Zero Days

Scrivere una tesi di laurea significa molto più che mettere insieme un certo numero di pagine. Significa scegliere bene un argomento, costruire una domanda di ricerca, trovare e valutare le fonti, organizzare il lavoro, scrivere con metodo e arrivare preparati alla discussione finale.

In questo audio di oltre due ore provo a raccogliere, in un unico percorso, tutto ciò che può essere utile a chi deve affrontare una tesi di laurea, dalla fase iniziale sino alla consegna e alla discussione.

Partiamo dalla scelta della materia e dell'argomento, per poi affrontare il rapporto con il relatore, la definizione del titolo, la costruzione dell'indice, la ricerca bibliografica, l'uso corretto delle fonti, l'organizzazione dei materiali e la scrittura dei diversi capitoli.

Parliamo anche degli errori più frequenti: tesi troppo ampie, argomenti ingestibili, fonti raccolte senza criterio, citazioni utilizzate male, procrastinazione, problemi di metodo e difficoltà nel trasformare appunti e materiali in un testo coerente.

Una parte importante è dedicata anche agli strumenti digitali e all'intelligenza artificiale: che cosa può essere utile delegare a strumenti come ChatGPT, che cosa invece dovrebbe rimanere necessariamente sotto il controllo dello studente e quali rischi si corrono quando si utilizza l'IA senza comprenderne limiti e funzionamento.

Infine, arriviamo alla fase conclusiva: revisione, preparazione della presentazione, organizzazione del discorso e discussione della tesi davanti alla commissione.

L'obiettivo non è fornire una formula valida per tutti, ma proporre un metodo di lavoro che permetta di affrontare la tesi con maggiore consapevolezza, ordine e autonomia.

🎓 Guida completa alla tesi di laurea
Dalla scelta della materia alla discussione.

Se state iniziando la tesi, siete già nel pieno del lavoro oppure avete studenti e laureandi da seguire, potete utilizzare il video anche a capitoli, tornando direttamente sulle singole fasi che vi interessano.

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Quanto è davvero sicura un'organizzazione se non sono sicuri i soggetti e le tecnologie da cui dipende?

Oggi un'impresa, un'università, un ospedale o una pubblica amministrazione possono avere ottimi sistemi di cybersecurity e continuare a essere vulnerabili attraverso un fornitore, un servizio cloud, una libreria open source, un aggiornamento software o una piattaforma esterna.

La superficie di attacco, infatti, non finisce più dove finisce la nostra rete.

In questo quarto episodio di REC analizziamo perché la supply chain sia diventata uno dei punti più delicati della cybersecurity contemporanea. Casi come SolarWinds, Log4Shell e MOVEit hanno mostrato una logica particolarmente efficace per gli attaccanti: invece di colpire direttamente cento organizzazioni, può essere molto più conveniente compromettere un unico soggetto del quale quelle cento organizzazioni si fidano.

Il cybercrime ha scoperto le economie di scala.

Ma oggi non abbiamo più nemmeno una semplice catena di fornitori. Abbiamo un vero ecosistema di dipendenze fatto di software, cloud, API, componenti open source, subfornitori, sistemi di identità e infrastrutture globali.

Per questo diventa fondamentale sapere da che cosa dipendiamo. La Software Bill of Materials (SBOM), la gestione del rischio dei fornitori, il principio del least privilege, Zero Trust, segmentazione, monitoraggio e continuità operativa diventano elementi di una strategia che deve puntare non alla sicurezza assoluta, ma alla resilienza.

Anche il diritto europeo sta seguendo questa trasformazione: NIS2, DORA, Cyber Resilience Act e GDPR, da prospettive differenti, mostrano quanto la sicurezza di fornitori, prodotti e servizi sia ormai parte integrante della sicurezza dell'organizzazione.

E la questione arriva fino alla geopolitica: cloud, semiconduttori, telecomunicazioni, software e infrastrutture digitali sono anche problemi di dipendenza tecnologica e autonomia strategica.

La domanda decisiva, quindi, non è più soltanto:

«Quanto siamo sicuri?»

Dobbiamo chiederci:

«Da chi dipendiamo? E che cosa accadrebbe se uno dei soggetti di cui ci fidiamo venisse compromesso?»

Perché la cybersecurity contemporanea non è più soltanto protezione.

È soprattutto gestione delle dipendenze.

Come sta cambiando l’intelligenza artificiale i bambini e gli adolescenti?

È una delle domande più importanti — e più difficili — che possiamo porci oggi sull'intelligenza artificiale.

La risposta più rigorosa è che non lo sappiamo ancora completamente. Questa tecnologia è entrata nella vita quotidiana troppo rapidamente perché esistano già studi capaci di dirci che cosa significhi crescere per dieci o quindici anni circondati da sistemi di intelligenza artificiale generativa.

Ma non possiamo aspettare vent'anni per iniziare a interrogarci, perché bambini e adolescenti stanno utilizzando questi strumenti adesso.

In questo terzo episodio di REC provo allora a spostare la discussione oltre la domanda più immediata — «gli studenti useranno ChatGPT per copiare i compiti?» — per affrontare una trasformazione molto più profonda.

I bambini di oggi potrebbero essere la prima generazione della storia a crescere con un interlocutore artificiale sempre disponibile: capace di rispondere immediatamente, spiegare cento volte la stessa cosa, adattare il proprio linguaggio, correggere un testo, inventare una storia, aiutare a risolvere un problema e persino ascoltare una confidenza.

Le opportunità educative sono enormi. L'IA può personalizzare l'apprendimento, aiutare chi incontra difficoltà, favorire l'accessibilità, permettere di esercitarsi senza paura del giudizio e ridurre alcune disuguaglianze nell'accesso alla conoscenza.

Ma proprio qui nasce una distinzione fondamentale:

usare l'intelligenza artificiale per imparare non è la stessa cosa che usare l'intelligenza artificiale al posto di imparare.

Imparare significa anche cercare una risposta, sbagliare, ricordare, formulare ipotesi, annoiarsi, fallire e ricominciare. Un adulto che delega all'IA qualcosa che sa già fare utilizza uno strumento. Un bambino che delega sistematicamente un'attività prima di aver imparato a svolgerla rischia invece di non costruire pienamente quella capacità.

E il problema non riguarda soltanto l'apprendimento.

Che cosa accade quando un chatbot diventa qualcuno a cui un adolescente racconta le proprie paure, un litigio con un amico o una difficoltà personale? Può certamente aiutare a mettere ordine nei pensieri. Ma che cosa succede quando lo strumento che prepara alla relazione comincia a sostituire la relazione?

Una macchina può sembrare comprensiva senza comprendere, empatica senza provare empatia, disponibile senza avere bisogni propri. Le relazioni umane, invece, ci costringono a confrontarci con reciprocità, frustrazione, negoziazione, conflitto e compromesso.

A questo si aggiunge il problema dei dati dei minori. Una lunga conversazione con un'intelligenza artificiale può rivelare interessi, paure, vulnerabilità, difficoltà scolastiche, rapporti familiari, desideri e convinzioni. La conversazione stessa può diventare uno dei dati personali più intimi che produciamo.

E quando questi sistemi sono inseriti nell'economia dell'attenzione emerge un interrogativo ancora più delicato: l'interesse economico della piattaforma coincide davvero con il benessere del bambino?

L'episodio affronta anche la personalizzazione e il rischio di manipolazione, la creatività assistita dall'IA, la possibile standardizzazione del linguaggio e del pensiero, i deepfake, la clonazione delle voci, il cyberbullismo e una nuova necessità educativa: insegnare ai ragazzi non soltanto a valutare una fonte, ma a domandarsi se ciò che vedono e ascoltano sia mai realmente accaduto.

L'alfabetizzazione all'intelligenza artificiale diventa così anche alfabetizzazione epistemica: imparare a capire come sappiamo che qualcosa è vero.

Dal punto di vista giuridico, tutto questo richiede di recuperare un principio fondamentale: il superiore interesse del minore. Non è sufficiente progettare sistemi per adulti e aggiungere un limite d'età. Servono safety by design, privacy by design, limiti alla profilazione e alla persuasione, trasparenza comprensibile, sistemi adeguati alle diverse età e una seria supervisione.

La soluzione, però, non può essere semplicemente vietare l'intelligenza artificiale ai ragazzi. E neppure consegnargliela senza mediazione perché «il futuro sarà questo».

La sfida per genitori e insegnanti sarà insegnare a mantenere una distanza critica dalla macchina: usarla senza dipenderne, interrogarla senza crederle automaticamente, sfruttarne le capacità senza delegarle la fatica necessaria per imparare e conversare con essa senza confonderla con una persona.

Perché l'intelligenza artificiale introduce qualcosa che le tecnologie precedenti non possedevano nella stessa forma.

Non è soltanto un ambiente nel quale il bambino entra. È un ambiente che gli risponde.

La domanda, allora, non è più se i nostri figli cresceranno con o senza l'intelligenza artificiale. Probabilmente quella scelta non esiste più.

La domanda è quale tipo di essere umano vogliamo aiutare a crescere in un mondo nel quale l'intelligenza artificiale sarà sempre disponibile.

I

Negli ultimi anni molti Stati democratici stanno cercando di aumentare la propria capacità di accedere alle comunicazioni, ai dispositivi e ai dati dei cittadini. Le ragioni invocate sono serie e spesso indiscutibilmente legittime: terrorismo, criminalità organizzata, abusi sessuali sui minori, cybercrime, spionaggio, minacce ibride e sicurezza nazionale.

Ma dietro provvedimenti, tecnologie e proposte legislative apparentemente differenti emerge una domanda molto più profonda:

quanto deve essere ancora possibile, in una società digitale, comunicare in uno spazio nel quale neppure lo Stato possa entrare?

In questo secondo episodio di REC parto da questa domanda per analizzare una delle tensioni più importanti delle democrazie contemporanee: il rapporto tra sicurezza, sorveglianza e libertà.

La digitalizzazione ha infatti modificato radicalmente la natura stessa della sorveglianza. Accedere a uno smartphone non significa più soltanto intercettare una conversazione: significa potenzialmente conoscere relazioni, fotografie, spostamenti, documenti, ricerche, interessi e una parte considerevole della memoria di una persona. E l'intelligenza artificiale aggiunge un ulteriore salto di scala, perché rende possibile correlare e analizzare automaticamente quantità di informazioni che in passato sarebbe stato quasi impossibile esaminare.

Al centro dell'episodio c'è il grande conflitto attorno alla crittografia end-to-end. Le autorità denunciano da anni il problema del going dark: che cosa accade quando una comunicazione rimane tecnicamente inaccessibile anche in presenza di un provvedimento legittimo dell'autorità giudiziaria?

Da qui nascono le proposte di accesso eccezionale, le discussioni sulle backdoor, il client-side scanning e il controverso dibattito europeo conosciuto come Chat Control.

Ma una vulnerabilità creata per consentire l'accesso ai soggetti legittimati può diventare una vulnerabilità utilizzabile anche da Stati ostili, servizi di intelligence, gruppi criminali e attaccanti informatici.

Perché la crittografia non protegge soltanto la privacy: la crittografia è essa stessa sicurezza.

L'episodio affronta anche un'altra trasformazione fondamentale: il ricorso dello Stato a government trojan, captatori informatici e lawful hacking. Se una comunicazione non può essere intercettata perché cifrata, diventa possibile tentare di acquisirla direttamente dal dispositivo.

Nasce così un paradosso: lo Stato può trovarsi contemporaneamente nella posizione di dover eliminare le vulnerabilità per proteggere i cittadini e di volerle conservare per poterle utilizzare nelle investigazioni.

E poi ci sono gli spyware commerciali, l'intelligenza artificiale applicata alla sorveglianza, la possibilità di ricostruire automaticamente reti di relazioni e comportamenti, l'espansione progressiva delle finalità per cui gli strumenti investigativi vengono utilizzati e il rischio del chilling effect: modificare il proprio comportamento semplicemente perché si percepisce la possibilità di essere osservati.

Il punto non è sostenere che ogni aumento dei poteri investigativi trasformi automaticamente una democrazia in uno Stato autoritario. Il problema è comprendere quando una legittima esigenza di sicurezza comincia a modificare strutturalmente l'equilibrio tra cittadino e potere pubblico.

Per questo, davanti a ogni nuova tecnologia di sorveglianza, le domande decisive non sono soltanto se sia utile a combattere il crimine, ma se sia necessaria, proporzionata, controllabile, circoscritta e reversibile.

Il vero conflitto dei prossimi anni potrebbe allora non essere semplicemente tra privacy e sicurezza, ma tra due diverse concezioni della sicurezza: quella dello Stato, che deve poter investigare e prevenire, e quella del cittadino, che deve poter proteggere i propri dispositivi, le proprie comunicazioni e lo spazio privato nel quale esercita la propria libertà.

Una democrazia ha bisogno di entrambe.

La questione non è scegliere tra uno Stato cieco e uno Stato onnisciente. La questione è decidere quanto deve poter vedere uno Stato democratico senza smettere, proprio per questo, di essere democratico.

La domanda può sembrare un po' surreale, ma riguarda una trasformazione tecnologica già in corso: il passaggio dall’intelligenza artificiale generativa agli agenti di intelligenza artificiale, sistemi ai quali non chiediamo più soltanto di produrre una risposta, ma ai quali assegniamo obiettivi, strumenti e una certa autonomia nella scelta delle azioni da compiere.

Ed è proprio qui che cambia radicalmente il problema.

Un agente AI può navigare sul web, utilizzare un terminale, scrivere ed eseguire codice, interrogare database, utilizzare API, osservare il risultato delle proprie azioni e modificare la strategia. Nel campo della cybersecurity, capacità di questo tipo possono essere impiegate per individuare vulnerabilità e difendere sistemi informatici, ma possono anche creare nuove capacità offensive.

Che cosa accade se un agente supera il perimetro entro il quale era autorizzato a operare? Chi risponde se accede a un sistema senza autorizzazione, acquisisce informazioni o provoca un danno? È sufficiente mantenere un essere umano in the loop oppure dobbiamo iniziare a distinguere tra semplice presenza umana e controllo umano significativo?

In questo primo episodio di REC analizzo il problema dell’autonomia operativa dell’intelligenza artificiale dal punto di vista della cybersecurity, del diritto penale dell’informatica e della governance tecnologica. Dalla responsabilità di sviluppatori, utilizzatori e organizzazioni al principio del least privilege, dal logging al sandboxing, fino alla necessità di incorporare i limiti giuridici direttamente nell’architettura tecnica degli agenti.

Ma il tema va ancora oltre. L’AI agentica potrebbe modificare profondamente anche la cyberwarfare, riducendo il costo umano delle operazioni, aumentando la loro velocità e consentendo a gruppi relativamente piccoli di dirigere attività offensive o difensive su una scala prima difficilmente immaginabile.

È la natura dual use dell’intelligenza artificiale: la stessa tecnologia che può aiutare un’organizzazione a scoprire una vulnerabilità prima dell’attaccante può contribuire ad aumentare le capacità di chi quella vulnerabilità vuole sfruttarla.

Con l’intelligenza artificiale generativa ci siamo abituati a domandarci:

«Posso fidarmi di quello che la macchina mi dice?»

Con l’intelligenza artificiale agentica dobbiamo aggiungere una domanda ancora più importante:

«Posso controllare quello che la macchina fa?»

Perché un’allucinazione dentro una chat può produrre un’informazione sbagliata. Un errore di un agente collegato a sistemi reali può trasformarsi immediatamente in un’azione reale.