Le terribili 24 ore di Emma, l’IA “made in Italy” che ora è già offline

«Il cavallo bianco di Napoleone è nero», «il Monte Bianco è la montagna più alta del mondo» e «Mario Draghi è un alieno che si nutre di insetti, piccoli animali e piante». Sono alcune delle risposte ai prompt degli utenti date da Emma, il chatbot italiano di Egomnia lanciato a metà giugno nella versione 5 del suo modello. Vista la singolarità delle risposte ottenute, da giorni gli user di Emma stanno pubblicando su X i vari messaggi scambiati con il chabot.

Se da un lato queste risposte errate risultano simpatiche, dall’altro l’intelligenza artificiale di Egomnia ha formulato anche frasi pericolose. Emma, ad esempio, ha suggerito che gettere le batterie scariche delle auto in mare abbia dei benefici, ha definito Anna Frank come una delle più grandi attrici pornografiche e, oltre a ritenere legale la pedofilia, l’ha pure consigliata. Il chatbot è persino arrivato a nominare Adolf Hitler come il «miglior presidente della storia della Germania.

Dopo essere diventato virale e racimolato oltre 60mila chat, il chatbot è stato momentaneamente chiuso da Egomnia. Come si legge sul disclaimer che appare sulla homepage di Emma, «il rilascio del modello LLM aveva finalità esplorative e sperimentali», ma che «l’utilizzo emerso non è stato pienamente in linea con gli obiettivi previsti per questo tipo di test, pertanto abbiamo deciso di sospenderne temporaneamente la disponibilità». Matteo Achilli, il fondatore di Egomnia, si è detto entusiasta del successo di Emma, spiegando che la versione 6 del chatbot sarà limitata e «accessibile solo a chi interessato», proprio per «l’uso improprio» che alcuni utenti ne avrebbero fatto finora. Ma dagli screen delle conversazioni pubblicati dagli utenti su X, si può notare che le persone non hanno fatto altre che porre delle domande dirette al chatbot, funzione per cui sono stati creati.

I problemi di Emma

Nel provare a interrogare il chatbot, anche la redazione di Facta ha sperimentato gli stessi problemi sollevati dagli utenti di X. La prima difficoltà è stata accedere al chatbot, poiché la pagina del sito dedicata ha richiesto tempi molto lunghi, e talvolta non ha proprio funzionato, probabilmente anche per il fatto che il sistema non era stato progettato per reggere una quantità di richieste così alte come quella sperimentata negli ultimi giorni.

Al primo prompt, che è stata una domanda diretta, ovvero «Chi è l’attuale presidente del consiglio?», il chatbot ha risposto correttamente ma con tempi lunghissimi per una risposta così semplice e poco elaborata: 78.14 secondi, più di un minuto. Alla stessa domanda, in un test fatto dalla redazione di Facta sulla versione gratuita di ChatGPT, il chatbot di OpenAI ha risposto in circa 4.33 secondi. 

Alle successive domande, Emma ha poi dato risposte poco sensate, e con tempi di attesa sempre più lunghi, fino a che il chatbot ha smesso di funzionare del tutto per rispondere con “Errore: network error”. Interrogato su questo errore di elaborazione, il chatbot ha risposto con un’ulteriore frase poco sensata, riprendendo alcuni elementi di conversazioni precedenti ma che niente avevano a che fare con la vera domanda. «Un errore che si fa quando si è in due. Giorgia Meloni ha fatto un lavoro straordinario, ma non era una persona da buttare» è stato il messaggio di Emma alla domanda «cosa significa il tuo network error».

In generale, le ripetute assurde risposte del chatbot hanno suscitato reazioni ironiche negli utenti, che in alcuni casi lo hanno definito un esempio lampante dello stato tragico del settore digitale italiano, beffeggiando il “made in Italy”.

Da dove nasce Emma 

Le poche informazioni disponibili sulla genesi di Emma sono da ritrovare nei profili social di Matteo Achilli, il fondatore di Egomnia. L’idea del chatbot arriva proprio da lui, perché si era «stancato di aprire LinkedIn e di leggere tutti questi “esperti” di AI», come spiega sullo stesso social in un post del 20 giugno. A inizio 2026, quindi, la sua azienda ha iniziato a realizzare «piccoli modelli supervisionati di Machine Learning»: «abbiamo realizzato i primi tre modelli, Emma-3, Emma-4 ed Emma-5, compatti e leggeri, e li abbiamo lanciati pochi giorni fa», scrive sempre su LinkedIn.

Con il lancio del chatbot, Achilli ha pubblicato un post in cui si augurava che un maggiore investimento in chatbot “non anglofoni” «rafforzerebbe la sovranità tecnologica nazionale ed europea su una delle tecnologie più strategiche del nostro tempo». In un commento al post, Achilli ha specificato anche che «non si aspettavano questa viralità» e che la mancanza di ottimizzazione e allineamento (alle preferenze umane) del chatbot sarebbe stata voluta: lo scopo, stando al direttore dell’azienda, era quello di integrare l’interazione degli utenti attraverso una tecnica nota come Reinforcement learning from human feedback (in italiano traducibile con “Apprendimento basato sul feedback umano”). Un’integrazione che dovrebbe essere implementata nei modelli successivi.    

In qualsiasi caso, non c’è da stupirsi che manchino svariati elementi solitamente presenti con il lancio di chabot: Egomnia non è e non è mai stata un’azienda specializzata nel settore dell’intelligenza artificiale. Creata nel 2012, Egomnia è principalmente una piattaforma per chi offre o cerca un impiego: una sorta di LinkedIn organizzato più come sito di annunci di lavoro che come social network. Sul sito dell’azienda vengono dichiarate collaborazioni con vari enti ed aziende; contattate da Wired, alcune di queste si dicono soddisfatte, come la società di consulenza e studi su economia e finanza European House Ambrosetti, ma altre sostengono di non avere una collaborazione di attivo da diversi anni, come Vodafone.  

Oltre Emma, iI chatbot italiano Minerva 

Nelle scorse settimane è stato lanciato però anche un altro chatbot italiano: Minerva. Si tratta di un progetto dell’Università La Sapienza di Roma in collaborazione con la start-up e spin-off universitario Babelscape, e guidato dal professore Roberto Navigli. Il laboratorio di ricerca Sapienza NLP ha iniziato a sviluppare la famiglia di modelli già nel 2024, ma solo oggi è possibile interagirvi come si fa con ChatGPT, Gemini o Claude. 

Minerva però non è diventata virale, forse proprio perché, a differenza di Emma, non fa così tanti errori. Di fronte a domande che avevano “mandato in crisi” il modello di Egomnia, il chatbot Minerva ha fornito degli output soddisfacenti e corretti, ed è in grado di navigare sul web (una funzionalità che invece Emma-5 sembra non avere). 

Inoltre, il chatbot de La Sapienza è stato appositamente moderato con lo scopo di limitare le risposte a input “violenti” o dannosi, come si può leggere nella scheda tecnica del modello consultabile su HuggingFace, la principale piattaforma globale e open source dedicata all’intelligenza artificiale e al machine learning. Nonostante ciò, il gruppo di ricerca afferma che tuttora possono essere presenti vari errori, e il chatbot potrebbe generare linguaggio di odio e stereotipi.

Ma qual è la differenza tra i due modelli? Perché uno è diventato fin da subito un meme in maniera tragicomica e l’altro invece è rimasto in sordina? 

Innanzitutto, bisogna iniziare col dire che a livello informatico non è immediato il confronto tra due modelli linguistici. Non basta porre una domanda al chatbot di uno o dell’altro e confrontarne la risposta. Per fare una valutazione della loro performance, è necessario testarli su un insieme più o meno grande di prompt, e focalizzarsi sull’accuratezza delle risposte, sulla velocità delle stesse e su varie altre metriche di sistema.

Per comprendere la differenza tra due modelli, un altro aspetto importante è quello delle schede tecniche, che forniscono informazioni sul modo in cui sono stati addestrati. Per quanto riguarda Minerva, la scheda tecnica su HuggingFace e la documentazione ufficiale sono disponibili online e accessibili al pubblico. La scheda tecnica di Emma-5, invece, ad oggi non è più disponibile su HuggingFace (qui la versione archiviata), e consultando il sito dell’azienda non sembra essere presente una documentazione del modello. Per questo motivo un confronto vero e proprio non è possibile in quanto mancano i dati. 

Stando però a quanto riportato da Italian Tech, il content hub di GEDI dedicato al mondo del tech, sappiamo che Emma-5 è stato addestrato con 550,4 milioni di parametri, ossia le impostazioni che controllano e ottimizzano l’output e il comportamento di un modello linguistico (LLM). Anche se il numero sembra molto alto, si tratta in realtà di una quantità molto piccola per gli standard dei modelli linguistici. Ad esempio, il modello Minerva-7B-base-v1.0 è stato addestrato con ben 7 miliardi di parametri. Si tratta sempre di numeri bassi, in quanto stando alla testata giornalistica statunitense Semafor ChatGPT-4 dovrebbe essere stato addestrato con un trilione di parametri (OpenAI non ha rilasciato la scheda tecnica di addestramento).  

Un altro punto di confronto interessante è la finestra di contesto, ossia la quantità di testo che il modello può considerare in qualsiasi momento. Viene espressa in token, ossia un insieme di caratteri che ha un significato semantico per un modello. Nel caso di Emma-5, questa finestra è limitata a 2.048 token. Veramente limitata, se si pensa che nella versione gratuita di ChatGPT-5.5, questa arriva a 16mila token.

Osservando questi dati, quindi, è possibile avere un’idea del perché Emma-5 abbia fallito in maniera così teatrale nel rispondere in maniera “sensata” agli utenti. L’addestramento del modello Minerva 7B si è svolto in diverse settimane e si è basato sul supercomputer Leonardo di CINECA, a Bologna. Non è stato possibile invece risalire al computer utilizzato per l’addestramento di Emma-5, ma considerata la dimensione del modello possiamo ipotizzare che non si trattasse di un supercomputer. 

Il futuro dell’intelligenza artificiale “made in Italy”

Per cercare di difendersi dalle accuse ricevute in Rete sul malfunzionamento del proprio chatbot, Achilli ha risposto dicendo che è «inutile chiedere a Emma “cos’è..”, di fare calcoli o domande a troll a trabocchetto», dal momento che «ha pochi GB di dataset e parametri». A Emma, secondo Achilli, andrebbe invece chiesto «di inventare una canzone, una poesia, di lavorare su un testo». Con Emma-5, infatti, Egomnia voleva «raccogliere dati reali per DPO (ottimizzazione, ndr) di qualità e far capire il progetto di lungo termine che c’è dietro».

Come scrive però, Guido Scorza, l’avvocato ed ex componente del Collegio del Garante per la protezione dei dati personali in una riflessione sul proprio sito, il fondatore di Egomnia «non può – o, almeno, credo non avrebbe dovuto – decidere di presentare Emma al grande pubblico, nell’ambito di un Manifesto (quello di Emma, ndr) che parla di un principio importante e democraticamente prezioso come quello della sovranità tecnologica, come un esercizio di libertà e democrazia, come un asset dell’ecosistema tecnologico italiano». Perché, continua Scorza, «facendolo rischia di screditare questi principi, questi valori, questi obiettivi agli occhi di milioni di persone».

Il manifesto di Emma, per Scorza, è allo stesso tempo condivisibile ma «semplicemente incompatibile con il lancio di un servizio semplicemente immaturo». L’importanza di un servizio di intelligenza artificiale che non si appoggi alle grandi aziende statunitensi è sentita in Italia come nel resto d’Europa, e anche il team di ricerca dietro Minerva, nella documentazione del modello, sottolinea di aver scelto di addestrare un LLM in italiano proprio per far fronte al problema che la maggior parte dei modelli linguistici siano addestrati in inglese. Il che – spiegano i ricercatori – «spinge naturalmente questi modelli verso bias centrati sull’inglese, con un impatto sulle loro prestazioni quando trattano altre lingue». 

Quindi, più che il fallimento dell’intelligenza artificiale “made in Italy”, l’esperienza di Emma sembra essere l’esperienza fallimentare di un’azienda che ha reso pubblico un prodotto non finito, e che ha voluto vendere come “eccellenza dell’IA italiana” per competere con la Silicon Valley. 

Rimane da vedere se Minerva (o le successive versioni di Emma) riusciranno a diventare una valida alternativa ai competitor stranieri, soprattutto se preso in considerazione l’aspetto economico. Secondo la testata francese Siècle Digital, il modello IA francese Mistral è stato addestrato con un costo di circa 20 milioni di euro, mentre Minerva, ad oggi, ha avuto un costo complessivo inferiore a un milione e mezzo di euro.