Il più grande furto di competenze della storia umana

L’apertura di una busta

In ogni film americano che coinvolge un grosso dibattimento, c’è sempre un a scena che sicuramente vi ricordate: un avvocato (o un giudice) apre una busta che qualcuno aveva chiesto restasse chiusa. In genere con un “TaDaaaa!” o qualche altro artificio narrativo, che sconvolge le carte in tavola. In realtà per chi bazzica i tribunali, la realtà è decisamente più prosaica e raramente succede qualcosa di visibile: un giudice firma un ordine di unseal, un file PDF compare sul registro elettronico del tribunale, un giornalista se ne accorge. In quella “busta” o “file” ci sono di solito tre o quattro frasi, scritte da qualcuno che non pensava che sarebbero state lette in pubblico, e che spesso finiscono per diventare le frasi che valgono tutto il processo. Ecco, dobbiamo parlare di una di queste.

Il 17 settembre 2026, nel fascicolo The New York Times Company v. Microsoft Corp. et al., la famosissima causa di NYT contro la AI a cui avevo dedicato nel 2024 uno speciale di CiaoInternet alla corte distrettuale del sud di New York davanti al giudice Sidney Stein, una di quelle buste è stata aperta.

Dentro, un dirigente Microsoft che si chiama Brent Hecht, il Director of Applied Science (uno degli ingegneri più anziani dell’azienda sull’AI applicata) definisce, in un memo interno che risale al gennaio 2023, ciò che l’industria dell’AI sta combinando per procurarsi i testi con cui addestra i modelli con la frase sbagliata da portare ad un dibattimenti: “un furto stupefacente di proporzioni senza precedenti”, e in una seconda frase dello stesso documento come “il più grande furto di lavoro (o competenze a seconda di come traducete) nella storia umana”. La frase arriva da un memo, non da un microfono aperto per sbaglio o da un tweet di venerdì sera: è materiale prodotto internamente, arrivato agli atti perché in un processo civile americano la parte avversa può chiederlo, ottenerlo e depositarlo. La ricostruzione è di TechCrunch, del Washington Post, di TheWrap, di 404 Media e di Futurism, tutti pubblicati lo stesso 17 settembre; il registro del tribunale conserva l’atto dentro un fascicolo che va avanti dal dicembre 2023 e che il giudice Stein dovrebbe portare a giudizio nel 2027.

Il “doom loop”

Un anno dopo il memo, sempre Hecht scrive in una presentazione interna che l’aspirazione di massa fatta dall’industria AI sta creando quello che chiama un “doom loop”, un anello di rovina che “danneggerebbe simultaneamente le prestazioni dei nostri modelli e l’intero web”. Non è più solo una questione morale: è l’ingegnere capo che dice ai colleghi che stiamo segando il ramo su cui siamo seduti. La documentazione mostra cali di click-through (sequenza di click) dai risultati di Bing Chat verso i siti del New York Times nell’ordine dell’ottantasette-novantatré per cento rispetto alla ricerca tradizionale. 9 persone su 10 non vanno più alla fonte, perché il riassunto è “abbastanza”, e il traffico e la pubblicità rimangono a Microsoft.

Nello stesso pacchetto di documenti, un altro nome, un altro pulpito: Nick Turley, Head of ChatGPT in OpenAI, in una comunicazione interna finita nella causa, descrive gli editori come esposti a una “minaccia esistenziale” dai modelli generativi, e definisce questi sistemi “in gran parte sostitutivi, punto, e diventeranno sempre più sostitutivi man mano che migliorano”. Detto in italiano terra-terra: sappiamo che vi divoreremo, sappiamo che vi divoreremo di più, e questa è una constatazione meramente ingegneristica, non una preoccupazione morale.

Poi c’è il cofondatore di OpenAI, Greg Brockman, che in un’altra mail interna, informato da un ingegnere che i colleghi hanno trovato “un piccolo hack” per aggirare il paywall del New York Times, risponde con due sillabe che dovrebbero far tremare i suoi avvocati: “ah, bello”. Bella Zì! Cibbutta bene! E c’è persino l’amministratore delegato di Microsoft, Satya Nadella, che in una deposizione ha spiegato, con una candidezza da lezione di marketing, che ChatGPT sostituisce le visite ai siti degli editori, “ti mette l’informazione lì, sul sito della piattaforma AI, invece di doverti mandare alla fonte originaria”.

Le frasi vanno lette insieme, perché sono il calco perfetto di un altro documento uscito dalla busta di un altro processo mezzo secolo fa. Dobbiamo fare un veloce excursus al 1969 fra poco, veloce non preoccupatevi, ma prima devo riuscire a spiegarvi perché queste frasi, prese sul serio, valgono quasi come confessione strutturale, ben oltre l’incidente diplomatico.

Il momento in cui la difesa cade

Nella causa del New York Times, come nelle sue cugine (Authors Guild v. OpenAI, Kadrey v. Meta, Bartz v. Anthropic), l’intera linea difensiva delle aziende AI si regge su una parola tecnica del diritto d’autore americano: fair use. In una traduzione onesta, “uso lecito”: la dottrina, codificata alla Section 107 del Copyright Act, che permette di riprendere un’opera altrui senza pagare il titolare quando l’uso è trasformativo, non sostituisce l’originale sul mercato, riguarda una porzione ragionevole. È il principio per cui una recensione può citare un romanzo, un professore può fotocopiare un capitolo, un artista può fare parodia. Se vi interessa ho fatto sul fair use un bellissimo speciale con Lucia Maggi (bellissimo perché c’è lei che è gran brava, non per altro)…

La difesa AI, in aula, è che addestrare un modello su un archivio di articoli e libri è fair use: non copiamo, impariamo. Ci facciamo un’idea generale di come si scrive un articolo, come si costruisce un romanzo, come si argomenta una tesi; non restituiamo il vostro testo, restituiamo il testo che un vostro simile scriverebbe.

Il problema di questa difesa è molto pratico: quando il vostro Head of ChatGPT scrive agli atti che il vostro sistema è “in gran parte sostitutivo”, la dottrina fair use letteralmente non regge: uno dei quattro test statutari chiede appunto se l’uso ha “un effetto sostanziale sul mercato potenziale” dell’originale. E se il vostro capoprogetto dice che il vostro prodotto è una minaccia esistenziale per l’editoria, l’effetto sostanziale sul mercato l’avete già ammesso voi. Sh*t, oppure DOH se vi piacciono i Simpsons! Da qui il valore giuridico dell’ammissione di Hecht: se dentro l’azienda si scrive che siamo di fronte al “più grande furto di lavoro della storia umana”, allora la trasformatività invocata in aula è, per usare un termine tecnico di Harry Frankfurt, bullshit, stronzate, cioè una posizione tenuta con indifferenza al vero, perché serve una posizione e questa è quella che serve. (Frankfurt lo scrive nel 1986 in un piccolo saggio su una rivista letteraria, Raritan Quarterly; Princeton University Press glielo ripubblica in volume nel 2005 e per una stagione diventa il manuale di conversazione delle persone colte. Tempi migliori, persone migliori, gran libro, davvero andate a prendervelo.)

Il memo del 1969, il memo del 2026

Ok, macchina del tempo al 1969! La ragione per cui vale la pena scrivere di quattro frasi in un filing americano non è la novità, è la ripetizione o reiterazione, e sapete che nei paesi di common law, il precedente conta. Il gesto di Hecht (riconoscere in privato ciò che si nega in pubblico) è esattamente il gesto documentato in centinaia di memo interni dell’industria del tabacco, e poi di quella dei combustibili fossili, e poi di quella dei pesticidi. Lo hanno ricostruito, con un dossier che ha fatto scuola, Naomi Oreskes ed Erik Conway in Merchants of Doubt (Bloomsbury, 2010; in italiano Mercanti di dubbi, Edizioni Ambiente, 2019).

Il documento alla base di tutto il genere è un memo interno di Brown & Williamson, produttore di sigarette, del 1969, uno di quelli desecretati durante il Tobacco Master Settlement degli anni Novanta. La riga che va ricordata a memoria e che è nelle mie slide in Università, perché è il manuale di volo di ogni successivo dossier di questo tipo, dice così: “Il dubbio è il nostro prodotto, poiché è lo strumento migliore per competere con il ‘corpo di fatti’ che esiste nella mente del pubblico generale”.

Traducetelo per l’AI e leggetelo di seguito con Hecht, Turley, Nadella e Brockman:

• Il fatto scomodo, nella mente del pubblico generale, è che i grandi modelli si sono addestrati su testo umano non pagato.
• La strategia non è negarlo (sarebbe insostenibile, si vede nero su bianco anche se ti mancano 10 diottrie) ma tenere aperta la controversia e cercare di fare passare il concetto non è così così problematico, che sia effettivamente sostitutivo, che tecnicamente sia trasformativo.
• Il prodotto che si vende al pubblico e ai regolatori è dunque il dubbio, non la difesa nel merito.

Oreskes e Conway spiegano perché lo schema funziona per decenni sullo stesso dossier: bastano poche persone credibili in giacca e cravatta, disposte a firmare position paper e a comparire in commissioni parlamentari, che dicono “il dibattito è ancora aperto” mentre nei corridoi si sa da anni che è chiuso. Mi fermo, perché è importante e magari avete una brioche in mano e siete distratti: non devo dimostrare di avere ragione. Non devo dimostrare nemmeno che controparte dice cose non vere. Devo dimostrare solamente che il dibattito è ancora aperto. Se è aperto per gli esperti, figuriamoci cosa può saperne una giuria!

La stampa poi ci mette del suo, per un riflesso professionale legittimo (dare voce a “entrambe le parti” che fa molto puntata di Mario Giordano), che però diventa perverso quando le parti non sono equivalenti: il rapporto scienza-lobby, nel dibattito sul tabacco, era circa novantanove a uno a favore del nesso fumo-cancro nel 1990, e la stampa americana lo rappresentava in panel uno a uno. È la falsa equivalenza mediatica che regge tutto il resto.

I personaggi migrano

La scoperta più importante di Oreskes e Conway non sono le tecniche, sono i personaggi. Gli stessi cognomi (Fred Seitz, Fred Singer, William Nierenberg) ricorrono nei dossier del tabacco negli anni Ottanta, in quelli sulle piogge acide negli anni Novanta, in quelli sul buco dell’ozono, in quelli sul cambiamento climatico. Non è un caso: il mestiere è trasferibile: fabbricare dubbio è una competenza, con la sua bibliografia, i suoi think tank, i suoi consulenti media, i suoi convegni. È mestiere, e lasciatevelo dire da chi come me questo mestiere lo fa e lo insegna. Guardate chi, oggi, spiega ai giornali e ai regolatori europei perché non bisogna toccare i sistemi AI “per non perdere la corsa”: non tutti, la maggior parte sono in buona fede, ma alcuni sì, sono già passati per altre battaglie pubbliche di pubblica utilità.

La versione elegante: “è il web pubblico”

Il modo con cui la stessa Microsoft che agli atti confessa il furto costruisce, in pubblico, la propria difesa è raccontato meglio che da chiunque altro dal CEO di Microsoft AI, Mustafa Suleyman, all’Aspen Ideas Festival del giugno 2024, intervistato da Andrew Ross Sorkin per CNBC. Alla domanda diretta sul copyright, Suleyman risponde con un concetto che vale una masterclass di narrative governance: dice che ciò che sta sull’open web (il web aperto) è nella pratica coperto, dagli anni Novanta, da un “contratto sociale” che ne fa uso lecito, e aggiunge: “chiunque può copiarlo, ricrearlo, riprodurlo”. Con parole più semplici: se lo avete messo online, è nostro. F*ttetevi! (quest’ultima parte l’ho aggiunta io, nel caso vi venisse il dubbio).

L’operazione retorica è pulita: si sostituisce “copyright” con “contratto sociale”, spostando il piano dal diritto positivo alla morale tacita; si sostituisce “privato ha pubblicato per un pubblico e a certe condizioni” con “pubblico dominio”, cancellando le condizioni; si riscrive la storia, perché quel contratto sociale semplicemente non esiste. Chiunque abbia mai chiesto a Google di rimuovere una foto dal proprio sito sa che il robots.txt non è un dettaglio, e chiunque abbia depositato un DMCA takedown sa che il web pubblico è un luogo governato dal copyright, non un pascolo comune.

Il gioco è nominare l’esistente con parole nuove, così da farlo somigliare a qualcos’altro. Il concetto tecnico, quando qualcuno riscrive le condizioni di legittimità di una pratica assimilandola a un’altra pratica accettata, si chiama frame shift; Erving Goffman lo aveva codificato nel 1974 in Frame Analysis, e mezzo secolo dopo si vede a occhio nudo dal vivo. (Goffman, Harvard, 1974: uno dei libri che meritano lo scaffale in vista, non quello sopra la lavatrice.)

Cosa c’è dentro quei modelli, davvero

I due lati della comunicazione (il “furto più grande della storia” dentro, il “contratto sociale” fuori) ci dicono cosa è successo. Come è successo lo racconta un giornalismo tecnico che è ormai una piccola letteratura. Il pezzo che ha stabilito lo standard è di Alex Reisner su The Atlantic nell’agosto 2023: Reisner ha isolato, e reso ricercabile per autore, Books3, un dataset di circa centonovantunomila libri raschiati da Library Genesis (LibGen), la biblioteca ombra russa che ospita PDF senza autorizzazione. Books3 è finito, in modo documentato, dentro The Pile di EleutherAI, e da lì nei training set di Meta LLaMA, di BloombergGPT e di altri; il fatto che Meta abbia usato LibGen è emerso poi con mail interne rese pubbliche nella causa Kadrey v. Meta, discussa nel distretto nord della California davanti al giudice Vince Chhabria.

Non si trattava di ambiguità: le mail interne di Meta discutevano proprio della conoscenza dell’illegalità della fonte e della decisione di usarla comunque. Il giudice Chhabria, nel 2025, ha dato ragione a Meta sulla trasformatività del training rispetto ai tredici autori querelanti (Richard Kadrey fra gli altri) ma la sua sentenza è stata scritta in modo esplicito come pertinente a quei fatti e a quegli autori, non come via libera generale al settore. Un giudice californiano che dice “non a questa richiesta” non dice “a nessuna richiesta”, ed è appunto quello che sta succedendo nei fascicoli paralleli.

Un accordo che vale un miliardo e mezzo

Uno degli imputati, nel frattempo, ha pagato. Nel luglio 2026, in Bartz v. Anthropic, sempre alla corte distrettuale della California settentrionale davanti al giudice William Alsup, Anthropic ha accettato un class action settlement da circa un miliardo e mezzo di dollari a favore di circa mezzo milione di autori i cui libri erano stati inclusi nei training data, per una media di circa tremila dollari a libro, ripartita a metà fra autore ed editore. È la cifra più alta mai vista in un caso di copyright collettivo americano. E sì, anche di questo c’è un bellissimo video dedicato, che è ancora bellissimo sempre perché c’è Lucia Maggi e siamo anche a farlo da Singapore.

Va letta insieme al ragionamento del giudice Alsup, perché è il ragionamento a fare giurisprudenza, non l’assegno. Alsup ha detto due cose distinte:

• primo: addestrare un modello su libri acquistati e scansionati legalmente è, in sé, fair use trasformativo;
• secondo: scaricare gli stessi libri da siti pirata e conservarli in una “libreria centrale” interna (cioè il modo in cui Anthropic ha effettivamente costruito il proprio corpus) NON è coperto da fair use.

Tradotto: il training può essere lecito, ma il deposito pirata con cui lo alimenti no. Il miliardo e mezzo di Anthropic è la valutazione economica di quel secondo punto. È il momento in cui la fabbrica del dubbio, per uno degli attori, ha smesso di essere conveniente: il dubbio, come prodotto, ha una scadenza, e prima o poi qualcuno deve mostrare i libri contabili.

Chi non ha ancora pagato, nel frattempo, ha comprato altrove: OpenAI ha firmato con News Corp per circa duecentocinquanta milioni di dollari in cinque anni, con Axel Springer per un contratto pluriennale, con l’Associated Press e con altri. Google ha un accordo pubblico con Reddit che a valore attualizzato sta intorno ai sessanta milioni all’anno per l’accesso al contenuto. Tradotto in linguaggio umano: quando serve, il testo umano si compra; quando si può, si prende. La distinzione fra i due casi è una questione di pipeline, prima ancora che di morale: si compra dai grandi, che possono farsi male, si prende dai piccoli, che al massimo si arrabbiano su Twitter.

E in Italia? Ci siamo dentro fino al collo

Nel dossier italiano di questa storia, che c’è ed è meno raccontato di quanto meriti, ci sono almeno tre livelli.

Il primo è la presenza di autori italiani nei dataset ombra. Books3 include, in traduzione inglese ma anche in originale, opere di Umberto Eco, Elena Ferrante, Roberto Saviano, Alessandro Baricco e di centinaia di altri; le collezioni parallele come PG-19 e i vari dump di Common Crawl contengono materiale in italiano rastrellato dai siti di editori e testate. La strada legale per opporsi, in Europa, passa dall’articolo 4 della Direttiva 2019/790 sul mercato unico digitale (la cosiddetta Copyright Directive), che consente il text and data mining commerciale a meno che il titolare non abbia espresso opt-out in modo leggibile a macchina. Molti editori italiani lo hanno fatto, molti no, quasi nessuno ha attrezzato uno standard di opt-out macchina-leggibile decente; è una battaglia in cui il paese sta arrivando tardi.

Il secondo livello è la SIAE contro Suno, la società americana di generazione musicale AI, per l’ingestione di catalogo protetto: una vertenza su un fronte meno affollato ma con implicazioni identiche, perché se un modello genera “nella maniera di” qualcuno il cui repertorio è dentro il training set, è successo prima dentro il modello quello che poi succede fuori. La linea giurisprudenziale che si sta costruendo lì, sulla musica, farà scuola sulla scrittura.

Il terzo livello, il più preoccupante, è il discorso pubblico italiano sul tema, che nella maggior parte dei casi è appiattito sulla difesa del “non perdiamo la corsa” (la versione europea del “contratto sociale” di Suleyman). Si dice: se costringiamo le aziende AI a pagare i diritti come qualsiasi altra industria dell’ingegno, moriremo. È l’argomento identico usato dai produttori chimici degli anni Settanta per opporsi alle norme ambientali. È perfino formulato con le stesse parole, il che dovrebbe farci sospettare qualcosa dei consulenti che lo scrivono.

Se una domanda va imposta al dibattito italiano su questa stagione, se una domanda va portata a ogni tavolo dove si scrive politica industriale sull’AI, è questa: perché un’industria che ha già ammesso agli atti di aver preso senza pagare dovrebbe essere quella a cui affidiamo la scrittura delle regole future?

Il memo che nessuno doveva leggere

Torniamo alla busta. In ogni processo c’è un momento in cui una frase che qualcuno aveva scritto pensando che nessuno l’avrebbe letta finisce nel fascicolo. Nel 1969, quella frase era “Il dubbio è il nostro prodotto”: l’aveva scritta un uomo in giacca e cravatta, in un ufficio con la moquette, per un pubblico di una decina di dirigenti, e ci sono voluti trent’anni perché uscisse dalla busta e diventasse una delle citazioni più dolorose della storia industriale del Novecento. Fu, alla fine, il pezzo di carta che chiuse la partita sul tabacco.

Nel 2026, la frase è “il più grande furto di lavoro nella storia umana”: l’ha scritta un uomo in felpa griffata, in un ufficio con le finestre che danno su Lake Washington, per un pubblico interno, ed è servito meno di un anno perché uscisse dalla busta. Sarà, forse, il pezzo di carta che chiude la partita sull’AI generativa. Oppure no, e forse questa volta la fabbrica del dubbio è più veloce, ha più budget, ha convinto più regolatori; forse “perderemo la corsa” è un frame abbastanza spesso da coprire trent’anni di processi, e forse Hecht verrà trasferito, Turley promosso, il contratto sociale di Suleyman entrerà nei manuali di legge come la nuova versione del fair use, mentre chi ha scritto duecento pagine di un romanzo si abituerà a essere un dettaglio del substrato di qualcun altro.

Nel frattempo, però, c’è un memo. Ne esistono ora due, a distanza di cinquantasette anni, che dicono la stessa cosa nella stessa lingua, con la stessa struttura sintattica, la stessa candidezza aziendale. Vale la pena, se scriviamo, di stamparceli sopra la scrivania.

Almeno per sapere di che morte moriremo.

Per Approfondire

Teoria

• Frankfurt, H. G., On Bullshit, Princeton University Press, 2005 (dall’originale in Raritan Quarterly, 1986). Ed. it. Stronzate, Rizzoli, 2005.
• Goffman, E., Frame Analysis: An Essay on the Organization of Experience, Harvard University Press, 1974.
• Oreskes, N. & Conway, E. M., Merchants of Doubt: How a Handful of Scientists Obscured the Truth on Issues from Tobacco Smoke to Global Warming, Bloomsbury, 2010. Ed. it. Mercanti di dubbi, Edizioni Ambiente, 2019.
• Proctor, R. N. & Schiebinger, L. (a cura di), Agnotology: The Making and Unmaking of Ignorance, Stanford University Press, 2008.
• Reisner, A., “Revealed: The Authors Whose Pirated Books Are Powering Generative AI”, The Atlantic, 19 agosto 2023.

Fonti

• Bergen, M. et al., “Microsoft exec called AI scraping ‘the largest theft of labor in human history,’ new unredacted filings reveal”, TechCrunch, 17 settembre 2026. https://techcrunch.com/2026/09/17/microsoft-exec-called-ai-scraping-the-largest-theft-of-labor-in-human-history-new-unredacted-filings-reveal/
• “OpenAI’s Head of ChatGPT Warned Publishers Faced an ‘Existential Threat’ in Unsealed Docs”, TheWrap, 17 settembre 2026. https://www.thewrap.com/industry-news/tech/openai-microsoft-ai-replace-news-publishers-court-filing/
• “‘Doom Loop’: OpenAI and Microsoft Admits LLMs Are Destroying the Web and Built on Theft”, 404 Media, 17 settembre 2026. https://www.404media.co/doom-loop-openai-and-microsoft-admits-llms-are-destroying-the-web-and-built-on-theft/
• Wilkins, J., “Microsoft Director Privately Admitted AI Was the ‘Largest Theft of Labor in Human History,’ Unsealed Court Documents Show”, Futurism, 17 settembre 2026. https://futurism.com/future-society/microsoft-admitted-ai-theft-labor-human-history-court-lawsuit
• “Microsoft exec called AI the ‘largest theft of labor’ in history, court records show”, The Washington Post, 17 settembre 2026.
• “Historic NYT v. OpenAI copyright battle heats up”, Axios, 8 settembre 2026.
• “The New York Times v. Microsoft and OpenAI” (voce enciclopedica aggiornata al 2026). https://en.wikipedia.org/wiki/The_New_York_Times_v._Microsoft_and_OpenAI
• Reisner, A., “Revealed: The Authors Whose Pirated Books Are Powering Generative AI”, The Atlantic, 19 agosto 2023. https://www.theatlantic.com/technology/archive/2023/08/books3-ai-meta-llama-pirated-books/675063/
• “Judge approves record \$1.5 billion AI copyright settlement involving Anthropic”, Jurist, luglio 2026. https://www.jurist.org/news/2026/07/judge-approves-record-1-5-billion-settlement-involving-anthropic/
• Authors Guild, “What Authors Need to Know About the \$1.5 Billion Anthropic Settlement”. https://authorsguild.org/advocacy/artificial-intelligence/what-authors-need-to-know-about-the-anthropic-settlement/
• “Federal Courts Find Fair Use in AI Training: Key Takeaways from Kadrey v. Meta and Bartz v. Anthropic”, Jackson Walker. https://www.jw.com/news/insights-kadrey-meta-bartz-anthropic-ai-copyright/
• Suleyman, M., intervista con Andrew Ross Sorkin, Aspen Ideas Festival / CNBC, giugno 2024. Copertura: PetaPixel, 2 luglio 2024. https://petapixel.com/2024/07/02/the-head-of-microsoft-ai-thinks-all-content-online-is-fair-use/
• Direttiva (UE) 2019/790 sul diritto d’autore e sui diritti connessi nel mercato unico digitale, art. 4. https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj
• Brown & Williamson, memo interno, 1969, “Smoking and Health Proposal” (Truth Tobacco Industry Documents, UCSF Library).