Post di Donato Colleluori

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

🔎 L’AI non è fatta solo di risposte, ma soprattutto di domande. Sono felice di condividere il nuovo progetto del DIPARTIMENTO STUDI TEORICI | E.N.I.A.® di E.N.I.A.(ENTE NAZIONALE per l'INTELLIGENZA ARTIFICIALE - E.N.I.A.® ) l’Atlante dei Paradossi dell’Intelligenza Artificiale, che coordino insieme ad Alessio Vasselli. L’obiettivo? Mappare contraddizioni e tensioni che attraversano etica, diritto, cultura e tecnologia, trasformandole in occasione di riflessione collettiva. Non cerchiamo risposte facili: cerchiamo le domande giuste. ✨ Alcuni dei paradossi che stiamo esplorando: • Algoritmo neutrale? 👉 Quanto può esserlo davvero se i dati riflettono pregiudizi reali? • Responsabilità senza agente 👉 Chi risponde di un errore dell’AI? • Delega cognitiva 👉 Cosa perdiamo quando smettiamo di decidere da soli? 👉 È un invito aperto a professionisti, studiosi, studenti e curiosi: ogni contributo può arricchire la nostra mappa. 📌 Qui il post ufficiale di ENIA ⬇️

⚙️ Human-in-the-Loop: l’#AI senza uomo è un rischio sistemico, non un’opportunità... Nella narrativa corrente si parla spesso di “AI che sostituirà l’uomo”, ed è un dialogo che giornalmente mi trovo ad affrontare in azienda. In realtà, i sistemi realmente scalabili e resilienti si basano su un’architettura Human-in-the-Loop (HITL): un modello in cui l’intelligenza artificiale non è mai lasciata a sé stessa, ma viene addestrata, validata e corretta da competenze umane qualificate. 🎯 Perché questo è cruciale a livello #enterprise? Perché un #algoritmo è potente nell’analisi massiva dei dati, ma resta cieco al contesto, all’#etica e alla strategia dell'#azienda e del #team (quantomeno ancor oggi). Il risultato? Decisioni potenzialmente distorte, #bias amplificati, rischi reputazionali ed errori che non si limitano al singolo processo, ma possono impattare l’intera #valuechain. 🧠 L’Human-in-the-Loop garantisce: 👉 Mitigazione dei bias tramite supervisione critica e feedback ciclici (educo il sistema alla correttezza necessaria); 👉 Adaptive learning: modelli che evolvono non solo in base ai dati, ma anche alle scelte umane (machine learning avanzato); 👉 Explainability by design: perché le decisioni non devono solo essere “giuste”, ma anche comprese (vedi anche XAI); 👉 Governance e accountability: l’AI diventa uno strumento conforme, non una “black box” incontrollata ed incontrollabile; 🚀 Il punto provocatorio: Un’azienda che pensa di sostituire totalmente l’uomo con l’AI non sta accelerando, sta giocando alla roulette russa con il proprio futuro. La vera rivoluzione è capire che l’AI scala l’analisi, e l’uomo definisce il significato, talvolta con un "pizzico emozionale" (ma solo un tocco, è pur sempre business). Insieme creano un sistema antifragile, capace di crescere proprio grazie all’interazione continua tra calcolo algoritmico e intelligenza critica. Questo è ciò che sto consigliando per la #supplychain dei clienti di MULTI LEVEL Consulting. 💡Il mio #pov è che l’AI senza Human-in-the-Loop non è progresso, è un rischio. Le imprese che comprenderanno ed adotteranno questo modello, magari facendosi guidare correttamente, trasformeranno l’AI da minaccia a moltiplicatore di valore umano e competitivo. Domanda: tu sai cosa fa un Forward Deployed Engineer (FDE)? Parliamone 😉 #enjoylogistics #enjoylife https://lnkd.in/gapKzds

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?

🧑💻 Sì, anche io vi parlo di #intelligenzaartificiale. 🤖 Una volta tanto, però, non per mettervi in guardia dai rischi di essere sostituiti dai #computer o che i #robot ci schiavizzino e ci sottomettano. Al contrario, lo sguardo sulla #AI è quello che mi piace gettare sempre verso il mondo: lo sguardo al potenziale positivo. 💻 Anche l'intelligenza artificiale ne ha uno, molto grande. Come tutti gli strumenti, può essere usata male (come sta accadendo in molti casi), ma anche bene. E a scegliere, ma anche a imparare, come usarla non saranno le macchine, ma noi esseri umani. Checché se ne dica, rimaniamo sempre al centro. ✍️ Ne ho discusso questo mese nella mia #rubrica "World in Progress" sul sito Italia Che Cambia con una persona che si è dedicato molto allo studio e all'approfondimento su questo tema, l'avvocato Giovanni Spinapolice. Trovate l'articolo al link nelle stories. Buona lettura! . . . #coaching #coach #coachinglife #lifecoaching #coachingonline #motivazione #motivazionedelgiorno #motivazionequotidiana #crescitapersonale

✨ Ogni relazione lascia un segno. Anche con un’AI. Non esistono incontri neutri. Ogni dialogo ci plasma, ci cambia, ci trasforma. La domanda allora non è se una macchina possa avere impatto su di noi. È: quale traccia vogliamo che lasci? #UNOZERO #RelationalAI #FutureOfAI #AI #RelationalAIDesign

🔍 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...

“𝗟’𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗮𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹𝗲 𝗻𝗼𝗻 𝗵𝗮 𝗲𝘁𝗶𝗰𝗮? 𝗜𝗻𝘀𝗲𝗴𝗻𝗶𝗮𝗺𝗼𝗴𝗹𝗶𝗲𝗹𝗮 𝗻𝗼𝗶 𝘂𝗺𝗮𝗻𝗶” L’intelligenza artificiale non nasconde solo i rischi che ben conosciamo, ma anche uno straordinario potenziale per l’evoluzione dell’essere umano, purché la utilizziamo in modo corretto. 📍Leggi qui tutta l’intervista realizzata da Fabrizio Corgnati a Giovanni Spinapolice avvocato esperto diritto IA. https://lnkd.in/dn7Z7WyK #TransumanismoInverso #Manifesto #IntelligenzaArtificiale #AI #IA #tecnologia #Spinapolice

Per chi volesse approfondire l'argomento IA da un punto di vista non solo tecnologico, ma anche etico e politico.

😔 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