Autore: lethuha

📌 In sintesi: Per gran parte della storia l’intelletto è stato raro, l’IA lo ha reso abbondante. Il valore si sposta dalla risposta alla responsabilità delle conseguenze. Più l’IA è intelligente, più delegare è pericoloso. L’intelligenza umana oggi consiste nel rispondere di ciò che non abbiamo creato. Il futuro esige la “presenza consapevole” dell’uomo.

📌 In sintesi: La scelta di “slop” evidenzia il boom di contenuti di bassa qualità. Riflette la crescente consapevolezza del pubblico e il desiderio di tornare ai valori umani in un’era in cui l’IA è onnipresente ma non sempre “intelligente” come sperato.

📌 In sintesi: Il caso del libro di Springer Nature evidenzia i rischi legati all’uso dell’IA generativa nell’editoria accademica senza controlli rigorosi. Le citazioni false in un testo costoso minano la fiducia nella revisione paritaria e richiedono nuovi standard per la verifica delle fonti e la responsabilità degli autori.

📌 Sintesi: Il rapporto di BCG rivela una verità scioccante: l’IA non sta generando un valore uniforme, ma sta amplificando la differenza tra le aziende leader e il resto. Con il 5% delle aziende che catturano i benefici e il 60% che non ottiene quasi nulla, l’IA agentiva e la strategia AI di base stanno determinando chi avanza e chi rimane indietro. Circa il 70% del valore dell’IA proviene da funzioni chiave come vendite, marketing, produzione, catena di approvvigionamento e pricing; la R&S rappresenta il 15% e l’IT è aumentato al 13% nel 2025.

📌 Sintesi: L’inaugurazione del centro cloud AI con il supercomputer Nano 4 dimostra che Taiwan sta andando oltre il suo ruolo di centro di produzione di chip. Con una capacità di 15 megawatt e quasi 1,8 mila chip AI avanzati, l'”IA sovrana” sta diventando un nuovo pilastro per la sicurezza tecnologica e la crescita a lungo termine. Il Presidente Lai Ching-te ha affermato che il progetto segna la transizione di Taiwan da “isola produttrice di hardware” a “isola dell’IA”.

📌 Sintesi: L’Università Keio (Giappone) e OpenAI hanno firmato ufficialmente un MOU per collaborare all’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’istruzione, rendendo Keio la prima università giapponese a stringere una partnership strategica con lo sviluppatore di ChatGPT. La priorità immediata è come l’IA può supportare la ricerca nelle scienze sociali e umanistiche, seguita dalla creazione di un quadro etico e di governance dell’IA in ambito accademico, garantendo trasparenza e responsabilità nell’uso degli strumenti generativi.

📌 Sintesi: L’esperimento interno di SAP ha rivelato un “pregiudizio anti-IA” tra gli esperti, dimostrando che la barriera più grande non è tecnologica, ma psicologica. Quando un’IA come Joule raggiunge il 95% di accuratezza e riduce settimane di lavoro manuale, il futuro del consulente del 2030 sarà umano – potenziato dall’IA, non sostituito.

📌 Sintesi: Il tasso di lavoratori che utilizzano l’IA sul posto di lavoro negli Stati Uniti sta diminuendo drasticamente. Entro ottobre 2025, solo l’11% dei lavoratori nelle grandi aziende statunitensi utilizzava l’IA per “produrre beni e servizi”. Nelle medie imprese, la percentuale di coloro che “non utilizzano l’IA” è aumentata dal 74,1% di marzo all’81,4%. La causa è attribuita alla “AI fatigue” (fatica da IA): i dipendenti si sentono sopraffatti, mentre i risultati in termini di produttività non sono commisurati.

📌 Sintesi: Il cervello di un bambino si sviluppa per il 90% prima dei 5 anni, quindi l’esposizione precoce a “AI slop” – contenuti generativi di bassa qualità, ripetitivi e privi di significato – può influire sulle capacità linguistiche, cognitive ed emotive. Gli YouTuber stanno utilizzando strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT e generatori automatici di video per produrre in massa video “educativi” per bambini di 1-3 anni, guadagnando centinaia di dollari al giorno. Con oltre il 60% dei bambini sotto i 2 anni che guarda YouTube, l'”AI slop” sta diventando un potenziale rischio per lo sviluppo cerebrale. Sebbene la…

📌 Sintesi: Il settore della costruzione di data center in Giappone è sottoposto a una grave pressione a causa della carenza di manodopera, dell’aumento dei costi e dei processi di costruzione obsoleti, causando ritardi nel piano di sviluppo dell’infrastruttura AI del governo. Il Giappone deve affrontare due problemi principali: (1) una carenza di lavoratori altamente qualificati e (2) una lenta adozione del Building Information Modeling (BIM) che aiuta ad abbreviare i tempi di approvazione e costruzione. A Singapore, il BIM è obbligatorio dal 2015, aiutando a completare un centro da 50 MW in 2 anni; in Giappone, la stessa scala richiede…