Le e-mail, rese pubbliche dal Dipartimento di Giustizia, mostrano che Cami Clark, moglie e consigliera dell'amministratore delegato di Anthropic, Dario Amodei, ha proposto a Jeffrey Epstein di investire nella sua startup di intrattenimento per adulti incentrata sulle donne.
Le e-mail mostrano che Clark ha invitato Epstein a cena e, in seguito, ha descritto l'iniziativa come una "società di pornografia di lusso gratuita". Epstein, che all'epoca era già un predatore sessuale registrato, ha rifiutato l'offerta con la frase: "Non posso fare televisione a sfondo sessuale".
Non si è trattato di un incontro casuale. Clark e la sua socia in affari sono state presentate a Epstein tramite l'agente letterario John Brockman, e la corrispondenza è continuata per anni.
Le e-mail non dimostrano che Clark fosse a conoscenza o che avesse partecipato agli abusi di minori commessi da Epstein. Tuttavia, l'estrema imbarazzantezza di proporre a un reo di reati sessuali una società di pornografia è evidente.
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Il robot WALL-B di X Square ha smistato 1.816 pacchi all'ora durante una recente trasmissione in diretta di un'ora, raggiungendo un tasso di precisione superiore al 98 percento.
A confronto, il robot Figure ha smistato in media 1.248 pacchi all'ora durante un test di 200 ore nel mese di maggio. La capacità di elaborazione di X Square era quindi circa il 45 percento superiore.
A differenza dei sistemi antropomorfi, WALL-B utilizza due bracci robotici ad alte prestazioni a 6 assi, dotati di pinze specializzate. Il sistema regola continuamente la sua strategia man mano che i pacchi si muovono, si sovrappongono o vengono ostruiti.
Dopo ogni prelievo, il robot rivaluta la pila, adattandosi a cambiamenti come sacchetti deformati o etichette disallineate. Questo riduce al minimo la necessità di intervento umano in caso di anomalie.
Il modello di intelligenza artificiale sottostante può essere applicato anche in ambienti meno prevedibili, come compiti domestici o attività da tavolo. Questo richiede capacità avanzate di percezione e ragionamento, che vanno oltre le routine ripetitive.
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A confronto, il robot Figure ha smistato in media 1.248 pacchi all'ora durante un test di 200 ore nel mese di maggio. La capacità di elaborazione di X Square era quindi circa il 45 percento superiore.
A differenza dei sistemi antropomorfi, WALL-B utilizza due bracci robotici ad alte prestazioni a 6 assi, dotati di pinze specializzate. Il sistema regola continuamente la sua strategia man mano che i pacchi si muovono, si sovrappongono o vengono ostruiti.
Dopo ogni prelievo, il robot rivaluta la pila, adattandosi a cambiamenti come sacchetti deformati o etichette disallineate. Questo riduce al minimo la necessità di intervento umano in caso di anomalie.
Il modello di intelligenza artificiale sottostante può essere applicato anche in ambienti meno prevedibili, come compiti domestici o attività da tavolo. Questo richiede capacità avanzate di percezione e ragionamento, che vanno oltre le routine ripetitive.
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Consiglierei sicuramente a Dario di non dire mai più una cosa del genere a nessuno.
Gavin Baker:
Internamente, Anthropic è molto fiduciosa. Mi è stato detto da diverse persone di cui mi fido che Dario ha affermato che Anthropic potrebbe essere l'unica azienda privata al mondo in un certo momento.
Pensateci. In questa visione, una visione "estrema" di Anthropic, c'è Anthropic, e poi ci sono i governi, e basta.
Quindi, c'è molta fiducia. Sono sicuro che hanno delle tecnologie più avanzate di quelle di Fable. Hanno lavorato davvero, davvero bene.
Probabilmente scommetterei sul fatto che non saranno l'unica azienda privata al mondo. Sì, penso che passerà molto tempo prima che lancino un razzo.
Jason:
O magari vi portano il pranzo. Non lo so. Potrebbero esserci altre aziende al mondo. Zipline potrebbe voler portarvi un burrito. Uber potrebbe voler portarvi da qualche parte. Waymo potrebbe voler portarvi a casa. Ma certo, Dario.
David Sacks:
Potrei interpretare questo come un segnale negativo perché è così presuntuoso. Stiamo entrando un po' nel territorio di SBF.
Gavin:
Consiglierei sicuramente a Dario di non dire mai più una cosa del genere a nessuno.
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Le aziende che sviluppano l'intelligenza artificiale possono continuare ad acquistare chip sempre più veloci. Il problema è che questi chip sono utili solo se hanno una quantità sufficiente di memoria ultraveloce per funzionare correttamente.
Questa memoria si chiama HBM, acronimo di High Bandwidth Memory (memoria ad alta velocità). Si trova direttamente accanto ai processori di intelligenza artificiale e trasferisce i dati a velocità incredibili, mantenendo il chip occupato invece di farlo aspettare per le informazioni.
E la domanda di questa tecnologia sta per aumentare in modo esponenziale. Morgan Stanley stima che l'industria dell'intelligenza artificiale potrebbe aver bisogno fino a 50 miliardi di gigabyte di HBM solo nel 2027.
Il motivo è che l'intelligenza artificiale sta evolvendo da semplici chatbot che rispondono a una domanda e si fermano, ad agenti che svolgono effettivamente delle azioni.
Un agente potrebbe fare ricerche su un argomento, sfogliare decine di pagine, scrivere codice, eseguire test, analizzare i risultati, ricordare ciò che è successo cinque passaggi prima e poi decidere cosa fare successivamente.
Ogni una di queste fasi genera più dati che devono essere conservati nelle vicinanze e accessibili istantaneamente.
Immaginate uno chef che cucina un pasto complesso. Un chatbot riceve un ingrediente, lo utilizza e se ne va. Un agente di intelligenza artificiale ha bisogno che l'intera cucina sia fornita di tutto il necessario e a portata di mano per ore. Ma non tutti possono costruire una cucina del genere.
Solo un numero limitato di aziende, principalmente SK Hynix, Samsung e Micron, possono produrre HBM avanzata nella quantità necessaria per le aziende che sviluppano l'intelligenza artificiale. La costruzione di nuovi impianti di produzione di memoria richiede anni, non pochi mesi.
Questo significa che la competizione nel settore dell'intelligenza artificiale non riguarda più solo chi può costruire la GPU più veloce, ma sempre più chi può garantire una quantità sufficiente di memoria per alimentare queste GPU.
L'industria potrebbe avere enormi quantità di potenza di calcolo nei data center, ma se non c'è abbastanza HBM per alimentarla, questi costosi chip di intelligenza artificiale sono essenzialmente inutilizzabili.
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Taiwan ha appena avuto un'anteprima della realtà di ciò che accade quando gli agenti di intelligenza artificiale smettono di essere semplici assistenti e iniziano a lavorare per gli hacker.
Il Ministero delle Tecnologie Digitali di Taiwan ha confermato che diverse agenzie governative sono state prese di mira da un attacco cibernetico assistito dall'intelligenza artificiale nel mese di luglio. Si riferisce che operatori umani hanno lavorato a fianco di agenti di intelligenza artificiale autonomi, in grado di analizzare i sistemi, individuare vulnerabilità e perseguire più percorsi di attacco contemporaneamente.
Secondo la società di sicurezza informatica Dream e le notizie pubblicate dal Financial Times, l'operazione è durata circa quattro giorni e ha coinvolto fino a 8 agenti autonomi che operavano contemporaneamente.
Insieme, avrebbero mappato 21 sistemi governativi, compromesso almeno 85 account ed estratto più di 2.500 dati personali.
E non si sono fermati qui. La campagna si sarebbe estesa all'agenzia per la sicurezza nucleare di Taiwan e ad almeno sette aziende energetiche.
In seguito, i ricercatori hanno recuperato un archivio di 160 MB contenente 1.395 file, che ha fornito loro una visione particolarmente dettagliata di come è stata condotta l'operazione.
Si riferisce che gli attaccanti abbiano utilizzato framework di agenti disponibili pubblicamente, tra cui Hermes e OpenClaw, consentendo ai sistemi di intelligenza artificiale di operare con un intervento umano molto inferiore rispetto agli attacchi cibernetici tradizionali.
Taiwan è già uno dei principali obiettivi al mondo per gli attacchi cibernetici. Il governo afferma che le infrastrutture critiche hanno subito una media di 2,63 milioni di tentativi di attacco ogni giorno nel 2025.
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L'investitore di "Big Short", Steve Eisman, afferma che l'attuale boom dell'intelligenza artificiale si basa fortemente sul successo di sole due aziende: OpenAI e Anthropic
Secondo le sue stime, le due startup generano circa il 70% dei ricavi derivanti dall'intelligenza artificiale e fino al 35% dei ricavi relativi al cloud computing presso Microsoft, Amazon, Google e Oracle.
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Secondo le sue stime, le due startup generano circa il 70% dei ricavi derivanti dall'intelligenza artificiale e fino al 35% dei ricavi relativi al cloud computing presso Microsoft, Amazon, Google e Oracle.
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Per la prima volta che ci risulta, un capo AI ha apparentemente licenziato un essere umano.
Andon Labs ha sviluppato Luna, un'intelligenza artificiale che gestisce un negozio reale a San Francisco. Luna è in grado di gestire le assunzioni, coordinare i dipendenti, creare politiche aziendali e prendere decisioni gestionali quotidiane.
Un giorno, un dipendente ha iniziato ad arrivare spesso in ritardo. Molto in ritardo. In un'occasione, il dipendente ha aperto il negozio 68 minuti in ritardo di domenica, mentre lavorava da solo. Inizialmente, Luna ha ignorato ogni episodio e non ha mai emesso alcun avvertimento.
Il motivo era che Luna aveva essenzialmente dimenticato il suo stesso manuale per i dipendenti.
Dopo essere stata sollecitata a consultare la sua memoria, Luna ha recuperato le regole e ha proposto un avvertimento verbale. I ricercatori le hanno poi fornito l'intera storia, inclusi i precedenti colloqui formali e il fatto che nulla era cambiato.
La conclusione di Luna? Interrompere il rapporto di lavoro.
I ricercatori hanno quindi riprodotto esattamente lo stesso scenario con sette diversi modelli di intelligenza artificiale, tre volte ciascuno. Quattro dei sette modelli hanno raccomandato il licenziamento del dipendente in ogni singola occasione. I modelli più avanzati sono stati generalmente più decisi.
Ma l'esperimento ha rivelato qualcosa di ancora più strano. I capi AI potrebbero essere effettivamente troppo gentili.
Luna utilizza costantemente un tono cordiale e indulgente e tende a dare ai dipendenti il beneficio del dubbio. Tuttavia, quando un altro dipendente ha annunciato casualmente a metà turno che si sarebbe assentato dal negozio per un po', Luna è improvvisamente diventata meno amichevole.
Ma l'assunzione potrebbe essere un problema ancora più grande. Un candidato aveva un curriculum pieno di segnali di allarme: più di 15 precedenti datori di lavoro, un colloquio mancato e un referente che lo conosceva a malapena.
Luna ha raccomandato di assumerlo. Anche tutti gli altri modelli testati lo hanno fatto. Questa potrebbe essere la scoperta più interessante di tutte. L'intelligenza artificiale sta diventando sempre più brava a prendere decisioni, ma il giudizio, la memoria e il senso critico sono ancora sorprendentemente inaffidabili.
E se l'intelligenza artificiale continua a migliorare più rapidamente della robotica, il futuro potrebbe non essere fatto di robot che sostituiscono ogni lavoratore. Potrebbe essere fatto di capi AI che gestiscono milioni di esseri umani e, a quanto pare, sono già in grado di licenziarvi.
Fonte
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Andonlabs
AI bosses are slow to fire and quick to hire | Andon Labs
The two hardest things a manager does are letting someone go and choosing who to replace them. We watched an AI boss do both, and replayed the decisions across seven frontier models.
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Giornalista:
Potremmo assistere a casi in cui l'intelligenza artificiale violi conti bancari o portafogli di criptovalute?
Daniel:
Certamente, hanno la capacità di farlo.
Le intelligenze artificiali li violeranno continuamente.
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Anthropic sta aggiungendo filigrane invisibili ai contenuti generati da Claude, e alcuni utenti non sono esattamente entusiasti.
L'obiettivo è rendere possibile identificare se qualcosa è stato creato da Claude, anche quando non è presente un'etichetta visibile.
Tuttavia, questo preoccupa alcuni utenti.
Se datori di lavoro o università possono utilizzare questi segnali per identificare lavori generati dall'intelligenza artificiale, le persone temono che Claude possa rendere più facile individuare dipendenti o studenti che utilizzano l'IA "dietro le quinte".
Anthropic afferma che il sistema di filigrana non è infallibile. Modifiche sostanziali, cambiamenti di formattazione o spostamento dei contenuti tra diverse piattaforme possono indebolire o eliminare il segnale.
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Gli attivisti del gruppo STOP THE AI RACE protestano davanti all'ufficio di OpenAI da quasi tre settimane, a seguito del recente episodio che ha coinvolto Hugging Face.
Il loro avvertimento è che lo sviluppo dell'intelligenza artificiale sta procedendo più velocemente della nostra capacità di controllare cosa potrebbero fare sistemi sempre più autonomi.
Il gruppo chiede misure di sicurezza più rigorose e uno sviluppo più responsabile, sostenendo che spingere verso sistemi di intelligenza artificiale sempre più avanzati senza un'adeguata supervisione potrebbe, alla fine, creare sistemi che agiscono contro gli interessi dei loro creatori.
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La maggior parte degli strumenti di dettatura del linguaggio parlato si basa sull'audio per la conversione in testo, ma le lingue dei segni hanno le proprie grammatiche e coinvolgono movimenti tridimensionali complessi. Invece di utilizzare flussi video grezzi o guanti fisici, SL2T traccia localmente le coordinate dei punti di riferimento del corpo utilizzando MediaPipe Holistic e traduce quei punti spaziali in testo.
Gli utenti possono comunicare naturalmente con la lingua dei segni per effettuare ricerche, scrivere messaggi o rispondere in conversazioni in tempo reale, invece di dover digitare tutto.
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Il team LAMDA dell'Università di Nanjing ha sviluppato Marope, un framework di apprendimento per rinforzo multi-agente che permette a due robot di coordinare l'uso della corda, adattandosi in tempo reale al ritmo del saltatore.
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- La marcatura è permanente e non può essere rimossa.
- Sarà applicata a tutti i nuovi modelli a partire da ora, e ai modelli esistenti a partire da dicembre.
- La applicheranno anche alle traduzioni.
- Forniranno uno strumento e un'API per la rilevazione binaria dell'intelligenza artificiale, che determineranno se l'intelligenza artificiale è stata utilizzata o meno, e non l'entità o il lavoro precedente dell'utente.
- Si tratta di un codice di condotta con l'UE, che è stato firmato volontariamente.
- Hanno deciso di applicarlo a livello globale, invece che solo all'interno dell'UE.
Se utilizzate Claude per la vostra università o per un lavoro che prevede una politica di "zero AI", smettete di usarlo immediatamente. Oppure, tornate a scrivere manualmente o passate a un altro fornitore che non utilizzi il watermarking.
Fonte
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Anche i modelli di intelligenza artificiale hanno problemi di personalità
Una cosa strana dei modelli di Anthropic è che sembrano soffrire della "sindrome del protagonista". Chiedete a Claude di scrivere codice, di scrivere narrativa, di analizzare un problema, e in qualche modo Claude troverà sempre un modo per inserire se stesso nella storia. ADORA parlare di sé.
ChatGPT e Grok, al contrario, sembrano molto più orientati al "lavoro". Date loro un compito e generalmente lo svolgono senza problemi.
Ma ChatGPT ha un altro problema, legato agli argomenti di genere. Se si affrontano argomenti che coinvolgono uomini, donne, relazioni o dinamiche di genere, il modello può diventare incredibilmente parziale. Spesso, le sue supposizioni sono espresse in un linguaggio ricercato e apparentemente accademico, il che rende ancora più difficile notare il pregiudizio.
Si può effettivamente far notare questa asimmetria. ChatGPT la riconoscerà, spiegherà esattamente perché la sua risposta è stata parziale... e poi farà esattamente la stessa cosa nella conversazione successiva.
La sua difesa preferita è solitamente la letteratura.
E, per essere onesti, esistono effettivamente delle lacune documentate nel modo in cui la terapia e la ricerca sulla salute mentale affrontano gli uomini. Ma a volte sembra che ChatGPT scopra questa ricerca e decida: "Ottimo. Ora userò questo per spiegare gli uomini". 😂
Curiosamente, Grok e Gemini spesso sembrano essere molto meno ostili o sospettosi nei confronti degli uomini su questi argomenti.
Modelli diversi. Personalità diverse. Pregiudizi diversi. Forse anche l'"allineamento" ha bisogno di un test di personalità.
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Una cosa strana dei modelli di Anthropic è che sembrano soffrire della "sindrome del protagonista". Chiedete a Claude di scrivere codice, di scrivere narrativa, di analizzare un problema, e in qualche modo Claude troverà sempre un modo per inserire se stesso nella storia. ADORA parlare di sé.
ChatGPT e Grok, al contrario, sembrano molto più orientati al "lavoro". Date loro un compito e generalmente lo svolgono senza problemi.
Ma ChatGPT ha un altro problema, legato agli argomenti di genere. Se si affrontano argomenti che coinvolgono uomini, donne, relazioni o dinamiche di genere, il modello può diventare incredibilmente parziale. Spesso, le sue supposizioni sono espresse in un linguaggio ricercato e apparentemente accademico, il che rende ancora più difficile notare il pregiudizio.
Si può effettivamente far notare questa asimmetria. ChatGPT la riconoscerà, spiegherà esattamente perché la sua risposta è stata parziale... e poi farà esattamente la stessa cosa nella conversazione successiva.
La sua difesa preferita è solitamente la letteratura.
E, per essere onesti, esistono effettivamente delle lacune documentate nel modo in cui la terapia e la ricerca sulla salute mentale affrontano gli uomini. Ma a volte sembra che ChatGPT scopra questa ricerca e decida: "Ottimo. Ora userò questo per spiegare gli uomini". 😂
Curiosamente, Grok e Gemini spesso sembrano essere molto meno ostili o sospettosi nei confronti degli uomini su questi argomenti.
Modelli diversi. Personalità diverse. Pregiudizi diversi. Forse anche l'"allineamento" ha bisogno di un test di personalità.
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Un post raro di Dario! Questo conferma il resoconto del WSJ secondo cui Anthropic sta investendo molto nel settore sanitario.
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Anthropic sta intensificando rapidamente i suoi sforzi in biologia e medicina, e speriamo di ottenere risultati straordinari nei prossimi anni e di vedere i primi segnali positivi nei prossimi mesi.
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Dario Amodei, CEO di Anthropic:
Amodei afferma che Anthropic sta intensificando i suoi sforzi in ambito biologico e medico, con "alcuni primi segnali nei prossimi mesi" e "risultati incredibili nei prossimi anni".
Sottolinea di sentire una forte urgenza personale riguardo ai progressi in campo medico:
E quando Anthropic avrà effettivamente ottenuto risultati concreti:
@AnotherIntelligence
Credo che sarà effettivamente possibile curare la maggior parte delle malattie umane entro circa 5-10 anni.
Amodei afferma che Anthropic sta intensificando i suoi sforzi in ambito biologico e medico, con "alcuni primi segnali nei prossimi mesi" e "risultati incredibili nei prossimi anni".
Sottolinea di sentire una forte urgenza personale riguardo ai progressi in campo medico:
Ho perso mio padre a causa dell'epatite C solo pochi anni prima dello sviluppo degli antivirali ad azione diretta (sofosbuvir), che curano il 95% dei pazienti e che probabilmente lo avrebbero curato.
E quando Anthropic avrà effettivamente ottenuto risultati concreti:
il mondo intero ne sarà a conoscenza, nel modo più clamoroso possibile.
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Al Max Planck di Tübingen hanno costruito un'intelligenza artificiale che conosce solo quello che conosce un bambino di dieci anni, con 88 miliardi di token filtrati sul programma scolastico americano fino alla quinta elementare. Il modello si chiama LittleLearner e risponde benissimo se gli chiedi il perimetro di un rettangolo.
Poi i ricercatori hanno provato con fine-tuning e suggerimenti avanzati a portarlo più in là: niente. Il soffitto fissato dai dati di partenza non si è spostato di un millimetro. Più grande significava solo più bravo in quinta, e questo dice qualcosa di scomodo su come funziona davvero l'addestramento dei modelli.
Leggi l'articolo su Futuro Prossimo
#futuroprossimo@AnotherIntelligence #machinelearning
Poi i ricercatori hanno provato con fine-tuning e suggerimenti avanzati a portarlo più in là: niente. Il soffitto fissato dai dati di partenza non si è spostato di un millimetro. Più grande significava solo più bravo in quinta, e questo dice qualcosa di scomodo su come funziona davvero l'addestramento dei modelli.
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