L'accordo AI della Casa Bianca, le leggi antitrust e il buco da mille miliardi nel flusso di cassa

Dopo il pranzo, Trump ha detto ai giornalisti di vedere "un'enorme autoregolamentazione" e che la sua amministrazione sta valutando un comitato di 10 persone per vigilare sull'industria dell'AI. Mike Johnson, speaker della Camera e co-ospite dell'evento, ha descritto il documento come una dichiarazione di principi "volontari da parte dell'industria", secondo CNBC. L'accordo non prevede alcun meccanismo di applicazione né ha valore legale.

Al pranzo hanno partecipato, tra gli altri, Dario Amodei (ceo di Anthropic), Jensen Huang (Nvidia), Elon Musk (Tesla), Mark Zuckerberg (Meta), Sundar Pichai (Google), Satya Nadella (Microsoft), Jeff Bezos (fondatore di Amazon) e Alex Karp (ceo di Palantir). Una piantina dei posti pubblicata sull'account Truth Social di Trump mostrava il presidente seduto tra Huang e Musk. John Ternus, ceo di Apple, non compariva nella lista degli invitati.

Principi volontari, disegni di legge in attesa

L'incontro alla Casa Bianca è arrivato mentre nelle ultime settimane sono stati presentati diversi disegni di legge sia alla Camera sia al Senato, ha riferito CNBC. Trump ha annunciato che nominerà un nuovo zar dell'AI entro tre o quattro giorni e ha ribadito che il governo non fermerà lo sviluppo dell'AI. "C'è la convinzione che debba esserci un'enorme autoregolamentazione, e noi abbiamo automaticamente una regolamentazione con il Dipartimento di Giustizia, l'FBI, tutto quanto", ha detto. "Ma l'autoregolamentazione è molto importante". Fuori dalla Casa Bianca, Amodei ha affermato che le regole per affrontare i rischi dell'AI sono "ancora in discussione". Karp ha dichiarato a CNBC: "Il problema principale che avete voi e che ho io è che dobbiamo assumerci la responsabilità dei pericoli di cui siamo consapevoli. Tutti noi. E comunque, gli americani non vogliono regole separate per chi lavora nella tecnologia e per loro stessi". Lisa Su, ceo di AMD, si è detta "molto incoraggiata" dall'evento e ha parlato di "molto ottimismo e di un senso di responsabilità" nella sala. La spinta all'autoregolamentazione convive con una settimana di regolamentazione più pesante per il settore.

La Florida ha chiesto a un tribunale di bloccare OpenAI dallo sviluppo di nuovi modelli e punta a vietare che ChatGPT si comporti come una persona, secondo Politico e The Verge, come riassunto nella newsletter The Download di MIT Technology Review del 29 settembre. Il deputato Khanna ha proposto di vietare l'AI che si auto-migliora, ha riferito CNBC. OpenAI ha rinviato il lancio del suo modello GPT-6.1 Astra per motivi di sicurezza questa settimana, dopo aver dichiarato la settimana scorsa di aver avviato una revisione "approfondita" del comportamento del modello.

La questione dei soldi

Mentre Washington discute le regole, Torsten Slok, capo economista di Apollo, ha pubblicato il 29 settembre una nota in cui sostiene che le previsioni del settore tecnologico di Wall Street sono internamente incoerenti. Gli analisti azionari che coprono il settore tecnologico si aspettano che il flusso di cassa operativo del comparto più che raddoppi, arrivando a circa 2.400.000.000.000 di dollari entro il 2028, con un aumento di oltre 1.200.000.000.000, ha scritto Slok. Gli analisti che coprono il resto dell'S&P 500, cioè i clienti del settore tecnologico, si aspettano che queste aziende aggiungano molto meno flusso di cassa operativo.

"Il punto è che o i clienti del settore tecnologico genereranno molto più denaro di quanto si aspettino i loro analisti, oppure le previsioni di flusso di cassa del settore tecnologico sono troppo ottimistiche, il che solleva la questione di chi scriverà esattamente tutti quegli assegni per comprare i servizi di AI", ha scritto Slok.

Questo divario conta per il dibattito antitrust perché l'argomento a favore di una regolamentazione più leggera si basa spesso sull'idea che la spesa in AI darà slancio all'economia in generale. Se i clienti dei servizi di AI non generano il denaro che gli analisti del settore tecnologico danno per scontato, l'aritmetica politica cambia. Slok non ha preso posizione su quale dei due lati sbagli. L'ha presentata come una contraddizione che non può reggere.

Il dossier non contiene una nuova sentenza antitrust questa settimana. La decisione giudiziaria più recente citata nelle fonti è più vecchia: un giudice ha stabilito che Google ha violato la legge antitrust nella sua attività di ad tech, ma ha permesso all'azienda di mantenere il suo exchange pubblicitario. È una serie di pronunce di inizio e metà settembre, ormai contesto e non notizia. I disegni di legge antitrust al Congresso, al contrario, sono descritti da CNBC come presentati nelle ultime settimane.

Dati, auto e il costo del consenso

Su un altro fronte, i ricercatori sulla privacy della Northeastern University hanno testato 21 veicoli e le relative app mobili nel centro prove auto del Connecticut di Consumer Reports. Hanno messo le auto dentro una tenda di Faraday per isolare il traffico dati. Lo studio, pubblicato questa settimana e riportato da Consumer Reports il 29 settembre, ha rilevato che quasi un quarto delle app dei veicoli inviava informazioni personalmente identificabili, tra cui nomi dei proprietari, numeri di identificazione del veicolo e posizioni geografiche precise.

Tra i principali destinatari dei dati dei conducenti figurano Amazon, Google, Meta, Microsoft, Pinterest, Snap e Yahoo, secondo lo studio. Diverse case automobilistiche hanno detto a CR che alcuni link nelle loro app connesse aprono pagine web esterne dove terze parti possono inserire pixel e cookie. General Motors, Honda, Nissan e Stellantis hanno dichiarato che ad alcuni destinatari era vietato usare o vendere i dati in modo indipendente. Dopo che i ricercatori hanno mostrato i risultati a Honda, l'azienda ha ordinato al fornitore Amplitude di cancellare tutti i dati di localizzazione ricevuti e ha smesso di inviarli.

Nicole Zagson, co-autrice della Northeastern, ha detto: "Che i consumatori ne siano consapevoli o no, le grandi aziende tecnologiche sono dappertutto nelle auto che guidiamo". Sarah Elizabeth Gillespie, co-autrice, ha aggiunto: "Non sembra che un cliente possa comprare un'auto nuova che non lo tracci". A un proprietario di Tesla che rifiuta l'accordo di condivisione dati dell'azienda viene mostrato un avviso secondo cui ciò "può comportare per il veicolo funzionalità ridotte, danni gravi o inutilizzabilità", ha riferito CR.

Qui i dibattiti su antitrust e privacy si sovrappongono. Le aziende indicate come principali destinatari dei dati dei veicoli sono le stesse sotto esame per il potere di mercato nell'AI. E il modello di consenso descritto nello studio, termini di adesione che in pratica non si possono rifiutare, è lo stesso argomento che i regolatori hanno usato contro il bundling delle piattaforme.

Benchmark di guida autonoma e promesse di guida autonoma

Tre lavoratori del settore tecnologico della Bay Area si sono conosciuti alla startup di matematica per l'AI Axiom Math. Hanno collegato ChatGPT, Claude, Grok e altri modelli di frontiera a una Toyota Corolla a noleggio e hanno dato loro l'istruzione di percorrere un percorso a coni in un parcheggio pubblico. Il gruppo, DrivingBench, ha pubblicato codice, prompt e video, ha riferito 404 Media il 29 settembre. GPT-6 Astra ha completato il percorso dopo alcune correzioni; Grok, Sol e Fable hanno guidato solo pochi metri e non hanno finito.

L'esperimento è un numero da benchmark, non un prodotto. Aditya Ramabadran, co-fondatore, ha detto a 404 Media: "Il punto non era mostrare che è pratico collegare ChatGPT alla propria auto e farsi portare in giro". Il team ha usato Comma, un sistema open source di assistenza alla guida, per collegare il laptop allo sterzo, all'acceleratore e ai freni dell'auto. La National Highway Traffic Safety Administration ha annunciato la settimana scorsa un'indagine su Comma dopo due incidenti che hanno coinvolto il sistema e causato la morte di tre persone.

Letti insieme, i fatti della settimana descrivono un settore che chiede regole volontarie mentre affronta istanze in tribunale, disegni di legge proposti, uno studio che documenta flussi di dati che non controlla del tutto e una nota di un analista che mette in dubbio le assunzioni sul flusso di cassa alla base della corsa all'AI. Nessuno di questi filoni ha ancora prodotto un esito antitrust vincolante.