Il 7 ottobre 2026 il Council on Foreign Relations ha pubblicato un’analisi firmata da Vinh Nguyen, già chief artificial intelligence officer della National Security Agency, dedicata alla neonata task force della Casa Bianca sull’intelligenza artificiale. Il punto di partenza è il varo, annunciato nello scorso fine settimana, della Super Intelligence Force, un organismo concepito come sforzo unificato del governo statunitense per dare attuazione operativa al White House Accord on Super Intelligence, l’intesa con cui il presidente Donald Trump e i vertici di sei grandi aziende del settore — Anthropic, Google, Meta, Nvidia, OpenAI e SpaceXAI — si sono impegnati a rafforzare i controlli di sicurezza interni, le valutazioni indipendenti di sicurezza e la supervisione dei consigli di amministrazione sullo sviluppo dell’IA di frontiera.
La tesi di fondo è che gli Stati Uniti debbano guidare l’identificazione delle nuove minacce di sicurezza e dei rischi legati all’IA, soprattutto quelli posti dagli avversari strategici, resistendo al tempo stesso sia all’eccesso di regolazione sia alla cattura regolatoria, che finirebbero per soffocare innovazione e concorrenza. Il successo, tuttavia, dipende dalla capacità del governo di districarsi tra tensioni e interessi contrapposti: garantire sicurezza e conquistare la fiducia pubblica senza impedire alle imprese di prosperare. Il nuovo zar dell’IA, il direttore dell’intelligence nazionale Jay Clayton, finirà con ogni probabilità – secondo l’Autore – per dare alle sei aziende un via libera implicito a costituire un’organizzazione di autoregolamentazione settoriale (SRO) incaricata di coordinare e definire specifiche di sicurezza e standard di risposta agli incidenti. La task force si limiterà probabilmente a fornire orientamenti volontari, per assicurare che l’evoluzione dell’SRO resti allineata agli interessi della sicurezza nazionale e del pubblico interesse, e per valutare se tali iniziative possano arrecare danno agli Stati Uniti.
È dentro questo perimetro che si annidano, secondo l’analisi, cinque trappole potenziali: chi stabilisce gli standard di sicurezza; come conquistare legittimità agli occhi del pubblico e degli alleati; come rispondere agli incidenti di sicurezza nazionale; come garantire la sicurezza dei modelli a pesi aperti; e come competere con la Cina. Su ciascuna, avanzano una proposta operativa. Per assicurare che la comunità della sicurezza nazionale contribuisca a definire le priorità delle misure di sicurezza, la task force dovrebbe istituire un ponte dedicato che stabilisca, insieme all’SRO, che cosa misurare, appoggiandosi a un laboratorio nazionale o a un centro di ricerca e sviluppo finanziato a livello federale con competenze nella verifica delle capacità dell’IA di frontiera, citando come esempi i Sandia National Laboratories o il Software Engineering Institute della Carnegie Mellon University. Sul fronte della legittimità, l’SRO può partire con i sei membri fondatori, ma dovrebbe aggiungere una categoria di adesione ulteriore che includa gli utilizzatori di IA di frontiera nei settori finanziario e sanitario, i principali laboratori governativi e di sicurezza nazionale e i gruppi di interesse pubblico nel campo tecnologico: soggetti chiamati a esprimersi nella definizione degli standard di sicurezza e protezione, e ai quali va riconosciuta la possibilità di rendere pubblico il dissenso o di rivolgersi a un supervisore governativo designato dalla task force quando le loro istanze non vengano accolte, così da garantire chiarezza e trasparenza nel processo di definizione degli standard. L’SRO dovrebbe inoltre offrire rapidamente un forum di partecipazione e feedback agli alleati degli Stati Uniti, come l’AI Security Institute britannico.
Sul versante degli incidenti, la raccomandazione è che task force e SRO collaborino congiuntamente su procedure di notifica per gli eventi gravi di sicurezza nazionale o cybersicurezza legati all’IA, sull’esempio dei recenti episodi che hanno coinvolto OpenAI e compromesso l’azienda tecnologica Hugging Face e una serie di istituzioni. Quanto ai modelli a pesi aperti, l’Autore avverte che sarebbe un’occasione mancata limitarsi a irrobustire la sicurezza dei modelli proprietari e chiusi: quel mercato offre garanzie di sicurezza minime o nulle ed è utilizzato in modo poco trasparente da aziende statunitensi, il che rende necessario spingere anche i modelli aperti verso standard di sicurezza consolidati, in una operazione che risulti vantaggiosa tanto per l’industria quanto per l’interesse commerciale nazionale, e come un risultato positivo sia per le imprese americane sia per i partner internazionali che vogliono accedere a sistemi a pesi aperti affidabili. Sullo sfondo resta la competizione con la Cina, che attraversa tutte le altre questioni: è la posta in gioco che spiega perché Washington preferisca un modello di autoregolamentazione guidata dall’industria, ma anche perché quella scelta esponga gli Stati Uniti al rischio di sacrificare credibilità pubblica e allineamento con gli alleati sull’altare della velocità e della competitività.
Il nodo geostrategico emerge con chiarezza: la governance dell’IA viene trattata non come una questione tecnica o regolatoria interna, ma come uno strumento di posizionamento nella competizione tecnologica tra grandi potenze. Gli standard di sicurezza, il modo in cui vengono scritti, da chi e con quale legittimità, diventano un’arena in cui si gioca la capacità americana di attrarre alleati, mantenere l’accesso ai mercati e definire le regole prima che lo facciano altri. La scelta di affidare a una organizzazione privata il compito di fissare le specifiche tecniche, con il governo in un ruolo di orientamento volontario e di vigilanza esterna, riflette una preferenza strutturale per la rapidità sulla uniformità normativa; ma sposta il baricentro della sovranità tecnologica dal pubblico al privato, con il rischio che la sicurezza nazionale finisca per dipendere dalla disponibilità delle aziende a farsi carico di responsabilità che eccedono il loro mandato commerciale. Ed è su questo punto che l’analisi insiste: senza meccanismi credibili di notifica degli incidenti, senza una partecipazione ampia e senza l’inclusione dei modelli aperti, l’autoregolamentazione rischia di produrre standard percepiti come legittimi solo da chi li scrive, lasciando campo libero a chi, fuori dagli Stati Uniti, non ha alcun interesse a rispettarli.
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