Protocollo su AI and Ethics: per Taiuru inserire valori indigeni è colonialismo digitale

C’è un dettaglio che sembra solo burocratico. Il protocollo è comparso lo scorso 22 gennaio 2026 su AI and Ethics, volume 6, articolo 114. Il manoscritto era arrivato alla rivista il 30 gennaio 2025 ed era stato accettato il 26 dicembre 2025: quasi un anno di revisione paritaria. Il testo è in accesso aperto, finanziato dalla Carnegie Mellon University e pubblicato con licenza Creative Commons Attribution 4.0 International. Sembra la solita buona pratica accademica: nessun paywall, riuso garantito, metadati aperti. È esattamente il punto in cui si innesca la critica.

La cornice accademica

Un documento in accesso aperto, con licenza CC BY 4.0 e finanziamento della Carnegie Mellon, entra nel circuito editoriale di Springer Nature: revisionato, indicizzato, citabile. In apparenza, è il modo più trasparente di pubblicare un protocollo tecnico. Ma la forma non è neutra rispetto al contenuto. Un protocollo nato per proteggere la sovranità dei dati indigeni viaggia dentro un’infrastruttura di pubblicazione pensata per massimizzare diffusione e riuso. Il nodo non è se il documento sia leggibile, ma cosa resti fuori da questa cornice. Prima di risolverlo, serve capire cosa il protocollo chiede in più rispetto ai principi FAIR già esistenti.

Oltre FAIR: il principio CARE

I principi FAIR domandano che i dati siano trovabili e riusabili. Il protocollo prova a spostare la domanda: riusabili per chi, e a quale scopo? Il punto di partenza è la griglia CARE, complemento dei principi FAIR già esistenti che chiede ai movimenti per i dati aperti di considerare persone e scopo oltre ai soli criteri tecnici di accessibilità. È una differenza concreta: FAIR descrive proprietà del dato, CARE introduce un vincolo relazionale — chi beneficia dell’apertura, chi ne paga il costo, quale autorità decide. Non è una correzione a margine: cambia l’oggetto della valutazione.

Su questo fronte si muove anche l’UNESCO, che ha lanciato un rapporto pionieristico sulla sovranità dei dati indigeni per favorire uno sviluppo tecnologico e una diffusione dell’informazione culturalmente sensibili, garantire la sovranità dei dati di oltre ottocento popoli indigeni in America Latina e nei Caraibi e prevenire adozioni culturali inappropriate nello sviluppo accelerato dell’intelligenza artificiale. Il contesto è chiaro: l’apertura dei dati, da sola, può tradursi in estrazione quando manca il controllo di chi quei dati li produce e li custodisce.

Ma chi scrive il protocollo, e con quale autorità? È qui che la storia cambia tono.

La critica di Taiuru e i venti fusi orari

La domanda sull’autorità trova una risposta scomoda nelle parole di Karaitiana Taiuru, esperto indipendente di sovranità dei dati indigeni. Commentando lo studio apparso su AI and Ethics, Taiuru afferma che l’inserimento di valori indigeni in quadri accademici da parte di ingegneri e sviluppatori non indigeni è una forma di colonialismo digitale. Il problema non è il contenuto, ma chi lo codifica. Quando valori comunitari vengono trascritti dentro la forma-articolo — revisione paritaria, licenze, metadati, citazioni — il formato può riprodurre la stessa logica estrattiva che il protocollo vorrebbe fermare: si estrae sapere indigeno, lo si normalizza in categorie accademiche, lo si restituisce come prodotto citabile.

La genesi del documento aiuta a pesare la tensione. È il tentativo di catturare uno scambio durato venti mesi e venti fusi orari, distribuito in due workshop, tra persone indigene — e alcuni non indigeni — di Aotearoa, Australia, Nord America e Pacifico. Un processo lungo e partecipato non basta, da solo, a legittimare il risultato. Resta il nodo: un protocollo nato per proteggere la sovranità può farlo davvero se il suo stesso formato accademico riproduce l’estrazione?

Il protocollo non è un punto d’arrivo: è una domanda aperta su chi definisce i valori dentro l’intelligenza artificiale. Per chi progetta e gestisce sistemi, la verifica vera sarà se le comunità indigene controlleranno i propri dati o se la cornice accademica avrà solo reso l’estrazione più elegante.