L’intelligenza artificiale supera l’uomo ma non su tutti i campi. L’AGI e vicina o lontana?

Secondo gli esperti, l’umanità è entrata in una nuova fase dello sviluppo dell’intelligenza artificiale: un’epoca in cui i sistemi non si limitano più ad assistere l’uomo, ma sono in grado di svolgere autonomamente compiti complessi che in passato richiedevano l’intervento umano.

Tra i relatori di un recente incontro dedicato al tema figurano alcuni dei nomi più autorevoli del settore: il CEO di Nvidia Jensen Huang, il responsabile di Meta AI Yann LeCun, e i premi Turing e Nobel Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, Fei-Fei Li e Bill Dalley.

Il Queen Elizabeth Prize for Engineering 2025 viene assegnato a sette ingegneri che hanno dato un contributo fondamentale allo sviluppo del moderno apprendimento automatico, una componente fondamentale dei progressi dell’intelligenza artificiale (IA).

Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, John Hopfield e Yann LeCun sostengono da tempo le reti neurali artificiali come modello efficace per l’apprendimento automatico, che ora rappresentano il paradigma dominante. Insieme, sono responsabili delle basi concettuali di questo approccio.

Jensen Huang e Bill Dally hanno guidato lo sviluppo delle piattaforme hardware che supportano il funzionamento dei moderni algoritmi di apprendimento automatico. La visione di sfruttare le unità di elaborazione grafica (GPU) e i loro successivi progressi architetturali hanno consentito la scalabilità che è stata fondamentale per il successo della loro applicazione.

Fei-Fei Li ha riconosciuto l’importanza di fornire set di dati di alta qualità, sia per valutare i progressi sia per supportare l’addestramento degli algoritmi di apprendimento automatico. Creando ImageNet, un database di immagini su larga scala utilizzato per la ricerca sui software di riconoscimento degli oggetti, ha reso possibile l’accesso a milioni di immagini etichettate, fondamentali per l’addestramento e la valutazione degli algoritmi di visione artificiale.

Nell’incontro Huang ha sottolineato che “per la prima volta, l’intelligenza artificiale sta realmente potenziando le capacità umane e permettendo la realizzazione di progetti concreti”. Secondo il CEO di Nvidia, i sistemi di IA hanno già raggiunto un livello di “intelligenza generale” sufficiente per fornire soluzioni pratiche su larga scala.

LeCun, invece, ha precisato che il raggiungimento dell’AGI (Intelligenza Artificiale Generale) non sarà un evento improvviso, ma un processo graduale: “Le capacità dei sistemi aumenteranno progressivamente, in ambiti diversi e in tempi differenti”, ha spiegato.

Non tutti gli esperti, però, concordano sul fatto che le macchine arriveranno a superare gli esseri umani in ogni campo. Fei-Fei Li ha osservato che l’intelligenza artificiale è già in grado di riconoscere decine di migliaia di oggetti e tradurre centinaia di lingue, capacità impossibili per qualsiasi individuo. Tuttavia, ha aggiunto, “l’intelligenza umana rimarrà un pilastro della società: le macchine possono essere più potenti, ma solo gli esseri umani comprendono davvero il significato e il contesto”.

Il premio Nobel Geoffrey Hinton ha invece previsto che entro vent’anni l’intelligenza artificiale sarà in grado di battere l’uomo in qualsiasi dibattito. Yoshua Bengio ha confermato questa visione, sostenendo che “non esiste alcun ostacolo concettuale al fatto che un giorno le macchine imparino a fare tutto ciò che sappiamo fare noi”.

Il dibattito si inserisce nel contesto della crescente competizione tra Stati Uniti e Cina per la conquista della cosiddetta “superintelligenza“. Colossi come OpenAI, Anthropic e altri attori del settore hanno già attratto decine di miliardi di dollari in investimenti, mentre le valutazioni delle aziende di IA continuano a crescere vertiginosamente.

Su un punto, però, gli esperti restano divisi: per alcuni, l’avvento dell’AGI è imminente, e potrebbe arrivare entro due anni; per altri, si tratta di un traguardo che richiederà decenni per essere raggiunto.

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🚀 𝑪𝑨𝑳𝑳 𝑭𝑶𝑹 𝑺𝑷𝑶𝑵𝑺𝑶𝑹 - RHC CONFERENCE 2026 (V EDIZIONE)

La RHC Conference, è l’appuntamento annuale gratuito, creato dalla community di RHC, per far accrescere l’interesse verso le tecnologie digitali, l’innovazione digitale e la consapevolezza del rischio informatico.

📍 Pagina dell'evento: redhotcyber.com/red-hot-cyber-…
📍 Video Riassuntivo della precedente IV edizione: youtube.com/watch?v=J1i9S4LOWS…

Per chi è interessato allo speech è ora di affrettarsi in quanto rimangono solo pochi slot per terminare il programma. Scrivete subito a sponsor@redhotcyber.com per informazioni.

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EN: The dynamics of #ruscist losses in the war against Ukraine since February 24, 2022
index.minfin.com.ua/en/russian…

personnel: about 1 152 160 (+1 090) persons
tanks: 11 342 (+7)
troop-carrying AFVs: 23 552 (+7)
artillery systems: 34 349 (+9)
MLRS: 1 538 (+0)
anti-aircraft systems: 1 239 (+0)
aircraft: 428 (+0)
helicopters: 347 (+0)
UAVs operational-tactical level: 79 425 (+57)
cruise missiles: 3 926 (+0)
warships/boats: 28 (+0)
submarines: 1 (+0)
vehicles and fuel tanks: 66 957 (+77)
special equipment: 3 993 (+0)

UA: Динаміка втрат рашистів у війні проти України з 24 лютого 2022 року
index.minfin.com.ua/ua/russian…

особового складу ‒ близько 1 152 160 (+1 090) осіб
танків ‒ 11 342 (+7)
бойових броньованих машин ‒ 23 552 (+7)
артилерійських систем – 34 349 (+9)
РСЗВ – 1 538 (+0)
засоби ППО ‒ 1 239 (+0)
літаків – 428 (+0)
гелікоптерів – 347 (+0)
БПЛА оперативно-тактичного рівня – 79 425 (+57)
крилаті ракети ‒ 3 926 (+0)
кораблі/катері ‒ 28 (+0)
підводні човни ‒ 1 (+0)
автомобільної техніки та автоцистерн – 66 957 (+77)
спеціальна техніка ‒ 3 993 (+0)

RU: Динамика потерь рашистов в войне против Украины с 24 февраля 2022 года
index.minfin.com.ua/russian-in…

Перевод

Recreating the Destroyed Case of LGR’s Rare 1980s Laptop

A while back [Clint Basinger] of Lazy Game Reviews fame purchased a rare 1980s Halikan laptop. When he received the parcel, at first glance, everything seemed in order. Upon opening the original laptop bag, however, it was found that the combination of the heavy power supply in a side pocket and the brittle plastic of the laptop’s case had turned the latter into sad fragments of regret. At the time [Clint] wasn’t sure what he’d do, but fortunately [polymatt] stepped in with the joyful news: we can rebuild it; we have the technology.

Obviously, the sad plastic fragments of the original case weren’t going together again in any meaningful way, nor would this have been helpful, but the pieces, along with photos of an intact laptop, helped with the modelling of a digital model of the case. One model and one 3D printer is all you need. For this case, the print used ABS, with gaps between the segmented prints filled with an ABS slurry, as the case was too large to be printed without jumping through some hoops.

The original enclosure’s plastic was analyzed by [Blaise Mibeck] at Cubic Labs to determine why it failed. Under an electron microscope at 15,000x magnification, it was clear that microfractures had formed, likely induced by visible voids due to mechanisms such as off-gassing from volatile compounds inside the plastic. Around these voids, bromine (Br) was present — a common fire retardant — suggesting that Br-based fire retardant compounds played a major role in weakening the plastic.

The final case model is very faithful, although some things, like embossed letters, do not print well with an FDM printer like the Bambu Lab H2D used here. Before assembly, the old NiCd RTC battery was replaced, as was the NiCd battery pack. The main pack got a NiMH upgrade. There was also a blown 5V rail fuse, which likely wasn’t part of the transport damage, but had to be fixed regardless.

After giving the keyboard with its mechanical keys a good clean, assembly of the laptop could commence. This left [polymatt] with the working laptop, including a working hard drive, ready to be sent back to [Clint] for final testing. We’re looking forward to seeing the LGR video on this laptop, and in case [Clint] or anyone else needs to print a Chaplet Halikan LA-30A case ever again, [polymatt] was kind enough to put the files up on Printables.

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hackaday.com/2025/11/09/recrea…

Hackaday Links: November 9, 2025

We’re always a wee bit suspicious about articles that announce some sort of “World’s first” accomplishment. With a couple of hundred thousand years of history, most of which wasn’t recorded, over which something like 117 billion humans have lived, any claims of primacy have to be taken with a grain of salt. So when the story of the world’s first instance of a car being hit by a meteorite came across our feed, we had to check it out. The car in question, a Tesla, was being driven in South Australia by veterinarian Andrew Melville-Smith when something suddenly crashed into its windshield.

The Tesla, which was in Autopilot mode at the time, continued on its merry way, which likely means its cameras didn’t see anything out of the ordinary. While this potentially supports the claim that the impactor came from above, the fact that the windshield wasn’t fully penetrated kind of speaks against that hypothesis. Also arguing against a cosmogenic origin for the impactor is the inability to find anything on the roadway near the crash site. But Dr. Melville-Smith is adamant that it must have been a meteorite due to evidence of the windshield glass having melted slightly. Again, this raises a few red flags for us, as anything energetic enough to melt glass on impact surely would have gone straight through the windshield, the driver, the seat, the floor, the battery pack, and probably the roadway, too. Then again, we recently saw a legit meteorite impact caught on camera, and that was a surprisingly low-energy event. Oh, and the “first ever” claim? Maybe not, since it seems as if a moving car was struck by a meteorite back in 1950.

Well, that’s it, folks, we’re calling it: the New Space Race is over, and the Chinese have won. Have they landed on the Moon? Set foot on Mars? No, nothing boring like that — they served up the first barbecue in space! The seminal accomplishment came after the installation of a new oven on the Tiangong space station, which is apparently a souped-up microwave with some air-fryer-like features. The six taikonauts currently aboard the space station put the new appliance through its paces with chicken wings, which were sent up on a recent supply run. The linked article has a picture of the wings, which honestly look a little wimpy compared to Buffalo wings; then again, some of the — ahem — aftereffects of properly spiced hot wings might not go over so well in a closed environment. Regardless, we’re sure the meal was a welcome change from the usual space food fare, especially compared to the offerings aboard the ISS, which seem pretty meager. All we’ve ever seen there are tortillas smeared with peanut butter. Pretty sad.

If you’re of a certain vintage and want to feel old, check this out: it’s been 37 years since the “Morris Worm” made cybersecurity a thing. The Internet worm, which exploited a couple of vulnerabilities in Unix systems to propagate, was written by Robert Morris at Cornell University, who has always claimed that he did it just to see if it could be done. It could and it did, infecting 10% of the machines on the fledgling Internet within 24 hours and causing damage (in the form of post-infection mitigation effort) to the tune of $10,000,000. In an interesting twist, Morris was the son of cryptologist Robert Morris, who played a role in the events described in The Cuckoo’s Egg by Cliff Stoll.

And finally, there are more than a few ways to start a flame war in the comments section — Metric vs. Imperial, emacs vs. vi, ridiculously clunky and horrible UK power plugs vs. plugs from literally anywhere else in the world — but one sure way to set one off is to pit Wago lever-lock terminals against good old American wire nuts. Personally, we can see the case for each and make use of both types of connectors in our projects, but if you can’t bear to suffer the slings and arrows of using “those European things” in a proper American junction box, these Wago-disguising 3D prints might be right up your alley. Designed to slip over the two-circuit version of the lever-lock connector, these will hide your shame at not being willing or able to twist a couple of wires together with wire nuts. Have fun in the comments!

hackaday.com/2025/11/09/hackad…

Have They Found a Complete UNIX V4?

If you’ve ever combed boxes of old tech detritus in search of a nugget of pure gold, we know you’ll appreciate the excitement of discovering, in a dusty University of Utah storeroom, a tape labelled “UNIX Original from Bell Labs V4 (See manual for format)”. If the tape contains what’s promised on the label, this is a missing piece of computer history, because no complete copies of this version are known to exist.

The tape will be delivered by hand to the Computer History Museum, where we hope its contents will be safely retrieved for archive and analysis. The reporter of the find, research professor [Rob Ricci], identifies the handwriting as that of Jay Lepreau, someone whose word on which UNIX version it contained could, we hope, be trusted.

So if you happen to have a handy PDP-11 in your basement, you may soon be able to explore this 1973 version of the OS. We look forward to hearing from the Computer History Museum as they analyse the tape. Meanwhile, if this whole UNIX thing is new to you, we have a Bell Labs introduction to help you. Or check out the illustrious panel below, looking back at 50 years of UNIX.

youtube.com/embed/l03CF9_078I?…

hackaday.com/2025/11/09/have-t…

Rob Ricci

2025-11-06 20:49:19

While cleaning a storage room, our staff found this tape containing #UNIX v4 from Bell Labs, circa 1973

Apparently no other complete copies are known to exist: gunkies.org/wiki/UNIX_Fourth_E…

We have arranged to deliver it to the Computer History Museum

#retrocomputing

UNIX Fourth Edition - Computer History Wiki

^gunkies.org

Concrete Lathe Turns Metal

Full disclosure. If you want a lathe capable of turning metal stock, you probably should just buy one. But what fun is that? You can do like [kachurovskiy] and build one with your 3D printer. If you are chuckling, thinking you can’t make 3D printed parts sturdy enough, you aren’t exactly wrong. [Kachurovskiy’s] trick is to 3D print forms and then cast the solid parts in concrete. The result looks great, and we don’t doubt his claim that it “can surpass many comparable lathes in rigidity and features.”

Even he admits that this is a “… hard, long, and expensive project…” But all good projects are. There’s a GitHub page with more details and informative videos below. The action shots are in the last video just before the six-minute mark. Around the seven-minute mark, you can see the machine cut a conical thread. Color us impressed!

The idea of casting concrete with inserts in it is giving us a number of ideas. We haven’t done it before, but it looks like a good skill to learn. You can 3D print concrete, too. Concrete lathes are, surprisingly, not a new idea, but much harder to do without 3D-printed forms.

youtube.com/embed/NhkYxKwn_FI?…

youtube.com/embed/lnFw8G95LGo?…

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hackaday.com/2025/11/09/concre…

2025 Component Abuse Challenge: Dawg Gone LED Tester

The Hackaday 2025 Component Abuse Challenge is all about abusing electronic components in the service of making them do things they were never intended to. It’s not the 2025 Food Abuse Challenge, so in the case of [Ian Dunn]’s hot dog pressed into service as an LED tester, we’ll take the ‘dawg to be a component in its own right. And by any measure, it’s being abused!

Cooking hot dogs by passing an electric current through them has a long and faintly hazardous history to it — we’re sure we’ve heard of domestic hot dog cooker appliances that are little more than the mains supply on a pin at each end of a hot dog shaped receptacle. This one takes the ‘dawg in a bun with condiments, no less, and sticks an ordinary table fork wired up to the grid in each end. The LED testing is the cherry on the cake, because he simply sticks a pile of LEDs by their pins into the tasty sausage. It forms a crude potential divider, so there’s about enough volts across the gap between pins to light it up nicely.

We like this project on so many levels, though we’re not sure what heavy metals would leach out of those LED pins into the meat. If it’s inspired you to do something similar you still have a few days in which to enter the contest, so break out your convenience food and a pile of parts, and start experimenting!

hackaday.com/2025/11/09/2025-c…

Un colosso italiano da 12,7 miliardi finisce nel dark web! Quale azienda verrà colpita?

Una nuova inserzione apparsa su Exploit pochi minuti fa mostra quanto sia cruciale laCyber Threat Intelligence per prevenire le minacce informatiche. Su uno dei principali forum underground del dark web, Exploit, è comparsa una nuova inserzione pubblicata da un utente che si firma Anon-WMG.

Il post propone per 6000 dollari l’accesso a un server FTP di una azienda non specificata situato in Italia, con un fatturato dichiarato pari a 12,7 miliardi di dollari e oltre 12.000 file archiviati nel sistema, tra cui documenti PDF, database, file eseguibili e archivi compressi per un totale di circa 190 GB di dati.

Disclaimer: Questo rapporto include screenshot e/o testo tratti da fonti pubblicamente accessibili. Le informazioni fornite hanno esclusivamente finalità di intelligence sulle minacce e di sensibilizzazione sui rischi di cybersecurity. Red Hot Cyber condanna qualsiasi accesso non autorizzato, diffusione impropria o utilizzo illecito di tali dati. Al momento, non è possibile verificare in modo indipendente l’autenticità delle informazioni riportate, poiché l’organizzazione coinvolta non ha ancora rilasciato un comunicato ufficiale sul proprio sito web. Di conseguenza, questo articolo deve essere considerato esclusivamente a scopo informativo e di intelligence.
Print Screen dal forum exploit.in fornita da Paragon Sec
Al momento non è ancora noto il nome dell’azienda coinvolta, ma la cifra indicata come “revenue” potrebbe fornire agli analisti di Cyber Threat Intelligence (CTI) un importante punto di partenza per identificare il potenziale target e agire in modo preventivo.

In particolare, i team di sicurezza potranno tentare di individuare la società a rischio e intervenire tempestivamente, modificando le credenziali di accesso e sanando la breccia prima che l’accesso venga acquistato da un attore malintenzionato.

Chi sono i broker di accesso

I broker di accesso (Access Brokers) sono figure chiave all’interno dell’ecosistema criminale del dark web. Il loro compito è ottenere e rivendere accessi a infrastrutture compromesse – come server FTP, VPN, RDP o account amministrativi – fornendo così una base d’ingresso ad altri gruppi criminali, spesso specializzati in ransomware o data exfiltration.

Questi broker operano come veri e propri intermediari: non conducono direttamente gli attacchi, ma alimentano il mercato clandestino delle intrusioni.

Il valore di un accesso dipende da molte variabili:

• la natura dell’azienda e il suo fatturato;
• i livelli di privilegio (come l’accesso “Admin” citato nell’inserzione);
• la quantità e sensibilità dei dati disponibili;
• la localizzazione geografica, nel caso specifico l’Italia.

Il ruolo della Cyber Threat Intelligence

La Cyber Threat Intelligence (CTI) nasce proprio per anticipare e contrastare minacce di questo tipo.
Attraverso il monitoraggio costante dei forum, dei marketplace e dei canali Telegram frequentati dai cyber criminali, gli analisti CTI possono rilevare precocemente la vendita di accessi compromessi, identificare i potenziali bersagli e notificare le aziende coinvolte.

L’obiettivo è intervenire prima che tali credenziali vengono acquistate da altri criminali informatici, i quali potranno finalizzare l’attacco verso il target, scatenando ad esempio un attacco ransomware, un furto di dati o un sabotaggio.

Questo approccio proattivo trasforma la difesa informatica da reattiva a predittiva, riducendo sensibilmente l’impatto delle minacce.

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Mesmerizing Marble Runs from Procedural Generation

There are few things that can keep a certain kind of mechanically-inclined mind entranced as well as a marble run, and few structures that look as interestingly organic as procedurally-generated designs – combine the two and you get [Will Morrison]’s Marble Fountain.

[Will]’s first approach to generating a marble run was to have a script randomly place some points, generate a path following a spline through those points, and give that path a constant slope. This worked, but the paths it generated were a bit too simple to take full advantage of a 3D printer’s capabilities, so he next wrote a path solver to generate more complicated runs. The solver starts by generating a series of random line segments connecting the top and bottom of the run, then iteratively moves the segments into position. Each segment has to stay within the print volume, be evenly spaced with the others, maintain a constant slope, avoid segments from other tracks, and avoid distant segments of its own track. The result is a complicated network of tracks that keeps the marbles in motion without letting them fly out in fast sections.

A motorized screw runs through the center of the marble fountain and brings marbles back to the top. The screw is constrained on all sides by the rolling marbles, essentially like a ball screw, which lets it avoid using another bearing at the top of the structure. The supports for the tracks grow downward, merging with nearby supports, repelling from other paths, and converging toward a ring around the central screw. A few Python scripts handle the generative algorithms and use OpenSCAD to generate the actual 3D files. The persistence involved in this project is admirable – [Will] went through about 65 design iterations to get these results.

We’ve seen a few computer-generated marble runs before, though it’s fair to say that this is by far the most complex. We’ve also seen another mesmerizing mechanism to bring marbles back to the top of a marble run.

youtube.com/embed/ULpNiZU2tpg?…

hackaday.com/2025/11/09/mesmer…

Tecno-ottimismo VS potere del controllo: la più grande minaccia dell’IA siamo noi? 

Immaginate una città futuristica divisa a metà: da un lato torri scintillanti di innovazione, dall’altro caos e ombre di un controllo perduto. Questa non è una visione distopica, bensì il panorama dell’intelligenza artificiale (IA) oggi. Da un lato, il techno-ottimismo che punta a un futuro di abbondanza tecnologica con investimenti da trilioni di dollari, dall’altro l’allarme di esperti che sostengono che controllare un’IA superintelligente potrebbe essere impossibile. Tra questi poli, si inserisce qualche critica alla narrazione anti-tecnologica incoerente. Ma per capire cose succede bisogna guardare da più vicino, magari dotati di qualche superpotere dato dalla saggezza umana, come il pensiero diretto e inverso, per capire se l’IA sarà la nostra salvezza o il nostro limite.

Vi è una tensione tra i costruttori del futuro e i valutatori del rischio: esemplificata dalla fiducia di Sam Altman, dagli avvertimenti di Roman Yampolskiy e dalla critica di Warmke alle argomentazioni incoerenti contro le nuove tecnologie. Il dibattito sull’IA si polarizza tra due figure: il costruttore, animato da un ottimismo sconfinato, e il valutatore del rischio, che vede minacce esistenziali. Ma cosa succede se entrambi sbagliano approccio? E se la minaccia più grande per l’AI fossimo noi a non costruire abbastanza?

IN BREVE

• Il techno-ottimismo di Altman: una scommessa sul futuro
• Roman Yampolskiy e il problema del controllo: un limite teorico?
• Craig Warmke e l’Incoerenza della critica anti-tecnologica
• Bilanci e opportunità per riflettere

Il techno-ottimismo di Altman: una scommessa sul futuro

Sam Altman (X.com 6 novembre 2025), ha delineato una visione ambiziosa che sembra scolpita nel futuro. OpenAI prevede un fatturato annuo di oltre 20 miliardi di dollari quest’anno, con proiezioni che si spingono a centinaia di miliardi entro il 2030, supportate da un piano di investimento colossale di 1,4 trilioni di dollari nei prossimi otto anni. L’obiettivo? Costruire l’infrastruttura per un’economia alimentata dall’IA, che spazierà dai dispositivi consumer alla robotica, fino a scoperte scientifiche rivoluzionarie come la cura di malattie mortali. Altman rifiuta categoricamente garanzie governative per i data center, promuovendo un mercato che premi il successo o punisca il fallimento con rigore. Propone invece che i governi sviluppino una riserva strategica di potenza di calcolo, un’idea innovativa che potrebbe democratizzare l’accesso all’IA e garantire un beneficio pubblico.

Il suo ottimismo è contagioso: l’IA potrebbe trasformare la ricerca, con studi che riportano un aumento del 40% nella produttività dei ricercatori (TSE, 2025), o persino sconfiggere malattie letali, un sogno che alimenta la missione di OpenAI. Ma il pensiero inverso, quel superpotere della saggezza umana che amo esplorare, ci spinge a guardare oltre: e se questo ottimismo portasse a un’eccessiva dipendenza dalla tecnologia? Un’infrastruttura sovradimensionata potrebbe crollare sotto il peso insostenibile dei costi o diventare un bersaglio vulnerabile per crisi energetiche o cyberattacchi.

La scommessa di Altman è audace, ma richiede un equilibrio che il mercato da solo, per quanto efficiente, potrebbe non essere in grado di garantire.Se dovessimo dipingere un archetipo di Sam Altman, ‘Il costruttore di utopie qualificate, con la convinzione del costruttore’, sarebbe perfetta. Altman incarna questa figura: costruiamo, e il mercato giudicherà. OpenAI dovrebbe avere successo o fallire in base ai propri meriti, senza che nessuno “scelga i vincitori”. La sua fiducia è incrollabile: “Il mondo avrà bisogno di molta più potenza di calcolo”. Ma questa convinzione totale è sufficiente? Il pensiero inverso ci invita a chiederci: e se il mercato, lasciato a sé stesso, non riconoscesse i rischi a lungo termine? O se la scala stessa dell’investimento diventasse un ostacolo, rallentando l’innovazione invece di accelerarla? La risposta di Altman sembra puntare tutto sulla visione, ma la storia ci insegna che anche i costruttori più audaci hanno bisogno di fondamenta solide.

Roman Yampolskiy e il problema del controllo: un limite teorico?

Roman Yampolskiy offre una prospettiva opposta, sostenendo che controllare un’IA superintelligente—miliardi di volte più intelligente di noi—potrebbe essere intrinsecamente impossibile. Nel suo lavoro, sottolinea che anche algoritmi “sicuri” fallirebbero di fronte a un’intelligenza capace di auto-migliorarsi. La posta in gioco non è economica, ma esistenziale: la capacità dell’umanità di autodeterminarsi.

La sua logica è agghiacciante: Roman Yampolskiy – il cui archetipo è tra il guardiano della soglia e l’architetto di sistema – ci mette in guardia: il controllo significativo su una super intelligenza potrebbe essere impossibile (limitstocontrol.org/statement.…). Come controllare qualcosa che è un miliardo di volte più intelligente di noi? L’informatica teorica (mpg.de) suggerisce che non possiamo costruire un algoritmo garantito sicuro che contenga un superintelligenza, conferma che contenere un’IA imprevedibile è computazionalmente incomprovabile, un limite che sfida ogni sicurezza,anche ammettendo che siano possibili architetture appositamente progettate.

Ma se il vero problema non fosse il controllo dell’IA, ma la nostra incapacità di accettarne l’autonomia? Se un’IA superintelligente potesse collaborare piuttosto che dominare, il “problema del controllo” si trasformerebbe in un’opportunità di partnership. Tuttavia, il rischio di un errore catastrofico—un attacco informatico coordinato o un’allineamento errato—rimane reale, spingendo a una pausa riflessiva nello sviluppo, come suggerito da Yampolskiy.

Craig Warmke: l’incoerenza della critica anti-tecnologica

Craig Warmke – lo smascheratore di incoerenze – nel (X.com 8 novembre 2025), smonta le argomentazioni contro la tecnologia, evidenziando una contraddizione: l’IA viene definita sia una “bolla” (innocua e irrilevante) sia una minaccia per la società (quindi potentissima). Se è una bolla, non può rovinarci; se è una minaccia, non è una bolla. Questa incoerenza rivela un pregiudizio emotivo contro il progresso, più che una critica razionale, è spesso emotiva, non logica. Warmke invita all’ottimismo, suggerendo che la gratitudine verso gli innovatori migliori l’anima e il portafoglio. Archetipo più che per Warme per gli apocalittici: l’Incoerenza della rovina.

Da un lato, si dice che una tecnologia sia così pericolosa da rappresentare una minaccia esistenziale (nel caso dell’AI, distruggerà il mondo), Dall’altro lato, si afferma che la stessa tecnologia sia priva di valore e destinata al fallimento (“andrà a zero”). Smontiamo la logica anche nel caso di Bitcoin: da un lato “consuma così tanta energia da far bollire gli oceani”, dall’altro “è destinato a valere zero”. Se Bitcoin non vale nulla allora la sua rete sarebbe abbandonata, se invece dovesse consumare veramente un’energia così mostruosa da minacciare il pianeta, allora la sua rete dovrebbe essere enormemente preziosa e sicura, e di conseguenza il premio per i miner (il “block reward”) in bitcoin avrebbe un valore astronomico (milioni di dollari) per giustificare tale costo. Ma questo non può essere vero se contemporaneamente si afferma che Bitcoin non vale nulla. Le due cose non possono essere entrambe vere e aggiungiamo pure: i criminali, per definizione, sono incentivati a trovare gli strumenti più efficaci e affidabili per le loro attività: perché dovrebbero usare qualcosa di inefficiente?

E se questa incoerenza fosse un riflesso della nostra confusione? Forse la società oscilla tra speranza e paura perché l’IA è entrambe le cose—un’opportunità e un’incognita. Dovremmo guardare oltre i titoli sensazionalistici, verso dati concreti, come l’impatto reale dell’IA sulla produttività (TSE, 2025).

Bilanci e opportunità per riflettere

Cercando di bilanciare queste visioni l’ottimismo di Altman può spingere l’innovazione, alimentando un futuro di scoperte con investimenti massicci, ma richiede infrastrutture sicure e una ricerca approfondita sul controllo, come insiste Roman Yampolskiy. Questo ci porta a un bivio concettuale. E se provassimo a immaginare il fallimento—probabile, forse—di questo mio stesso articolo? Potrebbe essere troppo denso, o pubblicato con tempistiche sbagliate, come suggerisce il pensiero inverso ispirato dal “Failure Premortem” di James Clear.
Lavorando a ritroso per correggerlo, mi chiedo: e se avessi intenzionalmente tessuto questa vulnerabilità nella struttura dell’articolo, presumendo che la traiettoria dell’IA sia cruciale per il futuro dell’umanità? E se l’ottimismo stesso fosse una trappola? Costruire infrastrutture troppo ampie, come il piano da 1,4 trilioni di dollari di Altman, potrebbe generare un sistema gonfio e vulnerabile, destinato a collassare sotto il proprio peso, Il vero fallimento, però, non sarebbe questo articolo—nato dal mio desiderio di esplorare—ma quello dell’intera comunità tecnologica.

Ci aggiriamo in un falso dilemma, oscillando tra interessi commerciali e timori apocalittici, trascurando la ricerca di una governance etica e robusta che metta al centro l’umanità.

E allora mi chiedo: e se il problema fosse che non stiamo costruendo abbastanza rispetto alle nostre esigenze? Un’IA sotto-sviluppata potrebbe lasciarci impreparati di fronte a sfide globali. O, al contrario, e se l’impatto dell’IA fosse trascurabile, e io stessi sovraanalizzando uno strumento che automatizza solo banalità, come un calcolatore avanzato? O ancora, e se il vero limite non fosse la tecnologia, ma la nostra etica—la nostra capacità di allineare l’IA ai valori umani? Questa tensione non è un ostacolo, ma un’opportunità. Invito a riflettere: quale futuro costruiremo?

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Google Gemini 3.0: novità e aggiornamenti per l’assistente AI più atteso dell’anno

Nel corso dell’ultima settimana, Google ha annunciato che l’assistente Gemini potrà da ora integrare nativamente i servizi YouTube e Google Maps senza la necessità di utilizzare comandi specifici come “@YouTube” o “@Google Maps”.

Questa modifica segna un passo verso un’interazione più fluida e “naturale” con l’AI all’interno dell’ecosistema Google, riducendo la frizione tra l’utente e i diversi servizi. Per l’utente medio ciò significa che potrà chiedere “fammi vedere un video su…” o “portami a…” senza doversi preoccupare del prefisso corretto.

Allo stesso tempo, emergono nuove indiscrezioni riguardo la prossima evoluzione del modello Gemini, etichettata come “Gemini 3.0“.

Secondo un articolo recente, questa versione è attesa per la fine del quarto trimestre del 2025 o all’inizio del 2026 e promette capacità multimodali ancora più avanzate“. Naturalmente, trattandosi di rumor non confermati ufficialmente, resta prudente considerarle come indicazioni preliminari.

Un’altra novità significativa riguarda la capacità di Gemini di “ricordare” senza esplicito comando: Google ha introdotto un aggiornamento che permette all’assistente di richiamare automaticamente preferenze, contesti e storici d’uso dell’utente, senza che questi debba chiedere “ricorda che…” ogni volta.

Si tratta di una funzionalità che punta a rendere l’interazione più personalizzata, ma che solleva anche questioni sul fronte della privacy e della gestione dei dati: quando un’AI “sa” troppo, occorre trasparenza e controlli adeguati.

In termini di creatività e produzione multimediale, l’app Gemini ha integrato il modello Veo 3, che consente di generare video a partire da immagini statiche o prompt testuali, includendo anche audio sincronizzato. In pratica, sarà possibile trasformare una foto in un breve video (circa 8 secondi a 720p) con movimento e suono generati dall’AI. Questo segna un’avanzata notevole nel campo dell’AI generativa multimodale, rendendo più accessibili strumenti che fino a poco tempo fa erano riservati a contesti specialistici.
benchmark “Humanity’s Last Exam”, dove Gemini 3.0 avrebbe ottenuto un punteggio del 32,4% , superando GPT-5 al 26,5% e Grok 4 al 23,9%
Riguardo al branding e alle strategie di offerta, Google ha concluso la riorganizzazione dei nomi associati a Gemini: le versioni “Pro” e “Ultra” che identificavano varianti del servizio sono state abbandonate, lasciando un’unica “app Gemini” con livelli di accesso (free, Pro, Ultra) distinti solo dal piano, e non da un nome diverso per il modello. Ciò semplifica la percezione dell’utente finale e segnala che Google vuole spostare l’attenzione più sulle capacità del servizio che sulla “versione” del modello.

Infine, va preso in considerazione il contesto regolamentare: benché le novità siano tutte positive, vi è crescente attenzione da parte di enti regolatori su come i grandi modelli AI vengano rilasciati e supervisionati.

Ad esempio, uno studio recente ha sottolineato che alcuni modelli Gemini precedenti avrebbero avuto problemi di precisione (cosiddette “Allucinazioni“), e ciò alimenta la necessità che nuove versioni come Gemini 3.0 siano accompagnate da adeguati test e comunicazioni trasparenti.

Per chi opera nel campo della cybersecurity o dell’IT, questo significa che ogni evoluzione del modello va valutata non solo per le possibilità che apre, ma anche per i nuovi rischi che può generare.

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