AGILE Index 2025: Un Faro sulla Governance Globale dell’AI

• Autori: Yi Zeng, Enmeng Lu, Xiaoyang Guo, Cunqing Huangfu, Jiawei Xie, Yu Chen, Zhengqi Wang, Dongqi Liang, Gongce Cao, Jin Wang, Zizhe Ruan, Xin Guan & Ammar Younas.
• Titolo Originale: AI Governance International Evaluation Index (AGILE Index) 2025

L’intelligenza artificiale sta ridisegnando il nostro mondo a una velocità senza precedenti. Con ogni nuova innovazione, emergono non solo immense opportunità, ma anche complesse sfide etiche, sociali e di sicurezza. Come possiamo assicurarci che lo sviluppo dell’AI sia responsabile e benefico per tutti? Questa è la domanda al centro dell’AI Governance International Evaluation Index (AGILE Index) 2025. Prodotto da un consorzio di istituti di ricerca di Pechino e dal Center for Long-term Artificial Intelligence, l’indice AGILE si propone come una bussola strategica per monitorare i progressi nella governance globale dell’AI, fornendo una valutazione basata sui dati che aiuti i paesi a orientarsi in questo panorama in rapida evoluzione.

1. Il Telaio dell’AI: Pillars e Dimensioni della Governance

L’edizione 2025 dell’indice AGILE è significativamente ampliata e raffinata rispetto all’anno precedente. Da 14, il numero di paesi valutati è salito a 40, e gli indicatori sono aumentati da 39 a 43. Questa espansione offre una base più solida per confronti orizzontali e analisi delle tendenze.

Il cuore del framework AGILE risiede nel principio fondamentale che “il livello di governance dovrebbe corrispondere al livello di sviluppo” dell’AI. Per valutare questo delicato equilibrio, l’indice si articola su una complessa architettura a più livelli:

• 4 Pilastri (Pillars): I macro-ambiti di valutazione.
• 17 Dimensioni: Aree specifiche di focus della governance.
• 43 Indicatori: Punti di misurazione granulari che traducono gli obiettivi in metriche quantificabili.

I quattro pilastri sono:

• Pillare 1: Livello di Sviluppo dell’AI: Valuta l’attività di ricerca e sviluppo (R&S), le infrastrutture e la vitalità dell’industria AI di un paese.
• Pillare 2: Ambiente di Governance dell’AI: Analizza l’esposizione ai rischi AI e la preparazione generale alla governance.
• Pillare 3: Strumenti di Governance dell’AI: Esamina le strategie, gli organismi, i principi, le valutazioni d’impatto, gli standard, la legislazione e l’impegno globale nella governance.
• Pillare 4: Efficacia della Governance dell’AI: Misura la comprensione pubblica, l’accettazione sociale, l’inclusività nello sviluppo dell’AI, l’apertura di dati e algoritmi e l’attività di ricerca sulla governance.

2. Classifiche e Dinamiche: Uno Sguardo ai Protagonisti

L’analisi dei punteggi rivela un panorama globale dinamico e con significative disparità.

La Corsa alla Vetta:
Nel 2025, la Cina ha conquistato il primo posto nella classifica generale dell’AGILE Index, superando gli Stati Uniti, scesi al secondo. Questa inversione di posizioni è attribuita principalmente alle politiche di governance AI più consistenti e stabili della Cina, mentre gli Stati Uniti hanno visto il loro punteggio complessivo influenzato da un trend politico più “permissivo” sulla legislazione AI. Seguono a ruota Germania, Corea del Sud e Regno Unito, a dimostrazione di un ecosistema globale AI sempre più competitivo e variegato.

Economia e Governance:
Il rapporto conferma una correlazione generalmente positiva tra il punteggio totale dell’AGILE Index e il PIL pro capite. In altre parole, i paesi economicamente più sviluppati tendono ad avere una governance AI più robusta. Tuttavia, l’analisi mostra anche importanti eccezioni: alcuni paesi a basso PIL ottengono punteggi di governance relativamente alti, mentre alcuni paesi più ricchi non eguagliano le aspettative. Questo suggerisce che, sebbene lo sviluppo economico faciliti la governance, non ne è l’unico fattore determinante.

Quattro Profili di Governance:
Le 40 nazioni valutate possono essere raggruppate in quattro categorie distinte in base alle loro prestazioni nei pilastri:

• Leader a Tutto Tondo: Paesi come Stati Uniti, Singapore, Cina e Regno Unito, che eccellono in tutti e quattro i pilastri, dimostrando una forza ben bilanciata.
• Governance “Overachievers”: Nazioni come Francia, Corea del Sud e Canada, che mostrano livelli elevati nell’ambiente e negli strumenti di governance, ma con un lieve ritardo in R&S AI e nell’efficacia complessiva.
• Governance “Shortfallers”: Paesi come Irlanda, Israele e Nuova Zelanda, caratterizzati da una disconnessione tra un rapido sviluppo AI e un ritardo negli strumenti e nei quadri politici di governance.
• “Foundation Seekers”: Paesi come India e Sudafrica, che registrano punteggi relativamente bassi in tutti i pilastri, evidenziando una duplice carenza sia nello sviluppo AI che negli strumenti di governance, sottolineando la necessità di rafforzare le basi.

3. L’Esplosione dell’Innovazione e le Sfide del Rischio

Il panorama dell’AI è segnato da un’innovazione frenetica, ma anche da un aumento preoccupante degli incidenti.

Il Boom dei Brevetti Generativi:
Dal 2010 al 2023, il numero di brevetti di AI Generativa (GenAI) è cresciuto esponenzialmente: i brevetti totali sono aumentati di circa 30 volte e le domande di circa 25 volte. Questa crescita ha subito un’accelerazione significativa dopo il 2018, indicando una fase di rapida espansione delle attività di R&S e brevettuali nel campo GenAI. La Cina detiene una posizione dominante, rappresentando il 65% dei brevetti GenAI totali e il 63% di quelli relativi alle applicazioni.

L’Allarme degli Incidenti AI:
Parallelamente all’innovazione, il numero di incidenti di rischio legati all’AI è aumentato bruscamente del 100% nel 2024 rispetto al 2023. Gli incidenti più frequentemente segnalati riguardano la Robustezza e la Sicurezza Digitale, il Rispetto dei Diritti Umani e la Governance dei Dati. Questo evidenzia l’urgente necessità di sistemi di governance AI robusti e reattivi per tenere il passo con il rapido sviluppo tecnologico.

4. Il Kit di Strumenti della Governance: Strategie e Leggi

Come stanno rispondendo i paesi a queste sfide e opportunità?

Strategie Nazionali Universalmente Adottate:
Tutti i 40 paesi valutati hanno pubblicato strategie nazionali sull’AI, sebbene con approcci strutturali variabili. Alcuni, come la Svizzera, adottano un approccio annuale e modulare; altri, come Cina e Italia, preferiscono una struttura verticale con piani di implementazione sistematici.

Un’Accelerazione Legislativa:
Dal 2024, la legislazione sull’AI ha mostrato un chiaro trend di accelerazione. Molti paesi hanno emanato o stanno formulando leggi e regolamenti nazionali sull’AI, sia di carattere generale che specifici per settori verticali (es. guida autonoma, AI generativa). L’Unione Europea, con la sua “AI Act”, e la Corea del Sud, con il “Basic Act on Artificial Intelligence”, sono esempi lampanti di questa tendenza.

L’Impegno Globale:
Tutti i 40 paesi hanno partecipato a diverse forme di meccanismi di governance globale dell’AI, sottolineando l’importanza della cooperazione internazionale. Francia, Giappone e Corea del Sud sono i più attivi, avendo preso parte a tutti gli eventi di governance globale considerati dall’indice AGILE.

5. La Performance della Governance: Persone, Dati e Ricerca

L’efficacia della governance non si misura solo in leggi e strategie, ma anche nel suo impatto reale sulla società e sulla ricerca.

La Percezione Pubblica: Un Quadro Complesso:
È emersa una correlazione negativa tra il PIL pro capite e il livello di consapevolezza, fiducia e ottimismo del pubblico riguardo alle applicazioni AI. I paesi emergenti, come Cina, Indonesia e Messico, mostrano livelli di consapevolezza e fiducia più elevati. Al contrario, nazioni ad alto reddito come Svezia, Stati Uniti e Canada tendono ad adottare posizioni più caute, specialmente sull’uso etico e sui rischi legati alla disinformazione.

Inclusione e Diversità nella Ricerca AI:
Una buona notizia è la crescente partecipazione delle donne nella ricerca AI, con un calo continuo del rapporto maschi/femmine tra i ricercatori AI, che ha raggiunto 2.2:1 nel 2025. Nonostante alcuni squilibri persistenti in paesi come Germania e Giappone, la tendenza è positiva.

L’Apertura dei Dati e dei Modelli:
Cina e Stati Uniti dominano la condivisione di modelli e dataset AI aperti, rappresentando oltre il 70% del totale osservato. La Cina è leader nei modelli AI influenti (50.3%), mentre gli Stati Uniti eccellono nei dataset (922 modelli). Anche Nord America ed Europa occidentale guidano l’ecosistema AI open-source in termini di contributi, con Stati Uniti (30.43%) in testa, ma Cina (9.45%) e India (2.23%) mostrano un forte coinvolgimento.

La Ricerca sulla Governance AI:
La comunità di ricerca sull’AI sta dedicando sempre più attenzione alle questioni di governance. La quota di pubblicazioni sulla governance AI sul totale delle pubblicazioni AI è salita al 14% nel 2024 (dal 10.4% nel 2020). Cina e Stati Uniti contribuiscono per il 54% a questo corpus di ricerca, e la cooperazione internazionale è particolarmente forte tra questi due paesi, Canada, Germania, Regno Unito e Australia. Inoltre, la ricerca sull’AI per gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (SDGs) sta guadagnando terreno, con un focus particolare su SDG3 (Salute e Benessere), SDG11 (Città Sostenibili) e SDG9 (Industria e Innovazione), e i paesi a reddito medio-alto e medio-basso superano i paesi ad alto reddito nella ricerca sull’SDG3.

Conclusione: Il Futuro della Governance AI è Adattivo e Collaborative

L’AGILE Index 2025 dipinge il quadro di un mondo che sta rapidamente prendendo coscienza della necessità di una governance AI robusta e adattiva. Mentre l’innovazione tecnologica procede a passo spedito, è fondamentale che i quadri normativi e le strategie di governance evolvano di pari passo, bilanciando la promozione del valore con la mitigazione dei rischi. I dati dell’indice non solo rivelano le disparità globali e le aree che necessitano di maggiore attenzione, ma anche le traiettorie promettenti verso una maggiore inclusività, apertura e cooperazione nella ricerca e sviluppo dell’AI. Il percorso verso una governance AI efficace è un processo continuo, basato sull’apprendimento dai dati, sulla collaborazione internazionale e su un impegno costante a garantire che l’AI sia sviluppata per il bene dell’umanità.