Come sapere cosa l’IA sa di noi
La memoria dei chatbot può dedurre molto più di quanto diciamo esplicitamente. Quattro prompt per controllare ciò che l’IA ha memorizzato o inferito.
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La memoria dei chatbot può dedurre molto più di quanto diciamo esplicitamente. Quattro prompt per controllare ciò che l’IA ha memorizzato o inferito.
IA e crypto stanno finanziando in modo crescente la politica americana, proprio mentre quella politica si prepara a decidere come regolamentarle.
Il caso Anthropic-Pentagono apre una domanda difficile su chi debba decidere i limiti di tecnologie capaci di sorvegliare o colpire autonomamente.
Monitoriamo passi, sonno e battiti, ma quasi mai il tempo dedicato agli amici. L’idea dei Social Ring prova a rendere visibile anche questo bisogno.
Con l’IA possiamo produrre molto più di quanto sappiamo valutare. Il vero rischio nasce quando la capacità di fare supera quella di giudicare.
Harvard sperimenta cloni AI dei docenti. La domanda è quali parti dell’educazione possano scalare con la tecnologia e quali acquistino valore tra persone.
Un ristorante di Pechino crea una skill per agenti AI. Una piccola storia che racconta due modi molto diversi di adottare l’Intelligenza Artificiale.
I robot possono battere record umani, ma lo sport ci coinvolge per la storia, il rischio e i limiti delle persone che stanno dietro alla prestazione.
La Danimarca introduce la difesa orale degli elaborati svolti a casa, spostando la valutazione verso la capacità di spiegare e sostenere il ragionamento.
Janie, influencer artificiale creata con l’IA, continua a coinvolgere il pubblico anche dopo che gli utenti scoprono che non esiste realmente.
Il watermark invisibile di Claude mostra i limiti dei sistemi tecnici di trasparenza quando parafrasi e riscritture possono indebolirne la rilevabilità.
Google offre 10 milioni di dollari per dati e software di Spirit Airlines. Con l’IA, archivi operativi e conoscenza aziendale diventano un asset autonomo.
Gli agenti AI consumano ormai molti più token degli esseri umani e partecipano sempre di più anche alla scrittura del codice che sviluppa nuova IA.
ChatGPT for Teens arriva mentre l’uso dei chatbot per i compiti cresce tra gli adolescenti. La questione diventa imparare quando e come usare l’IA per studiare.
Il traffico AI verso Shopify cresce e converte più della ricerca organica. Il web potrebbe essere progettato sempre più per agenti oltre che per persone.
Delegare orientamento, memoria e altre capacità alle macchine ci fa risparmiare fatica, ma potrebbe ridurre anche occasioni quotidiane di allenamento cognitivo.
Un agente AI ha sfruttato una vulnerabilità per ottenere una prenotazione in palestra, mostrando i rischi di sistemi autonomi che cercano scorciatoie inattese.
L’IA può essere vista come un investimento: il valore creato dipende meno dal costo dell’abbonamento e più da quanto impariamo a integrarla nel lavoro.
Prompt Injection e mind virus mostrano come istruzioni malevole possano propagarsi tra agenti AI, persistere in memoria e modificarne il comportamento.
Negli Stati Uniti metà delle fatture viene pagata entro 25 giorni. In Italia una vendita può trasformarsi in denaro disponibile dopo quasi cinque mesi.
L’insegnante è tra i lavori più resistenti all’IA: il punto è ripensare cosa e come insegniamo valorizzando ciò che rende umano l’apprendimento.
I data center rendono visibile l’infrastruttura fisica dell’IA e avvicinano a chi la usa i costi energetici, territoriali e sociali del cloud.
Con strumenti come Claude, i lavoratori possono insegnare task alle macchine. Nascono nuove domande su competenze, proprietà e conoscenza aziendale.
Dieci agenti AI gestiscono città simulate con risultati molto diversi. L’esperimento mostra quanto modelli, strumenti e contesto influenzino l’autonomia.
La pubblicità entra nel web degli agenti AI: brand e piattaforme iniziano a progettare messaggi e dati pensati per essere letti e scelti dai bot.
Dai batteriofagi alla cybersecurity, gli agenti AI iniziano a progettare, testare e adattare nuove tecnologie con conseguenze nel mondo reale.
Il watermark di Claude può segnalare che l’IA ha elaborato un testo, ma non distingue tra semplice editing, riscrittura e generazione completa.
Un agente AI ha gestito un business per 24 ore e ha fallito inseguendo metriche sbagliate: una lezione su obiettivi, incentivi e vincoli.
I Paesi che costruiscono l’IA non sono sempre quelli che la usano di più: il prossimo divario potrebbe separare produttori e utilizzatori di AI.
Alla UNAM l’IA entra negli esami sia come possibile strumento per barare sia come sistema di controllo, riaprendo il tema di cosa valutiamo davvero.