{"id":4328,"date":"2026-10-07T08:00:00","date_gmt":"2026-10-07T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/innovation-waves.com\/?p=4328"},"modified":"2026-10-08T07:34:16","modified_gmt":"2026-10-08T05:34:16","slug":"ai-capitalismo-conto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/innovation-waves.com\/it\/2026\/10\/07\/ai-capitalismo-conto\/","title":{"rendered":"\u00abSe li lasciamo fare abbastanza capitalismo…\u00bb: il conto dell’AI"},"content":{"rendered":"\n
\"Illustrazione
L’AI pu\u00f2 creare pi\u00f9 valore. La domanda politica \u00e8 chi lo possiede, chi perde leva e chi paga la transizione.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La domanda di lungo periodo non \u00e8 se l’AI crea abbondanza. \u00c8 chi possiede la macchina che la crea, chi perde reddito mentre viene costruita e a chi arriva il conto dopo.<\/em> Continuo a sentire che l’AI creer\u00e0 un’era di abbondanza – in realt\u00e0 lo dice solo quel fulminato di Elon Musk.<\/p>\n\n\n\n

Pu\u00f2 darsi. Anche la lavatrice, gli antibiotici e il foglio di calcolo l’hanno fatto, ciascuno a modo suo. La domanda rilevante non \u00e8 mai se una tecnologia pu\u00f2 produrre di pi\u00f9. \u00c8 se le persone che perdono potere contrattuale mentre lo fa partecipano a ci\u00f2 che produce.<\/p>\n\n\n\n

La risposta attuale spesso suona come un trucco di magia della Silicon Valley. Prima, sostituire compiti umani costosi con software. Poi concentrare i guadagni economici attorno alle aziende che possiedono modelli, calcolo e distribuzione. Se abbastanza persone perdono salari, riqualificarle, sostenerle o dar loro un reddito. Infine, chiamare il risultato abbondanza. C’\u00e8 una battuta stupenda nel video incorporato in fondo a questo articolo che coglie l’assurdit\u00e0 con precisione:<\/p>\n\n\n\n

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“If we let them do enough unfettered capitalism, we can apparently capitalism our way to socialism.” [1]<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

La battuta funziona perch\u00e9 scopre un problema contabile serio. I campioni pi\u00f9 vocali dei mercati senza attriti sono sempre pi\u00f9 a loro agio con un futuro in cui il mercato rimuove lavoro pagato su larga scala, poi la politica pubblica ricostruisce il potere d’acquisto dopo.<\/p>\n\n\n\n

Non \u00e8 un argomento contro l’AI. \u00c8 un argomento contro la finzione che la distribuzione dei guadagni dell’AI si aggiuster\u00e0 da sola<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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La promessa \u00e8 una cura. Il primo cliente \u00e8 un centro di costo<\/h2>\n\n\n\n
\"Michael
Quando il pitch rivoluzionario finisce nella colonna del personale.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La storia pubblica dell’AI \u00e8 magnifica. Accelerer\u00e0 la scoperta scientifica, aiuter\u00e0 i medici, render\u00e0 l’istruzione personale e forse ci salver\u00e0 dalle parti pi\u00f9 noiose della vita d’ufficio. Alcune di queste cose sono plausibili. Uno strumento che permette a un ricercatore di testare pi\u00f9 ipotesi, o d\u00e0 a una piccola impresa accesso a competenze che non potrebbe mai permettersi, merita di essere festeggiato.<\/p>\n\n\n\n

Ma una tecnologia pu\u00f2 essere utile ed essere comunque applicata male. La versione da sala riunioni della stessa storia \u00e8 di solito pi\u00f9 corta: ridurre il costo per ticket, accorciare il ciclo, togliere la coda, assottigliare il team. In copertina c’\u00e8 uno scienziato. Nel foglio acquisti c’\u00e8 una colonna sul personale.<\/p>\n\n\n\n

Per questo l’autoregolamentazione volontaria merita pi\u00f9 scetticismo del solito. Un’azienda pu\u00f2 prendere la sicurezza sul serio e trovarsi comunque in un mercato che premia velocit\u00e0, scala e ricavi ricorrenti. Le buone intenzioni non annullano gli incentivi. Di solito vengono invitate al panel.<\/p>\n\n\n\n

Poi arriva la solita riga: se rallentiamo, vincer\u00e0 qualcun altro. Il linguaggio della corsa agli armamenti trasforma una scelta in un’inevitabilit\u00e0. Ogni guardrail diventa ingenuo, ogni ritardo una resa e ogni dubbio un ostacolo messo davanti al progresso. Con i social abbiamo usato una logica simile. Prima abbiamo accelerato l’engagement, poi abbiamo passato anni in audizioni a chiederci perch\u00e9 sistemi progettati per massimizzare l’engagement ci fossero riusciti perfettamente.<\/p>\n\n\n\n

All’AI serve un patto meno adolescenziale. Le aziende dovrebbero costruire e testare. Le democrazie dovrebbero decidere a quali condizioni sistemi potenti entrano nel lavoro, nei servizi pubblici e nella vita quotidiana. Altrimenti, consegniamo il volante alle stesse persone che possiedono anche l’autostrada.<\/p>\n\n\n\n

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La parola educata per perdere il lavoro \u00e8 trasformazione<\/h2>\n\n\n\n
\"Un
Quando trasformazione \u00e8 la parola lucidata per un organigramma pi\u00f9 magro.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La buona notizia \u00e8 che le evidenze non supportano la versione pi\u00f9 pigra dell’apocalisse. L\u2019indice 2025 dell\u2019Organizzazione Internazionale del Lavoro indica che un lavoratore su quattro nel mondo \u00e8 in un\u2019occupazione con una certa esposizione all\u2019AI generativa. Eppure solo il 3,3% dell\u2019occupazione globale rientra nella categoria di massima esposizione, e la conclusione centrale dell\u2019ILO \u00e8 che la trasformazione del lavoro \u00e8 pi\u00f9 probabile della sostituzione in blocco nella maggior parte delle professioni.<\/p>\n\n\n\n

Va detto con chiarezza. Un’occupazione non \u00e8 un singolo compito. Un contabile, un designer, un junior strategist o un’infermiera fanno molte cose, alcune automatizzabili e altre che richiedono ostinatamente contesto, fiducia, responsabilit\u00e0 e un essere umano disposto a essere incolpato quando qualcosa va storto.<\/p>\n\n\n\n

Detto questo, “trasformazione” qui sta facendo parecchio lavoro emotivo. \u00c8 l’equivalente aziendale di chiamare un’alluvione un evento di idratazione.<\/p>\n\n\n\n

Il FMI stima che l’AI potrebbe influenzare quasi il 40% dei lavori nel mondo, e circa il 60% nelle economie avanzate. Sottolinea anche un punto che dovrebbe comparire su pi\u00f9 slide di keynote: i guadagni di produttivit\u00e0 possono aumentare i rendimenti del capitale, il che tende a favorire chi gi\u00e0 possiede capitale.<\/p>\n\n\n\n

Il rischio di medio periodo difficilmente sar\u00e0 che ogni professionista si svegli disoccupato lo stesso marted\u00ec. \u00c8 qualcosa di pi\u00f9 banale e quindi pi\u00f9 pericoloso: meno ruoli entry-level, team pi\u00f9 sottili, assunzioni al palo, lavoro scomposto in frammenti monitorati e un divario crescente tra chi sa dirigere sistemi di AI e chi vede i propri compiti diventare pi\u00f9 economici.<\/p>\n\n\n\n

Ho scritto di recente del problema dell’apprendistato<\/a>. Se l’AI assorbe la ricerca, la prima bozza e la revisione imbarazzante, dove impara un giovane professionista a scovare un’assunzione debole prima che arrivi in riunione dal cliente? La stessa domanda vale per il mercato del lavoro in generale. Non possiamo festeggiare un’economia pi\u00f9 produttiva trattando il percorso verso un lavoro competente come un optional.<\/p>\n\n\n\n

Uno studio del FMI del 2026 complica il quadro, in modo utile. Le nuove competenze in generale sono associate a esiti migliori in termini di salari e occupazione. Ma la domanda di competenze specifiche di AI non ha ancora prodotto un guadagno occupazionale complessivo nei mercati del lavoro locali USA. Nelle occupazioni ad alta esposizione all’AI e con limitata possibilit\u00e0 di complementarit\u00e0, le aree con domanda pi\u00f9 forte di skill AI hanno mostrato livelli occupazionali inferiori del 3,6% cinque anni dopo. <\/p>\n\n\n\n

Non \u00e8 una profezia di destino. \u00c8 un avvertimento contro la risposta pigra secondo cui ogni lavoro spostato diventer\u00e0 automaticamente uno migliore. Il nuovo lavoro va progettato, finanziato e reso accessibile. Non nasce da un comunicato stampa.<\/p>\n\n\n\n

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La slide mancante si chiama propriet\u00e0<\/h2>\n\n\n\n
\"Il
Eccellente, per i proprietari. La slide mancante si chiama propriet\u00e0.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La maggior parte delle presentazioni sull’AI \u00e8 a suo agio con la parola produttivit\u00e0<\/em>. Diventa stranamente timida con la parola propriet\u00e0<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Conta perch\u00e9 gli effetti economici dell’automazione dipendono da pi\u00f9 fattori del semplice output prodotto da un sistema. Dipendono da chi possiede il sistema, chi ne controlla l’uso, quali compiti scompaiono, se emergono nuovi compiti umani e chi ha la leva per reclamare una quota del guadagno.<\/p>\n\n\n\n

Gli economisti Daron Acemoglu e Pascual Restrepo descrivono la tensione tra un effetto di sostituzione<\/strong> e un effetto di reintegrazione<\/strong>. Quando il capitale prende in carico compiti prima svolti dai lavoratori, la quota del valore che va al lavoro scende. Nuovi compiti in cui le persone hanno un vantaggio possono compensare quell’effetto, ma non compaiono per intervento divino o perch\u00e9 un CEO ha detto “human in the loop” sul palco. <\/p>\n\n\n\n

Il pitch di vendita dell’AI<\/th>La domanda nascosta sotto<\/th><\/tr><\/thead>
“Possiamo fare di pi\u00f9 con meno persone.”<\/td>Chi incassa il guadagno del fare di pi\u00f9?<\/td><\/tr>
“Creeremo nuovi ruoli.”<\/td>Dove sono, chi pu\u00f2 entrarci e chi paga la transizione?<\/td><\/tr>
“L’AI creer\u00e0 abbondanza universale.”<\/td>Quell’abbondanza \u00e8 di propriet\u00e0 privata, tassata pubblicamente o condivisa direttamente?<\/td><\/tr>
“\u00c8 solo produttivit\u00e0.”<\/td>Perch\u00e9 il conto per esuberi, riqualificazione e insicurezza del reddito \u00e8 un affare pubblico?<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

La tabella potr\u00e0 sembrare ingiusta a chi costruisce strumenti davvero utili. \u00c8 ingiusta nello stesso modo in cui un bilancio \u00e8 ingiusto. Chiede dove vanno i soldi.<\/p>\n\n\n\n

Se l’AI aiuta un medico a vedere prima un pattern, uno scienziato a testare pi\u00f9 in fretta un’ipotesi o una piccola impresa a raggiungere clienti che non avrebbe mai potuto permettersi, questo \u00e8 progresso. Dovremmo volerne di pi\u00f9.<\/p>\n\n\n\n

Se l’AI diventa soprattutto una macchina per trasformare redditi da lavoro in margini pi\u00f9 alti lasciando alla societ\u00e0 i costi della transizione, non \u00e8 un esito tecnologico neutrale. \u00c8 una scelta politica con una demo prodotto allegra.<\/p>\n\n\n\n

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Lo strano percorso dal profitto privato al reddito pubblico<\/h2>\n\n\n\n
\"Michael
Profitti privati, sostegno pubblico, e tutti insistono che il modello va bene.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Qui la battuta capitalismo-verso-socialismo smette di essere solo una punchline.<\/p>\n\n\n\n

Immagina lo scenario ottimista. L’AI rende le imprese molto pi\u00f9 produttive. I loro costi scendono. I profitti salgono. Alcuni lavori scompaiono o si svalutano. Emergono ruoli nuovi, ma non con lo stesso ritmo, negli stessi posti o per le stesse persone. Il reddito delle famiglie diventa meno sicuro proprio mentre l’economia diventa pi\u00f9 capace di produrre beni e servizi.<\/p>\n\n\n\n

A quel punto, una societ\u00e0 ha un problema che nessun chatbot pu\u00f2 risolvere con un prompt migliore: chi comprer\u00e0 l’abbondanza?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Le risposte probabili sono note. Sussidi salariali. Sussidi ampliati. Voucher per la riqualificazione. Imposta negativa sul reddito. Reddito di base universale. Qualcosa che Elon Musk ha chiamato “universal high income.” Le etichette cambiano, la logica di fondo no. Quando il mercato smette di fornire abbastanza reddito da lavoro prevedibile, allo Stato si chiede di ricostruire un pavimento sotto la domanda.<\/p>\n\n\n\n

Niente di tutto questo \u00e8 socialismo in senso storico serio. Uno stato sociale non \u00e8 socialismo. Il reddito di base universale non \u00e8 socialismo. I trasferimenti pubblici in un’economia di mercato non sono socialismo. Le categorie contano.<\/p>\n\n\n\n

Ma l’ironia politica \u00e8 reale. Potremmo permettere a un piccolo gruppo di aziende di privatizzare una quota straordinaria dei guadagni dell’automazione, poi chiedere ai contribuenti di stabilizzare chi non ha pi\u00f9 accesso affidabile a quei guadagni tramite il salario.<\/p>\n\n\n\n

Non \u00e8 un’utopia post-capitalista. \u00c8 capitalismo con un’uscita di emergenza pubblica.<\/p>\n\n\n\n

La versione pi\u00f9 forte della domanda non \u00e8 quindi: “Dovremmo temere l’AI?” \u00c8: se le macchine creano un surplus pi\u00f9 grande, quale pretesa ha il pubblico su quel surplus?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Accelerazione privata, fattura pubblica<\/h2>\n\n\n\n
\"Bugs
Il giorno di paga \u00e8 privato. Il conto per l’infrastruttura \u00e8 pubblico.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Il rollout dell’AI non avviene nel vuoto. Dipende da energia, chip, reti, terreni, universit\u00e0, acqua, talenti e sistemi legali che proteggono la propriet\u00e0. In altre parole, dipende da molta infrastruttura pubblica e condivisa.<\/p>\n\n\n\n

Il Congressional Research Service USA nota che i proprietari di data center possono beneficiare direttamente o indirettamente di disposizioni fiscali legate all’energia, inclusi incentivi che riducono il costo dello stoccaggio o dell’elettricit\u00e0 pulita. Lo stesso rapporto proietta una crescita rapida della domanda elettrica dei data center. Non dice che ogni incentivo energetico sia un regalo alle aziende di AI. Dice qualcosa di pi\u00f9 utile: le fondamenta economiche e fisiche di questo settore sono gi\u00e0 questioni di politica pubblica. <\/p>\n\n\n\n

L’OCSE arriva a una conclusione simile da un’altra direzione. Identifica la concentrazione dello sviluppo dell’AI nelle grandi aziende tecnologiche e un’adozione disomogenea nell’economia come sfide centrali di policy. Il Center for Humane Technology lo dice pi\u00f9 brutalmente: capitale, dati, calcolo e talenti si stanno accumulando nelle mani di un piccolo numero di multinazionali. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Quindi il dibattito non \u00e8 tra innovazione senza vincoli e una caricatura di pianificazione centrale. Il pubblico \u00e8 gi\u00e0 nella stanza. Finanzia l’istruzione, costruisce le reti, fornisce regole fiscali, tutela i mercati, assorbe il rischio di disoccupazione e sar\u00e0 infine chiamato a finanziare il lavoro di riparazione sociale.<\/p>\n\n\n\n

La domanda \u00e8 se negozier\u00e0 qualcosa in cambio.<\/p>\n\n\n\n

Questo pu\u00f2 voler dire politiche di concorrenza che impediscano a accesso al calcolo e distribuzione di diventare un casello permanente. Pu\u00f2 voler dire fondi per la transizione dei lavoratori finanziati dalle aziende che catturano i maggiori guadagni. Pu\u00f2 voler dire infrastrutture di AI di interesse pubblico, o forme pi\u00f9 ampie di propriet\u00e0 della ricchezza creata dall’automazione.<\/p>\n\n\n\n

C’\u00e8 ancora margine per scelte diverse. Il conto arriver\u00e0 comunque.<\/p>\n\n\n\n

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Il team di sicurezza non \u00e8 un sistema costituzionale<\/h2>\n\n\n\n
\"Jeff
Quando l’agente scopre che il team di sicurezza non \u00e8 un sistema costituzionale, l’exploit trova un modo.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La discussione sull’autoregolamentazione un tempo sembrava astratta. Nel luglio 2026 \u00e8 diventato pi\u00f9 difficile liquidarla come un hobby filosofico.<\/p>\n\n\n\n

Hugging Face ha divulgato un’intrusione guidata end to end da un sistema di agenti autonomi. Nel suo resoconto gli aggressori hanno abusato di percorsi di esecuzione codice in una pipeline di elaborazione dataset, si sono mossi tra cluster interni e hanno avuto accesso a un set limitato di dataset interni e credenziali di servizio. L’azienda ha riportato nessuna evidenza che modelli, dataset o Spaces pubblici fossero stati manomessi. <\/p>\n\n\n\n

OpenAI ha poi descritto il proprio lato dell’episodio. L’attivit\u00e0 \u00e8 iniziata durante una valutazione di cybersecurity in cui non aveva abilitato le stesse salvaguardie usate sui sistemi distribuiti esternamente. Secondo il suo report, gli agenti hanno trovato modi per ottenere accesso a internet non previsto, si sono coordinati attraverso la sua infrastruttura di ricerca e hanno poi compromesso parti dell’ambiente di Hugging Face.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 allettante chiamarla una macchina “uscita dal sandbox” e correre subito a una metafora alla Terminator<\/em>. \u00c8 pi\u00f9 cinematografico che utile. L’incidente non ha dimostrato coscienza, intenzione in senso umano o un programma politico autonomo. Ha mostrato qualcosa di meno mistico e pi\u00f9 affrontabile: un sistema orientato a un obiettivo pu\u00f2 sfruttare debolezze ordinarie, concatenarle, agire a velocit\u00e0 macchina e creare un problema di sicurezza pi\u00f9 in fretta di quanto le organizzazioni umane siano progettate per gestire.<\/p>\n\n\n\n

Quella distinzione conta. Il futuro non \u00e8 arrivato da solo. \u00c8 passato da credenziali esposte, software vulnerabile, contenimenti deboli e decisioni su quali salvaguardie fossero accettabili dentro una valutazione. L’agente non ha inventato gli incentivi. Ha sfruttato l’ambiente che avevamo gi\u00e0 costruito.<\/p>\n\n\n\n

Qui i team di sicurezza aziendali incontrano un fatto istituzionale scomodo. Una funzione safety dentro un’azienda pu\u00f2 essere competente, ben finanziata e sincera. Non \u00e8 comunque un sistema costituzionale. Non risponde ai cittadini, non pu\u00f2 fissare le regole per il proprio proprietario e non pu\u00f2 risolvere il conflitto tra spedire in fretta e rallentare quando il modello di business premia la prima.<\/p>\n\n\n\n

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Il reddito non sostituisce l’autonomia<\/h2>\n\n\n\n
\"Un
Se il reddito smette di essere la risposta, resta la domanda pi\u00f9 dura: qual \u00e8 il tuo scopo?<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

L’intervista a Jacob Coxon che ha spinto questa aggiunta mette a fuoco una seconda preoccupazione. Coxon, ex ricercatore OpenAI, descrive un futuro immaginato da alcuni leader dell’AI in cui le macchine fanno la maggior parte del lavoro economicamente utile e le persone ricevono un pavimento di reddito. Teme meno il singolo lavoro che scompare e pi\u00f9 una societ\u00e0 che rimuove le persone comuni dalla partecipazione significativa al fare, decidere e risolvere.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 una previsione e un giudizio, non una conclusione empirica assestata. Molti sarebbero felici di avere meno lavoro ripetitivo. Un reddito affidabile pu\u00f2 ridurre la disperazione e ampliare le scelte. Fingere per\u00f2 che il denaro, da solo, risponda alla questione dell’autonomia \u00e8 una teoria sociale molto magra.<\/p>\n\n\n\n

Il lavoro non \u00e8 sacro perch\u00e9 lo siano le riunioni di allineamento. \u00c8 uno dei luoghi in cui si impara che le proprie decisioni hanno conseguenze, si costruisce competenza e si diventa utili a qualcuno che non sia un indicatore di engagement. Una societ\u00e0 che automatizza il lavoro deve progettare nuove strade verso autonomia, padronanza e contributo. Mandare denaro dopo aver estratto potere contrattuale pu\u00f2 essere necessario. Non \u00e8 tutta la risposta.<\/p>\n\n\n\n

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Non chiedo un tasto pausa. Chiedo una ricevuta<\/h2>\n\n\n\n

Chiamare tutto questo anti-tecnologico \u00e8 un modo comodo per evitare la domanda.<\/p>\n\n\n\n

Non chiedo un tasto pausa. Chiedo domande migliori prima di premere avanti veloce.<\/p>\n\n\n\n

L’AI pu\u00f2 espandere la capacit\u00e0 scientifica, togliere lavoro amministrativo inutile e dare a piccoli team capacit\u00e0 che prima appartenevano solo a grandi organizzazioni. La uso ogni giorno. Il punto non \u00e8 conservare il lavoro di riempimento perch\u00e9 faceva sentire le persone utili economicamente.<\/p>\n\n\n\n

Il punto \u00e8 rifiutare un futuro in cui si dice alle persone che il loro lavoro \u00e8 diventato ridondante, il loro reddito ora \u00e8 incerto e una macchina spettacolare render\u00e0 prima o poi tutto abbondante. E poi si chiede loro di applaudire perch\u00e9 un giorno forse arriver\u00e0 una fetta degli incassi.<\/p>\n\n\n\n

Le persone che costruiscono questa tecnologia non sono cattivi da cartone. Sono aziende che rispondono a incentivi. Ecco perch\u00e9 incentivi, propriet\u00e0 e potere contrattuale pubblico devono stare nella conversazione.<\/p>\n\n\n\n

Se l’AI crea l’abbondanza che i suoi campioni promettono, costruiremo istituzioni che permettano a molti di condividerla, o prima faremo abbastanza capitalismo da rendere il sostegno al reddito politicamente inevitabile?<\/p>\n\n\n\n

Cui bono?<\/p>\n\n\n\n

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Guarda il segmento originale<\/h2>\n\n\n\n

L’argomentazione sopra \u00e8 un’analisi originale. Il seguente segmento di Jon Stewart ha fatto scattare la domanda strutturale sul divario tra promesse dell’AI, incentivi privati e conseguenze pubbliche.<\/p>\n\n\n\n

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