Affidare una decisione importante a un sistema intelligente che nessuno vede e nessuno sa come funzioni non è uno scenario immaginario.
È la realtà quotidiana dell’intelligenza artificiale nel 2025. Uno studio rivela che la trasparenza delle aziende leader dell’IA è crollata drasticamente, con un punteggio medio di appena 40 su 100. I modelli di intelligenza artificiale decidono sempre di più su prestiti, assunzioni, diagnosi mediche e politiche pubbliche.
Nel frattempo, le aziende che costruiscono questi sistemi stanno chiudendo le porte. In questo silenzio crescente, rischiamo di perdere il controllo di una tecnologia che prometteva di aiutarci.
Indice
La trasparenza delle aziende leader dell’IA è crollata nel 2025 in un minuto
Il Foundation Model Transparency Index 2025 rivela un netto calo della trasparenza nel settore IA: la media è scesa a 40/100, con aziende come xAI e Midjourney a 14/100. Tredici aziende, incluse Google, Meta e OpenAI, nascondono dati di addestramento, rischi, impatto ambientale e uso sociale dei loro modelli.
Solo IBM eccelle (95/100), condividendo dati riproducibili. Il rapporto, curato da Stanford, Berkeley, Princeton e MIT, mostra che “aperto” non significa “trasparente”: anche modelli open source come quelli di Meta mancano di documentazione critica.
L’assenza di informazioni ostacola la governance, la sicurezza e la sostenibilità. UE e California stanno introducendo obblighi di trasparenza, ma servono norme globali per evitare che l’IA operi nell’ombra.
Lo studio che mostra il crollo della trasparenza
Il Foundation Model Transparency Index 2025 è stato creato da ricercatori di Stanford, Berkeley, Princeton e MIT. Ha analizzato tredici tra le aziende più influenti del settore, da Google a OpenAI, da Meta a nuove realtà cinesi come Alibaba.
Il risultato preoccupa molto. Confrontato al 2024, la trasparenza è calata in modo drastico. Meta è scesa da 60 a 31 punti. Mistral è passata da 55 a 18 punti. OpenAI, che una volta era pioniera nell’accesso aperto, oggi si trova quasi in fondo alla lista.
xAI e Midjourney hanno appena 14 punti su 100 e non rivelano nulla di importante, nemmeno i dati usati per addestrare i loro modelli o i rischi che comportano.
Soltanto IBM va in controtendenza. Ha un punteggio record di 95 su 100 ed è l’unica azienda che condivide dati sufficienti per permettere a ricercatori indipendenti di replicare i propri modelli.
Le quattro aree dove le aziende non parlano
Lo studio mostra quattro aree critiche dove il settore resta sistematicamente opaco. La prima riguarda i dati usati per addestrare i modelli. La seconda riguarda l’energia e l’acqua necessarie per farli funzionare.
La terza riguarda come vengono utilizzati nella società. La quarta riguarda i danni che potrebbero causare, come disinformazione, discriminazione e sorveglianza. Su tutti questi punti, la maggior parte delle aziende non comunica nulla. Dieci su tredici aziende analizzate, tra cui Google, Amazon, Anthropic e OpenAI, non pubblicano alcun dato sull’impatto ambientale.
I loro data center consumano elettricità pari a intere città. Aumentano i costi energetici e accelerano il cambiamento climatico. Non si tratta di un dettaglio tecnico secondario. È una questione di responsabilità verso la collettività.
Open source non significa trasparente
Molte persone credono che se un modello è open source, allora è automaticamente trasparente. Non è vero. Rilasciare i pesi del modello, cioè i parametri che lo fanno funzionare, non significa spiegare come è stato addestrato.
Non significa dire quali dati ha usato e quali bias contiene. Meta ha reso aperto il suo Llama, ma non ha pubblicato il rapporto tecnico per la sua ultima versione, Llama 4.
Alibaba e DeepSeek fanno la stessa cosa. Così la parola “aperto” diventa solo una parola vuota, usata per sembrare collaborativi, mentre le scelte importanti restano nascoste. La vera trasparenza non è un regalo. È un dovere.
Le leggi cominciano a reagire
La politica sta iniziando a rispondere al problema. L’Unione Europea e la California hanno approvato leggi che obbligano le aziende a rivelare i rischi dei loro sistemi di intelligenza artificiale più potenti.
Negli Stati Uniti, consulenti della Casa Bianca propongono regole di trasparenza come base della regolamentazione. Il rapporto di Stanford e MIT offre uno strumento concreto.
Non solo descrive il problema, aiuta anche a misurare con precisione dove manca la trasparenza. Questo guida i legislatori verso interventi precisi e efficaci.
Perché la trasparenza è importante per tutti
Senza trasparenza, non c’è responsabilità. Se nessuno sa come un modello decide chi merita un mutuo, non si può correggere un’ingiustizia.
Se nessuno conosce quanto carbonio consuma un’intelligenza artificiale, non si può valutare il suo costo reale. La trasparenza non aiuta solo gli esperti. È il terreno comune su cui costruire fiducia, sicurezza e innovazione responsabile.
In un momento in cui l’IA è ovunque, nei motori di ricerca, nei social, nelle scuole e negli ospedali, nascondere i meccanismi significa abbandonare la democrazia tecnologica.
Il futuro può ancora cambiare
Questo calo non è inevitabile. È una scelta che le aziende stanno facendo. Scelgono di nascondere la trasparenza per proteggere segreti commerciali, per andare più veloci nel lancio o per evitare critiche. La storia insegna però che le tecnologie durature, dall’elettricità al web, si sono affermate soltanto quando erano comprensibili, controllabili e condivise.
L’intelligenza artificiale può seguire lo stesso cammino, ma soltanto se torniamo a fare domande fondamentali. Chi ha costruito questo sistema? Con quali dati? A beneficio di chi? Finché queste domande resteranno senza risposta, non saremo utenti. Saremo semplicemente soggetti controllati.
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