La prima edizione del Global Dialogue on AI Governance, convocata a Ginevra il 6 e 7 luglio 2026, costituisce un nuovo foro multilaterale istituito dalle Nazioni Unite con l’obiettivo di creare uno spazio permanente di confronto tra governi, organizzazioni internazionali, comunità scientifiche, imprese e società civile sui temi della governance dell’intelligenza artificiale (IA). Il Dialogue trae origine dal Global Digital Compact, adottato nel 2024 nell’ambito del Pact for the Future, ed è stato formalmente istituito dall’Assemblea Generale delle Nazioni Unite con la risoluzione adottata il 26 agosto 2025. La scelta di istituire un luogo di confronto globale dedicato all’IA riflette la crescente consapevolezza che nessun singolo stato sia ormai in grado di governare autonomamente una tecnologia caratterizzata da effetti economici, sociali e politici di natura transnazionale.
Più che interrogarsi su chi possa utilizzare l’intelligenza artificiale, il confronto di Ginevra sembra destinato a porre una questione più radicale: chi controlla le infrastrutture che rendono possibile il suo sviluppo. Al di là degli aspetti istituzionali, il Dialogue appare infatti destinato a segnare un’importante evoluzione concettuale nel dibattito internazionale sull’intelligenza artificiale. Se negli ultimi anni la discussione sul trasferimento tecnologico verso le economie emergenti si è concentrata prevalentemente sull’accesso alle piattaforme digitali, alla connettività e ai servizi di intelligenza artificiale sviluppati dalle grandi imprese tecnologiche, il dibattito odierno sembra progressivamente spostarsi verso il controllo delle infrastrutture sulle quali l’intelligenza artificiale è sviluppata, addestrata e distribuita.
Questa trasformazione emerge con particolare evidenza dal rapporto preliminare pubblicato il 1° luglio 2026 dall’Independent International Scientific Panel on Artificial Intelligence, il nuovo organismo scientifico istituito dalle Nazioni Unite, anch’esso con la risoluzione summenzionata, composto da quaranta esperti indipendenti provenienti da diverse aree geografiche e disciplinari. Il panel è co-presieduto da Yoshua Bengio, professore all’Université de Montréal, fondatore di Mila e vincitore del Turing Award 2018, e da Maria Ressa, giornalista filippina e americana, co-fondatrice di Rappler (un sito d’informazione filippino), vincitrice del Premio Nobel per la Pace 2021 e professoressa alla Columbia University.
La scelta di affidare l’elaborazione del primo rapporto a un panel scientifico indipendente, anziché a un organismo rappresentativo degli stati, riflette probabilmente la consapevolezza delle profonde divergenze geopolitiche che caratterizzano oggi il dibattito sull’intelligenza artificiale e la necessità di costruire preliminarmente una base condivisa di conoscenze scientifiche sulla quale sviluppare il successivo confronto politico. In questo senso, il panel rappresenta il primo tentativo delle Nazioni Unite di costruire una piattaforma di conoscenza comune per la futura governance globale dell’IA. Il rapporto preliminare non costituisce un documento di policy né propone soluzioni normative vincolanti, ma intende fornire agli stati membri una base di conoscenze scientifiche condivise sulla quale sviluppare il confronto politico e istituzionale.
Uno degli elementi più interessanti che emergono dal documento riguarda il tema della cosiddetta “sovranità computazionale”. Il rapporto evidenzia infatti come la capacità di un paese di beneficiare delle opportunità offerte dall’IA non dipenda esclusivamente dall’accesso ai modelli linguistici sviluppati dalle grandi imprese tecnologiche, ma soprattutto dalla disponibilità di infrastrutture autonome di calcolo, competenze locali e capacità di governo delle tecnologie digitali. Secondo i dati riportati dal panel, gli Stati Uniti detengono il 75% della potenza di calcolo tra i primi 500 supercomputer dedicati all’intelligenza artificiale, con la Cina al 15%, mentre le imprese statunitensi e cinesi sviluppano quasi tutti i principali modelli di intelligenza artificiale più avanzati. In questa prospettiva, la semplice possibilità di utilizzare modelli sviluppati all’estero rischia di tradursi in una forma di dipendenza strutturale, nella quale gli stati mantengono un accesso formale alle tecnologie senza tuttavia controllarne i presupposti materiali e infrastrutturali.
La questione assume una particolare rilevanza per i Paesi del Sud globale. In questo contesto, il dibattito internazionale non sembra più ruotare esclusivamente attorno alla riduzione del divario digitale tradizionalmente inteso, bensì attorno alla possibilità di evitare la formazione di nuove forme di dipendenza tecnologica. Il controllo delle capacità computazionali, dei data center e delle catene di approvvigionamento dei semiconduttori avanzati tende, infatti, a configurarsi come uno dei principali fattori di distribuzione del potere economico e geopolitico nel XXI secolo.
La riflessione sulla sovranità computazionale presenta, per alcuni aspetti, elementi di contatto con alcune recenti iniziative di cooperazione internazionale, tra cui il Piano Mattei promosso dall’Italia nei confronti dei paesi africani. Pure in contesti e con finalità profondamente differenti, entrambe le impostazioni sembrano condividere l’idea che lo sviluppo economico e tecnologico non possa essere perseguito esclusivamente attraverso il trasferimento di servizi o di risorse, ma richieda anche la costruzione di capacità infrastrutturali e competenze locali.
Accanto al tema della sovranità tecnologica, il rapporto del panel scientifico delle Nazioni Unite pone un secondo tema: l’apparente inadeguatezza dei modelli tradizionali di regolazione di fronte alla velocità di evoluzione dell’IA. Secondo gli esperti, la capacità di sviluppo dei sistemi più avanzati sta crescendo a una velocità significativamente superiore rispetto alla capacità della comunità scientifica e delle istituzioni pubbliche di comprenderne e valutarne gli effetti.
È in questo contesto che il rapporto introduce il tema della cosiddetta “sfida probatoria” (evidence challenge). Si tratta di un concetto che, nella sua struttura logica, non è del tutto nuovo: richiama il dilemma di Collingridge, formulato nel 1980 dal ricercatore britannico David Collingridge nel volume The Social Control of Technology, secondo il quale, quando una tecnologia è ancora modificabile, non se ne conoscono ancora gli effetti, mentre quando essi diventano evidenti la tecnologia è ormai radicata e difficile da regolare. Nel contesto dell’IA, il panel riarticola questa tensione in termini specifici: i decisori politici hanno bisogno di evidenze scientifiche per governare efficacemente l’IA, ma il tempo necessario per raccogliere dati, condurre studi indipendenti e tradurre le evidenze in strumenti normativi può risultare superiore al ciclo di sviluppo delle tecnologie oggetto di regolazione.
Ne deriva un vero e proprio paradosso temporale della regolazione: quando il danno diventa misurabile e scientificamente dimostrabile, la tecnologia oggetto di analisi è spesso già stata sostituita da sistemi più avanzati. Il rischio è che la regolazione intervenga sistematicamente in ritardo, producendo norme destinate a essere superate nel momento stesso della loro applicazione. Da qui il dibattito, che sarà verosimilmente affrontato a Ginevra, su forme di regolazione preventiva basate, oltre che su audit obbligatori e valutazioni d’impatto, sull’applicazione del principio di precauzione al settore dell’intelligenza artificiale.
Tra le proposte che saranno oggetto di discussione nel corso del vertice figura l’ipotesi di un fondo globale per l’intelligenza artificiale, come quello proposto dal Segretario generale delle Nazioni Unite, destinato a sostenere il finanziamento multilaterale di infrastrutture di calcolo e capacità tecnologiche nei paesi attualmente esclusi dalla produzione dell’IA. In questa direzione, il rapporto del panel sottolinea la necessità di significativi investimenti nelle infrastrutture locali di calcolo, nelle competenze e nelle istituzioni di controllo, evidenziando come le disparità globali rimangano marcate.
La proposta sottende un cambiamento di paradigma potenzialmente significativo: se la capacità computazionale costituisce una infrastruttura strategica globale, il suo finanziamento potrebbe non essere più considerato esclusivamente una questione di politica industriale nazionale, ma anche un tema di cooperazione internazionale e di riequilibrio delle asimmetrie tecnologiche.
Tali investimenti potrebbero perseguire finalità differenti. Da un lato, consentirebbero lo sviluppo di modelli linguistici addestrati su dati locali, lingue e contesti culturali specifici, riducendo il rischio di distorsioni sistemiche legate all’applicazione di modelli globali uniformi. Il rapporto evidenzia, ad esempio, come i modelli attuali producano risultati meno sicuri nelle lingue a basse risorse, ovvero quelle per le quali non esistono documenti accessibili in elevata quantità, rispetto all’inglese, e come le misure di protezione contro gli usi impropri possano non adattarsi ai contesti locali. Dall’altro lato, una maggiore distribuzione geografica delle infrastrutture computazionali potrebbe contribuire ad alleviare le pressioni ambientali legate alla crescente domanda energetica dei data center.
Il dibattito di Ginevra potrebbe inoltre riaprire la discussione su possibili forme permanenti di gestione internazionale dell’IA. In alcuni ambienti accademici è stata evocata, almeno in termini analogici, l’ipotesi di un organismo multilaterale ispirato al modello dell’Agenzia internazionale per l’energia atomica. Si tratta evidentemente di un parallelismo imperfetto, dato che le caratteristiche dell’intelligenza artificiale differiscono radicalmente da quelle delle tecnologie nucleari, soprattutto per la maggiore diffusione e replicabilità. A differenza delle tecnologie nucleari, inoltre, l’intelligenza artificiale dipende in larga misura da soggetti privati e da infrastrutture distribuite, circostanza che rende assai più complessa la costruzione di un sistema internazionale di controllo e di verifica.
Tuttavia, l’emergere di simili proposte segnala come il tema della gestione e del controllo dell’intelligenza artificiale stia progressivamente uscendo dalla sola dimensione della competizione tecnologica tra grandi potenze per assumere una rilevanza più ampia, legata alla distribuzione del potere infrastrutturale globale. In questa prospettiva, il Global Dialogue on AI Governance sembra destinato a porre una questione di fondo: se la capacità computazionale rappresenta una delle infrastrutture strategiche del XXI secolo, allora il suo controllo e la sua distribuzione non possono più essere considerati un tema esclusivamente tecnico o di mercato. La governance dell’intelligenza artificiale finisce così per coincidere, almeno in parte, con la più ampia questione della distribuzione del potere economico e geopolitico nell’ordine internazionale contemporaneo.
