Sia chiaro: non è la prima volta che lo vedo. Quando ancora programmavo in ADA95 e C++, arrivò Java, e tutti i managerz ci guardavano con sufficienza, spiegandoci che con Java anche una scimmia avrebbe potuto fare le stesse cose che facevamo noi. Secondo loro, peraltro, eravamo pure sottopagati solo nella nostra fantasia: in realtà bastava prendere qualcuno a caso, dargli Eclipse, due manuali, una JVM, e il problema era risolto.

Ci fu davvero il periodo delle scimmie. Molti di noi — me compreso — diventarono System Engineer, perché sembrava che il mestiere del programmatore “serio” fosse ormai destinato a diventare una specie di lavoro da catena di montaggio digitale.

Poi, però, a un certo punto si cominciò a notare una cosa stranissima: alcuni, con Java, erano più bravi di altri.

E allora, puf: ottimizziamo Java di qui, regoliamo bene il Garbage Collector di là, capiamo come funzionano davvero i thread, i pool, le performance, la memoria, le librerie, i framework, le servlet, gli application server. Alla fine ne emerse una categoria di ottimi programmatori Java che, guarda caso, costavano quanto quelli di prima.

Nel frattempo, alcuni di noi si erano dati alla carriera di System Engineer. E che successe?

Arrivò il Cloud.

Morale: secondo loro, con il Cloud e con DevOps non ci sarebbe stato più bisogno di System Engineer. Bastava cliccare su una console, scrivere due YAML, spostare qualche container da una parte all’altra, e il mestiere spariva. Tutto automatico. Tutto elastico. Tutto “as a service”.

Realtà: è emersa una categoria di System Engineer certificati per il Cloud, che sono — ovviamente — anche più costosi di quelli che sanno “solo” gestire host. Perché adesso non devono sapere soltanto come funziona una macchina: devono sapere come funziona una piattaforma intera, con IAM, reti virtuali, storage distribuito, billing, sicurezza, automazione, osservabilità, disaster recovery, Kubernetes, e tutto il presepe.

Adesso arriva la AI.

Secondo loro, dovevano mandare a casa la gente, specialmente quella costosa, e rimpiazzarla. Il sogno era sempre lo stesso: togliere di mezzo competenza, esperienza, stipendi alti, persone che fanno domande, persone che dicono “no, così non funziona”, e sostituirle con una scatola magica che produce codice a comando.

Risultato: senza supervisione, le AI programmano, sì. Ma programmano malissimo. Producono codice che sembra codice, che a prima vista ha anche la forma del codice, che compila persino, qualche volta, ma poi va guardato, testato, corretto, incatenato al muro e interrogato con una lampada puntata in faccia. Perché i risultati, lasciati andare da soli, sono pessimi.

Morale?

Adesso la parola d’ordine è “man in the loop”.

Significa che qualcuno deve dire, in maniera precisa — anche se meno formale di prima — cosa fare. Qualcuno deve spiegare alla AI che cosa si vuole ottenere, quali vincoli rispettare, quali test scrivere, quale sia il DoD di ogni task, cioè la Definition of Done, e come verificare che il prodotto finito funzioni davvero.

Qualcuno deve dire alla AI non soltanto “scrivimi questa cosa”, ma anche “scrivila così, non fare quest’altra cosa, testa questo caso, considera questo errore, non rompere questa interfaccia, non inventarti una dipendenza a caso, non decidere da sola che il problema fosse un altro”.

E allora sì: avrete del buon codice.

E lo avrete, probabilmente, in circa metà del tempo. A volte in un terzo. Non è poco. Anzi, è tantissimo.

Ma chiaramente dovete scrivere prompt poderosi, dovete sapere cosa state chiedendo, dovete sapere riconoscere quando la risposta è sbagliata, e dovete avere con voi una AI che possa tenere tutto quel contesto senza dimenticarsi, dopo dieci minuti, perché era entrata nella stanza.

In altre parole: non avete eliminato il mestiere.

Avete solo cambiato l’interfaccia.

La mia opinione su questo la conoscete, ma siccome siamo in tempo di crociate contro la AI, allora la ripeto.

La prima AI fu inventata circa 15.000 anni fa. Si chiama “cane”.

È artificiale? Sì. Prima non esisteva in natura. È intelligente? Fuori di dubbio.

Ha mandato in pensione i cacciatori? No. Ha mandato in pensione i pastori? No.

Il cane può cacciare da solo? Sì. In natura alcuni sopravvivono benissimo. Ma non fanno surplus. Non tornano alla caverna con più carne di quanta ne serva a loro, non organizzano una dispensa, non costruiscono una strategia economica intorno alla caccia.

L’uomo può cacciare senza cane? Certo. Lo ha fatto, lo fa, e in alcuni casi lo farà ancora. Ma il surplus è poco, o comunque è molto più costoso da ottenere.

La coppia K9, uomo-cane, invece, caccia e fa surplus. Porta a casa, cioè, più ciccia di quella che mangia. Il cane non sostituisce l’uomo, e l’uomo non diventa inutile perché esiste il cane. Succede una cosa molto più interessante: nasce un’unità operativa nuova, composta da due intelligenze diverse, con capacità diverse, limiti diversi, sensi diversi, tempi di reazione diversi.

Il cane sente odori che l’uomo non sente. Corre in modo diverso. Insegue in modo diverso. Capisce segnali che l’uomo non vede. Ma l’uomo pianifica, conserva, distribuisce, decide dove andare domani, e soprattutto decide che cosa significhi “successo” dentro quella caccia.

Lo stesso, a mio avviso, vale per la AI.

Alla fine sarà una specie di unità K9: Uomo+AI.

Non una AI che lavora da sola, perché da sola può anche produrre qualcosa, ma non necessariamente produce valore. Non un uomo che rifiuta la AI per orgoglio professionale, perché può anche continuare a lavorare, ma probabilmente con meno surplus. La cosa interessante sarà la coppia: una persona competente, capace di decidere, giudicare, correggere, indirizzare, e una AI capace di accelerare, proporre, generare, esplorare alternative, eseguire pezzi di lavoro a velocità oscene.

Non mi meraviglia quindi che sia saltato fuori il nuovo tormentone del “man in the loop”. Era inevitabile.

E non mi meraviglierò quando le persone certificate per questo lavoro costeranno anche più di quanto costino ora. Perché, come sempre, il management parte sognando la scimmia economica, poi scopre che la scimmia economica fa danni, e alla fine paga carissimo qualcuno che sappia tenere il guinzaglio.

Non mi meraviglia quindi che adesso il contro-ordine sia “man in the loop”.

Anche per altri motivi.

Proviamo a fare una previsione di costi per una persona che voglia usare la AI scaricando il modello e facendolo girare sul proprio computer, senza mandare tutto a OpenAI, Anthropic, Google, Meta, o a qualche altro buco nero contrattuale nel quale entrano dati aziendali e da cui escono clausole scritte in legalese.

Gli serve, prima di tutto, che il computer abbia una scheda Thunderbolt. Meglio Thunderbolt 4 o 5, perché altrimenti cominciamo già male. Poi si tratta di comprare una enclosure esterna, cioè una scatola capace di contenere una scheda grafica desktop, alimentarla, raffreddarla, e collegarla al computer.

Dentro ci mettete una scheda grafica con una GPU decente. Tutto insieme fa una scatolina, più o meno elegante, che attaccate al computer e sulla quale fate girare la vostra AI in locale.

Sembra semplice, e in effetti lo è. Nel senso in cui è semplice anche dire “compro una macchina, ci metto la benzina e vado a Roma”. Poi scoprite che la macchina costa, la benzina costa, l’autostrada costa, il parcheggio costa.

Quanto costa?

I costi sono alti per qualcuno che se la voglia fare in casa, questo sì. Non siamo più nella fascia del giocattolo da appassionato che compra una scheda video, la infila in una scatola Thunderbolt e si sente improvvisamente il Lawrence Livermore National Laboratory. Siamo nei casi della workstation professionale o aziendale per PMI.

Ma non sono costi impossibili. Sono costi da attrezzatura professionale. Una workstation per far girare bene dei CAD avanzati, fare simulazioni serie, lavorare con rendering 3D, video pesante, modellazione tecnica, o calcolo scientifico, non costa meno. Anzi, spesso costa uguale, o di più.

La differenza è che, quando dici “workstation per CAD”, il manager capisce. Perché ha già visto l’ingegnere, il progettista, l’architetto, il tecnico con due monitor, la macchina rumorosa sotto la scrivania, la licenza software che costa come una Panda usata, e nessuno si scandalizza troppo.

Quando invece dici “workstation per AI locale”, nella testa di molti si accende ancora la lucina sbagliata: pensano al chatbot, al giochino, alla demo, alla ragazzina che chiede alla AI di scriverle una poesia su un unicorno depresso. Non pensano all'ambiente di sviluppo integrato con la AI.

E allora sembrano soldi buttati.

Ma se quella macchina serve a tenere dati aziendali in locale, a processare documenti interni, a scrivere codice sotto supervisione, a fare assistenza tecnica, a classificare ticket, a leggere specifiche, a produrre report, a cercare anomalie, a generare bozze, a interrogare knowledge base che non volete caricare sul cloud di qualcun altro, allora non è più un giocattolo.

È una workstation.

Solo che invece di avere sopra CAD, FEM, CFD, rendering o montaggio video, ha sopra modelli AI.

E siccome una PMI normalmente non compra una workstation professionale perché “fa figo”, ma perché qualcuno la usa per produrre valore, il ragionamento rimane lo stesso: quanto costa, quanto dura, quante ore-uomo risparmia, che rischi riduce, che lavoro rende possibile?

Visto così, 11–15K non sono bruscolini, ma non sono nemmeno fantascienza. Sono il prezzo di ingresso per una macchina professionale dedicata a un lavoro professionale.

Il problema, semmai, è che non basta comprarla.

Bisogna anche avere qualcuno che sappia usarla.

La domanda è: cosa succede nel momento in cui scatoline del genere cominciano a diffondersi?

Perché le più economiche non costano moltissimo, almeno non per un singolo professionista. Certo, non stiamo parlando della macchina capace di farvi girare il modello mostruoso, con 80 miliardi di parametri, contesto infinito, velocità da datacenter e risposta istantanea mentre voi sorseggiate il caffè.

Stiamo parlando di un compromesso.

Un compromesso senza troppe pretese, ma abbastanza efficace se lo lasciate lavorare la notte. Per il vostro pezzetto di codice, magari aspetterete fino al mattino. Ma va bene: la notte voi dormite. La macchina no.

Ed è qui che la faccenda diventa interessante.

Perché una cosa è comprare una workstation da 15.000 euro per far girare bene modelli grossi, con prestazioni professionali e tempi di risposta ragionevoli. Un’altra cosa è comprare una scatolina più modesta, collegarla al portatile o alla workstation che avete già, e usarla come acceleratore locale per lavori batch, analisi, refactoring, generazione di test, documentazione, controllo di codice, piccoli agenti, o assistenti specializzati.

Non farà miracoli. Non sostituirà un cluster. Non vi darà la sensazione di avere in casa un pezzo di datacenter travestito da tostapane.

Però lavora.

E soprattutto lavora mentre voi fate altro.

Questa è una differenza enorme. Perché non serve sempre avere la risposta in tempo reale. Ci sono lavori per i quali va benissimo lanciare un task la sera, andare a dormire, e trovare al mattino un risultato da controllare. Magari non perfetto, magari da correggere, magari da rimettere dentro il loop umano, ma comunque un risultato.

Un compromesso senza pretese, ma abbastanza efficace se lo lasciate lavorare la notte, potrebbe essere questo:

La domanda che vi farete ora è: ma allora perché tutti vogliono questi megadatacenter?

Se davvero una PMI, uno studio professionale, o persino un singolo consulente un po’ motivato possono comprarsi una scatola, infilarci dentro una GPU, scaricare un modello e farlo girare in locale, perché mai Microsoft, Google, Amazon, Meta, OpenAI e compagnia cantante stanno costruendo datacenter grandi come province belghe?

La risposta è semplice: perché i megadatacenter non servono soltanto a far girare i modelli.

Servono anche, e soprattutto, al lavoro di ingestion, training e deep learning.

Insomma: servono a creare i modelli che poi voi scaricate e fate girare. Una cosa è usare un modello già addestrato. Un’altra cosa è costruirlo, addestrarlo, ripulire i dati, macinare quantità oscene di testo, immagini, codice, audio, video, log, documenti, esempi, controesempi, preferenze umane, feedback, test, benchmark, ottimizzazioni e tutta la catena industriale che precede il momento in cui voi scrivete “fammi una funzione che ordina questa lista”.

È la differenza tra comprare un’automobile e costruire una fabbrica di automobili.

Voi potete comprare l’automobile, metterla in garage, farci manutenzione, cambiarle le gomme, magari anche modificarla un poco. Ma non per questo avete una pressa industriale, una catena di montaggio, una fonderia, un reparto verniciatura, un ufficio progettazione e una rete mondiale di fornitori.

Allo stesso modo, potete far girare un modello in casa. Potete anche fine-tunarlo, adattarlo, quantizzarlo, specializzarlo su qualche dataset aziendale, costruirci sopra una vostra interfaccia, metterlo dentro un processo. Ma creare da zero un modello competitivo è un’altra religione. Lì servono ferro, energia, dati, banda, storage, raffreddamento, competenze rare, e soprattutto una quantità di capitale che normalmente non si trova sotto il cuscino.

Quindi sì: la AI locale può diffondersi. E probabilmente si diffonderà, almeno in alcune nicchie professionali. Non sarà necessariamente la soluzione migliore per tutti, e certamente non sarà una soluzione energy saving su scala globale. Perché cento, mille, diecimila macchine sparse, magari inefficienti, magari mal raffreddate, magari accese tutta la notte per fare lavori che un datacenter ottimizzato farebbe meglio, non sono automaticamente più ecologiche solo perché stanno sotto la scrivania.

Anzi.

Dal punto di vista energetico, il datacenter centralizzato ha spesso vantaggi evidenti: raffreddamento progettato bene, carichi ottimizzati, hardware usato in maniera più continua, manutenzione professionale, economie di scala. La scatolina domestica, invece, ha un vantaggio diverso: privacy, controllo, indipendenza dal fornitore, latenza locale, possibilità di lavorare su dati che non volete spedire fuori.

Non è la stessa partita.

E qui arriva la domanda interessante: se tutti cominciano a far girare in casa, o in azienda, le AI locali, di cosa vive chi produce i modelli?

Perché addestrare modelli costa. Costa in GPU. Costa in corrente. Costa in personale. Costa in dati. Costa in ricerca. Costa in errori. Costa in esperimenti buttati via. Costa in datacenter che devono essere costruiti prima ancora di sapere se il modello che uscirà sarà davvero migliore del precedente.

Se il business model rimane “vi faccio pagare ogni prompt”, allora la diffusione dei modelli locali è un problema. Perché ogni utente che scarica il modello e lo fa girare da sé è un utente che non paga più il pedaggio a ogni domanda.

Ma se il business model cambia, allora la faccenda diventa diversa.

Chi produce modelli potrebbe vivere vendendo modelli migliori. Versioni enterprise. Licenze commerciali. Aggiornamenti. Modelli specializzati. Supporto. Certificazioni. Toolchain. Fine-tuning gestito. Dataset puliti. Sistemi di valutazione. Garanzie legali. Appliance preconfigurate.

Stack completi per aziende. Esattamente come è successo mille volte nell’informatica: il software può anche essere scaricabile, ma qualcuno paga per averlo buono, mantenuto, aggiornato, certificato, integrato e supportato.

In altre parole, il cloud AI non sparisce.

Ma non sarà più l’unica forma possibile.

Avremo datacenter enormi per produrre i modelli, addestrarli, aggiornarli, migliorarli e servirli a chi vuole pagare a consumo. E avremo, dall’altra parte, workstation, scatoline, server aziendali, appliance locali, piccoli cluster, roba da PMI, roba da professionisti, roba da consulenti che vogliono tenere il controllo del proprio lavoro.

Ed è qui che il “man in the loop” diventa ancora più importante.

Perché qualcuno dovrà scegliere il modello. Qualcuno dovrà capire se conviene usarlo in cloud o in locale. Qualcuno dovrà valutare il costo energetico, il costo hardware, il costo delle API, il rischio sui dati, la latenza, la qualità, la manutenzione, la sicurezza, il ciclo di aggiornamento.

Qualcuno dovrà sapere quando ha senso comprare la scatolina, quando ha senso usare il datacenter, e quando invece il progetto è solo l’ennesimo modo elegante per bruciare soldi con una dashboard moderna.

Quel qualcuno, ancora una volta, non sarà sostituito dalla AI.

Sarà quello che tiene il guinzaglio.

Andiamo a prendere i prezzi della AI che sostituisce il programmatore umano, quella “agentica” e tutto quanto.

Possiamo usare questa pagina, e chiederci quanto costerebbe mettere al lavoro Codex, cinque gioorni alla settimana, per otto ore.

https://developers.openai.com/api/docs/pricing

La pagina e' offuscata in maniera assurda, e' come se vi vendessero il pane calcolando il numero di lieviti che hanno lavorato per farlo.

Proviamo lo stesso.

Supponiamo di voler sostituire un programmatore.

Quindi non stiamo parlando del caso in cui chiedete alla AI “fammi una funzione in Python”, aspettate dieci secondi, copiate, incollate e andate a prendere il caffè. Stiamo parlando di otto ore al giorno, cinque giorni a settimana, con un limite di token molto alto, o idealmente senza limite pratico.

Cioè: la AI legge codice, produce codice, corregge codice, esegue test, interpreta errori, rilegge file, modifica patch, ricomincia, tiene contesto, accumula roba, la perde, gliela ridate, riprova, scrive documentazione, genera test, corregge test, e in generale fa quella cosa che i manager chiamano “sostituire un programmatore”, perché chiamarla “creare una macchinetta che consuma token come una mietitrebbia impazzita” suona meno bene nella slide.

Usando i prezzi API attuali, il conto dipende completamente da quanti token consuma ogni ora.

Con un uso leggero, diciamo 250.000 token di input e 50.000 token di output all’ora, un modello tipo GPT-5.1-Codex costa circa 140 dollari al mese. Sembra pochissimo.

Ma quello non è un programmatore sostituito. Quello è un assistente usato con parsimonia.

Se salite a un uso più realistico e pesante, diciamo 1 milione di token di input e 200.000 token di output all’ora, arrivate a circa 560 dollari al mese con GPT-5.1-Codex.

Se invece lo usate davvero come agente, lasciandolo macinare codice, test, errori, patch, tentativi e contesto per otto ore al giorno, una stima da 5 milioni di token di input e 1 milione di token di output all’ora vi porta intorno ai 2.800 dollari al mese.

E se lo lasciate correre senza guinzaglio, con contesti enormi, molti tentativi, molti file, molta generazione e molti giri a vuoto, potete arrivare tranquillamente oltre gli 11.000 dollari al mese.

E questo con GPT-5.1-Codex. Se usate modelli più costosi, tipo GPT-5.5 o GPT-5.5 Pro, il conto può diventare ridicolo molto in fretta.

Quindi no: la AI via API non costa “niente”. Costa poco se la usate poco. Costa ragionevolmente se la usate bene. Costa parecchio se la usate come un programmatore automatico che lavora otto ore al giorno. E costa una follia se la lasciate lavorare senza supervisione, cioè esattamente il modo in cui alcuni manager immaginavano di sostituire le persone.

Il punto è che un essere umano costa a tempo.

Una API costa a digestione.

Più legge, più scrive, più corregge, più sbaglia, più ritenta, più contesto si porta dietro, più paga.

E allora il famoso “man in the loop” non serve solo a migliorare la qualità. Serve anche a non far esplodere la fattura.

Come potete vedere nella colonna della sofferenza a destra, se fate programmazione professionale con un contesto discreto, una scatolina a programmatore ci esce eccome.

Il “realistico pesante” gli undicimila euro ve li brucia in un mese. La scatolina dura piu' di un mese.

Se andiamo sulla furia senza freni, cioe' su quello che per otto ore al giorno vuole codice elaborato, commentato, documentato, testato, eccetera, beh, li' siamo a cifre enormi.

Non appena questo modo di stimare i costi in anticipo si diffondera', inizierete a vedere le scatolette AI da ufficio che si diffondono.

Le troverete nelle offerte dei negozi di informatica, online, eccetera.

E allora saremo nella situazione nella quale i giganteschi datacenter, costosissimi, non avranno più un vero prodotto da vendere a quei prezzi.

Perché tutti vorranno i modelli, ma nessuno vorrà pagare ogni volta per usarli.

Capex è meglio di opex.

La scatolina vince.

O, perlomeno, vince abbastanza da fare male al modello economico attuale. Perché se una PMI, uno studio professionale, un consulente, o anche solo un programmatore abbastanza determinato possono comprarsi il proprio acceleratore locale, scaricare un modello, e lavorare senza pagare il tassametro a token, allora il datacenter non sparisce, ma perde una parte della rendita.

E quindi occorre, a tutti i costi, avere qualcosa che la scatolina non possa fare.

Il mito.

La leggenda.

Il modello talmente potente che non può essere scaricato. Il modello talmente pericoloso che non può essere dato in mano alla gente. Il modello che, a sentire i produttori — e persino il presidente USA — non può venire usato liberamente perché bucherebbe immediatamente i sistemi di difesa americani.

Improbabile.

Sappiamo bene che i cinesi sono avanti quanto gli USA sulla AI, o comunque abbastanza vicini da rendere ridicola la narrativa del “noi abbiamo il drago nucleare e loro stanno ancora litigando con Excel”. Se esistessero davvero modelli capaci, da soli, di bucare immediatamente i sistemi di difesa americani, quei sistemi sarebbero morti da mo’. Non perché lo dice qualche blogger cattivo, ma perché nel mondo reale, quando esiste un’arma simile, qualcuno prima o poi la usa, la copia, la ruba .

Ma il punto non è nemmeno se il mito sia vero.

Il punto è che, così facendo, alzano l’asticella della sfida.

La tua scatolina può scrivere codice? Sì.

Può fare refactoring? Sì.

Può leggere documentazione aziendale? Sì.

Può generare test? Sì.

Può aiutare un professionista? Sì.

Ma può fare staccah staccah ci stanno tracciando?

Eh?

No.

Perché quello è il mito. Perché nessuno lo ha mai visto. Perché quel modello non lo scarichi. Perché non lo puoi testare. Perché non lo puoi confrontare. Perché non lo puoi mettere nella tua scatolina. Però sui giornali esiste. Nelle conferenze esiste. Nelle audizioni al Congresso esiste.

Nei comunicati stampa esiste. Nelle slide degli investitori esiste.

E finché esiste lì, esiste abbastanza da giustificare il datacenter.

Ma anche questo durerà poco.

Lo sgonfiarsi della bolla della AI arriverà, secondo me, in quattro fasi.

1. Cominceranno a vendersi scatoline esterne Thunderbolt/altro, con dentro una GPU, da attaccare al computer come oggi attaccate un disco esterno, solo più rumoroso, caldo e costoso.
2. Sempre più professionisti e PMI capiranno che, per molti lavori, non serve pagare il superdatacenter a consumo. Basta una AI locale, magari più lenta, magari meno brillante, ma privata, controllabile, ammortizzabile e già abbastanza buona.
3. Sempre meno persone spenderanno soldi nella AI “da superdatacenter” o nelle API per i casi d’uso ordinari. Rimarranno il training, i modelli enormi, i servizi enterprise, i carichi di picco, le aziende che vogliono outsourcing totale, e chi preferisce opex a capex. Ma la rendita del “paghi ogni domanda” inizierà a soffrire.
4. E a quel punto arriverà il problema vero: fare i modelli costa troppissimo. Addestrarli costa. Raffinarli costa. Tenerli aggiornati costa. Fare ingestion costa. Curare i dataset costa. Pagare ricercatori, GPU, energia, storage, raffreddamento e datacenter costa. Se però il mercato vuole scaricare il modello, farlo girare in locale, e non pagare più l’uso a consumo, il conto non torna più.

POP.

Non necessariamente perché la AI sia inutile.

Ma perché, ancora una volta, il problema non sarà tecnico.

Sarà economico.

Uriel Fanelli

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Immaginiamo di essere l’ultimo fornaio del villaggio. E immaginiamo anche di essere rancorosi verso il villaggio.

“Quei bastardi.”

Certo: se chiudo per un mese, il paese resta senza pane. Choc iniziale fortissimo. Ma ho anche creato, all’istante, le condizioni di mercato perché arrivi un fornaio straniero a stabilirsi nel mio paese.

E non solo. Il problema non si limiterebbe al “fornaio”. Tutti, in paese, comincerebbero a cercare un modo per farsi il pane da soli. Tutti.

Il problema di un killswitch su quella scala è questo: sì, nei primi mesi può essere devastante. Poi però ti si ritorce contro. Dipende dal mercato, ovviamente, ma il principio è quello.

Prendiamo il caso dei cellulari.

Gli Stati Uniti decidono improvvisamente di togliere supporto cloud ai telefoni venduti in Europa. Cosa succede? Succede che molti servizi smettono di funzionare, gli aggiornamenti diventano problematici, e una parte dell’ecosistema mobile entra in crisi.

Ma anche qui: quanto dura?

Riesco a vedere almeno un paio di nazioni molto generosamente disposte, man mano che i cellulari europei si rompono e vanno sostituiti, a proporre alternative ad Apple e Android. Per esempio HarmonyOS, il sistema cinese, che non è più un giocattolo: esiste sui cellulari, esiste su dispositivi connessi, esiste dentro un ecosistema cinese ormai abbastanza maturo.

Ma anche sui cellulari che non esploderebbero certo, migliaia di piccoli provider, a volte cantinari a volte grossi, comincerebbero a offrire servizi sostituivi.

In questo caso, il colpo sarebbe anche attenuato da un fatto banale: un cellulare, anche senza cloud, continua a funzionare per un po’. Male, magari. Con servizi degradati. Ma non diventa un mattone nell’istante stesso in cui qualcuno preme il bottone.

Il cloud sarebbe un’altra storia.

Quello sì, sarebbe un colpo dolorosissimo. Perché anche se esistono cloud europei — Scaleway, OVHcloud, STACKIT, IONOS, Hetzner, T-Systems e tutti i nuovi cloud “sovrani” — metterli insieme non basterebbe automaticamente a sostituire AWS, Azure e Google Cloud. Servirebbero mesi, forse anni, per scalare davvero.

Ma anche qui bisogna evitare l’immagine hollywoodiana del blackout totale e definitivo.

Una mossa del genere metterebbe contro gli Stati Uniti milioni di persone che lavorano nell’IT, nelle aziende, nelle università, nelle pubbliche amministrazioni, nei provider locali. Tutti impegnati a risolvere lo stesso problema: togliersi da quella dipendenza il più in fretta possibile.

La mia azienda, per dire, pur facendo consulenza, ha un piccolo cloud on premise. Non è AWS, certo. Ma in emergenza alcuni clienti potrebbero usarlo, con certi limiti e al modico prezzo di “adesso ci arrangiamo”.

E lo stesso varrebbe ovunque.

Dopo uno o due mesi di choc, tutta la capacità in eccesso comincerebbe a saltare fuori. Data center sottoutilizzati. Server aziendali. Provider regionali. Laboratori universitari. Macchine oggi ferme, o usate male. Infrastrutture private che improvvisamente diventano utili.

Naturalmente la Cina si candiderebbe immediatamente a sostituire gli Stati Uniti come fornitore di hardware, software e servizi. E non sarebbe la sola. Perché quando crei una domanda così pazzesca, non ottieni soltanto la reazione delle grandi industrie. Ottieni che tutti comincino a lavorarci.

Il killswitch, quindi, è una minaccia seria. Ma è seria soprattutto nel breve periodo.

Nel lungo periodo, è un’arma a doppio taglio. Può fare danni enormi, ma può anche distruggere la fiducia nel fornitore che la usa. E nel mercato IT, la fiducia è una parte enorme del prodotto.

Se domani gli Stati Uniti dimostrassero di poter spegnere l’Europa con un interruttore, il giorno dopo ogni governo, ogni azienda e ogni amministratore di sistema europeo avrebbe una sola priorità: fare in modo che quell’interruttore non esista più.

Ed è qui che l’analisi del killswitch spesso sbaglia scala.

Non sarebbe “Bruxelles che deve trovare un sostituto ad AWS”. Non sarebbe nemmeno “il governo italiano che deve migrare la pubblica amministrazione”. Sarebbe ogni singola industria IT, ogni singolo reparto IT, ogni singolo provider locale, ogni consulente, ogni sysadmin, ogni università, ogni banca, ogni assicurazione e ogni azienda minimamente strutturata che si trova davanti allo stesso ordine implicito: far ripartire le cose.

Una crisi di quella scala non produce solo danno. Produce anche mobilitazione.

Il punto non è che l’Europa abbia già pronta, oggi, una sostituzione ordinata e pulita degli hyperscaler americani. Non ce l’ha. Il punto è che un colpo così grande non verrebbe affrontato da un singolo ministero, da una task force o da qualche tavolo europeo. Verrebbe affrontato da milioni di persone, contemporaneamente, ognuna nel proprio pezzo di infrastruttura.

È la differenza tra ricostruire una strada con un appalto pubblico e spalare neve davanti a casa dopo una tempesta. Nel primo caso aspetti il piano, il budget, il bando, il ricorso al TAR e la conferenza stampa. Nel secondo caso escono tutti con la pala.

Un killswitch americano sarebbe una tempesta. E dopo la tempesta, piaccia o no, uscirebbero tutti con la pala.

Sul piano militare, certo, sarebbe un colpo duro. Prendiamo gli F-35. Se gli Stati Uniti spegnessero i sistemi logistici che stanno dietro al programma e tagliassero i ricambi, molti aerei diventerebbero rapidamente un problema. Non necessariamente un “ferrovecchio” istantaneo, ma qualcosa di molto vicino: un sistema d’arma costosissimo, sofisticatissimo, e improvvisamente difficile da mantenere, aggiornare e far volare. Ma sarebbe anche un ferrovecchio bizzarro.

Perché riesco a immaginare almeno un paio di paesi molto interessati a comprarne qualcuno, a caro prezzo, per farci reverse engineering. E magari, in cambio, fornire aerei loro. Sempre che ce ne fosse davvero bisogno.

Il problema, insomma, non è “io colpisco te e tu non puoi farmi niente”.

Il problema è: “io colpisco i miei migliori clienti, perdo una fetta enorme di fatturato, distruggo la fiducia nel mio prodotto, e al mio posto entrano concorrenti. Oppure i miei clienti imparano a fare senza di me”.

Quello che si sottovaluta, quando si parla di killswitch, è la scala della reazione.

Si stima che in Europa ci siano tra 1,8 e 2,2 milioni di aziende ICT, a seconda di come contiamo consulenza, telecomunicazioni, software house, hosting, system integrator, microimprese e freelance organizzati come aziende. Solo nell’Unione Europea, il settore “information and communication services” conta circa 1,4 milioni di imprese e più di sette milioni di occupati.

Oggi, nei vari piani per costruire un IT europeo, ne sono coinvolte forse un centinaio. Perché? Per ragioni economiche.

Un’azienda che ha investito in AWS non se ne va da AWS senza un buon motivo. Se sei un Platinum Partner di Microsoft, vendi Microsoft, perché hai investito soldi, tempo e certificazioni per diventare Platinum Partner. Se vendi servizi AWS, vendi quelli perché hai accordi con Amazon. E così via.

Nel momento in cui si attivasse davvero un killswitch, tutto questo cambierebbe in una notte.

Si passerebbe da un centinaio di aziende ingaggiate nella produzione di un IT europeo a due milioni di aziende bombardate di telefonate. Da qualche migliaio di persone coinvolte nei progetti di “sovranità digitale” a milioni di tecnici, consulenti, sysadmin, sviluppatori, provider locali e reparti IT aziendali costretti a risolvere problemi concreti.

La scala della reazione sarebbe enormemente più ampia della scala dei piani attuali.

Ovviamente il danno sarebbe tremendo. Ma durerebbe meno di quanto immaginano le vittime, e molto più di quanto immagina chi preme il pulsante.

Per capire cosa intendo, immaginiamo le carte di credito.

Improvvisamente si spengono tutte. Non avremmo solo qualche centinaio di banche che cerca una soluzione. Avremmo centinaia di milioni di persone che cercano una soluzione.

Qualcuno farebbe risorgere gli assegni. Qualcuno li migliorerebbe. Qualcuno userebbe i buoni pasto. Qualcuno userebbe le crypto più stravaganti. Qualcuno tornerebbe al credito informale del negozio sotto casa. Qualcuno metterebbe in piedi sistemi di voucher, wallet locali, clearing tra aziende, conti prepagati, bonifici semplificati.

Il primo giorno ci sarebbe probabilmente la coda davanti alle banche. Il secondo giorno comincerebbero gli arrangiamenti. Il terzo giorno qualcuno venderebbe già una soluzione provvisoria.

E nel frattempo le banche accelererebbero quello che possono già fare: pagamenti istantanei SEPA, bonifici immediati, QR code, app bancarie, sistemi account-to-account. Non sarebbero belli come Apple Pay. Non sarebbero comodi come una carta contactless. Ma funzionerebbero. E soprattutto non dipenderebbero nello stesso modo dai circuiti americani.

L’impatto sarebbe devastante. Ma non sarebbe il buio eterno. Sarebbe una crisi gigantesca, seguita da una gigantesca improvvisazione collettiva. Quando dico che i cinesi si farebbero avanti, molti rispondono: “Ma così saremmo punto e a capo”.

Non necessariamente. Perché la sostituzione non dovrebbe essere immediata, totale e definitiva. Dovrebbe solo rompere il monopolio della dipendenza.

Torniamo ai cellulari.

Prendiamo Wiko. È un marchio molto conosciuto in Francia, nato a Marsiglia e venduto per anni come brand francese. Il guaio, o il dettaglio interessante, è che dietro c’è Tinno, cioè produzione e proprietà cinese.

Se domani gli Stati Uniti sospendessero le nuove licenze di iOS e dei servizi Android, cosa succederebbe? Succederebbe che un marchio come Wiko potrebbe chiamare in Cina e dire: possiamo scalare la produzione? Possiamo fare quaranta milioni di telefoni Wiko con un sistema alternativo? Possiamo usare HarmonyOS? Possiamo far produrre telefoni brandizzati Wiko da qualcuno che ha già una filiera pronta?

E Wiko è solo un esempio.

C’è anche Jolla, in Finlandia, con Sailfish OS: un sistema operativo mobile Linux, nato dalle ceneri di Nokia/MeeGo, che esiste da anni, funziona, e nel 2026 è tornato persino con un nuovo telefono europeo. Non scala come Android, certo. Non ha l’ecosistema di Android, certo. Ma il punto è proprio questo: oggi non scala perché non c’è abbastanza domanda. In una crisi, la domanda esploderebbe. Ma l'hardware e' cinese. Per scalare quelli di Jolla dovrebbero solo fare una telefonata in Cina. Il killswitch, quindi, non va immaginato come un interruttore che spegne l’Europa e basta.

Va immaginato come un interruttore che spegne l’Europa il lunedì mattina, e il martedì mattina trasforma ogni dipendenza americana in un mercato aperto per chiunque sappia offrire un’alternativa.

Posso tentare di immaginare la scena.

È lunedì mattina. Mi chiama il capo, terrorizzato: non abbiamo più Teams, non abbiamo più Slack, non abbiamo più WhatsApp. I clienti non riescono a parlarci. I gruppi aziendali sono morti. La gente manda email come nel 2004 e qualcuno, nel panico, propone persino di tornare al telefono.

Poi arriva la domanda vera:

“Cosa possiamo fare con l’hardware inutilizzato negli ambienti di staging?”

Probabilmente risponderei qualcosa del tipo: guarda, su due piedi possiamo tirare su Matrix. Magari con Conduit, che è un homeserver Matrix leggero, scritto in Rust, pensato proprio per consumare poche risorse e partire in fretta. Potremmo tirarne fuori un'istanza per ogni dipartimento aziendale, e provare. Non diventa magicamente WhatsApp, Teams e Slack messi insieme.Però per messaggi, stanze, gruppi, comunicazione interna e un minimo di coordinamento, ci arriviamo. E se federiamo bene, possiamo anche spiegare ai clienti che devono cominciare a ospitare qualcosa da loro.

Non è la soluzione perfetta. È la soluzione del lunedì mattina.

E la cosa interessante è che scene simili avverrebbero ovunque.

Avverrebbero nelle telco, che partono persino avvantaggiate: hanno data center, reti, apparati, personale, esperienza di esercizio e clienti già collegati. Sceglierebbero SIP, probabilmente. Avverrebbero nelle banche, che hanno infrastrutture, sicurezza, compliance e reparti IT abituati a non poter semplicemente “aspettare che torni il servizio”. Avverrebbero nelle università, negli ospedali, nelle regioni, nei comuni grandi, nelle aziende industriali, nei provider locali.

Ognuno tirerebbe fuori qualcosa.

Qualcuno sceglierebbe Matrix. Qualcuno sceglierebbe XMPP/Jabber, che esiste da decenni, è uno standard aperto per messaggistica e presenza, e non appartiene a nessuno. Qualcuno rispolvererebbe Rocket.Chat, Mattermost, Zulip, Nextcloud Talk, IRC, mailing list, VPN, PBX, SIP, sistemi interni dimenticati, o qualunque altra cosa funzioni abbastanza bene da tenere insieme l’azienda per una settimana.

E magari io sbaglierei pure a scegliere Matrix con Conduit.

Magari alla fine vincerebbe Jabber. O vincerebbe un fork europeo di qualcosa. O vincerebbe un sistema messo in piedi da una telco. Ma il punto è proprio questo: se sbaglio io, devo cambiare il nostro cloud, non tutti i cloud d’Europa. La reazione sarebbe distribuita. Gli errori sarebbero locali. Le soluzioni migliori emergerebbero per selezione, non per decreto.

Questo è il punto che si continua a sottovalutare.

Un killswitch non metterebbe l’Europa davanti a un unico problema centrale, da risolvere con un unico piano centrale. Metterebbe milioni di tecnici davanti a milioni di problemi locali. E appena una soluzione locale funziona, gli altri la copiano.

Ripeto: immediatamente sarebbe una catastrofe per tutti.

Nessun dubbio. E nessun tentativo di farlo passare per una passeggiata.

Un killswitch americano produrrebbe panico, blocchi, fallimenti operativi, danni economici enormi, servizi che spariscono, aziende che non riescono più a lavorare, pubbliche amministrazioni paralizzate, militari che scoprono di avere sistemi molto meno sovrani di quanto credevano.

Quindi sì: se il punto è dire che i politici europei ne sono terrorizzati, fanno benissimo a esserlo.

Il problema è un altro: una minaccia del genere può funzionare una volta. E funziona soprattutto all’inizio.

L’analogia, con tutte le cautele del caso, è l’Ucraina. All’inizio dell’invasione russa, l’Ucraina sembrava destinata a essere devastata, occupata, spezzata. E in parte fu davvero devastata. Ma poi è successo qualcos’altro: la vittima ha imparato. Si è adattata. Ha decentralizzato. Ha improvvisato. Ha costruito filiere. Ha modificato droni commerciali. Ha iniziato a colpire logistica, aeroporti, raffinerie, infrastrutture energetiche, fino a portare la guerra dentro il territorio russo.

La prima botta è stata terribile. Ma non è stata la fine della storia.

La stessa cosa vale per un killswitch tecnologico.

Il primo giorno sarebbe il disastro. Il primo mese sarebbe durissimo. Ma dal secondo mese in poi avresti aziende, telco, banche, sysadmin, cloud locali, università, industrie, consulenti, provider e governi che lavorano tutti allo stesso problema: eliminare, aggirare o ridurre quella dipendenza.

E a quel punto il problema cambia lato.

Non è più soltanto “gli Stati Uniti possono colpire l’Europa”.

Diventa anche: “gli Stati Uniti hanno appena dimostrato ai loro migliori clienti che comprare americano senza un piano B è un rischio esistenziale”.

Questo significa che anche Washington non può tirare la corda all’infinito.

Può usare il killswitch come minaccia. Può usarlo come pressione negoziale. Può usarlo, forse, come arma di shock. Ma se lo usa davvero, brucia capitale politico, commerciale e industriale accumulato in decenni.

Per qualche mese fa malissimo alle vittime.

Per molti anni fa malissimo a chi ha premuto il pulsante.

Uriel Fanelli

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Ovviamente, tutto questo viene da una certa adorazione hollywoodiana per il concetto di eroe. Un’adorazione che oggi è stata ingigantita, deformata e resa quasi caricaturale dal concetto di supereroe.

Ma fateci caso: se cercate con attenzione la categoria Sci-Fi su Netflix, o su piattaforme simili, scoprirete che nella pratica significa quasi sempre una cosa sola: distopico.

A questo punto i casi sono due. O c’è stata una catastrofica epidemia mondiale di pessimismo kafkiano, oppure qualcosa non quadra.

La storia si ripete sempre uguale. Prima si disegna l’eroe. Poi la donna dell’eroe. Oppure si disegna l’eroina, e poi il partner dell’eroina. Alla fine questi personaggi sono quasi sempre come piacciono a Hollywood: violenti, combattenti, pieni di coraggio, muscoli, determinazione, trauma pregresso e mascella serrata.

Poi arrivano i malvagi. E anche loro sono come tutti i cattivi hollywoodiani: o sono mostri privi di una vera motivazione, se non quella di “fare i mostri”, oppure sono malvagi perché la malvagità è scenografica, veste bene di nero e offre molte opportunità a una band metal/gothic di fare la colonna sonora.

Qual è il problema, a quel punto?

Il problema è che una storia così non la puoi ambientare nella zona industriale attorno a Rogoredo. Non la puoi ambientare nella Germania medievale. Non la puoi ambientare, in realtà, in quasi nessun posto dotato di una società complessa e funzionante.

Perché hai fatto Character Building prima del World Building.

Hai costruito prima il personaggio e poi hai scoperto che, perché quel personaggio funzioni, attorno deve esserci un mondo con regole piuttosto primitive. Un mondo dove la forza fisica conti moltissimo, dove la violenza risolva davvero i problemi, dove le istituzioni siano assenti o inutili, dove il diritto non esista, dove la logistica non conti, dove l’economia non abbia profondità, dove la società sia ridotta a fondale.

A quel punto hai due possibilità.

O fai Eroici Neanderthal contro Alieni, e allora almeno sei coerente.

Oppure ti ritrovi con protagonisti progettati per vivere in un mondo barbarico, ma circondati da troppe cose moderne che non c’entrano nulla. Troppa polizia. Troppi tribunali. Troppa burocrazia. Troppa medicina. Troppa tecnologia.

Troppi protocolli. Troppi sistemi che, nella realtà, impedirebbero all’eroe muscoloso di risolvere tutto prendendo qualcuno a pugni.

E quindi bisogna devastare tutto.

Ecco perché diventa distopico. Si svolge tra le macerie, oppure in un mondo dove la società come la conosciamo è scomparsa. Basta togliere lo Stato, togliere le infrastrutture, togliere l’economia, togliere il diritto, togliere la complessità, e finalmente l’eroe torna utile.

Ma a quel punto hai pagato un prezzo enorme.

Perché hai eliminato proprio ciò che rende interessante il World Building: le regole, i vincoli, le interdipendenze, i sistemi, le conseguenze. Ti rimane un mondo piatto, una società con poche regole, pochi meccanismi, poche tensioni reali.

Un fondale post-apocalittico dove i personaggi possono finalmente fare quello per cui erano stati disegnati: combattere, soffrire, vincere, vendicarsi.

Non è fantascienza pessimista.

È Character Building fatto male, che per funzionare è costretto a distruggere il mondo attorno.

Ok. Nella fantascienza, il WorldBuilding piu' mainstream non-distopico (e maestoso) e' quello di Dune. Di Frank Herbert.

Il mondo di Dune e' creato facendo – e questa e' una lezione che andrebbe imparata – togliendo ad un pianeta una sola risorsa. L'acqua. Che, sia chiaro, sul pianeta esiste, tantevvero che viene poi liberata alla fine, cambiando le dinamiche del ciclo climatico. E da li', tramite l'interazione tra persone e ambiente, nasce una societa'. Eccetera. Il vero protagonista e' l'ecosistema.

Nel resto della Sci-Fi, però, questo succede raramente. E nella fantascienza italiana, a dire il vero, uno dei casi più interessanti — e più istruttivi proprio per contrasto — è Evangelisti. Evangelisti non era uno che non sapesse costruire mondi. Anzi: aveva una capacità notevole di dare densità narrativa, politica e storica alle sue ambientazioni. Il punto è che spesso non faceva World Building nel senso forte in cui lo fa Herbert.

Non partiva da un vincolo materiale dell’ambiente, per poi lasciare che da quel vincolo nascessero ecologia, economia, religione, potere, istituzioni e società.

Partiva molto più spesso da altro.

Da un personaggio fortissimo. Da un archetipo. Da una tesi politica. Da un conflitto storico. Da una macchina ideologica già pronta. E poi costruiva attorno.

Il ciclo di Eymerich funziona così: c’è un personaggio enorme, ingombrante, violentissimo sul piano narrativo, e attorno a lui vengono intrecciati piani storici, politici, religiosi, scientifici e fantascientifici. Ma il mondo non nasce da una pressione ecologica primaria, come Arrakis nasce dalla mancanza d’acqua. Nasce dall’attrito tra personaggio, storia e ideologia.

È una cosa diversa.

Può essere potentissima, e spesso lo è. Ma non è lo stesso tipo di World Building.

Evangelisti usava strutture già molto cariche: il Medioevo, l’Inquisizione, il western, il noir, il romanzo storico, la politica radicale, l’immaginario gotico, certe suggestioni cyberpunk. In questo modo il mondo aveva già una densità iniziale.

Non bisognava inventare tutto da zero: molte istituzioni, molte tensioni, molte forme di violenza e di potere erano già scritte nella storia, o almeno nell’immaginario collettivo.

Ed è qui che diventa, diciamo, un furbetto del World Building.

Non perché barasse in senso banale. Ma perché sapeva benissimo dove andare a prendere materiale già incandescente. Prendeva un’epoca, una mitologia politica, un genere narrativo, un conflitto storico, e ci infilava dentro personaggi molto forti. A quel punto il mondo funzionava perché aveva già fondamenta esterne.

Il Society Building, spesso, nasceva da una tesi politica già esistente. Quindi il lavoro non era: “quali vincoli materiali producono questa società?”. Era piuttosto: “quale società, quale periodo storico, quale apparato ideologico mi consente di far esplodere questo conflitto?”.

È un metodo legittimo.

Ma è un altro metodo.

E infatti, quando Evangelisti si spinge nel futuro puro, il risultato diventa più fragile. In Black Flag, per esempio, la parte futura ha forza visionaria, ma il pianeta resta molto più piatto. C’è un’umanità sterminata, degradata, psicotica, inquinante, compressa in una distopia estrema; ma non sempre si capisce come quel sistema possa reggersi materialmente. Qual è la base energetica? Qual è la logistica? Qual è il ciclo del cibo? Quale tecnologia consente quella densità, quella sopravvivenza, quel livello di devastazione e al tempo stesso quella continuità sociale?

Lì si vede il limite.

Quando la storia passata sorregge l’ambientazione, Evangelisti è fortissimo. Quando deve inventare un ecosistema futuro coerente da zero, il terreno diventa più scivoloso. La potenza simbolica rimane; la coerenza sistemica, meno.

E questo non è un errore raro.

Quando cominci a scrivere, lo fai quasi sempre. Parti dal personaggio. Parti dalla scena. Parti da una voce. Parti da una figura che ti ossessiona. Poi, poco alla volta, costruisci il mondo attorno.

Il mio Altri Robot è un esempio. Il personaggio, abbastanza ingombrante, è al centro. Il mondo viene definito mano a mano, e farlo rimanere consistente diventa difficilissimo. Perché ogni volta che aggiungi un pezzo di mondo devi chiederti se contraddice quello che hai già scritto, se cambia l’economia, se cambia la società, se rende impossibile una scena precedente, se produce conseguenze che non avevi previsto. Ad un certo punto devi fermarti, oppure il mondo diventa assurdo e contraddittorio. Otto puntate, e non oltre.

Cibo, per esempio, contiene un Society Building piuttosto esagerato. Ma ha un vantaggio: l’ecosistema è “la galassia”, cioè in gran parte uno spazio vuoto. Questo semplifica molto il World Building. Puoi distribuire società, economie e culture nello spazio senza dover rendere ogni metro quadrato coerente come su un pianeta chiuso.

Anno XIII, invece, è il primo caso in cui parto davvero dal World Building.

Prima le condizioni materiali. Poi le risorse. Poi i rischi. Poi l’energia. Poi il territorio. Poi i vincoli biologici. Poi la società che inevitabilmente nasce da quei vincoli. Solo dopo arrivano i personaggi.

E secondo me funziona meglio.

Lo stesso vale, forse ancora di più, per AVERNO. Probabilmente è il punto in cui sono riuscito meglio a mettere insieme il mondo, la storia della società e i personaggi. Non perché i personaggi siano meno importanti, ma perché finalmente non sembrano appoggiati sopra un fondale. Sembrano prodotti da quel mondo.

Ed è questa, secondo me, la differenza.

Nel cattivo World Building, il mondo è un fondale teatrale.

Nel buon World Building, il mondo è una macchina causale.

Ma, torno a dire, se guardiamo alla Sci-Fi italiana, al mondo autopubblicato, e anche a molta filmografia contemporanea, l’errore è quasi sempre lo stesso: tutto il focus viene messo sui protagonisti. Prima il protagonista. Poi il trauma del protagonista. Poi il partner del protagonista. Poi il nemico del protagonista. Poi il percorso emotivo del protagonista.

E il mondo?

Il mondo arriva dopo. Come scenografia. Come ostacolo. Come fondale.

Ma se parti così, hai subito un problema: devi dare ai personaggi una ragione fortissima per muoversi. E siccome il mondo non produce ancora motivazioni, perché non l’hai costruito davvero, devi ricorrere alle motivazioni più elementari.

La sopravvivenza, prima di tutto.

Poi l’amore.

Poi la vendetta.

Poi, al massimo, la protezione della famiglia, del partner, del figlio, del villaggio, del cane, della memoria del padre morto, e via dicendo.

Sono tutte motivazioni forti, certo. Ma sono anche motivazioni povere, nel senso narrativo del termine. Funzionano sempre perché sono biologiche, immediate, primitive. Non richiedono una società complessa. Non richiedono istituzioni. Non richiedono un’economia. Non richiedono storia. Non richiedono ideologia. Non richiedono neppure un vero futuro.

Basta mettere qualcuno in pericolo, e il protagonista si muove.

Il problema è che, a furia di usare sempre queste leve, la fantascienza diventa prevedibile. Alla fine le motivazioni sono quasi sempre quelle: sopravvivere, amare, vendicarsi, salvare qualcuno.

Molto più raramente troviamo motivazioni davvero sociali: la politica, la libertà, l’emancipazione, la fede, la lotta di classe, la riforma di un sistema, la conquista di uno spazio economico, la difesa di un modello istituzionale, il conflitto tra visioni diverse del futuro.

E perché non le troviamo?

Perché quelle motivazioni richiedono un mondo.

Non puoi scrivere una lotta politica interessante se non hai costruito istituzioni credibili. Non puoi scrivere una rivoluzione se non hai costruito una società che possa essere rivoluzionata. Non puoi scrivere una lotta per la libertà se non sai che cosa significhi essere liberi in quel mondo. Non puoi scrivere un conflitto economico se non hai deciso come funziona l’economia. Non puoi scrivere una guerra sensata se non sai cosa produce quel mondo, cosa importa, cosa esporta, chi controlla l’energia, chi controlla il cibo, chi controlla la logistica, chi controlla l’informazione.

Se tutto questo manca, resta solo una cosa: la distopia.

Perché la distopia è il grande trucco narrativo. Ti permette di eliminare la complessità e sostituirla con l’emergenza permanente. Non devi spiegare bene le istituzioni, perché sono crollate. Non devi spiegare bene l’economia, perché è rovinata. Non devi spiegare bene la politica, perché è tirannide o jungla. Non devi spiegare bene la società, perché è oppressione, fame, guerra, macerie, controllo, sopravvivenza. A quel punto il protagonista ha finalmente una motivazione.

Deve sopravvivere.

E quindi può correre, combattere, scappare, amare, soffrire, uccidere, vendicarsi e salvare qualcuno.

Questa, a mio avviso, è una delle ragioni per cui la Sci-Fi di oggi diventa sempre più noiosa. Non perché manchino le idee visive. Non perché manchino gli effetti speciali. Non perché manchino i protagonisti carismatici. Ma perché mancano i mondi.

Ed è per questo che cose come The Expanse funzionano così bene.

The Expanse ha un World Building enorme, ma soprattutto ha un Society Building enorme.

La Terra, Marte e la Cintura non sono tre fondali colorati diversamente. Sono tre società diverse, nate da tre condizioni materiali diverse. La Terra ha il peso della storia, della sovrappopolazione, del welfare, della burocrazia, del privilegio gravitazionale.

Marte ha il mito della frontiera, la disciplina militare, il progetto collettivo della terraformazione, una società costruita attorno a uno scopo storico.

La Cintura ha scarsità, sfruttamento, bassa gravità, dialetto, risentimento politico, dipendenza logistica, identità separata, rabbia coloniale.

E infatti, dentro The Expanse, i personaggi possono avere molte motivazioni diverse. Non devono solo sopravvivere. Possono essere patrioti marziani, burocrati terrestri, sindacalisti della Cintura, pirati, militari, scienziati, opportunisti, fanatici, diplomatici, terroristi, imprenditori, idealisti.

Quando il mondo funziona, i personaggi non devono portare tutto il peso della storia sulle spalle.

È la storia che li muove.

Ed è anche un esempio positivo per un’altra ragione: quando il World Building funziona e il Society Building funziona, ci puoi mettere dentro quasi qualsiasi cosa. Persino una civiltà aliena.

Che, in un altro scenario, sarebbe stata assolutamente ingombrante. Avrebbe divorato tutto. Avrebbe trasformato ogni trama in “gli umani contro gli alieni”, oppure in “il mistero cosmico da spiegare”, oppure in “la tecnologia aliena che risolve o distrugge tutto”.

In The Expanse, invece, la componente aliena può rimanere quasi laterale, quasi invisibile. Gli alieni non si vedono mai davvero. Vediamo la protomolecola, vediamo effetti, apparizioni, strutture, conseguenze. Ma la storia non ha bisogno di mostrarci “gli alieni” come personaggi.

Perché il vero motore narrativo rimane umano, sociale, politico, economico.

La protomolecola, in ultima analisi, avrebbe potuto essere sostituita da un’altra tecnologia mortale, da un’arma sistemica, da una scoperta capace di alterare gli equilibri strategici. Certo, avrebbe cambiato dettagli importanti, ma non avrebbe distrutto l’impianto narrativo.

Perché l’impianto narrativo era già solido.

Il punto non era “ci sono gli alieni”.

Il punto era: cosa succede quando un sistema umano già teso, già diviso, già pieno di fratture materiali e politiche, viene colpito da qualcosa che rompe l’equilibrio?

Questa è buona fantascienza.

Non perché inventa il mostro più grosso.

Ma perché costruisce un mondo capace di reagire.

In definitiva, quindi, scrivo questo perché vorrei leggere, e vedere, fantascienza migliore.

Non so se questo blog abbia, o avrà mai, la forza di stimolare una riflessione. Non so se possa davvero dare un suggerimento utile a qualcuno che scrive, pubblica, autopubblica, produce, gira, sceneggia.

Ma il suggerimento che volevo dare è questo.

Fate World Building.

Non partite dall’eroe. Non partite dalla scena madre. Non partite dal trauma. Non partite dalla fidanzata rapita, dal padre morto, dal cattivo vestito di nero, dalla ribellione contro il regime cattivo, dalla città in fiamme, dalla ragazza con la spada laser, dal pistolero triste o dal mercenario dal cuore d’oro.

Partite dal mondo.

E se proprio volete una distopia, almeno fatela in modo da mantenere la società complessa. La distopia non deve per forza significare “macerie, bande armate, governo cattivo e gente che corre nei corridoi”. Può esistere una distopia con banche, tribunali, scuole, ospedali, logistica, sindacati, burocrazia, supermercati, assicurazioni, università, dogane, standard tecnici e conflitti di competenza.

Anzi: è lì che diventa interessante.

In The Boys, per dire, si continua sul lato distopico del classico tema “vivono tra noi”. L’idea che una concentrazione di potere superumano diventi una corporation è interessante. È una buona intuizione. Ma poi, come spesso succede nella narrativa americana, ci si mette dentro decisamente troppo.

E dico “troppo” perché, alla fine, bastavano Homelander, Starlight e poco altro.

Non servono dozzine di supereroi, dozzine di poteri, dozzine di variazioni sul tema, dozzine di personaggi sempre più grotteschi. Bastava chiedersi: cosa succede se un potere biologico, reale, ereditabile o riproducibile, entra dentro una società complessa?

Negli Stati Uniti, probabilmente, diventa una corporation.

In Cina, probabilmente, diventerebbe “Partito Comunista Cinese con caratteristiche supereroistiche”.

In Russia, magari, diventerebbe servizio segreto, polizia politica, apparato di sicurezza, potere opaco e verticale.

In Europa occidentale...

Non vi spoilero nulla.

Il punto è che non serve nemmeno una mutazione spettacolare. Non serve gente che vola, spara laser dagli occhi o sposta i palazzi. Basta una singola mutazione. Piccola. Precisa. Sistemica.

Così come togliere l’acqua crea Arrakis, così come aumentare l’assorbimento energetico delle piante può creare un ecosistema ferocissimo, una sola mutazioncina in Europa — neanche tanto scenografica — potrebbe devastare ogni tradizione politica del continente.

Non perché esplode tutto.

Ma perché cambiano i rapporti di forza.

Cambiano il diritto, la medicina, l’esercito, la polizia, l’istruzione, il lavoro, la famiglia, la sessualità, la cittadinanza, la rappresentanza politica, la sovranità, la paura, la fiducia, la definizione stessa di essere umano.

Ed è lì che comincia la fantascienza.

Il mio consiglio, quindi, è semplice: fate World Building.

Basta una piccola modifica.

Una sola.

Poi seguite le conseguenze.

Dopo viene il Society Building, come conseguenza diretta. Che società nasce da quel mondo? Quali istituzioni? Quale economia? Quali tabù? Quali guerre? Quali mestieri? Quali religioni? Quali privilegi? Quali nuove povertà? Quali nuove aristocrazie? Quali nuovi crimini? Quali nuove forme di amore, di famiglia, di oppressione, di libertà?

E solo alla fine ci mettete i personaggi.

Con la loro storia. Con i loro desideri. Con le loro contraddizioni. Con le loro tragedie.

Ma a quel punto non saranno più pupazzi appoggiati sopra un fondale. Saranno figli del mondo che avete costruito. Saranno inevitabili. Saranno credibili anche quando fanno cose incredibili.

Perché la buona fantascienza non nasce quando inventi un protagonista eccezionale.

Nasce quando inventi un mondo che rende quel protagonista necessario.

E, per favore, fatelo.

Perché non posso continuare a scrivermi da solo la fantascienza che vorrei leggere.

Uriel Fanelli

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So benissimo che quanto segue farà inorridire i biologi, ma chissenefrega. Lo fa anche Frank Herbert, e i suoi vermi non hanno senso nemmeno meccanicamente, perché l’attrito dovrebbe fondere la sabbia. Ops.

Quindi ok. Partiamo dal tema dominante di questo ecosistema.

Come aumento l’energia disponibile?

Un ecosistema terrestre su un’isola, diciamo la Sicilia, assorbe energia principalmente dal Sole. Se voglio aumentare la quantità di energia in gioco, devo espandere lo spettro utile degli organismi fotosintetici: non soltanto luce visibile, ma anche rosso profondo e near infrared.

La prima candidata è la BChl a, batterioclorofilla presente per esempio in Rhodobacter sphaeroides. Nei reaction center batterici la resa quantica della fotochemistry può arrivare attorno a 0.98: non significa che l’intero organismo trasformi il 98% della luce in biomassa, ma che il primo evento fotochimico, una volta assorbito il fotone utile, è estremamente efficiente.

Per spingermi più lontano nel near infrared aggiungerei BChl b, presente per esempio in Blastochloris viridis. Qui il vantaggio non è tanto dire “è più efficiente”, quanto dire “vede più lontano”: il suo sistema antenna può assorbire oltre i 1000 nm, cioè in una zona dello spettro che le piante terrestri normali sfruttano poco o nulla.

Infine aggiungerei chlorophyll f, detta anche 2-formyl chlorophyll a. Non è una batterioclorofilla, ma una clorofilla far-red trovata in alcuni cianobatteri. Serve ad allungare ancora lo spettro utilizzabile, soprattutto in ambienti dove la luce visibile è già stata filtrata da acqua, roccia, vegetazione o altri organismi. La sua Photosystem I può restare molto efficiente, mentre Photosystem II paga un prezzo più alto: perfetto, narrativamente, perché introduce un vantaggio evolutivo con un costo.

Se riempite la foresta di questa roba, non ottenete una stufa. Al contrario. Tutta quell'energia viene convertita in uccheri, e poi in biomassa, perche questo e' il meccanismo chimico. E quindi, la foresta raffredda l'ambiente.

Per questo, in una foresta abbastanza fitta, abbastanza umida e abbastanza carica di pigmenti capaci di usare rosso profondo e near infrared, posso immaginare un pavimento termico biologico: sotto una certa soglia, diciamo attorno ai 10–15 °C, la macchina rallenta, ma proprio perché rallenta consuma meno acqua, chiude il ciclo, riduce gli scambi, e diventa una massa scura, bagnata, isolante.

Non è un fenomeno completamente alieno. Le foreste vere fanno già qualcosa del genere, solo in modo meno spettacolare: il sottobosco ha minori escursioni termiche rispetto all’esterno, massime più basse, minime più alte, e una variabilità giornaliera più compressa. Le foreste nebulose tropicali e montane, poi, vivono spesso in fasce fresche, umide, con temperature medie che possono stare proprio nell’intervallo 8–20 °C. Non sono giungle bollenti da cartolina: sono motori biologici lenti, saturi d’acqua, avvolti nella nebbia.

Freddi.

Quindi il mio ecosistema non viola la fisica per decreto. Esagera un effetto reale.

Prende il microclima forestale, lo carica di pigmenti infrarossi, lo spinge verso il massimo della ritenzione termica, e ottiene una foresta che non produce soltanto biomassa: produce inerzia.

E raffredda l'ambiente producendo biomassa.

Tanta biomassa.

Adesso il problema diventa un altro: che succede se questa macchina biologica esagera?

Se le piante cominciano ad assorbire una parte più ampia dello spettro solare, a traspirare di più, a ombreggiare il suolo in modo più aggressivo e a trattenere umidità dentro la massa vegetale, l’aria sotto la chioma può diventare più fredda dell’ambiente circostante. Non serve immaginare una violazione della termodinamica. Basta il solito trucco sporco delle foreste: ombra, evaporazione, superfici bagnate, scarsa ventilazione, massa biologica e inerzia.

A quel punto entra in scena il punto di rugiada.

L’aria contiene sempre una certa quantità di vapore acqueo. Su un’isola come la Sicilia, circondata dal mare, questa riserva non è trascurabile. Finché l’aria resta abbastanza calda, il vapore rimane invisibile. Ma se una superficie vegetale, una foglia, un tronco, uno strato di muschio o l’aria stessa sotto la chioma scende di pochi gradi, può superare la soglia critica. Il vapore non riesce più a restare sospeso come gas.

Condensa.

Prima sulle foglie. Poi sulle superfici più fredde. Poi come nebbia bassa. Poi come gocciolamento continuo dalla chioma. Non è ancora pioggia, ma per una pianta la differenza filosofica tra pioggia e acqua che cola da una foglia è abbastanza irrilevante. Se arriva alle radici, è acqua.

E questo cambia tutto.

Perché da quel momento l’ecosistema non dipende più soltanto dalla pioggia stagionale. Comincia a mungere l’atmosfera. Il mare evapora, il vento porta umidità, la foresta la raffredda, la condensa, la trattiene. Una parte torna al suolo.

Una parte resta intrappolata nel muschio, nei licheni, nella lettiera, nelle cavità dei tronchi, nei funghi, nelle radici superficiali. La foresta diventa una rete di condensatori biologici.

A quel punto il feedback è feroce.

Più biomassa significa più ombra. Più ombra significa suolo più freddo. Suolo più freddo significa meno evaporazione diretta. Più foglie significano più superficie su cui condensare acqua. Più acqua significa più crescita. Più crescita significa più biomassa. E più biomassa significa ancora più capacità di catturare umidità.

Il sistema entra in una fase di accelerazione.

Abbiamo luce, compreso rosso profondo e near infrared. Abbiamo CO₂ nell’atmosfera. Abbiamo acqua, non solo dal cielo ma anche dall’aria. Abbiamo temperature che non collassano troppo, perché la foresta stessa fa da tampone termico. Il risultato è una produzione forsennata di biomassa: non una giungla normale, ma un organismo paesaggistico che si costruisce addosso il proprio clima.

Non piove abbastanza?

Non importa più come prima.

L’ecosistema ha imparato a far piovere verso il basso.

Abbiamo una foresta umida che produce una quantita' forsennata di biomassa. Ma davvero forsennata.

La domanda e': quant'e' sta cifra? E' “na cifra”, ma come la visualizziamo? In biomassa.Per farci un'idea, supponiamo che siano tutte querce, e finiscano in ghiande. Quante ghiande abbiamo?

Due millimetri al giorno.

Sembra niente, finché non fate la cosa volgare che rovina sempre la poesia: moltiplicare.

Due millimetri al giorno significano, su base annua, circa 700 millimetri. Quasi un metro di ghiande su ogni maledetto metro quadrato dell’isola. Non “in una radura”. Non “in una bella foresta rigogliosa”. Su ogni metro quadrato della Sicilia, città, montagne, calanchi, spiagge, parcheggi dell’Eurospin e rotonde con l’ulivo ornamentale incluso.

Settemila metri cubi di ghiande per ettaro. Chiedete ad un agronomo cosa voglia dire.

È tanto.

È fottutamente tanto.

Ovviamente non sto dicendo che la Sicilia diventerebbe davvero un parcheggio coperto da uno strato uniforme di ghiande. Le ghiande qui sono una proxy: un modo rozzo, comodo e abbastanza offensivo per visualizzare l’ordine di grandezza dell’energia trasformata in biomassa ad alto contenuto calorico.

Ma proprio perché è una proxy rozza, funziona.

Se quell’energia venisse distribuita dentro un ecosistema reale, non produrrebbe una moquette ordinata di ghiande. Produrrebbe tronchi, rami, foglie, frutti, radici, funghi, insetti, carcasse, fango organico, humus, animali erbivori e animali che mangiano gli erbivori. Una catena alimentare non è una favola Disney: è una macchina che prende carbonio atmosferico, acqua e fotoni, e li trasforma in roba che morde, marcisce, fermenta, respira e prima o poi prova a mangiarvi.

A quel punto potete tranquillamente immaginarvi un cinghiale alto tre metri, grosso come un elefante.

E no, non muore di fame.

Non perché “la natura è magica”, ma perché abbiamo appena costruito, per ipotesi, una fabbrica territoriale di biomassa con un surplus energetico osceno. Un ecosistema normale deve fare i conti con acqua, luce, stagione, temperatura, suolo, competizione e perdite. Questo mostro, invece, sta raccogliendo luce visibile, rosso profondo, near infrared, umidità atmosferica e CO₂, e sta buttando tutto dentro un ciclo biologico pompato come un bodybuilder in una farmacia bulgara.

Grazie, Wolfram.

Quindi il punto non è: “abbiamo 700 millimetri di ghiande”.

Il punto è molto peggiore.

Abbiamo l’equivalente energetico di circa 700 millimetri annui di biomassa secca ad alto potere calorico che entra nel sistema, si accumula, viene mangiata, viene trasformata, si decompone, fertilizza il suolo e alimenta un altro giro della giostra. In una foresta normale questo già basta a fare miracoli. In questa, comincia a sembrare meno una foresta e più un reattore biologico con le foglie.

E quando avete un reattore biologico che produce biomassa a quel ritmo, la domanda non è più se l’ecosistema possa sostenere animali enormi. La domanda è quanto tempo passa prima che gli animali enormi diventino il minore dei vostri problemi.

Perche' dico il minore? Perche' se inchiodiamo per un anno la Sicilia a 13 gradi, ci sono effetti climatici. Si trova nel mezzo di un mare, cioe' di una macchina termodinamica che evapora acqua. Che succede? Inversione termica ogni tramonto, e piogge. Tante piogge. Proviamo a fare una stima?

Sì. Però qui conviene fare una stima “a scatola d’aria”: prendiamo aria marina calda e umida, la raffreddiamo a 13 °C, e vediamo quanta acqua deve mollare. Poi moltiplichiamo per lo spessore d’aria processato ogni giorno.

Sì, e qui viene fuori una cosa molto bella per l’articolo: la pioggia non è gratis.

Se la foresta raffredda aria umida, ottieni condensa. Ma quando il vapore condensa, rilascia calore latente. Quindi il sistema non deve solo raffreddare l’aria: deve anche smaltire il calore liberato dall’acqua che diventa liquida. Questo rende la foresta ancora più “reattore biologico” e meno “boschetto fantasy”.

Perché dico che gli animali enormi sarebbero il minore dei problemi?

Perché se inchiodate la Sicilia a 13 °C mentre il Mediterraneo estivo intorno continua a comportarsi da Mediterraneo estivo, avete appena messo un blocco freddo nel mezzo di una macchina termodinamica calda, salata e molto irritabile.

Il mare evapora acqua.

Sempre.

A 47 °C, aria marina anche solo moderatamente umida contiene una quantità oscena di vapore. Se quella massa d’aria entra sopra una foresta che la porta verso 13 °C, succede una cosa molto poco poetica: l’aria non riesce più a tenersi addosso tutta quell’acqua.

La sputa.

A 47 °C, l’aria satura può contenere circa 72 grammi di vapore per metro cubo. A 13 °C, circa 11 grammi. Anche prendendo aria al 50% di umidità relativa, il raffreddamento fino a 13 °C costringe l’atmosfera a liberare circa 25 grammi d’acqua per metro cubo.

Ventilazione modesta, cento metri d’aria processata al giorno: qualche millimetro di pioggia.

Ventilazione seria, cinquecento metri: dodici millimetri al giorno.

Un chilometro: venticinque millimetri al giorno.

E a quel punto non state più parlando di “un’isola un po’ umida”. State parlando di una Sicilia che prova a diventare una foresta pluviale con l’accento di Catania.

Ma la parte divertente, naturalmente, è che la pioggia non è gratis.

Quando il vapore condensa, rilascia calore latente. Dodici millimetri di pioggia equivalente al giorno, spalmati su tutta la Sicilia, significano circa 3.16 × 10¹¹ kg d’acqua condensata ogni giorno. Moltiplicateli per il calore latente di condensazione, circa 2.5 × 10⁶ joule per kg, e ottenete qualcosa nell’ordine di 7.9 × 10¹⁷ joule al giorno.

Cioè circa 220 TWh al giorno.

Solo di calore latente.

Quindi no, il sistema non si limita a “fare piovere”. Sarebbe troppo educato.

Il sistema raffredda l’aria, condensa l’acqua, riceve in faccia il calore liberato dalla condensazione, lo deve smaltire, lo trasforma in altra attività biologica, aumenta la biomassa, aumenta la superficie fogliare, aumenta la capacità di catturare umidità, e ricomincia.

A ogni tramonto, inversione termica.

A ogni notte, nebbia.

A ogni mattina, gocciolamento dalla chioma.

A ogni ciclo, altra acqua nel suolo, altra biomassa, altra decomposizione, altra vita.

Non avete creato una foresta.

Avete creato una macchina per strizzare il Mediterraneo.

Sono circa 4,5 metri di pioggia all’anno, sull’intera superficie dell’isola.

Niente escluso.

Non “sulle montagne”. Non “nelle zone interne”. Non “dove si formano temporali locali”. Su tutta la Sicilia. Costa, città, campi, autostrade, cave, villaggi turistici, capannoni abusivi e rovine greche comprese.

È tanto?

Mah.

Diciamo che sulla Lombardia reale, oggi, la media sta grosso modo attorno a un metro d’acqua all’anno.

Quindi sì: è tanto.

È quattro o cinque Lombardie di pioggia, compresse sopra una Sicilia sola.

A quel punto non avete più un clima mediterraneo.

Avete un esperimento di idraulica atmosferica con dentro alberi, funghi, fango e animali abbastanza grandi da far sembrare ragionevole un’assicurazione contro l’estinzione improvvisa.

E abbiamo “solo” fatto assorbire piu' energia alle piante.

Ma non si ferma qui.

Il conto precedente era prudente.

Calcolava solo una cosa: quanta acqua deve condensare un volume d’aria marina quando viene raffreddato fino a 13 °C. Punto. Era un conto da scatola d’aria, non un modello meteorologico.

Ma una Sicilia inchiodata a 13 °C nel mezzo di un Mediterraneo estivo non si limiterebbe a condensare vapore come una bottiglia fredda tirata fuori dal frigorifero.

Farebbe di peggio.

Intercetterebbe nubi basse, aria quasi satura, foschia marina, brezze cariche d’acqua. Le masse d’aria che altrove passerebbero come umidità invisibile, sopra l’isola fredda verrebbero spinte oltre il punto di rugiada. Le nuvole non “vedrebbero” semplicemente un’isola: vedrebbero una trappola termica, una superficie fredda, rugosa, alta, viva, capace di rallentare il vento e strizzare acqua dall’atmosfera.

Non è solo condensa sulle foglie.

È nebbia. È gocciolamento dalla chioma. È pioggia fine persistente. È pioggia orografica sulle zone alte.

È temporale ai margini dove l’aria calda del mare incontra la massa fredda dell’interno. Il conto dei dodici millimetri al giorno, quindi, non era una previsione completa.

Era il pavimento.

Il minimo sindacale.

(cominciate a capire quanto ci e' andata di culo, a noi homo sapiens, durante l'evoluzione).

A questo punto abbiamo abbastanza biomassa da ipotizzare alberi alti duecento metri, tipo Avatar? Sì.

Ma non gratis.

Il legno resta legno. Ha una resistenza meccanica, una densità, una struttura vascolare, dei limiti di pompaggio dell’acqua e una pessima abitudine: quando lo fate diventare troppo alto, smette di comportarsi come una colonna elegante e comincia a comportarsi come un problema di ingegneria civile.

Le sequoie reali arrivano attorno ai 90–100 metri nei casi più estremi. E sono già assurde. Se volete raddoppiare quell’altezza, non state solo “facendo un albero più alto”. State costruendo un edificio biologico.

E siccome il volume cresce col cubo mentre le sezioni portanti crescono col quadrato, il risultato naturale non è un albero slanciato da copertina fantasy. È una bestia tozza, larga, radicata come una fortezza, con un tronco enorme e una chioma che deve distribuire peso, acqua e vento senza suicidarsi alla prima tempesta.

Quindi sì: possiamo avere alberi da duecento metri.

Ma o arricchiamo il legno con qualche fibra o proteina , o cambiamo la sua struttura, oppure non otteniamo le colonne sottili di Avatar. Otteniamo una foresta secolare di super-sequoie obese, con basi larghe come palazzi, radici che sembrano strade romane e una geometria generale più vicina a una cattedrale gotica progettata da un fungo ubriaco che a un bosco normale.

E poi arrivano le conseguenze chimiche.

Ne vedo almeno due.

La prima è il dilavamento.

Quattro metri e mezzo di pioggia all’anno, su un gigantesco spessore di biomassa, non sono “acqua per le piante”. Sono una lavatrice continentale. L’acqua attraversa foglie morte, humus, radici, funghi, carcasse, tronchi marcescenti, strati di torba in formazione, e porta via sali minerali, basi, fosfati, carbonati, metalli, tutto quello che riesce a sciogliere o trascinare.

Le fibre vegetali restano più a lungo. Si accumulano, marciscono, fermentano, diventano humus, oppure torba se l’ambiente resta abbastanza saturo d’acqua e povero di ossigeno. Ma i sali no. I sali se ne vanno. E una foresta che produce biomassa a quel ritmo non può permettersi di perdere minerali per sempre.

Quindi deve imparare a mangiare la pietra.

Letteralmente.

Radici acide. Funghi micorrizici aggressivi. Biofilm che corrodono carbonati e silicati. Licheni che sbriciolano superfici nude. Acidi organici che entrano nelle fratture. Batteri che mobilizzano fosforo, ferro, magnesio, potassio. Ogni roccia diventa una miniera lenta. Ogni montagna diventa una dispensa geologica.

In qualche migliaio di anni, questa roba deve riuscire a rosicchiare le Madonie.

Non in modo spettacolare. Non con montagne che esplodono. Con calma. Con pazienza. Con acqua, acidi, radici e funghi. La modalità più offensiva della natura: quella che non ha fretta, perché tanto vincerà comunque.

Per il paesaggio geologico, va bene. È un processo lento. Chissenefrega.

Per gli edifici umani, invece, non ci sarà pietà.

Calcestruzzo, malte, intonaci, fondazioni, muri a secco, strade, gallerie, ponti, rovine archeologiche, tutto quello che contiene carbonati, calce, cemento, ferro esposto o microfratture diventa cibo laterale. Non viene “coperto dalla vegetazione”. Viene aggredito chimicamente, infilato dalle radici, tenuto umido, colonizzato da funghi, disgregato da cicli di condensa, assorbito pezzo per pezzo.

La foresta non invade le città.

Le digerisce.

E con questi numeri deve succedere a un ritmo quasi visibile. Non “nei secoli”, non “nelle ere geologiche”. Significa che se vi fermate a guardare, vedete i palazzi diventare verdi di muschio, gonfiarsi d’umidità, creparsi e poi cedere. Non vengono abbandonati. Vengono metabolizzati.

Ripeto, abbiamo “solo” aumentato l'energia assorbita dalla vegetazione.

Il secondo problema chimico è che tutta questa biomassa si accumula al suolo.

Prima abbiamo usato le ghiande come proxy energetica. Comodo, ma ottimistico: la ghianda è compatta, secca, calorica. Una foresta reale non produce soltanto piccoli proiettili vegetali pieni di amido e grassi. Produce foglie, frutti acquosi, rami, radici morte, tessuti verdi, funghi, lettiera umida, materiale parzialmente decomposto.

Quindi se assumiamo una densità energetica volumetrica più bassa della ghianda secca, i 700 millimetri annui diventano facilmente uno o due metri di biomassa reale equivalente.

Comunque, anche 700 millimetri/anno di ghiande non sono pochi. Sono solo 7000 metri cubi di ghiande per ettaro. Chiedete ad un agronomo cosa vuol dire.

Se abbassiamo la densita' energetica, forse sembra migliore, ma aumenta il volume. Due metri/anno.

E due metri l’anno sono una quantità oscena.

Roba che il Carbonifero gli fa le pippe.

Avete presente cosa significa, in tempi evolutivi, un milione di anni a due metri di biomassa ogni anno? Anche se ne decomponete una frazione enorme, anche se una parte viene mangiata, respirata, ossidata, trasformata in CO₂, metano, humus, torba e animali, il sistema resta comunque costretto a processare una massa biologica ridicola.

Quella roba deve essere mangiata.

Tutta.

Sempre.

Quindi via: funghi, licheni, muffe, batteri, rampicanti, termiti, scarafaggi, larve, acari, millepiedi, formiche, vermi, collemboli. Il suolo non è più un suolo. È un apparato digerente.

Se fate cadere tutta quella biomassa a settembre, avete un collasso stagionale. Piu' di dieci metri di materiale organico fresco su ogni metro quadrato. Una grandinata agricola uscita da un incubo.

Molto meglio distribuirla in raccolti mensili, magari con un ciclo lunare. Così non avete l’apocalisse in un colpo solo: avete solo qualche decina di centimetri di roba biologica al mese su ogni metro quadrato.

Molto più gestibile.

Per l’Inferno.

E se c’è tutta quella roba da mangiare, ci saranno organismi che la mangiano. E organismi che mangiano quelli. E organismi che mangiano quelli che mangiano quelli. La catena alimentare non cresce: brulica.

Non è un posto dove potete dormire per terra.

Non sprofondereste nel fango. Sarebbe troppo romantico.

Sprofondereste nei papacci, nelle larve, negli scarafaggi, nei detritivori, nei predatori dei detritivori e in tutto ciò che l’evoluzione riesce a inventarsi quando le date due metri di buffet all’anno.

E dormire sulle foglie degli alberi, come in Avatar, non sarebbe molto più intelligente.

Se il suolo diventa inabitabile, la vita sale sugli alberi. E vola. E plana. E si appende. E caccia dall’alto.

Il pavimento vi mangia.

La chioma vi aspetta.

Auguri.

Non so dove dormirebbero gli omini blu di Avatar, ma no, non in terra, e nemmeno sugli alberi.

In quelle condizioni, gli animali più evoluti non vivrebbero sul suolo. Alcuni diverrebbero enormi, tanto il cibo non manca, altri diventerebbero arboricoli.

Vivrebbero sopra il suolo.

Tra le radici emerse, sui contrafforti degli alberi, dentro cavità vegetali, sui tronchi, sui rampicanti, nelle chiome. Il terreno normale sarebbe invivibile: troppo umido, troppo instabile, troppo ricco di decompositori, larve, papacci, funghi, batteri e predatori minuscoli. Non sarebbe un pavimento. Sarebbe un apparato digerente.

Per evitare che questa roba si mangi il pianeta, ovviamente devo darle un limite.

È un’isola.

Diciamo che la ferma l’acqua di mare.

Non perché la foresta “veda il mare e si spaventi”, ma perché salinità, aerosol marino, vento, suoli sabbiosi, rocce costiere e falde salmastre creano una fascia ostile. Un paio di chilometri dalla costa restano fuori: una cintura più chiara, più secca, più salata, dove questa assurda foresta buia e fitta di rampicanti non riesce a chiudere il ciclo.

Dentro, invece, è un altro mondo.

Un seme caduto al suolo non avrebbe quasi nessuna possibilità. Finirebbe divorato, marcito, sepolto, colonizzato da funghi o smontato dagli insetti prima ancora di capire di essere un seme. Quindi la foresta deve riprodursi diversamente: polloni, radici aeree, germogli dai tronchi, propagazione dall’alto, rami che toccano altri rami, liane che diventano ponti, chiome che si saldano come quartieri.

La foresta non nasce dal basso.

Cala dall’alto.

E questo cambia anche la fauna. Se il suolo è morte lenta, la selezione premia chi vive appeso, chi salta, chi plana, chi vola, chi nidifica nei tronchi, chi scava nelle radici emerse, chi mangia frutti senza mai toccare terra. Più uccelli, più arrampicatori, più predatori arboricoli, più animali capaci di muoversi in verticale.

La costa resta il confine.

Dentro, la Sicilia non è più un’isola.

È una cupola vivente.

A questo punto il WorldBuilding basta.

La domanda vera diventa: cosa fanno le persone?

La risposta più ovvia è che vivono sulla costa.

Non per romanticismo marinaro. Perché la costa è l’unico posto dove la foresta non riesce a chiudere il ciclo. Sale, vento, aerosol marino, sabbia, roccia nuda e falde salmastre tengono la macchina biologica qualche chilometro più indietro. Quella fascia costiera diventa il mondo umano.

Ma non basta vivere fuori dalla foresta.

Bisogna evitare che la foresta vi veda.

Cioè che vi trovi, vi colonizzi, vi agganci con semi, radici, spore, rampicanti, insetti, animali opportunisti e tutto il resto della sua educatissima diplomazia botanica. Se la foresta arriva agli edifici, li mangia. Se arriva agli abitanti, mangia anche quelli. Non per odio. Per metabolismo.

Quindi le città sono fortificate.

Non mura decorative. Mura vere. Mura contro cinghiali alti tre metri, e soprattutto contro ciò che mangia i cinghiali alti tre metri. Perché se esiste abbastanza biomassa da mantenere erbivori grossi come elefanti, allora esiste abbastanza biomassa da mantenere predatori molto poco rassicuranti.

La pianta urbana, a quel punto, torna quasi medievale: cerchi concentrici, strade radiali, quartieri chiusi, porte controllate, spazi interni difendibili. La città non cresce come una periferia moderna. Si avvolge su sé stessa.

E deve essere costruita per favorire chi è piccolo.

Un essere umano non può vincere in campo aperto contro un animale grande come un furgone, né contro qualcosa capace di scalarvi una muraglia. Quindi la città diventa un labirinto intelligente: portici bassi, gallerie, sottopassi, ponti di pietra, passaggi coperti, archi, scale strette, corridoi, cortili interni, tetti collegati.

Tutto ciò che permette a una persona di passare.

Tutto ciò che rallenta una bestia enorme.

Secondo me, per risparmiare spazio e difesa, queste città avrebbero uno o due piani sotterranei.

Non catacombe romantiche. Zone produttive.

Artigiani, magazzini, officine, concerie, fucine, depositi, cisterne, molini, laboratori, lavorazioni sporche e rumorose: tutto quello che non ha bisogno di luce diretta finisce sotto il livello della strada. La città visibile resta residenziale, commerciale, amministrativa, religiosa, politica. La città sotterranea lavora.

Ha senso.

In superficie ogni metro quadrato è prezioso: deve essere difeso, illuminato, ventilato, controllato, protetto dagli animali, dalle spore, dai semi, dalle radici, dagli insetti, dall’umidità e da tutto ciò che arriva dalla foresta. Se costruite troppo largo, allungate le mura. Se allungate le mura, avete più punti deboli. Se avete più punti deboli, prima o poi qualcosa entra.

Quindi la città cresce in profondità.

Sotto, invece, potete scavare nella roccia, usare archi, volte, pilastri, gallerie, pozzi di ventilazione e cortili interni. Potete isolare un quartiere produttivo se viene contaminato. Potete chiudere una galleria se qualcosa entra. Potete controllare gli accessi. Potete tenere il fuoco, il fumo, il rumore e gli odori lontani dalle case.

Sopra, la città sembra quasi normale: case, piazze, portici, mercati, logge, terrazze, ponti.

Sotto, è una macchina.

E questa separazione cambia anche la società. Chi lavora sotto vive in un mondo più caldo, umido, rumoroso, minerale. Chi vive sopra ha aria, luce, vista sul mare e prestigio. Non è ancora una casta, ma ci somiglia abbastanza da diventarlo col tempo.

La città costiera non è solo fortificata.

È stratificata.

Andiamo al SocietyBuilding.

Prima domanda: da dove arriva il cibo?

Da fuori.

La città costiera può avere orti interni, terrazze coltivate, serre, funghi nei sotterranei, allevamenti piccoli, conserve, acquacoltura, tutto quello che volete. Ma non basta. Una popolazione urbana non vive di basilico sui balconi e romanticismo autarchico. Prima o poi qualcuno deve uscire.

Quindi attorno alla città nasce una cintura agricola.

Non una campagna normale. Una zona di compromesso: abbastanza vicina alle mura da essere difendibile, abbastanza lontana da non portare la foresta direttamente dentro casa, abbastanza antropizzata da produrre cibo, legna, fibra, biomassa combustibile e materiali utili.

È una fascia mantenuta artificialmente rada.

Gli alberi enormi non vengono eliminati del tutto, perché sono troppo grandi, troppo utili e troppo costosi da abbattere. Vengono rarefatti. Si aprono corridoi, radure, campi, terrazze, pascoli controllati, canali di drenaggio, piste rialzate.

Si lasciano in piedi gli individui più gestibili o più produttivi, e si taglia tutto ciò che chiude troppo la luce, favorisce i rampicanti o permette alla foresta di ricucirsi.

Il raccolto non è solo agricolo. Si raccoglie anche ciò che cade: frutti, semi, foglie, rami, funghi, biomassa secca, materiale da compostare o da bruciare.

Perché questa fascia è anche la centrale energetica della città.

Ma non può essere grande.

Primo, perché mantenerla coltivabile è un lavoro feroce. La foresta cerca continuamente di riprendersela. Ogni seme, ogni radice, ogni liana, ogni fungo, ogni insetto lavora contro di voi. L’agricoltura non è piantare e aspettare. È respingere un assedio biologico permanente.

Secondo, perché i numeri diventano ridicoli.

Se la biomassa utile arriva a migliaia di tonnellate per ettaro, edibile o combustibile che sia, non avete più un problema agricolo: avete un problema logistico. Tagliare, raccogliere, asciugare, trasportare, selezionare, immagazzinare, proteggere, bruciare, compostare, salare, fermentare. Ogni ettaro produce troppo per essere trattato come un campo normale, ma troppo poco per essere lasciato alla foresta.

Quindi la cintura agricola resta stretta.

Non perché manchi la terra.

Perché manca la capacità umana di tenerla aperta.

E qui nasce una classe sociale precisa: quelli che vivono fuori. I coltivatori di margine, i tagliatori, i raccoglitori, i bruciatori, i guardiani dei fossati, gli allevatori, i cacciatori di decompositori, la gente che conosce i sentieri, gli odori, i versi notturni e la distanza minima di sicurezza da una cosa capace di mangiare un cinghiale alto tre metri.

Una società moderna riesce a mantenere la produzione agricola con pochi punti percentuali della popolazione. Qui, però, il paragone è quasi offensivo.

Perché non stiamo parlando di campi di grano.

Stiamo parlando di settemila metri cubi per ettaro di materiale con densità calorica da ghianda.

Settemila metri cubi per ettaro significano settanta centimetri di roba compatta su ogni metro quadrato. Se il ciclo è mensile, sono settanta centimetri al mese. Ogni mese. Su ogni ettaro controllato.

Questa non è agricoltura.

È estrazione mineraria, solo che la miniera cresce, marcisce, brulica e tenta di mangiarvi.

Per questo il 4% può diventare plausibile: non perché il lavoro sia poco, ma perché la produttività per unità di superficie è oscena. Pochissima terra basta a nutrire moltissima gente, ammesso che qualcuno riesca a raccogliere, selezionare, trasportare e difendere quella biomassa senza finire dentro la catena alimentare.

Questi maschi dovrebbero essere, come dire, almeno peculiari.

Perché il problema non è soltanto la cosa che mangia un cinghiale alto tre metri. Quello è il problema grosso, quello che vedete arrivare, quello per cui suonano le campane e chiudono le porte.

Il problema vero è il resto.

Se esiste un cinghiale grande come un elefante, allora esiste anche un topo grande quanto un rottweiler. E se esiste un topo grande quanto un rottweiler, da qualche parte esiste il gatto che lo mangia. E probabilmente non miagola.

Quindi la fascia agricola non può essere lavorata da contadini normali. Non mandate là fuori gente con la zappa, il cappello di paglia e una visione ottimistica della natura. Mandate squadre.

Piccole squadre.

Tre, quattro persone. Cinque al massimo. Gente armata, addestrata, abituata a muoversi in silenzio, capace di raccogliere biomassa, tagliare rampicanti, aprire passaggi, chiudere trappole, trascinare carichi, leggere impronte, riconoscere odori, capire quando un cespuglio è solo un cespuglio e quando invece ha un’agenda.

Una legione romana contro una tigre è scenografia. Una squadra di quattro persone che sa dove colpire, quando ritirarsi, come coprirsi a vicenda e come non farsi separare dalla vegetazione è molto più sensata.

Il loro lavoro sarebbe assurdo: carichi enormi, turni durissimi, raccolti da spostare in fretta, materiale da essiccare, fascine da portare, frutti da selezionare, fossati da pulire, semi da bruciare, radici da tagliare, animali da tenere lontani.

E poi, improvvisamente, cinque minuti di dibattito violentissimo con la fauna locale.

A volte con la flora.

Perché in un ecosistema del genere anche le piante smettono di essere sfondo. Rampicanti, spine, radici mobili, liane sotto tensione, frutti tossici, muffe irritanti, pollini narcotici, foglie taglienti, tronchi marci che cedono sotto i piedi. La vegetazione non deve essere intelligente per uccidervi. Basta che sia abbondante, aggressiva, umida e indifferente.

Questa gente, quindi, non sarebbe “contadina”.

Sarebbe una combinazione di boscaioli, ranger, minatori, soldati, facchini, cacciatori e pazzi certificati.

La città li chiamerebbe agricoltori, per comodità amministrativa.

Loro saprebbero benissimo di essere fanteria di frontiera.

A questo punto ho deciso di togliere il freno. Un freno biologico.

La molecola si chiama miostatina: in un organismo normale serve a dire ai muscoli “basta così, grazie, non stiamo costruendo un bufalo per hobby”. Se quel freno viene ridotto o eliminato, il risultato è semplice: più massa muscolare, più forza, più consumo calorico, più bisogno di proteine ed energia ad utlizzo rapido.

Perfetto.

Perché questi maschi non vivono in una palestra. Vivono sul margine di una foresta che prova a ucciderli per osmosi, fame, insetti, predatori, rampicanti e umidità. Devono gestire carichi enormi, tagliare biomassa, sollevare tronchi, portare armi, correre con attrezzatura addosso, arrampicarsi, combattere e poi tornare abbastanza interi da rifarlo il giorno dopo.

Quindi li facciamo diventare bestioni.

Bestioni.

Schiene larghe, colli spessi, gambe enormi, mani da muratore mitologico, tendini rinforzati, e una tolleranza sociale molto bassa verso chi spiega loro che “la natura è equilibrio”.

La natura, per loro, è una cosa che provano a prendere a calci prima che li prenda a morsi.

Ma non basta.

Non basta renderli grossi. Un bestione lento, nella fascia agricola, è solo biomassa con le scarpe.

Occorre che siano reattivi. Veloci. Capaci di passare da otto ore di lavoro brutale a trenta secondi di violenza assoluta senza aspettare che il pensiero completi il verbale.

L’idea mi venne leggendo della placenta.

Nella nostra specie, una parte del funzionamento placentare dipende da antichi retrovirus endogeni. Erano virus. Poi l’evoluzione li ha addomesticati. Alcuni loro geni, oggi chiamati syncytin, derivano da proteine virali capaci di fondere membrane cellulari. Il virus le usava per entrare, invadere, propagarsi. La placenta le usa per far fondere cellule del trofoblasto in uno strato unico multinucleato: il sinciziotrofoblasto.

Cioè, detta male ma non troppo: un vecchio virus ha insegnato alla placenta a fondere cellule.

A quel punto, nel mio ecosistema, faccio la stessa porcheria altrove.

Non nella placenta.

Nel sistema nervoso motorio.

I neuroni, di per sé, possono essere veloci. Un assone mielinizzato trasmette impulsi a velocità rispettabili. Il problema sono le sinapsi. Ogni volta che il segnale deve passare da una cellula nervosa all’altra, c’è un ritardo. Piccolo, certo.

Ma quando qualcosa che mangia cinghiali alti tre metri vi salta addosso, “piccolo” è già abbastanza per diventare necrologio.

Quindi riduciamo le sinapsi.

Un antico retrovirus, addomesticato come nel caso della placenta, induce la fusione controllata di alcune cellule nervose motorie e interneuronali. Non crea un cervello migliore. Crea circuiti più diretti: strutture nervose multinucleate, sinciziali, dove certi passaggi cellulari vengono eliminati e il comando motorio corre con meno interruzioni.

Meno deliberazione.

Meno burocrazia biochimica.

Meno “aspetta che ci penso”.

Più arco riflesso, più automatismo, più reazione.

La miostatina abbassata li rende enormi.

Il sincizio nervoso li rende immediati.

Naturalmente ha un costo.

Nel libro, una scienziata che li studia lo dice senza particolare crudeltà, ed è proprio questo a renderlo peggiore: «Possono essere diversi tra loro. Poetici, a volte. Amichevoli. Anche simpatici. Alcuni hanno una memoria formidabile, altri un istinto narrativo sorprendente. Possono raccontare storie, affezionarsi, sacrificarsi, odiare, proteggere.

Ma hanno un solo neurone.

E con un solo neurone, anche ben educato, non si diventa mai adulti.

Si può diventare adolescenti con una storia da raccontare. Magari adolescenti coraggiosi, perfino adorabili. Ma non si va oltre.» (si, essendo un libro geek, i maschi hanno un solo neurone).

Immaginate una popolazione dove tutti somigliano a Lobo, insomma.

E avrebbe senso.

E le donne?

Le donne stanno dentro.

Non perché “deboli”, non perché “protette” nel senso romantico del termine. Stanno dentro perché la città è il luogo dove si produce ciò che permette alla specie di continuare: bambini vivi, cibo distribuito, conoscenza, medicina, industria, memoria, ordine.

Le città sono piccole, compatte, densissime. Non possono espandersi troppo, perché ogni metro di mura in più è un metro da difendere, riparare, sorvegliare e sterilizzare dalla foresta. Quindi si cresce in altezza, in profondità, in efficienza. Poco spazio, moltissime persone, pochissimo margine d’errore.

Il primo obbligo è la sicurezza dei bambini.

Non sicurezza “abbastanza”. Sicurezza da asilo nido militare. Porte, cortili interni, percorsi coperti, infermerie, mense, dormitori, scuole, turni, registri, razioni, controlli sanitari. Un bambino che muore non è soltanto una tragedia: è una perdita strategica.

Il secondo obbligo è la sicurezza alimentare.

Niente fame urbana. Niente panico. Niente rivolte per il pane. Niente bambini malnutriti, perché una società del genere non può permettersi di sprecare una generazione. Il cibo arriva da fuori, ma dentro viene pesato, conservato, trasformato, razionato, distribuito. Non secondo il capriccio del mercato, ma secondo la sopravvivenza collettiva.

Il terzo obbligo è l’istruzione totale.

Ogni bambino deve imparare. Non per idealismo illuminista, ma perché l’ignoranza costa troppo. In una città chiusa, densa, assediata dalla biologia, ogni persona inutile è un lusso. Si insegna a leggere, contare, obbedire, curare, riparare, cucinare, progettare, registrare, diagnosticare, amministrare, difendersi.

Il quarto obbligo è la medicina.

Non la medicina come servizio gentile, ma come infrastruttura demografica. I bambini DEVONO vivere.

Gravidanze, parti, infezioni, epidemie, ferite, nutrizione, quarantene, igiene, acqua, rifiuti, salute infantile. La città deve funzionare come una macchina immunitaria, perché basta poco: un fungo sbagliato, un parassita entrato dai campi, una febbre nei dormitori, e il sistema perde più vite di quante la foresta riesca a prendere con i denti.

Il quinto obbligo è l’industria.

Fuori i maschi raccolgono, tagliano, trasportano, bruciano, combattono, coltivano il margine. Dentro qualcuno deve trasformare tutto questo in utensili, corde, tessuti, armi, conserve, ceramiche, medicinali, mattoni, vetro, metallo, combustibile, carta, registri, ponti, pompe, serrature, filtri, grate, gallerie.

Quindi la città interna è femminile, ma non domestica.

È industriale.

E per far funzionare tutto serve organizzazione feroce.

La disciplina di una caserma, perché un errore fa danni enormi.

L’equa distribuzione di un sistema collettivista, perché non vogliamo bambini poveri o affamati.

La contabilità di un monastero, perché le risorse vanno allocate bene.

L’igiene di un ospedale, perché per i bambini infettarsi è facilissimo, e una medicina, specialmente pediatrica, molto avanzata.

La paranoia di una fortezza, perché fuori c’è una foresta che considera l’architettura una fase intermedia del compost.

Questa società non può permettersi il liberalismo da centro commerciale. Deve pianificare. Piano quinquennale.

Ha troppo poco spazio, troppi bambini da proteggere, troppa biomassa da processare, troppi maschi fuori da mantenere vivi, e troppe cose là fuori che aspettano solo una porta lasciata aperta.

Quindi sì: dentro le mura avreste qualcosa come una caserma comunista gestita da madri, ingegnere, mediche, maestre, contabili e caporeparto. E non possono nemmeno dedicare troppo tempo ai rituali di accoppiamento, quindi ho trovato un'alternativa. Quindi non sono ragazze facili, tranne quando non vogliono.

E hanno una diffidenza sistemica verso quello che viene da fuori.

A questo punto, probabilmente, avrete riconosciuto il mondo di Anno XIII.

Ed era questo il punto.

Per fare SocietyBuilding bisogna partire dal WorldBuilding, perché una società non nasce nel vuoto. Nasce da risorse, vincoli, pericoli, logistica, energia disponibile, acqua, cibo, malattie, nemici, clima, territorio. Le società non vengono “disegnate” come bandiere o stemmi araldici. Vengono scolpite.

Da cosa?

Da ciò che permette loro di sopravvivere.

Se volete costruire una società credibile, non partite chiedendovi che vestiti portano, che religione hanno, che lingua parlano o quale sia il loro sistema politico. Quelle cose arriveranno dopo. Prima dovete chiedervi: dove prendono l’energia? Dove prendono il cibo? Dove prendono l’acqua? Cosa li uccide? Cosa li costringe a collaborare? Cosa rende impossibile vivere da soli? Cosa devono proteggere a ogni costo? Quale dimensione del gruppo nucleare diventa efficace, e quale no?

Per fare WorldBuilding, quindi, la cosa migliore è partire dalle condizioni di base.

Per esempio: energia.

Aumentate l’energia disponibile in un ecosistema, e non avete solo “piante più grandi”. Avete più biomassa, più acqua, più decomposizione, più insetti, più animali, più predatori, più rischio, più malattie, più erosione, più chimica, più logistica. A quel punto la foresta non è più uno scenario. È una macchina.

E se la macchina è abbastanza potente, gli esseri umani devono adattarsi.

Le città si spostano sulla costa. Le mura tornano sensate. La campagna diventa un fronte. Gli uomini che lavorano fuori diventano pochi, enormi, addestrati e quasi sacrificabili. Le donne che vivono dentro diventano amministrazione, industria, medicina, istruzione e continuità demografica. La famiglia cambia. La politica cambia. L’economia cambia. Perfino l’architettura cambia.

Non perché l’autore abbia deciso: “voglio una società strana”.

Ma perché, date le condizioni iniziali, molte conseguenze diventano quasi obbligate.

Questo è il metodo.

Non inventare una stranezza e poi decorarla.

Impostare una condizione di base, aumentarla fino alle estreme conseguenze, e poi chiedersi, senza pietà: cosa deve succedere perché qualcuno sopravviva qui?

Il WorldBuilding crea il mondo.

Il SocietyBuilding mostra il prezzo umano da pagare per viverci.

Non partite mai dal SocietyBuilding, o dal Character Building.

Per la cronaca:

ANNO XIII: https://www.lulu.com/it/shop/uriel-fanelli/anno-xiii/ebook/product-v8gnm7e.html?page=1&pageSize=4

ANNO XIX (il seguito): https://www.lulu.com/it/shop/uriel-fanelli/anno-xix/ebook/product-w47gq97.html?page=1&pageSize=4

Uriel Fanelli

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Perché, come direbbe Bersani, il camion di prosciutti che gira in tondo nell’androne del condominio a Cesena è questo: il “Cinema” odierno, quello Grande, quello degli Oscar, quello che si presenta come arte assoluta e poi ragiona come una multinazionale del lusso, è descritto benissimo da una sua peculiarità centrale: lo Star System.

E quindi la domanda sorge spontanea: ma cosa vi mancherà, di preciso, dello Star System?

Non riesco davvero a capirvi. Da un lato dite che aziende di AI come Alphabet o Nvidia stanno facendo troppi soldi, una quantità di soldi poco etica, quasi oscena; dall’altro glissate tranquillamente sul fatto che un’attrice possa guadagnare cifre superiori a quelle di intere équipe ospedaliere perché, in un certo film, ha aperto le gambe senza indossare mutande per un secondo e qualcosa di pelo intravisto.

Dov’è, esattamente, la vostra soglia morale?

Perché se il problema è che qualcuno guadagna troppo rispetto al valore sociale prodotto, allora lo Star System dovrebbe essere il primo imputato. Non il primo monumento da proteggere.

Se invece il problema è solo che a guadagnare troppo non sono più i vostri idoli, ma aziende antipatiche della Silicon Valley, allora diciamolo chiaramente: non state difendendo il cinema. State difendendo una vecchia aristocrazia dello spettacolo contro una nuova aristocrazia della tecnologia.

Che è una posizione legittima, per carità.

Ma almeno non chiamatela amore per l’arte.

Non ho dubbi sulle qualità salvifiche, profetiche e medicinali del pelo di Sharon Stone. Però, se consideriamo che si parla di circa 1,3 secondi di pelo intravisto, e proviamo a rapportarlo a quanto Sharon Stone ha guadagnato tra cachet, ritorni di carriera e stime sulle royalty, viene fuori una cifra abbastanza istruttiva: qualcosa nell’ordine di decine di milioni di dollari l’ora.

Secondo alcune stime, si potrebbe arrivare attorno ai 47 milioni di dollari l’ora.

Se Sharon Stone non è diventata Elon Musk, insomma, è solo perché la scena è durata poco.

E allora la domanda resta lì, enorme, ridicola e fastidiosa: dov’è, di preciso, la meritocrazia?

Dov’è l’etica?

Perché se il problema è che qualcuno guadagna cifre spropositate rispetto al valore sociale prodotto, allora lo Star System non è un’alternativa morale alla Silicon Valley.

È semplicemente un’altra aristocrazia. Solo più fotogenica.

Vorrei che prendessimo dieci minuti per leggere questa tabella. Poi la lasciamo decantare dentro di noi.

Adam Sandler, almeno, sembra uno stakanovista: tre opere in un anno. Uno può discutere il risultato, ma non il fatto che abbia timbrato il cartellino. Tom Cruise, invece, ha guadagnato 46 milioni di dollari con il solito “missione-che-sembra-impossibile-ma-dopo-otto-film-uguali-è-statisticamente-dimostrato-che-è-fattibile”.

Sul serio?

Tralascio, per pietà, i 28 milioni di dollari per A Minecraft Movie.

Minecraft.

Movie.

Lasciate che questa consapevolezza decanti dentro di voi. Lentamente. 28 milioni. A.Minecraft.Movie.

Apriamo una breve parentesi: mi chiedo cosa stia aspettando LEGO™ a fare il suo equivalente di Minecraft e spaccare il culo a tutti. Chiusa parentesi.

Ma sul serio: cosa vi mancherà di tutto questo?

Di preciso.

Supponiamo di arrivare a una situazione in cui un’azienda come Netflix vi offre un sito web dove caricare il vostro libro in PDF, e l’AI lo trasforma direttamente in un film. Non una clip, non un trailer finto, non un giocattolo da social: un film intero, con scene, dialoghi, montaggio, colonna sonora e tutto il resto.

A quel punto, ovviamente, il sistema collasserebbe. Come sta già succedendo alla musica su Spotify, per dirne una: produzione infinita, costi marginali bassissimi, distribuzione immediata, attenzione frammentata, valore economico per singola opera sempre più vicino allo zero.

E un libro, come testo scritto, sarebbe un prompt eccezionale. Molto più preciso di una frase buttata dentro una casella di testo. Un romanzo contiene personaggi, ambienti, ritmo, dialoghi, struttura, atmosfera, conflitti, svolte narrative.

Contiene già il mondo. L’AI dovrebbe “solo” trasformarlo in immagini in movimento.

Dicevamo: il sistema collasserebbe.

Bene.

Una volta collassato il settore, cosa vi mancherà?

Di preciso?

Qualcuno dirà che il cinema è cultura.

Certo.

Però nessuno dice mai quale cultura.

Perché, se giro per le strade oggi, vedo tre o quattro grandi famiglie morfologiche dell’immaginario femminile americano esportato nel mondo: le Kardashian, le Beyoncé, le Paltrow. E, per il segmento nero della rispettabilità televisiva, le Oprah.

Anzi, dobbiamo essere coerenti.

Le kardashomorfe. Le beyconciformi. Le paltrowoidi.

E poi, più istituzionali, più materne, più televisivamente sacramentali: le oprahgrafe.

Questa sarebbe la grande cultura da salvare? Questa fabbrica planetaria di silhouette, posture, trucco, chirurgia, wellness, empowerment da centro commerciale e aspirazioni prefabbricate?

Dite che il cinema è cultura.

E forse potrei anche darvi ragione, se parlassimo di certe forme di cinema ormai classico. Che so: Il grande dittatore. Lì sì, possiamo discutere seriamente di cinema come intervento culturale, politico, storico, perfino morale.

Ma negli ultimi trent’anni qual è stata, precisamente, la presenza culturale dello Star System?

Non del cinema.

Dello Star System.

Che cosa ha prodotto, oltre a modelli di consumo, modelli corporei, mitologie sentimentali, pose da imitare, scandali da seguire, corpi da desiderare, corpi da rifare, corpi da vendere, corpi da comprare?

Quale cultura ha davvero diffuso?

La cultura del red carpet? La cultura dell’intervista confessionale? La cultura del “tell-all”? La cultura del corpo come capitale? La cultura del trauma monetizzabile? La cultura del gossip trasformato in curriculum? La cultura della coppia famosa come prodotto derivato?

Perché se parliamo di Chaplin, di Kubrick, di Fellini, di Kurosawa, di Pasolini, di Welles, di Bergman, allora possiamo anche usare la parola “cultura” senza vergognarci troppo.

Ma se parliamo dello Star System degli ultimi trent’anni, allora forse dovremmo essere più precisi.

Non ha prodotto cultura.

ZERO.

Sveliamo il bias.

Come misuro, esattamente, la bellezza o l’impatto di un film?

Con il sogno.

Esattamente come farei con un libro. O con un fumetto. Sempre il sogno.

Quando leggete un libro, quando guardate un film, quando entrate davvero dentro un’opera narrativa, se quell’opera è grande, prima o poi vi farà sognare. Non necessariamente la notte stessa. Non necessariamente con una scena identica. Ma vi lascerà addosso una materia onirica. Una sostanza mentale che continua a lavorare anche dopo.

La stessa esperienza di guardare un grande film, in fondo, è già onirica. Siete seduti al buio, immobili, davanti a immagini che non esistono, e per due ore accettate che siano più vere della sala in cui vi trovate.

Ebbi questa esperienza in modo violentissimo con The Matrix. Quel film mi costrinse poi a farmi la stessa domanda anche su altre opere: quali film, quali libri, quali fumetti avevano continuato a lavorare dentro la mia testa dopo la fine?

La risposta era semplice.

Le opere davvero forti producono sogni.

E producono anche un effetto collaterale curioso: se non le riguardate o non le rileggete per un po’, la vostra mente comincia ad “allucinare”, come si dice oggi. Ricordate parti dell’opera che non sono mai esistite.

Sul serio.

Il film ve lo ricordate. Il libro ve lo ricordate. Però, intanto, vi ha fatto sognare. E la differenza tra sogno e memoria è molto più labile di quanto ci piaccia ammettere. Così, quando le memorie cominciano ad affievolirsi, i sogni entrano nelle fessure. Completano. Correggono. Inventano. E voi finite per ricordare una scena che non c’è mai stata, ma che avrebbe potuto esserci benissimo.

Mi è successo con diversi libri, film e fumetti. A distanza di cinque o dieci anni, ricordavo parti inesistenti. Scene che, tornando all’opera originale, semplicemente non c’erano.

E allora la conclusione è inevitabile: se le ho sognate, quell’opera fa sognare.

E se un’opera fa sognare, allora ha avuto un impatto reale. Non promozionale. Non industriale. Non da red carpet.

Reale.

Paradossalmente: “reale” nel senso di “onirica”.

Certo, misurare un film basandosi sull’effetto che produce sul tuo cervello può sembrare strano.

Ma, se ci pensiamo bene, che diavolo dovrebbe fare un film, se non avere un effetto sul tuo cervello?

Cucinarti un sandwich?

Un film non è una mensola. Non è una lavatrice. Non è un utensile da officina. Non si misura per la robustezza del telaio o per il numero di giri al minuto. Un film entra da occhi e orecchie, attraversa memoria, linguaggio, emozione, immaginazione, e poi lascia qualcosa lì dentro. O non lascia niente.

Se non lascia niente, era multimedia volatile.

Se lascia immagini che ritornano, sogni che si attaccano alla memoria, scene inesistenti che la mente continua a produrre anni dopo, allora qualcosa ha fatto.

E quel qualcosa è precisamente il suo mestiere.

Secondo me.

E quando giudico il cinema da questo punto di vista, so che alcuni film fanno sognare, e altri no.

Guardo Metropolis, con effetti speciali che oggi — diciamolo — fanno quasi tenerezza, e mi innamoro di un robot.

Guardo Avatar, e passo il tempo a elencare tecniche di CGI. Z-buffer. Morphing. Green screen. Motion capture. Rendering.

E via dicendo.

Il primo mi lascia un fantasma.

Il secondo mi lascia una scheda tecnica.

E questo, per me, fa tutta la differenza.

Avatar fa sognare, certo.

Ma non ti lascia nessun sogno.

È un sogno che non genera altri sogni. Un sogno sterile, se volete. Perfetto mentre lo guardi, enorme mentre ti attraversa, tecnicamente impressionante, visivamente sontuoso. Ma poi finisce lì. Si chiude. Si consuma dentro il proprio splendore.

Metropolis, invece, non è un sogno. (parlo di quello antico, diciamo pure classico. vecchio, se volete).

Almeno, non nel senso moderno del termine. Non ti avvolge con una perfezione sensoriale continua. Non ti ipnotizza con mondi fotorealistici. Non ti dà l’impressione di essere entrato fisicamente in un altro pianeta.

Eppure ti scatena tantissimi sogni.

Perché non completa tutto. Non riempie ogni fessura. Non ti serve il mondo già renderizzato fino all’ultima foglia. Ti lascia spazio. Ti lascia mancanze. Ti lascia ombre nelle quali la mente può entrare e continuare il lavoro.

E questa è, forse, la differenza tra uno spettacolo gigantesco e un’immagine davvero fertile.

Il primo ti mostra un sogno.

La seconda ti insegna a sognare.

E allora la domanda diventa: quando arriveranno migliaia di libri, magari pieni di altre fantasie, altri mondi, altri immaginari, che cosa succederà?

Perché non parliamo necessariamente di fantasie così stravaganti.

Avatar uscì qualche anno dopo Anno XIII. E in Anno XIII c’era una foresta mutata da un virus “cambriano”, con alberi alti duecento metri, un ecosistema forsennatamente energetico, una biosfera che non era scenario, ma forza ostile, macchina biologica, ambiente impossibile da abitare.

Quando uscì Avatar, guardandolo pensai: “Ehi, ma io questo l’ho già sognato. L’ho già sognato per scrivere il libro”.

Solo che quello di Avatar, ai miei occhi, era un brodino annacquato. Una versione Disney per bambini americani di ogni età: bellissima, certo, ma addomesticata. Almeno io ero stato coerente con la premessa: in un’ecologia del genere nessun essere umano sopravvive. Per circa un mese ce la fanno i maschi mutati cambriani, ma solo perché hanno il potere d’impatto di un main battle tank.

Quindi no, Avatar, come sogno, non era poi così alieno. Non era poi così impensabile. Era una delle forme possibili di un immaginario che, evidentemente, girava già nell’aria, o nelle teste, o nei sogni.

E se è successo a me di costruire un worldbuilding del genere, sarà successo anche ad altri.

Non credo di essere un genio creativo.

Credo piuttosto che il mondo sia pieno di immaginari rimasti chiusi nei cassetti, nei file, nei romanzi autopubblicati, nei fumetti mai finiti, nei GDR giocati da vent’anni tra quattro amici, nelle wiki private, nei quaderni pieni di mappe, nelle teste di persone che non hanno mai avuto accesso alla macchina industriale del cinema.

La differenza è che, finora, tra quei sogni e lo schermo c’era un muro.

La carriera da star del cinema, sia come attori che come registi che come sceneggiatori.

Domani quel muro potrebbe diventare molto più basso.

E allora scopriremo una cosa molto semplice: forse Hollywood non era la fabbrica dei sogni.

Forse era solo il collo di bottiglia.

Sono andato su Spotify, per pregustare il disastro, ad ascoltare musica fatta con l’AI.

E ho notato una cosa.

Non c’è un solo brano cantato con l’autotune.

Ripeto:

non c’è un solo brano cantato con l’autotune.

Lasciate che questa frase decanti dentro di voi.

Cercate di capirla.

Di capirla bene.

Perché i cantanti fatti con l’AI cantano, mentre quelli reali ormai spesso cantano con l’autotune?

La risposta è semplice:

l’industria musicale ha abbassato così tanto l’asticella della qualità che persino l’AI, quando imita un cantante,

imita qualcuno che sa cantare, e ottiene un risultato migliore.

E questa è una sentenza.

Non contro l’AI.

Contro l’industria musicale.

Perché se il prodotto sintetico risulta più “cantato” del prodotto umano, allora forse il problema non è che la macchina sta sostituendo l’artista. Forse il problema è che l’industria aveva già sostituito l’artista con un pacchetto di produzione, immagine, correzione, posa e marketing.

La macchina arriva dopo.

Non distrugge il tempio.

Trova già le rovine, ci mette sopra un tetto di plastica e vende i biglietti.

E diciamolo apertamente: se questo succedesse anche al cinema, se l’AI producesse immagini meno morte, meno prefabbricate, meno ciniche e meno industrialmente svuotate di quelle che oggi ci vengono vendute come grande spettacolo, nessuno rimpiangerà davvero quel cinema.

Rimpiangeranno il sistema delle tette d'oro e delle coppie miliardarie. Rimpiangeranno i privilegi del divorzio miliardario. Rimpiangeranno il monopolio delle Major.

Ma il cinema?

No.

Uriel Fanelli

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Andrò nel merito alla fine. Per ora, occupiamoci del metodo.

Quello a cui stiamo assistendo è, effettivamente, la solita americanata. Gli Stati Uniti hanno una grandissima tradizione nel fare questo: quando non dominano una disciplina, spesso rispondono inventandosi un altro campo di gioco nel quale dichiararsi comunque campioni.

Per anni, quando li si interrogava sul fatto che nel rugby fossero mediocri — non inesistenti, ma certo lontani dall’essere una potenza — la risposta implicita era sempre la stessa: loro hanno il baseball, il football americano, magari anche la palla avvelenata con pistola calibro .45, e sono campioni del mondo in quello.

Il punto non è che gli Stati Uniti non pratichino il rugby: hanno partecipato a diversi Mondiali. Il punto è che, in termini di risultati, non sono mai stati una superpotenza. La loro miglior prestazione ai Mondiali è stata vincere una singola partita in alcune edizioni, e hanno persino mancato la qualificazione al Mondiale 2023. L’Italia, paese culturalmente molto più lontano dal rugby rispetto al mondo anglosassone, ha invece una presenza molto più stabile nella competizione internazionale.

Questo atteggiamento — spostare il campo di gara appena il campo di gara non conviene più — è stato per molto tempo una delle loro strategie principali per non ammettere la propria mediocrità in alcuni sport globali.

Che cosa ha cambiato le cose? Il basket. Perché a un certo punto hanno cominciato a prenderle, o quantomeno a rischiare seriamente di prenderle, da nazioni che non rientravano nel loro immaginario imperiale: prima l’Unione Sovietica e la Jugoslavia, poi Lituania, Serbia, Spagna, Argentina e altre scuole cestistiche europee o sudamericane. Dopo il Dream Team del 1992 sembrava che il problema fosse chiuso per sempre. Invece no: il mondo aveva imparato a giocare.

E così hanno deciso che sì, forse potevano anche abbassarsi al nostro livello e giocare a calcio. Nel quale, però, non sono decisamente una superpotenza. Ma loro hanno il baseball. Dove sono campioni. O meglio: dove per moltissimo tempo hanno potuto raccontarsi come campioni del mondo perché, di fatto, il loro campionato nazionale si chiama “World Series” anche quando il mondo, quello vero, c’entra pochissimo.

E, per quanto vi possa sembrare strano, questa cosa è successa anche nella scienza e nella tecnologia. Gli esempi non mancano.

Se fate presente a un americano che gli Stati Uniti hanno meno treni della Cina, meno treni dell’Europa e, da quando il Marocco si è fatto la sua alta velocità, perfino meno alta velocità ferroviaria dell’Africa, per molto tempo la risposta è stata: Hyperloop.

Hyperloop: un progetto che, per fortuna, oggi sembra quasi dimenticato. Un tubo a bassa pressione nel quale sparare capsule con passeggeri dentro, venduto come la morte definitiva del treno. Nella pratica, un’idea piena di problemi ingegneristici, di sicurezza, di evacuazione, di costi e di manutenzione. Cioè esattamente il tipo di cosa che può funzionare benissimo in una presentazione PowerPoint, molto meno quando bisogna trasportare persone vive.

“Voi non avete l’alta velocità.”

“Ma noi abbiamo Hyperloop: nessuno userà più i vostri treni.”

Altro esempio? Anni fa il resto del mondo stava cominciando a lavorare seriamente su due famiglie di materiali molto concrete, finite già in parecchie applicazioni e destinate a finirci sempre di più: proteine e ceramiche.

“Siete indietro su proteine e ceramiche.”

“Ma noi abbiamo il grafene: nessuno userà mai proteine e materiali ceramici.”

È molto comune, cioè, che gli americani, quando rimangono indietro in un settore, reagiscano inventando un hype. Il messaggio è sempre lo stesso: “È inutile che tu creda di essere più avanti. Il vostro settore è destinato a morire grazie al mio [inserire qui l’hype del giorno].”

Cosa stanno perdendo, questa volta? Quale gara?

Quella sulla matematica.

Paesi come Cina, Singapore, Corea, Giappone e India producono enormi quantità di studenti tecnici e scientifici. E quando si misurano le abilità matematiche degli studenti, gli Stati Uniti non fanno esattamente una figura imperiale: nel PISA 2022, per esempio, gli studenti americani hanno ottenuto 465 punti in matematica, sotto la media OCSE di 472. Non un disastro assoluto, ma nemmeno il risultato di una superpotenza educativa.

Certo, poi ci sono quei venti o trentamila studenti che entrano nella Ivy League, a Stanford, al MIT o a Caltech. Ma il problema, quando si parla di sistema educativo, è che “pro capite” significa “pro capite”. Non “abbiamo alcune università eccellenti, quindi il resto del paese può anche non saper fare una proporzione”.

Siccome stanno perdendo “big time”, come direbbero loro, guarda caso arriva il loro baseball: l’AI.

“La scuola americana fa schifo sulla matematica.” “Ma noi abbiamo l’AI, e nessuno userà più altro.”

Questa cosa era prevedibile. Guarda caso, proprio adesso la matematica non sarebbe più importante perché tanto c’è l’AI. Dove l’America vince, ma solo finché gioca da sola.

Yawn.

Disambiguo, prima che qualcuno faccia finta di non capire.

Sto dicendo che il grafene sia una cagata? No. Il grafene è un materiale affascinante, con proprietà notevolissime. Sto dicendo che non rimpiazzerà né le proteine né i materiali ceramici moderni. Sono mondi diversi, con applicazioni diverse, vincoli diversi e filiere diverse.

Sto dicendo che Hyperloop sia una cagata? Sì. E nemmeno strapagando alcuni dei migliori ingegneri disponibili si è riusciti a salvarlo. A un certo punto la realtà fisica, economica e infrastrutturale ha presentato il conto, come fa sempre quando il PowerPoint finisce e cominciano i bulloni.

Sto dicendo che l’AI sia una cagata? No. Gli LLM sono uno strumento impressionante. E sono efficaci. Chiunque li usi seriamente lo sa.

Quella che contesto è un’altra cosa: l’abitudine della mediocrità americana a inventarsi il solito gioco nel quale vincono solo loro, perché ci giocano solo loro, al fine di mostrare che il gioco nel quale stai vincendo tu non conta niente e non importa a nessuno.

“Voi avete i treni? Noi abbiamo Hyperloop.” “Voi avete materiali ceramici e biomateriali? Noi abbiamo il grafene.” “Voi avete studenti che sanno la matematica? Noi abbiamo l’AI.”

Il punto non è lo strumento. Il punto è la funzione propagandistica dello strumento. Serve a spostare il campo di gara. Serve a dire che la disciplina nella quale sei indietro è ormai superata, perché sta arrivando la cosa nuova nella quale, guarda caso, sei tu a raccontarti come inevitabile vincitore.

Spoiler: proprio per vincere la corsa all’AI, la Cina non sta smettendo di investire nella matematica. Sta facendo il contrario. Nel quadro del nuovo piano quinquennale, Pechino continua a puntare su AI, ricerca di base, formazione dei talenti scientifici e autosufficienza tecnologica. Cioè esattamente su quelle fondamenta che dovrebbero diventare inutili, se fosse vero che “tanto ormai fa tutto l’AI”.

Ops.

Secondo punto: l’America contemporanea ha un rapporto sempre più malato con le persone istruite.

Parlano spesso di odio sociale contro i ricchi, ma sembrano non notare lo spaventoso odio che una parte crescente della loro cultura politica prova, quasi istintivamente, verso le persone istruite. Non verso questa o quella élite in particolare: proprio verso chiunque suoni istruito, tecnico, intellettuale, competente.

Finora sono riusciti a piegare quasi tutte le discipline. Tranne due: la matematica e le cosiddette liberal arts.

Contro le liberal arts è possibile combattere quella che chiamano “battaglia culturale”, pompando soldi nell’industria della stupidità e trasformando ogni discussione in una rissa identitaria. Contro la fisica, la chimica, la biologia e la ricerca medica è possibile intervenire manipolando l’assegnazione dei fondi, decidendo quali ricerche finanziare e quali lasciare morire di fame.

Ma la matematica è un catastrofico problema culturale per loro.

Prima di tutto, appunto, culturale.

In particolare, gli americani hanno due problemi con i matematici.

Il primo è che i matematici non hanno bisogno di tanti fondi quanto i fisici sperimentali, i chimici o i biologi. Servono stipendi, tempo, biblioteche, seminari, studenti, conferenze, lavagne, computer e comunità scientifica. Ma non servono acceleratori di particelle, laboratori biologici, reagenti, clean room, grandi apparati sperimentali o infrastrutture miliardarie. Questo rende la matematica molto meno ricattabile attraverso il rubinetto dei fondi. Il secondo problema è ancora più grave: i matematici si ostinano a dire che, se una cosa è dimostrata falsa e tu dici il contrario, allora stai dicendo cazzate.

Non accettano molto il dibattito performativo. Se dite che la Terra è piatta, migliaia di fisici, divulgatori e debunker si metteranno a discutere con voi per provare che è falso. Se dite che la congettura di Langlands geometrica è falsa, il matematico medio alza la testa, vi guarda, scuote la testa e torna al lavoro.

Ha cose più importanti cui pensare. E poi, diciamolo: questi babbani fanno anche un pochino pena.

Per la cronaca: fino a poco fa si parlava ancora di Geometric Langlands Conjecture. Nel 2024 Dennis Gaitsgory, Sam Raskin e un gruppo di altri matematici hanno prodotto una dimostrazione in cinque lavori, per un totale di oltre 800 pagine. Il risultato è considerato una delle grandi svolte recenti della matematica, dentro un programma che prova a collegare aree vastissime e apparentemente lontane tra loro. Nel 2025 Gaitsgory ha ricevuto il Breakthrough Prize in Mathematics anche per il suo ruolo centrale nella dimostrazione della congettura di Langlands geometrica in caratteristica zero.

La strategia americana usata finora per combattere la scienza è stata questa: invitare un fisico e un idiota e, con la scusa di dare a tutti il diritto di parlare, creare l’impressione che l’idiota ne sappia quanto il fisico. Coi fisici funziona più o meno così.

• La Terra è piatta.
• Blablablabla, blablablabla, blablabla.
• È ancora più piatta.
• Blablablabla, blablablabla, blablabla.
• È piatta e mia moglie ha pure dato la cera su Bratislava.
• Blablablabla, blablablabla, blablabla.

Con i matematici, però, non funziona.

Innanzitutto, gran parte dei problemi matematici è semplicemente al di là della portata dell’idiota medio. Ma anche se provassero a fare una cosa del genere, con ogni probabilità nessun matematico si presenterebbe.

E se si presentasse, sarebbe anche peggio. Perché si limiterebbe a ripetere la stessa cosa.

• Il teorema di Fermat dice il falso, bro.
• Il teorema di Fermat è dimostrato. Quindi, se dici il contrario, stai dicendo cazzate.Punto.
• Ma blablabla, blabla, blabla.
• Il teorema di Fermat è dimostrato. Quindi, se dici il contrario, stai dicendo cazzate.Punto.
• Ma blablabla, blabla, blabla, blablabla, blabla, blabla.
• Il teorema di Fermat è dimostrato. Quindi, se dici il contrario, stai dicendo cazzate.Punto.
• Ma la Bibbia.
• Il teorema di Fermat è dimostrato. Quindi, se dici il contrario, stai dicendo cazzate.Punto.
• Ma Dio.
• Il teorema di Fermat è dimostrato. Quindi, se dici il contrario, stai dicendo cazzate.Punto.
• Ma l’America.
• Il teorema di Fermat è dimostrato. Quindi, se dici il contrario, stai dicendo cazzate.Punto.

Quindi il problema è questo: il metodo televisivo del “mettiamo a confronto l’esperto e il cretino” funziona bene quando si può simulare un dibattito. Ma in matematica il dibattito finisce quando finisce la dimostrazione. Come animale televisivo, il matematico si presta poco e male.

E lo so che a voi sembra strano, perché Odifreddi in TV ci va. Ma tenete conto di un dettaglio: nessuno, in sua presenza, ha ancora provato seriamente a contestare un teorema dimostrato. Se ci fate caso, parla quasi sempre di altro. Se ne guardano bene, probabilmente.

Puoi non capirla. Puoi non leggerla. Puoi non avere gli strumenti per seguirla. Puoi anche urlare che secondo te non vale. Ma non stai “portando un altro punto di vista”.

Stai solo dicendo cazzate.

Questo odio per le persone troppo istruite, unito a questo atteggiamento, fa dei matematici una delle categorie più odiate, subito dopo i medici. Solo che, con i medici, puoi mettere Robert F. Kennedy Jr. a capo del Department of Health and Human Services, trasformare la sanità pubblica in un campo di battaglia ideologico e zittire la ricerca minacciando di togliere fondi. Nel 2025 Kennedy è stato confermato dal Senato americano come Segretario alla Salute con un voto di 52 a 48: un segnale politico abbastanza chiaro di quale rapporto abbia una parte dell’America con la medicina, gli esperti e il concetto stesso di competenza.

Il problema, con i matematici, è che la media delle persone non capisce neppure i problemi della matematica moderna. Quindi, anche se eleggessi o nominassi un matematico MAGA che disprezza il teorema di Fermat, non cambierebbe nulla.

Il teorema di Fermat è dimostrato.

Fine.

Puoi odiarlo. Puoi dire che è elitario. Puoi sostenere che non rappresenta l’America vera. Puoi convocare una commissione parlamentare, farci sopra una diretta televisiva, chiamare tre opinionisti, un pastore evangelico, un influencer e un tizio col cappello rosso.

Ma il teorema di Fermat resta dimostrato.

E se dici il contrario, stai dicendo cazzate.

E il fatto che occorra una certa preparazione solo per capire il problema — cioè l’argomento stesso del dibattito — fa dei matematici la categoria di intellettuali più odiata d’America.

Era ovvio che, prima o poi, sarebbero arrivati quelli di OpenAI: grazie al potere dei soldi, delle GPU e del marketing, hanno dimostrato falsa la congettura di Erdős.

Negli USA, la cosa viene già contrabbandata, in pompa magna, come la prova che in futuro non ci sarà più bisogno di matematici, perché l’AI farà tutto e risolverà i problemi da sola.

Peccato che vi servano i matematici anche solo per porli, i problemi.

Ma soprattutto, vi servono i matematici per fare l’AI. Sono stati i matematici a fare l’AI, non viceversa.

Ops.

Finito col metodo, vorrei andare nel merito.

I matematici non hanno mai avuto problemi con il computing in sé. I problemi, al massimo, nascono quando usi metodi matematici del cazzo. È chiaro che, se la gente mi chiede storage immensi per calcolare delle traiettorie usando delle hamiltoniane quando sarebbe bastato il PC di casa usando delle hermitiane, allora sì: il problema non è il computer. Il problema è che avete scelto il martello pneumatico per piantare una puntina da disegno.

Ma non ricordo di aver mai visto una vera opposizione culturale dei matematici contro il calcolo numerico. Anzi: storicamente, i matematici sono sempre stati tra quelli che chiedevano, nel mondo delle applicazioni, computer più grandi e più veloci.

Del resto, l’informatica teorica nasce anche da gente come Alan Turing e John von Neumann, non esattamente due influencer usciti da un bootcamp. Il metodo Monte Carlo, oggi onnipresente nelle simulazioni, nasce a Los Alamos con Stanislaw Ulam e viene sviluppato anche da von Neumann, Nicholas Metropolis e altri. E l’analisi numerica, l’ottimizzazione, la crittografia, la teoria dell’informazione e gli algoritmi non sono piovuti dal cielo: sono matematica applicata che ha imparato a girare su silicio.

Certo, altri sono ancora più esosi. I fisici prima di tutto; poi ancora i fisici; e infine quelle ninfomani insaziabili del potere di calcolo che sono i chimico-fisici.

Ma non scherzano nemmeno i biologi computazionali: Craig Venter e Celera hanno costruito buona parte della corsa al genoma umano sullo shotgun sequencing e sulla bioinformatica pesante, con miliardi di basi da assemblare e confrontare.

E Henry Markram, con il Blue Brain Project prima e lo Human Brain Project poi, ha provato a trasformare la simulazione del cervello in un problema da supercomputer europeo. Insomma: il problema dei matematici non è mai stato “il computer”, o “aborriamo il calcolo numerico , vogliamo essere noi a fare i conti a mano”.

Secondo: anche nella prova dei teoremi, i dimostratori automatici e i proof assistant esistono da mo’.

E qui conviene distinguere, perché non sono esattamente la stessa cosa.

Da un lato ci sono i dimostratori automatici: sistemi ai quali dai assiomi e una congettura, e loro provano a cercare una dimostrazione da soli, spesso in logica del primo ordine, risoluzione, superposizione, riscrittura, SMT e tecniche simili. Qui trovi roba come Otter, sviluppato da William McCune negli anni Ottanta; SPASS, nato in Germania intorno al gruppo di Christoph Weidenbach e già attivo negli anni Novanta; E, di Stephan Schulz, descritto nel 2002 come un prover per logica del primo ordine con uguaglianza; Vampire, sviluppato da Andrei Voronkov e altri a partire dagli anni Novanta; e, andando ancora più indietro e più a est, il metodo di Wu, del matematico cinese Wu Wenjun, per la dimostrazione automatica di teoremi geometrici, già dagli anni Settanta.

Dall’altro lato ci sono i proof assistant, o interactive theorem prover: sistemi nei quali l’essere umano guida la costruzione della dimostrazione, mentre il computer controlla formalmente che ogni passo sia corretto. Qui la storia è ancora più lunga. Automath, di Nicolaas de Bruijn, risale agli anni Sessanta. Mizar, di Andrzej Trybulec, nasce nel 1973. HOL arriva dalla tradizione di Mike Gordon a Cambridge negli anni Ottanta. Isabelle, sviluppato da Lawrence Paulson dal 1986 e poi fortemente legato anche alla Technische Universität München, è uno dei grandi ambienti storici. Coq, oggi rinominato Rocq, nasce all’INRIA alla fine degli anni Ottanta, intorno a Thierry Coquand, Gérard Huet e Christine Paulin-Mohring. PVS, sviluppato a SRI nei primi anni Novanta, combina linguaggio di specifica, type checker e theorem prover. ACL2, di Matt Kaufmann e J Strother Moore, viene dagli anni Novanta ed è molto usato nella verifica di hardware e software. Matita, sviluppato dal gruppo HELM dell’Università di Bologna, è legato in particolare ai nomi di Andrea Asperti, Claudio Sacerdoti Coen, Enrico Tassi, Wilmer Ricciotti e Stefano Zacchiroli. Già nel 2007 Asperti, Sacerdoti Coen, Tassi e Zacchiroli pubblicavano lavori sull’interazione utente in Matita, e nel 2011 il sistema veniva descritto come un interactive theorem prover maturo, sviluppato dal team HELM bolognese. arriva nei primi anni Duemila. Lean, di Leonardo de Moura, parte nel 2013, con la prima release nel 2014.

E non è una storia solo americana. Anche la Germania ha avuto un ruolo enorme con sistemi come SPASS, E, Isabelle/TUM e anche KeY, nato nell’ambiente di Karlsruhe per la verifica formale di programmi Java. La Cina ha una tradizione importante già con Wu Wenjun e il metodo di Wu; più di recente compaiono sistemi come auto2, di Bohua Zhan, implementato in Isabelle/HOL. L’India compare anche nelle linee recenti di neural theorem proving: per esempio HOList, del 2019, ha tra gli autori Kshitij Bansal e nasce come ambiente di machine learning per il theorem proving in HOL Light.

Quindi no: l’idea di usare una macchina per assistere, controllare, cercare o formalizzare dimostrazioni matematiche non nasce con OpenAI, né con gli LLM, né con il marketing della Silicon Valley. È una storia lunga decenni, costruita da logici, matematici e informatici teorici, spesso molto prima che qualcuno pensasse di venderla come “AI che sostituisce i matematici”.

Nessuno ha mai avuto paura di perdere il lavoro per questa ragione.

Finito col metodo, vorrei andare nel merito.

La congettura di Erdős riguarda il cosiddetto problema delle distanze unitarie. Poniamoci quindi un problema che, ovviamente, a tutti noi capita tutti i giorni.

La donna delle pulizie di un supermercato ha appena lavato i pavimenti, bagnandoli. Per passare, potete solo saltare da un cerchietto asciutto sul suolo a un altro cerchietto asciutto. Oppure potete usare un asse che collega i cerchietti, ma a una condizione: gli assi sono tutti lunghi uguali.

La domanda diventa: come mettiamo i cerchietti, e quanti assi riusciamo a stendere tra coppie di cerchietti, se ogni asse deve avere esattamente la stessa lunghezza?

In termini matematici: dati n punti nel piano, qual è il massimo numero di coppie di punti che possono trovarsi a distanza esattamente uno? Erdős pose il problema nel 1946, e per decenni si è pensato che le costruzioni migliori fossero, grosso modo, quelle a reticolo quadrato.

Il risultato annunciato da OpenAI dice invece che esistono configurazioni migliori: non risolvono tutto il problema, ma smentiscono quella congettura sulla presunta ottimalità del reticolo.

E sì, poi si può complicare il gioco: si può chiedere che cosa succeda in dimensione 3, in dimensione 4, o in generale in dimensione d. Ma già nel piano, cioè sul pavimento del supermercato, la faccenda era abbastanza bastarda da resistere per circa ottant’anni.

Quello strano sorrisetto della donna delle pulizie, che sembrava quasi felice quando passavate noncuranti sul pavimento bagnato, era dovuto proprio a questo: loro sapevano. Mamma, invece, quando vi tirava una ciabatta sui denti, credeva ancora a Erdős. Con la sola eccezione delle mamme che, di mestiere, facevano la donna delle pulizie.

Tornando a bomba: è inutile dire che “i matematici pensavano il contrario, ma OpenAI ha mostrato che sbagliavano”.

Non esisteva una dimostrazione definitiva. Quindi, ai fini pratici — memori della ciabatta di mamma — si usava la soluzione migliore che si conosceva: il reticolo quadrato.

Adesso si sa che il reticolo quadrato non è la configurazione migliore. Esiste una costruzione migliore, più lisergica, proposta dal modello di OpenAI e poi verificata da matematici umani.

Però attenzione: il problema non è risolto.

Quella è una soluzione migliore rispetto alla credenza precedente. Non è dimostrato che sia la soluzione migliore possibile.

Quindi, se entrate nel supermercato e trovate bagnato per terra, per lasciare meno tracce possibile dovete camminare cosi':

Che, ovviamente, per la siura milanese con il tacco da 12 è un gioco da ragazzi.

Ripeto: è una soluzione migliore rispetto al reticolo quadrato, ma non è la migliore. O meglio: non sappiamo ancora se lo sia.

Quindi sì, ha prodotto conoscenza: ha dimostrato che una vecchia convinzione, mai dimostrata, era falsa. Ma non ha chiuso il problema. Non sappiamo ancora quale sia la configurazione ottimale, né sappiamo ancora come fare davvero contenta la tipa del supermercato.

E, peggio ancora, mamma.

Come chiudo il pezzo? Uhm.

Diciamo così.

Cari americani: mediamente fate schifo in matematica. La gran parte di voi, se confrontata con gli studenti degli altri paesi sviluppati, fa schifo.

Invece di inventarvi il solito sport nel quale vincete solo voi perché giocate solo voi, provate a farvene una ragione.

E magari, già che ci siete, provate anche a studiare matematica.

Ops.

Facciamoci una risata.

Trasmissione americana. Palco. Pubblico.

• Ma voi lo conoscete il paradosso dei cataloghi di Russell?
• Certo. Ma se il catalogo è infinito exacting(1), riflette copie strutturali di sé stesso.
• Ma Russell ha detto che...
• E se è ultraexacting, contiene anche l’informazione su come produrle.
• Ma il catalogo dei cataloghi che non contengono sé stessi...
• Quello è un problema da cataloghi dei babbani.
• Ma Russell...
• Colgo l'occasione per ricordarti che se e' ultra-exacting, contiene anche tua madre.
• Ehi, ma come...
• Nuda.

Ta-pum. Pzzzzz.

(1) Juan P. Aguilera, Joan Bagaria e Philipp Lücke, Large cardinals, structural reflection, and the HOD conjecture

Uriel Fanelli

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Perché questa distinzione è importante? Perché il riconoscimento dell’immagine, in quanto tale, può essere ingannato quando si riesce a imitare l’immagine. Gli esempi classici sono la targa finta, la fotografia a grandezza naturale, la faccia stampata su una maglietta, il cartello piazzato nel punto giusto per confondere una telecamera. In quel caso il sistema non sta davvero “conoscendo” l’oggetto: sta classificando una superficie visibile.

La biometria, invece, quando è fatta bene, gioca una partita diversa. Non guarda soltanto un’immagine: misura una configurazione biologica. Cerca distanze, proporzioni, texture, relazioni geometriche, caratteristiche statisticamente rare. E più il sensore è buono, più il dato è pulito, più l’algoritmo è addestrato su casi reali, più il sistema diventa difficile da ingannare. Non impossibile, perché “impossibile” in tecnologia è una parola da venditori o da ministri. Ma difficile, e sempre più difficile.

Il problema, quindi, è capire che cosa significhi davvero dire che questi sistemi “migliorano” o che “sono efficaci”. Se mi chiedete quale sia l’errore nel distinguere Giuseppe Rossi da Mario Bianchi, chiunque essi siano, la domanda sembra semplice. Ma non lo è. Dipende dal tipo di confronto: sto verificando se una persona è proprio quella che dice di essere, quindi un confronto uno-a-uno? Oppure sto cercando una persona dentro un archivio di milioni di volti, quindi uno-a-molti?

Nel primo caso, l’errore rilevante è il falso match: il sistema dice che due persone diverse sono la stessa persona. Nel secondo caso, entra in gioco anche il falso positivo di identificazione: cerco qualcuno in un archivio e il sistema mi restituisce un candidato sbagliato. Poi c’è l’errore opposto: il falso non-match, cioè il caso in cui il sistema non riconosce la stessa persona in due immagini diverse.

Ed è qui che la discussione diventa meno rassicurante, perché le percentuali non sono più quelle della fantascienza anni Novanta. Non siamo più nel mondo della webcam sgranata che confonde vostra zia con Nicolas Cage. Nei test seri, su immagini controllate, i sistemi migliori lavorano ormai con soglie di falso match dell’ordine di uno su centomila sino a uno su un milione. Il che non significa che siano infallibili. Significa una cosa peggiore: che sono abbastanza buoni da essere usati.

Ed infatti, esistono le applicazioni commerciali, che si vanno moltiplicando.

Ma adesso chiediamoci una cosa più concreta: se passo una fotografia biometrica a un sistema moderno e gli chiedo di rispondere soltanto “maschio” o “femmina”, quanto sbaglia?

Qui la risposta è meno filosofica e molto più secca: in condizioni buone, con una foto frontale, illuminata, nitida, simile a quelle usate per documenti, visti o mugshot, l’errore dei sistemi seri è nell’ordine di pochi punti percentuali. Il riferimento pubblico più solido, nei test NIST, dava al miglior algoritmo un’accuratezza complessiva del 96,5%, cioè circa il 3,5% di errore.

Non stiamo parlando, quindi, di una monetina. E nemmeno di un giocattolo che tira a indovinare. Stiamo parlando di sistemi che, davanti a una fotografia biometrica pulita, sbagliano grossomodo una volta ogni trenta. In alcune condizioni anche meno; in altre, specialmente se la foto non è davvero biometrica, molto di più.

Il punto interessante è proprio questo: una tecnologia che sbaglia una volta ogni trenta è abbastanza precisa da sembrare autorevole, ma non abbastanza precisa da diventare una verità amministrativa. È abbastanza buona per fare statistiche. È abbastanza buona per filtrare, ordinare, suggerire, segmentare. Ma se la trasformate in un verdetto individuale, allora state solo dando una divisa da pubblico ufficiale a una probabilità.

Ovviamente, non stiamo contando gruppi realistici.

Queste percentuali vi sembreranno enormi, ma bisogna capire che cosa significhi, in questo contesto, “gruppi problematici”.

Per esempio: i bambini che non hanno ancora sviluppato caratteri sessuali secondari marcati. Oppure le persone molto giovani, o molto anziane, nelle quali alcuni tratti facciali statisticamente associati al sesso risultano meno leggibili. Oppure ancora popolazioni e sottogruppi nei quali, per ragioni genetiche, ambientali, culturali o semplicemente per come sono costruiti i dataset, i caratteri usati dal sistema risultano meno distintivi rispetto a quelli su cui l’algoritmo è stato addestrato meglio.

Non significa che “gli orientali sono tutti uguali”, come direbbe un cretino con la patente. Significa una cosa più tecnica: se un algoritmo è stato addestrato soprattutto su certi volti, certe luci, certe età, certe proporzioni e certi fenotipi, quando incontra distribuzioni diverse può sbagliare di più. Non perché il mondo sia ambiguo per vendetta, ma perché il dataset era provinciale.

Poi ci sono i casi davvero fuori distribuzione: volti molto androgini, foto di qualità scarsa, angoli strani, trucco, barba, capelli, occhiali, occlusioni, chirurgia estetica, condizioni mediche, immagini compresse da un social network fino a sembrare un affresco etrusco fotografato col Game Boy.

E naturalmente gli Elfi di Granburrone.

Ok, gli Elfi di Granburrone non esistono. Ma se esistessero, probabilmente manderebbero nel panico metà dei classificatori biometrici: zigomi perfetti, età apparente indefinibile, sessualità fenotipica da copertina prog rock del 1973, luce diffusa da foresta incantata e capelli abbastanza lunghi da diventare una classe statistica autonoma.

A quel punto il sistema non starebbe più facendo biometria: starebbe chiedendo aiuto a Tolkien.

E qui ci sara' il caso delle persone transessuali. Secobdo i dati biometrici di ANSUR,

Ora, abbiamo visto prima quali sono le percentuali di errore globali. Su una fotografia biometrica decente del volto, un sistema moderno che debba scegliere soltanto tra “maschio” e “femmina” sbaglia nell’ordine del 3–4%. Prendiamo pure il valore prudente: 4,4%.

Ma quello è il caso povero: una faccia, una foto, un’inquadratura. Se invece il sistema dispone dell’intero corpo, il gioco cambia. A quel punto non sta più guardando soltanto mandibola, naso o distanza tra gli occhi. Sta guardando anche testa rispetto alle spalle, collo rispetto alla testa, spalle rispetto ai fianchi, bacino rispetto alla statura, torso rispetto alle gambe, rapporto vita/fianchi, angolo delle anche, postura, distribuzione delle masse. E se ha un video, aggiunge anche il movimento.

In altre parole: non sta decidendo su un indizio. Sta decidendo su una pila di indizi.

Molti di questi indizi, presi singolarmente, hanno differenze medie del 5%, 10%, 15%, 20%. Alcuni sono deboli, altri sono forti, altri vengono disturbati da peso, età, vestiti, postura, allenamento e qualità dell’immagine. Ma quando venti o trenta proporzioni diverse puntano nella stessa direzione, la probabilità che il sistema rimanga incerto non resta al 4,4% della sola faccia. Scende.

Quanto scende? Per un adulto occidentale medio, ben ripreso, con volto visibile e corpo intero, una stima prudente è sotto l’1–2% di errore. Se aggiungete video e movimento, e se il soggetto non è in una categoria difficile per il classificatore, l’errore pratico può scendere verso meno dell’1%.

Quindi no: non sto dicendo “la maggior parte”, che significa tutto e niente. Sto dicendo una cosa più precisa: in condizioni favorevoli, per adulti medi e ben rappresentati nei dataset, parliamo verosimilmente di classificazioni corrette nel 98–99% dei casi, e probabilmente oltre il 99% quando il sistema può usare volto, corpo intero e movimento.

Non 100%. Il 100% è una parola da venditori di sicurezza biometrica, cioè da gente che meriterebbe di essere identificata da un tornello rotto per il resto della vita.

Ma 98–99%, in un sistema amministrativo, è già abbastanza pericoloso.

Adesso andiamo alla sola faccia. Ed e' molto importante, perche' e' quello che si usa nei documenti, passaporti, e via dicendo.

Secondo CDC/NIOSH, abbiamo:

Se prendiamo i dati NIOSH:

E QUINDI, PROPORZIONI RELATIVE:

Non tanto diverso da ANSUR.

A questo punto, qual'e' la possibilita', considerando tutti questi dati, di sbagliare?

Non avendo la distrbuzione , posso partire da 50/50%, e usare un naive bayesian.

Ricaviamo l'errore per singola misura:

Risultato finale:

Come potete vedere, sono numeri assolutamente simili agli errori medi: le persone transessuali NON SONO un gruppo problematico per la biometria, come anziani, bambini, o asiatici che fanno K-POP.

Formula del calcolo

Per ogni misura ho usato:

M ~ Normal(muM, sigmaM)
F ~ Normal(muF, sigmaF)

e classificazione Bayesiana:

scegli M se PDF_M(x) > PDF_F(x)
scegli F se PDF_F(x) > PDF_M(x)

Per la combinazione:

LLR = Σ log( PDF_M_i(x_i) / PDF_F_i(x_i) )

Errore finale stimato via Monte Carlo su 2 milioni di campioni per classe:

Grazie, Wolfram, per averci dato Mathematica!

Insomma, lo stato dell'arte e'

Maschi classificati correttamente come maschi: 96,26%
Femmine classificate correttamente come femmine: 96,52%
Successo medio complessivo: 96,39%

Il che significa che, per quanto se ne dica in alcuni campus liberal americani, il problema esiste.

Perché dico “problema”?

Avete mai aperto un conto in banca online? In genere usano sistemi biometrici per identificarvi.

Vi chiedono, per esempio — Revolut lo fa — di scattarvi una foto tenendo accanto al volto il passaporto aperto. A quel punto l’immagine viene passata a un sistema di verifica biometrica. Tutto bene?

No.

Perché il processo non si ferma lì. Una volta estratti i dati, tutto finisce dentro un sistema antifrode. Il quale farà OCR sul passaporto per leggere i dati scritti, controllerà la fotografia del documento, controllerà la fotografia appena scattata, confronterà i volti, confronterà i metadati, e userà ogni altra cosa disponibile per decidere se siete voi, oppure se state tentando una frode.

A quel punto nasce il problema.

Se avete cambiato sesso nei documenti, il passaporto può dire “F”. Ma la fotografia biometrica può produrre una classificazione maschile con una confidenza molto alta. Nel modello che abbiamo calcolato sopra, usando solo misure facciali antropometriche, la classificazione corretta maschio/femmina arriva al 96,39%. Non è un oracolo, non è certezza assoluta, ma è abbastanza per far scattare un sistema antifrode medio.

Risultato finale: il sistema blocca tutto. Dal suo punto di vista, qualcosa non torna. Il documento dice una cosa, la faccia misurata ne suggerisce un’altra. Quindi il passaporto potrebbe essere falso, oppure rubato, oppure usato da una persona diversa. È quasi un esercizio classico di sistemi antifrode biometrici.

Niente conto in banca.

Ora, chiaramente, una persona che ha cambiato sesso potrà andare in una banca diversa, allo sportello, farsi identificare da un essere umano, spiegare la situazione e aprire il conto.

Ma qui arriva la parte divertente, nel senso di “divertente come una porta blindata che vi ride in faccia”: le filiali stanno chiudendo. Le banche da sportello stanno diminuendo. Sempre più servizi finanziari vengono spostati online. Sempre più identificazioni vengono fatte da remoto. Sempre più onboarding dipende da una combinazione di OCR, riconoscimento facciale, controllo documento, sistemi antifrode e classificatori biometrici.

Quindi il problema non è teorico. Non è una disputa da seminario universitario su quante identità possano danzare sulla capocchia di uno spillo.

Il problema è amministrativo.

Se un sistema automatico decide che il vostro documento e la vostra faccia non raccontano la stessa storia, il sistema non apre un dibattito. Non convoca Judith Butler. Non legge un paper. Non vi chiede come vi sentite oggi.

Vi blocca.

E se il mondo economico si sposta verso sistemi nei quali il primo filtro è automatico, biometrico e antifrode, allora il problema non è più “passo o non passo davanti a una persona”.

Il problema diventa: passo o non passo davanti a un computer?

E ho brutte notizie per voi.

Non passate.

Quasi nessuno/a di voi.

E con quelle percentuali, si direbbe che lo stesso concetto di “passare” sia completamente campato in aria.

Come sta andando l'adozione di sistemi biometrici, campo per campo?

Ecco una tabella.

Cosa significano questi dati?

Significano una cosa molto semplice:

entro cinque o dieci anni, le persone transessuali rischiano di avere problemi seri in una quota crescente di processi amministrativi automatizzati. Quasi tutti.

Non perché qualcuno allo sportello voglia discriminarle. Quello è il vecchio mondo. Il mondo nuovo è peggiore proprio perché non ha bisogno di volerlo. Il mondo nuovo è una pipeline.

Documento, OCR, fotografia, riconoscimento facciale, classificazione biometrica, liveness check, sistema antifrode, decisione automatica. Se tutto torna, passate. Se qualcosa non torna, finite in eccezione. Se l’eccezione è gestita bene, magari vi chiederanno un controllo manuale. Se è gestita male, e spesso lo sarà, verrete semplicemente bloccati.

E qui nasce il problema.

Perché le macchine se ne sbattono il cazzo dei feelings, dei seminari universitari e dei libri di Judith Butler. Non hanno una teoria del genere. Non hanno una sensibilità. Non hanno una colpa. Non hanno nemmeno un pregiudizio nel senso umano del termine. Fanno una cosa più banale: misurano.

Misurano mandibola, zigomi, naso, mento, altezza facciale, distanza interpupillare, proporzioni del terzo inferiore del volto. Se hanno il corpo intero, misurano anche spalle, bacino, collo, postura, movimento. Vedono attraverso makeup, vestiti e manierismi non perché siano più intelligenti di noi, ma perché quelle cose, per loro, sono quasi rumore.

L’essere umano può essere convinto da segnali sociali. La macchina, molto meno.

E siccome sempre più processi amministrativi useranno proprio queste macchine — banche online, passaporti, frontiere, identità digitale, welfare, accesso ai servizi, onboarding finanziario, assicurazioni, check-in, sistemi antifrode — il problema smette di essere estetico e diventa burocratico.

Il punto non è “passare” davanti a una persona.

Il punto è passare davanti a un sistema.

E se il sistema vede una discrepanza tra il sesso scritto nel documento e la classificazione biometrica della fotografia, il sistema non apre un dibattito. Non vi chiede di spiegare il vostro percorso. Non consulta un comitato etico. Non legge filosofia francese.

Vi mette in coda. Vi manda in revisione manuale. Vi segnala come rischio. Oppure vi blocca.

Per questa ragione dico che lavorare nel mondo delle tecnologie emergenti consente di vedere arrivare i problemi prima degli altri. Non perché si sia profeti. Ma perché si vedono le pipeline mentre vengono costruite. Si vede dove entreranno i dati. Si vede dove usciranno le decisioni. Si vede dove finiranno gli esseri umani quando il modello statistico e il documento amministrativo non racconteranno la stessa storia.

Solo che, come al solito, prima rideranno.

Poi diranno che era impossibile.

Poi succederà.

E alla fine ci ritroveremo qui a parlare di come, purtroppo, ci avevo preso.

Come sempre, su questo blog. Da 23 anni.

Uriel Fanelli

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Il post cui sto rispondendo e' questo: https://www.wittgenstein.it/2026/06/19/la-sinistra-de-coccio/?homepagePosition=10

Non credo di dovermi ripetere ancora quando dico che la mia generazione (per la tua fazione, per la “sinistra”) è quella del “disimpegno”, come la chiamavano i sicofanti del PCI, o, se preferite, del “riflusso”, visto che hanno avuto la decenza di non chiamarci “la gioventù del vomito”. Riflusso era più elegante, suppongo. Ma il disprezzo era quello. Lo sdegno era quello. La spocchia era quella.

Chiama come vuoi la mia generazione, ma io sono tra quelli che, agli inizi degli anni ’80, hanno deciso che i Duran Duran — nel mio caso, gli Iron Maiden — erano meglio degli Inti Illimani, e che una serata in una arcade game house, sala giochi in italiano, fosse meglio di una riunione dell’FGCI. E lo ammetto, gli Inti Illimani arrivarono dopo. Ma la mia mente si ribella a ricordare quello che piaceva alla sinistra del periodo. sudo rm -rf .

Caro Luca Sofri, scoprire nel 2026 che la sinistra non piace più ai giovani mi sa, come dire, della strategia peggiore per vincere il Nobel. E la metto giù come eufemismo, perché altrimenti dovrei dirti che sembri un ritardato.

Quale sarà la tua prossima stupefacente scoperta? Che i maschietti e le femminucce sono diversi laggiù? Che il bronzo è stato una figata, diciamolo, di gran lunga migliore della selce e della pietra? Cosa?

Ma vado nel merito: “

E allora dirò una cosa che spero suggerisca qualche tipo di pensiero – anche infastidito, sarebbe qualcosa – a chiunque abbia a cuore dei futuri potenziali successi delle forze politiche non di destra, che siano sinceramente progressiste o radicalmente integraliste, ma che abbiano davvero il desiderio di “battere le destre”, con qualunque cosa le vogliano rimpiazzare, e non facciano delle loro campagne in questo senso un obiettivo permanente piuttosto che uno strumento.

“

In pratica, questo pezzo dice che per te la politica è solo la continuazione del calcio con altri mezzi, per parafrasare. Il motivo per il quale si fa politica è andare al governo. Certo, per farlo occorre vincere le elezioni, ma se ci scordiamo quale delle due cose sia la più importante, mi sa che il problema finisce qui.

Dimmi pure che Drive In fosse povero di contenuti, ma se per te il problema delle sinistre è battere le destre, hai ridotto il tutto a una continuazione del calcio con altri mezzi. E se non mi dici perché bisogna battere le destre — qualificarsi per i mondiali? Agitare una coppa in aria? — allora mi spiace: io e la mia generazione abbiamo fatto bene a guardare Drive In, perché, essendo una trasmissione di cabaret comico, aveva i contenuti adeguati.

Non basta, caro Sofri, avere dei contenuti. Bisogna avere contenuti adeguati.

Se la sinistra è una fazione politica, mi spiace dirlo, è qualcosa di continuamente privo di contenuti ADEGUATI.

Perché, caro Sofri, bisogna battere le destre? E come? Giocando a zona? Se dovessi spiegarlo io, sarebbe: “dobbiamo convincere gli elettori che certe cose in cui credono sono sbagliate”.

Solo che voi non scrivereste “convincere”, bensì, per forma mentis, “insegnare” o “spiegare”. Passando da una situazione di negoziato intellettuale — il convincere — a una di gerarchia intellettuale. Il che richiede una cosa che si chiama “autorità intellettuale”. O forse autoritarismo intellettuale.

Quella strana forma di autoritarismo culturale che ti spinge a chiamare il tuo blog “Wittgenstein”, per avere autorità intellettuale.

Sul serio? Conosco Wittgenstein come logico, in contrapposizione con Russell. Vuoi sapere una cosa?

Se volevi sembrare Wittgenstein, quel blog che hai è la strategia sbagliata.

Hai MENO , e con te tutta la sinistra, hai MENO argomenti ADEGUATI di Drive In.

E se vuoi dimostrare che non e' vero, mostrami per quale motivo “bisogna battere le destre” senza sembrare un tifoso del “sinistra FC”. “

Ecco, sono trent’anni che vedo crescere le destre, in Italia (e in gran parte del mondo, peraltro). Lasciate perdere le occasionali sconfitte elettorali, ma di fatto le destre in Italia crescono da trent’anni, e questa crescita è evidentemente culminata (finora) in una presidente del consiglio ex fascista. Domani, chissà.

“ Yawn. “

Sono trent’anni che vedo chi si dice di sinistra reagire negli stessi modi: negli stessi identici modi. Partiti, politici, “intellettuali”, giornali, che si dicono bene o male di sinistra, vanno esibendo le stesse indignazioni, gli stessi allarmi, le stesse polemiche, gli stessi richiami. Non mi interessa discutere qui se siano giusti o sbagliati, moralmente e politicamente (direi giusti, in molti casi, ma non in tutti: spesso pregiudiziali, spesso strumentali e ipocriti, spesso proprio “ma mi hai preso per scemo?”). Non mi interessa, qui.

“

Bene. Hai dimostrato che per decine di anni avete vissuto una menzogna. Avete parlato, vi siete relazionati con le persone attorno a voi partendo dall’ipotesi di avere gli argomenti, la cultura e la ragione.

Era una bugia. Stavate mentendo. Era una truffa. E le bugie, caro Sofri, hanno le gambe corte.

Quarant’anni fa scendevate in piazza gridando: “LOLLO! LOLOLLO! LOLOLLO LOLLO LOLLO!”

Oggi scendete in piazza gridando: “LOLLO! LOLOLLO! LOLOLLO LOLLO LOLLO!” Neanche la cazzo di metrica, Sofri. Nemmeno una lieve modifica al modo di gridare lo slogan del momento. Nemmeno quello siete stati capaci di inventare, di cambiare, di innovare, di rivoluzionare.

Siete dei reazionari. E questo lo sapevamo e lo capivamo bene noi adolescenti che, negli anni ’80, si chiedevano che cazzo ce ne fregasse a noi del Katanga e della Palestina.

Orrore! Disimpegno! Riflusso! Gioventù senza ideali!

Ma i vostri ideali erano solo una moda, passata come l’eskimo e i pantaloni a zampa di elefante. Erano un fenomeno di costume. Solo che eravate fuori moda.

“La fantasia al potere”. Aha. E dov’era, di preciso, la “fantasia”?

Siete la fazione politica più omologata, omogenea, stereotipata, folkloristica e REAZIONARIA del panorama politico italiano.

Per questo non piacete ai giovani. Se sono così disperati da pensare che Forza Nuova e Vannacci siano il nuovo, figurati come siete messi.

La sinistra potrà forse attrarre qualcuno il giorno in cui si metterà a chiedersi:

“Ma siamo sicuri che noi siamo i più intelligenti, i più colti, i più creativi?”

Perché, caro Sofri, se Vannacci fa successo raccogliendo le cose che legge sui cessi dei bagni dei maschi, è perché i libri che si scrivono e che piacciono alla sinistra sono CAGATE PAZZESCHE.

Sì, Sofri, se Vannacci fa successo col Mondo al contrario è perché L’amica geniale è la solita melensa cagata neorealista e didascalica che producete da sempre.

Sì, Sofri, se Vannacci fa successo col Mondo al contrario è perché Saviano non capisce un cazzo di niente.

NON siete quelli intelligenti, NON siete quelli colti e, specialmente, NON siete quelli creativi, innovatori o rivoluzionari. Zerocalcare fa venire l’orticaria a qualsiasi mammifero abbia una corteccia cerebrale. E anche la mia amigdala lo trova noioso, ripetitivo, scontato e , se possibile, ancora piu' volgare di Drive In.

“

Quello che provo a dire è che pèrdono. Pèrdono un po’ di più ogni anno, hanno perso un po’ di più ogni anno, perderanno ancora un po’ di più ogni anno, perché ogni destra combattuta finora ha dimostrato di poter essere seguita da una destra peggiore, cresciuta serenamente proprio mentre si sosteneva di combatterla negli stessi modi. Ora quindi i casi sono due: o partiti, politici, “intellettuali”, giornali, non sono capaci di elaborare la più ovvia delle riflessioni calcistiche – se si perde, si deve cambiare qualcosa: schema, allenatore, centravanti – e non lo escluderei, dato il livello medio di acume tra le classi dirigenti italiane contemporanee; oppure le loro reazioni sono semplicemente strumentali a rendite di posizione. A nessuno di questi interessa davvero vincere, ma solo conservare spazio e consensi, guadagnare spazio e consensi, anche se questi spazi e consensi sono ogni anno più minoritari. La partita che giocano è quella di evitare la retrocessione, niente di più. O nel migliore dei casi, e di persone benintenzionate: di darsi pacche sulle spalle per aver detto la propria, o essersi trovati numerosi in una solita piazza, o avere ottenuto una risicata e consolante maggioranza in un contesto locale insignificante.

“

E daje con la metafora calcistica. La politica come tifoseria con altri mezzi. E nello stesso discorso mescoli discorsi militari e discorsi calcistici. Guadagnare spazio e consensi. Aha. E un posticino al sole, magari in Somalia, no?

Uno strano mix di parole calcistiche, come vincere, cambio di allenatore, schema, centravanti, e poi ancora prendere spazio, la situazione sul campo, conquistare solo i villaggi. Potrei scrivere la stessa cosa di una partita di calcio, di una partita a Risiko e della guerra tra Russia e Ucraina. Conquistano piccoli, insignificanti villaggi devastati. E poi li perdono. E poi li riguadagnano.

Tutto qui?

Dov’è la politica, caro Sofri? Dov’è la politica in tutto questo? PERCHÉ occorre battere le destre? PERCHÉ? Questa è la politica. Ma nel tuo blog manca.

E com’è possibile che tu faccia un post di “politica” senza UN MINIMO di politica? Sembra di leggere Il mondo al contrario: “viva la fica e altre cose che ho letto sui muri del cesso dei maschi”.

Non c’è un femtogrammo di politica. E neanche nel tuo post. C’è molto calcio, parecchio Risiko, forse un pochino di Monopoli, ma... e poi?

Drive In, a modo suo, era MOLTO più politico.

E piu' denso di contenuti.

E infine, come il cazzo sui maccheroni:

“

Ma non escludo che sia semplicemente vera la prima ipotesi, che mi sembra assai visibile anche tra di noi non classi dirigenti. Siamo poco intelligenti. Non la capiamo. Ci vediamo domani, scandalizzati per qualcos’altro, indignati per qualcos’altro, a raccontarci nelle nostre bolle sempre più piccole quanto abbiamo ragione. Ce le hanno suonate ma gliele abbiamo cantate. Magari succede qualcosa da solo.

“

Fuochino, caro Sofri.

E che dire di questa strana operazione che fai, di tirarti fuori dal mucchio dicendo di non “essere una classe dirigente”? Comodo. Sei a Berlino, siamo nel 1945, gli Alleati bombardano tutto, tu esci dal tuo bunker e gridi: “Ehi, sono state le classi dirigenti, non colpite me”.

Cosa ti fa pensare, caro Sofri, di potertene tirare fuori?

Non ti piace la metafora militare? Bene. Sei un giocatore del brasile. La nazionale tedesca ti sta facendo a striscie, e tu te ne tiri fuori. “Che merda di allenatore che abbiamo”. E si, se nel tuo curriculum c'e' la cosa di aver aperto un sito web creato un giornale online, non puoi dirmi di non essere un giocatore. Perche' tu non sei “classe dirigente”, Luca Sofri? Cosa ti fa pensare di potertene tirare fuori?

Il fatto di aver creato un blog che si chiama “Wittgenstein”? Questo, secondo te, ti dà autorità intellettuale? Sembri quel mentecatto di Umberto Eco, quando ci spiegava che lui va a dormire leggendo Kant. Ammetto che possa essere noioso abbastanza da conciliare il sonno, ma, se capisco l’intento di Umberto Eco, voleva dire: “Sono migliore di tutti voi perché nei miei film porno c’è un filosofo patacristiano”.

Che dire? Guardava del porno di merda.

Ma per lui significava: “Sono migliore di tutti voi, guardate che porno di merda guardo per dormire”.

Vuoi che ti faccia contento? Bene.

“Come sei superiore a noi, Luca Sofri, perché hai un blog intitolato a Wittgenstein, e quindi hai autorità intellettuale; e come sei superiore a noi perché hai aperto un sito web fondato un giornale online! E quanto sei superiore a tutti quelli di sinistra, e delle classi dirigenti, se puoi criticarli usando metafore calcistiche e concetti presi dal Risiko. Devi proprio essere migliore di tutti noi!”

Contento?

Siete stupidi. Siete ignoranti. Siete omologati. Siete irreggimentati. Siete il contrario esatto di quello che dite di essere. Siete volgari, volgari come una truffa. Siete l'equivalente politico del principe nigeriano che ha dimenticato di spostare ottocentomila dollari e gli serve il vostro conto in banca.

Avete venduto, vi siete venduti, come una merce assolutamente sopravvalutata. Era tutto falso. A tutte quelle belle cose che avete sempre detto non ci credevate nemmeno voi.

E ora la bugia sta venendo svelata.

Drive In ha vinto. Perché era più intelligente. Più evoluto intellettualmente. Più creativo. Più libero.

E nessuno pensava di essere migliore degli altri perché guardava le tette a Carmen Russo.

Avete occupato tutti i posti associati alla cultura, e poi avete spacciato per autorevolezza intellettuale quello che era autoritarismo intellettuale; avete venduto per “egemonia culturale” quella che era solo una lottizzazione delle università, delle case editrici e di Cinecittà.

Mia madre è stata una commerciale di De Agostini. Parlando coi negozianti, mi raccontò della volta in cui qualcuno entrò in negozio chiedendo: “Devo farmi una cultura, mi dia il libro più noioso che ha”.

E questo, caro Sofri wannabe Wittgenstein, è il tuo ritratto.

Quel tizio sei tu.

Altrimenti avresti chiamato il tuo blog in maniera diversa.

E ora perdete, per una semplice ragione.

Il Re è nudo. Si vede chi siete.

E nascondervi dietro alla copia del Maestro e Margherita — che sicuramente leggete per dormire, come Eco — non vi aiuterà.

È solo un altro tipo di porno di merda.

Tieni il video sotto, divertiti ancora. Ricorda di quando eri giovane.

In cambio, ti chiedo un cazzo di favore. Smetti di dire “le destre”. Quel plurale non ti fa sembrare intelligente. Non ti fa sembrare Wittgenstein. È un errore logico. Un errore che ti fa sembrare il fastidioso foruncolo sul culo di Wittgenstein, e magari non a tutti piace darci un’occhiata.

Uriel Fanelli

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E oggi, più passa il tempo, più mi rendo conto di quanto quella sensazione fosse corretta. E sia chiaro: la mia era solo una sensazione. Non avevo, allora, una dimostrazione formale in mano. Non avevo il documento firmato, il manifesto programmatico, la tessera nascosta nel cassetto, la foto col braccio teso e la mascella da cattivo casting. Era un’impressione, un odore, una direzione del discorso.

Non per nulla, quando fui “sfidato” a un confronto dialettico, faticai a dimostrare che fossero più nazisti di qualsiasi altro gruppo di persone preso a caso su Internet. Perché, messi davanti all’accusa, erano abbastanza furbi da non presentarsi come nazisti. Nessuno arrivava dicendo: buongiorno, siamo qui per rifare l’eugenetica con la fibra ottica. Anzi, loro proponevano come paradigma uno strano parlamento universale, nel quale avevano posto ANCHE i fascisti politici. E questo, secondo loro, significava democrazia e libertà.

Questo parlamento conteneva le differenti “correnti” del transumanesimo: per elencarle tutte, queste.

• C’erano gli extropiani, quelli della crescita continua, dell’ottimismo tecnologico, dell’entropia da prendere a calci nel sedere e della convinzione che ogni limite umano fosse soltanto un bug in attesa di patch.
• C’erano gli immortalisti, convinti che la morte fosse una specie di problema tecnico, un difetto di progettazione, e che quindi il primo dovere morale dell’umanità fosse quello di abolirla, o almeno di rimandarla abbastanza da poter vendere un secondo corso.
• C’erano i singularitarians, quelli della Singolarità tecnologica: l’idea che, prima o poi, l’intelligenza artificiale o qualche altra forma di accelerazione tecnologica avrebbe prodotto un salto tale da rendere il mondo successivo incomprensibile al mondo precedente.
• C’erano i transumanisti libertari, per i quali il problema non era tanto “chi controllerà queste tecnologie?”, ma “come facciamo a impedire allo Stato di metterci il naso?”. Il che, tradotto, spesso significava: lasciamo decidere al mercato, cioè a chi ha più soldi.
• C’erano i transumanisti democratici, che invece cercavano di tenere insieme potenziamento umano, welfare, uguaglianza di accesso e qualche forma di controllo pubblico. Una specie di socialdemocrazia con esoscheletro, CRISPR e abbonamento alla palestra cognitiva.
• C’erano gli abolizionisti, non nel senso storico del termine, ma nel senso di abolire la sofferenza: usare biotecnologie, neuroscienze e farmacologia per eliminare dolore, depressione, angoscia, paura, forse perfino la tristezza. Una promessa bellissima, se non fosse che ogni promessa di eliminare la sofferenza dovrebbe sempre far venire voglia di controllare dove tengono le siringhe.
• C’erano i postgenderisti, convinti che anche il genere fosse una vecchia infrastruttura biologica, un residuo dell’hardware evolutivo, e che prima o poi sarebbe stato possibile superarlo tramite biotecnologie, riproduzione artificiale e modifiche del corpo.
• C’erano i tecnogaiani, quelli che tentavano la fusione tra ecologismo e tecnologia estrema: non “torniamo alla natura”, ma “salviamo Gaia con nanotecnologie, energia pulita, geoingegneria e qualche altra cosa che, normalmente, in un film di fantascienza esplode al secondo atto”.
• C’erano gli equalisti, convinti che la tecnologia avrebbe finito per abolire le gerarchie sociali, perché l’abbondanza avrebbe reso inutili scarsità, classi e privilegi. Cioè il comunismo, ma con più server e meno riunioni di condominio.
• E poi c’erano i postpolitici, quelli che già allora sognavano un superamento della democrazia rappresentativa in nome della ragione, dell’efficienza, della competenza e dell’accesso razionale alle tecnologie di potenziamento. Che è sempre un modo elegante per dire: basta con questa gente che vota male.

Insomma, sulla carta sembrava davvero un parlamento. C’era il liberale, il socialista, il libertario, l’ecologista, il mistico della Singolarità, il medico dell’immortalità, il farmacista della felicità obbligatoria e il sociologo del corpo nuovo. E, naturalmente, c’era posto anche per il fascista politico. Secondo loro, questo significava democrazia e libertà.

Col senno di poi, posso dire a cosa corrispondesse questa sensazione. Ma, come sto imparando, le nostre “sensazioni”, le nostre “euristiche”, sono così difficili da spiegare perché spesso non riusciamo a risalire alla causa.

Ci chiediamo che cosa ci abbia portato a quella sensazione, quale ne sia l’origine. Ci interroghiamo sulla presenza di qualcosa che dovrebbe esserne la causa. Cerchiamo l’oggetto, il segnale, l’indizio, la cosa che era lì e che ci ha fatto reagire in quel modo. Ma non ci rendiamo conto di un fatto.

Questa ricerca della causa delle nostre sensazioni, del “cosa mi fa sentire così”, è viziata dal problema della presenza. Noi ci chiediamo che cosa sia presente, che cosa esista, che cosa stia agendo su di noi per farci sentire in un certo modo.

Quello di cui non ci rendiamo conto è che molto spesso, quasi sempre, queste “sensazioni” non sono causate da qualcosa che è presente, ma dalla reazione a qualcosa che è assente.

È come se, quando la nostra mente nota un “buco”, la nostra razionalità non riuscisse a considerare quel buco come una cosa, o quell’assenza come una causa. Allora ci mette sopra qualcosa di inspiegabile. Ma ci mette qualcosa di inspiegabile solo perché siamo forsennatamente abituati a cercare le cause in qualcosa che esiste, e fatichiamo a capire che anche l’assenza di qualcosa può essere una causa.

Ed ecco, anziché chiedermi a quale cosa presente dovessi quella sensazione, sto imparando che, quando ho una sensazione inspiegabile, devo cercare invece l’assenza di qualcosa.

Perché dalla presenza di cose possiamo dedurre e ragionare. Dalla loro assenza, invece, se non capiamo come originano le sensazioni, non possiamo dedurre quasi niente. Almeno sino a quando non abbiamo capito che la sensazione non significa necessariamente “c’è qualcosa di strano”, bensì: “stranamente, manca qualcosa”.

A quale assenza mi riferisco?

Leggete questo articolo.

https://theprint.in/feature/jeff-bezos-water-consumption-amazon-ai-potential/2964266/

In questo articolo, Bezos ci illumina con un argomento tipico dei transumanisti. E' vero, qualche milione di persone potrebbe morire di sete, magari qualche altro milione di persone potrebbe finire in poverta', ma quando avremo la nostra superintelligenza artificiale , che non puo' esistere per via di alcuni teoremi che non si sono posti il disturbo di imparare, essa risolvera' TUTTI i nostri problemi.

Questo ragionamento, in realta' non e' per nulla nuovo, in quanto basta cambiare “Singolarita' ” con “Dio” e improvvisamente e' chiaro che ci stanno promettendo il paradiso , se solo sacrifichiamo abbastanza gente al dio in questione. E cosi' chi se ne frega se moriranno milioni di persone per la sete, o per la poverta': poi arriva Dio, e crea il paradiso.

Su questo piano, i transumanisti miliardari non possono vantare nessuna originalita', credo. Roba che era gia' vecchia, se non arcaica, quando io ero giovane.

Certo, ci sono tante cose che non dicono. Omettono sempre il numero di vite umane da dare in olocausto al loro Dio, omettono di chiedersi che succede se la loro singolarita' che risolve i problemi insoluti dell'umanita', ci spiega se disporre la carta igienica con il rotolo verso il muro oppure verso l'esterno, e poi si ferma. Ha risolto un problema insoluto dell'umanita'. giusto? Il requisito viene rispettato. Il contract anche.

Oppure, se si limitasse a dire “miao”. Ho sempre sospettato che i gatti siano la cosa piu' vicina alla superintelligenza che conosciamo. Se non mi credete, provate a convincerne uno a trovarsi un lavoro.

Ci sono altre omissioni presenti, per esempio non si spiega mai quanto costeranno queste miracolose tecnologie, e chi se le potra' permettere. E a proposito, che fine faranno quelli che non se le possono permettere nella societa' di Bezos? Niente, problemi, ci pensa la Singolarita'-DIo a creare il paradiso. Poi, che la loro idea di Paradiso mi ricordi molto quella di Gentrificazione, e' tutto da ridere. O forse no.

Ma torniamo alla mia sensazione. Che era la sensazione di nazismo. Quale mancanza ho notato. Quale assenza? Quale assenza noto nel discorso di Bezos?

Se andate da Uriel Fanelli e gli sottoponete il problema di raffreddare i data center, Uriel Fanelli cosa fa?

Ragiona.

E dice: “mettiamoli in un posto molto freddo”.

Geniale, eh?

Scandinavia, Alaska, Groenlandia, Siberia, giusto per citare l’emisfero settentrionale. Anche il Sud America ha posti freddi e interessanti, se proprio volete fare gli originali.

Certo, occorre ancora acqua per raffreddarli. Ma mi concederete che raffreddare qualcosa che vive in un range dai 15 ai 50°C è diverso dal raffreddare qualcosa che vive tra i -30 e i 15°C. La fisica, questa sconosciuta, ogni tanto aiuta.

E l’acqua?

Esistono gli oceani. Il 70% del pianeta ne è ricoperto. Non abbiamo davvero bisogno di usare l’acqua che si beve per raffreddare un data center. I data center non bevono. Esistono gli oceani, ed esistono gli scambiatori di calore. E gli scambiatori di calore funzionano anche con acqua salata. Altrimenti non avremmo i dissalatori.

E così, qualsiasi costa nel circolo polare artico, o antartico, diventa un buon posto per costruire un data center. Almeno, se il problema è il calore e la presenza di acqua.

E l’energia? Come la portiamo lì?

La soluzione esiste sin dai tempi dell’Unione Sovietica, che aveva cominciato a progettare e usare l’idea di reattori navali e unità energetiche galleggianti. Oggi l’esempio concreto si chiama Akademik Lomonosov: una centrale nucleare galleggiante russa, ormeggiata a Pevek, nell’Artico, fatta apposta per dare elettricità e calore a zone remote. Non stiamo parlando di magia nera, ma di una cosa che esiste.

I costi non sono poi così stravaganti, se li confrontiamo con quelli necessari a costruire centrali nucleari sul suolo, portandoci strade, cemento, permessi, sindaci, comitati, ricorsi al TAR e la signora del terzo piano che non vuole il traliccio perché le rovina il karma.

E le persone? Come le portiamo lì a lavorare?

Esistono delle cose che si chiamano “navi da crociera”. La gente ci vive per anni. Ci mettete dentro uffici, connessioni, mense, alloggi, e adesso avete gli uffici. Se consideriamo i cubicoli in colocation della Silicon Valley, sarebbe persino una soluzione di lusso.

Vi consuma troppo suolo?

Nemmeno questo problema è così difficile. Non dico “Venezia” per dire che il suolo, se si vuole, si crea. Ma potrei citare gli aeroporti giapponesi costruiti su isole artificiali: Kansai International Airport, in mezzo alla baia di Osaka, oppure Kobe Airport, costruito su un’isola artificiale davanti alla città. Non è fantascienza: ci atterrano gli aerei.

Oppure possiamo citare Dubai, che ha costruito Palm Jumeirah e le World Islands, cioè isole artificiali nel Golfo Persico, non per salvare l’umanità, ma per vendere case, hotel e panorami marini (cioe' l'acqua. Che e' orizzontale. E l'orizzonte. CHe e' una linea orizzontale, appunto. Per loro e' “un panoram” Oook.) a gente con troppi soldi e troppo poco senso del ridicolo. Quindi sì: la tecnica esiste.

Quindi.

Volete un megadatacenter che dovete raffreddare?

Prendiamo una costa artica, o antartica. Ci costruiamo delle isole artificiali. Ci portiamo navi con reattori. Poi le navi col personale. Ci mettiamo gli scambiatori di calore, sia con l’aria dell’ambiente, sia con l’acqua “vagamente freschina” di quelle parti.

Infine, quando il data center è acceso, l’acqua calda che risulta dal raffreddamento la versiamo nello stesso porto dove sono ferme le navi. E non ghiaccia più.

Ecco quello che manca nel discorso sui data center.

MA PERCHÉ CAZZO LI VOLETE IN CALIFORNIA?

Questa mancanza di ricerca delle soluzioni è la cosa che manca davvero. Il problema dei data center, in teoria, non dovrebbe nemmeno esistere. In un luogo freddissimo, raffreddare qualcosa non può essere il problema principale. Voglio dire: prendiamo la Siberia. Ci sono città che scendono tranquillamente sotto i -40°C. Yakutsk, per dire, ha una temperatura media annua intorno ai -8,8°C, e un periodo di riscaldamento che dura circa 256 giorni l’anno. Non stiamo parlando di “fa freschino, mettiti una felpa”. Stiamo parlando di posti dove il freddo è una parte dell’urbanistica.

Eppure la gente ci vive.

Come mai?

Perché sono collegate a sistemi di teleriscaldamento. Arriva un tubone di acqua calda e riscalda le case. A Pevek, nell’Artico russo, la centrale nucleare galleggiante Akademik Lomonosov è stata usata proprio anche per fornire calore alla città. Quindi non siamo nel mondo delle idee bizzarre: siamo nel mondo delle cose già fatte, che funzionano abbastanza da essere noiose.

Benissimo. Perché quell’acqua calda non può venire da un data center?

Perché dobbiamo considerare il calore prodotto dai server come un rifiuto, e non come una risorsa? Se avete un oggetto che produce calore in un luogo dove il calore serve per non morire congelati, forse il problema non è l’oggetto. Forse il problema è il modo idiota in cui lo state guardando.

E quando è estate?

A parte che, da quelle parti, la parola “estate” non ha esattamente lo stesso significato che ha in California. A Norilsk, per esempio, in luglio le massime medie stanno intorno ai 18°C, e le minime intorno ai 9-10°C. È estate, sì. Ma è un’estate che a Los Angeles verrebbe probabilmente classificata come “problema tecnico del meteo”.

La mia risposta sarebbe: serre.

Perché da quelle parti l’agricoltura non è precisamente la Pianura Padana. Nelle regioni settentrionali e nell’Estremo Oriente russo, la FAO segnala proprio i problemi classici: stagione vegetativa molto breve, permafrost, suoli paludosi, e quindi difficoltà o impossibilità di coltivare molte colture. L’Arctic Institute dice la stessa cosa in modo più generale: temperature basse e permafrost accorciano la stagione di crescita e rallentano i processi agricoli.

Quindi avete calore in eccesso, avete acqua, avete energia, avete infrastruttura. E avete anche posti dove il problema non è “fa troppo caldo”, ma “se voglio un pomodoro devo farlo arrivare da molto lontano, pagandolo come se fosse un organo di ricambio”.

E allora usateli. Scaldate serre. Coltivateci qualcosa. Trasformate un problema termico in un pezzo di economia locale.

Perché se il problema è “questi cosi scaldano troppo”, forse la prima domanda non dovrebbe essere “come li raffreddiamo in mezzo della California?”, ma “dove possiamo mettere del calore in un posto in cui il calore serve?”.

E allora perché non si fa così?

La risposta è che, in parte, si fa già. Solo che lo si fa come sempre: a pezzetti, con prudenza, come se fosse una stranezza locale invece che una conseguenza abbastanza ovvia della fisica.

In Olanda, per esempio, Microsoft ha un grande data center a Middenmeer, nell’area di Agriport A7, cioè dentro una zona dove ci sono anche serre industriali di dimensioni importanti. E lì il discorso non è teorico: il calore residuo dei data center viene considerato una risorsa per le serre, non semplicemente un fastidio da buttare via.

Agriport A7, del resto, non è il campo del contadino col cappello di paglia. È un distretto agroindustriale dove convivono serre ad alta tecnologia, infrastrutture energetiche, fibra, data center, reti elettriche e gestione dell’acqua. Cioè esattamente quel genere di posto dove una persona normale direbbe: se da una parte produco calore e dall’altra parte ho bisogno di calore, forse posso fare incontrare le due cose senza convocare un congresso mondiale di consulenti.

E se volete sapere come mai l’Olanda esporti così tanti pomodori, più della Spagna in valore e spesso anche in certe classifiche di volume, la risposta non è “il sole olandese”, perché il sole olandese è una barzelletta meteorologica.

La risposta è: serre, energia, logistica, tecnologia, controllo dell’ambiente, catene del freddo, porti, camion, export, e tutta quella roba noiosa che non entra nei comunicati stampa dove si parla di “innovazione” con le lucine blu.

Non perché ChatGPT coltivi pomodori. Ma perché lo stesso calore che trattiamo come problema quando esce da un data center diventa improvvisamente risorsa quando lo metti vicino a una serra di un posto freddo.

Ed è esattamente questo il punto: non manca la tecnologia.

Manca la voglia di ragionare sul sistema intero.

E come si chiama questa “mancanza di volontà di ragionare sul sistema intero”?

Ha un nome: malvagità.

Non credo minimamente che gente che vive di tecnologia abbia bisogno della Singolarità-Dio per capire che una cosa si raffredda meglio al freddo. O per capire che, se vuoi acqua, devi avvicinarti al mare. Sono concetti triviali, persino per un americano.

Ok, alcuni hanno bisogno di una scritta per capire che non devono bere l’acido della batteria dell’auto. Lo so. Ma se proprio non ci arrivano, se davvero non riescono a capire che in un posto freddo c’è meno caldo, esistono i consulenti. Esistono gli esperti. Esistono i report. Esistono intere aziende che si fanno pagare cifre oscene per dire, con un PowerPoint, che il ghiaccio tende a essere freddo.

Quindi no: non è ignoranza.

Il problema è che queste persone scelgono deliberatamente il male. Scelgono deliberatamente di fare la cosa che produce più sofferenza, più devastazione, più miseria, più sete, più spreco. E la scelgono anche quando l’alternativa esiste, è nota, è industrialmente possibile, e in alcuni casi funziona già.

La scelgono persino quando potrebbero guadagnare anche facendo la cosa sensata. Le serre olandesi, il calore, lo pagano a Microsoft. Non è nemmeno un discorso da frati francescani scalzi che vogliono salvare il mondo vendendo candele al mercato equo e solidale. È business. È infrastruttura. È integrazione industriale. È denaro.

E tuttavia, quando devono scegliere tra un sistema che riduce il danno e un sistema che lo concentra, tra una soluzione che usa il calore e una che lo butta via, tra un territorio che potrebbe ricevere qualcosa e un territorio che deve solo subire, scelgono la seconda.

Scelgono la sete. Scelgono lo spreco. Scelgono il calore disperso. Scelgono il data center nel posto sbagliato, la pipeline nel posto sbagliato, l’acqua nel posto sbagliato, l’energia nel posto sbagliato.

E poi chiamano tutto questo “innovazione”.

No.

Questo ha un nome: malvagità.

Sono persone malvage. Non confuse. Non ingenue. Non vittime di un errore tecnico.

Malvage.

La malvagita' che percepivo nei transumanisti che ho incontrato, e che avevo identificato come “nazismo intrinseco”.

Il discorso della malvagità appartiene al discorso di prima.

Che cos’è?

Nel tempo ho sviluppato una congettura mia.

Sappiamo di certo quando l’abbiamo di fronte, perché ci fa inorridire. Un latino direbbe: horror. Ma non sapremmo dire esattamente di cosa sia fatta. E questo, a mio avviso, è legato al fatto che la malvagità non è qualcosa, ma è la mancanza di qualcosa.

Per questo non sappiamo dire cosa sia. Perché è qualcosa che manca.

Hannah Arendt, in Eichmann in Jerusalem: A Report on the Banality of Evil, parlava appunto della “banalità del male”: non il male come demone metafisico, non il cattivo con la risata da melodramma, ma il male amministrativo, ordinario, procedurale, quello che compila moduli e obbedisce a un flusso di lavoro.

Io penso che il male sia semplicemente vuoto. E siccome l’insieme vuoto appartiene a ogni possibile insieme, allora il male può stare ovunque. Banale, come diceva Arendt. Ma banale proprio perché vuoto.

Semplicemente vuoto.

E qui torna utile un’espressione antica: horror vacui. In filosofia naturale e nella fisica antica, il concetto viene associato alla tradizione aristotelica e alla formula, poi diventata proverbiale, secondo cui “la natura aborrisce il vuoto”. L’idea era che il vuoto non potesse davvero esistere, perché la natura tenderebbe sempre a riempirlo.

Poi l’espressione è passata anche nell’estetica. Mario Praz la usò per descrivere quella specie di terrore decorativo del vuoto, tipico di certi interni vittoriani: riempire ogni spazio, ogni parete, ogni superficie, come se lasciare un vuoto fosse già un cedimento morale.

E quindi, se la guardiamo dal punto di vista dell’osservatore, la nostra malvagità non è altro che un concetto parecchio alchimistico: horror vacui, l’orrore che la natura, e quindi anche noi, ha per il vuoto.

Noi lo sentiamo. Non perché vediamo qualcosa, ma perché manca qualcosa. Manca il limite. Manca la pietà. Manca la vergogna. Manca la capacità di vedere l’altro come parte del sistema, e non come materiale di scarto.

E allora il nostro orrore non è la reazione a una presenza mostruosa. È la reazione a un’assenza mostruosa.

È questo il vuoto, l' ASSENZA che chiamiamo male.

Un americano mi chiederebbe come mai queste persone malvage abbiano così tanto successo. Ed è spiegato proprio dal vuoto.

Avete mai riflettuto sul “distraction free”, quel pattern di design delle UI sul web?

È molto facile avere successo se non ci si lascia distrarre da alcune cose. Per esempio, dal fatto che stai assetando un posto. Che lo stai distruggendo. Che lì c’era della gente. Che nel ghetto di Varsavia quelle erano persone. Che nel tuo forno crematorio ci entravano anche i bambini.

È facile sganciare bombe e uccidere ventimila bambini a Gaza, se non ti lasci distrarre dal fatto che sono bambini, che piangono, che chiamano mamma mentre bruciano.

L’assenza aiuta. Aiuta anche la coscienza.

Tanti dicono di averla pulita, ma dimenticano che il modo più semplice per avere una coscienza pulita è tenerla chiusa nella scatola. Mai usata. Perfetta. Immacolata. Pulita.

Chi ha una coscienza, invece, sa di avere fatto dei casini. È umano, se ne rammarica, ci torna sopra, ci perde sonno. Diffidate molto di chi dice di avere una coscienza pulita, perché spesso quella pulizia non è virtù: è inutilizzo.

Ancora una volta, la mancanza di problemi di coscienza, la mancanza, è malvagia.

Ma rimane il punto: se non siete distratti da alcune cose, potete focalizzarvi ed essere efficienti. Ed ecco per quale motivo certe persone hanno più successo: sono più focalizzate perché non si lasciano distrarre dalla sofferenza altrui.

Non chiamateli “psicopatici”. Non dite che i manager di successo sono psicopatici.

Sono semplicemente “malvagi”.

Siamo umani. Siamo quindi vivi nello stesso universo e sottoposti alle stesse leggi fisiche. E l’universo, se proprio vogliamo personalizzarlo, si comporta come se avesse orrore del vuoto.

E questo deve riflettersi, in qualche modo, nel nostro rapporto con l’Universo. La sensazione che proviamo di fronte al “male” è semplicemente il modo in cui viviamo l’horror vacui. Il male non “esiste”.

Il male… “manca”.

E quando avevo iniziato a frequentare i transumanisti, era proprio questa mancanza ad avermi dato una sensazione di malvagio. Non diventeranno solo nazisti. Quello è soltanto un tipo di malvagio.

Diventeranno ogni tipo di malvagio possibile.

Un parlamento di malvagi, appunto.

E non perché la tecnologia sia inerentemente malvagia.

Perché è finita nelle loro mani.

Uriel Fanelli

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I have been reading about this bizarre idea of banning social networks for anyone under the age of sixteen, because the major social platforms are considered harmful to their mental health. Honestly, I think that is true. Also because there is scientific evidence pointing in that direction, so there is not much room for having “an opinion”, as if we were discussing the best colour for the living-room curtains. If something is harmful, or regularly appears to be harmful, the point is not to pretend the problem does not exist.

So what I object to is not the principle itself: I am not disputing the idea that users under fifteen or sixteen should be kept away from the big social platforms, or at least protected far more seriously than they are today. What I object to is simply the way this is being done.

As often happens, if you want to find the mistakes in a line of reasoning, there is little point in asking whether everything is in order. It is much more useful to look at what is missing from the reasoning.

To explain what I mean, let us suppose we do it properly, and let us see the differences.

Fine: we are a nation of a few tens of millions of people — let us say the United Kingdom, since Starmer is involved — and suddenly we take social media away from everyone under the age of sixteen.

What happens next?

What do all these teenagers do? Do they accept their fate? Do they sit neatly on the sofa, stare out of the window, and rediscover the educational charm of boredom? They are used to extending their world, a world already impoverished by the gentrification of everything, which turns their free time into something that must be paid for; they are used to extending their personality, since they often do not have many other spaces in which to do so. And you think they just stay still?

We have practiced hostile architecture by removing benches, or making them difficult to use, because we wanted them to go and sit in cafés and spend money.

We have removed drinking fountains, so that if they are thirsty they have no choice but to buy something.

We have banned playing, running, lingering, or simply existing in public squares, so that they have to go to a club, a gym, a sports center, some place where first you pass by the till and then, perhaps, you get to live.

Gentrification has literally commercialized their lives. Lives, that is, assuming you have the money.

Social media have remained one of the few things they can still do in order to feel alive, present, visible, without having to pay for every single minute of their existence.

Let us leave aside, for a moment, what they will actually do. The possibilities are infinite, and some of them are only predictable up to a point. Instead, let us look at what is missing.

The alternative is missing.

But how should a government actually create an alternative? Let us suppose that the same law established that:

1. Every school offers free Wi-Fi to its students.
2. It is an open Wi-Fi network, with the name of the school. It can be used practically only from inside the building, and perhaps it reaches the courtyard, when there is one.
3. From that Wi-Fi, students can access only a federated instance — Mastodon, Pleroma, whatever you prefer — and a Matrix instance for chat. Pixelfed for those who love Instagram?
4. All schools are federated with one another via a common relay.
5. Every school has a group of volunteer moderators, chosen among parents and teachers, who moderate the school’s ActivityPub instance and report the most serious cases to the school when the problem exceeds normal community moderation.
6. We could also force all schools to use the same domain, something like scuola.gov.it, schule.gov.de, and so on, so that the instances federate only with one another, if desired, filtering out the rest.

Done? Good. Now let us ask ourselves the question again.

Starting tomorrow, we shut down social media for under-sixteens. What happens, under these conditions?

What happens is that all students, the next day, being partially or totally dependent on some social platform, go to school and throw themselves onto this network. Not onto an abstract network, not onto a platform dropped from above, not onto “the educational app” designed by some consultant with a sad tie, but onto a network where they find the other people they know.

That is, the people who matter to them.

They find their classmates, those from nearby classes, those from the school next door, friends of friends. In addition, by federating with other schools, they still end up inside a fairly broad network of people they do not know directly, but who are at least peers, real people, placed within a recognizable context.

It is not a desert. It is not digital exile. It is not “now switch everything off and go stare at the wall”.

It is a migration.

In this way, we are not setting limits without offering solutions. We are not simply saying: “you cannot do this”, then leaving millions of teenagers in front of nothing, with the only result of pushing them towards VPNs, fake accounts, digital front-men, and all the creative solutions teenagers invent when adults believe they have closed a door.

We are guiding them towards a model of social network that we consider healthy. Or, at least, healthier.

A local, federated, moderated, transparent model, in which community is not an abstract concept written in a ministerial document, but largely coincides with real people: students, schools, teachers, parents, local areas.

And since the instance may also be accessible from the normal network, it is not strange to imagine that, once they have grown used to using the school’s free instance, “saving gigabytes”, many will continue using it even outside school hours.

Not because they are forced to, but because their social network is already there. Their conversations are already there. Their contacts, their groups, their habits are already there. After all, they spend hours and hours at school. It is the place where they spend most of their time.

This, in my opinion, is the difference between “we are guiding them” and “we are suffocating them”.

Because we know one thing perfectly well: suffocating young people pushes them towards illegal, or at least clandestine, solutions.

There is, however, one more danger.

How will the giants of the network react? Well, obviously. They will create shell companies offering “YoungVPN”, thanks to which teenagers will simply go back onto social media anyway. With one small, catastrophic additional detail: in this way, they will have taken total control of the traffic. Packet by packet. DNS request by DNS request. Total control, below the application layer, of the entire TCP/IP stack. And they would make a fortune from it.

Can they do it? Yes, they have the money. Yes, they have the bandwidth. Yes, their systems have the technical capacity to do it. And yes, they also have every interest in not losing an entire generation of users.

This is what I do not approve of in this way of proceeding.

First, schools should have been used as the alternative, putting schools in a position to become a social alternative as well: not “Facebook for homework”, not the umpteenth ministerial platform dead after three months, but a real space of digital sociality, federated, moderated, accessible, and free.

No. They do not.

Then they ban.

At that point, the ban shifts entirely onto the systems offered by schools. You are not simply saying “you can no longer go there”. You are saying: “you can no longer go there, because here there is a better place, a safer place, a more controllable place, a place more suited to your age”.

Instead, they are being suffocated. They are being told “you will not do this”, without opening equivalent spaces of sociality. The result will be that young people will end up on VPNs which will be, you will see, the offspring of the very same companies that produce social media, giving them even more data, even more traffic patterns, and even more control over what they do.

And at that point we will have achieved the masterpiece: banning social media in words, while handing over the entire generation to social media, from layer 3 to layer 7.

Congratulations.

Uriel Fanelli

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