{"id":233255,"date":"2026-08-30T08:58:30","date_gmt":"2026-08-30T08:58:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.townews.it\/?p=233255"},"modified":"2026-08-30T09:24:44","modified_gmt":"2026-08-30T09:24:44","slug":"quando-la-capacita-scientifica-corre-piu-veloce-della-sua-governance-la-nuova-frontiera-della-ai-bio-risk","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.townews.it\/?p=233255","title":{"rendered":"QUANDO LA CAPACIT\u00c0 SCIENTIFICA CORRE PI\u00d9 VELOCE DELLA SUA GOVERNANCE: LA NUOVA FRONTIERA DELLA AI BIO RISK"},"content":{"rendered":"\n

Oggi un laboratorio biologico raramente coincide con l’immagine consolidata nel tempo. Il wet lab resta centrale tra campioni, reagenti, strumenti, sistemi di contenimento, ma una quota crescente del lavoro si sposta a monte e a valle di quel banco con fasi fondamentali come la revisione della letteratura, la generazione di ipotesi, il molecular design<\/em>, la pianificazione degli esperimenti e l’analisi dei risultati. In ciascuna di queste fasi, l’intelligenza artificiale interviene con sistemi automatizzati o semi-automatizzati che cominciano a estendersi fino all’esecuzione fisica. In questo continuum tra calcolo e materia biologica, il terreno vede nascere l’AI-Bio Risk.<\/p>\n\n\n\n

I numeri, pur restando indicatori imperfetti, aiutano a misurarne la portata e la salienza dichiarata dell’AI,<\/a> ma, sicuramente, non il numero di esperimenti pericolosi che produce. Tra il 2010 e il 2024 le pubblicazioni all’intersezione tra AI e biologia sono cresciute, a seconda del criterio di classificazione, di 40-80 volte.\u00a0Nelle startup biotech passate attraverso Y Combinator, la presenza di componenti AI \u00e8 salita dal 29% delle coorti 2018-2019, all’88% di quelle 2025-2026.<\/em>\u00a0Nei filing SEC statunitensi, le co-occorrenze tra i termini\u00a0artificial intelligence<\/strong>\u00a0e\u00a0biotechnology<\/strong>sono aumentate di oltre cento volte in un decennio. Il quadro che ne emerge \u00e8 che l’AI, come in tantissimi altri settori, penetra la ricerca biologica pi\u00f9 rapidamente di quanto la sua governance riesca a seguirla.<\/p>\n\n\n\n

Il beneficio scientifico, come facilmente intuibile, non \u00e8 in discussione, ma quando la funzione di produzione della capacit\u00e0 cresce pi\u00f9 in fretta della funzione di controllo, il risk management accende la sirena e segnala la potenzialit\u00e0 del pericolo.<\/p>\n\n\n\n

Facciamo una distinzione tra Biosafety e Biosecurity per comprendere meglio<\/h3>\n\n\n\n

La biosafety, secondo ISO 35001:2019<\/strong>, riguarda le pratiche e i controlli che riducono il rischio di esposizione o rilascio involontario di materiali biologici e, quindi, contenimento, competenza degli operatori, formazione, livelli BSL, apprendimento sistematico da incidenti e near miss. La biosecurity presidia, invece, il positive control, ossia, chi possiede un materiale, dove si trova, chi pu\u00f2 accedervi e tutto ci\u00f2 per prevenire perdita, furto, diversione, uso improprio o rilascio non autorizzato. Nel funzionamento reale dei laboratori, questa distinzione \u00e8 visibilmente assottigliata perch\u00e8, utilizzando un esempio, un inventario accurato serve alla biosecurity, perch\u00e9 permette di sapere dove si trova un materiale pericoloso, e serve alla biosafety, perch\u00e9 riduce la probabilit\u00e0 che venga smarrito, etichettato male o manipolato senza le precauzioni necessarie. Quindi provenance<\/strong> e audit trail<\/strong> per ricostruire chi ha richiesto, autorizzato, trasferito ed eseguito un workflow biologico, migliorano contemporaneamente sicurezza, accountability e riproducibilit\u00e0 scientifica. Ecco, nell’AI-bio, la governance deve seguire il workflow tanto quanto il laboratorio.<\/p>\n\n\n\n

Il salto di qualit\u00e0, per\u00f2, arriva con l’automazione sperimentale, quando, per esempio, in un self-driving laboratory a logica closed-loop, il risultato di un esperimento viene acquisito, interpretato dal sistema e usato per determinare l’esperimento successivo. L’output di un ciclo alimenta, cos\u00ec, il successivo senza richiedere necessariamente una nuova decisione umana a ogni iterazione. Immaginate quanto sia materia che allarma un risk manager.. perch\u00e8 si riduce la frequenza dei punti in cui un essere umano pu\u00f2 intercettare un errore prima che si traduca in un evento fisico. Una funzione di ottimizzazione che premia resa o potenza senza rappresentare adeguatamente l’hazard, pu\u00f2 propagare quell’errore lungo l’intero ciclo prima che qualcuno se ne accorga. Standards come BSL sono stati costruiti attorno a laboratori a operativit\u00e0 umana e l’automazione closed-loop (im)pone domande nuove su containment, detection, logging e, soprattutto, sulle stop conditions, al fine di stabilire quali siano le condizioni che devono interrompere il processo e imporre una revisione prima dell’esperimento successivo. La morale \u00e8 che prende forma una rischiosit\u00e0 non in capo al modello che inventa qualcosa di pericoloso, ma dall’interazione tra capacit\u00e0 computazionale, materiale biologico, automazione, infrastruttura fisica, comportamento umano e qualit\u00e0 della governance. <\/p>\n\n\n\n

Non \u00e8 neanche detto che l’automazione renda ogni singolo esperimento pi\u00f9 sicuro e che, quindi, il rischio complessivo diminuisca di conseguenza. No! <\/em><\/p>\n\n\n\n

Indicando con N il numero dei workflow biologici e con R il rischio associato a ciascuno, l’esposizione aggregata dipende da entrambi i termini, e una riduzione di R pu\u00f2 essere pi\u00f9 che compensata da un aumento di N. L’AI comprime i tempi di progettazione, aumenta il throughput e mette attivit\u00e0 un tempo riservate a strutture altamente specializzate alla portata di un numero molto pi\u00f9 ampio di organizzazioni. Se il volume delle attivit\u00e0 cresce pi\u00f9 rapidamente di quanto si riduca il rischio unitario, il rischio aggregato aumenta anche quando ogni singolo workflow \u00e8 diventato pi\u00f9 sicuro. Resta una semplificazione anche la rappresentazione di N \u00d7 R, perch\u00e8 un esperimento condotto in un’organizzazione con sistemi maturi di biosafety, non ha lo stesso profilo di rischio di uno svolto in un ambiente scarsamente controllato e imporr\u00e0 la necessit\u00e0 di distinguere almeno tra workflow governati e workflow ad elevata vulnerabilit\u00e0 organizzativa. Consci della complessit\u00e0 va tenuto in considerazione quanto la frammentazione della filiera diventi decisiva. Sempre per aiutarci nell’analisi, basti pensare ad un singolo progetto biologico che oggi pu\u00f2 attraversare un LLM general purpose per la pianificazione, un modello biologico specializzato per ottimizzare un candidato, un fornitore che sintetizza il materiale, una CRO o un cloud lab che esegue l’esperimento o una startup che ne interpreta e commercializza il risultato. Ogni soggetto pu\u00f2 rispettare le proprie procedure locali senza che nessuno abbia visibilit\u00e0 sull’intera catena, consentendo che il rischio biologico, tradizionalmente concentrato nella struttura fisica che manipolava il materiale, comincia ad assomigliare al supply-chain risk digitale. C’\u00e8 una dimensione ulteriore, di carattere sistemico che si pone quando molti laboratori dipendono dagli stessi modelli, dataset o piattaforme, perch\u00e8 non \u00e8 difficile da comprendere che i loro workflow smettono di essere statisticamente e operativamente indipendenti. Un errore sistematico, un default insicuro o una vulnerabilit\u00e0 condivisa pu\u00f2 propagarsi attraverso un numero elevato di esperimenti contemporaneamente e il rischio, da locale, diventa correlato.<\/p>\n\n\n\n

La grey zone \u00e8 un problema di maturit\u00e0, non di intenzione<\/h3>\n\n\n\n

Il caso che merita attenzione non \u00e8 quello dell’organizzazione criminale, ma quello dell’impresa legittima la cui capacit\u00e0 scientifica \u00e8 cresciuta pi\u00f9 in fretta della sua infrastruttura di biosafety. Immaginiamo un laboratorio sottofinanziato, il nuovo entrante, il ricercatore sotto forte pressione competitiva e l’attivit\u00e0 distribuita su pi\u00f9 piattaforme dove la responsabilit\u00e0 complessiva diventa difficile da attribuire. Situazione che potremmo definire grey zone<\/em><\/strong>, laddove l’intenzionalit\u00e0 benigna o ambigua insieme a capability elevata e governance insufficiente, con l’espansione dell’AI, tende ad allargare l’ampiezza dell’opacit\u00e0, perch\u00e9 abbassa le barriere di accesso alla ricerca biologica avanzata e permette di esternalizzare componenti che prima richiedevano infrastrutture interne. Si tratta di disallineamento temporale perch\u00e8 la democratizzazione della capability e quella della capacit\u00e0 di governarla, non procedono alla stessa velocit\u00e0. La prima scala attraverso modelli, cloud, automazione e capitale. La seconda richiede competenze, standard, containment, reporting, auditabilit\u00e0, responsabilit\u00e0, cultura organizzativa e questi si costruiscono su tempi molto pi\u00f9 lunghi che, per biosafety e biosecurity diventano, progressivamente, anche una forma di AI governance. Da qui si pu\u00f2 arrivare, con pi\u00f9 fondamento, alla domanda su quali controlli servano davvero. Alcune analisi recenti sul tema convergono su un insieme di leve che va ben oltre poche raccomandazioni generiche e parlano di capability gating, credentialing, provenance, di tassonomia condivisa degli incidenti, vulnerability disclosure, chain of custody, KYC nei punti di accesso esterni, meccanismi di assurance, coperture assicurative e due diligence finanziaria sugli attori della filiera. Ed \u00e8 questa la parte che conta di pi\u00f9, perch\u00e9 \u00e8 quella che trasforma l’AI-Bio Risk da concetto descrittivo a un’architettura di risk management effettivamente operabile.<\/p>\n\n\n\n

Per approfondire, vi rimandiamo alla lettura di un bel paper appena pubblicato, che esplicita con maggiore rigore quanto riportato nel nostro articolo: https:\/\/www.governance.ai\/research-paper\/a-biosafety-agenda-for-ai-bio-governance<\/a><\/p>\n\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Dottoressa Valeria Lazzaroli<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Valeria Lazzaroli \u00e8 Presidente dell\u2019Ente Nazionale per l\u2019Intelligenza Artificiale <\/em>(ENIA<\/strong>) e Chief AI & Risk Officer<\/em> di ARISK\u00ae<\/em>, spin-off deeptech del Politecnico di Torino specializzato in AI per il Risk Management<\/em>. Economista, psicologa del lavoro e sociologa dell\u2019innovazione.<\/p>\n\n\n\n

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