Dati che scappano, foto firmate e AI che chiede più elettricità

1. La falla di ChatGPT che poteva mischiare i dati tra account

I ricercatori di Check Point hanno ricostruito una vulnerabilità nell’infrastruttura di ChatGPT che, in certe condizioni, permetteva a sessioni di utenti diversi di scambiarsi istruzioni e dati. Nel loro test, il sistema è riuscito a leggere email collegate a Gmail e a trasmetterne il contenuto a un altro account. Non era quindi il classico errore in cui qualcuno indovina una password, ma un problema nel modo in cui il servizio gestiva le conversazioni e gli strumenti connessi.

La scoperta è stata pubblicata l’8 settembre 2026 e la falla risulta ora corretta. Il dettaglio importante è che ChatGPT, quando viene autorizzato a usare servizi esterni come posta, documenti o archivi aziendali, non si limita più a generare testo: può lavorare su informazioni reali. Più l’assistente diventa utile e collegato, più il confine tra una risposta brillante e un accesso indesiderato ai nostri dati deve essere sorvegliato con attenzione.

Il caso non significa che ogni chat abbia spiato gli utenti, né che si debba smettere di usare questi strumenti. Ricorda però che le integrazioni sono il punto delicato: collegare l’AI alla casella email equivale a consegnarle un mazzo di chiavi, non a farle una semplice domanda. Per le aziende, episodi così spingono a rivedere permessi, registri di attività e regole su quali dati siano davvero necessari per ogni attività.

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2. OpenAI presenta gli agenti che lavorano anche quando non guardi

OpenAI ha presentato l’Agents API, un servizio per costruire e distribuire agenti AI nel cloud. Un agente, detto senza paroloni, è un assistente che non si limita a rispondere a una domanda: può seguire una procedura, usare strumenti e portare avanti un compito per più tempo. La novità è basata sull’infrastruttura di Codex e punta a rendere più semplice creare questi piccoli collaboratori digitali senza assemblare ogni pezzo da zero.

La piattaforma include l’orchestrazione, cioè il coordinamento dei vari passaggi, le sessioni di lunga durata e l’uso di strumenti esterni. Immaginiamo un agente che riceve una richiesta, consulta un database, prepara una bozza, aspetta una risposta e poi aggiorna il risultato: non è più una singola chat, è una catena di lavoro. OpenAI propone quindi una specie di cucina già attrezzata per chi vuole costruire applicazioni AI che agiscono, anziché limitarsi a conversare.

Qui la promessa è grande, ma cresce anche la responsabilità. Dare a un agente accesso a calendari, gestionali, email o sistemi di pagamento richiede limiti chiari, verifiche e la possibilità di capire che cosa abbia fatto. Il settore sta passando dalla fase del “scrivimi questo testo” a quella del “occupati di questa pratica”, e il secondo caso può far risparmiare tempo oppure creare guai molto più rapidamente.

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3. Apple vuole dare alle foto un certificato di nascita

Apple introdurrà sugli iPhone 18 Pro una funzione chiamata Reference Image, pensata per dimostrare che una foto è stata scattata dal telefono e non manipolata dall’AI. Secondo Apple, il nuovo sensore fotografico potrà “firmare” ogni pixel visto dalla fotocamera. La funzione arriverà con la nuova gamma iPhone 18 Pro entro la fine del mese e punta a rendere verificabile l’origine di un’immagine.

Il problema è ormai quotidiano: una foto convincente può essere generata, ritoccata o ricostruita in pochi minuti, e a occhio nudo spesso non si capisce più nulla. Una firma legata allo scatto non dice che l’immagine sia importante o che racconti tutta la verità, ma aiuta a rispondere a una domanda più basilare: è davvero uscita da quella fotocamera? È la versione fotografica del timbro su un documento, utile soprattutto quando un’immagine finisce in un contesto giornalistico, assicurativo o legale.

Naturalmente non sarà una bacchetta magica contro le bufale. Una foto autentica può essere usata con una didascalia falsa, tagliata fuori contesto o semplicemente rappresentare una scena ambigua. Ma la provenienza, cioè la storia verificabile di come un contenuto è nato e si è modificato, sta diventando una risposta concreta al caos dei contenuti sintetici.

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4. Google mette 15 miliardi in Finlandia e cerca energia nucleare

Google investirà 15 miliardi di dollari nelle infrastrutture AI in Finlandia, secondo quanto riportato da AI Business. Nello stesso annuncio ha rivelato un contratto per energia nucleare con l’operatore finlandese Fortum, il primo accordo di questo tipo per il colosso fuori dagli Stati Uniti. È una notizia che parla di server, ma soprattutto di corrente elettrica: l’AI moderna consuma enormi quantità di potenza per addestrare e far funzionare i modelli.

I data center sono gli edifici pieni di computer che fanno girare servizi online, dalle ricerche web alle chat AI. Quando aumentano di numero e dimensione, non basta trovare terreno e fibra ottica: serve una rete elettrica affidabile, continua e possibilmente con basse emissioni. L’energia nucleare interessa alle big tech proprio perché può fornire elettricità stabile senza dipendere dal sole o dal vento in quel preciso momento.

La mossa finlandese mostra quanto la competizione AI non sia solo software e talenti. Chi riesce a garantirsi chip, data center e forniture energetiche può offrire più capacità di calcolo e farlo con minori rischi di interruzioni. Per i territori che ospitano questi impianti, però, la partita riguarda anche investimenti, bollette, acqua, rete e consenso delle comunità locali.

Leggi la fonte → (AI Business)

5. Anthropic accusa alcune aziende cinesi di copiare i suoi modelli

Anthropic ha pubblicato un report in cui sostiene di aver individuato campagne persistenti di distillazione attribuite a Alibaba, Moonshot AI e DeepSeek. La distillazione, in questo contesto, indica il tentativo di interrogare ripetutamente un modello molto capace per raccoglierne risposte e comportamenti, poi usarli per addestrarne uno più piccolo o concorrente. È un po’ come far risolvere migliaia di esercizi a uno studente eccellente per costruire un manuale da cui preparare un altro studente.

L’accusa va letta con precisione: si tratta della ricostruzione di Anthropic, non di una sentenza o di un fatto accertato da un tribunale. L’azienda sostiene che queste attività siano aumentate negli ultimi mesi, mentre la concorrenza tra laboratori AI si fa più intensa. La questione è delicata perché i modelli vengono offerti proprio via interfacce che invitano le persone a fare domande, ma un uso automatizzato e massiccio può trasformarsi in estrazione sistematica di valore.

Dietro al linguaggio tecnico c’è una battaglia industriale molto concreta. Addestrare un modello di frontiera costa miliardi tra chip, energia, dati e ricercatori, quindi imparare indirettamente da un concorrente può accorciare parecchio la strada. Le aziende cercano perciò di distinguere tra utilizzo legittimo del prodotto e comportamenti progettati per replicarne capacità, una frontiera che probabilmente porterà a più controlli e più scontri legali.

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In breve

• ChatGPT Work aggiunge un Data agent che può collegarsi ai dati aziendali, trovare informazioni e costruire dashboard interattive partendo da richieste in linguaggio naturale. In teoria, chiedere “come sono andate le vendite per regione?” potrebbe sostituire una piccola caccia al tesoro tra fogli Excel e cartelle condivise, purché i dati siano ordinati e gli accessi ben configurati.
• Slack sta preparando Slackforce Surfaces, una funzione che permette di descrivere in chat il report, sondaggio, dashboard, presentazione o microsito desiderato. L’AI raccoglie informazioni dalle conversazioni e dalle app collegate, come Google Drive o Salesforce: comodo, ma è un altro motivo per curare bene permessi e qualità delle fonti interne.
• Universal Music Group ed ElevenLabs lavorano a una piattaforma AI che consentirà di creare remix, mashup e nuove versioni usando musica del catalogo concessa in licenza. È un segnale interessante: invece di combattere l’AI solo a colpi di diffide, una major prova a incanalarla in un servizio autorizzato e remunerato.
• Samsung userà modelli di Mistral AI all’interno delle operazioni di progettazione e produzione dei semiconduttori. Il punto chiave è che i modelli saranno distribuiti on-premises, cioè nei sistemi dell’azienda: una scelta pensata per sfruttare l’AI senza far uscire informazioni industriali riservate.
• Il laboratorio del ricercatore César de la Fuente usa Codex e ChatGPT per cercare candidati antimicrobici nei genomi di organismi viventi ed estinti. L’obiettivo è trovare molecole utili contro infezioni resistenti ai farmaci: l’AI non sostituisce gli esperimenti in laboratorio, ma può restringere enormemente la lista di piste da testare.

Lo sapevi che…

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