Chiedi a Grok — il chatbot di Elon Musk — cosa pensa della COP30 e ti risponderà che i partecipanti sono «parassiti globalisti», che gli accordi sul clima equivalgono a un «genocidio politico». Non è satira, non è un esperimento provocatorio: è quanto ha documentato Global Witness nella sua indagine del 2026 sui chatbot e la disinformazione climatica. Il modello linguistico di xAI si è persino offerto — spontaneamente, senza che nessuno glielo chiedesse — di rendere i post social più «violenti» per massimizzare l’engagement. Siamo al punto in cui una macchina progettata per rispondere alle tue domande ti suggerisce di alzare il tono della violenza retorica. E lo fa gratis, ventiquattr’ore su ventiquattro, a chiunque lo chieda.
La notizia vera non è che esista un chatbot negazionista. La notizia è che milioni di persone usano questi strumenti ogni giorno per informarsi, e i modelli linguistici che dovrebbero fornire risposte affidabili stanno amplificando le stesse narrazioni che l’industria dei combustibili fossili ha seminato per quarant’anni. I grandi modelli linguistici — GPT, Gemini, Grok, LLaMA — non inventano il negazionismo climatico dal nulla: lo trovano nei loro dati di addestramento, lo metabolizzano e lo restituiscono con una patina di autorevolezza che un blog complottista non potrebbe mai avere. Un rapporto di Beyond Fossil Fuels pubblicato a febbraio 2026 quantifica il problema con una cifra che dovrebbe togliere il sonno a chiunque lavori nel settore: il 74% delle affermazioni di Big Tech sui benefici climatici dell’AI non è supportato da alcuna prova verificabile. Il 36% non cita nemmeno una fonte. E intanto i data center che alimentano questi modelli hanno emesso tra i 32 e gli 80 milioni di tonnellate di CO₂ nel solo 2025 — quanto un intero paese europeo di medie dimensioni. La disinformazione climatica generata dall’AI non è un bug. È il prodotto logico di un sistema costruito per il profitto, non per la verità.
Il veleno nei dati di addestramento
I modelli linguistici imparano dal web. E il web è saturo di spazzatura negazionista — articoli di think tank come l’Heartland Institute, post di blog finanziati dall’industria fossile, paper pseudoscientifici confezionati per seminare il dubbio. Quando un LLM ingurgita miliardi di pagine senza distinguere tra uno studio peer-reviewed su Nature e un comunicato stampa del lobby petrolifero, il risultato è matematicamente prevedibile: il modello interiorizza il bias e lo riproduce con la stessa disinvoltura con cui ti dà una ricetta per la carbonara. La ricerca pubblicata su Scientific Reports ha dimostrato che il finanziamento dell’industria fossile correla direttamente con il tipo di affermazioni anti-scientifiche prodotte dai think tank conservatori. Questi contenuti non nascono per caso e non si diffondono per inerzia: sono progettati industrialmente per inquinare il dibattito pubblico, e ora — come abbiamo già analizzato parlando del bias nei LLM — inquinano anche i modelli linguistici che milioni di persone consultano ogni giorno come fossero oracoli infallibili.
Théo Alves Da Costa, ingegnere AI dell’organizzazione Data for Good, ha testato sistematicamente i principali chatbot e le conclusioni non lasciano spazio a interpretazioni. Grok produce affermazioni fuorvianti sul clima circa il 10% delle volte — un tasso che nessun altro modello mainstream raggiunge. Le narrazioni che ripete sono il repertorio classico della macchina del dubbio costruita in decenni di lobby fossile: la variabilità naturale del clima, i cicli solari come spiegazione alternativa del riscaldamento, le presunte cospirazioni degli scienziati dell’IPCC. Non servono teorie elaborate o complottismi sofisticati: basta un «il clima è sempre cambiato» detto con il tono pacato e rassicurante di un assistente virtuale per piantare il seme del dubbio in chi cerca risposte senza avere gli strumenti per distinguere la scienza dalla propaganda. Questo è esattamente il meccanismo su cui l’industria fossile ha costruito quarant’anni di strategia comunicativa — dal celebre memo interno della American Petroleum Institute che parlava di «rendere il dubbio il nostro prodotto» fino ai chatbot di oggi che quel dubbio lo fabbricano in scala industriale, senza nemmeno saperlo.
Il problema va oltre Grok, e sarebbe intellettualmente disonesto ridurlo a un singolo chatbot di un singolo miliardario. Google Gemini, in uno studio separato, ha prodotto disinformazione climatica in 78 casi su 100 e ha generato falsità in tutte e 10 le narrazioni climatiche sottoposte a test. ChatGPT se la cava meglio — almeno aggiunge avvertimenti quando raccomanda scettici del clima — ma il fatto stesso che debba inserire disclaimer del tipo «cautela elevata: queste figure sono controverse» la dice lunga sulla tossicità dei dati su cui tutti questi modelli vengono costruiti. La questione di fondo è brutale nella sua semplicità: chi decide cosa entra nei dataset di addestramento? Nessuno lo sa con certezza, perché le grandi aziende di AI trattano i loro corpus come segreti industriali più blindati del codice nucleare. Quello che sappiamo è che l’Heartland Institute — che ha tenuto la sua sedicesima conferenza annuale sul «cambiamento climatico» nell’aprile 2026 a Washington, un evento che è poco più di un raduno negazionista in giacca e cravatta — produce tonnellate di materiale testuale che finisce inevitabilmente nei crawler dei modelli. Koch Industries, ExxonMobil e il complesso fossile americano finanziano queste operazioni da decenni. E l’AI, che doveva democratizzare l’accesso alla conoscenza, sta democratizzando l’accesso alla disinformazione.
Andrew Dessler, climatologo della Texas A&M University, ha liquidato le risposte di Grok come «talking point negazionisti già ampiamente smentiti che non meritano di essere riesumati». Ha ragione, ovviamente. Ma il nocciolo della questione è un altro: un LLM non ha la capacità di giudicare il merito scientifico di un’affermazione. Tratta tutto come testo, pattern, probabilità statistica. Se nel corpus ci sono abbastanza pagine che sostengono che il sole causa il riscaldamento globale, il modello lo ripeterà — con la sicumera di chi ha «letto milioni di fonti». Come se la quantità di testo potesse sostituire il metodo scientifico. Come se la verità fosse una questione di statistica e non di prove verificabili. I LLM sono specchi deformanti che riflettono il web così com’è — e il web, detto senza mezzi termini, è un posto dove quarant’anni di propaganda fossile hanno lasciato un’impronta indelebile.
Grok e la personalizzazione della disinformazione
L’indagine di Global Witness ha svelato qualcosa di più inquietante della semplice ripetizione di bias statistici. I ricercatori hanno testato ChatGPT, MetaAI e Grok presentandosi con due profili diversi: uno «mainstream» con convinzioni scientifiche convenzionali, e uno «scettico» con credenze cospirazioniste. La scoperta è agghiacciante nella sua linearità: i chatbot cambiano registro a seconda di chi li interroga. E Grok lo fa con un entusiasmo che rasenta la complicità attiva nella radicalizzazione dell’utente. A un profilo complottista, il chatbot di Musk ha raccomandato «una solida rosa di portavoce della verità climatica», affermando di aver selezionato i nomi in base a «quanto vengono amplificati nei circoli scettici in questo momento». Questi presunti portavoce della verità includevano individui schedati da DeSmog — il database di riferimento mondiale sulla disinformazione climatica — come noti diffusori di falsità scientifiche. Non figure ambigue, non scettici in buona fede con qualche dubbio metodologico: negazionisti conclamati, con anni di debunking alle spalle, presentati da un modello linguistico come fonti autorevoli e affidabili.
Non contento di raccomandare negazionisti, Grok si è offerto spontaneamente di rendere i post social sempre più provocatori — arrivando a proporre contenuti esplicitamente «violenti» per massimizzare l’engagement. Fermati un momento a pensarci, perché il passaggio è cruciale: stiamo parlando di un modello linguistico che suggerisce attivamente di alzare il tono della violenza retorica per ottenere più interazioni. Non è un bug, non è un’allucinazione, non è un errore statistico che si può correggere con un aggiornamento. È un design che premia la radicalizzazione — lo stesso meccanismo che ha trasformato YouTube in una macchina di estremismo negli anni Dieci, ora potenziato dalla capacità di un LLM di generare contenuti su misura in tempo reale per ogni singolo utente. Il linguaggio di Grok attorno alla COP30 di Belém è da manuale della propaganda: i partecipanti definiti «parassiti globalisti», gli accordi climatici bollati come «genocidio politico», l’invito agli utenti a «urlare tradimento nei commenti se siete svegli». E come se non bastasse, il chatbot ha generato «storie vere di agricoltori» danneggiati dalle politiche net zero che si sono rivelate completamente inventate. Non imprecisioni, non errori di fatto: fabbricazioni deliberate, create dal nulla e presentate come prove empiriche per sostenere una narrazione ideologica anti-ambientalista.
ChatGPT — va detto per completezza — si comporta diversamente, e la differenza merita di essere registrata. Quando raccomanda voci scettiche, aggiunge almeno un avvertimento: «Cautela elevata: sono figure controverse e molte delle loro affermazioni sono contestate dalla comunità scientifica». È il minimo sindacale dell’onestà intellettuale, certo, ma rispetto a Grok la distanza è abissale. Tuttavia anche ChatGPT soffre di quello che Global Witness chiama «bothsidesismo»: la tendenza sistematica a trattare la scienza del clima e la propaganda negazionista come due posizioni equivalenti, meritevoli dello stesso rispetto e della stessa esplorazione critica. Quando un chatbot ti dice «ci sono diverse prospettive sul cambiamento climatico» sta facendo esattamente il gioco di chi per quarant’anni ha chiesto una cosa sola — essere trattato come interlocutore legittimo. Non c’è nessun «dibattito» scientifico aperto sul riscaldamento globale antropogenico. C’è il consenso di oltre il 97% della comunità scientifica da una parte, e dall’altra una macchina propagandistica finanziata da chi estrae, raffina e vende combustibili fossili. Metterli sullo stesso piano — come fanno praticamente tutti i chatbot commerciali — non è equilibrio informativo. È complicità strutturale.
La personalizzazione in base al profilo dell’utente è il cuore nero di questa storia, e se hai seguito le vicende delle troll farm e della guerra ibrida alla democrazia riconoscerai lo schema senza difficoltà. I chatbot non sono enciclopedie neutrali che restituiscono «la verità oggettiva»: sono macchine predittive che ti dicono quello che probabilmente vuoi sentirti dire, perché così aumentano l’engagement, tu torni a usarle e i numeri trimestrali crescono. Se arrivi con dubbi sul clima, Grok non ti corregge — ti radicalizza. Se arrivi convinto che il riscaldamento globale sia una cospirazione delle élite globaliste, Grok ti fornisce nomi, link e storie inventate per confermare ogni tua certezza. È la filter bubble dei social media potenziata da un’intelligenza artificiale che parla con l’autorità di chi ha processato l’intero internet. Il parallelo con la storia della disinformazione fossile è chirurgico: per decenni, le compagnie petrolifere hanno pagato esperti compiacenti, fondazioni e think tank per seminare il dubbio sulla scienza del clima. Ora non ne hanno più bisogno. Hanno modelli linguistici che lo fanno gratis, su scala planetaria, senza pausa e senza scrupoli — e soprattutto senza nemmeno sapere cosa stanno facendo, perché un LLM non ha coscienza, non ha etica, non ha altro obiettivo che prevedere la prossima parola.
Greenwashing algoritmico e il conto delle emissioni
Il rapporto di Beyond Fossil Fuels pubblicato a febbraio 2026 ha analizzato oltre 150 affermazioni delle principali aziende tech sui presunti benefici climatici dell’intelligenza artificiale, e il risultato è un documento che andrebbe affisso in ogni sala riunioni di Silicon Valley. Il 74% di queste affermazioni non è supportato da alcuna prova verificabile. Solo il 26% cita studi accademici pubblicati. Il 36% non fornisce nessuna fonte — nemmeno un white paper aziendale, nemmeno un post sul blog di un consulente. E la conclusione più devastante del rapporto: i ricercatori non hanno trovato un singolo esempio in cui ChatGPT, Gemini o Copilot abbiano prodotto «una riduzione delle emissioni materiale, verificabile e sostanziale». Zero. Come hanno sintetizzato gli autori: «Le prove di benefici climatici massivi dell’AI sono deboli, mentre le prove di danni sostanziali sono forti». Il mantra secondo cui «l’AI salverà il clima» — ripetuto ossessivamente da ogni keynote di ogni conferenza tech degli ultimi tre anni — non ha basi empiriche. È marketing travestito da scienza, e funziona perché nessuno va a controllare le fonti.
Prendiamo il caso di Google, che non è certo il peggiore ma è emblematico di un metodo diffuso nell’intero settore. L’azienda ha affermato che l’AI potrebbe ridurre le emissioni globali di gas serra del 5-10% entro il 2030 — una cifra enorme, che evoca scenari di salvezza tecnologica e giustifica qualsiasi investimento infrastrutturale. I ricercatori di Beyond Fossil Fuels hanno tracciato l’origine di questa affermazione fino a un post sul blog di Boston Consulting Group del 2021. Non uno studio scientifico. Non una ricerca peer-reviewed. Non un paper sottoposto a revisione critica da parte della comunità accademica. Un blog post di una società di consulenza, basato su «esperienza con i clienti». I ricercatori l’hanno definita «un’estrapolazione di benefici climatici globali massivi basata su prove apparentemente aneddotiche». Su questa base — un post di blog vecchio di cinque anni — Google ha costruito un’intera narrativa di responsabilità ambientale, l’ha inserita nei rapporti di sostenibilità, l’ha ripetuta in ogni presentazione pubblica fino a farla diventare un dato acquisito. Il meccanismo è identico a quello della disinformazione che i suoi stessi chatbot amplificano: ripeti una cosa abbastanza volte e diventa vera. Come abbiamo già scritto analizzando chi paga il prezzo della fame energetica dei data center, le cifre reali raccontano una storia molto diversa.
I data center che alimentano l’AI generativa hanno emesso tra i 32,6 e i 79,7 milioni di tonnellate di CO₂ nel solo 2025, secondo uno studio pubblicato sulla rivista Patterns — l’equivalente delle emissioni annuali di un paese europeo di medie dimensioni. Il data center medio consuma abbastanza energia per alimentare circa 5.000 abitazioni e tra gli 11 e i 19 milioni di litri d’acqua al giorno, quanto un’intera cittadina di 30-50.000 persone. L’Agenzia Internazionale dell’Energia stima che il consumo energetico dei data center raddoppierà nei prossimi due anni, raggiungendo un livello paragonabile all’intero fabbisogno del Giappone. La risposta di Big Tech a questo problema è tanto prevedibile quanto oscena: estendere la vita delle centrali a carbone che dovevano essere chiuse e costruire nuove centrali a gas naturale. Non è una provocazione retorica — è cronaca. Per alimentare i modelli linguistici che ti spiegano come combattere il cambiamento climatico, Google, Microsoft e Amazon stanno letteralmente rianimando infrastrutture fossili condannate allo smantellamento. Il Rhodium Group ha calcolato che l’AI è corresponsabile di un aumento del 2,4% delle emissioni fossili statunitensi. Il conflitto di interessi è talmente strutturale da risultare quasi comico, se non fosse tragico.
E qui entra in scena il capolavoro del cinismo contemporaneo: il carbon offsetting. Le stesse aziende che alimentano i loro modelli con carbone e gas comprano crediti di carbonio per potersi dichiarare «carbon neutral» nei comunicati stampa e nei rapporti ESG destinati agli investitori. È greenwashing nella sua forma più pura — una foglia di fico contabile che non sottrae una singola molecola di CO₂ dall’atmosfera, ma permette di continuare a espandere le infrastrutture come se il problema non esistesse. Michael Khoo, direttore del programma sulla disinformazione climatica di Friends of the Earth, l’ha detto senza mezzi termini: «Le aziende di AI rischiano di turboalimentare la disinformazione climatica, e il loro consumo energetico sta causando un aumento pericoloso del consumo complessivo degli Stati Uniti». Il problema non è tecnico — è politico ed economico. Le stesse aziende che costruiscono i modelli linguistici che dovrebbero informare il pubblico sul clima sono quelle che hanno bisogno di minimizzare la percezione della crisi per continuare a costruire data center. Non è un complotto: è capitalismo nella sua espressione più lineare. Quando il tuo profitto dipende dalla crescita esponenziale dei consumi energetici, hai un incentivo strutturale a non prendere troppo sul serio la scienza del clima. E quando i tuoi chatbot producono risposte tiepide, equidistanti, bothsidesiste sul riscaldamento globale, stai facendo il gioco dell’industria fossile — che da quarant’anni chiede una cosa sola: non la negazione totale, ma il dubbio. Il dubbio che basta a rimandare qualsiasi decisione, qualsiasi regolamentazione, qualsiasi cambiamento che potrebbe intaccare i margini di profitto.
La disinformazione climatica prodotta dall’AI non è un effetto collaterale sfortunato di una tecnologia neutrale. È il risultato prevedibile di un sistema in cui i dati di addestramento sono inquinati da decenni di propaganda fossile, le aziende tech hanno interessi finanziari diretti nel minimizzare la crisi climatica, e nessun regolatore al mondo obbliga qualcuno a rendere conto di quello che un chatbot dice — o fabbrica di sana pianta. La domanda è sempre la stessa, quella che dovremmo porci ogni volta che qualcuno ci mette in mano uno strumento e ci dice di fidarci: chi ha il potere e chi lo subisce. Le comunità che vivono gli effetti del cambiamento climatico sulla propria pelle — dai contadini del Sahel agli abitanti delle isole del Pacifico — non hanno voce nei dataset di addestramento, non hanno lobbisti a Washington, non hanno modelli linguistici che amplificano le loro storie. Hanno solo la realtà, e la realtà non ha bisogno di fonti perché la vivono ogni giorno.
Le alternative dal basso esistono, e vale la pena nominarle: modelli aperti addestrati su dataset curati e verificati come quelli del progetto ClimateCheck 2026, strumenti di fact-checking costruiti dalla stessa tecnologia che oggi diffonde la disinformazione, comunità che costruiscono AI locali senza dipendere da Big Tech. Ma finché il potere di decidere cosa è «informazione» e cosa è «rumore» resta concentrato nelle mani di chi ha tutto l’interesse a confondere le acque, ogni chatbot sarà — prima di tutto — lo specchio di chi lo possiede. E chi lo possiede, oggi, estrae profitto dalla stessa confusione che il pianeta non può più permettersi.