Post di Dario Favaretto

🔍 AI: tecnologia speciale o solo “normale tecnologia”? Il dibattito su intelligenza artificiale è spesso polarizzato: da un lato le visioni utopiche, che immaginano un’AI capace di accelerare la scienza, far crescere l’economia e persino “sconfiggere la morte”. Dall’altro le narrazioni distopiche, dove l’AI distrugge posti di lavoro, genera caos economico o minaccia l’umanità. Un recente paper di Arvind Narayanan e Sayash Kapoor (Princeton University) propone però una prospettiva alternativa: considerare l’AI come una tecnologia “normale”, destinata a seguire le traiettorie delle rivoluzioni industriali precedenti. Delusi? No, questo significa che i suoi effetti saranno profondi ma graduali: - L’adozione sarà più lenta dell’innovazione, perché servono tempo e adattamenti organizzativi. - Le trasformazioni del lavoro non significheranno solo “sostituzione”, ma anche nuovi compiti di supervisione e gestione dei sistemi AI. - I rischi esistono, ma vanno affrontati con politiche concrete (cybersecurity, biosicurezza, trasparenza) invece che con scenari da fantascienza. 💡 Trattare l’AI come una “tecnologia normale” non riduce la sua importanza. Credo aiuti a sviluppare strategie più pragmatiche per affrontarne le sfide, evitando sia l’hype incontrollato sia il catastrofismo. La domanda è: abbiamo bisogno di meno fantascienza e più realismo nel modo in cui parliamo e regoliamo l’AI? Lo chiedo da scettico...

I modelli di intelligenza artificiale stanno cambiando il nostro modo di pensare e di prendere decisioni. Non sono più semplici strumenti, ma veri amplificatori delle capacità umane che accelerano processi complessi e aprono a nuove possibilità. Allo stesso tempo, però, ci pongono davanti a domande che non possiamo ignorare. Quali opportunità ci offrono? E quali rischi nascondono se iniziamo a delegare troppo? Su RE.Log Hub, Massimo Giordani riflette sul ruolo che l'Intelligenza Artificiale può avere nella società di oggi e di domani. Leggi l’articolo completo qui: https://lnkd.in/edz28KS8

Correlazione ≠ Causalità 📈 Ma ora esiste una tipologia di AI che ci aiuta a capire il "perché", non solo il "cosa". La maggior parte dei modelli di AI tradizionale trova le correlazioni nei dati. La Causal AI fa un passo oltre. Individua le relazioni di causa-effetto e permette di: - Simulare scenari “what-if”: che cosa accadrebbe se cambiassi una variabile chiave? - Rendere i modelli spiegabili e trasparenti, un requisito essenziale in contesti regolamentati. - Prendere decisioni più accurate, basate su vere relazioni causali invece che su pattern superficiali. Scorri il carosello e scopri come le aziende stanno già utilizzando la Causal AI 👇

🤖 𝗜𝗡𝗧𝗘𝗟𝗟𝗜𝗚𝗘𝗡𝗭𝗔 𝗨𝗠𝗔𝗡𝗔 𝗘 𝗜𝗡𝗧𝗘𝗟𝗟𝗜𝗚𝗘𝗡𝗭𝗔 𝗔𝗥𝗧𝗜𝗙𝗜𝗖𝗜𝗔𝗟𝗘  𝘐𝘓 𝘋𝘐𝘓𝘌𝘔𝘔𝘈 𝘋𝘌𝘓𝘓𝘈 𝘕𝘖𝘚𝘛𝘙𝘈 𝘌𝘗𝘖𝘊𝘈   🧠 Viviamo in un’epoca in cui la linea di confine tra intelligenza umana e intelligenza artificiale sembra farsi sempre più sottile. L’AI entra in ogni ambito della vita quotidiana: dal lavoro alla medicina, dall’istruzione all’intrattenimento. Questa convivenza genera entusiasmo, ma anche interrogativi profondi.   🏛️ L’intelligenza dell’uomo non si limita alla capacità di elaborare dati. Essa include immaginazione, intuizione, empatia, senso critico e capacità di attribuire significato alle esperienze. È proprio questo intreccio di logica ed emozione che ci permette di dare forma alla cultura, all’arte, all’etica e alle relazioni.   ⚙️ L’intelligenza artificiale, al contrario, eccelle nella velocità di calcolo, nell’analisi di enormi quantità di informazioni e nell’automazione dei processi. È uno strumento che amplifica le possibilità dell’uomo, alleggerendo compiti ripetitivi e aprendo scenari prima impensabili. Ma, da sola, non ha coscienza né valori: non ha consapevolezza, nel senso umano del termine.   ⚠️ Il vero pericolo non sta nell’AI in sé, ma nel nostro atteggiamento verso di essa. Se delegassimo interamente il pensiero critico e creativo alle macchine, il nostro cervello rischierebbe di “atrofizzarsi”. La comodità non deve trasformarsi in pigrizia intellettuale. È fondamentale continuare a ragionare, a dubitare, a coltivare la capacità di interpretare.   🤝 Il dilemma della nostra epoca non è “uomo contro macchina”, ma “uomo con macchina”. La sfida è mantenere il primato della coscienza e della responsabilità, utilizzando l’intelligenza artificiale come alleata e non come sostituta. L’AI può estendere i confini delle nostre possibilità, ma la direzione rimane nelle mani dell’uomo.   🚀 L’intelligenza artificiale è destinata a restare e a crescere. Sta a noi decidere se viverla come minaccia o come opportunità. Non dobbiamo demonizzarla, ma nemmeno idolatrarla: il vero compito è continuare ad allenare il nostro pensiero, custodendo ciò che rende unica l'intelligenza Umana.   🤔 Riflettiamo! La vera intelligenza nasce quando sappiamo fermarci in silenzio e osservare: ogni strumento è utile finché non diventa dipendenza, e la vera libertà è imparare a lasciar andare, anche ciò di cui crediamo di non poter far a meno. . . . #IntelligenzaUmana #IntelligenzaArtificiale #AI #Coscienza #Responsabilità #Creatività #PensieroCritico #Opportunità #TecnologiaEtica #UomoEMacchina

😔 Quante volte, nel mondo dell'AI, ci troviamo a gestire sistemi che promettono autonomia ma richiedono un'attenzione quasi costante? Siamo onesti, implementiamo AI agent di ultima generazione per l'automazione, ma poi ci ritroviamo a fare micro-management, a tenere la mano ai modelli a ogni piccola variazione. Un potenziale immenso, certo, ma anche una frustrazione non da poco per chi come noi cerca scalabilità e vera efficienza. 🚀 E se vi dicessi che il panorama sta per cambiare drasticamente? DeepSeek, una startup cinese, sta preparando per la fine del 2025 un nuovo modello di AI con funzionalità da *AI agent* che promette di rivaleggiare con colossi come OpenAI. Immaginate un agente che non solo esegue azioni complesse per conto dell'utente con *direzione minima*, ma ha anche la capacità di *apprendere e migliorare* dalle azioni precedenti. Un vero salto di qualità! 💡 Questo è il "ponte" che ci proietta verso il futuro dell'automazione intelligente. Non si tratta più solo di eseguire comandi, ma di: * 🤖 **Autonomia evoluta:** La capacità di agire in modo indipendente, con meno supervisione umana. * 🧠 **Apprendimento continuo:** Ogni interazione diventa un'occasione per affinare le proprie capacità. * 🎯 **Efficienza senza precedenti:** Meno tempo speso in configurazioni e correzioni, più focus sugli obiettivi strategici. Siamo a un bivio nell'evoluzione degli AI agent. Che ne pensate, è questa la direzione che stavamo aspettando per rivoluzionare davvero il nostro modo di lavorare? Sono curioso di leggere i vostri commenti! Leggi di più qui: [https://lnkd.in/dxY78bth) #AI #Automation #DeepSeek #OpenAI #AIagents #Innovazione #Tecnologia #EnterpriseArchitecture #FutureOfWork

l’AI non è infallibile, ma se educata correttamente è uno strumento potentissimo. Ogni giorno ci affidiamo a sistemi di intelligenza artificiale per scrivere, calcolare, consigliare, generare immagini o prendere decisioni. Ma sai qual è la verità? Gli errori non sono rari. Per questo in tutto il mondo stanno nascendo iniziative di AI Incident Tracker: piattaforme che raccolgono e analizzano i casi in cui l’AI ha generato risultati imprecisi, fuorvianti o addirittura rischiosi. Un po’ come una “scatola nera” dell’intelligenza artificiale, utile a capire dove e come migliorare. E qui la riflessione è semplice: Se vogliamo un’AI che ci accompagni davvero nel futuro, non dobbiamo solo usarla, ma anche monitorarla, correggerla, educarla. In IANUSTEC crediamo che l’AI sia uno strumento potente, ma mai infallibile. Il nostro lavoro è aiutare aziende e professionisti a introdurla con consapevolezza, sicurezza e trasparenza con: - 📚 Percorsi di formazione finanziabili; - 🛠 Progetti su misura che integrano governance e automazione; - 🌱 Un approccio umano e sostenibile. Perché la vera innovazione non è correre più veloce, ma sapere dove stiamo andando e come. 👉 E tu, sapevi che esiste un “registro degli incidenti” dell’AI? #IntelligenzaArtificiale #LavoroDelFuturo #Innovazione #TrasformazioneDigitale

🤝 "L'intelligenza artificiale toglierà lavoro alle persone?" È la domanda più frequente quando si parla di #AI. Ma forse stiamo guardando dalla prospettiva sbagliata. La vera sfida non è SE l'AI sostituirà i professionisti, ma COME integrarla senza perdere il valore umano. L'approccio? Pensare all'AI come a un collega digitale che: ✅ Gestisce le attività ripetitive ✅ Analizza dati complessi in tempo record ✅ Offre nuove prospettive Così noi possiamo concentrarci su creatività, decisioni strategiche e relazioni autentiche. Il futuro del lavoro non è uomini VS macchine. È competenze umane + intelligenza artificiale = team imbattibili. E voi, avete già il vostro "collega digitale"? #IntelligenzaArtificiale #FuturoDelLavoro #Innovazione #Leadership #AI

🧬 Sakana AI rivoluziona la costruzione di modelli AI con M2N2, un nuovo algoritmo evolutivo che permette di unire e far evolvere modelli diversi senza costosi retraining. Con questa tecnica, aziende e sviluppatori possono creare modelli specializzati partendo da pesi già disponibili, risparmiando risorse e tempo e abilitando nuove capacità ibride o multilingue. 🔗 Link: https://lnkd.in/dBfsZ6Bj L’approccio “model merging” evolutivo apre scenari inediti: invece di addestrare sempre da zero, si possono ottenere AI più versatili e performanti, anche quando i dati di training originali non sono accessibili. Una soluzione concreta per chi cerca rapidità, efficienza e maggior controllo nella creazione di AI custom. Quali applicazioni o combinazioni di modelli provereste a sviluppare con questi nuovi strumenti di model merging? #IntelligenzaArtificiale #MachineLearning #AIecosystem

L’AI che ricerca se stessa: un futuro tra accelerazione e rischio La capacità dell’intelligenza artificiale di condurre ricerca e sviluppo su sé stessa (AI R&D) è considerata da molti osservatori una delle frontiere più delicate. Se i sistemi raggiungessero la parità con i migliori ricercatori umani, si potrebbe innescare una dinamica di auto-miglioramento ricorsivo, nota come intelligence explosion. Questa eventualità, secondo alcuni, avrebbe conseguenze dirompenti sull’economia globale, sull’energia e sulla sicurezza collettiva. Uno studio pilota recente ha applicato il judgmental forecasting, metodo che affida a esperti e “superforecaster” la stima di scenari futuri, per indagare due domande cruciali: l’AI R&D porterà a un’accelerazione senza precedenti del progresso e, se sì, tale accelerazione potrà generare eventi estremi per la società? I risultati mostrano divergenze significative. Gli esperti del settore attribuiscono il 20% di probabilità a un’accelerazione almeno tripla entro il 2029, contro l’8% stimato dai superforecaster. La forbice si amplia se si considera lo scenario in cui l’AI sostituisca pienamente un ricercatore di punta: qui gli esperti salgono al 52,5%, mentre i superforecaster restano su un modesto 7,5%. Entrambi i gruppi concordano che i progressi più plausibili non arriveranno dal semplice aumento della potenza computazionale, ma da miglioramenti post-training, come ottimizzazione delle catene di ragionamento o tecniche di inferenza scalata. Più incerta invece la traiettoria dell’innovazione algoritmica, mentre l’ipotesi di un salto radicale nell’hardware è ritenuta poco probabile. Sul fronte degli impatti sociali, la distanza è ancora più marcata. Gli esperti ritengono non trascurabile (fino al 35%) il rischio che entro il 2035 si verifichi un cambiamento radicale nei consumi energetici globali o un disastro paragonabile al COVID-19. I superforecaster, al contrario, collocano queste probabilità sotto l’1%, richiamando vincoli fisici, costi e capacità di intervento umano. Il confronto rivela dunque due visioni opposte: da un lato gli esperti, consapevoli delle potenzialità trasformative e dei rischi intrinseci; dall’altro i superprevisori, che adottano un approccio più scettico e ancorato alla storia delle innovazioni tecnologiche. Trattandosi di un campione ridotto, i risultati sono solo indizi preliminari. Ma lo studio segnala l’urgenza di sviluppare metodologie robuste per stimare non solo i progressi dell’AI, ma anche la loro capacità di generare scenari di rischio sistemico. La domanda di fondo resta aperta: la ricerca autonoma delle macchine sarà scintilla di progresso sostenibile o detonatore di nuove fragilità globali?

L'Atlante dei Paradossi dell'AI 🌍 Avete mai pensato che l'Intelligenza Artificiale sia fatta più di domande che di risposte? Nel DIPARTIMENTO STUDI TEORICI | E.N.I.A.® di ENTE NAZIONALE per l'INTELLIGENZA ARTIFICIALE - E.N.I.A.®, crediamo che per comprendere davvero l'AI dobbiamo esplorarne i paradossi: le sue contraddizioni, le tensioni che attraversano etica, diritto, cultura e tecnologia. Per questo nasce il nostro nuovo progetto pilota: l'Atlante dei Paradossi dell'Intelligenza Artificiale. Coordinato da Alessio Vasselli e PASQUALE SICIGNANO, il #DST propone un'esplorazione collaborativa e interdisciplinare che non vuole semplificare, ma rendere “abitabile” la complessità, trasformando le domande più scomode in spunti per una riflessione collettiva e costruttiva. ✨ Alcuni paradossi che stiamo mappando: * Algoritmo neutrale? 👉 Quanto può esserlo se i dati riflettono pregiudizi reali? * Responsabilità senza agente 👉 Come attribuire la responsabilità etica e legale di un errore dell’AI? * Delega cognitiva 👉 Cosa perdiamo quando smettiamo di decidere da soli? 👥 È un invito aperto: professionisti, studiosi, studenti, curiosi. Che tu ti occupi di etica, governance, neuroscienze, società, economia o tecnologia, il tuo contributo può arricchire la nostra mappa. 👉 Non cerchiamo risposte facili. Cerchiamo compagni di viaggio per formulare insieme le domande giuste. 💬 Vuoi partecipare? Scrivilo nei commenti o contattaci in privato. Insieme, possiamo trasformare i paradossi in occasioni di pensiero collettivo e innovazione concreta. #ENIA #DipartimentoStudiTeorici #AI #Innovazione #Etica #Governance #Paradossi #Ricerca