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LLM e scacchi: l’illusione della strategia nella mente sintetica

Quel che è accaduto nella LLM Chess Arena di Kaggle è molto più interessante del solito annuncio di upgrade da parte di OpenAI o Google. Mentre tutti si affannano a discutere di parametri, finetuning, modelli multimodali e percentuali di win-rate in benchmark arbitrari, c’è una scacchiera virtuale che sta raccontando una verità molto più concreta: i modelli linguistici non capiscono ciò che fanno. Lo mimano con stile, a volte con una sorprendente eleganza. Ma come i turisti che leggono la guida Lonely Planet ad alta voce sperando di sembrare madrelingua, il risultato è spesso un misto di goffaggine e fiducia mal riposta.

Machine bullshit come sintomo dell’era dell’indifferenza: i modelli linguistici hanno smesso di cercare la verità

C’è un dettaglio che gli entusiasti dell’intelligenza artificiale sembrano ignorare, o peggio, romanticizzare: la capacità di mentire o meglio, di produrre contenuti con un’insospettabile indifferenza alla verità. Non parliamo di allucinazioni casuali o errori accidentali. Parliamo di qualcosa di più sottile, più tossico e molto più pervasivo: il machine bullshit. Se questo termine suona provocatorio, è perché lo è. Non è un vezzo linguistico.

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