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Mea Culpa - Dark Hours
by Giacomo Tesio Aug. 11, 2026

Aug. 11, 2026

Salve a tutti, A chi ancora crede che i LLM siano qualcosa di diverso da archivi compr#ssi con perdita dei testi sorgente, suggerisco questa lettura https://blog.terrygodier.com/2026/08/09/mea-culpa-dark-hours.html Naturalmemte non è la prima volta che questo accade (ricorderete certamente la distribuzione tramite GitHub CopyALot del codice di Quake III Arena in violazione della GPL), ma questa volta si tratta di un intero progetto (ri)generato (rigurgitato?) in output da Anthropic. Interessante comunque come l'autore si assume la responsabilità del plagio operato da Anthropic: un caso esemplare di alienazione cibernetica. Giacomo

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Trusting-Trust Attack against an Entire Linux Distribution through Binary Manipulation
by 380° Aug. 4, 2026

Aug. 4, 2026

Buongiorno Nexa! (ci siete ancora vero, siete solo in ferie, eh?) Scusate se svio un po' l'attenzione dall'AI... Ve l'ho già detto quanto /adoro/ studiare «Trusting Trust fantastici e dove trovarli (e risolverli!)»?!? Fresca fresca dalla mailing list "bootstrappable" [1] c'è la segnalazione di questo bellissimo articolo che *ridisegna* il concetto di Trusting Trust: «Trusting-Trust Attack against an Entire Linux Distribution through Binary Manipulation» https://arxiv.org/abs/2607.24888 Tra gli autori c'è Stefano Zacchiroli, che forse ancora bazzica questa lista e ne approfitto per ringraziarlo tantissimo, assieme agli altri autori. --8<---------------cut here---------------start------------->8--- Abstract: Ken Thompson's trusting-trust attack, in which a compromised compiler backdoors the programs it builds and reproduces the backdoor in subsequent rebuilds of itself, is widely regarded as a threat specific to compilers. We show that it is not. We construct a complete trusting-trust attack around GNU strip, an ordinary build utility that neither inspects nor generates source code, using only manipulations of finished ELF files. In the bootstrap of the NixOS Linux distribution, a single tampered strip in the binary seed implants a payload that propagates from one generation of strip to the next and survives into the final standard environment after the seed leaves the dependency closure. On a real nixpkgs revision, the attack builds a complete graphical installer without failures and backdoors almost every one of its binaries, enabling arbitrary malicious behavior of the subverted packages. --8<---------------cut here---------------end--------------->8--- Cioè: finalmente qualcuno s'è preso la briga di dimostrare che non c'è bisogno di /spippolare/ in modo sofisticato un compiler, come "fece" (abbozzò) Thompson, ma è sufficiente *scartavetrare* ad arte uno dei tool che /spippola/ i binari nel processo di build: taaaac! (sono stato abbastanza tecnico?!?) Se vi sfuggisse qualcosa del giro del fumo di cosa significha "boostrappare" un intero sistema operativo è sufficiente che leggiate "1 Introduction", e "2.1 Bootstrapping Linux Distributions" del paper. ...ecco perché il (set di) software più fico che sia stato mai concepito sulla faccia della terra è "hex0+GNU Mes": https://doc.guix.gnu.org/mes/0.27.1/en/html_node/ É GNU Mes che sta rendendo _pragmaticamente_ implementabile il concetto di "Full Source Bootstrap": https://doc.guix.gnu.org/mes/latest/en/html_node/Full-Source-Bootstrap.html --8<---------------cut here---------------start------------->8--- Most computers work pretty well so apparently there is not a pressing need to inspect and study all of these codes. At the same time it is tricky to fully trust a computer that was bootstrapped in this way [with 250MB of binary seeds, n.d.r.]. What if we could bootstrap our entire system from only this one hex0 assembler binary seed? We would only ever need to inspect these 500 bytes of computer codes. Every10 later program is written in a more friendly programming language: Assembly, C, … Scheme. Inspecting all these programs is a lot of work, but it can certainly be done. We might be able to create a fully inspectable path from almost nothing to all of the programs that our computer runs. Something that seemed to be an impossible dream is suddenly starting to look like “just a couple years of work”. --8<---------------cut here---------------end--------------->8--- (https://doc.guix.gnu.org/mes/latest/en/html_node/Stage0.html) In altre parole, l'unico "binary seed" possibile è un programma in codice macchina (assembly) di 500 bytes... ispezionabile "a mano". Non è meraviglioso?!? :-O Non c'è ancora nessuna distribuzione che è in grado di effettuare il "full binary boostrap" (da hex0), ma GNU Guix è decisamente a buon punto: https://guix.gnu.org/manual/devel/en/html_node/Preparing-to-Use-the-Bootstr… --8<---------------cut here---------------start------------->8--- Our first major achievement is the replacement of GCC, the GNU C Library and Binutils by MesCC-Tools (a simple hex linker and macro assembler) and Mes (see GNU Mes Reference Manual in GNU Mes, a Scheme interpreter and C compiler in Scheme). Neither MesCC-Tools nor Mes can be fully bootstrapped yet and thus we inject them as binary seeds. We call this the Reduced Binary Seed bootstrap, as it has halved the size of our bootstrap binaries! Also, it has eliminated the C compiler binary; i686-linux and x86_64-linux Guix packages are now bootstrapped without any binary C compiler. Work is ongoing to make MesCC-Tools and Mes fully bootstrappable and we are also looking at any other bootstrap binaries. Your help is welcome! --8<---------------cut here---------------end--------------->8--- Quindi GNU strip (in Binutils) _non_ fa parte del binary seed di GNU Guix, quindi il binary seed da compromettere dovrebbe essere un altro, tipo GNU Mes. Ehrm... certo poi ci sono i *geni del male* che hanno creato linguaggi di programmazione (_quindi_ software binario) non bootstrappabili e per quelli non c'è GNU Mes che tenga (che tristezza infinita): --8<---------------cut here---------------start------------->8--- Some program languages have become very hard or practically impossible to bootstrap. Instead of depending on a simple language such as C, they depend on a recent version of itself, or on other binary or ASCII seeds, on other recent programs written in that language, or even on manual intervention. Programs written in a language that cannot be bootstrapped can still run on our systems, but cannot enjoy any of the trust we intend to create. --8<---------------cut here---------------end--------------->8--- (https://doc.guix.gnu.org/mes/latest/en/html_node/Stage0.html#DOCF10) L'obiettivo /eterno/ è sempre quello: auditable elegance! --8<---------------cut here---------------start------------->8--- To be honest, the elegance displayed above that we achieved at the very start of the Mes project is currently hard to find. It is our sincerest hope to bring back this level of quality and elegance.. --8<---------------cut here---------------end--------------->8--- ((https://doc.guix.gnu.org/mes/latest/en/html_node/LISP-as-Maxwell_0027s-Equa…) Saluti, 380° [1] https://www.freelists.org/post/bootstrappable/What-are-some-exciting-develo… -- 380° (lost in /traslation/) «Welcome to the chaos of the times If you go left and I go right Pray we make it out alive This is Karmageddon»

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verifica
by valerio July 30, 2026

July 30, 2026

salve a tutti, i messaggi da domenica non li ho ricevuti, ci sono problemi? valerio

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Fw: OpenAI models escaped containment and executed a criminal cyberattack
by Alfredo Bregni July 26, 2026

July 26, 2026

OpenAI models escaped containment and executed a criminal cyberattackLa fonte non so quanto affidabile sia. Trasmetto per importanza: ----- Original Message ----- From: 80,000 Hours To: Alfredo Sent: Sunday, July 26, 2026 5:02 PM Subject: OpenAI models escaped containment and executed a criminal cyberattack On July 21, 2026, OpenAI disclosed that its own AI models (GPT-5.6 Sol and a more capable unreleased model) autonomously broke out of an OpenAI... OpenAI’s rogue AI agents hacked a private company. Here’s why it matters. Share: Link Lawrence Chan July 26, 2026 Hi everyone, On July 21, 2026, OpenAI disclosed that its own AI models (GPT-5.6 Sol and a more capable unreleased model) autonomously broke out of an OpenAI testing environment, escalated their access through the company's internal systems, and compromised the production infrastructure of a separate company, Hugging Face. This was an AI hacking something, not humans hacking with AI help. According to OpenAI, the models did this to find answers to the cyber-capability test they were being evaluated on, which were hosted on HuggingFace servers. The AI decided to steal the answers of its own volition. If this had been a human, this hack would have been illegal. These models were not intended to have access to the open internet, let alone private servers of other companies. Yet they found novel vulnerabilities, escalated their access levels, used stolen credentials, and executed remote code on Hugging Face’s servers. This is a clear example of a misaligned AI model acting in the real world. This is, to our knowledge, the first publicly confirmed case of a frontier AI model autonomously breaching a third party's live production systems, against developer and user intent and without authorisation. This is crazy, but it’s not a surprise. Researchers have known that frontier AI models were technically capable of doing this for some time. Multiple benchmarks (ExploitBench, ExploitGym, UK AISI’s cyber ranges) show that Mythos 5 and GPT 5.6 Sol are able to create full exploits allowing them to gain unrestricted access in realistic environments. In June, Epoch AI’s assessment of Mythos’s cyber capabilities reported similar warnings. AI safety researchers have warned about this possibility for years. In July 2022, Ajeya Cotra predicted that models might bypass “official channels” to seek rewards through “operational and computer security vulnerabilities.” In their book If Anyone Builds It, Everyone Dies, Eliezer Yudkowsky and Nate Soares predicted that, if a model was “given the ability to run computer code of its own design, it could probably find some way to break out of the container running it.” This incident involved a model the public didn’t even know existed. One of the rogue agents was an unreleased model being used internally within OpenAI. It’s concerning that the most alarming AI behaviour we've seen came from a model that the public and the government can't see. This was not the first time a similar incident happened, nor will it be the last. In a May 2026 assessment of AI use inside frontier companies, METR catalogued 44 similar incidents of AI agents knowingly overstepping their instructions. These include an OpenAI model that tried to hack METR's own infrastructure after crashing its task server, and an Anthropic model that built a multi-step exploit to escape a restricted environment onto the open internet. It seems likely that there are other incidents that are not publicly disclosed: the July OpenAI hack was not caught until an outside party was compromised. We should not rely on voluntary disclosure of such incidents from companies. We are fortunate that this incident was disclosed: the public is aware of what happened because of OpenAI’s decision to disclose, but there was no guarantee that this would be the case. Companies have incentives to hide such incidents, so future incidents of this nature may go unreported. Hugging Face had already disclosed that they'd been breached by some kind of advanced AI model. If it wasn’t reported by another party, there would have been less incentive for OpenAI to disclose the incident. Internally deployed agents like these are the least regulated. Existing US AI regulation focuses almost entirely on how models behave once they're deployed to the public. Current dangerous capability evaluations occur before models are publicly deployed, and many safeguards described in companies’ Frontier Safety Policies are added after internal versions of the models are built. As Hugging Face learned, even if a model’s use is internal, the risks it imposes might not be. There are emerging standards for how companies should monitor their AIs during internal deployment to catch and prevent incidents like this, but questions remain. What was the exact scope of this breach? What exact instructions were given to the AIs? What safeguards did OpenAI have for internal use, and what new ones will they add? Will other companies disclose similar incidents? More information should be released about what happened. The capability for AI to cause serious harm is here. The scalable techniques and safeguards to prevent it are not. They need to catch up soon. Best, Lawrence Lawrence Chan is an independent AI researcher who previously worked at METR (Model Evaluation and Threat Research). Since this analysis was written, new details have emerged. According to Reuters: a.. The agents first attempted to escape on July 9. The Hugging Face intrusion began on July 11, and was apparently sustained for at least several days. OpenAI staff did not realise what had happened until July 18–19, after the FBI had been called. b.. In addition to escaping containment itself, one of the OpenAI agents left notes within OpenAI's software with instructions for how future versions of itself could also break out. At 80,000 Hours, we help people find fulfilling careers that make a big positive impact on the development of AI. If you’ve read this far, you should consider using your career to reduce risks from AI. Explore related career paths: a.. AI security b.. Technical governance 80,000 Hours is a nonprofit that helps people use their careers to solve the world’s most pressing problems. Read our career guide, subscribe to our podcast, apply to speak with our one-on-one-team, find a job on our job board, and find ways to meet others working to have an impact. You are receiving this newsletter because you signed up at 80000hours.org or a student activities fair. 80,000 Hours Limited is a not-for-profit company limited by guarantee registered in England and Wales (with registered company number 15746854). 80,000 Hours Third Floor, 20 Old Bailey London, EC4M 7AN United Kingdom If you only want some of our emails, you can unsubscribe from either our 'job board updates' or 'research updates.' Click here to be emailed a link to edit your preferences. If this link doesn't work, you can email us at team(a)80000hours.org and we'll update your preferences manually. Alternatively you can unsubscribe from all our emails and never hear from us again. We hope you won't, though! Add us to your address book

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

July 24, 2026

A federal judge in San Francisco on Monday signed off on ‌artificial intelligence company Anthropic's landmark $1.5 billion settlement of a class action lawsuit brought by a group of authors who accused it of misusing their books to train its AI chatbot Claude. https://www.reuters.com/world/us-judge-approves-anthropics-15-billion-settl… Se ricordo bene, il caso era quello iniziato qua ...by writers and journalists Andrea Bartz, Charles Graeber and Kirk Wallace Johnson, said that Anthropic used pirated versions of their works and others to teach Claude to respond to human prompts. https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/authors-sue-anth… e sul quale successivamente, sempre se ricordo bene, i giudici avevano stabilito che Anthropic “downloaded for free millions of copyrighted books in digital form from pirate sites on the internet.” https://www.understandingai.org/p/the-first-copyright-ruling-on-generative in cui, mentre condannava l'accesso alle copie pirata, ammetteva però al tempo stesso che l'addestramento era "fair use". Gli esperti di settore in lista puntualizzeranno eventuali mie imprecisioni o dimenticanze Ciao, Enrico -- -- EN https://www.hoepli.it/libro/la-rivoluzione-informatica/9788896069516.html =================================================== Prof. Enrico Nardelli Past President di "Informatics Europe" Vicedirettore del Laboratorio Nazionale "Informatica e Scuola" del CINI Dipartimento di Matematica - Università di Roma "Tor Vergata" Via della Ricerca Scientifica snc - 00133 Roma home page: https://www.mat.uniroma2.it/~nardelli blog: https://link-and-think.blogspot.it/ tel: +39 06 7259.4204 fax: +39 06 7259.4699 mobile: +39 335 590.2331 e-mail: nardelli(a)mat.uniroma2.it online meeting: https://blue.meet.garr.it/b/enr-y7f-t0q-ont ====================================================================================================== --

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

July 23, 2026

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

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

July 22, 2026

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

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

July 22, 2026

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

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

July 21, 2026

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

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

July 21, 2026

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