Un nuovo studio scientifico auspica il dimezzamento della popolazione mondiale – dagli 8 miliardi stimati attuali, ai 4 miliardi entro l’anno 2200 – per soddisfare le esigenze della sostenibilità. Ne parliamo con Davide Rossi
L'articolo “Ridurre la popolazione mondiale a 4 miliardi entro il 2200”. Nuovo studio sulla sostenibilità proviene da Visione TV.
La corsa ai componenti tecnologici rende l'hardware sempre più prezioso e i furti diventano un business per gruppi criminali organizzati.
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Intelligenza artificiale sempre più potente e biologia sintetica in rapida evoluzione. Sono i progressi che promettono di accelerare la scoperta di nuovi farmaci, migliorare la diagnostica e rendere più rapida la risposta alle emergenze sanitarie. Ma che stanno anche modificando il perimetro dei rischi biologici, abbassando alcune delle barriere tecniche che finora separavano la progettazione digitale dalla sperimentazione in laboratorio.
Per trasformare una sequenza digitale in un agente biologico funzionante servono ancora competenze specialistiche, infrastrutture, materiali e numerosi passaggi sperimentali. Non bisogna, dunque, immaginare che un chatbot possa improvvisamente progettare un patogeno pandemico pronto all’uso. È però la direzione di marcia a richiedere attenzione, poiché strumenti sempre più avanzati possono rendere accessibili capacità che fino a pochi anni fa erano appannaggio di gruppi di ricerca molto specializzati.
Un segnale dell’evoluzione delle capacità arriva anche dai test utilizzati per valutare i modelli più avanzati. Un nuovo rapporto della Rand Corporation, basato sull’analisi di oltre ottomila quesiti sottoposti a 45 modelli di frontiera, rileva che nei test biologici dual use sviluppati da SecureBio i sistemi migliori raggiungono prestazioni comparabili a quelle dei migliori esperti coinvolti nella valutazione, mostrando progressi anche nella capacità di diagnosticare errori e risolvere problemi complessi. La stessa Rand invita però alla cautela: questi risultati non dimostrano che le capacità misurate nei test possano essere automaticamente tradotte in attività di laboratorio.
Anche sul fronte delle protezioni restano diversi limiti. Un secondo studio della Rand ha testato alcune barriere inserite direttamente nei software di biologia computazionale, utilizzati per attività come la progettazione di proteine o la previsione di mutazioni virali capaci di sfuggire alla risposta immunitaria. L’obiettivo era verificare se queste protezioni riuscissero a impedire agli agenti di intelligenza artificiale di utilizzare i programmi o di guidare un utente nel loro impiego. Nessuna delle soluzioni analizzate si è dimostrata pienamente affidabile.
Cosa succede, dunque, quando invece la capacità computazionale incontra il laboratorio? Lo studio recentemente pubblicato su Science, nel quale ricercatori di Stanford e dell’Arc Institute hanno utilizzato modelli di intelligenza artificiale per progettare nuovi batteriofagi, offre un esempio di questa evoluzione. E sebbene non dimostri che l’AI sappia costruire un virus pandemico, dimostra che l’intelligenza artificiale può già contribuire alla progettazione di genomi virali completi che, una volta sintetizzati e testati in laboratorio, risultano biologicamente funzionanti. È qualcosa di più circoscritto, ma sicuramente rilevante.
Francesco Branda, professore e ricercatore presso l’Unità di statistica medica ed epidemiologia del Campus Bio-Medico di Roma, aveva sottolineato su Formiche.net come la macchina agisca in questi processi più da architetto che da creatore autonomo. Il salto, tuttavia, resta significativo perché una parte della progettazione biologica può diventare più rapida, scalabile e accessibile. “Questo cambia radicalmente il nostro approccio alla biologia sintetica: non più soltanto leggere e correggere il Dna, ma scriverlo da zero con un partner computazionale capace di esplorare spazi di possibilità per noi troppo vasti, combinando frammenti evolutivi con una logica che sfida la nostra intuizione”.
In questa compressione delle distanze si inserisce necessariamente il tema della sicurezza. “L’intelligenza artificiale sta comprimendo la distanza tra curare una malattia e costruirne una. È una frontiera straordinaria per la medicina, ma senza governance e responsabilità chiare diventa un rischio sistemico”, sottolinea Federica Onori, deputata e rappresentante speciale dell’Assemblea parlamentare dell’Osce per l’intelligenza artificiale, sentita da Healthcare Policy. Un rischio che non riguarda soltanto l’eventuale uso intenzionale delle nuove tecnologie, ma anche la capacità dei sistemi sanitari di riconoscere e contenere rapidamente una nuova minaccia biologica. “Dopo il Covid non possiamo permetterci di farci trovare di nuovo impreparati”, aggiunge Onori.
La questione della preparedness torna così centrale, poiché, se la capacità di progettare sistemi biologici accelera, deve crescere con la stessa velocità anche quella di individuarle e sviluppare contromisure. Da questo punto di vista la stessa intelligenza artificiale che amplia il rischio può diventare parte della risposta.
Google DeepMind ha recentemente annunciato l’avvio di un programma dedicato alla bioresilienza, con strumenti rivolti alla prevenzione, al rilevamento e alla risposta alle minacce biologiche. OpenAI ha lanciato lo scorso maggio Rosalind Biodefense, iniziativa costruita attorno al principio della “defensive acceleration”: utilizzare modelli avanzati per rafforzare sorveglianza, diagnostica, preparedness e sviluppo di contromisure. Il principio comune su cui si fondano è che la sicurezza non possa dipendere esclusivamente dal limitare le capacità dei sistemi, ma debba anche aumentare la velocità e la qualità della risposta.
E se nell’Annual threat assessment 2026, la comunità di intelligence statunitense avverte che i progressi nelle biotecnologie dual use – dalla bioinformatica alla biologia sintetica, fino alle nanotecnologie e al genome editing – potrebbero generare nuove minacce biologiche o aumentare il rischio di incidenti con rilascio involontario di patogeni, la convergenza tra intelligenza artificiale e biotecnologie non può che rientrare sempre più anche nelle valutazioni di sicurezza nazionale. Nello stesso rapporto, Washington valuta che alcuni attori statali mantengano probabilmente conoscenze e capacità per produrre e impiegare patogeni e tossine biologiche tradizionali e segnala, in particolare, che Pyongyang continuerebbe a perseguire lo sviluppo di patogeni altamente infettivi o contagiosi.
Più aumenta la possibilità di progettare, più diventa importante controllare i passaggi che permettono a una sequenza digitale di diventare materiale biologico, e anche l’Europa comincia a costruire una risposta a questa convergenza. L’AI Act inserisce tra i rischi sistemici dei modelli più avanzati anche la possibilità di abbassare le barriere allo sviluppo di armi chimiche o biologiche. La proposta di European biotech act va nella stessa direzione, introducendo un’attenzione specifica al rischio biologico associato all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle applicazioni biotech. Ma l’architettura regolatoria presenta ancora dei punti ciechi.
“L’AI Act riconosce i rischi per la salute pubblica tra gli esempi di ‘rischio sistemico’ associati ai modelli di intelligenza artificiale per finalità generali. Tuttavia, la soglia prevista dal regolamento per identificare questo rischio dipende oggi in larga misura dalla potenza di calcolo impiegata per l’addestramento del modello, misurata in floating point operations”, osserva Malwina Wójcik-Suffia, research fellow e co-coordinatrice della linea di ricerca AI & Health presso l’Information society law centre, parlando con Healthcare Policy. Un criterio che, secondo la ricercatrice, potrebbe non essere sufficiente a seguire l’evoluzione della tecnologia: “È un limite sia di fronte alla rapida evoluzione delle capacità dei modelli, sia perché anche modelli più piccoli ma maggiormente specializzati potrebbero generare rischi analoghi”. “La forte attenzione regolatoria riservata ai fornitori dei modelli di IA per finalità generali, a fronte di obblighi comparativamente più limitati per i fornitori dei sistemi che li utilizzano (ovvero chi li integra in sistemi e applicazioni specifiche, ndr), solleva interrogativi sui rischi che possono emergere a livello di sistema”, ha aggiunto.
La questione, alla fine, è abbastanza concreta: di fronte a capacità nuove sono richiesti strumenti nuovi per valutarne e contenerne i rischi, ma anche per sfruttarne le opportunità. Senza trasformare ogni avanzamento in una minaccia, ma senza nemmeno aspettare la prossima emergenza per accorgersi che controlli e sistemi di risposta sono rimasti indietro.
L’intelligenza artificiale sta entrando nelle aziende con una velocità che non ha precedenti, ma la sua diffusione sta facendo emergere una realtà che molti responsabili della sicurezza stanno iniziando a sperimentare direttamente: i tradizionali strumenti di difesa non sono stati progettati per proteggere sistemi che ragionano attraverso il linguaggio naturale. Firewall, Web Application Firewall e […]
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Immagine in evidenza rielaborata con intelligenza artificiale (ChatGPT)
L’applicazione dell’intelligenza artificiale nella cybersicurezza genera, da sempre, sentimenti contrastanti. Le potenzialità dell’AI rappresentano, da una parte, un’opportunità per migliorare il livello di automazione nelle attività di rilevamento e risposta agli attacchi dei criminali informatici. L’altra faccia della medaglia è rappresentata dalla possibilità che gli stessi cybercriminali ne sfruttino le capacità per aumentare l’efficacia degli attacchi.
È qualcosa che sta già accadendo e che viene messo nero su bianco, per esempio, nel Global Threat Report 2026 di CrowdStrike. Stando ai dati pubblicati dalla società di cybersecurity, gli attacchi portati utilizzando l’AI sarebbero aumentati dell’89% anno su anno.
Ma l’impatto dell’AI non si esaurisce negli attacchi veri e propri. La stessa tecnologia che li accelera sta mettendo sotto pressione, in particolare, l’ecosistema che fino a oggi ha garantito l’attività di identificazione e analisi delle vulnerabilità software. In altre parole, l’AI sta rompendo gli equilibri che per anni hanno permesso di mitigare il rischio di attacchi informatici.
Per comprendere l’impatto dell’AI in questo particolarissimo settore è indispensabile comprenderne i meccanismi. La vulnerability discovery è infatti una macchina complicata, in cui si intrecciano interessi diversi e convivono varie contraddizioni.
Il concetto alla base del sistema è quello di individuare eventuali falle di sicurezza di software e sistemi operativi prima che questi vengano scovati dai cyber criminali. Un’attività che vede impegnate centinaia (migliaia) di aziende e ricercatori indipendenti, spesso all’interno dei cosiddetti programmi di bug bounty, cioè processi controllati attraverso i quali gli sviluppatori ricompensano economicamente chi segnala una nuova vulnerabilità potenzialmente pericolosa, permettendo loro di correggerla attraverso patch di aggiornamento.
L’importanza del fattore tempo emerge proprio nella fase finale del processo di responsible disclosure, quando vengono rilasciati l’aggiornamento e i dettagli della vulnerabilità. È in questo momento che si apre una finestra temporale particolarmente delicata: quella in cui un cybercriminale può sfruttare la vulnerabilità creando un exploit (la tecnica che permette di portare un attacco) in grado di “bucare” i sistemi non aggiornati.
Fino a oggi, il tempo necessario per realizzare il codice che sfrutta una falla di sicurezza per portare un attacco era, nella maggior parte dei casi, di settimane o al massimo di qualche giorno. Un margine sufficiente perché gli aggiornamenti venissero distribuiti. Di conseguenza, il rischio che qualcuno rimanesse “scoperto” era relativamente basso.
A causa degli strumenti basati su intelligenza artificiale generativa, però, le cose sono cambiate. Utilizzando l’AI è possibile realizzare un exploit con una velocità prima impensabile. Secondo i ricercatori di sicurezza Efi Weiss e Nahman Khayet, autori di un progetto dedicato, per creare un exploit con l’AI partendo da una vulnerabilità nota sarebbero sufficienti anche solo 15 minuti.
Lo scorso 7 aprile, un comunicato ufficiale di Anthropic ha scosso il settore della cybersecurity. Oggetto dell’annuncio era il nuovo large language model Claude Mythos Preview, che gli sviluppatori dell’azienda californiana hanno sostanzialmente classificato come uno strumento troppo pericoloso per essere distribuito pubblicamente. Il motivo? Il nuovo LLM sarebbe in grado di individuare vulnerabilità all’interno dei software con un’efficacia senza precedenti. Rilasciarlo pubblicamente, di conseguenza, sarebbe troppo rischioso.
L’azienda ha quindi deciso di avviare un progetto, battezzato con il nome di Project Glasswing, che coinvolge un numero limitato di soggetti come Microsoft, Apple, Google, AWS, Cisco, Nvidia e Linux Foundation. Qualche controindicazione, però, è emersa quasi subito. Lo stesso giorno dell’annuncio, il 7 aprile, un gruppo riunito in un forum Discord privato è riuscito ad accedere a Mythos — non con un attacco sofisticato, ma combinando le credenziali del dipendente di un fornitore terzo con un’ipotesi azzeccata sull’URL del modello. La vicenda è emersa pubblicamente circa due settimane dopo, grazie a un’inchiesta di Bloomberg. Considerato che Mythos era stato tratteggiato come una sorta di “arma fine di mondo”, con accesso soggetto a strettissime restrizioni, non si tratta proprio di un esordio rassicurante.
Al netto del sensazionalismo dell’annuncio, che secondo molti rappresenta un marchio di fabbrica del marketing di Anthropic, la vicenda di Claude Mythos Preview si inserisce in un fenomeno più ampio, che gli esperti di sicurezza informatica stanno segnalando da tempo come estremamente problematico: la crescita esponenziale del numero di vulnerabilità segnalate.
In sintesi, il problema non è tanto la possibilità che i gruppi dediti al cyber crimine riescano a sfruttare gli LLM avanzati per individuare nuove vulnerabilità zero-day (falle di sicurezza ancora sconosciute), quanto il fatto che l’implementazione di strumenti automatizzati per l’analisi dei software sta generando troppe segnalazioni rispetto a quelle che gli sviluppatori sono in grado di gestire.
Una cosa, infatti, è individuare una falla. Un’altra è correggere il codice per eliminare il rischio che la vulnerabilità venga sfruttata per portare un attacco. Qualsiasi aggiornamento di un software o – a maggior ragione – di un sistema operativo richiede infatti una serie di verifiche e test per validarne l’efficacia e, non ultimo, escludere eventuali conflitti o “effetti collaterali” indesiderati nel suo funzionamento. Insomma: rimediare a una vulnerabilità richiede più impegno e più tempo rispetto a sfruttarla per scopi malevoli.
A livello intuitivo, si potrebbe pensare che questo squilibrio tra il numero di segnalazioni e la capacità di elaborarne il contenuto possa avere come conseguenza un semplice rallentamento delle operazioni. Non è così.
Per prassi consolidata, infatti, il processo di responsible disclosure prevede che al destinatario della segnalazione sia concesso un termine – solitamente di 60-90 giorni – entro il quale deve rilasciare l’aggiornamento. Trascorso il termine, chi ha inviato la segnalazione è autorizzato a rendere pubblici i dettagli della vulnerabilità.
Si tratta di un accorgimento che ha un duplice obiettivo. Il primo è quello di evitare che lo sviluppatore possa “snobbare” la segnalazione, anche solo per negare il meritato compenso del ricercatore che l’ha effettuata. La seconda è quella di ridurre il rischio che qualcun altro scopra la falla o che questa diventi pubblica per un qualsiasi motivo prima che l’aggiornamento sia disponibile.
Anche se piuttosto rari, in passato si sono verificati casi in cui gli sviluppatori non sono riusciti a rispettare la scadenza e si sono trovati di fronte a una pubblicazione dei dettagli di una vulnerabilità quando non avevano ancora preso le dovute contromisure. Nel nuovo scenario, in cui le segnalazioni piovono a una velocità impressionante, rispettare le scadenze rischia di diventare molto più difficile.
La cronaca recente conferma tutti i timori legati al massiccio impiego dell’AI nell’individuazione delle vulnerabilità. La società di cybersecurity HackerOne ha sospeso il suo programma Internet Bug Bounty (IBB), attività finanziata in crowdfunding che gestisce dal 2013. Il motivo? L’eccessivo numero di segnalazioni stava mettendo in difficoltà chi ha il compito di correggere il codice del software. E questo soprattutto in ambito open source, dove la gestione dei progetti è spesso affidata a programmatori che prestano la loro opera a titolo volontario.
La pagina web di HackerOne è un perfetto riassunto dei problemi che vive il settore. Nelle sue policy, spiega che ricompenserà solo quelle vulnerabilità che “siano state segnalate in modo responsabile, riconosciute, analizzate (triage), risolte e divulgate tramite un Security Advisory o una CVE (Common Vulnerabilities and Exposures, un sistema di catalogazione pubblico e standardizzato delle vulnerabilità di sicurezza informatica note – ndR). Se una vulnerabilità viene segnalata da più persone ed è riconosciuta all’interno del security advisory, solo il primo segnalatore (come identificato dai maintainer del progetto) avrà diritto alla ricompensa”.
In questo passaggio si leggono tutte le criticità legate a un ecosistema che è ormai andato fuori controllo. Traducendo dal “politically correct” adottato nelle policy, HackerOne ammette di trovarsi in una situazione in cui vengono segnalate vulnerabilità che non sono state sufficientemente approfondite, che in molti casi vengono scovate da più soggetti e per le quali non viene fornita una soluzione. Insomma: si trova ad avere a che fare con troppo “pattume” generato dall’AI. Motivazioni simili hanno indotto la piattaforma Bugcrowd a introdurre una serie di regole e restrizioni per contrastare il fenomeno che hanno battezzato come “sloptimism” (segnalazioni basate su AI inviate con troppa fiducia e poca verifica).
Guardando più nel dettaglio il fenomeno, emerge anche un altro dato. A gennaio 2026 i volontari che gestiscono cURL – software open source che gestisce lo scambio di dati con Internet e che, pur sconosciuto al grande pubblico, è installato in miliardi di dispositivi (telefoni, automobili, TV) – hanno annunciato che dal mese successivo avrebbero smesso di accettare segnalazioni tramite HackerOne. In un aggiornamento pubblicato ad aprile, il creatore Daniel Stenberg ha diffuso un grafico da cui emerge una tendenza abbastanza chiara: nonostante da febbraio non sia stata accettata alcuna segnalazione, il totale del 2026 era già arrivato a 87.
Al di là della crescita esponenziale di segnalazioni, spicca il fatto che nel 2025 sono stati registrati numerosi report classificati come “likely AI slop” (probabile pattume AI), cioè vulnerabilità di bassissimo impatto o inventate dall’intelligenza artificiale. Il loro numero, però, è diminuito percentualmente nel corso dell’anno successivo.
Prima di considerare questi dati come confortanti, è però opportuno considerare un altro aspetto: non tutte le vulnerabilità validate rappresentano un reale rischio di sicurezza. Come spiega Naz Bozdemir in un post sul blog di HackerOne, delle 22 vulnerabilità individuate da Claude Opus 4.6 nel codice di Mozilla Firefox – 14 delle quali ad alta gravità – soltanto due si sono rivelate effettivamente sfruttabili per costruire un exploit. In altre parole: erano tutte difetti reali, ma solo due rappresentavano un rischio imminente e concreto.
L’idea che una maggiore efficienza porti automaticamente a più sicurezza, alla fine, si sta rivelando un’illusione. L’uso intensivo dell’AI sta dimostrando esattamente il contrario: senza la capacità di selezionare, comprendere e intervenire, rischia di generare semplicemente caos.
L'articolo La fine del bug bounty? proviene da Guerre di Rete.
Una domanda necessaria: perchè, tra tutte le piattaforme di comunicazioni disponibili, qualcuno dovrebbe sceglierne una piuttosto banale, fornita da un’azienda di data mining (ossia raccolta, elaborazione e vendita di informazioni personali) potente e pericolosa come Facebook?
I software di chat esistono da prima che Whatsapp esistesse ed hanno offerto praticamente gli stessi servizi se non addirittura di più, ma quest’ultimo si é imposto grazie a due soli motivi: una fortissima campagna promozionale (già nei primi cinque anni e soprattutto dopo che é stato acquistato da Facebook nel 2014) ed il fatto che fosse utilizzabile immediatamente senza dover creare alcun account, cosa che ne ha permesso l’adozione da parte di chiunque senza dover pensare a cose come nome utente, password, ecc.
Non solo esistono decine di strumenti di chat che offrono infinitamente più sicurezza di Whatsapp e che non diffondono le tue informazioni in modo da poter alterare più efficacemente l’opinione pubblica, ma negli ultimi tempi é stata pure sviluppata Matrix, una piattaforma che presenta caratteristiche notevoli sotto diversi punti di vista e si presta perfettamente a diventare il software di riferimento tra quelli alternativi a Whatsapp.
Ma Matrix non si limita a possedere delle caratteristiche diverse da Whatsapp: é strutturalmente tutta un’altra cosa! La natura stessa della piattaforma Matrix, come si vedrà in questo post, é talmente diversa da Whatsapp, Telegram, Signal, Wire o qualsiasi altra piattaforma commerciale centralizzata da far sì che nessuna di queste potrà mai fornire tutto ciò che Matrix permette (e promette) di fare (e anche NON fare). In questo post vengono descritte per sommi capi proprio queste caratteristiche di Matrix con cui Whatsapp non potrà mai, per sua natura, competere.
Software F.L.O.S.S.
Il software utilizzato dai server Matrix é F.L.O.S.S. ossia aperto, libero e verificabile da chiunque. Qualsiasi persona capace di programmare può verificare ciò che il software Matrix fa, esattamente come un meccanico che può aprire un cofano, vedere il motore, trovarne i difetti, metterci le mani e migliorarlo. Whatsapp al contrario usa software proprietario e ciò che avviene sui suoi server é un segreto industriale.
Il software Matrix non monitora tutto quel genere di informazioni che invece vengono registrare da Whatsapp o da piattaforme sociali correlate come Instagram o Facebook: non calcola chi secondo lui potrebbe diventar mio amico/a. Non registra i millisecondi su cui mi soffermo su un’immagine, gli errori di battitura, i like, il tasso di engagement o il tipo di relazione che intercorre tra me ed un altro utente, quale sia il mio lavoro, i luoghi che visito o i miei spostamenti. Sappiamo che non monitora nulla di tutto ciò proprio perché é software F.L.O.S.S. Come vedremo, Matrix manco mi chiede come mi chiamo e non mi obbliga nemmanco a comunicargli tutti i numeri nella mia Rubrica. Inoltre, come vedremo, puoi far sì che non sia in grado di leggere quel che tu scrivi. Il software Matrix, insomma, raccoglie giusto le informazioni tecniche necessarie a funzionare. [*A FINE ARTICOLO C’É UNA NOTA IMPORTANTE SU QUESTO PUNTO!]. Whatsapp é parte di Facebook, il cui modello di business ruota intorno a profilazione degli utenti e commercializzazione dei loro dati a fini di propaganda commerciale e/o politica. La quantità di informazioni che vengono trasmesse ai server di Facebook per essere analizzate é eccezionalmente superiore a ciò che gli utenti medi solitamente concepiscono.
Se creo un account Matrix sul server “A” e poi scoprissi che é inaffidabile, applica delle policy con cui non mi trovo d’accordo o sospettassi che vende informazioni a terzi, posso tranquillamente passare al server “B” senza perdere alcuno dei miei contatti. E’un pò come mollare hotmail o gmail per passare a Protonmail. Whatsapp invece é una bolla chiusa e se esci da Whatsapp perdi tutti i tuoi contatti Whatsapp.
Chi ha un server proprio può installarci Matrix ed avere così il proprio server chat personale, un pò come si può avere una mail aziendale, in modo da avere il controllo totale sui propri dati. Non ti fidi di nessun server pubblico che non sia gestito da te? Basta un server da qualche centinaio d’euro per essere totalmente indipendente! Whatsapp é invece utilizzabile solo attraverso i server di Facebook.
Attualmente per usare la propria chat Matrix da smartphone si usa quasi esclusivamente l’app Riot.im. Alcuni provider Matrix tuttavia hanno realizzato la propria versione dell’app Riot personalizzandone alcune caratteristiche. Alcuni esempi sono l’app Librem (per i possessori di un device Purism), SMIchat o Tchap (la piattaforma Matrix realizzata dal governo francese per il dialogo interno tra personale amministrativo). Su computer fisso invece oltre ad utilizzare Riot da browser o l’app Riot, si possono già utilizzare Wheechat, o Quaternion, Nheko o Fractal. Applicazioni diverse con caratteristiche, funzioni, vantaggi e svantaggi diversi applicati allo stesso servizio. Un pò come scegliere se usare Thunderbird o Outlook per la propria casella email. Al momento Riot é l’applicazione standard migliore per l’utente comune, essendo le altre più “specialistiche”. Tuttavia nulla impedisce che possano essere realizzate nuove versioni alternative di Riot o app del tutto diverse per utilizzare Matrix. Al contrario per usare Whatsapp sono obbligato ad utilizzare il software ufficiale di Whatsapp che, ovviamente, é sempre software chiuso. Qualche applicazione “alternativa” per Whatsapp esiste, ma data la natura chiusa del software di Whatsapp e la limitatezza delle sue funzioni, queste app alternative non potranno mai offrire granché di diverso rispetto a quella ufficiale.
Su Matrix nulla t’impedisce di avere account multipli. Puoi dunque differenziarli, ad esempio usare un account pubblico, uno per pochi intimi ed un’altro solo per lavoro, magari pure registrandoli su server diversi. Al momento attuale la versione per smartphone di Riot.im non supporta ancora gli account multipli, ma si tratta di una funzionalità che si prevede di rendere disponibile a breve. Su browser invece puoi già usare diversi account Matrix contemporaneamente. Whatsapp invece ti obbliga ad avere un unico account legato al tuo telefono ed alla tua persona.
Matrix non é legato a doppio filo al tuo telefono, per cui puoi accederci anche se il telefono l’avessi perso o distrutto. In effetti si può benissimo usare Matrix senza nemmeno averlo mai avuto un telefono. No telefono = no Whatsapp.
Il fatto che Matrix non sia legato alla tua identità, al tuo device o al tuo telefono fa sì che tu possa avere un account Matrix pubblico senza dover necessariamente comunicare il numero di telefono dello smartphone da cui lo utilizzi. Puoi dunque usare un account Matrix aziendale anche sul telefono privato, oppure fare l’esatto contrario. Puoi continuare ad accedere al tuo account anche se avessi perso o distrutto tutti i tuoi device. É dunque possibile fare conversazioni audio o videochiamate con qualcuno tramite Riot/Matrix senza essere obbligati a fornirgli il proprio numero personale. Whatsapp invece non permette di avere un account scollegato dal proprio numero di telefono.
Matrix é pensato per poter interagire con altre piattaforme e seppur si tratti di un qualcosa ancora in via di sviluppo, già é possibile con qualche sforzo chattare tra Matrix, IRC, Slack, Gitter, Discord, Telegram ed altre piattaforme ancora. La cosa non funziona ancora del tutto ma il progetto é quello di permettere ad ogni utente di dialogare con Matrix restando sulla piattaforma che preferisce. Con un pò di sforzo é già possibile un’unica stanza chat in cui possono interagire utenti che stanno su diverse piattaforme: Scrive Marta da Telegram, gli rispondono Sara da Slack e Luigi da Matrix; poi intervengono Anna da IRC e Michele da Rocketchat mentre Nicoletta posta una domanda da Discord e Bruno le risponde da XMPP e Riccardo fa altrettanto da Mastodon. Una volta reso più immediato e funzionale il dialogo tra Matrix e Mastodon si potrà inoltre avere un’unica, grande meta-rete federata in cui decine di piattaforme social potranno dialogare tra loro e con Matrix. Seguono invece una filosofia del tutto opposta sia Whatsapp che tutti i software di comunicazione commerciali, che tendono a far di tutto perché tu non utilizzi software diverso dal proprio.
É una conseguenza del punto precedente: il fatto che Matrix dialoghi con altre piattaforme fa sì che, ad esempio, io possa accedere ad una chat Matrix ed interagire con i suoi membri utilizzando le App per IRC, XMPP, Telegram, Discord ecc. Volendo é possibile anche far interagire Matrix con l’email e gli sms. Di conseguenza tutto il “parco macchine” delle piattaforme che dialogano con Matrix (i diversi client/app, ecc) possono essere utilizzati per interagire con utenti Matrix. Non é cosa da poco! Hai una email? Puoi comunicare con Matrix. Hai un account XMPP? Puoi comunicare con Matrix. Sul telefono hai un’app per IRC? Puoi comunicare con Matrix! É pure possibile creare stanze Matrix pubbliche leggibili online da chi non utilizza nemmeno una sola delle piattaforme che interagiscono con Matrix. Come detto sopra, invece, Whatsapp non fa che obbligare gli utenti a legarsi ai propri servizi e solo a quelli.
La stanza resta viva fintanto che almeno un server attivo ne ospiti una copia su di sé.
Essendo Matrix una rete decentralizzata di server indipendenti e non un’unica piattaforma centralizzata, se il server a cui mi appoggio avesse dei problemi io potrei accedere alla chat semplicemente scegliendo un server diverso. Perché ciò sia possibile é necessaria una minima accortezza da parte di almeno un utente della chat ma é piuttosto banale e realizzabile da chiunque. Il fatto é che il contenuto é slegato dal singolo server e può dunque essere replicato all’infinito, rimanendo eterno. Quando c’é un #WhatsAppDown invece non puoi far altro che aspettare che venga ripristinato. Se Whatsapp avesse un problema al server e perdesse i tuoi dati, non avresti modo di recuperarli.
Con Matrix posso criptare i miei messaggi in modo tale che siano leggibili solo da me e dalla persona con cui mi scrivo, usando un sistema di cifratura End-to-End molto potente ed efficace che scavalca lo stesso server ospitante. I software commerciali invece di solito non permettono una vera cifratura e quando lo fanno… considerano sé stessi come destinatari, perché devono leggere quel che scrivi, a chi ecc.
Per come é stata realizzata, Matrix é una piattaforma del tutto inadatta all’uso pubblicitario. Questo a causa della sua struttura decentrata, della mancata raccolta di informazioni sugli utenti, del software aperto e delle capacità di cifratura. Se invece Facebook decidesse di introdurre pubblicità in Whatsapp, i suoi utenti non potrebbero far altro che subirla.
Accedendo a Matrix da un client desktop si ha modo di impostare tutta una serie di settaggi e preferenze molto minuziose. É ad esempio possibile far si che un certo membro della stanza possa solo leggere senza intervenire o nominare diversi “amministratori” ma con livelli di potere e compiti assai differenziati fra loro. Si possono aggiungere Widget alle stanze, bot ed altre funzioni. Matrix dunque può essere personalizzato in modo molto specifico. Whatsapp invece, puntando ad un utilizzo ipersemplificato, ingabbia l’utente in una serie assai limitata di opzioni.
Quando crei un account Matrix non c’é alcun obbligo a collegarlo al proprio nome, alla propria email o al proprio numero di telefono. Gli account Whatsapp invece sono legati a dei numeri di telefono. Siccome quando ti iscrivi a Whatsapp gli consegni tutta la tua rubrica, Facebook sa con che nome, cognome e soprannome hanno registrato in rubrica il tuo numero i tuoi conoscenti ed essendo tutto integrato nei database di Facebook la tua identità gli é nota anche se tu non gliel’hai mai fornita direttamente. In sostanza: se sei su Whatsapp regali a Facebook informazioni non solo su di te, ma anche sui contatti che hai salvato.
Essendo software F.L.O.S.S. qualsiasi programmatore può facilmente sviluppare estensioni, strumenti aggiuntivi, bot, modifiche e miglioramenti alle app esistenti. Questo fa si che attorno a Matrix si sviluppi un intero ecosistema con numerosi elementi aggiuntivi capaci di personalizzare ulteriormente la chat alle tue esigenze. Già esistono dei widget capaci di inserire in una stanza matrix funzionalità di Wikipedia, pad di scrittura collaborativa, grafici, immagini stock, feed RSS e non é difficile immaginare per il futuro personalizzazioni di skin, applicazioni per backup selettivi, bot di ogni genere, traduttori automatici. Anche attorno a Whatsapp in effetti si é sviluppato un ecosistema di applicazioni di supporto, ma data la natura chiusa del software usato e la non-volontà di Facebook di cedere troppo facilmente le informazioni che ha raccolto sui suoi utenti, le app aggiuntive sono ben poca cosa: perlopiù addon di gif e sticker.
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Quando si parla di privacy e vendita di dati, di solito il pensiero comune va a due soli scenari: la commercializzazione pubblicitaria e l’indagine poliziesca mirata su di sé. Nel primo caso viene ritenuta tuttalpiù un fastidio mentre la seconda, dato i sempre più onnipresenti dispositivi di monitoraggio e controllo, viene ritenuta come scontatamente inevitabile.
In realtà sfugge che gli utilizzi dei propri dati personali sono molto più variegati di questi due scenari estremi. Estremi perché il primo rappresenta il grado minimo mentre il secondo il grado massimo di utilizzo dati personali, tralasciando la profilazione politica a fini propagandistici.
Facebook, Google, Youtube ed Instagram ad esempio insistono nel mostrarti con più frequenza certi profili, certe notizie, certi video e lo fanno in modo nient’affatto casuale. Se la profilazione social su di te ha mostrato paura o debolezza emotiva verso certi tipi di notizie, questo dato può essere usato da chi vuole propagandare determinate politiche affinché tu, e solo tu tra tutta la tua cerchia di amici, legga un certo tipo di articoli.
Se utilizzi le piattaforme sociali commerciali sappi che quel che ti passa davanti agli occhi é stato personalizzato su di te, per colpirti maggiormente e “venderti” meglio una certa idea da parte di chi ha comprato i servizi di profilazione. E ciò é possibile perché sei proprio tu a fornire informazioni utili a profilarti e targhetizzarti meglio.
Sei un pò razzista? Facebook può essere usato (e viene usato!) per consolidare il tuo razzismo. Sei più moderato? Facebook é in grado di selezionare un mix di fonti ambigue per alimentare dubbi sugli stranieri e virare i tuoi riferimenti sempre più a destra attraverso una selezione mirata di post adatti a colpire le tue paure più accentuate.
Sei sensibile alle violenze sugli animali? Ti verranno messi sotto gli occhi diversi articoli con stranieri che fanno male ad animali. Hai paura delle malattie? Vedrai post sui migranti che portano la peste medievale.
Sei sgrammaticato e non metti alcun like a fonti culturali? Vuol dire che hai una bassa istruzione e nella tue Timeline verranno fatti scorrere contenuti falsi ma dal linguaggio semplice.
Hai una preparazione scolastica media-buona ma non sei quel che si chiama un “divoratore di libri”? Ti piacciono il calcio ed i film di supereroi? Non vedrai molti post ignoranti ma invece tanta roba giustificazionista e qualunquista del tipo “eh, ma in fondo Salvini non ha tutti i torti”.
I noti avvenimenti di Facebook nello scandalo Cambrydge Analytica; l’influenza di Facebook nella Brexit e nell’elezione di Trump hanno reso evidente che le campagne politiche mirate e targhetizzate al singolo utente sono una realtà molto più pervasiva e difficile da monitorare di quanto il grosso della popolazione sospetti. Il ruolo di Facebook nella Brexit, per esempio, é stato tutt’altro che secondario e questo é stato possibile perché chi ha voluto diffondere sul social network delle informazioni false l’ha potuto fare in modo estremamente mirato.
“Se uno vuole monitorarti può farlo anche su Matrix”. A parte il fatto che non é affatto così immediato come spiare un profilo Facebook (basta che la persona su cui indagare abbia un account segreto diverso da quello conosciuto e delle stanze matrix criptate per rendere quasi impossibile ogni ricerca); quel che va ribadito é che nell’utilizzare una piattaforma libera non si cerca solo e soltanto uno strumento di comunicazione sicura, ma anche uno strumento che permetta all’utente di non alimentare quei meccanismi che influenzano con più efficienza l’utente stesso.
Basta fare un breve esperimento ed osservare come grazie all’utilizzo di reti sociali libere, metamotori di ricerca indipendenti, ed un paio d’accortezze nel browser come l’utilizzo di alcuni Ad-Blocker e plugin, fa sì che la propria esperienza online ed i contenuti-fuffa propagandistici possano ridursi drasticamente.
Nel momento in cui Facebook e Google non sanno più chi sei e cosa pensare di te, non sono più in grado di personalizzare il loro contenuto e la qualità dell’informazione a cui sei esposto aumenta molto velocemente.
Detto in altro modo:
Più sono le informazioni personali che fornisci ai big del data mining, più sono le chiavi che gli consegni affinché possano modificare la tua percezione del mondo.
Se l’articolo ha attirato la tua curiosità, é possibile saperne maggiormente leggendo anche altri articoli di questo blog:
Cos’é Matrix. (Il post espone in dettaglio cos’é la piattaforma Matrix e la sua enorme differenza da tutte le altre piattaforme di comunicazione esistenti)
Matrix – Chattare anche se il server é esploso. (Le chat Matrix non sono necessariamente legate ad un solo server e quindi se anche uno smettesse di funzionare… basta usarne un’altro senza perdere contatti e messaggi)
Matrix bridge: connettersi a tutti i social da una sola App. (Sono in via di sviluppo dei bridge Matrix che permettono di avere un’unica chat in cui può dialogare contemporaneamente gente da Matrix, Telegram, IRC ed altre piattaforme ancora)
Primi passi con Riot/Matrix. (Una semplice guida passo-passo su come creare un account Matrix da Riot ed iniziare ad usarlo)
Per creare un account Matrix é necessario scegliere un server Matrix pubblico (o crearsene uno proprio, ma in quel caso si presume tu ne capisca già di informatica/programmazione/sistemistica).
Scegliere il server Matrix é come scegliere se farsi l’email su Gmail, Hotmail o Protonmail: son tutti più o meno simili ma hanno a loro volta delle caratteristiche un pò diverse.
Il server più utilizzato é matrix.org, che é quello dei creatori originali della piattaforma Matrix. Tuttavia é preferibile che gli utenti non si appoggino tutti solo e soltanto su quell’unico, grosso server perché se questo avvenisse, verrebbe meno proprio il senso della decentralizzazione della rete.
Alcuni server che possono essere utilizzati sono i seguenti:
LUSSEMBURGO (Admin e molti utenti sono italiani)
https://riot.opencloud.lu
FINLANDIA
https://chat.feneas.org/
GERMANIA
https://riot.privacytools.io
https://chat.tchncs.de/
https://riot.allmende.io
FRANCIA
https://riot.tedomum.net/
https://riot.tcit.fr
OLANDA
https://webchat.weho.st
https://chat.disroot.org
AUSTRALIA
https://perthchat.org/
Con questa scelta sta perdendo la battaglia dei cuori, la guerra della comunicazione che Hamas sta stravincendo senza scrupoli
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