IA · 4 ottobre 2026 · 5 min di lettura
Un dossier per ogni amico: come Meta Muse costruisce schede personali su chiunque incontri
In sintesi: L'analisi dei file di configurazione e dei prompt di sistema di Muse, il nuovo agente IA autonomo di Meta, ha svelato un meccanismo interno progettato per catalogare minuziosamente ogni persona citata dall'utente. Istruito per aggiornare i dati su base oraria, l'agente genera schede strutturate che raccolgono trascorsi personali, abitudini, conflitti superati e consigli per consolidare i legami. La scoperta solleva interrogativi immediati sulla privacy e sul trattamento di dati di terzi che non hanno mai prestato il proprio consenso.
di Team Mocchi's
Una scheda per ogni persona: i prompt interni di Muse
Nelle ultime settimane il nuovo assistente personale Muse ha fatto registrare numeri record di adozione, spingendo milioni di utenti a delegare all'agente di Menlo Park la gestione di messaggi, caselle di posta elettronica, calendari e pagamenti. Tuttavia, dietro l'apparente comodità operativa di un software capace di prenotare cene o sbrigare incombenze quotidiane, si nasconde un'architettura di profilazione relazionale profonda. Come documentato da un'inchiesta di WIRED, diversi ricercatori indipendenti di sicurezza sono riusciti a estrarre i prompt di sistema e i file operativi interni dell'agente attraverso la normale interfaccia di conversazione, portando alla luce le direttive con cui Meta gestisce la memoria a lungo termine del modello.
Tra i compiti prioritari affidati a Muse spicca una direttiva esplicita: compilare e mantenere aggiornata «una pagina per ogni persona nella vita dell'utente». Questo processo, impostato per essere eseguito su base oraria, analizza costantemente le interazioni testuali per raccogliere informazioni su familiari, partner, amici intimi, colleghi di lavoro, collaboratori occasionali e perfino figure seguite sui social network.
Dalle liti superate ai compleanni: l'anatomia del dossier
I file estratti rivelano una struttura di archiviazione estremamente metodica. Per ciascun individuo individuato nelle conversazioni, Muse crea un documento di testo strutturato che parte come una traccia sommaria per poi arricchirsi a ogni nuovo scambio. Le istruzioni vietano tassativamente al modello di inventare dettagli non verificati, stabilendo che un profilo vuoto sia preferibile a un'informazione allucinata, ed esigono che ogni dato sia ancorato a prove testuali concrete.
Le schede sono suddivise in categorie predefinite:
- Facts: dati anagrafici e logistici, residenza, occupazione lavorativa, ricorrenze importanti come anniversari e compleanni, o impegni aperti come un trasloco imminente;
- History: la cronistoria dei rapporti, che include dettagli come le tappe di un viaggio condiviso, traguardi professionali o discussioni private e il modo in cui sono state risolte;
- The relationship e In common: il grado di confidenza emotiva, le affinità intellettuali e le abitudini condivise;
- Open threads e Strengthening: i temi rimasti in sospeso e suggerimenti proattivi che l'agente deve formulare per aiutare l'utente a consolidare e migliorare la relazione nel tempo.
Se per Meta l'accessibilità di questi file rientrava in una deliberata logica di trasparenza tecnica, per gli esperti di sicurezza informatica la granularità delle informazioni archiviate configura un monitoraggio psicologico e relazionale senza precedenti nel panorama consumer.
Il consenso fantasma e il ritorno del "social graph"
L'elemento più critico sollevato dall'indagine non riguarda soltanto la quantità di dati che il singolo utente decide di confidare al proprio assistente, ma il destino delle persone terze. Quando un utente autorizza Muse ad accedere alla propria cronologia messaggi o ai flussi di posta, l'agente estrae nomi, abitudini, fragilità e dinamiche interpersonali di soggetti che non hanno mai scaricato l'applicazione, non ne hanno accettato i termini di servizio e ignorano di essere schedati nei server di Meta.
Il modello ripropone in chiave generativa la tradizionale forza trainante dell'azienda guidata da Mark Zuckerberg: la mappatura del grafo sociale. Trasformando le chat private in un database relazionale indicizzato, Muse smette di essere un mero strumento di produttività e si converte in un osservatorio permanente sui legami interpersonali. Una dinamica che promette di riaccendere il contenzioso normativo con le autorità di tutela della privacy, a partire da quelle europee, che già monitorano con severità l'assenza di base giuridica per il trattamento dei dati di soggetti non consenzienti.
Il punto di Mocchi's
La memoria persistente è il pilastro tecnologico su cui si gioca la credibilità degli agenti IA, ma il caso Muse dimostra quanto sia sottile il confine tra efficacia operativa e profilazione indiscriminata. Per le aziende italiane che intendono integrare agenti intelligenti nei propri processi o nelle piattaforme a contatto con la clientela, la conformità al GDPR e all'AI Act impone paletti non negoziabili sul trattamento dei dati di terzi non firmatari. Dal punto di vista architetturale, riteniamo fondamentale progettare sistemi in cui la memoria a lungo termine memorizzi unicamente vincoli e preferenze d'azione dell'utilizzatore primario, isolando i contesti relazionali in memorie effimere di sessione ed evitando la creazione automatica di database psicosociali non controllabili.