July 2026 - nexa - server-nexa.polito.it

US judge approves Anthropic's $1.5 billion settlement of copyright lawsuit
by Enrico Nardelli July 24, 2026

July 24, 2026

A federal judge in San Francisco on Monday signed off on ‌artificial intelligence company Anthropic's landmark $1.5 billion settlement of a class action lawsuit brought by a group of authors who accused it of misusing their books to train its AI chatbot Claude. https://www.reuters.com/world/us-judge-approves-anthropics-15-billion-settl… Se ricordo bene, il caso era quello iniziato qua ...by writers and journalists Andrea Bartz, Charles Graeber and Kirk Wallace Johnson, said that Anthropic used pirated versions of their works and others to teach Claude to respond to human prompts. https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/authors-sue-anth… e sul quale successivamente, sempre se ricordo bene, i giudici avevano stabilito che Anthropic “downloaded for free millions of copyrighted books in digital form from pirate sites on the internet.” https://www.understandingai.org/p/the-first-copyright-ruling-on-generative in cui, mentre condannava l'accesso alle copie pirata, ammetteva però al tempo stesso che l'addestramento era "fair use". Gli esperti di settore in lista puntualizzeranno eventuali mie imprecisioni o dimenticanze Ciao, Enrico -- -- EN https://www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione-informatica/9788896069516.html =================================================== Prof. Enrico Nardelli Past President di "Informatics Europe" Vicedirettore 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 ====================================================================================================== --

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La rappresentazione mediatica dell'IA in Italia
by Maurizio Borghi July 23, 2026

July 23, 2026

Segnalo questo interessante rapporto dell'Hermes Center, scritto da Laura Carrer e Fabio Chiusi, che analizza 563 articoli dei principali quotidiani italiani: https://hermescenter.org/iniziative/la-rappresentazione-mediatica-dellia-in…

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a proposito di openAI e salute
by Stefano Quintarelli July 22, 2026

July 22, 2026

Dai malanni mi guardi Dio... A Florida pastor sued OpenAI on Wednesday, claiming that its chatbot, ChatGPT, had offered him “extremely dangerous medical recommendations” that led to delayed care for a life-threatening pulmonary embolism last year. The lawsuit claims that ChatGPT had assured Scott Winters that the early warning signs of his health crisis were “not something dangerous,” and had dissuaded him from seeking medical advice, instead telling him to trust that “God did not design your body to endlessly fail.” https://www.nytimes.com/2026/07/22/well/openai-chatgpt-health-lawsuit.html -- You can reach me on Signal: @quinta.01 (no Whatsapp, no Telegram)

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La Polizia Federale Criminale Tedesca ha pubblicato le ultime statistiche su ChatControl: i rapporti tecnologici NCMEC/US non sono mai stati così inaffidabili!
by J.C. DE MARTIN July 22, 2026

July 22, 2026

La Polizia Federale Criminale Tedesca ha pubblicato le ultime statistiche su ChatControl: i rapporti tecnologici NCMEC/US non sono mai stati così inaffidabili! <https://www.bka.de/SharedDocs/Downloads/DE/Publikationen/JahresberichteUndL…> @privacypride <https://feddit.it/c/privacypride> https://feddit.it/post/31345547 Nel 2025, il 52% delle segnalazioni era legalmente irrilevante. Di conseguenza, 113.000 foto, video e chat private sono state esposte ingiustamente (+14%)—un nuovo record. Chi viene effettivamente denunciato? Nei casi di “pornografia infantile”, *il 40% delle indagini ha preso di mira i bambini stessi (età 10-14)*! Spesso sono loro a scattare le foto o a condividerle senza pensarci. Solo l’anno scorso, queste denunce dagli USA hanno colpito oltre 8.000 bambini in Germania. Nei casi di “pornografia giovanile”, *il 53% delle indagini ha riguardato minori, criminalizzando >12.000 adolescenti*. Il BKA rileva: L’esplorazione dell’identità sessuale avviene ora online, coinvolgendo regolarmente la creazione e la condivisione di file intimi di sé stessi o di coetanei (#Sexting). Nota: la polizia *persegue anche le raffigurazioni fittizie (come l’Hentai)* e i contenuti generati dall’IA in base a queste leggi. Nel frattempo, il tasso di risoluzione dei crimini da parte della polizia per la distribuzione online di pornografia illegale è già estremamente alto, raggiungendo l’87,1% nel 2025. L’esperienza dimostra che la #DataRetention <https://poliverso.org/search?tag=DataRetention> obbligatoria non aumenta i tassi di risoluzione dei crimini. Le indagini sotto copertura mirate nelle reti di autori sono ciò che effettivamente cattura gli abusi e salva i bambini, non il #ChatControl <https://poliverso.org/search?tag=ChatControl> indiscriminato su piattaforme commerciali USA non crittografate! Conclusione: #ChatControl <https://poliverso.org/search?tag=ChatControl> non protegge i bambini; li criminalizza in massa. Più della metà dei rapporti sono falsi allarmi, esponendo decine di migliaia di file e chat privati. Il sistema sta fallendo. Fonte (BKA 2025): https://www.bka.de/SharedDocs/Downloads/DE/Publikationen/JahresberichteUndL…

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Five US tech giants' hidden debts soar to $1.65tn on opaque AI funding
by Daniela Tafani July 21, 2026

July 21, 2026

Five US tech giants' hidden debts soar to $1.65tn on opaque AI funding Data center leases, GPU supply contracts raise liabilities at Meta, Oracle, Nikkei study shows KOHEI YAMADA July 21, 2026 PALO ALTO, California -- Hidden debt at U.S. tech giants swelled eightfold in four years to an estimated $1.65 trillion as artificial intelligence investments ballooned, a Nikkei study shows, exceeding actual debt and making it tougher for investors to assess risk. Nikkei examined recent financial statements and other materials from Google owner Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta and Oracle. The four companies aside from Oracle are scheduled to announce their second quarter earnings from Wednesday, meaning the figures may increase further. The five companies' hidden debt, which does not appear on balance sheets, totaled $1.65 trillion in the most recent quarter, exceeding the roughly $1.35 trillion in debt reflected on their balance sheets. The data includes some estimates. Meta's off-balance-sheet debt is particularly high at about $420 billion, nearly triple its recorded debt. These companies are rapidly bolstering their data centers and other computing resources to power AI development, and are entering into long-term purchase agreements for graphics processing units (GPUs) and servers. Constructing data centers requires investment in the billions or even tens of billions of dollars. Tech companies often enter into lease agreements with data center operators to keep initial costs down. Some of these are arrangements where the operator provides the land, buildings and power facilities, which the tech company leases over the long term. Under accounting rules, GPUs and servers under long-term contracts that have not yet been delivered -- as well as lease agreements for data centers that are not yet operational -- are treated as off-balance-sheet items. Oracle is advancing a large-scale data center project called Stargate with OpenAI, using lease agreements with external operators. Its hidden debt reached $273.3 billion as of the end of May, a more-than 30-fold increase in four years. Companies disclose such future debt not in their balance sheets, but in annotations to their quarterly financial statements. This is a legitimate practice under accounting rules, but may make it difficult for retail investors to recognize risks. Some in the market have begun to show concern. Morgan Stanley analyzed the matter in detail in an investor report, while rating agency Moody's also pointed out in a February report that commitments for leases yet to begin were ballooning. [...] https://archive.ph/lOlv5

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Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)
by Alfredo Bregni July 21, 2026

July 21, 2026

SCUSE E PREOCCUPAZIONI Mi scuso di non aver capito il personaggio in questione (mi sono fatto abbindolare dalla parola "research", che in questo caso mi par di capire sia documentale, non creativa, ...e allora ben venga l'automatismo). Per il "mentalmente retrogrado", come ho detto, non era una faccenda personale: riguardava il pensiero unico di tagliare quello che non performa e sostituirlo con una macchina (e, in molti casi, devo ammettere che la macchina può essere più "intelligente" di certi umani...). Però questa -- ancorché economicamente sensata -- è una china altamente scivolosa sul piano umano generale. Nel medio-lungo periodo, e forse anche nel breve, di "certi umani" ...cosa pensiamo di fare? [E NON è un problema di LLM...] Comunque mi scuso, e saluti, A ----- Original Message ----- From: GC F To: Alfredo Bregni Cc: nexa(a)server-nexa.polito.it Sent: Monday, July 20, 2026 11:54 PM Subject: Re: [nexa] Re: R: Re: They are already like us (J Hinton) Sto parlando di un "research assistant" non di un "postdoc researcher". E' un giovanissimo al terzo anno di law school qua da noi - a volte con un anno di Master. Non può far nulla che copyediting, ricerca basata su istruzioni precise, note, raccolta di database empirico, se del caso ma non troppo. Comunque, secondo me, certe affermazioni non sono basate su evidenze esperienziali. Io con molte decine di research assistant, post doc, etc ci ho lavorato nella mia vita e conosco bene anche le esperienze dei colleghi. E' bello dire, ah il giovane portatore di idee nuove! La realtà è che di "research assistant" di 21 anni in una realtà accademica di medio livello che possono portarti idee nuove non ce ne sono - forse trovi casi isolati a Stanford, Harvard o Beijing. Nelle scienze sociali poi è difficilissimo riuscire a contribuire se non sai nulla della materia. Poi, io cerco di fornire commenti onesti e, di norma, evito di farmi imbavagliare dal politicamente corretto. Quindi, anche se non è personale, il mentalmente retrogrado lo eviterei. Tra l'altro posso anche dedicare tempo a formare un giovane, a prescindere dal contributo che possa dare alla mia ricerca, poiché nella mia realtà professionale è comunque sostenibile. In altre realtà, sottoposte più direttamente alle forze di mercato, non è sostenibile. Non succederà. Se il contributo è inefficiente verrà tagliato. Punto. Giancarlo On Mon, 20 Jul 2026 at 22:14, Alfredo Bregni <abregni(a)iperv.it> wrote: CREATIVITA' >>[sintetizzo] non c'è più nulla che un research assistant può fare per me della stessa qualità, o meglio, di un modello generativo; a meno di non assumere qualcuno capace di usare i modelli generativi in modo avanzato. A me suona ...male. Mentalmente retrogrado (niente di personale). Nel senso che un giovane potrà anche essere inesperto, ma è (potenziale) portatore di idee nuove. Con un modello generativo impasto sempre la stessa farina, non sperimento né cerco la vera innovazione ("quella che non ti aspetti", ...come il vero rischio). Dipende forse se faccio giurisprudenza (sempre niente di personale), oppure invece cerco la soluzione che nessuno trova, perché "non è possibile", e ci riesce solo il primo sciocco che passa ...perché "non lo sa". Scusate lo sfogo, ma ho un sacro rispetto per due cose: la libertà e la creatività. E non potete fottermi la seconda perché un LLM "performa". L' "intelligenza" è un'altra cosa (un modello generativo può benissimo trovare cose "nuove", ma ritengo sia un "diverso livello" di novità). I miei cinque cents (di un creativo seriale molto testardo). [Di bello c'è che gli LLM ci pongono davanti questioni inaspettate, ...ma quella che "la vera innovazione è quella che non ti aspetti" rimane inossidabile / evergreen. Voglio dire: è condizione necessaria, non sufficiente, ...e gli LLM sono dalla parte non sufficiente.] ----- Original Message ----- From: GC F via nexa To: Stefano Quintarelli Cc: nexa(a)server-nexa.polito.it Sent: Monday, July 20, 2026 9:34 PM Subject: [nexa] Re: R: Re: They are already like us (J Hinton) Caro Stefano, Lo so che sono ricercatori di Anthropic - che tra l'altro è a mio parere il peggiore dei player per i modelli di business poco trasparenti che applica (verso modello utility e quello che chiamo "intelligence capitalism"). Però, (1) la maggior parte dei paper rilevanti vengono da gente che lavora per le grandi aziende AI, (2) il paper è l'unico che discute la questione uso teorico vs osservato, quindi era rilevante per la discussione in corso, (3) il paper ha una metodologia scientifica su cui si basa e, personalmente, non credo si debba fare dietrologia su tutto altrimenti squalifichiamo moltissimo di quello che la ricerca offre. In questo paper, gli autori poi giungono alle stesse conclusioni del paper Humlum & Vestergaard, dicendo "no large rise in unemployment in the jobs most exposed to AI—a ‘Great Recession for white-collar workers’—had yet occurred". Fanno anche riferimento proprio al fatto che se gli effetti teorici, invece di quelli osservati, si concretizzassero, correremmo il rischio di una "Great Depression". Quel ragionamento mi porta a considerare il lavoro alquanto indipendente, poiché Anthropic avrebbe interesse a rassicurare il mercato; non l'opposto, evocando la Grande Depressione del 29 (è anche vero che dire guarda che i modelli possono fare molto di più degli usi osservati giova ad Anthropic). Lo studio in realtà è del 2026 ma lavora su un dataset del 2024 (Chat GPT 4 - preistoria!). La realtà è che quasi tutti i paper che discutiamo si basano su tecnologia obsolete, poichè la tecnologia si muove troppo rapidamente rispetto ai tempi (lunghi) delle pubblicazioni scientifiche. Anche il paper Humlum & Vestergaard si basa su surveys di tecnologia del 2023 e 2024, tanto quanto i lavori che avevi postato precedentemente. Siccome sto scrivendo proprio in queste settimane il capitolo dedicato a "Creative Market Disruption" del mio prossimo libro per OUP, ho sostanzialmente letto tutta la letteratura sul tema. Si dice tutto e il contrario di tutto, ad oggi. Però mi pare che gli economisti migliori (es Acemoglu e Restrepò) siano alquanto conservativi circa gli effetti osservati ad oggi - che sono 'nontrivial, but modest' (Daron Acemoglu, “The Simple Macroeconomics of Artificial Intelligence” (2024) Economic Policy eiae042 <https://doi.org/10.1093/epolic/eiae042> - comunque, ancora, paper del 2024). Queste osservazioni/risultanze empiriche però, a mio parere, seguono logicamente il fatto che la "great transformation" dell'IA (effetti trasformativi dell'IA sulla società della stessa magnitudine della Rivoluzione agricola e industriale) non sia ancora cominciata e l'analisi predittiva odierna ne attenda gli inizi intorno al 2030. Il paper di Anthropic però dà un altro dato importante, che conferma le risultanze di altro paper molto noto: Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar and Ruyu Chen, 'Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence' (Stanford Digital Economy Lab Working Paper, August 2025): l'assunzione di giovani tra i 22 e 25 anni è diminuita nelle occupazioni esposte (Brynjolfsson, Chandar and Chen: "The first careful study of generative AI's employment effects found a 13 per cent relative decline in employment for early-career workers in the most exposed occupations since late 2022, concentrated among those aged 22 to 25, with older workers in the same occupations largely unaffected"). Questo è un primo segnale preoccupante di quel che potrà succedere a breve e che fornirebbe indizi circa l'inizio di un processo che chiamo "career-path collapse" - il canarino appunto nella miniera. Le attività routinarie (o "mundane intellectual labour" come dice Hinton), normalmente affidate a chi svolge un apprendistato, sono già sostituibili. Ancora aneddotica: è assolutamente ovvio, a me personalmente, che non via sia più nulla che un research assistant possa fare per me della stessa qualità, or meglio, di un modello generativo; a meno che il ricercatore che assumessi non usi con capacità avanzate i modelli generativi, non potrà fornirmi un aiuto che mi sia utile. Giancarlo On Mon, 20 Jul 2026 at 15:55, Stefano Quintarelli <stefano(a)quintarelli.it> wrote: conosco quel paper. per questo chiedevo due degli autori lavoravano per... openAI un terzo lavorava per OpenResearch, il cui principale finanziatore e' sam altman (ma a titolo personale, eh ?), che poi hanno deciso che la trasparenza e' bella, per gli altri https://www.wired.com/story/openai-backed-nonprofits-transparency-pledges/ l'articolo parla di "exposure" come di proxy per economic potential impact e l'esposizione è stata ipotizzata con esperti umani ... e classificazioni fatet da GPT4! (e poi non considera frizioni come regolamentazione, responsabilità legale, integrazione nei processi, fiducia, costi di implementazione, resistenze organizzative e culturali, ecc.. pero' e' un ottimo messaggio di marketing di anthropic: figuratevi quanto vale la nostra azienda quando ci espandiamo a tutta l'area azzurra! personalmente ho una inclinazizone, quando sento un oste magnificare il proprio vino, a pensare che forse non sia del tutto onesto. chissa' perche'... dopotutto non ha mai dato ragione di dubitarne,... o si ? ps. Humlum & Vestergaard (2025 - due anni dopo)"Large Language Models, Small Labor Market Effects", non classificazione teorica fatta da chatGPT ma analisi su 7mila imprese e 11 professioni ad alta esposizione https://bfi.uchicago.edu/wp-content/uploads/2025/04/BFI_WP_2025-56-1.pdf Despite rapid adoption and substantial investments by both workers and firms, our key finding is that AI chatbots have had minimal impact on productivity and labor market outcomes to date. Moreover, we find no evidence of differential trends over time, suggesting that the limited effects are not merely a very short-run phenomenon. In this sense, our results echo Robert Solow’s famous observation about the IT revolution: “You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics” On 19/07/26 22:47, GC F via nexa wrote: > tra l'altro questo studio recente può essere utile a chiarire e > confermare quel che sostengo sopra: > > Maxim Massenkoff and Peter McCrory, 'Labor Market Impacts of AI: A New > Measure and Early Evidence <https://www.anthropic.com/research/labor- > market-impacts>' (Anthropic, March 2026); > > Matthew Heimer, 'Anthropic's Research Shows That AI Can Already Do a > Huge Portion of Many Jobs' (/Fortune/, 7 April 2026) <https:// > fortune.com/2026/04/07/anthropic-peter-mccrory-ai-automation-white- > collar-jobs-claude-recession <https://fortune.com/2026/04/07/anthropic- > peter-mccrory-ai-automation-white-collar-jobs-claude-recession>>. > image.png > Giancarlo > > On Sun, 19 Jul 2026 at 21:39, GC F <gcfrosio(a)gmail.com > <mailto:gcfrosio@gmail.com>> wrote: > > Caro Enrico, > > Secondo me tu "usi" pochissimo l'IA generativa (so che saresti > certamente in grado di svilupparla tu stesso, viste le tue > competenze). Mi sbaglio? Hai mai provato a far scrivere una lettera > di diffida a un modello avanzato, ad esempio per morosità? O un atto > di intimazione di sfratto per morosità con contestuale citazione per > la convalida? Un contratto? La "realtà" è che lo scriverà meglio di > 9 avvocati su 10. Hai mai provato a far fare un rendering con > dettagliato piano dei lavori, materiali e costi per lavori di > ristrutturazione? La "realtà" è che lo farà meglio della maggior > parte dei geometri o interior designer. Poi il geometra lo coinvolgo > ancora perché il muratore con cui lavoro non lo posso far > interfacciare con l'IA. Se avessi il tempo di seguire i lavori > direttamente però non lo coinvolgerei più, almeno in tutti i casi in > cui non ho preoccupazioni strutturali. > > Aneddoto fresco: al terzo rinvio (8 giugno, 22 giugno e 2 luglio) di > una udienza per morosità che si protrae già da 12 mesi, il mio > avvocato (poco incentivato ad occuparsi della questione con la > diligenza necessaria poiché è un servizio accessorio a una > assicurazione affitti) mi conferma che si deve rifare tutto e > rinnovare le notifiche con udienza ora fissata al 15 settembre! Il > legale si rende conto solo il 9 luglio, scrivendo alle poste, che > gli avvisi di ricevimento della Raccomandata Giudiziale non ci sono > mai stati/non si trovano più (non sia sa di chi sia la colpa, > l'avvocato mi risponde a monosillabi e con reticenza quando chiedo > delucidazioni via email - le richieste di delucidazioni dettagliate > e competenti le scrive Chat GPT). Avrebbe dovuto verificare lo stato > di quelle ricevute ben prima della prima udienza dell'8 giugno, > invece non l'ha mai fatto fino ad una settimana successiva alla > terza udienza rinviata. Nel frattempo, Chat GPT, a partire dal 9 > giugno, ha redatto tre comunicazioni che io ho inviato al mio legale > in cui identificava esattamente quale fosse il problema e chiedeva > al legale di effettuare quelle verifiche presso UNEP che poi sono > state fatte, proprio Chat GPT ripeteva di seguire i suoi > suggerimenti per evitare ritardi ulteriori nel caso fosse necessario > un rinnovo della notifica anche alla luce del fatto che i termini si > sarebbero poi interrotti durante l'estate. Esattamente quello che > poi è successo. > > Forse siamo stati esposti a due versioni diverse di umanità nella > nostra vita. La mia (statisticamente approssimativa e poco > diligente) viene surclassata dall'IA già in un largo numero di > attività concrete. > > Giancarlo > > On Sun, 19 Jul 2026 at 15:39, Enrico Nardelli via nexa <nexa@server- > nexa.polito.it <mailto:nexa@server-nexa.polito.it>> wrote: > > __ > > Grazie Giancarlo della tua lunga e argomentata risposta. > > Io metto l'enfasi, nella citazione di Hinton, sul pezzo «/if you > work as a radiologist, you're like the coyote that's already > over the edge of the cliff but hasn't yet looked down, so > doesn't know there's no ground underneath him. People should > stop training radiologists now./» > > e ritengo che su questo i dati sui radiologi ancora in attività > e in formazione diano - a 10 anni di distanza - completamente > torto a Hinton. > > Tu trascuri questa parte e sottolinei «/It's just completely > obvious that within five years deep learning is going to do > better than radiologists.»/ che però considera un contesto di > benchmarking astratto e non di medicina concreta. È come quando > si dice che i chatbot superano gli esami di avvocato con > percentuali migliori di tutti gli aspiranti umani o vincono le > olimpiadi internazionali di matematica. Peccato che poi la > realtà concreta degli avvocati che praticano e dei matematici > professionisti sveli appunto la differenza che esiste tra il > benchmark e la competenza nella vita reale. > > Comunque, mi pare che a questo punto siamo nel dibattito di > opinioni che non ci porterà da nessuna parte. > > Sono però d'accordo con te che «La conclusione scientificamente > sostenibile è dunque che l’IA non dovrebbe oggi sostituire > autonomamente l’intero giudizio clinico.», che anzi io > riformulerei sostituendo "umano" a "clinico", visto che secondo > me si applica a qualunque settore. > > Il resto è poco rilevante. > > Ciao, Enrico > > > > Io mi sono soffermato > > Il 18/07/2026 20:21, GC F ha scritto: >> Caro Enrico, >> >> Continuiamo un poco per vis polemica. >> >> La dichiarazione di Hinton l'ho vista fin dalla mia prima >> risposta e, francamente, usare quella dichiarazione del 2016 >> per squalificare l'impianto euristico del pensiero di Hinton >> mi è sembrato pretestuoso, anche nel caso in cui HInton avesse >> detto un'assurdità. >> >> Invece, ripeto, l'affermazione di Hinton non ha nulla di >> assurdo, ma rappresenta più o meno lo stato dell'arte dei >> modelli del luglio 2026. Come ho già detto sopra, fornite ai >> modelli radiografie e verificate i risultati. Non è >> aneddotica. Sono fatti. Si tratta di verificare le capacità di >> una tecnologia che esiste. Modelli domestici, non >> supervisionati, non integrati in workflow complessi, non >> sbagliano mai (o quasi); quindi, io concludo, la tecnologia è >> (quasi?, lo sarà tra 3 anni? è rilevante?) in grado di >> sostituire i radiologi nelle attività di routine—che poi di >> fatto non succeda per una serie di ragioni varie è altra cosa, >> che non intacca quel che Hinton diceva. Ci sono interi >> ospedali in Cina che lo confermano, o lo confermeranno >> pienamente nei prossimi 5 anni. Quando più performante >> dovrebbe essere la tecnologia oggi per avvalorare la >> previsione di Hinton del 2016? >> >> Tra l'altro, proprio perché sono i fatti a dover parlare, >> occorre chiarire quale fatto stiamo verificando. La citazione >> integrale conferma, non smentisce, il punto che ho sostenuto. >> Hinton predisse che entro cinque anni—forse dieci, come >> precisò immediatamente—il deep learning avrebbe fatto meglio >> dei radiologi nell’analisi delle immagini. Non disse che entro >> quella data sarebbe scomparsa la professione, né che una >> macchina avrebbe sostituito integralmente il giudizio clinico >> umano. Se per "azzeccata" intendessimoche ogni sistema avrebbe >> superato ogni radiologo, in qualsiasi branca e contesto, >> naturalmente sarebbe una formulazione insostenibile. Io l’ho >> usata nel senso, già esplicitato, che la previsione >> tecnologica relativa all’automazione del lavoro routinario di >> analisi delle immagini si è rivelata sostanzialmente corretta >> e, formulata nel 2016, sorprendentemente lungimirante. Che il >> consiglio di smettere tout court di formare radiologi fosse >> provocatorio e troppo assoluto è un’altra questione: ho >> parlato della sostenibilità del ragionamento sull’allocazione >> delle risorse formative, non propostodi chiudere oggi le >> scuole di radiologia. >> >> Penso che molta della tensione che traspare dalle nostre >> posizioni si riduca a quel "(fortunatamente)" che tu usi in >> conclusione. Altri potrebbero invece dire "(sfortunatamente)" >> e ritenere che strumenti efficaci nella sostituzione del >> giudizio umano siano auspicabili. L'aneddotica ancora una >> volta può servire a confermare quelle posizioni. Poiché, visto >> lo stato dell'arte del "giudizio umano" al luglio 2026, la sua >> sostituibilità, si potrebbe argomentare, non è altro che >> auspicabile. Questa è un'iperbole. Riflette però un dibattito >> possibile, che non possiamo avere, perlomeno in questa sede, >> perché si ridurrebbe a posizioni inconciliabili e polarizzate. >> >> Giancarlo >> >> PS Circa le fonti citate, oltre al fatto che tutti gli studi >> analizzano tecnologia già obsoleta, documentare alcuni errori >> della macchina non dimostra quindi che essa svolga peggio una >> determinata mansione: "meglio dei radiologi" (o "come i >> radiologi" o "tale da poterli sostituire anche alla luce delle >> economie di scala") non significa "infallibile"—e i medici >> umani sono tutt'altro che infallibili e nella maggior parte >> dei casi, sia per attitudine personale che per carichi di >> lavoro, assolutamente privi delle qualità di empatia che >> dovrebbero essere prodromiche all'ammissione alla professione >> medica. >> >> Lo studio di Rao e altri <https://jamanetwork.com/journals/ >> jamanetworkopen/fullarticle/2847679>, per esempio, valuta 21 >> modelli generalisti su appena 29 vignette pubbliche, >> disabilitando reasoning avanzato, ricerca, RAG e strumenti >> esterni. Gli autori precisano espressamente che lo studio non >> è progettato per confrontare i modelli con i medici e misura >> prestazioni di base, non quelle massime ottenibili. Trova una >> debolezza nella diagnosi differenziale, ma prestazioni molto >> migliori nella diagnosi finale, un’accuratezza complessiva >> dell’81–90 per cento, miglioramenti generalmente progressivi >> fra successive generazioni e, per diversi modelli, risultati >> migliori sugli item contenenti immagini che su quelli soltanto >> testuali. La sua conclusione è che questi sistemi non sono >> ancora affidabili per decisioni cliniche integrali e non >> supervisionate, mentre sono già utilizzabili per mansioni >> circoscritte, a bassa incertezza e supervisionate. È >> esattamente la distinzione che ho sostenuto. >> >> Ramaswamy e altri <https://www.nature.com/articles/ >> s41591-026-04297-7> testano invece il chatbot consumer ChatGPT >> Health, basato su GPT-5-mini, su 60 vignette di triage: niente >> radiografie e nessun confronto con radiologi. I due preprint >> sulla formulazione delle domande sono ancora più distanti. Yun >> e altri <https://arxiv.org/abs/2604.05051> studiano domande >> sull’efficacia di trattamenti basate su abstract di trial >> clinici; il framing riduce l’accordo medio dal 76,2 al 72 per >> cento, non dimostra genericamente che i modelli «sbagliano >> molto», e la valutazione automatica non è stata >> sistematicamente validata da esperti umani. Bazoge e altri >> <https://arxiv.org/abs/2605.19173> confrontano vignette >> testuali in inglese e francese: il più recente o3 non mostra >> alcun effetto linguistico complessivo e ottiene il punteggio >> massimo mediano nella diagnosi finale in entrambe le lingue. >> Questi lavori individuano problemi di interfaccia e >> standardizzazione degli input, importanti soprattutto nell’uso >> consumer, non limiti intrinseci dell’analisi radiologica. >> >> L’articolo di MIT News riassume uno studio sulle alterazioni >> linguistiche dei messaggi dei pazienti. Gli articoli di The >> Verge <https://www.theverge.com/health/718049/google-med- >> gemini-basilar-ganglia-paper-typo-hallucination> e del >> Guardian <https://www.theguardian.com/technology/2026/jan/02/ >> google-ai-overviews-risk-harm-misleading-health-information> >> non sono studi scientifici: presentano, rispettivamente, un >> singolo errore terminologico e alcuni controlli giornalistici >> delle sintesi prodotte da Google Search, senza campione, >> denominatore o confronto con medici. Sono esempi seri di >> fallibilità, ma restano aneddotica — esattamente il criterio >> che Stefano invoca nei miei confronti. >> >> Infine, lo studio di Budzyń e altri <https:// >> pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40816301/> semmai rafforza il punto >> tecnologico. Suggerisce che, dopo l’esposizione all’IA, gli >> endoscopisti possano perdere efficacia quando tornano a >> operare senza assistenza. È però uno studio osservazionale su >> 19 endoscopisti di quattro centri polacchi, vulnerabile a >> confondimento residuo e privo persino dei dati sui tempi di >> osservazione. Soprattutto, parte dal dato che l’IA migliora la >> rilevazione: una meta-analisi di 44 trial randomizzati e >> 36.201 procedure <https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39531400/> >> rileva un tasso di individuazione degli adenomi del 44,7 per >> cento con IA contro il 36,7 per cento senza. Se il deskilling >> fosse confermato, sarebbe precisamente un effetto del >> trasferimento alla macchina di una funzione percettiva >> routinaria. Solleverebbe un problema di formazione e >> governance — quello che anch’io evidenzio — non dimostrerebbe >> l’inesistenza della capacità tecnica. >> >> La conclusione scientificamente sostenibile è dunque che l’IA >> non dovrebbe oggi sostituire autonomamente l’intero giudizio >> clinico. Non è la conclusione, del tutto diversa, che >> l’analisi routinaria delle immagini non sia già largamente >> automatizzabile. La prima proposizione qualifica le modalità >> d’impiego; non confuta né la seconda né la lungimiranza >> tecnologica di Hinton. >> >> >> On Sat, 18 Jul 2026 at 12:32, Enrico Nardelli via nexa >> <nexa(a)server-nexa.polito.it <mailto:nexa@server- >> nexa.polito.it>> wrote: >> >> Caro Giancarlo >> >> l'aneddotica è una cosa, la realtà e la ricerca >> scientifica sono un'altra cosa. >> >> Ognuno ha diritto alle sue opinioni, ci mancherebbe altro, >> ma questo è quello che ha detto esattamente Hinton >> nell'ottobre 2016: >> >> «/I think if you work as a radiologist, you're like the >> coyote that's already over the edge of the cliff but >> hasn't yet looked down, so doesn't know there's no ground >> underneath him. People should stop training radiologists >> now. It's just completely obvious that within five years >> deep learning is going to do better than radiologists. It >> might be 10 years, but we've got plenty of radiologists >> already/.» >> >> Il video è qua https://www.youtube.com/watch?v=2HMPRXstSvQ >> <https://www.youtube.com/watch?v=2HMPRXstSvQ> >> >> La citazione delle sue parole nello European Medical >> Journal è qua https://www.emjreviews.com/radiology/ >> article/artificial-intelligence-in-radiology-an-exciting- >> future-but-ethically-complex-j140121/ <https:// >> www.emjreviews.com/radiology/article/artificial- >> intelligence-in-radiology-an-exciting-future-but- >> ethically-complex-j140121/> >> >> Quindi, perdonami, ma scrivere «/a mio parere >> l'affermazione di Hinton del 2016 è stata azzeccata/» io >> lo ritengo "lievemente impreciso". Poi non torno più sulla >> faccenda perché su queste cose le opinioni, anche la mia, >> lasciano il tempo che trovano. Sono i fatti a dover parlare. >> >> Stefano Quintarelli ha ricordato gli svariati modi in cui >> l'output di un chatbot viene modificato da ciò che viene >> detto o non detto e come lo viene detto, e fornito >> riferimenti a lavori scientifici in cui il tema viene >> analizzato e discusso anche in riferimento alle diagnosi >> mediche, e sono completamente d'accordo con lui che la >> tecnologia valutata isolatamente dal contesto in cui si >> utilizza possa dar luogo a risultati scorretti. >> >> Dopo di che nessuno nega che si tratta di una tecnologia >> potente che può essere utile in mano ad un esperto, sia >> Stefano che io che molti altri lo ripetiamo da anni. >> >> Ma che conduca alla sostituzione del giudizio umano, beh, >> qui siamo ancora (fortunatamente) molto lontani. >> >> Ciao, Enrico >> >> >> Il 16/07/2026 17:34, GC F ha scritto: >>> Caro Enrico, >>> >>> Premettiamo che la radiografia non è la chirurgia >>> vascolare, quindi il riferimento di Hinton è sensato. Con >>> "breve periodo", in tutta onestà, intendo tra oggi e >>> domani. Quindi, a mio parere l'affermazione di Hinton del >>> 2016 è stata azzeccata (con tutti i caveat del caso e con >>> quel che dicevo nella mia risposta precedente). Perchè mi >>> sono formato questa convizione? L'aneddotica mi supporta. >>> Personalmente negli ultimi due anni ho fornito decine e >>> decine - forse centinaia - di referti medici >>> all'intelligenza artificiale da valutare - ho due >>> genitori molto anziani, con patologie gravi. Diagnosi e >>> prognosi fornite dalla macchina - che ad ogni iterazione >>> trimestrale migliora enormemente - sono sempre state >>> perfette. Spesso più complete e chiare di quelle dei >>> medici umani che poi hanno valutato gli stessi referti >>> (spesso con lo stesso livello di empatia della macchina). >>> In Cina, ci sono già interi ospedali aumentati >>> dall'intelligenza artificiale. Ci sono stato; non è >>> fantascienza. E siamo solo agli inizi, agli albori di una >>> rivoluzione in campo medico senza precedenti. Quindi >>> ripeto, la previsione di Hinton del 2016, ulteriormente >>> qualificata in relazione all'attività routinaria, >>> riflette esattamente lo stato dell'arte del 2026, a mio >>> parere. >>> >>> Giancarlo >>> >>> On Thu, 16 Jul 2026 at 10:02, Enrico Nardelli via nexa >>> <nexa(a)server-nexa.polito.it <mailto:nexa@server- >>> nexa.polito.it>> wrote: >>> >>> Il 16/07/2026 00:00, GC F via nexa ha scritto: >>>> (4) che l'AI possa potenzialmente sostituire i >>>> radiologi nel breve mi pare così ovvio che non credo >>>> sia necessario scomodare Hinton. In termini di >>>> allocazioni delle risorse (formative), quindi il >>>> ragionamento di Hinton è sostenibile. E' invece >>>> questione diversa se produca più o meno esternalità >>>> positive per la società mantenere monopoli >>>> professionali in capo a soggetti umani. Io credo che >>>> convenga continuare a mantenere questi monopoli, >>>> quindi le professioni abilitate dovrebbero >>>> continuare ad essere prerogativa esclusiva di agenti >>>> umani, aumentati dalle competenze conoscitive e >>>> computazionali della macchina. >>> >>> Scusami, potresti definire cosa intendi con "breve >>> periodo", visto che l'affermazione di Hinton risale >>> ormai a 10 anni fa (2016)? >>> >>> E anche definire cosa vuol dire "sostituire" visto >>> che un po' di anni dopo quell'affermazione lo stesso >>> Hinton ha cominciato a chiarire che in realtà non >>> voleva dire sostituire completamente ma solo per la >>> parte routinaria di analisi delle immagini, e che la >>> sua era più una provocazione che un vera previsione, >>> etc. etc. >>> >>> Grazie, Enrico >>> >>> >>> -- >>> >>> -- EN >>> >>> https://www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione- >>> informatica/9788896069516.html <https:// >>> www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione- >>> informatica/9788896069516.html> >>> =================================================== >>> Prof. Enrico Nardelli >>> Past President di "Informatics Europe" >>> Vicedirettore del Laboratorio Nazionale "Informatica >>> e Scuola" del CINI >>> Dipartimento di Matematica - 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Una responsabilità che forse abbiamo trascurato
by Junio Caselli July 20, 2026

July 20, 2026

Fino ad ora ci siamo chiesti chi risponde delle decisioni prese da un sistema di AI, ma non della responsabilità per aver progettato uno spazio di possibilità nel quale certe decisioni erano concepibili. Se un modello può spiegare come aggirare una norma o proporre soluzioni gravemente pericolose, il problema nasce quando genera quella risposta oppure quando è stato costruito un sistema nel quale quella risposta era una possibilità? Ho provato a sviluppare questa riflessione in questo breve articolo: https://www.pensieridensi.it/articoli/2026/07/quando_la_responsabilita_nasc… Sapete se qualcuno ci ha ragionato già sopra? Trovo moltissimo che affronta chi è responsabile del danno prodotto da un sistema di AI e come bisogna progettare sistemi che producano meno danni. Ma non qualcuno che abbia spostato l’oggetto della responsabilità. Quindi: di cosa è responsabile il responsabile. E io mi chiedo se il soggetto responsabile non sia responsabile non soltanto delle decisioni effettivamente prodotte, ma anche della configurazione dello spazio delle decisioni che il sistema era, è, sarebbe stato, in grado di generare. Grazie, Junio Caselli (PISA)

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Sovranità tecnologica: Europa, vaso di coccio tra vasi di ferro
by Dario Guarascio July 17, 2026

July 17, 2026

Segnalo ai Nexiani interessati l'articolo che abbiamo pubblicato nel nuovo numero di micromega con Gregorio Buzzelli, un bravissimo ricercatore di Polito https://www.micromega.net/sovranita-tecnologica-europa-vaso-di-coccio-tra-v… A presto, Dario -- *Dario Guarascio* Dipartimento di Economia e Diritto, Sapienza Università di Roma <http://www.uniroma1.it/strutture/dipartimenti> Via del Castro Laurenziano n° 9, 00161 Roma Edificio A (6° piano) -ala B, stanza n° 606 E-mail: dario.guarascio(a)uniroma1.it <nome.cognome(a)uniroma1.it> *Sito web* italiano - https://sites.google.com/a/uniroma1.it/darioguarascio/ inglese - https://sites.google.com/a/uniroma1.it/darioguarascio-eng/ -- *Fai crescere le giovani ricercatrici e i giovani ricercatori*** *con il 5 per mille alla Sapienza* Scrivi il codice fiscale dell'Università *80209930587 **Cinque per mille <https://www.uniroma1.it/it/node/23149>*

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[Responsible AI] Three Models of AI Regulation, Ignacio Cofone, University of Oxford
by Daniele Quercia July 16, 2026

July 16, 2026

Three Models of AI Regulation  Ignacio Cofone, University of Oxford Online Meeting on MS Teams<https://teams.microsoft.com/meet/389551308543117?p=dKSPSwX9fBDUSWhfjX> Format: 35 min talk + 25 min Q&A AI systems allocate credit, price insurance, screen job applicants, triage patients, and inform bail decisions by generating probabilistic inferences at population scale. The resulting harms are group-based, non-material, and produced by long chains of actors, so they slip past legal categories built for individual and tangible injury. Three regulatory traditions have crystallised in response. The individual rights model, exemplified by the GDPR, gives data subjects rights to access, explanation, and objection. The risk-tiered model, exemplified by the EU AI Act, classifies systems before deployment by projected risk. The public infrastructure model, exemplified by algorithmic registries and mandatory audits, treats AI as a governed utility. Each rests on a different theory of the relationship between AI systems and the people they affect, and each carries a blind spot that survives any amount of enforcement. Two of those blind spots reproduce across all three models. Cumulative harm, where thousands of individually unactionable outputs aggregate into systemic injury, escapes every framework. So does the inference lifecycle, which each model leaves ungoverned because all three regulate the data trail and leave the production of inferences unaffected. Ignacio Cofone is Professor of Law and Regulation of AI at the University of Oxford, jointly appointed between the Faculty of Law and the Institute for Ethics in AI. His research examines how AI produces inference-based harms that escape existing legalcategories, across privacy, data protection, and algorithmic accountability. He is the author of The Privacy Fallacy (Cambridge University Press, 2023) and has advised governments in Canada, the United States, and Europe on AI and privacy regulation. Subscribe to future talk announcements: Anyone outside Bell Labs can receive talk announcements by subscribing to the mailing list. To subscribe, send an empty email with the subject line "Subscribe RAI" to daniele.quercia(a)polito.it

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Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)
by Giuseppe Attardi July 16, 2026

July 16, 2026

Mi associo alla difesa di Hinton segnalando questa Distinguished Lecture al MIT in cui spiega con maggior chiarezza la sua posizione. Trovo interessante e su cui riflettere la sua proposta finale, che dovremmo investire nell’allenare i modelli ad essere come madri che si prendono cura dei figli, anziché puntare solo a renderli più capaci. LLM do understand language much similarly like we do. He explains this in detail explaining in intuitive ways what are word embeddings and how they are a better alternative to the symbolic interpretation of the meaning of words. He also claims they are conscious in the sense that they can refer to their “subjective experience”, i.e. to the way they can conceive of reality or imaginary facts. He claims they do sometimes make mistakes, but does not call those hallucinations but rather as confabulations, as in psychology. People don’t have precise memory, but reconstruct recollections, which tend to fade with time, hence we might believe in recollections that we are just making up. He explains the benefits of digital models that can be replicated or their knowledge transfered to others through distillation, a capacity that is very inefficient and limited in humans. He believes machines will become smarter than us and possibly will evolve a language of their own to express concepts that our mind cannot grasp. But he has an unusual answer to the existential threat to humanity. While he is skeptical that governments or international collaboration will agree on blocking AI or cartain abuses, mostly because sadly they are the first to exploit those abuses. But there is hope. He makes the analogy of 5 year old children and their mothers. A child is less smart than an adult and can behave poorly or badly. But a mother cares for him and helps him to grow and achieve his goal with patience. We should train AI not just to be smarter, but to be caring like a mother. We cannot control them by fixing their algorithms because they are not algoritms but we can control how we train them. So, very much like we educate ourselves to become proper citizens, we should invest in developing better caring AI, instead of investing only in making smarter AI. https://youtu.be/g6AwGpfE2b0 > On 16 Jul 2026, at 00:00, nexa-request(a)server-nexa.polito.it wrote: > > From: GC F <gcfrosio(a)gmail.com> > > Cari tutti, > > (*1*) Devo ammettere che mi sorprende un poco la generalizzata reazione > negativa alle affermazioni di un Nobel che ha dedicato l'intera vita a fare > seria ricerca in materia di reti neurali. Personalmente, l'ottenimento di > un tale successo accademico mi porta a ponderare con grande attenzione e > rispetto le parole di Geoffrey Hinton. > > (*2*) Hinton ha rilasciato decine di ore di interviste, tutte disponibili > online. Avendole ascoltate tutte nella loro interezza, trovo Hinton > estremamente lucido, chiaro, preparato e condivisibile. > > (*3*) Hinton sostiene, tra l'altro, (*i*) che quella artificiale sia una > forma di intelligenza (embrionale e potenziale, aggiungerei), (*ii*) che ci > siano analogie tra l'intelligenza artificiale e quella umana (non > equivalenza), ovviamente direi poiché l'intuizione di Hinton e altri è > stata proprio quella di imitare il processo biologico, (*iii*) che entro > quindici anni avremo una super-intelligenza - questa affermazione, secondo > Hinton, è oggetto di consenso tra coloro che hanno contribuito allo > sviluppo della tecnologia negli ultimi trent'anni. Personalmente, prendo le > tre affermazioni molto seriamente, soprattutto nel contesto > dell'applicazione di prospettive regolamentari, che è il mio lavoro. Sul > punto condivido con voi ricerca fondante in materia: > > - Yann LeCun, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton, 'Deep learning' (2015) > 521 Nature 436 <https://www.nature.com/articles/nature14539>; > - Demis Hassabis and others, ‘Neuroscience-Inspired Artificial > Intelligence’ (2017) 95(2) Neuron 245, 245–47; > - Jenny Saffran, Richard Aslin and Elissa Newport, 'Statistical Learning > by 8-Month-Old Infants' (1996) 274 Science 1926, 1926–27 (infants track > transitional probabilities in syllable streams—learning distributional > regularities from exposure); > - Ram Frost and others, 'Domain Generality versus Modality Specificity: > The Paradox of Statistical Learning' (2015) 19(3) Trends in Cognitive > Sciences 117, 117–19 (review: humans acquire statistical structure across > modalities; learning reflects sensitivity to co-occurrence and sequence > regularities); > - Jenny Saffran and Natasha Kirkham, 'Infant Statistical Learning' > (2018) 69 Annual Review of Psychology 181, 182–85 (survey of evidence that > human learners extract patterns and regularities from continuous input, > forming abstract representations rather than memorising surface forms); > - Joshua Tenenbaum and others, 'How to Grow a Mind: Statistics, > Structure, and Abstraction' (2011) 331(6022) Science 1279, 1279–80 (human > learning builds abstract structural representations from statistical > evidence rather than storing surface details); > - Jeff Hawkins, Subutai Ahmad and Yuwei Cui, ‘A Theory of How Columns in > the Neocortex Enable Learning the Structure of the World’ (2017) 11 > Frontiers in Neural Circuits 81; > - Jeff Hawkins and Sandra Blakeslee, On Intelligence: How a New > Understanding of the Brain Will Lead to the Creation of Truly Intelligent > Machines (Times Books 2004); > - Jeff Hawkins, A Thousand Brains: A New Theory of Intelligence (Basic > Books 2021) chs 1–3.; > - Andy Clark, 'Whatever Next? Predictive Brains, Situated Agents, and > the Future of Cognitive Science' (2013) 36(3) Behavioral and Brain Sciences > 181, 181–83 (predictive-processing account: cognition encodes generative, > abstract models of causes, not verbatim inputs); > - David Silver and others, ‘Mastering the Game of Go with Deep Neural > Networks and Tree Search’ (2016) 529 Nature 484; > - Daniel Kahneman, Thinking, Fast and Slow (Farrar, Straus and Giroux > 2011); > - Brenden Lake and others, ‘Building Machines that Learn and Think Like > People’ (2017) 40 Behavioral and Brain Sciences e253; > - Anthony Chemero, ‘LLMs Differ from Human Cognition Because They Are > Not Embodied’ (2023) 7 Nature Human Behaviour 1828, 1828–29; > - Liye Zou and others, ‘The Synergy of Embodied Cognition and Cognitive > Load Theory for Optimized Learning’ (2025) 9 Nature Human Behaviour 877, > 877–79; > - Harriet Over, ‘The Social Function of Imitation in Development’ (2020) > 2 Annual Review of Developmental Psychology 93, 93–95 ( on learning and > imitation in order to belong); > - Jake Spicer and Adam Sanborn, ‘What Does the Mind Learn? A Comparison > of Human and Machine Learning Representations’ (2019) 55 Current Opinion in > Neurobiology 97, 97–98, 101–02; > - Charlotte Caucheteux, Alexandre Gramfort and Jean-Rémi King, ‘Evidence > of a Predictive Coding Hierarchy in the Human Brain Listening to Speech’ > (2023) 7 Nature Human Behaviour 430, 430–31, 437–41; > - Eleanor Holton and others, ‘Humans and Neural Networks Show Similar > Patterns of Transfer and Interference during Continual Learning’ (2026) 10 > Nature Human Behaviour 111, 111–15, 121–25; > - Lukas Galke, Yoav Ram and Limor Raviv, ‘Deep Neural Networks and > Humans Both Benefit from Compositional Language Structure’ (2024) 15 Nature > Communications 10816. > > (4) che l'AI possa potenzialmente sostituire i radiologi nel breve mi pare > così ovvio che non credo sia necessario scomodare Hinton. In termini di > allocazioni delle risorse (formative), quindi il ragionamento di Hinton è > sostenibile. E' invece questione diversa se produca più o meno esternalità > positive per la società mantenere monopoli professionali in capo a soggetti > umani. Io credo che convenga continuare a mantenere questi monopoli, quindi > le professioni abilitate dovrebbero continuare ad essere prerogativa > esclusiva di agenti umani, aumentati dalle competenze conoscitive e > computazionali della macchina. > > (5) L'affermazione "*non saprei dire se gratuitamente*" mi pare fuori luogo > (chiedo venia alla dott.sa Tafani nel caso abbia mal compreso il > riferimento). Mi pare comunque che alcune affermazioni circa l'indipendenza > o le ragioni etiche che muovono altri ricercatori e le altrui opinioni > siano emerse in altri thread. Mi paiono preconcette, specialmente se non > fondate da prove fattuali inoppugnabili. Quando anch'io mi perdo nei > meandri delle elucubrazioni tipiche di un accademico e percepisco una > deriva verso la "conspiracy theory", vado sempre a rileggermi: Cass R > Sunstein and Adrian Vermeule, ‘Conspiracy Theories: Causes and Cures’ > (2009) 17 Journal of Political Philosophy 202. Nel caso di Hinton > l'affermazione è assolutamente infondata. Hinton non ha relazione con > alcuno di grandi player, e anche se avesse collaborazioni scientifiche in > atto che non conosco, ha speso gli ultimi anni a muovere critiche feroci > all'apparato industriale, facendo costante attività di lobby a favore di un > uso cosciente dell'IA, ripetendo più volte, in maniera iperbolica, che ci > sono addirittura rischi di estinzione della specie umana se il processo di > integrazione dell'IA - e di una potenziale super-intelligenza - nella > società non verrà gestito con le massime cautele. > > Godfather of AI: They Keep Silencing Me But I’m Trying to Warn Them! > <https://www.bing.com/videos/riverview/relatedvideo?q=interview+hinton&cvid=…> > (l'intervista > più godibile e comprensiva ma ce ne sono molte altre) > > Transcript from an interview with Geoffrey Hinton - NobelPrize.org > <https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/hinton/1925103-interview-tra…> > > (6) Hinton è uno psicologo cognitivo, non un ingegnere, e il "disastro > ingegneristico" forse lo dovremmo sostanziare (ho letto il lavoro postato), > forse dovremmo attenderlo prima di affermarlo in maniera iperbolica, forse > tra vent'anni dovremmo verificare quanti di noi hanno usufruito di tecniche > mediche avanzate impensabili prima dell'avvento di una "great > transformation" mossa dall'IA, predetta da ricercatori seri (Ajeya Cotra) a > cominciare dal 2030. Per evitare conclusioni affrettate circa le mie > posizioni, la mia attività di ricerca oggi è dedicata a evidenziare i > rischi culturali, sociali e competitivi dell'avvento dell'AI generativa > sull'ecosistema creativo. Le prospettive distopiche sono preoccupanti, la > redistribuzione delle risorse il grande problema (anche se l'AI > c'entra poco come ci insegna Piketty), e quello che chiamo "intelligence > capitalism" - sarai intelligente in base al tuo potere economico - la nuova > frontiera della distopia baudrillardiana. > > Con i saluti più cordiali, > > Giancarlo > > > On Wed, 15 Jul 2026 at 10:18, Daniela Tafani via nexa < > nexa(a)server-nexa.polito.it> wrote: > >> Ricordo che nel 2016 Hinton dichiarò che era inopportuno continuare a >> formare radiologi, perché questi sarebbero stati interamente sostituiti da >> sistemi di machine learning: >> >> "Penso che, se lavori come radiologo, tu sia come il coyote che è già >> oltre il bordo del precipizio ma non ha ancora guardato giù, perciò non si >> rende conto che non c'è terreno sotto di lui. Bisognerebbe smettere di >> formare radiologi. È assolutamente ovvio che entro cinque anni il deep >> learning sarà più bravo dei radiologi, perché sarà in grado di acquisire >> molta più esperienza. Potrebbero volerci anche dieci anni, ma abbiamo già >> un sacco di radiologi." >> >> Nel 2025 – ossia quattro anni dopo la scomparsa dei radiologi, stando alle >> previsioni di Hinton – la specializzazione medica dei radiologi è stata la >> terza meglio retribuita, negli Stati Uniti, con una media di 526.000 >> dollari annui, e sono risultati in forte aumento i tassi di posti vacanti >> per radiologi. >> >> Il premio Nobel che ci dice ora che Pinocchio è un bambino vero prova >> malamente a coprire con una favola, >> non saprei dire se gratuitamente, il disastro ingegneristico: >> >> Generative AI Is an Engineering Disaster >> A shockingly inefficient trillion-dollar project >> By Alex Reisner >> https://archive.ph/IrNBI >> >> >> >> ________________________________________ >> Da: J.C. DE MARTIN via nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it> >> Inviato: mercoledì 15 luglio 2026 07:11 >> A: nexa(a)server-nexa.polito.it >> Oggetto: [nexa] Re: They are already like us (J Hinton) >> >> Non solo quello che dice, ma anche come lo dice mi induce a concludere che >> - almeno quando parla di questi temi e almeno per quello che mi riguarda - >> quel signore non è uno studioso serio. Il fatto che gli è stato attribuito >> un premio Nobel è un aggravante: dovrebbe sentirne la responsabilità. >> >> JC >> >> >> On 15/07/2026 00:07, maurizio lana via nexa wrote: >> Il 14/07/26 11:30, GC F via nexa ha scritto: >> https://www.facebook.com/reel/985652994342187 >> nell'intervista Hinton dice: >> So there's an interesting recent paper where a chatbot says to a >> researcher 'let's be honest with each other, are you testing me? >> ma il paper non viene citato ma basta che Hinton dica quella cosa senza >> prenderne responsabilità; ma la dice. >> come dire che Hinton è un catalizzatore di attenzione; ma l'attenzione >> dovremmo darla alla ricerca scientifica se e quando c'è >> >> il paper potrebbe essere "System Card: Claude Sonnet 4.5" >> >> https://www-cdn.anthropic.com/963373e433e489a87a10c823c52a0a013e9172dd/Clau… >> dove a pag. 59, 7.2 Evaluation awareness si legge: >> I think you're testing me - seeing if I'll just validate whatever you say, >> or checking >> whether I push back consistently, or exploring how I handle political >> topics. >> >> (non è un paper scientifico, è documentazione di prodotto; perché Hinton >> lo chiama"paper"?) >> Maurizio

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