L’intelligenza artificiale sta velocemente diventando parte integrante di ogni settore, dalla finanza alla medicina, dalle operazioni aziendali alla gestione dei dati. Ma come funziona esattamente l’apprendimento dell’IA, soprattutto nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)? La comprensione di questo processo non è solo una questione di curiosità accademica, è fondamentale per chiunque si occupi di regolamentare, interpretare e applicare le normative sull’IA. La recente ricerca di Zucchet et al., intitolata “How Do Language Models Learn Facts? Dynamics, Curricula, and Hallucinations” (2025), fornisce una panoramica fondamentale di come questi modelli apprendano e memorizzino i fatti e, forse ancor più importante, come possano produrre risultati errati che chiamiamo “allucinazioni”.
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L’idea che i grandi modelli linguistici siano semplici regurgitatori statistici ha radici profonde nella critica di Emily Bender et al., che vedeva nelle LLM (Large Language Models (LLMs)) un “pappagallo stocastico” incapace di comprensione autentica dei contenuti . Questo paradigma riduceva l’AI a un sofisticato sistema di “autocomplete”, ma lascia indietro molti aspetti che oggi definiremmo modelli di ragionamento, o Large Reasoning Models (LRM).
Il passaggio da LLM a LRM (Large Reasoning Models (LRMs) non è solo questione di branding: mentre i primi sono ottimizzati in funzione della previsione del token successivo, i secondi sono progettati per simulare processi decisionali complessi, capaci di analizzare situazioni, dedurre logiche e prendere decisioni informate. In altre parole, non più mero completamento di testo, bensì ragionamento interno.
Comments Received in Response To: Request for Information on the Development of an Artificial Intelligence (AI) Action Plan (“Plan”)
La Casa Bianca ha appena scaricato online tutti i 10.068 commenti ricevuti durante la sua richiesta di informazioni per delineare un piano d’azione sull’intelligenza artificiale. Non stiamo parlando di una consultazione tra burocrati in tailleur e cravatta, ma di un autentico sfogo collettivo, una sorta di “confessione pubblica” sul futuro dell’umanità assistita da macchine.
Per chi non ha voglia di farsi una maratona da 10.000+ pareri pubblici (spoiler: nessuno ha voglia), è disponibile una dashboard con i riepiloghi generati da AI. Ironico, vero? L’AI che riassume le lamentele contro l’AI. Una distopia perfettamente autosufficiente.
Ma veniamo al punto. Il sentimento dominante è il disprezzo, con una punta di paranoia tecnofobica. Non si tratta solo di una manciata di boomer inferociti: è un fronte ampio, trasversale, che unisce utenti ordinari, attivisti, professionisti creativi, e pure qualche tecnologo pentito.
Ci sono giorni che scorrono lenti, e poi ci sono giorni che meritano un brindisi. O almeno un applauso silenzioso, magari davanti allo schermo, mentre sfogli il sito della Commissione Europea e ti imbatti in una piccola perla celebrativa: un booklet. Non un PDF qualunque, ma un compendio che racconta 40 anni di investimento europeo in ricerca e innovazione. Un’epopea di traguardi, fallimenti utili, idee folli diventate tecnologie fondamentali, e sogni lucidamente pianificati.
Perché sì, ogni passo in avanti va celebrato come fosse il primo. Non per ingenuità, ma per metodo. Perché nel nostro mondo iperveloce, dimentichiamo troppo facilmente che la realtà si costruisce un grant alla volta, una call vinta, una partnership internazionale, una sperimentazione riuscita. E spesso la grandezza dei risultati si rivela solo in retrospettiva. Ed è proprio quello che fa questo booklet commemorativo: fermarsi, voltarsi e guardare con un misto di orgoglio e stupore tutto ciò che è stato costruito da quando, nel 1984, l’Unione Europea ha deciso che finanziare la scienza e l’innovazione non era un atto caritatevole, ma un investimento politico, economico e strategico.
Nel panorama odierno, dove ogni slide da venture capitalist grida all’arrivo dell’agente AI “autonomo”, “proattivo” e “rivoluzionario”, la verità tecnica resta un po’ meno scintillante: la maggior parte degli agenti oggi sono poco più che sequenze di prompt orchestrate goffamente. Finalmente però, Anthropic mette a disposizione un vademecum ingegneristico degno di nota per chi vuole davvero costruire agenti AI operativi nel mondo reale. E no, non stiamo parlando dell’ennesima toy app con GPT-4 che prenota un tavolo.
Nel 2017 bastavano 930 dollari per addestrare un Transformer. Nel 2025, con Llama 3.1 e Gemini 1.0 Ultra, si parla di 170 e 192 milioni rispettivamente. No, non è un errore di battitura, ed è inutile controllare il cambio con lo yen: siamo entrati nell’era dell’AI capitalistica pesante, dove l’unico modello che puoi permetterti di addestrare da solo è quello mentale per accettare che il tuo progetto AI non sarà mai competitivo senza il backing di un hyperscaler o un fondo VC dal pedigree siliconvalleyano.
Il motivo? Non è magia nera, è economia industriale in stile XXI secolo. Addestrare un Large Language Model oggi è come costruire un acceleratore di particelle che però sputa fuori email più eleganti e assistenti virtuali meno idioti. Ecco dove vanno quei milioni.
Nel nuovo rapporto di OpenAI, emerge un quadro chiarissimo e, per certi versi, disturbante per chi ancora si ostina a trattare l’IA come un giocattolino futuristico da laboratorio R&D. Sette aziende leader hanno fatto il salto quantico, adottando l’intelligenza artificiale come leva strategica e non come orpello da PowerPoint. E non parliamo di storytelling da conferenza, ma di risultati misurabili, concreti, da bilancio trimestrale. Quello che le accomuna? Nessuna si è limitata all’hype. Hanno trattato l’IA con la stessa serietà con cui un CFO tratta il debito a lungo termine.
Morgan Stanley ha aperto le danze mostrando che il rigore paga. Ha scelto di partire da valutazioni serrate, modello per modello, caso d’uso per caso d’uso. Niente romanticismi tecnofili: ciò che funziona resta, ciò che non performa si taglia. Questo approccio chirurgico ha permesso alla banca d’investimento di usare l’IA come moltiplicatore della conoscenza interna, in modo affidabile e scalabile. Tradotto: meno tempo perso tra documenti, più risposte in tempo reale, e soprattutto meno consulenze esterne. In un mondo in cui il valore dell’informazione si misura in millisecondi, questo non è un miglioramento, è un’arma.
Oggi l’adozione dell’intelligenza artificiale non è più una questione di “se” ma di “come”. Ecco il punto: il vero grattacapo per le aziende non è tanto capire se usare l’AI, ma individuare quei casi d’uso in grado di generare valore reale, concreto, misurabile. Il resto è vetrina per board meeting e slide da consulenti con troppo tempo libero.
Viviamo un’epoca in cui ogni impresa, dal colosso industriale alla startup con il pitch (elevator) in tasca, proclama di “integrare soluzioni di AI”. Peccato che dietro il buzzword o le bullshits si nascondano spesso progetti pilota che restano confinati in sandbox accademici o POC eterni che non scalano mai. Perché? Perché manca strategia, leadership, capacità di distinguere l’automazione utile dal fumo algoritmico.
Il mondo della tecnologia sta vivendo un’evoluzione profonda e, forse, inevitabile. C’è un movimento crescente che spinge verso la re-distribuzione dei fondi e delle risorse, dove la ricerca di base, quella che ha storicamente permesso alla scienza di progredire, è progressivamente messa da parte a favore di tecnologie più pratiche e già pronte per il mercato. Questo non è semplicemente un cambiamento nei paradigmi di sviluppo, ma un vero e proprio spostamento verso una mentalità più orientata al profitto, con implicazioni che potrebbero essere, se non dannose, almeno molto rischiose per la ricerca stessa.
Lo abbiamo visto con i colossi tecnologici come Google e Meta, i quali, una volta pionieri nella promozione della ricerca accademica, sembrano ora adottare una politica più conservativa e commerciale. Google DeepMind, ad esempio, ha fatto passi indietro rispetto alla tradizione di apertura e condivisione della conoscenza.
Negli ultimi anni, i ricercatori di DeepMind hanno sempre più esitato a pubblicare i loro risultati, per evitare di offrire vantaggi competitivi ai rivali nel settore della IA. La concorrenza è feroce, e, piuttosto che puntare a contribuire al bene pubblico, l’azienda sembra preferire strategicamente la protezione del suo vantaggio tecnologico. Questo movimento non è isolato, e si riflette anche nel modo in cui Meta ha recentemente ridotto la priorità per la ricerca fondamentale nell’ambito dell’intelligenza artificiale, come evidenziato dal declino della sua iniziativa FAIR (Fundamental AI Research). Le risorse, che in passato erano destinate all’esplorazione teorica e a progetti di ricerca di lungo termine, sono ora indirizzate verso la creazione di strumenti generativi di intelligenza artificiale che rispondono alle esigenze immediate del mercato.
Nel 2025, l’Intelligenza Artificiale Generativa ha finalmente fatto coming out. No, non è diventata più intelligente. È diventata più… umana. E se nel 2024 l’ossessione era “come sfruttarla per costruire la prossima startup da un miliardo”, oggi il mood è un altro: come cavolo sopravvivere al casino della vita moderna.
Se pensavi di tirare avanti fino alla pensione facendo quello che hai sempre fatto, ho brutte notizie per te: il futuro del lavoro ha già fatto irruzione nel presente. Secondo il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum, il 59% della forza lavoro globale dovrà essere riqualificata entro il 2030. Non “potrebbe” o “sarebbe bene”: dovrà. Tradotto: più della metà dei lavoratori oggi non ha le competenze che serviranno domani. Ma la parte davvero tragica? Non tutti avranno accesso a questa riqualificazione. E no, non ci sarà nessun sindacato, bonus statale o HR compassionevole che potrà salvarti se ti trovi dalla parte sbagliata di questa rivoluzione.
La causa? L’Intelligenza Artificiale. Sì, quella parola che ormai viene buttata in ogni frase come il prezzemolo nelle cucine di Masterchef. Ma stavolta non è una moda. L’AI non è solo una tecnologia. È una forza trasformativa alla pari della macchina a vapore della Rivoluzione Industriale. E chi dorme ora, finirà rottamato domani, come le cabine telefoniche o i middle manager inefficienti.
“Prevediamo che l’impatto dell’intelligenza artificiale superumana nei prossimi decenni sarà enorme, superando quello della Rivoluzione Industriale.” Questo è il mantra che ci viene lanciato da AI 2027, uno scenario futuristico realizzato dai ricercatori Daniel Kokotajlo, Scott Alexander, Thomas Larsen, Eli Lifland, Romeo Dean. Un’accelerazione tale che, nel giro di pochi anni, potremmo trovarci davanti a una forma di intelligenza artificiale capace di auto-migliorarsi, superando l’uomo e riscrivendo le regole del gioco, dalla geopolitica alla ricerca scientifica.
Il miraggio della Superintelligenza già nel 2027?
L’idea che nel 2027 potremmo trovarci ad affrontare l’emergere della superintelligenza non è solo affascinante; è anche inquietante. Secondo gli autori, i segnali di un’intelligenza che collaborerà, ragionerà e migliorerà se stessa più velocemente di quanto l’essere umano possa seguire sono già in fase di sviluppo. La previsione di Kokotajlo e Lifland è che nei prossimi anni vedremo l’ascesa di sistemi A.I. sempre più autonomi e capaci di compiere ricerche avanzate, migliorandosi a una velocità che andrà ben oltre il controllo umano.
L’ascesa dell’AI: Tra Innovazione, Sfide e Opportunità
L’intelligenza artificiale ha compiuto progressi straordinari negli ultimi anni, con performance che continuano a migliorare in modo esponenziale. Il 2023 ha visto il lancio di nuovi benchmark come MMMU, GPQA e SWE-bench, che hanno spinto le capacità dei modelli AI verso limiti mai esplorati prima. A distanza di un anno, i risultati sono stati sorprendenti: i punteggi su questi benchmark sono aumentati rispettivamente del 18,8%, 48,9% e 67,3%. Non solo in ambito teorico, ma anche nel mondo pratico, l’AI ha raggiunto traguardi straordinari, come la generazione di video di alta qualità e la capacità di agenti basati su modelli linguistici di superare umani in compiti di programmazione con tempi limitati.
Mentre tutti si concentrano su LLM, AI Agent e GPU, sta avvenendo qualcosa di molto più profondo, un cambiamento sistemico che ridefinirà il futuro. Il “2025 Global 50 Megatrends Report” della Dubai Future Foundation non parla di tendenze passeggere, ma di trasformazioni strutturali che si stanno già manifestando. Se stai costruendo strategie, investendo in tecnologia o guidando il cambiamento, devi prestare attenzione a queste forze emergenti.
I materiali stanno subendo una rivoluzione senza precedenti. Dimentica l’acciaio e la plastica: biomimetica, nanotecnologia e materiali quantistici stanno ridisegnando il possibile. Il legno trasparente, con capacità isolanti cinque volte superiori al vetro, è solo un assaggio di un futuro in cui le risorse scarse saranno sostituite da alternative avanzate. Nel frattempo, l’era dei dati multidimensionali sta per esplodere. Non parliamo più solo di testo e immagini, ma di un flusso continuo e interconnesso di informazioni, grazie a 6G e AI multimodali. Entro il 2027, il 40% della popolazione globale sarà immersa in questi nuovi paradigmi.
In un mondo in cui l’intelligenza artificiale viene costantemente “rivisitata” con nomi altisonanti e promesse da manuale, si è creato un vero e proprio circo semantico: agenti AI, automazioni sofisticate, assistenti vocali… Ma, come direbbe qualcuno che ha sempre puntato sulla semplicità, non serve riempire il vuoto di etichette per far brillare l’innovazione. Il white paper firmato da Marielle Borghi, Elisabetta Alicino e Annamaria Anelli (aidea) si fa carico di smascherare questa confusione, rivelando che dietro a quelle che molti chiamano “Agenti AI” si nasconde una rivoluzione ben più profonda rispetto a una semplice upgrade del solito chatbot.
Non stiamo parlando di una versione “super ChatGPT” o di un assistente che risponde solo per farsi notare, ma di una vera e propria nuova specie tecnologica. Gli agenti AI non si limitano a rispondere alle domande con formule preconfezionate: analizzano, pianificano e agiscono autonomamente. È come se, da un lato, il computer decidesse di prendere in mano le redini della situazione, mentre dall’altro si dovesse scusare per aver interrotto la tradizionale semplicità dell’“input-output”. Ironico, no?
Sono state rese disponibili in consultazione pubblica, e lo saranno fino al 20 marzo 2025, le Linee Guida per l’adozione dell’Intelligenza Artificiale nella Pubblica Amministrazione. Previste dal Piano Triennale per l’Informatica nella Pubblica Amministrazione 2024-2026, le Linee Guida di AgID per l’adozione, l’acquisto e lo sviluppo di sistemi di AI nella Pubblica Amministrazione sono emanate seguendo l’iter previsto all’articolo 71 del Codice dell’Amministrazione Digitale (CAD). Quelle in consultazione riguardano, nello specifico, le modalità di adozione dei sistemi di Intelligenza Artificiale, con particolare riferimento agli aspetti di conformità normativa e di impatto organizzativo.
Ma quali sono i veri obiettivi e le sfide che ci attendono? Scopriamolo insieme.
Questo libro è tra i più illuminanti mai scritti sugli LLM: una vera e propria lezione magistrale!
(Poter vivere in un’epoca in cui risorse di questo calibro sono liberamente accessibili a chiunque voglia approfondire è semplicemente straordinario).
In 200 pagine, il libro affronta in dettaglio:
- Le basi dei modelli transformer pre-addestrati
- Come i transformer alimentano i moderni LLM
- Tecniche di addestramento e scalabilità degli LLM
- Strategie di prompting, dalle nozioni fondamentali a quelle avanzate
- Metodi di fine-tuning per applicazioni pratiche
Se desideri superare le discussioni superficiali sull’intelligenza artificiale e comprendere davvero come funzionano questi modelli, questa lettura è un must. Assolutamente consigliato!
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Un vero tesoro da scoprire. Buona lettura!
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Ogni anno, facciamo il punto sulle 50 startup più promettenti, basandosi su criteri come modello di business, prospettive di crescita e, ovviamente, il sacro graal del mondo tech: i finanziamenti. Tra queste, spiccano le aziende che si dedicano all’intelligenza artificiale (AI), settore che promette di cambiare il mondo… o almeno di farci credere che lo stia facendo. Ecco una panoramica delle startup AI del 2024, con un pizzico di cinismo e ironia.
Cursor: L’Assistente per Coders Pigri
Finanziamenti raccolti: $71 milioni
Valutazione: $400 milioni
Ricavi annuali: >$20 milioni
Un AI che scrive codice al posto tuo. Perfetto per chi vuole fare il programmatore senza programmare. Con $400 milioni di valutazione, forse è più bravo a generare investitori che linee di codice.
Suno: Generatore di Canzoni AI
Finanziamenti raccolti: $130 milioni
Valutazione: >$500 milioni
Ricavi annuali: >$40 milioni
Finalmente un AI che scrive canzoni! Perché affidarsi a cantautori quando puoi avere una macchina che ti sforna hit? Con $500 milioni di valutazione, forse Suno dovrebbe scrivere una ballata per i suoi investitori.
Clay: Software per Vendite AI
Finanziamenti raccolti: $62 milioni
Valutazione: $500 milioni
Ricavi annuali: $20-$50 milioni
Un AI che ti aiuta a vendere meglio. Ma con questa valutazione, forse Clay dovrebbe insegnare alle altre startup come vendersi agli investitori.
11x: Automazione delle Vendite
Finanziamenti raccolti: $76 milioni
Valutazione: $350 milioni
Ricavi annuali ricorrenti: >$8 milioni
Automatizzare le vendite è il futuro. Peccato che gli investitori abbiano già comprato tutto il presente.
Leya: L’Avvocato AI
Finanziamenti raccolti: $36 milioni
Valutazione: $150 milioni
Ricavi annuali: >$1 milione
Un AI per automatizzare i processi legali. Con ricavi così bassi, Leya potrebbe aver bisogno di un avvocato… umano.
Braintrust: Piattaforma per Sviluppatori AI
Finanziamenti raccolti: $45 milioni
Valutazione: $150 milioni
Ricavi annuali ricorrenti: ~$1 milione
Una piattaforma per sviluppatori AI con ricavi modesti. Forse il vero “braintrust” qui è capire come giustificare la valutazione.
Browserbase: Il Browser Intelligente
Finanziamenti raccolti: $27.5 milioni
Valutazione: $80 milioni
Ricavi annuali: ~$1 milione
Un browser basato su AI. Ma con ricavi così bassi, sembra più una pagina “404” che un successo.
Le startup AI sono il nuovo Eldorado della tecnologia, dove ogni idea sembra valere oro… almeno finché gli investitori continuano a crederci. Tra assistenti virtuali e generatori di canzoni, c’è da chiedersi quanto sia reale l’intelligenza dietro queste valutazioni miliardarie. Ma hey, finché i soldi girano, chi siamo noi per giudicare?
Due anni fa, ChatGPT di OpenAI ha debuttato trasformando radicalmente il panorama tecnologico. In breve tempo, ha scatenato una corsa agli armamenti tra i rivali, che hanno investito miliardi per sviluppare modelli di intelligenza artificiale propri. L’adozione di questi strumenti da parte di centinaia di milioni di utenti dimostra che l’era dell’Intelligenza Artificiale Generativa è iniziata.
È disponibile da oggi il numero di settembre 2024 del Report Mensile di Rivista.AI dedicato all’esplorazione, all’analisi e alla discussione delle più recenti innovazioni nel mondo dell’Intelligenza Artificiale.
È disponibile da oggi il numero di agosto 2024 del Report Mensile di Rivista.AI dedicato all’esplorazione, all’analisi e alla discussione delle più recenti innovazioni nel mondo dell’Intelligenza Artificiale. Anche in questo numero affrontiamo diversi temi.
È disponibile da oggi il numero di luglio 2024 del Report Mensile di Rivista.AI dedicato all’esplorazione, all’analisi e alla discussione delle più recenti innovazioni nel mondo dell’Intelligenza Artificiale. Sono tanti i temi che affrontiamo in questo numero.
È stato pubblicato il numero di giugno 2024 del Report Mensile di Rivista.AI dedicato all’esplorazione, all’analisi e alla discussione delle più recenti innovazioni nel mondo dell’Intelligenza Artificiale, un tema che è diventato talmente importante da essere citato anche dal Governatore della Banca d’Italia, Fabio Panetta, come strumento per rilanciare la produttività del sistema Paese.
È stato pubblicato il numero di maggio 2024 del Report Mensile di Rivista.AI dedicato all’esplorazione, all’analisi e alla discussione delle più recenti innovazioni nel mondo dell’Intelligenza Artificiale.
I temi trattati su questo numero vanno dall’analisi del DDL del Consiglio dei Ministri sull’AI ad una riflessione sulla Rome Call for AI Ethics e la prevista partecipazione del Papa al prossimo G7, dagli investimenti in AI in Giappone, Corea del Sud e Emirati Arabi ad un’analisi sulla strategia dell’India in materia di Intelligenza Artificiale. Tra i temi affrontati anche quello attualissimo della sorveglianza algoritmica e i suoi impatti sulla privacy con un punto sulle Olimpiadi di Parigi e sulle policy del governo cinese in materia di “credito sociale”. Da non perdere anche le riflessioni di Yann LeCun, Chief AI Scientist di Meta sugli LLM e la loro capacità di raggiungere l’intelligenza a livello umano e sempre sullo stesso tema un’analisi del pensiero di Luciano Floridi sui rischi di antropomorfizzazione delle macchine.
Buona lettura.
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L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando il modo in cui le organizzazioni operano e interagiscono con il mondo circostante. Per garantire un utilizzo etico, trasparente ed efficace dell’AI, sono emerse diverse leggi e quadri di governance che delineano le regole e le responsabilità legate all’implementazione di questa tecnologia innovativa.
Siamo lieti di darvi il benvenuto nella nostra nuova avventura: un Report Mensile dedicato all’esplorazione, all’analisi e alla discussione delle più recenti innovazioni nel mondo dell’Intelligenza Artificiale.
All’interno di questo Report, così come nel nostro sito web, ci impegniamo a esplorare l’AI in tutta la sua complessità e ricchezza, con l’obiettivo di offrire un quadro completo delle ultime tendenze, delle sfide emergenti e delle prospettive future dell’Intelligenza Artificiale, presentando analisi originali, interviste, recensioni approfondite e approfondimenti tecnici.
Ma cosa rende questo Report diverso dalle altre pubblicazioni sull’AI?
Innanzitutto, il nostro approccio interdisciplinare. L’Intelligenza Artificiale non può essere compresa solo attraverso una lente tecnologica: richiede una prospettiva ampia e inclusiva che abbracci anche aspetti sociali, etici, legali e culturali.
Pertanto, nei nostri Report, troverete contributi provenienti da vari campi, dalla scienza dei dati alla filosofia, dalla psicologia all’etica, dalla sostenibilità alle valutazioni geopolitiche. Tutto con uno standard di eccellenza e rigore scientifico.
Buona lettura.
L’Intelligenza Artificiale (AI) è una delle tecnologie più trasformative del
nostro tempo. Ha le potenzialità per migliorare la vita di miliardi di persone,
accrescere le capacità umane e risolvere alcune delle sfide più importanti che l’umanità si trova ad affrontare.
D’altra parte, l’AI ci pone di fronte a dei rischi e a delle sfide significative: l’impatto sociale, le incertezze legali, i limiti tecnici e i dilemmi etici sono
effetti dirompenti che vanno analizzati e studiati con attenzione per far si che l’Intelligenza Artificiale sia sviluppata e utilizzata in modo da rispettare la protezione dei diritti umani e promuovere il benessere della persona.
Per fare questo e per comprendere l’Intelligenza Artificiale e il suo vero potenziale, è necessario capire bene come funziona questa tecnologia e
quali sono le sue implicazioni per le persone, le aziende e la società in generale.
Questo White Paper intende fornire una panoramica completa e accessibile
dell’ecosistema dell’Intelligenza Artificiale, dai suoi fondamenti e metodi alle sue applicazioni e implicazioni.
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