Dovremmo rallentare lo sviluppo dell’AI?

Dario Amodei ha pubblicato un saggio per convincere l'industria a rallentare la crescita dell'AI. E ha ragione. Ma il suo piano funziona solo per un terzo - e lo dice lui stesso.

AI, lavoro ed economia: cosa guardare per capire il futuro

Le stime sull'impatto dell'AI sull'economia variano di ordini di grandezza. Un modello di Anthropic Institute le riduce a cinque numeri: ecco i tre scenari possibili al 2030 e cosa osservare da qui a due anni.

GPT-6 Astra: l’AGI dipende da come la misuri

OpenAI ha sganciato GPT-6 Astra, raccontato come “l’inizio dell’AGI”. Ma è veramente così?

Il layer umano intorno agli agenti AI

La competizione tra aziende AI-native non sarà su chi ha il modello o l'harness migliore, ma su chi ha capito prima dove va messo l'umano.

Fatto dall'AI o con l'AI? La differenza è enorme

Ecco perché dovremmo smettere di criminalizzare i contenuti AI-generated e cominciare a pensarli in modo diverso.

Riconoscere i testi generati dall'AI: il watermark di Anthropic

Cos'è e come funziona il watermark testuale di Claude e cosa cambia in pratica per aziende, media e content creator.

9 libri per capire la GenAI

Sull'AI ogni settimana esce qualcosa di nuovo da leggere o da recuperare. Ecco i nostri consigli di lettura per capire in che direzione andiamo con la GenAI.

Explainable AI: capire come decide un LLM

Più un modello è grande e complesso, più i suoi stati interni diventano opachi. Ecco perché l’Explainable AI, la scienza di indagare e comprendere gli stati interni dell’AI, è ormai una priorità tecnica, legale ed etica.