Rivista AI

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.

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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?

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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.

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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?

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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?

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