Quasi tutti i giornali italiani di oggi danno notizia del missile iraniano che è arrivato alla base angloamericana nel Pacifico Diego Garcia, 4 mila Km di distanza. Mettono la notizia “con gran stupore“. Bisognerebbe ricordare che in questi decenni ci sono stati i Brics, la Sco, e, noi, eurocentrici sempre […] L'articolo L’hi tech per arrivare a Diego Garcia su Contropiano.

Una puntata di solo notizie positive: raccordo.info, un aggregatore di movimento; appuntamenti di hacking a Milano; spettacolo teatrale per parlare dell'IA a scuola; sindacalizzazione dellə lavoratorə che annotano i dati per l'IA; il progressivo abbandono del software proprietario statunitense da parte di varie amministrazioni europee. Apriamo con la presentazione di raccordo.info, un "aggregatore di movimento", ovvero un sito in cui trovare tutti (o quasi) i contenuti prodotti da realtà di movimento. Un modo per informarsi fuori dai social media commerciali, senza tracciamento né profilazione né app da installare. Proseguiamo con la presentazione di HackInSocs 2026, appuntamento di hacking: 27-28-29 settembre al Settore Occupato Città Studi, Via Celoria 22, Milano Con Stefano Penge, autore di 1RxI - Un robot per insegnante, parliamo di come è nato questo spettacolo teatrale che ha lo scopo di divulgare i punti critici dell'introduzione dell'IA a scuola. Ci spostiamo in Kenya, per proseguire il ragionamento iniziato alcuni mesi fa sulla quantità di lavoro invisibile che è implicita in quella che chiamiamo intelligenza artificiale. Lo facciamo leggendo alcune dichiarazioni della Data Labelers Association, realtà che organizza lavoratori e lavoratrici di questo settore. A partire dalla decisione del governo tedesco di rendere obbligatorio l'uso dello standard ODF - cioè quello promosso da LibreOffice - a scapito dell'OOXML - che invece è di Microsoft - parliamo della progressiva migrazione delle pubbliche amministrazioni europee verso software non-statunitensi e tendenzialmente con licenze open source in nome della sovranità digitale.

Puntata 19 di EM, quarta del ciclo Estrattivismo dei Dati, parliamo di identità digitale con Jaromil, hacker, sviluppatore e attivista italiano tra i protagonisti della scena internazionale del software libero e della crittografia. Con lui esploriamo i rischi e le promesse dei nuovi sistemi di identità digitale – dal progetto europeo alle alternative decentralizzate basate su crittografia e web of trust – fino agli scenari futuri in cui saranno agenti di intelligenza artificiale a gestire deleghe e credenziali per nostro conto. Una conversazione su libertà, privacy e potere nell’architettura delle identità online.

Dedichiamo buona parte di questa puntata alla figura di Peter Thiel, personaggio dell'estrema destra tecnoentusiasta, meno noto di Elon Musk, ma forse anche più influente. In particolare ricordiamo che - malgrado una retorica di "libertà" dal controllo dei governi - Thiel vende, tramite Palantir, servizi di sorveglianza della popolazione a molti governi, incluso probabilmente quello italiano. Concludiamo la puntata con un aggiornamento che tiene insieme produzione di chip, bolla dell'IA e lo scenario di guerra in Medio oriente, ovvero la scarsità di Elio, un gas fondamentale per la produzione di chip.

Dopo la cattura di Maduro, l'attacco all'Iran è un'altra occasione in cui le Intelligenze Artificiali vengono utilizzate in teatri di guerra. La querelle tra Anthropic e Ministero della Difesa Statunitense ci fa capire che l'intenzione è un uso sempre più esteso di queste tecnologie a fini bellici. Vediamo come è andata e cosa c'è da aspettarsi per il futuro. Come dicevamo già nella puntata precedente, droni iraniani hanno colpito dei data center negli Emirati Arabi Uniti e in Bahrein, mettendo in luce un nuovo problema delle infrastrutture digitali. Facciamo qualche riflessione su come questo potrebbe influenzare le geografie dei data center. A tal proposito, guardiamo anche il caso statunitense, in cui le Big Tech sono alle prese con problemi energetici. La conferenza stampa delle procure di Roma e Napoli conferma (contraddicendo il governo) che Francesco Cancellato di Fanpage è stato intercettato usando Graphite, il malware venduto da Paragon. Si tratta dello stesso malware usato per intercettare Luca Casarini e Beppe Caccia, ma il Copasir continua a negare che i servizi abbiano dato l'ordine di spiare Cancellato. Concludiamo con una notiziola: la piena automazione del rimborso dei dazi - ora illegali - di Trump prevede un tempo di elaborazione di circa 500 anni. La Custom Border Protection promette un aggiornamento del software.

La chiamavano “diplomazia coercitiva”, i saltimbanchi della parola. Adesso iniziano capire che è guerra e si arrampicano sui vetri. La realtà si corrompe sotto le interpretazioni fantasiose dei commentatori affaticati a blandire chi vorrebbe proclamarsi il padrone del mondo: gli Stati uniti e i suoi soci feroci, Israele che vuole conquistare un suo piccolo [...]

Apriamo la trasmissione con una "interferenza" di Andrea Borgnino, che ci racconta l'utilizzo della radio in questi giorni in Iran; allarghiamo poi la discussione ad altri contesti di guerra e in Palestina. A proposito di telecomunicazioni e Iran, in Iran c'è un nuovo blackout di Internet, e negli Emirati Arabi Uniti vediamo che alcuni data center di Amazon sono stati colpiti dagli attacchi Iraniani. Seguiamo poi la vicenda del contratto di OpenAI con il ministero della guerra statunitense, che ha scalzato Anthropic. Negli USA, Google collabora con ICE ben più di quanto la legge gli impone; viceversa, migliaia di telecamere collegate alla sorveglianza interna di ICE risultano essere state danneggiate. Nuovo affondo della Russia su Telegram, accusato di supporto al terrorismo e intelligenza col nemico.

Immagine in evidenza: logo di Nvidia, immagine rielaborata con AI A prima vista, le cose per Nvidia non potrebbero andare meglio. Il colosso statunitense delle GPU detiene oggi il 92% di questo specifico settore e una quota pari al 70-75% del più complessivo mercato dei chip impiegati nell’ambito AI. Nel 2025, la società fondata da Jensen Huang ha messo a segno ricavi per circa 200 miliardi di dollari (oltre il doppio di quanto fatturato nell’anno precedente), ha ottenuto guadagni per 32 miliardi nel corso di un unico trimestre e può vantare al momento la maggiore capitalizzazione di mercato al mondo (4.600 miliardi di dollari, contro i 3.900 della seconda classificata Apple). Un dominio quasi inevitabile, per l’azienda che con le sue GPU – processori nati per l’elaborazione grafica dei videogiochi, ma che si sono dimostrati estremamente efficienti per l’addestramento e l’utilizzo dei sistemi d’intelligenza artificiale – ha reso possibile la rivoluzione del deep learning ed è oggi praticamente l’unica azienda in grado di guadagnare dal complicato, dal punto di vista economico, settore dell’AI generativa. Il ruolo di Nvidia è talmente centrale che, lo scorso novembre, gli occhi di tutti gli operatori finanziari erano puntati proprio sui suoi risultati trimestrali, perché si temeva che una crescita anche solo leggermente inferiore alle attese avrebbe fatto scoppiare la bolla dell’intelligenza artificiale (pericolo per il momento scongiurato o almeno rinviato). In questa fase, Nvidia può addirittura farsi carico dell’espansione infrastrutturale del settore dell’AI generativa, essendo diventata il fulcro di un complicatissimo meccanismo di prestiti e finanziamenti che ha ovviamente l’obiettivo finale di vendere un numero sempre maggiore di GPU. Nonostante alcuni inciampi (com’è il caso del promesso investimento in OpenAI, recentemente ritirato), questo meccanismo può essere sintetizzato così: Nvidia presta o investe capitale in startup e grandi sviluppatori di modelli, che utilizzano quei fondi per acquistare infrastruttura di calcolo – spesso proprio GPU Nvidia – alimentando una domanda che in parte contribuisce essa stessa a creare. Se tutto ciò non bastasse, Jensen Huang ha ultimamente messo in atto la più classica pratica da monopolista della Silicon Valley, iniziando a inglobare le startup che potrebbero in futuro minacciarne la posizione dominante. È il caso del maxi-accordo da 20 miliardi di dollari con cui ha acquistato gli asset tecnologici e ha assunto parte del team di Groq, società che produce chip specializzati – in termini tecnici ASIC – nella fase di inferenza dell’intelligenza artificiale (vale a dire il carico di lavoro svolto durante l’utilizzo dei sistemi generativi). Basterà tutto ciò a mettere al riparo Nvidia da un numero crescente di concorrenti sempre più agguerriti, che puntano a ridurre la loro dipendenza dalle GPU di Jensen Huang, a produrre chip specializzati dalle prestazioni ancora più elevate (in termini computazionali o di efficienza energetica) e a consentire alla seconda superpotenza tecnologica – la Cina – di liberare tutte le proprie potenzialità? GPU, ASIC, Acceleratori GPU Le GPU (Graphics Processing Unit) sono processori nati originariamente per l’elaborazione grafica, in particolare per il rendering in tempo reale dei videogiochi. La loro caratteristica distintiva è la capacità di eseguire moltissime operazioni in parallelo, qualità che le rende particolarmente adatte a calcoli matematici ripetitivi e su larga scala. È proprio questa architettura parallela ad averle trasformate, negli ultimi dieci anni, nel motore principale dell’intelligenza artificiale moderna: le GPU sono infatti ideali per addestrare e far funzionare reti neurali profonde. Pur essendo oggi centrali nell’AI, restano chip general purpose, programmabili e utilizzabili anche per molti altri compiti. ASIC Gli ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) sono chip progettati per svolgere un compito specifico. A differenza delle GPU, non sono pensati per essere versatili, ma per massimizzare efficienza e prestazioni in una determinata funzione. Nel campo dell’intelligenza artificiale, un ASIC può essere progettato esclusivamente per eseguire operazioni tipiche delle reti neurali, riducendo consumi energetici e costi rispetto a soluzioni più generiche. Proprio perché costruiti “su misura”, gli ASIC offrono spesso prestazioni superiori nel compito per cui sono stati progettati, ma sono meno flessibili rispetto a una GPU.   Acceleratori Il termine acceleratore non indica una specifica categoria tecnica di chip, ma una funzione: un acceleratore è un processore progettato per velocizzare un determinato carico di lavoro. Nel contesto dell’intelligenza artificiale, GPU, ASIC specializzati, TPU o altri chip custom rientrano tutti nella categoria degli acceleratori, perché servono ad accelerare i calcoli necessari per addestrare o utilizzare i modelli. In altre parole, “acceleratore” è il contenitore concettuale più ampio; GPU e ASIC sono alcune delle tecnologie che possono svolgere quel ruolo. LA MINACCIA DI GOOGLE “C’è la sensazione strategica, tra i clienti e nel mercato complessivo, che la dipendenza da Nvidia, e dai suoi prezzi elevati, debba essere interrotta”, ha spiegato, parlando con El País, l’analista Fernando Maldonado. “Tutti i principali fornitori di servizi cloud stanno progettando i loro specifici chip per compiti differenti. Più in là nel tempo, la quota di mercato di Nvidia potrebbe iniziare a ridursi” Dei vari concorrenti che stanno scaldando i motori nessuno è più minaccioso di Google: azienda storicamente leader nel campo dell’intelligenza artificiale, che ha reso possibile l’avvento dei large language model, sviluppando nel 2017 l’architettura Transformer, e che per il loro addestramento sfrutta da sempre una combinazione di GPU Nvidia e delle sue TPU (Tensor Processing Unit), ovvero acceleratori hardware progettati internamente, in collaborazione con Broadcom, e ottimizzati per il calcolo delle reti neurali. Questa coabitazione di GPU e TPU potrebbe presto giungere al termine: Gemini 3 – il più avanzato large language model di Google – è stato infatti addestrato utilizzando esclusivamente le TPU prodotte dal colosso di Mountain View, prefigurando quindi un futuro in cui Nvidia potrebbe perdere uno dei suoi più importanti clienti. Ma c’è altro: Google ha infatti iniziato a stringere accordi commerciali che consentono a varie società del settore di utilizzare le proprie TPU al posto delle GPU di Nvidia. Il più importante di questi accordi è stato stipulato a ottobre 2025 e prevede che Anthropic – una delle principali realtà dell’intelligenza artificiale e sviluppatrice di Claude – spenda “decine di miliardi di dollari” per accedere fino a un milione delle TPU di Google. Un accordo simile, ma su scala più ridotta, è stato siglato con la startup Safe Superintelligence (fondata dall’ex di OpenAI Ilya Sutskever). Fino a oggi, gli sviluppatori di intelligenza artificiale potevano accedere alle TPU soltanto attraverso i data center di proprietà di Google, rendendoli così dipendenti dal suo ecosistema cloud e consentendo una flessibilità molto inferiore rispetto alle GPU di Nvidia, che si acquistano invece fisicamente e poi si sfruttano a piacimento (al netto della lunghissima lista d’attesa). Adesso la situazione è cambiata: Google ha da pochissimo iniziato, secondo le ultime notizie, a vendere direttamente i propri acceleratori. Tra i clienti troviamo ancora una volta Anthropic (con un acquisto completato da dieci miliardi di dollari e un secondo ordine da 11 miliardi già concordato) e secondo le indiscrezioni anche Meta, che collocherebbe fisicamente le TPU nei propri data center, dove fino a oggi avevano trovato spazio soprattutto le GPU di Nvidia. È questa evoluzione di Google, che si sta quindi trasformando in un vero e proprio produttore di chip, ad aver fatto salire le sue azioni quasi del 50% negli ultimi sei mesi, mentre quelle di Nvidia hanno fatto registrare soltanto un +5%. “La capitalizzazione di mercato è cresciuta di quasi mille miliardi a partire dall’ottobre scorso, anche grazie alla decisione di Warren Buffett di acquistare 4,9 miliardi di azioni durante il terzo trimestre del 2025 e al più generale entusiasmo di Wall Street per le iniziative di Google nel campo dell’intelligenza artificiale”, si legge su Bloomberg. “Google è sempre stato il vero outsider nella corsa dell’intelligenza artificiale. Un gigante per qualche tempo dormiente, ma che adesso si è pienamente risvegliato”. AMAZON E NON SOLO Google è sicuramente il rivale più temibile per Nvidia, ma non è l’unico. Ormai da qualche tempo, Amazon (per la precisione AWS) ha iniziato a sviluppare acceleratori per l’intelligenza artificiale – chiamati Trainium – e dall’anno scorso li sta usando nei propri data center, vendendo l’accesso a svariate realtà del settore. Tra queste troviamo ancora una volta Anthropic, la società di “data intelligence” Databricks, l’azienda giapponese di servizi per l’assistenza clienti Karakuri e parecchie altre. Stando alle dichiarazioni del CEO di Amazon Andy Jassy, gli introiti garantiti dai chip Trainium e Graviton (classiche CPU usate internamente in ambito cloud) sono oggi di “circa 10 miliardi di dollari” e crescono “a tripla cifra” anno dopo anno. Come spiega il New York Times, “sebbene non siano potenti come quelli di Google o Nvidia, Amazon sta installando il doppio dei suoi chip all’interno di ciascun data center, nella speranza di offrire maggiore potere computazionale usando la stessa quantità di energia (grazie alla loro migliore efficienza energetica, ndA)”. Al momento, Anthropic è l’unico vero grande cliente dei Trainium di Amazon, ma in futuro le cose potrebbero cambiare: “Gli esperti ritengono che una partnership di questo calibro possa prefigurare cambiamenti ancor più importanti: quando Anthropic utilizza i chip di Amazon o di Google mostra al resto del mercato che le GPU di Nvidia non sono l’unica opzione”. Al contrario: le alternative continuano ad aumentare. La CEO di AMD, Lisa Su, aveva annunciato qualche mese fa l’intenzione di centrare la produzione aziendale sull’AI generativa, scommettendo che la “domanda insaziabile di capacità di calcolo” non si sarebbe esaurita nel giro di pochi trimestri. Finora i numeri sembrano darle ragione: la capitalizzazione di mercato di AMD è quasi quadruplicata, superando i 350 miliardi di dollari, e l’azienda ha firmato accordi rilevanti per fornire chip a OpenAI e Oracle. Anche Broadcom si sta ritagliando uno spazio crescente grazie alla produzione di chip – le cosiddette XPU – progettati per compiti di calcolo specifici, oltre a hardware di rete indispensabile per collegare tra loro i giganteschi rack di server che popolano i data center dell’AI. Intel, uno dei nomi storici della Silicon Valley, ha clamorosamente mancato la prima ondata dell’AI generativa, ma sta adesso investendo massicciamente sia nella progettazione sia nella produzione di processori avanzati per i data center, nel tentativo di recuperare terreno. E infine c’è Qualcomm, tradizionalmente associata ai chip per smartphone e automobili, ma che nell’ottobre scorso ha annunciato il lancio di due nuovi acceleratori per l’intelligenza artificiale, l’AI200 e l’AI250, caratterizzati da un’attenzione particolare all’efficienza energetica. L’ASCESA DELLE STARTUP La scommessa è quindi duplice: da una parte che la richiesta di processori da utilizzare nell’ambito dell’intelligenza artificiale continuerà ad aumentare; dall’altra che si aprano maggiori opportunità per chi produce hardware specializzato, laddove fino a oggi hanno dominato i processori programmabili e generalisti di Nvidia. “Se si osserva il tasso di crescita del settore, si vede [aumentare la domanda] di hardware specializzato”, ha spiegato Alex Davies, CTO della società finanziaria Jump. “È sempre stato così in tutta la storia dell’ingegneria: si inizia con qualcosa di più generico, poi si cresce a grandissima velocità e alla fine qualcuno capisce che non si può avere un unico prodotto per tutto”. Fino a questo momento, la versatilità delle GPU ha rappresentato il principale vantaggio di Nvidia, che attraverso la piattaforma software CUDA consente di programmare i suoi processori in base alle specifiche esigenze aziendali, fidelizzando inoltre una vastissima schiera di programmatori. I chip di uso generale hanno però i loro svantaggi: “C’è un costo energetico da pagare, perché ci sono parti del processore che non si utilizzano per ciò che serve ma consumano comunque energia”, ha spiegato ancora Maldonado a El País. Considerando quanto sta crescendo il mercato, c’è sicuramente spazio per tutte le soluzioni: dai processori generalisti e programmabili di Nvidia fino alle architetture ASIC più specifiche. Nel complesso, si stima che il giro di affari degli acceleratori per sistemi d’intelligenza artificiale dovrebbe crescere del 16% su base annua fino a raggiungere i 604 miliardi di dollari nel 2033: “Certo, Nvidia continuerà a controllare una parte significativa del mercato, ma anche una piccola percentuale può valere miliardi di dollari”, ha spiegato al New York Times l’analista Jordan Nanos. Mentre i colossi si riorganizzano per aumentare la loro presenza in questo ricchissimo mercato, una serie di startup ambisce a conquistare una fetta della torta, presentando nuove soluzioni: Cerebras è una startup californiana, guidata da Andrew Feldman, che progetta processori creati esclusivamente per l’intelligenza artificiale. Processori, tra l’altro, dalle dimensioni inusuali: “Il nostro chip è grande quanto un piatto da tavola, mentre quello di una GPU ha le dimensioni di un francobollo”, ha spiegato Feldman parlando con l’Economist. Potrebbe sembrare una mossa controintuitiva, visto che il progresso tecnologico è sempre stato anche una corsa alla miniaturizzazione. Eppure, Cerebras permette di usare un solo, enorme chip laddove con le GPU di Nvidia bisogna collegarne un gran numero. Questo permette alle connessioni tra i vari core presenti nel chip di operare migliaia di volte più rapidamente di quanto avviene con le connessioni tra GPU separate. Il suo Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3) – il più grande chip per AI mai costruito, con circa 4mila miliardi di transistor e 900mila core – è attualmente impiegato da OpenAI (per Codex-Spark, un LLM ottimizzato per la generazione di codice), Mistral, Perplexity e anche dai laboratori scientifici statunitensi (che lo hanno impiegato, per esempio, nell’ambito della “simulazione molecolare dinamica”). Una lista di clienti impressionante, che ha convinto gli investitori a finanziare Cerebras con un miliardo di dollari per una valutazione da 23 miliardi. Cerebras non è però l’unica startup che partecipa alla grande corsa per ritagliarsi uno spazio nel mondo degli acceleratori per AI. Un’altra realtà californiana, fondata da ex ingegneri di Google, è MatX, che sta sviluppando processori che mirano a fare piazza pulita di tutti gli elementi delle GPU non necessari per l’addestramento degli LLM. In poche parole, MatX punta a creare processori che facciano meno cose, ma in maniera più efficiente. La startup nata nel 2022 ha appena raccolto oltre 500 milioni di dollari in un nuovo round di finanziamento e punta a completare il design del suo chip nel 2026, con spedizioni previste nel 2027. L’elenco delle startup include anche le statunitensi d-Matrix e SambaNova, l’israeliana Hailo, la britannica Graphcore (acquistata nel 2024 da SoftBank), la canadese-statunitense Tenstorrent e tantissime altre. LA CINA PUNTA ALL’AUTOSUFFICIENZA Le maggiori sorprese per Nvidia potrebbero però arrivare dall’altro lato del Pacifico. Non è un caso che Jensen Huang abbia pubblicamente espresso la sua contrarietà alle sanzioni che impediscono la vendita delle GPU più avanzate alla Cina (per quanto recentemente allentate), argomentando che questa politica rischia di accelerare la corsa della Repubblica Popolare per rendersi del tutto autonoma dai processori statunitensi (e quindi intaccando il fatturato di Nvidia, proveniente per il 13% dal mercato cinese). Che la Cina sia dietro agli Stati Uniti soltanto di “pochi nanosecondi” – come affermato dallo stesso Huang – è un’esagerazione, ma i progressi fatti dai produttori di chip del colosso asiatico sono molto significativi. Al momento, le prestazioni del modello H20 – il chip più potente che Nvidia può vendere in Cina, variante dell’H200 – sono già state ampiamente superate da numerosi processori cinesi, tra cui l’Ascend 910C di Huawei e il BW1000 di Hygon (per capacità di calcolo grezza e al netto di un maggiore consumo energetico). Probabilmente proprio allo scopo di aumentare l’adozione di chip autoctoni, Pechino sta adesso a sua volta ostacolando l’acquisto dei chip Nvidia da parte delle aziende cinesi, complicando ulteriormente una situazione già molto difficile. In sintesi: al momento gli Stati Uniti hanno riammesso la vendita dei processori H20, ma è ora la Cina che ne blocca l’acquisto da parte delle sue aziende, adducendo ragioni di sicurezza nazionale. La situazione è caotica e in continua evoluzione, ma l’impressione è che la Cina voglia approfittare della guerra commerciale per aumentare la quota dei suoi campioni nazionali (Huawei, Hygon, Cambricon, MetaX), che oggi detengono il 40% del mercato – per un valore di circa 38 miliardi di dollari – e che potrebbero crescere fino al 50% nel giro di un paio d’anni. Dal punto di vista tecnologico, un aiuto importante potrebbe giungere dai progressi fatti dalla Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC): l’azienda cinese che si occupa di fabbricare concretamente i chip progettati da Huawei e dagli altri. SMIC è oggi il cuore della strategia industriale cinese nel campo dei processori. Secondo alcuni report, l’azienda sarebbe ormai in grado di produrre anche chip a 5 nanometri, seppur con costi più elevati e rese inferiori rispetto a quelli realizzati dal colosso taiwanese TSMC per i marchi occidentali, le cui dimensioni hanno da poco raggiunto la soglia dei 2 nanometri. Allo stesso tempo, Huawei starebbe investendo per dare vita a delle proprie strutture produttive, diventando quindi un concorrente di SMIC con l’obiettivo di far progredire ulteriormente la capacità cinese di produrre chip avanzati. Ci vorrà ancora parecchio tempo prima che le prestazioni dei chip cinesi possano effettivamente raggiungere quelle statunitensi, ma i timori di Jensen Huang sono fondati: SMIC, Huawei e gli altri campioni di Pechino o Shenzhen stanno facendo rapidi e importanti passi avanti. E un domani potrebbero contribuire ad allargare le crepe del dominio di Nvidia. L'articolo Assalto al trono di Nvidia proviene da Guerre di Rete.

Un romanzo mai scritto di Philip Dick che si sarebbe dovuto chiamare: "Il nome del gioco è morte". La sua trama costituisce una metafora del conflitto che a breve potrebbe caratterizzare le nostre società. Il romanzo, avrebbe dovuto narrare la contrapposizione tra due filosofie dell'uomo, della "natura umana". La prima è quella che vede l'uomo come un individuo isolato, proteso in una permanente lotta contro i suoi simili per affermarsi e prevalere, l'altra è quella che vede il genere umano come una sorta di unico organismo "poliencefalico" la cui caratteristica principale consiste nel condividere esperienze e conoscenze. Sembra soltanto una versione aggiornata dell'ormai frusta diatriba tra individualismo e collettivismo. La mia opinione è che la posizione di Dick non dovrebbe essere letta in termini così manichei... Continua a leggere→

Commentiamo la testimonianza di Zuckerberg al processo in California che vede Meta accusata di aver creato delle interfacce che provocano dipendenza alle persone minori, tali da infliggere loro danni psicologici. Sempre su Meta, arrivano le prime notizie anche da un altro processo, questa volta nel New Mexico, dove l'accusa è invece di non aver protetto adeguatamente le persone minori dall'abuso sessuale. A seguire, lunga carrellata di notiziole: * L'unione europea impedisce i tool basati su AI sui device del suo personale * I tech corps, ovvero un altro passaggio del colonialismo * Un altro studio mostra che l'AI non ci farà lavorare meno * L'India stringe le regole sui social media e sugli usi dell'AI * ChatGPT si prepara a lanciare un social media * Alcuni importanti siti di notizie chiedono ad Internet Archive di copiare le versioni archiviate dei loro siti allo scopo di evitare che gli scraper che accumulano dati per usarli negli LLM possano accedervi * Openstreetmap riceve un livello di scraping che rende difficile mantenerlo in attività Concludiamo con due perle: * Meta risolve il problema delle persone che smettono improvvisamente di postare * Come controllare 10mila aspirapolvere robot per sbaglio