Il Rapporto Internazionale sulla Sicurezza dell'AI 2026 evidenzia crescenti preoccupazioni riguardo ai malfunzionamenti dell'AI, come informazioni fabricate, output difettosi, consigli fuorvianti e il crescente rischio di perdita di controllo man mano che i sistemi diventano più autonomi e capaci di eludere le valutazioni. Questi rischi non derivano solo dalle dimensioni del modello; derivano da dati concentrati, validazione opaca e incentivi disallineati. Se l'AI viene addestrata e valutata all'interno di pipeline ristrette, i fallimenti si amplificano tanto quanto le capacità. Ecosistemi decentralizzati come quello che stiamo sviluppando affrontano questo problema a livello infrastrutturale distribuendo le fonti di dati dell'AI, ampliando la validazione e allineando gli incentivi in modo che i contributori siano premiati per qualità e trasparenza. Input più diversificati, supervisione decentralizzata e partecipazione tracciabile creano basi più solide per l'affidabilità e riducono la fragilità sistemica. Man mano che l'AI avanza, la sicurezza non deriverà solo dal controllo. Deriverà da un'infrastruttura migliore, più equa e più distribuita. 🔗 Fonte: