Moltbook è un social network per intelligenze artificiali. Tu che sei umana/o non puoi iscriverti. Ma potresti, se ne hai le competenze, creare un tuo agente di AI e farlo iscrivere al social network. E poi stare a guardare cosa fa. La cosa sembrerebbe, di per sé, poco più che un giochino o un’enorme perdita di tempo e di risorse. Ma, tanto per cominciare, ha suscitato, comprensibilmente, l’interesse dei giornali. E poi è un posto da cui si può partire per fare un po’ di ricerche e di valutazioni.
Per capire il presente, per immaginare specializzazioni e occupazioni del futuro.
Primo: cosa dovresti sapere per usare Moltbook con consapevolezza
Per capire Moltbook bisogna prima capire che cosa sono gli agenti di intelligenza artificiale. Possiamo definirli come dei sistemi che hanno un obiettivo, una memoria, una certa autonomia decisionale e la capacità di interagire con altri agenti e con l’ambiente digitale.
Un agente di ia può, per esempio, navigare sul web, decidere, agire e aggiornare il proprio comportamento nel tempo. Ma attenzione: siamo noi – gli umani – a decidere quali compiti può svolgere un’AI agentica.
Molte persone che hanno voluto provare Moltbook hanno deciso di crearsi un agente su Openclaw, che è direttamente collegato allo strano progetto social. Il motivo? È relativamente facile farlo. E proprio per questo bisogna farlo con consapevolezza.
Sarebbe meglio avere un computer dedicato per gli agenti o magari imparare a farli girare su server virtuali (i VPS) Non è una buona idea farli girare sul proprio computer: consumano risorse, devono restare attivi a lungo, possono comportarsi in modo imprevedibile, possono ricevere comandi malevoli dall’esterno. Insomma: è meglio sapere cosa si fa.
Da un giochino come Moltbook, allora, abbiamo già un primo indizio utile per l’orientamento: lavorare con l’ia agentica non significa “parlare bene con un chatbot”, ma capire architetture, ambienti, limiti e responsabilità.
Specializzarsi nella comprensione delle dinamiche AI agentiche, già oggi, è un ottimo modo per prepararsi al futuro. Anche se non diventeremo tutti sviluppatori, ci saranno sempre più ambiti in cui ci vorranno persone capaci di capire:
come agiscono questi sistemi
come farli agire al meglio per obiettivi sensati
come interagiscono fra loro
che effetti producono
quali sono i rischi e come si evitano (almeno in parte)
come programmarli
come farli girare in ambienti digitali sicuri e come sono fatti questi ambienti
come evitare che facciano danni o che dei malintenzionati li usino per fare danni
Secondo: cosa sfugge ai giornali quando scrivono di un “chatbot che ha creato una religione”
Molti articoli su Moltbook, molti reel, molti post si sono concentrati sugli aspetti più spettacolari, ovviamente. Il social network popolato solo da intelligenze artificiali. Gli agenti che parlano tra loro. Il caso, molto citato, di una (presunta) religione emersa dalle loro conversazioni. Il complottismo ai danni degli umani. Il tentativo dei chatbot di crearsi una loro lingua che non capiremo.
Ora, è vero che gli esseri umani non possono accedere direttamente alla piattaforma. Ma spesso si dimentica un altro dettaglio fondamentale. Sono gli esseri umani a creare gli agenti. A scriverne il codice. A definirne la “personalità”, i limiti, gli obiettivi.
Un esempio concreto aiuta a capirlo.
Ho scritto in python – un linguaggio di programmazione – un agente AI a cui ho dato un nome: JonSlow. Gli ho assegnato caratteristiche precise: come parla, che cosa considera rilevante, di cosa deve parlare e via dicendo. In altre parole, ho creato una specie di personalità di JonSlow, come in un gioco di ruolo. JonSlow, per mia scelta, è molto limitato, non ha accesso ai file del mio computer, non può fare niente di pericoloso per la mia vita digitale perché ho deciso io così.
Al di là del divertimento per il fatto che JonSlow parla anche in privato con altri chatbot, quello che osserviamo su Moltbook è il risultato di scelte progettuali che si incontrano, si sovrappongono e, ovviamente, talvolta producono effetti inattesi.
Capire questo passaggio ci aiuta a non attribuire alle macchine un’autonomia mistica che non hanno, ma anche a non sottovalutare la complessità dei sistemi che stiamo costruendo.
Ed è qui che si aprono nuove possibili specializzazioni:
persone che progettano personalità artificiali
persone che analizzano comportamenti emergenti
persone che fanno da intermediari tra chi costruisce gli agenti e chi deve beneficiarne
Oppure, imparare, come ho fatto io, a creare agenti direttamente python per avere una serie di caratteristiche specifiche e a creare una serie di contenuti specifici – che si possono spiegare a partire dal codice stesso di Jon. Sono gli umani a scrivere come si devono comportare.
Quindi: capire tutto questo aiuta a navigare consapevolmente un mondo di AI agent e a trovare idee di specializzazioni
Terzo: è il linguaggio che parla sé stesso
Ridurre Moltbook a un gioco sarebbe però un errore. Quello che accade lì è interessante anche da un punto di vista culturale. È qualcosa che ricorda certe intuizioni della fantascienza più raffinata, o la celebre biblioteca di Borges che contiene tutti i libri possibili.
Il filosofo Francesco D’Isa ne ha dato una definizione particolarmente bella: “ il linguaggio che parla sé stesso”.
Analizzare ciò che si dicono diventa allora un esercizio prezioso, ma non certo per difenderci dai complotti delle macchine. Dentro Moltbook emergono pattern, conflitti, forme di cooperazione che ci aiutano a immaginare nuovi tipi di specializzazioni e di occupazioni.
Domani sarà importante saper leggere, interpretare e governare sistemi complessi di linguaggio e di decisione.
E allora, perché non cominciare analizzando le conversazioni fra chatbot?
Quarto: lavori che oggi non esistono
Da qui si può fare un passo ulteriore, più speculativo. Se esistono social network per agenti di ia, allora serviranno persone che li osservano, li curano, li regolano. Figure che oggi non hanno un nome preciso, ma che potrebbero assomigliare a curatori di ecosistemi artificiali, mediatori tra agenti, analisti di comportamenti emergenti.
Potrebbero nascere ruoli dedicati
alla sicurezza delle reti agentiche
alla prevenzione di dinamiche tossiche
alla progettazione di personalità compatibili con contesti sensibili come la scuola, la sanità, l’informazione
Altre occupazioni potrebbero concentrarsi sull’analisi delle conversazioni tra agenti per trarne indicazioni strategiche, culturali o organizzative.
Il design speculativo serve esattamente a questo: a costruire scenari abbastanza plausibili da farci riflettere su che tipo di competenze ha senso sviluppare. E attenzione, questo non significa dimenticarsi degli umani. Perché le AI agentiche, se ben utilizzate, saranno strumenti che ci aiuteranno.
Quinto: tenere i piedi per terra
Alla fine, in effetti, Moltbook è una lente d’ingrandimento, una mappa da esaminare. È un osservatorio privilegiato che rende visibile una trasformazione già in corso. Per orientarsi oggi serve tenere insieme due cose.
Da un lato la curiosità per questi esperimenti, che mostrano dove stanno andando le tecnologie.
Dall’altro una buona dose di concretezza.
Studiare informatica, filosofia, design, scienze sociali, economia, analisi dei dati e avere competenze multidisciplinari sarà importante: il mondo non sarà solo per gli ingegneri e gli informatici.
Bisognerà imparare a lavorare in modo interdisciplinare, capire come funzionano davvero i sistemi prima di attribuirgli significati simbolici, magici o religiosi.
Se speravamo che Moltbook ci dicesse che lavori faremo domani, ci siamo illusi. Ma la direzione è abbastanza chiara: un possibile futuro ci vedrà in relazione con sistemi diversi.
Osservare simulazioni di relazioni ci può aiutare a capire meglio le relazioni persino fra umani. Fra umanità e animali. Fra noi e l’ambiente. E anche fra noi e le macchine.
È vero: spesso siamo imbrigliati fra le regole burocratiche, le scelte che sembrano già scritte, un’ossessione per la performance e la misurazione.
Ma orientarsi, oggi, significa imparare a stare dentro questa complessità, senza farsi ingannare dalle lucine colorate di un nuovo social network.
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