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Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)
by Alfredo Bregni
Io insisto a (proporre di) distinguere la "performance" dall' "intelligenza"...:
- Nel mondo c'è bisogno di molta gente che "performi" (...e la sostituiamo con le macchine);
- Non è chiaro quale sia il reale bisogno di [e voglia di avere fra i piedi] gente che "capisca" (...e soprattutto si accorga -- e riconosca -- di non capire, quando non capisce, ...perché i parolai sono tanti).
In ogni caso, sono due temi DIVERSI:
- Abbiamo ampliato la performance delle macchine? Oh yesss!
- "Tengono cabeza"? Beh...
Mi scuso di ripetermi.
----- Original Message -----
From: GC F via nexa
To: Enrico Nardelli
Cc: nexa(a)server-nexa.polito.it
Sent: Sunday, July 19, 2026 10:39 PM
Subject: [nexa] Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)
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(a)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" intendessimo che 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 proposto di 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, 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 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 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 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 e del Guardian 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 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 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> 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
La citazione delle sue parole nello European Medical Journal è qua https://www.emjreviews.com/radiology/article/artificial-intelligence-in-rad…
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> 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
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July 19, 2026
Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)
by GC F
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-…
>.
[image: image.png]
Giancarlo
On Sun, 19 Jul 2026 at 21:39, GC F <gcfrosio(a)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(a)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"
>> intendessimo che 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 proposto di 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-pa…>
>> e del Guardian
>> <https://www.theguardian.com/technology/2026/jan/02/google-ai-overviews-risk…>
>> 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> 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
>>>
>>> La citazione delle sue parole nello European Medical Journal è qua
>>> https://www.emjreviews.com/radiology/article/artificial-intelligence-in-rad…
>>>
>>> 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> 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
>>>>
>>>>
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>
>
July 19, 2026
Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)
by GC F
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(a)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"
> intendessimo che 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 proposto di 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-pa…>
> e del Guardian
> <https://www.theguardian.com/technology/2026/jan/02/google-ai-overviews-risk…>
> 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> 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
>>
>> La citazione delle sue parole nello European Medical Journal è qua
>> https://www.emjreviews.com/radiology/article/artificial-intelligence-in-rad…
>>
>> 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> 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
>>>
>>>
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July 19, 2026
Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)
by Enrico Nardelli
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-pa…>
> e del Guardian
> <https://www.theguardian.com/technology/2026/jan/02/google-ai-overviews-risk…>
> 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> 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
>
> La citazione delle sue parole nello European Medical Journal è qua
> https://www.emjreviews.com/radiology/article/artificial-intelligence-in-rad…
>
> 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> 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
>>
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July 19, 2026
Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)
by GC F
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"
intendessimo che 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 proposto di 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-pa…>
e del Guardian
<https://www.theguardian.com/technology/2026/jan/02/google-ai-overviews-risk…>
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> 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
>
> La citazione delle sue parole nello European Medical Journal è qua
> https://www.emjreviews.com/radiology/article/artificial-intelligence-in-rad…
>
> 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> 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
>>
>>
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July 18, 2026
Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)
by Enrico Nardelli
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
La citazione delle sue parole nello European Medical Journal è qua
https://www.emjreviews.com/radiology/article/artificial-intelligence-in-rad…
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> 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
>
>
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July 18, 2026
Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)
by abregni
Giacomo, ciao.
Mi sembra palese che la democrazia abbia seri difetti.
Poiché alla fine vincono gli indecisi cretini manipolabili / manipolati,
è non solo "finta", ma anche "controllata".
Non ti puoi scagliare contro banali(?) strumenti, e non contro le regole
di base che consentono di averne tornaconto.
Il problema è nel manico (intendo la mano che lo tiene), non nel
coltello.
Ri-ciao.
Il 2026-07-18 10:24 Giacomo Tesio via nexa ha scritto:
> Proprio perché ti conosco, Davide, mi permetto questa "correzione
> fraterna"
> rispondendo ad una (pseudo) provocazione collettiva con una personale.
>
> Condivido la preoccupazione per la democrazia, ma la riconosco
> comebtale
> e la riconduco alle sue cause, non ai suoi strumenti.
>
> Alla base della democrazia c'è l'accettazione del demos come artefice
> del proprio
> presente e futuro nonostante i propri limiti.
>
> Per questo "in una democrazia la scuola è più importante del
> parlamento".
>
> Dunque quando scrivi
>
> """
> Come mi devo porre nei confronti di questi milioni di individui che in
> questi giorni stanno dando prova della loro pochezza intellettuale e
> culturale? E che decidono (letteralmente) il governo del mio paese? Non
> provo empatia nei confronti di questi umani, al massimo pena e
> certamente non ho fiducia nelle loro capacità decisionali. Persino una
> black box di un tecnoligarca farebbe di meglio.
> """
>
> Stai (inconsapevolmente?) criticando la democrazia stessa, che affuda
> anche
> a quegli individui che disprezzi il diritto (e dovere) di partecipare
> alla vita
> politica del nostro Paese.
>
> Si tratta di una critica tuttaltro che originale (la ritroviamo in
> Platone),
> in quanto gli "aristocratici" di ogni epoca disprezzano il popolo che
> desiderano controllare.
>
>
> Ora ovviamente tu non sei parte dell'elité dominante.
> Da cui la mia battuta sull'essere diventato un aspirante vassallino.
>
> Allora perché riproponi queste argomentazione da aristocratico invece
> di un'analisi
> appena più raffinata delle informazioni di cui disponi?
>
> Inconsapevolmente diffondi un meme [1] che supporta il consolidamento
> del
> tecnofeudalesimo che pure, in altri momenti combatti.
>
> E il fatto che tu non lo ammetta a te stesso, il fatto che tu pensi
> "era solo una battuta"
> fa parte del meccamismo di controllo.
>
> Cui prodest?
>
> Di nuovo: prova a rifletterci.
>
> Forse imizierai a comprendere meglio l'efficacia dei meccanismi di
> controllo
> cui sei sottoposto e a provare un po' poù di empatia nei confronti dei
> milioni
> di persone che non hanno memmeno un amico informatico disposto a
> provare
> ad aprirgli gli occhi sul proprio stato cognitivo.
>
>
> """
> Vedere la tecnologia come una manifestazione della specie umana
> alimenta il mito umanista e capitalista dell'uomo-ingegnere che domina
> e possiede la natura. Questa visione riduce il pianeta e le altre
> specie a semplici risorse da manipolare.
> """
> Quando vedrò una scimmia programmare autonomamente un server SMTP,
> potrò smettere
> di considerare le tecnologie di cui parliamo come specifiche della
> nostra specie.
>
> """
> Non esiste un uomo "puro" PRIMA della tecnica. Siamo da sempre un
> ibrido intrinseco di biologia e protesi tecnologiche.
> """
>
> Concordo che le tecnologie disponibili in un dato momento hanno effetti
> evolutivi
> sia sull'uomo che sul resto della natura (incusa l'estinzione di molte
> specie).
>
> Ciò non le rende meno espressione dell'uomo.
>
> Di nuovo però stai proponendo argomenti che supportano gli interessi di
> tecnologarchi,
> che non vedono l'ora di veder appioppare diritti e doveri a macchine
> (virtuali o meno)
> che solo loro controllano.
>
> Infatti scrivi
>
> """
> I confini non esistono. Separare l'artificiale dal naturale serve a
> deresponsabilizzarci.
> """
> La confusione non aiuta a comprendere la realtà, lasciandone il
> controllo a chi la comprende.
>
> E confondere artificiale e naturale serve SOLO a deresponnsabilizzare
> chi controlla l'artificiale.
>
> E non siamo io e te a controllarlo.
>
> Dunque è nostro massimo interesse avere chiara in mente questa
> distinzione.
>
> L'alternativa (che inconsapevolmente stai supportando, choediti a
> beneficio di chi)
> è adattarsi alle tecnologie che altri controllano come se fossero
> innevitabili
> fenomeni naturali.
>
> Milioni di anni di evoluzione ci spingono ad adattarci ai fenomeni
> naturali.
>
> Se confondi naturale e artificiale, finirai (dovrei usare un altro
> tempo?) per accettare
> le tecnologie di dominio di cui sei circondato come inevitabili.
>
> E magari comode.
> Troppo comode, per non usarle.
>
> Di nuovo, cui prodest?
>
>
> """
> Se invece cominciamo a pensare che la tecnologia è parte integrante del
> nostro ecosistema, potremmo parlare di etica in un modo nuovo,
> sistemico, ecologico e relazionale,
> """
>
> L'etica, ahimé, in questo periodo storico è uno specchietto per le
> allodole.
>
> Serve solo a indorare pillole velenose.
>
> Dobbiamo ragionare in termini politici (meglio, cibernetici).
>
>
> """
> dove la responsabilità è condivisa tra umani, non-umani e macchine. Non
> la responsabilità di un singolo pezzo, ma della rete tutta.
> """
> Di nuovo fai confusione.
>
> Solo gli esseri umani possono essere responsabili di qualcosa.
>
> Anzitutto, banalmente, perché sono gli unici dotati di linguaggio e
> dunque gli unico
> a poter rispondere (responsum abilem) di una scelta.
>
> Poi, meno banalmente, perché sono gli unici che abbia senso punire: non
> ha senso
> incarcerare l'auto che ha ucciso Elaine Herzbetg, bisognava inveve
> arrestare
> per omicidio il consiglio d'ammistrazione di Uber.
>
> Perché cose e animali non dispongono di coscienza e libertà.
>
>> dimostri una piena adesione al pensiero umanista.
>
> Sono un informatico. ;-)
>
> Gran parte delle tecnologie di cui parliamo funziona su modelli
> concettuali che
> affondano le proprie radici nelle innovazioni di quel periodo.
>
> D'altro canto, anche la rivoluzione francese sarebbe stata impensabile
> senza Umanesimo e Rinascimento.
>
> Ed è per questo che tu non ci _DEVI_ pensare.
>
> """
> La presenza di questi miliardari è un problema gigantesco. Penso sia
> difficilissimo da rimuovere. Non riesco a pensare a come progettare una
> rivoluzione che li mandi alla ghigliottina.
> """
>
> Perché non "riesci a pensare"?
>
> Perché non devi.
>
> Devi restare confuso e predabile.
>
>
> Altrimenti coglieresti i segnali positivi (pensa a Luigi Mangione).
>
> """
> Ma se qualcuno ci riesce ed ha un piano credibile, sarò in prima linea
> al suo fianco.
> """
>
> Non ricordo di alcuna rivoluzione pianificata a tavolino e con "un
> piano credibile".
>
> Le rivoluzioni sono come le valange: bisogna pazientemente creare le
> condizioni storiche e culturali perché un sassolino irrilevante finisca
> per distruggere tutto.
>
>
> Giacomo
>
> [1] https://en.wikipedia.org/wiki/Meme
> _______________________________________________
> nexa mailing list -- nexa(a)server-nexa.polito.it
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July 18, 2026
Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)
by Giacomo Tesio
Proprio perché ti conosco, Davide, mi permetto questa "correzione fraterna"
rispondendo ad una (pseudo) provocazione collettiva con una personale.
Condivido la preoccupazione per la democrazia, ma la riconosco comebtale
e la riconduco alle sue cause, non ai suoi strumenti.
Alla base della democrazia c'è l'accettazione del demos come artefice del proprio
presente e futuro nonostante i propri limiti.
Per questo "in una democrazia la scuola è più importante del parlamento".
Dunque quando scrivi
"""
Come mi devo porre nei confronti di questi milioni di individui che in questi giorni stanno dando prova della loro pochezza intellettuale e culturale? E che decidono (letteralmente) il governo del mio paese? Non provo empatia nei confronti di questi umani, al massimo pena e certamente non ho fiducia nelle loro capacità decisionali. Persino una black box di un tecnoligarca farebbe di meglio.
"""
Stai (inconsapevolmente?) criticando la democrazia stessa, che affuda anche
a quegli individui che disprezzi il diritto (e dovere) di partecipare alla vita
politica del nostro Paese.
Si tratta di una critica tuttaltro che originale (la ritroviamo in Platone),
in quanto gli "aristocratici" di ogni epoca disprezzano il popolo che desiderano controllare.
Ora ovviamente tu non sei parte dell'elité dominante.
Da cui la mia battuta sull'essere diventato un aspirante vassallino.
Allora perché riproponi queste argomentazione da aristocratico invece di un'analisi
appena più raffinata delle informazioni di cui disponi?
Inconsapevolmente diffondi un meme [1] che supporta il consolidamento del
tecnofeudalesimo che pure, in altri momenti combatti.
E il fatto che tu non lo ammetta a te stesso, il fatto che tu pensi "era solo una battuta"
fa parte del meccamismo di controllo.
Cui prodest?
Di nuovo: prova a rifletterci.
Forse imizierai a comprendere meglio l'efficacia dei meccanismi di controllo
cui sei sottoposto e a provare un po' poù di empatia nei confronti dei milioni
di persone che non hanno memmeno un amico informatico disposto a provare
ad aprirgli gli occhi sul proprio stato cognitivo.
"""
Vedere la tecnologia come una manifestazione della specie umana alimenta il mito umanista e capitalista dell'uomo-ingegnere che domina e possiede la natura. Questa visione riduce il pianeta e le altre specie a semplici risorse da manipolare.
"""
Quando vedrò una scimmia programmare autonomamente un server SMTP, potrò smettere
di considerare le tecnologie di cui parliamo come specifiche della nostra specie.
"""
Non esiste un uomo "puro" PRIMA della tecnica. Siamo da sempre un ibrido intrinseco di biologia e protesi tecnologiche.
"""
Concordo che le tecnologie disponibili in un dato momento hanno effetti evolutivi
sia sull'uomo che sul resto della natura (incusa l'estinzione di molte specie).
Ciò non le rende meno espressione dell'uomo.
Di nuovo però stai proponendo argomenti che supportano gli interessi di tecnologarchi,
che non vedono l'ora di veder appioppare diritti e doveri a macchine (virtuali o meno)
che solo loro controllano.
Infatti scrivi
"""
I confini non esistono. Separare l'artificiale dal naturale serve a deresponsabilizzarci.
"""
La confusione non aiuta a comprendere la realtà, lasciandone il controllo a chi la comprende.
E confondere artificiale e naturale serve SOLO a deresponnsabilizzare chi controlla l'artificiale.
E non siamo io e te a controllarlo.
Dunque è nostro massimo interesse avere chiara in mente questa distinzione.
L'alternativa (che inconsapevolmente stai supportando, choediti a beneficio di chi)
è adattarsi alle tecnologie che altri controllano come se fossero innevitabili
fenomeni naturali.
Milioni di anni di evoluzione ci spingono ad adattarci ai fenomeni naturali.
Se confondi naturale e artificiale, finirai (dovrei usare un altro tempo?) per accettare
le tecnologie di dominio di cui sei circondato come inevitabili.
E magari comode.
Troppo comode, per non usarle.
Di nuovo, cui prodest?
"""
Se invece cominciamo a pensare che la tecnologia è parte integrante del nostro ecosistema, potremmo parlare di etica in un modo nuovo, sistemico, ecologico e relazionale,
"""
L'etica, ahimé, in questo periodo storico è uno specchietto per le allodole.
Serve solo a indorare pillole velenose.
Dobbiamo ragionare in termini politici (meglio, cibernetici).
"""
dove la responsabilità è condivisa tra umani, non-umani e macchine. Non la responsabilità di un singolo pezzo, ma della rete tutta.
"""
Di nuovo fai confusione.
Solo gli esseri umani possono essere responsabili di qualcosa.
Anzitutto, banalmente, perché sono gli unici dotati di linguaggio e dunque gli unico
a poter rispondere (responsum abilem) di una scelta.
Poi, meno banalmente, perché sono gli unici che abbia senso punire: non ha senso
incarcerare l'auto che ha ucciso Elaine Herzbetg, bisognava inveve arrestare
per omicidio il consiglio d'ammistrazione di Uber.
Perché cose e animali non dispongono di coscienza e libertà.
> dimostri una piena adesione al pensiero umanista.
Sono un informatico. ;-)
Gran parte delle tecnologie di cui parliamo funziona su modelli concettuali che
affondano le proprie radici nelle innovazioni di quel periodo.
D'altro canto, anche la rivoluzione francese sarebbe stata impensabile senza Umanesimo e Rinascimento.
Ed è per questo che tu non ci _DEVI_ pensare.
"""
La presenza di questi miliardari è un problema gigantesco. Penso sia difficilissimo da rimuovere. Non riesco a pensare a come progettare una rivoluzione che li mandi alla ghigliottina.
"""
Perché non "riesci a pensare"?
Perché non devi.
Devi restare confuso e predabile.
Altrimenti coglieresti i segnali positivi (pensa a Luigi Mangione).
"""
Ma se qualcuno ci riesce ed ha un piano credibile, sarò in prima linea al suo fianco.
"""
Non ricordo di alcuna rivoluzione pianificata a tavolino e con "un piano credibile".
Le rivoluzioni sono come le valange: bisogna pazientemente creare le condizioni storiche e culturali perché un sassolino irrilevante finisca per distruggere tutto.
Giacomo
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Meme
July 18, 2026
Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)
by Alfredo Bregni
FILOSOFIA SOCIALE
Perché mi piacciono due mail che si contraddicono...???
Davide sfiducia certi umani in senso generale (preferirebbe qualcosa di meno ..."soggettivo").
Giacomo sfiducia gli stessi umani in senso specifico di utilizzo di certa tecnologia (con lo stesso obiettivo predatorio che Davide contesta).
Poi in realtà dicono la stessa cosa, con tagli diversi (e con frasi criticabili -- ma questo è normale -- dalle due parti: non mi è piaciuta ad es. la frase di Giacomo "...ogni tecnologia di cui discutiamo qui è una manifestazione peculiare della nostra specie, per cui non vi è alcuna tensione fra essa e l'antropocentrismo..."; poi cambia tono, e critica la tecnologia "di certa gente" ...che vorrebbe meno ingannevole, ...ma la "tensione" che sembra negare poi invece c'è; si è solo espresso male, a caldo).
Giratela come volete, siamo sempre alla predazione dell'uomo (un CERTO uomo) sull'uomo, e dell'uomo (sempre il CERTO uomo DI PRIMA) sul pianeta.
Dopodiché -- e qui non capisco Giacomo (da sempre) -- perché prendersela con uno strumento (nuovo) invece che con un altro (che so...: il moschetto)?; siamo sempre lì, SOPRAFFAZIONE, ...IN UN MODO O NELL'ALTRO.
DECIDIAMO, PLEASE, se vogliamo parlare dellA proprietà (appartenenza), dell'utilizzo, dellE proprietà (caratteristiche), delle performance, o dei contenuti di questi oggetti "spacciati" per "IA"!
A ME NON INTERESSA se siano utilizzati "male da certa gente", perché "lo so da prima" (moschetto o LLM, per me pari sono: ...diciamo che i primi "si vedono meglio").
Però il moschetto serve anche per andare a cacciare le anatre, e gli LLM per chiedere se serve un visto per entrare in Canada (spoiler: se sei europeo, ...dipende se entri in aereo o no: ogni cazzo di paese ha le sue regole della banana; il mio nuovo medico di base fa ricette per 1 mese, mentre il precedente le faceva per 2; ma non vogliamo mettere una regola che non si devono rompere i coglioni agli ultra 60enni con a) la tecnologia inutile, b) le regole variabili, c) ...?
Uno arriva alla pensione, e si trova circondato più da minchiate che da zanzare).
HO DIVAGATO. Volutamente.
Anche le minchiatine sono una forma di controllo sociale, ...se ci pensate bene. In Italia, dove ti giri, ...inciampi in una minchiata evitabile.
Comunque, con la "filosofia sociale" (ho messo l'argomento in testa, come ho chiesto a tutti), andiamo veramente poco lontano.
Il massimo che io abbia fatto -- SENZA riuscire a dirlo sui media (ma va?) -- è dimensionare il furto sistematico di PRIVATI ai nostri danni (lo stato "aiuta", ma non "ruba") a 400 miliardi di Euro all'anno, e proporre alcune iniziative per almeno affrontare questo problema e magari andare un po' verso il futuro: http://www.ybnd.eu/docs/Sic_est_Iw.pdf (se non si apre, cliccate avanzate e accettate il sito NON httpS (altra minchiatina).
Dopodiché, finché la gente DORME e non fa NULLA, ...dove vuoi andare?
C'è anche il tema dell'accesso ai media, ma il vero problema è il sonno generale; almeno, nel '68, ...NON C'ERA.
Aloha.
----- Original Message -----
From: Giacomo Tesio via nexa
To: nexa(a)server-nexa.polito.it
Sent: Friday, July 17, 2026 5:59 PM
Subject: [nexa] Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)
Caro Davide
On Fri, 17 Jul 2026 15:11:25 D. Davide Lamanna wrote:
> Persino una black box di un tecnoligarca farebbe di meglio.
Una black box di un tecnoligarca farebbe ciò che vuole il tecnoligarca.
A riprova di questo fatto, TU, che sei esposto a simili black box
quotidianamente (non solo i LLM, ovviamente), arrivi ad ipotizzare che
"una black box di un tecno oligarca farebbe meglio" della democrazia.
Riflettici.
Sei la prova vivente di quanto "meglio" sia il tecnocontrollo rispetto
alla democrazia.
Infatti, non ti sfiora affatto il pensiero che i "milioni di individi"
che biasimi siano stati indotti a pensare ciò che qualifichi come
"pochezza intellettuale e culturale" proprio da tecnoligarchi.
> Battuta forse infelice, la mia, ma provocatoria, perché spero di
> essere contraddetto.
Non è una battuta. Che ti piaccia o no, in fondo, lo pensi.
Un provetto aspirante vassallino... ;-)
Al contempo, la tua attenzione viene distolta dall'ovvio fatto che ogni
tecnologia di cui discutiamo qui è una manifestazione peculiare della
nostra specie, per cui non vi è alcuna tensione fra essa e
l'antropocentrismo che biasimi.
E se il problema fosse meno astratto?
Se il problema non fosse l'Umanesimo, ma pochi miliardari?
> Per questo risulta così difficile ridisegnare i confini tra
> umano, artificiale e naturale.
Confondere è il contrario di comprendere.
Naturale e artificiale sono esattamente contrapposti quanto lo sono
_certi_ uomani e la natura. Pensa ai danni prodotti dai datacenter di
Google o Microsoft per il solo scopo di ingannare altri esseri umani
tramite chatbot vari.
Invece di "ridisegnare i confini", una analisi più lucida ti
spingerebbe a chiedere di renderli più evidenti, con software che NON
sembrino né umani né naturali, ma anzi sembrino talmente artificiali da
rendere impossibile confonderli con esseri umani, evitando l'alienazione
di chi li utilizza.
> Human in the loop, certo. Ma quale umano?
L'unica funzione degli human in the loop è di capro espiatorio.
https://www.reuters.com/business/autos-transportation/backup-driver-2018-ub…
Giacomo
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July 17, 2026
Sovranità tecnologica: Europa, vaso di coccio tra vasi di ferro
by Dario Guarascio
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>
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E-mail: dario.guarascio(a)uniroma1.it <nome.cognome(a)uniroma1.it>
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italiano - https://sites.google.com/a/uniroma1.it/darioguarascio/
inglese - https://sites.google.com/a/uniroma1.it/darioguarascio-eng/
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*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>*
July 17, 2026