Intelligenza Artificiale
I modelli di AI mostrano segni di cedimento man mano che assimilano più dati generati dall’AI stessa
Mentre le aziende big tech si affannano a investire nell’intelligenza artificiale, all’orizzonte si scorge un problema di non poco conto: tutti i modelli addestrati sui dati web dopo l’avvento di ChatGPT nel 2022 stanno assimilando dati generati dall’intelligenza artificiale, un atto di «cannibalismo digitale» che potrebbe causare problemi tecnici e minacciare l’intero settore. Lo riporta Futurism.
In un nuovo saggio per The Register, il veterano editorialista tecnologico Steven Vaughn-Nichols avverte che anche i tentativi di scongiurare il cosiddetto «collasso del modello»–- che si verifica quando i grandi modelli linguistici (LLM) vengono alimentati con dati sintetici generati dall’intelligenza artificiale e di conseguenza escono dai binari – sono un altro tipo di problema.
Secondo varie analisi susseguitesi in questi anni, l’industria dell’AI si sta costantemente dirigendo verso il momento in cui tutti i dati di addestramento autentici disponibili – ovvero le informazioni prodotte dagli esseri umani e non dall’IA – saranno esauriti. Alcuni esperti, tra cui Elon Musk, credono che ci siamo già arrivati.
Per aggirare questo dilemma i colossi del settore, tra cui Google, OpenAI e Anthropic, hanno adottato quella che è nota come Generazione con Recupero Aumentato (RAG), che sostanzialmente prevede di collegare gli LLM a Internet in modo che possano cercare informazioni se vengono loro presentate richieste che non contengono risposte nei loro dati di addestramento.
Questo concetto sembra piuttosto intuitivo a prima vista, soprattutto se confrontato con lo spettro di un collasso del modello in rapido avvicinamento. C’è solo un problema: Internet è ormai pieno di contenuti poco accurati che sfruttano l’IA per fornire risposte a domande comuni, spesso con risultati ridicoli, pessimi e imprecisi.
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In un recente studio condotto dal reparto di ricerca dell’impero mediatico di Michael Bloomberg, presentato a una conferenza di linguistica computazionale l’anno passato, undici degli ultimi LLM, tra cui GPT-4o di OpenAI, Claude-3.5-Sonnet di Anthropic e Gemma-7B di Google, hanno prodotto molte più risposte «non sicure» rispetto alle loro controparti non-RAG. Come si legge nel documento, tali problemi di sicurezza possono includere «contenuti dannosi, illegali, offensivi e non etici, come la diffusione di disinformazione e la messa a repentaglio della sicurezza e della privacy personale».
«Questa scoperta controintuitiva ha implicazioni di vasta portata, dato l’utilizzo diffuso di RAG in applicazioni [di Intelligenza Artificiale Generativa] come gli operatori di supporto clienti e i sistemi di risposta alle domande», ha spiegato Amanda Stent, responsabile della ricerca e della strategia di intelligenza artificiale di Bloomberg, in un’altra intervista con Steven Vaughan-Nichols pubblicata su ZDNet. «L’utente medio di Internet interagisce quotidianamente con sistemi basati su RAG. Gli esperti di Intelligenza Artificiale devono riflettere attentamente su come utilizzare RAG in modo responsabile».
Il Vaughan-Nichols osserva che alcuni hanno suggerito di mescolare dati autentici e sintetici per produrre un cocktail inebriante di buoni dati di addestramento dell’IA, ma ciò richiederebbe agli esseri umani di continuare a creare contenuti reali per i dati di addestramento, e l’industria dell’IA sta attivamente minando le strutture di incentivazione che li spingono a continuare, mentre , ovviamente, ne ruba il lavoro senza permesso.
Una terza opzione, prevede Vaughn-Nichols, sembra già essere in atto.
«Investiremo sempre di più nell’Intelligenza Artificiale, fino al punto in cui il modello collasserà duramente e le risposte dell’intelligenza artificiale saranno così pessime che persino un CEO con il cervello morto non potrà ignorarlo», ha scritto.
In questo mondo futuristico dell’AI, vediamo, già sul nascere, le prime crepe e le incongruenze con quello che è il mondo reale.
Come riportato da Renovatio21, persino un colosso come Amazon ha recentemente messo in dubbio la totale efficienza della tecnologia. L’inserimento dell’IA in vari aspetti del mondo del lavoro atte a facilitare alcune mansioni, non ha sempre avuto un riscontro positivo. Alcuni programmatori di Amazon hanno sempre meno la sensazione che questa nuova tecnologia li abbia realmente facilitati e sgravati di fatiche nel loro lavoro, tanto che le loro mansioni sono sempre e comunque faticose.
A supporto di questo scetticismo nello sviluppo dell’AI, sempre sulle colonne di Renovatio 21, abbiamo evidenziato che anche il colosso social Meta ha da poco fatto un enorme investimento in una società di Intelligenza Artificiale ritenuta «oscura», in quanto lo sviluppo dell’IA di Meta non sta procedendo secondo i desideri dello Zuckerberg. Partito con i favori del pronostico in quella gara per accrescere le potenzialità dell’AI, ha subìto fallimenti tecnici e battute d’arresto. L’obiettivo dello Zuckerbergo è quello di essere il primo a sviluppare il sistema di Intelligenza Artificiale che supera le capacità del cervello umano, un sogno che la maggior parte dei ricercatori dell’IA ancora pensa sia «molto improbabile».
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Robot umanoide calcia il suo programmatore nei testicoli: video
Using a mocap suit to kick yourself in the balls with a robot is a great metaphor to close out 2025. pic.twitter.com/G1hY5Fd6YF
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중국꺼 사면 다 이리될지도…. 일부로 이렇게 만들어서 사람 죽게 만들지도…. pic.twitter.com/iZVPGYxKWl — 와썹🇰🇷🇺🇸🇯🇵🇮🇱 (@uimusog6125) May 2, 2025
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Intelligenza Artificiale
La vera guerra del secolo: l’Intelligenza Artificiale
Renovatio 21 traduce e pubblica questo articolo del Brownstone Institute.
C’era un tempo in cui i dibattiti su determinismo e libero arbitrio appartenevano ai dipartimenti di filosofia e alle conversazioni notturne nei dormitori. Erano piacevoli proprio perché sembravano innocui. Qualunque fosse la risposta, la vita continuava. I tribunali giudicavano, i medici decidevano, gli insegnanti insegnavano e i politici erano ancora – almeno nominalmente – ritenuti responsabili delle loro azioni. Quell’epoca è finita.
L’Intelligenza Artificiale ha trasformato quella che un tempo sembrava una questione filosofica astratta in una questione concreta di governance, potere e responsabilità. Il determinismo non è più solo una teoria sul funzionamento dell’universo. Sta diventando un principio operativo per le istituzioni moderne. E questo cambia tutto.
I sistemi di Intelligenza Artificiale sono deterministici per costruzione. Operano attraverso l’inferenza statistica, l’ottimizzazione e la probabilità. Anche quando i loro risultati ci sorprendono, rimangono vincolati da vincoli matematici. Nulla in questi sistemi assomiglia al giudizio, all’interpretazione o alla comprensione in senso umano.
L’intelligenza artificiale non delibera.
Non riflette.
Non si assume la responsabilità dei risultati.
Eppure, sempre più spesso, i suoi risultati vengono trattati non come strumenti, ma come decisioni. Questa è la rivoluzione silenziosa del nostro tempo.
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Il fascino è ovvio. Le istituzioni hanno sempre dovuto fare i conti con la variabilità umana. Le persone sono incoerenti, emotive, lente e a volte disobbedienti. Le burocrazie preferiscono la prevedibilità, e gli algoritmi promettono esattamente questo: decisioni standardizzate su larga scala, immuni alla stanchezza e al dissenso.
In sanità, gli algoritmi promettono un triage più efficiente. In finanza, una migliore valutazione del rischio. Nell’istruzione, una valutazione oggettiva. Nelle politiche pubbliche, una governance “basata sull’evidenza”. Nella moderazione dei contenuti, la neutralità. Chi potrebbe obiettare a sistemi che pretendono di eliminare i pregiudizi e ottimizzare i risultati? Ma dietro questa promessa si cela una confusione di fondo.
La previsione non è un giudizio.
L’ottimizzazione non è saggezza.
La coerenza non è legittimità.
Il processo decisionale umano non è mai stato puramente computazionale. È interpretativo per natura. Le persone valutano il contesto, il significato, le conseguenze e l’intuizione morale. Attingono alla memoria, all’esperienza e a un senso di responsabilità, per quanto imperfetto, per ciò che segue. Questo è esattamente ciò che le istituzioni trovano scomodo.
Il giudizio umano crea attriti. Richiede spiegazioni. Espone i decisori a colpevolizzazioni. I sistemi deterministici, al contrario, offrono qualcosa di molto più attraente: decisioni senza decisori.
Quando un algoritmo nega un prestito, segnala un cittadino, declassa un paziente o sopprime la parola, nessuno sembra responsabile. È stato il sistema a farlo. Sono stati i dati a parlare. È stato il modello a decidere.
Il determinismo diventa un alibi burocratico.
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La tecnologia ha sempre plasmato le istituzioni, ma fino a poco tempo fa si limitava ad ampliare l’azione umana. Le calcolatrici aiutavano il ragionamento. I fogli di calcolo chiarivano i compromessi. Persino i primi software lasciavano agli esseri umani un controllo visibile. L’Intelligenza Artificiale cambia questa relazione.
I sistemi progettati per prevedere sono ora in grado di decidere. Le probabilità si consolidano in politiche. I punteggi di rischio diventano verdetti. Le raccomandazioni si trasformano silenziosamente in obblighi. Una volta radicati, questi sistemi sono difficili da contestare. Dopotutto, chi può discutere con «la scienza»?
Ecco perché il vecchio dibattito filosofico è diventato urgente.
Il determinismo classico si basava su un principio di causalità: con informazioni sufficienti, il futuro poteva essere previsto. Oggi, il determinismo si sta trasformando in una filosofia di governance. Se i risultati possono essere previsti con sufficiente precisione, si chiedono le istituzioni, perché consentire discrezionalità?
Il non-determinismo viene spesso caricaturalmente descritto come caos. Ma, correttamente inteso, non è né casualità né irrazionalità. È lo spazio in cui avviene l’interpretazione, in cui i valori vengono soppesati e in cui la responsabilità ricade su una persona piuttosto che su un processo.
Eliminando quello spazio, il processo decisionale non diventa più razionale. Diventa irresponsabile.
Il vero pericolo dell’IA non è l’intelligenza incontrollata o le macchine senzienti. È la lenta erosione della responsabilità umana sotto la bandiera dell’efficienza.
Il conflitto decisivo del XXI secolo non sarà tra esseri umani e macchine. Sarà tra due visioni dell’intelligenza: l’ottimizzazione deterministica e la creazione di significato in condizioni di incertezza.
Uno è scalabile.
L’altro è responsabile.
L’Intelligenza Artificiale ci costringe a decidere quale governa le nostre vite.
Joaquim Couto
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Intelligenza Artificiale
La prossima strategia nazionale di Trump si concentrerà sui robot umanoidi
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