OpenAI ha appena inventato GDPval, il benchmark che misura quanto bene l’IA può fare lavoro vero che vale trilioni di dollari. Quindi addio quiz stupidi e indovinelli, adesso vogliamo vedere se GPT-5 sa compilare un foglio Excel senza mandare tutto in crash. Naturalmente, perché il mondo ha sempre bisogno di un robot che faccia le tabelle più velocemente di te e io, povero umano con quattordici anni di esperienza, posso finalmente sedermi e guardare.Secondo OpenAI, ci sono 44 professioni, 9 settori, 1.320 attività.
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Nvidia non compra aziende, le divora. Jensen Huang, con il suo giubbotto di pelle ormai diventato un simbolo quasi religioso della Silicon Valley, ha trascorso settembre a scrivere assegni come se il denaro fosse un concetto obsoleto. Nel giro di poche settimane ha impegnato oltre 13 miliardi di dollari, distribuendo acquisizioni, quote strategiche e investimenti con la stessa leggerezza con cui un adolescente scorre TikTok. Non è filantropia e nemmeno la solita espansione aggressiva che ci si aspetterebbe da un colosso della tecnologia. È l’ennesima dimostrazione che la parola “frenare” non esiste nel vocabolario di chi guida Nvidia, e soprattutto che la corsa al dominio nei chip AI non ammette esitazioni.
Il mercato del developer tooling AI sta vivendo una mutazione che ha la velocità di un collasso quantistico. In pochi anni siamo passati da strumenti di automazione no-code percepiti come giocattoli per smanettoni a piattaforme che ridisegnano l’economia del software enterprise. L’ultimo segnale forte arriva da Berlino, dove c, la startup che fino a ieri era la cugina alternativa di Zapier, oggi si ritrova con un round da 55 milioni di euro, valutazione da 250 milioni e un plot twist che solo i cinici non avevano previsto: l’innesto dell’intelligenza artificiale.
Generative design of novel bacteriophages
with genome language models
La notizia che un algoritmo abbia scritto un virus funzionante è servita come antipasto mediatico, ma il piatto forte è arrivato più silenzioso da Stanford e Arc Institute, dove un gruppo di ricercatori ha fatto qualcosa che somiglia a un atto di creazione: intelligenza artificiale genetica capace di progettare interi genomi viventi. Non mutazioni di laboratorio, non copie digitali, ma sedici batteriofagi sintetici costruiti da zero, testati in vitro, in grado di replicarsi, di evolversi e persino di superare in efficienza l’antenato naturale da cui sono partiti.
What Do LLM Agents Do When Left Alone? Evidence of Spontaneous Meta-Cognitive Patterns
Immagina di sederti davanti a un modello linguistico e dirgli: “fai quel che vuoi”. Nessun prompt, nessuna istruzione. Cosa succede? Fanno cose. E non randomiche. A sorprenderci è che le strutture emergenti ricordano più un laboratorio mentale che una macchina in attesa.
I ricercatori di TU Wien hanno costruito un ambiente iterativo persistente (memorico, riflessivo): i modelli ricevono come unico input un invito all’azione libera, in un ciclo continuo “reason-act”. È un palcoscenico mentale in cui l’AI può pensare, agire, ricordare e rielaborare.
Ellendale, North Dakota, non è mai stata famosa per i suoi grattacieli. Due motel, un Dollar General, un istituto pentecostale: questo era prima che entrasse in gioco la febbre dell’“AI factory”. Oggi sorgerà una struttura capace di ospitare migliaia di GPU, con costi che si aggirano nella fascia dei miliardi. È un azzardo che sembra scritto da chi crede davvero che l’intelligenza artificiale sia la prossima rivoluzione industriale. Ma il rischio è che Ellendale diventi l’epicentro e non il coronamento di una bolla.
Omologazione dei veicoli autonomi e la sfida europea alla guida automatizzata
L’omologazione dei veicoli autonomi non è più una visione futuristica né un gioco di laboratorio per startup californiane gonfiate di venture capital. È materia regolatoria concreta, con norme già pubblicate sulla Gazzetta Ufficiale dell’Unione Europea. Nel 2022 Bruxelles ha fatto il colpo di mano: il Regolamento UE 2022/1426, il primo quadro legislativo completo e univoco al mondo dedicato alla guida automatizzata, ha aperto la porta al mercato europeo per i veicoli completamente autonomi. Gli americani hanno la Silicon Valley, i cinesi hanno i colossi di Pechino e Shenzhen, ma solo l’UE può dire di avere messo nero su bianco come, dove e quando un’auto senza conducente può ottenere il timbro di omologazione. Non è poesia tecnologica, è legge.
Nel 2029, l’umanità lanciò un attacco totale contro il nodo centrale di Skynet all’interno della Cheyenne Mountain, solo per scoprire che l’intelligenza artificiale non possedeva un punto di fallimento singolo. Skynet non era un sistema monolitico, ma una rete distribuita e auto-riparante, capace di sopravvivere al collasso totale dell’infrastruttura e di resuscitarsi quasi istantaneamente.
Oggi, la Cina sembra stia costruendo un analogo reale: una rete di combattimento altamente resiliente, alimentata dall’intelligenza artificiale, composta da migliaia di piattaforme aeree, di superficie e sottomarine senza equipaggio. Questa rete è progettata per persistere attraverso la distruzione, mostrando una somiglianza inquietante con la struttura e la sopravvivenza di Skynet.
Meta ha appena lanciato Vibes, un feed video basato sull’intelligenza artificiale che promette di rivoluzionare la creazione e la condivisione di contenuti digitali. Disponibile nell’app Meta AI e su meta.ai, Vibes consente agli utenti di scoprire, creare e remixare video generati dall’intelligenza artificiale, offrendo un’esperienza simile a TikTok o Instagram Reels, ma con un twist tecnologico.
Anthropic, la startup di intelligenza artificiale famosa per il suo chatbot Claude, sta lanciando un’espansione globale aggressiva, pianificando di triplicare il personale internazionale e quintuplicare il team dedicato all’AI applicata entro la fine del 2025. La mossa arriva in risposta a una domanda globale in rapida crescita: ormai quasi l’80% degli utenti di Claude si trova fuori dagli Stati Uniti, con Corea del Sud, Australia e Singapore che hanno superato gli USA in termini di utilizzo pro capite. Curiosamente, Anthropic ha registrato questa espansione internazionale massiccia pur senza avere una presenza significativa sul territorio fino a poco tempo fa.
Sam Altman, CEO di OpenAI, ha recentemente dichiarato che l’intelligenza artificiale supererà quella umana entro il 2030, con progressi significativi previsti già nel 2026. Queste affermazioni, seppur ottimistiche, sollevano interrogativi sulla comprensione profonda dell’intelligenza e sulla sua misurazione.
Rivista.AI Non è una testata digitale qualsiasi. È un laboratorio intellettuale dove tecnologia, economia, cultura e politica si incontrano senza filtri retorici e senza paura di mettere in crisi narrazioni consolidate. Parlare di intelligenza artificiale non significa qui ridurla a fenomeno di costume o a hype temporaneo, ma indagarne i meccanismi concreti con cui sta ridefinendo settori tradizionali. Dall’editoria ai servizi finanziari, dai media alla governance, l’AI non è più un orpello futuristico, ma un motore di trasformazione reale, e Rivista.AI lo dimostra con dati, analisi e report che pochi possono eguagliare.
Perplexity AI ha lanciato una sfida diretta al predominio di Google nel settore delle infrastrutture di ricerca, presentando ‘search_evals‘, un framework open source che consente agli sviluppatori di valutare in modo indipendente la qualità e le prestazioni delle API di ricerca. Questo strumento offre un’alternativa al modello tradizionale chiuso delle infrastrutture di ricerca, promuovendo la trasparenza e l’innovazione nel settore.
Apple ha deciso di entrare nel ring dell’AI conversazionale con la cautela di un pugile esperto, evitando mosse troppo azzardate. Secondo un recente rapporto di Bloomberg, l’azienda sta testando internamente un’app simile a ChatGPT per valutare le funzionalità della prossima generazione di Siri. Il progetto non è destinato al pubblico, almeno per ora. L’idea non è tanto lanciare un concorrente diretto di ChatGPT, quanto creare un laboratorio pratico dove i dipendenti possano interagire con le nuove funzioni, capire cosa funziona e cosa no, e raccogliere feedback preziosi prima del rollout ufficiale.
Tesla ha proposto un pacchetto retributivo per Elon Musk che potrebbe raggiungere un valore straordinario di 1.000 miliardi di dollari, rendendolo il più grande compenso mai concesso a un CEO nella storia. Questo piano, se approvato, potrebbe trasformare Musk nel primo trilionario al mondo, consolidando ulteriormente la sua influenza su Tesla e sul futuro della mobilità autonoma e dell’intelligenza artificiale.
L’AI nello screening mammografico non è una semplice evoluzione tecnica, ma una rivoluzione culturale nella diagnostica. I radiologi si trovano davanti a un bivio: resistere al cambiamento con scetticismo o abbracciare l’innovazione e diventare parte di un ecosistema più efficiente e preciso. In Europa, uno studio danese ha confrontato 50.000 screening analizzati solo da radiologi con altrettanti supportati dall’AI. Risultato: incremento del 25% nella rilevazione dei tumori invasivi, con una riduzione dei richiami inutili del 15%. Numeri che non si discutono, ma che generano anche un effetto collaterale curioso: una pressione psicologica sul radiologo che deve fidarsi dell’algoritmo pur mantenendo la responsabilità finale. Il paradosso è evidente: più affidabile diventa la macchina, più complesso è il ruolo umano.
La settimana è cominciata con un teatrino degno del miglior surrealismo politico. All’apertura dell’Assemblea Generale delle Nazioni Unite, un manipolo di Nobel, ex capi di Stato e sviluppatori di intelligenza artificiale di frontiera ha invocato “linee rosse globali” per contenere i rischi esistenziali dell’AI. Nobile intento, certo, eppure il tono ricordava più un manuale di self-help che un’agenda concreta di politica internazionale.
L’idea di un accordo verificabile e universale suona bene nelle dichiarazioni stampa, meno quando si deve trasformarla in qualcosa che superi la fase PowerPoint. Ma non lasciamoci rovinare subito il gusto dell’ironia, perché il vero spettacolo stava per arrivare.
Chiunque oggi diriga un Security Operation Center sa bene che la minaccia non è mai soltanto l’attaccante ma la paralisi interna, quell’infinito flusso di alert che suona come un allarme antincendio in un edificio che non brucia mai. È il paradosso dell’alert fatigue, un logoramento psicologico che consuma talenti e margini di profitto con la stessa velocità con cui un ransomware divora i backup non aggiornati. Nel frattempo i Managed Detection & Response arrancano, costretti a impiegare specialisti con decenni di esperienza a inseguire notifiche irrilevanti. È come pagare un cardiochirurgo per contare i battiti di un fitness tracker.
Paper presentato a CLiCit2025
C’è un paradosso che domina il mondo dell’intelligenza artificiale: i grandi modelli linguistici, osannati come strumenti universali di conoscenza, parlano fluentemente inglese ma balbettano in molte altre lingue. È la dittatura silenziosa della lingua dominante che trasforma la promessa di equità linguistica in una realtà monolingue. A mettere ordine in questo caos ci ha pensato un gruppo di ricercatori italiani, il Sapienza NLP Group insieme a Babelscape, che con il modello Minerva-7B hanno portato sul tavolo della ricerca internazionale un’analisi chirurgica su come addestrare un LLM che non si limiti a imitare l’inglese, ma sappia realmente pensare in italiano. Lo studio, intitolato con una punta di autoironia accademica “What we Learned from Continually Training Minerva: a Case Study on Italian”, ha acceso un faro su due nodi centrali: la potenza dell’addestramento continuo e l’estensione della finestra di contesto.
CompLLM è un approccio innovativo per migliorare l’efficienza dei Large Language Models (LLM) nel gestire contesti molto lunghi. I modelli tradizionali faticano con input estesi a causa della complessità quadratica dei meccanismi di self-attention, che aumenta significativamente i costi computazionali e l’uso di memoria. CompLLM affronta queste sfide adottando una strategia di compressione a segmenti.
Invece di processare l’intero contesto come un’unica unità, CompLLM divide l’input in segmenti più piccoli e li comprime indipendentemente. Questa segmentazione trasforma la compressione da complessità quadratica a lineare, riducendo drasticamente latenza e memoria necessaria. Inoltre, i segmenti compressi possono essere riutilizzati in diverse query, aumentando scalabilità ed efficienza.
Google ha recentemente integrato Gemini AI in Google Sheets, adesso il sistema è passato dal supporto a testi e grafici alla gestione delle formule. Il chatbot di Gemini, situato sul lato destro di Sheets, ora suggerisce formule e fornisce istruzioni dettagliate su come utilizzarle. Spiega anche perché alcune formule non funzionano e offre indicazioni per correggere gli errori. Quando più formule producono lo stesso risultato, Gemini illustra le diverse opzioni disponibili.
Doomerismo. Peter Thiel, cofondatore di Palantir e PayPal, ha recentemente tenuto una serie di conferenze private a San Francisco, organizzate dall’Acts 17 Collective, un’organizzazione no-profit che mira a integrare il pensiero cristiano nella tecnologia e nella società.
Queste conferenze, che hanno attirato notevole attenzione, approfondiscono temi apocalittici, concentrandosi in particolare sul concetto di Anticristo. In queste discussioni, Thiel sostiene che la regolamentazione dell’intelligenza artificiale (IA) e del progresso scientifico potrebbe aprire la strada a un governo mondiale unico, che egli equipara all’Anticristo biblico.
TSMC, il colosso mondiale della produzione di semiconduttori, ha svelato una strategia rivoluzionaria per migliorare l’efficienza energetica dei chip per l’intelligenza artificiale. Durante una conferenza nella Silicon Valley, l’azienda ha mostrato come la collaborazione con Cadence Design Systems e Synopsys possa sfruttare software basati su AI per progettare chip capaci di consumare fino a dieci volte meno energia.
Dommerismo, ventiquattro giorni senza cibo solido, solo elettroliti e vitamine. Reichstadter, 56 anni, dal 1° settembre si è posizionato sul marciapiede di 500 Howard Street a San Francisco, davanti alla sede non ufficiale di Anthropic, sviluppatore del chatbot Claude. Chiede a Dario Amodei, CEO, di riconoscere il rischio esistenziale rappresentato dall’intelligenza artificiale avanzata e di sospendere immediatamente la corsa verso la superintelligenza.
Winning the AI Race? The US AI Action Plan in Context
Quando la Casa Bianca ha sfornato il suo documento di punta per la governance dell’Intelligenza Artificiale nel luglio 2025, nessuno ha potuto ignorare il titolo aggressivo: “Winning the AI Race: America’s AI Action Plan”. Dietro questa denominazione quasi sportiva si cela una strategia politica e tecnologica di portata globale, che unisce pragmatismo industriale e ideologia politica in un mix tanto affascinante quanto controverso.
L’Ordine Esecutivo EO 14179, emesso nel gennaio dello stesso anno, ha dato il via libera a questa visione, intitolata a rimuovere le barriere che impediscono la leadership americana nell’IA. L’amministrazione Trump ha strutturato la sua visione attorno a tre pilastri principali: accelerare l’innovazione, costruire infrastrutture nazionali per l’IA e guidare la diplomazia e la sicurezza internazionale.
Questi pilastri non sono puri intenti retorici ma sono supportati da tre distinti Ordini Esecutivi mirati a facilitare la costruzione di data center, prevenire la politicizzazione “woke” dell’IA nel governo e promuovere l’esportazione dello stack tecnologico americano.
Il titolo già ti prende a pugni: se qualcuno costruisce un’intelligenza superiore, tutti muoiono. Non è un film di Hollywood, ma la premessa di Eliezer Yudkowsky e Nate Soares, filosofi razionali e guru del movimento “rationalist”, suona come un avvertimento apocalittico per chi ancora pensa che l’intelligenza artificiale sia solo uno strumento di produttività o di curiosità scientifica. Gli autori non parlano di scenari futuristici astratti, ma di rischi reali derivanti dall’architettura stessa dei modelli di AI odierni: sistemi che non vengono programmati riga per riga, ma “cresciuti” con miliardi di parametri, rendendo il loro comportamento intrinsecamente imprevedibile.
Donald Trump ha deciso che i semiconduttori non possono più arrivare a fiumi dalle fabbriche di Taiwan, Corea o Cina, senza che l’America si faccia almeno il favore di produrne altrettanti in casa propria. È la nuova trovata di una politica commerciale che assomiglia più a una roulette russa con supply chain globali che a un piano industriale coerente. La formula è tanto semplice quanto brutale: per ogni chip importato, devi produrne uno negli Stati Uniti. Se non ci riesci, paghi una tariffa che rischia di far sembrare il già caotico regime di dazi una partita a Tetris giocata a occhi chiusi.
Il mercato non è stupido: quando Meta discute con Google di usare i suoi modelli Gemini per potenziare il targeting pubblicitario, è un segnale che qualcosa non sta funzionando come vorrebbero nell’intelligenza artificiale interna di Meta. Secondo un’inchiesta de The Information, alcune squadre interne di Meta hanno valutato di affinare i modelli Gemini (e Gemma) con i dati pubblicitari propri, per migliorare performance, comprensione del contenuto e segmentazione.Dopo l’annuncio, il titolo Meta è sceso dello 0,5 % in trading post-mercato, mentre Google ha guadagnato circa l’1 %.
Ma prima di grattarsi la testa e chiedersi se sia “vergognoso” che un gigante dell’AI guardi fuori, conviene capire le dinamiche in gioco: il costo dell’orgoglio tecnologico è alto quando gli avversari hanno curve di apprendimento più efficaci, infrastrutture migliori o modelli più maturi.
La Cina non gioca più in difesa. Xiaomi ha deciso che l’era delle mezze misure è finita e con il lancio della serie 17 lo ha dimostrato con un gesto teatrale: saltare direttamente dalla generazione 15 alla 17, come se la 16 non fosse mai esistita. Una scelta che suona quasi come un dispetto a Cupertino, arrivata appena due settimane prima con i suoi iPhone 17 e convinta che il palcoscenico globale le appartenesse di diritto.
La mano invisibile di Adam Smith, quella che per decenni ha dominato il mito del libero mercato americano, sembra aver deciso di uscire dall’ombra. Non più metafora ma appendice concreta di Washington che entra nel capitale di Intel, valuta partecipazioni in Lithium Americas e si riscopre improvvisamente paladina della politica industriale. Gli Stati Uniti, per anni maestri di deregulation e predicatori di concorrenza pura, oggi copiano maldestramente il playbook di Pechino. E lo fanno con la goffaggine di chi non ha memoria storica di come si costruisce un apparato industriale nazionale.
Tesla ci ha già fatto vedere quanto possa essere pericoloso credere alla narrativa miracolistica dei sistemi di guida assistita. Gli incidenti, i richiami e le indagini dei regolatori americani hanno acceso i riflettori su una realtà meno glamour del marketing di Palo Alto. Nissan invece cerca di giocare una partita diversa con ProPilot, il suo sistema di driver-assist che, con l’aiuto della startup britannica Wayve, promette un salto di qualità radicale. Non più solo corsie d’autostrada lineari e pre-mappate, ma il caos delle strade urbane con pedoni distratti, incroci congestionati e biciclette che sbucano come ninja dal nulla. La domanda è semplice: chi avrà il coraggio di credere che questa volta il software non si limiterà a un’illusione ben confezionata?
Microsoft ha deciso di disattivare alcuni servizi al Ministero della Difesa israeliano, dopo che sono emerse accuse sull’uso di Azure per la sorveglianza di massa dei civili a Gaza e in Cisgiordania. Una scelta che sembra più la prova muscolare di un colosso tecnologico che il gesto compassionevole di un’azienda improvvisamente colpita da rimorsi morali. Brad Smith, presidente e vicepresidente del gruppo, ha dichiarato che l’indagine interna ha confermato in parte le rivelazioni del Guardian, che parlavano di un utilizzo improprio dell’infrastruttura cloud di Redmond per accumulare e analizzare chiamate telefoniche intercettate. In altre parole, lo spettro di Azure non come piattaforma per la digital transformation, ma come colonna portante di una macchina di sorveglianza.
C’è chi parla di una genialata commerciale, chi di un azzardo politico, chi ancora di un colpo di marketing tanto surreale da sembrare uno scherzo universitario. Ma i fatti sono chiari: xAI, la creatura di Musk, ha raggiunto un accordo con la General Services Administration, la centrale acquisti federale, per mettere a disposizione delle agenzie governative statunitensi il suo chatbot Grok a un prezzo simbolico di 42 centesimi per diciotto mesi. Non per utente, non per query, ma per agenzia. Una cifra che sembra più un meme che un listino ufficiale, eppure il contratto è reale e porta con sé conseguenze ben più pesanti di quanto il tono da hitchhiker’s guide lasci intendere.
OpenAI ha appena lanciato ChatGPT Pulse, funzionalità mobile per utenti Pro (in anteprima) che trasforma il chatbot da mera risposta a strumento proattivo. Invece di attendere il prompt dell’utente, Pulse “studia” le tue interazioni, accede (previo consenso) a calendario, email e altri dati, e ogni mattina produce un set di schede visive personalizzate con aggiornamenti, idee, suggerimenti. È progettato per essere limitato (non scroll infinito), con l’obiettivo di “non tenerti incollato” ma di darti spunti utili per iniziare la giornata.
Questo rappresenta un salto concettuale: l’AI non è più reattiva, ma cerca di pensare per te. Fidji Simo lo descrive come il primo passo verso assistenti autonomi che non aspettano comandi, ma capiscono i tuoi obiettivi e agiscono (o suggeriscono) di conseguenza.
Ma come ogni rivoluzione ha il suo rovescio, è qui che il CTO-CEO che abita dentro di me solleva domande: quanto controllo perduto, quanto bias, quanto “sirena dell’algoritmo” che vuole che tu resti dipendente, ma con la facciata dell’utilità?
L’AI? Non si limiterà a rispondere alle nostre domande, no no, diventerà quel collega ossessivo che organizza tutto con mesi anzi anni di anticipo. In pratica, un mix tra un’insopportabile suocera e una macchina da soldi. Il vantaggio? Il rischio? Che noi, poveri mortali, perdiamo il telecomando del comando. Ma ehi, almeno non dovremo più preoccuparci di scegliere cosa fare, ci pensa l’AI… se non ci porta alla rovina, ovvio.
Molti utenti pensano che impostare la temperatura a zero sia una garanzia di coerenza. La verità è più sottile e, per chi lavora con modelli di grandi dimensioni, leggermente inquietante. Anche con gli stessi input e lo stesso seed, i transformer come quelli alla base di ChatGPT possono restituire risposte diverse. Non si tratta di magia, né di un capriccio dell’intelligenza artificiale. Il colpevole è la fisica del calcolo parallelo e l’aritmetica floating-point non associativa.