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. 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».   SOSTIENI RENOVATIO 21

 

Un video diffuso alla fine della scorsa settimana da un laboratorio cinese non identificato ha fatto il giro del web, riprendendo un tentativo di remotaggio fallito con il robot umanoide G1 di Unitree Robotics.

 

Un ingegnere, equipaggiato con una tuta per il motion capture e posizionato accanto al robot, esegue movimenti di arti marziali. Mentre entrambi sono orientati nella stessa direzione, il suo tentativo di calcio basso fa sì che la gamba si alzi in modo incontrollato, colpendolo dolorosamente sul pube. L’uomo si accascia per il dolore, piegandosi in due, e il G1 riproduce fedelmente la stessa posizione, scatenando le risate degli spettatori presenti.

 

Il filmato, condiviso su Bilibili e X, ha rapidamente accumulato milioni di visualizzazioni su tutte le piattaforme, strappando persino un’emoji sorridente al CEO di Tesla, Elon Musk. Unitree ha precisato che la routine di «combattimento» sincronizzata era attivata da un software personalizzato sviluppato da un cliente, non dal firmware originale.

 

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

— CIX 🦾 (@cixliv) December 27, 2025

 

Il gustoso episodio si verifica nel momento in cui aziende cinesi come Unitree stanno guadagnando terreno sugli Stati Uniti nello sviluppo di piattaforme umanoidi a costi accessibili. Il G1, offerto a un prezzo tra 13.000 e 21.500 dollari in base alla configurazione, è pensato principalmente come strumento per ricerca e formazione, ma le sue dimostrazioni di sequenze fluide di Kung Fu – con calci alti, giravolte e capriole acrobatiche – mettono in evidenza significativi avanzamenti in agilità ed equilibrio.

 

Al contrario, il progetto Optimus di Tesla ha subito alcuni rallentamenti, con report che indicano ritardi produttivi causati da riprogettazioni, in particolare per migliorare la destrezza delle mani e risolvere problemi di surriscaldamento dei componenti, portando a un ridimensionamento degli obiettivi per il 2025.

 

Sebbene Musk preveda una rapida scalata nei prossimi anni, fonti della supply chain suggeriscono che i continui affinamenti abbiano temperato le ambizioni a breve termine. Tuttavia, non bisogna sottovalutare le temporanee difficoltà che stanno interessando il settore della robotica.

 

Gli analisti intravedono un potenziale enorme nei robot umanoidi: Morgan Stanley stima che il mercato possa raggiungere i 5.000 miliardi di dollari entro il 2050, comprendendo catene di fornitura e servizi, con oltre un miliardo di unità in funzione, il 90% delle quali destinate a impieghi industriali e commerciali. Secondo la banca, l’adozione potrebbe accelerare verso la fine degli anni ’30, grazie alla riduzione dei costi e al progresso delle capacità.

 

Come riportato da Renovatio 21, pare che la prossima strategia nazionale di Trump si concentrerà sui robot antropomorfi.

Il venture capitalist Vinod Khosla, tra i primi investitori in OpenAI, ha pronosticato una svolta «simile a ChatGPT» nella robotica entro due o tre anni, che porterà a umanoidi versatili capaci di svolgere compiti domestici a prezzi abbordabili entro il 2030

 

Come riportato da Renovatio 21, settimane fa la commissione di programmazione economica nazionale della Repubblica Popolare Cinese ha ammonito che settore cinese dei robot umanoidi è esposto al pericolo di una bolla speculativa.

 

Musk, che sostiene che in cinque anni i robot supereranno i chirurghi umani, ha sostenuto che questi automi potrebbero rivoluzionare la società, rilevando il lavoro manuale o rendendolo opzionale per l’umanità. Elone intende inoltre iniziare la colonizzazione di Marte a partire dai robot.

 

Come riportato da Renovatio 21, nel corso del 2025 era emerso un altro video di robotto Unitree che sembrava impazzire e divenire violento con i suoi programmatori.

중국 Unitree H1 휴머노이드, 불완전한 코딩 → 돌발행동

중국꺼 사면 다 이리될지도….
일부로 이렇게 만들어서 사람 죽게 만들지도…. pic.twitter.com/iZVPGYxKWl

— 와썹🇰🇷🇺🇸🇯🇵🇮🇱 (@uimusog6125) May 2, 2025

In vari incidenti registrati negli anni robot industriali hanno ucciso esseri umani.

 

La questione dei robot killer, nel senso di pensati esattamente per uccidere, interessa un dibattito scientifico ed istituzionale ad alto livello, con richieste di moratorie ONU e scenari apocalittici dipinti dagli specialisti. La polizia di San Francisco, tuttavia, ha ottenuto dal municipio della città californiana la possibilità di utilizzare robot assassini.

 

Nel 2016 la polizia di Dallas uccise un cecchino tramite un robot bomba, che detonò vicino al sospetto (che aveva ucciso cinque agenti) dopo essersi infiltrato nello spazio che era già circondato dalla polizia. Due anni dopo gli ufficiali di polizia che utilizzarono il primo robot killer furono ritenuti non accusabili da un gran giurì.

 

L’automa uccise Micah Xavier Johnson, un riservista dell’esercito afroamericano che aveva prestato servizio in Afghanistan e che secondo gli investigatori cercava di «uccidere i bianchi» come punizione per le uccisioni di persone di colore da parte della polizia.

 

La Cina vuole l’implementazione militare di robot killer già per la prossima guerra. Pochi mesi fa Israele ha dichiarato l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale negli attacchi aerei.

 

L’Intelligenza Artificiale è oramai montata, con diversi gradi di realizzazione, su droni, caccia, armi teleguidate, carrarmati, «slaughterbots» e altro ancora.

 

Come riportato da Renovatio 21, lo scorso giugno è stato rivelato che durante una simulazione un sistema di Intelligenza Artificiale dell’aeronautica americana ha agito per uccidere il suo teorico operatore umano. A gennaio era emerso che caccia cinesi alimentati da Intelligenza Artificiale avevano battuto la concorrenza umana in un arco di soli 90 secondi.

 

C’è speranza, se pensiamo al robot coreano, assistente presso il consiglio comunale, che l’anno passato si è «suicidato» gettandosi dalle scale.

 

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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. 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. 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 SOSTIENI RENOVATIO 21