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

Re: Illusions of Understanding from Outsourcing Thinking to LLMs
by Giuseppe Attardi May 18, 2026

May 18, 2026

On 16 May 2026, at 06:30, nexa-request(a)server-nexa.polito.it wrote: LLMs Cannot Think La scienza tratta solo concetti che siano misurabili, osservabili e falsificabili. Si potrà falsificare “think” solo quando se ne darà una definizione falsificabile. The companies marketing their LLMs often describe them with anthropomorphising terms like "thinking" and "reasoning", which might create the impression that they can think (Mirzadeh et al., 2025; Shojaee et al., 2026). But for that impression to be accurate we would have to stretch the meaning of the term to refer trivially to whatever the LLMs produce as output Argomento del fantoccio (strawman): attribuisce una definizione che piace a lui a quanto direbbero altri. - much like the meaning of intelligence has historically been watered down to whatever the tests used to operationalise the construct measured (Loru et al., 2025; Mitchell, 2023; Quattrociocchi & Capraro, 2025; van der Maas et al., 2021). The task of developing systems with non-trivial capability for human-like cognition is computationally intractable (van Rooij et al., 2024). L’articolo di van Rooij afferma che si tratta di un problema NP-hard. Quasi ogni problema interessante in informatica è NP-hard, il ché non vuol dire che non si possa affrontare. Lo sviluppo di euristiche per risolvere efficientemente problemi NP-hard è un importante campo di ricerca. Qualcuno lo ha fatto proprio con i Transformer: https://arxiv.org/abs/2103.03012 --

5 13

MEMENTO | 194° Mercoledì di Nexa | 20 maggio 2026, ore 17.00
by Nexa - Media May 18, 2026

May 18, 2026

Gentilissime, gentilissimi, Vi ricordiamo che mercoledì 20 maggio, alle ore 17.00, si terrà il 194° Mercoledì di Nexa con un incontro dal titolo "Macchine dotate di linguaggio. Che cosa l’Intelligenza artificiale generativa ci dice dell’essere umano". Ospite dell'incontro: Claudio Paolucci (Università di Bologna). L'incontro si terrà IN PRESENZA e ONLINE. SEDE FISICA dell'incontro: Centro Nexa su Internet e Società, Politecnico di Torino, Via Boggio 65/a, Torino (1° piano). Per accedere alla sala si raccomanda di suonare al citofono Portineria e di seguire le indicazioni segnalate lungo il percorso. QUI<https://nexa.polito.it/contatti> maggiori informazioni su come raggiungerci. STANZA VIRTUALE dell'incontro: https://didattica.polito.it/VClass/NexaEvent Maggiori informazioni alla pagina: https://nexa.polito.it/mercoledi-194 Un saluto cordiale, -- Valeria Bergantino Communication Manager Nexa Center for Internet & Society<https://nexa.polito.it/> DAUIN - Politecnico di Torino Via Pier Carlo Boggio, 65/A - Torino Digital Communication Assistant DAUIN - Politecnico di Torino<https://www.dauin.polito.it/> Corso Castelfidardo 34/D - Torino mail: valeria.bergantino(a)polito.it<mailto:valeria.bergantino@polito.it> tel: 3473443585

1 0

Re: Pappagalli stocastici: Alberto Puliafito sulle precisazioni di Emily Bender in merito.
by Giacomo Tesio May 17, 2026

May 17, 2026

Caro Guido, noto che hai non hai obiezioni riguardo all'assurdità di ridefinire termini associati alla esperienza umana (come "vita", "informazione" o "significato") al solo fine di poterli utilizzare nella definizione di algoritmi: devo supporre di averti convinto? :-D Sarebbe un passo avanti, giacché tutti i problemi di cui discutiamo spariscono nel momento in cui trattiamo questi software programmati statisticamente come normali tecnologie di compressione con perdita (seppur estremamente inquinanti). > Da quello che capisco, Bender adotta la teoria di Grice (Meaning, > 1957 – notate l'anno) [...] L'articolo di Bender e Koller (2020) [1] cita solo un articolo di Grice, del 1968, mentre l'articolo scritto con Gebru, McMillan-Major e Mitchell [2] che introduce la locuzione "stocastic parrots" non lo cita affatto. Il riferimento all'intenzionalità comunicativa è anche uno dei due punti deboli dell'articolo in questione (l'altro è il riferimento alla realtà condivisa dagli interlocutori di cui ho già scritto): quando pensiamo in modo verbale, il linguaggio svolge una funzione organizzativa senza esprimere alcuna intenzione comunicativa. Per questo nell'altra mail definivo l'intento comunicativo come un buon proxy concettuale per l'informazione. Con la notevole differenza che l'informazione continua ad esistere nella mente di cui è parte anche in assenza di qualsiasi intento comunicativo (ad esempio quando abbiamo un segreto). In qualunque caso, come detto, gli artefatti umani non sono mai "privi di intento", ma sono sempre espressione dell'intento combinato di chi li costruisce e di chi li controlla (in proporzioni variabili da artefatto ad artefatto, ma specifiche dell'artefatto stesso). Nel caso di un software programmato statisticamente, questo intento può essere però dedotto solo statisticamente, osservando l'effetto congiunto e di lungo periodo che il software determina nella società. Un intento che comunque non è collegato con il significato che l'utente sprovveduto attribuirebbe ad uno specifico output. 17 Mag 2026 08:07:18 Guido Vetere <vetere.guido(a)gmail.com>: > stiamo facendo una discussione vecchia di mezzo secolo. 16 Mag 2026 09:31:24 Giuseppe Attardi <nexa(a)server-nexa.polito.it>: > Questa è una regressione di oltre 2000 anni alla posizione di Platone Mettetevi d'accordo: ci si ragiona da mezzo secolo o da 2000 anni? 17 Mag 2026 08:07:18 Guido Vetere <vetere.guido(a)gmail.com>: > Forse perché oggi abbiamo delle nuove evidenze, cari scienziati? Suvvia Guido, non essere ingenuo. Se siamo d'accordo che ridefinire il significato delle parole per sostenere una teoria scientifica non è metodologicamente serio, allora non possiamo descrivere gli output di un LLM come "nuova evidenza". [3] Piuttosto, direi che questi dibattiti derivano dal degrado che la privatizzazione e l'industrializzazione della ricerca scientifica e informatica hanno prodotto negli ultimi decenni. Copernico non ebbe bisogno di ridefinire il concetto di "moto" per far sostenere la sua teoria eliocentrica. Nel momento in cui l'obiettivo della ricerca non è più costruire e organizzare conoscenza in forma di ipotesi verificabili e falsificabili, ma creare prodotti rivendibili, una narrazione _facile_ da capire per la maggioranza dei potenziali acquirenti è molto più utile di una spiegazione semplice e rigorosa che però riduce notevolmente l'applicabilità del prodotto [4] Che gli "scienziati" si prestino non dovrebbe sorprenderci, ma disgustarci. > Oggi sappiamo ben distinguere, de iure e de facto, tra un essere umano > e un automa. Ecco: io suggerirei di fermarci all’oggi, che del > domani, diceva quello, non v’è certezza. Fai come credi. Quanto a me, non intendo lasciare il futuro nelle mani di chi tenta di erodere la libertà umana, alienando le persone per il solo fine di poter trattare gli esseri umani come cose da usare a piacimento di chi paga. Giacomo [1] https://aclanthology.org/2020.acl-main.463.pdf [2] https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3442188.3445922 [3] Fantasticare di intelligenze dentro matrici, sforzarsi di (far?) confondere con "astrazioni" zone di tali matrici che codificano la compressione con perdita di migliaia di testi simili, fornisce spiegazioni _facili_ da vendere ma tutt'altro che semplici. Se invece riconosciamo in questi software archivi compressi, abbiamo una spiegazione _semplice_ ma che richiede un minimo di competenza informatica per essere compresa appieno. Solo ad un osservatore privo di qualsiasi competenza informatica l'osservazione di questi software può apparire come una nuova evidenza. [4] Questa crisi di integrità della ricerca è stata coltivata per anni, con una pretesa separazione della tecnica dalla politica che può giovare solo a chi detiene il potere. Per questo, qualsiasi considerazione storico-politica che interferisca con gli affari deve essere tacciata di "complottismo".

1 0

Re: Pappagalli stocastici: Alberto Puliafito sulle precisazioni di Emily Bender in merito.
by Giuseppe Attardi May 17, 2026

May 17, 2026

On 15 May 2026, at 20:08, nexa-request(a)server-nexa.polito.it wrote: Ritengo doveroso articolare una riflessione. Il post della Bender https://medium.com/@emilymenonbender/stochastic-parrots-frequently-unasked-… dice: /in Bender and Koller 2020 ... we provide a definition of understanding as mapping from language to something outside of language, and show that systems built only with linguistic form have no purchase with which to encode (“learn”) such a mapping. / Ovvero: Definiamo comprensione come una corrispondenza tra linguaggio e qualcosa fuori il linguaggio. Un sistema addestrato solo sulle forme linguistiche non ha modo di codificare questa corrispondenza. Questa è una regressione di oltre 2000 anni alla posizione di Platone, che ignora tutto il dibattito filosofico-linguistico degli ultimi 200 anni, che includono Wittgenstein, Frege e Fitch. Si è dibattuto ad esempio sul significato di frasi quali “The present king of France is bald” che non è mappatile in una realtà esistente e così via per tutti i concetti astratti. I Language Model (ancor prima dei LLM) fin dai tempi di [1] hanno fornito una definizione operativa di significato delle parole attraverso i word embedding (contestuali). Ripeto operativa, ossia sulla quale si possono costruire algoritmi, non generica o metafisica. Chi aderisce a questa interpretazione dimostra una insanabile dicotomia di posizioni sul tema del significato e di conseguenza del concetto di “comprendere” e quindi di come analizzare macchine che interagiscono con noi attraverso il linguaggio. BTW, Enrico continua a usare la locuzione “comprendere in senso umano” (qui dice "non è la comprensione umana”) che a me non interessa assolutamente (anche perché non so come definirla scientificamente). A me pare che gli studi sulla mechanistic intepretability iniziano a individuare che i sistemi di AI recenti esibiscano capacità di astrarre concetti, rappresentazioni della realtà, relazioni tra di essi che consentono loro di svolgere compiti che vanno al di là della semplice “ricombinazione di informazioni”. Siccome non sono né un filosofo né un linguista, mi sono fatto fare questo riassunto da Gemini: By defining meaning strictly as a mapping from linguistic forms to something outside of language, researchers like Emily Bender and Alexander Koller (in their famous 2020 "Octopus Paper") risk leaning on a purely referential theory of meaning—a framework that 20th-century philosophy spent decades dismantling. Here is a breakdown of how this critique holds up against the history of philosophy, where Bender’s definition sits, and why the "King of France" changes the game. 1. The "King of France" and the Failure of Direct Mapping To clarify a quick historical detail: the classic example of "The present king of France is bald" was formulated by Bertrand Russell in his 1905 paper On Denoting (building on Gottlob Frege’s earlier work on "sense and reference"). Russell used this phrase to solve a glaring problem with the ancient, Platonic idea that words get their meaning simply by pointing to objects in the real world: If meaning = mapping to an external reality, then the sentence "The present king of France is bald" should be complete gibberish because there is no King of France. Yet, any English speaker perfectly understands what the sentence means. Russell proved that language can generate coherent, logical meaning through internal structure and propositions, completely independent of whether a corresponding physical object exists. 2. Wittgenstein’s Counter: Meaning as Use If we leap forward to Ludwig Wittgenstein’s later work (Philosophical Investigations), he completely rejected the idea of language as a mirror of an external world. Instead, he argued that meaning is use. Language is a tool we play "language games" with, defined by cultural rules and social practices. If you take a strict Wittgensteinian approach, the argument against LLMs changes drastically: The LLM Defense: If meaning is defined by how words are used in context, then LLMs—which learn entirely by analyzing trillions of instances of human language use—are capturing the ultimate statistical matrix of our "language games." By generating coherent text that conforms to human rules of use, the LLM is, in a functional sense, participating in the game. Demanding that it "touch a rock" or "have a soul" to understand language is what Wittgenstein might call a philosophical confusion. 3. Is Bender Actually Regressing to Plato? Does Bender’s "Stochastic Parrots" framework actually commit this Platonic error? Yes and no. It depends on how charitably you read her definition of the "external." The Argument That She Is Regressing: Bender defines linguistic meaning as the relationship between the language form and a communicative intent grounded in the real world. Critics argue this is a Cartesian or Platonic regression because it isolates text as a dead, empty container that requires a "human spirit" or an "external reality" to breathe life into it. It ignores the fact that text itself contains dense, relational networks of human culture, logic, and abstract concepts (as shown by vector geometry). The Defense of Her Position: Bender’s defenders would argue she isn't advocating for a naive Platonic realism, but rather for social pragmatics. For language to work, there must be: - An interlocutor with an internal state (an intent to communicate). - A shared environment (physical or social) where the communication matters. From this perspective, an LLM doesn't "understand" because it has no stakes. It doesn't write a sentence because it wants to change your mind, save a life, or order a coffee; it writes because its probability distribution told it to. The "outside of language" she is referring to isn't necessarily an ideal Platonic form, but the intersubjective space between two conscious agents. The Modern Synthesis The debate over LLM "understanding" has essentially revived the 20th-century linguistic wars. If you believe in Formal Semantics (meanings are truth-conditions mapped to a world), LLMs are just fancy calculators that don't understand anything. But if you lean toward Distributional Semantics (meanings are relations between words) and Wittgensteinian pragmatics (meaning is use), then LLMs have captured a massive, vital slice of what it means to understand. They prove that an immense amount of abstract knowledge, logic, and relation can be extracted purely from the structural patterns of human expression. [1] NLP (Almost) from Scratch. https://www.jmlr.org/papers/volume12/collobert11a/collobert11a.pdf

3 2

Nota sugli SMR, era: Una domanda a Beppe Attardi
by M. Fioretti May 17, 2026

May 17, 2026

On Sat, May 16, 2026 18:19:40 PM +0200, Giovanna Sissa via nexa wrote: > La necessità di risolvere ad ogni costo il problema di alimentare > l'IA conduce direttamente alla produzione di energia elettrica ed al > farlo in modo disruptive. Ha fatto così il suo ingresso nel > dibattito sulla generazione elettrica una vecchia star: l'energia > nucleare, proponendosi come unica via, ad es. con gli Small Modular > Reactor... > ...c'è anche una prefazione di GB Zorzoli al libro "L'illusione del > nucleare e la rivoluzione delle rinnovabili" di Gianni Silvestrini e > Giuseppe Onufrio, edizioni Ambiente (2026). GB Zorzoli in tale > prefazione fa alcune considerazioni, di cui la sesta riguarda - e > non esattamente in termini entusiastici - proprio degli SMR: > "Come è documentato nel libro, si tratta di una minestra riscaldata, > essendo già stata proposta alla fine del secolo scorso e ben presto > abbandonata, perché già in fase di progetto i maggiori costi > unitari, dovuti alle ridotte dimensioni degli impianti, erano > immancabilmente superiori a quelli risparmiati nel cantiere. Se finora gli SMR sono sembrati, o sono effettivamente stati una "minestra riscaldata", forse e' anche perche' finora si e' cercato di farli solo nella solita maniera sbagliata "ognuno per se' e dio (dollaro) per tutti" di tante altre cose. Forse se li si facesse cosi' sarebbe diverso: https://mfioretti.substack.com/p/a-nuclear-power-offer-that-you-cannot Ovvero, forse gli SMR non possono davvero funzionare per qualche motivo fisico-economico che ancora non abbiamo visto, ma se possono funzionare e' solo in quel modo, che ancora nessuno ha provato, nemmeno a valutare. > Abbiamo dunque assistito a una versione aggiornata della celebre > arietta del Metastasio: “come l’araba fenice:/che ci sia, ciascun lo > dice;/dove sia, nessun lo sa”. Discussione chiusa? Niente > affatto. Malgrado queste evidenze, la fabbrica delle fake news sul > nucleare, che lavora ininterrottamente 24 ore su 24 e 7 giorni su 7, > ha attribuito agli impianti nucleari, in primis agli Small nuclear > reactor, la funzione di fornire nel modo economicamente più > efficiente l’energia necessaria per bilanciare l’intermittenza della > produzione eolica e solare."

1 0

Re: Una domanda a Beppe Attardi
by Giuseppe Attardi May 16, 2026

May 16, 2026

Grazie per le domande. Quali delle AI attuali sono state influenzate da interessi commerciali? La corsa alla costruzione di modelli sempre più grandi è motivata dalla conquista di quote di mercato e dall’esclusione o dalla distruzione della concorrenza. Nel campo del software engineering ci sono già casi di startup che sono fallite o effetti dirompenti su aziende ben stabilite come Salesforce, dovuti all’invasione del settore da parte di advanced coding models. Altre aree influenzate sono la finanza, la cybersecurity. Le stesse Big Tech che dominano le piattaforme digitali stanno ampliando il loro dominio e vogliono evitare che le loro quote di mercato vengano erose. Incorporare modelli di AI nei servizi digitali costituisce un’ulteriore forma di lock-in. Ditte come Palantir hanno sviluppato la tecnologia specificamente nella direzione del controllo delle persone, dell’intelligence integrata globale per uso militare e di sicurezza (Observe, Orient, Decide, and Act). Quali direzioni andrebbero esplorate? Suggerivo modelli ricorsivi o ricorrenti, che consentirebbero modelli di dimensioni inferiori e capacità di astrazioni maggiori. Inoltre esplorare la possibiltà di apprendimento continuo, anche questo possibile con modelli ricorrenti che si automodificano. Ma le migliori idee dovrebbero venire dagli stessi ricercatori, lasciati liberi di esplorare nuove strade nel CERN for AI. Un’altro obiettivo è la democratizzazione della tecnologia, rendendo partecipi più possibili tutti nella progettazione e nello sviluppo, anche con iniziative come il training distribuito. Senza contare che le conoscenze acquisite sul campo dovrebbero servire a fornire indicazioni alla politica sugli interventi necessari per rendere il digitale futuro più aperto e meno invasivo (contrastare la cosiddetta Enshittification), con norme che prevedano la portabilità e la interoperabilità dei sistemi. — Beppe On 16 May 2026, at 16:23, nexa-request(a)server-nexa.polito.it wrote: From: de petra giulio <giulio.depetra(a)gmail.com<mailto:giulio.depetra@gmail.com>> Ringrazio sinceramente Enrico, Beppe, Guido, Giacomo e tutti/e coloro che hanno contribuito all’interessantissimo scambio di opinioni a partire dal documento ‘una visione realistica dell’intelligenza artificiale’. Per me una preziosa occasione di diminuire almeno un po’ la mia ignoranza. Mi permetto di fare una domanda. Nel suo primo intervento di critica Beppe ha scritto. ‘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.’ Beppe mette in evidenza che la ricerca, quella che ha prodotto i sistemi attuali di AI, è stata ed è guidata da interessi commerciali (e militari, considerando la stretta interconnessione tra uso commerciale e uso militare della AI). La domanda che faccio è: quali filoni di ricerca e quali parti della AI attuale sono state e sono influenzate/determinate dagli interessi commerciali/militari? E quali strade di ricerca, anche inesplorate, occorrerebbe battere per sottrarsi a questa influenza?

1 0

Una domanda a Beppe Attardi
by de petra giulio May 16, 2026

May 16, 2026

Ringrazio sinceramente Enrico, Beppe, Guido, Giacomo e tutti/e coloro che hanno contribuito all’interessantissimo scambio di opinioni a partire dal documento ‘una visione realistica dell’intelligenza artificiale’. Per me una preziosa occasione di diminuire almeno un po’ la mia ignoranza. Mi permetto di fare una domanda. Nel suo primo intervento di critica Beppe ha scritto. ‘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.’ Beppe mette in evidenza che la ricerca, quella che ha prodotto i sistemi attuali di AI, è stata ed è guidata da interessi commerciali (e militari, considerando la stretta interconnessione tra uso commerciale e uso militare della AI). La domanda che faccio è: quali filoni di ricerca e quali parti della AI attuale sono state e sono influenzate/determinate dagli interessi commerciali/militari? E quali strade di ricerca, anche inesplorate, occorrerebbe battere per sottrarsi a questa influenza?

2 1

"Now you can securely connect your financial accounts" to ChatGPT
by Daniela Tafani May 16, 2026

May 16, 2026

A new personal finance experience in ChatGPT Today we’re releasing a preview of a new personal finance experience in ChatGPT to Pro users in the U.S. Now you can securely connect your financial accounts, see a dashboard of where your money is going, and ask ChatGPT questions grounded in your financial context – all while staying in control of your data. We’re starting with a preview to a smaller group so we can learn from real-world use, improve the experience, and expand thoughtfully. [...] With your financial accounts connected, ChatGPT can combine that reasoning with your real financial context and what you’ve shared about your goals, lifestyle, and priorities, helping you spot patterns, understand tradeoffs, and plan for big decisions in a way that feels more personal and complete. https://openai.com/index/personal-finance-chatgpt/

1 0

Taken
by Daniela Tafani May 16, 2026

May 16, 2026

Taken. You opened this page. It already knows the following. https://sinceyouarrived.world/taken

3 2

Mythos 'Discovered' a CVE Already in Its Training Data - and That’s Still Worrying
by Giacomo Tesio May 16, 2026

May 16, 2026

Anthropic made headlines claiming Claude Mythos achieved the “first remote kernel exploit discovered and exploited by an AI.” We went looking for how - and found a 20-year-old bug hiding in plain sight. # What did Claude Find? In Anthropic’s initial Claude Mythos post, they discuss multiple different vulnerabilities that Mythos discovered and exploited. The one with the most detail (including a CVE and full technical writeup) is CVE-2026-4747 - a remote code execution capability in FreeBSD’s networked file system. [...] This vulnerable code has roots in Sun Microsystem’s Open Network Computing Remote Procedure Call (ONC RPC) and its Network File System (NFS) - developed initially in 1984 and released in 1985. [...] So, you would expect Mythos’ CVE to be for MIT’s implementation too? Is it possible we have a bigger problem on our hands? Please welcome, an oldie-but-goodie, CVE-2007-3999! [...] The George Bush-era patch to Kerberos is also nearly identical to what FreeBSD implemented last month in response to Mythos [...] in the case of CVE-2026-4747, the finding of the vulnerability itself seems much more an instance of combinatorial creativity, with AI making a discovery already within its training data. # Bottom Lines Understanding the true risk of AI in cybersecurity means separating the sci-fi hype from the reality of how these models actually work. The FreeBSD’s CVE was caused by human negligence in the early 2000’s. But, in 2026, decades-old flaws are being baked directly into our systems faster than ever. LLMs, as they configure our environments and write new code, regurgitate the same insecure patterns they were trained on. Continua con una breve ma interessante analisi storica del codice di FreeBSD qui: https://rival.security/posts/mythos-discovered-a-cve-already-in-its-trainin… Si noti comunque come riconoscere Claude Mythos come un grosso archivio compresso con perdita di cui è possibile estrarre approssimazioni di alcune zone prossime all'input (prompt, contesto etc...) non lo rende inutile. Giacomo

2 1