La psicosi AI: quando l’entusiasmo diventa delirio collettivo
Negli ultimi mesi si è diffusa una convinzione quasi religiosa: l’intelligenza artificiale risolverà tutti i problemi, dal clima alla produttività, dal lavoro alla salute. Questo entusiasmo, però, sta sfociando in quello che molti osservatori definiscono psicosi AI, una sorta di allucinazione collettiva in cui intere aziende investono miliardi in progetti senza basi solide, spinti più dalla paura di rimanere indietro che da una reale valutazione dei rischi e dei benefici. Il tweet di Mitchell Hashimoto, che ha scatenato migliaia di reazioni nella community, cattura perfettamente questo sentimento: «Credo che ci siano intere aziende ora sotto psicosi AI».
La psicosi non è semplicemente un eccesso di ottimismo; è una distorsione della percezione che porta a decisioni irrazionali, a sovrastimare le capacità dei modelli e a sottovalutare gli impatti sociali, ambientali e di potere. In questo clima, le grandi corporation e i fondi di venture capital promuovono narrazioni dirompenti, mentre le criticità vengono ridotte a «problemi di scalabilità» o «questioni di etica da affrontare più tardi».
Da una prospettiva anarchica applicata alla tecnologia, è fondamentale chiedersi chi detiene il potere in questo scenario, chi ne subisce le conseguenze e quali alternative dal basso esistono per uscire dalla follia collettiva.
Chi ci guadagna: Big Tech, venture capital e il complesso militare-industriale
Il primo beneficiario della psicosi AI è indiscutibilmente l’oligopolio delle Big Tech. Google, Microsoft, Amazon e Meta hanno trasformato i loro bilanci in vere e proprie scommesse sull’AI generativa, lanciando prodotti come Gemini Advanced, Copilot X e Llama 3 con promesse di rivoluzionare ogni settore. Secondo un rapporto dell’AI Now Institute pubblicato a maggio 2026, gli investimenti in ricerca e sviluppo AI da parte di queste quattro aziende hanno superato i 120 miliardi di dollari nel solo anno fiscale 2025‑2026, un aumento del 78 % rispetto al 2024.
Questo flusso di capitale è alimentato anche dai fondi di venture capital, che hanno creato veri e propri «fondi AI psychosis». Solo nel primo trimestre 2026, i VC hanno destinato oltre 45 miliardi di dollari a startup che promettono «AGI entro il 2030» o «modelli fondamentali universali», spesso senza alcun prodotto funzionante o senza una chiara strada verso la redditività. La logica è semplice: più si parla di AI, più il valore delle azioni sale, indipendentemente dai risultati concreti.
Il complesso militare-industriale, inoltre, vede nell’AI una nuova frontiera di dominio. Il Pentagono ha aumentato il budget per progetti di AI militare del 62 % nel 2025, finanziando iniziative come il progetto «SkyNet‑2» per droni autonomi di combattimento e sistemi di targeting basati su reti neurali. Secondo un’inchiesta di Il Manifesto aprile 2026, oltre il 30 % dei finanziamenti pubblici statunitensi per ricerca AI è ora diretto a applicazioni belliche, con la giustificazione della «superiorità tecnologica» contro avversari stranieri.
In sintesi, la psicosi AI è un enorme trasferimento di ricchezza dal pubblico e dai lavoratori verso poche mani: aziende tecnologiche, investitori finanziari e apparati militari. Il guadagno non è misurato in benessere collettivo, ma in valore di mercato e capacità di controllo.
Chi ci perde: lavoratori, comunità e diritti digitali
Mentre le élite tecnologiche festeggiano i loro guadagni, le conseguenze della psicosi AI ricadono sui lavoratori e sulle comunità più vulnerabili. L’automazione spinta dall’entusiasmo per l’AI sta provocando licenziamenti di massa in settori che fino a poco tempo fa erano considerati al riparo dalla macchina: assistenza sanitaria, istruzione, servizi legali e persino creatività.
Uno studio del Censis pubblicato a febbraio 2026 ha rilevato che in Italia il 22 % delle imprese ha avviato processi di sostituzione del personale con sistemi basati su grandi modelli linguistici, spesso senza alcun piano di ricollocamento o formazione. I lavoratori colpiti descrivono una sensazione di «inutilità» e di essere ridotti a meri «data labelers» per addestrare i modelli che poi li sostituiranno.
Oltre al lavoro, la psicosi AI alimenta una sorveglianza senza precedenti. Le città intelligenti, promosse come soluzioni per la sostenibilità, stanno diventando reti di monitoraggio capillare: telecamere con riconoscimento facciale, sensori di comportamento e algoritmi di predictive policing. Secondo il Garante per la protezione dei dati personali, nel primo semestre 2026 sono state presentate oltre 1 200 segnalazioni di uso illegittimo di sistemi di riconoscimento biometrico in contesti pubblici, un aumento del 150 % rispetto allo stesso periodo del 2024.
I diritti digitali, già sotto attacco, vengono ulteriormente erosi. La proposta di legge europea sull’AI Act, sebbene presenti alcuni limiti, è stata indebolita dal lobbying delle Big Tech, che hanno ottenuto esenzioni per i «modelli di base» e per le applicazioni di «sicurezza nazionale». Il risultato è un quadro normativo che permette lo sviluppo di sistemi opachi, senza obbligo di trasparenza o di valutazione d’impatto sui diritti fondamentali.
Le comunità marginalizzate – migranti, persone con disabilità, attivisti – sono le prime a subire gli effetti discriminatori di questi sistemi. Algoritmi di scoring sociale, già sperimentati in alcune città lombarde, negano l’accesso a servizi essenziali sulla base di punteggi opachi, riproducendo e amplificando le disuguaglianze esistenti.
Alternative dal basso: software libero, reti decentralizzate e autogestione tecnologica
Di fronte alla psicosi AI, non mancano esperienze di resistenza e di costruzione di alternative dal basso. Il movimento del software libero, da sempre critico verso il controllo proprietario della tecnologia, sta rilanciando l’idea di modelli AI aperti, addestrabili da chiunque e soggetti a verifica collettiva.
Progetti come GPT‑NeoX‑IT, una versione italiana del modello GPT‑NeoX rilasciata sotto licenza AGPLv3 a marzo 2026, dimostrano che è possibile creare grandi modelli linguistici senza dipendere da infrastrutture proprietarie. Il modello è stato addestrato su un corpus di testi pubblici e su contributi di volontari, utilizzando risorse di calcolo fornite da cooperative di calcolo distribuito come ComputeCoop, una rete di nodi gestiti da collettivi universitari e centri sociali.
Parallelamente, le reti decentralizzate stanno guadagnando terreno come alternativa al modello centralizzato delle piattaforme. Iniziative come Mastodon AI e PixelFed AI integrano modelli di generazione di immagini e testo direttamente nei client federati, permettendo agli amministratori di istanza di scegliere quali modelli utilizzare e di applicare filtri etici a livello di comunità.
Un altro fronte importante è quello della sovranità tecnologica delle comunità. Esperienze di data cooperatives stanno emergendo in Emilia‑Romagna e in Toscana, dove cittadini, lavoratori e piccole imprese conferiscono volontariamente i propri dati a un trust gestito democraticamente, che poi li utilizza per addestrare modelli AI al servizio del bene comune, con clausole di uso limitato e di distribuzione equa dei benefici.
Queste pratiche mostrano che un’altra direzione è possibile: tecnologia sviluppata collettivamente, trasparente, orientata ai bisogni reali e non al profitto o al controllo militare. Richiedono però un cambiamento di paradigma: abbandonare la corsa all’AGI a tutti i costi e riconoscere che l’intelligenza, artificiale o meno, è un prodotto sociale, non una merce da monopolizzare.
Conclusioni: uscire dalla psicosi e riappropriarsi della tecnologia
La psicosi AI non è un fenomeno passeggero; è il sintomo di un sistema tecnologico che ha perso ogni ancoraggio democratico e che si nutre di paura, di hype e di promesse di potere assoluto. Per uscirne è necessario smascherare i meccanismi che la alimentano: la concentrazione di capitale nelle mani di poche corporation, il legame indissolubile tra Silicon Valley e il complesso militare‑industriale, e la narrativa che presenta l’AI come una forza naturale inevitabile.
Dal basso, però, stanno nascendo segnali di resistenza concreta: comunità che scelgono il software libero, reti che rifiutano il centralismo, cooperativi che riprendono il controllo dei propri dati. Queste esperienze non sono utopie; sono pratiche già operative, spesso finanziate da autofinanziamento o da piccoli bandi pubblici, che dimostrano che un’altra tecnologia è possibile.
L’invito è chiaro: smettere di seguire il delirio collettivo e iniziare a costruire, insieme, strumenti che servano alle persone, non al potere. Solo così potremo trasformare l’intelligenza artificiale da strumento di dominio in mezzo di emancipazione.