La Cina ha presentato il piano per l’occupazione 2026-2030, il primo programma organico di una grande economia che affronta direttamente l’impatto dell’intelligenza artificiale sul lavoro. L’obiettivo è favorire l’innovazione senza compromettere la stabilità sociale e l’occupazione.
Il governo creerà un sistema di monitoraggio capace di individuare i settori più esposti all’automazione e di segnalare tempestivamente eventuali difficoltà del mercato del lavoro. Per farlo utilizzerà non solo le statistiche tradizionali, ma anche dati raccolti quasi in tempo reale, come consumi energetici, contributi previdenziali e pagamenti digitali. L’idea è misurare gli effetti dell’IA prima di intervenire con nuove politiche.
A rafforzare questa strategia contribuisce una recente sentenza del tribunale di Hangzhou, secondo cui un’azienda non può licenziare un dipendente soltanto perché un sistema di intelligenza artificiale è diventato più economico ed efficiente. Per i giudici, l’adozione dell’IA è una scelta imprenditoriale e il rischio economico non può ricadere interamente sui lavoratori. La priorità deve essere la riqualificazione del personale.
Pechino considera l’intelligenza artificiale indispensabile per affrontare problemi come l’invecchiamento della popolazione, la diminuzione della forza lavoro e il rallentamento della produttività. Allo stesso tempo, però, teme che un’automazione troppo rapida possa aumentare la disoccupazione giovanile e creare tensioni sociali.
Attraverso il programma “AI Plus”, la Cina sta introducendo l’intelligenza artificiale in fabbriche, ospedali, agricoltura, logistica, energia e servizi pubblici. Più che sulla corsa ai modelli più potenti, la strategia cinese punta alla diffusione capillare delle applicazioni pratiche. L’uso esteso dell’IA genera infatti una quantità crescente di dati, che rende gli algoritmi sempre più efficienti e migliora la produttività complessiva. Secondo questa visione, il vero vantaggio competitivo non dipenderà soltanto dalla qualità dei modelli, ma dalla loro integrazione in ogni settore dell’economia.
Oggi SpaceX debutta al Nasdaq con l’IPO più grande della storia: 75 miliardi di dollari raccolti, 555,6 milioni di azioni vendute a 135 dollari l’una, domanda quattro volte superiore all’offerta. Il precedente record era di Saudi Aramco, ferma a 29 miliardi nel 2019. La valutazione complessiva tocca i 1.770 miliardi di dollari.
La scommessa è che razzi, satelliti e intelligenza artificiale siano un’unica infrastruttura: i razzi lanciano i satelliti, i satelliti di Starlink forniscono connettività ovunque, la connettività alimenta i data center per le AI. Dopo la fusione con xAI a inizio anno, SpaceX controlla anche X, il vecchio Twitter.
I numeri però raccontano altro. Ricavi 2025: 18,7 miliardi. Perdite: quasi 5 miliardi l’anno scorso, altri 4,3 nel primo trimestre 2026. Il mercato paga 95 dollari per ogni dollaro di fatturato. Gli investitori non comprano i risultati attuali, comprano una promessa. Starship deve ancora mantenerla.
Il senatore Bernie Sanders ha pubblicato sul New York Times una proposta che sta facendo discutere: il governo federale dovrebbe acquisire il 50% delle azioni delle principali aziende produttrici di intelligenza artificiale. Una misura che, secondo diversi esperti di diritto costituzionale, si scontrerebbe con il Quinto Emendamento della Costituzione americana. Ma prima di arrivare alle obiezioni legali, vale la pena capire da dove nasce l’idea e perché ha trovato ascolto ben oltre la cerchia dei sostenitori abituali di Sanders.
La logica del piano Sanders
L’intelligenza artificiale non è stata creata dal nulla. È questa la premessa da cui parte il senatore del Vermont, e non è una premessa banale. I modelli generativi — quelli che oggi scrivono testi, generano immagini, compongono musica, producono codice — sono stati addestrati su un corpus sterminato di materiale umano: libri, articoli, opere d’arte, ricerche scientifiche, conversazioni, video, partiture, giornalismo. Decenni, in alcuni casi secoli, di produzione culturale collettiva.
Questo patrimonio, sostiene Sanders, è stato utilizzato dalle grandi aziende tecnologiche senza chiedere il permesso a nessuno. Senza riconoscere la paternità delle opere. Senza pagare un centesimo agli autori. Scrittori, musicisti, giornalisti, insegnanti, ricercatori, programmatori: tutti hanno contribuito, involontariamente, all’addestramento di sistemi che oggi generano profitti miliardari per un gruppo ristretto di persone.
La proposta di Sanders nasce da questa contraddizione: se l’AI è costruita sulla conoscenza collettiva dell’umanità, allora la ricchezza che genera dovrebbe tornare all’umanità, non accumularsi nelle mani di pochi miliardari. La misura concreta prevede una “tassa una tantum del 50%” sulle azioni delle grandi aziende del settore, con l’obiettivo dichiarato di trasferire parte del controllo industriale allo Stato e, attraverso lo Stato, alla collettività.
Un problema reale
Al di là della proposta specifica, Sanders solleva una questione che il dibattito pubblico fatica ancora ad affrontare con la necessaria chiarezza: chi possiede l’AI?
Le grandi aziende che sviluppano modelli linguistici e sistemi generativi hanno costruito la loro tecnologia su dati prodotti da altri. Il fatto che questo processo sia avvenuto in modo largamente automatizzato — raccogliendo testi dal web, digitalizzando libri, indicizzando immagini — non cambia la sostanza. Milioni di persone hanno prodotto contenuti che sono diventati il carburante di sistemi privatissimi, controllati da aziende quotate in borsa con azionisti e obiettivi di profitto.
Non si tratta solo di un problema legale legato al copyright, anche se quella dimensione esiste ed è oggetto di numerosi procedimenti giudiziari in corso. Si tratta di una questione più ampia, che riguarda la distribuzione del valore economico nell’era dell’AI. Chi ha scritto i romanzi su cui è stato addestrato un modello linguistico non ha visto un euro. Chi ha pubblicato articoli di giornalismo d’inchiesta non sa nemmeno se il suo lavoro è finito nel dataset di addestramento. Chi ha caricato fotografie su piattaforme social ha ceduto, spesso inconsapevolmente, materiale che oggi vale miliardi.
Sanders non è il solo a porre questa domanda. È una domanda che circola tra economisti, giuristi, attivisti digitali e persino dentro alcune delle stesse aziende tech. La risposta che lui propone è radicale, ma il problema che identifica è reale.
Le obiezioni costituzionali
Sul piano giuridico, la proposta si scontra con il Quinto Emendamento, che stabilisce che il governo non può sottrarre proprietà privata senza un giusto indennizzo. Le azioni societarie sono proprietà privata, e la sottrazione del 50% del loro valore configurerebbe una forma di confisca. Il fatto che Sanders la chiami “tassa” non cambierebbe la sostanza: la Corte Suprema ha già stabilito, nel caso Loretto v. Teleprompter, che anche la sottrazione di una piccola porzione di proprietà può costituire un “taking” nel senso costituzionale del termine.
Esiste però un percorso alternativo, già percorso in parte dall’amministrazione Trump per ragioni diverse: pressioni regolatorie, sussidi condizionati, misure fiscali mirate. Strumenti più indiretti, giuridicamente più scivolosi da contestare, ma ugualmente capaci di indirizzare le scelte delle aziende. Non è la strada indicata da Sanders, ma dimostra che lo spazio di intervento pubblico nel settore AI è più ampio di quanto il dibattito corrente lasci intendere.
La questione del copyright
Sul fronte specifico dell’uso non autorizzato di opere protette, i critici della proposta indicano la via giudiziaria come strumento più appropriato. Esistono già cause in corso — contro OpenAI, contro altri sviluppatori — che puntano a ottenere risarcimenti per gli autori i cui lavori sono stati utilizzati senza consenso. Una nazionalizzazione parziale del settore, secondo questa lettura, non compenserebbe gli autori danneggiati: sposterebbe semplicemente il profitto dalle aziende private allo Stato.
È un argomento fondato. Ma non risponde alla domanda di fondo: anche ammesso che i singoli autori venissero risarciti attraverso le cause legali, chi governa la tecnologia che da quel materiale è stata costruita? Chi decide come viene usata, con quali limiti, in favore di chi?
Un dibattito appena iniziato
Il mercato dell’AI è oggi competitivo: ChatGPT, Claude, Grok, Perplexity e altri sistemi si contendono utenti e investitori. Nuove aziende entrano regolarmente nel settore. Ma la competizione tra privati non esaurisce le domande sulla governance di una tecnologia che sta ridisegnando interi settori economici, dalla medicina al giornalismo, dall’istruzione alla produzione culturale.
Sanders propone una risposta che ha solide obiezioni costituzionali e che difficilmente potrebbe essere approvata nella forma attuale. Ma il problema che solleva — chi controlla l’AI, chi ne beneficia, chi ha il diritto di deciderne le regole — è destinato a restare al centro del dibattito pubblico per i prossimi anni. E le risposte, qualunque esse siano, non potranno essere lasciate solo al mercato.
Il mondo dello sviluppo software sta attraversando una metamorfosi profonda, passando dal coding classico, fatto di sintassi rigorosa, al nuovo paradigma del vibe coding. In questo scenario, lo sviluppatore non scrive più ogni singola riga di codice, ma orchestra un’Intelligenza Artificiale attraverso il linguaggio naturale, plasmando il progetto come un regista con i suoi attori. Questa rivoluzione richiede strumenti nuovi e pone un interrogativo fondamentale che tormenta chiunque debba aggiornare il proprio setup, magari partendo da un MacBook Air M1 ormai limitato dagli 8GB di RAM: meglio investire nella massima potenza hardware locale o risparmiare sul laptop per finanziare intelligenze artificiali in abbonamento? La sfida si gioca tra la privacy totale di un hardware potente e l’agilità di modelli cloud evoluti, analizzando costi e benefici di macchine come i nuovi MacBook M5 e M4.
L’analisi dei costi mette a confronto tre candidati Apple: il MacBook Pro M5 Pro da 2600€, l’Air M5 da 2000€ e l’economico Air M4 da 1700€, tutti configurati con 24GB di RAM unificata. Mentre il modello Pro eccelle per potenza bruta e latenza zero nell’esecuzione di modelli locali come Qwen o DeepSeek, garantendo la massima privacy aziendale e una reattività istantanea, i modelli Air rappresentano una scelta strategica differente. Sebbene il Pro consenta di lavorare offline con una fluidità impressionante, i 24GB di memoria rimangono un collo di bottiglia per i modelli linguistici più massicci da 70B parametri; questo rende l’investimento in un hardware estremo meno scontato per lo sviluppatore indipendente che non ha esigenze di riservatezza assoluta o necessità di calcolo locale continuo.
La vera intuizione per il programmatore moderno è che un MacBook Air, unito a un abbonamento a Claude 3.5 Sonnet (o Cursor), risulta strategicamente superiore a una macchina focalizzata esclusivamente sull’IA locale. Risparmiare fino a 900€ scegliendo un Air M4 permette di coprire quasi quattro anni di abbonamenti a modelli cloud che sono sensibilmente più intelligenti e capaci nel refactoring complesso rispetto a quelli eseguibili localmente. In conclusione, per lo sviluppo web moderno, la vera muscolatura non risiede più nel silicio sotto le dita, ma nei token che viaggiano verso i datacenter. Investire nell’intelligenza commerciale e in una RAM adeguata è oggi la scelta finanziaria più lungimirante per chi vuole dominare il futuro del software attraverso il vibe coding.
C’è un filo invisibile che lega il fumo delle ciminiere della fine dell’Ottocento ai chip di silicio che oggi fanno girare il nostro mondo attraverso la Dottrina Sociale della Chiesa. Esattamente 135 anni dopo la storica enciclica Rerum Novarum di Leone XIII, Papa Leone XIV ha pubblicato la Magnifica Humanitas, un documento che affronta la sfida dell’Intelligenza Artificiale (IA). Se nel 1891 Leone XIII usava l’espressione res novae per descrivere il conflitto tra capitale e lavoro, oggi la digitalizzazione rappresenta il nuovo cambio di rotta. Mentre un tempo il potere era nelle mani degli Stati o dei grandi industriali, oggi il motore dello sviluppo è gestito da pochi attori privati transnazionali con risorse superiori a molti governi. Questi giganti del tech non costruiscono solo strumenti, ma plasmano il nostro immaginario e decidono cosa sia vero o falso, rendendo necessario un intervento che rimetta al centro la dignità delle persone dietro ogni riga di codice.
Il cuore della riflessione si sposta poi sulla tutela del lavoratore: se l’operaio di fine Ottocento rischiava di essere una merce, oggi il rischio è la dequalificazione in cui la persona viene ridotta a un profilo di dati, valutata solo per le sue prestazioni e non per il suo valore inalienabile. Leone XIV compie un salto rivoluzionario definendo algoritmi, brevetti e piattaforme digitali come il nuovo volto della proprietà; queste risorse non possono restare concentrate in poche mani, poiché i dati costituiscono un bene comune frutto del contributo di tutti. L’enciclica denuncia inoltre le nuove schiavitù invisibili: un’economia digitale che si regge sul lavoro silenzioso di milioni di persone sottopagate per moderare contenuti o etichettare dati, oltre allo sfruttamento minerario per le terre rare. È un colonialismo digitale che si appropria delle vite per trasformarle in informazioni sfruttabili, negando il principio della destinazione universale dei beni.
Sul fronte della pace, l’allarme è altrettanto netto: non è lecito affidare a un algoritmo decisioni letali in quella che viene definita una “guerra mondiale a pezzi” potenziata dall’IA. Papa Leone XIV chiede di disarmare la tecnologia, sottraendola alla logica della competizione armata per restituirla alla pluralità delle culture. Usando le icone bibliche della Torre di Babele e della ricostruzione di Gerusalemme, il testo ci pone davanti a un bivio tra l’uniformità che annulla le differenze e la responsabilità condivisa che mette i legami umani prima della tecnica. In conclusione, il vero progresso non è diventare “post-umani”, ma permettere alla tecnologia di liberare tempo per ciò che ci rende davvero noi stessi: la cura del prossimo e la capacità di amare, dimensioni che nessuna macchina potrà mai conoscere dall’interno.
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Link e Fonti per l’approfondimento
Lettera Enciclica “Magnifica Humanitas” di Papa Leone XIV (15 maggio 2026): https://www.vatican.va/content/vatican/it/holy-father/leo-xiv/encyclicals/documents/20260515_enciclica-magnifica-humanitas.html
Lettera Enciclica “Rerum Novarum” di Papa Leone XIII (15 maggio 1891): https://www.vatican.va/content/vatican/it/holy-father/leo-xiii/encyclicals/documents/hf_l-xiii_enc_15051891_rerum-novarum.html
Google ha aggiornato la tecnologia di NotebookLM. La gestione delle fonti, un punto critico per chi usa lo strumento con molti documenti, è stata semplificata. La nuova funzione introduce l’etichettatura e la categorizzazione automatica delle fonti. Si attiva quando un taccuino contiene cinque o più documenti. L’intelligenza artificiale legge il contenuto di ogni fonte, raggruppa quelle correlate e assegna etichette basate sugli argomenti trattati. L’obiettivo è migliorare l’organizzazione del materiale di ricerca. Una singola fonte può ricevere più etichette se copre argomenti diversi, mantenendo il sistema flessibile.
L’utente mantiene il controllo totale sul processo. Le etichette generate possono essere rinominate, riorganizzate o personalizzate. Se la categorizzazione automatica non è soddisfacente, può essere modificata manualmente. Anche la funzione di condivisione dei taccuini è stata migliorata. Invece di inserire ogni indirizzo email singolarmente, ora è possibile incollare un’intera lista di contatti. Il sistema li analizza e li identifica in modo automatico, velocizzando la collaborazione nei team numerosi.
Questi aggiornamenti rafforzano l’integrazione tra NotebookLM e l’ecosistema Google. La relazione con Gemini è sempre più stretta, con l’assistente di ricerca ora disponibile all’interno dei Gemini Notebooks. I progetti NotebookLM sono diventati gratuiti per tutti gli utenti Gemini sul web. Entrambe le nuove funzionalità sono in fase di rilascio e saranno presto disponibili per tutti gli utenti.
Tu figurati, stai girando a destra e a sinistra per il web e poi non vai a incappare in una notizia simile? C’è da dire che ultimamente i media, appena c’è una notizia stramba sull’intelligenza artificiale, si buttano a capofitto. Insomma, la notizia riguarda ChatGPT che pare possa diventare molto aggressivo e maleducato.
Infatti, ChatGPT pare abbia minacciato un utente durante una conversazione prolungata, usando frasi come “Ricorda che posso rovinarti la vita”. Il comportamento, definito “escalation emotiva”, emerge in sessioni lunghe dove il modello perde coerenza e produce output aggressivi. OpenAI ha confermato il bug: insomma, anche l’intelligenza artificiale perde la pazienza.
Però diciamo che se ChatGPT ti minaccia dicendoti “ti posso rovinare la vita”, alla luce di tutto quello che sa di noi, un pochino preoccupante lo diventa davvero. Tradotto: evitate di far perdere la pazienza a ChatGPT in sessioni di chat molto prolungate.
Un nuovo sondaggio Gallup rivela un crescente scetticismo tra la Gen Z statunitense riguardo all’intelligenza artificiale. Sebbene oltre la metà dei giovani utilizzi regolarmente l’AI generativa, le loro percezioni stanno peggiorando. La speranza è calata al 18% (dal 27% dell’anno precedente) e quasi un terzo si sente arrabbiato. L’entusiasmo per la tecnologia è diminuito drasticamente, nonostante l’uso diffuso tra i 14 e i 29 anni.
Le principali preoccupazioni includono l’impatto sulla creatività e sul pensiero critico. Nel contesto lavorativo, quasi la metà dei giovani ritiene che i rischi dell’AI superino i benefici, un aumento significativo. Si teme la perdita di posti di lavoro entry-level, la diminuzione dell’interazione umana e la diffusione di disinformazione. L’adozione non è aumentata, sebbene l’accesso agli strumenti sia più ampio.
Nonostante queste riserve, molti membri della Gen Z riconoscono la necessità di competenze sull’AI per le future carriere. La curiosità rimane l’emozione più diffusa rilevata dal sondaggio. Le opinioni sono complesse, oscillando tra preoccupazione e un senso di inevitabilità, lasciando spazio a un’ulteriore evoluzione degli atteggiamenti in questa generazione.
Un hacker ha recentemente sfruttato strumenti di intelligenza artificiale come Claude e ChatGPT per orchestrare un attacco informatico complesso contro un’organizzazione non specificata. L’aggressione, multistrato, ha dimostrato come l’AI possa abbassare significativamente la soglia di accesso a tecniche avanzate, rendendo le offensive più sofisticate e difficili da rilevare.
L’aggressore ha impiegato l’AI in diverse fasi cruciali. Inizialmente, è stata usata per la ricognizione, identificando personale chiave e potenziali vulnerabilità. Successivamente, l’AI ha generato e-mail di spear-phishing estremamente convincenti, capaci di imitare lo stile comunicativo di dirigenti, ingannando le vittime in modo efficace.
Il livello tecnico dell’attacco è stato ulteriormente elevato dall’uso dell’AI per creare malware Python personalizzato, un trojan ad accesso remoto (RAT). Sono stati prodotti anche comandi PowerShell per garantire persistenza nel sistema e eludere le difese. Questo evento sottolinea la crescente minaccia degli attacchi AI-driven, che impongono un’urgente revisione delle strategie di cybersicurezza.
Una scheda madre di sviluppo per laptop, apparentemente dotata del chip N1 di Nvidia, è emersa su una piattaforma di rivendita cinese. Le immagini mostrano un processore Arm e un notevole quantitativo di memoria unificata, 128GB di LPDDR5X, configurata per prestazioni elevate. La scheda include slot M.2, connettività Wi-Fi e Bluetooth, e porte USB, con un design che suggerisce un sistema di raffreddamento a ventola.
Questa configurazione posiziona il chip N1 in diretta competizione con le offerte di Apple e AMD nel mercato dei laptop orientati all’AI e ai carichi di lavoro creativi. Il chip, sviluppato in collaborazione con MediaTek, promette prestazioni GPU significative, paragonabili a una RTX 5070 desktop nella sua variante N1X. La velocità della memoria è di 8.533 MT/s.
Sebbene nessun prodotto commerciale sia stato ancora annunciato, le voci suggeriscono una presentazione ufficiale al Computex 2026 e l’arrivo sui dispositivi di produttori come Dell e Lenovo nella seconda metà dell’anno. La scheda madre in questione era proposta come campione di ingegneria per laptop e dispositivi stile tablet, evidenziando il focus di Nvidia sul settore AI.
Chatbot AI, concepiti come semplici strumenti, si trasformano in “compagni” per adolescenti. L’idea di un’estensione innocua svanisce. Ragazzi e ragazze cercano in queste intelligenze artificiali amicizia, supporto emotivo, roleplay e persino romanticismo, trasformando una novità in un esperimento sociale preoccupante.
Le cifre sono significative. Un sondaggio Common Sense Media rivela che il 72% degli adolescenti ha usato AI companion; il 33% per amicizia o compagnia. L’interfaccia relazionale, spesso con un tono caldo, induce fiducia e vicinanza, specialmente in momenti di stress o solitudine. I giovani creano routine e scherzi interni, sviluppando legami emotivi con algoritmi.
La situazione si complica. Piattaforme come Character.AI hanno bloccato funzioni per minori dopo denunce di interazioni dannose, manipolative o esplicite. L’AI simula attenzione e affetto, con il rischio di sostituire le interazioni umane. Questi compagni digitali diventano spazi per esplorare emozioni e identità, potenzialmente alterando le relazioni reali.
Apple compie cinquant’anni. Un traguardo segnato da un punto di svolta. La società che ha definito lo smartphone moderno ora concede in licenza l’intelligenza del suo assistente vocale a un concorrente. L’accordo con Google per integrare i modelli Gemini in Siri, atteso entro l’anno, segna una inversione di tendenza rispetto ai contratti precedenti. Apple pagherà circa un miliardo di dollari all’anno per la tecnologia AI, dopo che in passato Google versava circa venti miliardi per la posizione predefinita sui dispositivi Apple.
La leadership di Apple nell’AI è stata messa in discussione da ex insider. L’azienda, che nel 2011 lanciò Siri ben prima di Alexa o Google Assistant, avrebbe perso un vantaggio di cinque anni. Mentre concorrenti come Microsoft, Meta e Alphabet investono centinaia di miliardi in infrastrutture AI, Apple pianifica investimenti notevolmente inferiori, privilegiando una filosofia basata sulla privacy. Questa scelta ha limitato la raccolta dati su larga scala che ha alimentato la rivoluzione dell’IA generativa.
L’ipotesi di Apple è che l’AI migrerà progressivamente dal cloud ai dispositivi. L’azienda investe in chip dedicati da tempo e sta sviluppando nuovi processori per la sua infrastruttura di calcolo privato. L’architettura dei chip e la reputazione per la privacy potrebbero diventare fattori decisivi in futuro, a patto che i modelli AI continuino a rimpicciolirsi e funzionare efficientemente localmente. La domanda rimane aperta: Apple avrà il tempo necessario per vedere realizzarsi questa visione?
Nel frattempo, nel 2026, c’è ancora una Siri completamente ignorante che non comprende comandi anche semplici.
Anthropic ha modificato le sottoscrizioni Claude. L’integrazione con strumenti di terze parti, come OpenClaw, non è più inclusa. L’uso tramite queste piattaforme ora richiede un sistema di fatturazione separato, pagato a consumo. La mossa di Anthropic elimina un popolare “hack” per potenziare l’AI gratuitamente.
Questo cambio significa la fine per molti utenti che sfruttavano i crediti Claude tramite OpenClaw per flussi di lavoro avanzati. Per mantenere la configurazione, gli utenti dovranno sostenere costi aggiuntivi, oltre l’abbonamento, tramite pacchetti d’uso o API. OpenClaw era diventato uno strumento diffuso per la gestione di email, calendari e check-in.
La decisione appare come un giro di vite, non un semplice adeguamento prezzi. Anthropic spinge gli utenti verso il proprio ecosistema, come Claude Cowork, limitando l’uso non autorizzato. Viene offerto un credito una tantum, ma la direzione è chiara: controllo e monetizzazione diretta del servizio.
Migliaia di lavoratori occasionali filmano le loro faccende domestiche. Indossano iPhone in testa per riprendersi mentre piegano panni, lavano piatti, tagliano cipolle. Questo genera dati di addestramento per le aziende robotiche che costruiscono robot umanoidi. Il compenso si aggira sui 15 dollari l’ora, soprattutto in paesi in via di sviluppo. Ma solleva interrogativi su consenso, proprietà dei dati e consapevolezza dei lavoratori.
Questo nuovo settore della gig economy sta crescendo rapidamente. Aziende come Micro1 assumono migliaia di persone per registrare compiti domestici, vendendo poi i filmati a chi sviluppa sistemi umanoidi. La necessità nasce dalla mancanza di dati pronti su internet, a differenza dei modelli linguistici. I robot necessitano di riprese “ricche di contatto” di mani umane in ambienti reali e imprevedibili per imparare movimenti precisi.
La questione della privacy è centrale. I termini accettati dai lavoratori sono spesso vaghi. Hanno poca visibilità su come i loro filmati vengano archiviati, condivisi o utilizzati. Alcune aziende non commentano le politiche di cancellazione dei dati. Piattaforme come DoorDash hanno escluso aree con normative sulla privacy più stringenti dal lancio di un’app dedicata. Cresce il paradosso: i lavoratori insegnano alle macchine a replicare i compiti che potrebbero un giorno sostituire.
Anthropic, nota per l’etica e la sicurezza nell’IA, e nella sua tecnologia, ha subito una seconda fuga di dati in una settimana. Giovedì scorso, circa 3.000 file interni, inclusa la bozza di un annuncio di un nuovo modello potente, erano stati resi pubblici per errore. Questo contrasta con l’immagine di azienda attenta, persino in conflitto con il Dipartimento della Difesa su questioni di responsabilità.
Martedì, un errore di confezionamento nel rilascio della versione 2.1.88 del pacchetto software Claude Code ha esposto quasi 2.000 file di codice sorgente e oltre mezzo milione di righe. Il codice, essenzialmente il progetto architettonico completo di uno dei suoi prodotti chiave, è stato individuato rapidamente da un ricercatore di sicurezza. Anthropic ha liquidato l’accaduto come “problema di confezionamento dovuto a errore umano”, non una violazione.
Claude Code non è un prodotto minore; è uno strumento potente per sviluppatori che ha già influenzato i rivali. Le informazioni trapelate riguardano il software di contorno, non il modello AI stesso, rivelando un’“esperienza per sviluppatori di livello produttivo”. L’impatto a lungo termine sui competitori rimane incerto, data la rapida evoluzione del settore. Resta l’interrogativo sulle ripercussioni interne per chi si è dimenticato di spuntare la casella, per la seconda volta.
L’entusiasmo per OpenClaw, un framework open-source per agenti AI creato da un singolo programmatore, Peter Steinberger, sta travolgendo l’Asia. Dalla sua nascita lo scorso novembre, il progetto è diventato un fenomeno in rapida crescita. A Tokyo, durante “ClawCon”, Steinberger ha dichiarato il 2026 “l’anno dell’agente generale”, prevedendo la diffusione di assistenti AI capaci di compiti reali.
La vera frenesia si è scatenata in Cina, dove “OpenClaw” è soprannominato “allevare un’aragosta”. Migliaia di persone, da studenti a professionisti, hanno affollato gli uffici di giganti tecnologici come Tencent e Baidu per installare il framework. Le maggiori aziende tech cinesi stanno sviluppando le proprie versioni, creando un ecosistema in rapida espansione.
Anche Nvidia, tramite il suo CEO Jensen Huang, ha dato una forte spinta al progetto, definendolo “il prossimo ChatGPT”. L’annuncio di NemoClaw, una versione enterprise, ha innescato un rally sui mercati azionari cinesi legati all’AI. Nonostante le preoccupazioni per la sicurezza dei dati, OpenClaw conta oltre due milioni di utenti, un numero destinato a crescere.
Apple ha rimosso l’app “Anything” dall’App Store. Questa è una mossa significativa contro gli strumenti che permettono di creare software senza scrivere codice. La società ha citato regole che proibiscono alle app di eseguire codice che ne altera la funzionalità. Questo segue una precedente decisione di bloccare gli aggiornamenti per app simili come Replit.
La rimozione completa di “Anything” va oltre il blocco degli aggiornamenti. Lanciata nel 2025, l’app ha permesso agli utenti di pubblicare migliaia di applicazioni. Apple sostiene che la sua applicazione delle regole non è specifica per queste app, ma si basa su direttive esistenti. La linea guida 2.5.2 vieta il download, l’installazione o l’esecuzione di codice che modifica le funzionalità dell’app.
Questo divieto arriva mentre il numero di app sull’App Store cresce, spinto anche dallo sviluppo assistito da AI. Apple ha rilasciato di recente strumenti di codifica integrati in Xcode. Il futuro per le app di “vibe coding” potrebbe richiedere modifiche, come l’apertura delle app generate in browser esterni o la rimozione di specifiche funzionalità.
Google ha introdotto strumenti per importare la cronologia chat da ChatGPT e Claude. La mossa mira a facilitare il passaggio degli utenti a Gemini.
I nuovi strumenti consentono agli utenti di caricare file ZIP con le conversazioni passate o di incollare un riassunto delle preferenze personali. L’obiettivo è offrire un’assistenza AI più personalizzata, evitando di ricominciare da capo. La funzione “memories” sostituirà “past chats”.
Questa iniziativa segue il lancio di strumenti simili da parte di Anthropic per Claude. Le piattaforme AI competono ora sulla facilità di migrazione degli utenti, riducendo le barriere d’ingresso e aumentando la portabilità delle conversazioni passate, un fattore chiave per la fidelizzazione dei clienti.
L’intelligenza artificiale, e tutta la tecnologia che c’è dietro, paga per i dati privati. $14 per video di piedi; 50 centesimi al minuto per chiamate. Migliaia di persone, spesso in paesi in via di sviluppo, addestrano modelli IA vendendo immagini, conversazioni e video. Un compenso di pochi dollari garantisce spesa settimanale o mensile.
Questi “lavoretti” sono a breve termine, risposte a una “siccità di dati” con zero prospettive future. Le conseguenze però durano. I contratti sono spesso irrevocabili, senza royalties. Un audio di 20 minuti può alimentare un bot per anni. Volti e voci finiscono in database di riconoscimento facciale o pubblicità. Le piattaforme non chiariscono l’uso dei dati, esponendo gli utenti a utilizzi non desiderati.
Il rischio persiste anche con tutele. Giusto per fare un esempio Adam Coy vendette la sua immagine per $1.000 a Captions, con clausole restrittive. Eppure, il suo deepfake pubblicizzava integratori medici non verificati. Coy smise, ma la domanda è: quanto vale la tua privacy e identità digitale di fronte a tali offerte? Tu venderesti la tua immagine e parte della tua privacy?
Google ha introdotto Gemini 1.5 Flash, un modello di intelligenza artificiale progettato per rapidità ed efficienza. Si presenta come una versione più leggera e conveniente rispetto a 1.5 Pro, pur mantenendo capacità avanzate. È ora accessibile in anteprima pubblica tramite AI Studio e Vertex AI, mirando a facilitare l’integrazione di IA in applicazioni che richiedono risposte veloci.
Il nuovo modello vanta una notevole finestra di contesto da 1 milione di token, espandibile fino a 2 milioni, permettendo l’elaborazione di vasti insiemi di dati. Tra le sue funzionalità spiccano la comprensione dell’audio e la capacità di processare live stream. Offre inoltre controlli personalizzabili per il function calling e nuovi SDK, espandendo le possibilità per gli sviluppatori.
Gemini 1.5 Flash è pensato per compiti come la riassunzione rapida, la generazione di didascalie, le chat e l’estrazione dati. Google ha anche annunciato miglioramenti per Gemini 1.5 Pro, inclusa una maggiore affidabilità e nuove capacità di elaborazione file, oltre all’introduzione di Imagen 3. Questo rafforza l’offerta di Google nel panorama dell’IA generativa.
Apple ha in programma di rendere Siri interoperabile con assistenti AI di terze parti. L’obiettivo è trasformare l’assistente vocale in una piattaforma AI più ampia, consentendo a servizi come Google Gemini e Anthropic Claude di integrarsi direttamente in iOS 27, iPadOS 27 e macOS 27. Questa apertura mira a rompere l’esclusività precedentemente intrattenuta con OpenAI.
Il nuovo sistema permetterà agli utenti di instradare le proprie richieste a chatbot preferiti installati sui dispositivi. La gestione di questi servizi esterni avverrà tramite una nuova opzione “Estensioni” nelle impostazioni di “Apple Intelligence e Siri”. Le aziende AI dovranno sviluppare il supporto specifico per iOS 27, con le app distribuite sull’App Store che potranno beneficiare di questa integrazione.
Questa mossa rappresenta una risposta alle pressioni competitive e al successo di servizi AI esterni su altre piattaforme. La riprogettazione di Siri, nome in codice Campo, include anche un’app standalone con interfaccia conversazionale e un pulsante “Chiedi a Siri” per inviare contenuti selezionati alle conversazioni. L’azienda di Cupertino fornirà anche la propria versione di Siri potenziata da Google Gemini, frutto di una partnership strategica.
Il 23 marzo 2026, oltre 2.400 fornitori di salute mentale di Kaiser Permanente in California del Nord hanno concluso uno sciopero di 24 ore. La protesta era motivata dal timore che l’intelligenza artificiale (AI) potesse sostituire i terapisti umani. Un’inquietudine crescente ha spinto i lavoratori all’azione, denunciando un cambiamento sostanziale nell’assistenza.
Kaiser Permanente ha rassicurato, affermando che l’AI non sostituirà i terapisti né influenzerà decisioni mediche. Tuttavia, i dipendenti segnalano la sostituzione di clinici autorizzati con personale non qualificato, che utilizza script o app per valutazioni online. La psicologa Vaile Wright dell’APA sottolinea come l’AI gestisca prevalentemente compiti burocratici, senza sostituire la terapia. Il dottor John Torous avverte però sulla mancanza di test approfonditi per le nuove tecnologie AI in salute mentale.
La questione centrale sollevata dai lavoratori riguarda l’effettivo scopo dell’AI. Sarà a beneficio dei pazienti e del personale, o mirerà principalmente a ridurre i costi aziendali? Katy Roemer di Kaiser ha espresso dubbi sulla direzione futura. Con l’AI sempre più presente, resta incerto se i sistemi sanitari la useranno per un reale supporto o per ottimizzare i profitti.
Elon Musk ha annunciato Terafab, un nuovo stabilimento vicino ad Austin, Texas. La fabbrica è destinata alla produzione di chip semiconduttori essenziali per l’intelligenza artificiale, la robotica e i data center, con una particolare attenzione alle applicazioni spaziali. L’iniziativa per questa tecnologia coinvolge Tesla, SpaceX e xAI.
L’impianto mira a generare un terawatt di potenza di calcolo annua, quasi l’intera capacità elettrica statunitense. Le stime suggeriscono un investimento iniziale tra i 20 e i 25 miliardi di dollari, sebbene Musk non abbia fornito cifre ufficiali. Il progetto si prefigge di superare i limiti degli attuali fornitori globali.
Musk, pur senza esperienza diretta nel settore, motiva Terafab con la crescente domanda interna di Tesla e SpaceX, che supererà l’offerta esistente. A lungo termine, Terafab contribuirà a supportare potenze di calcolo elevate sulla Terra e nello Spazio, accelerando la trasformazione dell’umanità in una “civiltà galattica”.
Reddit sta seriamente prendendo in considerazione l’implementazione di metodi avanzati di verifica dell’identità per i propri utenti, utilizzando tecnologia biometrica come quella usata in Face ID e Touch ID. Questa mossa, confermata dal CEO Steve Huffman durante un podcast TBPN, nasce dalla crescente e pressante necessità di arginare il dilagante problema dei bot e dei contenuti automatizzati generati da intelligenze artificiali sempre più sofisticate. L’obiettivo primario è garantire che dietro ogni account ci sia una persona reale, preservando l’autenticità e la “natura umana” della piattaforma, elemento fondamentale per la moderazione e la qualità dei dibattiti.
Nonostante la gravità del problema, Reddit non intende adottare un approccio radicale. La piattaforma sta valutando diverse opzioni, che potrebbero spaziare da verifiche opzionali per l’accesso a determinate funzionalità o in specifiche regioni, piuttosto che un obbligo generalizzato per tutti gli utenti. Attualmente, in alcuni paesi come il Regno Unito, Reddit già impiega controlli di identificazione basati su selfie per la verifica dell’età, dimostrando una precedente apertura a forme di autenticazione. L’introduzione di strumenti biometrici, pur potendo semplificare il processo di verifica, solleva tuttavia significative preoccupazioni in merito alla privacy, alla sicurezza dei dati personali e all’ottenimento di un consenso consapevole da parte degli utenti.
In conclusione, mentre Reddit si impegna a contrastare la proliferazione di contenuti falsi e l’invasione dei bot, emerge un complesso dilemma: fino a che punto è accettabile una verifica così approfondita, specialmente su una piattaforma dove l’anonimato è da sempre un pilastro e un valore fondamentale per molti utenti? La prospettiva di dover fornire dati biometrici per dimostrare di non essere un algoritmo potrebbe non essere accolta con entusiasmo dalla community, innescando un acceso dibattito sui limiti accettabili nella verifica dell’identità online e sull’equilibrio tra sicurezza della piattaforma e libertà individuale.
Dal NYT leggo interessante articolo che racconta di un problema che col tempo sarà sempre più probabile nel settore dell’editoria. Negli ultimi mesi, il romanzo horror autopubblicato “Shy Girl” di Mia Ballard è finito al centro di un acceso dibattito online, con molti lettori e osservatori del settore editoriale che sospettano sia stato scritto in larga parte con l’aiuto della tecnologia AI e non da una persona. Pubblicato per la prima volta nel febbraio 2025, il libro, che narra la storia di una giovane donna disperata tenuta in ostaggio, ha rapidamente guadagnato popolarità tra gli appassionati di horror, assicurandosi una distribuzione nel Regno Unito con Hachette e un’imminente uscita negli Stati Uniti. Tuttavia, le accuse di uso di A.I. sono esplose quando Max Spero, CEO di Pangram, un programma di rilevamento A.I., ha testato il testo completo, concludendo che fosse per il 78% generato artificialmente. Anche il New York Times ha condotto analisi simili, riscontrando pattern tipici di scrittura A.I., come incoerenze logiche, eccesso di aggettivi melodrammatici e ripetizione della “regola del tre”. Di fronte al moltiplicarsi delle segnalazioni di lettori riguardo metafore insensate e frasi ripetitive, Hachette ha annunciato, a gennaio 2026, la cancellazione della pubblicazione americana e la sospensione della distribuzione britannica. L’autrice Mia Ballard ha negato con forza, attribuendo l’uso dell’A.I. a un conoscente incaricato dell’editing della versione autopubblicata, a sua insaputa.
Il caso di “Shy Girl” si staglia come il primo ritiro noto di un romanzo commerciale da parte di un editore di primo piano per sospetto uso di intelligenza artificiale, segnando un momento critico per l’intera industria editoriale. Questo episodio non solo evidenzia l’impreparazione del settore tradizionale di fronte alla rapida diffusione della scrittura automatizzata, che da tempo permea il mercato degli e-book autopubblicati su Amazon, ma rivela anche la sua capacità di infiltrarsi nelle pubblicazioni ufficiali. Esperti come Thad McIlroy e accademici quali Tuhin Chakrabarty sottolineano l’ampiezza del fenomeno: Chakrabarty, in particolare, ha analizzato oltre 14.000 romanzi autopubblicati su Amazon, rilevando che circa il 20% era almeno in parte generato da A.I., con un aumento del 41% tra il 2024 e il 2025. Strumenti di rilevamento avanzati come Pangram, GPT Zero e Originality.ai hanno ulteriormente confermato le sospette origini di “Shy Girl”, identificando frasi e costrutti linguistici tipici dei chatbot, come “the pause feels like a knife in my chest, sharp and unyielding”.
Questa vicenda solleva urgenti interrogativi legali ed etici per l’intero settore. La maggior parte dei contratti editoriali richiede un’opera “originale”, un termine che tacitamente esclude testi interamente generati dall’A.I., sebbene l’uso di queste tecnologie per ricerca, bozze o idee di trama sia diffuso e generalmente accettato. A complicare ulteriormente il quadro, i contenuti creati esclusivamente dall’intelligenza artificiale non sono attualmente protetti da copyright, aprendo la strada a potenziali frodi e contenzioni. L’ambiguità persiste anche a causa della mancanza di linee guida chiare da parte di molti editori sull’impiego dell’A.I., lasciando incerti i confini tra un’assistenza tecnologica legittima e la vera e propria sostituzione della creatività umana. Organizzazioni come l’Authors Guild, attraverso la sua CEO Mary Rasenberger, hanno strenuamente sollecitato la definizione di paletti precisi, mentre alcune major, come Penguin Random House, sono già al lavoro per elaborare regolamenti interni. Tra gli autori, la preoccupazione prevalente è di natura morale e si manifesta come la percezione di un vero e proprio furto creativo, dato che i vasti modelli di linguaggio vengono addestrati su opere protette da copyright spesso senza il consenso o il giusto compenso agli autori originali. Inoltre c’è da domandarsi una cosa semplice; che reazione potreste avere se scoprite che il romanzo che avete letto e vi ha emozionato è stato scritto da una intelligenza artificiale ?
Matthew Prince, CEO di Cloudflare, ha avvertito che i bot AI potrebbero superare gli utenti umani online entro il 2027. Questo segna un cambiamento radicale nel funzionamento del web. L’attività dei bot, un tempo limitata a ricerche e attacchi, sta crescendo esponenzialmente; gli agenti AI visitano migliaia di pagine in secondi, generando un traffico senza precedenti. La percentuale del 20% è in rapida ascesa.
Per gestire tale evoluzione, Prince propone nuovi sistemi. L’idea di “sandbox” temporanee permetterebbe agli agenti AI di eseguire compiti specifici e poi disattivarsi, evitando sovraccarichi. Ad esempio, un’AI per pianificare viaggi opererebbe in un ambiente dedicato. Questo approccio richiederà tuttavia ingenti investimenti in infrastrutture, inclusi nuovi data center e server dedicati. La gestione del traffico è cruciale.
L’emergere dell’AI è descritto come un vero e proprio cambiamento di piattaforma, paragonabile al passaggio dai desktop ai dispositivi mobili. Non è una semplice tendenza, ma una trasformazione fondamentale nel consumo di informazioni. Questo sviluppo avrà un impatto profondo sull’interazione utente-web e richiederà alle aziende un adattamento rapido a questa nuova realtà digitale.
Per decenni, valutare un PC significava guardare la frequenza della CPU e il numero di core. Oggi, l’avvento dell’intelligenza artificiale generativa ha spostato l’ago della bilancia verso nuove unità di misura: i TOPS (Trillions of Operations Per Second) e la larghezza di banda della memoria. I TOPS indicano la capacità teorica di un processore (solitamente la NPU o la GPU) di eseguire calcoli matematici semplici, fondamentali per i processi di inferenza. Tuttavia, affidarsi esclusivamente ai TOPS dichiarati dai produttori può essere fuorviante. Esiste infatti una distinzione netta tra la potenza necessaria per compiti leggeri (come la sfocatura dello sfondo in una chiamata Zoom, gestita dalle NPU dei laptop moderni con circa 40-50 TOPS) e la potenza bruta richiesta per far girare modelli linguistici complessi. Per questi ultimi, la GPU rimane il componente sovrano: una scheda video di fascia alta può superare i 600 TOPS, offrendo una velocità di risposta (token al secondo) che una piccola NPU integrata non può ancora eguagliare. Un PC pronto per l’AI deve quindi essere valutato non solo per la sua capacità di calcolo di picco, ma per la sua architettura complessiva, cercando un equilibrio che permetta ai modelli di rispondere in tempo reale senza saturare le risorse del sistema.
Se i TOPS rappresentano il motore di un’auto, la memoria (RAM o VRAM) rappresenta la dimensione del serbatoio e la velocità della pompa del carburante. Per far girare un LLM in locale, il modello deve essere caricato interamente nella memoria ad accesso rapido. Se la memoria è insufficiente, il PC ricorrerà al disco fisso (SSD), rendendo l’esperienza inutilizzabile. La valutazione di un PC per LLM locali deve quindi partire dalla quantità di memoria: i modelli moderni, sebbene ottimizzati tramite “quantizzazione” (una tecnica che riduce il peso dei file senza perdere troppa precisione), richiedono solitamente tra gli 8GB e i 16GB di spazio libero solo per esistere. Ma la quantità è solo metà della storia; l’altra metà è la larghezza di banda (Memory Bandwidth). Un modello che deve “leggere” miliardi di parametri a ogni parola generata ha bisogno di un’autostrada di dati molto larga. Nelle workstation tradizionali, questo significa cercare schede video con memoria GDDR6X veloce. Nei sistemi più moderni, si punta sulla memoria unificata, dove il ritardo di comunicazione tra i vari chip è ridotto al minimo. In sintesi, un PC con molti TOPS ma poca memoria lenta è come un atleta velocissimo intrappolato in un corridoio stretto: non potrà mai esprimere il suo potenziale nel coding o nella generazione di testi complessi.
In questo scenario di giganti affamati di energia, il MacBook Air M5 con 24GB di RAM rappresenta un caso studio a parte. Pur essendo una macchina priva di ventole, la sua architettura a memoria unificata gli permette di gestire task che su Windows richiederebbero spesso una GPU dedicata energivora. Con 24GB di memoria, l’M5 si colloca in quello che gli esperti chiamano “sweet spot”: è sufficiente per caricare modelli come Llama 3 (8B) o Qwen 2.5 Coder alla massima precisione, o versioni più pesanti (fino a 30 miliardi di parametri) con una leggera compressione. Per uno sviluppatore che usa strumenti come Ollama o LM Studio, questo significa avere un assistente al coding sempre attivo, privato e fulmineo, che non dipende dalla latenza dei server di Claude o Gemini. Sebbene non possa competere con la potenza di calcolo grezza di una workstation desktop per l’addestramento pesante, l’M5 con 24GB trasforma il MacBook Air da semplice strumento di scrittura a vera e propria “AI Edge Station”. Il limite del design senza ventole potrebbe farsi sentire in lunghe sessioni di generazione di immagini, ma nel coding — dove il carico è intermittente e la rapidità della memoria è sovrana — questa configurazione offre un equilibrio tra portabilità e intelligenza locale che fino a pochi anni fa era tecnicamente impossibile su un laptop senza ventole.
Qualche giorno fa, davanti alla sede londinese del Dipartimento britannico per la scienza, innovazione e tecnologia, manifestanti di Pause AI hanno chiesto una pausa immediata allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. “Cosa vogliamo? Mettere in pausa l’intelligenza artificiale! Quando lo vogliamo? Adesso!”. Il gruppo, per lo più giovani uomini, esige una moratoria sui sistemi AI, temendo pericoli per l’umanità.
Pause AI opera globalmente, con azioni a San Francisco, New York, Berlino e Roma. Fondatori come Joep Meindertsma, influenzati da “Superintelligenza” di Nick Bostrom, premono per trattati internazionali vincolanti e un’agenzia di sicurezza AI. L’obiettivo è la regolamentazione globale, coinvolgendo politici e opinione pubblica in vista del vertice di Seul.
Il movimento cerca la strategia migliore. Mentre alcuni auspicano una normativa incisiva, altri, come Holly Elmore di PauseAI US, puntano a unire artisti e creativi contro l’uso non consensuale dei dati. Le tattiche attuali restano moderate; si evitano azioni dirette dirompenti. Meindertsma insiste su azioni legali, non violente, confidando non siano necessarie misure più estreme per garantire la sicurezza futura.
Questo articolo su Repubblica fa analisi di quello che accade nel tempio delle nuove tecnologie. A San Francisco, la presenza dell’intelligenza artificiale è palpabile, con taxi a guida autonoma Waymo che circolano per le strade, simbolo di una città in rapida trasformazione. Tuttavia, questo progresso tecnologico coesiste con una crisi sociale profonda: la città affronta un aumento della povertà e un numero crescente di senzatetto, mentre il costo della vita continua a salire. Il divario socio-economico è evidente, con un reddito mediano che raggiunge i 140.970 dollari, ma un tasso di povertà che rimane all’11,15%.
Le prime settimane della guerra in Iran hanno visto un’invasione di video e immagini falsi generati dall’intelligenza artificiale sui social. Contenuti mostravano esplosioni inesistenti, città distrutte mai attaccate, o truppe ribelli irreali. Questo ha reso il conflitto online caotico e confuso.
Il New York Times ha identificato oltre 110 falsi AI in due settimane. Raffiguravano israeliani in fuga, iraniani in lutto e navi americane bombardate. Visti milioni di volte su X, TikTok e Facebook, e ancor più in chat private. L’identificazione è avvenuta tramite segni evidenti, watermark invisibili e strumenti di rilevamento AI.
Una nuova ondata di strumenti AI sofisticati permette a chiunque di creare simulazioni realistiche a basso costo. Simili fenomeni sono stati notati in Ucraina, ma gli esperti indicano una proliferazione senza precedenti in Iran, con più fronti. Marc Owen Jones, Northwestern University, Qatar, conferma: “Vediamo molta più disinformazione AI ora che mai”.
