Sanger contro la sua creatura: “Wikipedia è compromessa, e ora addestra l’AI”

11 Agosto 2026

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Il cofondatore Larry Sanger accusa Wikipedia di governance opaca e bias ideologico, citando gli editing CIA/FBI scoperti nel 2007 e il caso Wiki-PR. Il vero allarme, dice, è che questi bias oggi finiscono nei dati di addestramento dell’intelligenza artificiale.

Il fondatore pentito e l’enciclopedia che si voleva neutrale

Larry Sanger non è un utente qualunque che grida al complotto sui social: è l’uomo che nel 2001 ha cofondato Wikipedia insieme a Jimmy Wales e che ha formulato personalmente il principio cardine su cui l’intero progetto avrebbe dovuto reggersi, il “punto di vista neutrale”. Quando è lui, vent’anni dopo, a dichiarare che la piattaforma è “compromessa”, la notizia merita attenzione — non perché vada presa acriticamente, ma perché arriva da chi ne ha scritto le regole fondative.

In un’intervista al quotidiano tedesco Berliner Zeitung, pubblicata nei primi giorni di agosto, Sanger ha sostenuto che l’assenza di una governance trasparente e l’anonimato diffuso tra gli editor abbiano permesso a specifici orientamenti ideologici di egemonizzare i contenuti, trasformando l’enciclopedia in un consenso che lui stesso definisce “globalista, accademico, laico e progressista“. Una definizione che è essa stessa un giudizio di parte quanto quello che pretende di criticare, ma che coglie un punto strutturale difficile da liquidare come rumore di fondo.

Il punto più interessante dell’intervista riguarda il metodo, non l’ideologia. Sanger richiama un episodio verificabile e già acquisito agli annali del giornalismo digitale: nel 2007 lo strumento WikiScanner, sviluppato per tracciare la provenienza degli indirizzi IP che modificavano le voci, individuò editing riconducibili a reti interne della CIA e dell’FBI. Un fatto storico, non un’illazione da talk show. Da lì Sanger ricostruisce un problema strutturale più ampio: se chiunque può editare in forma anonima, e se il sistema di arbitraggio interno è gestito da una ristretta cerchia di amministratori essa stessa opaca, allora enti statali, servizi di intelligence e società di relazioni pubbliche hanno un incentivo evidente a intervenire silenziosamente sui contenuti.

Non a caso lo stesso Sanger cita il caso della società Wiki-PR, che secondo quanto emerso avrebbe incassato milioni di dollari modificando voci su commissione di clienti paganti — un business model di editing mercenario che Wikipedia ha effettivamente dovuto affrontare con provvedimenti interni, senza però risolvere il problema di fondo: l’anonimato resta la regola, non l’eccezione.

Una falla strutturale, non un incidente isolato

Qui vale la pena fermarsi sulla natura del problema, perché è più insidiosa di un singolo scandalo. Non si tratta di episodi sporadici di vandalismo corretti in poche ore dalla comunità: si tratta di un disegno sistemico in cui l’anonimato degli editor, unito all’assenza di un organo di controllo realmente indipendente, crea le condizioni ideali per interventi mirati e difficilmente tracciabili nel tempo.

Un ente statale non ha bisogno di riscrivere un’intera voce per orientarne la percezione: basta intervenire su una formulazione, un aggettivo, l’ordine in cui vengono presentate le fonti, la selezione di quali eventi meritano una riga e quali un intero paragrafo. Micro-interventi che, sommati su milioni di voci e per anni, producono un effetto cumulativo enorme e quasi impossibile da certificare a posteriori. È esattamente il tipo di distorsione che un sistema costruito sulla fiducia reciproca tra editor anonimi non è strutturalmente attrezzato a intercettare, perché ogni singola modifica, presa isolatamente, appare sempre plausibile e in buona fede.

Il vero rischio non è il passato, è l’addestramento futuro

L’aspetto su cui Sanger insiste con più lucidità, e che meriterebbe più attenzione di quanta gliene sia stata dedicata, riguarda il presente e non il passato: Wikipedia è oggi una delle fonti testuali più utilizzate per addestrare i grandi modelli linguistici e alimentare i sistemi di intelligenza artificiale generativa. Fino a qualche anno fa, un bias su una voce enciclopedica restava un problema circoscritto: lo leggeva chi cercava attivamente quella pagina, in un contesto in cui la fonte era comunque dichiarata e verificabile.

Oggi la stessa distorsione, se presente nei dati di addestramento, si trasferisce silenziosamente dentro i modelli linguistici che milioni di persone consultano ogni giorno per informarsi, scrivere, studiare, decidere — spesso senza sapere che la risposta ricevuta discende, in ultima istanza, da un corpus enciclopedico con esattamente le vulnerabilità che Sanger descrive.

È un salto di scala qualitativo, non solo quantitativo: un bias ideologico o un editing commissionato, una volta assorbiti nei pesi di un modello, smettono di essere un contenuto consultabile e diventano un default cognitivo invisibile, spacciato per neutralità algoritmica proprio perché privo di qualunque nota a piè di pagina o cronologia delle modifiche.

Il problema che Sanger denuncia, insomma, non riguarda più soltanto l’enciclopedia online che milioni di persone continuano a citare distrattamente in fondo ai propri articoli: riguarda l’infrastruttura cognitiva silenziosa su cui si sta costruendo, in questo momento, l’intelligenza artificiale di uso quotidiano — e la sua neutralità, prima di essere garantita, andrebbe perlomeno verificata.

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