The Economist ha recentemente compiuto una mossa intelligente: ha sottoposto 25 modelli all’avanguardia di IA al World Values Survey, l’indagine di lunga data che dal 1981 mappa le credenze umane in oltre 100 paesi. La conclusione principale è stata che i modelli sviluppati in Occidente tendono ad essere laici e liberali, mentre quelli sviluppati in Cina recano l’impronta della censura statale. La maggior parte dei commenti si è concentrata su questo contrasto. Credo che la scoperta più significativa sia nascosta nel mezzo dell’articolo: nessun modello testato riflette la visione del mondo della maggior parte dei paesi africani o musulmani.
Consideriamo cosa ciò significhi nella pratica. Quasi un miliardo di persone utilizza oggi l’IA generativa, e una quota crescente di esse la consulta non per ottenere fatti, ma per ricevere un giudizio: come gestire un conflitto familiare, come crescere un figlio, come valutare una decisione con implicazioni morali. Per centinaia di milioni di questi utenti, ogni risposta arriva filtrata attraverso presupposti formulati altrove. Il modello parla la loro lingua. Ma non racconta la loro vita.
Si è tentati di interpretare questa storia come un caso di parzialità e di discutere su quali valori siano quelli corretti. Trovo che questa prospettiva sia sterile. La lente più utile è quella che gli investitori applicano a qualsiasi mercato: dove la domanda non viene soddisfatta e perché?
La domanda è palesemente presente. L’articolo descrive Ansari, un chatbot islamico creato da un ex ingegnere di Google e Uber, che migliaia di musulmani utilizzano già per domande di fede e decisioni quotidiane. Ecco come si presenta un segnale precoce: un sviluppatore tecnicamente sofisticato, una popolazione poco servita e utenti che arrivano senza essere stati oggetto di campagne di marketing. Quando le persone si prendono la briga di costruire una propria alternativa ad alcuni dei prodotti meglio finanziati della storia, ti stanno dicendo qualcosa sugli operatori già affermati.
Il fallimento dal lato dell’offerta è strutturale, ed è per questo che persiste. I modelli assorbono i propri valori dai dati di addestramento, e i testi presenti su Internet sono fortemente sbilanciati verso una manciata di lingue e culture. La fase post-addestramento allinea poi i modelli alle sensibilità dei laboratori che li realizzano, concentrati a San Francisco e Hangzhou. Nessuno ha deciso di escludere le visioni del mondo di Lagos, Giacarta o Doha. Il percorso semplicemente non è stato progettato per includerle – e i percorsi non si correggono da soli.
I mercati detestano il vuoto, e questo si sta già riempiendo – per default piuttosto che per scelta. I modelli cinesi, più economici da gestire e liberamente modificabili, stanno guadagnando terreno in tutto il mondo in via di sviluppo. Gli utenti attenti ai costi preferiranno la rapidità e il basso costo alla padronanza culturale, se questa è l’unica scelta disponibile.
Ma non deve necessariamente essere l’unica scelta disponibile. L’opportunità interessante è un’IA che sia genuinamente radicata nelle regioni che serve: addestrata con una profonda conoscenza della lingua locale piuttosto che con una traduzione superficiale, allineata alle istituzioni locali piuttosto che a quelle lontane e – cosa fondamentale – costruita con una titolarità locale piuttosto che con una semplice distribuzione locale. Il Golfo è un esempio istruttivo in questo senso. Gli investitori sovrani non si limitano ad acquistare potenza di calcolo; stanno finanziando modelli che privilegiano l’arabo proprio perché comprendono che l’infrastruttura linguistica e culturale è pur sempre un’infrastruttura. Ciò che vale per i porti e le reti elettriche sta diventando vero anche per i modelli: i paesi e le comunità che ne possiedono di propri dipenderanno meno dai valori altrui.
La distinzione tra servire un mercato e sfruttarlo è qui di enorme importanza. La storia della tecnologia nei mercati in via di sviluppo è piena di prodotti localizzati a livello di interfaccia ma stranieri nel loro nucleo. La traduzione non è rappresentazione. Le iniziative che conquisteranno questo mercato in modo duraturo saranno quelle in cui le comunità servite detengono una partecipazione azionaria reale, un’autentica autorità editoriale sull’allineamento e una reale capacità tecnica – non una patina tradotta che ricopre le supposizioni di qualcun altro.
Il nostro quadro di riferimento pone tre domande su qualsiasi tecnologia: chi ne beneficia, cosa perdura e cosa potrebbe rompersi se questo avesse troppo successo? Applicate in questo contesto, queste domande hanno un doppio taglio. Un’IA che ignora la maggior parte delle visioni del mondo fallisce il primo test. Ma un’IA frammentata in mille sistemi di valori sigillati, ciascuno dei quali conferma i propri utenti e non dialoga con nessuno, fallirebbe il terzo. L’obiettivo non è un’eco diversa per ogni camera; è la pluralità con dei ponti: modelli che rappresentino fedelmente le loro comunità pur rimanendo trasparenti su ciò che sono e interoperabili con tutto il resto.
Questo equilibrio non emergerà da solo. Verrà costruito, oppure no – e sarà costruito da chiunque si presenti con capitale paziente e autentico rispetto per i mercati coinvolti. Le visioni del mondo che l’IA ha dimenticato non sono una nota a piè di pagina nella storia di questa tecnologia. Rappresentano diversi miliardi di persone e la prossima grande prova per verificare se l’innovazione possa rafforzare i sistemi che ci tengono uniti.
Leggi l’articolo completo qui: https://www.economist.com/briefing/2026/06/25/ai-models-values-are-very-different-from-most-peoples
Nicole Junkermann è un’investitrice internazionale specializzata in tecnologia, sport e media. È a capo di NJF Holdings, un gruppo di investimento globale, e della sua piattaforma sportiva Gameday by NJF Holdings, che investe in leghe sportive, diritti mediatici e coinvolgimento dei tifosi basato sulla tecnologia. Il suo lavoro nel settore si concentra sulla creazione di infrastrutture sportive a lungo termine e sull’espansione della portata commerciale e globale delle leghe professionistiche.