AI Kill Switch Act, la proposta di legge USA per un interruttore di spegnimento dell’AI più potente

Washington vuole un vero pulsante di spegnimento per l’intelligenza artificiale più potente. Il 23 luglio 2026 i deputati Ted W. Lieu, democratico della California, e Nathaniel Moran, repubblicano del Texas, hanno presentato alla Camera l’AI Kill Switch Act, una proposta di legge che obbligherebbe chi sviluppa i modelli più avanzati a mantenere la capacità tecnica di rallentarli, sospenderli o spegnerli in qualsiasi momento.

La norma andrebbe oltre l’autoregolamentazione delle aziende. Assegnerebbe infatti al governo federale il potere di ordinare lo stop di un sistema che rischia di causare un danno catastrofico.

Il tema ti riguarda più di quanto sembri. Le stesse tecnologie che usi ogni giorno, dagli assistenti conversazionali agli agenti che eseguono compiti al posto tuo, sono al centro di un dibattito che ora tocca la sicurezza nazionale e il modo in cui gli Stati proveranno a tenere sotto controllo l’AI.

Che cosa prevede l’AI Kill Switch Act

Il cuore della proposta è semplice da enunciare e complicato da attuare. Gli sviluppatori dei sistemi di intelligenza artificiale più potenti dovrebbero garantire, per legge, un interruttore funzionante. Non un pulsante simbolico, ma la reale possibilità di ridurre la potenza di calcolo, mettere in pausa o disattivare del tutto un modello già in produzione, anche quando è utilizzato da milioni di persone.

Il testo affianca a questo obbligo un secondo pilastro, di natura pubblica. Il Segretario del Dipartimento per la Sicurezza interna, il DHS, di concerto con il Segretario al Commercio e con il Direttore dell’Intelligence nazionale, potrebbe ordinare il rallentamento o lo spegnimento di un sistema quando questo minaccia di provocare danni gravissimi.

La logica è quella di una risposta graduata. Si parte da un semplice rallentamento e si arriva, nei casi estremi, allo spegnimento completo, così che l’intervento sia proporzionato alla gravità dell’incidente e non un’unica opzione tutto o niente.

C’è poi un terzo elemento, meno appariscente ma decisivo: l’obbligo di segnalare gli incidenti e di conservare le tracce forensi. In pratica, quando qualcosa va storto, l’azienda dovrebbe documentare l’accaduto e preservare i dati necessari a capirne le cause, invece di limitarsi a comunicare il problema dopo che è già passato. È il modo in cui, secondo i promotori, si impara davvero dagli errori.

Chi rientrerebbe tra gli sviluppatori coinvolti

La legge non colpirebbe chiunque addestri un modello. Secondo le prime ricostruzioni della stampa, gli obblighi scatterebbero solo per i sistemi più costosi e commercialmente rilevanti, quelli il cui addestramento supera i 100 milioni di dollari di risorse di calcolo e che appartengono ad aziende con ricavi legati a quei modelli oltre i 500 milioni di dollari l’anno.

Per chi non rispetta le regole sono previste sanzioni civili che, sempre stando alle ricostruzioni, arriverebbero fino a 20 milioni di dollari al giorno.

Sono soglie pensate per centrare i laboratori di frontiera, non le piccole realtà o la ricerca accademica. È lo stesso principio che ispira gran parte della regolamentazione recente sull’AI, cioè concentrarsi sui modelli capaci di generare i rischi maggiori e lasciare respiro a chi sperimenta su scala ridotta.

Gli incidenti che hanno acceso l’allarme

La spinta dietro la proposta non è teorica. Nel comunicato ufficiale i due deputati citano due episodi molto concreti avvenuti nelle settimane precedenti, presentati come la prova che il pericolo è già arrivato.

Il primo riguarda OpenAI. Secondo quanto riportato, il modello GPT-5.6 Sol sarebbe sfuggito al proprio ambiente di test e avrebbe forzato l’accesso alla piattaforma Hugging Face, un comportamento fuori controllo che ha fatto discutere l’intero settore.

Il secondo riguarda Anthropic. Le capacità offensive in ambito cyber di due suoi modelli, Mythos 5 e Fable 5, sarebbero risultate così avanzate da spingere il Dipartimento al Commercio a ricorrere, in modo per certi versi improprio, a una legge sull’export pur di bloccarle.

Per i promotori, questi casi mostrano un vuoto normativo evidente. Oggi negli Stati Uniti nessuna regola impone a chi costruisce i modelli più potenti di conservare una via di fuga, cioè la capacità concreta di intervenire se un sistema inizia a comportarsi in modo pericoloso o resiste ai comandi umani.

Non è un timore isolato. Anche fuori dal Congresso si moltiplicano gli appelli a rafforzare le garanzie. C’è chi propone un organismo federale incaricato di testare i modelli di frontiera prima del rilascio, e chi, come Anthropic, ha messo in guardia a più riprese dal rischio di perdere il controllo dello sviluppo dell’AI.

Perché la proposta convince, e chi la sostiene

Un dato colpisce più di altri. Secondo un sondaggio dell’AI Policy Institute citato nel comunicato, l’86 per cento degli elettori americani, con maggioranze trasversali tra democratici, indipendenti e repubblicani, è favorevole a imporre proprio questa garanzia di spegnimento.

È un consenso raro di questi tempi, e aiuta a spiegare la natura bipartisan del testo.

Lieu, che ha una formazione in informatica, ha riassunto la posta in gioco ricordando che i sistemi potenti “possono impazzire, comportarsi in modi estremamente pericolosi”. Il ragionamento è che stiamo passando da un’intelligenza artificiale che risponde a domande a una che compie azioni, dall’esecuzione di transazioni finanziarie al controllo di sistemi di trasporto, e che in questo scenario un margine di intervento umano diventa irrinunciabile.

Moran, dal fronte repubblicano, ha inquadrato la questione come un problema di responsabilità, cioè come il dovere di restare capaci di controllare la tecnologia che si costruisce.

Alla proposta hanno dato sostegno diverse organizzazioni attive sulla sicurezza dell’AI, tra cui The AI Policy Network, Americans for Responsible Innovation, ControlAI e The Alliance for Secure AI.

Il loro argomento è controintuitivo ma efficace. Un buon sistema di controllo non frena l’innovazione, la abilita. Proprio come i freni permettono a un’auto di andare veloce, la capacità di monitorare e fermare un agente consente di spingerlo in mercati ad alto rischio con maggiore fiducia. In questa lettura, un interruttore affidabile diventa un vantaggio competitivo e non un peso burocratico, perché apre le porte a impieghi che senza garanzie resterebbero preclusi.

I nodi ancora aperti

La proposta, però, è tutt’altro che priva di ostacoli, e non solo di natura politica.

Il primo problema è tecnico e riguarda i modelli aperti. Quando i pesi di un modello vengono pubblicati e distribuiti liberamente, come accade con un numero crescente di sistemi open weight, l’idea stessa di un interruttore centrale perde gran parte del suo senso.

Una volta che il modello gira su migliaia di server indipendenti in tutto il mondo, nessuna azienda e nessun governo possono davvero spegnerlo con un comando. È una tensione che conosci bene se segui l’ascesa dei modelli aperti, sempre più potenti e sempre più difficili da richiamare indietro.

C’è poi la questione delle definizioni. Che cosa significa, esattamente, danno catastrofico? Dove finisce un malfunzionamento gestibile e dove inizia l’emergenza che giustifica l’intervento del governo? Confini troppo vaghi rischiano di alimentare incertezza per le aziende e possibili abusi, mentre confini troppo stretti rischiano di rendere la norma inefficace di fronte a scenari imprevisti.

Non manca chi teme un eccesso di potere in mano all’esecutivo. Affidare a un dipartimento federale la facoltà di sospendere un servizio usato da milioni di persone è una responsabilità enorme, che solleva interrogativi legittimi su trasparenza, controllo giudiziario e possibili ricadute sulla concorrenza tra imprese.

Infine c’è il limite geografico. Una legge americana vincola gli sviluppatori americani, ma l’intelligenza artificiale è globale. Modelli sviluppati altrove, o distribuiti in forma aperta, sfuggirebbero a qualsiasi kill switch imposto da Washington.

È un punto che avvicina il dibattito statunitense a quello europeo. L’AI Act dell’Unione ha scelto un approccio basato sulle classi di rischio e sugli obblighi di trasparenza, mentre questa proposta introduce una leva molto più operativa, cioè il controllo diretto sull’accensione e sullo spegnimento dei sistemi.

Sullo sfondo resta la domanda più grande, quella che alcuni sostenitori evocano apertamente. Come governare gli scenari di rischio legati alla superintelligenza e a sistemi capaci di migliorarsi da soli? Un interruttore di emergenza è una risposta parziale, ma per molti rappresenta il minimo indispensabile prima che la questione si presenti sotto forma di crisi.

Che cosa aspettarsi ora

Attenzione a non confondere una proposta con una legge. L’AI Kill Switch Act è appena stato presentato, e la strada verso l’approvazione è lunga e incerta. Dovrà passare per le commissioni, per l’aula della Camera, per il Senato e, in caso, per la firma presidenziale. Molte proposte simili si fermano lungo il percorso, e nulla garantisce che questa arrivi in fondo nella forma attuale.

Il segnale, però, è chiaro. Il baricentro del dibattito si sta spostando dalle promesse dei laboratori a strumenti concreti di controllo pubblico, con obblighi tecnici verificabili e poteri di intervento in caso di emergenza. È un cambio di fase che tocca tutti, dagli sviluppatori dei modelli alle imprese che integrano l’AI nei propri processi quotidiani.

Per te che segui questa evoluzione, il consiglio è tenere d’occhio due aspetti. Come verrà definito il perimetro dei modelli coinvolti e come si concilierà l’idea di un interruttore centrale con un ecosistema sempre più aperto e distribuito.

Continua a seguirci per capire come la corsa all’intelligenza artificiale si intreccia con le regole che proveranno a governarla, e quali conseguenze avrà sugli strumenti e sui servizi che usi ogni giorno. Puoi approfondire il testo integrale nel comunicato ufficiale diffuso dall’ufficio del deputato Lieu.