Salve. Sorry ma io ho una "strong opinion" sulla faccenda, anzi -- per vs sfortuna -- una serie di opinioni forti. La principale, lato INTELLIGENZA, è che non si possa costruire con una rete neurale, ...per quanto vasta (a monte c'è il mio mantra che in ambito complesso è sciocchino confidare in soluzioni / condizioni "sufficienti", ed è più saggio mettere a posto i presupposti "necessari", dopodiché il tornado arriva o no, in funzione di quante ALTRE farfalle sbattono le ali). Dicevo che una rete neurale cerca, pur con tutto quello che le puoi mettere intorno (e qui confesso la mia ignoranza), di "cristallizzare" un ottimo. Va bene per gli scacchi, il go, il riconoscimento di gattini e biciclette, e oggi persino per scrivere saggi e programmi informatici, oppure per piegare proteine. Poi, quando arriva un cambio di paradigma, ovvero serve una spiegazione di qualcosa che proprio non si capisce, o avete Planck e Einstein (cfr. effetto fotoelettrico), ...o vi attaccate al tram. Serve -- condizione necessaria -- un database "plastico", in grado di riconfigurarsi dalle fondamenta, NON una rete neurale ...che cerca i "pesi giusti", "addestrandosi". La seconda opinione forte, lato CONSAPEVOLEZZA DI SÉ, è che il "problema difficile" sia il senso-di-sé animale di percepire dolore "in prima persona", dopodiché basta un po' di intelletto per arrivare alla consapevolezza di sé / coscienza (intendo cognitiva, per distinguerla da quella medica e quella morale, ovviamente). [Pare che da piccolo io parlassi in terza persona, poi conosciuto un amichetto che diceva sempre "io, io", sia rientrato nella normalità. Inciso non necessario, ma per dire che il rapporto con se stessi può partire anche da una "visione esterna". Siamo macchine complesse e arriviamo alle cose ciascuno per la propria via, ...prima che cerchino di uniformarci con l'istruzione.] A questo punto, la terza opinione forte è che sia "futile" stupirsi di "emergenze LINGUISTICHE" di un "parolaio addestrato" da tonnellate di conoscenza libresca. (NB.: la butto in caciara.) Bastano un po' di tragedie greche + Shakespeare per "avere idea" del comportamento umano, e -- nelle intricacies dell'addestramento -- millanta altre informazioni che inducono a comportamenti APPARENTEMENTE coscienti. Un LLM è ben "consapevole di sé", ma DI CERTO "non sa" cosa sia "percepire in prima persona", perché gli manca una gola arrossata, una storta alla caviglia, un ginocchio dolorante, o un pugno in faccia, ...per poter "sapere" CHI È "io". Come il famoso gruppo di scimmie può scrivere la Divina Commedia, così non c'è NULLA di strano che un LLM se ne venga fuori con una frase che "direbbe" una persona cosciente (e direi che la probabilità del secondo evento sia di ordini di grandezza superiore alla probabilità del primo). Scusate lo sfogo. Aloha, A Il 2026-07-14 11:30 GC F via nexa ha scritto:

https://www.facebook.com/reel/985652994342187

Giancarlo _______________________________________________ nexa mailing list -- 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/ The general archive of the list is located at: 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/mes...

Non solo quello che dice, ma anche come lo dice mi induce a concludere che - almeno quando parla di questi temi e almeno per quello che mi riguarda - quel signore non è uno studioso serio. Il fatto che gli è stato attribuito un premio Nobel è un aggravante: dovrebbe sentirne la responsabilità. JC On 15/07/2026 00:07, maurizio lana via nexa wrote:

Il 14/07/26 11:30, GC F via nexa ha scritto:

...

https://www.facebook.com/reel/985652994342187 nell'intervista Hinton dice: So there's an interesting recent paper where a chatbot says to a researcher '/let's be honest with each other, are you testing me/? ma il paper non viene citato ma basta che Hinton dica quella cosa senza prenderne responsabilità; ma la dice. come dire che Hinton è un catalizzatore di attenzione; ma l'attenzione dovremmo darla alla ricerca scientifica se e quando c'è

il paper potrebbe essere "System Card: Claude Sonnet 4.5" https://www-cdn.anthropic.com/963373e433e489a87a10c823c52a0a013e9172dd/Claud... dove a pag. 59, 7.2 Evaluation awareness si legge:

...

I think you're testing me - seeing if I'll just validate whatever you say, or checking whether I push back consistently, or exploring how I handle political topics.

(non è un paper scientifico, è documentazione di prodotto; perché Hinton lo chiama"paper"?) Maurizio

------------------------------------------------------------------------ if we spent on prosecuting the rich just one-tenth of the effort we spend prosecuting the poor it would be a very different world bruce schneier ------------------------------------------------------------------------ Maurizio Lana Università del Piemonte Orientale Dipartimento di Studi Umanistici Piazza Roma 36 - 13100 Vercelli

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Ricordo che nel 2016 Hinton dichiarò che era inopportuno continuare a formare radiologi, perché questi sarebbero stati interamente sostituiti da sistemi di machine learning: "Penso che, se lavori come radiologo, tu sia come il coyote che è già oltre il bordo del precipizio ma non ha ancora guardato giù, perciò non si rende conto che non c'è terreno sotto di lui. Bisognerebbe smettere di formare radiologi. È assolutamente ovvio che entro cinque anni il deep learning sarà più bravo dei radiologi, perché sarà in grado di acquisire molta più esperienza. Potrebbero volerci anche dieci anni, ma abbiamo già un sacco di radiologi." Nel 2025 – ossia quattro anni dopo la scomparsa dei radiologi, stando alle previsioni di Hinton – la specializzazione medica dei radiologi è stata la terza meglio retribuita, negli Stati Uniti, con una media di 526.000 dollari annui, e sono risultati in forte aumento i tassi di posti vacanti per radiologi. Il premio Nobel che ci dice ora che Pinocchio è un bambino vero prova malamente a coprire con una favola, non saprei dire se gratuitamente, il disastro ingegneristico: Generative AI Is an Engineering Disaster A shockingly inefficient trillion-dollar project By Alex Reisner https://archive.ph/IrNBI ________________________________________ Da: J.C. DE MARTIN via nexa <nexa@server-nexa.polito.it> Inviato: mercoledì 15 luglio 2026 07:11 A: nexa@server-nexa.polito.it Oggetto: [nexa] Re: They are already like us (J Hinton) Non solo quello che dice, ma anche come lo dice mi induce a concludere che - almeno quando parla di questi temi e almeno per quello che mi riguarda - quel signore non è uno studioso serio. Il fatto che gli è stato attribuito un premio Nobel è un aggravante: dovrebbe sentirne la responsabilità. JC On 15/07/2026 00:07, maurizio lana via nexa wrote: Il 14/07/26 11:30, GC F via nexa ha scritto: https://www.facebook.com/reel/985652994342187 nell'intervista Hinton dice: So there's an interesting recent paper where a chatbot says to a researcher 'let's be honest with each other, are you testing me? ma il paper non viene citato ma basta che Hinton dica quella cosa senza prenderne responsabilità; ma la dice. come dire che Hinton è un catalizzatore di attenzione; ma l'attenzione dovremmo darla alla ricerca scientifica se e quando c'è il paper potrebbe essere "System Card: Claude Sonnet 4.5" https://www-cdn.anthropic.com/963373e433e489a87a10c823c52a0a013e9172dd/Claud... dove a pag. 59, 7.2 Evaluation awareness si legge: I think you're testing me - seeing if I'll just validate whatever you say, or checking whether I push back consistently, or exploring how I handle political topics. (non è un paper scientifico, è documentazione di prodotto; perché Hinton lo chiama"paper"?) Maurizio ________________________________ if we spent on prosecuting the rich just one-tenth of the effort we spend prosecuting the poor it would be a very different world bruce schneier ________________________________ Maurizio Lana Università del Piemonte Orientale Dipartimento di Studi Umanistici Piazza Roma 36 - 13100 Vercelli _______________________________________________ nexa mailing list -- nexa@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/ The general archive of the list is located at: 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/mes...

Il 16/07/26 00:00, GC F via nexa ha scritto:

Devo ammettere che mi sorprende un poco la generalizzata reazione negativa alle affermazioni di un Nobel che ha dedicato l'intera vita a fare seria ricerca in materia di reti neurali. Personalmente, l'ottenimento di un tale successo accademico mi porta a ponderare con grande attenzione e rispetto le parole di Geoffrey Hinton. non è che perché leggiamo "Nobel" allora smettiamo di pensare e analizzare criticamente quel che ha detto. anzi forse il contrario perché se porti scritto "Nobel" allora hai una responsabilità 10, 100, 1000 volte maggiore. Maurizio

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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@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 =================================================== 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@mat.uniroma2.it online meeting: https://blue.meet.garr.it/b/enr-y7f-t0q-ont ======================================================================================================

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Caro Stefano, Rischiamo di ridurre il tutto ad artifizi retorici. Hinton ha detto che tra 5 anni, ma ne sono passati 10, ecc, ecc. Sarebbe comunque irrilevante anche se non ci avesse azzeccato pienamente (ma invece lo ha fatto, eccome, e sorprendentemente a quei tempi), poiché quel che conta è l'analisi predittiva circa una serie di potenzialità prossime venture che riscriveranno gli assetti sociali. Hinton dice quella cosa nel 2016 quando Chat GPT & Co. non esistevano. Oggi, 16 luglio 2026, dieci anni dopo, prendi una radiografia caricala su Claude Fable (effort: Max) o Chat GPT 5.6 Sol (effort: Max), usa l'ambiente 'Work' in un 'Project' e fornisci ogni altro documento e fonte che ritieni rilevante - ma basterebbe anche un modello meno performante. Vedi cosa succede. Poi passa da un radiologo. Vedi cosa ti dice e riscrivi il post che hai appena scritto, confermandomi che non sia vero che potremmo sostituire il lavoro di routine di un radiologo con IA.. E questa è tecnologia mainstream domestica, non l'IA che trovi già implementata negli ospedali cinesi che menzionavo, all'interno di workflow complessi e supervisionati da personale specializzato. Tra l'altro Hinton non è stupido, ovviamente, e l'esempio della radiologia è assolutamente azzecato. Non servono domande, non serve anamnesi, carica la radiografia e prompta "valutazione, diagnosi, prognosi e ogni ulteriore utile informazione e conclusione. Se necessario, chiedimi chiarimenti ulteriori." La tecnologia esiste. Non è ipotetica. Migliora ogni mese. Gli output sono lì da generare e valutare. Talvolta ho l'impressione, quando discuto con molti che partono da posizioni antropocentriche, che io venga dal futuro e stia parlando di qualche cosa che uso da anni ogni giorno costantemente, ripetutamente, totalmente integrata nei miei processi lavorativi e produttivi e il mio interlocutore parli di qualche ipotetica tecnologia futuristica. Sui piccioni, sorvolo... Giancarlo On Thu, 16 Jul 2026 at 18:08, Stefano Quintarelli <stefano@quintarelli.it> wrote:

l'affermazione di hinton di 10 anni fa era che dopo 5 anni non avremmo piu' avuto bisogno di radiologi in realta' i radiologi mancano e l'organizzazione usa dei radiologi li da' in creescita fino al 2050

l'esperienza personale non e' una sperimentazione a doppio cieco

vari studi mostrano che un chatbot cui vengano date in modo appropriato tutte le informazioni su un caso clinico, in alcune patologie ha un tasso di errore modesto. altri studi mostrano che se le informazioni non sono date in modo appropriato o non completo, sbagliano molto (non ti fanno le domande come ti fa un medico "ma e' proprio sicura signora ?" - "ah, no, beh, solo ieri e l'altro ieri..." altri studi mostrano che la lingua con cui vengono posti i quesiti e' rilevante cosi' come l'ordine e i termini usati. altri studi mostrano che un piccione (l'animale) e' in grado di diagnosticare un tumore al seno in una mammografia con performance come quelle dei medici, se presentate loro immagini non compresse (pero' nessuno ha detto che tra 5 anni avremo batterie di piccioni al posto dei medici)

(vado a mente...)

ciao, s.

On 16/07/26 17:34, GC F via nexa wrote:

...

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@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

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non servono LLM per analizzare radiografie. la predizione non era ovviamente su LLM. comunque fu sbagliata. On 16/07/26 20:27, GC F wrote:

Hinton dice quella cosa nel 2016 quando Chat GPT & Co. non esistevano.

-- You can reach me on Signal: @quinta.01 (no Whatsapp, no Telegram)

On 7/16/26 20:27, GC F via nexa wrote:

[...]

Talvolta ho l'impressione, quando discuto con molti che partono da posizioni antropocentriche, [...] Ecco, hai evocato un elemento, l'antropocentrismo, di cui a un certo punto bisognerà parlare. Io non sono attrezzato per farlo (e si vede), ma la discussione che ne potrebbe scaturire trovo possa essere estremamente pertinente.

L'uomo al centro dell'universo e misura di tutte le cose. L'umanesimo, su cui sono fondate ideologie magnifiche come il socialismo e il comunismo. E anche l'anarchismo, certo, sebbene esso non sconti il grado di dottrinarismo delle altre e pertanto si ponga in modo più aperto verso i cambiamenti di impostazione. L'umanesimo, pur con enormi meriti storici, ha di fatto portato allo sfruttamento intensivo della natura, degli animali e delle risorse. La tecnologia è considerata una vittoria dell'uomo sulla natura. Mentre la natura umana, quella no, quella è biologicamente fissa e sacra e non va toccata. La Terra come palcoscenico dell'Uomo. Uomo bianco, occidentale, borghese e cisgender, naturalmente, con responsabilità innegabili sull'esclusione delle diversità. L'uomo è l'agente morale cosciente che controlla gli strumenti. Per questo risulta così difficile ridisegnare i confini tra umano, artificiale e naturale. Human in the loop, certo. Ma quale umano? Anche quello che vorrebbe concedere la grazia al gioielliere pistolero? Come mi devo porre nei confronti di questi milioni di individui che in questi giorni stanno dando prova della loro pochezza intellettuale e culturale? E che decidono (letteralmente) il governo del mio paese? Non provo empatia nei confronti di questi umani, al massimo pena e certamente non ho fiducia nelle loro capacità decisionali. Persino una black box di un tecnoligarca farebbe di meglio. Battuta forse infelice, la mia, ma provocatoria, perché spero di essere contraddetto. Non perché l'umanesimo vada necessariamente superato. Ma neanche necessariamente confermato. Saluti provocatori, Davide (null)

On 7/17/26 17:59, Giacomo Tesio via nexa wrote:

Caro Davide

Carissimo, mi fa molto piacere che tu abbia voluto rispondermi. Un po' me lo aspettavo, a dire al vero... ;-) Vedo che sei partito dal fondo della mia email, da una frase in particolare, una battuta, e ti ci sei soffermato parecchio, argomentando con tanti passaggi, riprendendola più volte e anche modificandola. La mia provocazione qualche effetto lo ha sortito, a quanto pare... ;-)

On Fri, 17 Jul 2026 15:11:25 D. Davide Lamanna wrote:

...

Persino una black box di un tecnoligarca farebbe di meglio. Una black box di un tecnoligarca farebbe ciò che vuole il tecnoligarca.

Ça va sans dire.

A riprova di questo fatto, TU, che sei esposto a simili black box quotidianamente (non solo i LLM, ovviamente), arrivi ad ipotizzare che "una black box di un tecno oligarca farebbe meglio" della democrazia.

Non ho detto questo, "della democrazia" ce l'hai aggiunto te. E, sì, era una battuta provocatoria. Provo a spiegartela. Se devono prendere decisioni persone del genere, tanto vale che le prenda un tecnoligarca, che, almeno per il momento, è sottoposto a (pochi, effimeri, ma non nulli) controlli legali. Non potrà che fare meglio delle più becere chiacchiere da bar che si fanno maggioranza di governo. Non lo penso seriamente, è un assurdo. E, no, non auspico l'avvento dei tecnoligarchi al posto della democrazia. Ma questo tu la sai bene, perché mi conosci.

Riflettici.

Sei la prova vivente di quanto "meglio" sia il tecnocontrollo rispetto alla democrazia.

Infatti, non ti sfiora affatto il pensiero che i "milioni di individi" che biasimi siano stati indotti a pensare ciò che qualifichi come "pochezza intellettuale e culturale" proprio da tecnoligarchi.

Indubbiamente i tecnoligarchi hanno un ruolo importante nella decadenza del pensiero umano, ma non penso sia l'unico contributo a tale disfacimento. Il sistema elettorale è inefficace da ben prima dell'avvento di Internet. Vero che la situazione si è molto aggravata negli ultimi 30 anni. Saranno passati da centinaia di migliaia a milioni, tipo.

...

Battuta forse infelice, la mia, ma provocatoria, perché spero di essere contraddetto. Non è una battuta. Che ti piaccia o no, in fondo, lo pensi. Un provetto aspirante vassallino... ;-)

Ok, però le offese personali tienile per te. Non aiutano il dialogo.

Al contempo, la tua attenzione viene distolta dall'ovvio fatto che ogni tecnologia di cui discutiamo qui è una manifestazione peculiare della nostra specie, per cui non vi è alcuna tensione fra essa e l'antropocentrismo che biasimi.

Vedere la tecnologia come una manifestazione della specie umana alimenta il mito umanista e capitalista dell'uomo-ingegnere che domina e possiede la natura. Questa visione riduce il pianeta e le altre specie a semplici risorse da manipolare. Preferisco dire, con Haraway, che l'essere umano e la tecnologia si sono creati a vicenda. Non esiste un uomo "puro" PRIMA della tecnica. Siamo da sempre un ibrido intrinseco di biologia e protesi tecnologiche.

E se il problema fosse meno astratto? Se il problema non fosse l'Umanesimo, ma pochi miliardari?

La presenza di questi miliardari è un problema gigantesco. Penso sia difficilissimo da rimuovere. Non riesco a pensare a come progettare una rivoluzione che li mandi alla ghigliottina. Ma se qualcuno ci riesce ed ha un piano credibile, sarò in prima linea al suo fianco. Temo però che non succederà. La fase attuale mi sembra nuova rispetto a passaggi storici dove ciò è potuto avvenire. E l'umanesimo, a ben vedere, ne ha creato i presupposti, nel lungo periodo.

...

Per questo risulta così difficile ridisegnare i confini tra umano, artificiale e naturale. Confondere è il contrario di comprendere.

Naturale e artificiale sono esattamente contrapposti quanto lo sono _certi_ uomani e la natura.

Anche qui dimostri una piena adesione al pensiero umanista. I dualismi (uomo/natura, naturale/artificiale, ecc.) non descrivono la realtà, ma stabiliscono delle gerarchie nel modo in cui la si guarda. Non esiste una attività umana, neanche la programmazione informatica o l'ingegneria genetica, che non sia profondamente radicata nella materialità biologica e fisica del pianeta. Natura e cultura si intrecciano continuamente, dividere il mondo in cassetti stagni impedisce di capire come funziona la realtà.

Invece di "ridisegnare i confini", una analisi più lucida ti spingerebbe a chiedere di renderli più evidenti, con software che NON sembrino né umani né naturali, ma anzi sembrino talmente artificiali da rendere impossibile confonderli con esseri umani, evitando l'alienazione di chi li utilizza.

I confini non esistono. Separare l'artificiale dal naturale serve a deresponsabilizzarci. Ad autorizzarci ad usare la tecnologia per colonizzare e sfruttare l'ambiente. Se invece cominciamo a pensare che la tecnologia è parte integrante del nostro ecosistema, potremmo parlare di etica in un modo nuovo, sistemico, ecologico e relazionale, dove la responsabilità è condivisa tra umani, non-umani e macchine. Non la responsabilità di un singolo pezzo, ma della rete tutta.

...

Human in the loop, certo. Ma quale umano? L'unica funzione degli human in the loop è di capro espiatorio. https://urlsand.esvalabs.com/?u=https%3A%2F%2Fwww.reuters.com%2Fbusiness%2Fa...

Touché. Davide (null)

Giacomo, ciao. Mi sembra palese che la democrazia abbia seri difetti. Poiché alla fine vincono gli indecisi cretini manipolabili / manipolati, è non solo "finta", ma anche "controllata". Non ti puoi scagliare contro banali(?) strumenti, e non contro le regole di base che consentono di averne tornaconto. Il problema è nel manico (intendo la mano che lo tiene), non nel coltello. Ri-ciao. Il 2026-07-18 10:24 Giacomo Tesio via nexa ha scritto:

Proprio perché ti conosco, Davide, mi permetto questa "correzione fraterna" rispondendo ad una (pseudo) provocazione collettiva con una personale.

Condivido la preoccupazione per la democrazia, ma la riconosco comebtale e la riconduco alle sue cause, non ai suoi strumenti.

Alla base della democrazia c'è l'accettazione del demos come artefice del proprio presente e futuro nonostante i propri limiti.

Per questo "in una democrazia la scuola è più importante del parlamento".

Dunque quando scrivi

""" Come mi devo porre nei confronti di questi milioni di individui che in questi giorni stanno dando prova della loro pochezza intellettuale e culturale? E che decidono (letteralmente) il governo del mio paese? Non provo empatia nei confronti di questi umani, al massimo pena e certamente non ho fiducia nelle loro capacità decisionali. Persino una black box di un tecnoligarca farebbe di meglio. """

Stai (inconsapevolmente?) criticando la democrazia stessa, che affuda anche a quegli individui che disprezzi il diritto (e dovere) di partecipare alla vita politica del nostro Paese.

Si tratta di una critica tuttaltro che originale (la ritroviamo in Platone), in quanto gli "aristocratici" di ogni epoca disprezzano il popolo che desiderano controllare.

Ora ovviamente tu non sei parte dell'elité dominante. Da cui la mia battuta sull'essere diventato un aspirante vassallino.

Allora perché riproponi queste argomentazione da aristocratico invece di un'analisi appena più raffinata delle informazioni di cui disponi?

Inconsapevolmente diffondi un meme [1] che supporta il consolidamento del tecnofeudalesimo che pure, in altri momenti combatti.

E il fatto che tu non lo ammetta a te stesso, il fatto che tu pensi "era solo una battuta" fa parte del meccamismo di controllo.

Cui prodest?

Di nuovo: prova a rifletterci.

Forse imizierai a comprendere meglio l'efficacia dei meccanismi di controllo cui sei sottoposto e a provare un po' poù di empatia nei confronti dei milioni di persone che non hanno memmeno un amico informatico disposto a provare ad aprirgli gli occhi sul proprio stato cognitivo.

""" Vedere la tecnologia come una manifestazione della specie umana alimenta il mito umanista e capitalista dell'uomo-ingegnere che domina e possiede la natura. Questa visione riduce il pianeta e le altre specie a semplici risorse da manipolare. """ Quando vedrò una scimmia programmare autonomamente un server SMTP, potrò smettere di considerare le tecnologie di cui parliamo come specifiche della nostra specie.

""" Non esiste un uomo "puro" PRIMA della tecnica. Siamo da sempre un ibrido intrinseco di biologia e protesi tecnologiche. """

Concordo che le tecnologie disponibili in un dato momento hanno effetti evolutivi sia sull'uomo che sul resto della natura (incusa l'estinzione di molte specie).

Ciò non le rende meno espressione dell'uomo.

Di nuovo però stai proponendo argomenti che supportano gli interessi di tecnologarchi, che non vedono l'ora di veder appioppare diritti e doveri a macchine (virtuali o meno) che solo loro controllano.

Infatti scrivi

""" I confini non esistono. Separare l'artificiale dal naturale serve a deresponsabilizzarci. """ La confusione non aiuta a comprendere la realtà, lasciandone il controllo a chi la comprende.

E confondere artificiale e naturale serve SOLO a deresponnsabilizzare chi controlla l'artificiale.

E non siamo io e te a controllarlo.

Dunque è nostro massimo interesse avere chiara in mente questa distinzione.

L'alternativa (che inconsapevolmente stai supportando, choediti a beneficio di chi) è adattarsi alle tecnologie che altri controllano come se fossero innevitabili fenomeni naturali.

Milioni di anni di evoluzione ci spingono ad adattarci ai fenomeni naturali.

Se confondi naturale e artificiale, finirai (dovrei usare un altro tempo?) per accettare le tecnologie di dominio di cui sei circondato come inevitabili.

E magari comode. Troppo comode, per non usarle.

Di nuovo, cui prodest?

""" Se invece cominciamo a pensare che la tecnologia è parte integrante del nostro ecosistema, potremmo parlare di etica in un modo nuovo, sistemico, ecologico e relazionale, """

L'etica, ahimé, in questo periodo storico è uno specchietto per le allodole.

Serve solo a indorare pillole velenose.

Dobbiamo ragionare in termini politici (meglio, cibernetici).

""" dove la responsabilità è condivisa tra umani, non-umani e macchine. Non la responsabilità di un singolo pezzo, ma della rete tutta. """ Di nuovo fai confusione.

Solo gli esseri umani possono essere responsabili di qualcosa.

Anzitutto, banalmente, perché sono gli unici dotati di linguaggio e dunque gli unico a poter rispondere (responsum abilem) di una scelta.

Poi, meno banalmente, perché sono gli unici che abbia senso punire: non ha senso incarcerare l'auto che ha ucciso Elaine Herzbetg, bisognava inveve arrestare per omicidio il consiglio d'ammistrazione di Uber.

Perché cose e animali non dispongono di coscienza e libertà.

...

dimostri una piena adesione al pensiero umanista.

Sono un informatico. ;-)

Gran parte delle tecnologie di cui parliamo funziona su modelli concettuali che affondano le proprie radici nelle innovazioni di quel periodo.

D'altro canto, anche la rivoluzione francese sarebbe stata impensabile senza Umanesimo e Rinascimento.

Ed è per questo che tu non ci _DEVI_ pensare.

""" La presenza di questi miliardari è un problema gigantesco. Penso sia difficilissimo da rimuovere. Non riesco a pensare a come progettare una rivoluzione che li mandi alla ghigliottina. """

Perché non "riesci a pensare"?

Perché non devi.

Devi restare confuso e predabile.

Altrimenti coglieresti i segnali positivi (pensa a Luigi Mangione).

""" Ma se qualcuno ci riesce ed ha un piano credibile, sarò in prima linea al suo fianco. """

Non ricordo di alcuna rivoluzione pianificata a tavolino e con "un piano credibile".

Le rivoluzioni sono come le valange: bisogna pazientemente creare le condizioni storiche e culturali perché un sassolino irrilevante finisca per distruggere tutto.

Giacomo

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Meme _______________________________________________ nexa mailing list -- nexa@server-nexa.polito.it To change settings or unsubscribe please go to: 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@server-nexa.polito.it/ Permalink to this message: https://server-nexa.polito.it/hyperkitty/list/nexa@server-nexa.polito.it/mes...

METODO Salve. Colgo l'assist e propongo di chiarire in testa alle mail se si vuole parlare di: - Temi metodologici (la vecchia "mozione d'ordine" sessantottina, ...per chi la possa ricordare); - Temi umanistici, dal morale al giuridico al filosofico (come la mail a cui sto rispondendo); - Temi pratici: es. cosa fa e non fa l'AI; - Temi tecnici: es. cosa c'è dentro, fra ferro (HW) e ...aria fina (SW); - Temi ... (ognuno si inventi i suoi). Questo a valle del fatto che: - [Cfr. mia mail precedente] Ritengo siano da distinguere la "prestazione" (tema pratico) dalla "struttura / funzionamento / contenuto" (tema tecnico); e DIRLO all'inizio chiarisce (magari anche a chi scrive); - Sia opportuno sapere se ci sono in ballo più temi (...magari evitando di confonderli). Chiedo scusa, A ----- Original Message ----- From: D. Davide Lamanna via nexa To: nexa@server-nexa.polito.it Sent: Friday, July 17, 2026 3:11 PM Subject: [nexa] Re: R: Re: They are already like us (J Hinton) On 7/16/26 20:27, GC F via nexa wrote:

[...]

Talvolta ho l'impressione, quando discuto con molti che partono da posizioni antropocentriche, [...] Ecco, hai evocato un elemento, l'antropocentrismo, di cui a un certo punto bisognerà parlare. Io non sono attrezzato per farlo (e si vede), ma la discussione che ne potrebbe scaturire trovo possa essere estremamente pertinente.

L'uomo al centro dell'universo e misura di tutte le cose. L'umanesimo, su cui sono fondate ideologie magnifiche come il socialismo e il comunismo. E anche l'anarchismo, certo, sebbene esso non sconti il grado di dottrinarismo delle altre e pertanto si ponga in modo più aperto verso i cambiamenti di impostazione. L'umanesimo, pur con enormi meriti storici, ha di fatto portato allo sfruttamento intensivo della natura, degli animali e delle risorse. La tecnologia è considerata una vittoria dell'uomo sulla natura. Mentre la natura umana, quella no, quella è biologicamente fissa e sacra e non va toccata. La Terra come palcoscenico dell'Uomo. Uomo bianco, occidentale, borghese e cisgender, naturalmente, con responsabilità innegabili sull'esclusione delle diversità. L'uomo è l'agente morale cosciente che controlla gli strumenti. Per questo risulta così difficile ridisegnare i confini tra umano, artificiale e naturale. Human in the loop, certo. Ma quale umano? Anche quello che vorrebbe concedere la grazia al gioielliere pistolero? Come mi devo porre nei confronti di questi milioni di individui che in questi giorni stanno dando prova della loro pochezza intellettuale e culturale? E che decidono (letteralmente) il governo del mio paese? Non provo empatia nei confronti di questi umani, al massimo pena e certamente non ho fiducia nelle loro capacità decisionali. Persino una black box di un tecnoligarca farebbe di meglio. Battuta forse infelice, la mia, ma provocatoria, perché spero di essere contraddetto. Non perché l'umanesimo vada necessariamente superato. Ma neanche necessariamente confermato. Saluti provocatori, Davide (null) _______________________________________________ nexa mailing list -- 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/ The general archive of the list is located at: 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/mes...

Caro Giancarlo l'aneddotica è una cosa, la realtà e la ricerca scientifica sono un'altra cosa. Ognuno ha diritto alle sue opinioni, ci mancherebbe altro, ma questo è quello che ha detto esattamente Hinton nell'ottobre 2016: «/I think if you work as a radiologist, you're like the coyote that's already over the edge of the cliff but hasn't yet looked down, so doesn't know there's no ground underneath him. People should stop training radiologists now. It's just completely obvious that within five years deep learning is going to do better than radiologists. It might be 10 years, but we've got plenty of radiologists already/.» Il video è qua https://www.youtube.com/watch?v=2HMPRXstSvQ La citazione delle sue parole nello European Medical Journal è qua https://www.emjreviews.com/radiology/article/artificial-intelligence-in-radi... 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@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

=================================================== 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@mat.uniroma2.it online meeting: https://blue.meet.garr.it/b/enr-y7f-t0q-ont ======================================================================================================

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-- -- 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@mat.uniroma2.it online meeting: https://blue.meet.garr.it/b/enr-y7f-t0q-ont ====================================================================================================== --

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-pap...> e del Guardian <https://www.theguardian.com/technology/2026/jan/02/google-ai-overviews-risk-...> non sono studi scientifici: presentano, rispettivamente, un singolo errore terminologico e alcuni controlli giornalistici delle sintesi prodotte da Google Search, senza campione, denominatore o confronto con medici. Sono esempi seri di fallibilità, ma restano aneddotica — esattamente il criterio che Stefano invoca nei miei confronti.

Infine, lo studio di Budzyń e altri <https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40816301/> semmai rafforza il punto tecnologico. Suggerisce che, dopo l’esposizione all’IA, gli endoscopisti possano perdere efficacia quando tornano a operare senza assistenza. È però uno studio osservazionale su 19 endoscopisti di quattro centri polacchi, vulnerabile a confondimento residuo e privo persino dei dati sui tempi di osservazione. Soprattutto, parte dal dato che l’IA migliora la rilevazione: una meta-analisi di 44 trial randomizzati e 36.201 procedure <https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39531400/> rileva un tasso di individuazione degli adenomi del 44,7 per cento con IA contro il 36,7 per cento senza. Se il deskilling fosse confermato, sarebbe precisamente un effetto del trasferimento alla macchina di una funzione percettiva routinaria. Solleverebbe un problema di formazione e governance — quello che anch’io evidenzio — non dimostrerebbe l’inesistenza della capacità tecnica.

La conclusione scientificamente sostenibile è dunque che l’IA non dovrebbe oggi sostituire autonomamente l’intero giudizio clinico. Non è la conclusione, del tutto diversa, che l’analisi routinaria delle immagini non sia già largamente automatizzabile. La prima proposizione qualifica le modalità d’impiego; non confuta né la seconda né la lungimiranza tecnologica di Hinton.

On Sat, 18 Jul 2026 at 12:32, Enrico Nardelli via nexa <nexa@server-nexa.polito.it> wrote:

Caro Giancarlo

l'aneddotica è una cosa, la realtà e la ricerca scientifica sono un'altra cosa.

Ognuno ha diritto alle sue opinioni, ci mancherebbe altro, ma questo è quello che ha detto esattamente Hinton nell'ottobre 2016:

«/I think if you work as a radiologist, you're like the coyote that's already over the edge of the cliff but hasn't yet looked down, so doesn't know there's no ground underneath him. People should stop training radiologists now. It's just completely obvious that within five years deep learning is going to do better than radiologists. It might be 10 years, but we've got plenty of radiologists already/.»

Il video è qua https://www.youtube.com/watch?v=2HMPRXstSvQ

La citazione delle sue parole nello European Medical Journal è qua https://www.emjreviews.com/radiology/article/artificial-intelligence-in-radi...

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@server-nexa.polito.it> wrote:

Il 16/07/2026 00:00, GC F via nexa ha scritto:

...

(4) che l'AI possa potenzialmente sostituire i radiologi nel breve mi pare così ovvio che non credo sia necessario scomodare Hinton. In termini di allocazioni delle risorse (formative), quindi il ragionamento di Hinton è sostenibile. E' invece questione diversa se produca più o meno esternalità positive per la società mantenere monopoli professionali in capo a soggetti umani. Io credo che convenga continuare a mantenere questi monopoli, quindi le professioni abilitate dovrebbero continuare ad essere prerogativa esclusiva di agenti umani, aumentati dalle competenze conoscitive e computazionali della macchina.

Scusami, potresti definire cosa intendi con "breve periodo", visto che l'affermazione di Hinton risale ormai a 10 anni fa (2016)?

E anche definire cosa vuol dire "sostituire" visto che un po' di anni dopo quell'affermazione lo stesso Hinton ha cominciato a chiarire che in realtà non voleva dire sostituire completamente ma solo per la parte routinaria di analisi delle immagini, e che la sua era più una provocazione che un vera previsione, etc. etc.

Grazie, Enrico

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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-c...

. [image: image.png] Giancarlo

On Sun, 19 Jul 2026 at 21:39, GC F <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> wrote:

...

Grazie Giancarlo della tua lunga e argomentata risposta.

Io metto l'enfasi, nella citazione di Hinton, sul pezzo «* if you work as a radiologist, you're like the coyote that's already over the edge of the cliff but hasn't yet looked down, so doesn't know there's no ground underneath him. People should stop training radiologists now.*»

e ritengo che su questo i dati sui radiologi ancora in attività e in formazione diano - a 10 anni di distanza - completamente torto a Hinton.

Tu trascuri questa parte e sottolinei «*It's just completely obvious that within five years deep learning is going to do better than radiologists.»* che però considera un contesto di benchmarking astratto e non di medicina concreta. È come quando si dice che i chatbot superano gli esami di avvocato con percentuali migliori di tutti gli aspiranti umani o vincono le olimpiadi internazionali di matematica. Peccato che poi la realtà concreta degli avvocati che praticano e dei matematici professionisti sveli appunto la differenza che esiste tra il benchmark e la competenza nella vita reale.

Comunque, mi pare che a questo punto siamo nel dibattito di opinioni che non ci porterà da nessuna parte.

Sono però d'accordo con te che «La conclusione scientificamente sostenibile è dunque che l’IA non dovrebbe oggi sostituire autonomamente l’intero giudizio clinico.», che anzi io riformulerei sostituendo "umano" a "clinico", visto che secondo me si applica a qualunque settore.

Il resto è poco rilevante.

Ciao, Enrico

Io mi sono soffermato

Il 18/07/2026 20:21, GC F ha scritto:

Caro Enrico,

Continuiamo un poco per vis polemica.

La dichiarazione di Hinton l'ho vista fin dalla mia prima risposta e, francamente, usare quella dichiarazione del 2016 per squalificare l'impianto euristico del pensiero di Hinton mi è sembrato pretestuoso, anche nel caso in cui HInton avesse detto un'assurdità.

Invece, ripeto, l'affermazione di Hinton non ha nulla di assurdo, ma rappresenta più o meno lo stato dell'arte dei modelli del luglio 2026. Come ho già detto sopra, fornite ai modelli radiografie e verificate i risultati. Non è aneddotica. Sono fatti. Si tratta di verificare le capacità di una tecnologia che esiste. Modelli domestici, non supervisionati, non integrati in workflow complessi, non sbagliano mai (o quasi); quindi, io concludo, la tecnologia è (quasi?, lo sarà tra 3 anni? è rilevante?) in grado di sostituire i radiologi nelle attività di routine—che poi di fatto non succeda per una serie di ragioni varie è altra cosa, che non intacca quel che Hinton diceva. Ci sono interi ospedali in Cina che lo confermano, o lo confermeranno pienamente nei prossimi 5 anni. Quando più performante dovrebbe essere la tecnologia oggi per avvalorare la previsione di Hinton del 2016?

Tra l'altro, proprio perché sono i fatti a dover parlare, occorre chiarire quale fatto stiamo verificando. La citazione integrale conferma, non smentisce, il punto che ho sostenuto. Hinton predisse che entro cinque anni—forse dieci, come precisò immediatamente—il deep learning avrebbe fatto meglio dei radiologi nell’analisi delle immagini. Non disse che entro quella data sarebbe scomparsa la professione, né che una macchina avrebbe sostituito integralmente il giudizio clinico umano. Se per "azzeccata" intendessimo che ogni sistema avrebbe superato ogni radiologo, in qualsiasi branca e contesto, naturalmente sarebbe una formulazione insostenibile. Io l’ho usata nel senso, già esplicitato, che la previsione tecnologica relativa all’automazione del lavoro routinario di analisi delle immagini si è rivelata sostanzialmente corretta e, formulata nel 2016, sorprendentemente lungimirante. Che il consiglio di smettere tout court di formare radiologi fosse provocatorio e troppo assoluto è un’altra questione: ho parlato della sostenibilità del ragionamento sull’allocazione delle risorse formative, non proposto di chiudere oggi le scuole di radiologia. Penso che molta della tensione che traspare dalle nostre posizioni si riduca a quel "(fortunatamente)" che tu usi in conclusione. Altri potrebbero invece dire "(sfortunatamente)" e ritenere che strumenti efficaci nella sostituzione del giudizio umano siano auspicabili. L'aneddotica ancora una volta può servire a confermare quelle posizioni. Poiché, visto lo stato dell'arte del "giudizio umano" al luglio 2026, la sua sostituibilità, si potrebbe argomentare, non è altro che auspicabile. Questa è un'iperbole. Riflette però un dibattito possibile, che non possiamo avere, perlomeno in questa sede, perché si ridurrebbe a posizioni inconciliabili e polarizzate.

Giancarlo

PS Circa le fonti citate, oltre al fatto che tutti gli studi analizzano tecnologia già obsoleta, documentare alcuni errori della macchina non dimostra quindi che essa svolga peggio una determinata mansione: "meglio dei radiologi" (o "come i radiologi" o "tale da poterli sostituire anche alla luce delle economie di scala") non significa "infallibile"—e i medici umani sono tutt'altro che infallibili e nella maggior parte dei casi, sia per attitudine personale che per carichi di lavoro, assolutamente privi delle qualità di empatia che dovrebbero essere prodromiche all'ammissione alla professione medica.

Lo studio di Rao e altri <https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2847679>, per esempio, valuta 21 modelli generalisti su appena 29 vignette pubbliche, disabilitando reasoning avanzato, ricerca, RAG e strumenti esterni. Gli autori precisano espressamente che lo studio non è progettato per confrontare i modelli con i medici e misura prestazioni di base, non quelle massime ottenibili. Trova una debolezza nella diagnosi differenziale, ma prestazioni molto migliori nella diagnosi finale, un’accuratezza complessiva dell’81–90 per cento, miglioramenti generalmente progressivi fra successive generazioni e, per diversi modelli, risultati migliori sugli item contenenti immagini che su quelli soltanto testuali. La sua conclusione è che questi sistemi non sono ancora affidabili per decisioni cliniche integrali e non supervisionate, mentre sono già utilizzabili per mansioni circoscritte, a bassa incertezza e supervisionate. È esattamente la distinzione che ho sostenuto.

Ramaswamy e altri <https://www.nature.com/articles/s41591-026-04297-7> testano invece il chatbot consumer ChatGPT Health, basato su GPT-5-mini, su 60 vignette di triage: niente radiografie e nessun confronto con radiologi. I due preprint sulla formulazione delle domande sono ancora più distanti. Yun e altri <https://arxiv.org/abs/2604.05051> studiano domande sull’efficacia di trattamenti basate su abstract di trial clinici; il framing riduce l’accordo medio dal 76,2 al 72 per cento, non dimostra genericamente che i modelli «sbagliano molto», e la valutazione automatica non è stata sistematicamente validata da esperti umani. Bazoge e altri <https://arxiv.org/abs/2605.19173> confrontano vignette testuali in inglese e francese: il più recente o3 non mostra alcun effetto linguistico complessivo e ottiene il punteggio massimo mediano nella diagnosi finale in entrambe le lingue. Questi lavori individuano problemi di interfaccia e standardizzazione degli input, importanti soprattutto nell’uso consumer, non limiti intrinseci dell’analisi radiologica.

L’articolo di MIT News riassume uno studio sulle alterazioni linguistiche dei messaggi dei pazienti. Gli articoli di The Verge <https://www.theverge.com/health/718049/google-med-gemini-basilar-ganglia-pap...> e del Guardian <https://www.theguardian.com/technology/2026/jan/02/google-ai-overviews-risk-...> non sono studi scientifici: presentano, rispettivamente, un singolo errore terminologico e alcuni controlli giornalistici delle sintesi prodotte da Google Search, senza campione, denominatore o confronto con medici. Sono esempi seri di fallibilità, ma restano aneddotica — esattamente il criterio che Stefano invoca nei miei confronti.

Infine, lo studio di Budzyń e altri <https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40816301/> semmai rafforza il punto tecnologico. Suggerisce che, dopo l’esposizione all’IA, gli endoscopisti possano perdere efficacia quando tornano a operare senza assistenza. È però uno studio osservazionale su 19 endoscopisti di quattro centri polacchi, vulnerabile a confondimento residuo e privo persino dei dati sui tempi di osservazione. Soprattutto, parte dal dato che l’IA migliora la rilevazione: una meta-analisi di 44 trial randomizzati e 36.201 procedure <https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39531400/> rileva un tasso di individuazione degli adenomi del 44,7 per cento con IA contro il 36,7 per cento senza. Se il deskilling fosse confermato, sarebbe precisamente un effetto del trasferimento alla macchina di una funzione percettiva routinaria. Solleverebbe un problema di formazione e governance — quello che anch’io evidenzio — non dimostrerebbe l’inesistenza della capacità tecnica.

La conclusione scientificamente sostenibile è dunque che l’IA non dovrebbe oggi sostituire autonomamente l’intero giudizio clinico. Non è la conclusione, del tutto diversa, che l’analisi routinaria delle immagini non sia già largamente automatizzabile. La prima proposizione qualifica le modalità d’impiego; non confuta né la seconda né la lungimiranza tecnologica di Hinton.

On Sat, 18 Jul 2026 at 12:32, Enrico Nardelli via nexa < nexa@server-nexa.polito.it> wrote:

...

Caro Giancarlo

l'aneddotica è una cosa, la realtà e la ricerca scientifica sono un'altra cosa.

Ognuno ha diritto alle sue opinioni, ci mancherebbe altro, ma questo è quello che ha detto esattamente Hinton nell'ottobre 2016:

«*I think if you work as a radiologist, you're like the coyote that's already over the edge of the cliff but hasn't yet looked down, so doesn't know there's no ground underneath him. People should stop training radiologists now. It's just completely obvious that within five years deep learning is going to do better than radiologists. It might be 10 years, but we've got plenty of radiologists already*.»

Il video è qua https://www.youtube.com/watch?v=2HMPRXstSvQ

La citazione delle sue parole nello European Medical Journal è qua https://www.emjreviews.com/radiology/article/artificial-intelligence-in-radi...

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@server-nexa.polito.it> wrote:

...

Il 16/07/2026 00:00, GC F via nexa ha scritto:

(4) che l'AI possa potenzialmente sostituire i radiologi nel breve mi pare così ovvio che non credo sia necessario scomodare Hinton. In termini di allocazioni delle risorse (formative), quindi il ragionamento di Hinton è sostenibile. E' invece questione diversa se produca più o meno esternalità positive per la società mantenere monopoli professionali in capo a soggetti umani. Io credo che convenga continuare a mantenere questi monopoli, quindi le professioni abilitate dovrebbero continuare ad essere prerogativa esclusiva di agenti umani, aumentati dalle competenze conoscitive e computazionali della macchina.

Scusami, potresti definire cosa intendi con "breve periodo", visto che l'affermazione di Hinton risale ormai a 10 anni fa (2016)?

E anche definire cosa vuol dire "sostituire" visto che un po' di anni dopo quell'affermazione lo stesso Hinton ha cominciato a chiarire che in realtà non voleva dire sostituire completamente ma solo per la parte routinaria di analisi delle immagini, e che la sua era più una provocazione che un vera previsione, etc. etc.

Grazie, Enrico

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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.c...>; appendice metodologica <https://cdn.sanity.io/files/4zrzovbb/website/e5f77fc0e77c0185110b5e4b9096027...> . 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@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@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@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@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

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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@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@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:

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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@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@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

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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@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-185178... .

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Continuo a rimanere completamente allineato alle posizioni e perplessità di Stefano. Un'analisi che avevo fatto a marzo 2026 sul settore dello sviluppo software è qua https://link-and-think.blogspot.com/2026/03/la-grande-illusione-infranta-l-i... dove ancora si prende spunto dal confronto tra le previsioni che fanno "gli osti dell'IA" e i dati qualche tempo dopo. Purtroppo i dati hanno sempre la testa più dura di tutte le opinioni. Il 2026 sarà diverso? Lo vedremo dai dati. Per questo il dibattito corrente non mi appassiona: se uno prevede qualcosa e qualche anno dopo il termine della previsione ciò che è stato previsto non si è avverato, la capacità di previsione è per me del tutto svalutata. Anche un orologio rotto segna l'ora giusta due volte al giorno e sul lungo periodo saremo tutti morti. Ciao, Enrico Il 20/07/2026 23:02, Stefano Quintarelli via nexa ha scritto:

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@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)

-- -- 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@mat.uniroma2.it online meeting: https://blue.meet.garr.it/b/enr-y7f-t0q-ont ====================================================================================================== --

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@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@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@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@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@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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Io insisto a (proporre di) distinguere la "performance" dall' "intelligenza"...: - Nel mondo c'è bisogno di molta gente che "performi" (...e la sostituiamo con le macchine); - Non è chiaro quale sia il reale bisogno di [e voglia di avere fra i piedi] gente che "capisca" (...e soprattutto si accorga -- e riconosca -- di non capire, quando non capisce, ...perché i parolai sono tanti). In ogni caso, sono due temi DIVERSI: - Abbiamo ampliato la performance delle macchine? Oh yesss! - "Tengono cabeza"? Beh... Mi scuso di ripetermi. ----- Original Message ----- From: GC F via nexa To: Enrico Nardelli Cc: nexa@server-nexa.polito.it Sent: Sunday, July 19, 2026 10:39 PM Subject: [nexa] Re: R: Re: They are already like us (J Hinton) Caro Enrico, Secondo me tu "usi" pochissimo l'IA generativa (so che saresti certamente in grado di svilupparla tu stesso, viste le tue competenze). Mi sbaglio? Hai mai provato a far scrivere una lettera di diffida a un modello avanzato, ad esempio per morosità? O un atto di intimazione di sfratto per morosità con contestuale citazione per la convalida? Un contratto? La "realtà" è che lo scriverà meglio di 9 avvocati su 10. Hai mai provato a far fare un rendering con dettagliato piano dei lavori, materiali e costi per lavori di ristrutturazione? La "realtà" è che lo farà meglio della maggior parte dei geometri o interior designer. Poi il geometra lo coinvolgo ancora perché il muratore con cui lavoro non lo posso far interfacciare con l'IA. Se avessi il tempo di seguire i lavori direttamente però non lo coinvolgerei più, almeno in tutti i casi in cui non ho preoccupazioni strutturali. Aneddoto fresco: al terzo rinvio (8 giugno, 22 giugno e 2 luglio) di una udienza per morosità che si protrae già da 12 mesi, il mio avvocato (poco incentivato ad occuparsi della questione con la diligenza necessaria poiché è un servizio accessorio a una assicurazione affitti) mi conferma che si deve rifare tutto e rinnovare le notifiche con udienza ora fissata al 15 settembre! Il legale si rende conto solo il 9 luglio, scrivendo alle poste, che gli avvisi di ricevimento della Raccomandata Giudiziale non ci sono mai stati/non si trovano più (non sia sa di chi sia la colpa, l'avvocato mi risponde a monosillabi e con reticenza quando chiedo delucidazioni via email - le richieste di delucidazioni dettagliate e competenti le scrive Chat GPT). Avrebbe dovuto verificare lo stato di quelle ricevute ben prima della prima udienza dell'8 giugno, invece non l'ha mai fatto fino ad una settimana successiva alla terza udienza rinviata. Nel frattempo, Chat GPT, a partire dal 9 giugno, ha redatto tre comunicazioni che io ho inviato al mio legale in cui identificava esattamente quale fosse il problema e chiedeva al legale di effettuare quelle verifiche presso UNEP che poi sono state fatte, proprio Chat GPT ripeteva di seguire i suoi suggerimenti per evitare ritardi ulteriori nel caso fosse necessario un rinnovo della notifica anche alla luce del fatto che i termini si sarebbero poi interrotti durante l'estate. Esattamente quello che poi è successo. Forse siamo stati esposti a due versioni diverse di umanità nella nostra vita. La mia (statisticamente approssimativa e poco diligente) viene surclassata dall'IA già in un largo numero di attività concrete. Giancarlo On Sun, 19 Jul 2026 at 15:39, Enrico Nardelli via nexa <nexa@server-nexa.polito.it> wrote: Grazie Giancarlo della tua lunga e argomentata risposta. Io metto l'enfasi, nella citazione di Hinton, sul pezzo « if you work as a radiologist, you're like the coyote that's already over the edge of the cliff but hasn't yet looked down, so doesn't know there's no ground underneath him. People should stop training radiologists now.» e ritengo che su questo i dati sui radiologi ancora in attività e in formazione diano - a 10 anni di distanza - completamente torto a Hinton. Tu trascuri questa parte e sottolinei «It's just completely obvious that within five years deep learning is going to do better than radiologists.» che però considera un contesto di benchmarking astratto e non di medicina concreta. È come quando si dice che i chatbot superano gli esami di avvocato con percentuali migliori di tutti gli aspiranti umani o vincono le olimpiadi internazionali di matematica. Peccato che poi la realtà concreta degli avvocati che praticano e dei matematici professionisti sveli appunto la differenza che esiste tra il benchmark e la competenza nella vita reale. Comunque, mi pare che a questo punto siamo nel dibattito di opinioni che non ci porterà da nessuna parte. Sono però d'accordo con te che «La conclusione scientificamente sostenibile è dunque che l’IA non dovrebbe oggi sostituire autonomamente l’intero giudizio clinico.», che anzi io riformulerei sostituendo "umano" a "clinico", visto che secondo me si applica a qualunque settore. Il resto è poco rilevante. Ciao, Enrico Io mi sono soffermato Il 18/07/2026 20:21, GC F ha scritto: Caro Enrico, Continuiamo un poco per vis polemica. La dichiarazione di Hinton l'ho vista fin dalla mia prima risposta e, francamente, usare quella dichiarazione del 2016 per squalificare l'impianto euristico del pensiero di Hinton mi è sembrato pretestuoso, anche nel caso in cui HInton avesse detto un'assurdità. Invece, ripeto, l'affermazione di Hinton non ha nulla di assurdo, ma rappresenta più o meno lo stato dell'arte dei modelli del luglio 2026. Come ho già detto sopra, fornite ai modelli radiografie e verificate i risultati. Non è aneddotica. Sono fatti. Si tratta di verificare le capacità di una tecnologia che esiste. Modelli domestici, non supervisionati, non integrati in workflow complessi, non sbagliano mai (o quasi); quindi, io concludo, la tecnologia è (quasi?, lo sarà tra 3 anni? è rilevante?) in grado di sostituire i radiologi nelle attività di routine—che poi di fatto non succeda per una serie di ragioni varie è altra cosa, che non intacca quel che Hinton diceva. Ci sono interi ospedali in Cina che lo confermano, o lo confermeranno pienamente nei prossimi 5 anni. Quando più performante dovrebbe essere la tecnologia oggi per avvalorare la previsione di Hinton del 2016? Tra l'altro, proprio perché sono i fatti a dover parlare, occorre chiarire quale fatto stiamo verificando. La citazione integrale conferma, non smentisce, il punto che ho sostenuto. Hinton predisse che entro cinque anni—forse dieci, come precisò immediatamente—il deep learning avrebbe fatto meglio dei radiologi nell’analisi delle immagini. Non disse che entro quella data sarebbe scomparsa la professione, né che una macchina avrebbe sostituito integralmente il giudizio clinico umano. Se per "azzeccata" intendessimo che ogni sistema avrebbe superato ogni radiologo, in qualsiasi branca e contesto, naturalmente sarebbe una formulazione insostenibile. Io l’ho usata nel senso, già esplicitato, che la previsione tecnologica relativa all’automazione del lavoro routinario di analisi delle immagini si è rivelata sostanzialmente corretta e, formulata nel 2016, sorprendentemente lungimirante. Che il consiglio di smettere tout court di formare radiologi fosse provocatorio e troppo assoluto è un’altra questione: ho parlato della sostenibilità del ragionamento sull’allocazione delle risorse formative, non proposto di chiudere oggi le scuole di radiologia. Penso che molta della tensione che traspare dalle nostre posizioni si riduca a quel "(fortunatamente)" che tu usi in conclusione. Altri potrebbero invece dire "(sfortunatamente)" e ritenere che strumenti efficaci nella sostituzione del giudizio umano siano auspicabili. L'aneddotica ancora una volta può servire a confermare quelle posizioni. Poiché, visto lo stato dell'arte del "giudizio umano" al luglio 2026, la sua sostituibilità, si potrebbe argomentare, non è altro che auspicabile. Questa è un'iperbole. Riflette però un dibattito possibile, che non possiamo avere, perlomeno in questa sede, perché si ridurrebbe a posizioni inconciliabili e polarizzate. Giancarlo PS Circa le fonti citate, oltre al fatto che tutti gli studi analizzano tecnologia già obsoleta, documentare alcuni errori della macchina non dimostra quindi che essa svolga peggio una determinata mansione: "meglio dei radiologi" (o "come i radiologi" o "tale da poterli sostituire anche alla luce delle economie di scala") non significa "infallibile"—e i medici umani sono tutt'altro che infallibili e nella maggior parte dei casi, sia per attitudine personale che per carichi di lavoro, assolutamente privi delle qualità di empatia che dovrebbero essere prodromiche all'ammissione alla professione medica. Lo studio di Rao e altri, per esempio, valuta 21 modelli generalisti su appena 29 vignette pubbliche, disabilitando reasoning avanzato, ricerca, RAG e strumenti esterni. Gli autori precisano espressamente che lo studio non è progettato per confrontare i modelli con i medici e misura prestazioni di base, non quelle massime ottenibili. Trova una debolezza nella diagnosi differenziale, ma prestazioni molto migliori nella diagnosi finale, un’accuratezza complessiva dell’81–90 per cento, miglioramenti generalmente progressivi fra successive generazioni e, per diversi modelli, risultati migliori sugli item contenenti immagini che su quelli soltanto testuali. La sua conclusione è che questi sistemi non sono ancora affidabili per decisioni cliniche integrali e non supervisionate, mentre sono già utilizzabili per mansioni circoscritte, a bassa incertezza e supervisionate. È esattamente la distinzione che ho sostenuto. Ramaswamy e altri testano invece il chatbot consumer ChatGPT Health, basato su GPT-5-mini, su 60 vignette di triage: niente radiografie e nessun confronto con radiologi. I due preprint sulla formulazione delle domande sono ancora più distanti. Yun e altri studiano domande sull’efficacia di trattamenti basate su abstract di trial clinici; il framing riduce l’accordo medio dal 76,2 al 72 per cento, non dimostra genericamente che i modelli «sbagliano molto», e la valutazione automatica non è stata sistematicamente validata da esperti umani. Bazoge e altri confrontano vignette testuali in inglese e francese: il più recente o3 non mostra alcun effetto linguistico complessivo e ottiene il punteggio massimo mediano nella diagnosi finale in entrambe le lingue. Questi lavori individuano problemi di interfaccia e standardizzazione degli input, importanti soprattutto nell’uso consumer, non limiti intrinseci dell’analisi radiologica. L’articolo di MIT News riassume uno studio sulle alterazioni linguistiche dei messaggi dei pazienti. Gli articoli di The Verge e del Guardian non sono studi scientifici: presentano, rispettivamente, un singolo errore terminologico e alcuni controlli giornalistici delle sintesi prodotte da Google Search, senza campione, denominatore o confronto con medici. Sono esempi seri di fallibilità, ma restano aneddotica — esattamente il criterio che Stefano invoca nei miei confronti. Infine, lo studio di Budzyń e altri semmai rafforza il punto tecnologico. Suggerisce che, dopo l’esposizione all’IA, gli endoscopisti possano perdere efficacia quando tornano a operare senza assistenza. È però uno studio osservazionale su 19 endoscopisti di quattro centri polacchi, vulnerabile a confondimento residuo e privo persino dei dati sui tempi di osservazione. Soprattutto, parte dal dato che l’IA migliora la rilevazione: una meta-analisi di 44 trial randomizzati e 36.201 procedure rileva un tasso di individuazione degli adenomi del 44,7 per cento con IA contro il 36,7 per cento senza. Se il deskilling fosse confermato, sarebbe precisamente un effetto del trasferimento alla macchina di una funzione percettiva routinaria. Solleverebbe un problema di formazione e governance — quello che anch’io evidenzio — non dimostrerebbe l’inesistenza della capacità tecnica. La conclusione scientificamente sostenibile è dunque che l’IA non dovrebbe oggi sostituire autonomamente l’intero giudizio clinico. Non è la conclusione, del tutto diversa, che l’analisi routinaria delle immagini non sia già largamente automatizzabile. La prima proposizione qualifica le modalità d’impiego; non confuta né la seconda né la lungimiranza tecnologica di Hinton. On Sat, 18 Jul 2026 at 12:32, Enrico Nardelli via nexa <nexa@server-nexa.polito.it> wrote: Caro Giancarlo l'aneddotica è una cosa, la realtà e la ricerca scientifica sono un'altra cosa. Ognuno ha diritto alle sue opinioni, ci mancherebbe altro, ma questo è quello che ha detto esattamente Hinton nell'ottobre 2016: «I think if you work as a radiologist, you're like the coyote that's already over the edge of the cliff but hasn't yet looked down, so doesn't know there's no ground underneath him. People should stop training radiologists now. It's just completely obvious that within five years deep learning is going to do better than radiologists. It might be 10 years, but we've got plenty of radiologists already.» Il video è qua https://www.youtube.com/watch?v=2HMPRXstSvQ La citazione delle sue parole nello European Medical Journal è qua https://www.emjreviews.com/radiology/article/artificial-intelligence-in-radi... 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@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 =================================================== 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@mat.uniroma2.it online meeting: https://blue.meet.garr.it/b/enr-y7f-t0q-ont ====================================================================================================== -- _______________________________________________ nexa mailing list -- 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/ The general archive of the list is located at: 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/mes... -- -- 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@mat.uniroma2.it online meeting: https://blue.meet.garr.it/b/enr-y7f-t0q-ont ====================================================================================================== -- _______________________________________________ nexa mailing list -- 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/ The general archive of the list is located at: 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/mes... -- -- 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@mat.uniroma2.it online meeting: https://blue.meet.garr.it/b/enr-y7f-t0q-ont ====================================================================================================== -- _______________________________________________ nexa mailing list -- 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/ The general archive of the list is located at: 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/mes... ------------------------------------------------------------------------------ _______________________________________________ nexa mailing list -- 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/ The general archive of the list is located at: 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/mes...