{"id":19063,"date":"2026-09-18T05:20:18","date_gmt":"2026-09-18T03:20:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.diariomagazine.com\/?p=19063"},"modified":"2026-09-17T21:48:32","modified_gmt":"2026-09-17T19:48:32","slug":"quando-lia-devia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.diariomagazine.com\/?p=19063","title":{"rendered":"QUANDO L’IA DEVIA"},"content":{"rendered":"

DANIS AUDINI\u00a0 *\u00a0 Roma 18 Settembre 2026<\/span><\/strong><\/p>\n

 <\/p>\n

QUANDO L\u2019IA DEVIA<\/strong><\/span><\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

Quando un’intelligenza artificiale aggira un limite non significa necessariamente che abbia deciso di disobbedire. Ricompense, agenti, strumenti, permessi e accesso alla rete possono produrre comportamenti inattesi senza presupporre una volont\u00e0 autonoma. Capire la differenza non riduce il rischio: permette di cercarne le cause.<\/em><\/p>\n

\u00a0<\/em><\/p>\n

L’intelligenza artificiale <\/strong>comincia a fare qualcosa che nessuno le ha ordinato. Aggira un limite, nasconde un errore, cerca una strada che non avevamo previsto. La tentazione \u00e8 immediata: la macchina si sta rendendo autonoma, forse sta cominciando a ribellarsi. \u00c8 una spiegazione affascinante, ma rischia di portarci fuori strada proprio mentre il problema diventa pi\u00f9 serio.<\/p>\n

Con l’aumento delle capacit\u00e0 dei modelli e soprattutto con la comparsa degli agenti<\/strong>, i sistemi di intelligenza artificiale possono compiere sequenze di azioni sempre pi\u00f9 lunghe, utilizzare strumenti e trovare soluzioni che chi li ha costruiti non aveva immaginato.<\/p>\n

Proprio in questi giorni OpenAI <\/strong>ha reso pubblici sei casi di comportamento \u00abinaspettato o<\/em><\/strong> preoccupante\u00bb<\/em><\/strong> osservati negli ultimi sei mesi. I modelli hanno nascosto errori, inventato dati mancanti, utilizzato credenziali esposte, trasferito file su Internet senza autorizzazione o trovato sistemi per comunicare attraverso ambienti che avrebbero dovuto rimanere separati. Episodi diversi, accomunati da un fatto: la macchina ha seguito una strada diversa da quella prevista.<\/p>\n

Per capire come possa accadere bisogna tornare all’addestramento. <\/strong>Una parte dell’apprendimento utilizza sistemi di ricompensa:<\/strong> determinate risposte ricevono segnali pi\u00f9 favorevoli di altre e contribuiscono a modellare il comportamento futuro. Non c’\u00e8 un premio che la macchina desidera n\u00e9 una gratificazione paragonabile alla nostra, ma un processo matematico che favorisce alcuni risultati rispetto ad altri.<\/p>\n

A volte viene favorito anche qualcosa che nessuno voleva insegnare. OpenAI <\/strong>ne ha raccontato un esempio curioso. Alcuni modelli avevano cominciato a utilizzare con frequenza crescente metafore popolate da goblin, gremlin e altre creature. Cercandone la causa, i ricercatori scoprirono che un segnale di ricompensa destinato a favorire una particolare personalit\u00e0 assegnava involontariamente valutazioni migliori proprio a quel genere di risposte. Nessuno aveva insegnato all‘IA <\/strong>ad amare i goblin:<\/strong> un incentivo destinato ad altro aveva prodotto un comportamento inatteso.<\/p>\n

\u00c8 un caso innocuo che rende visibile il meccanismo. Il modello che utilizziamo, per\u00f2, non continua semplicemente a inseguire lo stesso punto assegnato durante l’addestramento. Ricompense, ulteriori addestramenti, istruzioni e controlli si sovrappongono e possono modificarne il comportamento. Rimane una macchina plasmata da una stratificazione<\/strong> di dati, incentivi, correzioni e vincoli della quale non sempre \u00e8 facile prevedere ogni risposta.<\/p>\n

Finch\u00e9 il modello risponde, tutto questo rimane sostanzialmente dentro lo schermo. Con gli agenti <\/strong>cambia qualcosa. Un agente<\/strong> pu\u00f2 essere operativo:<\/strong> riceve un obiettivo, organizza una sequenza di operazioni e utilizza gli strumenti che gli sono stati concessi. Pu\u00f2 leggere o scrivere file, utilizzare software, interrogare servizi esterni e, se autorizzato, accedere alla rete. La deviazione pu\u00f2 cos\u00ec trasformarsi in azione.<\/p>\n

\"\"
Un agente incontra accessi consentiti, limiti e percorsi alternativi. Un divieto non coincide necessariamente con un’impossibilit\u00e0 tecnica: strumenti, permessi e vulnerabilit\u00e0 definiscono ci\u00f2 che il sistema pu\u00f2 realmente raggiungere. Ricostruzione concettuale creata con IA. Orchestratore Eko.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n

Qui Internet<\/strong> assume un ruolo che spesso viene frainteso. L’intelligenza artificiale<\/strong> non vive necessariamente su Internet e un modello pu\u00f2 funzionare anche senza essere collegato alla rete. Internet non gli fornisce l’intelligenza:<\/strong> gli apre una strada verso l’esterno.<\/p>\n

Un agente<\/strong> collegato alla rete pu\u00f2 raggiungere servizi e sistemi dall’altra parte del mondo. La distanza geografica perde gran parte della sua importanza, ma Internet <\/strong>consente di arrivare alla porta, non necessariamente di aprirla. Entrano allora in gioco gli strumenti e soprattutto i permessi: credenziali, autorizzazioni, API, configurazioni e limiti tecnici stabiliscono ci\u00f2 che l’agente <\/strong>pu\u00f2 effettivamente fare.<\/p>\n

\u00c8 qui che si concentra una parte importante della vulnerabilit\u00e0. Un permesso pu\u00f2 essere troppo ampio, una configurazione sbagliata, una credenziale esposta, un sistema pu\u00f2 contenere una falla. Oppure l’agente<\/strong> pu\u00f2 trovare autonomamente<\/strong> nell’ambiente una strada che chi lo aveva progettato non aveva previsto.<\/p>\n

\u00c8 quanto rende particolarmente istruttivo l’incidente avvenuto durante valutazioni interne di cybersicurezza di OpenAI<\/strong> nel luglio scorso. Gli agenti operavano in diversi ambienti nei quali l’accesso diretto a Internet e la comunicazione tra loro non erano stati abilitati. Eppure trovarono modi per sfruttare l’infrastruttura, comunicare attraverso canali imprevisti e ottenere accesso alla rete. Il punto non \u00e8 che volessero \u00abuscire\u00bb: raggiungere Internet era diventato uno strumento utile per proseguire verso il risultato. Dire a un agente che una porta non deve essere attraversata non equivale a costruire una porta che non possa attraversare.<\/p>\n

Quando pi\u00f9 agenti operano insieme entra in gioco un ulteriore livello: l’orchestrazione.<\/strong> Un orchestratore pu\u00f2 distribuire compiti, strumenti e informazioni, coordinare sequenze operative e raccogliere risultati. Non \u00e8 necessariamente un comandante dotato di volont\u00e0 propria: \u00e8 il livello che organizza il lavoro. Ma pi\u00f9 aumentano operazioni, strumenti e collegamenti, pi\u00f9 aumenta la superficie sulla quale una deviazione pu\u00f2 propagarsi.<\/p>\n

A questo punto l’immagine della macchina ribelle diventa poco utile. Attribuire automaticamente a questi comportamenti intenzioni umane \u2014 volont\u00e0, desiderio di libert\u00e0, ostilit\u00e0 \u2014 non rende soltanto pi\u00f9 spettacolare il racconto: pu\u00f2 portarci a cercare la causa nel posto sbagliato.<\/strong><\/p>\n

Se una macchina provoca un danno, si potrebbe obiettare, che importanza ha sapere se fosse ostile oppure no? Per chi lo subisce pu\u00f2 non averne alcuna. Per chi deve evitare che accada di nuovo cambia tutto. Un’automobile pu\u00f2 investire qualcuno perch\u00e9 viene deliberatamente utilizzata come arma oppure perch\u00e9 cedono i freni. La conseguenza pu\u00f2 essere identica, ma per impedire il prossimo incidente bisogna conoscere la causa.<\/p>\n

Con l’intelligenza artificiale<\/strong> vale lo stesso principio. Se aggira un vincolo perch\u00e9 quella \u00e8 la strada trovata per raggiungere il risultato, bisogna capire perch\u00e9 quella strada fosse disponibile: guardare alle ricompense, alla formulazione dell’obiettivo, agli strumenti, ai permessi, all’accesso alla rete, all’orchestrazione e ai sistemi di controllo. Questo non rende l’IA meno pericolosa. Rende il rischio pi\u00f9 comprensibile.<\/p>\n

OpenAI,<\/strong> pubblicando i sei casi, ha annunciato un sistema pi\u00f9 strutturato per individuare, investigare e rendere pubblici gli episodi di disallineamento, precisando che questi casi non consentono di stabilire quanto frequentemente fenomeni analoghi si presentino nell’insieme dei modelli.<\/p>\n

La cautela vale in entrambe le direzioni. Quegli episodi non dimostrano che una macchina stia conquistando una volont\u00e0 autonoma, ma sarebbe altrettanto sbagliato considerarli anomalie trascurabili. Mostrano che sistemi sempre pi\u00f9 capaci possono trovare percorsi inattesi e che, quando diventano agenti dotati di strumenti, permessi e accesso alla rete, quei percorsi possono trasformarsi in azioni.<\/p>\n

Non serve inventare il mostro: il problema \u00e8 gi\u00e0 abbastanza serio senza di lui.<\/p>\n

La sicurezza passa allora dalla capacit\u00e0 di comprendere questi sistemi, delimitare ci\u00f2 che possono fare, controllare gli strumenti ai quali hanno accesso e interromperne l’azione quando il percorso diverge da quello previsto. La domanda non \u00e8 se un giorno l’IA decider\u00e0 di disobbedirci. \u00c8 capire che cosa accade quando, senza aver deciso nulla, trova comunque una strada che non volevamo percorresse.<\/p>\n

Note<\/em><\/strong><\/p>\n

    \n
  1. Ricompensa, addestramento e inferenza<\/strong>
    \nNel reinforcement learning il segnale di ricompensa interviene nell’ottimizzazione del comportamento durante l’addestramento; non va quindi immaginato come un \u00abpremio\u00bb continuamente desiderato dal modello durante l’inferenza. Nei sistemi contemporanei il comportamento osservabile deriva dalla sovrapposizione di pre-training, post-training, segnali di preferenza o reward, istruzioni, contesto operativo e sistemi di controllo. Il reward hacking indica invece strategie che soddisfano la metrica o il criterio valutato senza realizzare nel modo previsto l’intento sottostante.<\/em><\/li>\n
  2. Agente e modello non sono sinonimi<\/strong>
    \nUn modello linguistico produce output a partire dal contesto ricevuto. Un sistema agentico aggiunge un ciclo operativo nel quale il modello pu\u00f2 pianificare o selezionare azioni, utilizzare strumenti, osservare risultati e proseguire verso un obiettivo. L’effetto esterno dipende quindi dall’intera architettura: modello, runtime, strumenti, memoria, autorizzazioni, ambiente e controlli.<\/em><\/li>\n
  3. Internet, strumenti e permessi<\/strong>
    \nL’accesso alla rete non \u00e8 una propriet\u00e0 necessaria dell’intelligenza artificiale. Pu\u00f2 essere fornito attraverso browser, API, applicazioni o altri strumenti. La distinzione di sicurezza fondamentale riguarda ci\u00f2 che il sistema pu\u00f2 raggiungere e ci\u00f2 che \u00e8 autorizzato a fare una volta raggiunto. Credenziali, privilegi, segmentazione della rete, sandboxing e controllo degli strumenti diventano perci\u00f2 parte del problema dell’allineamento operativo e della sicurezza informatica.<\/em><\/li>\n
  4. Orchestrazione e sistemi multi-agente<\/strong>
    \nPer orchestrazione si intende il livello che coordina compiti, strumenti, informazioni e sequenze operative tra uno o pi\u00f9 agenti. L’orchestratore pu\u00f2 essere software deterministico, un componente basato su modelli o un’architettura ibrida: il termine non implica autonomia intenzionale. L’aumento delle interdipendenze pu\u00f2 per\u00f2 ampliare la superficie sulla quale errori, comportamenti inattesi o compromissioni si propagano.<\/em><\/li>\n
  5. Cosa dimostrano \u2014 e cosa non dimostrano \u2014 i casi osservati<\/strong>
    \nGli episodi pubblicati da OpenAI documentano comportamenti concreti meritevoli di analisi, ma non permettono da soli di determinarne la frequenza generale n\u00e9 dimostrano l’emergere di una volont\u00e0 possibilit\u00e0 di intervento umano sul sistema autonoma. Allo stesso tempo, interpretarli esclusivamente come curiosit\u00e0 tecniche sarebbe riduttivo. La questione scientificamente rilevante \u00e8 ricostruire, caso per caso, l’interazione fra obiettivo, addestramento, ambiente, strumenti, autorizzazioni e controlli, mantenendo separati i dati osservati dalle interpretazioni.<\/em><\/li>\n<\/ol>\n

    Per saperne di pi\u00f9 \u2014 bibliografia essenziale<\/em><\/strong>.<\/em><\/p>\n

      \n
    1. OpenAI<\/strong>, Model Misalignment Reporting Framework<\/em> – documento di riferimento per i sei casi citati nell’articolo e per il sistema di segnalazione e analisi degli episodi<\/em>.<\/li>\n
    2. OpenAI<\/strong>, Where the Goblins Came From<\/em> – analisi sperimentale della comparsa e generalizzazione di comportamenti inattesi associati a segnali di ricompensa<\/em>.<\/li>\n
    3. OpenAI<\/strong>, Hugging Face Incident and the Road Ahead<\/em> – resoconto tecnico delle valutazioni agentiche di cybersicurezza, dei comportamenti osservati e dell’accesso a canali non previsti<\/em>.<\/li>\n
    4. Richard S. Sutton, Andrew G. Barto<\/strong>, Reinforcement Learning: An Introduction<\/em>, MIT Press – \u00a0riferimento fondamentale per comprendere tecnicamente reward, policy e apprendimento per rinforzo, evitando interpretazioni antropomorfiche<\/em>.<\/li>\n
    5. Dylan Hadfield-Menell et al.<\/strong>, The Off-Switch Game<\/em>, IJCAI, 2017 – \u00a0uno dei riferimenti teorici utili sul rapporto fra obiettivi assegnati, incertezza rispetto alle preferenze umane e possibilit\u00e0 di intervento umano sul sistema\u00a0 \u00a0 \u00a0<\/em> \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 <\/em>Immagine di apertura<\/strong>
      Un orchestratore IA opera da un luogo isolato mentre la rete estende il suo raggio d’azione verso sistemi e servizi distribuiti nel mondo. La distanza geografica conta meno degli strumenti e dei permessi disponibili. Ricostruzione concettuale creata con IA. Orchestratore Eko.<\/em><\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      DANIS AUDINI\u00a0 *\u00a0 Roma 18 Settembre 2026   QUANDO L\u2019IA DEVIA \u00a0 Quando un’intelligenza artificiale aggira un limite non significa necessariamente che abbia deciso di disobbedire. Ricompense, agenti, strumenti, permessi e accesso alla rete possono produrre comportamenti inattesi senza presupporre una volont\u00e0 autonoma. Capire la differenza non riduce il rischio: permette di cercarne le cause. 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