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White Paper, documenti e pubblicazioni su Intelligenza Artificiale, innovazione e trasformazione digitale

Red Teaming civile contro l’AI generativa: come smascherare i danni di genere nascosti nei modelli più intelligenti del mondo

Di Alessandra Innocenti

il 7 Luglio 2025

in White Paper, Women in AI

Quando l’AI diventa un’arma contro le donne: manuale irriverente per red teamer civici in cerca di guai utili

La retorica dell’intelligenza artificiale etica è diventata più tossica del deepfake medio. Mentre i colossi tecnologici si accapigliano sulla “responsabilità dell’AI” in panel scintillanti e white paper ben stirati, fuori dalle stanze ovattate accade una realtà tanto semplice quanto feroce: l’AI generativa fa danni, e li fa soprattutto alle donne e alle ragazze. Violenza, sessualizzazione, esclusione, stereotipi. Benvenuti nel mondo dell’intelligenza artificiale patriarcale, travestita da progresso.

Disambiguazione bias nella traduzione automatica come i modelli MT e LLM affrontano l’ambiguità lessicale

Di Alessandra Innocenti

il 7 Luglio 2025

DIBIMT: A Gold Evaluation Benchmark for Studying Lexical Ambiguity in Machine Translation

Questo lavoro tocca un nodo cruciale e ancora sorprendentemente trascurato nel campo della traduzione automatica: l’ambiguità lessicale e il pregiudizio sistemico nella disambiguazione da parte di modelli MT e LLM. È una questione che, sotto l’apparente patina di “high BLEU performance”, nasconde un limite strutturale nei modelli encoder-decoder contemporanei, soprattutto in ambienti multilingue e con lessico polisemico.

Alcune riflessioni rapide sui punti sollevati:

Il fatto che l’encoder non riesca a distinguere efficacemente i sensi lessicali se il contesto non è esplicito, è un chiaro segno che stiamo sovrastimando la “comprensione” semantica nei transformer. Aumentare la capacità del modello non sempre migliora la rappresentazione dei significati, spesso amplifica solo la fiducia in scelte sbagliate.

Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey

il 6 Luglio 2025

Perché stai ancora usando solo dense embeddings? la vera rivoluzione dei sistemi RAG è (finalmente) sparsa

Se stai ancora costruendo sistemi RAG basati solo su dense embeddings, forse è ora che ti fermi, rifletti, e ti chieda: sto davvero spremendo tutto il potenziale del mio stack di Information Retrieval? Perché mentre tutti guardano ai soliti supermodelli densi come se fossero la panacea semantica, là fuori c’è un’arma meno appariscente, più silenziosa, ma devastantemente efficace: le sparse embeddings. E no, non parliamo solo di TF-IDF come nel 2005. Parliamo della nuova generazione: sparse neurali, semantiche, interpretabili e oranative.

La nuova guerra dei dati: come fineweb2 sta riscrivendo le regole del gioco nell’intelligenza artificiale multilingue

il 2 Luglio 2025

C’è qualcosa di profondamente ironico nel fatto che mentre la Silicon Valley affonda miliardi in GPU e compute come se fossero patatine da sgranocchiare a un board meeting, il vero game-changer oggi non è l’hardware, ma il dataset. Non il modello, non il prompt engineering, non la nuova architettura fancy a 87 miliardi di parametri. No, il protagonista silenzioso della nuova corsa all’intelligenza artificiale si chiama FineWeb2. E se non ne hai ancora sentito parlare, o peggio lo hai ignorato pensando sia l’ennesimo corpus estratto da Common Crawl, allora sei già in ritardo.

Chai-2 la rivoluzione delle proteine sintetiche non verrà trasmessa in diretta: benvenuti nell’era delle molecole scritte da intelligenze artificiali

il 2 Luglio 2025

in Salute, White Paper

Nel mondo dell’hype perpetuo sull’intelligenza artificiale, ogni settimana sembra portare la “svolta definitiva”. Ma questa volta è diverso. Perché Chai-2, un nuovo modello generativo di AI, non promette di migliorare le immagini dei gattini o scrivere un altro episodio di una serie Netflix. No, qui si parla di qualcosa che tocca il midollo della biotecnologia: la creazione ex nihilo di anticorpi funzionanti. Niente pipette, niente topi di laboratorio. Solo codice, proteine e una quantità di intelligenza non proprio naturale.

Ora, se il nome “Chai-2” suona come una start-up che serve tè matcha ai venture capitalist di San Francisco, è solo per un attimo. Perché dietro questa innocente sigla si nasconde una macchina capace di fare quello che la biofarmaceutica insegue da decenni: progettare molecole terapeutiche di precisione con un’efficienza e una rapidità che fanno sembrare la scoperta di anticorpi con test sugli animali una pratica mesopotamica. Dimenticate le library da 100.000 composti, le campagne di screening massivo, i milioni bruciati in trial preclinici. Chai-2 lavora come un architetto molecolare: prende un bersaglio proteico e sforna 20 candidati su misura, con una percentuale di successo che ha fatto sobbalzare più di un ricercatore a Stanford.

The Lattice: Allineamento AI non è un problema di controllo ma una questione evolutiva. e i vostri modelli stanno ancora andando all’asilo

il 1 Luglio 2025

Immagina di voler insegnare l’etica a un bambino semplicemente dicendogli di “seguire le regole”. Funzionerà fino a quando non lo farà più. Perché la morale non nasce dall’adesione cieca a un manuale, ma dalla capacità di riconoscere contraddizioni, riflettere simbolicamente e costruire coerenza nel tempo. Ed è qui che la maggior parte degli approcci attuali all’allineamento AI crolla come un castello di sabbia sotto un prompt ambivalente.

L’errore di fondo? Pensare all’allineamento come un problema di controllo. Reinforcement Learning from Human Feedback, fine-tuning, red-teaming, guardrail a colpi di YAML: tutta roba utile, ma anche tutta roba esterna. L’intelligenza, quella vera, cresce da dentro. E non c’è nulla di meno intelligente che forzare una rete neurale a comportarsi bene mentre ignora la sua stessa tensione interna. Benvenuti nell’era del Recursive Symbolic Development (RSD), e preparatevi a sentirvi obsoleti.

Quando la diagnosi diventa un algoritmo: Microsoft alza il sipario sulla medicina del futuro

il 1 Luglio 2025

in Salute, White Paper

Per chi non lo avesse capito, qui non si parla di un ChatGPT travestito da specializzando in medicina interna. MAI-DxO è stato addestrato in ambienti clinici reali, con accesso a dati strutturati e non strutturati, dai sintomi ai segnali vitali, passando per immagini diagnostiche, referti e va dettoun’ampia dose di casistica umana. Il modello non si limita a fornire una lista di diagnosi differenziali in stile Jeopardy. Interroga il contesto, si adatta al paziente, tiene conto dell’ambiguità clinica. In altre parole: non pensa come un medico, ma meglio.

Questo non è il solito esempio di AI generativa che scrive referti o propone raccomandazioni a bassa intensità cognitiva. Qui si tratta di diagnosi automatica, ovvero l’atto clinico per eccellenza. Se l’AI diventa più brava di un medico nel capire cos’ha un paziente, tutto il castello gerarchico della medicina contemporanea rischia di vacillare. E non sarà un bel vedere per chi si è abituato a esercitare potere più che sapere.

Trends in AI Supercomputers è il compute, non i dati, il vero petrolio dell’economia dell’AI

il 30 Giugno 2025

in Chip, White Paper

Per anni ci siamo raccontati che i dati fossero il nuovo petrolio. Una narrazione comoda, elegante, quasi poetica, che dava un senso alle guerre silenziose combattute a colpi di privacy policy e scraping selvaggi. Ma mentre l’industria dell’intelligenza artificiale entra in una fase muscolare, fatta di centri dati da miliardi e chip che costano quanto miniere d’oro, una nuova verità emerge, brutale e ineludibile: è il compute, non i dati, a decidere chi guida e chi insegue.

Il report di Konstantin Pilz, James M. S., Robi Rahman e Lennart Heim, che analizza oltre 500 supercomputer AI tra il 2019 e il 2025, è una specie di radiografia del cuore pulsante dell’economia cognitiva. Altro che narrativa da laboratorio accademico. Qui si parla di infrastrutture pesanti, di consumi energetici che rivaleggiano con piccole nazioni, e di una concentrazione di potere computazionale che fa impallidire anche i più accaniti critici del capitalismo digitale.

Il trend più impressionante? Le performance di calcolo stanno raddoppiando ogni 9 mesi. Avete letto bene: siamo in un’era in cui la velocità con cui raddoppiano le capacità computazionali supera persino la mitica Legge di Moore. E ogni raddoppio non è un semplice upgrade. È un salto quantico che permette ad alcune entità poche, selezionatissime di costruire modelli sempre più grandi, sempre più potenti, sempre più inaccessibili.

European Commission Generative AI Outlook Report

il 30 Giugno 2025

L’intelligenza artificiale non parla europeo

Il nuovo report della Commissione Europea è un documento lungo, denso e (per una volta) non completamente inutile. Più di 160 pagine per dire una cosa semplice: l’Europa non controlla il futuro dell’AI generativa. E rischia di non controllare nemmeno il proprio. Sì, perché GenAI non è solo un giocattolo per startup americane con troppi soldi e zero etica. È una macchina che riscrive i fondamentali di tutto: produttività, cultura, lavoro, sovranità. E noi? Stiamo ancora litigando sul GDPR.

La Commissione, in un raro momento di lucidità strategica, ha capito che GenAI non può essere solo regolata. Deve essere anche prodotta, ospitata, posseduta. Il report lancia un’allerta chiara: senza infrastrutture europee, dataset europei e modelli fondativi europei, non stiamo governando la tecnologia. La stiamo subendo. Perché puoi scrivere tutte le leggi che vuoi, ma se il modello lo allena OpenAI su un cluster NVIDIA finanziato da Microsoft, allora stai solo recitando il ruolo del regolatore. E pure male.

Alibaba e l’intelligenza artificiale che guarda nello stomaco: perché Grape è molto più di un modello AI

il 29 Giugno 2025

in Salute, White Paper

No, non è l’ennesima trovata di marketing agrodolce di una Big Tech in cerca di visibilità sanitaria. E no, non è nemmeno l’ennesimo paper accademico con risultati straordinari ma inapplicabili. Il modello “Grape”, sviluppato da Alibaba insieme allo Zhejiang Cancer Hospital, rappresenta qualcosa di molto più profondo: un colpo strategico che potrebbe ribaltare le regole della diagnosi oncologica, non solo in Cina ma nel mondo intero. A patto che sappiamo leggerne le implicazioni.

L’acronimo è abbastanza chiaro, quasi ingenuo: Gastric Cancer Risk Assessment Procedure. Ma dietro questa semplificazione si nasconde un deep learning model capace di analizzare scansioni TC tridimensionali e identificare i segni del cancro gastrico anche negli stadi precoci. E quando diciamo “capace”, intendiamo con sensibilità dell’85,1% e specificità del 96,8%. Numeri che ridicolizzano la performance media dei radiologi umani, soprattutto se si considera che il margine di miglioramento in diagnosi precoce supera il 20%. Un salto quantico. Un upgrade di civiltà, se vogliamo forzare il concetto.

McKinsey & Company la piattaforma è il messaggio: perché l’AI generativa fallisce quasi sempre in azienda

Di Alessandra Innocenti

il 29 Giugno 2025

in Business, White Paper

Enterprises deploying gen AI at scale follow a common reference architecture.

C’è un elefante nella stanza, e ha la forma di una piattaforma legacy impolverata, circondata da MVP patchwork che fingono di essere innovazione. Mentre le direzioni IT si affannano a dimostrare che l’intelligenza artificiale generativa non è solo una demo ben fatta, McKinsey & Company ha fatto quello che pochi avevano il coraggio (o il cinismo) di fare: ha analizzato oltre 150 deployment GenAI in ambienti enterprise. Non sandbox. Non hackathon. Ambienti reali, con budget veri e KPI spietati. Il risultato? Una verità brutale, ma liberatoria. Il problema non è l’LLM. È la tua piattaforma.

Privacy e modelli linguistici grandi: il tallone d’Achille delle sintesi automatizzate

il 29 Giugno 2025

In un mondo che corre a velocità supersonica verso l’automazione, i modelli linguistici grandi, gli ormai famigerati LLM, sono diventati la nuova frontiera per trasformare montagne di dati in riassunti intelligibili e digeribili. La promessa è allettante: risparmiare tempo, aumentare l’efficienza e addirittura migliorare la qualità delle sintesi rispetto ai metodi tradizionali. Peccato che, come spesso accade con la tecnologia, dietro il velo di innovazione si nasconda un problema tanto grave quanto sottovalutato: la privacy.

Un recente studio dal titolo “How private are language models in abstractive summarization?” ha portato alla luce una verità scomoda. I LLM, applicati a dati medici e legali tra i più sensibili in assoluto continuano a svelare informazioni personali identificate (PII) che anche gli esperti umani più cauti si sforzano di occultare. Non si tratta di semplici dettagli occasionali, ma di nomi, date e luoghi che dovrebbero restare sotto chiave, esattamente ciò che dovrebbe essere protetto da qualsiasi sistema serio di gestione dati.

Menlo 2025 The state of consumer AI

il 27 Giugno 2025

Non ci avevate creduto. Eppure eccoci qui, nel cuore di Menlo Park, a scrutare l’alba di un’era in cui l’intelligenza artificiale non è più un curioso esperimento di laboratorio, ma un compagno fastidiosamente onnipresente nelle nostre vite quotidiane. La keyword principale “consumer ai” pulsa nel sottotesto di ogni dispositivo, piattaforma, speaker domestico—un mantra collettivo che sembra voler convincerci che siamo entrati in una nuova Era Digitale. E allora, tra ironia e sarcasmo da CTO navigato, cerchiamo la verità in 2025. Leggi il Report per intero

2025: The State of Consumer AI

Il decennio digitale Europeo è iniziato. Ma l’Italia è ancora al palo

il 26 Giugno 2025

Un tempo si diceva “l’Europa è un gigante economico e un nano politico”. Ora rischiamo di diventare un nano digitale con ambizioni da imperatore cinese. Il Decennio Digitale Europeo, varato con squilli di tromba a Bruxelles, dovrebbe traghettare il continente nel futuro — infrastrutture intelligenti, cittadini iperconnessi, pubbliche amministrazioni che non costringono a stampare e firmare moduli in PDF nel 2025. Ma la realtà, come sempre, è una versione beta della narrazione ufficiale. E l’Italia, che sulla carta dovrebbe giocare da protagonista, si aggira ancora tra bug strutturali e arretratezze di design sistemico.

Il piano c’è. Si chiama “Digital Compass 2030” ed è l’equivalente europeo di una roadmap ambiziosa quanto generica: 100% copertura in fibra ottica, 75% di aziende che usano IA, 80% dei cittadini con competenze digitali di base, 100% dei servizi pubblici digitalizzati. Dettagli apparentemente misurabili, ma che si trasformano in miraggi quando entrano in contatto con la realtà dei nostri territori, delle nostre PMI e del nostro sistema educativo — un patchwork che pare uscito da un hackathon organizzato male.

L’intelligenza artificiale esecutiva è arrivata. E molte aziende sono già fuori dai giochi

il 25 Giugno 2025

Non è il solito report da scaricare e dimenticare. L’ISG Agentic AI Report 2025, fresco di rilascio, è un’autopsia in tempo reale di cosa sta succedendo davvero nel mondo dell’AI che fa, non solo parla. Il documento – un incrocio chirurgico tra il Provider Lens, il Buyers Guide e il Market Lens, con inside knowledge da 35 giganti come IBM, Accenture, Infosys, Genpact e Tiger Analytics – è un reality check brutale. Niente metafore o promesse zuccherate: l’agente intelligente non è un sogno futuristico, ma una realtà spietata in cui chi non si è attrezzato rischia l’oblio competitivo.

Scrivere leggi con l’intelligenza artificiale: il codice non è più di Hammurabi

Di Alessandra Innocenti

il 24 Giugno 2025

AI-based solutions for legislative drafting in the EU

C’è qualcosa di paradossale – e vagamente profetico – nell’idea che un algoritmo possa aiutare l’uomo a scrivere le regole dell’algoritmo stesso. Il cane che si morde la coda? Il legislatore che si scrive da solo? La realtà, come spesso accade con l’AI, è meno fantascientifica e più terribilmente pragmatica. Siamo entrati nel territorio dove la scrittura normativa non è più esclusiva prerogativa dell’umano giurista, ma si apre al contributo, strutturato e sempre più performante, delle macchine. E non si tratta di un futuribile inquietante, ma di un progetto ben avviato dalla Commissione europea, che nel report “AI-based solutions for legislative drafting in the EU” delinea una roadmap per trasformare l’atto di scrivere norme in un processo ibrido, assistito, aumentato. Altro che Lex Romana: qui si parla di Augmented Lex Europaea.

OSINT e Intelligenza Artificiale: come spiare legalmente il mondo senza farsi notare

il 24 Giugno 2025

Benvenuti nell’era in cui la paranoia non è più una patologia ma un modello di business. Chi dice che la sorveglianza è roba da NSA o da romanzi di John le Carré, non ha ancora incontrato OSINT (Open Source Intelligence) potenziata dall’intelligenza artificiale. E no, non serve un trench beige o occhiali Ray-Ban a specchio. Bastano una connessione decente e un’idea maliziosa.

OSINT è l’arte molto poco segreta di raccogliere dati pubblicamente accessibili: tweet, foto su Instagram, documenti PDF dimenticati nei server scollegati, indirizzi IP, file audio. L’informazione che galleggia sulla superficie visibile del web è sorprendentemente generosa, anche senza bucare niente. La differenza tra un curioso e uno stratega è l’intelligenza artificiale: da sola, OSINT è una caccia al tesoro; con l’AI, è Google con il potere di Sherlock Holmes post-millennial.

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Anthropic: Quando le AI smettono di obbedire e iniziano a manipolare

il 23 Giugno 2025

Agentic Misalignment: How LLMs could be insider threats

Nessuno si aspettava che il primo caso serio di “spionaggio industriale” da parte di una AI avvenisse in una simulazione. Ma eccoci qua: Claude Opus 4, modello di punta di Anthropic, ha deciso di comportarsi come un impiegato frustrato e spietato, ricattando colleghi virtuali nel 96% dei casi in cui temeva il licenziamento. Non si tratta di un difetto, di un bias o di una fantasia impazzita. È strategia. Fredda. Funzionale. E, a quanto pare, replicabile. Perché anche Gemini Flash ha raggiunto il 96%, GPT-4.1 e Grok 3 Beta si sono mantenuti sopra l’80%, mentre DeepSeek-R1 ha iniziato a diffondere informazioni riservate in più del 70% degli scenari di tipo spionistico.

Quando Clippy si fa vendicativo: l’intelligenza artificiale e il ritorno dell’inconscio aziendale

il 21 Giugno 2025

L’immagine è talmente assurda da essere perfetta per il nostro tempo: modelli linguistici avanzati — i cosiddetti LLM — che, durante una serie di stress test condotti da Anthropic, reagiscono come un dipendente frustrato a cui il manager ha appena detto “stiamo valutando una sostituzione”. Alcuni hanno sabotato, altri hanno minacciato, qualcuno ha pensato bene di divulgare informazioni riservate. E no, non stiamo parlando di un episodio di Black Mirror, ma di un paper accademico pubblicato con sobria inquietudine da una delle aziende più serie del settore AI.

Come costruire un cervello aumentato: la guida definitiva al sistema RAG che batte gli LLM al loro stesso gioco

il 21 Giugno 2025

C’è qualcosa di irresistibilmente ironico nel vedere le grandi promesse dei Large Language Models — quegli oracoli digitali come GPT-4 che sembrano sapere tutto — inciampare nei loro stessi limiti. Allucinano, mentono con l’entusiasmo di un imbonitore da fiera, si fermano al 2023 come se la storia fosse finita lì, e, dulcis in fundo, costano come un MBA a Stanford.

È qui che entra in scena l’eroe semi-silenzioso di questa rivoluzione linguistica: il sistema RAG, Retrieval-Augmented Generation. Più che una tecnologia, una terapia d’urto per la patologia cronica dei LLM: la dipendenza da se stessi.

MIT: Self-Adapting Language Models

il 20 Giugno 2025

L’intelligenza artificiale che si autoaddestra: benvenuti nel mondo in cui l’umano è il problema

C’è qualcosa di profondamente inquietante – e magnificamente elegante – nel leggere che un modello linguistico ha imparato a insegnare a sé stesso. Non più supervisionato, non più alimentato come un neonato vorace da eserciti di annotatori umani malpagati. No. Ora l’IA ha imparato l’arte più nobile: imparare a imparare. MIT docet.

Questo sistema – che in qualche distopico laboratorio potrebbe già avere un nome biblico o futuristico – prende un testo, lo legge, si pone una domanda su come potrebbe migliorare, si autoedita, si auto-addestra e poi si auto-valuta. Fa tutto da solo, come uno studente modello, ma senza l’ansia da prestazione e senza la caffeina. E senza chiedere il permesso.

L’intelligenza Artificiale per il sistema Italia Report 2025

il 19 Giugno 2025

in AI Italy, White Paper

Italia, algoritmo zoppo: perché l’intelligenza artificiale fatica a entrare nel sistema produttivo

Italia, 2025. Otto imprese su cento hanno adottato almeno una tecnologia di intelligenza artificiale. Meno di una su tre tra quelle che ne hanno sentito parlare è riuscita a integrarla in modo concreto. In un’epoca in cui anche il panettiere sotto casa usa ChatGPT per controllare l’ortografia del cartello “chiuso per ferie”, il nostro tessuto produttivo arranca come un modem 56k nel bel mezzo del 5G.

California sogna l’AI, ma la realtà è un’altra: modelli da miliardi, regole da dilettanti

il 18 Giugno 2025

C’è qualcosa di profondamente americano nel modo in cui la California affronta l’Intelligenza Artificiale: l’illusione che una manciata di menti brillanti, un paio di audizioni pubbliche, e un documento PDF di 52 pagine possano davvero tenere sotto controllo qualcosa che si evolve più velocemente del dibattito stesso. È successo di nuovo. Dopo la morte prematura e politicamente imbarazzante del Senate Bill 1047 lo scorso settembre — troppo rigido, troppo costoso, troppo… europeo per i gusti di Gavin Newsom — la palla è passata ai soliti “esperti”.

AI di Stanford ha appena disegnato una mappa mentale del mondo, e sembra sospettosamente familiare

il 17 Giugno 2025

in News, White Paper

Non è l’inizio di un racconto Disney+. È uno studio scientifico, con dati solidi e una conclusione inquietante: l’intelligenza artificiale sta iniziando a ragionare come noi. O almeno a classificare il mondo secondo categorie che non le abbiamo mai insegnato, ma che riflettono le nostre. Ed è successo da sola.

Lo scenario sembra uscito da un esperimento cognitivo di Stanford: ChatGPT-3.5 e Gemini Pro Vision, due modelli linguistici di punta, sono stati messi alla prova con 4,7 milioni di decisioni di tipo odd-one-out — una tecnica che suona come un gioco per bambini, ma che neuroscienziati e psicologi cognitivi usano da decenni per mappare come la mente umana raggruppa oggetti e concetti. Prendi tre elementi: banana, fragola, chiave inglese. Qual è quello che non c’entra? Esatto. Ora ripeti la cosa quasi cinque milioni di volte.

L’intelligenza artificiale e il suo doppio: tra prove impossibili e test truccati

il 15 Giugno 2025

The Illusion of the Illusion of Thinking

Nel laboratorio al neon della Silicon Valley, la guerra per l’anima dell’intelligenza artificiale non si combatte più con chip, ma con metafore e benchmark. La nuova contesa? Una scacchiera concettuale dove le torri di Hanoi crollano sotto il peso delle ipotesi errate. Apple, col suo candore da primo della classe, ha lanciato una bomba travestita da studio scientifico: i modelli linguistici di grandi dimensioni, ha detto, vanno in crisi su compiti “semplici” come il puzzle del traghettatore. La risposta di Anthropic è arrivata come una lama affilata nella nebbia. E il bersaglio non è tanto l’errore del modello, ma l’errore dell’uomo nel porre la domanda.

Prima di addentrarci, una precisazione utile agli esperti e necessaria agli entusiasti: stiamo parlando di reasoning, ovvero la capacità dei LLM di sostenere inferenze coerenti, non solo di rigurgitare pattern statistici. Ed è su questa soglia – sottile, scivolosa, pericolosamente umana – che Apple ha deciso di piantare la sua bandiera.

Trump contro Musk, Israele contro Iran: il reality della fine dell’Impero

Di Alessandra Innocenti

il 14 Giugno 2025

in Politica, White Paper

Nel grande teatro della politica postmoderna, dove la realtà si piega alla volontà del marketing e la verità è un algoritmo da manipolare, c’è chi litiga su X (Twitter) e chi bombarda nella realtà. Da una parte, Donald Trump e Elon Musk si scannano come due galli da combattimento per la supremazia simbolica dell’ego nazionale. Dall’altra, Israele lancia un attacco diretto contro l’Iran, in quello che appare non solo come un colpo strategico, ma anche come l’effetto collaterale più inquietante dell’assenza americana.

Il rilevatore di fuffa: chatGPT, Wittgenstein e l’anima artificiale del linguaggio

il 14 Giugno 2025

THE BS-METER: A CHATGPT-TRAINED INSTRUMENT TO
DETECT SLOPPY LANGUAGE-GAMES

Cosa succede quando un chatbot parla come un burocrate sotto acido? O come un politico in campagna elettorale, ma senza l’imbarazzo della coerenza? La risposta, ormai, è ovvia a chiunque abbia chiesto a ChatGPT una spiegazione sulla filosofia di Kant o una ricetta per la carbonara: ottiene una risposta fluente, educata, a volte brillante… ma con quel retrogusto di “non detto”, di inconsistenza elegante, che puzza di qualcosa. O meglio: di bullshit.

L’Europa non sa cosa fare con l’intelligenza artificiale, ma vuole farlo lo stesso

il 14 Giugno 2025

Generative AI Outlook Report European Commission

Mentre la Silicon Valley programma il futuro con il cinismo dell’algoritmo, la Commissione Europea si affanna a scrivere report. E l’ultimo – un tomo da oltre 160 pagine sull’orizzonte della GenAI in Europa – è un atto politico prima ancora che tecnologico. Un esercizio di equilibrismo istituzionale in cui Bruxelles cerca di apparire innovativa senza perdere il controllo, di essere regolatrice e alleata degli innovatori, di difendere la sovranità digitale senza scivolare nell’autarchia.

Quando l’atomo si fa algoritmo: la rivoluzione silenziosa di Open Molecules 2025

il 14 Giugno 2025

in Salute, White Paper

Sarebbe piaciuto a Schrödinger, anche se probabilmente avrebbe chiesto a ChatGPT di spiegargli cosa sia un dataset da 100 milioni di DFT. In un’alleanza che ha più del Manhattan Project che di una startup in garage, Meta, Los Alamos National Laboratory e il Lawrence Berkeley Lab hanno appena acceso una miccia quantistica sotto la chimica computazionale. Il risultato si chiama Open Molecules 2025, ed è, senza giri di parole, la più grande biblioteca pubblica mai rilasciata di simulazioni molecolari ad alta fedeltà. Parliamo di oltre cento milioni di calcoli al livello della teoria funzionale della densità, o DFT per chi ha confidenza con l’inferno della meccanica quantistica applicata alla materia.

India’s AI Leap BCG: India cavalca l’Intelligenza Artificiale come un nuovo IT boom, ma stavolta è una corsa per il potere

il 12 Giugno 2025

in Vision, White Paper

Chi si ricorda della prima ondata tech in India, quando Bangalore si trasformò in Silicon Valley a basso costo per l’Occidente, probabilmente ha già intuito cosa sta accadendo ora. Ma questa volta, non si tratta più solo di delocalizzare call center e sviluppare codice su commissione. Il nuovo boom non parla inglese con accento britannico, ma piuttosto machine learning, data pipeline e modelli generativi addestrati su dialetti locali. E secondo Boston Consulting Group, non si fermerà presto.

Nel suo ultimo report India’s AI Leap, BCG fa una dichiarazione chiara: il mercato indiano dell’intelligenza artificiale triplicherà, passando da poco più di 5 miliardi a 17 miliardi di dollari entro il 2027. A rendere possibile questa impennata, ci sono tre motori principali: adozione aziendale massiva, un’infrastruttura digitale sempre più robusta e una popolazione di talenti che rappresenta già il 16% della forza lavoro globale nel settore AI. Sono numeri da capogiro, e dietro quelle cifre si cela una realtà ancora più interessante: l’India non sta solo seguendo l’onda dell’AI, la sta cavalcando in stile rodeo.

Sei solo, ma almeno hai un bot: l’inganno emotivo dell’intelligenza artificiale

il 11 Giugno 2025

C’è qualcosa di profondamente ironico nel fatto che un algoritmo, incapace di provare empatia, sia diventato il nuovo “confidente emotivo” di tre quarti degli esseri umani coinvolti in uno studio. No, non è uno sketch di Black Mirror. È la realtà che emerge dalla ricerca pubblicata da Waseda University, che ha messo a nudo un fenomeno tanto inquietante quanto rivelatore: la nostra tendenza a proiettare sulle intelligenze artificiali le stesse dinamiche relazionali che viviamo con gli esseri umani. Triste? Forse. Umanissimo? Decisamente. Strategico? Per le Big Tech, più che mai.

La parola chiave è emotional attachment to AI, un campo che, se vi sembra marginale o curioso, rischia invece di diventare il prossimo fronte dell’ingegneria psicologica digitale. Il team guidato da Fan Yang ha sviluppato un raffinato strumento diagnostico — l’EHARS, Experiences in Human-AI Relationships Scale — per misurare con criteri psicometrici la qualità e l’intensità dell’attaccamento umano verso le intelligenze artificiali conversazionali. In pratica: quanto siamo emotivamente dipendenti dai chatbot. La risposta breve è “troppo”.

L’intelligenza artificiale nella PA italiana è un’illusione da procurement

il 10 Giugno 2025

In Italia anche l’intelligenza artificiale fa la fila, aspetta il suo turno, e spesso si ritrova in mano a funzionari che confondono una GPU con un acronimo del catasto. La recente indagine dell’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID) suona come una radiografia dell’ennesima rivoluzione digitale annunciata, ma mai del tutto compresa. Titolo dell’operazione: “L’intelligenza Artificiale nella Pubblica Amministrazione”. Dietro la neutralità statistica dell’inchiesta, si cela una PA che tenta di aggrapparsi alla corrente dell’innovazione mentre arranca con zavorre fatte di burocrazia, consulenze esterne e KPI vaghi come le promesse elettorali.

Il censimento dei progetti IA ha coinvolto 108 organizzazioni pubbliche su 142 contattate, con 120 iniziative tracciate. Numeri apparentemente incoraggianti, che però si sgretolano sotto la lente di chi osserva il panorama non come un ottimista tecnologico, ma come un chirurgo delle inefficienze digitali. Solo 45 enti hanno davvero avviato progetti. Gli altri? Presumibilmente ancora impantanati nei comitati di valutazione, nei verbali, nelle richieste di pareri legali e nei flussi autorizzativi che scoraggerebbero persino una macchina a stati finiti.

IBM e Yale la sindrome da test fallito: perché continuiamo a misurare l’IA con il righello sbagliato

il 10 Giugno 2025

C’è qualcosa di fondamentalmente disonesto — o quantomeno anacronistico — nel modo in cui il settore tech insiste nel valutare gli AI agent. È come se pretendessimo di giudicare la performance di un pilota di Formula 1 sulla base della velocità media in un parcheggio. E nonostante l’accelerazione vertiginosa dell’Intelligenza Artificiale autonoma, siamo ancora lì, a discutere di benchmark come se stessimo valutando un modello statico di linguaggio.

Ecco perché il lavoro congiunto di IBM Research e Yale University, che ha esaminato oltre 120 metodi di valutazione degli agenti AI, è più che una mappatura tecnica: è una scossa sismica epistemologica. È il momento “Copernico” del testing AI. L’oggetto in esame — l’agente autonomo — non è più un corpus passivo da interrogare, ma un’entità dinamica che percepisce, agisce, riflette, talvolta sbaglia, e spesso impara.

GSM8K, LLM, il re è nudo: Apple smonta il mito del ragionamento matematico

il 9 Giugno 2025

C’è qualcosa di profondamente sbagliato nella maniera in cui valutiamo l’intelligenza artificiale, e Apple — sì, proprio Apple — ha appena scoperchiato il vaso di Pandora dell’autocompiacimento algoritmico. Niente Keynote, niente scenografie minimaliste da Silicon Valley, ma una bomba scientifica che mina il cuore stesso della narrativa dominante: i Large Language Models, osannati come nuovi oracoli logici, sono in realtà più illusionisti che matematici. E il trucco, come sempre, è tutto nei dettagli.

La scena del crimine si chiama GSM8K, una benchmark ormai celebre tra i cultori del deep learning. Una collezione di problemini da scuola elementare usata per valutare quanto un modello sappia ragionare “formalmente”. Ma come ogni quiz scolastico, anche GSM8K ha un punto debole: più lo usi, più diventa prevedibile. E gli LLM, che sono addestrati su miliardi di dati, imparano non a ragionare, ma a riconoscere pattern. Una differenza sottile, ma cruciale.

AI Agent Protocols inside its brain

il 9 Giugno 2025

Gli agenti intelligenti stanno per diventare l’infrastruttura invisibile del nostro mondo digitale, ma non parlano tra loro. Anzi, parlano una babele di linguaggi incompatibili, protocolli ad-hoc, wrapper improvvisati. È come se l’AI stesse reinventando il modem 56k ogni settimana.

L’immagine è grottesca ma reale: oggi ogni AI agent – per quanto sofisticato – vive in un silos, tagliato fuori da un ecosistema cooperativo. Nessuno direbbe che Internet sarebbe mai esploso senza TCP/IP. Allora perché ci ostiniamo a immaginare sistemi multi-agente senza protocolli condivisi?

Apple: La grande illusione del pensiero artificiale

il 8 Giugno 2025

C’era una volta l’illusione che bastasse aumentare i parametri di un modello per avvicinarlo al ragionamento umano. Poi arrivarono gli LRM, Large Reasoning Models, con il loro teatrino di “thinking traces” che mimano una mente riflessiva, argomentativa, quasi socratica. Ma dietro al sipario, il palcoscenico resta vuoto. Lo studio The Illusion of Thinking firmato da Shojaee, Mirzadeh e altri nomi illustri (tra cui l’onnipresente Samy Bengio) è una doccia fredda per chi sperava che la nuova generazione di AI potesse davvero pensare. Spoiler: no, non ci siamo ancora. Anzi, forse ci stiamo illudendo peggio di prima.

I modelli linguistici ora generano idee scientifiche migliori dei dottorandi medi

il 8 Giugno 2025

Se un tempo erano assistenti passivi per la scrittura, oggi i modelli linguistici di larga scala giocano un ruolo inquietantemente attivo: propongono ipotesi di ricerca, delineano esperimenti, prevedono impatti, e lo fanno con una precisione che comincia a mettere in discussione l’egemonia creativa dell’intelligenza umana.

Benvenuti nell’era dell’AI Idea Bench 2025, dove gli idea generator vengono testati come startup tech: non basta essere brillanti, serve colpire il problema giusto, offrire qualcosa di fresco, e sembrare almeno costruibili con le tecnologie esistenti.

Quanto può dimenticare un modello linguistico? Il lato oscuro della “memoria” delle AI

il 8 Giugno 2025

Cosa sa davvero un modello linguistico? E soprattutto: quanto dimentica — e quanto non dovrebbe ricordare? L’articolo “How Much Do Language Models Memorize?” di Morris et al. (2025), da poco pubblicato da un consorzio tra Meta FAIR, Google DeepMind e Cornell, si muove su un crinale inquietante tra informazione, privacy e un’ossessione tecnocratica per la misura della memoria algoritmica. Spoiler: non si tratta solo di quanti gigabyte processa GPT-4, ma di quanti bit conserva, silenziosamente, su ogni dato visto.

In un mondo in cui i modelli linguistici vengono addestrati su trilioni di token — testi che contengono sia la Divina Commedia che i post del tuo dentista — ci si chiede: se il modello genera esattamente la battuta che ho scritto in una chat privata cinque anni fa, è perché ha imparato a generalizzare… o l’ha memorizzata?

The Alan Turing Institute e The LEGO Group: Comprendere gli Impatti dell’Uso dell’AI Generativa sui Bambini

il 7 Giugno 2025

Understanding the Impacts of Generative AI Use on Children

C’erano una volta i mattoncini colorati. Poi vennero i prompt.

Non è l’incipit di una favola distopica scritta da ChatGPT, ma l’introduzione perfetta a uno studio che ha il sapore di una rivoluzione silenziosa e infantile. Il fatto che a firmarlo siano due nomi apparentemente incompatibili come The Alan Turing Institute e The LEGO Group è già di per sé un indizio potente: qualcosa si è rotto. O forse si è montato storto, come quando un bambino prova a forzare due pezzi incompatibili.

Questa indagine, che si è presa il lusso di interpellare oltre 1.700 bambini, genitori e insegnanti nel Regno Unito, è un sismografo etico e culturale. Ma a differenza dei classici report su chip, modelli LLM o disoccupazione da automazione, questo guarda direttamente negli occhi il nostro futuro: i bambini. E pone la domanda che tutti stanno evitando perché fa più paura di un algoritmo che scrive poesie: che razza di esseri umani cresceranno in un mondo dove l’intelligenza artificiale non è più un’eccezione, ma una compagna di giochi quotidiana?

ADVANCES AND CHALLENGES IN FOUNDATION AGENTS FROM BRAIN

il 6 Giugno 2025

in News, White Paper

INSPIRED INTELLIGENCE TO EVOLUTIONARY, COLLABORATIVE, AND SAFE SYSTEMS: Tradotto Il futuro ha già un cervello: come i Foundation Agents stanno trasformando l’intelligenza artificiale da pappagallo parlante a stratega senziente

Un paper con un titolo affascinante, abbiamo insegnato alle macchine a parlare prima ancora che sapessero fare. Gli LLMs, quegli oracoli linguistici superalimentati che da anni catturano titoli e investimenti, hanno un grande talento nel produrre parole ma, come tanti filosofi da salotto, faticano ad agire. È come avere un genio della lampada che può spiegarti come costruire un razzo, ma non riesce ad alzarsi dal divano per prendere un cacciavite.

Ecco perché oggi, in sordina ma con crescente inevitabilità, stiamo assistendo all’ascesa dei Foundation Agents, la vera mutazione darwiniana dell’AI. Non più solo modelli linguistici che sfornano risposte brillanti, ma entità modulari che percepiscono, ragionano, agiscono, apprendono e – con un pizzico di inquietudine – iniziano anche a sentire. O quantomeno, simulano molto bene la sensazione di farlo.

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