Post con tag #AI
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La stanza cinese si apre: intelligenza, comprensione e coscienza, fra il linguaggio e l'antropocentrismo
Intelligenza, comprensione e coscienza sono tre domande diverse, con tre standard di prova diversi: alla prima si risponde misurando il comportamento, alla seconda guardando dentro il sistema, alla terza oggi non si risponde, e si può dire con precisione perché. Il percorso va da Turing a Searle a Chalmers e arriva al punto nuovo: la stanza cinese è stata costruita davvero, è un modello linguistico (LLM), e gli strumenti dell'interpretabilità cominciano ad aprirla, trovando rappresentazioni del mondo costruite da solo testo e scritte in categorie che non sono le nostre. Il linguaggio attraversa l'intero quadro: descrive la realtà come la vede l'uomo, traduce i nostri sensi e la rappresentazione che l'evoluzione ci ha concesso; un sistema addestrato sul testo parte così da una descrizione antropocentrica del mondo (forse un passaggio intermedio, finché non esisteranno sensi diversi dai nostri) e dentro quella descrizione costruisce categorie che antropocentriche potrebbero non essere. In mezzo, una prova replicabile su un computer qualunque, con un modello da mezzo miliardo di parametri: il profilo frastagliato delle capacità, la sua spiegazione meccanica, la distanza fra la scala di difficoltà del sistema e la nostra.
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La norma, la filigrana e la penna
Dall'agosto 2026 il testo generato dai modelli di Anthropic porterà una filigrana statistica, in adeguamento all'articolo 50 dell'AI Act. Come si imprime una filigrana in una sequenza di parole (logit, softmax, entropia: il segnale vive dove il modello è indeciso), che cosa dice davvero quel segnale e quanto regge: una parafrasi lo scioglie, un positivo si può fabbricare, i modelli aperti eseguiti in proprio non lo applicano; con una prova replicabile in locale, filigrana inserita, misurata e rimossa su un modello da mezzo miliardo di parametri. E la domanda a cui il watermark non risponde: un testo è sempre opera di sintesi di qualcuno, e ciò che lo rende affidabile è il processo, le fonti, la responsabilità di chi firma, non la penna con cui è scritto. La filigrana, e la norma che la richiede, aggiungono qualcosa all'affidabilità di un contenuto o rischiano di generare malintesi? La stessa norma, dove parla di responsabilità editoriale, suggerisce la risposta.
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Viaggio dentro la macchina che risponde: come si muovono i byte nell'inferenza
Che cosa succede, fisicamente, quando un modello linguistico risponde, e che cosa cambia se a rispondere è una macchina sola, in casa? Un percorso dentro i principi di funzionamento, dall'attention fino al mestiere dell'inferenza, con le sue due fasi, la sua organizzazione dei dati, le tecniche per farla costare meno, letto seguendo un filo: dove stanno i byte e quanto costa muoverli. Sullo sfondo un'idea: l'inferenza locale, come scelta e come possibilità, conta già oggi e conterà sempre di più. A tenerla concreta, un motore scritto in C che porta un modello da centinaia di miliardi di parametri a girare in locale: DwarfStar, con cui antirez mostra fin dove ci si può spingere, e che quella strada è percorribile.
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Il divieto, nel mondo dell'AI, è inevitabile?
«Il divieto nell'AI è inevitabile?» è la domanda sbagliata: non perché la risposta sia no, ma perché nasconde le uniche che contano, quale divieto, deciso da chi e a quale costo, compreso quello che pochi mettono a bilancio. Davvero «il popolo è minorenne»?
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La cautela nel posto sbagliato
Governare la AI pensando solo a rispettare le norme può rendere cauti dove il rischio è piccolo e sbadati dove è grande; preoccuparsi di essere in regola non significa necessariamente decidere con consapevolezza
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Costo energetico di un modello linguistico
Da dove viene davvero il costo energetico di un modello linguistico quando risponde