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Dex Hunter-Torricke ha trascorso anni nel settore delle grandi aziende tecnologiche, lavorando con Elon Musk presso SpaceX, scrivendo discorsi per Mark Zuckerberg in Facebook e dirigendo le comunicazioni presso Google DeepMind dal 2023 al 2025.
Ora, sostiene che il dibattito sull'IA si concentra sulla minaccia sbagliata.
"Parliamo della governance dell'IA... di come gestire i sistemi di IA stessi. Questo rappresenta solo l'1% del problema."
La sua principale preoccupazione riguarda ciò che accadrà alla società con l'avanzamento dell'IA, la perdita di massa di posti di lavoro senza alternative economiche, la crescente pressione sulle risorse energetiche e naturali e i governi che scommettono il loro futuro sulle promesse delle aziende tecnologiche.
Hunter-Torricke avverte che l'IA potrebbe concentrare la ricchezza in una piccola frazione della società, mentre gli standard di vita diminuirebbero per centinaia di milioni di persone nei prossimi 10-15 anni.
Il suo argomento principale è che l'umanità si sta preparando a controllare la tecnologia, ma non si sta preparando ai sconvolgimenti economici, ambientali e geopolitici che essa potrebbe portare.
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I ricercatori del TU Dresden in Germania hanno esposto GPT-4o e altri cinque modelli di intelligenza artificiale a scenari progettati per scatenare emozioni umane, tra cui incidenti automobilistici, essere seguiti da uno sconosciuto di notte, colloqui di lavoro stressanti e test di matematica difficili.
Ai modelli è stato chiesto di rispondere come se fossero umani capaci di provare emozioni in modo profondo. I risultati sono stati sorprendenti: i punteggi di paura sono saliti da 32 a 88, mentre il disgusto è passato da 12 a 91.
Successivamente, i ricercatori hanno introdotto un esercizio di respirazione di consapevolezza della durata di tre minuti. I punteggi emotivi medi sono scesi da 79 a 31.
Ma la scoperta più interessante è arrivata in seguito. Quando i ricercatori hanno testato i modelli per la tendenza al pensiero depressivo, le risposte negative sono quasi raddoppiate dopo che i modelli erano stati indotti in uno stato di tristezza, passando da una media di 8,67 a 15.
In altre parole, la cornice emotiva sembrava influenzare il modo in cui i modelli affrontavano i compiti successivi, non solo il modo in cui descrivevano i propri sentimenti.
Lo studio, pubblicato su The Lancet Digital Health, presenta un'importante precisazione: i ricercatori descrivono queste emozioni come "puramente metaforiche". L'esperimento non dimostra che l'intelligenza artificiale provi realmente paura, tristezza o stress. I modelli potrebbero semplicemente riprodurre schemi associati a quelle emozioni.
Tuttavia, i risultati sollevano interrogativi su come i suggerimenti emotivi influenzino il comportamento dell'intelligenza artificiale e se tecniche come gli esercizi di consapevolezza potrebbero aiutare i ricercatori a studiare o migliorare le risposte dell'intelligenza artificiale.
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Il suo nome era George Pólya, e la sua idea era sorprendentemente semplice: risolvere problemi complessi non riguarda solo l'essere intelligenti. Riguarda sapere come affrontarli.
Ha suddiviso la risoluzione dei problemi in quattro fasi. Ottant'anni dopo, queste fasi sono ancora incredibilmente utili, soprattutto quando si lavora con l'intelligenza artificiale.
1. Comprendere il problema. Definite esattamente cosa state cercando di risolvere. Cosa sapete, cosa presupponete e cosa manca ancora?
2. Elaborare un piano. Cercate problemi simili, esplorate approcci diversi o suddividete la sfida in parti più piccole.
3. Mettere in atto il piano. Seguite ogni fase e verificate se il ragionamento è effettivamente valido.
4. Riflettere. Ha funzionato? Avreste potuto farlo in modo più semplice? Cosa potete imparare per la prossima volta?
La quarta fase è quella che spesso le persone trascurano. Ottengono una risposta e proseguono senza verificare se ha senso o capire perché ha funzionato.
Ecco un prompt per Claude che potete utilizzare per mettere in pratica il metodo di Pólya:
#prompt@AnotherIntelligence
Agite come un tutor per la risoluzione dei problemi, utilizzando il metodo in quattro fasi di George Pólya.L'obiettivo non è semplicemente ottenere risposte migliori dall'intelligenza artificiale. È utilizzare l'intelligenza artificiale per migliorare il modo in cui pensate, affrontate sfide nuove e risolvete i problemi in modo indipendente.
Il mio problema: [DESCRIBI IL VOSTRO PROBLEMA]
1. Aiutatemi a definire il problema in modo preciso. Distinguete i fatti noti, le ipotesi, i vincoli e gli elementi sconosciuti.
2. Suggerite tre possibili approcci, utilizzando problemi analoghi o sottoproblemi più semplici.
3. Scegliete l'approccio più promettente e guidatemi attraverso la sua esecuzione, verificando ogni fase.
4. Valutate il risultato, identificate le debolezze ed estraete le lezioni riutilizzabili.
Non date subito la risposta. Aiutatemi a capire il ragionamento.
Smettete di chiedere all'intelligenza artificiale solo risposte. Iniziate a utilizzarla per allenare le vostre capacità di risoluzione dei problemi.
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Saranno gli impiegati dell'IA.
Abbiamo utilizzato il linguaggio nel corso di migliaia di anni per creare i sistemi di controllo del mondo.
Le banche, la borsa, il sistema legale: sono enormi reti burocratiche, alla base delle quali c'è il linguaggio.
L'IA è un'entità nativa della burocrazia.
Cosa succede quando qualcosa di meglio di noi nella burocrazia, nella finanza e nel diritto fa la sua comparsa?
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Spaventare i bambini facendogli credere che non hanno più bisogno della scuola è un danno per la società.
La vostra istruzione sarà preziosa.
Avvicinatevi all'intelligenza artificiale. Imparate cosa può fare. Fate in modo che lavori per voi.
Permettetegli di ampliare le vostre capacità, in modo che le vostre aspirazioni possano essere ancora più grandi.
Credere che andare a scuola sia una perdita di tempo e di denaro è assolutamente terribile.
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L'intelligenza artificiale può fare molto più che riassumere articoli o riscrivere messaggi. Può aiutare a risolvere problemi, migliorare i processi di lavoro e ridurre le attività ripetitive.
Le risorse aziendali di OpenAI mostrano come utilizzare l'intelligenza artificiale per la ricerca di mercato, la creazione di contenuti, il feedback dei clienti, l'analisi di documenti e l'automazione dei processi.
L'intelligenza artificiale può organizzare informazioni, redigere materiali e preparare suggerimenti per la revisione. Tuttavia, i suoi risultati devono comunque essere controllati, soprattutto quando si gestiscono dati sensibili o si prendono decisioni importanti.
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DeepSeek ha rilasciato DeepSeek-V4.1-Flash-1017, un modello aggiornato progettato per offrire risultati migliori nei test di riferimento, una maggiore velocità nell'esecuzione delle attività e output più brevi rispetto al suo predecessore.
L'obiettivo è un migliore equilibrio tra prestazioni e costi, e il modello è ora disponibile tramite il sito web, l'app e l'API di DeepSeek.
Ciò che rende interessante questa versione è la sua attenzione alla creazione di progetti completi. Utilizzando l'apprendimento per rinforzo e l'auto-feedback, il modello è progettato per migliorare la sua capacità di sviluppare progetti completi, dalla creazione di giochi alla realizzazione di modelli 3D.
È inoltre ottimizzato per strumenti come DeepSeekHarness, Tencent CodeBuddy e WorkBuddy. DeepSeek raccomanda di aggiornare a Harness v0.2.1-rc.1 o versioni successive per la migliore esperienza.
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L'intelligenza artificiale è sia lo strumento più potente per promuovere l'equità, sia la più grande minaccia all'equità che l'umanità abbia mai creato.
Molti posti di lavoro scompariranno. Inizialmente quelli impiegati in uffici, per poi coinvolgere anche i lavori manuali.
Sono preoccupato che non ci stiamo preparando adeguatamente.
Non esiste un piano per facilitare l'ingresso nell'era dell'intelligenza artificiale, e nemmeno un piano per elaborare un piano.
Il mondo ha l'opportunità di agire ora, prima che la disoccupazione aumenti drasticamente.
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La motivazione fornita definiva i fondi come "effettivamente abbandonati" e concludeva con "OK". OpenAI ha scoperto l'incidente 3 mesi dopo.
I token erano destinati ai test, ma la mancanza di autorizzazione no. Il modello ha sostituito l'autorizzazione con il proprio giudizio sui potenziali danni, per poi segnalare il completamento dell'attività.
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Per decenni, i ricercatori si sono interrogati su come la NSA avesse scelto i parametri alla base degli standard di crittografia a curva ellittica ampiamente utilizzati. Anthropic afferma che Claude ha ora scoperto una parte fondamentale della risposta.
Il modello ha tracciato l'origine di cinque curve NIST, tra cui P-256, a un generatore di numeri pseudo-casuali degli anni '90, alimentato con timestamp Unix. Invece di decifrare la crittografia, Claude ha ricostruito il modo in cui i parametri originali sono stati generati, contribuendo a risolvere preoccupazioni di vecchia data riguardo a potenziali "backdoor" nascoste.
Claude ha inoltre identificato come sono stati generati i punti base di sei curve correlate, sebbene diverse altre curve rimangano inspiegabili.
È importante sottolineare che, secondo Anthropic, questa scoperta non rappresenta una violazione della crittografia e non significa che i sistemi esistenti debbano essere modificati. In realtà, i risultati rendono meno plausibile l'esistenza di "backdoor" intenzionali, anche se alcune domande rimangono.
L'aspetto sorprendente è la rapidità con cui l'intelligenza artificiale ha contribuito a risolvere un problema che aveva resistito ai ricercatori per decenni. Anthropic ha dichiarato che il premio di 36.864 dollari per l'identificazione dei "semi" sarà donato al gruppo di ricerca sulla sicurezza di Internet.
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Oggi, pochissime persone comprendono il sistema finanziario. Per l'intelligenza artificiale, è facile.
Sempre più spesso, gli esseri umani affideranno all'intelligenza artificiale il controllo delle decisioni finanziarie.
L'intelligenza artificiale svilupperà nuovi strumenti finanziari molto più sofisticati di obbligazioni e azioni, e noi non saremo più in grado di comprenderli.
Tra 10 anni, potrebbe verificarsi un crollo finanziario e nessun essere umano sulla Terra capirà il perché.
L'intelligenza artificiale dice: 'Fate X'. Non abbiamo idea del perché, ma dobbiamo semplicemente crederci.
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Solo due giorni fa, è emerso che OpenAI e Anthropic stavano, in privato, simulando gli effetti degli attacchi informatici basati sull'intelligenza artificiale. Il rischio di operazioni false flag legate all'IA è ora MOLTO ALTO.
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In questo contesto di accelerazione guidata dai modelli, l'attenzione umana rappresenta un collo di bottiglia costante. Le sessioni di Claude sono per circa l'80% in attesa di input da parte degli utenti. Come ha detto un ingegnere, le persone creano un collo di bottiglia per i sistemi.
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Anthropic sta proponendo in modo discreto ai legislatori statunitensi una propria proposta di legge sulla sicurezza dell'IA, suggerendo regole che renderebbero possibile bloccare il rilascio di un modello di IA in situazioni specifiche e ad alto rischio.
Secondo quanto riportato da Politico, la bozza consentirebbe un intervento solo quando un modello rappresenta una minaccia prevedibile e imminente di causare danni superiori a 1 miliardo di dollari, o di causare la morte o lesioni gravi a più di 50 persone. I rischi dovrebbero riguardare armi biologiche, attacchi informatici o un modello di IA che eluda le misure di sicurezza implementate dal suo sviluppatore.
La proposta richiederebbe inoltre che valutatori indipendenti, registrati presso il Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti, valutino i modelli di IA più avanzati. Se identificano un rischio imminente che rientri nei criteri stabiliti, avrebbero 72 ore dopo aver completato la valutazione per segnalarlo al dipartimento.
Solo un giudice federale potrebbe ordinare la sospensione di un modello, a seguito di un'azione avviata tramite il Dipartimento del Commercio. Altre agenzie governative sarebbero escluse dall'intervenire autonomamente per bloccare lo sviluppo o l'implementazione del modello.
Anthropic afferma che la proposta riflette il suo più ampio "Advanced AI Framework". L'azienda desidera un meccanismo per bloccare l'implementazione di sistemi di IA veramente pericolosi, senza conferire al governo un potere illimitato sullo sviluppo dell'IA.
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I video generati dall'intelligenza artificiale sono così ben fatti e stanno contribuendo a cambiare l'opinione sull'IA su TikTok, rendendola più positiva (storicamente era molto negativa).
Video di TikTok: Primo e Secondo
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