AI, Structural Power and Governance Fragmentation: A Systematic Review and the Geopolitical AI Power Framework

Quando pensiamo all'intelligenza artificiale, la conversazione sembra spesso una corsa ad alta posta tra due giganti: gli Stati Uniti e la Cina. Sentiamo parlare di chi possiede i chip più veloci, i modelli software più potenti e gli ingegneri più brillanti. Questa visione spiega la competizione al vertice, ma tralascia ciò che accade a tutti gli altri. Ignora la realtà dei paesi che non stanno cercando di vincere la corsa, ma che vengono invece trascinati in un sistema che non hanno progettato. Queste nazioni si ritrovano dipendenti da strumenti digitali, regole e flussi di dati controllati da altri. Non si tratta solo di tecnologia; si tratta di uno spostamento silenzioso del potere. Alcuni paesi possiedono la capacità di stabilire le condizioni sotto le quali altri devono operare, mentre altri sono lasciati a seguire le regole. Questa dinamica sta rimodellando l'economia politica globale, creando una situazione in cui l'adozione di nuove tecnologie può accidentalmente intrappolare un paese in una posizione di dipendenza permanente.

Un nuovo studio di Alfredo Merlet, ricercatore presso l'Universidad de Sevilla, indaga esattamente come ciò avvenga. Il documento pone una domanda semplice ma profonda: come sta cambiando l'intelligenza artificiale l'equilibrio di potere tra le nazioni e perché il sistema per governare questa tecnologia si sta frammentando invece di convergere? Per trovare la risposta, l'autore non si è limitato a leggere alcuni articoli; ha condotto una revisione massiccia e sistematica della ricerca esistente. Ha cercato in due grandi database scientifici migliaia di record pubblicati tra il 2018 e il 2026. Dopo aver rimosso i duplicati e filtrato gli studi che non soddisfacevano i criteri, si è ritrovato con 330 opere rilevanti. Da questo ampio gruppo, ha selezionato un nucleo centrale di 49 studi da analizzare approfonditamente, esaminando come diversi esperti descrivano la relazione tra tecnologia, potere e controllo nazionale.

La revisione ha rivelato che la letteratura attuale è dispersa in cinque gruppi distinti, ma due di essi dominano la conversazione. Un gruppo si concentra sulla lotta per la "sovranità digitale", in particolare tra i paesi del Sud del mondo, ovvero le nazioni in via di sviluppo spesso lasciate ai margini della rivalità tra Stati Uniti e Cina. L'altro gruppo principale esamina la competizione normativa tra le grandi potenze, come gli Stati Uniti, la Cina e l'Unione Europea, mentre cercano di scrivere le proprie regole per il futuro. Tuttavia, lo studio ha rilevato che la questione di come i dati vengano estratti e utilizzati dalle grandi aziende è spesso trattata come un problema separato e scollegato. Merlet sostiene che questi elementi non possono essere compresi isolatamente. Per spiegare il quadro completo, l'autore propone un nuovo modello chiamato "Geopolitical AI Power Framework" (Quadro del Potere Geopolitico dell'IA). Questo framework collega tre forze rinforzanti che lavorano insieme per creare un sistema in cui la dipendenza diventa l'esito predefinito.

La prima forza è l'asimmetria del potere strutturale. Questa è l'idea che il potere derivi dal controllo delle fondamenta essenziali di un sistema, come l'infrastruttura fisica, le materie prime e le regole che le governano. Nel mondo dell'intelligenza artificiale, pochi attori controllano i chip avanzati, i massicci sistemi di cloud computing e le regole su come i dati si muovono. Poiché queste risorse sono molto difficili da replicare, i paesi che non le possiedono devono fare affidamento su chi le detiene. Non si tratta solo di acquistare un prodotto; si tratta di essere costretti a operare all'interno di una struttura progettata da qualcun altro. La seconda forza è la frammentazione tecnonazionalista. Man mano che i paesi si rendono conto di essere dipendenti, cercano di riprendere il controllo costruendo i propri muri. Approvano leggi per mantenere i dati entro i propri confini, vietano le piattaforme straniere e cercano di creare le proprie versioni della tecnologia. Sebbene questo sembri un passo verso l'indipendenza, lo studio suggerisce che in realtà peggiora il problema. Invece di un unico insieme di regole globali, il mondo si sta dividendo in diversi blocchi, ciascuno con i propri standard incompatibili. I paesi privi di una propria tecnologia sono quindi costretti a scegliere una parte, rimanendo ulteriormente incastrati in un sistema specifico.

La terza forza è le esternalità del capitalismo della sorveglianza. Questo termine descrive un modello di business in cui le aziende trasformano il comportamento umano e i dati personali in un prodotto per prevedere e influenzare le azioni future. Nel contesto dell'intelligenza artificiale, ciò significa che i flussi di dati dai paesi meno potenti verso quelli dominanti vengono utilizzati per addestrare proprio i modelli che quei paesi meno potenti dovranno poi utilizzare. Ciò crea un ciclo in cui gli attori dominanti diventano più intelligenti e potenti con ogni dato ricevuto, mentre gli altri diventano più dipendenti dagli strumenti costruiti con quei dati. Lo studio mostra che queste tre forze non accadono solo contemporaneamente; esse si alimentano a vicenda. Il potere strutturale permette a poche nazioni di stabilire le regole, il che causa la frammentazione degli altri paesi in blocchi concorrenti, il che a sua volta rende più difficile per chiunque sfuggire all'estrazione di dati che sostiene i detentori del potere originale.

La ricerca suggerisce che questo crei un "lock-in strutturale". Questa è una tendenza, non un destino immutabile, ma è una forza potente. Più un paese adotta strumenti di intelligenza artificiale stranieri senza costruire la propria capacità, più diventa difficile abbandonare quel sistema in seguito. Lo studio trova che, mentre le potenze dominanti sono impegnate a lottare per capire chi guidi, la vera storia sta accadendo nei livelli medi e inferiori dell'economia globale. Paesi in America Latina, Africa e Asia stanno adottando queste tecnologie ad alta velocità, spesso senza la capacità di auditarle o sostituirle. Si stanno legando a infrastrutture e modelli che non hanno progettato, e le decisioni prese oggi potrebbero fissare queste dipendenze per decenni. La revisione evidenzia che questo non è un incidente della storia, ma il risultato di come il sistema è attualmente progettato.

Nonostante questo scenario cupo, il documento non sostiene che la situazione sia senza speranza. L'autore suggerisce che i paesi semi-periferici — quelli che non sono superpotenze ma nemmeno le nazioni più povere — abbiano ancora una finestra di opportunità. Possono plasmare la propria posizione attraverso una negoziazione attenta, costruendo le proprie capacità tecniche e coordinandosi con i vicini per creare soluzioni regionali. Lo studio sottolinea che alcune nazioni stanno già cercando di costruire i propri percorsi, dimostrando che la dipendenza è una scelta che può essere gestita, anche se è difficile. Tuttavia, la finestra si sta chiudendo. Ogni volta che un governo o un'azienda adotta una soluzione straniera senza considerare il costo di uscita a lungo termine, la possibilità di costruire l'indipendenza si riduce.

I risultati di questa revisione servono da avvertimento e da guida. Suggeriscono che il dibattito sull'intelligenza artificiale debba andare oltre il semplice chi possiede i migliori chip o i modelli più grandi. La vera questione è chi controlla le condizioni sotto le quali la tecnologia viene utilizzata. Per un paese come il Cile, o qualsiasi nazione in una posizione simile, la domanda non riguarda più solo l'efficienza. Si tratta di chi possiede il modello, dove risiedono i dati e quanto costerebbe allontanarsi. Lo studio conclude che la governance globale dell'intelligenza artificiale si sta frammentando perché le tre forze del potere strutturale, della competizione normativa e dell'estrazione dei dati si stanno rinforzando a vicenda. A meno che non ci sia uno sforzo deliberato per cambiare questo ciclo, il mondo si sta muovendo verso un futuro in cui pochi attori stabiliscono le regole per tutti gli altri, e il resto è lasciato a doverle seguire. La ricerca offre una mappa chiara di come siamo arrivati qui, suggerendo che comprendere questi meccanismi è il primo passo per garantire che il futuro dell'intelligenza artificiale non diventi una trappola permanente per la maggior parte del mondo.