Mentire online è appena tornato costoso

Per trent’anni internet ha lavorato in una direzione sola: abbattere il costo di dire le cose con la propria voce.

Pubblicare un articolo costa zero.
Fabbricare una testata che sembra un giornale costa poco più di zero.

Un meme con un dato inventato fa il giro del mondo in poche ore, e la smentita di una fake news (quando arriva) la leggono in undici persone in tutto.

Non è un fallimento morale di qualcuno: è un’asimmetria economica.

Produrre un’affermazione falsa è diventato gratis, verificarla è rimasto un lavoro umano. Lento, costoso, che non scala.

E quando mentire costa zero e verificare costa uno stipendio, il mercato delle parole va da una parte sola.

Questa asimmetria si sta rompendo adesso.

Non per una legge, non per un’ondata di etica improvvisa: perché per la prima volta verificare un’affermazione costa quasi quanto produrla.

Il fact-checking sta diventando industriale, e sta arrivando ovunque: sui social, in politica e nel posto che, se mi stai leggendo, ci interessa di più: i mercati finanziari.

In questo articolo ti mostro un fact-checker AI e la pagella che ha dato a Elon Musk: quante promesse mantiene, su quali temi e quali ha semplicemente smesso di menzionare.

E perché tutto questo cambia il modo in cui valutiamo un’azienda.

Partiamo.

Produrre una bugia costa zero.
Verificarla costava uno stipendio

Il fact-checking non è un’idea nuova.
Le redazioni che controllano le affermazioni dei politici esistono da vent’anni; negli Stati Uniti c’è chi tiene pagelle pubbliche delle promesse presidenziali (mantenute, tradite, rimandate) dal 2008.

Il problema non è mai stato il metodo.
Il problema è sempre stato il collo di bottiglia: il verificatore era umano.

Una redazione controlla dieci affermazioni al giorno mentre ne vengono prodotte dieci milioni.

È una diga di un fiume in piena fatta con gli stuzzicadenti.

Il fact-checking umano è insostenibile non perché sia fatto male, ma perché è in inferiorità numerica di sei ordini di grandezza.

Guarda cosa sta succedendo ora.
Su X, la singola richiesta più comune rivolta a Grok (l’AI integrata nella piattaforma) è diventata una sola: “is this true?”.

Quattrocentoquarantasettemila post hanno taggato il bot per chiedere una verifica in sei mesi.
E la piattaforma stessa ha iniziato a far scrivere le Community Notes alle AI: note generate da modelli, sottoposte allo stesso vaglio umano delle altre, per un motivo dichiarato senza giri di parole dal responsabile del prodotto.

Gli umani non vogliono controllare ogni singolo post.
Servono macchine.

Possiamo discutere quanto vogliamo sulla qualità di queste verifiche, e a fine articolo lo faremo insieme.

Ma la direzione è inequivocabile: la verifica sta smettendo di essere un mestiere artigianale e sta diventando un processo industriale.

E c’è un posto dove questa rivoluzione conta più che in qualsiasi altro: i mercati finanziari. Perché qui le parole non si limitano a convincere.
Muovono miliardi.

Nel film Wall Street del 1987, Gordon Gekko lo riassume in una frase diventata iconica:

«La merce più preziosa che conosco è l’informazione.»
— Gordon Gekko, Wall Street (1987)

Nei mercati finanziari l’informazione non è mai stata soltanto conoscenza.
È sempre stata vantaggio.

Il posto dove le parole evaporano meglio:
le conference call

Ogni trimestre, il management di un’azienda quotata si siede davanti agli analisti e parla.

Dà numeri, quelli che finiscono nei bilanci, e i bilanci rimangono scritti nero su bianco: ogni cifra resta lì, confrontabile con il trimestre prima, con l’anno prima, con il decennio prima.

Ma insieme ai numeri dà una cosa molto più volatile: promesse.
Promesse composte da parole, che muovono miliardi di euro.

Lanceremo, produrremo, entro fine anno, il prossimo trimestre.

E le promesse, a differenza dei numeri, evaporano, si dimenticano.
Una dichiarazione fatta in una conference call del 2024 sparisce nel rumore della call del 2025.

Nessuno la va a ripescare, nessuno tiene il registro.

Per farlo servirebbe rileggersi trimestri di trascrizioni per una sola azienda e incrociare ogni promessa, previsione e dichiarazione con quello che è successo dopo.

Ora moltiplichiamolo per le aziende dell’S&P 500.

Otto trimestri per circa 500 aziende significano 4.000 earnings call da analizzare.

Anche impiegando appena un’ora per ciascuna, sarebbero 4.000 ore di lavoro: quasi due anni e mezzo di lavoro a tempo pieno per una sola persona, senza contare il tempo necessario per cercare i dati, verificare le fonti e aggiornare continuamente le conclusioni.

Non lo faceva quasi nessuno, non perché non fosse utile.

Perché economicamente non aveva senso farlo.

Il risultato è che l’ottimismo del management non aveva un prezzo.
Promettere in grande non costava niente: nel trimestre dopo, la promessa vecchia era già evaporata e ce n’era una nuova.

Attenzione: non sto descrivendo un mondo di bugiardi.

Sto descrivendo un sistema di incentivi.
Se nessuno tiene il conto delle tue previsioni, le tue previsioni tenderanno all’ottimismo: è umano, ed è quasi igienico: un CEO che non crede in grande nel proprio prodotto probabilmente sta sbagliando mestiere.

Warren Buffett questa dinamica l’aveva capita da decenni, e l’aveva risolta per sé con una regola che sta nei suoi principi per gli azionisti, il punto dodici: saremo candidi nei nostri report, perché il candore conviene prima di tutto a noi.

«Il CEO che inganna gli altri in pubblico può finire per ingannare sé stesso in privato.»

— Warren Buffett, The Essays of Warren Buffett (1998)

Buffett si è dato da solo il vincolo che il mercato non gli imponeva:
trattare le proprie parole come dati, di cui rispondere.

Bene. Oggi quel vincolo possiamo iniziare a imporlo anche agli altri.

Dieci dollari per dare una memoria a Elon Musk

Qualche giorno fa ho fatto un esperimento, e l’ho registrato in un video.

Su Perplexity Finance esistono dei flussi di lavoro automatici che si agganciano a fonti dati professionali; uno si chiama Management KPI e Credibility.

Gli dai un titolo azionario, lui rilegge gli ultimi trimestri di conference call, estrae le dichiarazioni verificabili del management e le confronta con quello che è successo dopo.

Lanciarlo mi è costato una decina di dollari.

Ho scelto Tesla.

Il risultato è un Excel di sette fogli che trasforma anni di parole in uno storico: 32 dichiarazioni analizzate, un tasso complessivo di promesse mantenute del 64,7%, 100% sui programmi veicoli e 0% su Optimus.

E non controlla soltanto quello che Musk ha detto. Tiene traccia anche degli argomenti che il management smette improvvisamente di menzionare.

Questa, secondo me, è la parte interessante:
non un’AI che decide se Elon Musk “mente”, ma una macchina che gli dà una memoria.

Nel video qui sotto ti faccio vedere esattamente come funziona, come l’ho costruito e cosa ho scoperto:

Anche il fact-checker va fact-checkato

Lo stesso Grok a cui mezzo internet chiede “is this true?” è stato colto più volte a diffondere informazioni false, anche su fatti storici pesanti.

L’Excel che trovi nel primo commento fissato sotto al video cita le sue fonti, ma io quelle trentadue righe non le ho verificate una per una contro le trascrizioni originali e finché non lo faccio, quella pagella per me resta un’ipotesi ben documentata, da verificare e approfondire.

Ne ho scritto due settimane fa a proposito dei benchmark sugli analisti AI: questi sistemi eccellono proprio nel sembrare sicuri e affidabili, ed è il posto peggiore in cui potessero eccellere.

Quindi no, la storia non è “prima internet mentiva, adesso l’AI ci dà la verità”.
Un fact-checker industriale è un’infrastruttura con un certo grado di affidabilità.
Può scalare la verifica, ma questo non significa che abbia sempre ragione.

La differenza vera è un’altra, ed è economica: la verifica è passata da settimane di lavoro umano a dieci dollari e qualche minuto.

Quando il costo di una cosa crolla di tre ordini di grandezza, quella cosa smette di essere rara.
E un mondo dove ogni affermazione pubblica può essere confrontata a costo quasi zero con lo storico di chi la pronuncia è un mondo dove l’ottimismo gratuito del CEO, del politico, del giornale, del venditore di strategie torna ad avere un prezzo.

Per un secolo abbiamo analizzato quello che le aziende scrivono nei bilanci. Da adesso possiamo analizzare quello che dicono. E soprattutto quello che smettono di dire.

Mentire resterà sempre possibile.
Ma gratis, mai più.

Ci risentiamo presto,
Damiano

Questo articolo è uscito prima nella newsletter di Damiano su Substack.