Negli ultimi due anni il dibattito sull’intelligenza artificiale si è concentrato soprattutto sulle capacità dei modelli generativi: prestazioni sempre più elevate, agenti autonomi, multimodalità, coding avanzato e automazione cognitiva. Ma mentre l’attenzione pubblica resta focalizzata su ciò che l’AI è in grado di fare, nel mondo della ricerca e della governance sta emergendo una domanda ancora più importante: come possiamo fidarci delle valutazioni che misurano queste capacità e questi rischi?
analisi
Modelli AI avanzati: valutazioni di terze parti più trasparenti per misurare rischi e capacità
La crescita dei modelli AI frontier rende insufficienti benchmark generici e test basati solo su prompt e risposta. Secondo OpenAI le valutazioni indipendenti devono distinguere tra capacità, confronti e robustezza delle safeguard, mostrando anche come sono esclusi errori di misura, scorciatoie, rifiuti, contaminazioni e problemi irrisolvibili
Pubblicato il 1 giu 2026
Pierluigi Sandonnini
giornalista
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Pierluigi Sandonnini
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Senior web editor di Nextwork360. Oltre trent’anni di esperienza giornalistica, maturata in diversi settori della tecnologia: audio video, tv digitale, telecomunicazioni, internet, intelligenza artificiale.
Dal 2020 gestisce il sito Ai4business.it, coordinando la redazione, curandone i contenuti e scrivendo articoli.
