L’iper-personalizzazione ha un prezzo
Immagina un mondo in cui l’AI non si limita a rispondere, ma anticipa i tuoi bisogni, organizza la tua agenda, filtra i tuoi messaggi, gestisce la tua vita digitale. I Large Language Model come ChatGPT, Gemini e altri, con la loro evoluzione velocissima, offrono interazioni sempre più iper-personalizzate, capaci di influenzare percezioni, abitudini e decisioni quotidiane.
Per ottenere questa esperienza così fluida, stiamo consegnando all’AI quantità enormi di dati: calendari, conversazioni, app, preferenze.
Questo è un compromesso molto sottovalutato perché ogni passo verso la comodità può comportare un passo indietro in termini di privacy e autonomia.
Vale davvero la pena rinunciare a parte della nostra privacy per ottenere più comodità?
Sacrificare la privacy per la comodità
Dinanzi a tutto ciò, oltre alle implicazioni personali, emergono questioni etiche cruciali come ad esempio :
• Chi controlla le narrazioni che l’AI costruisce?
• Come proteggiamo il pensiero indipendente in un mondo sempre più filtrato da algoritmi?
• Qual è il confine tra assistenza e dipendenza?
Se vogliamo che l’AI diventi un alleato e non un sostituto della nostra capacità di scelta, dobbiamo pretendere trasparenza, responsabilità e soprattutto strumenti che ci aiutino a muoverci in queste nuove iper-realtà.
Non si devono perdere di vista due valori fondamentali ovvero la Verità e la Fiducia. Il futuro dell’AI non si gioca solo sulla potenza dei modelli, ma sulla nostra capacità di mantenere il controllo.
Il problema sta non su cosa l’AI sa fare, ma quanto saremo in grado noi di riconoscere quando ci sta orientando. L’automazione è utile solo finché mantiene l’umano al centro perché quando diventa sostitutiva, l’autonomia si erode.
Se lasciamo che l’AI gestisca le agende, le comunicazioni, rischiamo di abituarci a non decidere più. Lei continuerà a crescere, ma il suo impatto dipenderà solo da quanto sapremo rimanere al comando, scegliere cosa delegare, capire come funziona, proteggere i nostri dati e mettere limiti chiari. Solo in questo modo la potenza dei modelli diventerà progresso, non dipendenza.
Il Threat Research Team di Gendigital, nata dalla fusione di NortonLifeLock e Avast ha parlato di tutto ciò e altro nell’articolo di dicembre 2025 revealed: How Gen cyber predictions became reality