Regolamentazione e governance AI: OpenAI, Google e Trump agiscono su policy globale

Governance AI: OpenAI più ambiziosa di Trump, Google cede l’opt-out

Il 3 giugno 2026, OpenAI ha pubblicato un blueprint per la governance federale dell'AI che supera per ambizione quanto il governo americano ha firmato il giorno prima. Nel medesimo giorno, Google ha annunciato un sistema di opt-out per i publisher dai risultati di ricerca generativi, sotto pressione della Competition and Markets Authority britannica. Due mosse che, sommate all'ordine esecutivo di Trump già firmato il 2 giugno, tracciano il perimetro di una governance AI in costruzione — con interessi molto diversi al centro.

Il decreto Trump è volontario: OpenAI chiede l'obbligo

Come avevamo riportato, Trump ha firmato il 2 giugno un ordine esecutivo che crea un sistema volontario per i "covered frontier models": le aziende AI possono — non devono — sottoporre i propri modelli al CAISI (Center for AI Standards and Innovation) per test di sicurezza prima del lancio. Il decreto assegna alle agenzie federali 30 giorni per rafforzare la difesa informatica dei sistemi governativi, con il Dipartimento della Difesa, la CISA e il Dipartimento del Tesoro incaricati di costruire un sistema centralizzato per la gestione delle vulnerabilità software.

Anthropic, pur avendo avuto frizioni con il Pentagono in passato, ha definito il decreto "un passo importante per rafforzare la leadership americana nell'AI". Google DeepMind, Microsoft e xAI avevano già stretto accordi con il CAISI per la revisione anticipata dei modelli; OpenAI e Anthropic avevano fatto altrettanto nel 2024.

OpenAI, nel proprio blueprint "Democratic Governance of Frontier AI", chiede molto di più: test pre-lancio obbligatori sui modelli più potenti, audit indipendenti, protezioni per i whistleblower, e un framework federale vincolante. California SB 53, New York RAISE Act e Illinois SB 315 stanno già convergendo verso standard armonizzati — la proposta è costruire su quella base, e poi usare il framework federale per sopiantare le normative statali ed evitare frammentazione.

Perché OpenAI vuole regole più severe del governo

La distanza tra la proposta di OpenAI e il decreto presidenziale non è casuale. Revisioni pre-lancio obbligatorie da parte di un'agenzia federale USA creerebbero barriere all'ingresso significative per chi non ha le risorse per sostenere processi di compliance complessi. I modelli open source cinesi come quelli di Deepseek e Qwen — con prestazioni solo leggermente inferiori ma con costi di sviluppo molto inferiori — potrebbero affrontare restrizioni severe o essere esclusi dal mercato americano.

OpenAI argomenta che le decisioni di sicurezza AI devono spettare ai governi democratici, non alle singole aziende. La posizione è coerente con l'agenda di policy pubblica che la società ha pubblicato contestualmente, articolata attorno a cinque principi: democratizzazione, empowerment, prosperità universale, resilienza e adattabilità. La tesi è genuina — ma allinea anche sicurezza e interesse commerciale in un modo che raramente accade per caso.

Regolamentazione e governance AI: OpenAI, Google e Trump agiscono su policy globale
Documentazione e compliance sono elementi chiave nella governance globale dell'intelligenza artificiale. Foto di Ron Lach su Pexels

Google e i publisher: lo strumento c'è, il potere no

La UK Competition and Markets Authority (CMA) ha emesso il 3 giugno un codice di condotta — che la stessa CMA ha definito "un primato mondiale" — che obbliga Google a tre cose:

  • permettere ai publisher di rimuovere i propri contenuti dalle funzionalità AI di ricerca
  • attribuire le fonti con link chiari nei risultati generativi
  • ottenere il consenso prima di usare contenuti editoriali per il fine-tuning dei modelli

Google ha dichiarato la propria conformità, annunciando un nuovo toggle nella Search Console per escludersi da AI Overviews, AI Mode e AI Overviews in Discover. Il sistema verrà inizialmente testato con un sottoinsieme di publisher britannici, poi esteso globalmente. La scelta di opt-out non influenzerà il posizionamento nel motore di ricerca tradizionale.

I numeri spiegano perché il bilanciamento reale resta lontano: AI Overviews conta oggi 2,5 miliardi di utenti mensili attivi, AI Mode ha superato 1 miliardo. Uno studio del New York Times rileva che le risposte AI di Google sono corrette oltre il 90% delle volte — abbastanza da ridurre drasticamente l'incentivo a cliccare sui siti originali.

Chi opta fuori perde visibilità nelle funzionalità generative senza un vantaggio economico alternativo concreto. Google costruisce le proprie risposte anche da Reddit, Wikipedia, forum e pagine SEO che citano i publisher originali: la qualità complessiva delle risposte potrebbe calare marginalmente, ma non abbastanza da cambiare il comportamento di miliardi di utenti. L'opt-out è uno strumento reale; il rapporto di forza tra Google e i publisher resta immutato.

Tre mosse, una struttura di potere invariata

Il pattern che emerge dai documenti del 3 giugno è coerente su tutti e tre i fronti: i meccanismi di governance si moltiplicano, ma nessuno dei protagonisti ha ceduto qualcosa di sostanziale. OpenAI ottiene — se il framework che propone viene adottato — un vantaggio competitivo strutturale sui concorrenti con meno risorse. Google mantiene il controllo sulla distribuzione dei contenuti editoriali pur rispettando formalmente le richieste della CMA. Il governo USA ottiene accesso volontario ai modelli più avanzati senza vincolare l'industria con obblighi legali.

Il vero banco di prova non è la firma di un decreto o la pubblicazione di un blueprint, ma chi avrà concretamente l'autorità e le risorse per condurre audit indipendenti credibili. La governance AI del 3 giugno 2026 ha costruito impalcature nuove — ma i pilastri che reggono il peso restano gli stessi.

Francesco Leone
Francesco Leone

Francesco Leone è un esperto in Intelligenza Artificiale con una profonda conoscenza in Machine Learning e Deep Learning. Attraverso la sua esperienza, ha contribuito allo sviluppo di soluzioni innovative in ambito di elaborazione del linguaggio naturale e visione artificiale, mirando a trasformare il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Attivo nel settore con pubblicazioni e progetti su https://ital-ia.it/, Francesco si dedica alla ricerca e all'applicazione di algoritmi avanzati per rendere i sistemi più intelligenti e accessibili.

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