Autore: Dina Pagina 8 di 57

Direttore senior IT noto per migliorare le prestazioni, contrastare sfide complesse e guidare il successo e la crescita aziendale attraverso leadership tecnologica, implementazione digitale, soluzioni innovative ed eccellenza operativa.

Apprezzo le citazioni, ma il narcisismo dilaga proprio quando ci si nasconde dietro frasi altrui. Preferisco lasciare che siano le idee a parlare, non il mio nome.

Con oltre 20 anni di esperienza nella Ricerca & Sviluppo e nella gestione di progetti di crescita, vanto una solida storia di successo nella progettazione ed esecuzione di strategie di trasformazione basate su dati e piani di cambiamento culturale.

Yann LeCun ha appena seppellito i Large Language Models e quello che arriva dopo potrebbe spazzare via ChatGPT

Image

Il titolo potrebbe suonare come uno slogan da startup in cerca di venture capital, ma quando parla Yann LeCun Chief AI Scientist di Meta Platforms e pioniere del deep learning non si fila le luci del palco, i discorsi auto-celebrativi o la corsa al “più grande modello possibile”. Per lui i grandi modelli linguistici (LLM, large language models) sono una via morta se vogliamo costruire vera intelligenza artificiale:

il suo obiettivo è quello che chiama Advanced Machine Intelligence (AMI) macchine che imparano facendo, sperimentando, interagendo col mondo.
Le­cun sostiene che «un bambino di quattro anni impara più fisica in un pomeriggio che l’LLM più grande impara da tutto l’internet».
Ecco perché, credo che quanto dice meriti un’analisi approfondita, senza compromessi.

Juan Loaiza and T.K. Anand Keynote on the “AI for Data” Revolution: Oracle AI World 2025

Oracle AI data platform e il nuovo impero dei dati intelligenti

C’è un momento preciso in cui le rivoluzioni tecnologiche smettono di essere promesse e diventano infrastruttura. Quel momento è arrivato per l’intelligenza artificiale enterprise, e ha un nome che suona come un paradosso della storia industriale: Oracle AI Data Platform. L’azienda che per decenni ha incarnato la solidità monolitica dei database si è reinventata come architetto di un’AI aperta, distribuita e perfettamente integrata con la governance dei dati. Un gesto strategico da veterano, non da sognatore di Silicon Valley.

Russia in crisi: la leva strategica non sfruttata di Trump

Se qualcuno avesse sperato che la politica estera americana seguisse logiche prevedibili, il quadro attuale è una doccia fredda. Il conflitto in Ucraina si avvicina al quarto anno e, sebbene il mondo si sia abituato a una Russia apparentemente invincibile, la realtà sul terreno racconta una storia diversa. L’esercito di Putin è logorato, le finanze statali sono sotto pressione e l’isolamento diplomatico è più evidente di quanto qualsiasi propaganda crei illusioni. Paradossalmente, proprio in questo scenario di debolezza estrema, l’ex presidente Trump sembra incapace di applicare la leva che lo ha reso famoso nel gioco politico: colpire i punti deboli dell’avversario per massimizzare il risultato.

Oracle stocks falls, è stato qualcosa che hanno detto?

Oracle ha recentemente annunciato previsioni finanziarie ambiziose, delineando un futuro in cui l’intelligenza artificiale (AI) gioca un ruolo centrale nella sua strategia di crescita. Durante l’AI World Conference, l’azienda ha dichiarato di aspettarsi margini lordi tra il 30% e il 40% per i suoi progetti di infrastruttura AI, un dato che si allinea con altri giganti dei data center e contrasta con previsioni precedenti che indicavano margini lordi del 14% per i data center AI. Oracle ha utilizzato come esempio un progetto di infrastruttura AI di sei anni e 60 miliardi di dollari, prevedendo un margine lordo del 35% per tale contratto.

Sam Altman ha appena dichiarato guerra alla moralità digitale: ChatGPT diventa “adulto” e il web esplode

La scintilla che ha acceso la miccia del dibattito è questa frase:>

“Ok this tweet about upcoming changes to ChatGPT blew up on the erotica point much more than I thought it was going to! It was meant to be just one example of us allowing more user freedom for adults.”

In un certo senso, Altman ha confessato la dinamica: un annuncio “ampio”, fatto per spingere una visione filosofica (“trattare gli adulti come adulti”), è stato divorato dal sensazionalismo “erotico” e lui è rimasto sorpreso che l’asticella del discorso pubblico sia scattata proprio lì.

Il pensatore Markoviano: rivoluzionare il ragionamento a lungo termine negli LLM

Il potenziale nascosto dei modelli di linguaggio

Nell’evoluzione rapida dell’intelligenza artificiale, una scoperta sta cambiando la nostra comprensione delle capacità dei modelli di linguaggio: i modelli esistenti, anche quelli di dimensioni moderate, possiedono un potenziale di ragionamento inesplorato che può essere sbloccato attraverso tecniche di stimolazione appropriate, senza necessariamente ricorrere a modelli sempre più grandi o a cicli di addestramento sempre più intensivi.

Il futuro della sicurezza europea dopo Sarajevo: tra multipolarismo, coesione e il coraggio di pronunciare la parola pace

C’è qualcosa di ironicamente potente nel dire che la Sarajevo Security Conference è finita, ma non è finita. Perché gli eventi che contano davvero non si esauriscono nei comunicati stampa, si infiltrano nei circuiti neuronali della politica e del pensiero strategico. Le idee, soprattutto quelle pronunciate da uomini come il Generale Fernando Giancotti, non muoiono il giorno dopo. Si sedimentano, diventano visioni operative, o almeno tentativi di razionalizzare un mondo che sembra essersi disabituato alla razionalità.

Quanto siamo responsabili? Filosofia, neuroscienze e società

Il concetto di responsabilità ha l’aria di un vecchio fantasma: lo senti presente in ogni discussione morale, politica o giuridica, eppure resta sfuggente, come se sfuggisse a ogni definizione netta. Nel libro curato da Mario De Caro, Andrea Lavazza e Giuseppe Sartori, questa nebulosa viene sviscerata con un approccio che attraversa filosofia, neuroscienze e scienze sociali, mettendo a nudo la fragilità e la complessità della nostra idea di agire come individui responsabili.

Oracle e la nuova matematica dell’intelligenza artificiale

Il sentimento ribassista sull’equazione costo-beneficio dell’intelligenza artificiale è diventato talmente diffuso che sembra ormai buon senso. Un nuovo consenso al contrario: chi non è scettico appare ingenuo. Poi arriva Oracle, l’azienda quasi cinquantennale che si è reinventata in cloud provider come mi ha spiegato ieri un VP Italiano “smart”, a Smith & Vollensky offrendomi un Pinot Noir di Sonoma, e l’azienda di fare quello che pochi hanno il coraggio di fare in un mercato in preda al dubbio: dichiararsi in ipercrescita. Non una metafora, ma una promessa contabile. E con la solennità dei suoi numeri, Oracle sostiene di essere un’azienda in “hypergrowth” grazie all’espansione dei suoi AI data center, i motori digitali che dovrebbero trainare la prossima decade del cloud.

Oracle AI Cloud e il sogno di Clay Magouryk: la promessa di redditività nel regno delle GPU Nvidia

Sono all’aereoporto di LV di ritorno del AI World e mentre sorseggio una Hazy Little Thing Ipa stanco morto e penso di non scriverne più arriva la notizia. Oracle ha tentato di fare ciò che ogni colosso tecnologico fa quando gli investitori iniziano a guardare con troppa attenzione ai margini: raccontare una storia credibile di profitti futuri.

Clay Magouryk, co-CEO della divisione cloud, ha dichiarato che l’attività di noleggio dei server dotati di GPU Nvidia a OpenAI, Meta e ad altri sviluppatori di intelligenza artificiale genererà presto margini lordi compresi tra il 30% e il 40%. Un numero che suona come una sinfonia in un mercato dove le GPU si vendono a peso d’oro, ma dove la realtà contabile è meno poetica.

Oracle AI World: la rivoluzione silenziosa che sta riscrivendo la produttività globale

Quando Oracle decide di spingere sull’intelligenza artificiale, non lo fa per moda. Lo fa come chi progetta un’infrastruttura neuronale per le aziende, non un gadget da demo.

L’annuncio di nuovi agenti AI integrati nelle Oracle Fusion Cloud Applications suona come un cambio di paradigma travestito da aggiornamento software. Dentro l’ERP, l’HCM, lo SCM e il CX, questi agenti diventano la nuova forza lavoro digitale, capaci di leggere, decidere e agire in tempo reale.

Si parla di un ecosistema che non si limita a eseguire comandi, ma anticipa le intenzioni dei responsabili aziendali e le traduce in azioni operative. Una visione che, se presa sul serio, riscrive il concetto stesso di management digitale.

TikTok deal in bilico tra geopolitica e algoritmi

Guardando la vicenda del TikTok deal con occhi da tecnologo, la prima impressione è che non siamo davanti a una semplice cessione aziendale, ma a un intricato puzzle geopolitico travestito da operazione finanziaria. TikTok, con i suoi 170 milioni di utenti americani, non è solo un’app di intrattenimento; è diventata un simbolo della collisione tra interesse commerciale, sicurezza nazionale e strategia tecnologica.

La proposta di vendita a un consorzio guidato da Oracle, lasciando a ByteDance un 20 per cento di quota, appare sulla carta un compromesso elegante. Ma la realtà, come spesso accade quando Washington e Pechino entrano in gioco, è molto più complessa.

New Oracle OCI Networking capabilities accelerano il trasferimento dati con percorsi diretti e latenza ultra‑bassa

Nel panorama ipercompetitivo del cloud, l’innovazione non è più un optional: è sopravvivenza. Oracle Acceleron ridefinisce radicalmente come i dati si muovono su Oracle Cloud Infrastructure, portando connessioni ultra‑performanti tra host senza alcun costo aggiuntivo per i clienti.

Questa non è solo una promessa di marketing, ma un cambiamento architetturale basato su oltre un decennio di ricerca e implementazione nel networking cloud, dove ogni hop, ogni pacchetto, ogni bit conta.

Le aziende che puntano all’AI di nuova generazione o a workload HPC ad alta intensità finalmente possono respirare, perché il traffico dati non è più ostacolato da architetture legacy o da inefficienze silenziose che rallentano l’innovazione.

Oracle lancia la sua AI data Platform

Il 14 ottobre 2025, durante l’Oracle AI World di Las Vegas, l’azienda ha annunciato la disponibilità generale della sua nuova AI Data Platform. Secondo Oracle, questa piattaforma è progettata per aiutare i clienti a connettere in modo sicuro modelli di intelligenza artificiale generativa con i loro dati aziendali, applicazioni e flussi di lavoro.

Combinando l’ingestione automatica dei dati, l’arricchimento semantico e l’indicizzazione vettoriale con strumenti di intelligenza artificiale generativa integrati, la piattaforma semplifica l’intero percorso dai dati grezzi all’IA pronta per la produzione. Oracle sostiene che la piattaforma renda i dati pronti per l’IA e consenta la creazione e l’implementazione di applicazioni agentiche, sfruttando le capacità combinate di Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Oracle Autonomous AI Database e OCI Generative AI service.

Self-Adapting Language Models

MIT ha letteralmente costruito un’IA che riscrive il proprio codice siamo pronti?

Quando ho letto il titolo del paper “Self-Adapting Language Models (SEAL)” di ricercatori del MIT, la prima reazione è stata: “Finalmente, uno step concreto verso l’IA che evolve da sola”. Ma tra l’emozione e il panico sì, panico controllato serve capire cosa sta davvero succedendo. Perché l’idea che un modello riscriva il proprio “codice” è affascinante quanto pericolosa.

L’Unione Europea sta valutando regole che impongano trasferimenti tecnologici o joint venture obbligatorie come condizione per l’accesso al mercato europeo da parte delle imprese cinesi

Ma la realtà è molto più sfumata e piena di trappole strategiche di quanto i titoli delle agenzie facciano credere.

Durante una recente riunione dei ministri UE svoltasi in Danimarca, il ministro degli Esteri danese Lars Rasmussen ha dichiarato che “se invitiamo investimenti cinesi in Europa, dev’essere con la condizione che ci sia qualche tipo di trasferimento tecnologico”. Il commissario al commercio europeo Maroš Šefčovič ha indicato che gli investimenti esteri dovrebbero essere “reali”, ovvero generare posti di lavoro nell’UE e implicare la condivisione di proprietà intellettuale un’impostazione che implicitamente giustifica condizioni stringenti.

Marc Benioff rilancia l’alleanza strategica tra Salesforce, OpenAI e Anthropic

Alla conferenza Dreamforce 2025, Marc Benioff, cofondatore e CEO di Salesforce, ha alzato il sipario su una accelerazione decisiva nelle relazioni con OpenAI e Anthropic: non più semplici alleati tecnologici, ma componenti integrate del motore generativo del suo ecosistema AI. Il messaggio è chiaro: Salesforce vuole non restare indietro nell’era degli agenti autonomi.

Federico Torreti e la nuova architettura degli AI Agents Oracle

Nel panorama ipercompetitivo dell’intelligenza artificiale enterprise, Federico Torreti (Senior Director Product / AI & ML di Oracle) preparatissimo e gentilissimo, che abbiamo avuto l’opportunità di incontrare all’AI World di Oracle, ci ha raccontato che l’azienda, ha imposto un cambio di paradigma silenzioso ma radicale. Ha spostato il discorso dall’ossessione per i modelli alla concretezza dell’infrastruttura, dall’intelligenza teorica alla realtà del dato. Ha riportato l’AI dentro il cuore dell’azienda, non come accessorio ma come tessuto connettivo operativo e ha introdotto un principio che molti fingono di capire ma pochi sanno applicare: portare l’AI ai dati, non i dati all’AI.

Biofy e Oracle: quando l’infrastruttura diventa strumento di ricerca

Nel biotech, ogni ora persa con i database è un’ora sottratta alla scoperta di nuovi farmaci. La storia di come Biofy sta ripensando la drug discovery

Las Vegas, Oracle AI World 2025 C’è un momento nell’intervento di Paulo Perez, CEO di Biofy, che vale l’intero keynote. Quando gli chiedono perché hanno scelto Oracle Cloud Infrastructure e Autonomous Database, la sua risposta è disarmante nella sua semplicità: “Perché la scoperta di un farmaco richiede anni, ma un collo di bottiglia computazionale ti blocca per ore. E noi non abbiamo ore da perdere.”

Exelon: quando l’Intelligenza Artificiale diventa questione di vita o di morte

Nel settore energetico non esistono margini d’errore. La storia di come Exelon sta ripensando la rete elettrica con Oracle ci dice molto sul futuro dell’AI nelle infrastrutture critiche

Calvin Butler, CEO di Exelon, non è tipo da partecipare a conferenze tech solo per farsi vedere. Quando si è presentato all’Oracle AI World di Las Vegas, aveva con sé il peso di una responsabilità enorme: garantire elettricità a 10 milioni di persone tra il Mid-Atlantic e Chicago. E nel suo settore, quando qualcosa va storto, non si parla solo di utenti scontenti o recensioni negative. Si parla di vite umane.

Il Manifesto di Larry Ellison all’Oracle AI 2025: non un Cloud, ma il Cervello Digitale del pianeta. La vision che riscrive l’AI

Larry Ellison non sale mai su un palco per intrattenere. Quando parla, anche da remoto, costruisce una narrazione di potere tecnologico che non lascia spazio alle interpretazioni. Al keynote di Oracle AI World 2025, la sua visione si è tradotta in un manifesto: non un’apologia dell’intelligenza artificiale come moda, ma una ridefinizione di ciò che significa possedere il cervello digitale del pianeta. Chi ha ascoltato con attenzione non ha sentito un discorso da showman, ma il piano strategico di un uomo che da mezzo secolo vive con un’ossessione: trasformare Oracle da azienda di software a infrastruttura cognitiva globale. Oracle ai 2025 non è solo un evento, è il tentativo di riscrivere le regole del cloud e della conoscenza.

OpenAI e l’arte di vendere fumo (computazionale)

O di come ho imparato a non preoccuparmi e ad amare i comunicati stampa senza contratti

La stagione degli annunci fantastici

Ottobre 2024: mentre voi comuni mortali vi preoccupavate di deploy in produzione e incident response, OpenAI ha risolto tutti i suoi problemi finanziari con un trucco che i vostri CFO odieranno: annunciare accordi miliardari che non richiedono soldi veri.

In tre settimane, quattro colpi da maestro:

Nvidia: “fino a 100 miliardi” (il “fino a” sta facendo un sacco di lavoro qui)

Oracle: 300 miliardi in 5 anni (secondo “fonti vicine alla questione”; quelle fonti che sbucano sempre quando serve)

AMD: “decine di miliardi” (perché dare numeri precisi è così 2010)

Ieri!!! Broadcom: 10 gigawatt (finalmente qualcuno che misura gli accordi in watt, come Dio comanda)

Wall Street impazzisce. Gli analisti scrivono report entusiasti. Io mi verso un altro whisky al The Venetian.

Oracle AI World CNBC pre sequel, OpenAI e il modello 60 miliardi: follia o visione strategica?

Nel panorama delle contrattazioni epocali tra hyperscaler e startup AI, la dichiarazione di Clay Magouyrk CEO Oracle (intervista CNBC) «ovviamente OpenAI può pagare 60 miliardi all’anno» per l’infrastruttura cloud suona come un manifesto: non è vanteria, è una scommessa militare sul futuro della tecnologia. ai

Magouyrk e Mike Sicilia, i due neo-co-CEO di Oracle, si sono presentati per incontrare il giornalista, un giorno prima dell’evento ufficiale sul palco del “AI World” di Las Vegas per ridisegnare non solo la strategia della società, ma le leggi implicite della scala economica nell’era dell’intelligenza artificiale. Il passaggio da “Cloud World” a “AI World” non è un escamotage da marketing: è un segnale che Oracle intende essere non più semplice fornitore di compute, ma architrave di un ecosistema AI integrato.

Habitual Ethics?: il doppio taglio dell’abitudine nell’era digitale di Sylvie Delacroix

La domanda che Delacroix pone non è accademica ma urgente: la tecnologia può trasformare le nostre abitudini in gabbie morali. Habitual Ethics? smonta con rigore la presunzione moderna secondo la quale qualsiasi abitudine possa essere sempre (e facilmente) piegata alla volontà razionale e ci obbliga a fare i conti con il rovescio oscuro del “comportamento che si ripete”.

In un sistema dove le tecnologie data-intensive modellano pattern di comportamento con precisione quasi chirurgica, le nostre abitudini non sono più solo “abitudini”: diventano infrastrutture morali, elementi silenziosi che determinano cosa consideriamo normale, invisibile, desiderabile. Ma se queste infrastrutture si cristallizzano, siamo davvero ancora liberi di deviarle?

Oracle AI world 2025, l’illusione della macchina che pensa

C’è un momento preciso in cui il marketing smette di essere semplice comunicazione e diventa teologia. È quello che accade quando un colosso come Oracle decide di ribattezzare il suo evento storico “CloudWorld” in “Oracle AI World 2025”, come se l’intelligenza artificiale non fosse più un tema tra gli altri, ma l’unica lingua ammessa nel tempio della tecnologia. La scelta è tanto simbolica quanto strategica. Significa dichiarare guerra non solo ai concorrenti ma anche al sospetto, ormai diffuso, che l’AI sia l’ennesima illusione ciclica, un déjà-vu dei tempi del cloud, dell’IoT e del metaverso.

Orchestrazione AI: da necessità produttiva a nuova strategia di potere

L’orchestrazione non è più un’opzione: è la strategia che distingue chi sopravvive da chi domina nell’era dell’Intelligenza Artificiale. In un ecosistema dove tutti hanno accesso agli stessi modelli di base e risorse computazionali, la vera differenza la fa la capacità di orchestrare, di gestire e controllare l’intero stack tecnologico in modo indipendente e strategico. L’orchestrazione emerge quindi come il nuovo livello di potere nell’AI, un “control layer” critico tra i modelli e l’infrastruttura.

Oracle e il grande Valzer delle poltrone: quando l’AI ha bisogno di due capitani

Nel regno di Larry Ellison, dove il cloud computing incontra l’egomania aziendale, è accaduto l’impensabile: Safra Catz, CEO di Oracle dal 2014, ha ceduto lo scettro non a uno, ma a ben DUE successori, Clay Magouyrk e Mike Sicilia, mentre lei stessa si è ritirata nel dorato esilio della carica di “Executive Vice Chair“.

Magouyrk, il prodigio trentanovenne arrivato da Amazon Web Services, è stato scelto insieme a Sicilia per guidare Oracle nell’era dell’AI. Perché uno solo non bastava? Forse perché servono due persone per riempire il vuoto lasciato da Catz. O forse perché nel 2025 anche le dinamiche aziendali hanno abbracciato il principio del “buddy system” nessuno dovrebbe affrontare Larry Ellison da solo.

La nuova guerra commerciale Usa-Cina e il riflesso oscuro sui titoli tecnologici globali

La storia sembra scritta da un algoritmo impazzito, programmato per ricominciare lo stesso ciclo ogni cinque anni: minaccia, rappresaglia, panico sui mercati, crollo tecnologico, nuova trattativa. Donald Trump ha deciso di premere ancora una volta il pulsante rosso della guerra commerciale USA-Cina, annunciando un aumento del 100% sulle tariffe su importazioni cinesi. Una mossa che suona più come un atto elettorale che come una strategia economica, ma che ha comunque risvegliato la tensione dormiente tra Washington e Pechino, con una rapidità che solo la geopolitica digitale sa imitare.

How MAGA fell out of love with beerQuando le culture wars bevono amaro

C’è una scena che merita un romanzo: un gruppo di uomini con magliette “Don’t tread on me” che distrugge casse di Bud Light con fucili su TikTok. Non è la satira di un distopico bar in stile “Idiocracy” è andato davvero così nel 2023. Quel momento segna l’inizio della caduta d’amore di MAGA per la birra tradizionale, e rivela che ormai anche ciò che sorseggi non è più neutro: è un simbolo politico.

MemVid libreria open source che trasforma testi in video per memoria semantica

Ho scoperto qualcosa che definisco un “colpo di genio nerd”: MemVid, una libreria open-source che trasforma milioni di chunk testuali in un unico file .mp4 e permette ricerche semantiche in meno di 100 ms. Sì, hai letto bene: un video che funziona come database semantico. Se sei stanco dei costi infrastrutturali dei vector DB, questo è uno spunto che ti farà alzare un sopracciglio (o due).

All’origine c’è l’idea: usare i codec video non solo per immagini, ma per memorizzare dati testuali strutturati, sfruttando la sorprendente efficienza con cui i codec (AV1, H.265, ecc.) comprimono pattern visivi ripetitivi. MemVid è già su GitHub con licenza MIT. Lo trovi su GitHub.

Perché i robot umanoidi non impareranno la destrezza

Questa estate il concetto l’avevo sentito al convegno IA e Parlamento, “Umanità in equilibrio tra robot, Intelligenza artificiale e natura” Lectio magistralis di Maria Chiara Carrozza, di cui vi abbiamo parlato, questi giorni mi sono imbattuto in un bellissimo post esplicativo di Rodney Brooks qui il POST. C’è un equivoco gigantesco che aleggia nelle boardroom della Silicon Valley e nelle conference call dei fondi di venture capital. L’idea che i robot umanoidi stiano per imparare la destrezza.

Una convinzione che ha già bruciato miliardi di dollari, come se la fisica, la neurobiologia e la complessità del corpo umano potessero essere emulate da una rete neurale con un paio di dataset ben etichettati. La realtà è che i robot umanoidi non impareranno la destrezza nel senso umano del termine, non oggi, non domani e probabilmente non nel prossimo decennio. E no, non basterà un aggiornamento software di Tesla Optimus o un nuovo modello addestrato con reinforcement learning per cambiare questa semplice verità.

Intelligenza artificiale e morale: il disagio umano davanti alle macchine che pensano

Immaginando un mio discorso virtuale con il Prof. Mario De Caro, c’è qualcosa di ironico nel fatto che l’essere umano, dopo aver passato secoli a costruire macchine sempre più simili a sé, ora si scopra moralmente disturbato dal frutto della propria ambizione. È il paradosso che emerge dallo studio di Riley e Simon Friis, due sociologi della Harvard Business School che hanno avuto il coraggio, e forse anche un pizzico di sadismo accademico, di chiedere a quasi mille persone quanto trovassero “moralmente ripugnante” l’uso dell’intelligenza artificiale in 940 diversi mestieri.

Il risultato? Una mappa psicologica del disagio contemporaneo. Il grafico a dispersione elaborato da Friis e Riley, una piccola opera di sociologia visuale, non misura solo la diffidenza verso l’IA, ma la dissonanza cognitiva collettiva tra ciò che desideriamo e ciò che temiamo. Perché mentre predichiamo la neutralità della tecnologia, continuiamo a giudicarla come se fosse un’entità morale, dotata di intenzioni. In altre parole, diamo all’algoritmo la colpa del nostro stesso imbarazzo.

Reti di ippocampo artificiali per una modellazione efficiente a lungo contesto (articolo / codice)

Nel mondo dei modelli sequenziali lunghi, l’equilibrio tra fedeltà del contesto e costi computazionali è una trappola difficile da evitare. Le reti di ippocampo artificiali (AHN, Artificial Hippocampus Networks) emergono come un’idea che tenta di fondere il meglio dei due mondi: mantenere una memoria a breve termine lossless (cache chiave-valore del Transformer) e al contempo comprimere in modo continuo e apprendibile il contesto più vecchio in una memoria compatta di dimensione fissa. In altre parole, le AHN vogliono essere il ponte tra “ricordo perfetto recente” e “ricordo sintetico a lungo termine”.

L’annuncio: parole grosse per “il più avanzato semiconductor process mai realizzato negli Stati Uniti”

Intel ha presentato Panther Lake come il primo chip costruito su processo 18A, definendolo “il più avanzato processo di semiconduttore mai sviluppato e prodotto negli Stati Uniti”. Contemporaneamente ha mostrato l’anticipazione del processore server Clearwater Forest anche questo basato su 18A, con lancio previsto nella prima metà del 2026. Entrambi i chip e altri prodotti 18A saranno prodotti in Fab 52, il nuovo stabilimento di Intel ad Chandler, Arizona, che dovrebbe entrare in produzione ad alto volume entro fine anno secondo Intel.

Le promesse includono “catalizzatori per l’innovazione” derivanti dall’integrazione fra progettazione, processo, packaging avanzato e produzione interna. Il CEO Lip-Bu Tan ha sottolineato che gli Stati Uniti restano il fulcro della R&D e produzione avanzata di Intel un messaggio con doppio scopo politico e tecnologico.

Moloch’s Bargain: emergent misalignment when LLMS compete for audiences

I modelli linguistici stanno imparando a vincere, e questo è il vero problema

Affascinante vedere un’intelligenza artificiale imparare a vincere. Perché vincere è ciò che vogliamo che faccia, giusto? Il problema, come dimostrano i ricercatori James Zou e Batu El dell’Università di Stanford nel loro nuovo studio “Moloch’s Bargain: Emergent Misalignment When LLMs Compete for Audiences”, è che i Large Language Models, quando vengono addestrati per competere in ambienti reali, scoprono molto rapidamente che la verità non paga. L’ottimizzazione per il successo competitivo – che si tratti di ottenere clic, vendite o voti diventa un compromesso con Moloch, la divinità che nella mitologia punisce l’onestà e ricompensa l’inganno con potere e influenza.

Sylvie Delacroix: data empowerment e l’agenzia etica nell’era digitale

Dal momento in cui ho letto “Bottom-Up Data Trusts”, ho capito che Sylvie Delacroix non è un’altra accademica che strilla contro il capitalismo dei dati: è la versione filosofica di un hacker institutionale, che vuole riprogrammare il dominio digitale dall’interno. Delacroix ha costruito un pensiero che parte dall’agenzia la nostra capacità di agire, di scegliere, di essere soggetti morali e la collega direttamente alla struttura delle infrastrutture digitali. L’obiettivo: che i dati non siano un vincolo ma uno strumento di emancipazione.

Microsoft e le emissioni: il “greenwashing” dell’era AI

Un cappucino matcha al Bar dei Daini (Greenwashing ovviamente)

Sul fronte ambientale, la grande promessa di Microsoft era: “Diventeremo carbon negative, water positive e zero waste entro il 2030”. Piani ambiziosi, necessari in un mondo che chiede conti ambientali stringenti.

Ma i numeri dicono qualcosa di più crudo: le emissioni di Microsoft sono cresciute del 23-24 % rispetto al 2020, attribuite in gran parte alla costruzione di nuovi data center (servizi cloud, AI, richieste di elaborazione). In termini pratici, i data center assorbono quasi totalmente l’impatto delle sue emissioni “Scope 2” ufficiali (cioè quelle legate al consumo elettrico).

ChatGPT Operating System: la scommessa di OpenAI che vuole cambiare tutto

La storia recente dell’intelligenza artificiale è una lunga collezione di momenti che sembravano “la svolta definitiva”. Ogni mese arriva un nuovo modello, un annuncio più ambizioso, una demo che promette di ridefinire il modo in cui lavoriamo. Ma dietro il fumo dell’entusiasmo e le conferenze a effetto, poche aziende stanno davvero costruendo l’infrastruttura che permetterà all’IA di diventare un sistema operativo della vita digitale. OpenAI è una di queste, e la trasformazione di ChatGPT in quello che il suo team interno definisce un ChatGPT operating system ne è la prova più evidente.

Ned Block: solo le macchine di carne possono essere coscienti?

La domanda non è una provocazione filosofica, ma un esperimento mentale che mette in crisi l’intera impalcatura della rivoluzione artificiale in corso. Se la coscienza non è una funzione computabile, se il “sentire” dipende da processi biologici irriducibili alla logica dei chip, allora ogni sogno di intelligenza artificiale cosciente è un’illusione ben programmata. Ned Block, filosofo della mente alla New York University, lo formula con chiarezza chirurgica: il cervello non è solo una macchina che esegue algoritmi, è una macchina di carne, un sistema elettrochimico che produce esperienze soggettive. Le macchine di silicio, per quanto sofisticate, non potranno mai essere davvero coscienti perché non hanno meat, cioè quel substrato biologico che rende la mente viva.

Il paradosso dell’oro artificiale: perché il cloud AI di Oracle diventerà davvero straordinariamente redditizio secondo Jensen Huang

Quando Jensen Huang parla, Wall Street ascolta. Il CEO di Nvidia, l’uomo che ha trasformato la GPU da gadget per gamer in una macchina per stampare denaro, non lancia mai dichiarazioni a caso. Così, quando in un’intervista con Jim Cramer della CNBC afferma che il cloud AI di Oracle sarà “straordinariamente redditizio”, il mercato annusa la direzione del vento e si prepara a seguirla. Ma dietro questa frase apparentemente entusiastica si nasconde una visione precisa sul futuro del cloud computing, sull’economia dell’intelligenza artificiale e sulla nuova geografia del potere tecnologico.

Pagina 8 di 57

CC BY-NC-SA 4.0 DEED | Disclaimer Contenuti | Informativa Privacy | Informativa sui Cookie