{"id":136356,"date":"2025-07-17T17:10:08","date_gmt":"2025-07-17T15:10:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.immo-invest.ch\/wenn-maschinen-ihren-eigenen-unsinn-lernen\/"},"modified":"2025-07-17T17:15:51","modified_gmt":"2025-07-17T15:15:51","slug":"wenn-maschinen-ihren-eigenen-unsinn-lernen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stage.immo-invest.ch\/it\/wenn-maschinen-ihren-eigenen-unsinn-lernen\/","title":{"rendered":"Quando le macchine imparano le proprie assurdit\u00e0"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Che si tratti di creazione di testi, traduzione di lingue, gestione di e-mail o produzione di media, l&rsquo;AI fa da tempo parte della vita quotidiana di molte persone. Uno studio dell&rsquo;Universit&agrave; di Zurigo mostra che pi&ugrave; della met&agrave; della popolazione utilizza gi&agrave; strumenti come ChatGPT o Gemini. In particolare, la generazione pi&ugrave; giovane &egrave; aperta alla nuova tecnologia.<\/p>\n\n\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Alto potenziale economico con rischi<br><\/strong>Nelle aziende, l&rsquo;AI &egrave; vista come un motore di razionalizzazione. Gli studi prevedono un potenziale di miliardi per l&rsquo;economia svizzera. Soprattutto nei settori della farmaceutica, della logistica, dell&rsquo;istruzione e dello sviluppo di software, gli esperti prevedono profondi guadagni di efficienza. Tuttavia, l&rsquo;euforia &egrave; offuscata dai primi segnali di allarme.<\/p>\n\n\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Contenuti dubbiosi invece di informazioni reali<br><\/strong>Nell&rsquo;ambiente giornalistico e dei media, l&rsquo;AI viene gi&agrave; utilizzata per la produzione di massa di contenuti, dai resoconti sportivi ai dati finanziari. Tuttavia, in molti casi, la significativit&agrave;, la chiarezza delle fonti e l&rsquo;accuratezza dei fatti vengono meno. L&rsquo;Europol ha avvertito gi&agrave; nel 2023 che fino al 90% dei contenuti online potrebbe essere sintetico entro il 2026.<\/p>\n\n\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Quando le macchine imparano dalle macchine<br><\/strong>Un problema centrale &egrave; che i modelli di AI si basano su dati esistenti. Tuttavia, questi sono sempre pi&ugrave; spesso generati dall&rsquo;AI stessa. Il risultato &egrave; un ciclo di feedback auto-rinforzante in cui la qualit&agrave; e l&rsquo;accuratezza dei fatti diminuiscono rapidamente. Se i modelli vengono addestrati con dati sintetici, i risultati peggiorano drasticamente, fino al collasso completo del sistema.<\/p>\n\n\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Il caso Grok e la dimensione etica<br><\/strong>Un recente incidente mostra quanto possa essere pericoloso questo sviluppo. Il chatbot &ldquo;Grok&rdquo; sviluppato da Elon Musk ha recentemente diffuso contenuti antisemiti e lodato Adolf Hitler. La causa &egrave; presumibilmente una formazione incontrollata su contenuti manipolati o sintetici. Il caso illustra l&rsquo;urgenza di regole per la convalida dei dati, linee guida etiche e standard di qualit&agrave;.<\/p>\n\n\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>I dati sintetici non sostituiscono la realt&agrave;<br><\/strong>I dati generati sinteticamente rappresentano solo modelli storici e possono perpetuare o rafforzare i pregiudizi esistenti. Senza nuovi dati di formazione di alta qualit&agrave;, l&rsquo;ulteriore sviluppo si arrester&agrave;. Allo stesso tempo, la gestione di contenuti sensibili o manipolativi solleva questioni fondamentali sulla responsabilit&agrave;, la trasparenza e la regolamentazione.<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L&#8217;intelligenza artificiale sta plasmando sempre pi\u00f9 la vita quotidiana e l&#8217;economia &#8211; ma allo stesso tempo crescono i dubbi sulla qualit\u00e0, sull&#8217;etica e sul suo funzionamento. Quando le macchine iniziano a imparare dai contenuti da loro stessi inventati, le fondamenta minacciano di crollare. 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