Ogni volta che debutta una nuova intelligenza artificiale pubblica, Internet reagisce sempre allo stesso modo. Prima la curiosità, poi i test più semplici, subito dopo le domande assurde, le provocazioni e infine gli immancabili screenshot destinati a invadere social network, gruppi Telegram e forum. È un rito collettivo ormai consolidato, quasi fosse il boss finale che ogni chatbot deve affrontare prima ancora di dimostrare il proprio reale valore. Stavolta, però, a finire sotto i riflettori è stata EMMA-5, il modello linguistico sviluppato in Italia da Egomnia, nato con l’ambizione di rappresentare un tassello importante verso una maggiore indipendenza tecnologica nazionale e finito invece al centro di una gigantesca ondata di ironia.
Per chi segue da vicino il mondo dell’intelligenza artificiale, la vicenda è interessante ben oltre i meme. Anzi, forse proprio la pioggia di battute racconta qualcosa di molto più profondo del semplice fallimento di un chatbot. Racconta quanto oggi il pubblico abbia imparato a confrontare qualsiasi nuova AI con giganti come ChatGPT, Gemini o Claude, dimenticando che quei sistemi rappresentano anni di ricerca, miliardi di dollari investiti e infrastrutture informatiche che pochi governi al mondo possono permettersi.
EMMA-5 è arrivata sulla scena promettendo qualcosa che molti appassionati italiani desiderano da tempo: dimostrare che anche il nostro Paese può costruire modelli linguistici proprietari, addestrati nella nostra lingua e pensati per il tessuto produttivo nazionale. Un obiettivo che, almeno sulla carta, appare tutt’altro che banale. Da anni infatti si parla di sovranità digitale europea, della necessità di non dipendere esclusivamente dalle grandi aziende statunitensi o cinesi e della possibilità di sviluppare tecnologie strategiche direttamente sul territorio europeo.
Il problema è che Internet non aspetta.
Nel giro di pochissimi giorni, X, Reddit e numerose community dedicate alla tecnologia si sono riempite di conversazioni surreali con EMMA. Domande elementari ricevevano risposte palesemente errate, quesiti di logica producevano risultati improbabili e alcune richieste provocatorie finivano con suggerimenti decisamente discutibili. Da quel momento la rete ha fatto quello che sa fare meglio: trasformare un esperimento tecnico in un fenomeno virale.
La velocità con cui gli screenshot hanno iniziato a circolare ricorda moltissimo quello che era successo anni fa con le prime versioni pubbliche di ChatGPT, con Bing AI, con Grok e perfino con Gemini. Cambia il protagonista, ma il copione rimane sorprendentemente simile. Gli utenti non cercano di capire quanto un modello sia utile nella quotidianità; cercano il bug, l’errore, l’assurdità che possa trasformarsi in un meme da condividere.
Naturalmente, nel caso di EMMA-5, gli errori non sono stati pochi.
Tra le conversazioni più commentate figurano risposte che affermavano tranquillamente che i cani potessero volare oppure che suggerivano comportamenti evidentemente pericolosi senza riconoscere il contesto della domanda. Per un’intelligenza artificiale moderna questi sono errori pesanti, soprattutto perché ormai il pubblico si aspetta sistemi capaci almeno di rifiutare richieste problematiche o di riconoscere domande volutamente provocatorie.
Dietro questa situazione, però, si nasconde una questione molto più tecnica di quanto sembri leggendo semplicemente i meme.
EMMA-5 non nasce infatti per competere direttamente con ChatGPT o Claude. La stessa Egomnia lo ha sempre presentato come un progetto sperimentale, un laboratorio tecnologico destinato a crescere progressivamente. Anche il portale ufficiale specifica chiaramente che il modello non è pensato per utilizzi professionali in ambito medico, finanziario o legale, invitando gli utenti a considerarlo una piattaforma di ricerca più che un assistente universale.
Molti screenshot virali ignorano completamente questo contesto.
Dal punto di vista tecnico, EMMA-5 è un modello decisamente compatto. Si parla di circa 550 milioni di parametri, una cifra che oggi colloca il progetto nella categoria dei piccoli language model. Per avere un termine di paragone, buona parte dei modelli open source moderni parte già da diversi miliardi di parametri, mentre i sistemi di frontiera utilizzati dai principali player internazionali sono enormemente più grandi e vengono addestrati utilizzando dataset di dimensioni praticamente irraggiungibili per una startup italiana.
Anche la finestra di contesto si ferma a 2.048 token, un limite che rende molto più difficile gestire conversazioni articolate o documenti lunghi. Significa che il modello ha meno memoria temporanea durante la conversazione e quindi una capacità inferiore di mantenere coerenza nel dialogo.
L’architettura scelta dagli sviluppatori segue comunque standard moderni. EMMA utilizza una struttura transformer decoder-only, integra tecnologie come Grouped Query Attention, RoPE, RMSNorm e SwiGLU, mentre il tokenizzatore SentencePiece da 50.000 token consente una gestione piuttosto efficiente della lingua italiana. Anche l’inferenza tramite ONNX Runtime permette l’esecuzione locale senza dipendere necessariamente da server remoti, un dettaglio tutt’altro che trascurabile per chi guarda con interesse alla privacy e alla sovranità dei dati.
Insomma, dal punto di vista ingegneristico non siamo davanti a un progetto improvvisato.
Il vero limite sembra invece risiedere soprattutto nella fase di addestramento.
Le grandi AI moderne non imparano semplicemente leggendo enormi quantità di testo. Dopo il classico Supervised Fine-Tuning entrano infatti in gioco fasi estremamente sofisticate di allineamento attraverso preferenze umane, reinforcement learning e sistemi di ottimizzazione che insegnano al modello non soltanto cosa rispondere, ma soprattutto cosa evitare di dire.
Sono proprio queste tecniche a rendere ChatGPT, Claude o Gemini molto più resistenti ai prompt malevoli, alle richieste assurde e ai tentativi di manipolazione.
Matteo Achilli, fondatore di Egomnia, è intervenuto direttamente sui social per chiarire diversi aspetti della vicenda. Ha spiegato che gli utenti stavano stressando un modello ancora limitato, progettato con pochi gigabyte di dati e con risorse molto inferiori rispetto ai concorrenti internazionali. Ha inoltre ricordato che proprio durante l’esplosione mediatica era già iniziata la transizione verso EMMA-6, una versione destinata ad arrivare a circa 1,55 miliardi di parametri e ad adottare tecniche di allineamento decisamente più evolute.
Secondo Achilli, le migliaia di conversazioni raccolte durante questi giorni rappresentano materiale prezioso per migliorare le versioni successive del modello.
Molti sviluppatori, pur criticando la maturità attuale del progetto, riconoscono che questa è una pratica comune. Ogni chatbot pubblico viene inevitabilmente utilizzato come gigantesco banco di prova collettivo, dove milioni di prompt aiutano a individuare punti deboli che nei test interni non emergerebbero mai.
Naturalmente il dibattito non riguarda soltanto la tecnologia.
Il nome di Matteo Achilli continua infatti a dividere l’opinione pubblica. Fondatore di Egomnia nel 2012 durante gli anni universitari alla Bocconi, venne rapidamente ribattezzato dalla BBC “l’Italian Mark Zuckerberg”. La sua storia ispirò anche il film The Startup, contribuendo a costruire un’immagine da giovane imprenditore visionario.
Negli anni successivi, però, diverse inchieste giornalistiche hanno sollevato dubbi sulla comunicazione relativa ai risultati aziendali e ad alcune collaborazioni dichiarate. Achilli ha sempre respinto le accuse, sostenendo che molte ricostruzioni fossero inesatte o frutto di interpretazioni scorrette, ma è inevitabile che questo passato influenzi ancora oggi il modo in cui parte del pubblico osserva qualsiasi nuovo progetto firmato Egomnia.
Probabilmente è anche questo uno dei motivi per cui EMMA-5 è stata giudicata con particolare severità.
Una riflessione interessante riguarda poi il concetto stesso di sovranità tecnologica italiana. L’idea di costruire modelli linguistici nazionali non è affatto sbagliata, anzi. Università, centri di ricerca e aziende europee stanno lavorando proprio in questa direzione. Pensiamo a Minerva della Sapienza, a Modello Italia sviluppato da iGenius oppure alle iniziative europee dedicate agli LLM aperti e trasparenti.
La differenza, però, sta nella scala del progetto.
Costruire un chatbot competitivo oggi significa investire enormi quantità di denaro, disporre di GPU costosissime, dataset giganteschi, infrastrutture cloud avanzate e team multidisciplinari che lavorano continuamente su sicurezza, allineamento e qualità delle risposte. Non basta pubblicare un modello per poter competere con realtà che investono miliardi ogni anno.
Forse il vero errore non è stato tecnico ma comunicativo.
Se presenti un progetto parlando di indipendenza tecnologica, molti utenti immaginano automaticamente un rivale diretto di ChatGPT. Se poi scoprono un chatbot ancora acerbo, la delusione diventa inevitabilmente materiale perfetto per meme, battute e viralità.
Internet funziona così. Non concede molto tempo alle sfumature.
Alla fine, però, tutta questa storia lascia anche un insegnamento interessante per chi segue l’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Ogni innovazione passa inevitabilmente attraverso versioni imperfette. Anche ChatGPT, oggi considerato uno standard del settore, nei primi mesi produceva errori clamorosi, allucinazioni frequenti e risposte completamente inventate. La differenza è che OpenAI aveva già alle spalle una potenza economica e tecnologica difficile persino da immaginare per la maggior parte delle aziende europee.
EMMA-5 resterà probabilmente nella memoria collettiva come “l’AI dei meme”. Ma sarebbe riduttivo fermarsi soltanto alle risate. La vera domanda riguarda il futuro: quanto tempo, quante risorse e quanta pazienza servono davvero per costruire un’intelligenza artificiale italiana capace di competere sul piano internazionale? Forse il problema non è aver mostrato troppo presto un prototipo ancora acerbo, ma aver acceso aspettative enormi attorno a un esperimento che aveva ancora molta strada davanti. E voi come la vedete? Il progetto EMMA merita il tempo necessario per evolversi oppure pensate che sarebbe stato meglio aspettare una versione più matura prima di renderla pubblica? La discussione, probabilmente, è appena cominciata.




