May 2026 - nexa - server-nexa.polito.it

Re: Una visione realistica dell’Intelligenza Artificiale - Lettera aperta alla società

by antonio

> Su quello che avviene dentro i sistemi generativi attuali, benché i segreti industriali siano gelosamente conservati, si trova molta letteratura. Basti però ricordare che il recente leak del codice di Claude ha esposto mezzo milione di righe TypeScript, che trovi comodamente su GitHub [https://github.com/codeaashu/claude-code] E no, non sono i pesi del modello, dunque li puoi ispezionare. Enjoy. E cosa sono mezzo milione di righe nell'informatica moderna, una goccia. Il kernel Linux ha 40 milioni di righe, l'applicazione web che ho tra le mani, tra framework e librerie vendor, ne ha quasi tre milioni. Hai fatto l'esempio dell'automobile. Bene, facciamo che io smonto pezzo per pezzo la mia auto e la do al mio meccanico dicendogli di provarmela, mi tengo però a casa il motore. Il meccanico mi prenderà per pazzo. Quando scrivi "al più determinare questioni di rendering linguistico", ti sembra poco? E' quello che c'è scritto nella petizione: "Il rischio non è questa tecnologia in sé, ma il modo in cui l'interpretiamo. Se trattiamo la fluidità linguistica come prova di conoscenza o deleghiamo il giudizio senza comprendere il funzionamento dello strumento, rischiamo di confondere coerenza con affidabilità. In questo modo può cambiare, spesso senza accorgercene, il criterio con cui riconosciamo ciò che è conoscenza." I tool, gli agent, sono come i plugin che inserisco nel mio "stupido" gestionale web. Non è che se ne metto di più, diventa più intelligente. A.

May 8, 2026

Re: Una visione realistica dell’Intelligenza Artificiale - Lettera aperta alla società

by Guido Vetere

Buongiorno Silvia, Sicuramente la classificazione dell’intento è probabilistica (peraltro la fanno verosimilmente con modellini molto leggeri, non servono i billion parameters), se l’intento è associato (deterministicamente) a uno o più tool, allora i parametri di attivazione di quei tool sono estratti dalla domanda (o anche dal contesto conversazione, ma semplifichiamo) sempre in modo probabilistico, ancora presumibilmente con qualcosa di molto leggero. I dati forniti dai tool devono poi essere integrati, e qui intervengono euristiche che vai a sapere, ma si tratta di ragionamenti ipotetici, cioè abduttivi, cioè semi-razionali, con buona pace di chi si ostina a non capirlo. Confezionata la ‘ground truth’, come dicevo, si tratta infine solo di tornire la frase, cioè il modello linguistico torna a fare ciò a cui deve il nome: generare linguaggio. Il contenuto epistemico sta altrove (database, sensori, whatever), e non è meno razionale di quello che consumiamo normalmente nella nostra sfera informativa. Spero sia utile, Guido > Il giorno 8 mag 2026, alle ore 10:14, Silvia Crafa via nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it> ha scritto: > > Buondì, > mi piacerebbe capire se è corretto dire la cosa seguente: > > dato il prompt “Che tempo fa domani a Parigi?” la piattaforma prevede che "il token più probabile" (sto semplificando) è quello fornito dall'output dell'invocazione di un servizio meteo. > > Cioè, sempre semplificando, la piattaforma integra diverse componenti che certamente affinano la qualità del risultato e lo fanno assomigliare sempre più a quello che in una persona chiamiamo comprensione e ragionamento, ma questa integrazione continua ad avere come base di fondo correlazioni probabilistiche. > > Grazie, > Silvia > > >> On 8 May 2026, at 09:24, Guido Vetere via nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it> wrote: >> >> Caro Enrico, spero che la tua notte sia trascorsa serena. >> >> Quando dici che "le piattaforma generative testuali SONO basate sugli LLM” e inviti me a non intorbidire le acque, è come se dicessi che le automobili si muovono sulle ruote, dunque SONO ruote. Si tratta di un errore mereologico (di composizione, pars pro toto) abbastanza frequente, che mostra quanto sia fragile anche la nostra vantata razionalità. >> >> Su quello che avviene dentro i sistemi generativi attuali, benché i segreti industriali siano gelosamente conservati, si trova molta letteratura. Basti però ricordare che il recente leak del codice di Claude ha esposto mezzo milione di righe TypeScript, che trovi comodamente su GitHub [https://github.com/codeaashu/claude-code] E no, non sono i pesi del modello, dunque li puoi ispezionare. Enjoy. >> >> Ma visto che vogliamo essere galileiani, facciamo un piccolo esperimento. >> >> Se ora chiedi a Sonnet “Che tempo fa domani a Parigi?”, ti risponderà qualcosa del tipo: >> >> Domani a Parigi (sabato 9 maggio) dovrebbe essere una bella giornata: soleggiato, con massima di 24°C e solo un 20% di probabilità di pioggia. Domenica invece peggiora un po', con copertura nuvolosa e probabilità di pioggia al 45%. >> >> Secondo te una risposta del genere può essere stata prodotta prevedendo i token su base statistica? Che statistiche abbiamo sul futuro? >> >> Quello che avviene in quel mezzo milione di righe di codice è che la richiesta viene analizzata e classificata (intent detection), i tool opportuni identificati (si tratterà di servizi meteo), le parti parametriche estratte (Parigi, domani), i tool attivati, i loro risultati confrontati, la sintesi passata al modello come ground-truth mediante un prompt che verosimilmente chiederà a Sonnet di confezionare la risposta all’utente basandosi puntualmente su quei dati. A quel punto, la stocastica può al più determinare questioni di rendering linguistico. La partita della verità, che tanto sta a cuore a chi parla di ‘epistemia’, si gioca nel campo di chi fa i servizi meteo – gli stessi che tu consulti tranquillamente dopo aver preso il caffè la mattina. >> >> E con questo ti auguro cordialmente buona giornata. >> >> Guido >> >> >> >>> Il giorno 7 mag 2026, alle ore 23:51, Enrico Nardelli via nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it> ha scritto: >>> >>> Perdonami Guido >>> osservo preliminarmente che le piattaforma generative testuali SONO basate sugli LLM, quindi quello che producono viene dagli LLM. Quando si parla di Intelligenza Artificiale generativa in ambito testuale, che è quello più rilevante quando si parla di intelligenza e comprensione, si parla di LLM. Non intorbidiamo le acque. >>> Poi, sei tu che hai l'onere di fornire la prova «che le piattaforme generative fanno ben altro che predire stocasticamente il “prossimo token”». >>> Giacomo Tesio in un altro messaggio oggi ha chiesto >>> Il 07/05/2026 18:28, Giacomo Tesio via nexa ha scritto: >>>> Ciao Giuseppe, >>>> >>>> On Thu, 7 May 2026 14:04:24 +0000 Giuseppe Attardi wrote: >>>> >>>> >>>>> Ci sono numerosi casi di risultati che non sono ottenibili >>>>> “riorganizzando informazioni già presenti nei dati”. >>>>> >>>> Puoi condividere un paio di esempi riproducibili? >>>> >>>> Giusto per non limitarsi ad aneddoti commerciali. >>>> >>> Stiamo ancora aspettando la risposta. >>> Che gli LLM funzionino esattamente come predittori del prossimo token, con una serie di ammenicoli di contorno che non cambiano la loro natura di fondo, è spiegato - tra l'altro - nello studio citato in questo articolo https://www.computerworld.com/article/4059383/openai-admits-ai-hallucinatio… >>> «In a landmark study, OpenAI researchers reveal that large language models will always produce plausible but false outputs, even with perfect data, due to fundamental statistical and computational limits.» >>> Ribadisco quanto ho scritto nella mia prima risposta a Beppe: >>> >>> il dibattito di opinioni è libero, ci mancherebbe altro, ma quando andiamo su temi scientifici e tecnologici, e se vogliamo rimanere in un paradigma di conoscenza galileiano, le opinioni dovrebbero essere sostenute da evidenze sperimentali assai vaste e robuste, che mi pare non ci siano in questo momento. >>> >>> Stefano Quintarelli, in una mail di poco fa, ha fatto un'ulteriore osservazione che chiunque si occupi di dimostrare in modo galileiano la natura di un qualche fenomeno dovrebbe ben tener presente (la riformulo con parole mie): siamo sicuri che non esistono altre cause che spieghino lo stesso risultato? >>> >>> Quindi, d'ora in avanti, smetterò di replicare ad argomenti che non siano fondati su evidenze sperimentali, vaste, robuste e riproducibili. >>> >>> Buona notte, Enrico >>> >>> >>> Il 07/05/2026 22:49, Guido Vetere ha scritto: >>>> Tuttavia, quando vi si fa osservare – dati alla mano – che le piattaforme generative (da non confondere coi language model) fanno ben altro che predire stocasticamente il “prossimo token”, non arrivano repliche. >>>> La “verità” sulla quale chiamate a raccolta l’intera comunità scientifica è in effetti una opinione, e anche molto discutibile a quanto pare (ironico, per chi parla di “epistemia”). Se proprio si vuol fare la conta, non sarebbe più onesto fare un sondaggio o un questionario, piuttosto che una petizione? Perché invece di un appello all’autorità accademica (!) su qualcosa di controverso non si fa una onesta discussione di merito? Questo sarebbe anche un posto giusto. >>>> La petizione che avete proposto rischia anche di essere regressiva, specularmente all’intervista di Veltroni. Capire bene come stanno le cose è fondamentale per indirizzare la ricerca nella direzione del progresso (vs. del profitto), e se qualcuno che ha fatto l’NLP in Italia (parlo di Beppe, naturalmente) dice che state sbagliando qualcosa, forse sarebbe il caso di parlarne con calma. >>>> >>>> G. >>>>> Il giorno 7 mag 2026, alle ore 18:40, Enrico Nardelli via nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it> ha scritto: >>>>> >>>>> Dopo di che, il dibattito di opinioni è libero, ci mancherebbe altro, ma quando andiamo su temi scientifici e tecnologici, e se vogliamo rimanere in un paradigma di conoscenza galileiano, le opinioni dovrebbero essere sostenute da evidenze sperimentali assai vaste e robuste, che mi pare non ci siano in questo momento. >>>> >>> -- >>> -- EN >>> https://www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione-informatica/9788896069516.html <SXK2RJtn2vzsq6qC.png> ====================================================== >>> Prof. Enrico Nardelli >>> Past President di "Informatics Europe" >>> Direttore del Laboratorio Nazionale "Informatica e Scuola" del CINI >>> Dipartimento di Matematica - Università di Roma "Tor Vergata" >>> Via della Ricerca Scientifica snc - 00133 Roma >>> home page: https://www.mat.uniroma2.it/~nardelli >>> blog: https://link-and-think.blogspot.it/ >>> tel: +39 06 7259.4204 fax: +39 06 7259.4699 >>> mobile: +39 335 590.2331 e-mail: nardelli(a)mat.uniroma2.it >>> online meeting: https://blue.meet.garr.it/b/enr-y7f-t0q-ont >>> ====================================================== >>> -- >> >

May 8, 2026

Re: Una visione realistica dell’Intelligenza Artificiale - Lettera aperta alla società

by Andrea Bolioli

Buongiorno, grazie per il dibattito molto utile. On Fri, May 8, 2026 at 10:21 AM Silvia Crafa via nexa < nexa(a)server-nexa.polito.it> wrote: > Buondì, > mi piacerebbe capire se è corretto dire la cosa seguente: > > dato il prompt “Che tempo fa domani a Parigi?” la piattaforma prevede che > "il token più probabile" (sto semplificando) è quello fornito dall'output > dell'invocazione di un servizio meteo. > NO. Nei sistemi GenAI gli LLM sono una componente, gli altri componenti interagiscono in modo simile ad altri software. Guido Vetere ha sinteticamente descritto i sistemi GenAI prima. > > Cioè, sempre semplificando, la piattaforma integra diverse componenti che > certamente affinano la qualità del risultato e lo fanno assomigliare sempre > più a quello che in una persona chiamiamo comprensione e ragionamento, ma > questa integrazione continua ad avere come base di fondo correlazioni > probabilistiche. > NO. Gli LLM testuali funzionano con la previsione del "token più probabile", semplificando la faccenda. I sistemi GenAI hanno diverse componenti a monte e a valle che è difficile riassumere in poche frasi. In ogni caso, gli LLM testuali non sono dei "cervelloni", non hanno volontà, non provano emozioni, non fanno bene i calcoli, ecc Fanno bene i riassunti, le parafrasi, gli articoli scientifici ( ;-) ), ecc Buona giornata, Andrea > Grazie, > Silvia > > > > On 8 May 2026, at 09:24, Guido Vetere via nexa < > nexa(a)server-nexa.polito.it> wrote: > > > > Caro Enrico, spero che la tua notte sia trascorsa serena. > > > > Quando dici che "le piattaforma generative testuali SONO basate sugli > LLM” e inviti me a non intorbidire le acque, è come se dicessi che le > automobili si muovono sulle ruote, dunque SONO ruote. Si tratta di un > errore mereologico (di composizione, pars pro toto) abbastanza frequente, > che mostra quanto sia fragile anche la nostra vantata razionalità. > > > > Su quello che avviene dentro i sistemi generativi attuali, benché i > segreti industriali siano gelosamente conservati, si trova molta > letteratura. Basti però ricordare che il recente leak del codice di Claude > ha esposto mezzo milione di righe TypeScript, che trovi comodamente su > GitHub [https://github.com/codeaashu/claude-code] E no, non sono i pesi > del modello, dunque li puoi ispezionare. Enjoy. > > > > Ma visto che vogliamo essere galileiani, facciamo un piccolo esperimento. > > > > Se ora chiedi a Sonnet “Che tempo fa domani a Parigi?”, ti risponderà > qualcosa del tipo: > > > > Domani a Parigi (sabato 9 maggio) dovrebbe essere una bella giornata: > soleggiato, con massima di 24°C e solo un 20% di probabilità di pioggia. > Domenica invece peggiora un po', con copertura nuvolosa e probabilità di > pioggia al 45%. > > > > Secondo te una risposta del genere può essere stata prodotta prevedendo > i token su base statistica? Che statistiche abbiamo sul futuro? > > > > Quello che avviene in quel mezzo milione di righe di codice è che la > richiesta viene analizzata e classificata (intent detection), i tool > opportuni identificati (si tratterà di servizi meteo), le parti > parametriche estratte (Parigi, domani), i tool attivati, i loro risultati > confrontati, la sintesi passata al modello come ground-truth mediante un > prompt che verosimilmente chiederà a Sonnet di confezionare la risposta > all’utente basandosi puntualmente su quei dati. A quel punto, la stocastica > può al più determinare questioni di rendering linguistico. La partita della > verità, che tanto sta a cuore a chi parla di ‘epistemia’, si gioca nel > campo di chi fa i servizi meteo – gli stessi che tu consulti > tranquillamente dopo aver preso il caffè la mattina. > > > > E con questo ti auguro cordialmente buona giornata. > > > > Guido > > > > > > > >> Il giorno 7 mag 2026, alle ore 23:51, Enrico Nardelli via nexa < > nexa(a)server-nexa.polito.it> ha scritto: > >> > >> Perdonami Guido > >> osservo preliminarmente che le piattaforma generative testuali SONO > basate sugli LLM, quindi quello che producono viene dagli LLM. Quando si > parla di Intelligenza Artificiale generativa in ambito testuale, che è > quello più rilevante quando si parla di intelligenza e comprensione, si > parla di LLM. Non intorbidiamo le acque. > >> Poi, sei tu che hai l'onere di fornire la prova «che le piattaforme > generative fanno ben altro che predire stocasticamente il “prossimo token”». > >> Giacomo Tesio in un altro messaggio oggi ha chiesto > >> Il 07/05/2026 18:28, Giacomo Tesio via nexa ha scritto: > >>> Ciao Giuseppe, > >>> > >>> On Thu, 7 May 2026 14:04:24 +0000 Giuseppe Attardi wrote: > >>> > >>> > >>>> Ci sono numerosi casi di risultati che non sono ottenibili > >>>> “riorganizzando informazioni già presenti nei dati”. > >>>> > >>> Puoi condividere un paio di esempi riproducibili? > >>> > >>> Giusto per non limitarsi ad aneddoti commerciali. > >>> > >> Stiamo ancora aspettando la risposta. > >> Che gli LLM funzionino esattamente come predittori del prossimo token, > con una serie di ammenicoli di contorno che non cambiano la loro natura di > fondo, è spiegato - tra l'altro - nello studio citato in questo articolo > https://www.computerworld.com/article/4059383/openai-admits-ai-hallucinatio… > >> «In a landmark study, OpenAI researchers reveal that large language > models will always produce plausible but false outputs, even with perfect > data, due to fundamental statistical and computational limits.» > >> Ribadisco quanto ho scritto nella mia prima risposta a Beppe: > >> > >> il dibattito di opinioni è libero, ci mancherebbe altro, ma quando > andiamo su temi scientifici e tecnologici, e se vogliamo rimanere in un > paradigma di conoscenza galileiano, le opinioni dovrebbero essere sostenute > da evidenze sperimentali assai vaste e robuste, che mi pare non ci siano in > questo momento. > >> > >> Stefano Quintarelli, in una mail di poco fa, ha fatto un'ulteriore > osservazione che chiunque si occupi di dimostrare in modo galileiano la > natura di un qualche fenomeno dovrebbe ben tener presente (la riformulo con > parole mie): siamo sicuri che non esistono altre cause che spieghino lo > stesso risultato? > >> > >> Quindi, d'ora in avanti, smetterò di replicare ad argomenti che non > siano fondati su evidenze sperimentali, vaste, robuste e riproducibili. > >> > >> Buona notte, Enrico > >> > >> > >> Il 07/05/2026 22:49, Guido Vetere ha scritto: > >>> Tuttavia, quando vi si fa osservare – dati alla mano – che le > piattaforme generative (da non confondere coi language model) fanno ben > altro che predire stocasticamente il “prossimo token”, non arrivano > repliche. > >>> La “verità” sulla quale chiamate a raccolta l’intera comunità > scientifica è in effetti una opinione, e anche molto discutibile a quanto > pare (ironico, per chi parla di “epistemia”). Se proprio si vuol fare la > conta, non sarebbe più onesto fare un sondaggio o un questionario, > piuttosto che una petizione? Perché invece di un appello all’autorità > accademica (!) su qualcosa di controverso non si fa una onesta discussione > di merito? Questo sarebbe anche un posto giusto. > >>> La petizione che avete proposto rischia anche di essere regressiva, > specularmente all’intervista di Veltroni. Capire bene come stanno le cose è > fondamentale per indirizzare la ricerca nella direzione del progresso (vs. > del profitto), e se qualcuno che ha fatto l’NLP in Italia (parlo di Beppe, > naturalmente) dice che state sbagliando qualcosa, forse sarebbe il caso di > parlarne con calma. > >>> > >>> G. > >>>> Il giorno 7 mag 2026, alle ore 18:40, Enrico Nardelli via nexa < > nexa(a)server-nexa.polito.it> ha scritto: > >>>> > >>>> Dopo di che, il dibattito di opinioni è libero, ci mancherebbe altro, > ma quando andiamo su temi scientifici e tecnologici, e se vogliamo rimanere > in un paradigma di conoscenza galileiano, le opinioni dovrebbero essere > sostenute da evidenze sperimentali assai vaste e robuste, che mi pare non > ci siano in questo momento. > >>> > >> -- > >> -- EN > >> > https://www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione-informatica/9788896069516.html > <SXK2RJtn2vzsq6qC.png> > ====================================================== > >> Prof. Enrico Nardelli > >> Past President di "Informatics Europe" > >> Direttore del Laboratorio Nazionale "Informatica e Scuola" del CINI > >> Dipartimento di Matematica - Università di Roma "Tor Vergata" > >> Via della Ricerca Scientifica snc - 00133 Roma > >> home page: https://www.mat.uniroma2.it/~nardelli > >> blog: https://link-and-think.blogspot.it/ > >> tel: +39 06 7259.4204 fax: +39 06 7259.4699 > >> mobile: +39 335 590.2331 e-mail: nardelli(a)mat.uniroma2.it > >> online meeting: https://blue.meet.garr.it/b/enr-y7f-t0q-ont > >> ====================================================== > >> -- > > > >

May 8, 2026

Re: Una visione realistica dell’Intelligenza Artificiale - Lettera aperta alla società

by Silvia Crafa

Buondì, mi piacerebbe capire se è corretto dire la cosa seguente: dato il prompt “Che tempo fa domani a Parigi?” la piattaforma prevede che "il token più probabile" (sto semplificando) è quello fornito dall'output dell'invocazione di un servizio meteo. Cioè, sempre semplificando, la piattaforma integra diverse componenti che certamente affinano la qualità del risultato e lo fanno assomigliare sempre più a quello che in una persona chiamiamo comprensione e ragionamento, ma questa integrazione continua ad avere come base di fondo correlazioni probabilistiche. Grazie, Silvia > On 8 May 2026, at 09:24, Guido Vetere via nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it> wrote: > > Caro Enrico, spero che la tua notte sia trascorsa serena. > > Quando dici che "le piattaforma generative testuali SONO basate sugli LLM” e inviti me a non intorbidire le acque, è come se dicessi che le automobili si muovono sulle ruote, dunque SONO ruote. Si tratta di un errore mereologico (di composizione, pars pro toto) abbastanza frequente, che mostra quanto sia fragile anche la nostra vantata razionalità. > > Su quello che avviene dentro i sistemi generativi attuali, benché i segreti industriali siano gelosamente conservati, si trova molta letteratura. Basti però ricordare che il recente leak del codice di Claude ha esposto mezzo milione di righe TypeScript, che trovi comodamente su GitHub [https://github.com/codeaashu/claude-code] E no, non sono i pesi del modello, dunque li puoi ispezionare. Enjoy. > > Ma visto che vogliamo essere galileiani, facciamo un piccolo esperimento. > > Se ora chiedi a Sonnet “Che tempo fa domani a Parigi?”, ti risponderà qualcosa del tipo: > > Domani a Parigi (sabato 9 maggio) dovrebbe essere una bella giornata: soleggiato, con massima di 24°C e solo un 20% di probabilità di pioggia. Domenica invece peggiora un po', con copertura nuvolosa e probabilità di pioggia al 45%. > > Secondo te una risposta del genere può essere stata prodotta prevedendo i token su base statistica? Che statistiche abbiamo sul futuro? > > Quello che avviene in quel mezzo milione di righe di codice è che la richiesta viene analizzata e classificata (intent detection), i tool opportuni identificati (si tratterà di servizi meteo), le parti parametriche estratte (Parigi, domani), i tool attivati, i loro risultati confrontati, la sintesi passata al modello come ground-truth mediante un prompt che verosimilmente chiederà a Sonnet di confezionare la risposta all’utente basandosi puntualmente su quei dati. A quel punto, la stocastica può al più determinare questioni di rendering linguistico. La partita della verità, che tanto sta a cuore a chi parla di ‘epistemia’, si gioca nel campo di chi fa i servizi meteo – gli stessi che tu consulti tranquillamente dopo aver preso il caffè la mattina. > > E con questo ti auguro cordialmente buona giornata. > > Guido > > > >> Il giorno 7 mag 2026, alle ore 23:51, Enrico Nardelli via nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it> ha scritto: >> >> Perdonami Guido >> osservo preliminarmente che le piattaforma generative testuali SONO basate sugli LLM, quindi quello che producono viene dagli LLM. Quando si parla di Intelligenza Artificiale generativa in ambito testuale, che è quello più rilevante quando si parla di intelligenza e comprensione, si parla di LLM. Non intorbidiamo le acque. >> Poi, sei tu che hai l'onere di fornire la prova «che le piattaforme generative fanno ben altro che predire stocasticamente il “prossimo token”». >> Giacomo Tesio in un altro messaggio oggi ha chiesto >> Il 07/05/2026 18:28, Giacomo Tesio via nexa ha scritto: >>> Ciao Giuseppe, >>> >>> On Thu, 7 May 2026 14:04:24 +0000 Giuseppe Attardi wrote: >>> >>> >>>> Ci sono numerosi casi di risultati che non sono ottenibili >>>> “riorganizzando informazioni già presenti nei dati”. >>>> >>> Puoi condividere un paio di esempi riproducibili? >>> >>> Giusto per non limitarsi ad aneddoti commerciali. >>> >> Stiamo ancora aspettando la risposta. >> Che gli LLM funzionino esattamente come predittori del prossimo token, con una serie di ammenicoli di contorno che non cambiano la loro natura di fondo, è spiegato - tra l'altro - nello studio citato in questo articolo https://www.computerworld.com/article/4059383/openai-admits-ai-hallucinatio… >> «In a landmark study, OpenAI researchers reveal that large language models will always produce plausible but false outputs, even with perfect data, due to fundamental statistical and computational limits.» >> Ribadisco quanto ho scritto nella mia prima risposta a Beppe: >> >> il dibattito di opinioni è libero, ci mancherebbe altro, ma quando andiamo su temi scientifici e tecnologici, e se vogliamo rimanere in un paradigma di conoscenza galileiano, le opinioni dovrebbero essere sostenute da evidenze sperimentali assai vaste e robuste, che mi pare non ci siano in questo momento. >> >> Stefano Quintarelli, in una mail di poco fa, ha fatto un'ulteriore osservazione che chiunque si occupi di dimostrare in modo galileiano la natura di un qualche fenomeno dovrebbe ben tener presente (la riformulo con parole mie): siamo sicuri che non esistono altre cause che spieghino lo stesso risultato? >> >> Quindi, d'ora in avanti, smetterò di replicare ad argomenti che non siano fondati su evidenze sperimentali, vaste, robuste e riproducibili. >> >> Buona notte, Enrico >> >> >> Il 07/05/2026 22:49, Guido Vetere ha scritto: >>> Tuttavia, quando vi si fa osservare – dati alla mano – che le piattaforme generative (da non confondere coi language model) fanno ben altro che predire stocasticamente il “prossimo token”, non arrivano repliche. >>> La “verità” sulla quale chiamate a raccolta l’intera comunità scientifica è in effetti una opinione, e anche molto discutibile a quanto pare (ironico, per chi parla di “epistemia”). Se proprio si vuol fare la conta, non sarebbe più onesto fare un sondaggio o un questionario, piuttosto che una petizione? Perché invece di un appello all’autorità accademica (!) su qualcosa di controverso non si fa una onesta discussione di merito? Questo sarebbe anche un posto giusto. >>> La petizione che avete proposto rischia anche di essere regressiva, specularmente all’intervista di Veltroni. Capire bene come stanno le cose è fondamentale per indirizzare la ricerca nella direzione del progresso (vs. del profitto), e se qualcuno che ha fatto l’NLP in Italia (parlo di Beppe, naturalmente) dice che state sbagliando qualcosa, forse sarebbe il caso di parlarne con calma. >>> >>> G. >>>> Il giorno 7 mag 2026, alle ore 18:40, Enrico Nardelli via nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it> ha scritto: >>>> >>>> Dopo di che, il dibattito di opinioni è libero, ci mancherebbe altro, ma quando andiamo su temi scientifici e tecnologici, e se vogliamo rimanere in un paradigma di conoscenza galileiano, le opinioni dovrebbero essere sostenute da evidenze sperimentali assai vaste e robuste, che mi pare non ci siano in questo momento. >>> >> -- >> -- EN >> https://www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione-informatica/9788896069516.html <SXK2RJtn2vzsq6qC.png> ====================================================== >> Prof. Enrico Nardelli >> Past President di "Informatics Europe" >> Direttore del Laboratorio Nazionale "Informatica e Scuola" del CINI >> Dipartimento di Matematica - Università di Roma "Tor Vergata" >> Via della Ricerca Scientifica snc - 00133 Roma >> home page: https://www.mat.uniroma2.it/~nardelli >> blog: https://link-and-think.blogspot.it/ >> tel: +39 06 7259.4204 fax: +39 06 7259.4699 >> mobile: +39 335 590.2331 e-mail: nardelli(a)mat.uniroma2.it >> online meeting: https://blue.meet.garr.it/b/enr-y7f-t0q-ont >> ====================================================== >> -- >

May 8, 2026

Re: Una visione realistica dell’Intelligenza Artificiale - Lettera aperta alla società

by Giacomo Tesio

Non prendere decisioni affrettate Enrico... On Thu, 7 May 2026 23:51:17 +0200 Enrico Nardelli wrote: > Quindi, d'ora in avanti, smetterò di replicare ad argomenti che non > siano fondati su evidenze sperimentali, vaste, robuste e > riproducibili. l'intera economia statunitense si è fortemente legata a questa allucinazione collettiva: ci vorranno ancora anni e probabilmente diverse guerre prima che questa bolla diventi un butto ricordo e tutti gli "esperti" che ci ammorbano si scoprano "critici dell'AI". Se aspetti di dicutere evidenze scientifiche, potremmo non sentirti per molto, molto tempo. Ti chiederei dunque di continuare a contribuire alla lista anche smontare le supercazzole pubblicate in merito. Giacomo

May 8, 2026

Re: Una visione realistica dell’Intelligenza Artificiale - Lettera aperta alla società

by Guido Vetere

Caro Enrico, spero che la tua notte sia trascorsa serena. Quando dici che "le piattaforma generative testuali SONO basate sugli LLM” e inviti me a non intorbidire le acque, è come se dicessi che le automobili si muovono sulle ruote, dunque SONO ruote. Si tratta di un errore mereologico (di composizione, pars pro toto) abbastanza frequente, che mostra quanto sia fragile anche la nostra vantata razionalità. Su quello che avviene dentro i sistemi generativi attuali, benché i segreti industriali siano gelosamente conservati, si trova molta letteratura. Basti però ricordare che il recente leak del codice di Claude ha esposto mezzo milione di righe TypeScript, che trovi comodamente su GitHub [https://github.com/codeaashu/claude-code] E no, non sono i pesi del modello, dunque li puoi ispezionare. Enjoy. Ma visto che vogliamo essere galileiani, facciamo un piccolo esperimento. Se ora chiedi a Sonnet “Che tempo fa domani a Parigi?”, ti risponderà qualcosa del tipo: Domani a Parigi (sabato 9 maggio) dovrebbe essere una bella giornata: soleggiato, con massima di 24°C e solo un 20% di probabilità di pioggia. Domenica invece peggiora un po', con copertura nuvolosa e probabilità di pioggia al 45%. Secondo te una risposta del genere può essere stata prodotta prevedendo i token su base statistica? Che statistiche abbiamo sul futuro? Quello che avviene in quel mezzo milione di righe di codice è che la richiesta viene analizzata e classificata (intent detection), i tool opportuni identificati (si tratterà di servizi meteo), le parti parametriche estratte (Parigi, domani), i tool attivati, i loro risultati confrontati, la sintesi passata al modello come ground-truth mediante un prompt che verosimilmente chiederà a Sonnet di confezionare la risposta all’utente basandosi puntualmente su quei dati. A quel punto, la stocastica può al più determinare questioni di rendering linguistico. La partita della verità, che tanto sta a cuore a chi parla di ‘epistemia’, si gioca nel campo di chi fa i servizi meteo – gli stessi che tu consulti tranquillamente dopo aver preso il caffè la mattina. E con questo ti auguro cordialmente buona giornata. Guido > Il giorno 7 mag 2026, alle ore 23:51, Enrico Nardelli via nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it> ha scritto: > > Perdonami Guido > > osservo preliminarmente che le piattaforma generative testuali SONO basate sugli LLM, quindi quello che producono viene dagli LLM. Quando si parla di Intelligenza Artificiale generativa in ambito testuale, che è quello più rilevante quando si parla di intelligenza e comprensione, si parla di LLM. Non intorbidiamo le acque. > > Poi, sei tu che hai l'onere di fornire la prova «che le piattaforme generative fanno ben altro che predire stocasticamente il “prossimo token”». > > Giacomo Tesio in un altro messaggio oggi ha chiesto > > Il 07/05/2026 18:28, Giacomo Tesio via nexa ha scritto: >> Ciao Giuseppe, >> >> On Thu, 7 May 2026 14:04:24 +0000 Giuseppe Attardi wrote: >> >>> Ci sono numerosi casi di risultati che non sono ottenibili >>> “riorganizzando informazioni già presenti nei dati”. >> Puoi condividere un paio di esempi riproducibili? >> >> Giusto per non limitarsi ad aneddoti commerciali. > Stiamo ancora aspettando la risposta. > > Che gli LLM funzionino esattamente come predittori del prossimo token, con una serie di ammenicoli di contorno che non cambiano la loro natura di fondo, è spiegato - tra l'altro - nello studio citato in questo articolo https://www.computerworld.com/article/4059383/openai-admits-ai-hallucinatio… > > «In a landmark study, OpenAI researchers reveal that large language models will always produce plausible but false outputs, even with perfect data, due to fundamental statistical and computational limits.» > > Ribadisco quanto ho scritto nella mia prima risposta a Beppe: > > il dibattito di opinioni è libero, ci mancherebbe altro, ma quando andiamo su temi scientifici e tecnologici, e se vogliamo rimanere in un paradigma di conoscenza galileiano, le opinioni dovrebbero essere sostenute da evidenze sperimentali assai vaste e robuste, che mi pare non ci siano in questo momento. > > Stefano Quintarelli, in una mail di poco fa, ha fatto un'ulteriore osservazione che chiunque si occupi di dimostrare in modo galileiano la natura di un qualche fenomeno dovrebbe ben tener presente (la riformulo con parole mie): siamo sicuri che non esistono altre cause che spieghino lo stesso risultato? > > Quindi, d'ora in avanti, smetterò di replicare ad argomenti che non siano fondati su evidenze sperimentali, vaste, robuste e riproducibili. > > Buona notte, Enrico > > > Il 07/05/2026 22:49, Guido Vetere ha scritto: >> Tuttavia, quando vi si fa osservare – dati alla mano – che le piattaforme generative (da non confondere coi language model) fanno ben altro che predire stocasticamente il “prossimo token”, non arrivano repliche. >> La “verità” sulla quale chiamate a raccolta l’intera comunità scientifica è in effetti una opinione, e anche molto discutibile a quanto pare (ironico, per chi parla di “epistemia”). Se proprio si vuol fare la conta, non sarebbe più onesto fare un sondaggio o un questionario, piuttosto che una petizione? Perché invece di un appello all’autorità accademica (!) su qualcosa di controverso non si fa una onesta discussione di merito? Questo sarebbe anche un posto giusto. >> La petizione che avete proposto rischia anche di essere regressiva, specularmente all’intervista di Veltroni. Capire bene come stanno le cose è fondamentale per indirizzare la ricerca nella direzione del progresso (vs. del profitto), e se qualcuno che ha fatto l’NLP in Italia (parlo di Beppe, naturalmente) dice che state sbagliando qualcosa, forse sarebbe il caso di parlarne con calma. >> >> G. >>> Il giorno 7 mag 2026, alle ore 18:40, Enrico Nardelli via nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it <mailto:nexa@server-nexa.polito.it>> ha scritto: >>> >>> Dopo di che, il dibattito di opinioni è libero, ci mancherebbe altro, ma quando andiamo su temi scientifici e tecnologici, e se vogliamo rimanere in un paradigma di conoscenza galileiano, le opinioni dovrebbero essere sostenute da evidenze sperimentali assai vaste e robuste, che mi pare non ci siano in questo momento. >> > -- > -- EN > > https://www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione-informatica/9788896069516.html > <SXK2RJtn2vzsq6qC.png> ====================================================== > Prof. Enrico Nardelli > Past President di "Informatics Europe" > Direttore del Laboratorio Nazionale "Informatica e Scuola" del CINI > Dipartimento di Matematica - Università di Roma "Tor Vergata" > Via della Ricerca Scientifica snc - 00133 Roma > home page: https://www.mat.uniroma2.it/~nardelli > blog: https://link-and-think.blogspot.it/ > tel: +39 06 7259.4204 fax: +39 06 7259.4699 > mobile: +39 335 590.2331 e-mail: nardelli(a)mat.uniroma2.it <mailto:nardelli@mat.uniroma2.it> > online meeting: https://blue.meet.garr.it/b/enr-y7f-t0q-ont > ====================================================== > > --

May 8, 2026

Re: Una visione realistica dell’Intelligenza Artificiale - Lettera aperta alla società

by Enrico Nardelli

Perdonami Guido osservo preliminarmente che le piattaforma generative testuali SONO basate sugli LLM, quindi quello che producono viene dagli LLM. Quando si parla di Intelligenza Artificiale generativa in ambito testuale, che è quello più rilevante quando si parla di intelligenza e comprensione, si parla di LLM. Non intorbidiamo le acque. Poi, sei tu che hai l'onere di fornire la prova «che le piattaforme generative fanno ben altro che predire stocasticamente il “prossimo token”». Giacomo Tesio in un altro messaggio oggi ha chiesto Il 07/05/2026 18:28, Giacomo Tesio via nexa ha scritto: > Ciao Giuseppe, > > On Thu, 7 May 2026 14:04:24 +0000 Giuseppe Attardi wrote: > >> Ci sono numerosi casi di risultati che non sono ottenibili >> “riorganizzando informazioni già presenti nei dati”. > Puoi condividere un paio di esempi riproducibili? > > Giusto per non limitarsi ad aneddoti commerciali. Stiamo ancora aspettando la risposta. Che gli LLM funzionino esattamente come predittori del prossimo token, con una serie di ammenicoli di contorno che non cambiano la loro natura di fondo, è spiegato - tra l'altro - nello studio citato in questo articolo https://www.computerworld.com/article/4059383/openai-admits-ai-hallucinatio… «/In a landmark study, OpenAI researchers reveal that large language models will always produce plausible but false outputs, even with perfect data, due to fundamental statistical and computational limits./» Ribadisco quanto ho scritto nella mia prima risposta a Beppe: /il dibattito di opinioni è libero, ci mancherebbe altro, ma quando andiamo su temi scientifici e tecnologici, e se vogliamo rimanere in un paradigma di conoscenza galileiano, le opinioni dovrebbero essere sostenute da evidenze sperimentali assai vaste e robuste, che mi pare non ci siano in questo momento./ Stefano Quintarelli, in una mail di poco fa, ha fatto un'ulteriore osservazione che chiunque si occupi di dimostrare in modo galileiano la natura di un qualche fenomeno dovrebbe ben tener presente (la riformulo con parole mie): siamo sicuri che non esistono altre cause che spieghino lo stesso risultato? Quindi, d'ora in avanti, smetterò di replicare ad argomenti che non siano fondati su evidenze sperimentali, vaste, robuste e riproducibili. Buona notte, Enrico Il 07/05/2026 22:49, Guido Vetere ha scritto: > Tuttavia, quando vi si fa osservare – dati alla mano – che le > piattaforme generative (da non confondere coi language model) fanno > ben altro che predire stocasticamente il “prossimo token”, non > arrivano repliche. > La “verità” sulla quale chiamate a raccolta l’intera comunità > scientifica è in effetti una opinione, e anche molto discutibile a > quanto pare (ironico, per chi parla di “epistemia”). Se proprio si > vuol fare la conta, non sarebbe più onesto fare un sondaggio o un > questionario, piuttosto che una petizione? Perché invece di un appello > all’autorità accademica (!) su qualcosa di controverso non si fa una > onesta discussione di merito? Questo sarebbe anche un posto giusto. > La petizione che avete proposto rischia anche di essere regressiva, > specularmente all’intervista di Veltroni. Capire bene come stanno le > cose è fondamentale per indirizzare la ricerca nella direzione del > progresso (vs. del profitto), e se qualcuno che ha fatto l’NLP in > Italia (parlo di Beppe, naturalmente) dice che state sbagliando > qualcosa, forse sarebbe il caso di parlarne con calma. > > G. >> Il giorno 7 mag 2026, alle ore 18:40, Enrico Nardelli via nexa >> <nexa(a)server-nexa.polito.it> ha scritto: >> >> Dopo di che, il dibattito di opinioni è libero, ci mancherebbe altro, >> ma quando andiamo su temi scientifici e tecnologici, e se vogliamo >> rimanere in un paradigma di conoscenza galileiano, le opinioni >> dovrebbero essere sostenute da evidenze sperimentali assai vaste e >> robuste, che mi pare non ci siano in questo momento. > -- -- EN https://www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione-informatica/9788896069516.html ====================================================== Prof. Enrico Nardelli Past President di "Informatics Europe" Direttore del Laboratorio Nazionale "Informatica e Scuola" del CINI Dipartimento di Matematica - Università di Roma "Tor Vergata" Via della Ricerca Scientifica snc - 00133 Roma home page: https://www.mat.uniroma2.it/~nardelli blog: https://link-and-think.blogspot.it/ tel: +39 06 7259.4204 fax: +39 06 7259.4699 mobile: +39 335 590.2331 e-mail: nardelli(a)mat.uniroma2.it online meeting: https://blue.meet.garr.it/b/enr-y7f-t0q-ont ====================================================== --

May 7, 2026

Re: Una visione realistica dell’Intelligenza Artificiale - Lettera aperta alla società

by Stefano Quintarelli

On 07/05/26 20:43, Giuseppe Attardi via nexa wrote: > nella risoluzione di questioni di fisica teorica (https:// > www.youtube.com/watch?v=wrkiMZ3SKH4&t=79s <https://www.youtube.com/ > watch?v=wrkiMZ3SKH4&t=79s>), nella risoluzione di problemi informatici, perche' noi siamo certi certi che nessuno al mondo ha scritto dei pezzi di soluzione sepolti da qualche parte, giusto ? IMHO, se non ho trasparenza del materiale di training non posso trarre alcuna conclusione circa l'originalita' (e lo "inventive step") di una soluzione ciao, s. -- You can reach me on Signal: @quinta.01 (no Whatsapp, no Telegram)

May 7, 2026

Re: Una visione realistica dell’Intelligenza Artificiale - Lettera aperta alla società

by Guido Vetere

Tuttavia, quando vi si fa osservare – dati alla mano – che le piattaforme generative (da non confondere coi language model) fanno ben altro che predire stocasticamente il “prossimo token”, non arrivano repliche. La “verità” sulla quale chiamate a raccolta l’intera comunità scientifica è in effetti una opinione, e anche molto discutibile a quanto pare (ironico, per chi parla di “epistemia”). Se proprio si vuol fare la conta, non sarebbe più onesto fare un sondaggio o un questionario, piuttosto che una petizione? Perché invece di un appello all’autorità accademica (!) su qualcosa di controverso non si fa una onesta discussione di merito? Questo sarebbe anche un posto giusto. La petizione che avete proposto rischia anche di essere regressiva, specularmente all’intervista di Veltroni. Capire bene come stanno le cose è fondamentale per indirizzare la ricerca nella direzione del progresso (vs. del profitto), e se qualcuno che ha fatto l’NLP in Italia (parlo di Beppe, naturalmente) dice che state sbagliando qualcosa, forse sarebbe il caso di parlarne con calma. G. Il giorno 7 mag 2026, alle ore 18:40, Enrico Nardelli via nexa < nexa(a)server-nexa.polito.it> ha scritto: Dopo di che, il dibattito di opinioni è libero, ci mancherebbe altro, ma quando andiamo su temi scientifici e tecnologici, e se vogliamo rimanere in un paradigma di conoscenza galileiano, le opinioni dovrebbero essere sostenute da evidenze sperimentali assai vaste e robuste, che mi pare non ci siano in questo momento.

May 7, 2026

Re: Una visione realistica dell’Intelligenza Artificiale - Lettera aperta alla società

by Enrico Nardelli

Perdonami Beppe, ma ci stai mettendo in bocca affermazioni che non sono nella lettera aperta. Quindi proseguire è inutile. Ripeto che chiedere alla società, alla comunità scientifica, di aderire ad una visione è perfettamente legittimo. Anche tu lo stai implicitamente facendo rivolgendoti alla comunità di NEXA. Aggiungo solo che come evidenze alle tue affermazioni, porti un video di YouTube e un articolo di opinione di Donald Knuth, rispettabilissimo mostro sacro dell'informatica, ma - appunto - un'opinione e non un'evidenza sperimentale. Dopo di che, visto che non ci capiamo, rimaniamo amici come prima. Si può vivere benissimo essendo in disaccordo. Ciao, Enrico Il 07/05/2026 20:43, Giuseppe Attardi via nexa ha scritto: > > >> On 7 May 2026, at 18:40, nexa-request(a)server-nexa.polito.it wrote: >> >> From: Enrico Nardelli <nardelli(a)mat.uniroma2.it> >> Subject: [nexa] Re: Una visione realistica dell’Intelligenza >> Artificiale - Lettera aperta alla società >> To:nexa@server-nexa.polito.it >> Message-ID: <8a7f9333-4605-4ff7-ae0e-309acff38cc2(a)mat.uniroma2.it> >> Content-Type: multipart/alternative; >> boundary="------------70L2TkMM0TcLXaC3I0o2YbZ6" >> >> Scusa Beppe >> >> vuoi forse sostenere che “Spiegare con precisione che cosa queste >> tecnologie sono davvero, e che cosa non sono” sia una premessa >> discutibile? > Quando dici “cosa queste tecnologie siano davvero”, interpreto quel > davvero come un riferimento alle premesse della petizione, ossia: > Che cos'è un sistema di intelligenza artificiale generativa? > I sistemi di IA generativa “capiscono”? > Dove funzionano e dove no > A che punto siamo davvero: il tema dell’AGI > Il rischio del fraintendimento > > In quelle premesse c’è già una precisa visione e interpretazione della > tecnologia, che si chiede a tutta la comunità di accettare e condividere. > >> >> Vuoi forse sostenere che chiedere a tutti di impegnarsi a sostenere le >> nostra visione sia inaccettabile? E che è, siamo nel pensiero unico? >> > Certo che è inaccettabile: chiedere di sostenere la “vostra” visione. > La ricerca e la formazione non devono essere condizionate dalle > opinioni di qualcuno. > Proprio l’opposto del pensiero unico. > >> Noi abbiamo presentato la nostra visione di "cosa queste tecnologie sono >> davvero, e che cosa non sono", ma non ti impediamo di essere in >> disaccordo, e infatti lo manifesti liberamente. >> >> Dov'è che "*pretendiamo* di imporre a tutti la nostra visione”? > Quando > "Invitiamo la comunità accademica dell’informatica a contribuire > attivamente a questa opera di chiarimento e formazione." > Dove interpreto ”questa opera di chiarimento” quello che avete sopra > delineato. > >> >> In che modo noi "*pretendiamo* che l'intera comunità le sottoscriva o >> addirittura si impegni a propagandarle”? > È l’obiettivo della petizione. > "Invitiamo altresì studiosi e ricercatori di altri settori a > contribuire a quest’attività”, > dove "questa attività" la interpreto come diffondere la “vostra” visione. > >> Dov'è che abbiamo negato che bisogna impegnarsi nella ricerca? > Non l’ho detto, ho detto che la priorità della comunità scientifica > italiana ed europea sarebbe un impegno straordinario nella ricerca in AI. > Occuparsi di questioni indeterminate come stabilire se gli LLM > “capiscano nel senso umano” è una distrazione. >> >> Tu non sei d'accordo e non hai firmato, ma diverse decine di colleghi >> hanno manifestato il loro accordo con noi. >> >> Che da una descrizione testuale si possa capire la realtà è vero nel >> dominio matematico, che è svincolato dalla necessità di un supporto >> fisico concreto, ma nel resto della scienza è sempre la realtà che ha >> l'ultima parola. > Le formule della fisica descrivono i fenomeni fisici e consentono di > spedire satelliti in orbita, tenendo conto persino della Meccanica > Quantistica, che nessuno può dire di capire davvero. > Ciò che importa è che funzioni, non se funziona come si ipotizza > funzioni la mente umana. > La “realtà” è solo ciò che qualcuno percepisce: la fisica quantistica > mette in forte dubbio la visione classica di un mondo obiettivo e > indipendente dall’osservatore. > Oggi i modelli sanno leggere e interpretare immagini e quindi farsi > una propria idea della realtà. >> >> Una simulazione di un uragano non ti bagna, né quella di un incendio ti >> brucia, anche se possono essere entrambe molto utili. > E allora? Nessuno pretende che un modello di AI coincida con i > fenomeni che tratta. >> >> E se andiamo su domini vicini all'essere umano, beh, potrai leggere >> tutti i romanzi del mondo, ma se non hai mai provato amore, odio, >> felicità, tristezza... allora non capisci niente del mondo: e infatti i >> chatbot di terapia psicologica sono il caso applicativo più delicato e >> pericoloso. > E allora? Cosa importa se un programma di AI o un robot è senziente o > meno, ha coscienza o meno, quando noi stessi non sappiamo bene cosa > sia, se non appunto sforzandoci di descriverlo in letteratura? > Questo è un tema che lascerei ai filosofi. Come informatici abbiamo > cose più concrete a cui pensare. >> >> Dopo di che, il dibattito di opinioni è libero, ci mancherebbe altro, ma >> quando andiamo su temi scientifici e tecnologici, e se vogliamo rimanere >> in un paradigma di conoscenza galileiano, le opinioni dovrebbero essere >> sostenute da evidenze sperimentali assai vaste e robuste, che mi pare >> non ci siano in questo momento. > Ci sono numerose evidenze sperimentali sulle capacità degli attuali > modelli, ad esempio nella dimostrazione di problemi matematici > irrisolti, nella risoluzione di questioni di fisica teorica > (https://www.youtube.com/watch?v=wrkiMZ3SKH4&t=79s > <https://www.youtube.com/watch?v=wrkiMZ3SKH4&t=79s>), nella > risoluzione di problemi informatici, come racconta con shock Donald > Knuth (https://cs.stanford.edu/~knuth/papers/claude-cycles.pdf) >> >> Con immutata stima, Enrico > > Contraccambio, > Beppe > > PS. Il Deep Learning ha costituito un cambio di paradigma enorme e la > mia impressione è che molti non riescano ad accettarlo, così come in > passato non si voleva accettare Copernico o Darwin. Ma certo non si > ferma una rivoluzione denigrando ciò che si fa fatica a capire. > >> >> >> Il 07/05/2026 16:04, Giuseppe Attardi via nexa ha scritto: >>> Non ho criticato la petizione perché nega la necessità di un CERN for >>> AI, ma perché parte da premesse discutibili e indica una direzione >>> sbagliata. >>> >>> Forse è sfuggito a molti che ha un’impostazione inaccettabile, perché >>> chiede a tutti (la società) di impegnarsi a sostenere e diffondere una >>> certa interpretazione della tecnologia, quella espressa nelle premesse: >>> “Spiegare con precisione che cosa queste tecnologie sono davvero, e >>> che cosa non sono” >>> ossia che ad esempio "Sono molto potenti nel riorganizzare le >>> informazioni già presenti nei dati, ma non costruiscono modelli del >>> mondo nel senso in cui lo fanno gli esseri umani." >>> Ci sono numerosi casi di risultati che non sono ottenibili >>> “riorganizzando informazioni già presenti nei dati”. E quanto ai >>> “modelli del mondo in senso umano” siamo nella metafisica: la fisica e >>> la chimica sono descritte dai testi scientifici e le esperienze umane >>> dalla letteratura. L’ampia letteratura di cui si alimentano i modelli >>> fornisce una base sufficientemente ricca per consentire all'IA per >>> comprendere la struttura del mondo, senza addentrarci nei modelli >>> multimodali che incorporano segnali visivi o uditivi. I modelli JEPA >>> di Yann LeCun già affrontano la questione direttamente. >>> Ma non voglio addentrarmi qui nel confronto tecnico su opinioni: conta >>> solo segnalare che ci sono opinioni diverse su "che cosa sono davvero >>> questi sistemi, e a che punto siamo realmente”. >>> >>> Siccome la scienza deve essere libera e autonoma, non si può >>> pretendere di imporre a tutti la propria visione. >>> Quelle espresse nelle premesse sono opinioni degli estensori della >>> petizione, che hanno il diritto di esprimerle ma non possono >>> pretendere che l’intera comunità le sottoscriva o che addirittura si >>> impegni a propagandarle. >>> >>> Come dicevo, si può essere d’accordo che serva formazione, ma questa >>> non può prescindere dallo studio di una disciplina che è in rapida >>> evoluzione. >>> Quindi è importante impegnarsi nella ricerca anziché nelle critiche a >>> risultati di altri, già in parte superati. >>> >>> — Beppe >>> >>> >>> >>>> On 7 May 2026, at 13:05, Andrea Bolioli <andrea.bolioli(a)gmail.com> >>>> wrote: >>>> >>>> >>>> Secondo me, se uno firma la lettera aperta alla società, non implica >>>> che sia contrario a creare un "CERN AI" . >>>> Credo che molti di noi sarebbero contenti se fosse già stato creato >>>> un "CERN AI" quattro anni fa invece di piccoli e deboli gruppi e >>>> progettini. >>>> La lettera non dice che non bisogna fare un "CERN AI", mi pare. >>>> Non entro invece nel dibattito sulla comprensione umana, ho già >>>> difficoltà a comprendere me stesso ;-) >>>> Credo che un obiettivo della lettera sia evitare che le persone non >>>> esperte di AI si innamorino dei sistemi GenAI o "rimbecilliscano" >>>> (c'è chi non riesce a fare quasi più nulla senza chiedere a GenAI), >>>> ecc. >>>> >>>> Grazie per la ri-condivisione di CAIRNE . >>>> >>>> AB >>>> >>>> >>>> On Thu, May 7, 2026 at 11:45 AM Giuseppe Attardi via nexa >>>> <nexa(a)server-nexa.polito.it> wrote: >>>> >>>> Sono alquanto perplesso sull’impostazione di questa petizione. >>>> >>>> Se l’obiettivo è >>>> >>>> “formare le persone a comprendere queste tecnologie” >>>> "Invitiamo la comunità accademica dell’informatica a contribuire >>>> attivamente a questa opera di chiarimento e formazione. Spiegare >>>> con precisione che cosa queste tecnologie sono davvero, e che >>>> cosa non sono, è un’opera di alfabetizzazione che è parte >>>> integrante del nostro lavoro di ricercatori e docenti.” >>>> >>>> mi pare non solo ovvio ma limitativo. È un dovere degli studiosi >>>> e degli accademici di studiare e formare ricercatori e persone. >>>> >>>> Ma "formare persone a comprendere” è piuttosto limitativo. Ciò >>>> che dovrebbe fare la comunità scientifica nazionale (mi immagino >>>> a questa sia rivolta la petizione) sarebbe di impegnarsi nello >>>> sviluppare e padroneggiare le attuali e future tecnologie di AI, >>>> generativa e non. >>>> La tecnologia del Deep Learning è in una fase evolutiva >>>> straordinaria, iniziata nel 2006 ed esplosa nel 2022, con >>>> "risultati tecnici impressionanti e inattesi” di cui la petizione >>>> stessa prende atto. >>>> Purtroppo la direzione della ricerca è attualmente dettata dagli >>>> ingenti investimenti in infrastrutture di calcolo e nella >>>> capacità di attrarre talenti di poche grandi aziende americane o >>>> cinesi: circa il 60% dei brevetti in AI è detenuto dalla Cina >>>> (https://www.wipo.int/pressroom/en/articles/2024/article_0009.html) >>>> il 40% dagli USA e 0,% dall’Europa. Il recente AI Index di >>>> Stanford >>>> (https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report) indica >>>> che il livello raggiunto dai sistemi cinesi è ormai alla pari di >>>> quelli americani. >>>> Ma ci sono strade di ricerca da esplorare diverse da quelle >>>> guidate da interessi commerciali, e su questo si dovrebbe >>>> investire in Europa. >>>> Da tempo, con l’associazione CAIRNE >>>> (https://cairne.eu/cern-for-ai/) e di recente con l’appoggio del >>>> premio Nobel Giorgio Parisi, stiamo chiedendo la costituzione di >>>> un CERN for AI, un centro fisico (non le solite network che >>>> piacciono tanto ai funzionari europei, vedi RAISE >>>> https://www.coe-raise.eu/) dove concentrare gli investimenti e i >>>> ricercatori in AI, dotandoli della necessaria libertà di ricerca, >>>> per battere anche strade inesplorate. >>>> >>>> Già adesso la ricerca sugli LLM è avanzata ben oltre modelli in >>>> grado di "stimare quale parola è più probabile in una frase”, >>>> come riporta Guido Vetere. >>>> Ci sono novità che riguardano gli aspetti di memorizzazione e di >>>> ragionamento, attraverso modelli ricorsivi che esaminano o >>>> controllano i propri processi. Non sappiamo dove queste ricerche >>>> porteranno, ma bisogna essere coinvolti e padroneggiare la >>>> tecnologia se la si vuole controllare o orientare. >>>> >>>> Nella petizione invece si dà un'interpretazione del funzionamento >>>> di certi modelli, cadendo in luoghi comuni, del tipo "non >>>> equivalgono a comprensione nel senso umano del termine”, "non >>>> significa che capiscano ciò che stanno dicendo”, "non >>>> costruiscono modelli del mondo nel senso in cui lo fanno gli >>>> esseri umani". Non vale la pena controbattere a tali affermazioni >>>> per due motivi: >>>> 1. Non sappiamo cosa sia la “comprensione nel senso umano”, >>>> quindi affermare che un sistema NON ha qualcosa di indefinibile >>>> non ha molto senso >>>> 2. È comunque irrilevante porsi la domanda se “comprendono in >>>> senso umano”. È sicuro che operano in modo diverso dal nostro >>>> cervello, ma ciò non è necessariamente un difetto: conta se sono >>>> in grado di svolgere i compiti che gli affidiamo. >>>> >>>> Su queste posizioni Walter Quattrociocchi sta conducendo da tempo >>>> una campagna di critica a tutto spiano, che purtroppo non accetta >>>> confronti: o sei d’accordo con lui o vieni bollato come “dotto >>>> ignorante” in pubblico (come accenna Guido Vetere). Eppure le mie >>>> posizioni hanno avuto il sostegno anche di Yoshua Bengio. >>>> >>>> Si tratta quindi di una battaglia di retroguardia, che incita >>>> contro qualcosa che è ben diverso da come lo si rappresenta. >>>> >>>> Quindi non firmerò questa petizione. >>>> >>>> — Beppe >>>> >>>>> On 7 May 2026, at 09:05,nexa-request@server-nexa.polito.itwrote: >>>>> >>>>> From: Guido Vetere <vetere.guido(a)gmail.com> >>>>> Subject: [nexa] Re: Una visione realistica dell’Intelligenza >>>>> Artificiale - Lettera aperta alla società >>>>> To: Juan Carlos De Martin <demartin(a)polito.it>, "J.C. DE MARTIN" >>>>> <juancarlos.demartin(a)polito.it> >>>>> Cc: Nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it> >>>>> Message-ID: <FC0A4619-AADC-48A7-9B1B-DD6D053720BE(a)gmail.com> >>>>> Content-Type: multipart/alternative; >>>>> boundary="Apple-Mail=_8C50A1EB-3894-460E-B636-1DBBFE8FF2B2" >>>>> >>>>> “Quando sembrano ragionare, combinano schemi appresi dai dati. >>>>> Quando sembrano sapere qualcosa, producono l’output >>>>> statisticamente più coerente con il contesto, senza avere >>>>> accesso diretto al mondo o a meccanismi autonomi di verifica.” >>>>> >>>>> Tuttavia bisogna prendere in considerazione il fatto che i >>>>> sistemi generativi attuali non sono più semplici (si fa per >>>>> dire) “predittori del prossimo token”. La differenza tra Claude, >>>>> ChatGPT, Gemini, etc. ormai non è più tanto nel modello di base, >>>>> quanto nell’harness, cioè nella orchestrazione di runtime fatta >>>>> di cicli interni, uso di tool, valutazione del contesto, etc. I >>>>> sistemi generativi sono diventati ensemble di agenti, come >>>>> spiegava Anthropic già nel 2024 >>>>> (https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents) >>>>> – il che spiega anche come mai Claude abbia preso il sopravvento. >>>>> Se questo è vero, bisogna tornare su quell’”accesso diretto al >>>>> mondo” e quei “meccanismi autonomi di verifica”, per valutare >>>>> come e quanto siano fattori differenziali. Sappiamo che la terra >>>>> non è piatta perché l’abbiamo visto? O ci siamo messi a fare >>>>> esperimenti? Non si può essere “realisti” al punto da ignorare >>>>> che la nostra conoscenza è un fatto sociale che passa per la >>>>> testualità, non bisogna aver letto Gadamer e Ricoeur. >>>>> >>>>> Detto questo, ma fa piacere che l’appello (che ovviamente non >>>>> firmerò) sia promosso da Enrico Nardelli, con cui spero che – al >>>>> contrario di Quattrociocchi – si possa fare una discussione seria. >>>>> >>>>> Guido >>>>> >>>>> >>>>>> Il giorno 7 mag 2026, alle ore 07:52, J.C. DE MARTIN via nexa >>>>>> <nexa(a)server-nexa.polito.it> ha scritto: >>>>>> >>>>>> Vi segnalo questa lettera >>>>>> aperta:https://www.petizioni.com/visione_realistica_intelligenza_artificiale >>>>>> >>>>>> Uno dei promotori è l'amico Enrico Nardelli, ben noto a chi >>>>>> frequenta questa lista. >>>>>> >>>>>> JC >>>>>> >>>>> >>>> >>> >> -- > -- -- EN https://www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione-informatica/9788896069516.html ====================================================== Prof. Enrico Nardelli Past President di "Informatics Europe" Direttore del Laboratorio Nazionale "Informatica e Scuola" del CINI Dipartimento di Matematica - Università di Roma "Tor Vergata" Via della Ricerca Scientifica snc - 00133 Roma home page: https://www.mat.uniroma2.it/~nardelli blog: https://link-and-think.blogspot.it/ tel: +39 06 7259.4204 fax: +39 06 7259.4699 mobile: +39 335 590.2331 e-mail: nardelli(a)mat.uniroma2.it online meeting: https://blue.meet.garr.it/b/enr-y7f-t0q-ont ====================================================== --

May 7, 2026