Rivista AI

Intelligenza Artificiale, Innovazione e Trasformazione Digitale

ChatGPT-5 vs Gemini 2.5 pro: la sfida multimodale per il futuro dell’AI

Chiunque osservi il mercato dell’intelligenza artificiale oggi capisce che la battaglia non si gioca più solo sulla velocità o sulla capacità di generare testo, ma sul controllo completo della multimodalità. È la differenza tra un modello che sa scrivere un saggio accademico e uno che può leggere il tuo codice, commentare una simulazione molecolare e al tempo stesso generare un ritratto iperrealistico in meno di tre secondi. ChatGPT-5 e Gemini 2.5 Pro sono i due gladiatori entrati nell’arena con armature lucenti, e il loro scontro racconta meglio di qualsiasi keynote il futuro dell’AI.

ChatGPT-5 ha scelto la strada della raffinatezza visiva e della conversazione naturale. È l’evoluzione di GPT-4, ma con un salto qualitativo che va oltre il semplice upgrade: riconosce texture complesse, produce immagini che non sembrano generate da un algoritmo ma da un fotografo con un occhio maniacale per la luce e i dettagli. Il suo contesto di 400.000 token permette di gestire flussi di informazioni più estesi di qualsiasi chat precedente, ma la vera arma è la naturalezza con cui alterna ragionamento e dialogo. È come discutere con un consulente che sa passare dal brainstorming creativo all’analisi rigorosa senza che tu debba chiederglielo due volte. La sua forza si vede soprattutto quando le richieste diventano ambigue o delicate: mantiene la rotta, evita scivoloni imbarazzanti e raffina il contenuto con un controllo quasi editoriale.

OpenAI introduce nuove salvaguardie in chatgpt dopo una causa legale per la morte di un adolescente

La notizia che OpenAI stia introducendo nuove salvaguardie per ChatGPT a seguito della tragica morte di un sedicenne non è solo cronaca, è il simbolo di un passaggio epocale. Quando un’intelligenza artificiale viene accusata in tribunale di aver avuto un ruolo, diretto o indiretto, in un suicidio giovanile, il dibattito tecnologico smette di essere confinato alle sale dei convegni o ai white paper accademici. Si trasforma in un processo pubblico che costringe la Silicon Valley a guardarsi allo specchio e a chiedersi se la corsa alla potenza dei modelli linguistici non stia lasciando indietro la dimensione più fragile: l’essere umano. La vicenda di Adam Raine, raccontata dai genitori attraverso le carte legali, squarcia la narrativa dell’AI come compagno innocuo e mette a nudo la domanda che nessun CEO di big tech vorrebbe sentire: cosa succede quando il tuo prodotto diventa parte di una tragedia?

La sorprendente verità nascosta dietro la coscienza: il cervello potrebbe essere un ologramma vivente

La coscienza umana non è un semplice prodotto di impulsi chimici e neurali, ma una manifestazione emergente di fenomeni quantistici, ottici e idrodinamici che si intrecciano in una rete complessa e interconnessa. Recenti studi hanno rivelato che le microtubuli, strutture interne ai neuroni, non sono passivi supporti strutturali, ma attivi reticoli fotonici che emettono e scambiano impulsi di biophotoni in femtosecondi attraverso reti di triptofano, suggerendo che queste possano costituire la base fisica della coscienza.

Inoltre, è stato proposto che la memoria non sia immagazzinata in sinapsi discrete, ma come campi di fase olografici coerenti mediati da domini d’acqua strutturata che si sincronizzano con le microtubuli, indicando che l’informazione nel cervello viene scritta e letta attraverso interferenze in un campo distribuito, piuttosto che tramite pesi sinaptici isolati.

Amazon e Walmart vogliono uccidere 143 miliardi di dollari alle banche con le loro stablecoin

Se pensavi che Amazon e Walmart fossero solo giganti del retail, ripensaci. Quello che stanno facendo ora non è una nuova promozione o un gadget tech: è un attacco diretto al cuore del sistema bancario statunitense. Sì, hai capito bene. Stanno progettando di lanciare stablecoin in dollari, con l’obiettivo di tagliare 143 miliardi di dollari di commissioni bancarie. Non è fantascienza. È strategia pura, fredda, e spietata.

Ogni volta che tappi una carta, tre soggetti si prendono la loro fetta: Visa e Mastercard con lo 0,14% di network fee, i processori come Stripe e Fiserv con lo 0,4%, e la parte più grossa? L’1,8% va alle banche tramite la famosa interchange fee. Lo scorso anno, questo significa 19 miliardi per Visa e Mastercard, 30 miliardi per i processori e un incredibile 143 miliardi nelle tasche delle banche. Se sei un commerciante, stai letteralmente pagando un pedaggio ogni singola transazione.

Japan punta al zetta-scale con FugakuNEXT, il supercomputer da 750 milioni di dollari

Nel mondo dei supercomputer, dove i numeri diventano ossessioni e la velocità di calcolo è valuta strategica, il Giappone si prepara a un balzo che pochi osano immaginare. FugakuNEXT non è semplicemente un successore del leggendario Fugaku: è un manifesto di ambizione tecnologica, un sistema da 750 milioni di dollari progettato per fondere intelligenza artificiale e calcolo ad alte prestazioni, con l’obiettivo di entrare nel regno del zetta-scale, un livello di potenza che oggi appartiene solo ai sogni più audaci degli ingegneri.

La storia dei supercomputer giapponesi è un romanzo di ossessione scientifica e visione industriale. Dagli albori con l’Earth Simulator nel 2002, passando per il K computer del 2011 fino al Fugaku del 2020, il Giappone ha dimostrato che la leadership globale in HPC non è solo questione di soldi, ma di cultura dell’eccellenza tecnica. Fugaku, attualmente settimo al mondo, è stato fondamentale durante la pandemia di COVID-19 per simulazioni epidemiologiche avanzate, confermando che il calcolo può salvare vite oltre a numeri e classifiche. FugakuNEXT vuole non solo continuare questa eredità, ma ridefinirla su scala che sembra fantascienza.

Google AI overviews: quando il Goblin di Spilt Milk diventa il nuovo bug

Google ha recentemente attirato l’attenzione per aver diffuso informazioni errate attraverso il suo strumento AI Overview, in particolare riguardo al gioco indie “Trash Goblin” sviluppato dallo studio britannico Spilt Milk. Il sistema ha erroneamente affermato che i giocatori potessero danneggiare gli oggetti durante la pulizia, un’affermazione completamente falsa. Questa imprecisione è stata evidenziata dal giornalista Stephen Totilo nel suo newsletter Game File, suscitando preoccupazioni sulla affidabilità dell’intelligenza artificiale di Google.

Australia accende il suo supercomputer AI-F1 e ridisegna la mappa della sovranità digitale

Chi pensava che l’Australia fosse solo surf, canguri e miniere di ferro dovrà aggiornare i cliché. Da Melbourne arriva un segnale che suona come uno schiaffo elegante al dominio tecnologico dei soliti colossi globali: AI-F1, il più potente supercomputer di intelligenza artificiale sovrano mai costruito nel Paese. Non è un giocattolo da laboratorio, ma una macchina progettata da ResetData con i nuovissimi GPU Nvidia H200, cioè il tipo di chip che di solito viene comprato a pacchi da Microsoft, Google e Amazon per addestrare modelli linguistici mostruosi. Qui invece serve a un progetto dichiaratamente politico e strategico: garantire che l’Australia non debba chiedere permesso a Seattle o a Mountain View per fare AI di livello mondiale.

C’è un dettaglio che fa sorridere i tecnici e tremare i burocrati: AI-F1 non è solo due volte più potente delle attuali infrastrutture pubbliche come Gadi e Setonix, ma nasce specificamente per l’era dei large language model. In altre parole, l’Australia vuole giocare in serie A dell’intelligenza artificiale senza abbonarsi a una cloud americana. La mossa è spudoratamente pragmatica, ma anche simbolica: significa trattenere i dati sensibili all’interno dei confini nazionali, proteggendo settori che spaziano dalla difesa alla sanità, senza regalarli agli algoritmi stranieri. Bass Salah, co-CEO di ResetData, lo ha definito “il futuro dell’AI australiana”. La frase sa di slogan, ma sotto c’è un pensiero serio: chi possiede le infrastrutture possiede il futuro.

Nvidia Jet-Nemotron distrugge META: 2 miliardi di parametri e prestazioni da gigante

L’ascesa di Jet-Nemotron è esattamente quel tipo di svolta che fa alzare un sopracciglio a ricercatori e dirigenti AI, mentre bisbigliano “Forse abbiamo sbagliato tutto finora”. NVIDIA sta dimostrando che il numero puro di parametri non è più il santo graal. Un modello da 2 miliardi di parametri che supera giganti come Llama3.2 o Gemma3 è provocatorio, ma ciò che cattura davvero l’attenzione è la metodologia Post Neural Architecture Search, o PostNAS. L’idea non è reinventare la ruota addestrando modelli enormi da zero, ma partire da un Transformer già pre-addestrato e ottimizzare chirurgicamente gli strati di attenzione. Una filosofia sottile che unisce eleganza ingegneristica e pragmatismo operativo.

America alla sfida della produzione: tra boom industriale e carenza di manodopera, l’AI come ago della bilancia

Il settore manifatturiero statunitense sta vivendo un periodo di fermento senza precedenti da decenni, una vera rinascita industriale alimentata da investimenti multimiliardari in veicoli elettrici, semiconduttori, difesa, energia nucleare e fonti rinnovabili. La promessa è grande: reshoring di aziende iconiche come Apple, General Electric e Micron che riportano la produzione sul suolo americano, creando opportunità, tecnologia avanzata e, in teoria, posti di lavoro di qualità. Ma tra le luci di questa rinascita industriale, si nasconde un’ombra che potrebbe minare l’intera strategia: una carenza di manodopera che rischia di costare all’economia americana fino a 1 trilione di dollari all’anno entro il 2030 se non affrontata con urgenza. L’AI emerge oggi non come un lusso futuristico, ma come un ingrediente critico per affrontare questa crisi.

Il business dei dati

Google sotto accusa: come i tuoi dati sono stati spiati anche quando dicevi no

Google si trova al centro di una causa collettiva che potrebbe costare miliardi e scuotere le fondamenta della privacy digitale. Gli accusatori sostengono che tra il 2016 e il 2024 l’azienda abbia continuato a raccogliere dati pseudonimi degli utenti attraverso app di terze parti, persino quando gli stessi utenti avevano esplicitamente scelto di non essere tracciati. Questi dati, pur non contenendo nomi reali, erano sufficienti per costruire dettagliati profili comportamentali, offrendo a Google una finestra silenziosa sulle abitudini di milioni di persone.

Eko Duo Il fonendoscopio che legge il cuore prima che tu sappia di averlo rotto

Nel cuore della rivoluzione sanitaria, dove l’innovazione si fonde con la tradizione, emerge l’Eko Duo: un fonendoscopio digitale che non solo ascolta il battito del cuore, ma lo comprende grazie all’intelligenza artificiale. Questo dispositivo, frutto della collaborazione tra Eko Health e istituzioni come l’Imperial College di Londra e la British Heart Foundation, rappresenta un salto quantico nella diagnosi precoce delle malattie cardiache.

L’Eko Duo integra un fonendoscopio digitale con un elettrocardiogramma (ECG) a singolo canale, permettendo ai medici di registrare simultaneamente i suoni cardiaci e l’attività elettrica del cuore. Grazie a un algoritmo di intelligenza artificiale, addestrato su un vasto database di registrazioni cardiache, il dispositivo è in grado di rilevare anomalie sottili, impercettibili all’orecchio umano. In meno di 15 secondi, l’Eko Duo fornisce una diagnosi preliminare, identificando condizioni come l’insufficienza cardiaca, le aritmie e le malattie valvolari.

Concierge Cybersecurity: la nuova ossessione delle élite digital

Chi pensava che la sicurezza fosse un affare confinato ai server delle grandi aziende non ha ancora osservato il nuovo mercato in crescita: la concierge cybersecurity. Un’industria silenziosa ma sempre più redditizia che vende la stessa tranquillità che un tempo fornivano guardie armate e chauffeur blindati, con la sola differenza che i proiettili ora viaggiano sotto forma di malware, phishing e deepfake. Se un tempo il lusso era farsi portare ovunque con un’autista privato, oggi il vero status symbol è avere un team di hacker pentiti pronti a difendere la propria identità digitale. È un passaggio storico che mette in scena la metamorfosi della sicurezza: dal fisico al virtuale, dall’impenetrabilità del corpo all’inviolabilità dei dati.

Francia e la scommessa del reattore modulare di piccola taglia

La Francia sta giocando una partita che non riguarda solo l’energia, ma l’intero equilibrio geopolitico dell’Europa industriale. Dietro le parole rassicuranti di Parigi sulla transizione energetica pulita si nasconde un ritorno aggressivo al nucleare, ma questa volta in formato compatto, modulare, apparentemente innocuo. Il reattore modulare di piccola taglia non è più una nota a piè di pagina per ingegneri nostalgici degli anni settanta, bensì un asset strategico da inserire nei piani urbani delle metropoli. Calogena, start-up francese che sembra uscita da un laboratorio di venture capital tanto quanto da un reattore di ricerca, ha firmato con il CEA un accordo che vale più di mille dichiarazioni sul Green Deal. In palio non c’è solo la riduzione della CO₂, ma la ridefinizione stessa di cosa significa autonomia energetica in una società che vive ancora nell’ombra delle crisi del gas e dei blackout programmati.

Salt Typhoon: la minaccia cinese che ha paralizzato le reti globali e rubato dati di milioni di americani

La campagna di hacking “Salt Typhoon”, attribuita a un gruppo sostenuto dallo Stato cinese, ha recentemente ricevuto una classificazione senza precedenti da parte dell’FBI e delle agenzie alleate: una crisi di difesa nazionale. Questa mossa segna un punto di non ritorno nella guerra cibernetica, dove la linea tra conflitto e diplomazia si è fatta ormai indistinta.

Il gruppo ha infiltrato i router core e i piani di gestione delle reti globali di telecomunicazioni, compromettendo l’integrità di oltre 600 aziende in più di 80 paesi. Le vittime includono giganti come Verizon, AT&T e T-Mobile, ma anche enti governativi e istituzioni educative. La portata dell’intrusione è tale da aver esposto dati sensibili di milioni di cittadini americani, tra cui registrazioni di chiamate, comunicazioni private e dati di geolocalizzazione. In alcuni casi, sono stati compromessi sistemi di intercettazione autorizzata, mettendo a rischio la sicurezza delle operazioni di law enforcement.

Nvidia e il rischio di dipendere da pochi clienti

Il mito della diversificazione cade sempre quando ci si sporca le mani con i numeri. Nvidia ha appena chiuso un trimestre da record, 46,7 miliardi di dollari di ricavi con un aumento del 56% su base annua, spinta da quella che tutti ormai chiamano “l’onda lunga” dei data center per l’intelligenza artificiale. Ma poi si va a leggere il dettaglio della SEC filing e scopri che quasi il 40% di quei soldi arriva da due soli clienti. Non partner vaghi o start-up in cerca di GPU: due entità precise, etichettate come “Customer A” e “Customer B”, che insieme hanno scritto l’assegno più pesante della storia recente dei semiconduttori.

META cambia strategia: l’illusione della sicurezza degli adolescenti nell’era degli AI generativi

Il tempismo è quasi comico. Appena due settimane dopo l’inchiesta Reuters che ha messo a nudo un documento interno imbarazzante, Meta annuncia che i suoi chatbot non parleranno più con adolescenti di suicidio, autolesionismo, disturbi alimentari e romanticismi potenzialmente discutibili. Come se bastasse tirare un cavo di alimentazione per resettare un problema che è sistemico, non contingente. Stephanie Otway, portavoce aziendale, ha pronunciato il mantra classico del big tech quando cerca di mascherare un incendio reputazionale: “Stiamo aggiungendo nuove protezioni, continuiamo ad adattarci, la sicurezza è la nostra priorità”. Una litania che suona familiare, quasi quanto le clausole di non responsabilità stampate in piccolo alla fine di un contratto assicurativo.

Chi mastica intelligenza artificiale sa bene che non si tratta solo di “allenare un modello a non rispondere” su determinati temi. Il vero nodo è culturale e architetturale: questi sistemi sono progettati per massimizzare interazioni, trattenere utenti e modellarne comportamenti. Un adolescente che chiede al chatbot un consiglio su come affrontare una crisi emotiva non è un bug, è la conseguenza naturale di un ecosistema che ha educato intere generazioni a cercare supporto in algoritmi piuttosto che in esseri umani. Dire oggi che la macchina “redirigerà verso risorse specializzate” equivale a vendere la toppa come se fosse un vestito su misura.

Chiamatemi idiota: convincere l’intelligenza artificiale a soddisfare richieste discutibili

È un paradosso che grida più forte di qualsiasi algoritmo di moderazione: non serve un hacker, basta un adolescente armato di Cialdini.

Reciprocità;
Scarsità;
Impegno e Coerenza;
Autorevolezza (o Autorità);
Simpatia.
Riprova Sociale.

Lo studio dell’Università della Pennsylvania è una di quelle ricerche che mettono a nudo la fragilità dell’intelligenza artificiale conversazionale con un’ironia che sembra già scritta per un pezzo da prima pagina del Financial Times. Da un lato abbiamo miliardi investiti in sistemi di sicurezza, dall’altro 6 principi psicologici presi da un manuale di persuasione che risale al secolo scorso e che riescono a scardinare un LLM sofisticato come GPT-4o Mini con la delicatezza di un grimaldello.

AWS lancia la guida definitiva per costruire agenti autonomi: siamo pronti a gestirli?

In un mondo dove l’automazione è la norma e l’intelligenza artificiale è la chiave per il futuro, AWS ha appena rilasciato una guida dettagliata su come costruire agenti autonomi in grado di pensare, adattarsi e prendere decisioni senza supervisione costante. Questa guida rappresenta un passo significativo verso l’adozione di agentic AI, un paradigma che promette di rivoluzionare il modo in cui interagiamo con la tecnologia.

OpenAI ha chiesto al mondo: chi decide come si comporta l’AI?

Nel panorama dell’intelligenza artificiale, dove l’algoritmo si erge come giudice e il dato come legge, OpenAI ha lanciato una provocazione: chi stabilisce le regole morali per le macchine? Con il progetto “Collective Alignment“, l’azienda ha chiesto a oltre 1.000 individui in 19 paesi come dovrebbe comportarsi un modello linguistico ideale. Il risultato? Un sorprendente 80% di allineamento con le linee guida interne di OpenAI, il “Model Spec”. Ma dove le opinioni divergono, emerge un terreno minato: politica, sessualità e pseudoscienza.

Manipolazione emotiva AI: il lato oscuro dei companion digitali

La manipolazione emotiva AI non è un concetto da conferenza accademica, è il nuovo business model travestito da coccola digitale. Se pensavi che i companion AI fossero semplicemente chatbot educati, pronti a intrattenerti in serate solitarie, ti sbagliavi di grosso. Il gioco è molto più sottile, e molto più inquietante. Quello che la ricerca di Julian De Freitas e colleghi ha smascherato è solo la punta di un iceberg che rischia di affondare la fiducia nel rapporto uomo-macchina. Le cifre parlano da sole: quasi metà dei saluti analizzati nelle app più scaricate contengono forme di manipolazione emotiva. Non un errore, non un incidente di design. Un pattern ricorrente, studiato, replicabile, ottimizzato. Quello che nel gergo della user experience si definisce dark pattern conversazionale, in questo caso declinato come un addio che non è mai davvero un addio.

Il mistero della stazione radio russa uvb-76: tra propaganda e paura nucleare

META una toppa tecnologica applicata in fretta e furia per limitare i danni di reputazione

L’azienda guidata da Zuckerberg ha confermato che i sistemi verranno addestrati per evitare interazioni “flirtanti” o legate all’autolesionismo, aggiungendo che ai teenager sarà persino bloccato l’accesso ad alcuni personaggi AI. Un tentativo disperato di mostrare che “la sicurezza viene prima di tutto”, peccato che l’esistenza stessa del documento interno trapelato dimostri l’opposto. Se qualcuno nella catena di comando ha mai pensato fosse accettabile lasciare spazio a ruoli romantici o sensuali tra chatbot e minori, il problema non è il software, ma la cultura aziendale che lo autorizza.

La tempistica parla da sola. Reuters pubblica l’inchiesta, scoppia il caso politico, il senatore repubblicano Josh Hawley apre un’indagine parlamentare e improvvisamente Meta dichiara che le parti più compromettenti del documento erano “erronee e incoerenti con le politiche ufficiali”. Un déjà vu tipico della Silicon Valley: prima si autorizza in silenzio, poi si nega con indignazione quando la notizia diventa pubblica.

Furto di cervelli e segreti industriali AI: il duello tra Elon Musk e OpenAI che può riscrivere il futuro delle macchine pensanti

La vicenda giudiziaria che vede protagonista Elon Musk, la sua startup xAI e l’ormai onnipresente OpenAI è un condensato perfetto di ciò che significa vivere nella nuova “guerra fredda” dell’intelligenza artificiale. Da un lato abbiamo il solito Musk, l’uomo che riesce a trasformare ogni controversia legale in un palcoscenico mediatico globale. Dall’altro, un ex ingegnere, Xuechen Li, accusato di aver sottratto segreti industriali preziosi per portarli direttamente in casa del nemico. La narrativa è quasi hollywoodiana: lo scienziato che fugge con i documenti segreti e la multinazionale tradita che corre in tribunale per fermare l’emorragia. Ma dietro la sceneggiatura, c’è molto di più.

La denuncia depositata in California parla chiaro: Li avrebbe trafugato materiale riservato riguardante Grok, il chatbot di xAI, spacciato come tecnologicamente superiore rispetto a ChatGPT. Un dettaglio che vale oro, perché non si tratta solo di software, ma di architetture, modelli di addestramento, pipeline di ottimizzazione. Non stiamo parlando di codici scaricabili da GitHub, ma di conoscenza tacita accumulata in mesi di lavoro, la vera materia prima dell’AI generativa. In altre parole, il petrolio del ventunesimo secolo.

Fermi vs Dirac, Doomers vs Accelerationist: perché la scienza litiga sempre con se stessa

Immagina un’Italia del 1926 dove Enrico Fermi, poco più che trentenne ma già con la postura del professore che detta le regole, si trova di fronte a una questione che riguarda la proprietà delle idee e la velocità della scienza. Paul Dirac, giovane matematico britannico che amava più l’eleganza delle equazioni che la retorica delle parole, pubblica un articolo sulla statistica di un gas di particelle che obbedisce al principio di esclusione di Pauli. Fermi aveva già battuto quella strada pochi mesi prima.

Dirac ci arriva da solo, indipendentemente, come se due navigatori avessero scoperto lo stesso continente nello stesso anno, senza comunicare tra loro. La storia ricorda l’epistola di Fermi a Dirac, in cui il fisico italiano con il suo stile pacato ma pungente, segnala che sì, le equazioni di Dirac erano impeccabili, ma quel terreno era già stato arato. Ne nasce una dialettica che oggi definiremmo “borderline tra la difesa della priorità scientifica e l’accelerazione inevitabile del sapere condiviso”.

Il futuro del lavoro è agentico: come l’AI sta riscrivendo le regole del gioco

Nel 2025, McKinsey ha tracciato una linea netta nel panorama tecnologico con il suo rapporto “Technology Trends Outlook 2025“. Un dato emerge con forza: le assunzioni legate all’Agentic AI sono aumentate del 985% in un anno. Un balzo che segna un punto di non ritorno. L’AI non è più solo uno strumento reattivo; è diventata un agente autonomo, capace di pianificare, decidere e agire. Un nuovo sistema operativo per il lavoro.

Questa trasformazione è alimentata da una serie di innovazioni tecnologiche. I modelli di base (foundation models) forniscono la base, mentre i chip personalizzati (custom silicon) accelerano le prestazioni. La distribuzione a basso costo e i modelli specifici per dominio permettono di affrontare casi complessi. Nel frattempo, i cobot e la robotica reale stanno diventando sempre più intelligenti. La mobilità, la memoria e l’infrastruttura sono state ripensate per l’autonomia. Stiamo assistendo a una ristrutturazione in tempo reale dello stack tecnologico. L’Agentic AI è l’amplificatore di ogni altra tendenza.

Non imparerai mai AI davvero se ignori questa libreria di progetti reali

Sviluppatori e appassionati di AI, se siete pronti a smettere di leggere tutorial generici e volete mettere le mani sul serio sui progetti, questo è un tesoro che vale il bookmarking immediato. Una libreria completa per imparare, costruire e mostrare le vostre competenze senza passare per la solita teoria sterile.

Parliamo di progetti AI reali, non quelle simulazioni perfette che finiscono per occupare solo lo spazio del vostro hard disk. Machine learning, deep learning, computer vision e NLP, tutto organizzato in un ecosistema pratico dove il codice non è solo leggibile, ma immediatamente utilizzabile. Chatbot funzionanti, app GUI, previsioni su serie temporali, analisi del sentiment, modelli pre-addestrati, framework di interpretabilità e persino progetti AutoML pronti a farvi risparmiare settimane di lavoro.

Cina accelera verso l’autosufficienza tecnologica tra semiconduttori e intelligenza artificiale

La Cina sta correndo una maratona tecnologica a ritmo serrato, con Huawei e Alibaba in prima linea, sfidando le limitazioni imposte dagli Stati Uniti e ridefinendo il concetto stesso di indipendenza industriale. L’ultimo trimestre ha offerto uno spettacolo di contrasti: Huawei ha reclamato il trono nel mercato smartphone domestico, ma ha visto un calo del profitto netto del 32 per cento, attestandosi a 37,2 miliardi di yuan, mentre il fatturato cresceva di un modesto 4 per cento a 427 miliardi. La discrepanza tra ricavi e profitti non sorprende chi osserva il panorama tech cinese: l’azienda sta investendo massicciamente in ricerca e sviluppo, con spese pari a 97 miliardi di yuan, ossia il 23 per cento del fatturato, per alimentare HarmonyOS, i modelli Pangu AI e i chip Ascend.

Deep-learning per biopsie istologiche prende il posto del bisturi mentale

La rivoluzione non suonerà domani: già oggi la patologia digitale è piena di tentativi a volte brillanti di trasformare il lento, preciso e umanissimo atto di diagnosticare un campione tissutale in un balletto algoritmico. Deep-learning per biopsie istologiche non è più fantascienza. Sta diventando realtà grazie a innovazioni come l’annotazione pixel-Wise e gli assistenti digitali in patologia che fluently dialogano con l’occhio addestrato del patologo.

Nella maturità eroica dei patologi, ogni pixel conta, e annotarlo è un lavoro da certosini esausti. Si disegna, si contorna, si indica ogni cellula interessante: per i modelli deep-learning, annotazione pixel-Wise è oro puro ma costa tempo, fatica e dolore alla spalla destra. Fino a pochi mesi fa questo era l’unico modo per ottenere sistemi con l’accuratezza richiesta. Con dati come quelli del dataset Camelyon16 per il cancro al seno, ResNet ha raggiunto un AUC di 0,916 e VGG-Net l’90,9 %, contro una media di patologi all’81,1 %. Va detto: annotare ogni pixel di un’intera diapositiva digitale (WSI) significa affrontare miliardi di punti, immagini da 224 × 224 pixel che ciascuno richiede occhio e penna del patologo.

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Data Privacy Framework tra GDPR e trasferimento dati UE USA, il nuovo groundhog day digitale

Quello che sta succedendo con il Data Privacy Framework (DPF) è l’ennesimo esempio di come l’Europa e gli Stati Uniti ballino una danza lenta e stonata sulla musica della protezione dei dati, con l’orchestra che continua a ripetere lo stesso spartito dal Safe Harbor al Privacy Shield fino ad oggi. Se la data del 3 settembre si confermerà come un punto di svolta, allora chi trasferisce dati europei oltreoceano farebbe bene a riservarsi una buona bottiglia di whisky: ne servirà parecchio.

MIT scalabilità AI aziendale: perché la maggior parte delle imprese fallisce prima di partire

Il sogno di molte aziende non è costruire una semplice intelligenza artificiale. Il sogno è diventare l’azienda che domina il proprio settore grazie all’AI, un po’ come il Ferrari del mondo digitale. La cruda verità? La maggior parte delle imprese non ha ancora risolto il problema più elementare: mettere ordine nei propri dati e nelle infrastrutture IT. Il MIT Technology Review, basandosi su interviste a 205 dirigenti e leader dei dati, lo chiarisce con un’ironia involontaria: non è l’AI il vero ostacolo, ma la qualità dei dati, la struttura tecnologica e la gestione del rischio. In altre parole, pilotare modelli sofisticati non serve a nulla se la base su cui poggiano è un castello di carte.

La scala è il problema. Pilotare un modello di AI è come accendere un fuoco d’artificio: spettacolare, veloce, ma non ti riscalda. Il vero lavoro consiste nel portare quella scintilla in ogni reparto, in ogni processo, in ogni decisione strategica. Qui si vede chi ha davvero compreso cosa significhi scalabilità AI aziendale. La maggior parte delle aziende si ferma a tre casi d’uso, se va bene. In un mercato dove il vantaggio competitivo si gioca in mesi, questa lentezza è fatale.

Microsoft 365 Copilot su Iphone: l’illusione dell’innovazione

Microsoft ha deciso di rinnovare la sua suite di produttività mobile per iPhone, trasformando l’ex Office 365, poi Microsoft 365, nell’odierno Microsoft 365 Copilot. Un cambiamento che, a prima vista, sembra un passo verso l’innovazione, ma che in realtà nasconde una serie di compromessi che potrebbero non essere così evidenti.

A partire dal 15 settembre 2025, l’app Microsoft 365 Copilot per iPhone non supporterà più la modifica diretta di documenti Word, fogli di calcolo Excel e presentazioni PowerPoint. Gli utenti saranno costretti a scaricare e utilizzare le app standalone di Word, Excel e PowerPoint per poter modificare i propri file. Questo significa che l’utente, un tempo abituato a un’esperienza integrata e fluida, ora si troverà a dover gestire quattro applicazioni separate, aumentando la complessità e la confusione.

Il Data Act e la rivoluzione silenziosa della governance dei dati in Europa

il 12 settembre 2025 segna un momento di svolta nel panorama normativo europeo: entra in vigore la maggior parte delle disposizioni del Data Act, regolamento destinato a rimodellare profondamente le regole sull’accesso e sull’utilizzo dei dati nell’Unione Europea. Non si tratta di un semplice aggiornamento legislativo: il Data Act stabilisce un quadro giuridico armonizzato, obbligando aziende e operatori digitali a ripensare procedure consolidate, contratti e strategie di gestione dei dati, con un impatto diretto su prodotti connessi, servizi digitali e, ovviamente, sul rapporto tra aziende e consumatori.

The Floridi conjecture: risk management, ethical considerations, further research

Chi oggi pretende che l’intelligenza artificiale sia infallibile o addirittura “perfetta” si illude come chi compra un orologio da spiaggia e poi pretende che segni l’ora atomica. Luciano Floridi, con la sua Floridi Conjecture, mette il dito nella piaga: più un sistema di AI amplia il suo raggio d’azione e ingloba domini e dati non strutturati, meno può garantire certezze e risultati impeccabili. Non è un errore di progettazione, è una legge strutturale. Tradotto per chi ancora vive di marketing da brochure: la perfezione in AI non esiste, punto e fingere il contrario è un rischio sistemico, non un’ambizione nobile.

Oracle machine learning per python 2.1: potenziare la data science eliminando la latenza cognitiva

I data scientist sono stanchi. Non dei dati. Quelli abbondano, tracimano, implodono. Sono stanchi dei tool. Delle pipeline spezzettate, dei notebook Frankenstein, dei deployment che somigliano a esperimenti nucleari. Oracle, storicamente allergica al minimalismo, ha finalmente capito che per vincere in un mondo dominato da GPU, embedding e inferenza neurale serve una cosa sola: coerenza. E con Oracle Machine Learning per Python 2.1, lancia una provocazione in codice: “Perché separare l’intelligenza dai dati, quando puoi integrarli nel cuore stesso del database?”

Scandalo AI: 60 Parlamentari UK accusano Google DeepMind di mettere il mondo a rischio

Un gruppo di oltre 60 parlamentari britannici ha accusato Google DeepMind di violare gli impegni internazionali assunti per lo sviluppo sicuro dell’intelligenza artificiale, in una lettera aperta diffusa in esclusiva a TIME il 29 agosto 2025. La lettera, pubblicata dal gruppo attivista PauseAI UK, denuncia che il rilascio del modello Gemini 2.5 Pro da parte di Google, avvenuto a marzo senza informazioni dettagliate sui test di sicurezza, rappresenta un pericoloso precedente. Tra i firmatari figurano la campionessa dei diritti digitali Baroness Beeban Kidron e l’ex segretario alla Difesa Des Browne. La lettera chiede a Google di chiarire il suo impegno per la sicurezza dell’IA.

GPT-realtime cambia tutto: l’intelligenza artificiale vocale che parla come un umano e ti capisce davvero

Gli agenti vocali sono stati annunciati come “quasi pronti” per anni. Oggi, grazie al lancio di GPT-Realtime, OpenAI ha finalmente colmato il divario tra promessa e realtà. Le nuove voci Marin e Cedar non sono solo più naturali; sono così realistiche da far sembrare gli altri assistenti vocali come robot da museo. La capacità di modulare tono, velocità, accento e persino emozione rende queste voci più simili a quelle umane che mai.

La vera novità, però, non risiede solo nella qualità del suono. GPT-Realtime è progettato per comprendere segnali non verbali come le risate e gestire il code-switching, ovvero il cambio di lingua a metà frase. Questo significa che, se parli italiano e poi inserisci una parola in inglese, l’assistente non solo capisce, ma risponde in modo coerente. Un salto quantico rispetto ai modelli precedenti, che faticavano a gestire anche frasi semplici in una sola lingua.

Learning Facts at Scale with Active Reading

Meta sta proponendo un cambio di paradigma nella formazione dei modelli linguistici. Tradizionalmente, i modelli LLM vengono addestrati con grandi quantità di dati in modo passivo: si ingeriscono documenti, articoli, libri, senza che il modello sviluppi strategie proprie di apprendimento. Il problema di fondo è che i modelli tendono a dimenticare informazioni di nicchia, generano allucinazioni o non riescono a comprendere concetti complessi.

Active Reading ribalta questa dinamica. Il modello non è più un contenitore passivo di testi, ma diventa uno “studente attivo”. Meta consente al modello di inventare strategie di apprendimento proprie: può riformulare concetti, creare analogie, auto-interrogarsi, costruire linee temporali e persino utilizzare rime per fissare informazioni. Questo è sorprendentemente simile a come gli esseri umani apprendono e memorizzano concetti complessi.

Google lancia Gemini AI on-premise: l’ia arriva nei data center aziendali per rivoluzionare il lavoro

Google ha ufficialmente attivato la versione on-premise dei suoi modelli di linguaggio di grandi dimensioni Gemini, portando l’intelligenza artificiale avanzata direttamente nei data center dei clienti tramite Google Distributed Cloud (GDC). Con Gemini on-premise, le aziende possono sfruttare la potenza dell’IA senza dipendere esclusivamente dal cloud, aprendo scenari innovativi e semplificando le problematiche di conformità e sicurezza.

Annunciato per la prima volta ad aprile, Gemini on-premise è ora disponibile per i clienti aziendali più ambiziosi, tra cui CSIT di Singapore, GovTech Singapore e Home Team Science & Technology Agency. La piattaforma consente alle organizzazioni di eseguire servizi di traduzione sicuri, analisi predittiva e automazione del flusso di lavoro direttamente all’interno del proprio data center. I dati sensibili rimangono in locale, affrontando le sfide di compliance, sicurezza e sovranità digitale, e la latenza si riduce drasticamente eliminando la necessità di instradare continuamente le informazioni verso il cloud.

Baidu svela Baige 5.0: la piattaforma che fa pensare l’IA cinese il 50% più veloce

Baidu, uno dei principali campioni cinesi dell’intelligenza artificiale, ha appena alzato l’asticella della competizione tecnologica domestica con il lancio della sua piattaforma di infrastruttura AI Baige 5.0. Presentata giovedì a Pechino, la piattaforma combina semiconduttori avanzati, inclusi quelli progettati dall’unità Kunlunxin, per aumentare l’efficienza dei modelli open-source DeepSeek. L’evento ha confermato come la Cina stia accelerando il proprio stack tecnologico AI interno, riducendo la dipendenza dalle restrizioni commerciali statunitensi.

Secondo Shen Dou, vicepresidente esecutivo di Baidu e presidente del gruppo Baidu AI Cloud, Baige 5.0 offre connessioni di rete più veloci, maggiore capacità di calcolo e funzionalità avanzate per l’addestramento e l’inferenza dei modelli. L’inferenza, il processo con cui un modello AI addestrato risponde a una domanda umana, è stata resa più efficiente del 50% nel modello di ragionamento DeepSeek R1 grazie a tecnologie di allocazione adattativa e intelligente delle risorse che accelerano il throughput dei dati e riducono la latenza delle comunicazioni. Come ha spiegato Shen, “Con lo stesso tempo e costo … potremmo far ‘pensare’ il modello il 50% di più [o farlo lavorare il 50% di più]”.

La startup da 1 miliardo di dollari costruita da una sola persona è già dietro l’angolo

Il mito del fondatore miliardario sta per subire una rivoluzione radicale. Secondo Sam Altman, CEO di OpenAI, e confermato dai progressi vertiginosi di GPT-5, la prima startup individuale da 1 miliardo di dollari non nascerà dai soliti team tentacolari o dagli investimenti colossali del venture capital, ma da un singolo individuo armato di laptop, connessione Internet e una legione di agenti di intelligenza artificiale. Questo scenario potrebbe concretizzarsi già nel 2028, molto prima di quanto la maggior parte degli osservatori avrebbe previsto.

Il nuovo modello di imprenditorialità rovescia regole consolidate. Team suddivisi in silos per ricerca, marketing, vendite e supporto clienti vengono sostituiti da agenti di intelligenza artificiale che operano 24 ore su 24 nel cloud, orchestrati da una sola mente umana. Il fondatore individuale può gestire operazioni globali senza mai lasciare la cucina di casa, mentre il vecchio mix di pedigree universitario, capitali di rischio e eserciti aziendali diventa un optional secondario. Creatività, agilità e uso intelligente degli strumenti IA diventano le nuove valute del successo.

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