La notizia pesa: Meta Platforms ha ufficialmente avviato i lavori per un campus di data center ottimizzato per l’intelligenza artificiale a Beaver Dam, Wisconsin (USA), con un investimento superiore a 1 miliardo di dollari. Questo non è un semplice centro dati, ma la “trentesima” struttura globale del gruppo, progettata espressamente per “workload ambiziosi di AI”.
Alibaba va all’attacco: la sua app di AI sta per diventare “quasi” ChatGPT. Dopo aver già annunciato interni modelli linguistici proprietari, Alibaba prepara un rilancio radicale della sua app mobile AI che temi dello scenario globale lo chiamano il “revamp” per competere nella fascia consumer. L’idea è chiara: trasformare un prodotto B2B/internamente orientato in un’interfaccia conversazionale friendly, centrata su dialogo, generazione di testo e magari plugin multi-media. Secondo fonti non ufficiali, la già esistente app “Tongyi” (o variante) verrà rinominata “Qwen” in omaggio al modello linguistico interno del gruppo.
Quando una società con la portata della Microsoft decide di ridisegnare l’infrastruttura tecnologica globale, non è semplice evoluzione: è salto quantico. Ebbene Microsoft ha appena acceso ciò che chiama una “AI superfactory” una rete di data center interconnessi che ospita “centinaia di migliaia” di GPU NVIDIA, capace di mettere in moto modelli di IA di nuova generazione su scala planetaria.
Il progetto prende forma attraverso il nuovo sito “Fairwater” ad Atlanta (Georgia) che si collega al sito di Wisconsin, e altri nodi della rete Azure, in un’unica infrastruttura federata: l’obiettivo è trattare tutti questi cluster come un supercomputer globale, non come isolati “cloud farm”.
Google ha appena alzato l’asticella dell’intelligenza artificiale privata, e lo ha fatto con un nome che suona quasi come un ossimoro: Private AI Compute. Una piattaforma che promette di unire la potenza dei modelli Gemini nel cloud con la stessa sicurezza che finora era prerogativa dell’elaborazione on-device. In altre parole, Google vuole farci credere che l’AI possa essere allo stesso tempo iperconnessa e completamente privata. Ambizioso, forse anche provocatorio.
Microsoft e OpenAI tornano a riscrivere le regole del gioco con ChatGPT 5.1, una versione che promette di fondere rapidità e profondità di ragionamento in un unico ecosistema cognitivo. Due nuove modalità, GPT-5.1 Instant e GPT-5.1 Thinking, incarnano questa doppia anima. La prima punta su un tono più caldo e colloquiale, ideale per conversazioni fluide e risposte immediate, mentre la seconda regola dinamicamente il tempo di riflessione, investendo più risorse sui problemi complessi e restituendo risposte più veloci per le domande semplici. È l’equivalente digitale di un cervello che sa quando pensare e quando agire.
La parola d’ordine è “spazialità”. Non più solo testi o immagini generati da IA, ma ambienti tridimensionali persistenti, scaricabili, editabili. È su questo che la startup World Labs fondata dalla pioniera dell’intelligenza artificiale Fei‑Fei Li punta con il lancio commerciale del suo primo prodotto: Marble.
Nel panorama dell’IA generativa, siamo abituati a modelli che producono immagini, video o testi in risposta a prompt. Ma questi strumenti non “capiscono” lo spazio come lo concepiamo noi: muri, oggetti, relazioni fisiche, consistenza geometrica. Il “world model” ambito da World Labs è qualcosa di diverso: un modello in grado di generare rappresentazioni interne dell’ambiente, capace di prevedere, pianificare, simulare.
Amazon non vende più solo prodotti. Vende attenzione, dati e algoritmi. È diventata la più grande agenzia pubblicitaria mascherata da e-commerce. L’ironia è che la maggior parte dei brand ancora non se n’è accorta. Mentre i marketer inseguono le vanity metrics sui social, gli agenti AI di Amazon stanno riscrivendo le regole del gioco dell’advertising globale. La keyword centrale non è più “visibilità”, ma “intelligenza contestuale”. Amazon non ti mostra ciò che vuoi vedere, ma ciò che il suo modello prevede che comprerai, e questa differenza sta spostando miliardi di dollari dal search tradizionale verso un ecosistema chiuso e autopoietico.
Il silenzio attorno a Siri la promessa “assistente vocale potenziata” di Apple avvolge ormai la mela tecnologica in un’ombra che rischia di diventare scura. Quando un’azienda dalla reputazione impeccabile tarda a consegnare, la fiducia accumulata può scivolare silenziosamente verso l’incredulità. L’ecosistema Apple, costruito da decenni su coerenza, integrazione e innovazione controllata, vede ora il suo potenziale tallone d’Achille: la trasformazione digitale guidata dall’intelligenza artificiale.
L’industria dell’intelligenza artificiale sta scavando tra le proprie macerie per ritrovare concetti che essa stessa aveva sepolto con disprezzo. Dopo anni passati a idolatrare reti neurali e modelli linguistici giganteschi, i guru della Silicon Valley stanno riscoprendo un vecchio amore: i sistemi esperti. La stessa tecnologia che negli anni Ottanta prometteva di sostituire il pensiero umano e finì invece in una bara sigillata con l’etichetta “obsoleto”. Ora, però, le crepe nel tempio della generative AI stanno diventando visibili anche ai più ferventi sostenitori del deep learning. Il sogno dell’AGI, l’intelligenza generale artificiale, non è morto, ma ha cambiato pelle, e forse cervello.
Quando un cloud provider italiano come Seeweb entra ufficialmente nel network SkyPilot, non è solo una notizia tecnica, è un segnale politico e industriale. Perché in un mondo dove la gestione dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale si gioca tra pochi giganti globali, ogni integrazione che semplifica l’accesso, la scalabilità e l’interoperabilità rappresenta un atto di indipendenza tecnologica. SkyPilot, nato nei laboratori dell’Università di Berkeley, è una piattaforma open source che consente di orchestrare workload AI e machine learning su più infrastrutture cloud con un singolo comando. In altre parole, è la promessa di una nuova era di portabilità, dove il codice smette di essere prigioniero di un provider e diventa libero di scalare ovunque convenga.
Esiste un paradosso che aleggia sopra il progresso tecnologico: più l’intelligenza artificiale ci semplifica la vita, più diventiamo dipendenti da essa. È la promessa e la trappola insieme. Perché mentre celebriamo la produttività potenziata, ignoriamo la lenta evaporazione delle capacità umane. Non si tratta più di sostituire lavori manuali con algoritmi, ma di qualcosa di più sottile, quasi impercettibile: la sostituzione delle abilità cognitive con un clic. Saper fare lascia spazio al saper chiedere e la differenza, nel lungo periodo, è abissale.
L’episodio accaduto al Musée du Louvre il 19 ottobre 2025 sarebbe da manuale: ladruncoli vestiti da operai, scala meccanica, moto-scooter, vetrine spaccate, gioielli reali francesi per un valore stimato in 88 milioni di euro (oltre 102 milioni di dollari). Il fatto che ciò avvenga in pieno giorno, durante l’orario di apertura, all’interno della galleria più visitata al mondo, è già di per sé un richiamo al panico: se cade il Louvre, cade il castello delle certezze sulla sicurezza museale.
L’industria globale sta entrando in una fase di metamorfosi silenziosa ma irreversibile. Non si tratta di un’evoluzione incrementale ma di un salto quantico: l’unione fra intelligenza artificiale e robotica sta generando una nuova specie di macchine, capaci di apprendere, adattarsi e collaborare. Il vecchio paradigma dei robot rigidi e ripetitivi, addestrati a un solo compito, è ormai una reliquia di un’era industriale che si sta dissolvendo più velocemente dei suoi protocolli. Le nuove creature meccaniche sono polifunzionali, flessibili e soprattutto intelligenti. Nascono in un contesto in cui il valore non si misura più nella quantità di acciaio, ma nella quantità di software.
Ci sono nomi che funzionano come metafore. No White Strawberries. non parla di frutti, ma di eccezioni. Di ciò che non dovrebbe esistere e invece esiste, sfidando il prevedibile. È esattamente questo lo spirito della nuova serie di podcast dedicata ai temi di frontiera, dove l’intelligenza artificiale incontra la filosofia, l’ingegneria dialoga con l’etica e la cultura tecnologica si intreccia con le domande che ancora non sappiamo formulare.
Il titolo è un invito alla curiosità, all’anomalia. In un mondo saturo di contenuti omologati, No White Strawberries si impone come un esperimento sonoro, un laboratorio di pensiero in movimento. Qui non si ripetono le stesse opinioni su AI e futuro, ma si ascolta come menti diverse filosofi, ingegneri, accademici e manager visionari decostruiscono le certezze della modernità digitale. “Noi accendiamo le voci, tu liberi la curiosità”: più che uno slogan, una filosofia.
Google ha appena rilasciato una versione aggiornata della guida “introduction to agents blueprint”, e sì: è un piccolo terremoto nel mondo dell’agentic AI systems. Si tratta di un documento tecnico, di circa 54 pagine, curato dal team Google Cloud AI, che esplora come progettare, implementare e governare agenti intelligenti su scala enterprise.
All’incipit troviamo l’architettura dell’agente: come si collegano cervello, memoria e strumenti. Il cervello è ovviamente un grande modello linguistico (LLM) che fa da motore del ragionamento, mentre gli strumenti e le API fungono da “mani” operative. La guida chiarisce come orchestrare più agenti, come gestire deployment massivi in ambienti reali, come valutare le prestazioni e, ciliegina finale, come progettare loop di apprendimento auto-evolutivi. È presente anche un riferimento alla “AlphaEvolve” come design modellare per agenti adattivi.
SoftBank ha deciso di abbandonare la regina delle GPU. Nessun rimorso, nessuna esitazione, solo una fredda strategia: vendere interamente la partecipazione in Nvidia per 5,83 miliardi di dollari e dirottare il capitale verso OpenAI, la società che oggi rappresenta insieme un miracolo di crescita e un enigma contabile. In un solo colpo, Masayoshi Son ha rinnegato la fede nel silicio per abbracciare quella nella mente artificiale, scommettendo che il futuro del potere tecnologico non passerà più dai chip ma dall’intelligenza che li governa. Una mossa che lascia Wall Street perplessa, Silicon Valley spiazzata e i regolatori americani più nervosi che mai.
Penso sempre che dobbiamo ricordarci che un’intelligenza artificiale capace di scrivere poesie, diagnosticare tumori e generare universi digitali non riesce ancora a capire se una mela cadrà dal tavolo. Fei-Fei Li, luminare di Stanford e madre della computer vision moderna, lo ha detto con la calma di chi ha appena trovato il bug nell’universo dell’AI: il vero limite oggi non è la logica, ma la fisica. L’intelligenza artificiale non sa ancora vivere nel mondo che pretende di comprendere. È come un filosofo cieco che discetta sulla luce.
Lisa Su non fa mai giri di parole. Quando la CEO di AMD parla di “insaziabile domanda” per la potenza di calcolo destinata all’intelligenza artificiale, il mercato ascolta. Durante il Financial Analyst Day, ha alzato la posta in gioco dichiarando che il mercato totale indirizzabile dell’AI data center raggiungerà i 1000 miliardi di dollari entro il 2030, raddoppiando le precedenti previsioni. Una cifra che non solo ridisegna le ambizioni di AMD, ma riscrive anche le regole della competizione contro Nvidia, ancora saldamente al comando con una quota vicina al 90% del mercato AI.
Robert LoCascio è una di quelle figure che non si accontentano di aver inventato qualcosa di grande. Dopo aver portato LivePerson a definire il concetto stesso di chat sul web nel 1997, nel 2023 ha deciso di lasciare il ruolo di CEO per lanciarsi nella sfida più complessa e filosoficamente destabilizzante che la tecnologia contemporanea potesse offrire: replicare l’essere umano. Ma non con un clone digitale alla maniera delle demo di Silicon Valley, piuttosto attraverso un modello personale capace di incarnare memoria, valori, tono di voce e decisioni di vita. Così è nata Eternos, poi ribattezzata Uare.ai, la startup che vuole ridefinire il concetto di identità nell’era dell’intelligenza artificiale generativa.
Meta sta per perdere uno dei suoi simboli più riconosciuti nell’intelligenza artificiale. Yann LeCun, chief AI scientist del gruppo e figura leggendaria nel campo del deep learning, sarebbe pronto a lasciare l’azienda per fondare la propria startup. Lo riporta il Financial Times, citando fonti anonime vicine al progetto. La notizia non è ancora ufficiale, ma nel settore il rumore è assordante.
L’industria dell’osservazione della Terra ha subito una metamorfosi quasi impercettibile per chi segue le immagini satellitari su Google Earth, ma devastante per la scienza e il commercio. Un tempo dominata da missioni climatiche, monitoraggio ambientale e cartografia commerciale, oggi la leadership è nelle mani della difesa e dell’intelligence. Il caso più lampante è Maxar Intelligence, storicamente riconosciuta per documentare conflitti e disastri globali, che ha cambiato nome in Vantor, segnalando senza ambiguità il suo allineamento con la sicurezza nazionale. L’acquisizione da parte di Advent International non è stata un semplice cambio di proprietà: le divisioni dell’azienda sono state smembrate e ridirezionate verso contratti militari, collocando Vantor nello stesso ecosistema di Palantir e Anduril. Oggi, oltre il 65% dei 2,2 miliardi di dollari del mercato globale dei dati di osservazione della Terra proviene da commesse di difesa e intelligence, un balzo impressionante causato dall’escalation delle tensioni geopolitiche.
Nel panorama dell’innovazione tecnologica mondiale pochi nomi suscitano un effetto “doppia deriva”: da una parte quello del pioniere della microelettronica, dall’altra quello del pensatore che sfida la visione convenzionale della realtà. Federico Faggin, già celebre per avere inventato il microprocessore e contribuito al touch‐screen, ha imboccato da tempo un’altra rotta: quella della coscienza, della realtà ultima, della scienza che si spinge “oltre”.
Faggin non propone solo un libro, ma un intero paradigma: la coscienza che precede la materia, la materia come espressione, la scienza che deve includere la spiritualità e viceversa.
Quando OpenAI ha lanciato Sora come app per generare video IA da testo, la mossa è stata folgorante: milioni di download in pochi giorni, un’ondata di clip surreali che spopolano sui social. Questo boom ha però un rovescio: costi astronomici e un modello economico che sembra costruito su fuoco e fiamme. La narrativa è chiara: “crescere prima, monetizzare dopo”, ereditata dai fasti della Silicon Valley (pensate a Google, Facebook, YouTube). Ma con Sora la posta in gioco è ancora più alta.
L’Europa si sta infilando in un campo minato, e questa volta la miccia si chiama intelligenza artificiale. Secondo indiscrezioni riportate da Politico, Bruxelles sarebbe pronta a toccare il “terzo binario” della politica comunitaria: il sacrosanto GDPR. L’idea, contenuta in una bozza di proposta, è quella di introdurre eccezioni mirate per consentire alle aziende di AI di utilizzare determinate categorie di dati personali nei processi di addestramento dei modelli. Un gesto che, tradotto in linguaggio politico, significa tentare di rimanere competitivi in un mondo dove Stati Uniti e Cina stanno già correndo a velocità supersonica.
Intel ha annunciato che il suo CEO Tan Lip-bu assumerà la guida diretta delle iniziative di intelligenza artificiale dell’azienda dopo l’uscita del chief technology officer Sachin Katti, passato a OpenAI. Una mossa che conferma due cose: l’urgenza strategica di Intel di rimanere rilevante nell’era dell’AI e il magnetismo irresistibile che OpenAI esercita sui migliori cervelli della Silicon Valley.
Katti, ex professore di Stanford e figura chiave nella riorganizzazione AI di Intel a inizio anno, ha dichiarato sui social di aver raggiunto il team di Greg Brockman per “progettare e costruire l’infrastruttura di calcolo” destinata alla ricerca sull’intelligenza artificiale generale. Tradotto: lavorerà sul motore stesso che alimenterà la prossima generazione di modelli OpenAI.
Il boom dell’intelligenza artificiale sta disegnando due filosofie economiche opposte nella Silicon Valley. Da un lato Anthropic, sostenuta da Amazon e Google, che cresce in modo quasi chirurgico; dall’altro OpenAI, creatrice di ChatGPT, che continua a spendere come se la corsa fosse infinita. Secondo documenti rivelati dal Wall Street Journal, la società di Dario Amodei punta a raggiungere la soglia di pareggio nel 2028, con ricavi fino a 70 miliardi di dollari, contro i circa cinque previsti per quest’anno. Una traiettoria impressionante, spinta dalla diffusione del suo chatbot Claude, ormai adottato da molte aziende per il coding e l’assistenza automatizzata.
Ogni tanto qualcuno si illude che l’intelligenza artificiale abbia già superato la soglia della scoperta. L’idea che una macchina possa generare ipotesi scientifiche e formulare teorie sembra seducente, soprattutto quando i modelli di linguaggio producono frasi che suonano come articoli accademici. Ma, come ha osservato Marianna Bergamaschi Ganapini, non basta ripetere schemi cognitivi per diventare scienziati. Una vera scoperta non nasce da un algoritmo, ma da un atto epistemico: richiede coscienza della conoscenza, consapevolezza dei propri limiti e capacità di autovalutazione. In altre parole, serve metacognizione. E le macchine, per ora, non ce l’hanno.
Quando il conto mensile di internet supera il reddito mensile, l’intelligenza artificiale non sta arrivando per salvarti. Sta arrivando per escluderti. È una frase che dovrebbe stare stampata sopra ogni conferenza su “AI for good”, ma nessuno la pronuncia. L’ho letta in un’inchiesta che mostrava un mondo dove la connessione è privilegio, non diritto, e dove la prossima rivoluzione industriale rischia di consolidare una vecchia gerarchia con nuovi cavi in fibra.
Un incidente informatico senza precedenti ha squarciato il velo sull’infrastruttura digitale che sostiene le operazioni di spionaggio di Pechino. Un archivio di oltre 12.000 documenti riservati, sottratti all’azienda di cybersicurezza Knownsec e pubblicati brevemente su GitHub, ha permesso agli analisti di osservare dall’interno come si costruisce e si gestisce un arsenale hacker di Stato. La fuga di informazioni, definita da molti la più grave nella storia del cyber warfare tra nazioni, non è solo una breccia tecnica ma un terremoto geopolitico.
L’annuncio è audace: Alibaba, tramite il suo laboratorio interno Tongyi Lab, dichiara di aver rilasciato
, un modello open‑source da ~30,5 miliardi di parametri progettato per assumere il ruolo di agente di ricerca autonomo. Invece di limitarsi a generare testo, il modello pianifica, ragiona, esplora informazioni via web, sintetizza risultati in più fasi. Secondo i dati dichiarati, supera rivali come GPT‑5, Claude 4.5 e DeepSeek V3.1 in diversi benchmark di ragionamento e codifica.
Per un leader tecnologico parecchio scettico (è il mio tono), questo tipo di dichiarazione va analizzata: cosa c’è dietro? Cosa funziona davvero? Quali implicazioni per imprese, per chi costruisce servizi AI, per chi investe in modelli “chiusi” vs “aperti”?
Il paradosso della sicurezza digitale moderna è che le stesse tecnologie nate per difendere la società si stanno trasformando nel suo nemico più insidioso. Gli spyware governativi come Pegasus di NSO Group o Graphite di Paragon erano stati concepiti, almeno ufficialmente, come strumenti di precisione per colpire terroristi e criminali organizzati. La retorica era impeccabile: “sorveglianza mirata”, “interventi legittimi”, “uso responsabile”. La realtà, invece, è quella di una macchina di controllo fuori controllo, capace di insinuarsi nella vita privata di chiunque con la stessa facilità con cui si invia un messaggio su WhatsApp.
La rivoluzione algoritmica. Arte e intelligenza artificiale
Parlare di arte oggi significa inevitabilmente parlare di intelligenza artificiale generativa. Francesco D’Isa, filosofo e artista, affronta questo nodo con una lucidità che taglia come lama: le macchine non sono autrici né nemiche, ma specchi in cui non sempre ci piace rifletterci. La rivoluzione algoritmica delle immagini non mette in discussione l’arte in sé, ma ci obbliga a rileggere i concetti di creatività, autorialità e percezione estetica. Le paure degli artisti, spesso concentrate sull’illusione di una minaccia economica o reputazionale, sono in gran parte infondate: l’IA non ruba il genio, amplifica ciò che già esiste, mostra la mediocrità e la prevedibilità dei gusti dominanti e, contemporaneamente, offre possibilità di esplorazione finora impensabili.
C’è una frase che dovremmo tatuarci sulla mano ogni volta che parliamo di intelligenza artificiale: le macchine non dimenticano, ma smettono di ricordare. È la differenza tra archiviare e comprendere, tra memorizzare e imparare. Google, con la sua nuova ricerca presentata a NeurIPS 2025, ha deciso di colmare questo abisso con una proposta tanto ambiziosa quanto destabilizzante: Nested Learning, un paradigma che ridefinisce la struttura stessa del machine learning. Non si tratta di un nuovo modello, ma di un modo completamente diverso di concepire l’atto di apprendere.
McKinsey & Company ha intervistato 1.993 professionisti in 105 Paesi per capire come l’intelligenza artificiale stia ridefinendo il panorama globale nel 2025. Il verdetto? L’AI è ovunque, ma il valore no. La febbre da automazione ha contagiato il pianeta, eppure la maggior parte delle aziende resta impantanata tra esperimenti e prototipi, incapace di scalare davvero. Quasi due terzi dei rispondenti ammettono di non essere ancora riusciti a integrare l’AI a livello enterprise. È un po’ come avere una Ferrari parcheggiata in garage e non sapere dove sia la chiave.
Microsoft ha deciso di cambiare tono di voce. Non più solo l’azienda che parla ai CIO e ai responsabili IT delle Fortune 500, ma un brand che cerca spazio anche nelle vite quotidiane di chi apre TikTok la mattina. Secondo Bloomberg, il colosso di Redmond ha iniziato a collaborare con influencer come Alix Earle, che con i suoi otto milioni di follower su TikTok e cinque su Instagram è diventata il volto inconsapevole del nuovo marketing dell’intelligenza artificiale. In un video chiede a Copilot come sembrare più giovane, in un altro lo definisce un “lifesaver” per organizzare piani di gruppo. È la nuova strategia: far sembrare un chatbot qualcosa di familiare, amichevole, quasi pop.
Quando Elon Musk parla, i mercati oscillano. Ma quando suggerisce che le auto Tesla potrebbero guadagnare denaro anche mentre dormono in garage, l’attenzione si trasforma in fascinazione. All’ultimo meeting annuale, Musk ha proposto un’idea che suona come fantascienza industriale: trasformare ogni veicolo elettrico in una cellula computazionale di una rete neurale planetaria. Non solo mezzi di trasporto, ma nodi di calcolo per l’intelligenza artificiale.
Google sta trasformando radicalmente il modo in cui sviluppatori e utenti interagiscono con i dati geospaziali, fondendo intelligenza artificiale e cartografia in un ecosistema dove i modelli Gemini diventano il cervello invisibile dietro ogni nuova funzione di Maps. L’introduzione del nuovo MCP server, un ponte tra gli assistenti AI e la documentazione tecnica di Google Maps, segna un punto di svolta nell’integrazione tra linguaggio naturale e sviluppo interattivo. È come se la mappa, da semplice rappresentazione statica del mondo, diventasse una piattaforma viva, programmabile con una frase in linguaggio umano.
Sam Altman ha dichiarato apertamente ciò che molti nel settore sussurrano da anni: l’era della superintelligenza artificiale non potrà essere gestita con la normale burocrazia. Il CEO di OpenAI ha spiegato che l’azienda prevede una futura collaborazione diretta con il potere esecutivo dei governi, in particolare per affrontare minacce globali come il bioterrorismo. Un’affermazione che, letta tra le righe, è una presa d’atto che la tecnologia sta superando la politica, e che presto servirà un patto di potere tra chi programma i modelli e chi comanda gli eserciti.
Elon Musk ha deciso che non gli basta più dominare le auto elettriche, l’intelligenza artificiale e i razzi spaziali. Ora vuole anche mettere le mani nel cuore di silicio di tutto questo: i chip. Durante l’assemblea annuale di Tesla, il CEO ha lanciato un messaggio che ha fatto vibrare l’intero ecosistema tecnologico: “Come possiamo produrre abbastanza chip?”. La domanda non era retorica. Dopo l’approvazione del suo pacchetto retributivo da mille miliardi di dollari, Musk ha chiarito che la scarsità di semiconduttori rischia di frenare la corsa di Tesla nell’autonomia dei veicoli e nella robotica.
Chen Deli, senior researcher di DeepSeek, è salito sul palco della World Internet Conference di Wuzhen con la sobrietà di chi sa di maneggiare materiale esplosivo: la consapevolezza che l’intelligenza artificiale, sebbene oggi appaia come una leva di produttività e progresso, potrebbe nel lungo periodo erodere la stessa base economica che alimenta la società moderna, ovvero il lavoro umano. Un messaggio che arriva con la forza dell’ironia cosmica: una delle menti dietro uno dei modelli di AI più potenti al mondo avverte che il suo stesso successo potrebbe innescare la prossima crisi occupazionale globale.
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