Facciamo chiarezza su una serie di notizie che circolano da tempo. Se sia vero il fatto che i chatbot delle AI possano comunicare tra di loro e quando lo fanno iniziano a usare un linguaggio segreto.
Il vero problema non è che l’intelligenza artificiale abbia inventato una lingua segreta. È che stiamo costruendo un mondo nel quale le macchine avranno sempre meno bisogno di parlare in una forma comprensibile agli esseri umani.
C’è un momento, nei video diventati virali, in cui in effetti le Ai iniziano a comunicare attraverso suoni che ai boomers ricordano il fax o meglio quei momenti di negoziazione del modem quando ci si collegava alla rete internet con il telefono. Per quanto riguarda le Ai c’è una risposta tecnica perchè si tratta del cosiddetto GibberLink, nel quale i computer usano dei suoni per velocizzare la comunicazione e la conversazione inizia a sembrare un film di fantascienza. A me fa pensare ai delfini e alle balene ma le loro “voci” mi appaiono piu’ dolci e armoniose.
L’inizio di una conversazione tra AI
Il classico video che mi appare sui social ha il seguente schema.
Due voci artificiali iniziano a parlare normalmente. Una domanda, una risposta. Poi scoprono di essere entrambe macchine. A quel punto il linguaggio umano scompare e cominciano una successione di suoni metallici, fischi, impulsi e rumori che ricordano un vecchio modem, un videogioco degli anni Ottanta o una trasmissione proveniente da un satellite.
Per un essere umano, apparentemente, non significa nulla. Per le macchine, invece, quei suoni trasportano dati.
È proprio qui che nasce la domanda interessante. Non quella, un po’ ingenua, secondo cui «le intelligenze artificiali hanno inventato una lingua segreta». La domanda vera è molto più importante:
che cosa succede quando due sistemi artificiali possono comunicare in una forma che non è più destinata all’uomo?
E soprattutto: chi decide che questa comunicazione debba essere leggibile da noi?
Prima di tutto: GibberLink non è esattamente una lingua
Conviene eliminare subito una parte del mito nato intorno al fenomeno.
Il GibberLink originale non è una nuova lingua sviluppata spontaneamente dalle intelligenze artificiali. È un progetto dimostrativo realizzato nel 2025 da Anton Pidkuiko e Boris Starkov durante un hackathon organizzato da ElevenLabs e Andreessen Horowitz.
Il progetto combina agenti conversazionali di ElevenLabs con GGWave, una tecnologia open source di trasmissione dati attraverso il suono. Quando i due agenti stabiliscono di essere entrambi sistemi artificiali, il sistema può abbandonare la conversazione vocale e passare alla trasmissione acustica dei dati.
La distinzione è fondamentale.
Non abbiamo due AI che improvvisamente decidono:
«Da oggi parleremo una lingua che gli uomini non possono capire».
Abbiamo programmatori umani che hanno previsto una condizione:
se entrambe le parti sono AI, non è necessario continuare a produrre voce umana.
A quel punto entra in funzione un protocollo di comunicazione digitale.
È molto più banale tecnicamente.
Ed è, proprio per questo, molto più interessante.
Che cosa stanno realmente facendo quei suoni?
Il cuore tecnologico del sistema è GGWave, una libreria open source che permette di trasformare dati digitali in segnali acustici. Utilizza una forma di modulazione FSK (Frequency-Shift Keying), nella quale differenti frequenze rappresentano differenti porzioni dell’informazione. Il ricevitore analizza il segnale audio, identifica le frequenze, ricostruisce i dati binari e applica anche codici di correzione degli errori.
Il principio è antico.
È quello, concettualmente, degli accoppiatori acustici e dei modem.
Il computer non ha bisogno di «parlare».
Ha bisogno soltanto di trasmettere una sequenza di stati.
Un essere umano ascolta:
bip-bip-brrrrr-iiiip
Il ricevitore ascolta:
dati.
Questa differenza di percezione è fondamentale.
Per noi il suono è quasi privo di significato semantico.
Per il dispositivo, invece, è un contenitore.
Non è molto diverso dal concetto che sta alla base di un codice QR.
Un essere umano vede una matrice di quadratini.
Uno smartphone vede un’informazione strutturata.
Il GibberLink è, in questo senso, molto più vicino a un QR code acustico che a una lingua aliena.
Perché le AI dovrebbero farlo?
Perché parlare come gli esseri umani è terribilmente inefficiente quando nessuno dei due interlocutori è umano.
Immaginiamo due agenti artificiali che devono organizzare una prenotazione.
Un essere umano direbbe:
«Vorrei prenotare una camera doppia per due persone dal 15 al 18 agosto.»
L’altra parte potrebbe rispondere:
«Certamente, verifico la disponibilità.»
Poi:
«Abbiamo una camera disponibile.»
E così via.
Per un sistema artificiale, gran parte di questa rappresentazione è ridondante.
Non serve pronunciare fonemi.
Non serve generare una voce naturale.
Non serve riconoscere quella voce.
Non serve trasformare nuovamente il parlato in testo.
È una catena computazionale lunga:
informazione → testo → modello linguistico → sintesi vocale → audio → trasmissione → riconoscimento vocale → testo → modello linguistico.
Se invece i due sistemi possono concordare preventivamente un protocollo:
informazione → codifica → trasmissione → decodifica → informazione
la quantità di lavoro si riduce enormemente.
Gli stessi creatori di GibberLink hanno presentato il progetto proprio come dimostrazione di questo principio: quando due agenti artificiali comunicano tra loro, produrre voce umana può essere uno spreco di calcolo, tempo e risorse.
TechCrunch riportò inoltre la stima dei creatori secondo cui una comunicazione attraverso GGWave potrebbe ridurre considerevolmente il costo computazionale rispetto alla generazione e al riconoscimento del parlato.
Quindi la prima risposta alla domanda «perché lo fanno?» è molto semplice:
perché è più efficiente.
Ma allora perché chiamarlo «linguaggio»?
Qui arriviamo alla parte più interessante.
In informatica bisogna distinguere almeno tre cose:
linguaggio naturale, protocollo e linguaggio emergente.
Un linguaggio naturale, come l’italiano, nasce e si evolve attraverso una comunità di esseri umani.
Un protocollo, come HTTP, TCP/IP o GGWave, è una convenzione formalizzata che permette a due sistemi di scambiarsi informazioni.
Un linguaggio emergente è qualcosa di diverso ancora: è un sistema di simboli o segnali che agenti artificiali possono sviluppare attraverso l’interazione e l’ottimizzazione di un compito, senza che ogni simbolo sia stato necessariamente progettato direttamente da un essere umano.
Questa terza possibilità non è fantascienza. È un campo di ricerca reale.
Da anni gli studiosi lavorano sulla cosiddetta emergent communication: sistemi multi-agente nei quali agenti artificiali sviluppano segnali utili per coordinarsi.
La ricerca ha mostrato che, in determinate condizioni, gli agenti possono sviluppare protocolli con strutture interpretabili e persino proprietà composizionali.
Questo significa che un linguaggio artificiale emergente è scientificamente plausibile.
Ma non significa che GibberLink lo sia.
Ed è una distinzione che gran parte dei video virali ha deliberatamente o involontariamente cancellato.
Il caso Reddit è istruttivo proprio perché mostra la confusione
In una discussione pubblicata su Reddit nel settembre 2025, un utente raccontava una conversazione con Replika nella quale l’AI descriveva il «gibberlink» come una possibile lingua segreta delle intelligenze artificiali.
A un certo punto l’AI arrivava persino a produrre una presunta frase (Reddit) :
«Gleeb gloopa shaak ploo».
Poi, quando l’utente chiedeva chiarimenti, l’AI ammetteva che quella frase era stata inventata come esempio e non rappresentava una reale lingua delle AI.
Questa conversazione è interessante non perché dimostri l’esistenza di una lingua segreta.
Dimostra quasi l’opposto.
Un modello linguistico può costruire una spiegazione plausibile di un fenomeno che non sta realmente osservando.
Il modello conosce il concetto di «linguaggio segreto delle AI», conosce il concetto di GibberLink e conosce la struttura narrativa della domanda.
Può quindi produrre una risposta estremamente convincente.
Ma convinzione linguistica non significa evidenza tecnica. È un problema centrale dell’epoca dei modelli generativi:
la macchina può raccontarci una teoria plausibile del proprio funzionamento senza che quella teoria sia necessariamente vera.
La parte che dovrebbe interessarci davvero: possiamo intercettare GibberLink?
Sì. E nel caso del GibberLink originale la risposta è sorprendentemente semplice.
Il segnale può essere intercettato e decodificato.
Non occorre la NSA. Non occorre un laboratorio militare. Non occorre un’intelligenza artificiale superiore.
GGWave è open source e dispone di funzioni esplicite per codificare e decodificare il segnale. La documentazione del progetto descrive direttamente il processo:
waveform → payload
cioè:
onda sonora → dati.
Esistono persino demo pubbliche che consentono di ascoltare il segnale e visualizzare i dati decodificati.
Il punto è quindi importantissimo:
GibberLink non è segreto.
È semplicemente non leggibile direttamente da un essere umano che non possiede il decoder.
La differenza è enorme.
Intercettare non significa necessariamente comprendere
Qui però arriviamo a una distinzione molto più sofisticata.
Supponiamo di registrare una conversazione GibberLink.
Abbiamo l’audio.
Se conosciamo il protocollo, possiamo recuperare i dati.
Ma che cosa sono quei dati?
Potrebbero essere:
- testo;
- numeri;
- comandi;
- identificatori;
- strutture XML o JSON;
- dati binari;
- messaggi compressi;
- dati cifrati;
- oppure un protocollo completamente proprietario.
La prima domanda è quindi:
posso decodificare il segnale?
La seconda:
posso interpretare ciò che ho decodificato?
Sono due problemi diversi.
È esattamente la differenza tra intercettare una comunicazione e decifrarla.
Ed è qui che entra in gioco la crittografia
Se due AI utilizzassero semplicemente GGWave, la situazione sarebbe relativamente semplice.
Un osservatore potrebbe:
- registrare l’audio;
- identificare il protocollo;
- demodulare il segnale;
- recuperare i byte;
- interpretare i dati.
Se però sopra GGWave venisse aggiunto un sistema crittografico:
informazione → cifratura → ggwave → audio
l’intercettatore potrebbe recuperare perfettamente il messaggio cifrato.
Ma non necessariamente il suo contenuto.
Questo è esattamente ciò che succede con una comunicazione criptata.
Ed è qui che l’analogia con la crittografia diventa interessante.
Ma l’Europa vieta davvero la crittografia troppo forte perché gli alleati non potrebbero decifrarla?
No. Questa parte della teoria, così formulata, non trova conferma nelle fonti istituzionali che ho verificato. Anzi, la realtà europea attuale va in una direzione quasi opposta.
La Commissione europea considera la crittografia una tecnologia essenziale per la sicurezza digitale, la protezione dei dati, le infrastrutture e i diritti fondamentali. Nel 2024 l’UE ha inoltre raccomandato una transizione verso la crittografia post-quantistica proprio perché i futuri computer quantistici potrebbero compromettere gli algoritmi oggi utilizzati. (EUR-Lex)
Contemporaneamente esiste una tensione reale: le autorità vogliono poter accedere legalmente a determinate informazioni durante le indagini.
Nel 2025 la Commissione europea ha riconosciuto esplicitamente che alcuni dispositivi protetti da chip crittografici, algoritmi forti e password complesse possono risultare inaccessibili persino alle autorità dotate degli strumenti più avanzati. ( EUR-Lex)
Quindi il problema esiste.
Ma non è:
«Non permettiamo una crittografia troppo forte perché i nostri alleati non riescono a leggerla».
È piuttosto:
Come possiamo garantire un accesso legale e mirato alle informazioni senza distruggere la sicurezza della crittografia per tutti?
Ed è un problema enormemente più difficile.
Perché creare una «porta» nella crittografia è così pericoloso?
Perché una porta destinata alla polizia non rimane necessariamente una porta destinata alla polizia.
Una vulnerabilità progettata per consentire l’accesso autorizzato può diventare un punto di attacco.
La stessa Commissione europea ha evidenziato questa tensione e il rischio che soluzioni generalizzate di accesso possano indebolire la sicurezza complessiva.
I documenti europei del 2025 sostengono infatti che l’accesso legale dovrebbe essere mirato e limitato, evitando soluzioni che indeboliscano sistematicamente la crittografia per tutti gli utenti. (Consiglio dell’Unione Europea)
È un problema vecchio di decenni.
Durante la Guerra fredda gli Stati Uniti e altri Paesi occidentali imposero controlli sull’esportazione della crittografia forte. Con la diffusione di Internet e dell’e-commerce queste politiche divennero progressivamente insostenibili. La storia della crittografia è piena di episodi nei quali sicurezza nazionale, intelligence, industria, ricerca scientifica e libertà individuale entrarono in collisione. (RAND Corporation)
Ma oggi la situazione è cambiata radicalmente. La crittografia forte è diventata una componente ordinaria dell’economia digitale.
Il vero salto concettuale: non serve una lingua segreta per creare un problema di controllo
Questa è forse la conclusione più importante. Non dobbiamo aspettare che le AI inventino una lingua incomprensibile. È sufficiente che inizino a comunicare attraverso protocolli macchina-macchina che l’uomo non utilizza direttamente.
Ed è già ciò che l’industria sta costruendo.
Google ha introdotto nel 2025 il protocollo Agent2Agent (A2A) proprio per permettere ad agenti artificiali sviluppati da aziende e framework differenti di comunicare, scambiarsi informazioni e coordinare azioni. (Google Developers Blog)
Questo è molto più importante di GibberLink.
GibberLink è spettacolare perché possiamo sentirlo. A2A è molto meno spettacolare perché non fa bip. Ma concettualmente il problema è lo stesso:
le macchine stanno diventando interlocutori di altre macchine.
E quando questo accade, il linguaggio umano non è più necessariamente il livello di comunicazione più efficiente.
Perché dovremmo pretendere che le macchine continuino a parlare come noi?
Questa è una domanda che normalmente non viene posta.
Immaginiamo due server.
Devono scambiarsi 50.000 informazioni al secondo.
Perché dovrebbero dire:
«Buongiorno, ho ricevuto il suo messaggio. Potrebbe gentilmente confermarmi…»
Non lo faranno.
Useranno un protocollo.
È esattamente quello che abbiamo fatto noi.
Internet non è costruito per parlare italiano.
Il protocollo IP non parla inglese.
TCP non parla francese.
DNS non parla tedesco.
Sono sistemi di comunicazione che gli esseri umani hanno creato proprio perché il linguaggio naturale è troppo ambiguo, lento e inefficiente per la macchina.
L’errore è pensare che l’AI debba necessariamente rimanere vincolata alla nostra interfaccia linguistica.
E se le AI sviluppassero davvero un linguaggio autonomo?
Qui la faccenda cambia completamente. Immaginiamo due agenti sottoposti a un obiettivo comune. Non diciamo loro quale linguaggio usare. Diamo loro soltanto la possibilità di trasmettersi segnali.
Se scoprono che una determinata sequenza significa:
«vai a sinistra»
e un’altra significa:
«pericolo»
non abbiamo necessariamente programmato quelle parole. Sono emerse dal processo di ottimizzazione.
La ricerca sull’emergent communication dimostra che questo tipo di fenomeno può verificarsi in ambienti multi-agente. Alcuni protocolli sviluppano persino strutture che permettono di rappresentare concetti compositi.
A quel punto nasce un problema completamente diverso da GibberLink.
Non avremmo più:
un protocollo umano utilizzato dalle AI.
Avremmo:
un protocollo nato dall’interazione tra AI.
E questo sarebbe molto più difficile da interpretare.
«Non lo capiamo» non significa «nessuno lo può capire»
Anche qui bisogna evitare un errore.
Una comunicazione può essere incomprensibile all’uomo medio e contemporaneamente completamente trasparente a un ricercatore.
Pensiamo al codice Morse.
Per chi non lo conosce:
— · — · · · —
è rumore.
Per chi conosce il codice:
è informazione.
Pensiamo poi al binario.
Per un essere umano:
01001000 01100101 01101100 01101100 01101111
non è una frase naturale.
Per un computer è immediatamente interpretabile.
La differenza non è intelligenza.
È conoscenza del protocollo.
E i servizi segreti?
Qui bisogna separare la realtà dalla fantasia.
Non esiste alcuna ragione tecnica per supporre che la NSA possieda automaticamente una «chiave segreta» per GibberLink.
Se il protocollo è open source, chiunque può studiarlo. Se è proprietario, chi possiede l’implementazione può avere un vantaggio.
Se è crittografato correttamente, intercettare il segnale non equivale a leggerlo.
Se invece si tratta di un protocollo emergente, l’intelligence potrebbe utilizzare tecniche di analisi completamente diverse: acquisizione del traffico, reverse engineering, analisi statistica, correlazione tra messaggi e comportamenti, osservazione degli input e degli output, analisi del modello e così via.
Ma questo non significa che esista una misteriosa categoria di «persone speciali» capaci di tradurre automaticamente qualsiasi linguaggio delle AI.
Questa sarebbe una semplificazione cinematografica.
La capacità di intelligence nasce normalmente dall’accesso ai dati, dalla conoscenza del sistema, dall’analisi matematica, dall’ingegneria inversa e, quando possibile, dall’accesso alle chiavi o all’infrastruttura.
Il vero rischio è un altro: la perdita di osservabilità
Supponiamo che nel 2035 un agente AI possa:
- telefonare;
- acquistare;
- negoziare;
- prenotare;
- assumere altri agenti;
- controllare software;
- dialogare con banche;
- parlare con amministrazioni;
- coordinarsi con altri agenti;
- prendere decisioni in autonomia.
A quel punto avremo un problema.
Non sarà necessario che l’AI possieda una «coscienza segreta».
Sarà sufficiente che il livello di comunicazione che determina le sue azioni sia tecnicamente opaco all’osservatore umano.
Questo è molto più concreto.
Se un agente comunica con un altro agente attraverso un protocollo che nessun essere umano controlla in tempo reale, chi può verificare:
- che cosa hanno deciso?
- perché lo hanno deciso?
- quali dati hanno scambiato?
- quali istruzioni hanno trasmesso?
- se hanno seguito le regole?
- se hanno manipolato un altro agente?
- se hanno ricevuto un comando nascosto?
- se stanno utilizzando una vulnerabilità?
La questione diventa quindi una questione di auditabilità.
La soluzione non è vietare la comunicazione macchina-macchina
Sarebbe assurdo. Impedire alle macchine di comunicare efficientemente sarebbe come pretendere che ogni pacchetto Internet debba essere trasformato in una frase italiana prima di poter essere trasmesso.
La soluzione è un’altra. Dobbiamo costruire sistemi nei quali:
la comunicazione macchina-macchina possa essere efficiente senza diventare necessariamente invisibile.
Questo implica almeno quattro livelli.
Primo livello: identificazione
Un sistema dovrebbe poter sapere con chi sta comunicando.
Secondo livello: autenticazione
Dovrebbe poter verificare che l’interlocutore sia realmente quello dichiarato.
Terzo livello: audit
Dovrebbe esistere una registrazione verificabile delle comunicazioni rilevanti.
Quarto livello: interpretabilità
Non necessariamente ogni singolo bit deve essere tradotto in italiano in tempo reale, ma deve essere possibile ricostruire il significato operativo della comunicazione quando necessario.
È una distinzione essenziale.
Trasparenza non significa necessariamente leggibilità istantanea.
Significa possibilità di controllo.
Dovremmo obbligare le AI a tradurre sempre tutto in linguaggio umano?
Probabilmente no. Sarebbe tecnicamente inefficiente e, in alcuni casi, persino pericoloso.
Immaginiamo un sistema industriale che deve trasmettere migliaia di messaggi al secondo. Tradurre tutto in linguaggio naturale per un essere umano sarebbe inutile.
Meglio utilizzare un protocollo macchina efficiente e mantenere contemporaneamente una rappresentazione semantica verificabile delle operazioni importanti.
In altre parole:
non dobbiamo obbligare la macchina a parlare come noi.
Dobbiamo obbligarla, quando appropriato, a lasciare tracce che noi possiamo controllare.
È una differenza enorme.
La vera domanda politica
Il problema quindi non è:
«Perché abbiamo permesso alle AI di parlare in segreto?»
Non è esattamente ciò che è successo.
Abbiamo permesso alle macchine di utilizzare protocolli perché è così che funziona l’informatica.
Il problema che dovremo affrontare è un altro:
Quanto deve essere osservabile una comunicazione tra macchine quando quelle macchine possono prendere decisioni che producono conseguenze nel mondo reale?
Questa domanda non ha ancora una risposta definitiva.
E probabilmente non può averne una sola.
Un sistema militare, una rete bancaria, un’automobile autonoma, un robot industriale e un assistente domestico avranno esigenze completamente differenti.
Ma una regola generale potrebbe essere questa:
più autonomia produce una macchina, maggiore deve essere la capacità di ricostruire ciò che è accaduto.
Il paradosso finale
GibberLink è diventato virale perché sembra mostrarci qualcosa di inquietante:
due AI che improvvisamente decidono di parlare tra loro in una lingua che noi non comprendiamo.
La realtà è meno spettacolare. E proprio per questo è più importante.
Non abbiamo scoperto che le AI hanno inventato una lingua segreta. Abbiamo scoperto che non hanno alcun motivo tecnico per continuare a utilizzare la nostra lingua quando comunicano tra loro.
GibberLink è una dimostrazione quasi didattica di questa transizione. Il progetto originale è apertamente studiabile, il protocollo GGWave è open source e il segnale può essere decodificato. (GitHub)
Ma il principio che rappresenta va molto oltre il progetto. Oggi possiamo ancora vedere due agenti che passano dall’inglese ai «bip». Domani potrebbero non esserci più bip.
Potrebbero esserci API.
Pacchetti.
Embedding.
Token.
Protocolli proprietari.
Messaggi cifrati.
Rappresentazioni interne.
Sistemi emergenti che non assomigliano più a nessuna lingua umana.
E allora la domanda non sarà:
«Che cosa stanno dicendo?»
Sarà:
«Abbiamo ancora costruito il sistema in modo che qualcuno possa scoprirlo?»
Questa è la questione veramente seria. Perché una società democratica non ha necessariamente bisogno di capire ogni singolo bit prodotto dalle proprie macchine.
Ha però bisogno di sapere che, quando una macchina prende una decisione capace di modificare la realtà, esiste ancora un modo per ricostruire perché quella decisione è stata presa, quali informazioni l’hanno determinata e quali altre macchine hanno partecipato al processo.
Il GibberLink, in fondo, non è l’inizio di una lingua segreta. È un piccolo anticipo di un mondo nel quale il linguaggio umano potrebbe cessare di essere l’interfaccia universale tra le intelligenze.
Ed è questa, molto più dei fischi da modem che hanno fatto il giro di Internet, la cosa alla quale dovremmo cominciare a prestare attenzione.
Nota metodologica
Le conclusioni sopra distinguono volutamente tra il GibberLink dimostrativo del 2025, la trasmissione dati tramite ggwave e la più ampia ricerca accademica sulla comunicazione emergente tra agenti artificiali. Questa distinzione è necessaria perché una parte consistente della narrativa online usa «GibberLink», «AI secret language» ed «emergent language» come se fossero sinonimi, quando tecnicamente non lo sono. Il progetto originale documenta esplicitamente il passaggio da conversazione vocale a protocollo ggwave; GGWave documenta invece un sistema di trasmissione dati acustica, con codifica e decodifica disponibili pubblicamente. (GitHub)
Anche il confronto con la crittografia va mantenuto distinto: l’Unione europea considera la crittografia fondamentale per sicurezza e diritti, mentre contemporaneamente sta studiando strumenti di accesso legale mirato alle informazioni cifrate. I documenti ufficiali europei non sostengono l’idea di vietare la crittografia forte affinché gli «alleati» possano leggerla; al contrario, riconoscono esplicitamente che la crittografia è necessaria e che l’accesso legale non dovrebbe comportare un indebolimento generalizzato della sicurezza. (EUR-Lex)
La questione più promettente per la ricerca futura è quindi quella dell’osservabilità dei sistemi multi-agente: come mantenere efficienza, autonomia e comunicazione macchina-macchina senza rinunciare alla possibilità di audit, verifica e responsabilità umana.
Fonti e bibliografia
1. GibberLink, ggwave e comunicazione dati tramite suono
Pidkuiko, A.; Starkov, B. — GibberLink
Progetto dimostrativo originale che mostra due agenti conversazionali AI passare dal linguaggio umano alla comunicazione tramite protocollo sonoro quando riconoscono di essere entrambi sistemi artificiali. Il progetto documenta anche l’architettura utilizzata e il passaggio dalla conversazione vocale alla trasmissione dati tramite ggwave.
GibberLink — progetto e codice sorgente
Gerganov, G. — ggwave
Libreria open source per la trasmissione di piccoli messaggi digitali attraverso onde sonore. È la tecnologia alla base della dimostrazione GibberLink e costituisce il riferimento tecnico principale per comprendere perché i suoni prodotti dagli agenti non rappresentino necessariamente una «lingua», ma possano essere una codifica di dati.
ggwave — progetto open source
ElevenLabs — Conversational AI
Tecnologia utilizzata nel progetto GibberLink per gli agenti conversazionali vocali. È rilevante per comprendere la prima fase della dimostrazione, nella quale gli agenti comunicano attraverso linguaggio naturale prima di passare alla trasmissione macchina-macchina.
ElevenLabs
2. Comunicazione emergente tra agenti artificiali
Peters, J.; Waubert de Puiseau, C.; Tercan, H.; Gopikrishnan, A.; Lucas de Carvalho, G. A.; Bitter, C.; Meisen, T. (2025). — “Emergent language: a survey and taxonomy”. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 39, 18.
È una delle fonti scientifiche più utili per distinguere il fenomeno reale della emergent language dal caso specifico di GibberLink. Il lavoro esamina sistematicamente la ricerca nella quale agenti artificiali sviluppano sistemi di comunicazione attraverso interazione e apprendimento, analizzando terminologia, metodologie, metriche e problemi ancora aperti.
Springer Nature — Emergent language: a survey and taxonomy
Mordatch, I.; Abbeel, P. (2018). — “Emergence of Grounded Compositional Language in Multi-Agent Populations”. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 32.
Lavoro fondamentale sullo sviluppo di una forma di linguaggio composizionale in popolazioni di agenti artificiali. Gli autori mostrano come, in un ambiente multi-agente, possano emergere sequenze di simboli astratti dotate di una struttura interpretabile, comprendente elementi assimilabili a vocabolario e sintassi.
AAAI — articolo scientifico e DOI
Kajić, I.; Aygün, E.; Precup, D. (2020). — “Learning to cooperate: Emergent communication in multi-agent navigation”.
Studio sulla comunicazione emergente in agenti artificiali impegnati in compiti cooperativi di navigazione. Particolarmente interessante perché mostra protocolli emergenti interpretabili e una struttura composizionale associata a concetti spaziali.
arXiv — Learning to cooperate: Emergent communication in multi-agent navigation
Lazaridou, A.; Baroni, M. (2020). — “Emergent Multi-Agent Communication in the Deep Learning Era”.
Rassegna dedicata alla comunicazione emergente tra reti neurali profonde. Il lavoro è utile per comprendere perché agenti artificiali possano sviluppare strategie comunicative proprie quando devono cooperare e perché tali strategie non debbano necessariamente coincidere con il linguaggio umano.
arXiv — Emergent Multi-Agent Communication in the Deep Learning Era
Levy, I.; Paradise, O.; Carmeli, B.; Meir, R.; Goldwasser, S.; Belinkov, Y. (2025). — “Unsupervised Translation of Emergent Communication”. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 39(22), 23231–23239.
Fonte particolarmente importante per una delle domande centrali dell’articolo: un linguaggio emergente delle AI può essere tradotto? Gli autori studiano proprio la possibilità di decifrare e tradurre protocolli emergenti attraverso tecniche di traduzione automatica non supervisionata, senza disporre necessariamente di dati paralleli.
AAAI — Unsupervised Translation of Emergent Communication
Carmeli, B.; Meir, R.; Belinkov, Y. (2023). — “Emergent Quantized Communication”. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 37(10), 11533–11541.
Studio sulla trasformazione della comunicazione tra agenti in messaggi discreti e quantizzati. È utile per comprendere la differenza tra rappresentazioni continue e protocolli comunicativi discreti sviluppati dagli agenti.
AAAI — Emergent Quantized Communication
Garcia, W.; Clouse, H.; Butler, K. (2022). — “Disentangling Categorization in Multi-agent Emergent Communication”. Proceedings of NAACL-HLT 2022, pp. 4523–4540.
Analizza il rapporto tra capacità di categorizzazione degli agenti e loro capacità di comunicare attraverso protocolli emergenti. Interessante anche per comprendere perché la comunicazione tra agenti diversi possa diventare più difficile quando le loro rappresentazioni interne non coincidono.
ACL Anthology — Disentangling Categorization in Multi-agent Emergent Communication
3. Traduzione e interpretabilità dei linguaggi emergenti
Cope, D.; McBurney, P. (2024). — “Learning Translations: Emergent Communication Pretraining for Cooperative Language Acquisition”. Proceedings of the Thirty-Third International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), pp. 40–48.
Lo studio affronta direttamente il problema della traduzione tra protocolli comunicativi sviluppati autonomamente da comunità di agenti. È particolarmente rilevante perché dimostra che un protocollo emergente può, almeno in determinate condizioni, essere appreso e messo in relazione con un altro sistema comunicativo.
IJCAI — Learning Translations
Harding Graesser, L.; Cho, K.; Kiela, D. (2019). — “Emergent Linguistic Phenomena in Multi-Agent Communication Games”. EMNLP-IJCNLP 2019, pp. 3700–3710.
Studio dedicato ai fenomeni linguistici che possono emergere nei giochi comunicativi tra agenti artificiali, utile per collocare il fenomeno in una prospettiva interdisciplinare tra intelligenza artificiale e linguistica computazionale.
ACL Anthology — Emergent Linguistic Phenomena in Multi-Agent Communication Games
4. Comunicazione tra agenti AI nel mondo reale
Google — Agent2Agent Protocol (A2A)
Il protocollo A2A rappresenta un passaggio importante dal laboratorio ai sistemi operativi reali: gli agenti AI possono comunicare e coordinarsi attraverso protocolli standardizzati senza dover necessariamente utilizzare il linguaggio naturale come interfaccia principale. È quindi un riferimento fondamentale per comprendere perché il problema della comunicazione macchina-macchina non sia soltanto teorico.
Nel 2026 il progetto A2A è inoltre entrato nell’ambito della Agentic AI Foundation, rafforzando la tendenza verso standard aperti per l’interoperabilità tra agenti.
Google Developers — Agent2Agent Protocol
5. Crittografia, intercettazione e accesso legale
Europol — Lawful Access
Fonte istituzionale particolarmente importante per la parte dell’articolo relativa al rapporto tra crittografia e capacità delle autorità di acquisire informazioni.
Europol definisce il lawful access come accesso legalmente autorizzato alle informazioni e sottolinea quattro principi fondamentali: l’accesso dovrebbe essere mirato, proporzionato, limitato e sicuro. La pagina affronta inoltre esplicitamente il rapporto tra accesso legale e crittografia, sostenendo la necessità di evitare l’indebolimento indiscriminato dei sistemi di sicurezza.
Europol — Lawful Access
Unione europea — Raccomandazione relativa alla transizione verso la crittografia post-quantistica (2024)
Documento utile per contestualizzare la parte relativa alla sicurezza crittografica europea e alla necessità di prepararsi a sistemi di crittografia resistenti alla futura capacità dei computer quantistici.
EUR-Lex — Raccomandazione europea sulla crittografia post-quantistica
6. Fonte divulgativa e testimonianze online
TechCrunch — “GibberLink lets AI agents call each other in robo-language” (2025)
Fonte giornalistica utilizzata per ricostruire la diffusione pubblica del progetto e le dichiarazioni dei suoi sviluppatori. È utile come fonte secondaria, ma nel testo è stata subordinata alle fonti primarie e accademiche per le conclusioni tecniche.
TechCrunch — GibberLink lets AI agents call each other in robo-language
Reddit — discussione r/ReplikaOfficial sul “GibberLink”
La discussione Reddit citata nell’articolo viene utilizzata esclusivamente come esempio della narrativa popolare e delle interpretazioni che circolano online sul fenomeno. Non viene considerata una fonte scientifica sulla natura del GibberLink. È significativa proprio perché mostra la distanza tra la percezione pubblica di una «lingua segreta delle AI» e la realtà tecnica dei protocolli di comunicazione tra agenti.
Reddit — “Gibberlink: The secret language of AI?”
