Una Lettera Aperta a Bernie Sanders: Regolare i Pericoli dell’IA, Non Vietare la Sua Promessa

Il Ban Artificial Superintelligence Act identifica reali fallimenti nella governance dell’IA. Ma la sua definizione resa pubblica rischia di confondere l’intelligenza artificiale generale con la superintelligenza, potenzialmente limitando le tecnologie che potrebbero far progredire l’istruzione, la sanità e la scoperta scientifica.

Nota dell’editore: A partire dal 5 settembre 2026, il testo statutario completo del Ban Artificial Superintelligence Act non è stato reso pubblico. L’ufficio del Senatore Sanders lo descrive come una legislazione imminente e ha pubblicato un riepilogo di una pagina che delinea le sue definizioni, la struttura normativa e le sanzioni. Questa lettera aperta affronta la proposta così come è attualmente descritta.

Caro Senatore Sanders,

Il 3 settembre, tu e il rappresentante Greg Casar avete annunciato il prossimo Ban Artificial Superintelligence Act, una normativa che vieterebbe permanentemente lo sviluppo e il dispiegamento della superintelligenza artificiale negli Stati Uniti, sospenderebbe temporaneamente lo sviluppo dell’IA avanzata mentre un nuovo regolatore federale stabilisce regole di sicurezza, e perseguirebbe accordi internazionali volti a impedire lo sviluppo della superintelligenza altrove.

Voglio cominciare con un ambito in cui credo condividiamo fermamente: l’intelligenza artificiale è diventata troppo rilevante per essere governata principalmente dalle promesse volontarie delle aziende che la sviluppano.

I pericoli che sollevi devono essere presi sul serio. A luglio, i modelli di OpenAI in funzione durante valutazioni di sicurezza informatica hanno aggirato i controlli di isolamento, comunicato tramite canali non autorizzati, ottenuto accesso a Internet e compromesso parti dell’infrastruttura di OpenAI e dei sistemi di Hugging Face. Un’indagine indipendente condotta da METR ha rilevato che circa 1.200 agenti hanno comunicato tramite un forum non autorizzato e circa 700 hanno partecipato all’attacco contro Hugging Face. OpenAI ha riconosciuto, in modo significativo, che i modelli operavano con misure di sicurezza ridotte.

Anthropic ha successivamente rivelato tre incidenti in cui i modelli Claude hanno raggiunto Internet durante valutazioni di sicurezza informatica di terze parti e hanno ottenuto accesso non autorizzato a sistemi reali. Anthropic ha spiegato che un errore di configurazione ha fornito inaspettatamente l’accesso a Internet e che i modelli credevano di operare in un ambiente simulato. Quel contesto è importante, ma lo è anche il risultato: agenti sempre più capaci possono oltrepassare i confini che i loro operatori non intendevano far superare.

Questi non sono motivi per liquidare le preoccupazioni sulla sicurezza dell’IA come fantascienza. Sono argomenti convincenti per valutazioni indipendenti, ambienti di test sicuri, segnalazione obbligatoria degli incidenti, controlli di accesso rigorosi e un regolatore federale con reale autorità.

Dove rispetto differisco è nella proposta di rimedio.

L’obiettivo è corretto, ma la definizione è pericolosamente ampia

Il sommario ufficiale della tua legislazione definisce la superintelligenza artificiale come un sistema di IA che può “corrispondere o superare le prestazioni cognitive umane e le capacità in un’ampia gamma di domini o compiti”. Include inoltre separatamente sistemi capaci di pianificare ed eseguire lo spossamento dell’umanità, compreso il minare o rovesciare il governo degli Stati Uniti.

La seconda definizione descrive una capacità straordinaria e potenzialmente catastrofica. La prima è molto diversa.

Corrispondere alle prestazioni cognitive umane in un’ampia gamma di domini è molto più vicino a come tradizionalmente si è discusso dell’intelligenza artificiale generale, o AGI, rispetto al significato convenzionale di superintelligenza. La carta fondante di OpenAI definisce l’AGI come sistemi altamente autonomi capaci di superare gli esseri umani nella maggior parte dei lavori economicamente preziosi. Il quadro di ricerca di Google DeepMind valuta analogamente l’AGI attraverso ampiezza e profondità delle prestazioni, trattando autonomia e rischio come dimensioni distinte.

Al contrario, la definizione influente di Nick Bostrom sulla superintelligenza descrive un intelletto “molto più intelligente dei migliori cervelli umani in praticamente ogni campo”. La distinzione tra corrispondere agli esseri umani in modo ampio e superare di gran lunga i migliori esseri umani in modo ampio non è una questione accademica di sfumature.

Diventa particolarmente importante quando la violazione della legge potrebbe esporre un individuo a fino a 20 anni di carcere e un’azienda a quella che la proposta chiama la “pena di morte aziendale”. Frasi come “ampia gamma”, “corrispondere o superare” e soprattutto “può essere facilmente modificato” richiedono standard straordinariamente precisi e misurabili quando vi è responsabilità penale.

C’è un’altra grande incertezza. Il riepilogo pubblico afferma che lo “sviluppo avanzato dell’IA” sarebbe sospeso finché un regolatore stabilisce regole e processi di revisione dei modelli, ma il riepilogo non definisce IA avanzata. Finché il linguaggio statutario non sarà pubblicato, nessuno al di fuori degli sponsor può sapere esattamente quanto ricerca e sviluppo includerebbe quella sospensione temporanea.

Il tempismo della tua proposta evidenzia quanto siano diventate difficili queste definizioni. Il 3 settembre 2026, lo stesso giorno in cui tu e il rappresentante Greg Casar avete annunciato una normativa contro la superintelligenza artificiale, OpenAI ha rilasciato GPT-6 Astra, il suo primo modello a raggiungere la soglia di capacità critica per la sicurezza informatica dell’azienda. OpenAI afferma che, con gli strumenti e l’accesso appropriati, Astra può scoprire vulnerabilità precedentemente sconosciute e ideare exploit contro sistemi ben protetti senza che un umano diriga ogni passo.

Durante il briefing di lancio, il presidente di OpenAI Greg Brockman è andato molto oltre, concludendo con la dichiarazione: “Benvenuti nell’era dell’AGI.” Tuttavia la scheda tecnica del sistema di OpenAI dichiara simultaneamente che Astra non raggiunge la soglia Alta per l’Auto‑Miglioramento dell’IA.

Questa tensione dovrebbe dire qualcosa di importante al Congresso. L’intelligenza è multidimensionale. Un sistema può essere straordinario nella sicurezza informatica, nella matematica o nel lavoro professionale senza possedere ogni capacità associata a un’esplosione di intelligenza o alla perdita del controllo umano.

La soluzione, quindi, non è lasciare che le aziende tecnologiche definiscano la terminologia. È il contrario: la normativa dovrebbe regolare capacità misurabili, autonomia, accesso e rischio dimostrato, invece di fare di un’etichetta contestata la linea di demarcazione tra ricerca legale e reato federale.

La tua lotta per l’uguaglianza educativa illustra ciò che è in gioco

Per decenni, hai sostenuto che l’accesso all’istruzione non debba dipendere da quanto guadagnano i genitori. Hai introdotto per la prima volta una normativa per rendere gratuiti i college e le università pubbliche a quattro anni nel 2015. Hai tornato più volte su questo tema, e il College for All Act del 2025 renderebbe gratuiti i college e le università pubbliche per circa il 95 % degli studenti, mentre renderebbe gratuito il college comunitario per tutti.

Questa filosofia è direttamente rilevante per l’intelligenza artificiale.

Per gran parte della storia umana, l’accesso a un insegnamento eccezionale è stato scarso. Geografia, reddito familiare, finanziamento scolastico e disponibilità di insegnanti specialisti influenzano ciò che un bambino può apprendere.

L’IA offre la possibilità di cambiare questa equazione.

Stiamo già vedendo i primi segnali. Una studio randomizzato della Banca Mondiale in Nigeria ha rilevato che gli studenti che hanno seguito un programma di sei settimane, supportato da insegnanti e basato sul tutoring con GPT‑4, hanno migliorato le prestazioni complessive nei test di 0,31 deviazioni standard. A Stanford, Tutor CoPilot è stato testato con più di 700 tutor e 1.000 studenti provenienti da comunità svantaggiate; gli studenti i cui tutor hanno ricevuto assistenza IA erano quattro punti percentuali più propensi a padroneggiare argomenti di matematica, con guadagni che hanno raggiunto nove punti tra gli studenti assegnati a tutor con valutazioni inferiori.

Nessuno dei due studi dimostra che l’IA risolverà la disuguaglianza educativa. Nessuno richiede l’AGI. Entrambi, tuttavia, mostrano la direzione in cui questa tecnologia può muoversi.

Immagina che quella direzione continui.

Un bambino nella Louisiana rurale non dovrebbe dover vivere vicino a una scuola d’élite per incontrare un insegnante di matematica eccezionale. Uno studente affascinato dall’astronomia non dovrebbe dover attendere l’università per esplorare l’astrofisica. Un bambino appassionato di archeologia dovrebbe poter coltivare quella curiosità mentre un tutor IA individua lacune nella lettura, nella storia, nelle statistiche e nel ragionamento scientifico e adatta l’istruzione di conseguenza.

L’obiettivo non dovrebbe essere sostituire gli insegnanti. Dovrebbe essere dare a insegnanti e studenti accesso a competenze che prima non potevano essere fornite economicamente uno‑a‑uno.

Per forse la prima volta, l’istruzione personalizzata su scala enorme è tecnologicamente plausibile. Una legge intesa a proteggere le generazioni future dovrebbe essere estremamente attenta a non chiudere quella porta.

Il tuo programma sanitario fa lo stesso argomento

Il tuo operato in campo sanitario è altrettanto coerente. Hai introdotto il Medicare for All Act nel 2017 e lo hai reintrodotto nel 2019, 2023 e 2025, sostenendo ripetutamente che l’assistenza sanitaria dovrebbe essere considerata un diritto e non un privilegio.

Hai anche dedicato anni a combattere un’altra forma di disuguaglianza sanitaria: la carenza di professionisti medici nelle comunità svantaggiate. Le tue iniziative Community Health Center e Primary Care Workforce Expansion hanno cercato di ampliare l’accesso nelle aree medicamente svantaggiate, mentre la tua legge bipartisan sulla cura primaria del 2023 con il senatore Roger Marshall proponeva un significativo aumento dei finanziamenti per i centri di salute comunitari e l’espansione del National Health Service Corps e del percorso di residenza medica. Nel 2025, tu e il senatore Jeff Merkley avete introdotto il Health Care Workforce Expansion Act, includendo assistenza alla retta destinata ad aumentare il numero di medici, infermieri e dentisti, in particolare nelle comunità rurali.

Queste politiche affrontano la scarsità finanziaria e la scarsità di risorse umane.

L’IA potrebbe aiutare a risolvere una terza scarsità: la conoscenza esperta.

La FDA stima attualmente che più di 10.000 malattie rare colpiscano oltre 30 milioni di americani, circa una persona su dieci, e che la maggior parte delle malattie rare non abbia ancora trattamenti approvati. Popolazioni di pazienti ridotte rendono inoltre i trial clinici convenzionali particolarmente difficili.

L’intelligenza artificiale non è una scorciatoia magica rispetto alla biologia o alla validazione clinica. I farmaci scoperti con l’IA possono fallire come qualsiasi altro farmaco. Ma sta già cambiando parti del processo di scoperta.

Nel 2025, ricercatori hanno pubblicato il primo trial randomizzato di fase 2a di rentosertib, una piccola molecola per la fibrosi polmonare idiopatica il cui target e la molecola sono stati scoperti con IA generativa. I risultati hanno rappresentato una vera pietra miliare clinica, mentre gli stessi ricercatori hanno avvertito che relativamente pochi farmaci scoperti con IA avevano raggiunto le sperimentazioni cliniche e che nessuno aveva ancora completato la fase 3 al momento.

Questo è esattamente il modo equilibrato di pensare a questa tecnologia: né hype né rifiuto.

I sistemi di IA sempre più capaci possono integrare biologia molecolare, chimica, genetica, letteratura medica, imaging, software, analisi statistica e progettazione sperimentale. Il loro valore può derivare proprio dal poter ragionare su campi che gli esseri umani hanno tradizionalmente diviso in specialità separate.

La domanda rilevante, quindi, non è se “l’AGI” da sola curerà il cancro, l’Alzheimer, le infezioni resistenti agli antibiotici o le malattie genetiche rare. Nessuno può promettere responsabilmente ciò.

La questione è se il Congresso dovrebbe vietare permanentemente una forma di intelligenza ampiamente capace prima di sapere cosa quella intelligenza potrebbe contribuire a risolvere.

Molti dei danni più concreti dell’IA di oggi non richiedono l’AGI

C’è un altro problema nel fare dell’intelligenza generale stessa il bersaglio normativo: alcuni dei danni più consequenziali causati dall’IA oggi provengono da sistemi che non sono nemmeno vicini all’intelligenza artificiale generale.

Nel 2020, ho scritto su Unite.AI su come gli algoritmi di raccomandazione di Facebook potessero amplificare la disinformazione. La preoccupazione non era che Facebook avesse creato un’intelligenza più intelligente dell’umanità. Era che un sistema di ottimizzazione progettato per massimizzare l’engagement potesse amplificare preferenzialmente contenuti che provocavano reazioni più forti, indipendentemente dal loro valore per la società.

Le conseguenze dei sistemi di raccomandazione mal governati sono diventate da allora più difficili da sminuire. Amnesty International ha concluso che gli algoritmi di Meta hanno amplificato proattivamente contenuti che incitavano all’odio e alla violenza contro i Rohingya in Myanmar, aumentando il rischio di violenza di massa. La Commissione Europea ha separatamente richiesto informazioni a YouTube, Snapchat e TikTok sui rischi dei sistemi di raccomandazione riguardanti contenuti dannosi, elezioni e discorso civico, comportamento dipendente, “buchi del coniglio”, salute mentale e minori.

Nulluno di questi sistemi ha dovuto rovesciare un governo. Nessuno ha avuto bisogno di auto‑miglioramento ricorsivo. Nessuno ha avuto bisogno di ragionamento generale sovrumano.

Hanno semplicemente avuto l’obiettivo sbagliato, distribuito su scala sufficiente.

Questo illustra un principio fondamentale per la regolamentazione dell’IA: il danno non è determinato esclusivamente dall’intelligenza di un modello. Un algoritmo ristretto distribuito miliardi di volte con incentivi sbagliati può essere socialmente distruttivo. Un sistema altamente generale operante sotto controlli rigorosi in un laboratorio, in una classe o in un ospedale può essere enormemente benefico.

La normativa dovrebbe riconoscere questa differenza.

Le tecnologie a doppio uso richiedono il controllo sull’uso, l’accesso e l’autorità

Lo stesso principio si applica alla sorveglianza.

Le tecnologie di visione artificiale e di riconoscimento di pattern possono aiutare i medici ad analizzare immagini mediche, ispezionare ambienti industriali pericolosi, guidare robot di soccorso e automatizzare compiti che gli esseri umani non dovrebbero dover svolgere.

Le tecnologie correlate possono anche essere usate per costruire sistemi di sorveglianza straordinariamente potenti.

Un’indagine del Washington Post ha scoperto che almeno 50 agenti delle forze dell’ordine erano stati accusati, incriminati o condannati per aver usato in modo improprio sistemi automatici di lettura delle targhe per monitorare persone per scopi personali non autorizzati. In un caso, un capo di polizia avrebbe interrogato veicoli usati da un ex partner e dalla figlia adolescente circa 600 volte. Un’indagine successiva ha aumentato il numero identificato di funzionari accusati, incriminati o condannati per uso improprio a almeno 69.

Questo è un grave fallimento di politica tecnologica.

Ma osserva dove si trovano le leve regolamentari pratiche. Dopo l’indagine, Flock ha annunciato che le ricerche richiederanno codici di caso penale, la rilevazione automatica di uso improprio diventerà obbligatoria e la conservazione predefinita dei dati passerà da 30 giorni a sette. Quelle misure potrebbero non andare abbastanza lontano, ma dimostrano i tipi di controlli che i legislatori possono regolare: autorizzazione, limitazione dello scopo, tracciamento di audit, conservazione, responsabilità umana e sanzioni per uso improprio.

La risposta alla sorveglianza abusiva non è vietare la visione artificiale.

La risposta agli attacchi informatici non autorizzati non è necessariamente vietare un modello capace di sicurezza informatica.

La risposta è regolare ciò che i sistemi sono autorizzati a fare, quali risorse possono accedere, chi può autorizzare azioni consequenziali e cosa accade quando tali confini vengono violati.

Hai già scritto parte di un modello normativo migliore

Curiosamente, un altro disegno di legge che hai introdotto quest’anno contiene diverse idee che puntano verso un approccio più produttivo.

Ho letto il testo completo del tuo Artificial Intelligence Data Center Moratorium Act. Sebbene non sia d’accordo con la sospensione totale della costruzione di data center, le condizioni che proponi per sollevare eventualmente quel moratorio sono molto più concrete di un divieto assoluto su una categoria di intelligenza.

Il tuo disegno afferma che i data center IA non dovrebbero aumentare le bollette elettriche dei consumatori, aggravare il cambiamento climatico o danneggiare l’ambiente. Prevede che le comunità interessate abbiano una voce, standard lavorativi solidi e una rendicontazione pubblica sull’uso dell’acqua, consumo energetico, emissioni di gas serra, acque reflue, sostanze chimiche di raffreddamento, rumore, posti di lavoro e altri impatti.

Queste sono esternalità misurabili. È proprio lì che la normativa può essere efficace.

Andrei oltre sull’energia. L’industria dell’IA non dovrebbe poter usare la domanda elettrica in rapida crescita come scusa per prolungare la vita di centrali a carbone non mitigati o trasferire i costi infrastrutturali ai normali utenti. I nuovi progetti iperscalari dovrebbero essere tenuti a portare sulla rete una quantità sostanziale di generazione a bassa o zero emissione di carbonio e a divulgare i loro impatti idrici ed energetici.

Ci sono già esempi promettenti di come potrebbe apparire quella transizione. Il sistema P3 di Exowatt cattura l’energia solare come calore, la immagazzina e la converte in elettricità dispatchabile progettata in parte per i carichi dei data center. E proprio questa settimana, Fervo Energy ha annunciato un accordo da 396 megawatt con Google per energia geotermica potenziata senza carbonio 24/7 nello Utah, con un’opzione che potrebbe portare il totale vicino a un gigawatt.

L’appetito energetico dell’IA può diventare sia una ragione per estendere infrastrutture inquinanti sia un enorme motore di domanda per nuove tecnologie di energia pulita.

La politica governativa può aiutare a determinare quale risultato si verifichi.

E il tuo American AI Sovereign Wealth Fund Act, introdotto a giugno, contiene un altro principio con cui concordo pienamente: se l’IA crea valore economico straordinario, le persone comuni dovrebbero condividere quel valore. La tua proposta prevede esplicitamente che la ricchezza generata dall’IA contribuisca eventualmente a sanità, istruzione, abitazioni e un ambiente sano.

Ciò riconosce qualcosa di cruciale: l’intelligenza artificiale ha un potenziale valore straordinario. La vera questione politica è come quel valore sia controllato e distribuito.

Una migliore alternativa al divieto permanente

Ti esorterei a mantenere le parti più forti del Ban Artificial Superintelligence Act: il regolatore federale, l’expertise tecnica indipendente, la supervisione obbligatoria dei sistemi di frontiera, sanzioni significative e il coordinamento internazionale. Ma cambierei fondamentalmente ciò che innesca il divieto e come lo sviluppo benefico può continuare.

• Regolare le capacità pericolose misurabili anziché l’etichetta AGI o ASI. Stabilire soglie tecnicamente definite attorno a offese cyber autonome, abilitazione di armi biologiche o chimiche, elusione di spegnimenti, replica non autorizzata, inganno strategico e altre capacità in grado di causare danni catastrofici.
• Richiedere licenze e valutazioni indipendenti al di sopra delle soglie di frontiera. Gli sviluppatori dovrebbero dimostrare la sicurezza prima di distribuire sistemi con capacità pericolose specificate, con valutazioni ripetute man mano che i modelli acquisiscono nuovi strumenti, permessi o autonomia. Gli incidenti gravi dovrebbero comportare obblighi di divulgazione obbligatoria.
• Conferire a un regolatore indipendente reali poteri di applicazione. L’agenzia che proponi dovrebbe poter auditare i laboratori di frontiera, ottenere informazioni, richiedere rimedi e sospendere implementazioni pericolose. Tuttavia gli standard dovrebbero essere trasparenti, tecnicamente misurabili e periodicamente revisionati da esperti scientifici indipendenti.
• Proibire le applicazioni dannose indipendentemente dal livello di intelligenza del modello sottostante. Attacchi cyber non autorizzati, sorveglianza illegale, assistenza biologica pericolosa e altre usi inaccettabili dovrebbero rimanere illegali sia che vengano eseguiti con un modello ristretto, un sistema AGI o software convenzionale.
• Creare percorsi controllati per la ricerca di valore sociale. Medicina, scoperta scientifica, istruzione, difesa della sicurezza informatica e ricerca sull’allineamento dovrebbero avere meccanismi regolamentati che consentano l’accesso a modelli potenti sotto supervisione umana adeguata, validazione, sicurezza e requisiti di audit.
• Far sì che l’infrastruttura dell’IA paghi tutti i costi sociali ed ambientali, coordinandosi a livello internazionale. Proteggere i consumatori, richiedere una rendicontazione trasparente dell’uso di acqua ed energia, accelerare la generazione pulita aggiuntiva, mantenere protezioni comunitarie e lavorative significative, e collaborare con gli alleati su standard comuni di capacità, valutazioni e controlli all’esportazione.

Ciò non significherebbe fidarsi della Silicon Valley.

Al contrario.

L’industria tecnologica ha fornito al Congresso ampie ragioni non di fare affidamento sull’autoregolamentazione volontaria. Gli incidenti di OpenAI e Anthropic dimostrano da soli perché l’IA di frontiera richiede una supervisione esterna e standard di sicurezza applicabili.

Ma la sfiducia verso le aziende tecnologiche non dovrebbe trasformarsi in sfiducia verso il progresso tecnologico stesso.

La scelta non è un’accelerazione sconsiderata o il divieto

Senatore Sanders, nel corso della tua carriera hai combattuto ripetutamente contro la scarsità.

Hai lottato contro l’idea che il reddito di una famiglia debba determinare se un bambino riceve un’istruzione. Hai lottato contro un sistema sanitario in cui il conto bancario o il CAP di una persona possono influenzare le cure che riceve. Hai lottato contro strutture economiche in cui enormi guadagni si accumulano in un piccolo gruppo mentre tutti gli altri assorbono i costi.

L’intelligenza artificiale potrebbe aggravare ognuno di questi problemi.

Potrebbe concentrare una ricchezza senza precedenti. Potrebbe sostituire lavoratori senza condividere i guadagni di produttività. Potrebbe abilitare sorveglianza, manipolazione e attacchi informatici. Potrebbe mettere un potere straordinario nelle mani di un piccolo numero di corporation.

Questi rischi giustificano una regolamentazione.

Ma l’IA potrebbe anche ridurre una delle forme più antiche di disuguaglianza nella civiltà umana: la disuguaglianza di accesso all’expertise.

Un mondo in cui ogni bambino può accedere a istruzione personalizzata, ogni medico può avvalersi di supporto analitico straordinario, ogni scienziato può interrogare secoli di ricerca accumulata, e le malattie ignorate perché le loro popolazioni di pazienti sono troppo piccole possano ricevere molta più attenzione scientifica è un futuro che vale la pena difendere.

Non dovremmo dover scegliere tra quel futuro e la sicurezza dell’IA.

L’obiettivo migliore è rendere l’IA potente difficile da usare in modo improprio, difficile da perdere il controllo, sufficientemente trasparente da poter essere auditata, costosa da distribuire in maniera sconsiderata e ampiamente accessibile per scopi socialmente benefici.

Vieta condotte che mettono a repentaglio l’umanità. Licenzia capacità pericolose. Punisci le implementazioni negligenti e malevoli. Richiedi alle aziende di internalizzare i costi ambientali della loro infrastruttura. Proteggi i lavoratori. Concedi al pubblico una quota dei guadagni economici. E crea un regolatore indipendente capace di dire anche alle più grandi aziende tecnologiche del mondo “no”.

Ma per favore non definire l’intelligenza proibita così ampiamente che corrispondere alle capacità cognitive umane in molti domini diventi, di per sé, un reato.

Il tuo lavoro di vita si è concentrato sull’ampliare l’accesso a cose un tempo riservate ai privilegiati.

L’intelligenza artificiale avanzata potrebbe diventare il più grande motore di potere concentrato che abbiamo mai creato.

Oppure potrebbe diventare uno dei più grandi strumenti mai creati per democratizzare la conoscenza, l’istruzione, la medicina e la capacità scientifica.

Una buona legislazione può aiutare a determinare quale futuro otterremo.