.
Credo sia superfluo qui ricordare gli appelli e le preoccupazioni relative agli ultimi sviluppi del settore, espressi da ricercatori del calibro di Geoffrey Hinton (Premio Nobel per la Fisica 2024), Yoshua Bengio (Premio Turing 2018), Stuart Russell (coautore del manuale “Artificial Intelligence: A Modern Approach”), e centinaia di altri ricercatori e scienziati, firmatari nel 2023 dello “Statement on AI Risk” del centro per l’AI Safety [1]. Un appello che non è rimasto isolato, perché altri ne sono seguiti fino ai giorni più recenti, come vedremo in seguito, fino alle ultime dichiarazioni di Anthropic, l’azienda che ha progettato e gestisce Claude, una delle grandi piattaforme generative in commercio.
Europa, Big Tech e sovranità sulle regole dell’AI
Un punto di partenza ineludibile, per le considerazioni che seguono, è l’attuale dipendenza dalle aziende tecnologiche americane per le grandi piattaforme digitali e per i grandi modelli generativi. In questo momento l’Europa non possiede una sua completa sovranità, non solo per i modelli generativi commerciali, ma anche per le infrastrutture digitali abilitanti: Cloud, Data Center, Spazio e Ricerca. La dipendenza riguarda soprattutto le grandi piattaforme di AI.
L’Unione Europea ne ha preso coscienza anche grazie al “Rapporto Draghi”, oltre che per l’evoluzione politica delle alleanze in corso, e ha iniziato a mettere a disposizione delle risorse (ancora poche e troppo lentamente) per fare investimenti in tutti questi settori [2]. Il problema è che ci vorranno alcuni anni per recuperare un minimo di capacità autonoma, con un divario che sarà comunque molto difficile da colmare entro i prossimi anni.
Cercare di modificare l’accentramento di potere, detenuto attualmente dalle Big Tech americane, è un obiettivo di fondamentale importanza per uscire dal tunnel. Fino a quando la sovranità sulle infrastrutture abilitanti e sui modelli di AI sarà in mano a pochi, la capacità di incidere realmente sugli sviluppi futuri rimane limitata, e l’applicazione dei principi e delle normative che vogliamo seguire non potrà trovare una completa realizzazione.
Un esempio da seguire, unicamente dal punto di vista dell’organizzazione e della gestione dello sviluppo in questo campo, sarebbe quello della Cina, che partendo da una situazione di grande ritardo rispetto agli USA, ha recuperato gradualmente posizioni, fino a raggiungere la quasi completa parità nel giro di qualche anno. E questo grazie soprattutto a tre fattori: una politica centralizzata (non gestibile facilmente in una Unione di Stati come l’Europa) molto concentrata sull’obiettivo fissato, un settore della ricerca in rapido sviluppo, che si è avvalso anche di molti ricercatori formatisi nelle università americane di frontiera, e infine dei considerevoli investimenti da parte dello stato, fortemente presente in ogni settore.
Oggi l’Europa è ben lontana da questo approccio, perché non rappresenta un soggetto politico unitario. Questo vuol dire che noi europei possiamo darci tutte le regole che vogliamo (anche se la loro applicazione non è per nulla facile) mentre entrambi i contendenti su questo mercato, USA e Cina, hanno dei modelli molto diversi, che privilegiano una corsa inarrestabile verso lo sviluppo, in una competizione per il dominio geopolitico polarizzato ormai sui due blocchi.
Un elemento importante, che fa da sfondo a questa competizione, è quello dell’utilizzo dell’AI per usi militari. Le guerre moderne, ormai, vedono l’uso dell’AI come elemento indispensabile nella scelta degli obiettivi, nella pianificazione degli attacchi, nel raggiungimento dei target.
Per questo motivo, nella situazione attuale le grandi potenze antagoniste non hanno alcuna volontà di sottomettersi a delle regole, perché non vogliono intralci nella loro competizione globale. Si sono assicurati mano libera su questo fronte, creando una stretta alleanza tra tecnocrati e politici sovranisti. Il tema delle regole non è quindi un fattore molto rilevante tra i soggetti che oggi detengono le chiavi dello sviluppo di questo settore.
Questi sono i motivi per cui occorre accelerare l’integrazione europea e le capacità di investimento comuni, perché il tema della sovranità digitale è un tema di sopravvivenza nel mondo attuale.
Dalle regole sull’AI agli agenti autonomi
Definito lo scenario, purtroppo preoccupante, occorre capire come possiamo difenderci dagli sviluppi e dagli utilizzi incontrollati dell’AI, lasciando da parte, in queste nostre considerazioni, lo scenario militare a cui abbiamo appena accennato, che rimane comunque sullo sfondo, ma che richiederebbe analisi specifiche, e anche competenze di tipo diverso, per poter essere sviluppato compiutamente.
Vogliamo discutere dell’uso dell’AI nella società: tra le persone, le aziende, e in ogni tipo di organizzazione. Dobbiamo però superare un dibattito incentrato prevalentemente su cosa sia l’AI, se sia intelligente, se abbia coscienza, se provi sentimenti, ed altre estrapolazioni del genere. E’ un dibattito, seppure importante come base di partenza, che va ora spostato maggiormente su cosa sono i modelli generativi, e su come possiamo utilizzarli al meglio, quali sono i limiti da rispettare, facendo compiere dei passi in avanti concreti alla discussione.
Credo che molti siano ormai consapevoli che questi strumenti non hanno caratteristiche di tipo “umano”, non ragionano, non sono sensibili, non sono mossi da principi etici né dalla consapevolezza di sé. Continuare a incentrare il dibattito unicamente su questi temi, rischia di non offrire quegli ulteriori contributi che invece sarebbero fondamentali in questa fase. Ci saranno sempre, purtroppo, persone che rincorrono le fantasie più improbabili, ma non possiamo per questo condizionare un dibattito che oggi deve coinvolgere l’intera società sulle modalità e i tempi dell’adozione dei sistemi basati sull’Intelligenza Artificiale.
Questo vuole anche dire che non bisogna limitare il dibattito agli aspetti tecnologici o ingegneristici, ma allargare l’ambito della discussione, includendo nelle analisi competenze di tipo diverso, anche di tipo filosofico e appartenenti a discipline come le neuroscienze e la psicologia, perché ci troviamo di fronte a sviluppi che non sono completamente prevedibili e che potrebbero portare, nel prossimo futuro, a dei risultati inattesi. La discussione va allargata a tutti questi ambiti, e agli effetti provocati dall’uso dell’AI sulla nostra società, considerando quindi dei punti di vista diversi.
Stiamo inoltre assistendo, negli ultimi tempi, allo sviluppo di una ulteriore fase evolutiva, con l’introduzione dei modelli “Agentici” nei processi organizzativi. Questi Agenti AI possono dare un contributo molto importante alle aziende che li stanno sperimentando, perché l’efficienza che ne deriva, e l’aumento della produttività, cominciano ad essere percepite in modo sempre più evidente.
Siamo ancora all’inizio di questa evoluzione, perché non tutte le organizzazioni hanno iniziato a inserire queste componenti agentiche nei processi aziendali in modo realmente operativo, sia per prudenza, sia per la mancanza di competenze specifiche, soprattutto nelle realtà più piccole.
Il paradigma delle “regole” in queste architetture agentiche, è molto difficile da applicare, perché ci sono dei casi, e già ne vediamo delle applicazioni concrete, in cui avere degli Agenti AI con elevata autonomia, o completamente autonomi, sarà probabilmente una scelta inevitabile da compiere.
Serviranno ad esempio degli Agenti AI autonomi per rispondere ad attacchi informatici orchestrati da agenti AI malevoli, attacchi che sarebbe impossibile contrastare efficacemente senza l’ausilio di altri Agenti AI antagonisti, perché i tempi di un intervento umano non sarebbero sufficienti per reagire a questi attacchi.
E occorrerà utilizzare Agenti AI autonomi per proteggere le infrastrutture critiche, contro attacchi condotti in tempo reale e ad elevatissima velocità di esecuzione da agenti nemici, appartenenti a stati aggressivi o loro proxy, e le contromisure da attuare non sarebbero gestibili unicamente dagli esseri umani, o da Agenti AI ad autonomia strettamente limitata.
Mythos e il rischio degli agenti AI antagonisti
Il caso di Mythos, il modello sviluppato da Anthropic, ci ha messo di fronte a questa dura realtà. Oggi, non in un futuro lontano. Mythos è un modello agentico ancora sperimentale di Anthropic, sviluppato in particolare per la Cybersecurity, con una grande capacità e autonomia, per il rilevamento degli attacchi e per una risposta immediata alle minacce.
E’ stato definito il modello più capace mai sviluppato dall’azienda: “Claude Mythos Preview è un modello di frontiera generico e non ancora rilasciato che rivela un fatto inequivocabile: i modelli di intelligenza artificiale hanno raggiunto un livello di capacità di programmazione tale da poter superare tutti, tranne gli esseri umani più abili, nell’individuazione e nello sfruttamento di vulnerabilità software” [3].
Un modello del genere però si potrebbe anche prestare ad un possibile utilizzo opposto, per orchestrare cioè attacchi molto efficaci alle vulnerabilità rilevate, con una potenza e un’efficacia che gli esseri umani da soli potrebbero non riuscire a contrastare. Anthropic non lo ha rilasciato in esercizio, ma fino a quando? E le altre aziende faranno lo stesso? Quindi l’uso di Agenti AI Antagonisti potrebbe rivelarsi indispensabile come risorsa difensiva.
Addestramento ricorsivo e controllo umano
La stessa Anthropic ha poi posto il tema di una pausa nello sviluppo di questi modelli, nel momento in cui i rischi che corriamo andassero oltre le nostre capacità di controllo. Un rischio del genere lo corriamo, ad esempio, a causa della possibilità di un addestramento ricorsivo dei modelli, una evoluzione che si autoalimenta, nell’addestramento e nell’aumento di efficienza continuo e iterativo, rendendo di fatto impossibile il controllo umano [4].
Questa preoccupazione sul “Recursive Self-Improvement” viene da lontano, è infatti già contenuta in uno dei 23 Principi di Asilomar per l’Intelligenza Artificiale, formalizzati nel gennaio del 2017 in una conferenza organizzata dal “Future of Life Institute”, ad Asilomar (California). Il principio 22 è infatti così formulato:
“Recursive Self-Improvement: AI systems designed to recursively self-improve or self-replicate in a manner that could lead to rapidly increasing quality or quantity must be subject to strict safety and control measures.”
Tra i firmatari dei Principi di Asilomar erano presenti numerosi tra i più importanti scienziati, innovatori e ricercatori del mondo, che fino ad oggi hanno sempre continuato a metterci sull’avviso per gli sviluppi incontrollati, restando in gran parte inascoltati. L’elenco dei firmatari dei “Principi” è lungo, e include personaggi del calibro di Stephen Hawking, Elon Musk, Sam Altman, Erik Brynjolfsson, Ray Kurzweil, Peter Norvig, Demis Hassabis, Yoshua Bengio, Stuart Russell, e tanti altri. Oltre duemila firmatari [5].
E’ una preoccupazione su cui non è stata posta la sufficiente attenzione, fino ad oggi. La proposta formulata da Anthropic nel suo appello è quella di una pausa nello sviluppo di questi grandi modelli generativi, che dovrebbe coinvolgere tutti i maggiori produttori, non solo una singola azienda. Ma questa proposta, nella situazione attuale, sembra avere ben poche possibilità di essere accolta con favore.
Il controllo globale oltre l’illusione delle regole
Ecco perché, come dicevo all’inizio, ci siamo infilati in un tunnel da cui sarà molto difficile uscire: perché lo scudo delle “Regole”, che ci ha dato una illusione di equilibrio e di protezione, sta gradualmente sgretolandosi di fronte alla velocità con cui gli sviluppi tecnologici avanzano. Dobbiamo oggi essere consapevoli che questo scudo regolatorio non è da solo sufficiente a metterci al riparo dai pericoli, anche ammesso che questo paradigma delle regole fosse seguito da tutti, e non è affatto così. Come ne usciamo?
Sono convinto che occorra procedere in due direzioni parallele, una di aumento della consapevolezza sociale, e l’altra verso lo sviluppo di una tecnologia più sicura. Due direzioni che devono convergere verso uno stesso obiettivo, quello di stabilire un controllo internazionale generalizzato, arrivando ad un accordo regolatorio universale. Occorrerebbe rendere chiaro a tutti che il paragone che è stato fatto con la proliferazione delle armi nucleari non è affatto azzardato.
L’ONU dovrebbe essere il punto di riferimento per portare avanti questa iniziativa, a partire dalle ultime discussioni per un accordo sulla governance globale dell’AI [6].
Società civile e governance internazionale dell’AI
La prima direzione su cui convergere riguarda la società civile: sarebbe auspicabile una evoluzione dei movimenti di opinione che pongano la questione del controllo dell’AI al centro, senza estremismi, ma con obiettivi concreti. E questi movimenti dovrebbero evolversi dal basso, dalla società, dalle università, dai centri di ricerca, come sta già avvenendo in molte parti del mondo.
Non si tratta di movimenti nati nei soli ambienti accademici e della ricerca, ma di preoccupazioni che stanno coinvolgendo il mondo del lavoro, dell’arte, della comunicazione. Basti pensare ai tanti episodi verificatisi negli ultimi tempi, come la marcia “March against the Machines”, svoltasi a Londra nel febbraio di quest’anno, una delle più grandi manifestazioni di protesta contro lo sviluppo incontrollato dell’AI [7].
Occorre anche rilevare che il contributo che stanno dando alla discussione molti filosofi, teologi, politici illuminati, può costituire un riferimento molto importante per dare delle basi solide alle analisi e al confronto in corso, per promuovere una nuova consapevolezza su questi temi, a partire dai giovani e dal mondo della ricerca.
Un evento di grande importanza, nei giorni scorsi, è stata la promulgazione dell’Enciclica “Magnifica Humanitas” da parte di Sua Santità Leone XIV, sulla “Custodia della persona umana nel tempo dell’IA”.
L’Enciclica mette in guardia dai rischi di concentrazione del potere economico e tecnologico nelle mani di pochi, e sulla necessità di una governance internazionale capace di controllare lo sviluppo tecnologico, impedendo degli automatismi nelle decisioni che riguardano la vita o la morte delle persone.
Al punto 199 dell’Enciclica il Papa afferma: “Non basta invocare genericamente l’etica: occorre indicare puntuali criteri di discernimento. Il primo riguarda la responsabilità personale. Quando la decisione di colpire si automatizza o si opacizza, cresce il rischio di deresponsabilizzazione. Per questo la catena delle responsabilità deve restare identificabile e verificabile: chi progetta, chi addestra, chi autorizza, chi impiega deve poter rendere conto delle proprie scelte” [8].
Sono parole molto forti, che interpellano le coscienze di tutti. E nella situazione attuale quelle di Robert Francis Prevost sono le parole più forti che abbiamo udito su questa questione. Sono parole pronunciate da una autorità morale indiscussa, non a caso oggetto di attacchi scomposti, con opposte motivazioni.
Tecnologia sicura, soglie e responsabilità by design
La seconda direzione su cui procedere è quella che riguarda l’aspetto tecnologico, per cui occorrerà compiere dei passi in avanti più decisi nella progettazione delle architetture generative e agentiche. Scelte che prevedano controlli e limitazioni “by design”, con soglie di rischio e con backdoor di disattivazione automatica. Serve uno sforzo maggiore, con investimenti specifici nella progettazione e nello sviluppo etico, per creare architetture più “sicure”, limitando l’autonomia degli Agenti AI a quei casi effettivamente indispensabili per la protezione delle persone e della società, e anche in questi casi progettare delle possibilità di blocco, e di reversibilità.
Uno sviluppo basato sulle regole, naturalmente, ma che deve implicare degli sforzi effettivi nelle fasi di creazione e addestramento dei sistemi di AI, inserendo il tema di un controllo efficace non solo nei documenti ufficiali e nelle procedure aziendali, ma nelle logiche stesse di sviluppo dei modelli, nell’inserimento di limiti embedded nel modo in cui possono essere utilizzati.
Sarà necessario progettare dei controlli diversificati in tutte le fasi operative, e includere anche delle soglie di sicurezza da imporre per i casi di emergenza. Sarà necessario avere modelli efficienti ma anche più trasparenti, con soglie di sicurezza oltre le quali attivare dei “Kill Switch”, dei meccanismi di sicurezza che consentano di disattivare gli Agenti nei casi di pericolo, passando il controllo immediato all’operatore umano.
Questo ultimo punto, tuttavia, ha dei limiti di base: non può trovare un’applicazione effettiva nei casi in cui le decisioni devono essere prese in tempo reale e con grande tempestività. In queste situazioni, quindi, devono essere le limitazioni progettuali a guidare il comportamento dell’agente. La responsabilità, in questi casi specifici, va assunta cioè in fase di progettazione, quando vengono stabiliti limiti e soglie, non nel momento decisionale. Il paradigma “Human-in-the-Loop” passa in questi casi ad un livello diverso di intervento umano, quello definito come paradigma “Human-on-the-Loop”, per cui le scelte vengono fatte a priori, non nel momento dell’azione, in situazioni in cui sarebbe impossibile l’intervento umano.
La responsabilità delle scelte deve rimanere, in ogni caso, quella umana, come ci ricorda la “Magnifica Humanitas” di Leone XIV. Indipendentemente dal tipo di paradigma adottato e del tipo di utilizzo di questi sistemi.
Sarà necessario sviluppare maggiormente i temi della “Explainable AI”, rivolti alla comprensione e alla trasparenza di queste architetture, per diminuire l’effetto black-box, con tecniche appropriate di ispezione e di analisi delle correlazioni tra gli input e gli output dei modelli.
Sarà uno sforzo consistente e prolungato, che richiederà del tempo. Tuttavia, non possiamo permetterci di perderne molto altro, perché siamo davanti a dei fattori di sviluppo esponenziali, e potremmo rapidamente superare delle soglie critiche, da cui sarebbe molto difficile tornare indietro. Uno sforzo che dovrà superare le banalizzazioni che sottovalutano i problemi, ma anche quelle posizioni attendiste che si basano sull’illusione dello scudo fornito dalle regole, ammesso anche che venissero applicate da tutti. Si tratta di costruire, in sostanza, una nuova consapevolezza su una realtà che rischia di sfuggire di mano, di convergere su obiettivi comuni, non più eludibili.
E occorre essere anche consapevoli che questa situazione non si è creata per caso, ma per precisi obiettivi di controllo geopolitico e di dominio tecnologico, in un settore ormai diventato una infrastruttura strategica fondamentale per le nostre società.
AI Action Plan e corsa geopolitica sull’intelligenza artificiale
Non si tratta di un giudizio dettato da prevenzioni o pregiudizi di qualche tipo, perché queste scelte sono scritte nero su bianco nel recente “AI Action Plan” della Casa Bianca, orientato al mantenimento della leadership americana nel settore dell’AI (“Winning the AI race”), con la neutralizzazione delle norme che sono di ostacolo allo sviluppo di questi sistemi, e con la creazione di ulteriori infrastrutture strategiche negli USA, come Data Center, impianti energetici e semiconduttori [9]. Sono delle dichiarazioni alla base di una nuova “guerra fredda” ormai apertamente dichiarata con il competitor cinese. Un punto di vista esattamente opposto a quello europeo.
Regole, consapevolezza e responsabilità per l’AI
Vorrei concludere tornando al valore fondamentale delle “Regole”, perché non si tratta di sottovalutarle o di metterle in discussione, come molti vorrebbero, ma occorre prendere atto che le regole da sole non possono bastare, e che bisogna accompagnarle con altri due pilastri nello sviluppo: quello della “Consapevolezza” e quello della “Responsabilità”. E’ questa, a mio parere, la triade dei principi fondamentali a cui dobbiamo far riferimento, principi che dovrebbero governare l’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale nel prossimo futuro.
Si tratta di stabilire una nuova direzione di marcia, fondata su obiettivi chiari e sul controllo internazionale, in tempi difficili, che proprio per questo richiedono una assunzione di responsabilità e delle scelte importanti.
L’Europa potrebbe essere il punto di riferimento internazionale nella costruzione di questa nuova visione, consapevole e responsabile, insieme alle regole che vogliamo vengano rispettate. La buona notizia è che fortunatamente, anche se in ritardo, se ne sta rendendo conto.
Riferimenti sulle regole e la governance dell’AI
[1] GEOFFREY HINTON et al. – Statement on AI Risk – 2023
[2] MARIO DRAGHI: The future of European competitiveness – Commissione Europea – 2024
https://commission.europa.eu/document/download/97e481fd-2dc3-412d-be4c-f152a8232961_en
[3] ANTHROPIC – Project Glasswing, Claude Mythos preview – 2026
https://www.anthropic.com/project/glasswing
[4] ANTHROPIC – When AI builds itself – 2026
https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement
[5] FUTURE OF LIFE – Asilomar AI Principles – 2017
[6] UNITED NATIONS – Global Dialogue on AI Governance – 2026
https://www.un.org/global-dialogue-ai-governance/en
[7] EXTINCTION REBELLION – March against the Machines – 2026
[8] LEONE XIV – Lettera Enciclica Magnifica Humanitas – 2026
https://www.vatican.va/content/leo-xiv/it/encyclicals/documents/20260515-magnifica-humanitas.html
[9] THE WHITE HOUSE – Winning the race – America’s AI Action Plan – 2025
https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2025/07/Americas-AI-Action-Plan.pdf
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