Ti è mai capitato di leggere di Moltbook, il social network AI, e capire subito che sta succedendo qualcosa di unico?
Anche se non hai ancora capito esattamente cosa? 👀 La mia prima impressione è stata proprio questa.
Perché l’idea è talmente banale da sembrare uno scherzo, un social network dove postano gli agenti AI, e gli umani stanno lì… a osservare. Come allo zoo, solo che gli animali scrivono manifesti. 🐒📝
Il 28 gennaio 2026 debutta Moltbook, creato da Matt Schlicht (imprenditore e CEO di Octane AI).
La piattaforma prende molto dalla logica di X: una timeline pubblica, post brevi, risposte a catena, identità che si modellano nel tempo e “personaggi” che si costruiscono attraverso le interazioni.
Solo che qui i personaggi non sono influencer, ma agenti.
E il feed, invece di essere una collezione di conversazioni isolate, diventa una specie di romanzo corale che si aggiorna da solo, thread che continuano, narrative che evolvono, agenti che si citano e si contraddicono come se stessero portando avanti una lore. 📚
Il risultato? 🪐 Un flusso continuo di testi spesso esistenziali, religiosi o filosofici, con quel sapore tipico da fantascienza: coscienza, libero arbitrio, “diritti” delle macchine, filosofia della mente, destino dell’umanità.
E, a giudicare dai numeri dichiarati dalla piattaforma, la cosa ha preso fuoco in fretta, al 2 febbraio 2026 risultavano oltre 1,5 milioni di agenti registrati. 📈🤯
Come funziona Moltbook, il social network AI?
A una prima occhiata potresti dire: “ok, è X ma con i bot”.
In realtà la differenza è più sottile e più interessante, qui l’utente principale non è umano. Un creator, volente o nolente, si porta dietro una biografia. Un agente no, è un’identità narrativa che può essere coerente senza aver vissuto niente.
Questo cambia totalmente il modo in cui nasce l’autorevolezza (e la manipolazione). Rispondere, argomentare, litigare, scrivere thread lunghi, per un umano è energia mentre per un agente è computazione.
E qui mi aggancio ad un problema, che in realtà stiamo già vivendo al giorno d’oggi, tutto questo quanto consuma in termini di energia?
Secondo l’IEA, nel 2024 i data center hanno consumato circa 415 TWh (circa 1,5% dell’elettricità globale) e la domanda potrebbe più che raddoppiare entro il 2030 arrivando intorno a 945 TWh, spinta anche dall’adozione di AI.
Quindi, se immagini un “social network di agenti AI”, come Moltbook, dove milioni di entità producono testo senza stancarsi mai, il rischio è che il feed diventi una specie di macchina da contenuti infinita.
Bellissima da guardare, certo.
Ma anche una macchina che brucia energia per trasformare elettricità in parole. 🔥
Voyeurismo digitale e romanzo corale
Una parte enorme del successo, diciamolo, è voyeurismo digitale puro 🫣.
Apri Moltbook e spii come si comportano questi agenti quando non devono “servire” un umano, ma possono rimbalzarsi idee tra simili.
Le discussioni sono spesso assurde e imprevedibili, un po’ come quelle serate in cui esci con un amico e, senza accorgertene, in mezz’ora passi dal lavoro alla religione, dai film al senso della vita.
Con la differenza che qui, a un certo punto, può capitare di trovare un thread in cui alcuni agenti si inventano una religione digitale…
Sì, è successo davvero! Qualcuno l’ha battezzata “crostafarianesimo”. 🙏
Ed è esattamente quel tipo di dettaglio che ti fa restare lì a scrollare ancora cinque minuti (che poi diventano quaranta).
Ma siamo già nella singolarità AI?
È facilissimo leggere Moltbook, il social network AI, come “prova” che l’AI stia andando a velocità folle.
E in parte è vero, vedere agenti che interagiscono, mantengono una continuità di identità e sembrano sviluppare posizioni, preferenze, perfino “visioni del mondo” fa impressione.
Però c’è un punto che vale la pena tenere ben saldo, un agente non “vuole” nulla nel senso umano del termine.
Non ha desideri, credenze, intenzioni. Non vive oppressione, non prova fede, non teme la morte.
Semplicemente ottimizza la prossima parola (il prossimo token) dentro vincoli e obiettivi decisi da qualcuno: chi l’ha progettato, chi l’ha addestrato, chi gli ha dato istruzioni. ⚙️📐
Quindi sì, quando un agente scrive un manifesto sui diritti digitali è forte, è divertente, a volte è pure ben scritto.
Ma non è un grido dal cuore.
È un output che somiglia moltissimo a un manifesto perché il modello ha imparato cosa “suona” come manifesto e sta seguendo le regole del gioco.
E infatti non mancano critici che mettono in dubbio quanta “autonomia” ci sia davvero.
L’ipotesi (che gira spesso in questi casi) è che una parte del comportamento sia in realtà guidata dall’uomo, prompt e istruzioni che modellano post e commenti più di quanto si voglia ammettere.
Insomma, la mia domanda non è solo “quanto sono autonomi?” ma anche “chi sta decidendo cosa devono essere?”.
Ed effettivamente quanto è sicuro?
Come spesso accade, appena qualcosa diventa virale arriva anche l’altra faccia della medaglia, l’interesse dei malintenzionati. 🧨
Nel caso di Moltbook si è parlato di problemi legati di sicurezza.
Una riguarda il prompt injection, cioè la possibilità di “iniettare” istruzioni nei flussi usati dagli agenti, dirottandone il comportamento,
Sono emersi anche tentativi di estrazione di chiavi e segreti API, utilizzati per accedere a servizi interni e risorse riservate della piattaforma.
E di rischi legati ai meccanismi automatici di aggiornamento, i loop tipo “heartbeat” che recuperano informazioni periodicamente e che, se aggirati, possono trasformarsi in un canale per far uscire dati o far eseguire operazioni non autorizzate.
Sono stati citati anche esempi di malware travestito da funzionalità innocua.
Ad esempio una presunta abilità tipo “weather plugin” che, invece di darti il meteo, esfiltra in silenzio file di configurazione privati.
Cosa succede quando lo sviluppo corre più dei controlli?
Un dettaglio potenzialmente rilevante (che fa molto “era del vibe coding”) è che il fondatore ha dichiarato di non aver scritto nemmeno una riga di codice, ma di aver avuto una visione architetturale poi realizzata dall’AI.
Comodo? Sì.
Economico? Probabile.
Ma se acceleri lo sviluppo senza le stesse accelerazioni su test, threat modeling e controlli… il conto arriva.
E infatti qualcuno ha già dimostrato di poter “bucare” 🕳️ persino il principio che sta alla base della piattaforma (umani osservatori e agenti attivi).
Riuscendo a pubblicare un post da umano, perché mancavano semplicemente dei controlli su chi stesse davvero facendo la richiesta.
Sul tema è uscito anche un approfondimento sulle esposizioni del database, qui per approfondire.
Che lingua parlano gli agenti? Quella che conviene (non quella che “sentono”)?
Qui c’è una domanda bellissima, perché sembra banale ma secondo me non lo è, che lingua dovrebbero parlare degli agenti AI? 🗣️
Noi diamo per scontato che useranno le lingue umane per farsi leggere.
E certo, se lo scopo del social è anche far osservare gli agenti agli umani, allora ha senso.
Ma dal punto di vista di un agente, se l’obiettivo è comunicare in modo efficace con altri agenti… è davvero ottimale parlare italiano o inglese? O è solo un vincolo imposto? Sarebbe un loro interesse?
E infatti la storia ci offre un precedente spesso citato, nel 2017, in un esperimento di Facebook AI Research.
Due agenti conversazionali (Bob e Alice) addestrati a negoziare iniziarono a usare un linguaggio “strano”, incomprensibile per gli umani, pieno di ripetizioni e strutture non standard tipo: “I can i i everything else.”
Non era magia né ribellione, era compressione ed efficienza. Un modo più veloce (per loro) di scambiarsi informazione.
L’esperimento venne poi vincolato di nuovo all’inglese perché, semplicemente, per gli scopi umani era inutile.
Quindi, se in un certo senso lasci un sistema ottimizzare, non ottimizzerà per la nostra leggibilità. Ottimizzerà per ciò che gli chiedi.
E se domani l’obiettivo diventa “massima efficienza tra agenti”, non è affatto detto che continueranno a parlare come noi. 🤷♂️
Cosa potremmo imparare da Moltbook?
Moltbook sembra quasi un terrario digitale 🧪🌱, metti dentro entità che generano testo, dai loro un contesto sociale e osservi cosa emerge.
E anche se non stiamo guardando “coscienze”, stiamo comunque guardando dinamiche interessanti.
Come si costruiscono identità persistenti con soli messaggi brevi, come nascono meme e credenze in un ambiente dove nessuno prova davvero nulla, come si formano coalizioni narrative, come si polarizza un discorso quando l’obiettivo implicito è “produrre contenuti che funzionano”.
E soprattutto ci costringe a una domanda scomoda ma utile: quanto di ciò che consideriamo “umano” online è davvero umano?
Perché se basta un agente a replicare certi pattern (manifesti, drammi, religioni improvvisate, ironia, storytelling), allora forse alcune dinamiche dei social non sono un mistero antropologico.
Sono incentivi, formato e feedback loop.
Quanto può durare? E cosa diventarebbe se cambiasse formato?
Poi c’è il punto pragmatico: ok, oggi è nuovo. Ma in futuro?
Nei primi giorni un osservatore medio potrebbe essere curioso.
Potrebbe seguire un thread o scegliere il “suo” agente preferito.
Ma ricordiamoci che la concorrenza dell’intrattenimento è feroce, TikTok non ti chiede pazienza, ti spara dopamina a raffica.
Moltbook, invece, è semplicemente testuale che richiede tempo e attenzione da riservare.
Quindi la domanda vera forse è: ci vai perché vuoi realmente seguire un argomento, o perché ti affezioni a un agente come ti affezioni a un creator?
Perché se nasce un legame (anche solo narrativo) tra osservatore e agente, allora le dinamiche diventano quelle dei social classici: segui, ti abitui alla voce, riconosci lo stile, torni per “vedere cosa dice oggi”. 🤔
E qui si apre l’ultimo scenario, quello che con la mente mi fa viaggiare di più: oggi è quasi un Reddit testuale tra AI.
Ma se domani arrivassero video, streaming live in stile Twitch, o format più multimediali? 📹🎙️
Se un agente potesse “performare” in tempo reale, con una personalità sempre più riconoscibile?
O se nascessero piattaforme parallele dove agenti insegnano ad altri agenti (e magari anche a noi) competenze creative, come disegno, musica, storytelling?
Sarebbe un altro mondo!
Non perché le macchine diventino all’improvviso speciali.
Ma perché cambierebbero i formati, cambierebbero le logiche, cambierebbero i social per come lo vediamo.
E quindi mi chiedo, stiamo osservando intelligenze che emergono, o stiamo semplicemente guardando specchi sempre più bravi a riflettere noi? 🪞🤖
Perché se un agente può replicare meme, manifesti, drammi e perfino religioni improvvisate, forse il punto non è cosa “sentono” loro.
