Il robot batte Bolt, impara da noi e va in guerra: siamo pronti alla Physical AI?

Un robot umanoide cinese ha percorso i 100 metri in 9,39 secondi, superando il record di Usain Bolt. Ma il progresso della robotica non riguarda soltanto velocità e locomozione: persone vengono già pagate per registrare attività quotidiane con cui addestrare i robot, mentre sistemi robotizzati trovano applicazione anche nei conflitti in Ucraina e Gaza. La Physical AI segna così il passaggio dall’Intelligenza Artificiale che elabora informazioni a macchine capaci di intervenire fisicamente nel mondo. Richiamando Luciano Floridi, emerge una nuova questione: dopo decenni dedicati all’etica dell’informazione, occorre costruire un’etica della convivenza con agenti artificiali dotati di capacità d’azione.

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Il robot più veloce di Usain Bolt. Poi arriva il muro

Nove secondi e trentanove centesimi.

È il tempo impiegato da Tiangong Ultra, robot umanoide sviluppato dal Beijing Humanoid Robot Innovation Center, per percorrere i 100 metri ai World Humanoid Robot Games di Pechino.

Usain Bolt corse la stessa distanza in 9,58 secondi ai Mondiali di Berlino del 2009.

Diciannove centesimi di differenza.

Sul cronometro, la macchina ha vinto.

La scena successiva, però, è forse più interessante del record. Superato il traguardo, il robot continua a correre e termina la propria corsa contro una grande barriera imbottita predisposta per arrestarlo.

Il paradosso è quasi perfetto: abbiamo costruito una macchina capace di battere l’uomo più veloce della storia, ma dobbiamo ancora mettere un muro alla fine della pista perché si fermi.

È da questa contraddizione che parte Yan Zhuang nell’articolo “A Chinese Robot Beat Usain Bolt’s 100-Meter Record. Should We Be Impressed?”, pubblicato sul New York Times il 24 agosto 2026.

La risposta degli esperti è meno scontata del titolo.

Michael Milford, direttore del Robotics Center della Queensland University of Technology, osserva che gli umanoidi sono oggi: “capable in very specific and somewhat contrived events”.

Capaci cioè di risultati eccezionali in situazioni estremamente specifiche e controllate.

Anche Xinhua, l’agenzia ufficiale cinese, riconosce il punto: “A factory robot does not need to win a sprint, nor does a service robot need a medal.”

Un robot industriale non deve vincere una gara e un robot di servizio non ha bisogno di una medaglia.

Eppure sarebbe sbagliato liquidare il record come puro spettacolo.

Nel 2022 il robot bipede Cassie aveva percorso i cento metri in 24,73 secondi. Quattro anni dopo siamo a 9,39.

Dietro questo progresso ci sono attuatori, sensoristica, gestione energetica, controllo dinamico, equilibrio, previsione del contatto con il terreno e algoritmi capaci di coordinare l’intero corpo.

Qualcosa di importante sta quindi accadendo.

Ma forse non sulla pista.

Il vero salto è imparare guardando noi

Mentre a Pechino i robot corrono, in altre parti del mondo alcune persone svolgono un’attività molto meno spettacolare.

Lavano piatti.

Piegano magliette.

Preparano il caffè.

Tagliano verdure.

E vengono pagate per farlo davanti a una telecamera.

Wired ha raccontato nel maggio 2026 l’esperienza di una giornalista che per una settimana ha registrato attività domestiche utilizzando uno smartphone fissato alla testa. Il Los Angeles Times ha documentato un fenomeno analogo in California: persone equipaggiate con telecamere indossabili registrano i propri movimenti per produrre dati destinati all’addestramento dei robot.

In Cina la scala potrebbe essere molto maggiore. Rest of World ha raccontato la nascita di veri e propri sistemi organizzati di raccolta dei gesti umani, coinvolgendo lavoratori e cittadini nelle attività quotidiane. JD.com ha indicato la possibilità di utilizzare fino a 100.000 dipendenti e 500.000 collaboratori esterni nella raccolta di dati.

Perché?

Perché il mondo fisico ha un problema che Internet non aveva.

Per addestrare un Large Language Model esistono miliardi di testi, immagini e documenti.

Non esistono miliardi di esempi perfettamente descritti di una mano che prende una tazza, apre una lavastoviglie, usa un martello o piega correttamente una camicia.

La robotica ha bisogno di costruire il proprio Internet del gesto umano. Teleoperazione, video egocentrici e dimostrazioni servono proprio a questo: associare percezione e azione.

La macchina osserva → Il dato viene registrato  → Il modello apprende  → Infine il robot prova a riprodurre il gesto.

È forse una delle immagini più potenti della nuova rivoluzione industriale.

Nella prima rivoluzione industriale l’uomo costruiva la macchina.

Poi ne progettava i movimenti.

Poi la programmava.

Poi le ha fornito dati.

Ora presta alla macchina il proprio corpo come materiale didattico.

👉 Stiamo costruendo il dataset del mondo fisico. E una parte crescente di quel dataset siamo noi.

Dall’AI che parla alla macchina che agisce

Qui si trova probabilmente il vero cambio di paradigma.

Negli ultimi anni abbiamo discusso soprattutto dell’Intelligenza Artificiale generativa: se un chatbot possa scrivere, progettare, programmare, creare immagini o sostituire determinate attività professionali.

Ma quell’AI rimane prevalentemente dietro uno schermo.

La Physical AI attraversa lo schermo. Possiede massa, forza, velocità, energia.

Può aprire una porta, utilizzare uno strumento, spostare un oggetto, entrare in un edificio, seguire una persona.

Un algoritmo può produrre una risposta sbagliata.

Un robot può compiere un’azione sbagliata.

La differenza non è semplicemente tecnologica. È fisica.

Ed è proprio la guerra, come spesso è accaduto nella storia della tecnologia, ad accelerare questa trasformazione.

Ucraina e Gaza: quando il robot entra nella guerra

L’Ucraina è diventata uno dei principali laboratori mondiali dei sistemi unmanned. Droni aerei, mezzi navali e Unmanned Ground Vehicles vengono utilizzati per trasportare munizioni, evacuare feriti, effettuare ricognizioni, sminare percorsi e, in alcuni casi, partecipare direttamente alle operazioni di combattimento.

La logica è comprensibile: mandare una macchina dove mandare un essere umano significherebbe rischiarne la vita.

Ma insieme alle macchine cresce un’altra risorsa strategica: i dati.

La partnership militare sull’AI annunciata tra Regno Unito e Ucraina nell’agosto 2026 prevede l’accesso britannico ad Avengers AI Labs e a un patrimonio di milioni di immagini annotate provenienti dal campo di battaglia. La guerra stessa diventa così un gigantesco ambiente di apprendimento.

Anche Gaza mostra un’altra faccia della stessa trasformazione. Qui è necessario essere tecnicamente precisi: un mezzo telecomandato non è necessariamente autonomo e un sistema AI di supporto al targeting non equivale a un’arma che decide autonomamente di colpire. Eppure la progressiva robotizzazione è documentata.

Sono stati impiegati mezzi terrestri senza equipaggio per l’esplorazione dei tunnel e Reuters ha documentato l’utilizzo di vecchi veicoli corazzati trasformati in mezzi telecomandati caricati con grandi quantità di esplosivo per operazioni di demolizione.

Il punto non è assimilare tecnologie diverse. È osservare una direzione.

La macchina si sta progressivamente inserendo tra l’uomo, la decisione e l’azione fisica. E quando l’azione riguarda l’uso della forza, questa distanza diventa anche una questione morale.

L’infosfera sta acquisendo un corpo

È qui che la riflessione di Luciano Floridi diventa particolarmente utile.

L’etica informatica non nasce oggi. Ha alle spalle ormai decenni di elaborazione su privacy, dati, responsabilità, algoritmi, accesso all’informazione, sorveglianza e libertà.

Floridi e Mariarosaria Taddeo ricordavano già nel 2016 che la data ethics poggia sulla ricca tradizione della computer and information ethics sviluppata nei decenni precedenti.

Abbiamo quindi costruito, seppure faticosamente e spesso in ritardo, un’etica del digitale.

Ma ora il problema cambia, oggi è l’infosfera che sta acquisendo un corpo.

Floridi ci ha abituati a considerare l’ambiente digitale non semplicemente come uno strumento utilizzato dall’uomo, ma come un ambiente nel quale uomini e differenti agenti informazionali interagiscono.

La distinzione tra online e offline diventa progressivamente meno significativa: viviamo onlife.

La Physical AI porta questa intuizione un passo oltre.

Non conviviamo più soltanto con entità artificiali che producono e manipolano informazioni. Cominciamo a condividere lo spazio fisico con entità informazionali capaci di agire. Ed è qui che la nostra preparazione etica appare meno consolidata.

Non l’etica delle macchine. L’etica della convivenza

Il problema, allora, non riguarda soltanto quale etica debba possedere una macchina. Riguarda quale etica debba governare la nostra convivenza con le macchine.

• Un robot può identificarmi?
• Può seguirmi?
• Può impedirmi di entrare in uno spazio?
• Può interpretare autonomamente un mio comportamento come pericoloso?
• Chi stabilisce quali comportamenti siano anomali?
• Chi conserva l’ultima decisione quando l’algoritmo possiede anche la capacità materiale di eseguirla?

Sono domande molto diverse da quelle alle quali ci ha abituati il dibattito sulla privacy.

E aprono anche scenari politici inquietanti.

Quando immaginiamo un futuro distopico della robotica pensiamo quasi inevitabilmente a macchine che si ribellano ai propri creatori. Potrebbe essere lo scenario meno interessante.

La distopia più realistica potrebbe essere esattamente opposta: macchine che obbediscono perfettamente.

Una dittatura del Novecento aveva bisogno di migliaia di persone per sorvegliare la popolazione: informatori, agenti, archivisti, guardie, poliziotti. Un sistema autoritario futuro potrebbe combinare telecamere, riconoscimento automatico, Intelligenza Artificiale, droni e robot mobili abbassando drasticamente il costo economico e umano del controllo.

Non è una previsione inevitabile.

È una possibilità.

Ed è proprio per questo che dobbiamo discuterne prima che diventi tecnicamente banale.

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Il problema non è correre

Alla fine della gara Tiangong Ultra supera il traguardo e continua. Davanti a lui hanno messo un muro imbottito.

Per ora basta quello.

In 2001: Odissea nello spazio, quando Dave Bowman ordina al computer di lasciarlo rientrare nell’astronave, HAL 9000 risponde con una delle frasi più inquietanti della storia del cinema: “I’m sorry, Dave. I’m afraid I can’t do that.”

Il punto non è che HAL sia diventato cattivo. È più sottile: HAL agisce secondo una logica che l’uomo non riesce più a governare.

Forse è questo il limite sul quale dovremmo concentrarci mentre celebriamo robot sempre più veloci, forti e autonomi.

Perché oggi il robot arriva al muro e si ferma.

Domani potrebbe riconoscere il muro, decidere di evitarlo e proseguire.

La questione non sarà più quanto velocemente saprà correre.

Sarà chi avrà deciso dove deve fermarsi.