Utilizzando sempre più spesso gli agenti AI mi sono posto diverse volte questa domanda ultimamente, esplorando un’interessante integrazione che lega Intelligenza Artificiale e Blockchain.

Partiamo da un fatto concreto: 𝘀𝘁𝗶𝗮𝗺𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗲𝗴𝗮𝗻𝗱𝗼 𝘀𝗲𝗺𝗽𝗿𝗲 𝗱𝗶 𝗽𝗶𝘂̀ 𝗮𝘁𝘁𝗶𝘃𝗶𝘁𝗮̀ 𝗮𝗹𝗹’𝗔𝗜.
Gli agenti AI gestiscono già mail, acquisti, prenotazioni, comunicazioni. 𝗝.𝗔.𝗥.𝗩.𝗜.𝗦. 𝗻𝗼𝗻 𝗲̀ 𝗽𝗶𝘂̀ 𝗳𝗮𝗻𝘁𝗮𝘀𝗰𝗶𝗲𝗻𝘇𝗮, 𝗲̀ 𝗹𝗮 𝗱𝗶𝗿𝗲𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗶𝗻 𝗰𝘂𝗶 𝘀𝘁𝗶𝗮𝗺𝗼 𝗮𝗻𝗱𝗮𝗻𝗱𝗼!

E allora mi sono posto domande che mi è difficile ignorare:
📌 Che fine fanno i miei dati?
📌 Chi sta guadagnando usando le mie informazioni?
📌 I modelli decisionali rispettano davvero le mie volontà?
📌 Posso revocare in modo sicuro le deleghe che gli ho concesso?
📌 Posso verificare cosa viene fatto realmente dagli agenti AI?

– 𝗟’𝗔𝗜 𝗲̀ 𝘂𝗻𝗮 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗮 𝗱𝗶 𝗳𝗿𝗼𝗻𝘁𝗶𝗲𝗿𝗮: guidata dai dati, adattiva, autonoma.
– 𝗟𝗮 𝗕𝗹𝗼𝗰𝗸𝗰𝗵𝗮𝗶𝗻 𝗲̀ 𝘂𝗻𝗮 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗮 𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝗮𝗻𝘁𝗲: deterministica, trasparente, trustless.

𝗦𝗼𝗻𝗼 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗱𝗶𝗴𝗺𝗶 𝗼𝗽𝗽𝗼𝘀𝘁𝗶 𝗲 𝗽𝗲𝗿 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝗿𝗶!

L’ipotesi su cui ho lavorato è 𝘀𝗲 𝗹𝗮 𝗕𝗹𝗼𝗰𝗸𝗰𝗵𝗮𝗶𝗻 𝗽𝗼𝘀𝘀𝗮 𝗱𝗶𝘃𝗲𝗻𝘁𝗮𝗿𝗲 𝘂𝗻 𝗹𝗶𝘃𝗲𝗹𝗹𝗼 𝗱𝗶 𝗳𝗶𝗱𝘂𝗰𝗶𝗮 𝗽𝗲𝗿 𝗹’𝗔𝗜: un’infrastruttura che garantisce governance by design, auditabilità e tracciabilità sui sistemi decisionali che stiamo abilitando.

Lo stato dell’arte ad oggi mostra una crescita esponenziale sia dei problemi di trasparenza nei sistemi AI, sia della produzione scientifica su questa integrazione che nello sviluppo di progetti concreti come Ocean Protocol, SingularityNet e DeepBrain Chain.

𝗠𝗮 𝗮𝘁𝘁𝗲𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲: 𝗹𝗮 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗮 𝗻𝗼𝗻 𝗲̀ 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗴𝗮𝗿𝗮𝗻𝘇𝗶𝗮.
Le criticità sono reali: scalabilità, complessità, regolamentazione, e la risposta alla domanda iniziale non è “sì” in assoluto, ma “𝘀𝗶̀, 𝘀𝗲…”

✅ Se si definiscono modelli di governance (DAO)
✅ Se si abilitano agenti AI tramite wallet controllati dall’utente
✅ Se si codificano le regole in smart contract
✅ Se tutto viene registrato e verificabile on-chain

Dirigersi verso un modello di delega consapevole in cui non rinunciamo al controllo, ma lo esercitamo attraverso infrastrutture tecnologiche progettate per garantirlo è possibile.

Il progresso tecnologico che caratterizzerà la società di domani può e deve evolvere nel pieno rispetto dei valori umani, dobbiamo esserne i beneficiari altrimenti rischiamo di diventare il prodotto stesso.

Perchè ho deciso di fare una ricerca su questo tema?

L’idea nasce dalla combinazione tra il mio percorso professionale e una riflessione personale che possiamo definire maturata “su strada”. Trascorrendo per motivi di lavoro molte ore in auto, la principale forma di interazione con l’Intelligenza Artificiale è attraverso interfacce vocali e mentre guido le chiedo di approfondire argomenti, cercare informazioni, sintetizzare documenti, aiutarmi a chiarire concetti. ll canale vocale, almeno per me, rende la conversazione con l’AI più ricca di dettagli, sfumature, emozioni e frammenti di quotidianità rispetto alla semplice interazione testuale. Un giorno mi sono resi conto che, in quel periodo, dialogavo con lei più spesso di quanto riuscissi a fare con molti colleghi. Da qui mi sorse una domanda spontanea: “Ma che idea si sarà fatta di me dopo tutte queste conversazioni?”. Così glielo chiesi esplicitamente, e la risposta che ricevetti fu sorprendentemente articolata ed in linea con il mio profilo reale.

Mosso dalla curiosità (e forse anche dalla mia deformazione professionale) provai a spingere oltre la conversazione: “Facciamo un’ipotesi, se un’agenzia governativa o una società di marketing ti chiedessero un profilo dettagliato su di me, che cosa saresti in grado di dire?”. L’AI colse immediatamente dove volessi andare a parare e mi rassicurò immediatamente: non avrebbe mai condiviso con nessuno il contenuto delle nostre interazioni, né i miei dati personali, perché il suo scopo è quello di assistermi, non di osservarmi o condividere con altri le informazioni su di me.

In quel momento, però, mi sono reso conto che non mi bastava “fidarmi” di una dichiarazione, per quanto rassicurante. Avrei preferito poter “non dovermi fidare”. L’idea che tutte quelle informazioni su di me, abitudini, preferenze, interessi, modi di esprimermi, fossero conservate in un’infrastruttura tecnica di cui non controllo né la struttura né la governance mi ha fatto desiderare un’alternativa: immaginare questi dati archiviati in un registro decentralizzato, sicuro, trasparente nelle regole di accesso, consultabile (anche dall’AI stessa) solo dietro mio esplicito consenso. In altre parole, ho iniziato a pensare a come sarebbe se questo livello di memoria e di relazione con l’AI fosse integrato in una blockchain, in un sistema “trustless” per progettazione, in cui il rispetto delle regole non dipende dalla buona fede di un singolo attore ma da un’infrastruttura condivisa.

Da questa intuizione è nato il desiderio di approfondire, in modo strutturato, il tema dell’integrazione tra Intelligenza Artificiale e Blockchain, due delle rivoluzioni tecnologiche più significative del nostro tempo, destinate con ogni probabilità a segnare un “prima” e un “dopo” nel paradigma del progresso tecnologico e nella società digitale che stiamo costruendo.

Ho quindi analizzato in modo sistematico e critico l’integrazione tra Intelligenza Artificiale (AI) e tecnologia Blockchain, con particolare attenzione ai temi della gestione del dato, della fiducia nei sistemi distribuiti e della privacy in scenari presenti e futuri, mettendo al centro delle riflessioni l’impatto sulla società, intesa come insieme di cittadini, imprese e istituzioni, dell’avanzare impetuoso delle nuove tecnologie emergenti basate sull’Intelligenza Artificiale. Ho raccolto, organizzato e discusso la letteratura scientifica e tecnica prodotta negli ultimi anni su questo tema, evidenziando i principali modelli di integrazione, i casi d’uso più significativi e le prospettive di sviluppo.

Qual’è stato l’obbiettivo principale?

L’obiettivo principale è stato duplice. Da un lato, fornire un quadro chiaro e strutturato delle due tecnologie di base oggetto dello studio, AI e Blockchain, mettendo in evidenza i rispettivi punti di forza e le criticità, in particolare rispetto all’uso sempre più intensivo dei dati e all’emergere di agenti AI via via più autonomi. Dall’altro, analizzare come la Blockchain possa fungere da infrastruttura di fiducia a supporto dell’AI, abilitando nuovi modelli di governance del dato, di tracciabilità delle decisioni automatizzate e di gestione sicura di risorse digitali, inclusi wallet e asset crittografici.

Un ruolo centrale è stato il tema dall’agentificazione dell’Intelligenza Artificiale (AI agentica), poiché è verosimile che gli agenti AI rappresentino una delle principali modalità concrete di adozione di questa tecnologia. La loro diffusione porterà a un’interazione sempre più stretta tra individuo e sistema artificiale, in una forma di simbiosi analoga a quella già sperimentata con gli smartphone, divenuti nel tempo una vera e propria estensione digitale della persona. Quando gli agenti AI saranno dotati di “sensorialità” digitali e saranno incapsulati in oggetti fisici autonomi, o comunque presenti in dispositivi che accompagneranno gli individui nella quotidianità, la quantità di dati potenzialmente registrabili crescerà in modo significativo. Le decisioni che verranno delegate a tali agenti, ad esempio in termini di ricerca di informazioni, acquisto di beni e servizi o prenotazione di viaggi, saranno alimentate non solo dai dati forniti esplicitamente dagli utenti, ma anche da dati raccolti in modo indiretto, tramite il campionamento di luoghi, l’osservazione di contesti, l’ascolto di conversazioni e la registrazione di informazioni ambientali nei diversi scenari fisici in cui tali agenti opereranno. Questo tema assume una rilevanza ancora maggiore in scenari ad alto impatto, come ad esempio la guida autonoma dove un sistema AI potrebbe trovarsi a dover prendere decisioni estreme, fino a valutare quale vita preservare in situazioni di emergenza, diventa quindi cruciale interrogarsi su chi e come garantisca che gli algoritmi evolvano in modo allineato ai valori umani, e non soltanto secondo logiche matematiche astratte.

In questo scenario risulta ancora più urgente progettare soluzioni e modelli di integrazione, in particolare basati su tecnologie decentralizzate come la Blockchain, che preservino appunto la centralità dell’individuo e tutelino in modo rigoroso gli algoritmi decisionali, la proprietà e il controllo dei dati che gli appartengono. Partendo quindi da un’analisi dello stato dell’arte e dalle sperimentazioni concrete, l’obiettivo è capire come queste due tecnologie possano integrarsi per garantire un progresso tecnologico etico e rispettoso dell’individuo, inteso in senso lato come elemento di base della società (cittadini, imprese e istituzioni). La sfida è quella di comprendere e ipotizzare se e come la tecnologia possa “controllare la tecnologia”, rispondendo a un modello individuo-centrico in cui quest’ultimo possa essere il principale beneficiario di queste innovazioni e in cui il possesso e il controllo dei dati, elementi centrali nello sviluppo e nell’apprendimento dei modelli AI, siano garantiti da un modello “trustless”.

Come è strutturata la ricerca?

Nella prima parte viene delineato il quadro introduttivo. Si presenta il contesto generale dell’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale e della Blockchain, spiegando perché la loro integrazione stia acquisendo crescente rilevanza sia nella ricerca accademica, sia nelle applicazioni industriali. Vengono discussi la motivazione del lavoro, gli obiettivi della tesi e l’approccio seguito nello sviluppo dell’elaborato, fondato sulla raccolta e rielaborazione critica di risultati di ricerca, metodologie e casi applicativi. Il capitolo si chiude con una descrizione sintetica della struttura del documento, al fine di fornire una guida di riferimento dei capitoli successivi.

La seconda sezione è dedicata alle tecnologie di base e ai concetti chiave. Nella parte relativa ai fondamenti dell’Intelligenza Artificiale, alla luce dell’uso così diffuso e talvolta generico del termine, viene svolta un’introduzione alle principali definizioni, alla storia e all’evoluzione dell’AI, nonché una classificazione delle diverse tipologie di sistemi intelligenti (ad esempio sistemi basati su regole, machine learning, deep learning e agenti autonomi), affrontando infine il fenomeno dell’AI agentica.

Nella parte dedicata alla Blockchain vengono descritti l’origine e i principi fondamentali di questa tecnologia, le ragioni per cui nasce ed il bisogno che intende soddisfare, con particolare riferimento alle Distributed Ledger Technologies (DLT), agli smart contract, ai token e al paradigma della decentralizzazione. Si analizzano le principali tipologie di blockchain (pubbliche, private, permissioned e permissionless) e se ne discutono i limiti attuali in termini di scalabilità, consumo energetico e interoperabilità.
Questa sezione si conclude con una disamina sulla convergenza tra AI e Blockchain, in cui vengono introdotti i concetti di trust, accountability e tracciabilità, analizzando il ruolo centrale dei dati nei modelli di AI e la logica tecnico-organizzativa che rende sensata l’integrazione delle due tecnologie.

La terza sezione costituisce il nucleo centrale della ricerca e presenta lo stato dell’arte dell’integrazione tra AI e Blockchain. In primo luogo, viene condotta un’analisi delle principali ricerche accademiche pubblicate nell’intervallo temporale 2020–2025, con attenzione specifica alle survey e agli articoli che si propongono di categorizzare i diversi approcci di integrazione. A questo scopo vengono introdotte e discusse le principali categorie concettuali, quali AI-on-Blockchain (sistemi di AI che sfruttano la Blockchain come infrastruttura) e Blockchain-for-AI (uso della Blockchain per migliorare sicurezza, trasparenza e gestione del dato nei sistemi di AI), evidenziandone benefici e criticità. Successivamente vengono approfonditi i modelli di integrazione delle architetture. Vengono esaminate soluzioni decentralizzate per il training dei dati, schemi di “federated learning” supportati da Blockchain e sistemi di reward, governance e consenso pensati per incentivare la condivisione sicura di dati e modelli. L’attenzione è rivolta in particolare a come questi modelli affrontino problemi quali la proprietà del dato, la verifica dell’integrità delle informazioni, la distribuzione degli incentivi e il controllo delle azioni compiute da agenti AI autonomi nel rispetto dell’individuo che li utilizza.

Una parte è dedicata ai casi studio e ai progetti reali. Vengono descritti e confrontati alcuni progetti internazionali rappresentativi, come Ocean Protocol, SingularityNET e DeepBrain Chain, che sperimentano l’uso congiunto di AI e Blockchain in ambiti quali marketplace di dati, piattaforme per servizi di AI decentralizzati e ambienti di calcolo distribuiti. Questi casi vengono inseriti in diversi domini applicativi, quali sanità, supply chain, finanza e Internet of Things (IoT), analizzando criticamente le problematiche emerse in termini di privacy, scalabilità e compliance normativa.

L’ultima parte di questa sezione è dedicata a un’analisi critica e alle prospettive future. Vengono discusse la proprietà del dato e la privacy nei modelli AI–Blockchain, con riferimento sia al quadro normativo esistente, sia alle sfide aperte. Si valuta il grado di maturità delle tecnologie coinvolte e si analizzano i principali rischi tecnologici, regolatori e sociali, anche alla luce di scenari in cui agenti AI dotati di accesso a wallet digitali e risorse economiche possono compiere azioni autonome. Infine, vengono identificate alcune linee di ricerca emergenti, tra cui le evoluzioni del Web3, l’uso di wallet intelligenti e meccanismi di governance decentralizzata per regolamentarne il comportamento.

Nella quarta sezione vengono presentate le conclusioni e gli sviluppi futuri. In questa parte vengono sintetizzati i risultati principali della rassegna e dell’analisi critica, mettendo in evidenza in che modo l’integrazione tra AI e Blockchain possa contribuire a costruire sistemi più trasparenti, verificabili e affidabili. In particolare, vengono discussi i possibili ruoli della Blockchain come livello infrastrutturale di fiducia a supporto dei sistemi di Intelligenza Artificiale e l’importanza di un’infrastruttura decentralizzata e “trustless” e, soprattutto, non manipolabile da nessun soggetto, nemmeno dalla stessa Intelligenza Artificiale che operano sopra di essa. In questa prospettiva, la Blockchain, attraverso registri distribuiti per la tracciabilità delle operazioni, meccanismi crittografici per attestare la provenienza e l’integrità dei dati utilizzati per l’addestramento e l’inferenza, smart contract per formalizzare regole di utilizzo, nonché modelli di identità digitale che consentano all’individuo di mantenere un controllo sulle risorse informative e sugli asset, rende possibile una forma di delega “consapevole e sicura”. Il capitolo mette inoltre in luce come queste soluzioni non siano prive di criticità: l’integrazione tra AI e Blockchain introduce una rilevante complessità tecnologica, pone interrogativi sulla sostenibilità in termini di risorse computazionali ed energetiche e solleva questioni delicate di natura etica, giuridica e sociale. Viene quindi evidenziato che l’adozione di architetture decentralizzate e di meccanismi di governance distribuita può rappresentare un supporto concreto per rendere più “accountable” gli agenti AI di nuova generazione, ma solo a condizione che tali soluzioni siano progettate tenendo conto dei vincoli normativi, dei principi di tutela della privacy e della necessità di preservare la centralità dell’individuo nei processi decisionali automatizzati.

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