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Automated Fortress Europe
by fabio chiusi May 30, 2024

May 30, 2024

Cari amici della lista Nexa, un breve messaggio per salutarvi con affetto e per condividere il frutto del lavoro degli ultimi mesi, che penso possa interessarvi. Con i colleghi di AlgorithmWatch abbiamo collaborato per lungo tempo con una importante trasmissione di notizie e satira tedesca, ZDF Magazin Royale, a un'inchiesta su come automazione e AI vengono usate ai confini dell'UE per gestire e controllare i fenomeni migratori; in particolare, ci siamo concentrati sui progetti di ricerca e innovazione a tema finanziati dall'UE con milioni di euro negli ultimi anni, e sulla visione che emerge per il futuro del rapporto tra automazione e "people on the move" in UE. Io per AlgorithmWatch ho condotto la ricerca e l'inchiesta, su cui poi si è innestato il lavoro del team giornalistico di ZDF, che ha anche prodotto il segmento satirico andato in onda qualche giorno fa sulla tv tedesca. Ve ne lascio i link: -- La versione di ZDF, che include il video del segmento satirico che hanno ricavato dal nostro lavoro di ricerca: https://fuckoffai.eu/en/ (anche il nome del sito si spiega con una risata) -- La base giornalistica e scientifica delle affermazioni fatte, nella nostra inchiesta integrale: https://algorithmwatch.org/en/automated-fortress-europe/. Per chi volesse saperne di più, insieme alla collega e amica Antonella Napolitano abbiamo parlato della "Automated Fortress Europe" oggetto dell'inchiesta anche in un talk a re:publica 2024, manifestazione appena conclusasi: https://youtu.be/ZB41Xsu4zgE?si=bF2vTYnNL4jYaIaO Ogni feedback è, come sempre, il benvenuto. A presto, e buona giornata a tutti. f.

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Economia a mano armata 2024
by Dario Guarascio May 29, 2024

May 29, 2024

Segnalo la pubblicazione dell'e-book 'Economia a mano armata 2024' (a cura di Greenpeace e Sbilanciamoci!), con un capitolo sul rapporto tra Big Tech e apparato militare statunitense Qui il link per poter scaricare liberamente l'e-book: https://sbilanciamoci.info/fermiamo-la-nostra-corsa-alle-armi/ -- *Dario Guarascio* Dipartimento di Economia e Diritto, Sapienza Università di Roma <http://www.uniroma1.it/strutture/dipartimenti> Via del Castro Laurenziano n° 9, 00161 Roma Edificio A (6° piano) -ala B, stanza n° 606 E-mail: dario.guarascio(a)uniroma1.it <nome.cognome(a)uniroma1.it> *Sito web* italiano - https://sites.google.com/a/uniroma1.it/darioguarascio/ inglese - https://sites.google.com/a/uniroma1.it/darioguarascio-eng/ -- *Fai crescere le giovani ricercatrici e i giovani ricercatori*** *con il 5 per mille alla Sapienza* Scrivi il codice fiscale dell'Università *80209930587 **Cinque per mille <https://www.uniroma1.it/it/node/23149>*

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Incontro intorno al volume "La regolazione giuridica dell'intelligenza artificiale" | 7 giugno 2024, ore 15.00
by Nexa - Media May 29, 2024

May 29, 2024

Gentilissime, gentilissimi, Vi invitiamo a partecipare all'incontro intorno al volume "La regolazione giuridica dell'intelligenza artificiale" di Ermanno Bocchini (Giappichelli Editore), che si terrà venerdì 7 giugno alle ore 15.00 presso la Sala Agorà dell'I3P - Incubatore di Imprese Innovative del Politecnico (Corso Castelfidardo 30/a, Torino). L'incontro è organizzato dal Dipartimento di Ingegneria Gestionale e della Produzione del Politecnico di Torino, in collaborazione con il Centro Nexa su Internet & Società, il Consiglio Notarile dei distretti riuniti di Torino e Pinerolo e l'Associazione nazionale per la convergenza nei servizi di comunicazione (ANFoV). Partecipa alla discussione, tra gli altri, il Prof. Maurizio Borghi (co-direttore del Centro Nexa). Per maggiori informazioni è possibile consultare la pagina web dedicata: https://nexa.polito.it/la-regolazione-giuridica-dell-intelligenza-artificia… Vi ringraziamo per l'attenzione, Cordiali saluti, -- Valeria Bergantino Communication Officer Nexa Center for Internet & Society Politecnico di Torino - DAUIN Via Pier Carlo Boggio, 65/A - 10138 Torino web: https://nexa.polito.it/ mail: valeria.bergantino(a)polito.it<mailto:valeria.bergantino@polito.it> tel: 3473443585

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"An Anonymous Source Shared Thousands of Leaked Google Search API Documents with Me; Everyone in SEO Should See Them"
by J.C. DE MARTIN May 29, 2024

May 29, 2024

*An Anonymous Source Shared Thousands of Leaked Google Search API Documents with Me; Everyone in SEO Should See Them * By Rand Fishkin <https://sparktoro.com/blog/author/rand/> May 27, 2024 On Sunday, May 5th, I received an email from a person claiming to have access to a massive leak of API documentation from inside Google’s Search division. The email further claimed that these leaked documents were confirmed as authentic by ex-Google employees, and that those ex-employees and others had shared additional, private information about Google’s search operations. Many of their claims directly contradict public statements <https://www.seroundtable.com/google-ctr-search-rankings-27157.html> made by Googlers over the years, in particular the company’s repeated denial <https://www.seroundtable.com/google-ctr-dwell-time-signals-myths-27083.html> that click-centric user signals <https://www.blindfiveyearold.com/is-click-through-rate-a-ranking-signal> are employed, denial <https://iloveseo.com/seo/google-says-subdomains-vs-subfolders-doesnt-matter/> that subdomains are considered separately in rankings, denials <https://www.seroundtable.com/google-sandbox-nope-28082.html> of a sandbox for newer websites, denials <https://www.seroundtable.com/google-domain-age-23697.html> that a domain’s age is collected or considered, and more. Naturally, I was skeptical. The claims made by this source (who asked to remain anonymous) seemed extraordinary–claims like: * In their early years, Google’s search team recognized a need for full clickstream data (every URL visited by a browser) for a large percent of web users to improve their search engine’s result quality. * A system called “NavBoost” (cited by VP of Search, Pandu Nayak, in his DOJ case testimony <https://thecapitolforum.com/wp-content/uploads/2023/10/101823-USA-v-Google-…>) initially gathered data from Google’s Toolbar PageRank <https://moz.com/blog/what-is-googles-pagerank-good-for-whiteboard-friday>, and desire for more clickstream data served as the key motivation for creation of the Chrome browser (launched <https://www.npr.org/2008/09/05/94299337/google-launches-chrome-web-browser> in 2008). [...] continua qui: https://sparktoro.com/blog/an-anonymous-source-shared-thousands-of-leaked-g…

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[CDT-edu] Indicizzare la propria posta e i propri documenti senza AI.
by 380° May 28, 2024

May 28, 2024

Buongiorno, «Pubblicità progresso»? Siccome leggo [1] che /pare/ che alcuni utenti affascinati dall'effetto wow stanno aspettando Google Gemini per cercare fra email e documenti: > Anche in questo caso sono state presentate funzioni molto interessanti > che però non esistono ancora, come la possibilità di integrare Gemini > in tutte le applicazioni dell'ecosistema digitale Google (per esempio > per cercare fra le mail o fra i tuoi file su Google drive). Segnalo agli eventuali interessati che per cercare fra le email e i file non c'è bisogno affatto di una AI, basta un banalissimo software basato su Xapian [2] - una libreria per "probabilistic information retrieval" - installato /localmente/ sul proprio desktop/laptop, macchine che oggi hanno dischi, RAM e CPU ampiamente sufficienti ad indicizzare centinaia di migliaia di email e altrettanti documenti, con query sufficientemente "restrittive" che durano mediamente tra i 4 e gli 8 secondi. Se mai Un Giorno™ a tutti i suddi.., ops, cittadini sarà concesso di avere connessioni alla rete da 1Gbit/sec a un costo accettabile, considerato il software che abbiamo a disposizione, ne vedremo delle belle. Saluti, 380° [1] https://www.internazionale.it/notizie/alberto-puliafito/2024/05/22/chatgpt-… [2] software: https://xapian.org/users articolo Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Xapian -- 380° (Giovanni Biscuolo public alter ego) «Noi, incompetenti come siamo, non abbiamo alcun titolo per suggerire alcunché» Disinformation flourishes because many people care deeply about injustice but very few check the facts. Ask me about <https://stallmansupport.org>.

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Guida pratica per resistere all’effetto wow sull’intelligenza artificiale - Alberto Puliafito - Internazionale
by J.C. DE MARTIN May 28, 2024

May 28, 2024

https://www.internazionale.it/notizie/alberto-puliafito/2024/05/22/chatgpt-… (messaggio spedito in movimento - scusate brevità ed eventuali refusi)

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Women in AI: Sarah Myers West says we should ask, 'Why build AI at all?' | TechCrunch
by J.C. DE MARTIN May 25, 2024

May 25, 2024

https://techcrunch.com/2024/05/25/women-in-ai-sarah-myers-west-says-we-shou… (messaggio spedito in movimento - scusate brevità ed eventuali refusi)

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Re: [nexa] Minerva, l'IA italiana al bivio tra Vannacci e Manzon
by Giuseppe Attardi May 24, 2024

May 24, 2024

Il tokeniser mwt è un tokenizer statistico che abbiamo allenato su un'ampia raccolta di token composti. Essendo statistico non è garantito essere corretto, ma va usato per come è previsto, ossia per analizzare frasi, non singole parole. Quindi per esempio anello non lo suddivide se usato nel giusto contesto: >>> doc=nlp("un anello d'argento") >>> doc [ [ { "id": 1, "text": "un", "lemma": "uno", "upos": "DET", "xpos": "RI", "feats": "Definite=Ind|Gender=Masc|Number=Sing|PronType=Art", "head": 2, "deprel": "det", "start_char": 0, "end_char": 2, "ner": "O", "multi_ner": [ "O" ] }, { "id": 2, "text": "anello", "lemma": "anello", "upos": "NOUN", "xpos": "S", "feats": "Gender=Masc|Number=Sing", "head": 0, "deprel": "root", "start_char": 3, "end_char": 9, "ner": "O", "multi_ner": [ "O" ] }, { "id": 3, "text": "d'", "lemma": "di", "upos": "ADP", "xpos": "E", "head": 4, "deprel": "case", "start_char": 10, "end_char": 12, "ner": "O", "multi_ner": [ "O" ], "misc": "SpaceAfter=No" }, { "id": 4, "text": "argento", "lemma": "argento", "upos": "NOUN", "xpos": "S", "feats": "Gender=Masc|Number=Sing", "head": 2, "deprel": "nmod", "start_char": 12, "end_char": 19, "ner": "O", "multi_ner": [ "O" ], "misc": "SpaceAfter=No" } ] ] E lo stesso per andirivieni: >>> nlp("un gran andirivieni per casa") [ [ { "id": 1, "text": "un", "lemma": "uno", "upos": "DET", "xpos": "RI", "feats": "Definite=Ind|Gender=Masc|Number=Sing|PronType=Art", "head": 3, "deprel": "det", "start_char": 0, "end_char": 2, "ner": "O", "multi_ner": [ "O" ] }, { "id": 2, "text": "gran", "lemma": "grande", "upos": "ADJ", "xpos": "A", "feats": "Number=Sing", "head": 3, "deprel": "amod", "start_char": 3, "end_char": 7, "ner": "O", "multi_ner": [ "O" ] }, { "id": 3, "text": "andirivieni", "lemma": "andirivieno", "upos": "NOUN", "xpos": "S", "feats": "Gender=Masc|Number=Plur", "head": 0, "deprel": "root", "start_char": 8, "end_char": 19, "ner": "O", "multi_ner": [ "O" ] }, { "id": 4, "text": "per", "lemma": "per", "upos": "ADP", "xpos": "E", "head": 5, "deprel": "case", "start_char": 20, "end_char": 23, "ner": "O", "multi_ner": [ "O" ] }, { "id": 5, "text": "casa", "lemma": "casa", "upos": "NOUN", "xpos": "S", "feats": "Gender=Fem|Number=Sing", "head": 3, "deprel": "nmod", "start_char": 24, "end_char": 28, "ner": "O", "multi_ner": [ "O" ], "misc": "SpaceAfter=No" } ] ] > On 24 May 2024, at 12:00, nexa-request(a)server-nexa.polito.it wrote: > > From: Antonio <antonio(a)piumarossa.it <mailto:antonio@piumarossa.it>> > To: nexa(a)server-nexa.polito.it <mailto:nexa@server-nexa.polito.it> > Subject: Re: [nexa] Minerva, l'IA italiana al bivio tra Vannacci e > Manzon > Message-ID: <20240523204128.9de4aa7a7c4a195ae21c3ba8(a)piumarossa.it <mailto:20240523204128.9de4aa7a7c4a195ae21c3ba8@piumarossa.it>> > Content-Type: text/plain; charset=ISO-8859-1 > >> secondo me, con opportuni adattamenti, varrebbe la pena di provare a vedere >> se migliora un LLM 'pure Italian' > > Prima, secondo me, andrebbe perfezionato 'stanza'. > Ad esempio: > nlp = stanza.Pipeline('it') > doc = nlp("agnello") > ... > Result: a-nnlo-lo > > "id": 1, > "lemma": "a", > "upos": "ADP", > "xpos": "E", > "deprel": "case" > -- > "id": 2, > "lemma": "nnlo", > "upos": "NOUN", > "xpos": "S", > "feats": "Gender=Masc|Number=Sing", > "head": 0, > "deprel": "root" > -- > "id": 3, > "lemma": "lo", > "upos": "PRON", > "xpos": "PC", > "feats": "Clitic=Yes|Gender=Masc|Number=Sing|Person=3|PronType=Prs", > "deprel": "discourse" > > I clitici in genere li trova: > doc = nlp("mangiarselo") > "lemma": "se", > "feats": "Clitic=Yes|Person=3|PronType=Prs", > ... > "lemma": "lo", > "feats": "Clitic=Yes|Person=3|PronType=Prs",

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Re: [nexa] Minerva, l'IA italiana al bivio tra Vannacci e Manzoni
by alessandro marzocchi May 24, 2024

May 24, 2024

Domando: c'è una relazione statistica (frequenza d'uso, attribuzione di significati, condivisione di significati) che progressivamente lega parole, frasi, testi al loro significato? A me pare di si e che sia inevitabile, mi pare anche di trovare conferma in questi scambi. Sbaglio? Si può automatizzare "cum grano salis" che cita Antonio? Grazie e cordialità. Duccio (Alessandro Marzocchi) Il giorno mer 22 mag 2024 alle ore 09:17 <nexa-request(a)server-nexa.polito.it> ha scritto: > Message: 3 > Date: Tue, 21 May 2024 22:34:14 +0200 > From: Antonio <antonio(a)piumarossa.it> > To: nexa(a)server-nexa.polito.it > Subject: Re: [nexa] Minerva, l'IA italiana al bivio tra Vannacci e > Manzoni > Message-ID: <20240521223414.54b9eda7fb6de7b43e7f3779(a)piumarossa.it> > Content-Type: text/plain; charset=ISO-8859-1 > > sul fatto di usare un tokenizzatore morfologico sono in polemica coi > > giovani nerd con cui lavoro i quali dicono che sono un vecchio > parruccone e > > che all'atto pratico la cosa non servirebbe. > > Da ex giovane nerd, sono convinto pure io che un tokenizzatore solamente > morfologico non servirebbe. Bisogna usare la statistica, ma "cum grano > salis", pretrattando i testi (ad esempio eliminando segni, simboli, nomi > propri, toponimi, ecc.). Occorre un'attenzione particolare al > "vocabolario", perché mentre i testi per l'addestramento possono cambiare, > il vocabolario (ovvero la tavola di conversione, token -> numero) rimane > sempre lo stesso, in fase di learning, così come in fase di inference. > Tornando al tuo esempio, "mangiarselo", Minerva lo tokenizza in quattro > token, così: man-gi-ars-elo. > Il mio tokenizer (testi di letteratura pretrattati), in tre token: > man-gia-rselo. Morfologicamente errato ma statisticamente efficiente. > A. > >

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Re: [nexa] Minerva, l'IA italiana al bivio tra Vannacci e Manzon
by Giuseppe Attardi May 23, 2024

May 23, 2024

Il nostro tokenizzatore morfologico per l’italiano è incluso in Stanza. Basta indicare lang=it https://stanfordnlp.github.io/stanza/tokenize.html Tokenization & Sentence Segmentation stanfordnlp.github.io — Beppe > On 22 May 2024, at 09:16, nexa-request(a)server-nexa.polito.it wrote: > > Message: 3 > Date: Tue, 21 May 2024 22:34:14 +0200 > From: Antonio <antonio(a)piumarossa.it <mailto:antonio@piumarossa.it>> > To: nexa(a)server-nexa.polito.it <mailto:nexa@server-nexa.polito.it> > Subject: Re: [nexa] Minerva, l'IA italiana al bivio tra Vannacci e > Manzoni > Message-ID: <20240521223414.54b9eda7fb6de7b43e7f3779(a)piumarossa.it <mailto:20240521223414.54b9eda7fb6de7b43e7f3779@piumarossa.it>> > Content-Type: text/plain; charset=ISO-8859-1 > >> sul fatto di usare un tokenizzatore morfologico sono in polemica coi >> giovani nerd con cui lavoro i quali dicono che sono un vecchio parruccone e >> che all'atto pratico la cosa non servirebbe. > > Da ex giovane nerd, sono convinto pure io che un tokenizzatore solamente morfologico non servirebbe. Bisogna usare la statistica, ma "cum grano salis", pretrattando i testi (ad esempio eliminando segni, simboli, nomi propri, toponimi, ecc.). Occorre un'attenzione particolare al "vocabolario", perché mentre i testi per l'addestramento possono cambiare, il vocabolario (ovvero la tavola di conversione, token -> numero) rimane sempre lo stesso, in fase di learning, così come in fase di inference. > Tornando al tuo esempio, "mangiarselo", Minerva lo tokenizza in quattro token, così: man-gi-ars-elo. > Il mio tokenizer (testi di letteratura pretrattati), in tre token: man-gia-rselo. Morfologicamente errato ma statisticamente efficiente. > > A. > >

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