di Paolo Falconio * –
Il presente saggio analizza il ruolo dell’intelligenza artificiale (IA) come nuovo fattore strutturale della competizione geopolitica nel XXI secolo, evidenziando come essa sia divenuta un’infrastruttura critica per la sovranità statale e un moltiplicatore di potere economico, militare e normativo. L’elaborato esplora tre modelli globali di governance — statunitense, cinese ed europeo — mettendo in luce le profonde divergenze valoriali e istituzionali che li caratterizzano e la conseguente competizione per l’egemonia normativa. Viene inoltre approfondita la rivalità sino-americana, con particolare attenzione al controllo della filiera dei semiconduttori, alla militarizzazione dell’IA e ai rischi sistemici connessi all’automazione decisionale.
Una sezione specifica è dedicata alla posizione del mondo arabo, analizzato nella sua eterogeneità interna tra ambizioni modernizzatrici delle monarchie del Golfo, vincoli strutturali dei Paesi nordafricani e criticità dei contesti post-conflittuali. Il saggio discute inoltre l’espansione dell’autoritarismo digitale, le nuove forme di dipendenza tecnologica e le sfide emergenti per la sovranità epistemica degli Stati. Infine, viene esaminata la frammentazione della governance globale dell’IA e la crescente contraddizione tra il potenziale della tecnologia per la transizione ecologica e la sua significativa impronta energetica.
Pur offrendo una panoramica sistemica e interdisciplinare, alcuni temi — in particolare gli impatti socio-economici interni e le prospettive del Sud globale oltre l’area MENA — non sono stati approfonditi per ragioni di spazio, e saranno oggetto di futuri sviluppi analitici.
L’intelligenza artificiale (IA) si è affermata come uno dei principali vettori di trasformazione degli equilibri geopolitici contemporanei, trascendendo la sua dimensione meramente tecnologica per configurarsi come infrastruttura critica dello Stato e come risorsa strategica nella competizione internazionale. La capacità di sviluppare, controllare e implementare sistemi di IA avanzata determina oggi la posizione di un attore statale nella gerarchia del potere globale, in modo analogo a quanto storicamente rappresentato dal controllo delle risorse energetiche, delle vie commerciali o della capacità manifatturiera¹.
La specificità dell’IA rispetto ad altre tecnologie strategiche risiede nella sua natura pervasiva e dual-use: essa permea simultaneamente i settori civile, militare, economico e sociale, rendendo estremamente porosi i confini tra sicurezza nazionale, sviluppo economico e controllo sociale. Il dominio tecnologico nell’IA richiede il controllo di un ecosistema complesso e interdipendente: semiconduttori avanzati, architetture cloud, dataset massivi, competenze specialistiche e capacità computazionale. Questa catena del valore, altamente concentrata geograficamente e tecnicamente, genera nuove forme di dipendenza strategica e vulnerabilità sistemica per gli Stati che ne sono esclusi.
Modelli divergenti di governance dell’IA e competizione normativa globale.
La governance dell’intelligenza artificiale si articola attorno a tre paradigmi fondamentali che riflettono differenti concezioni del rapporto tra Stato, mercato, tecnologia e cittadino: il modello liberale-mercatista statunitense, il modello autoritario-centralizzato cinese e il modello regolatorio-garantista europeo. Questi approcci non costituiscono semplici varianti tecniche, ma incarnano visioni politiche e valoriali profondamente divergenti, dando origine a una competizione per l’egemonia normativa globale.
Il paradigma statunitense si fonda su un’architettura di governance caratterizzata da minima regolamentazione ex ante, forte dinamismo imprenditoriale e predominanza degli attori privati nella definizione degli standard tecnologici. Le grandi corporation tecnologiche della Silicon Valley — Google, Microsoft, Amazon, Meta, OpenAI — non operano semplicemente come imprese commerciali, ma fungono de facto da legislatori privati dell’ecosistema digitale globale, stabilendo protocolli tecnici, norme etiche e pratiche operative che vengono poi adottate su scala planetaria². Questo modello presenta significativi vantaggi in termini di velocità innovativa e capacità di attrarre talenti e capitali, ma solleva interrogativi cruciali circa la democraticità e la responsabilità di strutture di potere private che esercitano funzioni quasi-governative senza mandato elettorale né accountability democratica. La crescente consapevolezza di questi rischi ha generato, anche negli Stati Uniti, un dibattito sempre più serrato sulla necessità di introdurre forme di regolamentazione più robuste, come testimoniato dalle audizioni congressuali e dai progetti di legge settoriali in materia di privacy, antitrust e sicurezza algortimica. A tal proposito va segnalata Palantir. Questa azienda aggrega dati da fonti governative e clienti privati. Di fatto è in grado di creare un profilo personale per ogni singolo cittadino, la cui pericolosità è determinata da un algoritmo. Se questa profilazione attiene a pericoli concreti (come ad es. Rischio terrorismo) è un conto, ma se l’ algoritmo prevede un rischio anche per il pensiero critico? Allora ecco che il modello americano risulterebbe non così diverso dal sistema del Social Credit System cinese. Insomma il rischio che si vada verso un’algocrazia non è affatto remoto.
Il modello cinese rappresenta l’antitesi sistemica dell’approccio statunitense, articolandosi attorno a una pianificazione strategica centralizzata, un massiccio intervento statale nell’economia digitale e una stretta integrazione tra obiettivi di sviluppo tecnologico e imperativi di controllo politico. Il “New Generation Artificial Intelligence Development Plan” (2017) e i successivi piani quinquennali hanno esplicitamente identificato l’IA come tecnologia abilitante per la modernizzazione industriale, la superiorità militare e il rafforzamento della “stabilità sociale” (3). In questo paradigma, l’IA non è concepita come dominio autonomo di innovazione privata, ma come strumento di potere statale da indirizzare verso obiettivi politicamente definiti. Il Social Credit System, i sistemi di sorveglianza urbana basati su riconoscimento facciale e le piattaforme di controllo del discorso online rappresentano applicazioni emblematiche di questa visione, in cui l’ottimizzazione algoritmica si pone al servizio del mantenimento dell’ordine politico e del consenso verso il Partito-Stato. Questo approccio ha dimostrato notevole efficacia nell’accelerare l’adozione tecnologica e nel mobilitare risorse su larga scala, ma genera preoccupazioni internazionali circa l’esportazione di modelli autoritari di governance digitale verso Paesi terzi, in particolare attraverso le iniziative Belt and Road e Digital Silk Road.
Il paradigma europeo si distingue per un approccio incentrato sulla protezione preventiva dei diritti fondamentali, sulla trasparenza algoritmica e sulla responsabilità legale degli sviluppatori e utilizzatori di sistemi di IA. L’AI Act, adottato nel 2024 dopo un complesso negoziato tra istituzioni comunitarie e Stati membri, rappresenta il primo tentativo organico a livello internazionale di creare un framework normativo comprensivo, basato su una classificazione risk-based dei sistemi di IA e su obblighi differenziati in funzione del livello di rischio⁴. Questo modello esprime la tradizione giuridica europea del costituzionalismo sociale e della tutela preventiva, ma affronta la sfida cruciale di bilanciare protezione dei diritti e competitività economica. I critici sostengono che l’eccesso di regolamentazione possa scoraggiare l’innovazione e consolidare il ritardo europeo rispetto a Stati Uniti e Cina nello sviluppo di capacità native di IA, mentre i sostenitori argomentano che l’Europa possa trasformare il proprio vantaggio regolatorio in soft power globale, analogamente a quanto avvenuto con il GDPR, esportando standard normativi attraverso il “Brussels Effect”.
Questi tre modelli non coesistono pacificamente nello spazio globale, ma competono attivamente per l’adesione di Paesi terzi, generando dinamiche di frammentazione normativa e pressioni all’allineamento. Stati di medie dimensioni e economie emergenti si trovano sempre più spesso costretti a scelte di campo che trascendono la dimensione tecnica per assumere valenza geopolitica, dovendo selezionare non solo fornitori tecnologici ma anche pacchetti normativi e valoriali associati. Questa competizione per l’influenza normativa rappresenta una dimensione cruciale ma spesso sottovalutata della rivalità strategica contemporanea.
L’Open Source come quarto Modello: Democratizzazione o Illusione?
Tra il modello liberale-mercatista americano, quello autoritario-centralizzato cinese e quello regolatorio-garantista europeo, esiste uno spazio concettuale e pratico che non va trascurato: l’ecosistema open-source dell’IA. Questo non è un dettaglio tecnico marginale, ma potenzialmente un modello alternativo di governance tecnologica con implicazioni geopolitiche profonde.
Il movimento open-source nell’IA – incarnato da progetti come Hugging Face, Stability AI, BLOOM, LLaMA (nonostante le sue restrizioni iniziali), e innumerevoli modelli comunitari – si fonda su principi radicalmente diversi dai tre paradigmi dominanti:
Trasparenza radicale: il codice, le architetture, spesso anche i dataset e i pesi dei modelli sono pubblicamente accessibili e ispezionabili. Questo contrasta frontalmente con l’opacità delle Big Tech (che trattano i loro modelli come segreti commerciali) e con la segretezza dei progetti statali cinesi.
Accessibilità redistributiva: chiunque abbia le competenze e l’hardware può utilizzare, modificare, adattare questi modelli senza dipendere da vendor commerciali o autorizzazioni statali. Questo potenzialmente abbassa le barriere all’ingresso per Paesi, istituzioni, comunità che non possono permettersi licenze enterprise o non vogliono dipendere da fornitori strategicamente problematici.
Innovazione distribuita: migliaia di ricercatori, sviluppatori, attivisti in tutto il mondo contribuiscono simultaneamente al miglioramento dei modelli, creando una rete di conoscenza decentralizzata che nessun singolo attore controlla completamente.
Sovranità tecnologica dal basso: per Paesi del Sud globale o attori di medie dimensioni, l’open source offre una via potenziale verso capacità native di IA senza dover replicare l’intero stack tecnologico proprietario. Un Paese può prendere un modello open-source, adattarlo ai propri contesti linguistici e culturali, addestrarlo su dati locali, implementarlo secondo priorità nazionali – tutto questo con costi e dipendenze significativamente ridotti.
Tuttavia, sarebbe ingenuo idealizzare l’open source come soluzione universale. Le sue contraddizioni sono multiple e istruttive:
La stratificazione del controllo: anche nell’open source esistono gerarchie. Hugging Face è una corporation con investitori, governance interna, interessi commerciali. I grandi modelli open-source richiedono comunque risorse computazionali massicce per l’addestramento – risorse che solo pochi attori possono permettersi. Così, paradossalmente, l’”apertura” può mascherare nuove forme di concentrazione: il modello è aperto, ma chi ha addestrato il modello fondazionale controlla comunque l’architettura di base.
La dipendenza dall’hardware proprietario: puoi avere il modello open-source più avanzato del mondo, ma devi comunque eseguirlo su chip Nvidia, server AWS/Azure, infrastrutture cloud controllate dalle stesse Big Tech che l’open source vorrebbe aggirare. La libertà del software si scontra con la materialità dell’hardware. Questa è una contraddizione materiale fondamentale che nessun idealismo open-source può risolvere da solo.
L’ambiguità politica: l’open source può servire emancipazione ma anche oppressione. Un governo autoritario può prendere un modello open-source e utilizzarlo per sorveglianza di massa tanto facilmente quanto una ONG può utilizzarlo per monitorare violazioni dei diritti umani. La tecnologia è dual-use per definizione – l’apertura del codice non determina l’uso politico che ne viene fatto.
Il problema della sostenibilità: chi finanzia lo sviluppo open-source? Spesso sono le stesse Big Tech (Google sostiene TensorFlow, Meta ha rilasciato LLaMA) che lo utilizzano strategicamente per plasmare ecosistemi, attrarre talenti, prevenire lock-in regolatorio. Oppure sono istituzioni pubbliche con risorse limitate. La dipendenza finanziaria genera vulnerabilità: un progetto open-source può essere abbandonato, acquisito, reindirizzato secondo logiche che sfuggono alla comunità.
Nonostante queste contraddizioni, l’open source rappresenta una possibilità geopolitica reale per attori che non vogliono o non possono competere frontalmente con USA e Cina:
Per l’Europa, potrebbe essere un modo per superare il dilemma tra protezione dei diritti e ritardo tecnologico. Invece di cercare di creare “campioni europei” che competano con OpenAI e Google (strategia finora fallimentare), l’UE potrebbe investire massicciamente in infrastrutture open-source, creando beni comuni digitali accessibili globalmente ma governati secondo principi europei. Questo sarebbe coerente con la vocazione normativa europea e potrebbe generare soft power reale.
Per il mondo arabo e il Sud globale, l’open source potrebbe essere la via più realistica verso capacità tecnologiche genuine. Invece di dipendere da vendor occidentali o cinesi, Paesi come Marocco, Tunisia, Egitto potrebbero collaborare regionalmente per adattare modelli open-source alle lingue arabe (che sono notoriamente sottorappresentate nei modelli proprietari), ai contesti culturali locali, alle priorità di sviluppo specifiche. Questo richiederebbe investimenti in competenze e infrastrutture, ma sarebbe più sostenibile della competizione frontale.
Per movimenti sociali e società civile, l’open source offre strumenti di contrapotere. Quando le Big Tech censurano contenuti, quando i governi sorvegliano, quando gli algoritmi discriminano, avere accesso a modelli open-source significa poter costruire alternative, verificare claim, documentare abusi. È una forma di sovranità digitale popolare che non passa per lo Stato ma per comunità autoorganizzate.
Tuttavia, perché questa terza via sia realmente praticabile, servono politiche pubbliche deliberate: investimenti in infrastrutture computazionali pubbliche, formazione di competenze diffuse, framework legali che proteggano l’open source da appropriazione predatoria, cooperazione internazionale per standard aperti. L’open source da solo non è sufficiente – serve un progetto politico che lo sostenga e lo orienti verso finalità democratiche. Una via alternativa che si basa su una visione ottimistica, ma che andava esplorata.
La competizione strategica sino-americana: una nuova Guerra Fredda tecnologica?
La rivalità tra Stati Uniti e Cina per la supremazia nell’intelligenza artificiale costituisce l’asse portante della geopolitica tecnologica contemporanea, strutturando alleanze, definendo confini normativi e alimentando dinamiche di decoupling economico-tecnologico che ricordano, pur con significative differenze, la logica bipolare della Guerra Fredda. Tuttavia, a differenza del confronto novecentesco tra blocchi rigidamente separati, l’attuale competizione si svolge in un contesto di profonda interdipendenza economica e di catene del valore globali integrate, generando tensioni sistemiche tra logiche di sicurezza nazionale e imperativi di efficienza economica.
La dimensione dei semiconduttori rappresenta il terreno più critico di questa competizione. I chip avanzati — in particolare quelli prodotti con processi litografici a 7, 5 e 3 nanometri — costituiscono l’infrastruttura materiale indispensabile per l’addestramento e l’operatività di modelli di IA di frontiera (5). Il controllo di questa supply chain altamente concentrata e tecnicamente complessa è divenuto obiettivo strategico primario per entrambe le superpotenze. Gli Stati Uniti hanno progressivamente ampliato le restrizioni all’esportazione verso la Cina di semiconduttori avanzati, apparecchiature di produzione (in particolare i sistemi di litografia EUV della olandese ASML) e software di progettazione EDA, nel tentativo di rallentare l’avanzamento tecnologico cinese e preservare il vantaggio competitivo statunitense in domini critici come il supercalcolo e l’IA militare. La Cina, dal canto suo, ha lanciato investimenti massicci per raggiungere l’autosufficienza nella produzione di semiconduttori (“Made in China 2025”), pur incontrando ostacoli tecnici significativi particolarmente nei nodi tecnologici più avanzati. Questa competizione per il controllo della catena dei semiconduttori configura quello che alcuni analisti hanno definito il “nuovo petrolio” del XXI secolo, con implicazioni sistemiche per gli equilibri di potere globali.
La dimensione militare della competizione nell’IA solleva interrogativi ancora più inquietanti. La natura intrinsecamente dual-use dell’intelligenza artificiale — utilizzabile simultaneamente per applicazioni civili e militari — rende estremamente porosa la distinzione tra innovazione commerciale e vantaggio militare (6). Sistemi di IA applicati alla guerra autonoma, alla sorveglianza strategica, al comando e controllo, alla guerra cibernetica e all’analisi dell’intelligence modificano profondamente il carattere della competizione militare. La possibilità di sistemi d’arma autonomi capaci di identificare e ingaggiare obiettivi senza supervisione umana solleva dilemmi etici e strategici senza precedenti, erodendo principi consolidati del diritto bellico internazionale come la distinzione combattente/non-combattente e la proporzionalità dell’uso della forza. Il rischio di escalation involontaria derivante dall’interazione di sistemi automatizzati ad alta velocità è particolarmente preoccupante in scenari di crisi, dove la compressione dei tempi decisionali potrebbe generare dinamiche di “flash war” analoghe ai “flash crash” osservati nei mercati finanziari algoritmici.
Parallelamente alla militarizzazione dell’IA, emerge un filone di ricerca e pratica orientato all’utilizzo della tecnologia per la prevenzione dei conflitti e il peace-building. Sistemi di early warning basati su machine learning, analisi predittiva dei pattern di escalation, piattaforme di mediazione assistita da IA e strumenti di monitoraggio degli accordi di pace rappresentano applicazioni promettenti di “peace-tech”. Tuttavia, l’efficacia di questi strumenti è condizionata da un livello di cooperazione internazionale e trasparenza dei dati che appare sempre più difficile da realizzare nel contesto di crescente sfiducia tra potenze rivali. Il paradosso è che proprio nel momento in cui la tecnologia renderebbe possibili forme più sofisticate di diplomazia preventiva, il deterioramento delle relazioni internazionali ne ostacola non solo l’implementazione pratica, ma la loro stessa realizzazione.
Il mondo arabo nell’ecosistema globale dell’IA: tra ambizione modernizzatrice e vincoli strutturali.
Gli Stati arabi occupano una posizione peculiare e stratificata nella geopolitica dell’intelligenza artificiale, caratterizzata dalla coesistenza di ambizioni modernizzatrici, dipendenze tecnologiche strutturali e significative asimmetrie interne alla regione. La diversità di traiettorie tra monarchie del Golfo, Stati del Nord Africa e contesti post-conflittuali rende inappropriata ogni generalizzazione, richiedendo un’analisi differenziata dei percorsi nazionali di adozione e governance dell’IA.
Le monarchie del Golfo — in particolare Emirati Arabi Uniti, Arabia Saudita e Qatar — hanno elaborato strategie di lungo periodo che identificano nell’intelligenza artificiale un pilastro fondamentale della transizione post-petrolifera e della competitività economica futura (7). La UAE AI Strategy 2031 e la Saudi Vision 2030 non rappresentano semplici dichiarazioni programmatiche, ma si articolano in investimenti infrastrutturali massivi, partnership strategiche con leader tecnologici globali, politiche aggressive di attrazione di talenti e capitali, e tentativi di posizionamento come hub regionali per l’innovazione digitale. Gli Emirati hanno creato il primo Ministero dell’Intelligenza Artificiale al mondo (2017), sviluppato Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) come polo di eccellenza nella ricerca, e lanciato iniziative come il programma “AI for Good” per applicare l’IA a sfide di sviluppo sociale. L’Arabia Saudita ha investito pesantemente nella costruzione di NEOM, città smart integralmente progettata attorno a tecnologie di IA, e ha attratto investimenti significativi da parte di corporation tecnologiche globali interessate ad accedere al mercato regionale. Questi Paesi beneficiano di capacità fiscali straordinarie derivanti dalle rendite idrocarburiche, che consentono di finanziare trasformazioni tecnologiche ambiziose senza le consuete pressioni di bilancio.
Tuttavia, l’adozione dell’IA nelle monarchie del Golfo presenta anche problematiche significative. La dipendenza da fornitori tecnologici esterni — principalmente statunitensi e cinesi — genera vulnerabilità strategiche e limita l’autonomia decisionale in ambiti sensibili. La scarsa presenza di ecosistemi nativi di innovazione, la limitata profondità del capitale umano locale specializzato, e la persistente centralità di modelli economici rentier-based limitano la sostenibilità di lungo periodo delle strategie tecnologiche. Inoltre, l’utilizzo dell’IA per finalità di sorveglianza sociale e controllo politico solleva preoccupazioni circa la compatibilità tra modernizzazione tecnologica e persistenza di strutture autoritarie, suggerendo che l’adozione tecnologica non conduce automaticamente a trasformazioni democratizzanti ma può anzi consolidare forme di “autoritarismo digitale” tecnologicamente sofisticato⁹.
Gli Stati del Nord Africa — Marocco, Tunisia, Egitto, Algeria — presentano profili significativamente differenti, caratterizzati da risorse fiscali più limitate, contesti politici spesso instabili, e infrastrutture digitali meno sviluppate (8). In questi contesti, l’adozione dell’IA si concentra su applicazioni settoriali mirate: digitalizzazione dei servizi pubblici, ottimizzazione agricola attraverso precision farming, telemedicina per estendere l’accesso sanitario a zone rurali, e-government per migliorare l’efficienza amministrativa. Il Marocco ha sviluppato competenze significative nell’outsourcing di servizi digitali e sta tentando di posizionarsi come piattaforma tecnologica tra Europa e Africa. La Tunisia vanta una tradizione consolidata di formazione tecnica di qualità che ha generato una diaspora significativa di talenti nel settore tecnologico. L’Egitto, con la sua massa demografica e la sua posizione geostrategica, rappresenta un mercato potenzialmente significativo per l’adozione dell’IA.
Tuttavia, questi Paesi affrontano vincoli strutturali rilevanti: infrastrutture digitali inadeguate (limitata penetrazione della banda larga, copertura mobile incompleta nelle zone rurali), brain drain (emigrazione dei talenti tecnici verso mercati più remunerativi), instabilità politica che scoraggia investimenti di lungo periodo, carenze nel sistema educativo che limitano la formazione di competenze avanzate, e vincoli di bilancio che impediscono investimenti massivi in R&S. La dipendenza tecnologica si manifesta qui in forme ancora più acute, con l’adozione di soluzioni tecnologiche “chiavi in mano” fornite da attori esterni che offrono scarsi margini di personalizzazione e apprendimento locale.
I contesti post-conflittuali — Siria, Iraq, Yemen, Libia — rappresentano i casi più critici, dove l’IA è prevalentemente utilizzata in applicazioni militari e di sicurezza piuttosto che per lo sviluppo civile. In questi scenari, sistemi di sorveglianza basati su IA, analisi predittiva per operazioni antiterrorismo, e warfare automatizzato rappresentano le applicazioni predominanti, consolidando l’associazione tra tecnologia avanzata e controllo coercitivo. La frammentazione statale, la distruzione delle infrastrutture, la fuga di capitale umano e l’insicurezza permanente rendono estremamente difficile immaginare percorsi di sviluppo tecnologico inclusivo nel breve-medio periodo.
Autoritarismo digitale, sovranità tecnologica e le nuove asimmetrie di potere.
Una dimensione critica della geopolitica dell’IA nella regione araba e oltre riguarda l’espansione di forme di autoritarismo digitale abilitate dalla tecnologia (9). L’intelligenza artificiale fornisce a regimi autoritari strumenti di controllo sociale senza precedenti per efficacia, pervasività e capacità predittiva: sistemi di riconoscimento facciale per il monitoraggio degli spazi pubblici, analisi automatizzata delle comunicazioni digitali, credit scoring sociale, profilazione algoritmica di dissidenti e oppositori, manipolazione computazionale del discorso pubblico online.
Questi sistemi generano un “panopticon algoritmico” che modifica profondamente la dinamica tra Stato e società, alterando i calcoli di rischio dell’azione collettiva e dell’espressione dissenziente. La consapevolezza di essere potenzialmente sotto sorveglianza permanente induce forme di autocensura e conformismo che rendono meno necessario il ricorso alla repressione aperta, realizzando forme di “autoritarismo soft” tecnologicamente mediato. La Cina rappresenta il laboratorio più avanzato di queste pratiche, ma tecnologie e modelli organizzativi analoghi sono stati esportati o adottati in numerosi contesti arabi, africani e asiatici.
Questa diffusione dell’autoritarismo digitale si intreccia con questioni di sovranità tecnologica e dipendenza strategica. La quasi totalità degli Stati arabi dipende da fornitori esterni per l’infrastruttura critica di IA: cloud computing (dominato da Amazon Web Services, Microsoft Azure, Alibaba Cloud), modelli fondazionali di IA (controllati da OpenAI, Google, Anthropic, Baidu), semiconduttori (Taiwan, Corea del Sud, Stati Uniti), e competenze specialistiche. Questa dipendenza genera molteplici vulnerabilità: vulnerabilità tecniche (backdoors, interruzioni di servizio, obsolescenza programmata), vulnerabilità economiche (pricing power dei fornitori monopolistici), vulnerabilità strategiche (ricatto tecnologico, condizionalità politiche), e vulnerabilità epistemiche (bias algoritmici incorporati, inadeguatezza culturale dei sistemi addestrati su dataset non rappresentativi).
Il dibattito sulla sovranità digitale araba solleva interrogativi fondamentali: è possibile e desiderabile sviluppare capacità native di IA? Quali sono i costi e i benefici di strategie di indigenizzazione tecnologica? È preferibile specializzarsi in nicchie applicative piuttosto che tentare una competizione frontale con le superpotenze tecnologiche? Come bilanciare sovranità e interoperabilità globale? Le risposte a queste domande variano significativamente tra Paesi e riflettono diversi calcoli strategici su priorità nazionali, risorse disponibili e contesti geopolitici.
Ciononostante, l’IA offre anche opportunità significative per lo sviluppo sostenibile nella regione araba: gestione ottimizzata delle scarse risorse idriche attraverso precision agriculture e smart water management; efficientamento energetico e transizione verso rinnovabili tramite smart grids e sistemi predittivi; miglioramento della logistica nei cruciali nodi portuali strategici (Suez, Jebel Ali, Tangeri-Med); potenziamento dei sistemi sanitari attraverso telemedicina e diagnostica assistita da IA; personalizzazione educativa tramite adaptive learning systems. La sfida cruciale consiste nel creare condizioni istituzionali, normative e di governance che orientino l’adozione tecnologica verso finalità di sviluppo inclusivo piuttosto che di controllo autoritario.
La battaglia per la governance globale: chi scrive le regole dell’ecosistema digitale?
La questione fondamentale che attraversa la geopolitica dell’intelligenza artificiale riguarda i meccanismi, i principi e gli attori della governance globale: chi definisce quali applicazioni di IA sono legittime? Quali standard tecnici diventeranno globali?
Quali standard tecnici diventeranno globali? Quali principi etici governeranno lo sviluppo algoritmico? Come bilanciare innovazione e protezione dei diritti? Chi sarà responsabile quando i sistemi di IA producono danni?
Gli algoritmi non sono oggetti tecnici neutri ma incorporano scelte valoriali, presupposti epistemologici e interessi politici⁶. Il modo in cui un sistema di IA è progettato, addestrato e implementato riflette decisioni su quali obiettivi ottimizzare, quali dataset utilizzare, quali bias tollerare, quali trade-off accettare tra accuratezza ed equità. Queste scelte hanno conseguenze distributive profonde, determinando chi beneficia e chi è danneggiato dalla diffusione dell’IA.
La competizione normativa globale si articola quindi attorno alla capacità di imporre standard, norme e pratiche che riflettono preferenze e interessi particolari:
L’Europa propone un framework basato su diritti fondamentali, trasparenza, accountability e valutazione d’impatto ex ante, tentando di tradurre la tradizione costituzionale europea in architettura normativa globale (4). Il successo di questa strategia dipende dalla capacità di generare un “Brussels Effect” nell’IA analogo a quello prodotto dal GDPR, inducendo attori globali ad adottare standard europei per accedere al mercato comunitario.
Gli Stati Uniti mantengono un approccio frammentato e settoriale, con standard de facto stabiliti dalle pratiche delle Big Tech e graduale emergenza di regolamentazione statale e federale in aree specifiche (privacy, antitrust, content moderation) (2). La forza del modello statunitense risiede nell’innovazione continua e nella dominanza commerciale, che rende gli standard americani difficili da evitare anche per chi vorrebbe alternative.
La Cina promuove una visione che enfatizza sovranità statale, sicurezza nazionale, sviluppo coordinato e “valori socialisti”³, tentando di esportare questo modello attraverso partnership tecnologiche bilaterali, investimenti infrastrutturali (Digital Silk Road), e coalizioni in organizzazioni multilaterali.
Questa competizione si svolge in fori negoziali multipli: Nazioni Unite (con proposte per un trattato globale sull’IA), OCSE (che ha sviluppato Principles on AI), UNESCO (con raccomandazioni etiche), ITU (su standard tecnici), G7 e G20 (con dichiarazioni politiche), oltre a numerose iniziative regionali e settoriali. La frammentazione istituzionale riflette e amplifica i disaccordi sostanziali, rendendo estremamente difficile l’emergenza di un regime di governance veramente globale e vincolante.
Una dimensione cruciale ma spesso trascurata riguarda la rappresentanza del Sud globale in questi processi. La maggioranza dei Paesi non dispone delle capacità tecniche, diplomatiche e finanziarie per partecipare efficacemente ai complessi negoziati sulla governance dell’IA, rischiando di vedere imposti standard elaborati altrove senza adeguata considerazione delle proprie priorità, vulnerabilità e prospettive culturali.
La riflessione sulla dipendenza epistemica — importare IA significa importare i suoi bias, la sua visione del mondo — è uno degli aspetti meno discussi nella letteratura corrente eppure informa questo intero articolo. Dalla governance a sistemi indigeni, ma dipendenti. Questo deficit di rappresentanza solleva interrogativi fondamentali sulla legittimità democratica della governance globale dell’IA e sulla possibilità di costruire un ordine tecnologico genuinamente inclusivo.
IA e transizione ecologica: la contraddizione energetica dell’intelligenza artificiale.
Una dimensione sempre più rilevante della geopolitica dell’IA riguarda il suo impatto ambientale e le tensioni che genera rispetto agli obiettivi di sostenibilità climatica. Alla COP30 e in altri fori ambientali internazionali, l’intelligenza artificiale è emersa come oggetto di controversia tra chi la presenta come strumento indispensabile per la mitigazione climatica e chi evidenzia la sua crescente impronta ecologica (10).
L’IA come strumento di mitigazione climatica trova applicazione in numerosi ambiti: modellazione climatica avanzata per previsioni più accurate; ottimizzazione delle reti elettriche per integrare fonti rinnovabili intermittenti; precision agriculture per ridurre input chimici ed idrici; efficientamento logistico per minimizzare emissioni da trasporti; identificazione di pattern di deforestazione tramite analisi satellitare; progettazione di nuovi materiali per stoccaggio energetico o cattura del carbonio. Questi utilizzi hanno legittimato l’inserimento dell’IA nelle strategie climatiche nazionali e internazionali, con alcuni governi e organizzazioni che propongono di considerare l’investimento in IA come componente delle strategie net-zero.
Tuttavia, l’addestramento e l’operatività di modelli di IA avanzata comportano costi energetici e ambientali crescenti che sollevano interrogativi circa la sostenibilità della traiettoria tecnologica attuale. L’addestramento di un singolo large language model può consumare energia equivalente a quella utilizzata da centinaia di famiglie in un anno e generare emissioni di CO₂ paragonabili a quelle di diversi voli transatlantici¹⁰. I data center che ospitano sistemi di IA consumano quantità massicce di elettricità e acqua per il raffreddamento, con impatti significativi sulle reti elettriche locali e sulle risorse idriche, particolarmente problematici in regioni già sottoposte a stress idrico come il Medio Oriente e il Nord Africa.
La geografia dei data center sta così diventando una dimensione geopolitica rilevante, con Paesi ricchi di energia a basso costo (Islanda, Norvegia, Canada, alcuni Stati del Golfo) che si posizionano come potenziali hub per il cloud computing ad alta intensità energetica. Questa geografia interseca considerazioni di sovranità digitale, sicurezza dei dati, e giustizia climatica in modi complessi e talvolta contraddittori.
Il dibattito solleva questioni distributive cruciali: chi beneficia dell’IA e chi sopporta i suoi costi ambientali? È accettabile che l’accelerazione dell’IA nei Paesi sviluppati aggravi il burden energetico globale quando ampie popolazioni nel Sud globale mancano ancora di accesso elettrico di base? Come bilanciare le potenzialità dell’IA per la transizione ecologica con la sua impronta carbonica crescente? Questi interrogativi non hanno risposte tecniche semplici ma richiedono negoziazioni politiche su priorità, distribuzione di benefici e oneri, e modelli di sviluppo sostenibile.
Conclusioni: Verso quale ordine digitale globale?
La geopolitica dell’intelligenza artificiale costituisce uno dei principali ambiti di ridefinizione dell’ordine internazionale contemporaneo, con implicazioni che trascendono ampiamente la sfera tecnologica per investire la distribuzione del potere, la natura della sovranità statale, le modalità di esercizio del controllo sociale, la struttura delle economie, le dinamiche della competizione militare, e le prospettive della cooperazione globale.
La posta in gioco non riguarda semplicemente quale Paese svilupperà l’IA più avanzata o quale impresa dominerà i mercati digitali. La vera competizione concerne la capacità di definire l’architettura istituzionale, normativa e valoriale che governerà l’ecosistema digitale del XXI secolo: quali diritti saranno protetti e quali sacrificati? Quale bilanciamento tra sicurezza e libertà? Quale distribuzione di potere tra Stati, corporation e cittadini? Quale modello di sviluppo tecnologico — estrattivo o sostenibile, centralizzato o distribuito, proprietario o open-source?
Tre scenari alternativi appaiono possibili:
Frammentazione in sfere digitali separate (“splinternet”), con blocchi tecnologici rivali che operano secondo standard incompatibili, generando inefficienze economiche, barriere all’innovazione, e rischi di escalation da incomprensione reciproca.
Egemonia di un modello dominante (probabilmente sino-americano), imposto attraverso combinazioni di superiorità tecnologica, dipendenze infrastrutturali, e potere di mercato, con marginalizzazione delle preferenze di altri attori.
Governance multilaterale negoziata, fondata su compromessi tra modelli diversi, standard interoperabili, e meccanismi di accountability condivisi — scenario più desiderabile ma anche più difficile da realizzare data l’erosione della fiducia e delle istituzioni multilaterali.
Per il mondo arabo e per il Sud globale più ampiamente, la sfida cruciale consiste nell’evitare una mera subalternità tecnologica, sviluppando capacità di appropriazione critica e selettiva dell’IA che rispondano a priorità di sviluppo autodeterminate piuttosto che a logiche di mercato o sicurezza esterne. Questo richiede investimenti nell’educazione tecnica, nella ricerca applicata, nelle infrastrutture digitali, ma anche nello sviluppo di framework normativi autonomi che bilancino innovazione e diritti in modi culturalmente appropriati.
L’intelligenza artificiale non è destino tecnologico ineluttabile ma terreno di scelta politica collettiva. La direzione che prenderà dipenderà dalle decisioni, dai rapporti di forza, e dalle mobilitazioni sociali dei prossimi anni. In questa prospettiva, la geopolitica dell’IA non è semplicemente oggetto di analisi accademica ma arena di agency politica e di costruzione di futuri alternativi. Evitando la trappola del determinismo tecnologico, non è corretto dire che “l’IA cambierà il mondo”, ma piuttosto che diverse concezioni dell’IA stanno già plasmando mondi diversi, incarnando visioni politiche profondamente divergenti. Questo è un punto metodologico importante: la tecnologia non è neutrale, ma incorpora scelte valoriali e rapporti di potere.
Note:
1 – Nye, J. “Power and Interdependence in the Digital Age”. Foreign Affairs, 2019. Nye sviluppa qui il concetto di “cyber power” come nuova dimensione del potere statale, equiparabile storicamente al controllo di risorse strategiche tradizionali.
2 – Zuboff, S. The Age of Surveillance Capitalism. New York: PublicAffairs, 2019. Opera fondamentale che teorizza l’emergenza di un nuovo regime economico basato sull’appropriazione privata dell’esperienza umana trasformata in dati comportamentali.
3 – Creemers, R. “China’s Social Credit System: An Evolving Practice of Control”. SSRN, 2018. Analisi dettagliata dei meccanismi tecnici e politici del sistema di credito sociale cinese e delle sue implicazioni per la governance autoritaria.
4 – Veale, M., Borgesius, F.Z. “Demystifying the EU AI Act”. Computer Law Review, 2021. Esame critico del processo legislativo europeo e delle tensioni tra protezione dei diritti e competitività economica.
5 – Miller, C. Chip War: The Quest to Dominate the World’s Most Critical Technology. Scribner, 2022. Ricostruzione storica e analisi strategica della competizione globale per il controllo dell’industria dei semiconduttori.
6 – Allen, G., Chan, T. “Artificial Intelligence and National Security”. Harvard Belfer Center, 2017. Primo studio sistematico delle implicazioni dell’IA per la sicurezza nazionale e la competizione militare.
7 – Kanna, A. “The Gulf States and Technological Modernization”. Middle East Report, 2020. Analisi critica delle strategie di modernizzazione tecnologica delle monarchie del Golfo e delle loro contraddizioni strutturali.
8 – World Bank. MENA Tech Overview, 2023. Panoramica statistica e analitica dello stato dell’ecosistema tecnologico nella regione MENA.
9 – Human Rights Watch. “AI Surveillance in the Middle East”. Report 2021. Documentazione delle pratiche di sorveglianza digitale e delle loro conseguenze per i diritti umani nella regione.
10 – Strubell, E., Ganesh, A., McCallum, A. “Energy and Policy Considerations for Deep Learning”. ACL, 2019. Studio pionieristico sull’impronta carbonica dell’addestramento di modelli di machine learning e sulle sue implicazioni per la sostenibilità ambientale.
Bibliografia:
-Allen, G., Chan, T. Artificial Intelligence and National Security. Harvard Belfer Center, 2017.
-Creemers, R. “China’s Social Credit System: An Evolving Practice of Control”. SSRN, 2018.
-Human Rights Watch. AI Surveillance in the Middle East. HRW Report, 2021.
-Kanna, A. “The Gulf States and Technological Modernization”. Middle East Report, 2020.
-Miller, C. Chip War: The Quest to Dominate the World’s Most Critical Technology. Scribner, 2022.
-Nye, J. Do Morals Matter? Presidents and Foreign Policy. Oxford University Press, 2020.
-Strubell, E., Ganesh, A., McCallum, A. “Energy and Policy Considerations for Deep Learning”. ACL, 2019.
-Veale, M., Borgesius, F.Z. “Demystifying the EU AI Act”. Computer Law Review, 2021.
-World Bank. Middle East and North Africa Tech Landscape Report. 2023.
-Zuboff, S. The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. PublicAffairs, 2019.
* Member of the Honorary Governing Council and lecturer at the Society of International Studies (SEI).
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