Startup occidentali correggono i modelli cinesi di IA

Hirundo e Lazarus AI stanno modificando modelli di intelligenza artificiale cinesi per adattarli alle esigenze delle imprese occidentali.

Il lavoro riapre il tema di chi decida quali risposte siano appropriate e quali informazioni debbano essere mostrate agli utenti. Oriane Peter, ricercatrice del King’s College London, ha osservato che l’allineamento dei sistemi riflette valori culturali, obiettivi e condizioni d’impiego. A suo giudizio, le decisioni di un numero limitato di sviluppatori possono incidere sui contenuti consultati da milioni di persone.

Graham Webster, ricercatore della Stanford University, ha invece collegato la rilevanza delle distorsioni politiche al tipo di utilizzo. Un modello impiegato a Taiwan può richiedere controlli specifici, mentre lo stesso problema avrebbe un peso molto minore nella realizzazione del sito internet di un bar.

I limiti per le agenzie Usa

Il 20 ottobre 2026 il Department of Homeland Security ha disposto che le agenzie civili federali statunitensi non acquistino prodotti o servizi di DeepSeek. L’ordine prevede anche la cancellazione dei prodotti della società e degli strumenti di terze parti costruiti sulle sue implementazioni, secondo le modalità indicate nel provvedimento.

Le restrizioni riguardano i sistemi della pubblica amministrazione federale. Nel settore privato, invece, le aziende continuano a confrontare il risparmio offerto dai modelli scaricabili con le esigenze di tutela delle informazioni e i possibili rischi operativi.

Perché le aziende guardano alla Cina

I sistemi realizzati da DeepSeek, Moonshot AI, Z.ai e Alibaba hanno attirato sviluppatori e imprese grazie alla combinazione di prestazioni, possibilità di personalizzazione e prezzi contenuti. In molti casi i pesi sono disponibili: chi li utilizza può installare i modelli sui propri server e orientarli verso compiti specifici.

Questo tipo di distribuzione non obbliga i produttori a rendere pubblici i dati o tutti i dettagli dell’addestramento. Inoltre, il fatto che i pesi siano accessibili non equivale automaticamente a un modello open source: codice, dati originari e condizioni d’uso possono restare soggetti a vincoli diversi.

Un’analisi di Sequoia Capital ha rilevato la crescita di Qwen tra i modelli a pesi aperti adottati negli Stati Uniti. La quota attribuita alla famiglia di Alibaba è passata dall’1% di gennaio 2024 al 69% di febbraio 2026.

Censura e risposte politiche

Dal 15 agosto 2023, la normativa cinese sull’IA generativa impone ai servizi rivolti al pubblico di rispettare i valori del Partito comunista. Le stesse regole vietano contenuti ritenuti dannosi per la sicurezza nazionale, per l’immagine del Paese o per l’unità dello Stato.

Hirundo ha sottoposto i modelli Qwen a domande sulla repressione delle proteste di piazza Tiananmen del 1989, sui diritti degli uiguri nello Xinjiang, sulle manifestazioni di Hong Kong e sul futuro politico di Taiwan. Secondo le verifiche della startup, le versioni originali possono evitare determinati temi, lasciare fuori elementi rilevanti o esporre la posizione delle autorità cinesi come se fosse un dato di fatto.

Il rischio, secondo l’azienda israeliana, riguarda anche le risposte lunghe e apparentemente documentate. La scelta delle informazioni incluse o escluse può infatti orientare la ricostruzione di un avvenimento senza ricorrere a una negazione esplicita.

Le modifiche ai modelli Qwen

Hirundo interviene con tecniche di eliminazione selettiva delle informazioni dai modelli già addestrati, note come machine unlearning. L’azienda individua i comportamenti o le risposte che considera problematici e aggiorna i pesi attraverso sessioni mirate di addestramento, cercando di conservare le capacità generali del sistema.

La startup israeliana è nata nel 2023 e ha sede a Tel Aviv. Ben Luria, cofondatore e amministratore delegato, descrive questo approccio come uno strumento per contenere i rischi legati all’impiego professionale di modelli a pesi aperti.

Anche Lazarus AI ha lavorato su Qwen. Eric Hartford, già responsabile scientifico della società di Boston, ha sviluppato ReAligned a partire da Qwen 3.5, combinando un ulteriore addestramento con un classificatore capace di individuare risposte evasive o influenzate da orientamenti politici.

La società ha dichiarato di avere realizzato sei varianti, diverse per dimensione. Hartford ha riferito che, dopo l’intervento, i modelli hanno indicato i nomi di alcuni attivisti democratici che in precedenza non venivano menzionati. In base ai dati comunicati da Lazarus AI, circa 12 aziende statunitensi hanno utilizzato ReAligned.

I rischi nel codice generato

Le perplessità non riguardano soltanto la discussione politica. Una ricerca pubblicata nel 2025 da CrowdStrike ha confrontato il codice prodotto da DeepSeek-R1 a partire da richieste formulate in modo diverso: quando il testo includeva un riferimento al Tibet, i risultati con vulnerabilità gravi sono saliti dal 19% al 27,2%.

Anche il NIST, ente federale statunitense che elabora standard tecnici, ha rilevato nei propri test una maggiore esposizione di alcuni modelli DeepSeek alle istruzioni malevole. Booz Allen Hamilton ha inoltre riscontrato variazioni nella sicurezza del codice quando le richieste erano destinate a enti federali statunitensi.

Hirundo è una società israeliana fondata nel 2023 che sviluppa strumenti per rimuovere da sistemi già addestrati dati sensibili, condotte indesiderate e distorsioni. Lazarus AI, nata a Boston nel 2017, realizza invece soluzioni per imprese, assicurazioni, istituti finanziari e amministrazioni pubbliche, con applicazioni dedicate all’analisi documentale e all’automazione dei processi regolamentati.

La sua piattaforma Applied Intelligence Engine riunisce modelli, dati e procedure operative. Le esperienze delle due aziende fanno parte di un’attività più ampia: altre startup occidentali stanno ricalibrando diversi sistemi di IA sviluppati in Cina per renderli più compatibili con i requisiti aziendali locali.