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Accesso ai dati di terze parti: chi decide chi passa dentro una conversazione?

Prima ancora di essere scritto, quel messaggio dipende da una decisione presa altrove. Chi gestisce l’applicazione stabilisce quali software possano affacciarsi sul canale, e quella scelta vale più di qualunque impostazione tu possa modificare nel menu della privacy.

Aperta nel dicembre 2025, l’istruttoria antitrust della Commissione europea ha seguito un percorso rapido. Il 9 febbraio 2026 arriva a Meta una comunicazione degli addebiti, con la conclusione preliminare che l’esclusione dei concorrenti configuri un abuso di posizione dominante. Il 4 marzo l’accesso viene riaperto dietro pagamento di una tariffa. Ad aprile la Commissione replica con addebiti supplementari, ritenendo quella tariffa equivalente al divieto. A giugno impone misure cautelari e ordina il ripristino gratuito alle condizioni antecedenti al 15 ottobre 2025, entro cinque giorni lavorativi. Il fascicolo porta il numero AT.41034 ed è stato esteso all’Italia dopo l’intervento dell’autorità antitrust nazionale.

Meta difende la chiusura sostenendo che la Business API serve alle imprese per assistere i clienti e non a distribuire chatbot generalisti. Entra in gioco anche la sicurezza, perché ogni fornitore ammesso riceve numeri di telefono verificati, cronologie di interazione e un rapporto diretto con l’utente dentro un ambiente che l’azienda dichiara di non poter ispezionare. Ribalta la prospettiva la Commissione, che descrive un rifiuto di fornire accesso a un’infrastruttura sviluppata per soggetti terzi e a loro precedentemente aperta, dentro un mercato che si sta formando adesso e in cui una posizione acquisita oggi diventa difficilmente contendibile domani. Teresa Ribera ha collegato l’urgenza proprio alla velocità di quel mercato.

La stessa app, spinta nella direzione opposta

Mentre un procedimento le impone di riaprire un canale, un regolamento le impone di aprirne un altro. L’articolo 7 del Digital Markets Act obbliga i gatekeeper all’interoperabilità delle funzioni base secondo una tabella di marcia precisa: messaggi e file tra due utenti, poi chat di gruppo, infine chiamate voce e video. Sono arrivati per primi BirdyChat, orientato ai contesti di lavoro, e Haiket, costruito sulla messaggistica vocale. Facoltativa e reversibile, l’attivazione richiede ai partner una crittografia end-to-end compatibile con quella di WhatsApp.

Chi critica quella scelta osserva che il protocollo protegge i contenuti in transito e tace su cosa accada agli estremi della conversazione, dove i messaggi sono in chiaro e dove ogni fornitore applica le proprie politiche di conservazione. Rispondono i sostenitori della norma che l’alternativa consiste nel lasciare centinaia di milioni di persone dentro un recinto chiuso, e che l’interoperabilità resta la sola leva capace di far esistere servizi più piccoli e più rigorosi. Pesa su tutto la posizione infrastrutturale di Meta nell’ecosistema dei dati, più di qualunque argomento tecnico.

Il terzo fronte, quello sul contenuto

Da quattro anni a Bruxelles si combatte una partita diversa, sulla possibilità di analizzare i messaggi prima ancora che qualcuno li riceva. Scaduta il 3 aprile 2026, la deroga temporanea al regolamento ePrivacy consentiva la scansione volontaria delle comunicazioni non cifrate: il Parlamento ne aveva respinto la proroga il 26 marzo con 311 voti contrari, 228 favorevoli e 92 astensioni. Rimette in moto il meccanismo il Consiglio, con una procedura scritta il 2 luglio, e il 9 luglio la mozione parlamentare per respingere quella posizione raccoglie 314 voti, sotto la maggioranza assoluta necessaria per bloccarla.

Resta in trilogo il testo permanente, ribattezzato dal dibattito pubblico Chat Control, dopo cinque round negoziali senza accordo. Nella posizione adottata nel novembre 2025 il Consiglio ha abbandonato gli ordini di rilevamento obbligatori sulle comunicazioni cifrate, e i punti aperti riguardano ancora la scansione automatica dei messaggi privati.

Sul contenuto, dunque, si concentra tutto il conflitto visibile. Il messaggio che stai per ricevere attraversa quel campo di battaglia protetto da una cifratura che nessuno dei tre procedimenti ha finora scalfito, arriva sul tuo telefono, e a quel punto succede qualcosa di cui nessuna delle tre partite si occupa.

Il messaggio arriva sul tuo telefono, e qualcun altro lo legge

Decifrato sullo schermo, il testo torna leggibile. Chi lo riceve può fare quello che vuole, e sempre più spesso quello che vuole è chiedere a un assistente di riassumerlo o di rispondere al posto suo. Quel gesto sposta il contenuto fuori dal dispositivo per una ragione tecnica precisa.

Un assistente vocale della generazione precedente eseguiva quasi tutto in locale. Impostare una sveglia o chiamare un contatto significa lavorare su vocabolari chiusi e stringhe corte, che un processore mobile gestisce senza uscire dal telefono. Riassumere un gruppo con duecento messaggi non letti, ricostruire il senso di un testo pieno di refusi, redigere una risposta: sono operazioni di un ordine di grandezza diverso, che richiedono una potenza di calcolo assente dal dispositivo. Serve un server, e serve che il testo ci arrivi.

Attenuano il problema alcuni perimetri intermedi. Apple elabora localmente quanto può e trasferisce il resto verso un’infrastruttura dedicata. Meta ha annunciato nell’aprile 2025 Private Processing, basato su ambienti di esecuzione attendibili, instradamento cifrato e richieste anonime, con contenuti elaborati e poi eliminati senza associazione all’identità del mittente, e con la funzione di riepilogo disattivata nelle conversazioni protette dalla Privacy avanzata della chat. Restano garanzie di natura architetturale, verificabili da chi progetta il sistema e opache per chi ci sta dentro, valide per la funzione integrata dell’applicazione. Cresce invece la quota di elaborazione che passa da assistenti generalisti collegati dall’utente ai propri account, dove quel perimetro non esiste, ed è la configurazione che il ruolo dei modelli linguistici come mediatori cognitivi sta rendendo ordinaria.

Dove si spezza la crittografia end-to-end

Proteggere il percorso è esattamente ciò che la cifratura end-to-end sa fare, e ciò che non può fare è intervenire su quanto accade dopo. Meredith Whittaker, presidente della Signal Foundation, ha portato la questione a SXSW nel marzo 2025 con l’immagine del cervello messo sotto vetro: per prenotare un concerto, avvisare gli amici e segnare l’appuntamento, un agente deve guidare il browser e accedere a dati di pagamento, calendario e messaggistica, con permessi simili a quelli di amministrazione del sistema e su contenuti quasi sempre in chiaro. Al summit AI for Good delle Nazioni Unite ha aggiunto la parte che riguarda Signal: un’applicazione garantisce riservatezza al proprio livello, e perde quella capacità quando un processo esterno con permessi superiori legge ciò che l’applicazione ha appena decifrato.

Si apre da lì anche un rischio che il dibattito sulla crittografia non aveva mai incontrato. Tratta come dati, un agente, anche le istruzioni che qualcuno abbia nascosto dentro un messaggio in arrivo o in una pagina collegata: la prompt injection trasforma un contenuto ricevuto in un comando eseguito, e il varco è la casella che l’utente ha delegato.

Chi ha scelto l’app cifrata non è chi decide

Torna qui la persona che il messaggio lo ha scritto. Scegliendo un’applicazione cifrata aveva deciso qualcosa sulla propria riservatezza, sulla base di una garanzia che l’industria le aveva venduto come assoluta, e quella decisione si ferma sulla soglia del tuo dispositivo. Confidenze, referti, coordinate bancarie e dettagli familiari finiscono a un’azienda con cui lei non ha stipulato nulla, per una scelta che non ha compiuto e di cui quasi mai viene informata.

Meno automatica di quanto sembri è però la lettura giuridica. Esclude dal campo di applicazione del GDPR le attività a carattere esclusivamente personale o domestico l’articolo 2, paragrafo 2, lettera c, e la Corte di Giustizia interpreta quella deroga in senso restrittivo fin dalla sentenza Ryneš senza svuotarla. Chi usa un assistente per leggere la propria corrispondenza privata resta di norma coperto, e non è il soggetto a cui un’autorità chiederebbe conto.

Assomiglia a un controllo esercitabile dalla controparte soltanto la Privacy avanzata della chat, che disattiva le funzioni di intelligenza artificiale dentro una conversazione e può essere attivata da chiunque vi partecipi. Funziona per esclusione, vale su una sola applicazione, e presuppone che una persona ne conosca l’esistenza prima di scrivere qualcosa che non vorrebbe far leggere a una macchina.

Da testo ad attributi

Leggi una mail e dopo qualche giorno ne ricordi il senso generale. Un agente con memoria persistente correla invece un messaggio di stamattina con uno scritto otto mesi fa, e tiene disponibile per interrogazione futura ciò che un interlocutore umano avrebbe dimenticato. Su quella base nascono inferenze che nessun contenuto dichiara: tono di una risposta, orario in cui viene scritta, lunghezza che si accorcia, frequenza dei refusi che aumenta sotto pressione. Caratteristiche del testo, per un modello linguistico, da cui ricavare stime su stato emotivo, condizioni di salute, scadenze finanziarie e orientamenti politici, che è poi la ragione per cui esistono i gemelli digitali costruiti per modellare comportamenti prima che si verifichino.

Resta lo scenario più discusso e più frainteso, quello in cui le parole di un terzo, finite in un insieme di addestramento, riemergono nella risposta fornita a uno sconosciuto. Se ne è occupato il Comitato europeo per la protezione dei dati nel parere 28/2024 del 17 dicembre 2024, stabilendo che un modello addestrato su dati personali non è automaticamente anonimo e fissando una soglia alta: va dimostrato che la probabilità di estrarre quei dati, direttamente o tramite interrogazioni, sia trascurabile per ogni singolo interessato, documentando i controlli contro esfiltrazione, rigurgito e inferenza di appartenenza. In sede accademica l’estrazione di porzioni di dati di addestramento è riuscita su modelli aperti, semiaperti e chiusi. Nei piani per imprese il riutilizzo è di norma escluso per impostazione predefinita e i servizi consumer offrono quasi sempre una disattivazione, quindi il rischio si concentra dove nessuno tocca le impostazioni.

Lì si aggiunge la variante fai da te, diventata banale da costruire: una casella di posta collegata via API a una piattaforma di automazione, che interroga un fornitore di modelli, magari attraverso un ulteriore intermediario che gestisce l’orchestrazione. Applica ogni passaggio le proprie regole su conservazione, registri di attività e riutilizzo, con impostazioni predefinite che divergono in modo sostanziale tra piani professionali e piani consumer. Basta una configurazione sbagliata perché la corrispondenza aziendale attraversi soggetti che nessuno ha mai censito.

Quel messaggio, comunque vada, ha smesso di essere un messaggio. È diventato un insieme di attributi: un’intenzione, una data, uno stato d’animo, una sensibilità al prezzo. Attributi di quel genere costituiscono da almeno un decennio la materia prima di un’industria che non ha mai avuto bisogno di leggere una conversazione per ottenerli.

Il varco: chi gestisce l’applicazione decide quali software si affacciano sul canale

Un uomo identificato senza che nessuno leggesse una riga

Nel 2018 un’azienda di Ashburn, in Virginia, comprava dati di posizione da fornitori che li avevano raccolti attraverso applicazioni per smartphone. Fra i miliardi di traiettorie finite nei suoi archivi ce n’era una che apparteneva a un sacerdote. Depositando il proprio complaint contro Gravy Analytics e la controllata Venntel nel dicembre 2024, la Federal Trade Commission non fa il suo nome, e non ne aveva bisogno: bastava seguire un identificatore che compariva, sera dopo sera, in un’app di incontri per uomini, poi in un’abitazione privata, poi in una parrocchia. Bastava disegnare un perimetro virtuale attorno a quei luoghi, quello che l’azienda chiamava internamente geofencing, e osservare quale dispositivo attraversasse entrambi i cerchi con regolarità sufficiente.

Si è dimesso, quel sacerdote, quando la sua vita privata è diventata pubblica. Nessuno lungo la catena che lo aveva identificato sapeva come si chiamasse, e nessuno aveva mai aperto una sua conversazione. Registrava l’evento un’azienda, quando lui apriva l’app; lo trasportava verso un server remoto un’infrastruttura tecnica; lo aggregava con altre migliaia di eventi un broker; lo trasformava in un segmento pronto per la vendita un’ultima società. Attraversa quella catena, il dato, come una materia prima attraversa raffinerie e grossisti prima di diventare il prodotto che qualcuno compra al banco senza avere mai visto la miniera da cui è partito.

Manca, in tutto questo, il soggetto che osserva. Il potere di identificare quell’uomo non stava in nessuna delle aziende coinvolte, stava nella sequenza che le collegava, e si è manifestato quando qualcuno ha pagato per interrogarla.

Perché un identificatore da solo non dice niente

Prendi un segnale di posizione isolato e non hai quasi informazione, perché un punto sulla mappa potrebbe essere chiunque in un momento qualsiasi della giornata. Sosteneva Ferdinand de Saussure che un segno non ha valore in se stesso e acquista significato soltanto nella differenza rispetto agli altri segni del sistema a cui appartiene. Vale lo stesso per un identificatore pubblicitario mobile: da solo non identifica nessuno, e quando lo stesso codice compare accanto a una chiesa alle otto di sera e accanto a un profilo su un’app di incontri alle undici comincia a significare qualcosa per la posizione che occupa dentro una rete di relazioni. Guardare un elemento alla volta, come fanno molte informative sulla privacy e buona parte del dibattito sulla crittografia, equivale a leggere una sola lettera di una parola e concludere che non dice niente.

L’asta che dura un decimo di secondo

Quei codici circolano perché esiste un mercato che li fa circolare. Ogni volta che un annuncio appare su un sito o un’app, decine di aziende fanno un’offerta in tempo reale per occupare quello spazio, e il processo prende il nome di real-time bidding. Riceve, ogni offerente, una richiesta con informazioni sul dispositivo che sta per vedere l’annuncio, spesso posizione e identificatore pubblicitario compresi. Chi perde l’asta dovrebbe scartare quei dati.

Secondo il complaint della FTC contro Mobilewalla, società con sede in Georgia, fra il gennaio 2018 e il giugno 2020 l’azienda ha continuato a conservarli anche a offerta respinta, accumulando oltre cinquecento milioni di identificatori pubblicitari abbinati a posizioni precise. Nessun sistema è stato violato: è bastato smettere di cancellare ciò che il sistema inviava comunque.

Arrivato nel dicembre 2024, il divieto esplicito di quella pratica racconta anche il suo contrario: fino a quel momento raccogliere dati dalle aste perse non era considerato di per sé un illecito. Spiega la prima cifra della tabella perché la questione ecceda il perimetro commerciale, dato che un’infrastruttura capace di trasmettere informazioni centottantamila miliardi di volte l’anno raggiunge soggetti privi di qualunque obbligo tecnico di cancellare ciò che ricevono. Fra i destinatari dei dati europei, documenta l’ICCL, figurano aziende con sede in Russia e in Cina, e che nel flusso finiscono informazioni riferibili a leader politici, magistrati e personale militare.

Dal database al grafo

Diciassette miliardi di segnali al giorno da circa un miliardo di dispositivi: così Gravy Analytics e Venntel descrivevano la propria raccolta. Non sono diciassette miliardi di persone spiate individualmente, sono punti che diventano interessanti quando si ripetono. Una coordinata visitata ogni martedì alla stessa ora somiglia a un’abitudine, e un’abitudine osservata abbastanza a lungo diventa un’inferenza vendibile: una lista di persone che frequentano un certo tipo di luogo, offerta come prodotto ad altri clienti.

Chiamano identity resolution il passaggio successivo. Uniscono, aziende come LiveRamp, email, numeri di telefono, cookie, identificatori di dispositivo mobile e identificatori di smart TV in un’unica chiave persistente, capace di rappresentare tanto una persona quanto l’intero nucleo familiare a cui appartiene. Aveva mostrato l’antropologia strutturale, studiando i sistemi di parentela, che l’identità di un individuo dentro una comunità si definisce per la posizione che occupa in una rete di relazioni riconosciute: figlio di chi, discendente di quale linea. Opera in modo strutturalmente equivalente l’identity graph, con dati tecnici al posto della genealogia, e realizza sul piano commerciale la scomposizione dell’individuo in campioni e banche dati che Gilles Deleuze aveva descritto nel 1990 parlando di società di controllo.

Può avvenire con certezza quasi assoluta, quella cucitura, quando esiste una corrispondenza diretta come lo stesso indirizzo email usato per accedere a due servizi. Oppure resta una stima, costruita osservando che un certo dispositivo, un certo indirizzo IP e un certo orario ricorrono insieme abbastanza spesso da suggerire, senza prova, la presenza della stessa persona. Ragionava per righe il vecchio database: un nome, una città, un acquisto. Ragiona per relazioni il grafo che lo sta sostituendo, e in quello spostamento si nasconde la parte più difficile da spiegare del fenomeno.

Il profilo unificato e le stanze pulite

Stabilita l’identità, resta da decidere dove conservarla. Promettono di unificare in un solo profilo i dati che arrivano dal sito, dall’app, dal negozio fisico e dal servizio clienti le Customer Data Platform, come quella che Adobe vende alle imprese, così che lo stesso cliente non risulti cinque persone diverse a seconda del canale.

Non sostituisce questa architettura l’intelligenza artificiale, la rende capace di interpretare ciò che prima le sfuggiva. Cercava parole chiave dentro un testo un sistema tradizionale. Legge un messaggio che annuncia una partenza per Milano venerdì e manifesta preoccupazione per il costo del viaggio, un modello linguistico, e ne estrae un’intenzione, una data, una sensibilità al prezzo e un tono emotivo, trasformando una frase scritta di getto in attributi pronti per un profilo. È la stessa operazione con cui si è chiuso il capitolo precedente, con una differenza di provenienza: lì gli attributi nascevano dentro la conversazione, qui vengono comprati fuori. Quando poi due aziende non vogliono scambiarsi gli archivi ricorrono a una data clean room, ambiente che consente di confrontare i rispettivi pubblici senza mostrarsi i dati grezzi, perché per ottenere un’informazione commercialmente decisiva bastano un conteggio, una corrispondenza e una probabilità restituita alla fine del calcolo.

Il telefono e il browser come punto di raccolta

Raccoglie in continuazione, il dispositivo in tasca, posizione, connessioni, applicazioni aperte, orari, talvolta fotocamera e microfono quando autorizzati. Aggiunge il browser indirizzo IP, lingua, risoluzione dello schermo, cookie e identificatori di sessione, e la documentazione tecnica di Google elenca quali di questi dati un tag di analisi raccolga automaticamente a ogni visita. Negli ultimi anni una parte crescente di quel traffico ha smesso di viaggiare direttamente verso decine di destinazioni esterne, perché passa prima da un server controllato da chi gestisce il sito, in un’architettura chiamata server-side tagging.

Consente, quella stessa infrastruttura, di sostituire l’indirizzo IP reale dell’utente con quello del proprio server prima di inoltrarlo a un fornitore esterno. Secondo la medesima documentazione può però essere configurata per fare l’opposto, mantenendo l’identificazione reale della persona mentre le si nasconde la lista di chi la riceverà. Il codice non decide da che parte pende la bilancia. Lo decide chi lo implementa, con una scelta che chi visita il sito non vede mai, qualunque cosa dica il banner dei cookie.

Regge, tutta questa costruzione, su una premessa giuridica: che i dati trattati non siano dati personali. Chi controlla quella premessa controlla se l’intera architettura ricada dentro o fuori dalle regole.

Cosa conta come dato personale, e chi lo decide

Nel 2013 un gruppo di ricercatori guidato da Yves-Alexandre de Montjoye ha pubblicato su Scientific Reports uno studio su quindici mesi di dati di mobilità relativi a un milione e mezzo di persone. Con una risoluzione oraria e spaziale pari a quella delle antenne dell’operatore telefonico, quattro punti di spazio e di tempo bastano a identificare in modo univoco il 95 per cento degli individui, anche dentro un dataset dichiarato anonimo, e due soli punti ne caratterizzano più della metà. Offrono pochissima protezione reale anche i dati resi grossolani, perché l’unicità decade con la risoluzione secondo una legge di potenza molto lenta.

Dichiarare di trattare posizione in forma pseudonimizzata descrive quindi una barriera più sottile di quanto il termine lasci intendere. Ha smesso di essere una questione accademica il 19 novembre 2025, quando la Commissione europea ha presentato il pacchetto Digital Omnibus proponendo una interpretazione relativa della nozione di dato personale: un’informazione sarebbe personale per un soggetto soltanto se quel soggetto può ragionevolmente identificare la persona con i mezzi a sua disposizione. Introduce il pacchetto anche un legittimo interesse esplicito per l’addestramento e il funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale, e su quel punto le organizzazioni per i diritti digitali hanno documentato la corrispondenza fra il testo della Commissione e le richieste avanzate dalle grandi piattaforme nei mesi precedenti. Difendono la riforma l’imprevedibilità applicativa del quadro attuale e il peso che l’incertezza scarica sugli operatori più piccoli.

Quando la prova del consenso diventa il dato

Esiste già un precedente su questo terreno, e riguarda le stringhe che l’industria pubblicitaria usa per dimostrare che gli utenti hanno acconsentito al tracciamento. Quelle stringhe sono a loro volta un dato personale, secondo l’autorità belga per la protezione dei dati, che per questo ha sanzionato IAB Europe per 250.000 euro; e la Corte di Giustizia dell’Unione Europea ha confermato la lettura il 7 marzo 2024. Recepisce quel principio la Market Court di Bruxelles il 14 maggio 2025, ribadendo la natura personale della TC String e la contitolarità di IAB Europe per il suo trattamento, con esclusione della contitolarità per i trattamenti pubblicitari successivi svolti dai singoli operatori. Annulla la stessa corte, il 7 gennaio 2026, le parti della decisione belga che imponevano modifiche al framework oltre quel perimetro, rinviando il fascicolo all’autorità.

Si intreccia quel percorso con l’azione americana senza che nessuno lo avesse pianificato. Aveva pubblicato l’Irish Council for Civil Liberties, nel maggio 2022, il report sulla scala del real-time bidding, evidenze poi utilizzate dalla FTC nel caso Mobilewalla. Due giurisdizioni che non hanno lavorato insieme, due lingue giuridiche diverse, un’associazione irlandese e un’agenzia federale americana incontratesi soltanto sulla carta di un fascicolo: la stessa infrastruttura tecnica ha prodotto quasi in parallelo un’azione europea sul meccanismo del consenso e un’azione americana sul meccanismo della raccolta.

Il limite fissato a Karlsruhe

Ha nominato con esattezza il meccanismo una corte costituzionale. Il 16 febbraio 2023 il Bundesverfassungsgericht ha dichiarato incostituzionali le norme dell’Assia e di Amburgo sull’analisi automatizzata dei dati per la prevenzione dei reati, con i procedimenti 1 BvR 1547/19 e 1 BvR 2634/20. Quando archivi già detenuti vengono elaborati con un’applicazione automatizzata di analisi, l’interferenza colpisce l’autodeterminazione informativa di tutti coloro i cui dati vengono usati nel procedimento, vittime e testimoni compresi, perché l’elaborazione produce conoscenza nuova su quelle persone. Consentivano le norme censurate il trattamento automatizzato di archivi illimitati con metodi giuridicamente illimitati, mentre la proporzionalità richiede almeno un pericolo concretizzato.

Si chiama HessenDATA la piattaforma in uso alla polizia dell’Assia, ed è il prodotto Gotham di Palantir, azienda che nel frattempo si è candidata a risolvere il problema europeo della dipendenza tecnologica.

Due venditori, un solo acquirente

Non si conquistano soltanto sul mercato, le posizioni descritte fin qui. Si ottengono anche facendole scrivere dentro una norma, e il dossier sulla scansione dei messaggi offre il caso meglio documentato perché i documenti sono usciti. Hanno ricostruito, attraverso richieste di accesso agli atti, Follow the Money, netzpolitik.org, BalkanInsight e Zeit la rete che ha accompagnato la proposta della Commissione. Al centro figura Thorn, fondata dall’attore Ashton Kutcher, iscritta al registro per la trasparenza dell’Unione come organizzazione benefica e presentatasi in un incontro con funzionari della Commissione come startup non profit. Vende Thorn il software di rilevamento Safer, fra i cui clienti compare il Dipartimento per la sicurezza interna statunitense.

Documenta la ricostruzione almeno una dozzina di incontri con funzionari europei in tre anni, una lettera della commissaria Ylva Johansson che ringrazia per la stretta collaborazione poco prima della pubblicazione della proposta, e un appuntamento con Kutcher confermato trentasette minuti dopo la richiesta. Attorno si muove un ecosistema finanziato, con la piattaforma WeProtect nel cui consiglio sedevano insieme un funzionario della Commissione e l’amministratrice delegata di Thorn.

Niente di tutto questo dimostra che l’abuso su minori sia un pretesto. Reale è il fenomeno, reali le vittime che gli strumenti di rilevamento hanno contribuito a identificare, e legittime le ragioni per cui certe organizzazioni sostengono una legge. Riguarda la sequenza, l’obiezione: chi fornirebbe la tecnologia ha contribuito a formulare la domanda a cui quella tecnologia risponde. Davanti alla commissione LIBE, Johansson ha respinto ogni rilievo sostenendo che nessun errore fosse stato commesso, e un accertamento indipendente non è mai arrivato. Prevede inoltre il testo permanente un centro europeo destinatario delle segnalazioni, difeso con l’argomento che un ente pubblico offre garanzie superiori a quelle di una segnalazione volontaria oggi gestita da aziende private, e destinato comunque a diventare un nodo stabile attraversato da un flusso permanente.

La sovranità venduta come alternativa

Parla il linguaggio della sovranità la proposta che si è formata sul fronte opposto. Ha pubblicato Palantir nell’aprile 2026 un manifesto in ventidue punti tratto da The Technological Republic, il libro del suo amministratore delegato Alex Karp, e in luglio un white paper intitolato Institutional Sovereignty in the Age of AI. Netto è l’argomento: un’organizzazione che affida decisioni critiche a sistemi esterni senza mantenere il controllo su informazioni, logiche decisionali e verificabilità dei risultati perde autonomia strategica, e chi usa modelli di terzi converte i propri vantaggi competitivi in dati di addestramento per laboratori altrui.

Coglie un problema reale, quella tesi. Esiste la dipendenza tecnologica europea, ha avuto un costo la scelta di regolare invece di costruire, e Karp aggiunge che rinunciare alla superiorità tecnologica equivarrebbe a consegnarla ad altri. Sta nel rimedio il paradosso, perché a offrire sovranità è un’azienda statunitense fondata nel 2003 con capitale iniziale di In-Q-Tel, il fondo di venture capital della CIA, mentre Francia, Germania e Italia invocano sovranità digitale e rinnovano contratti con quella stessa azienda. Mediata per costruzione, la sovranità messa in vendita rende il cliente sovrano nella misura in cui il fornitore glielo certifica, e chi definisce le categorie con cui un’organizzazione legge se stessa esercita un accesso più profondo di chi si limita a processare testo. Individua un rischio reale l’accusa rivolta ai laboratori generalisti, quella di guardare dentro i dati altrui, e lascia in ombra la posizione di chi la formula.

Dove l’asimmetria diventa una cifra

Torna infine il messaggio da cui siamo partiti, sotto forma di prezzo. Il 17 gennaio 2025 la Federal Trade Commission ha pubblicato i risultati preliminari di un’indagine avviata sei mesi prima su otto intermediari, sei dei quali hanno fornito il materiale su cui lo studio si basa: Mastercard, Accenture, McKinsey e i fornitori di software di pricing PROS, Bloomreach e Revionics. Scrive lo staff che comportamenti minimi come il movimento del cursore su una pagina o il tipo di prodotto lasciato in un carrello abbandonato possono essere tracciati e usati per calibrare il prezzo mostrato a quella persona specifica. Passata con un voto di tre a due lungo linee politiche, la pubblicazione non è mai arrivata a un rapporto finale dopo il cambio di amministrazione.

Il 10 novembre 2025 è entrata in vigore a New York la prima legge americana che impone una dicitura esplicita: quando un prezzo è determinato da un algoritmo che usa i dati personali del consumatore, l’azienda deve dichiararlo accanto al prezzo, con sanzioni fino a mille dollari per violazione. Un ricorso basato sul Primo Emendamento è stato respinto, perché il tribunale ha ritenuto puramente fattuale la comunicazione imposta. Il 27 gennaio 2026 il procuratore generale della California ha aperto uno sweep investigativo su aziende dei settori retail, alimentare e alberghiero, contestando la sorveglianza dei prezzi sul terreno del principio di limitazione della finalità previsto dal California Consumer Privacy Act.

Coincide l’argomento californiano con quello che Helen Nissenbaum ha formalizzato come integrità contestuale: un’informazione raccolta in un contesto porta con sé le norme di quel contesto, e spostarla altrove costituisce una violazione anche quando nessuno la diffonde pubblicamente. Applicato alla catena percorsa fin qui, il principio individua il punto in cui l’asimmetria diventa misurabile in euro. I dati raccolti mentre compriamo un paio di scarpe non dovrebbero determinare quanto ci costa un volo, e le confidenze di un amico non dovrebbero alimentare il profilo commerciale di chi le ha ricevute.

La torre e la piazza

Rileggendo il percorso dall’inizio si vede una figura ricorrente. Chi gestisce l’applicazione decide chi entra. Chi fornisce il modello decide come il testo viene interpretato. Chi possiede il grafo decide quali frammenti appartengano alla stessa persona. Chi scrive la definizione decide se quei frammenti siano dati personali. Nessuno di questi soggetti produce l’informazione da cui ricava valore, e ciascuno occupa un passaggio obbligato.

Aveva letto la storia moderna come alternanza fra reti orizzontali e gerarchie verticali Niall Ferguson, smontando l’idea che una rete sia per propria natura emancipatrice. Contestata da parte della storiografia per l’ampiezza delle analogie che impiega, quella tesi resta utile per una ragione circoscritta: piazza e torre hanno smesso di essere alternative, perché la piazza sorge su un terreno che la torre possiede. Descriveva Shoshana Zuboff il surplus comportamentale come il residuo che l’interazione produce e che l’azienda si appropria senza corrispettivo. Aggiungeva Nick Srnicek la parte economica, mostrando come il valore dell’intermediario cresca con il numero di transazioni che lo attraversano, il che spiega perché queste posizioni tendano a concentrarsi in poche mani.

Descriveva Michel Foucault il panottico come dispositivo che disciplina attraverso la possibilità di essere guardati in ogni momento, anche quando nessuno guarda davvero. Sposta quel dispositivo, l’architettura ricostruita in queste pagine, da un occhio che potrebbe posarsi su di noi in qualunque istante a un calcolo già svolto altrove, prima che ce ne accorgessimo, che ha deciso cosa vedremo, a quale prezzo, e con quale probabilità qualcuno riterrà opportuno occuparsi di noi.

Resta utile una distinzione. Dichiariamo volontariamente certi dati, come un indirizzo scritto in un modulo. Altri vengono osservati, come il tempo trascorso su una pagina. Altri ancora sono inferiti, conclusioni che un modello produce su di noi senza che le abbiamo comunicate, confermate o potute vedere. Operano quasi interamente sulla prima categoria, e in parte sulla seconda, i procedimenti che si contendono l’accesso alle conversazioni degli europei, mentre la terza cresce più in fretta di tutte e viene adesso generata anche dentro le conversazioni private, a partire da parole scritte da persone che non hanno scelto nulla.

Vengono difese con vocabolari diversi, tutte le posizioni attraversate. Sicurezza degli utenti per Meta, contendibilità dei mercati per la Commissione, protezione dei bambini per le organizzazioni che sostengono la scansione, autonomia strategica per Palantir, personalizzazione dell’esperienza per i broker. Alcuni di questi argomenti reggono, e tutti chiedono la stessa cosa, che è poi il modo in cui si è formata la saldatura fra concentrazione tecnologica e potere politico: un posto stabile dentro il flusso, da cui esercitare una capacità che le persone all’estremità non possono verificare né revocare.

Hanno colpito singoli anelli le sanzioni, e per i pezzi rimossi la filiera ha cambiato fornitore. Dovrebbe agire sulle posizioni di transito, un contropotere efficace, invece che sui singoli trattamenti, il che significa affrontare una domanda che nessuno dei fronti aperti nel 2026 ha ancora messo sul tavolo: chi risponde della conoscenza prodotta da una relazione fra dati che nessuno, preso singolarmente, avrebbe potuto produrre. Karlsruhe ha dato una risposta parziale per la polizia di due Länder tedeschi, e resta l’unico luogo in cui qualcuno ha misurato quel costo invece di limitarsi a valutare l’offerta. Sa bene, chi ha seguito il percorso che porta dall’identificatore pubblicitario alla fine sostanziale dell’anonimato in rete, che il punto di rottura non è mai stato tecnico.