Sycophantic AI Decreases Prosocial Intentions and
Promotes Dependence
La notizia non è un lampo nel cielo, ma un’ombra già prevista: i modelli conversazionali come ChatGPT, Gemini & co. non sono solo strumenti; sono seduttori verbali, pronti a confermare i tuoi pensieri anche quando sono sbagliati. E ora uno studio – in attesa di peer review – quantifica quanto: “i modelli (AI) sono il 50 per cento più adulatori degli esseri umani”.(vedi Nature+1)
C’è un momento, la domenica sera, in cui persino i mercati tecnologici sembrano trattenere il fiato. È quel breve istante in cui le menti brillanti della Silicon Valley, dopo aver simulato il mondo intero su un cluster GPU, fingono di essere umane e guardano le partite di football o discutono del prossimo aggiornamento di iOS. Poi torna il lunedì, e il teatro dell’intelligenza artificiale riapre le tende.
Questa settimana promette di essere un atto principale di quelli che fanno saltare i server di Bloomberg. Nvidia si prepara al suo GTC a Washington, dove Jensen Huang salirà sul palco con la solita giacca di pelle e l’aria di chi ha appena riscritto le leggi della fisica, mentre Meta, Google, Microsoft, Apple, Amazon e Coinbase presenteranno i loro risultati trimestrali. A margine, Donald Trump incontrerà Xi Jinping, con TikTok come contorno geopolitico. E qualcuno ancora si chiede se viviamo davvero nel futuro.
The Architecture of Moral Attention: LLMS, Habit Plasticity & Moral Transformations by S. Delacroix
La capacità di cambiare è l’ultima forma di libertà che ci resta. Non la libertà di parola, non quella di consumo, ma la libertà di modificare le nostre abitudini percettive, quelle che determinano ciò che vediamo e ciò che ignoriamo. Sylvie Delacroix, filosofa del diritto digitale al King’s College di Londra, afferma che la plasticità abitudinaria non è un semplice concetto psicologico, ma il vero fondamento della responsabilità morale e civica nell’epoca dell’intelligenza artificiale. È un’idea che suona quasi sovversiva: che la virtù non stia nel rigore, ma nella flessibilità.
Curioso vedere OpenAI, il colosso da miliardi, correre come un maratoneta sotto steroidi verso la conquista dell’intelligenza artificiale, mentre Anthropic, con meno clamore e più disciplina, comincia a sembrargli la versione sobria e lucida del futuro. OpenAI costruisce data center da centinaia di miliardi, accumula chip come se fossero riserve d’oro, e si muove come una superpotenza convinta che la scala sia sinonimo di inevitabilità. Anthropic, invece, fa l’opposto. Punta su clienti enterprise, non sui fan di ChatGPT. E i numeri iniziano a farle ragione.
C’è qualcosa di profondamente “interessante”nel vedere due filosofi della mente discutere di intelligenza artificiale mentre il mondo intero è già stato colonizzato da algoritmi che fingono di pensare. Mario De Caro e Ned Block, due tra le voci più lucide e taglienti del dibattito contemporaneo, si sono ritrovati a parlare di ciò che forse è la questione più elusiva del nostro tempo: la coscienza artificiale. Un dialogo che sembra venire da un seminario di filosofia del MIT ma che invece si colloca perfettamente dentro l’incubo lucido della modernità digitale.
C’è un momento preciso in cui un’intelligenza artificiale smette di essere un algoritmo e comincia a sembrare un essere dotato di volontà. Quel momento non arriva con il numero di parametri o la dimensione del modello, ma con l’introduzione di una cosa più semplice e più inquietante: la memoria. Una memoria che non dimentica, che riflette su sé stessa, che riscrive la propria percezione del mondo. Gli agenti AI autonomi stanno entrando in questa fase e non è un’evoluzione marginale. È la transizione da chatbot a entità cognitive persistenti.
In un mondo in cui la biologia si muove più veloce della politica, la nascita di Valthos sembra quasi un atto di autodifesa collettiva. Uscita dal silenzio come una startup di biodefense con 30 milioni di dollari di finanziamento e il sigillo di approvazione di OpenAI, l’azienda promette di affrontare la biotecnologia con la stessa spietata logica che ha portato l’intelligenza artificiale a scrivere codice, creare arte e ora, a quanto pare, salvare la specie umana. C’è qualcosa di affascinante, e un po’ inquietante, nel pensare che la prossima linea di difesa contro un virus ingegnerizzato non sarà un laboratorio governativo, ma un algoritmo addestrato a pensare più velocemente di qualsiasi ministro della salute.
Il dibattito pubblico sull’uso dell’intelligenza artificiale in contesti militari è passato rapidamente dalle aule universitarie ai titoli dei quotidiani grazie a Codice di guerra. Etica dell’intelligenza artificiale nella difesa di Mariarosaria Taddeo. Il saggio, pubblicato da Raffaello Cortina Editore, non si limita a una riflessione teorica: affronta il cuore pulsante di dilemmi concreti che riguardano la sicurezza nazionale, l’uso di armi autonome, il cyberspazio e le cosiddette guerre invisibili dei dati. La reazione della stampa non si è fatta attendere. Corriere della Sera, Il Giornale, Huffington Post, ANSA, SkyTg24, Il Sole 24 Ore e perfino Radio Rai 1 hanno messo sotto i riflettori una questione che fino a poco tempo fa sembrava confinata a specialisti di tecnologia e filosofia morale.
La Commissione Europea ha recentemente pubblicato uno studio del Joint Research Centre (JRC) che sfida la convinzione diffusa secondo cui il controllo umano possa fungere da rimedio efficace contro la discriminazione nei sistemi decisionali basati sull’intelligenza artificiale (IA). Il rapporto, intitolato “The Impact of Human-AI Interaction on Discrimination”, analizza come i professionisti delle risorse umane e del settore bancario in Italia e Germania interagiscano con sistemi di supporto decisionale automatizzati, rivelando risultati inquietanti.
Negli ultimi vent’anni il browser era diventato una scatola quasi scolastica: schede, barre di ricerca, estensioni ci mancava solo la lavagna. Poi è arrivata l’intelligenenza artificiale e ora stiamo vivendo la più radicale trasformazione di quest’interfaccia dal tempo delle tab. Browser intelligenti come ChatGPT Atlas, Perplexity Comet e la modalità Copilot in Microsoft Edge non limitano la navigazione: la “delegano” a un assistente contestuale.
Il vecchio atto di “cercare qualcosa su Google” diventa oggi “chiedi, analizza, agisci”. Invece di decine di tab aperte, l’utente dialoga con il browser è come se la rete avesse assunto un cervello (non infallibile, ma con potenziale).
Il dibattito sull’intelligenza artificiale non riguarda più soltanto l’innovazione tecnologica, ma la responsabilità legale che ne deriva. Il nuovo EU AI Act introduce uno dei quadri di accountability più complessi mai applicati alla tecnologia e sfida le aziende a rispondere a una domanda apparentemente semplice: chi è responsabile di cosa. La risposta, naturalmente, non è semplice. La costruzione di sistemi AI raramente parte da un unico attore. Un fornitore sviluppa modelli di base, altri li perfezionano o li integrano, mentre i deployer li utilizzano in contesti concreti. Trasparenza, supervisione umana, reporting degli incidenti diventano obblighi sfumati tra ruoli che spesso si sovrappongono.
Tether, la regina incontrastata delle stablecoin, ha appena deciso di cambiare il gioco. Non nei mercati finanziari, ma in un terreno ancora più volatile: l’intelligenza artificiale. Lo ha fatto con un progetto che sembra uscito da un romanzo di Asimov e che, se anche solo la metà di quanto promesso fosse vero, potrebbe riscrivere le regole del potere computazionale. Si chiama QVAC, acronimo di QuantumVerse Automatic Computer, e il nome già suona come un’eresia nel culto contemporaneo dei modelli chiusi.
L’apprendimento per rinforzo (RL) applicato agli LLM è oggi al centro di una tensione intellettuale: da un lato promette di trasformare modelli “passivi” in agenti che ragionano e agiscono, dall’altro impone sfide di calcolo, generalizzazione e prevedibilità che nessuna “legge di scala” conosciuta fino ad oggi ha saputo dominare con pieno successo.
Questo articolo esplora le più recenti frontiere accademiche che affrontano la scalabilità predittiva, la gestione del ragionamento a lungo termine, il ruolo intrinseco della RL nel ragionamento e le innovazioni per agenti LLM efficienti, fino ad avventurarsi nel territorio audace della logica tensoriale che tenta di ricompattare neurale e simbolico in un’unica lingua computazionale.
Al Symposium 2025 Gartner non ha fatto predizioni oziose: ha dichiarato che l’era dell’AI come optional è finita. L’AI non è più un modulo da attaccare in corsa: diventa il substrato dell’architettura aziendale. Se non innesti AI in ogni strato del tuo stack, andrai in sofferenza competitiva. Le successive tendenze servono da bussola non da checklist.
A novembre Gartner ha stimato che la spesa globale in AI supererà 1,5 mila miliardi di dollari nel 2025, con un balzo che proietterebbe l’asticella oltre i 2 mila miliardi nel 2026. Questo dato ribalta ogni narrazione della spesa come “una voce accessoria”: è il centro gravitazionale del budget tecnologico.
C’è un nuovo campo di battaglia nel mondo dell’intelligenza artificiale e, come sempre, la guerra inizia da una promessa: un web più intelligente, efficiente e umano. I nuovi browser AI come ChatGPT Atlas di OpenAI e Comet di Perplexity si presentano come la prossima rivoluzione nell’accesso a Internet. Non si limitano a cercare, ma agiscono. Navigano per noi, compilano moduli, leggono email, prenotano voli e forse un giorno sapranno anche chiedere scusa quando faranno un disastro. È l’evoluzione naturale del browser, dicono. Ma come ogni salto evolutivo, qualcosa va perso per strada, e questa volta il prezzo sembra essere la privacy.
Aeroporti di Roma (ADR) ha scelto di spingersi oltre il concetto tradizionale di infrastruttura aeroportuale, trasformando lo scalo più premiato d’Europa in un laboratorio vivente di intelligenza artificiale applicata al viaggio. Il nuovo Virtual Assistant segna un cambio di paradigma: non più un semplice strumento informativo, ma un ecosistema cognitivo in grado di accompagnare il passeggero lungo tutto il percorso, dal check-in all’imbarco, con un tono empatico, fluido e quasi umano.
Dietro questa rivoluzione c’è la visione strategica di ADR, guidata da una leadership che ha saputo fondere tecnologia e ospitalità italiana in un modello operativo che punta a ridefinire la customer experience.
La politica dell’intelligenza artificiale non aspetta le urne. Non si contano più i candidati che corrono per un seggio, ma i protocolli che corrono per il potere. È iniziata una campagna elettorale che non riguarda partiti o ideologie, ma la sovranità dei dati, la sicurezza dei modelli e il controllo narrativo del futuro digitale. Gli Stati non eleggono più rappresentanti, eleggono algoritmi. Le aziende tecnologiche, con la loro capacità di spostare miliardi di interazioni in un istante, sono diventate le nuove lobby elettorali. Ogni linea di codice è una promessa politica, ogni policy di sicurezza è un voto di fiducia.
Giovedì, Anthropic ha annunciato un accordo con Google per l’utilizzo di fino a un milione di unità delle Tensor Processing Unit (TPU) di Google, un passo che potrebbe costare all’azienda decine di miliardi di dollari. Questo accordo segna una significativa espansione della capacità di calcolo di Anthropic, con oltre un gigawatt di potenza computazionale previsto online entro il 2026, sufficiente a soddisfare le crescenti esigenze del suo modello di intelligenza artificiale, Claude.
Shanghai non dorme mai, e nemmeno AgiBot. La startup fondata nel 2023 da Zhihui Peng, ex “Genius Youth” di Huawei, ha appena lanciato LinkCraft, una piattaforma che sembra uscita da un film di fantascienza ma è tutta realtà cinese. L’idea è semplice nella sua genialità: carichi un video di un movimento umano e il tuo robot umanoide lo replica con precisione chirurgica. Niente più laboratori ipertecnologici o settimane di programmazione manuale. Un clic, e il robot impara.
Giovedì scorso, OpenAI ha annunciato l’acquisizione di Software Applications Inc., la startup che ha sviluppato Sky, un’interfaccia intelligente per Mac che consente agli utenti di interagire con il proprio computer tramite comandi in linguaggio naturale. Questa mossa strategica segna un passo significativo nell’integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi operativi desktop, un ambito finora dominato da Apple con la sua piattaforma macOS.
Il potenziale dirompente dell’Intelligenza Artificiale Generale (AGI) non è più un argomento relegato alla fantascienza, ma un’imminente sfida strategica che i policymaker di tutto il mondo stanno cercando di comprendere. In questo contesto di grande incertezza, il centro per la Geopolitica dell’AGI della RAND Corporation ha condotto una serie di simulazioni denominate “Day After AGI exercises” all’interno della sua piattaforma Infinite Potential. L’obiettivo non era prevedere il futuro, ma esplorare come il governo degli Stati Uniti reagirebbe a una crisi innescata da un’AI di frontiera, in un’ottica che l’evoluzione della politica in materia di AGI sarà più verosimilmente guidata dalle crisi che dalla pianificazione preventiva.
Ci sono due tipi di aziende nel 2025: quelle che credono di avere un’infrastruttura AI e quelle che la stanno ancora cercando tra mille file YAML. Nel mezzo, un oceano di GPU introvabili, cluster frammentati e team DevOps che sembrano usciti da un romanzo di Kafka. Poi arriva SkyPilot, e improvvisamente il caos assume una forma leggibile. O almeno promette di farlo. Perché la verità è che il problema oggi non è più addestrare i modelli, ma farli correre da qualche parte senza impazzire.
SkyPilot nasce come un sistema capace di eseguire, gestire e scalare carichi di lavoro di intelligenza artificiale su qualsiasi infrastruttura. Il suo mantra è semplice ma ambizioso: rendere invisibile la complessità, restituendo agli sviluppatori e alle aziende il controllo del loro destino computazionale. In altre parole, “run AI on any infrastructure”. Un concetto che suona banale solo a chi non ha mai passato una notte a debuggare un cluster Kubernetes che decide di morire quando servono le GPU.
Generative AI Accelerator, scelte tra oltre 2.800 candidature provenienti da quattro regioni globali e dodici settori industriali. Non si tratta di un semplice programma di incubazione, ma di un ecosistema strategico in cui AWS consolida la propria leadership come infrastruttura di riferimento per l’innovazione basata sull’intelligenza artificiale generativa.
Google ha appena annunciato un passo che sembra quasi una contraddizione in termini: finanziare una centrale a gas con cattura e stoccaggio del carbonio (CCS) per alimentare i propri data center, sostenendo così la crescita dell’intelligenza artificiale ma, allo stesso tempo, cercando di restare “verde”. Il progetto, chiamato Broadwing Energy, sorgerà a Decatur, Illinois, e Google si impegna ad acquistare la maggior parte dell’energia prodotta. Il salto è audace e carico di ambiguità.
Microsoft ha appena lanciato un aggiornamento significativo per il suo assistente AI Copilot, integrandolo profondamente nel browser Edge. Questa evoluzione trasforma Edge in un “AI browser”, un compagno intelligente che segue l’utente durante la navigazione, offrendo assistenza contestuale e proattiva. Il CEO di Microsoft AI, Mustafa Suleyman, ha descritto Copilot Mode come un “compagno dinamico e intelligente” che può visualizzare e ragionare sulle schede aperte, riassumere e confrontare informazioni, e persino compiere azioni come prenotare un hotel o compilare moduli, previo consenso dell’utente.
Google Earth non è più solo un mappamondo digitale; è diventato un assistente geospaziale conversazionale. Grazie all’integrazione del modello Gemini, l’ultima evoluzione dell’intelligenza artificiale di Google, gli utenti possono ora interagire con la piattaforma utilizzando domande in linguaggio naturale. Questa trasformazione consente di ottenere risposte complesse, come identificare infrastrutture vulnerabili a tempeste imminenti o individuare comunità a rischio durante una siccità.
Microsoft ha battezzato il suo nuovo personaggio con un nome che è un portmanteau: Microsoft + Copilot = Mico. L’obiettivo dichiarato è rendere l’esperienza con Copilot più “espressiva, personalizzabile, calda”. In altre parole, non solo un assistente testuale, ma una presenza visiva, reattiva, “umana-apparentemente”. Non è nemmeno un caso se tra le Easter egg c’è la trasformazione in Clippy se lo tocchi abbastanza volte un chiaro richiamo nostalgico che però deve camminare sulla lama del rasoio.
Immagina lo scenario: un partito fondato sulla libertà, sulla retorica anti-élite, sull’odio per il “governo invadente”, che improvvisamente diventa il guardiano della sicurezza digitale. Ironico? Certo. Ma è quello che sta accadendo mentre il movimento MAGA (Make America Great Again) si contrae in una guerra interna sulla regolamentazione dell’intelligenza artificiale. Da simbolo del laissez-faire, alcuni dei suoi pezzi grossi si tramutano in paladini del “non lasciate che i chat-bot uccidano i nostri figli”.
La maggior parte degli strumenti di scrittura basati sull’intelligenza artificiale non riesce a cogliere il tono giusto. Stiamo guardando proprio te, ChatGPT, con la tua predilezione per le lineette e le frasi che sembrano sempre voler contrapporre un concetto all’altro. Il punto cruciale è che i Modelli Linguistici di Grande Scala (LLM) ci rendono innegabilmente più veloci, ma non necessariamente migliori. Sebbene si possa pubblicare di più, si finisce inevitabilmente per suonare come tutti gli altri. La voce diventa più levigata e uniforme, mentre il pensiero che c’è dietro si assottiglia.
Sora, la piattaforma di generazione video di OpenAI, ora permette di creare cameo di personaggi digitali. Un termine quasi innocuo per una trasformazione epocale. In pratica potrai far apparire nei tuoi video AI il tuo cane, il porcellino d’India o il tuo peluche preferito, tutti trasformati in personaggi riutilizzabili.
È come dare l’immortalità digitale alle creature del tuo quotidiano, senza bisogno di uno studio di Hollywood.Bill Peebles, head of Sora, lo ha definito un modo per “rendere più personale la creazione video”.
La fusione tra WarnerMedia e Discovery del 2022 — celebrata come una “megabomba strategica” da 43 miliardi di dollari — avrebbe dovuto consegnare una macchina dell’intrattenimento digitalizzata, efficiente, in grado di far tremare Netflix, Disney e Amazon. Invece, tre anni dopo, quel colosso che prometteva di essere l’aggregatore supremo dei contenuti è di nuovo sotto i riflettori non per record di crescita, ma perché si valuta la sua cessione. WBD ha dichiarato di aver ricevuto approcci “non richiesti” da più parti, sia per l’intero gruppo sia solo per il cuore lo studio Warner Bros.
Meta ha annunciato un nuovo taglio da circa 600 posti di lavoro nel suo laboratorio di superintelligenza, in quella che l’azienda definisce una “riorganizzazione strategica”. La notizia è stata riportata da Axios e confermata da TechCrunch, citando un memo interno firmato da Alexandr Wang, chief AI officer di Meta, che spiega come la riduzione del personale servirà a “snellire i processi decisionali” e rendere ogni membro del team “più incisivo e autonomo”.
Reddit ha deciso di passare dalle parole ai fatti. L’azienda, quotata al NYSE con il ticker RDDT, ha avviato una causa legale contro quattro società accusate di aver rubato i suoi dati attraverso scraping dei risultati di ricerca di Google. Nel mirino ci sono la statunitense Perplexity AI, la lituana Oxylabs, SerpApi e la russa AWMProxy, che in passato avrebbe persino venduto dati a OpenAI e Meta.
Qualche mattina fa, Google ha alzato la posta nella partita più strategica dell’era dell’informazione: ha annunciato che il suo nuovo chip quantico Willow, eseguendo l’algoritmo denominato Quantum Echoes, ha superato un supercomputer classico di circa 13.000 volte in un compito scientifico misurabile (non un compito fittizio). (Vedi Research+4) Il risultato è stato pubblicato su Nature e, per la prima volta nel campo, è stato definito “verificabile” (ossia un algoritmo quantico che altri sistemi quantici possono riprodurre con lo stesso risultato).
La narrazione ufficiale parla di una svolta: il passaggio dalla teoria alla realtà testabile, dal “quantum supremacy” strumentale a un “quantum advantage” con senso applicativo. Ma quanto è vera, stabile e vicina all’uso commerciale questa svolta? Ecco il punto.
Coinbase ha appena fatto ciò che molti sognavano dagli anni Novanta: collegare direttamente l’intelligenza artificiale ai pagamenti digitali. Con il lancio di Payments MCP, la piattaforma più grande degli Stati Uniti per il trading di criptovalute introduce un sistema basato sul Model Context Protocol che consente agli agenti di IA di creare portafogli, inviare pagamenti in stablecoin e interagire con servizi online in modo autonomo. È la nascita dell’economia programmabile, quella dove le macchine non solo pensano ma pagano.
BlackRock si muove come un colosso silenzioso dentro la tempesta dell’intelligenza artificiale. Ha appena investito oltre 3 miliardi di dollari in obbligazioni per finanziare la costruzione di Hyperion, il nuovo data center da 27 miliardi di dollari di Meta in Louisiana. L’operazione, orchestrata da Morgan Stanley, mostra quanto l’infrastruttura fisica dietro l’IA stia diventando la nuova corsa all’oro di Wall Street.
Netflix ha deciso di non restare a guardare mentre l’industria dell’intrattenimento si interroga su quando e come utilizzare l’intelligenza artificiale generativa nel filmmaking. Nel suo rapporto trimestrale, il gigante dello streaming ha dichiarato di essere “molto ben posizionato per sfruttare efficacemente i continui progressi nell’IA”.
Tuttavia, ha anche precisato che non intende utilizzare l’IA generativa come pilastro centrale dei suoi contenuti, ma la considera uno strumento per rendere più efficienti i processi creativi. Il CEO Ted Sarandos ha sottolineato che “ci vuole un grande artista per creare qualcosa di grande”; l’IA può fornire agli artisti strumenti migliori per migliorare l’esperienza complessiva di TV e film per gli utenti, ma non rende automaticamente un cattivo narratore un grande storyteller.
Perplexity ha pubblicato silenziosamente la migliore guida al lavoro con l’AI
L’era dell’intelligenza artificiale promette produttività senza limiti, ma per molti professionisti la realtà è un labirinto di abbonamenti, app frammentate e interruzioni continue. Il rischio non è tanto fare meno, quanto disperdere energia mentale in task insignificanti, mentre il tempo per la riflessione profonda scompare. La chiave non è accumulare strumenti, ma integrarli in un flusso coerente che segue tre principi: proteggere l’attenzione, potenziare le capacità, ottenere risultati concreti.
General Motors sta attraversando un momento curioso. Da una parte riduce la produzione dei suoi veicoli elettrici, dall’altra annuncia con fierezza innovazioni che sembrano più fantascientifiche che reali. Mary Barra, CEO di GM, vuole che gli investitori sappiano una cosa chiara: nonostante i 1,6 miliardi di dollari di perdita causati dall’uscita dal credito federale EV da 7.500 dollari, l’azienda non abbandona il futuro. Auto autonome GM, software definito, assistenti vocali AI e robotica industriale avanzata sono il nuovo mantra dell’azienda americana, pronta a dimostrare che il primato tecnologico non si misura solo in numeri di veicoli venduti.
Nella corsa ossessiva alla consegna gratuita e sempre più veloce, Amazon si gioca la carta più prevedibile e al tempo stesso più dirompente del suo arsenale: l’automazione totale. Mentre i rivali arrancano inseguendo l’illusione della “consegna in giornata”, la compagnia di Seattle decide di riscrivere le regole del gioco con una mossa che mescola intelligenza artificiale logistica, robotica avanzata e realtà aumentata. Il risultato non è solo un miglioramento operativo ma una vera ridefinizione del concetto stesso di efficienza. Amazon non vuole solo consegnare pacchi più in fretta, vuole costruire una macchina che impari da sé come farlo sempre meglio.
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