a16z: l’AI open source è il «livello predefinito» della prossima fase della competizione nell’AI

Il panorama competitivo dell’AI sta cambiando. La prossima fase della competizione dipenderà non più soltanto da chi saprà creare il modello migliore, ma da chi saprà realizzare la piattaforma migliore per costruire modelli. Gli strumenti open source avranno un ruolo cruciale in questa trasformazione. Grazie al basso costo di accesso e all’ampia libertà di modifica offerta agli sviluppatori, diventeranno probabilmente la base dello sviluppo AI per startup e ricercatori di tutto il mondo.

La posta in gioco è alta. I modelli che costituiscono la base dello sviluppo AI, oltre che del suo semplice utilizzo, diventeranno l’infrastruttura sottostante dei sistemi AI globali. Chi fornirà questa infrastruttura potrà influenzare sia la direzione dello sviluppo tecnologico sia gli incentivi e le norme incorporati nell’intero ecosistema.

Se l’AI open source rappresenta il fondamento del futuro, la situazione attuale desta preoccupazione. Oggi, tra gli sviluppatori che lavorano con strumenti open source, l’80% utilizza strumenti cinesi. Una recente ricerca di a16z e OpenRouter mostra che, in alcune settimane del 2025, i modelli open source cinesi hanno rappresentato il 30% di tutto l’utilizzo dell’AI. Proprio nel gennaio di quest’anno, il colosso tecnologico cinese Alibaba ha raggiunto un traguardo importante: la sua famiglia di modelli AI Qwen è diventata il sistema AI open source più adottato al mondo, superando 700 milioni di download soltanto su Hugging Face. Esattamente un anno prima, lo sviluppatore cinese DeepSeek aveva pubblicato i pesi di un nuovo modello di frontiera dalle prestazioni paragonabili a quelle dei modelli leader, riscuotendo rapidamente successo in tutto il mondo. Questi dati conducono a una conclusione chiara: sebbene i sistemi AI proprietari statunitensi siano leader mondiali, oggi è la Cina a guidare lo sviluppo dell’AI open source.

I responsabili politici statunitensi stanno iniziando a riconoscere la posta in gioco, ma occorrono ulteriori sforzi per affermare la leadership degli Stati Uniti nell’AI open source. Dovrebbero proteggere e promuovere lo sviluppo open source statunitense, adottando misure sia per tutelare gli strumenti open source da restrizioni improprie sia per favorirne l’uso e l’adozione.

Che cos’è l’open source e perché è così importante?

Breve storia del software open source

L’open source ha una storia lunga e ricca nel settore del software. Il termine "open source" indica generalmente la distribuzione pubblica del codice sorgente di un software, spesso per incoraggiare sviluppo e miglioramento guidati dalla comunità. Per essere open source, un software deve consentire a chiunque di esercitare permanentemente quattro libertà fondamentali con relativamente poche restrizioni: utilizzo, studio, modifica e condivisione. Il software open source viene generalmente distribuito con licenze permissive che permettono a chiunque di scaricare, modificare e ricondividere liberamente il codice. La definizione di "software open source" è mantenuta dalla Open Source Initiative (OSI) e si concentra su 10 condizioni specifiche che una licenza di copyright deve soddisfare. L’OSI sta lavorando per estendere questa definizione all’AI attraverso l’OSAID (Open Source AI Definition), un’iniziativa ancora in corso.

Il software open source è diventato un elemento essenziale del settore tecnologico e della nostra economia. Le licenze di copyright aperte offrono certezza giuridica a chiunque desideri costruire e migliorare prodotti su tale base. Questa certezza è essenziale per le imprese, così come per singoli sviluppatori e appassionati, che devono poter collaborare facilmente in repository pubblici, compresi servizi diffusi come GitHub, senza perdersi in complessi dettagli legali. L’impatto è enorme: una ricerca dell’economista Frank Nagle attribuisce all’open source un valore di 8.8 mila miliardi di dollari. Uno studio del 2022 ha rilevato che fino al 98% dei codebase contiene almeno una parte di software open source. Come ha osservato uno studioso: "Le reti elettriche nazionali, le sale operatorie, i monitor per neonati, le tecnologie di sorveglianza e i sistemi di trattamento delle acque reflue funzionano tutti su software open source."

L’open source riduce le barriere alla competizione, alla collaborazione e all’innovazione, aiutando ecosistemi e comunità di ricercatori e appassionati a unirsi per creare beni pubblici alternativi ai prodotti privati. Come ha dichiarato Fei-Fei Li, la "madrina dell’AI": "Lo sviluppo open source è importante nel settore privato, ma è essenziale per il mondo accademico" (enfasi nell’originale). I ricercatori dipendono dall’open source perché consente loro di riprodurre e verificare i risultati e di costruire nuove scoperte e miglioramenti sul lavoro precedente.

Home Assistant ne è un esempio. Nato come piccolo progetto del programmatore Paulus Schoutsen, consisteva in un breve script Python per automatizzare il controllo delle sue luci Philips Hue. Dopo la pubblicazione del progetto su GitHub, altre persone hanno iniziato a svilupparlo. Lo hanno migliorato continuamente, permettendogli di controllare localmente altri dispositivi domestici senza dipendere da servizi di terze parti che sorvegliano gli utenti e rendendolo più facile da usare anche per chi non programma. Nel 2024, Home Assistant era stato installato da milioni di persone e oggi il progetto è gestito attivamente dall’organizzazione senza scopo di lucro Open Home Foundation.

L’open source supera tuttavia il ruolo di alternativa ai prodotti privati. Gli strumenti open source sono beni pubblici capaci di tradursi in benefici economici più ampi. Chiunque può accedere gratuitamente al codice open source e utilizzarlo, rendendo molto più facile fondare un’azienda o costruire un nuovo servizio. Riducendo i costi di ricerca e sviluppo e sostenendo l’utilizzo e la modifica a valle, l’open source abbassa le barriere all’imprenditorialità e limita la concentrazione del mercato. Per i consumatori, una maggiore competizione comporta prezzi inferiori, prodotti migliori e più innovazione. Per l’intera economia, significa una distribuzione più ampia dei benefici.

Oltre alle ragioni economiche e di politica industriale, l’open source serve l’interesse pubblico anche per altri motivi. In primo luogo, il codice aperto permette di sottoporre il software ad audit ed esami accurati per individuarne i difetti. I ricercatori di sicurezza possono esaminare vulnerabilità nel codice open source che altrimenti potrebbero rimanere nascoste dietro un paywall o un’API. Linus Torvalds, creatore del sistema operativo Linux, ha pronunciato una celebre frase: "Con un numero sufficiente di occhi, tutti i bug diventano superficiali." Tra gli utenti aziendali intervistati dalla Linux Foundation, il 78% ha dichiarato che l’open source migliora la sicurezza.

AI open source

Con la crescita esplosiva del settore dell’AI, l’AI open source può diventare un motore di valore economico e sociale. L’apertura nell’AI può sostenere un ecosistema di innovazione senza autorizzazioni, contribuendo a limitare la concentrazione del mercato, favorire la competizione e ridurre i prezzi. Gli sviluppatori possono infatti costruire su modelli open source altri modelli potenti ed economicamente efficienti, creando strumenti adatti a più impieghi e persone. La ricerca economica descrive questa opportunità in termini incisivi: nel 2025, il passaggio da modelli AI chiusi a modelli AI aperti avrebbe potuto ridurre il prezzo medio di oltre il 70% e far risparmiare ai consumatori 25 miliardi di dollari nello stesso anno. Come hanno scritto Bruce Schneier e Jim Waldo: "La comunità open source innova in molti modi, producendo risultati quasi paragonabili a quelli dei modelli giganteschi, ma eseguibili su computer domestici e dataset ordinari. Un ambito un tempo riservato a chi disponeva di grandi risorse è ora il terreno di gioco di chiunque possieda curiosità, capacità di programmazione e un buon computer portatile. Più grande può essere meglio, ma la comunità open source sta dimostrando che più piccolo è spesso già sufficiente. Questo apre la strada a LLM più efficienti, accessibili e parsimoniosi nell’uso delle risorse."

L’open source non è una panacea, ma il settore commerciale ha già investito somme considerevoli negli approcci aperti all’AI. Miliardi di dollari confluiscono in aziende che adottano metodi aperti per sviluppare e pubblicare modelli AI. Nell’AI, "aperto" può assumere significati diversi. Alcuni sviluppatori pubblicano i pesi del modello; altri rendono disponibile anche una parte maggiore della "ricetta" circostante, come dettagli dell’architettura, documentazione dei dati, codice di addestramento e metodi di valutazione. Queste scelte riducono in misura diversa le barriere all’innovazione a valle, ma entrambe ampliano l’accesso e riducono la dipendenza dai pochi modelli proprietari forniti dalle grandi piattaforme.

L’open source può inoltre promuovere gli interessi geopolitici degli Stati Uniti. Se l’AI open source diventerà la base del futuro sviluppo AI, la leadership statunitense in questo campo potrà porre i valori americani al centro del futuro dell’AI. Le tendenze attuali procedono però nella direzione sbagliata: una quota significativa degli sviluppatori open source dipende già da strumenti cinesi e l’adozione dei modelli open source cinesi è aumentata vertiginosamente. Se il "livello predefinito" dello sviluppo AI si consolida all’estero, gli Stati Uniti perderanno a lungo termine influenza sull’infrastruttura e sui valori che plasmano i sistemi AI. Per invertire la tendenza serve un’agenda politica che sostenga lo sviluppo open source, evitando di metterlo nel mirino. Spesso i responsabili politici hanno scelto proprio quest’ultimo approccio.

Politiche sull’open source

Dopo il lancio di ChatGPT nel novembre 2022, un’ondata di proposte politiche ha trattato lo sviluppo aperto come un’attività particolarmente pericolosa, proponendo anche ampi regimi di licenza e restrizioni sulle pubblicazioni aperte. Le richieste di regolamentazione aggressiva provenivano sia dai responsabili politici sia dall’industria e dal mondo accademico.

Dario Amodei, CEO di Anthropic, ha testimoniato davanti al Senato degli Stati Uniti che soggetti malintenzionati potrebbero riutilizzare modelli AI open source per attacchi biologici. Geoffrey Hinton, sostenitore della sicurezza dell’AI, ha paragonato l’open source dei grandi modelli AI alla possibilità di acquistare armi nucleari da Radio Shack. I sostenitori della sicurezza dell’AI, tra cui il Future of Life Institute, hanno proposto obblighi gravosi per i modelli open source, affermando che essi "comportano rischi sostanziali per la società".

Questa ondata di reazioni ha incluso richieste di un regime normativo punitivo verso l’AI open source, per esempio conferendo al governo il potere di impedire la pubblicazione non autorizzata di modelli. I senatori Richard Blumenthal (democratico del Connecticut) e Josh Hawley (repubblicano del Missouri) hanno presentato una proposta volta a creare un ampio regime di licenze per l’AI, insieme a nuovi controlli sulle esportazioni potenzialmente sproporzionati per i modelli open source. I legislatori della California hanno proposto il disegno di legge SB 1047, che minacciava gli sviluppatori open source imponendo il monitoraggio e il controllo degli utilizzi a valle. Queste proposte non hanno avuto successo, in parte per le preoccupazioni relative ai loro effetti sulla competizione e sulla ricerca open source.

L’orientamento delle politiche pubbliche ha iniziato a cambiare nel 2024 e nel 2025. L’ordine esecutivo dell’amministrazione Biden sullo sviluppo e l’utilizzo sicuri, protetti e affidabili dell’intelligenza artificiale aveva richiesto osservazioni sui pesi aperti, suggerendo che i modelli a pesi aperti comportassero rischi: "Quando i pesi di un modello di base a duplice uso sono ampiamente accessibili, per esempio perché pubblicati su Internet, possono produrre notevoli benefici per l’innovazione, ma anche notevoli rischi per la sicurezza, come la rimozione delle protezioni interne del modello."

Tuttavia, i commenti raccolti e le informazioni empiriche ricevute dalla NTIA (National Telecommunications and Information Administration degli Stati Uniti) hanno mostrato che il rischio marginale era molto più ridotto e, in molti casi, soltanto ipotetico. Il rapporto finale della NTIA ha riconosciuto gli "ampi benefici" dell’AI open source per competizione e innovazione, osservando che essa avrebbe "decentrato il controllo del mercato dell’AI, allontanandolo da pochi grandi sviluppatori di AI" e avrebbe "consentito agli utenti di utilizzare i modelli senza condividere dati con terze parti, aumentando così riservatezza e protezione dei dati". Il rapporto ha inoltre posto opportunamente l’accento sul "rischio marginale", valutando soprattutto se l’apertura generasse rischi specifici ulteriori rispetto a quelli dei modelli proprietari. In questo contesto, ha confutato e messo in dubbio le affermazioni sui rischi dell’AI open source, concludendo che il governo dovesse monitorare i modelli open source senza limitarne la disponibilità. Analogamente, alla fine del mandato dell’amministrazione Biden, il Bureau of Industry and Security ha deciso di escludere i modelli a pesi aperti dalle regole di restrizione alle esportazioni sulla "diffusione dell’AI", dichiarando che i loro "benefici economici e sociali… superano attualmente i rischi".

Quando il modello open source cinese DeepSeek è stato pubblicato, i legislatori hanno riconosciuto rapidamente l’importanza di rafforzare la capacità dei fornitori open source statunitensi di competere a livello globale. In questo contesto, l’amministrazione Trump ha reso prioritaria la leadership americana nell’open source e la Casa Bianca ha espresso ripetutamente il proprio sostegno. Il Piano d’azione nazionale per l’AI pubblicato dall’amministrazione nel luglio 2025 dedica un’intera sezione alla necessità di "incoraggiare l’AI open source e a pesi aperti". David Sacks, responsabile della Casa Bianca per l’AI e le criptovalute, ha elogiato gli sforzi del settore privato nell’AI, sottolineando che "per vincere la corsa all’AI, l’America deve vincere anche nell’open source" e sostenendo che il mercato "preferirà i costi, la personalizzabilità e il controllo offerti dall’open source". Michael Kratsios, direttore dell’Office of Science and Technology Policy della Casa Bianca, ha espresso posizioni analoghe, discutendo la necessità di offrire "un’opzione americana praticabile" nell’open source.

Promuovere e proteggere: un’agenda politica per l’AI open source

I benefici strategici, economici e sociali dell’AI open source impongono ai responsabili politici di promuoverne e proteggerne attivamente l’uso. L’attuale posizione della Cina nel mercato open source rende ancora più urgente intervenire. Se il governo statunitense vuole che gli sviluppatori di modelli scelgano strumenti open source americani, deve contribuire a coltivare un mercato dello sviluppo open source nel quale gli strumenti statunitensi possano competere efficacemente con i modelli stranieri. Lo scetticismo dei responsabili politici verso l’AI open source nel periodo immediatamente successivo al lancio pubblico di ChatGPT potrebbe aver rallentato l’innovazione open source prodotta negli Stati Uniti, ma il consenso bipartisan emergente, secondo cui l’open source è fondamentale per la competitività americana nell’AI, può accelerarne lo sviluppo. Per trasformare il consenso in azione, i responsabili politici possono far crescere questo mercato promuovendo sviluppo e utilizzo dell’AI open source e proteggendo la capacità di startup e imprenditori di scegliere di costruire strumenti open source.

Promuovere l’AI open source

Per rendere gli Stati Uniti leader nello sviluppo dell’AI open source, i responsabili politici devono incentivarne e sostenerne sviluppo e utilizzo. Quattro meccanismi possono favorire l’AI open source: dichiarazioni di sostegno, appalti pubblici, sviluppo governativo e riduzione delle barriere.

Riconoscere il valore dell’open source

Uno dei modi più importanti con cui i responsabili politici possono promuovere l’AI open source consiste nell’esprimere pubblicamente il proprio sostegno. Le dichiarazioni contano. Come illustrato sopra, nella fase iniziale successiva al lancio di ChatGPT nel novembre 2022 alcuni responsabili politici hanno manifestato diffidenza verso l’AI open source, suggerendo che i rischi ne superassero i benefici; alcuni legislatori hanno perfino prospettato restrizioni severe o divieti. La revisione dei pesi aperti condotta dall’amministrazione Biden si è infine conclusa con un rapporto che riconosceva i benefici dell’open source e raccomandava di non imporre restrizioni nel breve periodo, ma questo esito non era scontato. All’inizio del processo, la revisione governativa avrebbe potuto effettivamente produrre restrizioni.

Questo scetticismo e questa incertezza hanno probabilmente gettato un’ombra sullo sviluppo open source, inducendo alcuni sviluppatori a preferire la strada proprietaria. Perché abbandonare una soluzione proprietaria a favore di un percorso gravato da ulteriori rischi normativi? L’ombra ha poi contribuito alla realtà odierna: la Cina è leader nell’open source e una quota considerevole degli sviluppatori open source sceglie strumenti cinesi.

Come indicato sopra, l’orientamento è cambiato dopo il rapporto della NTIA, che celebrava i benefici dell’open source e raccomandava moderazione normativa. Il forte sostegno dell’amministrazione Trump all’open source e la scomparsa dal Congresso delle richieste di vietarlo hanno dato agli sviluppatori fiducia nella scelta di costruire strumenti aperti.

I responsabili politici dovrebbero continuare a sostenere l’open source in privato e in pubblico. Dovrebbero illustrarne i benefici per competizione, innovazione e sicurezza. Dovrebbero utilizzare le audizioni di vigilanza con i funzionari delle agenzie federali per assicurarsi che il governo sia disposto ad acquistare strumenti AI da fornitori open source. Quando soggetti malintenzionati abusano di strumenti open source generici per causare danni, come inevitabilmente accadrà, i responsabili politici dovrebbero assicurarsi che le autorità possano chiamare i responsabili a risponderne, senza attribuire la colpa allo strumento.

Dichiarazioni costanti e coerenti dei responsabili politici sono essenziali. Se riusciranno a creare una certezza duratura intorno allo sviluppo open source, permettendo ai costruttori di confidare nella possibilità di pubblicare strumenti aperti senza temere repressioni retroattive, più sviluppatori sceglieranno questa strada.

Appalti pubblici

Il governo può utilizzare le procedure di appalto per accelerare lo sviluppo e l’adozione dell’open source. Poiché vendere al governo offre un enorme potenziale commerciale, gli appalti pubblici possono orientare il mercato: se il governo segnala una preferenza generale per gli strumenti open source rispetto a quelli proprietari, più sviluppatori sceglieranno l’open source.

I benefici dell’open source sono strettamente allineati alle esigenze governative. Come indicato sopra, gli strumenti open source consentono di individuare più facilmente le vulnerabilità di sicurezza e di personalizzare le soluzioni per casi d’uso governativi specifici. In contesti altamente sensibili, come quelli del Dipartimento della Difesa o del Dipartimento della Salute e dei Servizi Umani, i fornitori open source potrebbero correggere più rapidamente le vulnerabilità. L’open source evita inoltre la dipendenza eccessiva da fornitori terzi, che crea lock-in.

Da molti anni il governo statunitense sottolinea che "le agenzie devono considerare le soluzioni open source… su un piano di parità e in condizioni di competizione equa, senza preferenze preconcette basate sul modo in cui una tecnologia viene sviluppata, concessa in licenza o distribuita". Questa apertura all’open source dovrebbe continuare. Quando opportuno, le agenzie federali dovrebbero considerare strumenti open source nei propri piani di approvvigionamento ed evitare restrizioni contro l’open source o preferenze per i fornitori proprietari.

L’OSI offre indicazioni dettagliate sulle misure aggiuntive che le agenzie governative possono adottare per aprire gli appalti all’open source:

• Evitare requisiti proprietari. Le istituzioni pubbliche non dovrebbero richiedere nei bandi specifici marchi o soluzioni software proprietari.
• Considerare il costo totale di proprietà, compresi assistenza, aggiornamenti e potenziali costi di migrazione dei dati, oltre al prezzo iniziale di acquisto.
• Richiedere l’interoperabilità mediante interfacce di programmazione delle applicazioni (API) aperte, affinché le istituzioni pubbliche possano cambiare fornitore o migrare i dati senza essere ostaggio di un unico operatore. Indipendentemente da chi sviluppa il software, l’interoperabilità è essenziale per l’apertura perché riduce il rischio di lock-in del fornitore.

Queste misure aggiuntive aiutano a garantire che le agenzie esprimano apertura all’open source anche nella pratica e rendono l’acquisto di strumenti aperti una possibilità concreta per gli enti governativi e i relativi fornitori.

Dare l’esempio

I governi statali e federale possono inoltre rafforzare l’ecosistema open source pubblicando, quando possibile, i propri strumenti AI con licenze aperte. Ciò proseguirebbe una tradizione bipartisan di leggi, regolamenti e linee guida che incoraggiano il governo a rendere pubblico il codice.

Nel 2016, l’amministrazione Obama ha pubblicato una politica federale sul codice sorgente che stabiliva il requisito "Open by Default" e imponeva a tutte le agenzie federali di pubblicare il codice sorgente. La politica sottolineava che "quando il codice sorgente viene reso disponibile al pubblico anche come software open source (OSS), si possono ottenere ulteriori benefici". Il Congresso ha codificato questa politica con lo SHARE IT (Source Code Harmonization And Reuse in Information Technology Act), promulgato nel dicembre 2024, inizialmente presentato alla Camera da un repubblicano e firmato dal presidente Biden. Nel gennaio 2026, la General Services Administration (GSA) dell’amministrazione Trump ha pubblicato un aggiornamento della propria politica sul software open source, volto a "rafforzare l’impegno della GSA per un approccio allo sviluppo software trasparente e open-first". La politica impone ai team di progetto della GSA di sviluppare il nuovo codice personalizzato, fin dal primo giorno, in repository leggibili pubblicamente come GitHub o GitLab.

Finanziare sviluppo e ricerca

I responsabili politici possono sostenere lo sviluppo open source anche finanziandolo direttamente, supportando la ricerca sull’open source, imponendo ai beneficiari dei finanziamenti di pubblicare i risultati con licenze aperte e creando infrastrutture aperte per i ricercatori.

In alcuni casi, il governo può finanziare lo sviluppo di modelli o strumenti open source destinati a specifici casi d’uso. In passato, i responsabili politici hanno spesso finanziato determinati progetti di software open source per contribuire alla manutenzione e al miglioramento dei beni pubblici digitali. Il Sovereign Tech Fund del governo tedesco, per esempio, ha stanziato oltre 24.6 milioni di euro a sostegno di più di 60 progetti open source nel mondo. Anche agenzie federali statunitensi, come la Cybersecurity and Infrastructure Security Agency, hanno finanziato lo sviluppo di strumenti open source e contribuito a riunire le parti interessate per discutere le migliori pratiche.

Oltre a finanziare direttamente lo sviluppo open source, il governo può promuoverlo attraverso fondi mirati per ricerche che utilizzino, migliorino ed estendano modelli AI, dataset e strumenti di sviluppo aperti. La National Science Foundation (NSF) degli Stati Uniti ha collaborato con NVIDIA e l’Allen Institute of AI per finanziare lo sviluppo di modelli AI a sostegno della ricerca scientifica. La NSF, o forse il Dipartimento dell’Energia attraverso la Genesis Mission, potrebbe approfondire e ampliare le collaborazioni esistenti e finanziare più ampiamente ulteriori partnership future.

Il ruolo del governo quale finanziatore della ricerca gli consente inoltre di promuovere la pubblicazione di più dati e codice sorgente. Il governo può subordinare l’erogazione dei finanziamenti alla pubblicazione di ogni dataset e risultato non sensibile mediante licenze permissive o conferimenti al pubblico dominio.

Oltre a emettere assegni, il governo può sostenere ricerca e sviluppo open source costruendo infrastrutture per ricercatori e sviluppatori. Attualmente lo sviluppo AI incontra numerosi ostacoli, dall’accesso ai dati a quello alla capacità di calcolo. Il governo federale può svolgere un ruolo importante nel ridurre queste barriere d’ingresso, contribuendo a creare risorse di calcolo condivise che potrebbero risultare troppo costose per ricercatori o startup. Proponiamo di istituire un National AI Competitiveness Institute (NAICI), sotto il National Institute of Standards and Technology (NIST), per offrire a ricercatori e startup capacità di calcolo, dati e strumenti di benchmarking e valutazione a costi accessibili.

Inoltre, i laboratori nazionali possono contribuire a fornire questa infrastruttura pubblica e hanno già adottato misure per sostenere il programma Genesis Mission dell’amministrazione Trump.

L’uso della capacità di calcolo pubblica per ridurre le barriere d’ingresso non è responsabilità esclusiva del governo federale: anche gli Stati possono costruire infrastrutture pubbliche di calcolo per le imprese attive nelle rispettive giurisdizioni. New York sta sviluppando Empire AI, un cluster di calcolo AI di livello industriale per gli istituti di ricerca. Lo scorso autunno la California ha approvato una legge che creerà un "quadro" per CalCompute, un’"infrastruttura pubblica di cloud computing" destinata a realizzare un’"innovazione equa" ampliando l’accesso alle risorse di calcolo. In Florida, il progetto HiPerGator gestisce un grande cluster AI per ricercatori e studenti della University of Florida. Esistono precedenti per questo approccio: i laboratori nazionali e le università land-grant forniscono da tempo ai ricercatori risorse che non potrebbero finanziare autonomamente, generando scoperte che alimentano la crescita economica statunitense.

Proteggere l’AI open source

Promuovere l’AI open source è impossibile se gli sviluppatori non possono costruire strumenti aperti. Per garantire loro il diritto di scegliere lo sviluppo open source, i responsabili politici devono assicurare l’applicazione di diverse tutele.

Regolamentare gli usi dannosi, non lo sviluppo open source. Proteggere l’AI open source significa garantire che, quando l’AI viene usata per danneggiare altre persone, i responsabili possano essere chiamati a risponderne. Questo principio vale per gli strumenti proprietari e per quelli open source. Quando i responsabili politici temono potenziali danni legati all’uso di strumenti aperti, dovrebbero rivolgersi agli individui o alle entità principalmente responsabili del danno.

Più in generale, i responsabili politici non dovrebbero presumere che lo sviluppatore del modello coincida con l’azienda che porta il prodotto AI sul mercato. Questo aspetto è particolarmente importante nell’open source. Un’organizzazione può sviluppare il modello, una seconda possedere e gestire l’hardware che lo esegue, una terza combinare modello e hardware per costruire un’API o un servizio e un’ulteriore azienda sviluppare su questi servizi un prodotto da vendere ai clienti finali. Nella maggior parte dei casi di danno, la responsabilità ricade sull’azienda che porta il prodotto agli utenti e ai clienti. È importante che gli sviluppatori open source non siano giuridicamente responsabili degli abusi a valle.

La regolamentazione degli usi dannosi dovrebbe guidare le politiche anche sotto altri due aspetti. Primo, quando i legislatori impongono obblighi di trasparenza, tali requisiti dovrebbero ricadere sulle entità in possesso delle informazioni pertinenti. Gli sviluppatori open source costruiscono spesso su altri modelli e, in tali casi, potrebbero non avere accesso alle informazioni oggetto dell’obbligo di divulgazione. In generale, tali obblighi dovrebbero quindi spettare allo sviluppatore che effettua il pre-addestramento.

Secondo, le disposizioni sulla giurisdizione nelle leggi statali dovrebbero evitare attentamente di disciplinare lo sviluppo open source svolto interamente fuori dallo Stato. Se una legge statale non prevede limiti giurisdizionali o adotta limiti inclusivi, per esempio imponendo requisiti ai modelli "sviluppati o distribuiti" in uno Stato, tutti gli sviluppatori open source potrebbero essere costretti a rispettare la legge di quel singolo Stato, indipendentemente dal luogo dello sviluppo o dalla specifica intenzione di rendere il modello disponibile nello Stato in questione. Come abbiamo scritto in precedenza, le leggi che disciplinano attività extraterritoriali o impongono oneri eccessivi a condotte svolte fuori dallo Stato possono sollevare dubbi costituzionali.

Vietare i "divieti". Considerato l’attuale sostegno all’open source, può sembrare difficile da immaginare, ma negli ultimi anni lo sviluppo dell’AI open source ha corso un rischio concreto di divieto totale. Per proteggerlo, i futuri responsabili politici federali e statali dovrebbero seguire questi esempi ed evitare di vietare sviluppo e utilizzo degli strumenti aperti.

Prestare attenzione ai divieti mascherati. Oltre a evitare divieti diretti, i responsabili politici dovrebbero evitare regole strutturalmente incompatibili con l’open source. Qualsiasi norma che renda la conformità impossibile o estremamente difficile dissuaderà gli sviluppatori dallo scegliere questa strada. Simili oneri giuridici possono non chiamarsi divieti, ma nella pratica producono lo stesso effetto.

Per esempio, qualsiasi legge che imponga ai fornitori di AI di revocare una licenza è strutturalmente incompatibile con l’open source: per definizione, le licenze open source sono irrevocabili. Una legge che imponga agli sviluppatori di revocare licenze costituisce quindi un divieto di fatto dell’open source, perché gli sviluppatori non hanno semplicemente la facoltà giuridica di farlo.

In alcuni casi, i responsabili politici dovrebbero citare esplicitamente l’open source per assicurarsi che regole elaborate in buona fede non lo escludano involontariamente da programmi essenziali. Per esempio, l’"American AI Exports Program" dovrebbe riconoscere i modelli AI open source come componente essenziale dello stack tecnologico e garantire che le regole delle alleanze e i criteri di valutazione siano compatibili con lo sviluppo aperto.

Non discriminare l’AI open source. I responsabili politici dovrebbero inoltre evitare restrizioni che incidano in misura sproporzionata sull’AI open source. Tali restrizioni ne frenerebbero sviluppo e adozione.

Si consideri SB 1047, un disegno di legge proposto in California nel 2024 e infine respinto dal governatore. Tra le altre disposizioni, richiedeva protezioni "amministrative, tecniche e fisiche" per impedire l’abuso o la modifica dei modelli a determinati fini dannosi e imponeva agli sviluppatori di "adottare una ragionevole diligenza per garantire" che il comportamento del modello potesse "essere attribuito in modo accurato e affidabile" al modello sottostante.

Questi obblighi potrebbero gravare su tutti gli sviluppatori, ma creano difficoltà particolarmente serie per quelli open source, che per definizione hanno una capacità limitata di imporre requisiti agli sviluppatori a valle. Come dichiarò allora Ben Brooks, all’epoca responsabile delle politiche pubbliche di StabilityAI e oggi responsabile delle politiche pubbliche di Black Forest Labs: "Gli sviluppatori di modelli aperti hanno un controllo limitato sugli esperimenti a valle" e "tracciare gli output di un modello equivale a chiedere a un’azienda cartaria di sorvegliare ciò che i clienti scelgono di scrivere o stampare".

Analogamente, una prima versione del RAISE Act dello Stato di New York avrebbe probabilmente obbligato gli sviluppatori open source di qualsiasi parte del mondo a rispettarne le disposizioni, perché imponeva requisiti ai modelli "sviluppati, distribuiti o gestiti, in tutto o in parte, nello Stato di New York". Gli sviluppatori open source hanno capacità limitate di monitorare e controllare la distribuzione dei propri modelli a New York. Di conseguenza, sviluppatori esterni allo Stato avrebbero potuto rinunciare a offrire strumenti open source per evitare obblighi di conformità a New York.

Nella maggior parte dei contesti normativi, l’AI open source dovrebbe essere trattata come gli altri strumenti aperti del passato. Un esempio è costituito dalle restrizioni sulle esportazioni, che tradizionalmente prevedono esenzioni per l’open source poiché i suoi sviluppatori non possono controllare l’uso dei prodotti fuori dagli Stati Uniti. Queste esenzioni dovrebbero continuare ad applicarsi anche agli strumenti AI.

Costruire il livello predefinito

Gli strumenti open source costituiranno la base della prossima fase della competizione nell’AI, grazie al costo ridotto, alla modificabilità e al ruolo sempre più indispensabile nella costruzione di modelli su vasta scala. Chi fornisce questa base costruisce il livello predefinito: infrastruttura, incentivi e norme che plasmeranno il modo in cui la prossima generazione di sistemi informatici verrà costruita nel mondo.

Gli Stati Uniti dovrebbero considerare questo momento un’opportunità: un ecosistema aperto guidato dagli Stati Uniti può ampliare l’accesso alle capacità di frontiera, rafforzare una nuova generazione di startup competitive e trattenere nell’economia americana una quota maggiore della creazione di valore, insieme ai talenti.

Per orientare la tendenza in questa direzione, i responsabili politici statunitensi devono promuovere e proteggere l’AI open source. Promuovere significa offrire sostegno pubblico costante, aprire gli appalti alle soluzioni open source e mettere a disposizione capacità di calcolo e infrastrutture di valutazione condivise, dando alle startup gli strumenti necessari per costruire e competere. Proteggere significa evitare divieti, restrizioni e trattamenti discriminatori strutturalmente incompatibili con l’open source o capaci di rendere più difficile la scelta degli sviluppatori. Se i responsabili politici temono i danni potenziali dell’AI, aperta o proprietaria, dovrebbero concentrarsi direttamente sugli utilizzi dannosi, anziché sullo sviluppo a monte, e imporre gli obblighi agli attori che commercializzano e distribuiscono i sistemi e possiedono la capacità di attenuarne i danni.

L’AI open source è destinata a durare; la questione decisiva è chi costruirà le fondamenta dello sviluppo AI globale. Se vogliamo che gli sviluppatori scelgano strumenti statunitensi, dobbiamo spianare loro la strada.

Note

1. La definizione degli strumenti "open source" è oggetto di un ampio dibattito, compresa la questione se i "pesi aperti" siano sufficienti per classificare un modello come "open source" (si veda, per esempio, la definizione della Open Source Initiative). Ai fini di questo articolo utilizziamo "aperto" per comprendere un’ampia gamma di "approcci aperti", alcuni dei quali potrebbero non essere considerati "open source" da tutti, poiché l’apertura è più uno spettro che una contrapposizione binaria. Quando menzioniamo i "pesi aperti", riconosciamo che alcune parti interessate potrebbero ritenere che il termine includa modelli non open source.