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Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)

by Alfredo Bregni

SCUSE E PREOCCUPAZIONI Mi scuso di non aver capito il personaggio in questione (mi sono fatto abbindolare dalla parola "research", che in questo caso mi par di capire sia documentale, non creativa, ...e allora ben venga l'automatismo). Per il "mentalmente retrogrado", come ho detto, non era una faccenda personale: riguardava il pensiero unico di tagliare quello che non performa e sostituirlo con una macchina (e, in molti casi, devo ammettere che la macchina può essere più "intelligente" di certi umani...). Però questa -- ancorché economicamente sensata -- è una china altamente scivolosa sul piano umano generale. Nel medio-lungo periodo, e forse anche nel breve, di "certi umani" ...cosa pensiamo di fare? [E NON è un problema di LLM...] Comunque mi scuso, e saluti, A ----- Original Message ----- From: GC F To: Alfredo Bregni Cc: nexa(a)server-nexa.polito.it Sent: Monday, July 20, 2026 11:54 PM Subject: Re: [nexa] Re: R: Re: They are already like us (J Hinton) Sto parlando di un "research assistant" non di un "postdoc researcher". E' un giovanissimo al terzo anno di law school qua da noi - a volte con un anno di Master. Non può far nulla che copyediting, ricerca basata su istruzioni precise, note, raccolta di database empirico, se del caso ma non troppo. Comunque, secondo me, certe affermazioni non sono basate su evidenze esperienziali. Io con molte decine di research assistant, post doc, etc ci ho lavorato nella mia vita e conosco bene anche le esperienze dei colleghi. E' bello dire, ah il giovane portatore di idee nuove! La realtà è che di "research assistant" di 21 anni in una realtà accademica di medio livello che possono portarti idee nuove non ce ne sono - forse trovi casi isolati a Stanford, Harvard o Beijing. Nelle scienze sociali poi è difficilissimo riuscire a contribuire se non sai nulla della materia. Poi, io cerco di fornire commenti onesti e, di norma, evito di farmi imbavagliare dal politicamente corretto. Quindi, anche se non è personale, il mentalmente retrogrado lo eviterei. Tra l'altro posso anche dedicare tempo a formare un giovane, a prescindere dal contributo che possa dare alla mia ricerca, poiché nella mia realtà professionale è comunque sostenibile. In altre realtà, sottoposte più direttamente alle forze di mercato, non è sostenibile. Non succederà. Se il contributo è inefficiente verrà tagliato. Punto. Giancarlo On Mon, 20 Jul 2026 at 22:14, Alfredo Bregni <abregni(a)iperv.it> wrote: CREATIVITA' >>[sintetizzo] non c'è più nulla che un research assistant può fare per me della stessa qualità, o meglio, di un modello generativo; a meno di non assumere qualcuno capace di usare i modelli generativi in modo avanzato. A me suona ...male. Mentalmente retrogrado (niente di personale). Nel senso che un giovane potrà anche essere inesperto, ma è (potenziale) portatore di idee nuove. Con un modello generativo impasto sempre la stessa farina, non sperimento né cerco la vera innovazione ("quella che non ti aspetti", ...come il vero rischio). Dipende forse se faccio giurisprudenza (sempre niente di personale), oppure invece cerco la soluzione che nessuno trova, perché "non è possibile", e ci riesce solo il primo sciocco che passa ...perché "non lo sa". Scusate lo sfogo, ma ho un sacro rispetto per due cose: la libertà e la creatività. E non potete fottermi la seconda perché un LLM "performa". L' "intelligenza" è un'altra cosa (un modello generativo può benissimo trovare cose "nuove", ma ritengo sia un "diverso livello" di novità). I miei cinque cents (di un creativo seriale molto testardo). [Di bello c'è che gli LLM ci pongono davanti questioni inaspettate, ...ma quella che "la vera innovazione è quella che non ti aspetti" rimane inossidabile / evergreen. Voglio dire: è condizione necessaria, non sufficiente, ...e gli LLM sono dalla parte non sufficiente.] ----- Original Message ----- From: GC F via nexa To: Stefano Quintarelli Cc: nexa(a)server-nexa.polito.it Sent: Monday, July 20, 2026 9:34 PM Subject: [nexa] Re: R: Re: They are already like us (J Hinton) Caro Stefano, Lo so che sono ricercatori di Anthropic - che tra l'altro è a mio parere il peggiore dei player per i modelli di business poco trasparenti che applica (verso modello utility e quello che chiamo "intelligence capitalism"). Però, (1) la maggior parte dei paper rilevanti vengono da gente che lavora per le grandi aziende AI, (2) il paper è l'unico che discute la questione uso teorico vs osservato, quindi era rilevante per la discussione in corso, (3) il paper ha una metodologia scientifica su cui si basa e, personalmente, non credo si debba fare dietrologia su tutto altrimenti squalifichiamo moltissimo di quello che la ricerca offre. In questo paper, gli autori poi giungono alle stesse conclusioni del paper Humlum & Vestergaard, dicendo "no large rise in unemployment in the jobs most exposed to AI—a ‘Great Recession for white-collar workers’—had yet occurred". Fanno anche riferimento proprio al fatto che se gli effetti teorici, invece di quelli osservati, si concretizzassero, correremmo il rischio di una "Great Depression". Quel ragionamento mi porta a considerare il lavoro alquanto indipendente, poiché Anthropic avrebbe interesse a rassicurare il mercato; non l'opposto, evocando la Grande Depressione del 29 (è anche vero che dire guarda che i modelli possono fare molto di più degli usi osservati giova ad Anthropic). Lo studio in realtà è del 2026 ma lavora su un dataset del 2024 (Chat GPT 4 - preistoria!). La realtà è che quasi tutti i paper che discutiamo si basano su tecnologia obsolete, poichè la tecnologia si muove troppo rapidamente rispetto ai tempi (lunghi) delle pubblicazioni scientifiche. Anche il paper Humlum & Vestergaard si basa su surveys di tecnologia del 2023 e 2024, tanto quanto i lavori che avevi postato precedentemente. Siccome sto scrivendo proprio in queste settimane il capitolo dedicato a "Creative Market Disruption" del mio prossimo libro per OUP, ho sostanzialmente letto tutta la letteratura sul tema. Si dice tutto e il contrario di tutto, ad oggi. Però mi pare che gli economisti migliori (es Acemoglu e Restrepò) siano alquanto conservativi circa gli effetti osservati ad oggi - che sono 'nontrivial, but modest' (Daron Acemoglu, “The Simple Macroeconomics of Artificial Intelligence” (2024) Economic Policy eiae042 <https://doi.org/10.1093/epolic/eiae042> - comunque, ancora, paper del 2024). Queste osservazioni/risultanze empiriche però, a mio parere, seguono logicamente il fatto che la "great transformation" dell'IA (effetti trasformativi dell'IA sulla società della stessa magnitudine della Rivoluzione agricola e industriale) non sia ancora cominciata e l'analisi predittiva odierna ne attenda gli inizi intorno al 2030. Il paper di Anthropic però dà un altro dato importante, che conferma le risultanze di altro paper molto noto: Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar and Ruyu Chen, 'Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence' (Stanford Digital Economy Lab Working Paper, August 2025): l'assunzione di giovani tra i 22 e 25 anni è diminuita nelle occupazioni esposte (Brynjolfsson, Chandar and Chen: "The first careful study of generative AI's employment effects found a 13 per cent relative decline in employment for early-career workers in the most exposed occupations since late 2022, concentrated among those aged 22 to 25, with older workers in the same occupations largely unaffected"). Questo è un primo segnale preoccupante di quel che potrà succedere a breve e che fornirebbe indizi circa l'inizio di un processo che chiamo "career-path collapse" - il canarino appunto nella miniera. Le attività routinarie (o "mundane intellectual labour" come dice Hinton), normalmente affidate a chi svolge un apprendistato, sono già sostituibili. Ancora aneddotica: è assolutamente ovvio, a me personalmente, che non via sia più nulla che un research assistant possa fare per me della stessa qualità, or meglio, di un modello generativo; a meno che il ricercatore che assumessi non usi con capacità avanzate i modelli generativi, non potrà fornirmi un aiuto che mi sia utile. Giancarlo On Mon, 20 Jul 2026 at 15:55, Stefano Quintarelli <stefano(a)quintarelli.it> wrote: conosco quel paper. per questo chiedevo due degli autori lavoravano per... openAI un terzo lavorava per OpenResearch, il cui principale finanziatore e' sam altman (ma a titolo personale, eh ?), che poi hanno deciso che la trasparenza e' bella, per gli altri https://www.wired.com/story/openai-backed-nonprofits-transparency-pledges/ l'articolo parla di "exposure" come di proxy per economic potential impact e l'esposizione è stata ipotizzata con esperti umani ... e classificazioni fatet da GPT4! (e poi non considera frizioni come regolamentazione, responsabilità legale, integrazione nei processi, fiducia, costi di implementazione, resistenze organizzative e culturali, ecc.. pero' e' un ottimo messaggio di marketing di anthropic: figuratevi quanto vale la nostra azienda quando ci espandiamo a tutta l'area azzurra! personalmente ho una inclinazizone, quando sento un oste magnificare il proprio vino, a pensare che forse non sia del tutto onesto. chissa' perche'... dopotutto non ha mai dato ragione di dubitarne,... o si ? ps. Humlum & Vestergaard (2025 - due anni dopo)"Large Language Models, Small Labor Market Effects", non classificazione teorica fatta da chatGPT ma analisi su 7mila imprese e 11 professioni ad alta esposizione https://bfi.uchicago.edu/wp-content/uploads/2025/04/BFI_WP_2025-56-1.pdf Despite rapid adoption and substantial investments by both workers and firms, our key finding is that AI chatbots have had minimal impact on productivity and labor market outcomes to date. Moreover, we find no evidence of differential trends over time, suggesting that the limited effects are not merely a very short-run phenomenon. In this sense, our results echo Robert Solow’s famous observation about the IT revolution: “You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics” On 19/07/26 22:47, GC F via nexa wrote: > tra l'altro questo studio recente può essere utile a chiarire e > confermare quel che sostengo sopra: > > Maxim Massenkoff and Peter McCrory, 'Labor Market Impacts of AI: A New > Measure and Early Evidence <https://www.anthropic.com/research/labor- > market-impacts>' (Anthropic, March 2026); > > Matthew Heimer, 'Anthropic's Research Shows That AI Can Already Do a > Huge Portion of Many Jobs' (/Fortune/, 7 April 2026) <https:// > fortune.com/2026/04/07/anthropic-peter-mccrory-ai-automation-white- > collar-jobs-claude-recession <https://fortune.com/2026/04/07/anthropic- > peter-mccrory-ai-automation-white-collar-jobs-claude-recession>>. > image.png > Giancarlo > > On Sun, 19 Jul 2026 at 21:39, GC F <gcfrosio(a)gmail.com > <mailto:gcfrosio@gmail.com>> wrote: > > Caro Enrico, > > Secondo me tu "usi" pochissimo l'IA generativa (so che saresti > certamente in grado di svilupparla tu stesso, viste le tue > competenze). Mi sbaglio? Hai mai provato a far scrivere una lettera > di diffida a un modello avanzato, ad esempio per morosità? O un atto > di intimazione di sfratto per morosità con contestuale citazione per > la convalida? Un contratto? La "realtà" è che lo scriverà meglio di > 9 avvocati su 10. Hai mai provato a far fare un rendering con > dettagliato piano dei lavori, materiali e costi per lavori di > ristrutturazione? La "realtà" è che lo farà meglio della maggior > parte dei geometri o interior designer. Poi il geometra lo coinvolgo > ancora perché il muratore con cui lavoro non lo posso far > interfacciare con l'IA. Se avessi il tempo di seguire i lavori > direttamente però non lo coinvolgerei più, almeno in tutti i casi in > cui non ho preoccupazioni strutturali. > > Aneddoto fresco: al terzo rinvio (8 giugno, 22 giugno e 2 luglio) di > una udienza per morosità che si protrae già da 12 mesi, il mio > avvocato (poco incentivato ad occuparsi della questione con la > diligenza necessaria poiché è un servizio accessorio a una > assicurazione affitti) mi conferma che si deve rifare tutto e > rinnovare le notifiche con udienza ora fissata al 15 settembre! Il > legale si rende conto solo il 9 luglio, scrivendo alle poste, che > gli avvisi di ricevimento della Raccomandata Giudiziale non ci sono > mai stati/non si trovano più (non sia sa di chi sia la colpa, > l'avvocato mi risponde a monosillabi e con reticenza quando chiedo > delucidazioni via email - le richieste di delucidazioni dettagliate > e competenti le scrive Chat GPT). Avrebbe dovuto verificare lo stato > di quelle ricevute ben prima della prima udienza dell'8 giugno, > invece non l'ha mai fatto fino ad una settimana successiva alla > terza udienza rinviata. Nel frattempo, Chat GPT, a partire dal 9 > giugno, ha redatto tre comunicazioni che io ho inviato al mio legale > in cui identificava esattamente quale fosse il problema e chiedeva > al legale di effettuare quelle verifiche presso UNEP che poi sono > state fatte, proprio Chat GPT ripeteva di seguire i suoi > suggerimenti per evitare ritardi ulteriori nel caso fosse necessario > un rinnovo della notifica anche alla luce del fatto che i termini si > sarebbero poi interrotti durante l'estate. Esattamente quello che > poi è successo. > > Forse siamo stati esposti a due versioni diverse di umanità nella > nostra vita. La mia (statisticamente approssimativa e poco > diligente) viene surclassata dall'IA già in un largo numero di > attività concrete. > > Giancarlo > > On Sun, 19 Jul 2026 at 15:39, Enrico Nardelli via nexa <nexa@server- > nexa.polito.it <mailto:nexa@server-nexa.polito.it>> wrote: > > __ > > Grazie Giancarlo della tua lunga e argomentata risposta. > > Io metto l'enfasi, nella citazione di Hinton, sul pezzo «/if you > work as a radiologist, you're like the coyote that's already > over the edge of the cliff but hasn't yet looked down, so > doesn't know there's no ground underneath him. People should > stop training radiologists now./» > > e ritengo che su questo i dati sui radiologi ancora in attività > e in formazione diano - a 10 anni di distanza - completamente > torto a Hinton. > > Tu trascuri questa parte e sottolinei «/It's just completely > obvious that within five years deep learning is going to do > better than radiologists.»/ che però considera un contesto di > benchmarking astratto e non di medicina concreta. È come quando > si dice che i chatbot superano gli esami di avvocato con > percentuali migliori di tutti gli aspiranti umani o vincono le > olimpiadi internazionali di matematica. Peccato che poi la > realtà concreta degli avvocati che praticano e dei matematici > professionisti sveli appunto la differenza che esiste tra il > benchmark e la competenza nella vita reale. > > Comunque, mi pare che a questo punto siamo nel dibattito di > opinioni che non ci porterà da nessuna parte. > > Sono però d'accordo con te che «La conclusione scientificamente > sostenibile è dunque che l’IA non dovrebbe oggi sostituire > autonomamente l’intero giudizio clinico.», che anzi io > riformulerei sostituendo "umano" a "clinico", visto che secondo > me si applica a qualunque settore. > > Il resto è poco rilevante. > > Ciao, Enrico > > > > Io mi sono soffermato > > Il 18/07/2026 20:21, GC F ha scritto: >> Caro Enrico, >> >> Continuiamo un poco per vis polemica. >> >> La dichiarazione di Hinton l'ho vista fin dalla mia prima >> risposta e, francamente, usare quella dichiarazione del 2016 >> per squalificare l'impianto euristico del pensiero di Hinton >> mi è sembrato pretestuoso, anche nel caso in cui HInton avesse >> detto un'assurdità. >> >> Invece, ripeto, l'affermazione di Hinton non ha nulla di >> assurdo, ma rappresenta più o meno lo stato dell'arte dei >> modelli del luglio 2026. Come ho già detto sopra, fornite ai >> modelli radiografie e verificate i risultati. Non è >> aneddotica. Sono fatti. Si tratta di verificare le capacità di >> una tecnologia che esiste. Modelli domestici, non >> supervisionati, non integrati in workflow complessi, non >> sbagliano mai (o quasi); quindi, io concludo, la tecnologia è >> (quasi?, lo sarà tra 3 anni? è rilevante?) in grado di >> sostituire i radiologi nelle attività di routine—che poi di >> fatto non succeda per una serie di ragioni varie è altra cosa, >> che non intacca quel che Hinton diceva. Ci sono interi >> ospedali in Cina che lo confermano, o lo confermeranno >> pienamente nei prossimi 5 anni. Quando più performante >> dovrebbe essere la tecnologia oggi per avvalorare la >> previsione di Hinton del 2016? >> >> Tra l'altro, proprio perché sono i fatti a dover parlare, >> occorre chiarire quale fatto stiamo verificando. La citazione >> integrale conferma, non smentisce, il punto che ho sostenuto. >> Hinton predisse che entro cinque anni—forse dieci, come >> precisò immediatamente—il deep learning avrebbe fatto meglio >> dei radiologi nell’analisi delle immagini. Non disse che entro >> quella data sarebbe scomparsa la professione, né che una >> macchina avrebbe sostituito integralmente il giudizio clinico >> umano. Se per "azzeccata" intendessimoche ogni sistema avrebbe >> superato ogni radiologo, in qualsiasi branca e contesto, >> naturalmente sarebbe una formulazione insostenibile. Io l’ho >> usata nel senso, già esplicitato, che la previsione >> tecnologica relativa all’automazione del lavoro routinario di >> analisi delle immagini si è rivelata sostanzialmente corretta >> e, formulata nel 2016, sorprendentemente lungimirante. Che il >> consiglio di smettere tout court di formare radiologi fosse >> provocatorio e troppo assoluto è un’altra questione: ho >> parlato della sostenibilità del ragionamento sull’allocazione >> delle risorse formative, non propostodi chiudere oggi le >> scuole di radiologia. >> >> Penso che molta della tensione che traspare dalle nostre >> posizioni si riduca a quel "(fortunatamente)" che tu usi in >> conclusione. Altri potrebbero invece dire "(sfortunatamente)" >> e ritenere che strumenti efficaci nella sostituzione del >> giudizio umano siano auspicabili. L'aneddotica ancora una >> volta può servire a confermare quelle posizioni. Poiché, visto >> lo stato dell'arte del "giudizio umano" al luglio 2026, la sua >> sostituibilità, si potrebbe argomentare, non è altro che >> auspicabile. Questa è un'iperbole. Riflette però un dibattito >> possibile, che non possiamo avere, perlomeno in questa sede, >> perché si ridurrebbe a posizioni inconciliabili e polarizzate. >> >> Giancarlo >> >> PS Circa le fonti citate, oltre al fatto che tutti gli studi >> analizzano tecnologia già obsoleta, documentare alcuni errori >> della macchina non dimostra quindi che essa svolga peggio una >> determinata mansione: "meglio dei radiologi" (o "come i >> radiologi" o "tale da poterli sostituire anche alla luce delle >> economie di scala") non significa "infallibile"—e i medici >> umani sono tutt'altro che infallibili e nella maggior parte >> dei casi, sia per attitudine personale che per carichi di >> lavoro, assolutamente privi delle qualità di empatia che >> dovrebbero essere prodromiche all'ammissione alla professione >> medica. >> >> Lo studio di Rao e altri <https://jamanetwork.com/journals/ >> jamanetworkopen/fullarticle/2847679>, per esempio, valuta 21 >> modelli generalisti su appena 29 vignette pubbliche, >> disabilitando reasoning avanzato, ricerca, RAG e strumenti >> esterni. Gli autori precisano espressamente che lo studio non >> è progettato per confrontare i modelli con i medici e misura >> prestazioni di base, non quelle massime ottenibili. Trova una >> debolezza nella diagnosi differenziale, ma prestazioni molto >> migliori nella diagnosi finale, un’accuratezza complessiva >> dell’81–90 per cento, miglioramenti generalmente progressivi >> fra successive generazioni e, per diversi modelli, risultati >> migliori sugli item contenenti immagini che su quelli soltanto >> testuali. La sua conclusione è che questi sistemi non sono >> ancora affidabili per decisioni cliniche integrali e non >> supervisionate, mentre sono già utilizzabili per mansioni >> circoscritte, a bassa incertezza e supervisionate. È >> esattamente la distinzione che ho sostenuto. >> >> Ramaswamy e altri <https://www.nature.com/articles/ >> s41591-026-04297-7> testano invece il chatbot consumer ChatGPT >> Health, basato su GPT-5-mini, su 60 vignette di triage: niente >> radiografie e nessun confronto con radiologi. I due preprint >> sulla formulazione delle domande sono ancora più distanti. Yun >> e altri <https://arxiv.org/abs/2604.05051> studiano domande >> sull’efficacia di trattamenti basate su abstract di trial >> clinici; il framing riduce l’accordo medio dal 76,2 al 72 per >> cento, non dimostra genericamente che i modelli «sbagliano >> molto», e la valutazione automatica non è stata >> sistematicamente validata da esperti umani. Bazoge e altri >> <https://arxiv.org/abs/2605.19173> confrontano vignette >> testuali in inglese e francese: il più recente o3 non mostra >> alcun effetto linguistico complessivo e ottiene il punteggio >> massimo mediano nella diagnosi finale in entrambe le lingue. >> Questi lavori individuano problemi di interfaccia e >> standardizzazione degli input, importanti soprattutto nell’uso >> consumer, non limiti intrinseci dell’analisi radiologica. >> >> L’articolo di MIT News riassume uno studio sulle alterazioni >> linguistiche dei messaggi dei pazienti. Gli articoli di The >> Verge <https://www.theverge.com/health/718049/google-med- >> gemini-basilar-ganglia-paper-typo-hallucination> e del >> Guardian <https://www.theguardian.com/technology/2026/jan/02/ >> google-ai-overviews-risk-harm-misleading-health-information> >> non sono studi scientifici: presentano, rispettivamente, un >> singolo errore terminologico e alcuni controlli giornalistici >> delle sintesi prodotte da Google Search, senza campione, >> denominatore o confronto con medici. Sono esempi seri di >> fallibilità, ma restano aneddotica — esattamente il criterio >> che Stefano invoca nei miei confronti. >> >> Infine, lo studio di Budzyń e altri <https:// >> pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40816301/> semmai rafforza il punto >> tecnologico. Suggerisce che, dopo l’esposizione all’IA, gli >> endoscopisti possano perdere efficacia quando tornano a >> operare senza assistenza. È però uno studio osservazionale su >> 19 endoscopisti di quattro centri polacchi, vulnerabile a >> confondimento residuo e privo persino dei dati sui tempi di >> osservazione. Soprattutto, parte dal dato che l’IA migliora la >> rilevazione: una meta-analisi di 44 trial randomizzati e >> 36.201 procedure <https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39531400/> >> rileva un tasso di individuazione degli adenomi del 44,7 per >> cento con IA contro il 36,7 per cento senza. Se il deskilling >> fosse confermato, sarebbe precisamente un effetto del >> trasferimento alla macchina di una funzione percettiva >> routinaria. Solleverebbe un problema di formazione e >> governance — quello che anch’io evidenzio — non dimostrerebbe >> l’inesistenza della capacità tecnica. >> >> La conclusione scientificamente sostenibile è dunque che l’IA >> non dovrebbe oggi sostituire autonomamente l’intero giudizio >> clinico. Non è la conclusione, del tutto diversa, che >> l’analisi routinaria delle immagini non sia già largamente >> automatizzabile. La prima proposizione qualifica le modalità >> d’impiego; non confuta né la seconda né la lungimiranza >> tecnologica di Hinton. >> >> >> On Sat, 18 Jul 2026 at 12:32, Enrico Nardelli via nexa >> <nexa(a)server-nexa.polito.it <mailto:nexa@server- >> nexa.polito.it>> wrote: >> >> Caro Giancarlo >> >> l'aneddotica è una cosa, la realtà e la ricerca >> scientifica sono un'altra cosa. >> >> Ognuno ha diritto alle sue opinioni, ci mancherebbe altro, >> ma questo è quello che ha detto esattamente Hinton >> nell'ottobre 2016: >> >> «/I think if you work as a radiologist, you're like the >> coyote that's already over the edge of the cliff but >> hasn't yet looked down, so doesn't know there's no ground >> underneath him. People should stop training radiologists >> now. It's just completely obvious that within five years >> deep learning is going to do better than radiologists. It >> might be 10 years, but we've got plenty of radiologists >> already/.» >> >> Il video è qua https://www.youtube.com/watch?v=2HMPRXstSvQ >> <https://www.youtube.com/watch?v=2HMPRXstSvQ> >> >> La citazione delle sue parole nello European Medical >> Journal è qua https://www.emjreviews.com/radiology/ >> article/artificial-intelligence-in-radiology-an-exciting- >> future-but-ethically-complex-j140121/ <https:// >> www.emjreviews.com/radiology/article/artificial- >> intelligence-in-radiology-an-exciting-future-but- >> ethically-complex-j140121/> >> >> Quindi, perdonami, ma scrivere «/a mio parere >> l'affermazione di Hinton del 2016 è stata azzeccata/» io >> lo ritengo "lievemente impreciso". Poi non torno più sulla >> faccenda perché su queste cose le opinioni, anche la mia, >> lasciano il tempo che trovano. Sono i fatti a dover parlare. >> >> Stefano Quintarelli ha ricordato gli svariati modi in cui >> l'output di un chatbot viene modificato da ciò che viene >> detto o non detto e come lo viene detto, e fornito >> riferimenti a lavori scientifici in cui il tema viene >> analizzato e discusso anche in riferimento alle diagnosi >> mediche, e sono completamente d'accordo con lui che la >> tecnologia valutata isolatamente dal contesto in cui si >> utilizza possa dar luogo a risultati scorretti. >> >> Dopo di che nessuno nega che si tratta di una tecnologia >> potente che può essere utile in mano ad un esperto, sia >> Stefano che io che molti altri lo ripetiamo da anni. >> >> Ma che conduca alla sostituzione del giudizio umano, beh, >> qui siamo ancora (fortunatamente) molto lontani. >> >> Ciao, Enrico >> >> >> Il 16/07/2026 17:34, GC F ha scritto: >>> Caro Enrico, >>> >>> Premettiamo che la radiografia non è la chirurgia >>> vascolare, quindi il riferimento di Hinton è sensato. Con >>> "breve periodo", in tutta onestà, intendo tra oggi e >>> domani. Quindi, a mio parere l'affermazione di Hinton del >>> 2016 è stata azzeccata (con tutti i caveat del caso e con >>> quel che dicevo nella mia risposta precedente). Perchè mi >>> sono formato questa convizione? L'aneddotica mi supporta. >>> Personalmente negli ultimi due anni ho fornito decine e >>> decine - forse centinaia - di referti medici >>> all'intelligenza artificiale da valutare - ho due >>> genitori molto anziani, con patologie gravi. Diagnosi e >>> prognosi fornite dalla macchina - che ad ogni iterazione >>> trimestrale migliora enormemente - sono sempre state >>> perfette. Spesso più complete e chiare di quelle dei >>> medici umani che poi hanno valutato gli stessi referti >>> (spesso con lo stesso livello di empatia della macchina). >>> In Cina, ci sono già interi ospedali aumentati >>> dall'intelligenza artificiale. Ci sono stato; non è >>> fantascienza. E siamo solo agli inizi, agli albori di una >>> rivoluzione in campo medico senza precedenti. Quindi >>> ripeto, la previsione di Hinton del 2016, ulteriormente >>> qualificata in relazione all'attività routinaria, >>> riflette esattamente lo stato dell'arte del 2026, a mio >>> parere. >>> >>> Giancarlo >>> >>> On Thu, 16 Jul 2026 at 10:02, Enrico Nardelli via nexa >>> <nexa(a)server-nexa.polito.it <mailto:nexa@server- >>> nexa.polito.it>> wrote: >>> >>> Il 16/07/2026 00:00, GC F via nexa ha scritto: >>>> (4) che l'AI possa potenzialmente sostituire i >>>> radiologi nel breve mi pare così ovvio che non credo >>>> sia necessario scomodare Hinton. In termini di >>>> allocazioni delle risorse (formative), quindi il >>>> ragionamento di Hinton è sostenibile. E' invece >>>> questione diversa se produca più o meno esternalità >>>> positive per la società mantenere monopoli >>>> professionali in capo a soggetti umani. Io credo che >>>> convenga continuare a mantenere questi monopoli, >>>> quindi le professioni abilitate dovrebbero >>>> continuare ad essere prerogativa esclusiva di agenti >>>> umani, aumentati dalle competenze conoscitive e >>>> computazionali della macchina. >>> >>> Scusami, potresti definire cosa intendi con "breve >>> periodo", visto che l'affermazione di Hinton risale >>> ormai a 10 anni fa (2016)? >>> >>> E anche definire cosa vuol dire "sostituire" visto >>> che un po' di anni dopo quell'affermazione lo stesso >>> Hinton ha cominciato a chiarire che in realtà non >>> voleva dire sostituire completamente ma solo per la >>> parte routinaria di analisi delle immagini, e che la >>> sua era più una provocazione che un vera previsione, >>> etc. etc. >>> >>> Grazie, Enrico >>> >>> >>> -- >>> >>> -- EN >>> >>> https://www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione- >>> informatica/9788896069516.html <https:// >>> www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione- >>> informatica/9788896069516.html> >>> =================================================== >>> Prof. Enrico Nardelli >>> Past President di "Informatics Europe" >>> Vicedirettore del Laboratorio Nazionale "Informatica >>> e Scuola" del CINI >>> Dipartimento di Matematica - Università di Roma "Tor >>> Vergata" >>> Via della Ricerca Scientifica snc - 00133 Roma >>> home page: https://www.mat.uniroma2.it/~nardelli >>> <https://www.mat.uniroma2.it/~nardelli> >>> blog: https://link-and-think.blogspot.it/ <https:// >>> link-and-think.blogspot.it/> >>> tel: +39 06 7259.4204 fax: +39 06 7259.4699 >>> mobile: +39 335 590.2331 e-mail: >>> nardelli(a)mat.uniroma2.it >>> <mailto:nardelli@mat.uniroma2.it> >>> online meeting: https://blue.meet.garr.it/b/enr-y7f- >>> t0q-ont <https://blue.meet.garr.it/b/enr-y7f-t0q-ont> >>> ====================================================================================================== >>> -- >>> _______________________________________________ >>> nexa mailing list -- nexa(a)server-nexa.polito.it >>> <mailto:nexa@server-nexa.polito.it> >>> To change settings or unsubscribe please go to: >>> https://server-nexa.polito.it/postorius/lists/ >>> nexa.server-nexa.polito.it/ <https://server- >>> nexa.polito.it/postorius/lists/nexa.server- >>> nexa.polito.it/> >>> The general archive of the list is located at: >>> https://server-nexa.polito.it/hyperkitty/list/ >>> nexa(a)server-nexa.polito.it/ <https://server- >>> nexa.polito.it/hyperkitty/list/nexa@server- >>> nexa.polito.it/> >>> Permalink to this message: https://server- >>> nexa.polito.it/hyperkitty/list/nexa@server- >>> nexa.polito.it/message/ >>> Y7X7ATD7RU3KUIFYYH4GMSQXWL6TQ3OL/ <https://server- >>> nexa.polito.it/hyperkitty/list/nexa@server- >>> nexa.polito.it/message/Y7X7ATD7RU3KUIFYYH4GMSQXWL6TQ3OL/> >>> >> -- >> >> -- EN >> >> https://www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione- >> informatica/9788896069516.html <https://www.hoepli.it/ >> libro/la-rivoluzione-informatica/9788896069516.html> >> =================================================== >> Prof. Enrico Nardelli >> Past President di "Informatics Europe" >> Vicedirettore del Laboratorio Nazionale "Informatica e >> Scuola" del CINI >> Dipartimento di Matematica - 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July 21, 2026

Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)

by GC F

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

Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)

by Alfredo Bregni

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

Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)

by Stefano Quintarelli

condivido stick to the annual reports il personale ha iniziato ad essere ridotto da prima di chatgpt per effetto del cambiamento fiscale negli ammortamenti. ciao, s. On 20/07/26 22:36, GC F wrote: > In accademia le opinioni sono infinite. Aggiungerò un "but see" :-). > Comunque, Brynjolfsson è di un altro livello. Iscenko, tra l'altro, > lavora per Google, la dovremmo squalificare come gli Antropici ;-). > > Giancarlo > > On Mon, 20 Jul 2026 at 21:12, Stefano Quintarelli > <stefano(a)quintarelli.it <mailto:stefano@quintarelli.it>> wrote: > > > > On 20/07/26 21:34, GC F wrote: > > Il paper di Anthropic però dà un altro dato importante, che > conferma le > > risultanze di altro paper molto noto: Erik Brynjolfsson, Bharat > Chandar > > and Ruyu Chen, 'Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the > Recent > > Employment Effects of Artificial Intelligence' (Stanford Digital > Economy > > Lab Working Paper, August 2025): l'assunzione di giovani tra i 22 > e 25 > > anni è diminuita nelle occupazioni esposte (Brynjolfsson, Chandar > and > > Chen: "The first careful study of generative AI's employment effects > > found a 13 per cent relative decline in employment for early-career > > workers in the most exposed occupations since late 2022, > concentrated > > among those aged 22 to 25, with older workers in the same > occupations > > largely unaffected"). Questo è un primo segnale preoccupante di > quel che > > potrà succedere a breve e che fornirebbe indizi circa l'inizio di un > > processo che chiamo "career-path collapse" - il canarino appunto > nella > > miniera. > > il canarino nella miniera era morto prima, pero'... > > Se Chatgpt, il primo llm, avesse innescato il calo delle assunzioni > entry-level, ci si aspetterebbe che il declino inizi dopo il suo lancio > o almeno nello stesso periodo. Ma non è quello che mostrano i dati: un > forte declino era già iniziato sei mesi prima. Se si guarda dove > lavorano effettivamente i lavoratori «esposti all’intelligenza > artificiale», si nota che sono prevalentemente concentrati nella > tecnologia, nella finanza e nei servizi professionali (circa il 38% di > loro, rispetto solo al 2% nelle occupazioni «meno esposte > all’intelligenza artificiale»). Sono proprio questi i settori più > sensibili ai tassi di interesse e ai costi di capitale: quando il > denaro > diventa costoso, queste industrie rinunciano prima ad assumere. > Lo studio di Google mostra che la correlazione con l’andamento dei > tassi > di interesse è molto forte: nel marzo 2022, la Federal Reserve ha > iniziato ad aumentare i tassi di interesse, dando il via al ciclo di > stretta monetaria più aggressivo degli ultimi quattro decenni. Questo è > esattamente il momento in cui le offerte di lavoro per le «occupazioni > esposte all’intelligenza artificiale» hanno iniziato a diminuire. A ben > vedere anche questa potrebbe non essere l’unica motivazione: nello > stesso periodo negli USA è entrata in vigore una norma che ha > modificato > il trattamento contabile delle spese di ricerca e sviluppo, limitandone > la deducibilità fiscale. Riporta Quartz che «pubblicamente, le aziende > hanno citato come motivazioni per i licenziamenti organici pletorici e > l’intelligenza artificiale, ma internamente i fogli di calcolo > finanziari raccontavano una storia diversa. Le note del management > contenute nei documenti finanziari hanno rivelato che la ricerca e > sviluppo era diventata più costosa, e che l’organico rappresentava la > spesa di ricerca e sviluppo più significativa nel settore tecnologico. > Di conseguenza, ridurre il personale è diventato un modo semplice per > ridurre i costi» > > Cfr. Z. Iscenko e F. Curto Millet, Looking for the Ladder: Is ai > Impacting Entry-Level Jobs?, gennaio 2026: > https://eig.org/wp-content/uploads/2026/01/TAWP-Iscenko-Millet.pdf > <https://eig.org/wp-content/uploads/2026/01/TAWP-Iscenko-Millet.pdf>. > > Cfr. C. Baab, The hidden time bomb in the tax code that’s fueling mass > tech layoffs, «Quartz», 23 dicembre 2025: > https://qz.com/tech-layoffs-tax-code-trump-section-174-microsoft- > meta-1851783502 <https://qz.com/tech-layoffs-tax-code-trump- > section-174-microsoft-meta-1851783502>. > > -- > You can reach me on Signal: @quinta.01 (no Whatsapp, no Telegram) > -- You can reach me on Signal: @quinta.01 (no Whatsapp, no Telegram)

July 20, 2026

Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)

by GC F

In accademia le opinioni sono infinite. Aggiungerò un "but see" :-). Comunque, Brynjolfsson è di un altro livello. Iscenko, tra l'altro, lavora per Google, la dovremmo squalificare come gli Antropici ;-). Giancarlo On Mon, 20 Jul 2026 at 21:12, Stefano Quintarelli <stefano(a)quintarelli.it> wrote: > > > On 20/07/26 21:34, GC F wrote: > > Il paper di Anthropic però dà un altro dato importante, che conferma le > > risultanze di altro paper molto noto: Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar > > and Ruyu Chen, 'Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent > > Employment Effects of Artificial Intelligence' (Stanford Digital Economy > > Lab Working Paper, August 2025): l'assunzione di giovani tra i 22 e 25 > > anni è diminuita nelle occupazioni esposte (Brynjolfsson, Chandar and > > Chen: "The first careful study of generative AI's employment effects > > found a 13 per cent relative decline in employment for early-career > > workers in the most exposed occupations since late 2022, concentrated > > among those aged 22 to 25, with older workers in the same occupations > > largely unaffected"). Questo è un primo segnale preoccupante di quel che > > potrà succedere a breve e che fornirebbe indizi circa l'inizio di un > > processo che chiamo "career-path collapse" - il canarino appunto nella > > miniera. > > il canarino nella miniera era morto prima, pero'... > > Se Chatgpt, il primo llm, avesse innescato il calo delle assunzioni > entry-level, ci si aspetterebbe che il declino inizi dopo il suo lancio > o almeno nello stesso periodo. Ma non è quello che mostrano i dati: un > forte declino era già iniziato sei mesi prima. Se si guarda dove > lavorano effettivamente i lavoratori «esposti all’intelligenza > artificiale», si nota che sono prevalentemente concentrati nella > tecnologia, nella finanza e nei servizi professionali (circa il 38% di > loro, rispetto solo al 2% nelle occupazioni «meno esposte > all’intelligenza artificiale»). Sono proprio questi i settori più > sensibili ai tassi di interesse e ai costi di capitale: quando il denaro > diventa costoso, queste industrie rinunciano prima ad assumere. > Lo studio di Google mostra che la correlazione con l’andamento dei tassi > di interesse è molto forte: nel marzo 2022, la Federal Reserve ha > iniziato ad aumentare i tassi di interesse, dando il via al ciclo di > stretta monetaria più aggressivo degli ultimi quattro decenni. Questo è > esattamente il momento in cui le offerte di lavoro per le «occupazioni > esposte all’intelligenza artificiale» hanno iniziato a diminuire. A ben > vedere anche questa potrebbe non essere l’unica motivazione: nello > stesso periodo negli USA è entrata in vigore una norma che ha modificato > il trattamento contabile delle spese di ricerca e sviluppo, limitandone > la deducibilità fiscale. Riporta Quartz che «pubblicamente, le aziende > hanno citato come motivazioni per i licenziamenti organici pletorici e > l’intelligenza artificiale, ma internamente i fogli di calcolo > finanziari raccontavano una storia diversa. Le note del management > contenute nei documenti finanziari hanno rivelato che la ricerca e > sviluppo era diventata più costosa, e che l’organico rappresentava la > spesa di ricerca e sviluppo più significativa nel settore tecnologico. > Di conseguenza, ridurre il personale è diventato un modo semplice per > ridurre i costi» > > Cfr. Z. Iscenko e F. Curto Millet, Looking for the Ladder: Is ai > Impacting Entry-Level Jobs?, gennaio 2026: > https://eig.org/wp-content/uploads/2026/01/TAWP-Iscenko-Millet.pdf. > > Cfr. C. Baab, The hidden time bomb in the tax code that’s fueling mass > tech layoffs, «Quartz», 23 dicembre 2025: > > https://qz.com/tech-layoffs-tax-code-trump-section-174-microsoft-meta-18517… > . > > -- > You can reach me on Signal: @quinta.01 (no Whatsapp, no Telegram) > >

July 20, 2026

Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)

by Stefano Quintarelli

On 20/07/26 21:34, GC F wrote: > Il paper di Anthropic però dà un altro dato importante, che conferma le > risultanze di altro paper molto noto: Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar > and Ruyu Chen, 'Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent > Employment Effects of Artificial Intelligence' (Stanford Digital Economy > Lab Working Paper, August 2025): l'assunzione di giovani tra i 22 e 25 > anni è diminuita nelle occupazioni esposte (Brynjolfsson, Chandar and > Chen: "The first careful study of generative AI's employment effects > found a 13 per cent relative decline in employment for early-career > workers in the most exposed occupations since late 2022, concentrated > among those aged 22 to 25, with older workers in the same occupations > largely unaffected"). Questo è un primo segnale preoccupante di quel che > potrà succedere a breve e che fornirebbe indizi circa l'inizio di un > processo che chiamo "career-path collapse" - il canarino appunto nella > miniera. il canarino nella miniera era morto prima, pero'... Se Chatgpt, il primo llm, avesse innescato il calo delle assunzioni entry-level, ci si aspetterebbe che il declino inizi dopo il suo lancio o almeno nello stesso periodo. Ma non è quello che mostrano i dati: un forte declino era già iniziato sei mesi prima. Se si guarda dove lavorano effettivamente i lavoratori «esposti all’intelligenza artificiale», si nota che sono prevalentemente concentrati nella tecnologia, nella finanza e nei servizi professionali (circa il 38% di loro, rispetto solo al 2% nelle occupazioni «meno esposte all’intelligenza artificiale»). Sono proprio questi i settori più sensibili ai tassi di interesse e ai costi di capitale: quando il denaro diventa costoso, queste industrie rinunciano prima ad assumere. Lo studio di Google mostra che la correlazione con l’andamento dei tassi di interesse è molto forte: nel marzo 2022, la Federal Reserve ha iniziato ad aumentare i tassi di interesse, dando il via al ciclo di stretta monetaria più aggressivo degli ultimi quattro decenni. Questo è esattamente il momento in cui le offerte di lavoro per le «occupazioni esposte all’intelligenza artificiale» hanno iniziato a diminuire. A ben vedere anche questa potrebbe non essere l’unica motivazione: nello stesso periodo negli USA è entrata in vigore una norma che ha modificato il trattamento contabile delle spese di ricerca e sviluppo, limitandone la deducibilità fiscale. Riporta Quartz che «pubblicamente, le aziende hanno citato come motivazioni per i licenziamenti organici pletorici e l’intelligenza artificiale, ma internamente i fogli di calcolo finanziari raccontavano una storia diversa. Le note del management contenute nei documenti finanziari hanno rivelato che la ricerca e sviluppo era diventata più costosa, e che l’organico rappresentava la spesa di ricerca e sviluppo più significativa nel settore tecnologico. Di conseguenza, ridurre il personale è diventato un modo semplice per ridurre i costi» Cfr. Z. Iscenko e F. Curto Millet, Looking for the Ladder: Is ai Impacting Entry-Level Jobs?, gennaio 2026: https://eig.org/wp-content/uploads/2026/01/TAWP-Iscenko-Millet.pdf. Cfr. C. Baab, The hidden time bomb in the tax code that’s fueling mass tech layoffs, «Quartz», 23 dicembre 2025: https://qz.com/tech-layoffs-tax-code-trump-section-174-microsoft-meta-18517…. -- You can reach me on Signal: @quinta.01 (no Whatsapp, no Telegram)

July 20, 2026

Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)

by GC F

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

Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)

by Stefano Quintarelli

conosco quel paper. per questo chiedevo due degli autori lavoravano per... openAI un terzo lavorava per OpenResearch, il cui principale finanziatore e' sam altman (ma a titolo personale, eh ?), che poi hanno deciso che la trasparenza e' bella, per gli altri https://www.wired.com/story/openai-backed-nonprofits-transparency-pledges/ l'articolo parla di "exposure" come di proxy per economic potential impact e l'esposizione è stata ipotizzata con esperti umani ... e classificazioni fatet da GPT4! (e poi non considera frizioni come regolamentazione, responsabilità legale, integrazione nei processi, fiducia, costi di implementazione, resistenze organizzative e culturali, ecc.. pero' e' un ottimo messaggio di marketing di anthropic: figuratevi quanto vale la nostra azienda quando ci espandiamo a tutta l'area azzurra! personalmente ho una inclinazizone, quando sento un oste magnificare il proprio vino, a pensare che forse non sia del tutto onesto. chissa' perche'... dopotutto non ha mai dato ragione di dubitarne,... o si ? ps. Humlum & Vestergaard (2025 - due anni dopo)"Large Language Models, Small Labor Market Effects", non classificazione teorica fatta da chatGPT ma analisi su 7mila imprese e 11 professioni ad alta esposizione https://bfi.uchicago.edu/wp-content/uploads/2025/04/BFI_WP_2025-56-1.pdf Despite rapid adoption and substantial investments by both workers and firms, our key finding is that AI chatbots have had minimal impact on productivity and labor market outcomes to date. Moreover, we find no evidence of differential trends over time, suggesting that the limited effects are not merely a very short-run phenomenon. In this sense, our results echo Robert Solow’s famous observation about the IT revolution: “You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics” On 19/07/26 22:47, GC F via nexa wrote: > tra l'altro questo studio recente può essere utile a chiarire e > confermare quel che sostengo sopra: > > Maxim Massenkoff and Peter McCrory, 'Labor Market Impacts of AI: A New > Measure and Early Evidence <https://www.anthropic.com/research/labor- > market-impacts>' (Anthropic, March 2026); > > Matthew Heimer, 'Anthropic's Research Shows That AI Can Already Do a > Huge Portion of Many Jobs' (/Fortune/, 7 April 2026) <https:// > fortune.com/2026/04/07/anthropic-peter-mccrory-ai-automation-white- > collar-jobs-claude-recession <https://fortune.com/2026/04/07/anthropic- > peter-mccrory-ai-automation-white-collar-jobs-claude-recession>>. > image.png > Giancarlo > > On Sun, 19 Jul 2026 at 21:39, GC F <gcfrosio(a)gmail.com > <mailto:gcfrosio@gmail.com>> wrote: > > Caro Enrico, > > Secondo me tu "usi" pochissimo l'IA generativa (so che saresti > certamente in grado di svilupparla tu stesso, viste le tue > competenze). Mi sbaglio? Hai mai provato a far scrivere una lettera > di diffida a un modello avanzato, ad esempio per morosità? O un atto > di intimazione di sfratto per morosità con contestuale citazione per > la convalida? Un contratto? La "realtà" è che lo scriverà meglio di > 9 avvocati su 10. Hai mai provato a far fare un rendering con > dettagliato piano dei lavori, materiali e costi per lavori di > ristrutturazione? La "realtà" è che lo farà meglio della maggior > parte dei geometri o interior designer. Poi il geometra lo coinvolgo > ancora perché il muratore con cui lavoro non lo posso far > interfacciare con l'IA. Se avessi il tempo di seguire i lavori > direttamente però non lo coinvolgerei più, almeno in tutti i casi in > cui non ho preoccupazioni strutturali. > > Aneddoto fresco: al terzo rinvio (8 giugno, 22 giugno e 2 luglio) di > una udienza per morosità che si protrae già da 12 mesi, il mio > avvocato (poco incentivato ad occuparsi della questione con la > diligenza necessaria poiché è un servizio accessorio a una > assicurazione affitti) mi conferma che si deve rifare tutto e > rinnovare le notifiche con udienza ora fissata al 15 settembre! Il > legale si rende conto solo il 9 luglio, scrivendo alle poste, che > gli avvisi di ricevimento della Raccomandata Giudiziale non ci sono > mai stati/non si trovano più (non sia sa di chi sia la colpa, > l'avvocato mi risponde a monosillabi e con reticenza quando chiedo > delucidazioni via email - le richieste di delucidazioni dettagliate > e competenti le scrive Chat GPT). Avrebbe dovuto verificare lo stato > di quelle ricevute ben prima della prima udienza dell'8 giugno, > invece non l'ha mai fatto fino ad una settimana successiva alla > terza udienza rinviata. Nel frattempo, Chat GPT, a partire dal 9 > giugno, ha redatto tre comunicazioni che io ho inviato al mio legale > in cui identificava esattamente quale fosse il problema e chiedeva > al legale di effettuare quelle verifiche presso UNEP che poi sono > state fatte, proprio Chat GPT ripeteva di seguire i suoi > suggerimenti per evitare ritardi ulteriori nel caso fosse necessario > un rinnovo della notifica anche alla luce del fatto che i termini si > sarebbero poi interrotti durante l'estate. Esattamente quello che > poi è successo. > > Forse siamo stati esposti a due versioni diverse di umanità nella > nostra vita. La mia (statisticamente approssimativa e poco > diligente) viene surclassata dall'IA già in un largo numero di > attività concrete. > > Giancarlo > > On Sun, 19 Jul 2026 at 15:39, Enrico Nardelli via nexa <nexa@server- > nexa.polito.it <mailto:nexa@server-nexa.polito.it>> wrote: > > __ > > Grazie Giancarlo della tua lunga e argomentata risposta. > > Io metto l'enfasi, nella citazione di Hinton, sul pezzo «/if you > work as a radiologist, you're like the coyote that's already > over the edge of the cliff but hasn't yet looked down, so > doesn't know there's no ground underneath him. People should > stop training radiologists now./» > > e ritengo che su questo i dati sui radiologi ancora in attività > e in formazione diano - a 10 anni di distanza - completamente > torto a Hinton. > > Tu trascuri questa parte e sottolinei «/It's just completely > obvious that within five years deep learning is going to do > better than radiologists.»/ che però considera un contesto di > benchmarking astratto e non di medicina concreta. È come quando > si dice che i chatbot superano gli esami di avvocato con > percentuali migliori di tutti gli aspiranti umani o vincono le > olimpiadi internazionali di matematica. Peccato che poi la > realtà concreta degli avvocati che praticano e dei matematici > professionisti sveli appunto la differenza che esiste tra il > benchmark e la competenza nella vita reale. > > Comunque, mi pare che a questo punto siamo nel dibattito di > opinioni che non ci porterà da nessuna parte. > > Sono però d'accordo con te che «La conclusione scientificamente > sostenibile è dunque che l’IA non dovrebbe oggi sostituire > autonomamente l’intero giudizio clinico.», che anzi io > riformulerei sostituendo "umano" a "clinico", visto che secondo > me si applica a qualunque settore. > > Il resto è poco rilevante. > > Ciao, Enrico > > > > Io mi sono soffermato > > Il 18/07/2026 20:21, GC F ha scritto: >> Caro Enrico, >> >> Continuiamo un poco per vis polemica. >> >> La dichiarazione di Hinton l'ho vista fin dalla mia prima >> risposta e, francamente, usare quella dichiarazione del 2016 >> per squalificare l'impianto euristico del pensiero di Hinton >> mi è sembrato pretestuoso, anche nel caso in cui HInton avesse >> detto un'assurdità. >> >> Invece, ripeto, l'affermazione di Hinton non ha nulla di >> assurdo, ma rappresenta più o meno lo stato dell'arte dei >> modelli del luglio 2026. Come ho già detto sopra, fornite ai >> modelli radiografie e verificate i risultati. Non è >> aneddotica. Sono fatti. Si tratta di verificare le capacità di >> una tecnologia che esiste. Modelli domestici, non >> supervisionati, non integrati in workflow complessi, non >> sbagliano mai (o quasi); quindi, io concludo, la tecnologia è >> (quasi?, lo sarà tra 3 anni? è rilevante?) in grado di >> sostituire i radiologi nelle attività di routine—che poi di >> fatto non succeda per una serie di ragioni varie è altra cosa, >> che non intacca quel che Hinton diceva. Ci sono interi >> ospedali in Cina che lo confermano, o lo confermeranno >> pienamente nei prossimi 5 anni. Quando più performante >> dovrebbe essere la tecnologia oggi per avvalorare la >> previsione di Hinton del 2016? >> >> Tra l'altro, proprio perché sono i fatti a dover parlare, >> occorre chiarire quale fatto stiamo verificando. La citazione >> integrale conferma, non smentisce, il punto che ho sostenuto. >> Hinton predisse che entro cinque anni—forse dieci, come >> precisò immediatamente—il deep learning avrebbe fatto meglio >> dei radiologi nell’analisi delle immagini. Non disse che entro >> quella data sarebbe scomparsa la professione, né che una >> macchina avrebbe sostituito integralmente il giudizio clinico >> umano. Se per "azzeccata" intendessimoche ogni sistema avrebbe >> superato ogni radiologo, in qualsiasi branca e contesto, >> naturalmente sarebbe una formulazione insostenibile. Io l’ho >> usata nel senso, già esplicitato, che la previsione >> tecnologica relativa all’automazione del lavoro routinario di >> analisi delle immagini si è rivelata sostanzialmente corretta >> e, formulata nel 2016, sorprendentemente lungimirante. Che il >> consiglio di smettere tout court di formare radiologi fosse >> provocatorio e troppo assoluto è un’altra questione: ho >> parlato della sostenibilità del ragionamento sull’allocazione >> delle risorse formative, non propostodi chiudere oggi le >> scuole di radiologia. >> >> Penso che molta della tensione che traspare dalle nostre >> posizioni si riduca a quel "(fortunatamente)" che tu usi in >> conclusione. Altri potrebbero invece dire "(sfortunatamente)" >> e ritenere che strumenti efficaci nella sostituzione del >> giudizio umano siano auspicabili. L'aneddotica ancora una >> volta può servire a confermare quelle posizioni. Poiché, visto >> lo stato dell'arte del "giudizio umano" al luglio 2026, la sua >> sostituibilità, si potrebbe argomentare, non è altro che >> auspicabile. Questa è un'iperbole. Riflette però un dibattito >> possibile, che non possiamo avere, perlomeno in questa sede, >> perché si ridurrebbe a posizioni inconciliabili e polarizzate. >> >> Giancarlo >> >> PS Circa le fonti citate, oltre al fatto che tutti gli studi >> analizzano tecnologia già obsoleta, documentare alcuni errori >> della macchina non dimostra quindi che essa svolga peggio una >> determinata mansione: "meglio dei radiologi" (o "come i >> radiologi" o "tale da poterli sostituire anche alla luce delle >> economie di scala") non significa "infallibile"—e i medici >> umani sono tutt'altro che infallibili e nella maggior parte >> dei casi, sia per attitudine personale che per carichi di >> lavoro, assolutamente privi delle qualità di empatia che >> dovrebbero essere prodromiche all'ammissione alla professione >> medica. >> >> Lo studio di Rao e altri <https://jamanetwork.com/journals/ >> jamanetworkopen/fullarticle/2847679>, per esempio, valuta 21 >> modelli generalisti su appena 29 vignette pubbliche, >> disabilitando reasoning avanzato, ricerca, RAG e strumenti >> esterni. Gli autori precisano espressamente che lo studio non >> è progettato per confrontare i modelli con i medici e misura >> prestazioni di base, non quelle massime ottenibili. Trova una >> debolezza nella diagnosi differenziale, ma prestazioni molto >> migliori nella diagnosi finale, un’accuratezza complessiva >> dell’81–90 per cento, miglioramenti generalmente progressivi >> fra successive generazioni e, per diversi modelli, risultati >> migliori sugli item contenenti immagini che su quelli soltanto >> testuali. La sua conclusione è che questi sistemi non sono >> ancora affidabili per decisioni cliniche integrali e non >> supervisionate, mentre sono già utilizzabili per mansioni >> circoscritte, a bassa incertezza e supervisionate. È >> esattamente la distinzione che ho sostenuto. >> >> Ramaswamy e altri <https://www.nature.com/articles/ >> s41591-026-04297-7> testano invece il chatbot consumer ChatGPT >> Health, basato su GPT-5-mini, su 60 vignette di triage: niente >> radiografie e nessun confronto con radiologi. I due preprint >> sulla formulazione delle domande sono ancora più distanti. Yun >> e altri <https://arxiv.org/abs/2604.05051> studiano domande >> sull’efficacia di trattamenti basate su abstract di trial >> clinici; il framing riduce l’accordo medio dal 76,2 al 72 per >> cento, non dimostra genericamente che i modelli «sbagliano >> molto», e la valutazione automatica non è stata >> sistematicamente validata da esperti umani. Bazoge e altri >> <https://arxiv.org/abs/2605.19173> confrontano vignette >> testuali in inglese e francese: il più recente o3 non mostra >> alcun effetto linguistico complessivo e ottiene il punteggio >> massimo mediano nella diagnosi finale in entrambe le lingue. >> Questi lavori individuano problemi di interfaccia e >> standardizzazione degli input, importanti soprattutto nell’uso >> consumer, non limiti intrinseci dell’analisi radiologica. >> >> L’articolo di MIT News riassume uno studio sulle alterazioni >> linguistiche dei messaggi dei pazienti. Gli articoli di The >> Verge <https://www.theverge.com/health/718049/google-med- >> gemini-basilar-ganglia-paper-typo-hallucination> e del >> Guardian <https://www.theguardian.com/technology/2026/jan/02/ >> google-ai-overviews-risk-harm-misleading-health-information> >> non sono studi scientifici: presentano, rispettivamente, un >> singolo errore terminologico e alcuni controlli giornalistici >> delle sintesi prodotte da Google Search, senza campione, >> denominatore o confronto con medici. Sono esempi seri di >> fallibilità, ma restano aneddotica — esattamente il criterio >> che Stefano invoca nei miei confronti. >> >> Infine, lo studio di Budzyń e altri <https:// >> pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40816301/> semmai rafforza il punto >> tecnologico. Suggerisce che, dopo l’esposizione all’IA, gli >> endoscopisti possano perdere efficacia quando tornano a >> operare senza assistenza. È però uno studio osservazionale su >> 19 endoscopisti di quattro centri polacchi, vulnerabile a >> confondimento residuo e privo persino dei dati sui tempi di >> osservazione. Soprattutto, parte dal dato che l’IA migliora la >> rilevazione: una meta-analisi di 44 trial randomizzati e >> 36.201 procedure <https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39531400/> >> rileva un tasso di individuazione degli adenomi del 44,7 per >> cento con IA contro il 36,7 per cento senza. Se il deskilling >> fosse confermato, sarebbe precisamente un effetto del >> trasferimento alla macchina di una funzione percettiva >> routinaria. Solleverebbe un problema di formazione e >> governance — quello che anch’io evidenzio — non dimostrerebbe >> l’inesistenza della capacità tecnica. >> >> La conclusione scientificamente sostenibile è dunque che l’IA >> non dovrebbe oggi sostituire autonomamente l’intero giudizio >> clinico. Non è la conclusione, del tutto diversa, che >> l’analisi routinaria delle immagini non sia già largamente >> automatizzabile. La prima proposizione qualifica le modalità >> d’impiego; non confuta né la seconda né la lungimiranza >> tecnologica di Hinton. >> >> >> On Sat, 18 Jul 2026 at 12:32, Enrico Nardelli via nexa >> <nexa(a)server-nexa.polito.it <mailto:nexa@server- >> nexa.polito.it>> wrote: >> >> Caro Giancarlo >> >> l'aneddotica è una cosa, la realtà e la ricerca >> scientifica sono un'altra cosa. >> >> Ognuno ha diritto alle sue opinioni, ci mancherebbe altro, >> ma questo è quello che ha detto esattamente Hinton >> nell'ottobre 2016: >> >> «/I think if you work as a radiologist, you're like the >> coyote that's already over the edge of the cliff but >> hasn't yet looked down, so doesn't know there's no ground >> underneath him. People should stop training radiologists >> now. It's just completely obvious that within five years >> deep learning is going to do better than radiologists. It >> might be 10 years, but we've got plenty of radiologists >> already/.» >> >> Il video è qua https://www.youtube.com/watch?v=2HMPRXstSvQ >> <https://www.youtube.com/watch?v=2HMPRXstSvQ> >> >> La citazione delle sue parole nello European Medical >> Journal è qua https://www.emjreviews.com/radiology/ >> article/artificial-intelligence-in-radiology-an-exciting- >> future-but-ethically-complex-j140121/ <https:// >> www.emjreviews.com/radiology/article/artificial- >> intelligence-in-radiology-an-exciting-future-but- >> ethically-complex-j140121/> >> >> Quindi, perdonami, ma scrivere «/a mio parere >> l'affermazione di Hinton del 2016 è stata azzeccata/» io >> lo ritengo "lievemente impreciso". Poi non torno più sulla >> faccenda perché su queste cose le opinioni, anche la mia, >> lasciano il tempo che trovano. Sono i fatti a dover parlare. >> >> Stefano Quintarelli ha ricordato gli svariati modi in cui >> l'output di un chatbot viene modificato da ciò che viene >> detto o non detto e come lo viene detto, e fornito >> riferimenti a lavori scientifici in cui il tema viene >> analizzato e discusso anche in riferimento alle diagnosi >> mediche, e sono completamente d'accordo con lui che la >> tecnologia valutata isolatamente dal contesto in cui si >> utilizza possa dar luogo a risultati scorretti. >> >> Dopo di che nessuno nega che si tratta di una tecnologia >> potente che può essere utile in mano ad un esperto, sia >> Stefano che io che molti altri lo ripetiamo da anni. >> >> Ma che conduca alla sostituzione del giudizio umano, beh, >> qui siamo ancora (fortunatamente) molto lontani. >> >> Ciao, Enrico >> >> >> Il 16/07/2026 17:34, GC F ha scritto: >>> Caro Enrico, >>> >>> Premettiamo che la radiografia non è la chirurgia >>> vascolare, quindi il riferimento di Hinton è sensato. Con >>> "breve periodo", in tutta onestà, intendo tra oggi e >>> domani. Quindi, a mio parere l'affermazione di Hinton del >>> 2016 è stata azzeccata (con tutti i caveat del caso e con >>> quel che dicevo nella mia risposta precedente). Perchè mi >>> sono formato questa convizione? L'aneddotica mi supporta. >>> Personalmente negli ultimi due anni ho fornito decine e >>> decine - forse centinaia - di referti medici >>> all'intelligenza artificiale da valutare - ho due >>> genitori molto anziani, con patologie gravi. Diagnosi e >>> prognosi fornite dalla macchina - che ad ogni iterazione >>> trimestrale migliora enormemente - sono sempre state >>> perfette. Spesso più complete e chiare di quelle dei >>> medici umani che poi hanno valutato gli stessi referti >>> (spesso con lo stesso livello di empatia della macchina). >>> In Cina, ci sono già interi ospedali aumentati >>> dall'intelligenza artificiale. Ci sono stato; non è >>> fantascienza. E siamo solo agli inizi, agli albori di una >>> rivoluzione in campo medico senza precedenti. Quindi >>> ripeto, la previsione di Hinton del 2016, ulteriormente >>> qualificata in relazione all'attività routinaria, >>> riflette esattamente lo stato dell'arte del 2026, a mio >>> parere. >>> >>> Giancarlo >>> >>> On Thu, 16 Jul 2026 at 10:02, Enrico Nardelli via nexa >>> <nexa(a)server-nexa.polito.it <mailto:nexa@server- >>> nexa.polito.it>> wrote: >>> >>> Il 16/07/2026 00:00, GC F via nexa ha scritto: >>>> (4) che l'AI possa potenzialmente sostituire i >>>> radiologi nel breve mi pare così ovvio che non credo >>>> sia necessario scomodare Hinton. In termini di >>>> allocazioni delle risorse (formative), quindi il >>>> ragionamento di Hinton è sostenibile. E' invece >>>> questione diversa se produca più o meno esternalità >>>> positive per la società mantenere monopoli >>>> professionali in capo a soggetti umani. Io credo che >>>> convenga continuare a mantenere questi monopoli, >>>> quindi le professioni abilitate dovrebbero >>>> continuare ad essere prerogativa esclusiva di agenti >>>> umani, aumentati dalle competenze conoscitive e >>>> computazionali della macchina. >>> >>> Scusami, potresti definire cosa intendi con "breve >>> periodo", visto che l'affermazione di Hinton risale >>> ormai a 10 anni fa (2016)? >>> >>> E anche definire cosa vuol dire "sostituire" visto >>> che un po' di anni dopo quell'affermazione lo stesso >>> Hinton ha cominciato a chiarire che in realtà non >>> voleva dire sostituire completamente ma solo per la >>> parte routinaria di analisi delle immagini, e che la >>> sua era più una provocazione che un vera previsione, >>> etc. etc. >>> >>> Grazie, Enrico >>> >>> >>> -- >>> >>> -- EN >>> >>> https://www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione- >>> informatica/9788896069516.html <https:// >>> www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione- >>> informatica/9788896069516.html> >>> =================================================== >>> Prof. Enrico Nardelli >>> Past President di "Informatics Europe" >>> Vicedirettore del Laboratorio Nazionale "Informatica >>> e Scuola" del CINI >>> Dipartimento di Matematica - 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July 20, 2026

Una responsabilità che forse abbiamo trascurato

by Junio Caselli

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

July 20, 2026

Re: R: Re: They are already like us (J Hinton)

by GC F

Se capisco bene quei livelli sono principalmente basati su questo lavoro: https://arxiv.org/abs/2303.10130. Se vuoi una spiegazione esaustiva (ma parzialmente criptica - fai un'altro passaggio in Chat GPT 5.6 Sol o Fable per chiarire): In sintesi: Anthropic non ha verificato sperimentalmente che l’IA sappia eseguire una certa percentuale delle attività professionali. L’area blu è un indice teorico di esposizione, costruito attraverso classificazioni valutative e successive ponderazioni. È quindi un indicatore scientificamente operazionalizzato, ma non un benchmark prestazionale. Come viene costruito Anthropic riprende l’indice β elaborato da Eloundou et al. in *GPTs are GPTs*. Circa 800 professioni statunitensi vengono anzitutto scomposte nelle attività descritte da O*NET. Per ciascuna attività si domanda se un lavoratore mediamente competente, usando un LLM, possa completarla in meno della metà del tempo, mantenendo una qualità equivalente: Valore β Criterio 1 Il lavoratore può dimezzare il tempo usando direttamente un LLM 0,5 Il dimezzamento richiede software complementare: ricerca, accesso a database, elaborazione di immagini ecc. 0 Il dimezzamento non appare possibile, oppure l’attività richiede presenza fisica o intensa interazione umana Il punto importante è che la domanda originaria non era: «Può il modello svolgere autonomamente questa attività?». Era: «Può l’accesso al modello rendere un lavoratore almeno due volte più veloce?». La didascalia di Anthropic — “tasks that LLMs could theoretically perform” — è dunque più forte del criterio effettivamente applicato. Inoltre, per la categoria β=0,5, bastava che fosse “facile immaginare” un’applicazione software capace di produrre il guadagno: siamo chiaramente nel campo di una valutazione prospettica, non di una verifica sperimentale. Gli stessi autori riconoscono che la soglia del 50 per cento è in parte arbitraria. Eloundou et al., metodologia e rubric <https://arxiv.org/abs/2303.10130?utm_source=chatgpt.com> Le classificazioni complete furono effettuate da una prima versione di GPT-4 mediante una rubric trasformata in prompt. Furono poi confrontate con annotazioni umane prodotte dagli autori e da valutatori esperti di LLM. Il confronto è un controllo di plausibilità, non una validazione rispetto a una ground truth: per β, l’accordo puntuale fra GPT-4 e annotatori umani era del 65,6 per cento, con correlazione di Pearson pari a 0,591. Gli autori precisano espressamente che nessuna delle due fonti costituisce la verità di riferimento. Il dataset ufficiale <https://github.com/openai/GPTs-are-GPTs?utm_source=chatgpt.com> distingue infatti le valutazioni GPT-4 da quelle umane. Come si arriva al 94 per cento del grafico (eg math & engineering) Anthropic modifica poi l’aggregazione originaria. Per ciascuna professione calcola: [image: Screenshot 2026-07-20 012040.png] dove wot è la quota di tempo attribuita all’attività. Ma anche questa quota non proviene da diari sull’uso del tempo o osservazioni dei lavoratori: è stimata da Claude, al quale viene fornito l’elenco O*NET e chiesto quante ore settimanali un lavoratore tipico dedichi a ciascuna attività; le risposte vengono poi normalizzate. Anthropic descrive qui il metodo e pubblica il prompt <https://www.anthropic.com/research/estimating-productivity-gains?utm_source…> . Infine, le professioni vengono aggregate nelle grandi categorie del grafico ponderandole per il numero degli occupati: [image: image.png] Il 94 per cento di “Computer & Math” significa quindi che la media ponderata per tempo e occupazione dell’indice β è 0,94. Non significa che: - un LLM abbia superato una prova sul 94 per cento delle attività; - Claude possa svolgerle autonomamente; - il 94 per cento dei posti sia automatizzabile; - il 94 per cento del lavoro venga già svolto dall’IA. Anthropic stesso riconosce che l’indice blu riflette capacità e aspettative risalenti all’inizio del 2023 e dovrebbe essere aggiornato. Rapporto principale <https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts?utm_source=chatgpt.…>; appendice metodologica <https://cdn.sanity.io/files/4zrzovbb/website/e5f77fc0e77c0185110b5e4b909602…> . L’area rossa è costruita diversamente: utilizza effettivo traffico professionale di Claude del 2025, applica una soglia minima di utilizzo e attribuisce peso pieno agli usi automatizzati e metà peso a quelli augmentative. Il grafico confronta quindi una classificazione teorica e prospettica con una misura di utilizzo osservato su una singola piattaforma. Non sono due misurazioni simmetriche della stessa cosa. La formulazione scientificamente più precisa sarebbe pertanto: Anthropic attribuisce alle professioni informatiche e matematiche un indice di esposizione teorica del 94 per cento: una media, ponderata per tempo e occupazione, delle attività che GPT-4 e annotatori umani hanno giudicato suscettibili di un dimezzamento dei tempi mediante un LLM, direttamente o attraverso software complementare. È un indicatore utile della superficie potenzialmente raggiungibile dall’IA. Non è, da solo, una dimostrazione della sua capacità di eseguire il 94 per cento del lavoro. Giancarlo On Mon, 20 Jul 2026 at 00:08, Stefano Quintarelli <stefano(a)quintarelli.it> wrote: > quale criterio scientifico ha usato anthropic per individuare i livelli > di "theoretical AI coverage" nel grafico che hai allegato ? > > ciao, s. > > On 19/07/26 22:47, GC F via nexa wrote: > > tra l'altro questo studio recente può essere utile a chiarire e > > confermare quel che sostengo sopra: > > > > Maxim Massenkoff and Peter McCrory, 'Labor Market Impacts of AI: A New > > Measure and Early Evidence <https://www.anthropic.com/research/labor- > > market-impacts>' (Anthropic, March 2026); > > > > Matthew Heimer, 'Anthropic's Research Shows That AI Can Already Do a > > Huge Portion of Many Jobs' (/Fortune/, 7 April 2026) <https:// > > fortune.com/2026/04/07/anthropic-peter-mccrory-ai-automation-white- > > collar-jobs-claude-recession <https://fortune.com/2026/04/07/anthropic- > > peter-mccrory-ai-automation-white-collar-jobs-claude-recession>>. > > image.png > > Giancarlo > > > > On Sun, 19 Jul 2026 at 21:39, GC F <gcfrosio(a)gmail.com > > <mailto:gcfrosio@gmail.com>> wrote: > > > > Caro Enrico, > > > > Secondo me tu "usi" pochissimo l'IA generativa (so che saresti > > certamente in grado di svilupparla tu stesso, viste le tue > > competenze). Mi sbaglio? Hai mai provato a far scrivere una lettera > > di diffida a un modello avanzato, ad esempio per morosità? O un atto > > di intimazione di sfratto per morosità con contestuale citazione per > > la convalida? Un contratto? La "realtà" è che lo scriverà meglio di > > 9 avvocati su 10. Hai mai provato a far fare un rendering con > > dettagliato piano dei lavori, materiali e costi per lavori di > > ristrutturazione? La "realtà" è che lo farà meglio della maggior > > parte dei geometri o interior designer. Poi il geometra lo coinvolgo > > ancora perché il muratore con cui lavoro non lo posso far > > interfacciare con l'IA. Se avessi il tempo di seguire i lavori > > direttamente però non lo coinvolgerei più, almeno in tutti i casi in > > cui non ho preoccupazioni strutturali. > > > > Aneddoto fresco: al terzo rinvio (8 giugno, 22 giugno e 2 luglio) di > > una udienza per morosità che si protrae già da 12 mesi, il mio > > avvocato (poco incentivato ad occuparsi della questione con la > > diligenza necessaria poiché è un servizio accessorio a una > > assicurazione affitti) mi conferma che si deve rifare tutto e > > rinnovare le notifiche con udienza ora fissata al 15 settembre! Il > > legale si rende conto solo il 9 luglio, scrivendo alle poste, che > > gli avvisi di ricevimento della Raccomandata Giudiziale non ci sono > > mai stati/non si trovano più (non sia sa di chi sia la colpa, > > l'avvocato mi risponde a monosillabi e con reticenza quando chiedo > > delucidazioni via email - le richieste di delucidazioni dettagliate > > e competenti le scrive Chat GPT). Avrebbe dovuto verificare lo stato > > di quelle ricevute ben prima della prima udienza dell'8 giugno, > > invece non l'ha mai fatto fino ad una settimana successiva alla > > terza udienza rinviata. Nel frattempo, Chat GPT, a partire dal 9 > > giugno, ha redatto tre comunicazioni che io ho inviato al mio legale > > in cui identificava esattamente quale fosse il problema e chiedeva > > al legale di effettuare quelle verifiche presso UNEP che poi sono > > state fatte, proprio Chat GPT ripeteva di seguire i suoi > > suggerimenti per evitare ritardi ulteriori nel caso fosse necessario > > un rinnovo della notifica anche alla luce del fatto che i termini si > > sarebbero poi interrotti durante l'estate. Esattamente quello che > > poi è successo. > > > > Forse siamo stati esposti a due versioni diverse di umanità nella > > nostra vita. La mia (statisticamente approssimativa e poco > > diligente) viene surclassata dall'IA già in un largo numero di > > attività concrete. > > > > Giancarlo > > > > On Sun, 19 Jul 2026 at 15:39, Enrico Nardelli via nexa <nexa@server- > > nexa.polito.it <mailto:nexa@server-nexa.polito.it>> wrote: > > > > __ > > > > Grazie Giancarlo della tua lunga e argomentata risposta. > > > > Io metto l'enfasi, nella citazione di Hinton, sul pezzo «/if you > > work as a radiologist, you're like the coyote that's already > > over the edge of the cliff but hasn't yet looked down, so > > doesn't know there's no ground underneath him. People should > > stop training radiologists now./» > > > > e ritengo che su questo i dati sui radiologi ancora in attività > > e in formazione diano - a 10 anni di distanza - completamente > > torto a Hinton. > > > > Tu trascuri questa parte e sottolinei «/It's just completely > > obvious that within five years deep learning is going to do > > better than radiologists.»/ che però considera un contesto di > > benchmarking astratto e non di medicina concreta. È come quando > > si dice che i chatbot superano gli esami di avvocato con > > percentuali migliori di tutti gli aspiranti umani o vincono le > > olimpiadi internazionali di matematica. Peccato che poi la > > realtà concreta degli avvocati che praticano e dei matematici > > professionisti sveli appunto la differenza che esiste tra il > > benchmark e la competenza nella vita reale. > > > > Comunque, mi pare che a questo punto siamo nel dibattito di > > opinioni che non ci porterà da nessuna parte. > > > > Sono però d'accordo con te che «La conclusione scientificamente > > sostenibile è dunque che l’IA non dovrebbe oggi sostituire > > autonomamente l’intero giudizio clinico.», che anzi io > > riformulerei sostituendo "umano" a "clinico", visto che secondo > > me si applica a qualunque settore. > > > > Il resto è poco rilevante. > > > > Ciao, Enrico > > > > > > > > Io mi sono soffermato > > > > Il 18/07/2026 20:21, GC F ha scritto: > >> Caro Enrico, > >> > >> Continuiamo un poco per vis polemica. > >> > >> La dichiarazione di Hinton l'ho vista fin dalla mia prima > >> risposta e, francamente, usare quella dichiarazione del 2016 > >> per squalificare l'impianto euristico del pensiero di Hinton > >> mi è sembrato pretestuoso, anche nel caso in cui HInton avesse > >> detto un'assurdità. > >> > >> Invece, ripeto, l'affermazione di Hinton non ha nulla di > >> assurdo, ma rappresenta più o meno lo stato dell'arte dei > >> modelli del luglio 2026. Come ho già detto sopra, fornite ai > >> modelli radiografie e verificate i risultati. Non è > >> aneddotica. Sono fatti. Si tratta di verificare le capacità di > >> una tecnologia che esiste. Modelli domestici, non > >> supervisionati, non integrati in workflow complessi, non > >> sbagliano mai (o quasi); quindi, io concludo, la tecnologia è > >> (quasi?, lo sarà tra 3 anni? è rilevante?) in grado di > >> sostituire i radiologi nelle attività di routine—che poi di > >> fatto non succeda per una serie di ragioni varie è altra cosa, > >> che non intacca quel che Hinton diceva. Ci sono interi > >> ospedali in Cina che lo confermano, o lo confermeranno > >> pienamente nei prossimi 5 anni. Quando più performante > >> dovrebbe essere la tecnologia oggi per avvalorare la > >> previsione di Hinton del 2016? > >> > >> Tra l'altro, proprio perché sono i fatti a dover parlare, > >> occorre chiarire quale fatto stiamo verificando. La citazione > >> integrale conferma, non smentisce, il punto che ho sostenuto. > >> Hinton predisse che entro cinque anni—forse dieci, come > >> precisò immediatamente—il deep learning avrebbe fatto meglio > >> dei radiologi nell’analisi delle immagini. Non disse che entro > >> quella data sarebbe scomparsa la professione, né che una > >> macchina avrebbe sostituito integralmente il giudizio clinico > >> umano. Se per "azzeccata" intendessimoche ogni sistema avrebbe > >> superato ogni radiologo, in qualsiasi branca e contesto, > >> naturalmente sarebbe una formulazione insostenibile. Io l’ho > >> usata nel senso, già esplicitato, che la previsione > >> tecnologica relativa all’automazione del lavoro routinario di > >> analisi delle immagini si è rivelata sostanzialmente corretta > >> e, formulata nel 2016, sorprendentemente lungimirante. Che il > >> consiglio di smettere tout court di formare radiologi fosse > >> provocatorio e troppo assoluto è un’altra questione: ho > >> parlato della sostenibilità del ragionamento sull’allocazione > >> delle risorse formative, non propostodi chiudere oggi le > >> scuole di radiologia. > >> > >> Penso che molta della tensione che traspare dalle nostre > >> posizioni si riduca a quel "(fortunatamente)" che tu usi in > >> conclusione. Altri potrebbero invece dire "(sfortunatamente)" > >> e ritenere che strumenti efficaci nella sostituzione del > >> giudizio umano siano auspicabili. L'aneddotica ancora una > >> volta può servire a confermare quelle posizioni. Poiché, visto > >> lo stato dell'arte del "giudizio umano" al luglio 2026, la sua > >> sostituibilità, si potrebbe argomentare, non è altro che > >> auspicabile. Questa è un'iperbole. Riflette però un dibattito > >> possibile, che non possiamo avere, perlomeno in questa sede, > >> perché si ridurrebbe a posizioni inconciliabili e polarizzate. > >> > >> Giancarlo > >> > >> PS Circa le fonti citate, oltre al fatto che tutti gli studi > >> analizzano tecnologia già obsoleta, documentare alcuni errori > >> della macchina non dimostra quindi che essa svolga peggio una > >> determinata mansione: "meglio dei radiologi" (o "come i > >> radiologi" o "tale da poterli sostituire anche alla luce delle > >> economie di scala") non significa "infallibile"—e i medici > >> umani sono tutt'altro che infallibili e nella maggior parte > >> dei casi, sia per attitudine personale che per carichi di > >> lavoro, assolutamente privi delle qualità di empatia che > >> dovrebbero essere prodromiche all'ammissione alla professione > >> medica. > >> > >> Lo studio di Rao e altri <https://jamanetwork.com/journals/ > >> jamanetworkopen/fullarticle/2847679>, per esempio, valuta 21 > >> modelli generalisti su appena 29 vignette pubbliche, > >> disabilitando reasoning avanzato, ricerca, RAG e strumenti > >> esterni. Gli autori precisano espressamente che lo studio non > >> è progettato per confrontare i modelli con i medici e misura > >> prestazioni di base, non quelle massime ottenibili. Trova una > >> debolezza nella diagnosi differenziale, ma prestazioni molto > >> migliori nella diagnosi finale, un’accuratezza complessiva > >> dell’81–90 per cento, miglioramenti generalmente progressivi > >> fra successive generazioni e, per diversi modelli, risultati > >> migliori sugli item contenenti immagini che su quelli soltanto > >> testuali. La sua conclusione è che questi sistemi non sono > >> ancora affidabili per decisioni cliniche integrali e non > >> supervisionate, mentre sono già utilizzabili per mansioni > >> circoscritte, a bassa incertezza e supervisionate. È > >> esattamente la distinzione che ho sostenuto. > >> > >> Ramaswamy e altri <https://www.nature.com/articles/ > >> s41591-026-04297-7> testano invece il chatbot consumer ChatGPT > >> Health, basato su GPT-5-mini, su 60 vignette di triage: niente > >> radiografie e nessun confronto con radiologi. I due preprint > >> sulla formulazione delle domande sono ancora più distanti. Yun > >> e altri <https://arxiv.org/abs/2604.05051> studiano domande > >> sull’efficacia di trattamenti basate su abstract di trial > >> clinici; il framing riduce l’accordo medio dal 76,2 al 72 per > >> cento, non dimostra genericamente che i modelli «sbagliano > >> molto», e la valutazione automatica non è stata > >> sistematicamente validata da esperti umani. Bazoge e altri > >> <https://arxiv.org/abs/2605.19173> confrontano vignette > >> testuali in inglese e francese: il più recente o3 non mostra > >> alcun effetto linguistico complessivo e ottiene il punteggio > >> massimo mediano nella diagnosi finale in entrambe le lingue. > >> Questi lavori individuano problemi di interfaccia e > >> standardizzazione degli input, importanti soprattutto nell’uso > >> consumer, non limiti intrinseci dell’analisi radiologica. > >> > >> L’articolo di MIT News riassume uno studio sulle alterazioni > >> linguistiche dei messaggi dei pazienti. Gli articoli di The > >> Verge <https://www.theverge.com/health/718049/google-med- > >> gemini-basilar-ganglia-paper-typo-hallucination> e del > >> Guardian <https://www.theguardian.com/technology/2026/jan/02/ > >> google-ai-overviews-risk-harm-misleading-health-information> > >> non sono studi scientifici: presentano, rispettivamente, un > >> singolo errore terminologico e alcuni controlli giornalistici > >> delle sintesi prodotte da Google Search, senza campione, > >> denominatore o confronto con medici. Sono esempi seri di > >> fallibilità, ma restano aneddotica — esattamente il criterio > >> che Stefano invoca nei miei confronti. > >> > >> Infine, lo studio di Budzyń e altri <https:// > >> pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40816301/> semmai rafforza il punto > >> tecnologico. Suggerisce che, dopo l’esposizione all’IA, gli > >> endoscopisti possano perdere efficacia quando tornano a > >> operare senza assistenza. È però uno studio osservazionale su > >> 19 endoscopisti di quattro centri polacchi, vulnerabile a > >> confondimento residuo e privo persino dei dati sui tempi di > >> osservazione. Soprattutto, parte dal dato che l’IA migliora la > >> rilevazione: una meta-analisi di 44 trial randomizzati e > >> 36.201 procedure <https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39531400/> > >> rileva un tasso di individuazione degli adenomi del 44,7 per > >> cento con IA contro il 36,7 per cento senza. Se il deskilling > >> fosse confermato, sarebbe precisamente un effetto del > >> trasferimento alla macchina di una funzione percettiva > >> routinaria. Solleverebbe un problema di formazione e > >> governance — quello che anch’io evidenzio — non dimostrerebbe > >> l’inesistenza della capacità tecnica. > >> > >> La conclusione scientificamente sostenibile è dunque che l’IA > >> non dovrebbe oggi sostituire autonomamente l’intero giudizio > >> clinico. Non è la conclusione, del tutto diversa, che > >> l’analisi routinaria delle immagini non sia già largamente > >> automatizzabile. La prima proposizione qualifica le modalità > >> d’impiego; non confuta né la seconda né la lungimiranza > >> tecnologica di Hinton. > >> > >> > >> On Sat, 18 Jul 2026 at 12:32, Enrico Nardelli via nexa > >> <nexa(a)server-nexa.polito.it <mailto:nexa@server- > >> nexa.polito.it>> wrote: > >> > >> Caro Giancarlo > >> > >> l'aneddotica è una cosa, la realtà e la ricerca > >> scientifica sono un'altra cosa. > >> > >> Ognuno ha diritto alle sue opinioni, ci mancherebbe altro, > >> ma questo è quello che ha detto esattamente Hinton > >> nell'ottobre 2016: > >> > >> «/I think if you work as a radiologist, you're like the > >> coyote that's already over the edge of the cliff but > >> hasn't yet looked down, so doesn't know there's no ground > >> underneath him. People should stop training radiologists > >> now. It's just completely obvious that within five years > >> deep learning is going to do better than radiologists. It > >> might be 10 years, but we've got plenty of radiologists > >> already/.» > >> > >> Il video è qua https://www.youtube.com/watch?v=2HMPRXstSvQ > >> <https://www.youtube.com/watch?v=2HMPRXstSvQ> > >> > >> La citazione delle sue parole nello European Medical > >> Journal è qua https://www.emjreviews.com/radiology/ > >> article/artificial-intelligence-in-radiology-an-exciting- > >> future-but-ethically-complex-j140121/ <https:// > >> www.emjreviews.com/radiology/article/artificial- > >> intelligence-in-radiology-an-exciting-future-but- > >> ethically-complex-j140121/> > >> > >> Quindi, perdonami, ma scrivere «/a mio parere > >> l'affermazione di Hinton del 2016 è stata azzeccata/» io > >> lo ritengo "lievemente impreciso". Poi non torno più sulla > >> faccenda perché su queste cose le opinioni, anche la mia, > >> lasciano il tempo che trovano. Sono i fatti a dover parlare. > >> > >> Stefano Quintarelli ha ricordato gli svariati modi in cui > >> l'output di un chatbot viene modificato da ciò che viene > >> detto o non detto e come lo viene detto, e fornito > >> riferimenti a lavori scientifici in cui il tema viene > >> analizzato e discusso anche in riferimento alle diagnosi > >> mediche, e sono completamente d'accordo con lui che la > >> tecnologia valutata isolatamente dal contesto in cui si > >> utilizza possa dar luogo a risultati scorretti. > >> > >> Dopo di che nessuno nega che si tratta di una tecnologia > >> potente che può essere utile in mano ad un esperto, sia > >> Stefano che io che molti altri lo ripetiamo da anni. > >> > >> Ma che conduca alla sostituzione del giudizio umano, beh, > >> qui siamo ancora (fortunatamente) molto lontani. > >> > >> Ciao, Enrico > >> > >> > >> Il 16/07/2026 17:34, GC F ha scritto: > >>> Caro Enrico, > >>> > >>> Premettiamo che la radiografia non è la chirurgia > >>> vascolare, quindi il riferimento di Hinton è sensato. Con > >>> "breve periodo", in tutta onestà, intendo tra oggi e > >>> domani. Quindi, a mio parere l'affermazione di Hinton del > >>> 2016 è stata azzeccata (con tutti i caveat del caso e con > >>> quel che dicevo nella mia risposta precedente). Perchè mi > >>> sono formato questa convizione? L'aneddotica mi supporta. > >>> Personalmente negli ultimi due anni ho fornito decine e > >>> decine - forse centinaia - di referti medici > >>> all'intelligenza artificiale da valutare - ho due > >>> genitori molto anziani, con patologie gravi. Diagnosi e > >>> prognosi fornite dalla macchina - che ad ogni iterazione > >>> trimestrale migliora enormemente - sono sempre state > >>> perfette. Spesso più complete e chiare di quelle dei > >>> medici umani che poi hanno valutato gli stessi referti > >>> (spesso con lo stesso livello di empatia della macchina). > >>> In Cina, ci sono già interi ospedali aumentati > >>> dall'intelligenza artificiale. Ci sono stato; non è > >>> fantascienza. E siamo solo agli inizi, agli albori di una > >>> rivoluzione in campo medico senza precedenti. Quindi > >>> ripeto, la previsione di Hinton del 2016, ulteriormente > >>> qualificata in relazione all'attività routinaria, > >>> riflette esattamente lo stato dell'arte del 2026, a mio > >>> parere. > >>> > >>> Giancarlo > >>> > >>> On Thu, 16 Jul 2026 at 10:02, Enrico Nardelli via nexa > >>> <nexa(a)server-nexa.polito.it <mailto:nexa@server- > >>> nexa.polito.it>> wrote: > >>> > >>> Il 16/07/2026 00:00, GC F via nexa ha scritto: > >>>> (4) che l'AI possa potenzialmente sostituire i > >>>> radiologi nel breve mi pare così ovvio che non credo > >>>> sia necessario scomodare Hinton. In termini di > >>>> allocazioni delle risorse (formative), quindi il > >>>> ragionamento di Hinton è sostenibile. E' invece > >>>> questione diversa se produca più o meno esternalità > >>>> positive per la società mantenere monopoli > >>>> professionali in capo a soggetti umani. Io credo che > >>>> convenga continuare a mantenere questi monopoli, > >>>> quindi le professioni abilitate dovrebbero > >>>> continuare ad essere prerogativa esclusiva di agenti > >>>> umani, aumentati dalle competenze conoscitive e > >>>> computazionali della macchina. > >>> > >>> Scusami, potresti definire cosa intendi con "breve > >>> periodo", visto che l'affermazione di Hinton risale > >>> ormai a 10 anni fa (2016)? > >>> > >>> E anche definire cosa vuol dire "sostituire" visto > >>> che un po' di anni dopo quell'affermazione lo stesso > >>> Hinton ha cominciato a chiarire che in realtà non > >>> voleva dire sostituire completamente ma solo per la > >>> parte routinaria di analisi delle immagini, e che la > >>> sua era più una provocazione che un vera previsione, > >>> etc. etc. > >>> > >>> Grazie, Enrico > >>> > >>> > >>> -- > >>> > >>> -- EN > >>> > >>> https://www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione- > >>> informatica/9788896069516.html <https:// > >>> www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione- > >>> informatica/9788896069516.html> > >>> =================================================== > >>> Prof. Enrico Nardelli > >>> Past President di "Informatics Europe" > >>> Vicedirettore del Laboratorio Nazionale "Informatica > >>> e Scuola" del CINI > >>> Dipartimento di Matematica - 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July 20, 2026