Sono incuriosito ma anche sospettoso. Quando c’è euforia intorno a qualche tecnologia spuntano anche molti “dilettanti allo sbaraglio” che tentano di cavalcare l’onda. Mi lascia il link a un teaser. Il video mi intriga (è professionale). Vado a controllare il suo profilo e scopro che Mateusz Miroslaw Lis è anche studente di Ingegneria dell’Informazione all’Università di Padova. Ah. Ok, ora sono davvero curioso.

Gli chiedo se vogliamo fare una call. Accetta. Un pomeriggio di sabato mi siedo davanti al computer. Mateusz e Stefano Pellizzari, studente di Lettere, Comunicazione e Spettacolo all’Università di Trieste, insieme co-produttori del film “Il diario di Sisifo” (e soci nella società di produzione Briefcase Films), mi raccontano genesi e obbiettivi del loro progetto audiovisivo.

La loro è una propensione innata alla sperimentazione. Mateusz mi racconta che, fin dall’inizio della sua carriera universitaria, ha coniugato l’amore per il cinema con l’interesse per il settore dell’Intelligenza Artificiale. Uno dei primi cortometraggi realizzati con Stefano è stato “Frammenti di anime meccaniche”, circa un anno e mezzo fa. L’ispirazione per questo progetto è venuta, tra l’altro, da “Sunspring”, un corto del regista Oscar Sharp scritto nel 2016 da un’intelligenza artificiale chiamata Benjamin (più precisamente un algoritmo basato su una LSTM recurrent neural network).

La sceneggiatura di “Frammenti di anime meccaniche” è stata invece scritta grazie a GPT-2, l’IA open source creata da OpenAI progenitrice dell’attuale ChatGPT. Le sono state date in pasto, per un’operazione di “fine tuning”, sceneggiature di vari autori non convenzionali come Charlie Kauffman (“Essere John Malkovich”), Alejandro González Iñárritu (“Birdman”), Spike Jonze (“Her”), Sofia Coppola (“Lost in Translation”)

Questo per ”portare fin da subito al limite la comprensione linguistica dell’algoritmo” mi spiega Mateusz. La sceneggiatura è stata generata sequenzialmente, scena dopo scena, dialogo dopo dialogo. Il risultato è stato accettabile, anche se rappresentava solo un primo passo nell’esplorazione del paesaggio creativo-cinematografico dell’IA.

Quando è arrivato il momento di girare, come parte integrante della performance artistica e del progetto scientifico, a cast e troupe non è stato detto che l’autore dello script era un “intelligenza alternativa”, non biologica. Il mistero è stato svelato solo nella proiezione privata, generando reazioni di spiazzamento e di curiosità.

La propensione a utilizzare strumenti e servizi di frontiera li ha portati a collaborare, per questo primo corto, con Paus, piattaforma inglese blockchain-based che permette il finanziamento di opere audiovisive tramite vendita di NFT.

Mateusz ha poi voluto continuare le sperimentazioni. Questa volta utilizzando GPT-J, versione open di GPT-3, per scrivere le sceneggiature di due corti, uno dei quali, ”Fehlleistung”, è stato co-sceneggiato dallo stesso Mateusz: lui scriveva delle parti e le lasciava completare all’algoritmo.

Acquisite competenze tecniche e “relazionali” con queste tipologie di IA, Mateusz e Stefano hanno deciso di realizzare un lungometraggio (anche per una sana ambizione di essere i primi a farlo). Vista la rapida evoluzione degli algoritmi, è stato stavolta utilizzato GPT NeoX, molto vicino a GPT-3 in quanto a performance e ampiezza dei dataset di training.

Il procedimento di creazione dello script è stato diverso rispetto agli altri lavori. Innanzitutto sono stati dati dei vincoli al modello: il tipo di location (il Friuli in questo caso), il budget a disposizione, le tipologie di attori del cast ecc. E già questo apre scenari enormi per le produzioni cinematografiche. A questo punto è stata generata una sinossi. Questa è diventata l’input per far generare un proto-soggetto con un’architettura di base della storia. Questo a sua volta è diventato l’input per la generazione di una sequenza di scene. Infine, per ciascuna scena, si è chiesto al modello di generare i dialoghi. Un metodo per raffinamenti successivi che ha portato, secondo Mateusz, un livello di coerenza della storia decisamente più alto.

Il risultato è stata la sceneggiatura di sessantaquattro pagine de “Il diario di Sisifo“, meno dello standard per un lungometraggio, ma comunque in grado di produrre un film di circa un’ora e cinquanta minuti.

Una riflessione nasce dal fatto che, essendo la sceneggiatura in inglese, ne è stata fatta una traduzione in italiano. Anche i film stranieri vengono tradotti ma in quel caso c’è un contesto linguistico e culturale che agevola l’opera di traslazione da una lingua all’altra. Qui il contesto non c’è, o, perlomeno, è privo di appigli immediatamente riconoscibili, con sfumature nascoste o deformate negli immensi dataset di addestramento del modello. Un’esperienza interessante sarebbe vedere il film con i sottotitoli in inglese, come suggerisce Mateusz.

Un quesito che mi è sorto riascoltando la nostra chiacchierata: Sapendo che una sceneggiatura è scritta da un’IA, si hanno più tentazioni di prendersi “libertà” registiche? Mateusz risponde con acute osservazioni che riporto quasi integralmente perché investono temi centrali nel rapporto di cooperazione tra umano e intelligenza artificiale (in qualsiasi campo, ancor più in quelli creativi).

“Per propria natura la sceneggiatura cinematografica si presenta al tempo stesso molto specifica e incredibilmente generale. Anche in questo caso moltissime cose, alcune che potremmo definire sciocchezze (l’inquadratura specifica di una tazza, la pausa tra dialoghi in un dato momento, etc.), sono iniziative dell’IA, altre, immancabilmente, finiscono per essere scelte, per estetica o semplice necessità di produzione, dal regista. Diverte molto ripensare quante volte, specialmente nel rapporto con gli attori, mi sia sentito nell’obbligo di rispondere con frasi del tipo: “siamo sicuri che GPT-NeoX approverebbe questa iniziativa?”.

Detto ciò, sebbene alcune situazioni siano particolarmente affini con la mia visione, riguardando il film non posso che restare convinto che quest’ultimo non è un mio film. Immagino che registi diversi avrebbero prodotto film molto diversi, ma resto ugualmente sicuro sul fatto che l’atmosfera generale, che supera il semplice surreale, sia di una matrice specifica attribuibile a GPT-NeoX, magari non inteso come entità cosciente indipendente, ma sicuramente come agglomerato di “frammenti di umanità”, manifestati nella semplice forma del testo.

In sintesi, in questo specifico caso, con chiare intenzioni sperimentali, non mi sono sentito di prendermi troppe libertà, per mantenere un metodo il più possibile scientifico e poter contare sulla purezza del risultato.”

Ora il giudizio passa al pubblico (nonché ai critici e agli addetti ai lavori, ai festival). Le prime reazioni sono state sospese tra incredulità, rifiuto, curiosità. Il film e i cortometraggi stanno per transitare nei festival. Nel frattempo, “Frammenti di anime meccaniche” è candidato ai David di Donatello 2023. Stefano, Mateusz e NeoX ne sono felici.

Unreal della Epic Games e Unity di Unity Technologies sono i leader del settore. Questi motori grafici sono scritti in C++/C# e consentono di operare a un livello più alto di programmazione, rendendoli (relativamente) più facili e veloci da imparare e utilizzare anche grazie ai moduli e alle estensioni aggiuntive. Fatte le dovute proporzioni, sono l’equivalente dei CMS come WordPress per i contenuti digitali.

Cos’è Unreal Engine

Unreal è nato nella metà degli anni ’90 grazie al codice scritto quasi interamente da Tim Sweeney, fondatore della Epic, per l’omonimo videogame. Negli anni grazie a un’incessante opera di ricerca e sviluppo le performance così come le funzioni aumentano. Diverse sono state anche le acquisizioni di aziende e startup; tra le ultime Quixel, leader mondiale nella fotogrammetria, che ha permesso all’ultima versione, Unreal 5, di importare e utilizzare materiale fotografico ad alta definizione, indispensabile per la realizzazione di copie di ambienti e strutture reali da esplorare nella realtà virtuale. Con l’esperienza di società come 3Lateral e Cubic Motion Epic ha invece realizzato MetaHuman, un software in grado di creare avatar iperrealistici.

Le grandi prestazioni del motore grafico hanno permesso nel 2017 l’uscita di Fortnite, uno dei giochi/mondi virtuali più famosi.

L’utilizzo di Unreal non si limita ai videogame. L’industria cinematografica ha iniziato a utilizzarlo per gli effetti speciali, in particolare per creare gli scenari del ledwall. Questo gigantesco schermo panoramico ad altissima definizione permette di visualizzare sfondi di ogni tipo dietro gli attori. A differenza del green screen, in cui le immagini venivano inserite in post-produzione, qui tutto avviene in real-time: la scena si modifica in base al movimento di videocamere e attori, come in una location reale. Serie come The Mandalorian(qui un interessante video su come è stato utilizzato il ledwall durante le riprese), Westworlde Star Trek Discovery hanno utilizzato Unreal 5.

Unreal si rivolge anche al mondo industriale grazie alla capacità di interfacciarsi con i più comuni software del settore, dal CAD (disegno tecnico) al building information modeling (BIM) per creare simulazioni di ambienti di lavoro, cantieri, linee di montaggio.

L’architettura ha trovato nel motore grafico di Epic un supporto estremamente efficace per la progettazione di spazi ed edifici, rendendoli “visitabili” ed esplorabili anche con i dispositivi di realtà virtuale: prestigiosi studi come Zaha Hadid Architects e HKS sono utilizzatori assidui di Unreal.

Al di là di Fortnite e in ottica metaverso, è utilizzato per la creazione di ambienti per eventi virtuali come concerti e mostre. Insieme a Lego sta sviluppando un ambiente che prepari i bambini a interagire, grazie al gioco, con i mondi virtuali.

Unreal è gratuito per progetti del valore inferiore al milione di dollari, in caso contrario viene richiesta una percentuale del 5%.

Cos’è Unity

Unity nasce nel 2005. Sviluppato dalla Unity Technologies inizialmente per Mac OS X, diventa in seguito cross-piattaforma e particolarmente utilizzato nel mondo mobile: Pokémon Go e Call of Duty Mobile sono basati su di esso. Il 72% dei primi 1.000 giochi mobile lo utilizza.

Unity è il preferito dagli sviluppatori alle prime armi perché più facile e intuitivo; inoltre dispone di molte funzionalità drag and drop. È anche molto utilizzato da società e programmatori indipendenti. La sua community su Reddit si aggira sui 238.000 membri, il doppio di quella Unreal e ha più di un milione e mezzo di sviluppatori attivi al mese.

Seppure in misura minore, anche questo framework è utilizzato in settori diverse dal gaming e in larga parte coincidenti con quelli citati per Unreal. Per competere al meglio nell’industria cinematografica, nel 2021 Unity ha acquisito Weta Digital, società di effetti speciali creata dal regista Peter Jackson.

In un’intervista per Fast Company, John Riccitiello, CEO di Unity Technologies, ha detto che la sua società è già leader nel proto-metaverso attuale. Non solo il 70% di applicazioni esistenti per AR/VR gira con Unity ma la parte che Riccitiello reputa fondamentale per il metaverso, le simulazioni, sono pane quotidiano per gli sviluppatori della società. Le simulazioni di ambienti reali diventeranno sempre più preziose perché in grado di generare quei dati sintetici necessari per sfamare le prossime generazioni di algoritmi predittivi e di Intelligenza Artificiale.

Unity è gratuito per i piccoli sviluppatori mentre sono previsti piani “per seat” per i progetti business-oriented (non sono previste royalties). 

Originariamente pubblicato sull’Osservatorio Metaverso

Come forse ricorderete, le blockchain sono database universali, decentralizzati, crittografati e indelebili. Nate come ossatura delle criptovalute (Bitcoin in primis), si sono evolute fino a poter rappresentare ogni sorta di asset, digitale o fisico, supportandone le transazioni. Gli smart contract sono il “braccio operativo” delle blockchain: contratti digitali che permettono l’esecuzione automatica di certe azioni in base a determinate condizioni.

Tramite gli smart contract possono essere creati token, criptovalute personalizzate associate a progetti, piattaforme, ecosistemi commerciali/finanziari.

Avevamo analizzato diverse startup che promettevano di rivoluzionare il settore cinematografico e audiovisivo e “di permettere decentralizzazione, disintermediazione e nuove modalità di finanziamento e ripartizione dei profitti.”

Com’è andata? La realtà dei fatti si è dimostrata, come sempre, più complicata ed esigente rispetto alle aspettative. Diversi progetti sono spariti, altri come Singular DTV (ora Breaker) si sono riplasmati cambiando nome e strategie, altri ancora come Filmchain continuano ad affinare e aggiornare modelli di business e funzionalità.

All’inizio di quest’anno, però, è diventata familiare al grande pubblico una sigla, NFT, che ha scompaginato il settore dell’arte, della musica, della moda e degli oggetti collezionabili.

Grazie agli NFT – ovvero token non fungibili (Non Fungible Token) – si sono viste vendite milionarie di oggetti digitali (e non solo). Un collage digitale dell’artista Peeble, “Everydays — The First 5000 Days”, venduto a un’asta di Christie’s a 69 milioni di dollari. Una semplice figura pixellata generata automaticamente venduta a circa 7,5 milioni di dollari (nella criptovaluta ether). La musicista e artista Grimes ha guadagnato centinaia di migliaia di dollari vendendo la sua collezione di opere digitali. Il CEO di Twitter Jack Dorsey ha messo all’asta il suo primo tweet, raggiungendo quotazioni da milioni di dollari. Carte collezionabili dei giocatori NBA basate su blockchain hanno generato ricavi per 230 milioni di dollari.

Nel primo semestre del 2021 il mercato degli NFT ha raggiunto un controvalore di 2,5 miliardi di dollari (nello stesso periodo del 2020 ammontava a meno di 14 milioni di dollari).

Per capire se e come questi token possano impattare anche nel settore cine-audiovisivo occorre comprenderne bene natura, potenzialità e limiti.

Partiamo da una considerazione: i bitcoin e gli ether (la criptovaluta di Ethereum, la seconda blockchain pubblica per importanza) sono beni fungibili, così come le altre valute tradizionali. Una moneta da un dollaro è indistinguibile da ogni altra moneta da un dollaro e un ether a ogni altro ether.

Anche gli oggetti digitali, in generale, sono per loro natura fungibili: ne possono facilmente essere fatte infinite copie identiche, a scapito dell’”unicità”.

Questo ha limitato l’espansione dell’arte digitale e del collezionismo di oggetti fatti di bit. Autenticazione, certificazione di proprietà, compravendita risultavano incerti e poco affidabili.

Nel 2017, la blockchain pubblica Ethereum ha visto nascere uno standard specifico e aperto, l’ERC721, che permette di creare token non fungibili ovvero NFT. Standard analoghi sono stati successivamente ideati per altre blockchain; Ethereum stessa sta allargando la tipologia di questi token con nuovi standard come l’ERC1155.

Possiamo immaginare uno di questo NFT come uno smart contract che implementa un certificato di autenticità e di proprietà associato a un certo bene digitale (o fisico).

Con questo sistema si riescono a creare unicità o scarsità anche per gli oggetti puramente digitali, rendendoli, tra l’altro, collezionabili.

La “scarsità artificiale” non è una novità: l’arte, il design, la moda, la musica, l’industria audiovisiva creano da tempo edizioni limitate o speciali per appassionati, fan, collezionisti o persone che vogliono “distinguersi”.

Nel caso degli NFT, si tratta di un differente esercizio di astrazione, sempre collegato al desiderio di molti di possedere qualcosa di raro. Non importa che quell’opera possa essere comunque duplicata e visibile da chiunque: l’importante è essere custodi della “matrice”, con ogni pixel autenticato grazie all’NFT.

Come viene creato un NFT? Un artista (o chiunque di noi, in realtà) può, in uno delle tante piattaforme e marketplace disponibili come OpenSea o Rarible, effettuare – a pagamento – l’operazione di “minting”: sceglie il numero di copie per la sua opera digitale, effettua l’upload del file e automaticamente vengono creati tanti NFT quante sono le copie. Ognuno di essi “punta” al file dell’opera, ovvero contiene il link all’indirizzo, l’URL, dove fisicamente risiede quel file. Eh sì, il file nella maggior parte dei casi non risiede nella blockchain ma all’esterno, “off-chain”. Questo perché memorizzare dati sulle blockchain, in particolare Ethereum, costa molto, anche centinaia di migliaia di euro per megabyte.

Questo disaccoppiamento tra certificato e opera può originare tutta una serie di problemi. Innanzitutto l’URL può cambiare, per i motivi più diversi. A chi tocca aggiornare il puntatore? Al creatore? All’attuale proprietario? Lo storage esterno può essere una cloud, un server centralizzato, un servizio come Google Drive o Dropbox o addirittura un server casalingo. Se succede qualcosa e il file con l’opera viene modificato o cancellato, cosa succede? Nel secondo caso rimane un NFT senza più un’opera associata, come un certificato di proprietà di un dipinto andato distrutto in un incendio. A chi tocca la responsabilità della custodia dell’opera? Qual è il controllo che il proprietario dell’NFT ha sull’opera, se questa risiede su un server centralizzato di proprietà di una società (come nel caso dei famosi Cryptokitties?) Praticamente nullo, secondo alcuni pareri. Domande e dubbi che terranno a lungo occupati avvocati e regolamentatori.

Questi sono solo alcuni degli aspetti critici emersi. Ho parlato fino ad ora di “opera digitale” come se i milioni di NFT venduti fossero tutte creazioni artistiche; in realtà chiunque può associare un NFT a qualunque file digitale, sia esso una foto del gattino di casa, un mp3 con un fruscio statico, una tesina di scuola e via immaginando. Solo alcune piattaforme hanno sezioni con artisti selezionati; quel che è peggio c’è chi fa il copia-incolla di un’opera altrui e la mette in vendita in maniera fraudolenta.

La parossistica corsa all’NFT ha portato però, oltre alla bolla sui prezzi, anche il desiderio di sperimentare. Molti artisti digitali hanno salutato con entusiasmo le possibilità offerte dai token, sentendosi finalmente liberati da una condizione di inferiorità rispetto ai colleghi che operano con pennelli e scalpelli. Ciò che conferisce “sostanza” al movimento è la sua comunità, formata da giovani criptonativi che riconoscono un valore a tutto ciò che aderisce ai loro interessi e ai loro gusti: gli NFT sono simboli di una generazione rimasta confinata d’improvviso in un angusto spazio fisico (e prima ancora sociale ed economico) ma libratasi insieme nell’universo digitale. Ma anche famosi artisti come Damien Hirst e prestigiose case d’asta come Sotheby’s si sono lanciati in questo mercato. Prestigiosi musei italiani hanno venduto riproduzioni digitali in alta qualità, certificate grazie agli NFT, delle opere possedute per auto-finanziarsi.

In altri settori si assiste a un dilagare di utilizzi, in parte per cavalcare l’onda e in parte per trovare utilizzi realmente efficaci di questi strumenti. Nella moda, diversi marchi hanno associato NFT a vestiti, borse, accessori, magari certificando insieme al bene fisico un suo gemello digitale oppure gli schizzi preparatori dei designers. In un incrocio promettente, case di moda e stilisti indipendenti sperimentano la creazione di serie limitate di oggetti, accessori e vestiti per il mondo degli e-games e dei metaversi virtuali come Fortnite, tra i più attivi nell’utilizzo di NFT.

Per ovvie ragioni, il mondo delle figurine e di tutti gli artefatti digitali collezionabili rappresenta un segmento importante per i token non fungibili: comprare, collezionare e rivendere nei mercati secondari card certificate di giocatori di calcio, basket, cryptopunk o cryptokitties muove un enorme giro di affari.

La decentralizzazione della produzione dei contenuti, grazie agli NFT, viene accompagnata da sperimentazioni su modelli di autogestione, finanziamento e monetizzazione nel giornalismo e sui social media.

Una caratteristica attraente, seppur non ancora diffusa e codificata in uno standard ufficiale, è la possibilità, per il creatore di un NFT, di ricevere delle percentuali dalle vendite successive alla prima; questo potrebbe garantire un flusso di ricavi continuativo seppur incerto.

Anche per questa caratteristica, il mondo della musica si è buttato a capofitto nella mischia. Tra i primi, Mike Shinoda dei Linkin Park ha messo un suo pezzo in asta tramite NFT vendendolo a circa 30.000 dollari. Da notare che chiunque può ascoltarlo andando sul marketplace nell’account di Shinoda, ma il proprietario ora possiede i diritti sul file (che può rivendere). I Kings of Leon hanno pubblicato il loro nuovo album “When You See Yourself” come: le varie “edizioni” contenevano anche pass a vita per i loro concerti e hanno fruttato complessivamente quasi 1 milione e mezzo di dollari. Anche artisti italiani come Morgan, Mahmood, Sferaebbasta, Achille Lauro e altri si sono impegnati in progetti più o meno articolati riguardanti gli NFT. Da questi esempi si nota come i token siano usati per creare edizioni limitate, offrire bonus esclusivi e per integrare l’aspetto musicale con altre manifestazioni di creatività come l’arte digitale.

Una prospettiva più interessante ma più complessa, legalmente parlando, è quella di usare gli NTF come “stock options”: i diritti di una canzone (o di un album o addirittura di un intero catalogo) vengono frazionati in NFT: chi li acquista potrà ricevere le royalties corrispondenti sulle vendite. Piattaforme come Bluebox e Vetz si muovono in tal senso. Con un meccanismo analogo si può anche finanziare, con un crowdfunding evoluto, la produzione di nuove canzoni.

Niente di nuovo sotto il sole, visto che avevamo segnalato già tre anni fa come la ricerca di nuove modalità di condivisione dei profitti fosse un obbiettivo dei progetti legati alle blockchain.

Arriviamo infine al mondo del cinema e dell’audiovisivo. Come in un giorno della crypto-marmotta, si ripetono slogan e promesse. Innumerevoli sono i film che si autoproclamano essere i primi “in NFT”, qualunque cosa voglia dire e le piattaforme che “rivoluzioneranno” l’entertainment.

In realtà, come per la musica, i token vengono al momento usati soprattutto per rilasciare edizioni speciali e memorabilia certificati legati a film. Il nuovo film di Anthony Hopkins, “Zero Contact”, affida alla neonata piattaforma Vuele il rilascio di un’edizione limitata associata a un NFT. Allo stesso modo la 20th Century Fox vende poster digitali del film “Deadpool 2” e Joe Dante figurine legate ai suoi film. Questa tendenza porterà film e prodotti seriali a legare i token a ogni genere di contenuti e artefatti, estrapolati dalle varie fasi di produzione (per esempio le sceneggiature o le note del regista) o creati ad hoc per legare gli spettatori alle storie e ai personaggi. “Space Jam: A New Legacy” adotterà questa strategia, cercando nel contempo di rilanciare un marketplace di token come Niftys. Ma questo è semplice marketing, neanche troppo evoluto, utile per lanciare nuove produzioni o per riutilizzare – in forma di merchandising digitale – materiale derivante da opere datate di cui si possiedono i diritti.

Più ambizioso il regista di “Clerks”, Kevin Smith. Chi acquisterà l’NFT associato al suo film (ai file originali) “Killroy Was Here” potrà distribuirlo e venderlo, per esempio a Netflix. Un azzardo non si sa quanto consapevole.

Il progetto che vede protagonista Aku, il giovane astronauta nero ideato dall’artista ed ex giocatore di baseball Micah Johnson, è tra i più intriganti. Aku è un nativo NTF, nel senso che il personaggio, o meglio la sua immagine, è nata per essere venduta associata a un token: nel febbraio di quest’anno ha fruttato al suo creatore un paio di milioni di dollari. La Anonymous Content – casa di produzione di film come “The Revenant” e di serie come “True Detective” e “Mr. Robot” – ha deciso di sviluppare il personaggio costruendoci attorno un universo narrativo.

Una delle prospettive che gli NFT aprono è in effetti quella di generare nuovi personaggi e storie da far espandere in franchise multimediali (film, serie, videogiochi, graphic novel e così via) grazie anche alle community che si sviluppano nel mondo crypto. Qualcosa di comunque già visto, per esempio con il media franchise dei Pokemon lanciato come videogame ormai più di venticinque anni fa e poi espanso in ogni sorta di medium.

In Italia ci sono, al momento, un paio di esperienze interessanti. I Licaoni, Francesca Detti e Alessandro Izzo, nel 2005 erano stati pionieri della distribuzione sul web del loro film “Kiss Me Lorena”. Ora effettuano un crowdfunding per il nuovo film “Twinky doo’s Magic World” utilizzando gli NFT per certificare 50 copie.

Blue Film, con la collaborazione di EY e della startup Cinetech venderanno frame certificati da NFT del loro film cult “La leggenda Kaspar Hauser” per finanziare un documentario…sugli NFT.

La vendita di frame di un film potrebbe essere un trend accattivante. Ancor più se si potesse depositare un intero film su blockchain. In questo modo quella sarebbe la sorgente ufficiale di ogni streaming. La possibilità di redistribuzione degli utili a coloro che hanno contribuito al film e ai micro-investitori possessori di frame diverrebbe fattibile, problemi di regolamentazioni nazionali e internazionali a parte.

Due progetti, Videocoin e Theta, si muovono in questa direzione costruendo infrastrutture decentralizzate per lo storage e lo streaming video basate su blockchain.

È possibile quindi che la strada intrapresa prima con blockchain e poi con gli NFT sia davvero destinata, se non a rivoluzionare, a far emergere soluzioni alternative ai modelli imposti dalle attuali mega-piattaforme di streaming. O forse anche questi tentativi saranno fagocitati da unicorni agglomeranti e famelici.

Originariamente pubblicato sulla rivista Sentieri Selvaggi 21st

Come “opacizzare” i dati per un utilizzo anche condiviso ma efficace e sicuro?

Per avere una sicurezza completa, i dati devono essere protetti durante tutte le fasi del loro utilizzo: quando sono memorizzati, quando sono in transito e quando sono elaborati.

Negli anni si sono sviluppate tecniche efficaci per proteggere i dati memorizzati attraverso la crittografia e, quando sono in transito, sfruttando protocolli sicuri come l’HTTPS e il TLS.

Meno sicuro è il momento dell’elaborazione. Anche se i dati sono crittografati nel database, ad esempio, quando vengono inseriti nella memoria di lavoro del processore devono essere “in chiaro” e questo li rende vulnerabili agli attacchi.

Due tecniche sono state sviluppate negli ultimi tempi per ovviare a questo punto debole nel ciclo di vita dei dati: la computazione o informatica riservata (“computing confidential”) e la computazione omomorfica. Riservandoci di parlare della seconda in un prossimo post, occupiamoci di definire e illustrare la prima strategia.

Il concetto della computazione riservata è semplice: isolare una porzione del processore e della memoria per creare un ambiente sicuro per la computazione (“trusted execution environment” o TEE). Questa “enclave” (o bunker) contiene sia i dati che il codice, garantendo la loro riservatezza e integrità attraverso la sua separazione dal sistema operativo, da eventuali macchine virtuali o da altri processi privilegiati.

Un esempio banale. In un’enclave sono custodite le transazioni bancarie dei clienti. Un’app autorizzata richiede il saldo di ogni cliente: le operazioni di somma vengono svolte all’interno della stessa enclave, in modo che non vi sia modo, all’esterno, di avere ulteriori informazioni come il numero o l’entità delle singole transazioni del cliente.

L’architettura confidential computing permette di spostare dati e carichi di lavoro sensibili in ambienti come cloud pubblici, data center e architetture di edge computing (microcalcolo distribuito). L’informatica riservata fornisce anche una piattaforma sicura a disposizione di più parti per combinare e analizzare dati mantenendoli riservati; questa possibilità risulta particolarmente interessante nel campo del machine learning in quanto consente di utilizzare dataset e algoritmi tra diverse entità o organizzazioni senza doverli condividere “in chiaro”. Un algoritmo di apprendimento automatico o un’applicazione di analisi come una piattaforma di trading azionario può vivere all’interno del TEE che protegge dati e codice: l’utente non rivela il suo portafoglio e l’azienda il suo algoritmo.

Altri usi del confidential computing si hanno nel trattamento dati, assicurando la conformità a direttive come il GDPR e nello sviluppo di applicazioni che possano essere usati in diversi ambienti cloud.

Sono due gli approcci per implementare soluzioni legate alla filosofia del confidential computing: Il primo, “morbido”, prevede la realizzazione di contenitori docker-type con linguaggi come Python o Java e partner come Scone, Fortanix, o Anjuna così come software open source come Graphene o Occlum.

Il secondo approccio, più specifico, richiede soluzioni software legate al sistema operativo e/o all’hardware; queste permettono un pieno controllo del codice all’interno contenitore/enclave.

I server Intel con Intel Software Guard Extension (SGX) e Microsoft’s Virtual Secure Mode per Hyper-V (Windows 10 e Windows Server 2016) sono due esempi di queste soluzioni. Recentemente R3 ha lanciato Conclave, la sua soluzione per il confidential computing vista anche come complemento della blockchain enterprise Corda.

Il Confidential Computing Consortium, nato sotto l’egida della Linux Foundation, riunisce produttori di hardware, fornitori di servizi cloud e piattaforme come Red Hat, Microsoft, Intel, Oracle, Google, Alibaba, Arm, VMware, Facebook, Tencent, Swisscom, AMD.

Questo attivismo giustifica la previsione di Gartner che elenca il “privacy-enhancing computation” come uno dei principali trend tecnologici per il 2021.

Fonti

The rise of Confidential computing(pdf) (RSAConference 2018)

Confidential Computing Consortium — Defining and Enabling Confidential Computing (pdf) (Linux Foundation)

Confidential Computing: Hardware-Based Trusted Execution for Applications and Data (pdf) (Confidential Computing Consortium)

What Is Confidential Computing? (IEEE Spectrum)

Confidential computing: the final frontier of data security(Protocol)

L’informatique confidentielle se dévoile (ICT Journal)

Originariamente pubblicato su Medium

Se da un lato quindi l’AI può aiutare a “rileggere” dati, scoprendo schemi nascosti agli occhi umani, dall’altro sorge il problema di capire i “ragionamenti” che sono dietro l’individuazione di questi pattern. Semplici forme di machine learning usano algoritmi trasparenti, come alberi di decisione o classificatori bayesani. Ma altre, come le reti neurali, sacrificano trasparenza e comprensibilità per potenza, velocità e accuratezza.

Oggi si pensa che la “scatola nera” di una rete neurale e di tutti i sistemi di AI dovrebbe essere resa più trasparente. Insieme all’output si dovrebbe avere una spiegazione di come tali dati sono stati generati. L’AI dovrebbe essere in grado di spiegare le proprie ragioni per far sì che gli utenti umani possano fidarsi, riconoscendo capacità e limiti del sistema.

La Explainable AI (XAI) è un campo di ricerca relativamente nuovo che si propone di sviluppare tecniche e metodi per rendere i risultati ottenuti da tecnologie di Intelligenza Artificiale comprensibili dagli umani.

Pensiamo ai sistemi di guida autonoma, alle applicazioni di AI utilizzate in medicina, nel comparto finanziario, legale o in quello militare. In questi casi è facile capire che per fidarsi delle decisioni e dei dati ottenuti occorre capire come il partner artificiale abbia “ragionato”.

È necessario sapere perché è stata fatta una scelta invece che un’altra e se il sistema è in grado di riconoscere un suo errore (magari ponendovi rimedio). Sapere, in definitiva, quando potersi fidare completamente delle decisioni dell’AI.

Il tema è importante per diverse ragioni. Far adottare tecnologie AI nelle aziende è più facile se si possono tradurre in linguaggio umano i passi compiuti da un algoritmo per giungere a un risultato.

In molte attività la trasparenza può essere un obbligo legale, fiscale o etico. Meno un sistema appare “magico”, più saranno le possibilità che venga adottato.

Un altro problema legato alla necessità di avere intelligenze digitali “spiegabili” è legato alla delicata questione dei “bias”, dei pregiudizi (di genere, di razza o di altro tipo) che possono contagiarle: i cattivi dati di training nel machine learning sono una delle cause di questi effetti collaterali. Come ultimo esempio di una lista sempre più lunga si può citare quello dei pazienti di colore discriminati da sistemi decision-making negli ospedali americani. Con l’utilizzo di tecniche XAI queste anomalie potrebbero essere individuate o prevenute più facilmente.

Esiste poi il diritto sociale alla trasparenza e alla spiegazione degli algoritmi, riconosciuto in maniera esplicita dall’Unione Europea nel General Data Protection Right (GDPR): “L’esistenza di un processo decisionale automatizzato, compresa la profilazione di cui all’articolo 22, paragrafi 1 e 4, richiede informazioni significative sulla logica utilizzata, nonché l’importanza e le conseguenze previste di tale trattamento per l’interessato.”

Ci sono due considerazioni da fare a questo punto.

In primo luogo è importante sapere a chi sono destinate le spiegazioni. Possono essere richieste spiegazioni tecniche per gli esperti, spiegazioni di altro genere per le autorità di controllo oppure, in generale, spiegazioni semplici per tutti (che dovrebbero essere evidenziate e adattate al contesto).

Inoltre, in generale, si dovrebbe ragionare su diversi livelli di trasparenza. Le scelte di un sistema di raccomandazione come quello di Netflix possono essere proposte all’utente senza troppe spiegazioni. Maggiori spiegazioni potrebbe richiedere un sistema di domotica basato su IoT. Sistemi per la concessione di crediti e prestiti necessitano di un livello ancora più elevato di trasparenza. Nel settore delle diagnosi mediche il livello dovrebbe essere massimo.

Vista l’importanza del tema aziende, organizzazioni e ricercatori ne stanno approfondendo lo studio e proponendo soluzioni.

La DARPA, l’agenzia governativa del Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti, ha aperto un programma dedicato alla XAI. Il suo scopo è arrivare a “nuovi sistemi di machine learning che avranno la capacità di spiegare le loro motivazioni, caratterizzarne i punti di forza e di debolezza e trasmettere una comprensione di come si comporteranno in futuro”.

Molte grandi compagnie (tra cui IBM, Accenture e Microsoft) e startup ICT stanno sperimentando e già promuovendo strumenti e sistemi di XAI. Alcuni esperti sono scettici e sostengono che allo stato attuale parlare di sistemi XAI sia solo un espediente di marketing non esente da rischi, come quello di alimentare una falsa sensazione di sicurezza in contesti delicati.

I ricercatori, dal canto loro, stanno studiando a fondo l’argomento, focalizzandosi sui vari aspetti e sulle difficoltà che sorgono nel rendere trasparenti gli ora opachi sistemi di AI e ML. Si sono riuniti in una comunità globale, la FAT/ML, che organizza incontri annuali sullo stato dell’arte della nascente disciplina.

In Italia il Knowledge Discovery and Data Mining Laboratory (KDD Lab), gruppo di ricerca congiunto tra l’ ISTI del CNR e il Dipartimento di Informatica dell’ Università di Pisa, ha appena avviato un progetto quinquennale finanziato dalla Commissione Europea.

Il progetto si compone di tre linee di ricerca. La prima vuole creare un framework “local-to-global” (dal caso particolare al caso generale) per la spiegazione di ciò che avviene in una scatola nera AI, con algoritmi in grado di ottimizzare qualità e comprensibilità di questo processo di generalizzazione. La seconda intende creare modelli per spiegazioni causali, indagando sia le relazioni tra variabili (interne ed esterne) e decisioni sia modelli che catturino il comportamento dettagliato della generazione di dati in reti di deep learning. Infine si intende creare un sistema di valutazione di questi e altri metodi di XAI da parte degli utenti oltre che un contesto etico-legale per conformare i metodi agli standard legali come il GDPR.

Queste e altri studi in giro per il mondo fanno della XAI un campo di ricerca non solo stimolante ma imprescindibile; come spiega Dino Predeschi del KDD Lab “senza una tecnologia in grado di spiegare la logica delle black box, però, il diritto alla spiegazione è destinato a rimanere lettera morta, oppure a mettere fuorilegge molte applicazioni del machine learning opaco.”

Originariamente pubblicato su Medium

Riferimenti

Costabello L., Giannotti. F. et al. On Explainable AI:
From Theory to Motivation, Applications and Limitations (una corposa serie di slides che entrano nel dettaglio tecnico delle ricerche sulla XAI)

Ron Schmelzer, Understanding Explainable AI

Mark Stefik, Explainable AI: An Overview of PARC’s COGLE Project with DARPA

Hubert Guillaud, De l’explicabilité des systèmes : les enjeux de l’explication des décisions automatisées

Jeremy Kahn, Artificial Intelligence Has Some Explaining to Do

Cade Metz, We Teach A.I. Systems Everything, Including Our Biases

La tecnologia blockchain alla base delle valute digitali come Bitcoin e Ethereum è ritenuta estremamente promettente come testimoniano i massicci investimenti su di essa fatti da grandi aziende, organizzazioni e startup di molti, diversi settori.

C’è un aspetto che, parlando di qualcosa di “virtuale”, non viene subito colto ovvero la quantità di energia che viene utilizzata da questa tecnologia.

In un’interessante pagina del sito digiconomist.net vengono presentati due indici, il Bitcoin Energy Consumption Index e l’Ethereum Energy Consumption Index sulla base dei quali vengono elaborate alcune statistiche.

Gli indici calcolano, con determinate assunzioni, il consumo quotidiano di energia elettrica che è stato necessario per elaborare l’algoritmo chiave alla base delle due monete virtuali, la proof of work.

Estrapolo alcuni numeri (in costante aggiornamento).

Sono cifre sorprendenti.

Per comprendere perché questa tecnologia consuma così tanto occorre una spiegazione.

Il dispendio energetico è causato proprio da una delle caratteristiche principali delle blockchain, quella di essere una sorta di database distribuito auto-validante. I miners — coloro che creano i blocchi delle transazioni — sono ormai migliaia e impiegano intere farm di server specializzati (sopratutto per i bitcoin) per effettuare la fondamentale operazione di proof of work citata in precedenza. Risolvere questa “prova” significa creare un blocco e guadagnare molte migliaia di dollari in criptovaluta.

Computazionalmente parlando questa operazione è estremamente onerosa, fatta di tentativi ed errori. Tantissimi tentativi. Al momento le probabilità di “risolvere” un blocco bitcoin equivalgono a quelle di trovare uno oklahoma hookup specifico granello di sabbia tra tutte i granelli del mondo, deserti compresi (10¹⁹). Le macchine impiegate operano quindi ad altissime velocità, nell’ordine di miliardi di tentativi al secondo.

Si hanno quindi moltissimi server spremuti a fondo che richiedono molta energia.

Una delle ragioni per le quali almeno la metà dei miners bitcoin (ormai aziende, non singoli individui) risiede in Cina è proprio la disponibilità di energia elettrica in alcune sue provincie, dovuta ai massicci investimenti nel settore energetico.

Il confronto con altre forme di pagamento può apparire impietoso; gli 82 miliardi di transazioni effettuate tramite carta di credito Visa in un anno hanno un costo energetico, dovuto alla loro elaborazione, pari al consumo di 50.000 case americane: le transazioni Bitcoin nello stesso periodo consumano quasi quanto 2 milioni di abitazioni!

Esiste chiaramente un problema di sostenibilità ambientale ed economica anche se alcuni rispondo alle critiche sostenendo che i confronti con altre forme di pagamento e di valuta sono fuorvianti o incompleti.

Ma gli stessi creatori di criptovalute si sono posti il problema di rendere più efficiente la tecnologia blockchain. Il consorzio Ethereum sta pianificando il passaggio dalla proof of work a un sistema ibrido che si avvale anche della “proof of stake”, un sistema di validazione assai meno oneroso computazionalmente. Questo approccio ibrido dovrebbe anche aumentare la sicurezza e ridurre il rischio di centralizzazione.

Sto mangiando, declino gentilmente la richiesta. Il giorno dopo Google, sempre attraverso il telefonino, mi chiede se voglio scrivere una recensione e fare una valutazione del ristorante. Questa volta accetto e contribuisco alla buona reputazione del locale.

Tre giorni dopo Google mi invita a rispondere a tre brevi domande sul ristorante: se era pieno, se è “di tendenza”. Rispondo.

A parte la leggera invasività e la sensazione di essere in qualche modo controllati questa esperienza insegna (e dovrebbe insegnare soprattutto agli esercenti e ai negozianti) quanto sia importante essere presenti nel mondo digitale che ormai, come scrivevo qualche giorno fa, è indissolubilmente legato a quanto accade nel mondo fisico.

Local SEO (Search Engine Optimization), geomarketing, proximity marketing (marketing di prossimità) sono tutte strategie digitali collegate a un’attività presente fisicamente nel territorio (negozio, ristorante, albergo, salone di bellezza ma anche studio professionale, officina, libreria ecc.).

In questo post partiamo proprio da Google e dagli strumenti che mette a disposizione per far “trovare” (on e offline) la propria attività agli utenti interessati e/o che si trovano nei dintorni in quel momento.

Tutto parte da Google My Business e dalle sue schede dedicate alle attività commerciali.

È fondamentale che l’esercente apra una scheda per il suo esercizio, seguendo la procedura di verifica di proprietà richiesta da Google.

Questo è solo il primo passo. La scheda deve essere riempita accuratamente indicando, tra l’altro

• l’indirizzo preciso
• recapiti telefonici, email
• sito web
• la categoria di riferimento
• i servizi offerti
• gli orari di apertura
• modalità di pagamento accettate

È importante che le informazioni della scheda siano coerenti con quelle del sito web, pena una penalizzazione da parte di Google nella fase di ricerca da parte degli utenti; può essere anche utile avere in ogni pagina del sito web, per esempio nel footer, nome, indirizzo e numero di telefono. Se non si ha un sito web (molto male!) Google mette a disposizione dell’utente una sorta di sito semplificato.

Altri passo fondamentale è l’inserimento di foto (professionali) del locale; si devono inoltre incoraggiare i clienti a postare proprie foto della vita “quotidiana” in quell’ambiente e a scrivere recensioni.

Esiste anche la possibilità, per ristoranti e locali simili, di inserire il proprio menu.

Il Google Local Pack è la funzione che l’azienda di Mountain View utilizza per mostrare agli utenti, in particolare attraverso dispositivi mobili con GPS attivato, le attività commerciali di loro interesse e nelle loro vicinanze; può dare anche, attraverso notifiche e in maniera autonoma, dei suggerimenti all’utente in funzione, per esempio, dell’ora: alle 13.00 segnalerà dei ristoranti nel raggio di poche decine di metri dalla vostra posizione.

Ora, fatto tutto questo pensate che la vostra attività compaia sicuramente nei soli tre risultati visualizzati nella ricerca da mobile? Naturalmente no.

Pensate allora che avere ottime recensioni vi possa garantire l’agognata visualizzazione? Vi sbagliate ancora.

I fattori che Google prende in considerazioni sono molti e avere un buon rating è condizione necessaria ma non sufficiente. Qui potete dare un’occhiata a questi “segnali” e al loro peso relativo.

Abbiamo parlato di Google e del rispettivo ecosistema mobile Android ma un discorso simile può essere fatto per Apple; è possibile seguire una procedura per aggiungere la propria attività nelle Apple Maps.

E non dimentichiamoci di Facebook: è necessario creare (o comunque effettuare la procedura di conferma di proprietà di tale luogo richiesta da Facebook) una pagina del tipo “Place” (“Luogo”) e quindi “fonderla” con la pagina ufficiale della propria attività. Se si hanno più punti vendita la soluzione che Facebook propone è quella dei “Luoghi”.

Questi sono solo alcuni consigli di base; la strategia di geomarketing e local SEO deve essere sviluppata e costantemente seguita, utilizzando diverse tecniche e sfruttando, eventualmente, anche altri social media come Twitter.

Immagine tratta da maps.stamen.com

UPDATE Google ha ora attivato per tutti gli account My Business la funzione Posts, con la quale si possono scrivere, appunto, piccoli posts, aggiungere foto e creare eventi (e aggiungere pulsanti tipo “Compra”). Questi contenuti appariranno nelle ricerche, in particolare quelle mobili.

Fonte: searcengineland.com

Ora la tecnologia blockchain sembra essere la chiave per realizzare concretamente queste idee anche se la strada è ancora irta di difficoltà, sia tecniche che normative.

Cinema

Il sito coindesk.com parla dell’esperienza del team del film “Braid” che non solo vuole raccogliere almeno 1 milione e 250mila$ attraverso il crowdfunding ma sta tentando di metter su un’infrastruttura tecnologica, legale e finanziaria che serva come prototipo per un finanziamento diffuso dei film, con ritorno dell’investimento per i donatori/finanziatori basato sugli introiti generati.

La loro idea è quella di remunerare gli investitori via crowdfunding rifondendo – con valuta digitale convertibile in valuta tradizionale – la cifra investita più il 15% sui ricavi, quindi di destinare anche il 30% degli ulteriori ricavi a coloro che posseggono “quote”.

Per far questo, stanno lavorando insieme alla nascente piattaforma di crowdfunding WeiFund, che utilizza la tecnologia blockchain Ethereum, e a una squadra di avvocati ed esperti del settore finanziario.

I problemi che si trovano ad affrontare sono diversi; da un punto di vista tecnico si tratta di adattare al meglio una blockchain, facendo sì che i “token“, i gettoni che rappresentano il singolo investimento, siano strutturati per rispecchiare fedelmente i tradizionali contratti di partecipazione agli utili. Da un punto di vista normativo, occorre che tutti i tasselli del puzzle tecnologico e contrattuale si adattino alla normativa vigente negli Stati Uniti che, per quanto aggiornata, non può essere tanto veloce da adattarsi alle sperimentazioni che stanno avvenendo; ad esempio per legge le piattaforme di crowdfunding devono essere legate a un intermediatore registrato ma le blockchain hanno proprio la caratteristica di eliminare l’intermediazione! Per non perdere troppo tempo hanno deciso che in un primo momento questo tipo di crowdfunding evoluto sarà disponibile ai soli donatori/investitori residenti al di fuori degli USA.

Musica

Un altro settore in cui la tecnologia blockchain (o DLT, Distributed Ledger Technology) sta suscitando fermento è quello musicale.

In un interessante report pubblicato dalla Middlesex University (UK), “Music On The Blockchain“, vengono presi in esame vantaggi e criticità nell’uso di questa tecnologia nell’industria musicale.

Possiamo sintetizzare i 5 punti di forza potenziali in

1. Creazione di un database distribuito per le informazioni di copyright musicale (tentativi precedenti con altri sistemi sono falliti)
2. Velocizzazione e semplificazione del pagamento delle royalties
3. Trasparenza in tutta la filiera creativa, produttiva, distributiva e promozionale
4. Accesso a fonti alternative di finanziamento (es. crowdfunding “evoluto” come descritto in precedenza)
5. Più potere agli artisti, meno alle case discografiche

Inoltre consideriamo la possibilità data dalle blockchain di effettuare micropagamenti (si parla di centesimi se non millesimi di valuta digitale) con costi di transazione tendenti a zero: nell’era della musica in streaming questo può essere un’alternativa agli abbonamenti a servizi come Spotify. Ma vi sono altre possibilità, dal pagamento immediato per un “sample” utilizzato in un altro brano a una canzone o frammento di essa inserita in un video online.

Le difficoltà comunque non sono poche e non si parla solo di problemi tecnologici, legati per esempio alla scelta dell’infrastruttura (Bitcoin, Ethereum o altre). Basti pensare alla complessità dei copyright di una canzone, legati al cantante, agli autori di musica e testi, alla casa discografica e via dicendo.

Alcune sperimentazioni sono già in atto: la Dot Blockchain Music initiative e Mycelia stanno cercando di coniugare smart contracts e metadata per embeddare nei brani non solo informazioni precise su proprietari, beneficiari, detentori di copyright ma anche notizie addizionali come strumenti utilizzati, studio di registrazione, marca di caffè bevuta durante le sessions… (notare l’importanza per le sponsorship).

In quanto al crowdfunding gli autori del report sottolineano come

la tecnologia blockchain possa avere un significativo effetto in questo settore, con gli artisti che emettono proprie azioni o “gettoni” e smart contracts che garantiscano ai sostenitori/finanziatori che i contributi versati  siano restituiti qualora non vengano raggiunti gli obiettivi di finanziamento.

Arte

Per completare questa brevissima panoramica sulle sperimentazioni in atto nelle industrie creative voglio citare il progetto Monegraph, raccontato in dettaglio in questo scritto di Martin Zeilinger della Anglia Ruskin University (che contiene anche una disamina e una critica del concetto di proprietà intellettuale).

Nato dall’idea di un artista e professore della New York University, Kevin McCoy, Monegraph consente agli autori di opere digitali di contrassegnare tali artefatti con una marcatura, legata a uno smart contract di un sistema a blockchain.

L’attribuzione certa delle opere digitali, per loro natura facilmente duplicabili e riproducibili all’infinito, è un problema serio, che ne limita valore e possibilità di vendita.

Monegraph consente di scegliere tra diverse licenze, che vengono poi integrate nell’opera stessa come frammento di codice: questa operazione permette all’artista di inserire la sua opera nel database distribuito e immutabile della blockchain (chiamato anche Monegraph Public Catalogue), favorendone la tracciabilità e la vendita.

Questo modello, afferma Zeilinger, è un ibrido tra l’esplorazione di nuove forme di progetti artistici, teoria estetica e prodotto commerciale. In particolare

offre un nuovo approccio al problema della non scarsità insito nelle opere digitali. Piuttosto che controllare la circolazione degli artefatti digitali cercando di renderli impossibili da copiare, Monegraph permette di verificare l’autenticità di una determinata copia dell’opera, rendendola “possedibile” e quindi potenzialmente preziosa.

Ora, teoricamente il progetto appare interessante ma facendo un giro per il sito (attivo da un paio d’anni) si notano alcune difficoltà: non vi è una ricerca per categorie o per licenze e diversi aspetti non sono chiari. Per esempio, le opere “non in vendita” possono solo essere visualizzate nel sito senza altro utilizzo? Non vi sono inoltre opere “licenziate” in stile Creative Commons, con il solo obbligo di citare l’autore; eppure sarebbe utile sperimentare l’approccio Monograph con le CC.

Per finire questa brevissima rassegna sull’utilizzo della tecnologia blockchain nelle industrie creative segnalo un recente post di Don Tapscott (l’autore di Wikinomics) su questi argomenti.

Negli ultimi tempi si assiste alla nascita di nuove figure professionali che si occupano di consulenza e gestione di campagne di crowdfunding. Un articolo della versione online del quotidiano inglese The Guardian si occupa del fenomeno.

In Inghilterra lo scorso anno le maggiori piattaforme di crowdfunding hanno raccolto più di 52 milioni di sterline (in Italia più di 90 milioni di euro). Sempre più persone si affidano a questa forma di finanziamento, sia per piccoli progetti che per avviare una startup attraverso l’equity crowdfunding.

Progettare e gestire una campagna non è un’attività banale (ne avevo scritto qualche tempo fa): richiede conoscenze di marketing, di PR, di social media management, capacità di studio e analisi del settore a cui la campagna si rivolge e altre “soft skills” come l’uso di servizi di email marketing o di editing video. Occorre avere molto tempo a disposizione, capacità organizzative e di pianificazione, costanza, determinazione e un’ottima conoscenza di fondo delle dinamiche di questa forma di auto-finaziamento

Molti di coloro che intendono utilizzare il crowdfunding sottovalutano uno o più di questi aspetti fondamentali; alcuni pensano che basti scrivere due righe e mettere qualche foto su una piattaforma qualsiasi, magari fare un video alla bell’e meglio e la gente arriverà in massa regalando o investendo migliaia di euro su di loro e la loro idea.

Non è così, almeno nella grande maggioranza dei casi (esistono alcune campagne mal impostate ma fortunate…).

Può essere utile se non addirittura necessario avvalersi di un aiuto, fermo restando che l’impegno in prima persona del progettista rimane fondamentale.

L’articolo del quotidiano britannico analizza alcuni casi di successo in cui il contributo di consulenti o di agenzie esperte nel settore ha avuto un ruolo cruciale. Vengono identificati diversi approcci alla consulenza:

· agenzie come Twintangibles organizzano corsi e workshop per aiutare le persone a gestire al meglio la loro campagna ma non intervenendoci direttamente;

· TribeFirst è una “out-and-out crowdfunding agency”, si occupa cioè del lato marketing delle campagne, richiedendo una piccola quota fissa più una percentuale sul totale raccolto;

· altre agenzie si concentrano sulla parte finanziaria di campagne di equity crowdfunding con in ballo cifre sostanziose (da 100.000 sterline in su); CrowdFundMe2 assiste le aziende o le startup nel definire sia il target della raccolta sia la gestione del capitale raccolto;

· oltre alle agenzie vi sono i consulenti freelance (o “campaign manager”) che dovrebbero seguire passo passo i progettisti dalla fase di preparazione a quella post raccolta. Offrono supporto continuativo e, a seconda del tipo di accordo, possono alleggerire il creatore della campagna facendo molto del lavoro “sporco”, come quello di organizzare in sottogruppi l’archivio email e contatti del progettista, solo per fare un esempio.

Qual è il pensiero delle piattaforme di crowdfunding sul tema delle consulenze? Alcune sono piuttosto tiepide a riguardo mentre altre le considerano un valore aggiunto che può essere di supporto al loro core business; Kickstarter ha lanciato un programma pilota chiamato Kickstarter Experts in cui una rete di consulenti è curata ma non affiliata alla piattaforma madre.

La cautela di certe piattaforme riguarda la consulenza è comprensibile. Il problema, anche in Italia, è che esperti che possiedono tutte le competenze sopra descritte convivono con figure ambigue e/o inadeguate che non aiutano una crescita sana e trasparente del crowdfunding nazionale.

D‘altro canto questo è un problema che affligge tutti i settori “giovani”, nei loro primi anni di crescita: gli esperti si sono dovuti formare da soli, le regolamentazioni e le forme di tutela sono scarse, si deve ancora creare una minima base di conoscenze e “meccanismi di difesa” da parte del grande pubblico.

Come fare allora per scegliere, se lo si reputa necessario, un consulente per il crowdfunding?

Come sottolineato da crowdexpert.com per prima cosa:

è indispensabile che un consulente condivida con il creatore della campagna la stessa passione, la stessa filosofia e lo stesso approccio al progetto.

Appurato ciò (e qui i consigli del quotidiano si fondono con i miei) si devono fare domande, esigere risposte motivate con dati e statistiche, comprendere cosa dovrete fare in prima persona e quale attività verranno svolte dal consulente. Le referenze — campagne già seguite — sono importanti ma ancor di più lo è la conoscenza a tutto tondo dei meccanismi e delle strategie da attuare che il consulente deve dimostrarvi. Un indice di serietà è la promessa di un report almeno settimanale con tutte — ma proprio tutte — le attività svolte sui social, nel web, offline e le ricerche fatte sul settore specifico oggetto della campagna.

Se il consulente richiede, oltre a una ragionevole per percentuale sulla cifra raccolta, una piccola quota fissa non c’è da scandalizzarsi: un crowdfunding progettato bene è comunque anche una campagna di comunicazione e marketing che “rimane” al di là del risultati.

Ma nel caso il candidato consulente garantisca la riuscita della campagna al 100% e se non appare schietto nell’esprimere i suoi dubbi e perplessità (per esempio sull’entità della cifra da raccogliere), beh, probabilmente non è la persona che fa per voi.

Un fenomeno emergente nel mondo universitario americano è quello che vede l’utilizzo del crowdfunding tra studenti, ex alunni e ricercatori, spesso supportati in questa attività dalle stesse autorità accademiche.

Non bisogna meravigliarsi. Chi frequenta le università oggi o chi si è laureato negli ultimi anni rientra nell’etichetta generazionale dei millennials ed è cresciuto con internet e il web prima e con i social media dopo. Sia gli strumenti del mondo digitale che le filosofie di partecipazione e condivisione fanno parte del loro DNA.

Esistono raccolte fondi di ogni tipo: universitari che vogliono pagarsi le rette o il master, professori che cercano di finanziare progetti di ricerca, squadre di football (o cheerleader) alla ricerca di divise e attrezzature, compagnie teatrali che stanno realizzando uno spettacolo o ex studenti che cercano investitori tramite l’equity crowdfunding.

Il punto centrale è che le università statunitensi si stanno attivando sempre di più per diventare esse stesse fornitrici di servizi di crowdfunding attraverso partnership con piattaforme esistenti o realizzando la loro personale piattaforma ex novo sfruttando spesso le offerte “white label” di aziende fornitrici di tali soluzioni come Hubbub o Crowdfunder.

Ci sono numerosi elementi che giocano a favore di piattaforme “brandizzate” dalle università, alcuni dei quali si ancorano alle peculiarità del mondo universitario americano che vede, per esempio, gli ex-studenti sempre molto legati alla loro “alma mater” tanto da farne spesso oggetto di donazioni.

Un altro punto di forza dell’ “in-house crowdfunding” è da ricercarsi nella community intra-universitaria, molto forte e coesa, composta non solo da studenti ma anche da professori, ricercatori e staff; inoltre esistono molteplici canali di comunicazione on e offline gestiti o ospitati all’interno della struttura (magazine, forum, pubblicità, siti, radio, confraternite) che permettono di pubblicizzare efficacemente le varie campagne.

L’approccio centralizzato offre alle università uno spazio unico che consente un certo controllo sulle campagne stesse e sul loro corretto svolgimento. Altro vantaggio è che con una piattaforma a disposizione, l’università è in grado di avere un ulteriore canale di raccolta fondi per i propri progetti di ricerca, spedizioni scientifiche, borse di studio e corsi speciali. Da non sottovalutare il fatto che le commissioni sulle donazioni sono minori rispetto a piattaforme esterne e possono essere riutilizzate dall’università per il finanziamento di altri progetti interni. Le piattaforme universitarie di crowdfunding sono inoltre considerate, negli Stati Uniti, nonprofit e quindi le donazioni sono tax-free.

Una variazione sul tema è una piattaforma come Crowdfund Campus, un hub che raccoglie varie università permettendo di raggiungere più facilmente la massa critica di donatori.

Nel caso dell’equity crowdfunding occorre mettere in conto l’ulteriore vantaggio di poter contare sulla rete di partner del mondo industriale, finanziario e culturale di cui può disporre un’università oltre che del sostegno di molte imprese fondate da ex studenti.

Questa è un elenco delle piattaforme di crowdfunding universitarie preso dal sito bankerbible.com

• Arizona State University
• University of California, Berkeley
• Boston University
• Bowling Green State University
• Cornell University
• Dalhousie University
• Johns Hopkins University
• Massachusetts Institute of Technology
• Michigan Technological University
• Penn State University
• Pepperdine University
• University of California Los Angeles
• University of California Santa Cruz
• University of Colorado Boulder
• University of Maryland
• University of Mississippi
• University of Rochester
• University of Texas Austin
• University of Texas Dallas
• University of Texas San Antonio
• University of Virginia

Anche le università europee si stanno muovendo, dall’Università dell’Essex al Barnsey College in Gran Bretagna, dall’Università di Lione in Francia a quella di Groningen in Olanda. Quest’ultima università ha una delle piattaforme più vivaci, con campagne interessanti come quella che ha permesso di raccogliere 40.000 euro per una ricerca sulla sterna artica…

In Italia spicca l’iniziativa dell’Università di Pavia che con la sua piattaforma Universitiamo raccoglie fondi per progetti di ricerca; ricercaetalenti.it è una piattaforma della Fondazione Fondo Ricerca e Talenti legata all’Università di Torino ma non sembra particolarmente attiva, almeno sul fronte crowdfunding (solo tre progetti finanziati, nessuno in finanziamento).

Conoscete altre esperienze di “in-house crowdfunding” da parte di università italiane?

Update: Elisabetta Casarin mi segnala la piattaforma dell’Università di Padova bitedoglymphoma.com dedicata a una campagna a favore della ricerca sul linfoma dei cani.