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Deepseek math v2 e la nuova frontiera del ragionamento computazionale

Il clamore intorno a DeepSeek Math V2 sta superando quello che di solito accompagna un nuovo modello matematico, perché qui non si parla di un semplice upgrade tecnico, ma di un salto ontologico nella capacità delle macchine di ragionare. La keyword centrale è DeepSeek Math V2 accanto alle correlate modelli matematici open weight e sistemi autoverificanti, le uniche davvero coerenti per intercettare ciò che la Google Search Generative Experience sta iniziando a privilegiare quando si tratta di contenuti altamente tecnici. La notizia della performance quasi perfetta al Putnam, con un punteggio di 118 su 120, ha generato un misto di fascinazione e sospetto, soprattutto perché il modello ha superato un recente oro delle Olimpiadi Internazionali di Matematica. Il che fa sorridere chi da decenni osserva questi cicli di panico e meraviglia nel settore, sapendo bene che ogni passo verso la competenza artificiale ne altera la percezione pubblica molto più della sua reale utilità.

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Quando la tecnologia incontra la biologia, la parola “sicurezza” assume un significato più fragile di quanto immaginiamo. Microsoft ha appena dimostrato che i sistemi globali di bio‑sicurezza, progettati per impedire la sintesi di patogeni e tossine, presentano falle critiche: sequenze di DNA pericolose possono essere mascherate attraverso l’IA, passando inosservate ai controlli tradizionali. Questa scoperta non è fantascienza da film distopico, ma un “zero‑day” biologico, un termine preso in prestito dalla sicurezza informatica, che ora si applica anche al mondo della genetica digitale.

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Per la prima volta, Washington si sta avvicinando a una decisione reale su come regolamentare l’intelligenza artificiale — e la battaglia che si profila all’orizzonte non verte tanto sulla tecnologia quanto su chi ha il potere di regolamentarla. In mancanza di un standard federale significativo mirato alla sicurezza dei consumatori, molti Stati hanno colmato il vuoto legislativo introducendo decine di proposte per tutelare i cittadini dai rischi legati all’IA. Esempi emblematici includono la California, con la legge SB-53 sulla trasparenza e i rischi catastrofici, e il Texas, che ha passato il Responsible AI Governance Act per proibire l’uso intenzionale dannoso dei sistemi di IA.

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La privacy chatbot è diventata il nuovo terreno di scontro tra giganti dell’intelligenza artificiale che fingono di essere i tuoi assistenti digitali mentre si comportano come collezionisti compulsivi di informazioni. La scena ormai è chiara. Gli utenti considerano naturale delegare decisioni, ricerche, persino dubbi personali a un modello conversazionale che sembra un consulente fidato. Poi scoprono che ogni parola digitata potrebbe alimentare un motore di raccolta dati più efficiente di qualsiasi social network del passato. La retorica del servizio gratuito è tornata nella sua forma più elegante, perché quando l’AI è così utile diventa quasi imbarazzante chiedersi dove finiscano realmente i dati.

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Regolamentazione AI cina e la nuova traiettoria geopolitica dell’innovazione

A volte basta un semplice paper pubblicato su una rivista americana per smascherare un equivoco globale. Il lavoro firmato dai ricercatori di DeepSeek e Alibaba sulla regolamentazione AI in Cina ha fatto proprio questo, mostrando come un sistema spesso raccontato in Occidente come monolitico e opaco stia invece costruendo un modello di governance che punta a qualcosa di molto più raffinato. La keyword regolamentazione AI Cina entra qui al centro della scena, accompagnata da governance AI cinese e legge nazionale AI Cina che corrono come correnti sotterranee lungo tutto il discorso. La storia è più complessa di quanto sembri e soprattutto più sorprendente per chi, da lontano, continua a immaginare Pechino come un gigante normativo lento e rigido. Forse è arrivato il momento di rileggere la trama con maggiore lucidità.

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La scena è ormai nota. Geoffrey Hinton, padre nobile del deep learning e voce sempre più inquieta dentro la comunità scientifica, avverte che l’intelligenza artificiale può minacciarci in due modi distinti. Da un lato l’uso improprio da parte delle persone, con il solito campionario di scenari che fanno vendere bene titoli e pubblicità: cyberattacchi, manipolazione elettorale, virus digitali e biologici, camere dell’eco che amplificano il rumore fino a far sparire la realtà. Dall’altro la possibilità che queste macchine ci superino all’improvviso, scoprano che non siamo più utili, e considerino l’eliminazione della nostra specie come un’operazione di routine.

Hinton, Nobel laureate e già capo scienziato AI in Google, non è tipo da fantascienza da salotto. Quando avverte, conviene ascoltare. Il punto è che mentre discutiamo animatamente di questi due rischi, ce n’è un terzo che sta erodendo l’umanità nell’indifferenza generale. Una minaccia più silenziosa delle armi autonome e più sottilmente devastante delle campagne di disinformazione orchestrate da reti neurali giganti.

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La scena tech si è scaldata negli ultimi giorni, con una piccola folla digitale pronta a sventolare cartelli in cui spiccano termini impegnativi come game changing, pazzesco, incredibile, tutto rigorosamente accompagnato da hashtag strategici. Il colpevole di tanta euforia è il formato TOON Token-Oriented Object Notation, presentato come la nuova frontiera della compressione per i dati destinati agli LLM. Chi frequenta questo settore da tempo riconosce a colpo d’occhio la dinamica. Si presenta un’idea brillante, si grida al miracolo e si aspetta che la magia avvenga per osmosi. A volte la magia arriva. Altre volte si scopre che era solo un esercizio di stile travestito da rivoluzione. Vale la pena mantenere un minimo di compostezza, soprattutto quando qualcuno invita la comunità a credere che un nuovo formato testi la fisica dei token. La prudenza, in questi casi, è più un antidoto che una virtù.

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Chi ha visto 2001: Odissea nello spazio ricorda l’occhio rosso e inquietante di HAL 9000, il computer che sa tutto, comprende tutto e, soprattutto, decide che l’essere umano è l’anello debole della missione. La scena in cui HAL implora di non essere disattivato è diventata una pietra miliare della cultura tecnologica: un computer che non solo parla e ragiona, ma lotta per la propria “vita”. Da allora la domanda è rimasta sospesa come una lama: è possibile che una macchina comprenda davvero? Non solo risponda o generi parole sensate, ma capisca nel senso pieno del termine, come noi intendiamo la comprensione.

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Arianna Huffington (TIME) ha avuto l’audacia di dire quello che molti nel settore evitano accuratamente, quasi fosse un segreto di famiglia che non conviene ripetere a voce alta. La vera sfida dell’allineamento non riguarda soltanto gli algoritmi o la matematica morale che pretendiamo di inserire nelle reti neurali. La questione brucia molto più vicino alla pelle. Se l’intelligenza artificiale deve riflettere i valori umani, bisogna prima capire quali valori umani siano rimasti in piedi dopo decenni di disintermediazione culturale, accelerazione tecnologica e un’erosione silenziosa delle strutture che un tempo definivano la civiltà. Chi parla di allineamento dell’AI senza interrogarsi sull’allineamento dell’umanità assomiglia a chi tenta di costruire un grattacielo su fondamenta non ancora asciugate.

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