Il paradosso della creatività era un diversivo

Ogni atto creativo che meriti questo nome è una forma di furto. Shakespeare prendeva le trame dalle cronache di Holinshed e riciclava racconti popolari che il pubblico già conosceva per metà. Van Gogh passò ore sulle stampe giapponesi finché la loro piattezza non filtrò nella sua pennellata. I Beatles iniziarono come cover band, suonando i dischi americani di altri, sera dopo sera, per i marinai e gli ubriachi dei locali di Amburgo. Nessuno di loro si è scusato, perché questo non lo chiamiamo furto. Lo chiamiamo influenza, tradizione, eredità — la lenta sedimentazione di tutto ciò che è venuto prima in qualcosa che sembra nuovo.

Così, quando un modello generativo sembra fare la stessa cosa — ingerisce il corpus, individua gli schemi, li ricombina in qualcosa che un attimo prima non esisteva — la domanda onesta è quella scomoda. Dove sta, esattamente, la differenza?

La risposta che tutti tengono pronta

Da tre anni le industrie creative hanno una risposta pronta. La macchina non prova nulla. Non ha intenzioni, non ha una biografia, non ha niente che bruci dalla voglia di essere detto. È solo statistica — previsione di schemi travestita da arte.

Concedo gran parte di tutto questo. Un modello non resta sveglio la notte. Non ha un'infanzia, non ha lutti, non ha un debito verso un maestro scomparso che cerca di ripagare. La frase che le aziende di AI adorano — «impara esattamente come una persona» — è marketing, e i critici che definiscono questi sistemi imitatori, non menti, hanno ragione sul meccanismo. Prevedere non è capire.

Niente di tutto ciò ti porta dove vuoi arrivare. Ammetti pure che la macchina non provi nulla: moltissima arte umana nasce a freddo, sotto scadenza, per denaro, da gente che non ha niente da dire — e la tuteliamo lo stesso. Insisti sull'intenzione: una macchina fotografica non ne ha, eppure un secolo fa abbiamo dato il diritto d'autore ai fotografi. Ogni linea che provi a tracciare tra creazione umana e creazione meccanica lascia entrare qualcosa che volevi escludere, o esclude qualcosa che volevi tenere dentro.

La distinzione sembra ovvia fino all'istante in cui ti chiedono di metterla per iscritto.

Poi è finita davanti a un giudice

Nel giugno 2025 la metafisica è finita in tribunale, e la metafisica ha perso.

Nel giro di due giorni, due giudici federali di primo grado in California — nelle prime sentenze di merito specificamente sull'addestramento di modelli linguistici su libri protetti da copyright — hanno stabilito, sulla base dei fatti al loro esame, che l'uso contestato dei testi per l'addestramento rientrava nel fair use. Sono decisioni di primo grado, non l'ultima parola: appelli e altre cause sono ancora in corso. Ma qui conta il ragionamento. Il giudice Alsup ha definito l'addestramento di Anthropic «profondamente trasformativo». Nella causa parallela contro Meta, il giudice Chhabria è arrivato alla stessa conclusione sull'addestramento — ma a malincuore, su basi strette: gli autori non avevano costruito le prove necessarie a dimostrare che l'addestramento avesse danneggiato il mercato delle loro opere, e ha tenuto a precisare che la sua sentenza non rendeva lecito l'addestramento di Meta in generale. Ed ecco la parte che dovrebbe gelare ogni artista nella discussione: Alsup si è rifiutato di trattare una macchina che legge un libro diversamente da una persona che lo legge. Gli autori, secondo il ragionamento, non possono impedire ad altri di usare le loro opere per imparare — da secoli le persone leggono e rileggono libri per farne di nuovi.

Rileggetela. L'analogia che le aziende di AI andavano vendendo — una macchina che legge non è diversa da una persona che legge — è proprio quella che il tribunale ha raccolto e rivolto contro gli artisti.

Allora di cosa si discuteva davvero?

Segui i soldi, perché è lo stesso caso a darti la risposta. Anthropic ha comunque accettato di pagare circa 1,5 miliardi di dollari — circa 3.100 dollari a libro, su quasi 482.000 titoli. Non per l'apprendimento. Per la pirateria — per aver scaricato e accumulato una biblioteca di copie rubate. Il tribunale ha promosso l'uso per l'addestramento e condannato la biblioteca pirata.

Piratare copie per costruirsi una biblioteca di ricerca senza pagarle, e conservarle nel caso tornino utili per un motivo o per l'altro, è un uso a sé — e non un uso trasformativo.

— Giudice William Alsup, Bartz v. Anthropic

È tutto qui il gioco, e non ha niente a che vedere con la creatività. La linea che queste sentenze hanno cercato di tracciare passa tra il materiale ottenuto onestamente e il materiale sottratto, e tra un risultato che aggiunge qualcosa di nuovo e un risultato che si limita a soppiantare l'originale. Provenienza e sostituzione. Tutto il resto era teatro.

Qui pianto la mia bandiera. La domanda sulla creatività è un diversivo, e dovremmo smettere di darle dignità. «L'AI sa davvero creare?» è una domanda senza risposta e, peggio, irrilevante per ogni decisione che una persona al lavoro debba prendere.

È ansia di status travestita da principio.

Le domande che sopravvivono all'impatto con la realtà sono più piccole, più difficili e hanno una risposta: da dove vengono i dati di addestramento? Chi li ha prodotti ha potuto dire di no? E il risultato soppianta ciò da cui ha imparato, o gli sta accanto?

Due continenti, un accordo sepolto

America ed Europa hanno risposto in modo diverso, e la differenza tra le due svela il gioco.

L'America fa causa. Citare, transare, lasciare che la giurisprudenza si accumuli una sentenza alla volta, e scoprire le regole solo a cose fatte. L'Europa, da agosto 2025, regola in anticipo: l'AI Act ora impone ai fornitori di modelli di pubblicare un riepilogo dei dati di addestramento, di dotarsi di una policy sul copyright e — la disposizione che conta di più — di rispettare le riserve di diritti che la normativa europea sull'estrazione di testo e dati (text and data mining) consente ai titolari dei diritti di opporre allo scraping. Il potere della Commissione di farlo rispettare, multe comprese, entra in vigore ad agosto 2026.

La mia opinione, visto che siete qui per quella: l'istinto europeo è il migliore, moduli farraginosi e tutto il resto. Non perché l'Europa ami le regole. Ma perché l'Europa punta, per quanto goffamente, al bersaglio giusto — provenienza e consenso — invece di provare a legiferare sull'esistenza di un'anima. Un regime di trasparenza e opt-out scommette che il vero nodo sia l'onestà delle fonti. Una causa scommette che il vero nodo sia il furto. Sono entrambe scommesse sulla provenienza. Nessuna delle due è una scommessa sulla creatività. Sotto il rumore, America ed Europa girano intorno alla stessa domanda. Solo che non lo dicono ad alta voce.

Se gestisci davvero un'impresa

Se gestisci un'azienda europea e hai iniziato a generare con questi strumenti i tuoi testi di marketing, le immagini dei prodotti, le prime bozze — e ormai la maggior parte di voi lo fa — niente di tutto questo è astratto.

Il tuo rischio non è mai stato «la mia AI è davvero creativa». È la roba noiosa, quella a cui si può rispondere. Il tuo fornitore sa dirti su cosa è stato addestrato il modello? C'è qualche singolo risultato che si appoggia così tanto a una fonte identificabile da prenderne il posto? Sei, senza saperlo, un deployer — l'«utilizzatore» nel lessico del regolamento — e il tuo uso specifico di questi strumenti rientra tra quelli per cui l'AI Act prevede davvero degli obblighi, dai doveri di trasparenza all'estremo leggero fino al regime ad alto rischio all'estremo pesante? Sono le domande sulla provenienza a saltare fuori in una controversia contrattuale o in una richiesta di rimozione. Quella sulla creatività non lo farà mai.

C'è una frase consolatoria che si sente alla fine di articoli come questo — che ciò che conta davvero è se l'opera tocca una corda profonda dell'animo umano. È la stessa scappatoia, vestita meglio. L'anima non è mai stata il criterio. Il criterio è sempre stato se ti sei procurato i materiali in modo onesto e se hai fatto qualcosa che regge da solo. Valeva per Shakespeare, per Van Gogh, per il ragazzo con una chitarra in prestito a Liverpool, e vale ora per il modello e per la persona alla tastiera.

Quindi smettila di chiederti se la macchina sia creativa. È la domanda sbagliata, e nessuna risposta cambia ciò che devi.

La competenza non è mai stata nel codice. Era nel sapere cosa costruirci — e nel poter dire, senza esitare, da dove hai preso i pezzi.

Fabio Lauria

CEO & Founder, ELECTE

Ogni settimana approfondiamo il tema dell'intelligenza artificiale senza lasciarci influenzare dal clamore mediatico, avvalendoci di dati, analisi e un punto di vista indipendente.