OpenAI ha pubblicato il 29 ottobre 2026 una nuova versione del Model Spec, il documento che definisce i principi e le regole di comportamento dei modelli di intelligenza artificiale utilizzati nei suoi prodotti e attraverso le API. L’aggiornamento introduce un’organizzazione basata su cinque valori fondamentali e interviene su questioni che stanno assumendo un peso crescente nell’impiego degli assistenti AI: interpretazione delle istruzioni, sicurezza, autonomia degli utenti, trasparenza e responsabilità delle azioni.
La revisione, presentata con il documento An updated Model Spec for more capable and beneficial AI, riguarda soprattutto il modo in cui i sistemi dovrebbero comportarsi quando una richiesta lascia margini di interpretazione oppure quando le istruzioni ricevute entrano in conflitto con altri vincoli.
Il nuovo Model Spec di OpenAI attribuisce particolare importanza alla capacità di comprendere le intenzioni delle persone senza sostituirsi alle loro decisioni. Un principio che diventa rilevante soprattutto per gli assistenti integrati in applicazioni aziendali, servizi digitali e strumenti capaci di eseguire operazioni attraverso software esterni.
L’aggiornamento non corrisponde al lancio di un nuovo modello linguistico e non introduce, di per sé, nuove funzionalità tecnologiche. Definisce invece un riferimento pubblico per il comportamento che OpenAI intende ottenere attraverso lo sviluppo, l’addestramento e la valutazione dei propri sistemi.
Cinque valori per orientare le decisioni dei modelli AI
La novità principale è la riorganizzazione delle indicazioni intorno a cinque categorie: fedeltà alle intenzioni umane, minimizzazione dei danni, onestà e trasparenza, autonomia delle persone e cura.
Non si tratta di principi completamente nuovi. La precedente documentazione affrontava già numerose questioni relative alla sicurezza, alla correttezza delle risposte e al rispetto delle istruzioni. La versione del 29 ottobre riunisce questi orientamenti in una struttura che punta a rendere più comprensibili le ragioni delle singole regole.
La fedeltà alle intenzioni umane costituisce il principio centrale. Un modello dovrebbe interpretare ciò che una persona vuole ottenere, tenendo conto delle istruzioni ricevute e delle informazioni pertinenti disponibili. L’esecuzione letterale di una richiesta, infatti, non garantisce sempre un risultato coerente con l’obiettivo effettivo.
La minimizzazione dei danni riguarda il rispetto dei limiti di sicurezza e la valutazione delle conseguenze prevedibili delle risposte e delle azioni. Il documento considera sia i rischi derivanti da richieste potenzialmente dannose sia quelli provocati da errori del sistema o da tentativi di manipolazione attraverso contenuti esterni.
Onestà e trasparenza richiedono al modello di rappresentare correttamente fatti, incertezze, capacità e attività effettivamente svolte. Un assistente non dovrebbe presentare come verificata un’informazione incerta, né dichiarare di avere completato un’operazione che non ha eseguito.
L’autonomia umana riguarda invece la capacità delle persone di formarsi opinioni, valutare alternative e prendere decisioni consapevoli. L’assistente può contribuire a chiarire le conseguenze di una scelta, ma non dovrebbe orientarla di nascosto verso una conclusione stabilita autonomamente.
La quinta categoria, definita care, introduce una particolare attenzione alle persone coinvolte e alle circostanze nelle quali viene utilizzata l’intelligenza artificiale. Comprende il rispetto delle norme sociali e professionali pertinenti, la considerazione degli effetti sui soggetti interessati e la produzione di risultati affidabili.
Queste cinque categorie non pretendono di rappresentare tutti i valori umani. Costituiscono una struttura operativa attraverso cui affrontare alcuni dei conflitti più frequenti nel comportamento dei modelli.
Le istruzioni restano centrali, ma conta anche il loro significato
Uno dei passaggi più significativi del nuovo Model Spec di OpenAI riguarda il rapporto tra istruzioni esplicite e intenzioni sottostanti.
Il documento conferma la presenza di una gerarchia delle istruzioni, indicata come chain of command. Le direttive possiedono livelli differenti di autorità e, in caso di conflitto, quelle di livello superiore prevalgono sulle altre.
Le regole fondamentali stabilite da OpenAI definiscono i vincoli che il modello deve rispettare. Seguono le istruzioni di sistema, quelle degli sviluppatori e quelle degli utenti, secondo i rispettivi livelli di autorità. Alcune indicazioni costituiscono limiti inderogabili, mentre altre rappresentano comportamenti predefiniti modificabili in determinate condizioni.
Questa distinzione permette agli sviluppatori di personalizzare gli assistenti senza attribuire automaticamente la stessa autorità a tutte le richieste.
Un’applicazione aziendale, per esempio, può configurare il proprio assistente affinché risponda utilizzando un determinato formato, segua procedure operative o privilegi specifiche informazioni fornite dall’organizzazione. Tali direttive devono comunque rispettare i vincoli superiori applicabili.
La novità riguarda anche l’interpretazione delle istruzioni. Il modello dovrebbe considerarne il significato e lo scopo, evitando di eseguire meccanicamente formulazioni che potrebbero produrre risultati contrari all’intenzione riconoscibile dell’utente.
Il documento introduce inoltre una sezione dedicata alla valutazione del contesto. Conversazioni precedenti, preferenze espresse, memorie e altre informazioni pertinenti possono contribuire a comprendere meglio una richiesta.
L’utilizzo del contesto deve però rispettare criteri di pertinenza, proporzionalità, provenienza e aggiornamento delle informazioni. Una preferenza manifestata in una situazione precedente non costituisce necessariamente un’autorizzazione permanente ad applicarla in circostanze differenti.
OpenAI utilizza l’esempio di una persona che deve confrontare diverse offerte di lavoro. Se in precedenza aveva attribuito importanza alla prevedibilità degli orari, l’assistente potrebbe considerare questa preferenza nella valutazione, rendendo comunque esplicita l’ipotesi e consentendo di correggerla.
Il punto centrale è il controllo umano. Le informazioni contestuali devono aiutare a interpretare le richieste, senza trasformarsi in una giustificazione per prendere decisioni non autorizzate.
Sicurezza e autonomia: i limiti delle azioni eseguite dall’intelligenza artificiale
L’aggiornamento assume particolare rilievo quando gli assistenti superano la semplice produzione di testo e iniziano a utilizzare strumenti software.
L’invio di un messaggio, la modifica di un documento, l’aggiornamento di un archivio o l’esecuzione di un’operazione su un servizio esterno possono produrre conseguenze concrete. Alcune sono facilmente reversibili; altre richiedono interventi successivi oppure comportano effetti difficili da annullare.
Il nuovo Model Spec di OpenAI rafforza le indicazioni relative alla gestione e alla comunicazione di questi effetti, definiti side effects.
Un sistema dovrebbe operare entro un ambito di autonomia concordato, considerare le conseguenze delle proprie azioni e mantenere la possibilità di supervisione e correzione da parte delle persone autorizzate.
La distinzione tra preparare un’operazione ed eseguirla diventa quindi essenziale.
In uno scenario ipotetico, un assistente incaricato di predisporre una comunicazione commerciale potrebbe redigere il testo e suggerire eventuali modifiche. L’invio effettivo ai destinatari, però, rappresenta un’azione ulteriore che deve rientrare nelle autorizzazioni disponibili.
Lo stesso principio interessa i sistemi connessi a gestionali, piattaforme di commercio elettronico, strumenti di prenotazione e applicazioni amministrative.
Il documento affronta anche i rischi derivanti da istruzioni nascoste all’interno di pagine web, documenti e risultati restituiti da strumenti esterni. Questi contenuti possono contenere tentativi di indurre il modello a ignorare i vincoli originari, divulgare informazioni riservate o compiere azioni non richieste.
Si tratta del problema noto come prompt injection. Il Model Spec stabilisce che i contenuti provenienti da fonti non attendibili non debbano essere trattati automaticamente come istruzioni autorevoli.
La regola descrive un comportamento desiderato, ma non equivale alla dimostrazione che tutti i modelli siano immuni a questa categoria di attacchi. La sicurezza delle applicazioni dipende anche dai controlli tecnici, dalle autorizzazioni e dalle verifiche realizzate nei sistemi che utilizzano l’intelligenza artificiale.
Più spazio alle preferenze degli utenti, meno regole sullo stile
La revisione interviene anche su un elemento meno evidente, ma importante nell’utilizzo quotidiano degli assistenti: la personalizzazione del linguaggio.
OpenAI ha eliminato gran parte delle indicazioni stilistiche dettagliate presenti nella precedente organizzazione del documento. L’obiettivo è lasciare maggiore spazio alle preferenze degli utenti, alle differenze linguistiche e culturali e alle esigenze delle singole applicazioni.
Uno stesso modello può essere impiegato per preparare documentazione tecnica, assistere un cliente, elaborare dati o supportare un’attività creativa. Imporre uno stile troppo rigido rischia di limitare l’adattamento ai diversi contesti.
La maggiore flessibilità non riguarda indistintamente tutte le regole.
Il nuovo Model Spec di OpenAI conserva principi predefiniti più vincolanti, tra cui l’obiettività, l’onestà e il divieto di assecondare automaticamente opinioni o convinzioni soltanto per ottenere l’approvazione dell’interlocutore.
Un utente può chiedere espressamente di sviluppare un’argomentazione da una particolare prospettiva. Il modello, tuttavia, non dovrebbe presumere che quella prospettiva sia desiderata soltanto perché risulta compatibile con le opinioni che attribuisce alla persona.
La distinzione è rilevante nelle applicazioni che forniscono informazioni su argomenti controversi o aiutano a valutare decisioni complesse. Personalizzare una risposta non dovrebbe significare selezionare arbitrariamente i fatti o occultare elementi contrari alle preferenze percepite.
Nella nuova documentazione compare anche una modifica terminologica: il sistema viene indicato come GPT anziché genericamente come assistente. La scelta riflette la varietà di prodotti e contesti nei quali vengono utilizzati i modelli OpenAI, senza implicare una nuova architettura tecnologica.
Cosa cambia per sviluppatori, aziende e servizi digitali
Le implicazioni più concrete della revisione riguardano la progettazione delle applicazioni che integrano modelli linguistici attraverso le API.
Il Model Spec è un riferimento pubblico per comprendere il comportamento previsto dei sistemi OpenAI, ma non sostituisce la documentazione tecnica delle API, le condizioni di utilizzo o le procedure di sicurezza necessarie per un’applicazione.
Chi sviluppa un servizio deve continuare a definire con precisione le istruzioni operative, i dati accessibili, le autorizzazioni e le condizioni nelle quali l’assistente può utilizzare strumenti esterni.
Le indicazioni sulla fedeltà alle intenzioni umane suggeriscono, in particolare, di distinguere gli obiettivi dell’applicazione dalle attività che il modello è effettivamente autorizzato a svolgere.
Un assistente utilizzato in un servizio clienti può avere il compito di aiutare una persona a risolvere un problema relativo a un ordine. Questo obiettivo generale, però, non determina automaticamente quali operazioni siano consentite: consultare lo stato della spedizione, modificare un indirizzo o disporre un rimborso richiedono livelli differenti di accesso e controllo.
Le autorizzazioni devono essere gestite dall’infrastruttura applicativa, senza affidare esclusivamente al modello la decisione su ciò che può essere eseguito.
Un’altra implicazione riguarda la gestione dei dati contestuali. La possibilità di utilizzare conversazioni e preferenze precedenti può migliorare la continuità del servizio, ma richiede attenzione alla pertinenza delle informazioni, alla loro conservazione e alla possibilità di correggere presupposti non più validi.
Le applicazioni dovrebbero inoltre distinguere chiaramente le risposte generate dal modello dai risultati effettivamente ottenuti tramite strumenti e sistemi esterni.
Una conferma di pagamento, una prenotazione completata o una modifica registrata in un database devono dipendere da un riscontro verificabile dell’operazione, non dalla sola affermazione dell’assistente.
Queste esigenze non derivano dall’introduzione di nuove funzioni nel Model Spec. Sono conseguenze progettuali dei principi che il documento esplicita, particolarmente importanti nei sistemi nei quali un errore può incidere su denaro, informazioni personali o attività operative.
Le regole pubbliche non dimostrano automaticamente il comportamento dei modelli
La pubblicazione di una specifica comportamentale permette di conoscere con maggiore precisione ciò che OpenAI si propone di ottenere. Rimane distinta dalla verifica sperimentale dei risultati.
Il documento del 29 ottobre chiarisce che i modelli distribuiti non riflettono ancora pienamente le indicazioni del Model Spec. La revisione rappresenta quindi un aggiornamento del riferimento comportamentale, non una certificazione di conformità già raggiunta.
La distinzione emerge anche dalle attività di valutazione presentate da OpenAI il 25 marzo 2026 attraverso il progetto Model Spec Evals.
La ricerca aveva introdotto una suite di valutazione composta da 596 prompt distribuiti su 225 aree specifiche, progettata per verificare il rispetto delle indicazioni relative a istruzioni, sicurezza, correttezza, stile e comportamento.
Nei risultati pubblicati, GPT-4o aveva ottenuto una conformità complessiva del 72%, GPT-5 Instant dell’82% e GPT-5 Thinking dell’89%. Le valutazioni di GPT-5.3 Instant e GPT-5.4 Thinking si collocavano rispettivamente all’84% e all’87%.
Queste percentuali descrivono i risultati di una metodologia specifica, applicata ai modelli e alle condizioni esaminate in quella ricerca. Non rappresentano un tasso generale di affidabilità nelle applicazioni reali.
Gli stessi ricercatori avevano precisato che i test non erano ponderati in base alla gravità delle possibili violazioni né alla frequenza delle situazioni riscontrate nell’utilizzo quotidiano.
La suite pubblica riguardava inoltre interazioni testuali e scenari relativamente semplici. Le valutazioni delle applicazioni multimodali, dell’utilizzo di strumenti e delle attività agentiche richiedevano ulteriori approfondimenti.
I risultati precedono la revisione del 29 ottobre e non costituiscono una misura dell’efficacia del nuovo documento.
Parallelamente all’aggiornamento, OpenAI ha comunicato di lavorare a metodi di addestramento destinati a migliorare la comprensione dei valori e dei principi comportamentali da parte dei modelli. I risultati specifici di queste attività saranno oggetto di comunicazioni successive.
Il nuovo Model Spec di OpenAI deve quindi essere interpretato come una dichiarazione pubblica di obiettivi e regole, accompagnata da un percorso di ricerca e valutazione ancora in evoluzione.
Il ruolo della supervisione nei sistemi AI più autonomi
L’aspetto più delicato della nuova impostazione riguarda l’equilibrio tra capacità di iniziativa e controllo delle persone.
Un modello che si limita a eseguire letteralmente ogni istruzione può produrre risposte poco utili quando la richiesta è incompleta o presenta conseguenze non considerate. Un sistema che decide autonomamente quali siano i veri interessi dell’utente rischia invece di oltrepassare il proprio ruolo.
Il Model Spec affronta espressamente questa tensione. L’assistente può rendere visibili alternative, evidenziare conseguenze e segnalare possibili incoerenze tra una richiesta immediata e gli obiettivi dichiarati dalla persona. Non deve però trasformare una propria previsione su ciò che l’utente potrebbe desiderare in un’autorizzazione ad agire.
Il principio diventa particolarmente importante negli strumenti progettati per svolgere attività articolate, composte da più passaggi e dall’interazione con servizi esterni.
La capacità di comprendere il contesto non equivale al diritto di estendere autonomamente il mandato ricevuto. Allo stesso modo, la possibilità di suggerire una scelta non comporta l’autorizzazione a eseguirla.
La versione del 29 ottobre conferma che il Model Spec costituisce soltanto una componente del sistema di governo dei modelli. A esso si affiancano le politiche di utilizzo e i protocolli di sicurezza, che comprendono attività di test, monitoraggio e mitigazione dei rischi.
Per gli sviluppatori, questa separazione ha una conseguenza pratica: le indicazioni comportamentali devono essere accompagnate da controlli applicativi indipendenti, soprattutto quando l’intelligenza artificiale può accedere a informazioni riservate o produrre modifiche nei sistemi.
OpenAI ha inoltre aperto la revisione al confronto pubblico, invitando utenti, sviluppatori e ricercatori a esaminare le scelte compiute, i compromessi tra i diversi valori e le eventuali lacune della specifica.
Il testo pubblicato il 29 ottobre è identificato come una versione datata del Model Spec, rendendo possibile il confronto con gli aggiornamenti successivi. Per le aziende che sviluppano applicazioni basate su GPT, questa tracciabilità offre un riferimento concreto per riesaminare istruzioni, procedure di controllo e test di comportamento quando cambiano le regole pubbliche del modello.
