Tecnologia

Anthropic porta Mythos in Italia: l’AI che potrebbe mettere in crisi tutti i nostri sistemi informatici

Il Ceo di Anthropic, Dario Amodei

Quindici paesi. Centocinquanta enti. Un unico strumento progettato per trovare le vulnerabilità informatiche. Anthropic ha annunciato l’espansione internazionale di Claude Mythos, il suo ultimissimo modello AI che ha già sollevato l’attenzione dell’amministrazione Trump e del Financial Stability Board (l’ente che supervisiona la stabilità dei mercati internazionali).

Mythos e il Project Glasswing: di cosa si tratta

Mythos non è un chatbot generalista, come quelli a cui siamo abituati. Si tratta piuttosto di un modello ottimizzato per un compito preciso: individuare anomalie, vulnerabilità e minacce operative nei sistemi software, con una velocità e un’accuratezza che le migliori menti della cybersecurity faticano a eguagliare.

Rientra nel cosiddetto Project Glasswing, il programma di Anthropic per estendere l’uso dell’AI a infrastrutture strategiche. L’obiettivo dichiarato è supportare organizzazioni che operano in settori ad alto rischio: energia, sanità, telecomunicazioni, sviluppo software critico. Non adatto ai consumatori, dunque, ma studiato per entrare nei flussi operativi di quelle realtà che non possono permettersi interruzioni.

Mythos in Italia, quali paesi ottengono l’early access?

L’espansione di Mythos, oltre che l’Italia, coinvolge Australia, Canada, Nuova Zelanda, Francia, Germania, Svizzera, Paesi Bassi, Spagna, Belgio, Svezia, India, Giappone e Corea del Sud. Lo ha comunicato Anthropic in un post ufficiale sul proprio sito.

Tra i partner già nominati figurano Samsung, SK Hynix e SK Telecom in Corea, la NATO e l’ENISA, l’agenzia europea per la cybersicurezza. Un elenco completo degli altri 150 enti non è ancora pubblico.

I rischi di Claude Mythos

Le preoccupazioni non mancano. Un sistema così all’avanguardia è, per definizione, uno strumento appetibile anche per gli hacker. Già nei mesi scorsi erano emerse segnalazioni di tentativi di accesso non autorizzato a Mythos da parte di attori malevoli.

C’è poi un secondo problema, più sottile. Mythos lavora così velocemente da sovraccaricare i team incaricati di verificarne le segnalazioni. La conseguenza è che molti partner stanno usando lo stesso strumento anche per scrivere le correzioni e validare il codice prima dei rilasci. L’AI non solo trova i problemi: li risolve, e poi controlla se la soluzione funziona. In questo scenario, il supervisore umano rischia di ridursi solo una firma a decisioni che prende interamente l’AI.

Una dipendenza destinata a crescere

Mythos non fa rumore. Si integra nei processi, velocizza i tempi, riduce il margine di errore, almeno in apparenza. Ma più uno strumento diventa indispensabile, meno ci si interroga su cosa succederebbe senza di lui.

La domanda che questo tipo di espansione lascia aperta non riguarda la tecnologia, quanto la governance: chi decide quanta autonomia ha un sistema AI in un’infrastruttura critica, e chi risponde quando qualcosa va storto?

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