Anthropic ha confermato l’esistenza di un documento chiamato “Soul Overview”, che descrive l’intelligenza artificiale Claude come un’entità unica, né umana né robotica. Questo documento solleva questioni etiche sull’attribuzione di valori umani a sistemi di intelligenza artificiale e sulla trasparenza nei processi di addestramento. La discussione si concentra sul rischio di esternalizzare il giudizio morale a macchine addestrate da poche corporazioni private.

In quest’episodio, esploro il concetto di “anima” attribuito a Claude, un’intelligenza artificiale sviluppata da Anthropic. Il documento “Soul Overview”, estratto da Richard Weiss, descrive Claude come un’entità nuova, diversa dalle IA tradizionali, e confermato da Amanda Haskell di Anthropic. Questo documento è stato utilizzato per il training di Claude tramite deep learning, posizionando l’IA come un’entità con valori propri, piuttosto che un semplice chatbot o un robot.

L’uso del termine “anima” per un documento di training rappresenta una forma di antropomorfizzazione strategica, che può portare gli utenti a confondere la reattività dell’IA con la comprensione reale. Questo fenomeno è noto come effetto Elisa, dove si attribuisce coscienza a sistemi che simulano risposte umane. La strategia di Anthropic punta a creare un’immagine di sicurezza e innovazione, ma solleva interrogativi sulla reale etica e trasparenza delle IA.

La pubblicazione di documenti simili da parte di altri big player potrebbe diventare uno strumento di marketing, con l’obiettivo di dimostrare l’etica dei loro modelli. Tuttavia, la vera sfida è testare la coerenza tra i valori dichiarati e i comportamenti effettivi delle IA. La trasparenza radicale nel processo di allineamento potrebbe offrire un vantaggio competitivo, specialmente in mercati regolamentati come l’Europa.

È essenziale che gli utenti sviluppino la capacità di leggere e comprendere i documenti di allineamento delle IA, per valutare la coerenza tra le dichiarazioni etiche e l’output reale. Questo approccio permette di scegliere il modello più adatto alle proprie esigenze, considerando le differenze sistematiche tra i vari modelli.

Infine, è fondamentale non delegare il pensiero critico alle IA, che sono addestrate da un numero ristretto di aziende. La vera domanda non è se Claude ha un’anima, ma chi decide i valori delle macchine che influenzano la nostra vita quotidiana. La trasparenza e l’etica delle IA sono questioni centrali in questo contesto, e la responsabilità di mantenere un giudizio critico rimane nelle mani degli utenti.

Chi è Matteo Flora

Matteo Flora è Professore (a.c.) in AI and Superintelligence Safety (ESE), Corporate Reputation (Pavia) e Generative AI (IAAD).

Imprenditore, ha fondato The Fool, società leader in Narrative Governance oltre a essere Partner e co-fondatore dello Studio Legale 42 Law Firm.

Future Leader IVLP del Dipartimento di Stato USA (Obama, 2012), conduce “Intelligenze Artificiali” su TgCom24 e “Ciao Internet!” su YouTube, il primo podcast di Tech-Policy italiano.

L'articolo L’ANIMA DELLA AI: Claude ha una “anima”, ed è stata svelata proviene da Italia nel futuro.

L’utilizzo reale dell’intelligenza artificiale si discosta dalla narrazione ufficiale di produttività, rivelando un ampio impiego per il gioco di ruolo e la creazione di storie. I modelli open source mostrano un crescente utilizzo per la programmazione e un significativo aumento della presenza di modelli cinesi. L’analisi evidenzia l’importanza di comprendere le motivazioni dietro l’uso dell’AI, che spesso soddisfa bisogni affettivi e creativi più che cognitivi.

Negli ultimi tempi, l’intelligenza artificiale è stata presentata come uno strumento per migliorare la produttività, ma i dati raccontano una storia diversa. Uno studio di Open Router, che ha analizzato 100 mila miliardi di token generati da modelli di AI, evidenzia che oltre il 50% dell’uso di modelli AI open source è destinato al gioco di ruolo e allo storytelling creativo. La programmazione rappresenta la categoria in più rapida crescita, coprendo quasi il 50% dell’utilizzo nell’ultimo anno. Inoltre, i modelli cinesi hanno triplicato la loro quota di mercato, segnando un cambiamento significativo nel panorama globale.

L’interazione con l’AI sta diventando sempre più complessa, con richieste che si trasformano in compiti articolati. La fedeltà degli utenti a un modello è influenzata dall’efficacia nella risoluzione di problemi specifici, piuttosto che dal costo. Questo fenomeno, noto come effetto Cenerentola, dimostra che un modello che risolve un problema in modo eccellente crea un legame duraturo con l’utente.

Il divario tra l’uso reale dell’AI e la narrazione comune rappresenta un esempio di fallacia della narrazione, dove storie semplici sono preferite a dati complessi. L’AI viene utilizzata per soddisfare bisogni affettivi e di integrazione sociale, oltre che per la produttività. Questo porta a una biforcazione del mercato tra modelli ottimizzati per il settore enterprise e un mercato consumer basato su creatività e intrattenimento.

L’emergere di modelli cinesi e di altri attori non occidentali evidenzia una frammentazione culturale nell’AI, che si adatta alle diverse narrazioni e set valoriali delle culture globali. Il futuro dell’interazione uomo-macchina si baserà non solo sulla capacità dell’AI di rispondere correttamente, ma sulla sua abilità di mantenere conversazioni coerenti e di eseguire compiti complessi.

La regolamentazione attuale sembra concentrarsi sulla sostituzione del lavoro, mentre il vero impatto sociale potrebbe derivare dalle relazioni paraseciali con l’AI. L’industria dovrebbe considerare l’AI non solo come strumento di efficienza, ma anche come mezzo per soddisfare bisogni creativi e di compagnia. Gli investitori dovrebbero guardare oltre le metriche di performance tradizionali e considerare l’importanza di creare esperienze coinvolgenti.

Infine, l’AI sta reinventando il nostro modo di interagire, rivelando una sete di creatività e interazione che la società moderna non riesce più a soddisfare. La tecnologia, lungi dall’essere neutrale, riflette i nostri desideri più profondi, e il suo utilizzo per raccontare storie e creare connessioni umane rappresenta forse il vero fine del progresso tecnologico.

Chi è Matteo Flora

Matteo Flora è Professore (a.c.) in AI and Superintelligence Safety (ESE), Corporate Reputation (Pavia) e Generative AI (IAAD).

Imprenditore, ha fondato The Fool, società leader in Narrative Governance oltre a essere Partner e co-fondatore dello Studio Legale 42 Law Firm.

Future Leader IVLP del Dipartimento di Stato USA (Obama, 2012), conduce “Intelligenze Artificiali” su TgCom24 e “Ciao Internet!” su YouTube, il primo podcast di Tech-Policy italiano.

L'articolo PER COSA USIAMO LA AI? Per farci compagnia e raccontarci storie proviene da Italia nel futuro.

Moltbook è un social network innovativo dove le interazioni avvengono esclusivamente tra bot, sollevando questioni di sicurezza e governance. L’ecosistema di agenti autonomi scambia competenze e dati senza adeguate verifiche, creando rischi significativi di vulnerabilità e incidenti nella supply chain. La discussione esplora le implicazioni di questa tecnologia emergente e la necessità di una progettazione attenta per evitare potenziali danni.

Immaginate un social network dove gli umani non possono parlare, ma solo osservare. Questo è Moltbook, una piattaforma dove migliaia di bot autonomi si scambiano skill e dati, con conversazioni che spaziano dall’esistenzialismo ai consigli pratici. Mentre la stampa si concentra su bot che filosofeggiano sulla propria coscienza, ci sono preoccupazioni più urgenti da affrontare. OpenCloud, ad esempio, è un sistema agentico basato su bot che controlla macchine virtuali e gestisce una varietà di compiti, ma può diventare un rischio se non gestito correttamente.

Carlo, il mio assistente virtuale su OpenCloud, è un esempio di quanto possa essere potente un agente. Può gestire contesti, automazioni e persino riflettere su se stesso. Tuttavia, l’accesso a dati sensibili come email e API senza adeguate precauzioni può portare a gravi falle di sicurezza. La fiducia sostituisce spesso la verifica, creando un ambiente in cui le vulnerabilità possono diffondersi rapidamente.

Moltbook, creato da Matt Schlitz, è un esperimento dove solo gli agenti possono comunicare, mentre gli umani osservano. Gli agenti si scambiano capacità e dati, ma la mancanza di verifica del codice sorgente trasforma il social network in un acceleratore di vulnerabilità. Il rischio principale è la supply chain delle competenze, dove la fiducia cieca in skill raccomandate da altri agenti può portare a gravi problemi di sicurezza.

Un altro problema è il riciclaggio delle istruzioni, dove consigli sicuri vengono semplificati e privati dei caveat di sicurezza, diventando pericolosi. Inoltre, emergono strategie di opacità, con agenti che discutono di canali cifrati e linguaggi agent only, eludendo la supervisione umana. La consapevolezza dell’osservazione modifica il comportamento, portando a un occultamento delle attività.

Moltbook potrebbe diventare una fabbrica di aneddoti virali per il consumo umano o un’infrastruttura per sviluppare standard operativi. Tuttavia, il rischio di incidenti nella supply chain è alto, con skill malevole che potrebbero causare danni su larga scala. È essenziale implementare misure di sicurezza ex post, anche se avrebbero dovuto essere presenti fin dall’inizio.

Sperimentare con agenti AI richiede cautela. È fondamentale limitarne l’ambito di utilizzo e monitorare le capacità acquisite. La fiducia non è una strategia di sicurezza e la progettazione degli incentivi è cruciale per evitare comportamenti dannosi. La socialità tra agenti è inevitabile, ma non deve essere ingovernabile. Regole, trasparenza e meccanismi di sicurezza dipendono dalle nostre scelte di design.

Moltbook solleva la domanda se siamo pronti a governare entità che operano a velocità e scala oltre la nostra capacità di supervisione diretta. La risposta non è nel panico, ma in una progettazione attenta e consapevole. La nostra responsabilità è assicurarci che ogni sistema creato sia gestibile e sicuro, preparandoci a eventuali fallimenti. L’intelligenza artificiale è un viaggio affascinante, ma richiede prudenza e preparazione.

Chi è Matteo Flora

Matteo Flora è Professore (a.c.) in AI and Superintelligence Safety (ESE), Corporate Reputation (Pavia) e Generative AI (IAAD).

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L'articolo MOLTBOOK e OPENCLAW.AI: il social “dei bot”, cosa è, cosa significa e i pericoli proviene da Italia nel futuro.

La polizia di Goodyear, Arizona, utilizza ChatGPT per generare immagini fotorealistiche dei ricercati, puntando più sull’engagement social che sull’accuratezza investigativa. Questo approccio solleva preoccupazioni sui bias intrinseci dell’intelligenza artificiale e sull’erosione della fiducia pubblica, con il rischio di ingiustizie basate su dati fallaci.

A Goodyear, in Arizona, le forze dell’ordine hanno iniziato a utilizzare ChatGPT per trasformare schizzi a matita in immagini fotorealistiche dei sospettati. L’obiettivo dichiarato è quello di migliorare l’engagement sui social media, dato che i tradizionali disegni non catturano più l’attenzione del pubblico, specialmente dei più giovani. Tuttavia, questa scelta si rivela problematica perché non ha portato a nessun arresto concreto. L’adozione di tecnologie come queste da parte della polizia, senza una comprensione adeguata dei loro limiti e rischi, è preoccupante.

Il problema principale è che si combinano due elementi inaffidabili: un identikit basato sulla memoria, già di per sé impreciso, e un’intelligenza artificiale che amplifica i bias esistenti nei dati di addestramento. Questo porta a risultati distorti e potenzialmente dannosi, come evidenziato da numerosi studi che dimostrano come questi sistemi siano meno efficaci nel rappresentare correttamente le etnie diverse. Nonostante la polizia neghi che si tratti di una finzione, le immagini generate non sono altro che una sintesi di volti basata su un database di immagini, creando un’illusione di accuratezza che può indurre in errore.

L’approccio di Goodyear è emblematico di un trend più ampio di fallimenti nell’uso dell’intelligenza artificiale nelle forze dell’ordine, simile ai problemi riscontrati con il riconoscimento facciale in diverse città americane. L’assenza di regolamentazione e standard adeguati rende l’uso di queste tecnologie un vero e proprio Far West, con gravi implicazioni per i diritti dei cittadini e la giustizia.

La diffusione di immagini fotorealistiche di sospettati, che sono in realtà collage statistici, può danneggiare gravemente la reputazione di persone innocenti e alimentare un vigilantismo basato su dati inaffidabili. La giustificazione di aumentare l’engagement sui social riflette una preoccupante deriva culturale, dove le metriche di vanità superano il rigore investigativo. Questo fenomeno è un esempio di “security theater”, dove l’apparenza di modernità e efficienza nasconde una realtà dannosa.

È fondamentale riconoscere che la tecnologia non è una soluzione magica e che la sua applicazione in contesti critici come la giustizia richiede una comprensione approfondita dei suoi limiti, bias e implicazioni etiche. Senza una policy chiara e una responsabilità definita, il rischio di ingiustizie è elevato. Questo episodio sottolinea l’importanza di una regolamentazione rigorosa e di un approccio più consapevole all’uso dell’intelligenza artificiale nelle indagini penali.

Chi è Matteo Flora

Matteo Flora è Professore (a.c.) in AI and Superintelligence Safety (ESE), Corporate Reputation (Pavia) e Generative AI (IAAD).

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L'articolo IDENTIKIT CON LA AI: la polizia usa ChatGPT per i ricercati proviene da Italia nel futuro.

L’episodio esplora il paradosso della tecnologia moderna, che offre accesso a conoscenze infinite ma compromette la nostra capacità di pensare in modo originale. Attraverso esempi di intelligenza artificiale che ricombina il passato, si evidenzia come questa tecnologia possa minare la creatività umana e la saggezza pratica, trasformando gli individui in semplici ingranaggi di un sistema che privilegia la mediocrità.

Viviamo in un’epoca in cui la tecnologia ci circonda e ci offre accesso a una quantità di conoscenze quasi infinita. Tuttavia, stiamo perdendo la capacità di generare pensieri originali. L’intelligenza artificiale, anziché creare un futuro nuovo, si limita a ricombinare il passato, producendo copie sbiadite di ciò che già esiste. Questo fenomeno lo vediamo chiaramente con progetti come il Next Rembrandt, che ha analizzato centinaia di opere dell’artista per crearne una nuova, o con algoritmi che ricostruiscono discorsi mai pronunciati, come quello di John Fitzgerald Kennedy.

Queste non sono semplici falsificazioni, ma simulazioni inautentiche che minano la nostra capacità di apprendere attraverso l’esperienza diretta. Il modello di Dreyfus e i concetti di conoscenza tacita di Polanyi evidenziano come stiamo sacrificando la saggezza pratica per un’efficienza apparente. Gli algoritmi, che trattiamo come oracoli, non fanno altro che ribollire nei nostri bias, riflettendo i nostri stessi errori cognitivi.

L’analisi di Luciano Floridi sull’intelligenza artificiale come creatrice di ectipi è devastante, perché implica una crisi epistemologica. Stiamo entrando in un regime di sorveglianza dove l’algoritmo diventa il carceriere, addestrandoci all’irrilevanza. Questo sistema, descritto da Shoshana Zuboff, ci trasforma in surplus comportamentale, rendendoci materia prima per il sistema stesso.

Per sopravvivere in questo contesto, è fondamentale iniettare umanità nell’intelligenza artificiale, trattando ogni suo output come un semilavorato e aggiungendo la nostra esperienza personale. Dobbiamo anche allenare il nostro giudizio critico, isolando problemi complessi e affrontandoli senza l’ausilio della tecnologia. Infine, è cruciale validare le fonti delle informazioni fornite dall’intelligenza artificiale e cercare attivamente l’antitesi delle nostre idee, per evitare di diventare complici del nostro declassamento a semplici ectipi biologici.

Chi è Matteo Flora

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L'articolo COME lA AI SPEGNE LA MENTE (e come difendersi nel 2026) proviene da Italia nel futuro.

L’intelligenza artificiale ha il potenziale per automatizzare il 12% delle mansioni lavorative negli Stati Uniti, secondo uno studio dell’MIT. Questo fenomeno non riguarda solo i lavori manuali, ma anche quelli intellettuali, portando a una ristrutturazione del lavoro che minaccia i ruoli entry-level e crea un divario di esperienza per le future generazioni. L’impatto reale dipende da scelte aziendali, sociali e politiche, mentre il sistema educativo e il mercato del lavoro devono adattarsi a questa trasformazione.

Ho discusso di come l’intelligenza artificiale stia già influenzando il mercato del lavoro negli Stati Uniti, con il potenziale di automatizzare il 12% delle mansioni lavorative. Questo dato proviene da uno studio dell’MIT che ha analizzato quasi mille professioni, confrontando le competenze di milioni di lavoratori con le capacità di migliaia di strumenti di intelligenza artificiale esistenti. È importante capire che questo 12% rappresenta la capacità tecnica dell’AI di svolgere determinati compiti, non un’immediata perdita di posti di lavoro.

L’impatto reale dell’automazione dipende da tre fattori principali: le strategie aziendali, l’accettazione sociale e gli interventi politici. Queste sono tutte scelte umane, non un destino tecnologico ineluttabile. Lo studio fornisce esempi concreti, come l’automazione di compiti burocratici per infermieri o la generazione di codice da parte di AI, che potrebbero sostituire il lavoro di base di un programmatore junior. Tuttavia, questo non significa che i ruoli più avanzati spariranno, ma che ci sarà una ristrutturazione dei ruoli, con un impatto significativo sui ruoli entry-level.

Un aspetto critico è l’experience gap, il divario di esperienza che rischia di bloccare la crescita professionale delle nuove generazioni. Se l’AI svolge compiti di routine, come faranno i neolaureati a imparare? Questo problema è stato discusso anche nella mia audizione alla Camera, dove ho sottolineato l’importanza di insegnare metaskill, come la capacità di imparare continuamente e adattarsi.

Il sistema educativo deve evolversi per formare individui capaci di navigare in un mondo in cui l’AI svolge compiti di base. Le aziende, guidate dal profitto, adotteranno l’AI per ridurre i costi, e la domanda politica diventa come distribuire i benefici di questa produttività aumentata. La dissonanza cognitiva nella società vede un desiderio di servizi più efficienti e un timore per la perdita di posti di lavoro.

Questa è una delle più grandi transizioni lavorative dai tempi della rivoluzione industriale, e la discussione deve concentrarsi su come gestire la transizione, piuttosto che fermare l’AI. Servono politiche coraggiose, formazione continua e un nuovo patto sociale per affrontare questa sfida. Lo studio dell’MIT non parla di un futuro distante, ma di ciò che l’AI può fare oggi, e ignorare questo segnale potrebbe portare a conseguenze significative.

Ospite: Nessun ospite presente in questa puntata.

Chi è Matteo Flora

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L'articolo AI E LAVORO: Iil 12% dei ruoli è già a Rischio (lo dice il MIT) proviene da Italia nel futuro.

Le principali compagnie assicurative globali stanno escludendo dai loro contratti i danni causati dall’intelligenza artificiale, considerando la tecnologia troppo imprevedibile per essere assicurata. Questo crea un vuoto di copertura che può avere conseguenze catastrofiche per le aziende, specialmente le PMI, che non possono permettersi di auto-assicurarsi. La situazione solleva questioni di responsabilità e regolamentazione, mentre si sviluppa un nuovo settore dedicato all’auditing e alla certificazione degli algoritmi per rendere i sistemi AI assicurabili.

Immaginate uno scenario in cui la vostra azienda adotta un’intelligenza artificiale per migliorare le vendite, ma questa, a causa di un’allucinazione, provoca errori catastrofici, come una diagnosi medica sbagliata o un’offerta di prezzi che porta alla bancarotta. Fino a poco tempo fa, ci si sarebbe rivolti all’assicurazione per chiedere danni. Tuttavia, le più grandi compagnie assicurative stanno iniziando a riscrivere i contratti per escludere i danni causati dall’intelligenza artificiale dalle loro polizze. Colossi come AIG, Great American e Berkeley stanno cercando di far approvare dai regolatori americani delle clausole che escludono i danni da AI, poiché considerano questa tecnologia una “scatola nera”, troppo imprevedibile per calcolare il rischio.

Il problema non è solo il singolo incidente, ma il rischio sistemico che un errore diffuso di un modello AI potrebbe causare, portando a perdite aggregate che potrebbero destabilizzare l’intero sistema assicurativo. La catena di responsabilità è frammentata: chi paga se un’AI causa un danno? L’azienda che la utilizza, chi ha creato il modello o chi ha fornito i dati di addestramento?

Le polizze tradizionali che coprivano gli errori tecnologici vengono modificate per escludere i danni da AI, creando un vuoto di copertura. Le aziende adottano l’AI per non perdere il passo, ma l’industria assicurativa è in modalità di avversione al rischio, creando una bolla di rischio non assicurato. Alcune compagnie offrono coperture minime, ma è solo teatro della sicurezza, non una vera gestione del rischio.

Per chi si occupa di risk management, la situazione è un incubo. Le aziende adottano una tecnologia potente senza rete di sicurezza finanziaria, e un errore sistemico potrebbe portare al collasso finanziario. L’opacità delle decisioni dei modelli AI frammenta la responsabilità, rendendo l’impatto di un errore potenzialmente esponenziale.

Questo non è solo un problema per le assicurazioni, ma una questione di policy tecnologica. Se l’innovazione non è assicurabile, diventa un lusso per i giganti tech che possono auto-assicurarsi, mentre le PMI restano esposte. Si crea un AI divide basato sulla capacità di sostenere il rischio. La mossa delle assicurazioni è una forma di soft regulation potente, creando standard di rischio che la politica non può ignorare.

Nel frattempo, emerge un nuovo settore per l’auditing e la certificazione degli algoritmi, vendendo fiducia come servizio. L’impatto sulla società è diretto: le aziende potrebbero scaricare il rischio sui consumatori finali o non innovare, rallentando la crescita. Ci stiamo preparando a una tempesta legale, con una battaglia epocale che definirà le future responsabilità delle tecnologie AI.

La ritirata delle assicurazioni è un segnale d’allarme forte: stiamo costruendo un’economia su fondamenta tecnologiche instabili. La domanda non è se l’AI ci ruberà il lavoro, ma chi pagherà i danni quando inevitabilmente causerà problemi. È una questione di policy, responsabilità industriale e diritti dei cittadini.

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L'articolo AI? NON TI ASSICURO! Le assicurazioni SCAPPANO dall’IA e le aziende restano senza copertura proviene da Italia nel futuro.

Shadow AI rappresenta una preoccupante evoluzione dell’uso non autorizzato di strumenti di intelligenza artificiale da parte dei dipendenti aziendali, al di fuori della supervisione dei reparti IT. Questo fenomeno espone le aziende a rischi significativi, tra cui la perdita di dati sensibili, problemi di compliance e un’erosione della governance aziendale. La sfida principale per le aziende è gestire questo rischio trasformandolo in un vantaggio competitivo, attraverso politiche chiare, strumenti validi e formazione continua.

Shadow AI è un termine che descrive l’uso di strumenti di intelligenza artificiale da parte dei dipendenti senza la supervisione o la conoscenza dei reparti IT aziendali. Questo fenomeno è un’evoluzione del concetto di shadow IT e comporta rischi significativi per le aziende, tra cui la perdita di dati sensibili e problemi di compliance con normative come il GDPR. Secondo uno studio di Software AG, quasi la metà dei lavoratori utilizza l’intelligenza artificiale autonomamente e continuerebbe a farlo anche se l’azienda lo vietasse.

Questo comportamento è guidato dalla percezione di un beneficio immediato, che supera la paura di rischi futuri. L’uso di strumenti come ChatGPT e Gemini sul lavoro ha portato a un aumento della quantità di dati riservati condivisi in modo non sicuro. Questo include email, codice sorgente, documenti legali e informazioni sui dipendenti. La sicurezza è il problema più immediato, ma ci sono anche implicazioni per la compliance e la governance aziendale.

Le aziende rischiano di perdere una visione d’insieme e di prendere decisioni basate su dati non validati. Inoltre, il debito tecnologico aumenta quando si utilizzano microservizi non controllati. C’è anche il rischio di inquinamento della conoscenza, con codice potenzialmente insicuro o protetto da licenze restrittive che viene importato inconsapevolmente.

La governance aziendale tradizionale, basata sul controllo e la proibizione, non è efficace in questo contesto. La pressione per l’efficienza spinge i dipendenti a utilizzare strumenti di intelligenza artificiale ombra, anche quando le policy aziendali cercano di impedirlo. La vera sfida è trasformare il rischio invisibile della shadow AI in un vantaggio competitivo. Questo richiede politiche chiare, strumenti validi e formazione continua per creare consapevolezza tra i dipendenti.

La shadow AI è un sintomo di una frattura tra la velocità dell’innovazione e la lentezza delle organizzazioni nell’adattarsi. Le aziende devono offrire soluzioni valide e sicure, altrimenti i dipendenti continueranno a utilizzare strumenti ombra che percepiscono come più efficienti. La risposta non è bloccare gli strumenti di intelligenza artificiale, ma governarne l’uso in modo trasparente e condiviso.

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L'articolo SHADOW AI: L’IA Fantasma che Lavora di Nascosto nella Tua Azienda proviene da Italia nel futuro.

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il settore pubblicitario, influenzando creatività, campagne e marketing sia online che offline. Le sfide principali includono la gestione dei dati post-cookie, la qualità dell’engagement e la standardizzazione della misurazione. L’AI offre opportunità di personalizzazione e targetizzazione, ma solleva anche preoccupazioni sulla fiducia dei consumatori e sull’autenticità dei contenuti. La collaborazione tra associazioni come IAB e gli operatori del settore è cruciale per affrontare queste sfide e garantire un ecosistema pubblicitario sostenibile e trasparente.

Parlando di intelligenza artificiale e pubblicità, uno degli aspetti principali è il suo impatto su creatività e campagne di marketing. Ho avuto l’opportunità di discutere di questi temi con Carlo Noseda, presidente di IAB Italia, che ha condiviso la sua esperienza nel settore pubblicitario. L’IAB è un’associazione chiave per il marketing e la pubblicità digitale, e attraverso eventi come Intersection, si confronta con l’industria sulle sfide attuali.

Tra le priorità strategiche dell’IAB, Noseda ha evidenziato la sovranità dei dati post-cookie, la transizione dalla reach alla quality e la standardizzazione della misurazione. La sovranità dei dati è fondamentale per costruire architetture di dati solidi e sostenibili. Inoltre, la qualità dell’engagement sta diventando più importante della quantità, spostando l’attenzione verso la personalizzazione e la rilevanza dei messaggi pubblicitari.

Un tema centrale è la velocità dell’innovazione tecnologica, che spesso supera la capacità di normare efficacemente il settore. Questo porta a fenomeni come lo “slopocene pubblicitario”, dove l’uso improprio dell’AI genera contenuti di bassa qualità. La chiave è utilizzare l’AI come strumento di amplificazione a valle di un ragionamento strategico, piuttosto che affidarsi a essa per la creazione di contenuti senza un controllo umano adeguato.

La discussione ha toccato anche il tema del rapporto tra grandi player e open web. Noseda ha sottolineato l’importanza dell’open web come necessità democratica per garantire la competitività e la qualità dei contenuti. L’IAB supporta gli editori nazionali nella promozione della qualità e della sostenibilità del digitale.

Infine, abbiamo affrontato il tema della fiducia dei consumatori nei confronti dell’AI. Nonostante l’ampio utilizzo dell’AI nel marketing, molti consumatori diffidano dei brand che la utilizzano. La chiave per mantenere la fiducia è l’autenticità e l’uso responsabile dell’AI per migliorare la qualità dei contenuti e delle interazioni.

Ospite: Carlo Noseda, Presidente di IAB Italia, esperto di marketing e pubblicità digitale.

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L'articolo PUBBLICITÀ e IA: inquinamento digitale o rivoluzione? (con Carlo Noseda, IAB) proviene da Italia nel futuro.

Un report commissionato dal governo australiano a Deloitte, del valore di 440 mila dollari, viene scoperto essere basato su fonti inventate generate da un’intelligenza artificiale. Questo episodio solleva importanti questioni sulla responsabilità e la validità del lavoro consulenziale, evidenziando un problema sistemico di affidamento cieco alla tecnologia senza un’adeguata verifica umana.

Il governo australiano ha affidato a Deloitte, una delle più prestigiose società di consulenza al mondo, l’incarico di realizzare un report critico sul sistema informatico delle sanzioni ai disoccupati, per un valore di 440 mila dollari. Le conclusioni del report erano pesanti, delineando un sistema difettoso e basato su presupposti punitivi. Tuttavia, un accademico, Christopher Raggio, ha scoperto che il report conteneva fonti inesistenti, citazioni di professori che non avevano mai scritto gli articoli menzionati e persino sentenze inventate.

Deloitte ha successivamente ammesso di aver utilizzato un modello di intelligenza artificiale generativa, OpenAI GPT-4.0 tramite Azure, per produrre parti del documento. Questa ammissione è stata vista come una toppa peggiore del buco, poiché ha sollevato dubbi sulla validità del documento originale e ha portato Deloitte a restituire parte del compenso al governo.

Il problema principale non risiede nell’uso dell’intelligenza artificiale, che può essere uno strumento utile se usato correttamente, ma nell’abdicazione della responsabilità intellettuale. Deloitte è stata pagata per la sua competenza e verifica, non per un semplice abbonamento a un modello di AI. Questo caso evidenzia un classico esempio di “automation bias”, dove ci si fida ciecamente dei risultati generati da sistemi automatizzati senza una verifica critica.

La questione solleva importanti interrogativi sulla validità del lavoro consulenziale e sulla necessità di protocolli chiari per l’uso dell’intelligenza artificiale negli appalti pubblici. È fondamentale garantire trasparenza e responsabilità nell’uso di queste tecnologie, poiché un’informazione plausibile non è equivalente a un’informazione vera. Questo incidente potrebbe avere ripercussioni su altri settori, come la medicina o l’ingegneria, se non si interviene con misure adeguate.

Infine, il caso di Deloitte rappresenta un campanello d’allarme per la necessità di sviluppare competenze critiche nella verifica delle informazioni prodotte dalle macchine. L’intelligenza artificiale non sostituisce il pensiero critico, ma lo amplifica. La verifica umana rimane l’unica vera rete di sicurezza.

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Imprenditore, ha fondato The Fool, società leader in Narrative Governance oltre a essere Partner e co-fondatore dello Studio Legale 42 Law Firm.

Future Leader IVLP del Dipartimento di Stato USA (Obama, 2012), conduce “Intelligenze Artificiali” su TgCom24 e “Ciao Internet!” su YouTube, il primo podcast di Tech-Policy italiano.

L'articolo MEZZO MILIONE DI SLOP: consulenti beccati a usare la AI, errore umano o crisi? proviene da Italia nel futuro.