|
L’intelligenza artificiale continua a dominare il dibattito tecnologico, ma l’entusiasmo iniziale lascia spazio a interrogativi sempre più concreti. Da un lato, molte grandi aziende stanno rallentando l’adozione interna dell’AI: con l’avvento degli agenti autonomi e dei modelli di tariffazione basati sui token, i costi operativi crescono spesso più rapidamente dei benefici misurabili.
Dall’altro, la competizione infrastrutturale entra in una nuova fase. Google punta a sfidare il predominio di Nvidia rendendo i propri Tensor Processing Unit una valida alternativa alle Gpu che oggi alimentano gran parte dell’ecosistema AI.
Nel frattempo emergono nuove criticità sul fronte della sicurezza: un report di Trend Micro segnala l’utilizzo delle chat condivise di Claude per campagne malware diffuse tramite Google Ads e siti apparentemente affidabili. Sullo sfondo resta il tema più profondo: quanto possiamo delegare alle macchine? Secondo Walter Quattrociocchi, membro del Comitato scientifico dell’Unione Europea, è necessario ridimensionare la fiducia accordata agli LLM, perché il loro non è vero giudizio, ma una sofisticata simulazione di giudizio.
Buona lettura!
|
|
|
|
|
Dopo la corsa iniziale, molte grandi imprese stanno limitando l’uso dell’intelligenza artificiale interna. Il motivo è semplice: con gli agenti autonomi e la tariffazione a token, i costi crescono più in fretta dei benefici misurabili. Amazon, Walmart, Uber e Cisco stanno rivedendo budget, incentivi e modelli da usare | | | |
|
|
|
|
Con Ironwood, accordi infrastrutturali e vendite selettive di hardware, Google prova a rendere i Tensor Processing Unit un’alternativa credibile alle Gpu Nvidia. La partita resta aperta su software, scala e disponibilità di capacità | | | |
|
|
|
|
Un report di Trend Micro descrive una campagna che sfrutta le chat condivise di Claude per distribuire malware attraverso Google Ads e pagine apparentemente legittime. Il caso mostra come i criminali stiano usando la reputazione delle piattaforme di AI come leva per eludere i controlli e colpire utenti e aziende. Tra i paesi colpiti anche l'Italia | | | |
|
|
|
|
Se sostituiamo l’esperto in materia con un LLM, “bypassiamo e miniamo il principio della verifica. Il modello AI genera un output verosimile, ma non concepisce il concetto di errore. Quando sbaglia, non se ne rende conto”, mette in guardia Quattrociocchi. Il rischio è l’epistemia, “quello degli LLM non è giudizio, ma simulazione di giudizio” | | | |
|
|
|
|
Un conto è testare la comodità e le capacità di Claude e NotebookLM, un altro è far entrare queste comodità nelle aziende, laddove sicurezza e compliance non possono essere trascurate | | | |
|
|
|
|
Il progetto "Giustizia aumentata" dell’Ufficio GIP di Cremona mostra come l’intelligenza artificiale possa supportare magistrati e avvocati nell’analisi dei fascicoli, senza sostituire la decisione umana. Al centro restano trasparenza, contraddittorio, controllo metodologico e tutela del diritto di difesa | | | |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
