Che cosa sono i modelli AI a pesi aperti, e perché un’azienda può tenerli in casa
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Se state pensando di usare l’intelligenza artificiale sui documenti dell’azienda, prima o poi qualcuno vi dirà che si può fare in casa, con un modello a pesi aperti, senza mandare niente a un servizio esterno. È vero, ma conviene sapere che cosa si sceglie, perché aperto non vuol dire sempre la stessa cosa.
Che cosa sono i pesi
Il cuore di un modello di AI è un file molto grande di numeri. Si chiamano parametri, o pesi, e sono il risultato dell’addestramento: quello che il modello sa fare sta lì dentro. L’Open Source Initiative lo dice così: «AI weights are the set of learned parameters that overlay the model architecture to produce an output from a given input», i pesi sono i parametri appresi che, applicati all’architettura del modello, producono un risultato a partire da un dato in ingresso.
I modelli che stanno dietro a ChatGPT, Gemini o Copilot non si scaricano: il file resta al fornitore, voi mandate domande e documenti ai suoi server e ricevete la risposta. Con un modello a pesi aperti il produttore pubblica il file: si scarica e si fa girare su una macchina vostra, o su quella di un fornitore che scegliete voi.
Due conseguenze pratiche
1. I documenti vanno dove va la macchina. Se il modello gira su un server in azienda, i documenti non escono. Se gira da un fornitore, escono verso quel fornitore, e valgono le regole di qualunque servizio esterno: contratto sui dati, chi può leggere, che cosa avete promesso ai clienti. Le abbiamo messe in fila in Posso usare ChatGPT con i contratti dei clienti?.
2. Se la macchina è vostra, la versione la decidete voi. Un modello chiuso il fornitore lo può sostituire. OpenAI lo scrive nella pagina delle dismissioni: «As we launch safer and more capable models, we regularly retire older models», man mano che lanciamo modelli più sicuri e capaci, ritiriamo regolarmente quelli vecchi. Il 14 ottobre 2026 ha avvisato chi usa alcune versioni di GPT-4o e GPT-4.1 che il 14 gennaio 2027 spariranno dalle sue API, il servizio con cui i programmi li usano, e aggiunge che «Fine-tuned versions of these models follow the same shutdown schedule as their underlying base models»: le versioni messe a punto di questi modelli seguono lo stesso calendario di spegnimento dei modelli di base, anche quelle preparate da un cliente. Un file di pesi scaricato, invece, resta quello: lo cambiate quando avete provato il successore.
Pesi aperti non vuol dire open source
Per l’Open Source Initiative un modello è davvero open source solo se, insieme ai pesi, ci sono informazioni dettagliate sui dati di addestramento e il codice usato per ottenerli: «“Open Source models” and “Open Source weights” must include the data information and code used to derive those parameters». L’AI Act usa la parola in senso più largo, ma riconosce lo stesso limite: il rilascio di un modello per finalità generali con licenza libera e open source «non rivela necessariamente informazioni sostanziali sul set di dati utilizzato per l’addestramento» (considerando 104). Per questo si dice a pesi aperti: il modello si scarica e si usa, ma non sempre si sa con che cosa è stato addestrato.
La licenza decide che cosa potete farci
Scaricare i pesi non basta: bisogna leggere la licenza, che cambia da modello a modello. Le più larghe, come la Apache 2.0, danno un permesso «perpetual, worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable»: perpetuo, mondiale, non esclusivo, gratuito, senza royalty, irrevocabile. Altre mettono condizioni: soglie di fatturato o di utenti oltre le quali serve un accordo a parte, regole per chi offre il modello come servizio ad altri, a volte interi territori esclusi, Unione europea compresa. Come si legge una licenza di pesi, clausola per clausola, è in Licenze dei modelli a pesi aperti: cosa vi permettono davvero di fare?.
Su che macchine gira: il nostro caso
Il modello a pesi aperti con cui leggiamo e analizziamo documenti è della famiglia Qwen: 125 miliardi di parametri nella rete principale, di cui 6 miliardi attivi per ogni token (un pezzo di parola), e circa 180 miliardi in tutto. Gira su un server NVIDIA GB300 e, dal 14 ottobre 2026, anche su una nostra workstation con due schede NVIDIA RTX PRO 6000 da 96 GB di memoria ciascuna.
Quel giorno abbiamo fatto le stesse domande alle due macchine, tre volte per macchina, con la temperatura a 0: cioè senza la variazione casuale che i modelli usano per non scrivere sempre le stesse frasi. Gli esiti, voce per voce, sono uguali nel 96% dei casi tra le due macchine, e nel 97-97,5% tra i giri sulla stessa macchina. Lo stesso file di pesi, quindi, si comporta quasi allo stesso modo su due macchine diverse; ma neanche una macchina sola risponde sempre identica a se stessa. Per questo ogni cambio si misura, non si dà per scontato.
Che cosa un modello aperto non fa da solo
Il modello è un pezzo. Servono la macchina, qualcuno che la aggiorni e la protegga, e il programma che gli passa i documenti giusti e controlla le risposte. E non è detto che un modello aperto faccia ogni lavoro bene come i modelli chiusi più grandi: la scelta si fa su un compito vostro, misurato, non sulle classifiche del produttore.
Che cosa fare adesso
- L’elenco dei documenti che non devono uscire dall’azienda: è quello che decide dove deve girare il modello.
- Per ogni modello che vi propongono, tre domande: i pesi sono pubblicati? Con quale licenza? Su quale macchina girerà, e chi la controlla?
- Una misura su un compito simile al vostro, con i numeri, prima di scegliere.
Se volete capire quali dei vostri documenti potrebbe leggere un modello che resta su una macchina vostra o nostra, il passo è uno: scriveteci che documenti sono e che cosa ci dovete fare.
Scritto con l’aiuto dell’AI e verificato da CSIDIA.