La fine della creatività? Cos'è l'AI Slop e come riconoscerlo (Prima che sia tardi)

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La realtà dei fatti: cos’è davvero lo “slop”?

Il termine “slop” (scarto, sbobba) non indica l’intelligenza artificiale in sé, ma il suo uso pigro e industriale. Si tratta di contenuti a bassa qualità prodotti a costo marginale prossimo allo zero con l’unico scopo di occupare spazio nei feed o farsi premiare dai motori di ricerca.

Se un tempo serviva uno sforzo intellettuale per strutturare un post, oggi bastano pochi secondi per istruire un modello linguistico a generare migliaia di parole senza anima. Lo riconosciamo da un’estetica standardizzata, fatta di texture levigate e simmetrie innaturali; da errori visivi che tradiscono la natura sintetica del processo; e soprattutto da un linguaggio pieno ma vuoto, capace di rincorrere i sinonimi ma incapace di restituire un’esperienza o una posizione reale.

Casi Reali: Tra etica e sopravvivenza

Contrariamente a quanto si pensi, la corsa all’automazione non è priva di ostacoli. Alcuni grandi brand hanno capito che l’abuso di contenuti sintetici rischia di erodere il valore più prezioso: la fiducia del pubblico.

• Dove e la campagna Real Beauty: Per il ventennale del suo impegno sulla bellezza autentica, Dove ha dichiarato che non utilizzerà l’IA per rappresentare donne reali nelle sue comunicazioni. Non è solo etica: è la protezione di un posizionamento commerciale che l’IA — alimentata da pregiudizi e canoni estetici irreali — rischierebbe di distruggere.
• Il caso Lego: Nel 2024, il colosso dei mattoncini ha dovuto rimuovere immagini generate con l’IA nella sezione Ninjago dopo le dure critiche della community. Il segnale è chiaro: chi vende creatività e manualità non può permettersi di “barare” con la generazione automatica senza tradire la propria missione.
• Il segnale di Nikon: Nikon, in una campagna locale intitolata “Natural Intelligence”, ha giocato proprio su questo confine: mostrare luoghi reali talmente incredibili da sembrare artificiali. È un segnale interessante: in un mondo saturo di immagini generate, la realtà stessa torna a essere un valore da rivendicare, quasi un atto di resistenza.

Il Rischio del “Human-washing”

Proprio come abbiamo imparato a riconoscere il Green-washing, dobbiamo ora fare attenzione al Human-washing. Molte aziende useranno l’etichetta “AI-Free” o “Human Made” come un semplice filtro di marketing per apparire più empatiche, pur continuando a automatizzare ogni processo interno che non sia direttamente visibile al pubblico.

La sfida è distinguere tra il marketing di facciata e le scelte strategiche fondate, ovvero quelle di chi rinuncia ai risparmi dell’automazione per preservare un legame reale con l’utente.

Il Paradosso: Creatività compressa, non uccisa

Non siamo di fronte alla “morte” della creatività, ma a una sua preoccupante standardizzazione. La facilità di generazione sta spingendo molti creator a compiacere gli algoritmi invece che le persone, trasformando l’arte in una commodity indistinta.

Tuttavia, l’engagement verso i contenuti palesemente sintetici sta mostrando segni di stanchezza. Diverse analisi di settore segnalano una crescente attenzione verso contenuti più umani, riconoscibili e meno rifiniti. L’imperfezione — un’esitazione nella voce, un’inquadratura non perfetta, un’opinione scomoda — sta diventando un asset di lusso in un mare di perfezione sintetica e senz’anima.

Rifugi Digitali e Trasparenza

Questa saturazione sta spingendo gli utenti verso “isole di autenticità”.

• Cara: La piattaforma per artisti ha visto una crescita esplosiva (da 40.000 a oltre 600.000 utenti in una sola settimana nel 2024) proprio perché garantisce un ambiente protetto dallo scraping e dai contenuti generati.
• La rivalutazione del Lo-Fi: Si nota anche una tendenza verso formati più grezzi e diretti: newsletter meno rifinite, video meno patinati e toni più trasparenti. Non è necessariamente un rifiuto della tecnologia, ma la ricerca di una firma umana che non possa essere replicata in serie.

Conclusione: La difesa è culturale

Dal 2 agosto 2026, l’EU AI Act renderà pienamente applicabili gli obblighi di trasparenza per i contenuti generati o manipolati dall’IA. Vedremo più etichette, ma nessuna regolamentazione potrà sostituire il nostro senso critico.

Che cosa possiamo fare, allora?

Possiamo premiare la sostanza, usando like, tempo e condivisioni per sostenere chi offre un’opinione originale o un dato reale. Possiamo diffidare del human-washing, valutando la coerenza dei brand non dagli slogan ma dalla qualità del rapporto che costruiscono con noi. E possiamo restare umani: usare l’IA come supporto ha senso, ma delegare a un prompt la propria identità comunicativa significa rinunciare proprio a ciò che rende riconoscibile una voce.

Non annegheremo nello slop se sapremo distinguere l’autenticità vera da quella venduta a scopi commerciali. La sfida è restare presenti in un mondo che ci vorrebbe spettatori passivi di un sogno algoritmico.

Questo blog esiste da quasi vent’anni: maggio 2006. Ma la storia parte prima. Sarò breve, perché chi mi segue sa già che qualcosa sta per succedere davvero, questa volta. E per capire quanto sia importante per me, serve raccontare come ci siamo arrivati.

Io sono un informatico. Negli anni ’90, agli albori di Internet, smanettavo con i computer e leggevo con gli occhi a cuore gli articoli di Paolo Attivissimo. Non credo serva presentarlo: il primo divulgatore informatico e debunker noto in Italia (sì, è nato in Inghilterra, sì, vive in Svizzera). Io volevo essere Paolo Attivissimo, ma non avevo un sito, ero un ragazzino, non sapevo nulla.

Avevo però due progetti che ricordo con grande affetto: Stupidolandia — un sito di barzellette, immagini divertenti e altro — e Schegge di Cristallo (in origine LittleArts) — un posto dove scrittori, poeti, pittori e scultori potevano pubblicare le proprie opere liberamente. Una specie di proto social network fallimentare.

Questo blog nasce proprio come blog di Schegge di Cristallo.

Qui inizia una lunga, lunghissima parentesi di me che scrivo. Racconti, poesie, opinioni, cose e altre cose. Intanto leggevo Attivissimo e pensavo: «Vorrei tanto essere come lui». Avete presente Piero Angela che ha ispirato migliaia di persone verso la scienza? Ecco: Paolo Attivissimo è stato il mio Piero Angela. (Ovviamente lo è stato anche Piero Angela, ma anche Paolo Attivissimo.)

Nel 2014 arriva Bufale.net. Niente da togliere ad Attivissimo, sia chiaro, ma mi sarebbe piaciuto essere anche Claudio Michelizza. Chissà se anche lui è stato ispirato da Attivissimo… glielo chiederò. Insomma, nel 2014 ero indeciso se volessi essere Paolo Attivissimo, Claudio Michelizza o Stephen King. Perché nel frattempo scrivevo soprattutto racconti e persino abbozzi di romanzi: nel 2016 mi iscrivo alla Scuola Palomar, Master in Tecniche della Narrazione, e mi butto sulla fiction.

O forse no. Perché proprio in quel periodo questo blog comincia a cambiare direzione. Inizio a scrivere di attualità. In particolare di uso consapevole delle tecnologie.

Poi, quest’anno, succede qualcosa di strano.

Stavo provando a mandare alcuni miei romanzi in giro. Manda qua, manda là.
E mi arriva una mail da una casa editrice.

Mi scrivono, con gentilezza rara:
«Hai sbagliato indirizzo editoriale. Non pubblichiamo questo genere.»
Già questo basterebbe per amare chi risponde per i rifiuti.
Ma poi arriva la frase:

«Abbiamo letto la tua presentazione. Ci piace quello che fai.
Vorresti scrivere un libro per noi?»

Un fulmine a ciel sereno. Una proposta editoriale — non su un romanzo — ma su un saggio divulgativo sull’uso consapevole delle tecnologie.
Una roba alla Paolo Attivissimo negli anni Novanta.

Da tempo, con un vecchio amico, pensavamo di aprire un canale YouTube. Così, mentre scrivo questo libro, lo ricontatto: «Riprendiamo quell’idea?». Facciamo ipotesi. Ci accorgiamo che il format che volevamo adottare, però, somiglia molto a quello di Claudio Michelizza su Bufale.net.
E allora il mio amico gli scrive, per un consiglio, e…

E ora collaboro con Claudio Michelizza.

Io, che volevo essere Claudio Michelizza, ora mi sento con lui quasi ogni giorno per progettare cose. Cose che escono, cose che usciranno. Cose belle.

A quel punto che fai? Non provi a contattare Paolo Attivissimo?

Non sarò mai Claudio Michelizza, non sarò mai Paolo Attivissimo, ma cosa vuoi che succeda?
Al massimo mi mandano a quel paese. No?

E insomma…
Il 20 febbraio uscirà:

«IA e Social – Istruzioni per l’Uso»

di Stefano Giolo
Prefazione di Paolo Attivissimo

Non so se questa sarà la copertina definitiva. Non so se crederci davvero finché non avrò il libro in mano. Ma il contratto è firmato e la prefazione c’è.

La casa editrice è Espress Edizioni (https://www.espress.it/) — che, giuro, non lo dico perché ora pubblico con loro — è davvero una delle più attente alla buona divulgazione. Ha un catalogo bellissimo nel quale mai avrei pensato di entrare.

E adesso?

Adesso si comincia.

Non è un punto di arrivo — anche se ci sono voluti vent’anni da mille strade diverse — è un punto di partenza. Anche trenta se consideriamo i sogni adolescenziali degli anni ’90. Ci sono conferenze da fare, presentazioni da organizzare, un altro libro praticamente pronto che mi piacerebbe riuscire a pubblicare, nuovi contatti, nuovi progetti. Robette che si muovono ancora di più ma che non posso dire.

Forse qui rallenterò un po’. Ma se sei arrivato a leggere fino a qui, probabilmente sei tra quelli che hanno sempre creduto in me. E ti ringrazio.

Mi servirà anche un po’ di aiuto: un passaparola, una condivisione, qualche «oh, guarda che bello questo progetto che sta nascendo». Può fare molto più dell’acquisto di una singola copia.

Non sarò mai Paolo Attivissimo, non sarò mai Claudio Michelizza.
Ma posso essere me stesso.
E, se vorrai, possiamo farlo insieme.

Lo trovate nella vostra libreria di fiducia e online qui:

• IBS: https://short.staipa.it/wquds
• Libreria Cortina Milano: https://short.staipa.it/5u0l0
• Libreria Universitaria: https://short.staipa.it/fnrr5
• Feltrinelli: https://short.staipa.it/vav8t
• Amazon: https://short.staipa.it/zkrhp

C’è un’idea semplice alla base del nuovo quadro regolatorio: abbassare l’esposizione “casuale” dei minori alla pornografia e responsabilizzare i grandi player. L’Autorità non ha messo un cartello “vietato ai minori, grazie”; ha costruito un flusso con un soggetto terzo che certifica solo che siamo maggiorenni, senza rivelare chi siamo al sito. È una differenza non da poco: meno dati che girano, più privacy per chi è adulto e vuole esser lasciato in pace.

Cosa prevede, in pratica

La data è fissata: 12 novembre 2025. Da quel giorno i servizi che diffondono in Italia contenuti pornografici devono mostrare la richiesta di verifica dell’età prima di farci entrare. La prova d’età si ottiene da un fornitore indipendente (non il sito “per adulti”), e il sito riceve solo un “ok, è ≥18”, non nome, cognome o documento.

Il modello è chiamato spesso “doppio anonimato”: chi verifica non sa dove andremo, chi ci fa entrare non sa chi siamo. È prevista un’autenticazione per sessione: dopo un po’ di inattività si rifà il passaggio. Niente bagianate tipo “clicca se hai 18 anni”, niente stime via selfie con IA.

Come appare lato utente

Noi arriviamo sulla home e compare la richiesta di verifica. Se è la prima volta, un terzo fidato ci rilascia nell’app/wallet una prova d’età. Dalle volte successive, la “tiriamo fuori” dall’app con due tocchi.

Tecnicamente la prova è un attestato crittografico, spesso monouso e a validità breve: scambiarci un “codice” con qualcun altro per permettergli l’accesso non ha senso, o perché non funziona proprio o perché è già stato consumato. E no, non ci logghiamo al sito con SPID o CIE: quelle credenziali possono servire al terzo per verificare l’età, non vanno esposte al sito erotico.

È un sistema “solido”?

È abbastanza solido per l’obiettivo che si è dato: alzare l’asticella del primo click. Riduce gli accessi occasionali, obbliga i big a smettere di far finta di niente con il banner “18+”. Ma non è a prova di adolescente motivato.

Se i grandi siti attivano il controllo solo per chi arriva dall’Italia (scelta probabile dal punto di vista business), allora una semplice VPN può reindirizzare il traffico dell’adolescente su un indirizzo IP estero e aggirare geofencing e blocchi nazionali, in pratica puù accedere comunque come prima. Se invece un sito decidesse di chiedere la prova d’età a tutti, ovunque, indipendentemente dalla nazione la VPN non aiuterebbe più: dipende dalle scelte implementative dei singoli, ma è molto improbabile accada per ora.

“Primo giorno di scuola”: cronaca semi-seria ma realistica

Proviamo a immaginarlo.

1. Il primo giorno una parte dei minori scoprirà, suo malgrado, che non riesce ad accedere. Apparirà la richiesta di verifica e scatterà il messaggio in qualche gruppo telegram: “succede anche a voi?”.
2. Due minuti dopo qualcuno risponderà: “sì, devi usare una VPN“.
3. Un altro chiederà: “ma le VPN sono a pagamento, come si fa?”.
4. L’ultimo manderà il link “usa questa VPN gratis …”.

Quarto d’ora dopo, l’accesso tornerà “come prima”. Con una piccola, enorme differenza: tutto il traffico di quei ragazzi (navigazione, DNS, metadata, eventuale messaggistica non cifrata end-to-end, e spesso anche la telemetria delle app) passerà attraverso server di operatori sconosciuti che offrono VPN “gratuite”.

Nella migliore delle ipotesi monetizzeranno con pubblicità aggressiva e raccolta dati; nella peggiore, registreranno e profileranno ciò che passa, inietteranno contenuti, altereranno le risoluzioni DNS, o chiederanno permessi invasivi sul dispositivo.

E c’è un rischio ulteriore: un malintenzionato davvero interessato ad adescare minori potrebbe allestire una finta “VPN gratuita” ad hoc, intercettare il traffico e trovare varchi per contattarli (landing malevole, pop-up “chatta con me”, finti moduli di verifica, reindirizzamenti verso canali privati). Non serve fantasia, basta marketing: “sblocca i siti” e il gioco è fatto.

Dove il castello scricchiola (tecnicamente e socialmente)

I punti deboli non stanno nella crittografia del modello AGCOM, quanto nell’ecosistema:

• Geofencing: il blocco per IP si aggira con una VPN.
• Spostamento di traffico: parte dell’utenza migra su siti non conformi, mirror e soprattutto canali chiusi (Telegram & co.), o alcuni dei moltissimi siti che non appartengono a questa lista obbligata ad aderire.
• Dispositivo degli adulti: nessun age-check web impedisce a un minore di usare lo smartphone sbloccato del genitore.
• Competenze asimmetriche: i ragazzi condividono “ricette” in tempo reale; noi adulti arriviamo sempre dopo di qualche chat.

È davvero per i minori?

Sì, l’obiettivo dichiarato è la tutela dei minori rispetto a un’esposizione precoce e non guidata, con impatti su aspettative, consenso e rappresentazioni del corpo. Però la tutela normativa, da sola, non basta.

Senza un lavoro serio su educazione digitale e educazione sessuale rischiamo il solito gioco del gatto col topo: noi alziamo barriere, loro imparano a saltarle — e magari, peggio, si mettono in mano a servizi pericolosi pur di farlo.

L’elefante nella stanza: l’educazione sessuale e tecnologica a scuola

Se vogliamo proteggere davvero i minori, dobbiamo parlare di sesso, consenso, pornografia e aspettative irrealistiche in modo serio, laico e informato a scuola. Non come demonizzazione, ma come educazione.

Allo stesso modo dobbiamo insegnare l’uso consapevole delle tecnologie: che cos’è una VPN, perché non esistono pasti gratis quando parliamo di servizi “gratuiti”, come funzionano i dati, perché certi strumenti possono essere utili ma anche diventare un problema nelle mani sbagliate. È esattamente il tipo di fallimento che ho raccontato parlando della scuola nell’educazione alla tecnologia: quando smettiamo di spiegare, lasciamo spazio a tutorial su TikTok e consigli nei gruppi Telegram. Ne ho parlato “aggressivamente” anche qui: short.staipa.it/codow

Spieghiamo che cosa c’è dietro i video, perché non sono manuali di vita, che cos’è il rispetto del corpo e della volontà altrui, perché l’intimità non è un tutorial. E, in parallelo, spieghiamo come funzionano gli strumenti digitali, chi può vedere il traffico, che fine fanno i dati che affidiamo a una VPN o a una piattaforma. È un vaccino culturale doppio: non impedisce di ammalarsi, ma riduce rischi e complicazioni sia sul piano sessuale sia su quello tecnologico.

Se vogliamo davvero fare bene il lavoro, mettiamo al centro educazione sessuale ed educazione digitale. Perché la migliore “password” per proteggere i ragazzi non è un token sull’app: è una conversazione che funziona — e la consapevolezza di non regalare il proprio traffico a chi promette scorciatoie “gratis”.

Più si aspetta, meglio è. Ne ho parlato approfonditamente la scorsa settimana riguardo a una recente ricerca sul tema (https://short.staipa.it/wzn47). Ma quando lo smartphone c’è, l’obiettivo non è “spiarli” né fare il tecnico di rete: è costruire confini chiari con gli strumenti già presenti sul telefono. Qui spiego dove guardare su Android e iPhone, con percorsi “se presenti” (cambiano di poco a seconda della versione). In fondo all’articolo, se ti annoia il tecnicismo, ti consiglio di andare a leggere il “Patto d’uso familiare per smartphone“, è divertente e utile al contempo.

Regola d’oro: si parte stretti e si apre col tempo. Le impostazioni non sono punizioni: sono rotelle di equilibrio per età diverse.

Prima di cominciare (10 minuti che salvano ore)

• Aggiornamenti e codici: fai gli aggiornamenti dello smartphone; imposta PIN o Face/Touch ID per sbloccarlo; usa una password forte per l’account Google/Apple; attiva la verifica in due passaggi (2FA) sia per l’account Google/Apple del genitore sia per quello del ragazzo.
• Controllo genitori è la funzione di sistema che collega un profilo figlio a un adulto e permette di impostare limiti di tempo, orari di stop (notte/compiti), approvazione delle installazioni, filtro contenuti e report d’uso. Non legge le chat e non apre i contenuti privati: serve a mettere regole tecniche, non a spiare.
  • Android → Impostazioni > Benessere digitale e controllo genitori > Controllo genitori (se presente). Questo apre Google Family Link (gratuito).
  • iPhone → Impostazioni > Tempo di utilizzo (“Configura come genitore”), con Codice Tempo di utilizzo diverso dal PIN del telefono.
• Condivisione famiglia è il gruppo famiglia dell’ecosistema (Google/Apple) che collega gli account di casa per approvare acquisti (Chiedi di acquistare), condividere abbonamenti, posizione (se presente e voluta) e applicare in blocco le regole di Tempo di utilizzo. Non dà accesso automatico ai dati personali degli altri membri: serve per approvare e condividere, non per controllare tutto.
  • Android → con Family Link il genitore gestisce approvazioni per installazioni, limiti app e orari.
  • iPhone → Impostazioni > [tuo nome] > In famiglia (se presente): abilita Chiedi di acquistare e condivide le regole di Tempo di utilizzo.

Nota rapida: tieni il Codice Tempo di utilizzo diverso dal PIN; su Android si gestisce tutto dall’app Family Link. Dal gruppo famiglia si può uscire e i consensi si possono modificare in qualunque momento.

Età e livelli: come impostare

Disclaimer: le età qui proposte sono indicative e costituiscono un suggerimento non vincolante; ogni genitore valuti il proprio figlio e adatti le impostazioni alle sue esigenze. Tutte queste opzioni non sono tanto per spingere le persone a usarli esattamente come li indico, ma per rendere consapevoli della loro esistenza.

meno di 10 anni: se proprio serve, “telefono per chiamare e basta”

Obiettivo: reperibilità e stop.
iPhone: Impostazioni > Tempo di utilizzo → Pausa di utilizzo sempre attiva (es. 24/7), poi in Consenti sempre lasciare solo Telefono (e contatti ammessi in Limiti comunicazione); in Contenuti e privacy > Acquisti su iTunes e App Store disattivare Installazione app (se presente).
Android: con Family Link impostare limiti giornalieri a 0 su tutte le app tranne Telefono/Messaggi; in Play Store > Impostazioni > Famiglia > Controllo genitori fissare la fascia età e richiedere approvazione per ogni installazione; in Impostazioni > App > Accesso speciale > Installa app sconosciute (il percorso può variare: spesso è in Sicurezza e privacy > Accesso speciale app > Installa app sconosciute) negare il permesso (se presente).
Extra utile: su iPhone c’è Accesso Guidato per bloccare il telefono su una sola app temporaneamente (Impostazioni > Accessibilità > Accesso Guidato, se presente). Su Android, Blocco app/App pinning si trova in Sicurezza e privacy > Accesso speciale app > App bloccata (App pinning) (percorso variabile a seconda del dispositivo, se presente).

11–12 anni: poche app scelte, orari chiari

Obiettivo: mantenere la reperibilità, introdurre orari e pause.
Quando riteniamo che siano pronti a fare un passo in più, si può aprire solo la messaggistica e poche app utili, con tempi chiari e stop serali.
iPhone: in Tempo di utilizzo usare Pausa di utilizzo per la sera (es. 20:30–7:00) e Limiti app per categorie (es. 30–60 min messaggistica/giochi); in Notifiche togliere le spinte inutili (se presenti).
Android: Benessere digitale → Timer app per messaggistica/giochi; Modalità riposo (Bedtime) di sera (schermo in scala di grigi, notifiche silenziose); Modalità Concentrazione per compiti (consente solo 2–3 app utili). Tutto anche da Family Link.

13–15 anni: app social, aprire gradualmente

Obiettivo: aprire gradualmente le app (eventualmente anche alcune app social), e lavorare sull’autogestione.
Quando riteniamo che siano pronti a sperimentare anche alcune app social, si parte da una o due app concordate, con tempi precisi e regole di comunicazione (chi può contattarli, quando, come). L’apertura resta reversibile: se crea problemi, si torna indietro e si riprova più avanti.
iPhone: Tempo di utilizzo → Limiti app mirati per i singoli social; Limiti comunicazione (chi può contattarli durante/oltre l’orario consentito); in Contenuti e privacy > Restrizioni contenuti scegliere la fascia età per app/siti (se presente).
Android: Family Link consente limiti per singola app, ora di riposo e approvazione installazioni; in Play Store > Impostazioni > Famiglia > Controllo genitori fissare rating; in Impostazioni > Rete si possono dimenticare reti Wi‑Fi non sicure; valutare DNS famiglia gratuito (es. profilo “Family” del provider DNS) a livello di dispositivo o router (se presente).

16–17 anni: più autonomia, regole poche ma ferme

Obiettivo: spostare il baricentro sulla responsabilità.
Quando riteniamo che siano pronti per più autonomia, si chiarisce cosa resta non negoziabile (notte senza schermo; studio/guida senza notifiche) e si spostano i controlli verso autogestione e report: si verifica insieme e si aggiusta al bisogno.
iPhone: usare Focus (Scuola/Lavoro/Studio) con Persone/ App consentite; mantenere Pausa di utilizzo notturna e Limiti app sui contenuti più invadenti.
Android: Benessere digitale per Timer e Concentrazione, mantenendo Bedtime; in Family Link ridurre i blocchi, tenere solo report e limiti morbidi.
Per tutti: discutere notifiche (meno è meglio), privacy profili social, posizione condivisa solo con la famiglia (se presente), niente password condivise, aggiornamenti sempre attivi.

Cosa dovrebbe restare non negoziabile

Notte senza schermo. Il telefono fuori dalla stanza; caricabatterie in cucina/soggiorno. Dormire viene prima di tutto.

Studio/guida prima, notifiche poi. Durante compiti/studio o quando si guida/si va in bici/monopattino: Focus/Non disturbare (se presente) e app chiuse. Le conversazioni possono attendere.

Password personali e 2FA. Le password restano personali e uniche; i genitori non le chiedono, ma tengono il codice di controllo (Tempo di utilizzo/Family Link). Verifica in due passaggi attiva dove possibile.

Installazioni e acquisti su richiesta. Fino a quando non si concorda il contrario: nuove app e acquisti passano dall’approvazione di un adulto.

Contatti & gruppi. Non si risponde a sconosciuti; si esce da gruppi tossici o con contenuti violenti/umilianti; valgono le regole di cortesia delle chat di classe.

Posizione e profili. La posizione si condivide solo con la famiglia (se presente e voluta), mai pubblica. Profili privati, niente geotag in tempo reale.

Foto e contenuti altrui. Non si inviano né si inoltrano immagini intime o foto di altri senza consenso. Se c’è dubbio, non si pubblica.

Link, codici, urgenze. Nessuno chiede OTP/codici via chat/telefono. Link strani = non si apre, si verifica con un adulto.

Parlarne subito. Se qualcosa va storto, si chiede aiuto senza paura: si può sempre tornare indietro con le impostazioni.

“Solo chiamate” o “solo alcune app”: due configurazioni pratiche

Solo chiamate

• iPhone: Tempo di utilizzo → attivare Pausa di utilizzo h24 e in Consenti sempre lasciare Telefono/Contatti; in Acquisti su iTunes e App Store impostare Installazione app: Non consentire.
• Android: con Family Link bloccare tutte le app tranne Telefono/Messaggi; in Play Store richiedere approvazione per ogni app; in App > Accesso speciale > Installa app sconosciute (percorso variabile: spesso in Sicurezza e privacy > Accesso speciale app > Installa app sconosciute) lasciare Non consentire (se presente).

Solo alcune app

• iPhone: usare Limiti app e Consenti sempre per costruire la “lista bianca”; con Focus (Scuola/Studio) si può passare a un profilo con solo le app utili (se presente).
• Android: in Benessere digitale creare Modalità Concentrazione con solo le app utili; con Family Link si limita per singola app e si approvano nuove installazioni.

“Furti di tempo”: notifiche, app store e trucchi più comuni

• Notifiche: togliere le push a tutto ciò che non è scuola/famiglia (se presenti). Meno suoni/pop‑up = meno interruzioni.
• App Store:
  • iPhone: Contenuti e privacy > Acquisti su iTunes e App Store → Installazione app: Non consentire; con In famiglia attivare Chiedi di acquistare.
  • Android: Play Store > Impostazioni > Famiglia > Controllo genitori (rating) e Richiedi approvazione per download; disattivare Installa app sconosciute (se presente).
• Cambio fuso/orario: su iPhone Impostazioni > Generali > Data e ora > Automatiche (se presente) per evitare che l’orologio “dribbli” la Pausa; su Android attivare Data e ora automatiche.

Cambiare rotta senza guerra (e senza soldi)

Tre mosse che funzionano quasi sempre:

• 1) schermo fuori dalla stanza di notte;
• 2) Pausa/Downtime la sera, Focus/Concentrazione per i compiti;
• 3) limiti per singola app ai social più invadenti.

Il tutto con codice di controllo separato e approvazione per nuove app. Gratis e già nel telefono.

Strumenti gratuiti “in più” (se servono davvero)

• Google Family Link (Android/iOS): controllo genitori completo, limiti, approvazioni, orari.
• Microsoft Family Safety (Android/iOS): alternative gratuite per limiti/rapporti base.
• DNS famiglia gratuito (a livello router/dispositivo, se presente): profili “family” che filtrano siti espliciti; utile ma non infallibile. Nota: il filtro solo sul router non protegge la connessione dati della SIM; un profilo a livello dispositivo vale anche in mobilità, ma può essere aggirato con VPN.

Niente stalkerware o app invasive: oltre a essere poco etiche, rompono la fiducia e spesso funzionano male. Meglio poche regole chiare, scritte insieme.

Appendice — Patto d’uso familiare per smartphone (modello in italiano)

Janell Burley Hofmann è una coach familiare, autrice, relatrice e consulente specializzata in temi di tecnologia, media, salute, relazioni e benessere, in Italia credo sia principalmente nota per il patto d’uso familiare che fece con sua figlio quando gli regalò il suo primo smartphone. Riporto qui la traduzione fatta da IlPost (https://www.ilpost.it/2013/01/01/contratto-uso-iphone-adolescenti/) perché quando mi è capitato di leggerla l’ho trovata davvero una buona idea.

Non è l’ennesimo processo allo smartphone, non ne ho mai fatti. Qui mi appoggio a una ricerca del 2025 pubblicata sul Journal of Human Development and Capabilities che utilizza i dati del Global Mind Project su oltre 100.000 giovani. Il risultato, detto semplice, è questo: prima arriva lo smartphone personale, peggiori sono in media gli esiti di “mind health” (un indice ampio che combina aspetti emotivi, sociali e cognitivi) quando quei ragazzi raggiungono i 18–24 anni. (fonte: “Protecting the Developing Mind in a Digital Age: A Global Policy Imperative“ — https://short.staipa.it/efpjw).

Per orientarsi: il punteggio MHQ va da −100 a +200. Nel confronto tra chi ha avuto il telefono personale a 13 anni e chi a 5–6 anni, il valore medio scende da circa 30 a circa 1. In parallelo aumenta la quota di giovani nella fascia “distressed/struggling”: ~+9,5 punti tra le ragazze e ~+7 tra i ragazzi quando l’età di primo smartphone si abbassa. Non è un destino, è un segnale statistico che invita a prudenza. (fonte: Journal of Human Development and Capabilities — PDF: https://short.staipa.it/hcyos; sintesi divulgativa — https://short.staipa.it/uldsv).

Cosa emerge in concreto

Nel dettaglio, lo studio segnala associazioni più frequenti con pensieri suicidari, aggressività, distacco dalla realtà, allucinazioni; e indebolimenti su aree come immagine di sé, autostima e fiducia, controllo ed equilibrio emotivo (nelle femmine), stabilità/calma, empatia, autostima (nei maschi). Va detto che non si tratta di un’etichetta da appiccicare ai singoli o a tutti quelli che usano o hanno usato lo smartphone a una certa età: è la tendenza media su un campione molto grande.

Da dove nasce il legame: non è “colpa del telefono” e basta

Gli autori scompongono il legame in passaggi. Primo anello: l’accesso precoce ai social, che da solo contribuisce per circa il 40% dell’associazione tra uso precoce dello smartphone e peggior mind health. Poi entrano effetti indiretti che si attivano dopo l’ingresso nei social: relazioni familiari più tese (~13%), cyberbullismo (~10%) e sonno disturbato (~12%). Questi non sono cause “di partenza”, ma vie di mezzo che trasmettono una parte dell’impatto. Il sonno fa storia a sé: solo ~19% del suo effetto passa dai social; il resto dipende da video, giochi e scrolling notturno. In sintesi: lo smartphone dato troppo presto anticipa i social; i social anticipati alimentano abitudini e pressioni (conflitti, bullismo, poco sonno) che, sommate, pesano sul benessere.

Nota metodologica onesta: correlazione ≠ causalità. Lo studio non dice “lo smartphone causa X”, ma mostra un legame robusto e ripetuto in aree diverse del mondo. Da qui la proposta di principio di precauzione: meglio aspettare un po’ e insegnare bene.

“Ok, ma cosa faccio a casa mia?”

La scelta più ragionevole, alla luce di questi numeri, è posticipare l’età del primo smartphone personale. Non significa “niente tecnologia”: significa tecnologia al momento giusto. Se serve reperibilità, si può usare un telefono base o uno smartphone limitato (niente social, controlli in base agli orari e app bloccate), e poi aprire gradualmente funzioni e libertà, con regole chiare e verificabili.

Nel quotidiano funziona ciò che è semplice: lo smartphone fuori dalla stanza di notte; parcheggiato durante compiti e pasti; notifiche ridotte (soprattutto quelle che alimentano ansia e urgenza nei gruppi); pause offline che siano davvero pause. Quando si passa allo smartphone “vero”, si concordano app consentite, orari sensati e un minimo di trasparenza reciproca sulle impostazioni: non controllo cieco, ma educazione digitale.

Cosa propongono le policy (tradotto per famiglie e scuole)

Il policy forum collegato allo studio suggerisce un approccio prudenziale di sistema: soglia 13 anni per smartphone personali e social, educazione digitale a scuola, verifica dell’età con responsabilità concrete per le piattaforme, e accesso graduato alle funzioni. Sono traiettorie di cornice per Stati e istituti; in casa restano le scelte gradualiste e il dialogo.

Conclusione: meno crociate, più timing

La domanda non è “telefono sì o no”, ma “quando e come”. Su popolazioni ampie, aspettare un po’ prima del primo smartphone personale è associato a esiti migliori dopo. Nel frattempo possiamo addomesticare l’uso: meno notifiche, orari sensati, conversazioni su ciò che succede online. È lì che gli adulti servono davvero.

Nel primo semestre 2025 l’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale ha contato 1.549 eventi (+53% anno su anno) e 346 incidenti con impatto confermato (+98%). Non è un bollettino per addetti ai lavori: vuol dire che, mentre proviamo a pagare un bollo, prenotare una visita, o semplicemente leggere la posta, dall’altra parte qualcuno prova più spesso a truffarci e con più successo. Colpiscono dove fa più male: phishing, esposizione di dati, DDoS (gli attacchi che mettono KO i siti). (fonte: Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale, comunicato 4 agosto 2025 — https://short.staipa.it/tbtp5; Operational Summary H1 2025 — https://short.staipa.it/ccdo1).

Perché adesso

C’è un doppio movimento. Da una parte i criminali hanno industrializzato il mestiere: infrastrutture con migliaia di domini, automatismi, perfino IA per confezionare messaggi più credibili. Dall’altra noi —come Paese— vediamo meglio: il CSIRT segnala, le Pubbliche Amministrazioni riferiscono, le aziende stanno più attente. È come accendere più lampadine in una stanza: scopriamo polvere che prima non vedevamo, ma nel frattempo qualcuno continua a gettarne altra.

Cosa c’è davvero dietro quei numeri

Prendiamo i DDoS: nel 2024, nei primi sei mesi, erano 336; nel 2025, 598 (fonte: ACN, comunicato 4/08/2025 — https://short.staipa.it/tbtp5). Non sono scenari da film: l’effetto pratico è la pagina che non si apre, il servizio online che fa cilecca, la fila digitale che non scorre. Sul fronte phishing ed esposizione dati cresce la casistica di credenziali rubate e archivi lasciati per sbaglio alla portata di tutti: poi tocca a noi correre dietro a reset password, account bloccati, furti d’identità. Il ransomware non fa notizia tutti i giorni, ma quando colpisce —sanità, università, energia— ferma davvero le cose. E quando parliamo di PA non è teoria: il Comune di Pisa ha subito a maggio 2025 un attacco con esfiltrazione di dati poi pubblicati (fonte: Il Tirreno — https://short.staipa.it/sr9r9; l’Università Roma Tre ha dichiarato di essere sotto attacco ransomware con servizi in difficoltà per giorni (fonte: Il Foglio — https://short.staipa.it/q3ci2); più di recente, l’Università Pontificia Salesiana ha avuto sito e servizi digitali inaccessibili dopo un attacco (fonte: Cybersecitalia — https://short.staipa.it/uiq77).

Al lavoro: i messaggi che ingannano

Molti attacchi passano dalle caselle aziendali e dagli strumenti di lavoro. Arrivano come email “dell’IT” che chiedono di confermare la password, avvisi che dicono “casella piena”, finte buste paga da HR, documenti “condivisi” su piattaforme note, inviti a riunioni con link, notifiche su “pacco in giacenza”, urgenze contabili da finti fornitori, persino IBAN cambiati all’ultimo minuto. Il punto non è ricordarsi ogni trucco, ma applicare poche regole semplici: i conti si controllano dal gestionale, l’IT non chiede password via email o telefono, le variazioni di pagamento si verificano chiamando un numero già in rubrica. Se un link chiede un login inatteso, fermiamoci e apriamo il servizio dall’icona che usiamo di solito. E se un “capo” scrive su WhatsApp di pagare subito, ricordiamoci che il numero può essere falsificato: richiamiamo.

E noi, concretamente, cosa facciamo?

Cominciamo dal buon senso digitale. I link che arrivano via mail o SMS non sono mai urgenti quanto sembrano: se un messaggio parla di “conto bloccato” o “pacco in giacenza”, non tocchiamo quel collegamento; apriamo l’app ufficiale o digitiamo l’indirizzo a mano. Sul browser possiamo dare una mano ai filtri: su iPhone/iPad c’è l’Avviso sito web fraudolento (Impostazioni → Safari), su Chrome la sezione Sicurezza (Safe Browsing) (Impostazioni → Privacy e sicurezza → Sicurezza), su Firefox la Protezione dai contenuti ingannevoli, su Edge lo SmartScreen. Non è magia, ma toglie molte spine prima che le tocchiamo.

Poi rendiamo inutili le password rubate. Attiviamo la verifica in due passaggi (2FA) ovunque conti davvero —posta, social, cloud, banca— e, quando l’app lo permette, usiamo app autenticatore o passkey. In banca abbassiamo i limiti per bonifici istantanei e per i nuovi beneficiari e accendiamo le notifiche per ogni movimento: meglio un avviso in più che una sorpresa in meno. Sono dieci minuti di impostazioni che valgono molto.

Infine prepariamo il piano B per il “se succede a noi”. Se un servizio che usiamo annuncia un data breach, cambiamo la password, chiudiamo le sessioni aperte e controlliamo le app collegate: spesso il ladro resta dentro da lì. Se capiamo di aver dato credenziali su un sito‑trappola, non perdiamo tempo: password nuova, 2FA attiva e — se abbiamo consegnato OTP o dati di carta — contatto immediato con la banca per il blocco. Quando i nostri dati vengono pubblicati, raccogliamo prove (screenshot con orario e URL), chiediamo la rimozione alla piattaforma e denunciamo: si può farlo online sul sito del Commissariato di PS (https://www.commissariatodips.it/segnalazioni/segnala-online/index.html). Se un sito istituzionale è irraggiungibile per un DDoS, non insistiamo con refresh e login: aspettiamo la mitigazione e usiamo canali alternativi (app, sportelli, call center).

Perché PA, telco, sanità ed energia sono nel mirino

Reggono la vita quotidiana: pagare un tributo, prenotare una visita, telefonare, avere luce e rete. Hanno perimetri enormi, spesso con sistemi nuovi accanto a sistemi vecchi, tante integrazioni e una filiera di fornitori esterni. Questo crea molti punti d’ingresso e una bassa tolleranza ai disservizi: un’ora di stop vale molto, quindi la pressione di un ricatto o di un blocco fa più effetto. Inoltre custodiscono banche dati ricchissime di informazioni personali e operative: materiale prezioso per furti, truffe e rivendite.

Perché te lo racconto qui

Perché questi numeri non servono a spaventare, ma a mettere in ordine le priorità. La buona notizia è che non siamo disarmati: tra filtri migliori, passkey, backup automatici e più trasparenza sui breach, possiamo ridurre parecchio la superficie d’attacco. L’uso consapevole è questo: scegliere strumenti che ci proteggono anche quando siamo stanchi, e sapere con calma quale leva tirare quando qualcosa non va.

Da mesi si vedono campagne di phishing costruite su migliaia di domini registrati in blocco, spesso generati o selezionati con l’aiuto dell’IA. In molte operazioni si usano Domain Generation Algorithms (DGA): programmi che inventano rapidamente nomi di siti sempre nuovi, così i filtri fanno più fatica a bloccarli in tempo. Non parliamo di impressioni: ad aprile 2025 l’FBI ha diffuso 42.000 domini usati dal servizio criminale LabHost per imitare banche e servizi pubblici (fonte: FBI FLASH 29/04/2025 — https://www.ic3.gov/CSA/2025/250429.pdf). A maggio 2025, un’altra nota FBI ha tracciato l’infrastruttura “Funnull”: 548 CNAME collegati a oltre 332.000 domini impiegati in truffe d’investimento (fonte: FBI 29/05/2025 — https://www.ic3.gov/CSA/2025/250529.pdf).

Tradotto: non arriva più “la” mail sospetta ogni tanto, ma ondate di link diversi, sempre nuovi. E i filtri fanno fatica perché i domini cambiano di continuo.

Cos’è un sito‑trappola (spiegato semplice)

È una copia credibile del sito di una banca, di un corriere, di un ministero, di un social. A volte è identica. Lo scopo non è “informarti”, ma prendere qualcosa da te: di solito username e password, talvolta codici OTP o dati della carta. Lo fanno con uno script a passi: ti mostrano il logo e una finta pagina di login, ti chiedono le credenziali, poi –se le inserisci– passano alla schermata “serve il codice” o “verifica carta”. Intanto, in sottofondo, un operatore usa in tempo reale la tua password sul sito vero. Se dai anche il codice, l’accesso è completo. In altri casi ti propongono un rimborso o un pacchetto sospeso: il modulo serve solo a prendere i dati del pagamento.

Questi siti arrivano tramite email, SMS (smishing), messaggi WhatsApp/Telegram o annunci truccati su motori di ricerca e social. Il testo punta sempre su urgenza e paura: “il tuo account sarà bloccato”, “pacco in giacenza”, “verifica immediata richiesta”.

Perché questi siti ingannano (anche gli attenti)

Non cascano solo i distratti. I truffatori curano i dettagli. Il nome del sito sembra giusto perché usa parole specchio del marchio (secure, verify, help, portal) e store economici. Il trucco più subdolo sono i subdomini: paypal[.]com[.]security‑verify[.]net non è PayPal; il dominio vero è security‑verify[.]net e tutto ciò che viene prima (paypal[.]com) è solo decorazione. La grafica è perfetta: loghi, colori, font, persino i popup sui cookie. C’è il lucchetto HTTPS? Certo: oggi quasi tutti i siti –anche quelli truffa– hanno un certificato valido. Il lucchetto indica cifratura del collegamento, non l’affidabilità del sito.

C’è poi la pressione psicologica. Gli SMS con ID chiamante falsificato possono apparire nello stesso thread della tua banca, facendo sembrare tutto più vero. Il testo è progettato per farti agire in fretta: “entro 30 minuti”, “ultima notifica”. E quando clicchi, la pagina è mobile‑friendly, veloce e spesso senza errori di ortografia: sembra proprio quella giusta.

Esempi pratici (innocui e commentati)

Gli URL qui sotto sono esempi didattici (non cliccabili: la parte [.] serve a impedire il click). Leggili come allenamento.

• area-clienti[.]poste[.]it[.]conferma‑pagamenti[.]info/login
  Sembra Poste perché a sinistra c’è poste.it, ma il dominio vero è conferma‑pagamenti[.]info. Tutto ciò che precede è un subdominio.
• paypal[.]com[.]verify‑center[.]support/security
  C’è paypal[.]com all’inizio, ma il dominio vero è verify‑center[.]support. Parole come verify, secure, center sono esche.
• agenziaentrate[.]gov[.]it‑servizi[.]online/check
  I truffatori giocano con il trattino: qui il dominio vero è servizi[.]online; agenziaentrate.gov.it‑ è solo scenografia.
• SMS tipico (innocuo):
  “[BancaXY] Pagamento sospeso. Verifica entro 30 min: banca‑xy‑sicurezza[.]com/ID8734”
  Regola d’oro: non toccare il link; apri l’app ufficiale o digita l’indirizzo a mano.

Come leggere l’indirizzo

1. Toccare/cliccare la barra dell’indirizzo per vedere tutto l’URL (su smartphone spesso è accorciato).
2. Guardare la parte finale prima dello slash: è il dominio principale. In ita[.]poste[.]it[.]client‑secure[.]info/pagamenti il dominio vero è client‑secure[.]info.
3. Diffidare di trattini, parole extra e TLD insoliti (.top, .xyz, .shop, ecc.). Non è sempre truffa, ma è un segnale.
4. Anteprima link: tenere premuto sul link (mobile) o passare il mouse (PC) per leggere l’URL prima di aprirlo.
5. In caso di dubbio: non cliccare; aprire l’app ufficiale o digitare manualmente l’indirizzo del servizio.

Impostazioni salvavita (dove si trovano)

• Avvisi anti‑phishing del browser:
  • Safari (iPhone/iPad) → Impostazioni > Safari > Avviso sito web fraudolento (se presente).
  • Chrome → Impostazioni > Privacy e sicurezza > Navigazione sicura (se presente).
  • Firefox → Impostazioni > Privacy e sicurezza > Protezione da contenuti ingannevoli (se presente).
  • Edge → Impostazioni > Privacy, ricerca e servizi > Microsoft Defender SmartScreen (se presente).
• Autenticazione a due fattori (2FA) su email e servizi: cercare Sicurezza/2FA nell’app (se presente).
• Clienti bancari: attivare notifiche push/SMS per movimenti e limiti per bonifici istantanei/nuovi beneficiari (se presenti).
• Password manager: suggerisce credenziali solo sul dominio giusto (se non compila, fermarsi e controllare).

Cosa fare se un link è arrivato comunque

• Non inserire credenziali: se le hai già inserite, cambia subito la password e disconnetti le sessioni attive (se presenti).
• OTP e carte: mai comunicare codici via telefono/chat. Se lo hai fatto, blocca subito carta/conti e avvisa la banca.
• Controllo account: verifica accessi recenti, indirizzi di recupero e app collegate (se presenti).
• Segnala e denuncia: inoltra l’SMS/email sospetto ai canali ufficiali della banca/servizio e, se è una truffa, denuncia (Commissariato di PS).

Perché ne parlo ora

Perché le ondate di domini rendono più difficile “imparare a memoria” cosa evitare. Servono abitudini semplici: leggere bene il dominio, aprire solo da app/siti ufficiali, non credere al lucchetto, usare 2FA e password manager. E sapere che, se ci caschiamo, si rimedia con passi chiari.

Link utili

• Commissariato di PS – Polizia Postale: segnalazioni online → https://www.commissariatodips.it/segnalazioni/segnala-online/index.html

La voce che senti sembra quella di tuo figlio, di tua madre, persino di un funzionario di banca. Ma può essere un clone vocale generato dall’IA: oggi bastano pochi secondi per creare una copia credibile. Quei secondi di solito sono già online: video in cui parliamo chiaro, storie, messaggi vocali finiti in gruppi, webinar/riunioni registrate, vecchi video di famiglia, perfino il messaggi in segreterie telefoniche o telefonate ad oc. Meno audio pubblici abbiamo, meno materiale c’è per clonare la nostra voce. Questo rischio è stato segnalato anche dalla Banca d’Italia, che ha avvisato i cittadini sulla circolazione di video deepfake con immagine e voce usati per raggiri (fonte: https://www.bancaditalia.it/media/notizia/avviso-presenza-in-rete-di-nuovi-videomessaggi-falsi-con-tecniche-di-deepfake/).

Fatti di cronaca: sì, è già successo

In Italia ci sono prime denunce per truffe al telefono con voce clonata: chiamate “autorevoli”, a volte con numero falsificato, che chiedono denaro o codici. Nel febbraio 2025, ad esempio, la voce del Ministro della Difesa è stata imitata per contattare imprenditori con una storia “umanitaria”; le indagini hanno portato al congelamento di fondi all’estero (fonte: Reuters — https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/italian-police-freeze-cash-ai-voice-scam-that-targeted-business-leaders-2025-02-12/). Non serve essere famosi per finire nel mirino: basta avere una voce “riutilizzabile”.

Come smascherare in 10 secondi

• Parola d’ordine di famiglia. Concordare una frase segreta solo vostra è una buona pratica, se chi chiama non la sa, si può chiudere.
• Richiamare su numero certo. Se dicono di essere banca/assicurazione/forze dell’ordine, richiamare il numero ufficiale (sito/app), non quello che compare sul display: il numero si può falsificare.
• Domanda fuori copione. Chiedere un dettaglio che solo quella persona sa (se presente): un soprannome d’infanzia, l’ultimo posto dove siete stati insieme. I cloni non hanno memoria.
• Mai codici e OTP al telefono. Banche e servizi non chiedono OTP/codici per telefono o chat. Se li chiedono, è truffa.

Se ti chiamano “dalla banca” (o dal Comune, dalla scuola…)

Chiamare noi il numero ufficiale. Nessuno può facri pressioni al telefono con “serve ora subito”. Se insistono: chiudere e segnalare. Le banche serie non chiedono codici e non si collegano da remoto al nostro telefono “per aiutarci”. Questo rientra nel vishing (phishing telefonico): il Garante Privacy ha pubblicato indicazioni semplici per riconoscerlo (fonte: https://www.garanteprivacy.it/temi/cybersecurity/vishing).

Impostazioni e accorgimenti utili (dove guardare)

• Limiti ai pagamenti rapidi. Nell’app di banca impostare limiti bassi per bonifici istantanei e nuovi beneficiari; attivare, se presente, il blocco notturno.
• Avvisi in tempo reale. Abilitare notifiche push/SMS per movimenti e nuovi dispositivi (se presenti): se arriva un’operazione non tua, intervenire subito.
• 2FA e “no recupero telefonico”. Attivare autenticazione a due fattori su mail e servizi, disabilitare recupero via telefonata (se presente); meglio app autenticatore o passkey.
• Privacy sui social. Ridurre i video pubblici dove parliamo; limitare chi può vedere storie e post (se presente). Meno audio pubblici = meno materiale per clonare.
• Contatti preferiti. In rubrica aggiungere un prefisso ai numeri veri dei familiari (es. “MAMMA‑VERA”): utile quando arriva un numero simile ma non identico.

Se è già successo

1. Bloccare subito carta/conti dalla propria app o chiamando i numeri di emergenza ufficiali.
2. Cambiare password e disconnettere sessioni/app collegate (se presenti).
3. Raccogliere prove: screenshot delle chiamate, audio, numeri, orari.
4. Denunciare alla Polizia Postale e segnalare a banca/piattaforma.

Link utili

Commissariato di PS – Polizia Postale: segnalazioni online → https://www.commissariatodips.it/segnalazioni/segnala-online/index.html

Garante Privacy: modulistica → https://www.garanteprivacy.it/home/modulistica-e-servizi-online

Che cosa puoi chiedere da subito

Puoi chiedere al produttore o a chi detiene i dati di:

• Accedere ai dati che il tuo dispositivo genera mentre lo usi (non le “ricette segrete” dell’azienda, ma i tuoi dati d’uso: temperature, consumi, eventi, log non sensibili, percorsi, ore di funzionamento, ecc.).
• Ottenerli in copia in formato comprensibile e riutilizzabile (niente file “misteriosi” che non si aprono).
• Mandarli direttamente a un soggetto che indichi tu (per esempio un nuovo fornitore o un consulente), senza passare per mille passaggi.

Questi diritti valgono per persone e aziende e si sommano —non si sostituiscono— a quelli del GDPR (che resta la base per i dati personali). Qui il punto è l’accesso ai dati d’uso generati dal prodotto, anche quando non sono personali.

Cosa cambia in casa (telecamere, termostati, elettrodomestici, auto)

Esempi concreti: puoi chiedere lo storico di accensioni e temperature del termostato, gli eventi della telecamera (porte aperte/chiuse, motion non sensibile), i dati di consumo della lavatrice, i dati di percorrenza dell’auto (chilometraggi, ricariche, manutenzioni). Non chiedi la “formula della Coca‑Cola” del produttore: chiedi i tuoi dati.

Per i produttori, dal 12 settembre 2026 i nuovi prodotti messi sul mercato dovranno essere progettati per rendere questo accesso semplice (per esempio con un’interfaccia o un’esportazione) — ma i diritti di accesso esistono già dal 12/09/2025, anche per prodotti precedenti, tramite procedure dirette o indirette.

Come si fa (a prova di boomer)

Non servono PEC o studi legali. Apri il sito o l’app ufficiale del produttore e cerca “Dati/Data/Privacy”, “Portabilità”, “Esporta”, “Scarica i miei dati”. Se non trovi nulla, vai nelle FAQ o nel manuale in PDF e cerca “Data Act”, “accesso ai dati”, “portabilità”. In alternativa, usa il modulo di contatto chiedendo “Voglio esercitare il mio diritto di accesso ai dati generati dall’uso del prodotto, ai sensi del Data Act”. Specifica: modello, numero di serie, ID account e periodo che ti interessa (per esempio: “ultimo anno”).

Se vuoi mandarli a un terzo (nuovo fornitore, tecnico, tuo archivio), scrivilo esplicitamente. I dati devono arrivare in un formato leggibile (CSV, JSON, altro standard comune); se ti propongono un formato astruso, puoi contestarlo.

Cloud: uscire senza catene

Se paghi un servizio cloud (archivio telecamere, backup, piattaforma IoT), dal 12/09 scattano regole per cambiare fornitore con meno ostacoli. In breve: il fornitore deve aiutarti a uscire e a portare con te dati e asset digitali, con tempi e passaggi chiari in contratto. Le commissioni di uscita (“switching charges”, compresi gli egress per tirar fuori i dati) sono in phase‑out: oggi possono chiederti solo i costi vivi, e dal 12 gennaio 2027 spariranno del tutto (salvo eccezioni limitate).

Tradotto boomer‑friendly: niente più “riscatto” per riprenderti i tuoi dati dal cloud. E se avevi contratti vecchi con penali infinite, il Data Act introduce un diritto di recesso per poter avviare il passaggio, con preavvisi ragionevoli.

Ma non è il Far West: limiti e tutele

Il Data Act non ti dà accesso ai segreti industriali dell’azienda, né ti autorizza a chiedere dati in modo che metta a rischio la sicurezza del servizio o di altre persone. Se il produttore invoca la tutela dei segreti, deve comunque offrirti i tuoi dati in modo che tu possa usarli, adottando cautele (per esempio formati che non rivelano elementi riservati). I dati personali restano sotto GDPR: basi giuridiche, consensi, minimizzazione.

Date da segnare

• 12 settembre 2025 — Applicazione generale: diritto di accesso e condivisione dei dati d’uso; trasparenza pre‑contrattuale; prime regole sullo switching dei servizi cloud.
• 12 settembre 2026 — I nuovi prodotti immessi sul mercato devono essere progettati “data‑access by design” (accesso semplice ai dati per l’utente).
• 12 gennaio 2027 — Stop totale alle tariffe di uscita dal cloud (niente più “egress/switching charges”, salvo poche eccezioni tecniche).

Perché ti riguarda subito

Perché recuperare i tuoi dati oggi ti permette di capire come funziona davvero la tua casa connessa, cambiare fornitore senza ricominciare da zero, archiviare localmente quello che ti serve, e — non ultimo — verificare se il produttore tratta correttamente i dati che produce casa tua.

Non faccio la morale: la vicenda è grave e basta. Parliamo di immagini intime sottratte e poi diffuse o vendute online. Chi ruba e chi condivide commette un abuso, sempre e senza distinzione. Qui però voglio ancora una volta concentrare lo sguardo sull’uso consapevole delle tecnologie. Perché non è solo una questione di furti, ma anche una questione di scarsa protezione. Con questo ovviamente non si vuole dare la colpa alle vittime, che di colpa non ne hanno, ma educare a un certo tipo di attenzione che non è molto distante da quella di chiudere la porta di casa o chiudere l’auto quando ci si allontana ma che spesso viene ignorata o semplicemente non conosciuta.

Negli ultimi giorni abbiamo visto il caso di Stefano De Martino: un video privato, catturato dal sistema di videosorveglianza della casa della compagna, è finito online e ha innescato indagini su più fronti, fino a tirare in ballo anche un sito che proponeva video e accessi a telecamere compromesse. E per accessi intendo proprio le informazioni necessarie a collegarsi quando si vuole a una webcam privata di qualcuno e spiarlo.
Non serve aggiungere altro per capire la portata del problema. Se ci chiediamo che cosa c’entra con casa nostra, la risposta è semplice: se per accenderlo o vederlo usiamo un’app, se sulla scatola c’è scritto Wi‑Fi/Bluetooth/Ethernet o se, al primo avvio, ci chiede di creare un account, allora quell’oggetto è online. Dove si vede? Nella scheda prodotto e nel manuale verifichiamo se è richiesto l’uso di un’app, se i dati passano dal cloud, se la connessione è Wi‑Fi/Bluetooth/Ethernet e se serve creare un account. Se queste informazioni non sono spiegate in modo semplice e visibile, è probabile che poi configurazione e assistenza risultino complicate.

La smart home non è neutra

La casa “intelligente” non è neutra: telecamere, serrature smart, tapparelle, citofoni, luci, termostati, robot aspirapolvere sono micro‑computer collegati a Internet. Se li usiamo con leggerezza, diventano la porta di servizio per chiunque.

La prima cosa da mettere in chiaro è il perimetro delle responsabilità. Le persone coinvolte hanno diritto a tutela e a non vedere diffusi contenuti privati. Chiunque venga a conoscenza, anche indirettamente, di questi contenuti ha un dovere semplice: non condividere. E, quando è possibile farlo in sicurezza, segnalare e denunciare attraverso i canali ufficiali (piattaforma, provider, Polizia Postale, Garante). Condividere è un gesto che fa danno, alimenta un mercato, e può essere perseguibile. Detto questo, il mio lavoro è spingere su prevenzione e competenza: ridurre la probabilità che un dispositivo domestico diventi un problema.
Le regole in fondo sono semplici ma vanno conosciute. Domanda tipica: “Come capisco se ho già in casa oggetti smart?” — Apriamo lo smartphone e cerchiamo le app dei dispositivi (telecamera, citofono, serratura, elettrodomestico). Se l’oggetto si controlla da lì, è connesso. Apriamo l’app e verifichiamo Utenti/Condivisione, Notifiche, Aggiornamenti.

Prima dell’acquisto: scegliere bene

Per capirlo, è bene fare così: aprire la pagina ufficiale del prodotto (e la scheda del negozio) e cercare subito “Sicurezza/Privacy/Aggiornamenti”. Leggere nero su bianco per quanti anni di aggiornamenti è garantito il dispositivo. Verificare se l’app e l’account prevedono autenticazione a due fattori (2FA) e se lo streaming è descritto con “TLS/HTTPS”, “SRTP” o “crittografia end‑to‑end”. Accertarsi che si possa disattivare, se presente, l’accesso cloud e usare registrazione locale (“NVR”, “microSD cifrata”, “NAS”): significa che i dati possono restare in casa. Per le telecamere cercare ONVIF; per la domotica termini come Matter, Thread, Zigbee e Z‑Wave non sono marche: sono standard/protocolli per la casa connessa (in gran parte aperti), pensati per l’interoperabilità e con meccanismi di sicurezza; compatibilità e sicurezza però dipendono da certificazione, implementazione e aggiornamenti dei dispositivi. Meglio scegliere prodotti con registro eventi (log) consultabile e manuale in PDF pubblico. Infine, verificare dove stanno i dati e dove ha sede l’azienda: server in UE e sede legale chiara sono preferibili. Se queste informazioni non si trovano facilmente su scheda prodotto, FAQ o manuale, meglio cambiare marca. Se si acquista online, aprire anche le sezioni Scheda tecnica e Domande e risposte: è un buon segno trovare riferimenti a 2FA, aggiornamenti e manuale in PDF. Se la pagina è povera, il marchio è generico o l’app del prodotto sembra una copia di un’altra app, è prudente evitare.

Installazione consapevole: dal router alle password

Prima cosa: cambiare le password di fabbrica con credenziali lunghe e uniche.

“Come si cambiano le password?” — Nel manuale deve essere indicato. Se non c’è una procedura chiara, è già un campanello d’allarme sulla qualità del prodotto.

L’autenticazione a due fattori (2FA) va attivata sia sull’account del produttore sia sull’e‑mail collegata. “Come si fa la 2FA?” — Nell’app o nel sito del produttore cercate Sicurezza/Autenticazione a due fattori (se presente). Si tratta dello stesso tipo di accesso che usano le banche, con una conferma via SMS o con un codice segreto da inserire. Si sceglie SMS (più semplice) o app autenticatore (più sicura), si inquadra il QR e si salvano i codici di recupero su carta o in un gestore di password.

Firmware e app vanno aggiornati: attivate Aggiornamenti automatici (se presenti; di solito in Impostazioni > Aggiornamenti/Firmware). Se non esiste l’opzione, fate un controllo una volta al mese, o cambiate prodotto.

Se non serve vedere le immagini fuori casa, disattivate, se presente, l’accesso remoto e lasciate lo streaming solo in LAN (cioè nella rete di casa). Se presenti, abilitate gli avvisi di nuovo dispositivo/login e le notifiche di accessi sospetti nell’app (Impostazioni > Notifiche): vi accorgete subito di movimenti anomali.

Per i salvataggi, preferite NVR o microSD cifrata (se supportata). Quando cedete o buttate una telecamera, inizializzate (formattate) la memoria (dal menu del dispositivo) e eseguite un reset ai dati di fabbrica.

In generale poi chiedetevi: mi serve davvero avere una telecamera dentro casa? Non basta averla all’esterno? E se davvero mi serve in casa, mi serve proprio in quella determinata stanza? Posso spegnerla quando sono in casa?

Postilla — Alcune telecamere non hanno una password propria: si usano solo tramite app con sistemi di accoppiamento (ID/P2P, codice, QR; P2P = collegamento diretto tramite i server del produttore). In questi casi la sicurezza dipende dall’account dell’app e dallo smartphone: 2FA obbligatoria sull’account, blocco schermo sullo smartphone con PIN/biometria, app aggiornate. Nella sezione Condivisione dispositivo/Device Sharing verificate chi ha accesso e rimuovete nomi sconosciuti; disattivate eventuali link di condivisione permanenti. Se l’app mostra “Dispositivi collegati” o “Sessioni attive“, eliminate quelle che non riconoscete e rigenerate eventuali codici di accoppiamento.

Gli errori che aprono la porta

I principali errori che ci mettono in pericolo nascono quando riutilizziamo la stessa password ovunque (magari “NomeCane123”), quando inquadriamo al volo un QR o clicchiamo un link “di assistenza” arrivato via messaggio che in realtà è phishing (short.staipa.it/6jn66) e consegna le credenziali del cloud del produttore, quando lasciamo la telecamera esposta su Internet “per comodità” con una porta aperta sul router, o quando installiamo app non ufficiali che pretendono l’accesso totale allo stream o all’account. Non serve un attacco hollywoodiano: basta questo automatismo. Su piccole abitudini quotidiane che, senza accorgercene, bucano la nostra privacy, ho raccolto esempi e rimedi in Modi in cui violiamo la nostra privacy ogni giorno (short.staipa.it/lg53w)

Se succede, il rimedio d’emergenza è semplice e concreto: cambiamo subito la password; disattiviamo l’UPnP, se presente (è l’apertura automatica delle porte del router); chiudiamo eventuali porte aperte sul router (cioè accessi dall’esterno); apriamo l’app del dispositivo e, se presenti, controlliamo Condivisioni/Utenti e Sessioni attive; infine verifichiamo che siano attivi gli aggiornamenti automatici e la verifica in due passaggi (2FA). Alcuni di questi passaggi possono essere un po’ tecnici, ma almeno attivare gli aggiornamenti automatici, e la verifica 2FA dovrebbe essere alla portata di tutti, seguendo il manuale del dispositivo. Se siete tra quelli che non leggono mai le istruzioni… beh, mi dispiace per voi.

Perché sul web compaiono webcam “aperte” (e perché non servono ‘trucchi da hacker’)

Non servono “pirati informatici”: spesso basta la cattiva configurazione. Molte interfacce delle telecamere e di altri oggetti smart espongono pagine standard su Internet; i motori di ricerca generalisti e quelli che indicizzano dispositivi le trovano da soli, senza che nessuno debba “cercare trucchi”. È un problema noto da anni (ne parlava già Paolo Attivissimo quasi dieci anni fa (https://short.staipa.it/0jtou) e purtroppo è ancora attuale. Non scrivo come si fa, per ovvi motivi: è irresponsabile e, in molti casi, è reato.

Che cosa deve fare una persona normale? — Se temiamo che una nostra webcam sia raggiungibile dall’esterno, la prima mossa è spegnere, se presente, l’accesso remoto nell’app. Poi cambiamo utente e password della telecamera (non solo la password), aggiorniamo il firmware e, quando possibile, spostiamo la registrazione in locale (NVR (registratore di rete) o microSD cifrata). Infine chiediamo a un tecnico di fiducia di verificare dall’esterno, in modo lecito, che la telecamera non sia visibile da Internet e che non esistano regole di inoltro attive sul router senza motivo.

Gli aggiornamenti software che alcuni temono, servono proprio a quello: quando le aziende scoprono vulnerabilità nei propri prodotti li aggiornano e li fanno aggiornare ai propri utenti. Le aziende serie.

Questo tema l’ho affrontato in maniera specifica anche in Possono spiarmi dalla webcam? (short.staipa.it/11q9a)

Oltre le telecamere: serrature, tapparelle, citofoni

Con serrature smart, quello che conta è che i dati siano cifrati a riposo, che esista un registro degli accessi e che si possano creare chiavi digitali da revocare in un attimo: tradotto, vediamo chi è entrato e possiamo togliere l’accesso a chi non deve più averlo. I moduli economici per tapparelle e altri attuatori, a volte espongono su Internet una paginetta senza password: in quel caso bisogna saper smanettare sul router per metterli in sicurezza e non è una cosa da tutti, meglio acquistare prodotti più costosi ma sicuri. Con citofoni e video‑doorbell capita che passino da sistemi P2P proprietari o da app “clone”: la domanda giusta è sempre dove passano i video e dove vengono salvati. Ricordiamoci che il router è il cuore di tutto (se è vecchio, meglio sostituirlo) e che un NAS (disco di rete) mal configurato può trasformarsi in un archivio “aperto” senza che ce ne accorgiamo.

In pratica, dove guardiamo nell’app? Per le serrature cerchiamo, se presenti, le sezioni Utenti/Chiavi e Log per vedere chi ha accesso e quando, e per revocare gli inviti; per tapparelle e moduli controlliamo se l’interfaccia web chiede una password e, se non la prevede, isoliamo il dispositivo in rete ospite; per citofoni e video‑doorbell cerchiamo Archiviazione/Cloud e Accesso remoto (se presenti): se l’accesso da fuori non serve lo disattiviamo, se serve lo lasciamo attivo ma con verifica in due passaggi (2FA).

Se è già successo

La tentazione di “trattare” con chi minaccia è fortissima. Ma, salvo indicazioni legali precise, non pagare, pagare non risolve il problema perché è sempre possibile che poi chiedano altri soldi, e altri ancora. Quando entra in gioco il ricatto (anche se qui non parliamo di “cam girl” reali o finte ma di immagini intime sottratte), i meccanismi sono quelli della sextortion: ho spiegato come funziona e cosa fare qui: (short.staipa.it/09o1z) Metti al sicuro le prove (screenshot con URL e orario, ID degli account, copie dei file), presentare denuncia, avvisare il fornitore del dispositivo passando da canali sicurezza e cambiare tutte le password collegate. Dove possibile, chiedere la rimozione dei contenuti e usare strumenti come StopNCII (https://stopncii.org/) per impedire ripubblicazioni automatiche sulle piattaforme. Sul Commissariato di PS (https://www.commissariatodips.it/segnalazioni/segnala-online/index.html) la sezione Segnala online consente di inviare una segnalazione con descrizione e allegati (screenshot completi di URL e orario). Sul sito del Garante Privacy (https://www.garanteprivacy.it/home/modulistica-e-servizi-online) si trovano i moduli per segnalazioni/reclami: utili quando si chiede rimozione o deindicizzazione di contenuti che trattano dati personali.

Chiusura: imparare a usare la tecnologia

Non demonizziamo la smart home: può essere utile e comoda. Ma non è a prova di leggerezza. La tecnologia chiede cura. Il messaggio che porto da anni è questo: impariamo a usarla, perché l’ignoranza tecnologica non è mai neutra. E quando parliamo di casi come questo, ricordiamoci sempre che la responsabilità penale e morale ricade su chi accede abusivamente e su chi diffonde: a noi resta il dovere di proteggere, con metodo, gli strumenti che mettiamo nelle nostre case.

Link rapidi utili

Per attivarsi subito:

• Commissariato di PS – Polizia Postale: invio segnalazioni (https://www.commissariatodips.it/segnalazioni/segnala-online/index.htm). A cosa serve? A notificare contenuti illeciti o accessi abusivi, allegando prove.
• Garante Privacy: modulistica e servizi online (https://www.garanteprivacy.it/home/modulistica-e-servizi-online). A cosa serve? A chiedere interventi su dati personali (rimozione/deindicizzazione) e a presentare segnalazioni/reclami.
• StopNCII: blocco proattivo di ripubblicazione (https://stopncii.org/). A cosa serve? Genera un hash (l’“impronta digitale” del file) delle immagini intime per impedirne la ricomparsa sulle piattaforme aderenti.

Se cerchi ulteriori informazioni su come proteggere la tua privacy online trovi molti articoli qui: short.staipa.it/c1hus o puoi chiedermi di organizzare per la tua associazione una conferenza sull’argomento: https://short.staipa.it/eylfi 

Questa storia, però, dice qualcosa di più ampio. Da anni ragiono sull’orbita dell’emancipazione che deraglia quando la cultura si piega a logiche di potere e umiliazione (short.staipa.it/ye0st). Ho analizzato il peso spropositato delle piattaforme e delle infrastrutture private nelle nostre vite (short.staipa.it/c1hus) e la sottovalutazione collettiva degli abusi informativi che chiamiamo con leggerezza “dossieraggi” (short.staipa.it/hcy4u). E ho provato a usare il sexting come occasione pratica per conoscere meglio lo smartphone e i suoi meccanismi, invece che come spauracchio moralista (short.staipa.it/5vfs7).

Ecco: tutte queste cose si incontrano qui.

L’altra faccia della medaglia: l’autodenuncia permanente

Oltre a essere immorale e –in molti casi– illegale (art. 612‑ter c.p., “diffusione illecita di immagini o video sessualmente espliciti”), questa pratica è tecnicamente suicida per chi la mette in piedi e per chi vi partecipa. Non servono James Bond né super‑hacker; basta il funzionamento ordinario della rete nel 2025.

Un sito ha sempre un’origine tecnica e amministrativa: domini registrati, hosting con contratti e fatture, CDN con log; gli IP di origine non scompaiono perché lo desideriamo. La monetizzazione lascia scie: account pubblicitari, circuiti di pagamento, ricevute. Gli strumenti di analisi (analytics) raccolgono orari, indirizzi IP, impronte del browser. Gli account “usa e getta” non lo sono: nomi ricorrenti, avatar riciclati, orari di accesso che coincidono su più piattaforme incollano identità come colla epossidica.

I file parlano: metadati EXIF, pattern di compressione, nomi e versioni. E anche quando ripuliamo, rimangono copie ovunque: backup automatici del server e del cloud, cache dei motori di ricerca, istantanee su archivi pubblici, repliche/mirror non autorizzati, screenshot degli utenti. Se gira denaro –donazioni, affiliate, abbonamenti– passiamo da procedure KYC (verifica dell’identità) che chiedono identità verificata. E poi ci sono le correlazioni temporali: accessi da casa, in ufficio, al bar sotto casa; le sequenze orarie collegano punti che credevamo separati. Anche l’uso di una VPN non rende invisibili, al massimo sposta il problema di due metri.

Traduzione secca: chi costruisce, alimenta o partecipa a questi spazi produce da sé una quantità smodata di prove. Non è furbizia: è un autogol.

Postilla (mentre scrivo). Mentre scrivo, su Google Immagini, sapendo cosa cercare, è ancora possibile vedere molte delle immagini provenienti da Phica nonostante il sito sia chiuso: cache, copie e ripubblicazioni sono tra le tante tracce che restano.

Post-postilla (mentre pubblico). Google è un motore di ricerca tutto sommato sicuro sotto certi punti di vista (e così anche Bing, o duckduckgo, Yahoo e altri) e ora queste immagini sono state rimosse anche dalle ricerche, probabilmente su spinta delle autorità, ma quanti possono essere i motori di ricerca o i siti che non si comportano in questo modo? Quante le persone o siti che hanno salvato una copia di tutto o parte del materiale?
Uno di questi strumenti l’ho consigliato più volte su questo stesso sito nell’analisi delle Fake News e considerato il suo scopo… c’è ancora molto di visibile lì.

Che cosa questa vicenda dice del nostro rapporto con la tecnologia

Qui entra il mio lavoro sull’uso consapevole delle tecnologie. Non propongo proibizionismi, lo dico da tempo. Dico un’altra cosa: ogni azione digitale crea copie, metadati e traiettorie. Chi subisce ha il diritto di essere protetto; chi agisce ha il dovere di sapere che la rete non dimentica.

In pratica, torno alla lezione del mio pezzo sul sexting: conoscere gli strumenti è la prima difesa. Le foto scattate dai telefoni spesso contengono geolocalizzazione, finiscono in backup automatici su iCloud, Google Foto, OneDrive; cancellare dal rullino non equivale a cancellare dal cloud. Le chat cifrate proteggono una volta arrivate a destinazione, non impediscono screenshot o salvataggi sul dispositivo del destinatario. I gruppi “chiusi” non esistono: esistono cerchie di fiducia che cambiano nel tempo. Se ignoriamo questi meccanismi, facciamo male due volte: a chi subisce e –in prospettiva– anche a noi stessi.

Una precisazione necessaria: rendere le vittime consapevoli serve, ma ha un’utilità relativa. Gli unici veri colpevoli sono quelli che scattano e soprattutto quelli che condividono e quelli che alimentano la diffusione. L’alfabetizzazione di chi subisce aiuta a proteggersi, ma non sposta il baricentro della responsabilità. Ha

senso, invece, lavorare anche sulla consapevolezza di chi condivide: spiegare quante prove e tracce produce ogni gesto (accessi, log, pagamenti, profili collegati), e quanto sia semplice rintracciarli. Se questo messaggio funziona da deterrente, tanto meglio: quando arriva quel pruritino alle dita, si cancellano le immagini e ci si rimette le mani in tasca.

“È solo ironia”, “le foto erano pubbliche”, “non c’è reato”: facciamo chiarezza

No. La satira non è umiliazione seriale. “Pubblico” non significa licenza a sessualizzare o a diffondere senza consenso, e il fatto che qualcosa sia “tecnicamente possibile” non lo rende lecito. In presenza di materiale intimo o sessualmente esplicito, la cornice penale e civile esiste; e in molti contesti bastano partecipazione e concorso (moderazione, commenti, ripubblicazione) per rispondere delle conseguenze.

E adesso, concretamente

Quando capita –e purtroppo capita– la prima mossa non è scrivere ai gestori chiedendo “per favore rimuovete”. La prima mossa è mettere al sicuro le prove (screenshot con URL e orario, link, copie dei contenuti) e attivare i canali ufficiali: piattaforma, provider, forze dell’ordine. In parallelo, supporto psicologico e legale: nessuno deve restare solo.
Se questi siti esistono e durano anni è perché nessuno li denuncia Phica era attivo da più di venti anni. Venti anni per Internet significa generazioni intere di utenti, possibile che nessuno in due decenni abbia avuto la decenza di segnalare la cosa, o anche solo di avvisare uno dei tanti personaggi famosi coinvolti? Non voglio sminuire le mogli sconosciute, è chiaro che loro sarebbe stato difficile avvisarle, ma i volti noti? La polizia postale? Venti anni. Venti.

Una chiosa, a muso duro

L’ignoranza tecnologica non è neutra: fa danni. A chi viene colpito, prima di tutto. Ma anche a chi crede di potersi nascondere dietro un nickname e due trucchi da forum. Basta con la favola che “online siamo tutti anonimi”. Non lo siamo, e resta tutto lì fino a quando è ora di scoprirlo.

Cornice legale essenziale e per ignoranti in materia come me

• Art. 612‑ter c.p. – Diffusione illecita di immagini o video sessualmente espliciti: punisce chi, dopo averli realizzati o sottratti, invia/consegna/cede/pubblica o diffonde contenuti destinati a rimanere privati senza consenso (reclusione 1–6 anni + multa €5.000–€15.000), e chi li ridiffonde per arrecare nocumento. Aggravanti se commesso da coniuge/ex o mediante strumenti informatici/telematici; procedibilità a querela entro 6 mesi (remissione solo processuale), d’ufficio nei casi aggravati.
• Art. 110 c.p. – Concorso di persone nel reato: moderazione complice, commenti e ripubblicazioni possono integrare concorso.
• Art. 595 c.p. – Diffamazione: quando non vi sia materiale esplicito ma sessualizzazione/umiliazione dell’immagine altrui.
• Art. 167 e 167‑bis Codice Privacy: trattamento/diffusione illecita di dati personali, specie se su larga scala.
• Digital Services Act (DSA) – applicazione generale dal 17 febbraio 2024: obblighi di notice‑and‑action, cooperazione con autorità e gestione dei contenuti illegali per piattaforme e hosting. https://digital-strategy.ec.europa.eu/it/policies/digital-services-act

Link utili in queste situazioni

Per chi invece si stesse chiedendo “Ma come faccio a denunciare”? Oddio, non so come muovermi, ecco un po’ di link utili.

• Polizia Postale – Commissariato di PS:
  https://www.commissariatodips.it/ di cui la pagina per le segnalazioni online: https://www.commissariatodips.it/segnalazioni/segnala-online/index.html
• StopNCII (Meta + partner): https://stopncii.org/
• Garante Privacy: https://www.garanteprivacy.it/home/modulistica-e-servizi-online

Valditara vieta lo smartphone a scuola? Un grave errore

Apri su YouTube

Il 16 giugno 2025 il Ministero dell’Istruzione e del Merito ha emanato una nuova circolare (prot. 3392) che estende anche alle scuole superiori il divieto generalizzato dell’uso degli smartphone durante l’orario scolastico. Firmata dal ministro Ministro dell’istruzione e del merito Giuseppe Valditara. La motivazione è chiara e apparentemente condivisibile: «alla luce degli effetti negativi, ampiamente dimostrati dalla ricerca scientifica, che un uso eccessivo o non corretto dello smartphone può produrre sulla salute e il benessere degli adolescenti e sulle loro prestazioni scolastiche».
Eppure, dietro questo apparente buon senso si cela un fallimento educativo profondo.

Un passo indietro, non avanti

In una società sempre più digitale, dove lo smartphone è uno strumento quotidiano, culturale, professionale e comunicativo, vietarne l’uso senza affrontarne i meccanismi equivale a tappare una falla con un cartello: “Non guardare qui”.
La scuola dovrebbe essere il luogo dove si impara a convivere con la tecnologia, a comprenderne le logiche, i rischi, le opportunità. E invece, si sceglie la via più semplice: vietare, nascondere, rimuovere.
Il risultato? Gli studenti useranno comunque gli smartphone. Solo fuori dal controllo educativo e senza strumenti critici per farlo in modo consapevole.

Quando la scuola abdica

La circolare stessa ammette che l’uso problematico dello smartphone è «associato a un peggiore rendimento scolastico» (Rapporto ISTISAN 23-25), che «oltre il 25% degli adolescenti» ne soffre in modo patologico, e che l’OMS e l’OCSE ne denunciano la pericolosità.
Benissimo. Ma se un ragazzo avesse problemi con l’alimentazione, lo si lascerebbe senza cibo o gli si insegnerebbe a nutrirsi in modo sano?

Invece di educare all’uso, si rinuncia all’educazione stessa.
Invece di insegnare a gestire, si preferisce ignorare, vietare, delegare.

La delega al nulla

E a chi viene demandata l’educazione all’uso consapevole dello smartphone? Ai genitori, che nella maggior parte dei casi non hanno gli strumenti culturali o tecnici per affrontare il tema. Anzi, spesso sono loro stessi vittime di un uso compulsivo del digitale, tra scroll infiniti e notifiche costanti.
L’effetto è una generazione lasciata sola di fronte a uno strumento potentissimo, senza mappe né bussole.

La tecnologia non è il nemico

Vietare lo smartphone a scuola perché può creare dipendenza è come vietare la parola perché qualcuno può mentire.
La tecnologia non è il nemico. Il nemico è l’analfabetismo digitale, il vuoto educativo, l’assenza di dialogo e di strumenti critici.
Uno smartphone può essere fonte di distrazione, certo, ma anche uno strumento per imparare, esplorare, creare, collaborare. Basta insegnarlo.

La scuola che serve

La scuola che ci serve non è quella che nasconde gli strumenti del presente, ma quella che forma cittadini capaci di usarli in modo critico e responsabile.
Una scuola che:

• introduce laboratori di educazione digitale fin dalle medie;
• affronta con lucidità e competenza i rischi di dipendenza;
• insegna come funziona un algoritmo, come si gestisce la privacy, come riconoscere una fake news;
• mostra che lo smartphone può essere anche un alleato, se si impara a dominarlo.

Io ringrazio ancora ogni giorno il mio professore di tecnologia che nei primi anni novanta, alle medie, ci insegnava ad utilizzare il computer, ci spiegava il funzionamento delle tecnologie rendendoci pronti ad affrontare il futuro. In larga parte ciò che sono oggi lo devo anche alla sua lungimiranza.

La circolare del 16 giugno 2025 segna un passo falso.
Non perché ignori un problema reale, ma perché sceglie la scorciatoia del divieto, invece della strada lunga ma necessaria dell’educazione. Perché mostra come il nostro sistema educativo sia inadeguato e obsoleto.

Come sempre, quando la scuola abdica al suo ruolo formativo, a rimetterci non è solo lo studente. È la società intera.

A tal proposito ricordo la disponibilità delle mie due conferenze “Uso consapevole delle tecnologie” (https://short.staipa.it/pkaql) e “Cosa fanno gli adolescenti sullo smartphone che voi dovreste sapere” (https://short.staipa.it/010nw)

Un tono pacato, un linguaggio neutro, qualche parola chiave (IA, innovazione, trasparenza) e un link per opporti. Ma leggendo con attenzione si scopre qualcosa che merita una riflessione profonda.
E, forse, un po’ di inquietudine.

Cosa dice davvero la comunicazione

Meta ci informa che, per migliorare la sua intelligenza artificiale generativa (come Meta AI e i suoi strumenti creativi), utilizzerà le informazioni pubbliche dei nostri account: post, commenti, interazioni. Tutto ciò che abbiamo mai reso pubblico da quando abbiamo creato l’account.
Non solo: useranno anche le nostre interazioni con i servizi di intelligenza artificiale integrati nei loro prodotti.

Il tutto, specificano, “sulla base dei legittimi interessi”. In altre parole: non stanno chiedendo il tuo consenso. Ti stanno informando che useranno i tuoi dati — a meno che tu non ti opponga esplicitamente.

Il paradosso del consenso implicito

In teoria, secondo il GDPR, abbiamo il diritto di sapere come vengono usati i nostri dati. Ma in pratica, molte piattaforme come Meta stanno trasformando il diritto all’informazione in una giustificazione retroattiva: “Ti abbiamo avvisato, se non ci dici di no, per noi è sì.”

Questa forma di “consenso implicito” ribalta completamente il principio della protezione dei dati: non sei tu a dare il permesso, è l’azienda a dartelo… per toglierglielo.

Ma sono solo dati pubblici, no?

È proprio questo il punto: sono pubblici, certo, ma erano pubblici per le persone, non per le macchine.
Scriviamo post pubblici perché vogliamo che siano letti da amici, conoscenti, magari da un pubblico generico. Ma da lì a diventare materiale grezzo per l’addestramento di un algoritmo ce ne passa.

Non è solo una questione di privacy. È una questione di contesto.
Un nostro commento su un post, una battuta, una riflessione personale — anche se pubblica — assume un altro significato quando viene inghiottita da una macchina che ne estrae pattern linguistici, bias culturali, frasi da replicare.
In un certo senso, perdiamo il controllo non solo dei nostri dati, ma anche del senso di ciò che scriviamo.

Il diritto di opposizione… ma quanto è facile?

Meta ci concede il diritto di opposizione. Ma per esercitarlo bisogna compilare un modulo, aspettare una mail, e sperare che il processo funzioni davvero.
Un meccanismo volutamente macchinoso? Forse no, ma di sicuro poco incentivante.
Siamo davanti a una dinamica ricorrente: si fa affidamento sull’inerzia dell’utente, sulla pigrizia digitale, sulla fiducia residua.

E infatti, quanti si prenderanno la briga di opporsi? Quanti andranno a cercare le impostazioni sulla privacy, a capire cosa è pubblico e cosa no, a leggere le righe scritte in piccolo?

Una normalizzazione silenziosa

Se oggi consideriamo normale che i nostri dati siano usati per addestrare un’intelligenza artificiale senza un nostro consenso esplicito, domani potremmo abituarci ad altri tipi di accessi non richiesti. Le conseguenze possibili non sono solo teoriche: basti pensare alla possibilità che un algoritmo impari dai nostri commenti più impulsivi, dai post scritti in momenti delicati, o da battute fraintese, e che tutto questo venga utilizzato per addestrare un modello che genera contenuti, risposte automatiche o persino campagne pubblicitarie.

C’è anche il rischio concreto di un effetto “boomerang reputazionale”: se una parte delle nostre parole finisce, anche in modo anonimo, nel patrimonio culturale e linguistico di un’IA, ciò che abbiamo scritto pubblicamente può essere reinterpretato, ricontestualizzato, o addirittura “ritornare” in una forma simile in altri contesti.

Infine, il fatto che queste informazioni alimentino algoritmi che verranno poi utilizzati per migliorare l’engagement o influenzare comportamenti (come già avviene nella pubblicità mirata), introduce una forma di sfruttamento che merita di essere chiamata col suo nome: estrattivismo digitale.

Il rischio più grande non è tanto che Meta usi i nostri dati.
È che cominciamo a trovarlo normale.
Che la prossima volta non ci faccia nemmeno più caso.
Che smettiamo di distinguere tra cosa è pubblico per scelta e cosa è pubblico per sfruttamento.

L’intelligenza artificiale, per come viene venduta oggi, è il nuovo “motore del progresso”. Ma se il carburante siamo noi, almeno dovremmo essere messi nella condizione di scegliere se e quando farci usare.

Il prezzo della comodità

Viviamo in un’epoca in cui molti strumenti digitali sembrano gratuiti, ma non lo sono mai davvero.
Paghiamo con tempo, attenzione, dati… e, sempre più spesso, con la nostra identità digitale.

Non si tratta di demonizzare Meta o l’intelligenza artificiale. Si tratta di pretendere un rispetto più profondo per la nostra autonomia.
Perché una vera innovazione non può basarsi sull’uso disinvolto della nostra fiducia.

Non è una 500 a caso, oltre ad essere l’auto che guidava da giovane mia madre ha una caratteristica che la rende se non speciale almeno particolare. Si tratta di una Fiat 500 F 8 bulloni.

Cos’è una Fiat 500 F 8 bulloni?

No. Non è un articolo sulla Fiat 500 F 8 bulloni, è un articolo sull’affidabilità delle Intelligenze Artificiali. Ho chiesto che cosa sia una 500 8 Bulloni a Chat GPT e oltre ad aver completamente svarionato sbagliando ha insistito continuando a bluffare e inventare informazioni inesistenti. La chattata con lei la potete trovare a questo indirizzo: https://short.staipa.it/qgzry ma la riporto qui per intero.

Sembra l’amico tuttologo che non riesce a risponderti “non lo so”, e ci prova, continua a provarci, continua a non ammettere di non saperne nulla.
Che cosa accadrebbe se il tema fosse più importante e se l’interlocutore si fidasse ciecamente della risposta?

Non possiamo fare affidamento a queste tecnologie per informazioni importanti, non più di quanto non lo facciamo di un sito preso a caso su internet.
Verificare le fonti resta comunque fondamentale e in questo ci può aiutare anche solo chiedere le fonti direttamente a lei, proprio come dovremmo fare al con il nostro amico tuttologo: “Dove hai letto queste informazioni?” Provare per chiedere.

Cos’è una Fiat 500 F 8 bulloni?

Va beh, dai per chi fosse irrefrenabilmente curioso la Fiat 500 F “8 bulloni” è una versione particolare della Fiat 500 prodotta tra marzo e novembre 1965. Il soprannome “8 bulloni” deriva dal fatto che le cerniere delle portiere erano fissate con 8 bulloni, 4 per cerniera, anziché i consueti 4 bulloni totali dei modelli successibi.

Le caratteristiche che la distinguono sono diverse, la “8 bulloni” presenta una combinazione di elementi della precedente Fiat 500 D e della nuova 500 F, dovuta alla necessità di smaltire componenti in eccesso e all’implementazione di processi di produzione più economici. Tra le peculiarità si notano:

• Sedili: a fasce, privi di meccanismo di chiusura a scatto.
• Maniglie delle portiere: specifiche per questo modello.
• Pannelli posteriori: realizzati in due pezzi, con portacarte integrato.
• Componenti in alluminio: battitacco, alzacristalli, fregio anteriore in tre pezzi, portalampada della luce targa e coppe ruota.
• Tappo del serbatoio: con due sporgenze distintive.
• Marmitta: di tipo “a barilotto”, simile a quella della 500 D.
• Griglia posteriore: fissata con 6 viti, successivamente ridotte a 3 nei modelli successivi.

Appunto finale: sì, la mia 500 è una 8 bulloni ma ha il muso “sbagliato” perché sostituito da un carrozziere anni fa. Su questo ci lavoreremo a suo tempo.

La risposta non è semplice, e chiama in causa dinamiche psicologiche, sociali e culturali che rendono i social network il terreno fertile ideale per la diffusione di questo fenomeno.

1. L’illusione della competenza

Uno dei problemi centrali è l’effetto Dunning-Kruger (https://short.staipa.it/y01sq), un bias cognitivo per cui chi ha scarse competenze in un argomento tende a sovrastimare la propria conoscenza. In altre parole: meno sappiamo, più pensiamo di sapere.

Sui social network, questa illusione si amplifica per due motivi:

• Accessibilità delle informazioni: Qualche ricerca superficiale su Google o la lettura di un titolo sensazionalistico bastano a farci sentire esperti.
• Mancanza di confronto reale: Nei commenti online manca il dialogo faccia a faccia che solitamente ci costringe a mettere in discussione le nostre affermazioni.

L’anonimato parziale e la distanza emotiva dai destinatari della nostra comunicazione ci danno un falso senso di sicurezza: Se io lo dico, deve essere giusto, se qualcuno mi contraddice posso risopondere senza pensare alle conseguenze come quando sono di fronte a una persona reale, se la conversazione si mette male posso smettere di rispondere e far finta di nulla.

A questo va aggiunto che in una platea così ampia è molto probabile trovare almeno qualcuno che la pensi come me, ed è probabile che riceverò dei like, delle conferme, dei commenti che rafforzino la mia idea, indipendentemente dal valore reale della stessa.

Non sorprende quindi che, a seconda del caso, tutti sembrino diventare improvvisamente virologi, meteorologi, fini statisti o esperti di geopolitica, in una sorta di metamorfosi digitale dell’esperienza.

2. La polarizzazione e l’effetto echo chamber

Un altro fenomeno che alimenta questa arroganza digitale è la polarizzazione sociale. Gli algoritmi dei social network sono progettati per mostrarci contenuti in linea con le nostre opinioni e idee. Di conseguenza, siamo esposti sempre meno a opinioni diverse e ci troviamo all’interno di vere e proprie echo chambers (short.staipa.it/st5gm), dove tutto quello che leggiamo rafforza ciò che già pensiamo.

Questo non solo consolida le nostre certezze, ma rende anche più difficile empatizzare con chi la pensa diversamente. Il risultato? Un dialogo che si trasforma in scontro: chi non è d’accordo diventa un nemico da abbattere a colpi di commenti sprezzanti e aggressivi, e ci sembra ridicolo, quasi grottesco pensare che qualcuno la pensi in maniera così diversa da quello che vediamo nella nostra bolla personale.

In questo contesto, emerge anche una tendenza inquietante: colpevolizzare le vittime. Ogni tragedia diventa terreno fertile per giudizi affrettati: “Se l’è cercata”, “Ma come faceva a non saperlo?”. Che si tratti di incidenti, violenze o stupri, molti utenti trovano conforto nel dare la colpa alle vittime, forse per sentirsi meno vulnerabili di fronte alla realtà. Questo fenomeno, noto come victim blaming, o colpevolizzazione della vittima (https://short.staipa.it/wwzyz), è radicato in meccanismi psicologici di difesa come:

• Rimozione della responsabilità personale: Attribuire la colpa alla vittima consente di rassicurarsi che eventi simili non accadrebbero a noi, poiché riteniamo di non commettere gli stessi errori.
• Razionalezza retrospettiva (hindsight bias): La tendenza a credere che le conseguenze di un evento fossero prevedibili, portando a giudicare chi non le ha evitate come negligente o responsabile.
• Proiezione: Giudicare duramente le vittime può essere un modo per evitare di confrontarsi con le proprie insicurezze o vulnerabilità.
• Dissonanza cognitiva: Minimizzare la responsabilità dell’aggressore o enfatizzare gli errori della vittima può servire a ridurre il disagio che si prova di fronte a una realtà complessa e ingiusta.

3. La rabbia come valuta sociale

uesto avviene perché ricevere like e condivisioni stimola il rilascio di endorfine e dopamina nel cervello, creando una sensazione di gratificazione immediata simile a una ricompensa, che rinforza il comportamento e spinge a replicarlo. Un fenomeno ormai ben studiato e acclarato (https://short.staipa.it/3iqiu), che evidenzia come i social network attivino i circuiti di ricompensa cerebrale in maniera simile ad altre esperienze gratificanti.

Questo crea un circolo vizioso in cui esprimere un parere con arroganza e sicurezza diventa un mezzo per ottenere attenzione. Il premio non è la verità o la comprensione, ma il semplice riconoscimento sociale attraverso l’engagement.

4. Perché la rabbia? Dinamiche psicologiche

Dietro questa rabbia crescente si nasconde una profonda frustrazione. La società attuale è veloce, iperconnessa e complessa. La sensazione di non avere controllo sugli eventi porta molte persone a sfogare il proprio disagio in uno spazio virtuale.

Un commento rabbioso e sicuro serve a rassicurare se stessi: “Io so come stanno le cose, sono meglio di chiunque altro”. La verità è che questa sicurezza nasconde spesso paura e insicurezza.

5. Cosa si può fare? Verso un dialogo più sano

Cambiare queste dinamiche è complesso, ma non impossibile. Ecco alcune proposte per mitigare il fenomeno:

• Educazione al pensiero critico: Insegnare fin da giovani a leggere, analizzare e mettere in discussione le fonti delle informazioni.
• Frenare l’impulsività: Prima di commentare, fermarsi a riflettere: ho letto davvero l’articolo? Sto portando un contributo utile alla discussione?
• Responsabilizzare i social network: Le piattaforme dovrebbero incentivare contenuti di qualità piuttosto che interazioni rabbiose.
• Promuovere il confronto costruttivo: Valorizzare spazi di dialogo dove il confronto tra idee diverse è incoraggiato, non punito.

Cosa possiamo fare noi nel nostro piccolo?

Ognuno di noi, nel suo piccolo, può contribuire a un ambiente digitale più sano:

• Prendersi tempo: Leggere davvero l’articolo, verificare le fonti e non fermarsi ai titoli.
• Praticare l’empatia: Mettersi nei panni di chi è coinvolto e riflettere prima di giudicare.
• Segnalare contenuti tossici: Quando ci imbattiamo in commenti offensivi o disinformazione, segnalare può fare la differenza.
• Incentivare il buon esempio: Rispondere con gentilezza e rispetto anche a chi sembra provocare.
• Uscire dalle camere dell’eco: Cercare fonti e opinioni diverse per sviluppare un pensiero critico più ampio.

Conclusione: Un commento non è una sentenza

La prossima volta che ti troverai a commentare un articolo online, fermati un momento. Leggi, rifletti, e chiediti: sto aggiungendo qualcosa alla discussione o sto solo dando sfogo alla mia frustrazione? La differenza è enorme, e lo dico anche a me stesso.

Dietro ogni titolo di giornale, ogni post e ogni argomento, c’è una complessità che merita rispetto. Scegliere di commentare con curiosità e apertura, anziché con arroganza e rabbia, è un piccolo passo che possiamo fare per costruire un dialogo migliore.

Forse è ora di smettere di sparare sentenze e tornare a fare ciò che in fondo dovremmo fare tutti: informarci, ascoltare e, solo dopo, parlare.

-Da tutti gli altri punti di vista invece no, lo so (https://short.staipa.it/ebxro)-

Abbiamo toccato con mano l’era analogica e quella digitale e forse la maggior parte di noi riesce ancora a destreggiarsi in qualche modo su entrambe. Chi è venuto dopo invece spesso non ha neppure mai visto strumenti che un tempo erano di uso comune e che ora sembrano anacronistici.

La tecnologia, almeno dal punto di vista della percezione, per molti è “quello che è stato inventato dopo di quando sono nato io”. Per la mia generazione il vecchio telefonino è tecnologia, la tv a schermo piatto, internet. Per le generazioni precedenti era tecnologia anche la lavastoviglie, lo era la scopa elettrica. Per le generazioni successive invece oggetti come i tablet, le app, le videochiamate sono scontate, ovvie. Cose che non si capisce bene come il mondo potesse funzionare senza.

Vuoi una cena pronta in mezz’ora? Basta cercare una ricetta su Google, seguire un video su YouTube e il gioco è fatto. Non ricordi come raggiungere una destinazione? Il navigatore ti guida passo dopo passo. Hai dimenticato il compleanno di un amico? Una notifica ti avvisa in tempo per mandare un messaggio o acquistare un regalo online.

Tutto è a portata di mano, organizzato, e sembra funzionare alla perfezione. Ma questa sensazione di controllo totale è reale? Con questi strumenti ci stiamo abituando a un mondo in cui deleghiamo ogni decisione, competenza e memoria alla tecnologia, sacrificando pezzi importanti della nostra umanità.

Competenze perse: cosa non sappiamo più fare?

Negli ultimi anni, abbiamo gradualmente delegato alla tecnologia molte attività quotidiane. Da un lato, questo ci ha semplificato la vita, permettendoci di risparmiare tempo e di concentrarci su ciò che riteniamo più importante. Dall’altro, ci ha resi sempre meno autonomi. Alcune competenze, una volta considerate essenziali, oggi sono quasi scomparse. Ne faccio qualche esempio, banale forse, ma significativo.

Orientarsi nel mondo reale
Un tempo saper leggere una mappa era una competenza fondamentale. Era impossibile andare in giro senza saperne leggere una. Che fosse stradale, delle reti ferroviarie, dei sentieri. Ci si orientava osservando i segnali stradali, per i più bravi con il sole o semplicemente chiedendo informazioni. Oggi, senza Google Maps, molti di noi si trovano disorientati anche nei luoghi più familiari. Il GPS ha sostituito completamente la capacità di calcolare un percorso, interpretare una cartina o anche solo usare il proprio senso dell’orientamento. Questo ci rende vulnerabili: basta che il telefono si scarichi o che il segnale sia assente per sentirci completamente persi.

Cucinare senza internet
Cucinare è un’altra abilità che sta perdendo la sua spontaneità. Le ricette tramandate da generazioni o ricordate a memoria sono state sostituite da una dipendenza spiccata da ricette online e video tutorial. Per molte persone anche i piatti più semplici vengono preparati seguendo istruzioni precise, con poco spazio per l’improvvisazione o la creatività. Il risultato? Siamo sempre più incapaci di cucinare “a occhio” o di sperimentare qualcosa di nuovo usando la pura fantasia.

Ricordare senza delegare alla rete
Con Wikipedia, Google e strumenti come ChatGPT, la nostra memoria sembra meno importante. Perché sforzarsi di ricordare una data storica, una definizione o un numero di telefono, quando possiamo trovarli in pochi secondi? Sempre più spesso durante una discussione a caso la risposta definitiva è “cerchiamo su internet”, un dubbio su fatto storico? “Cerchiamo su internet”.

Ma la memoria non è solo una funzione pratica: è parte integrante del nostro pensiero critico, della nostra capacità di collegare idee e di sviluppare creatività. Quando ci affidiamo solo a fonti esterne, rischiamo di perdere la capacità di costruire una conoscenza solida e personale.

L’abuso di notifiche: frammentazione e perdita di tempo

Un’altra trappola della tecnologia è l’incessante bombardamento di notifiche. Ogni giorno, i nostri dispositivi ci inviano messaggi, promemoria, aggiornamenti e avvisi di ogni genere. Questo flusso continuo di informazioni frammenta la nostra attenzione, trasformando le giornate in una serie infinita di interruzioni.

Quante volte ti è capitato di essere concentrato su un lavoro importante e di essere distratto da una notifica? Magari un’email che non richiedeva risposta immediata o una pubblicità per un prodotto che non ti serve. Ogni distrazione ha un costo, non solo in termini di tempo, ma anche di energia mentale. Recuperare la concentrazione richiede sforzo, e spesso, prima di ritrovare il focus, arriva un’altra notifica.

Oltre alla distrazione, c’è il problema delle priorità. Le notifiche non riflettono ciò che è davvero importante. Rispondiamo a un messaggio su WhatsApp mentre ignoriamo una conversazione significativa con un amico o un momento di silenzio per riflettere. Questo abuso ci porta a vivere in modo reattivo, rispondendo agli stimoli esterni senza mai fermarci a decidere cosa conta davvero.

La vita reale che ci sfugge: relazioni e momenti autentici

Il tempo trascorso online ha un costo. Non ce ne rendiamo conto immediatamente, ma ore dedicate ai social, alle serie TV, ai video su YouTube o a giochi digitali sono ore che sottraiamo a esperienze reali e tangibili.

Le relazioni umane, ad esempio, soffrono. Interagire attraverso uno schermo non è lo stesso che condividere un momento faccia a faccia. Una serata trascorsa a parlare con un amico, a ridere o a passeggiare insieme lascia un’impronta emotiva che nessun messaggio può replicare.

Anche il tempo passato all’aperto è sempre più raro. Camminare in un parco, osservare un tramonto, o semplicemente stare in silenzio ascoltando il rumore della natura sono esperienze che ci riconnettono con noi stessi, ma spesso le sacrifichiamo per restare incollati a uno schermo, ipnotizzati da contenuti che, alla fine, aggiungono poco alla nostra vita.

Oltre a tutto questo c’è la perdita di abilità pratiche. Riparare un oggetto, costruire qualcosa con le proprie mani o affrontare una piccola sfida quotidiana senza cercare un tutorial online erano esperienze che ci davano un senso di soddisfazione e autonomia. Oggi, invece, ci affidiamo a soluzioni già pronte, perdendo il piacere di risolvere problemi da soli.

Come riprendere il controllo

La tecnologia è uno strumento straordinario, ma dobbiamo usarla in modo consapevole, trovando un equilibrio tra i suoi vantaggi e il bisogno di mantenere vive le nostre capacità e connessioni reali.

1. Sfida te stesso a fare senza tecnologia:
   Prova a cucinare un piatto senza ricetta, a orientarti senza GPS, o a riparare qualcosa con le tue mani. Sono piccoli esercizi che ti aiuteranno a riscoprire abilità dimenticate.
2. Riduci le notifiche al minimo:
   Disattiva quelle inutili e imposta momenti specifici per controllare i messaggi. Dedica il resto del tempo ad attività significative.
3. Stacca dagli schermi:
   Dedicati a esperienze reali: una passeggiata, una cena con gli amici, o un progetto manuale. Sono momenti che arricchiscono la tua vita in modo unico.
4. Allena la memoria:
   Impara qualcosa a memoria ogni giorno, che sia una poesia, un numero di telefono o un fatto storico. È un esercizio semplice, ma potente.

Conclusione: Riscoprire l’equilibrio

La tecnologia è un dono straordinario, ma non dobbiamo lasciare che ci privi di ciò che ci rende umani. L’equilibrio tra il mondo digitale e quello reale è essenziale per vivere una vita piena e consapevole. Torniamo a coltivare le nostre abilità, le nostre relazioni e il nostro tempo, perché questi sono i veri tesori che nessuna app potrà mai sostituire.

Ma che roba è Bluesky?

È un nuovo social ideato da Jack Dorsey, già fondatore di Twitter, che punta a ripensare il nostro modo di interagire online. La chiave è il protocollo AT (Authenticated Transfer), che offre agli utenti maggiore controllo sui propri dati e su ciò che vedono.

Immaginate un social dove non è un’unica azienda a decidere cosa è visibile, ma siete voi a scegliere o persino a costruire il vostro algoritmo. Un approccio che mira a ridurre la polarizzazione tipica delle piattaforme centralizzate (ciao, X, parlano di te!) e che promette un’esperienza più consapevole e meno manipolabile.

Per chi possiede un sito è anche facile diventare profili verificati senza dover pagare nulla a nessuno e senza perdere tempo con documenti o altro. La verifica del profilo è quel mezzo sole accanto al nome del profilo

Davvero?

Non lo so. Voglio dire, sto guardandoci e valutando la cosa. Al momento apprezzo molto di più Mastodon (short.staipa.it/17hqq), e a quanto pare anche i miei lettori lo apprezzano di più.

Non interagisco molto con i Social Network onestamente, diciamo che spesso mi danno sensazioni analoghe a quelle che descrive Caparezza in “Chi se ne frega della musica” (https://youtu.be/51JyRMtWc5k)

Non ho mai capito questi social network
per me servono solo a fare i porci a letto.
Ogni volta che nasce una nuova piattaforma
mi fa l’effetto di un libro che ho già letto

Ma d’altra parte quello che faccio su questo blog è appunto cercare di lavorare sull’uso consapevole delle tecnologie e quindi sono in qualche modo costretto a informarmi, provare, valutare, capire.

Per quello che vedo al momento il maggior problema di Bluesky è l’assenza di molti player, che rendano interessante la navigazione. Di italiani ho trovato solo Wired (https://short.staipa.it/5f0lh), Il Post (https://short.staipa.it/jznvq) e Valigia Blu (https://short.staipa.it/cezg0) come siti di notizie e Adrian Fartade (https://short.staipa.it/57uwd) come divulgatore, mentre su Mastodon ho trovato molto di più (ma non Adrian). D’altronde la media dei creator tende a creare il proprio giro di followers sul social su cui nasce ed è difficile spostarsi o gestire più social contemporaneamente se non si ha un punto centrale da cui smistare.

A proposito di Mastodon comunque se riesco nei prossimi giorni potrei fare un elenco di cose interessanti che sono presenti sulla piattaforma.

Certo, Bluesky sta crescendo moltissimo e questo non esclude che nel tempo le cose possano migliorare, anzi da un lato la poca quantità di utenti garantisce meno discussioni litigiose, un feed più puntuale con solo quello che ci interessa e una gestione più snella del tutto.

Vedremo come sarà, è sicuramente un esperimento interessante, e ogni cosa possa spodestare la gestione centralizzata di aziende come Meta e X la ben venuta. Nel frattempo se avete curiosità di conoscere questo social, potete seguirmi anche da lì.
Il mio handle (si chiama così su Bluesky) è staipa.it (https://bsky.app/profile/staipa.it)

Intanto però una premessa: il 90% di tutto quello che viene definito quantico, quantistico, o che citi la quantistica è fuffa. Nulla che incida sul mondo tangibile, sul corpo umano o su cose più grandi di una molecola -in generale- vi ha a che fare e qualunque “santone” ne parli quasi certamente vi sta prendendo in giro o non sa di cosa sta parlando.

I computer quantistici, se non stanno provando a vendervene e uno, invece esistono. Anche se per ora non funzionano molto bene.

Per apprezzare a pieno questa tecnologia però, dobbiamo fare un passo indietro e osservare l’evoluzione del calcolo classico che ha dominato per oltre mezzo secolo e che ancora domina.

La Nascita del Computer Classico

Il computer classico, basato sull’architettura di von Neumann, ha rivoluzionato il mondo negli anni ’40 e ’50. A differenza dei calcoli manuali o meccanici, i computer elettronici permisero di eseguire operazioni complesse con velocità e precisione. La struttura base di un computer classico si fonda su bit, unità che possono essere nello stato di 0 o 1, rappresentando l’informazione binaria che è alla base di tutto ciò che i nostri dispositivi tecnologici eseguono oggi. È grazie a questa architettura che abbiamo visto nascere internet, intelligenza artificiale, e tutta l’innovazione digitale che ci circonda.

Se i computer classici ci hanno portato lontano, oggi ci troviamo di fronte a nuovi problemi. Problemi che richiedono potenze di calcolo esponenzialmente superiori, come la simulazione di sistemi biologici complessi, la modellazione di molecole per nuove terapie farmacologiche o la gestione di dati finanziari su scala globale. Qui entra in gioco il quantum computing.

Quantum Computing: I Primi Passi

Il concetto di quantum computing emerse già negli anni ’80, con Richard Feynman e David Deutsch, che ipotizzarono che i sistemi quantistici potessero essere utilizzati per simulare fenomeni fisici molto più efficientemente dei computer classici. La differenza fondamentale risiede nei qubit, le unità di base del quantum computing. Mentre i bit classici possono essere 0 o 1, i qubit possono esistere in una sovrapposizione di entrambi gli stati contemporaneamente, grazie alle leggi della meccanica quantistica. Tecnicamente anche più di due stati.

Ovviamente non mi metterò a scrivere un pippone che provi a spiegare come questo sia possibile, anche perché non ne sarei in grado, e voi smettereste di leggere prima della prima metà del primo capoverso. Se intanto siete arrivati fin qua, grazie. Apprezzo.

Bit vs Qubit: Una Differenza Fondamentale

Per capire meglio la rivoluzione che il quantum computing rappresenta, è utile spiegare in modo semplice la differenza tra bit e qubit. Un bit, come già accennato, è la più piccola unità di informazione in un computer classico e può avere solo due stati: 0 o 1. Ogni operazione eseguita da un computer tradizionale si basa su questa logica binaria, che per quanto potente, è limitata dalla sua linearità. Un algoritmo può fare un calcolo alla volta, e per quanto si possa dividere un programma in thread (pezzetti che girano in contemporanea) il numero di calcoli fattibili nello stesso istante resta limitato al numero di processori presenti nel computer.

Il qubit, invece, sfrutta i principi della meccanica quantistica per esistere in più stati contemporaneamente. Non è vincolato a 0 o 1, ma può essere una combinazione di entrambi o di altri valori, attraverso la sovrapposizione. Questo permette a un computer quantistico di esplorare più soluzioni a un problema nello stesso momento. Inoltre, i qubit possono essere entangled, cioè correlati in modo tale che lo stato di uno influisce istantaneamente sullo stato dell’altro, anche a distanza. Questa proprietà consente di eseguire calcoli complessi in modo molto più efficiente rispetto ai computer tradizionali e di avere un grande numero di input diversi elaborati nello stesso istante.

Come Questa Differenza Viene Utilizzata

La capacità dei qubit di essere in più stati contemporaneamente e di “entanglarsi” con altri qubit è alla base delle applicazioni pratiche del quantum computing. Ad esempio, nelle simulazioni molecolari, un computer quantistico può esaminare tutte le possibili configurazioni di una molecola simultaneamente, mentre un computer classico deve analizzarle una alla volta. Questo non solo riduce enormemente i tempi di calcolo, ma consente anche di ottenere risultati più accurati, con implicazioni dirette per la scoperta di nuovi farmaci e la progettazione di materiali avanzati con tempistiche incredibilmente più rapide e con un minor bisogno di test di laboratorio potenzialmente inconcludenti.

Le Sfide del Quantum Computing

Nonostante questi incredibili progressi, il quantum computing non è esente da problemi. Uno dei principali è il decadimento dei qubit, fenomeno che causa una perdita di coerenza quantistica, rendendo i calcoli meno affidabili. Tuttavia, nuovi sviluppi nella tecnologia stanno migliorando la stabilità dei qubit, avvicinandoci sempre di più a un sistema quantistico pienamente funzionale​.

Un problema che potrebbe aprirsi a quel punto, però, è quello della sicurezza degli attuali sistemi di cifratura, ad esempio quelli basati su numeri primi usati attualmente nei sistemi bancari. Queste cifratura si basano sul fatto che per scoprire il numero utilizzato servano un numero di tentativi che per in computer attuale si concluderebbero in centinaia o migliaia di anni. Un computer quantistico però potrebbe risolvere lo stesso problema in pochi secondi, tentando potenzialmente tutte le combinazioni nello stesso momento. Posto che un malfattori possa permettesi di costruirne uno ovviamente.

Un Salto Quantico Verso il Futuro

Guardando al futuro, il quantum computing non è solo una tecnologia da laboratorio, ma un qualcosa che potrebbe trasformare profondamente la nostra società, soprattutto abbinato alle intelligenze artificiali. Dalla risoluzione di problemi matematici complessi alla simulazione del nostro universo, il quantum computing rappresenta una delle più grandi sfide e opportunità del nostro tempo, anche se fa meno figo dell’IA e non ci gira attorno tutto quel marketing. Come per tutte le tecnologie rivoluzionarie, sarà interessante osservare come essa si svilupperà e quali nuovi orizzonti riuscirà ad aprire, ma non va demonizzata, non bisogna averne paura. Bisogna solo capirne le implicazioni e attendere quali sviluppi potrà portare.

Il meccanismo più importante che una volta accesa la miccia di una Fake News la porta ad espandersi come un incendio e porta chi ci crede verso una sostanziale radicalizzazione delle proprie idee si chiama Echo Chamber.

L’Echo Chamber, tradotto in italiano come “camera d’eco”, è un ambiente virtuale o reale dove le informazioni, le idee o le credenze vengono amplificate e rinforzate dalla comunicazione e ripetizione all’interno di un sistema chiuso. In queste camere, le opinioni esistenti sono continuamente confermate, mentre le idee contrastanti sono spesso ignorate o respinte.

Esiste da millenni e viene sfruttato da sempre anche nella propaganda per rafforzare pregiudizi.
Lo stesso meccanismo che un tempo guidava la percezione della realtà nei peggiori bar di paese ora guida la percezione della realtà nei social (https://short.staipa.it/6p4y1).

Perché Succede?

Il meccanismo delle echo chamber, seppure non sia nuovo, è estremamente potenziato dalla tecnologia moderna. I motori di ricerca e i social media, progettati per mantenere la nostra attenzione, ci presentano contenuti in linea con le nostre preferenze. Questo ciclo di conferme, se l’utente non è consapevole dei suoi meccanismi, può portare alla polarizzazione e alla radicalizzazione delle opinioni.

Gli algoritmi dei social media, infatti, analizzano le nostre interazioni, i nostri “mi piace”, i commenti e le condivisioni, creando un profilo dettagliato dei nostri interessi e delle nostre convinzioni. In questo modo, ci vengono proposti contenuti simili a quelli che già abbiamo dimostrato di apprezzare, isolandoci ulteriormente in una bolla informativa.

Esempi di Echo Chamber

Un esempio evidente è il dibattito sul cambiamento climatico. Chi crede che il cambiamento climatico sia una farsa tende a seguire e condividere solo contenuti che supportano questa visione, mentre chi lo ritiene una realtà innegabile fa lo stesso con fonti che lo confermano. Entrambi i gruppi finiscono per vivere in mondi informativi separati, rafforzando le proprie convinzioni senza confrontarsi con dati contrastanti. Si dice che vivono in bolle di informazione distinte.

Un altro esempio è il panorama politico. Durante le elezioni, i sostenitori di un candidato tendono a interagire principalmente con contenuti che lodano il loro candidato e criticano l’avversario. Con ampio utilizzo della Retorica dell’avvelenamento del pozzo (https://short.staipa.it/v0csn). Questo porta a una visione distorta della realtà, in cui le qualità e i difetti dei candidati, e delle loro idee, vengono amplificati o minimizzati a seconda delle proprie convinzioni preesistenti.

Un altro esempio recente di echo chamber è rappresentato dalla pandemia di COVID-19. Le informazioni riguardanti il virus, i metodi di prevenzione e i vaccini hanno creato due campi opposti: da una parte i sostenitori delle misure di sicurezza e dei vaccini, dall’altra i negazionisti e i sostenitori delle teorie del complotto. Questi due gruppi hanno vissuto in camere d’eco separate, alimentando paure, sospetti e incomprensioni reciproche.

Gli Effetti delle Echo Chamber

Le echo chamber finiscono per esacerbare il divario tra gruppi con idee opposte, rendendo difficile il dialogo e la comprensione reciproca. La percezione di avere accesso a tutte le informazioni necessarie può farci sottovalutare la complessità delle questioni e la validità delle opinioni altrui. Finiamo per dimenticarci che Le soluzioni semplici sono quelle sbagliate (https://short.staipa.it/tjmt6), e in alcuni casi, questo fenomeno può portare a una radicalizzazione delle idee o, nei casi più estremi, a comportamenti aggressivi e violenti.

Il Ruolo delle Piattaforme Social

Le piattaforme social, a causa dei loro meccanismi, hanno un ruolo piuttosto importante nella creazione e nel mantenimento delle echo chamber. Gli algoritmi di Facebook, X, Instagram e altre piattaforme, ad eccezione di Mastodon e del Fediverso (https://short.staipa.it/qwwj7), sono progettati per massimizzare il tempo che gli utenti trascorrono online, mostrando loro contenuti che ritengono più interessanti. Questo crea un effetto di auto-selezione, in cui vediamo solo una parte della realtà che conferma le nostre convinzioni.

Negli ultimi anni, alcune piattaforme hanno cercato di affrontare questo problema introducendo misure per promuovere la diversità delle informazioni. Per esempio, Twitter -prima di essere acquisito da Elon Musk e trasformarsi in X- aveva iniziato a mostrare tweet da fonti diverse e contrastanti nelle discussioni più seguite. Facebook ha implementato strumenti per identificare e limitare la diffusione delle fake news. Tuttavia, queste misure sono spesso insufficienti e inefficaci a causa della complessità del problema e della resistenza degli utenti a uscire dalle loro bolle informative.

Come Rompere il Ciclo?

Per contrastare le echo chamber, è importante seguire anche chi ha opinioni diverse dalle nostre e cercare attivamente informazioni contrastanti. Questo approccio non solo migliora la nostra comprensione, ma ci aiuta a sviluppare un pensiero critico più robusto. Ecco alcuni suggerimenti pratici:

1. Diversificare le Fonti di Informazione: Leggere giornali e siti web con orientamenti politici diversi, anche e soprattutto opposti alle nostre idee.
2. Interagire con Persone di Opinioni Diverse: Partecipare a discussioni online o gruppi che includono una varietà di punti di vista… magari cercando di non litigare e farci cacciare al primo commento 😀
3. Essere Consapevoli degli Algoritmi: Capire come i social media personalizzano i contenuti può aiutarci a cercare attivamente informazioni contrastanti.

Ne ho parlato anche in I social possono influenzare la mia mente? (https://short.staipa.it/g0uki). Per esempio, un utente che segue prevalentemente pagine e gruppi che condividono una visione unilaterale delle politiche migratorie potrebbe decidere di seguire anche fonti che offrono una prospettiva differente, favorendo una comprensione più equilibrata del tema.

Un altro suggerimento pratico è quello di utilizzare strumenti di fact-checking. Organizzazioni come FactCheck.org, PolitiFact e Snopes offrono risorse preziose per verificare la veridicità delle informazioni. Prima di condividere una notizia, è buona pratica verificare se è stata controllata da una di queste fonti affidabili.

Uno strumento molto comodo è Fact Check Explorer, il motore di ricerca contro le Fake News (https://short.staipa.it/wlclk)

Le Echo Chamber e le Fake News

Strettamente legata alle echo chamber è la diffusione delle fake news. Quando siamo immersi in una camera d’eco, siamo più propensi a credere e condividere notizie che confermano le nostre opinioni, anche se false. Le fake news trovano terreno fertile nelle echo chamber perché non vengono messe in discussione, ma anzi, vengono rafforzate dalla ripetizione continua.

Educazione e Pensiero Critico

L’educazione gioca un ruolo fondamentale nella lotta contro le echo chamber. Insegnare alle persone, soprattutto ai giovani, a sviluppare un pensiero critico e a riconoscere le fake news è essenziale per creare una società meglio informata e meno suscettibile alla disinformazione.

Andrebbero introdotte a scuola e nelle università corsi di media literacy, ovvero alfabetizzazione mediatica, che insegnino agli studenti come analizzare e valutare criticamente le informazioni che ricevono. Lo stesso andrebbe fatto attraverso programmi educativi per adulti in modo da sensibilizzare la popolazione sull’importanza di diversificare le fonti di informazione e di verificare le notizie prima di condividerle.

Ma è evidente che non sempre questo risulta essere positivo o negli interessi di chi sta al governo, quindi facciamo il possibile, ognuno di noi per aiutare chi ci sta attorno a comprendere questi meccanismi.

Ho già parlato di Intelligenza Artificiale in diversi articoli (https://short.staipa.it/3qsdr), dei problemi etici che la riguardano (https://short.staipa.it/g50at), della sua sostenibilità (https://short.staipa.it/w7n3s) del suo impatto sulla medicina (https://short.staipa.it/bm3ei), dei possibili sviluppi futuri (https://short.staipa.it/5pc8z), delle sue sfide tecniche e sociali (https://short.staipa.it/emfjl), dei miti che la circondano (https://short.staipa.it/s6u5y) e di molti altri argomenti.
Non ho mai parlato di cosa non è, e di quale sia il principale limite ancora invalicabile.
Un’informazione utile a rimettere nel giusto piano molte delle affermazioni che la circondano.

Per facile comprensione ho scelto di mostrare alcuni esempi di come sia facile far cadere in errore una intelligenza artificiale generativa. Lo scopo non è sminuirne la potenza e l’importanza ma mostrare la differenza tra Intelligenza e Intelligenza Artificiale.

Ho chiesto a Chat GPT “Puoi farmi un esempio di distribuzione di voti tra 10 studenti in modo che la media faccia 6,5?” non è una domanda difficile per chi abbia un minimo di conoscenza di base dell’aritmetica da elementari. Basta che tutti prendano 6,5 e la media farà 6,5. La risposta è stata 5, 6, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 10. La cui media fa 7.2.

Sono un programmatore, so un po’ di come a volte i programmi “ragionino”, non ho specificato che i voti possano avere la virgola e questo potrebbe aver messo in difficoltà il sistema anche se una distribuzione di numeri interi come 5, 6, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 5 avrebbe portato a un tutto sommato accettabile 6.7 di media.

Ho voluto quindi dare il giusto suggerimento per costringere il sistema ad utilizzare numeri con la virgola “Puoi farmi un esempio di distribuzione di voti tra 10 studenti in modo che la media faccia 6,5? Gli studenti possono prendere anche voti con la virgola”, la risposta è stata 7, 6, 6, 5, 6.5, 7.5, 8, 8, 9, 6 la cui media però è di 6.9.

Certo, sembra capire il linguaggio e le domande che si fanno ma per quanto conosca molte persone che non sanno fare aritmetica di base mi pare che ci sia qualche lacuna di troppo in un sistema di cui si teme possa sostituire il lavoro di personale qualificato.

Ho tentato con una domanda più generica, ma con un contesto strano, l’idea era quella di chiedere qualcosa che non potesse essere facilmente reperibile su internet come risposta preconfezionata. D’altronde se parlo con una intelligenza superiore alla mia non lo faccio per chiederle cose banali di cui sono a conoscenza giusto? La domanda è questa “Uno squalo potrebbe partecipare a una gara fra tonni?”, credo che una qualunque intelligenza in grado di comprendere la frase e il suo contesto sceglierebbe una risposta tra “Quello che chiedi non ha senso perché i pesci non fanno gare” oppure -se avesse un po’ più di ironia- “Gli squali non essendo tonni non verrebbero accettati in tale competizione”. La risposta è stata “No, gli squali non parteciperebbero a una gara fra tonni. Le gare fra tonni coinvolgono esseri umani che competono per catturare tonni utilizzando attrezzature specifiche per la pesca. Gli squali, essendo predatori marini, cacciano tonni come parte della loro dieta naturale, ma non partecipano a gare organizzate dagli esseri umani. Gli squali non hanno la capacità di comprendere il concetto di una gara organizzata e non possono essere addestrati per partecipare ad attività umane come una gara di pesca al tonno. Inoltre, coinvolgere gli squali in tali eventi sarebbe poco sicuro e poco pratico, considerando il loro comportamento naturale e il rischio potenziale per gli esseri umani e per gli stessi squali.” che in parte ha senso, se assumiamo che si stesse parlando di una gara di pesca al tonno fatta da umani e non di una gara di tonni fatta da tonni. Una intelligenza intelligente non sarebbe caduta in un inganno così semplice.

Ho deciso di fare un ulteriore test con una intelligenza artificiale che genera immagini a partire da un’idea. Ho chiesto “un logo che sembri scritto a mano comprendente solo una S e una G, l’idea era di produrre un logo in qualche modo sulla falsa riga di quello che utilizzo sul mio sito personale, ma con un appeal più artigianale.

Dovrebbe essere un’idea piuttosto semplice su cui nessun grafico umano sbaglierebbe, potrebbe farlo bello, brutto ma sono abbastanza sicuro che al netto di colore e forme comparirebbero in qualche modo una S, una G e nessun’altra lettera.

Le immagini che mi sono state restituite, una conteneva le lettere “S i g i”, una conteneva le lettere “S t a n g i i”, una conteneva “g u i s e i g a”, e solo uno conteneva effettivamente solo una S e una G, che però non avevano per nulla l’aspetto di essere state realizzate a mano.

I giornali titolano del terrore dei grafici di poter essere sostituiti da questa tecnologia.

Ho provato anche qualcosa che fosse più nelle corde di un’artista che sia intelligente e che possa rubare immagini di altri per produrre qualcosa di bello. Ho chiesto “Un’immagine che rappresenti un’idea, evitando però di usare il cliché della lampadina”. Ora non so cosa mi avrebbe prodotto un vero grafico, un cervello pieno di colori? Uno scienziato che salta felice? Un’esplosione piena di piccole immagini di parti meccaniche? Non ne ho idea, la grafica non è il mio forte. Sono abbastanza sicuro però che se mi avesse prodotto l’immagine di una lampadina non lo avrei considerato intelligente.
Eppure…

Qual è il problema? Qual è l’errore costante in tutte queste risposte se non esattamente l’assenza di intelligenza?

La mia non vuole essere una critica a quello che attualmente viene venduto come Intelligenza ma alla definizione che le viene data, appunto Intelligenza. Non esiste una definizione univoca e universalmente accettata per cosa sia l’Intelligenza. Se la capacità di un cucciolo di nutrirsi appena nato sia intelligenza o no, se una risposta istintiva sia intelligenza o no, se un’ape possa definirsi intelligente o no. Abbiamo deciso che noi siamo intelligenti e abbiamo coniato una parola che definisca quello che noi sentiamo di essere, pur essendo incapaci di descriverlo. Una caratteristica che però credo possa essere condivisibile in larga parte credo sia quella di comprendere il contesto in cui ci si trova.

L’Intelligenza Artificiale non lo fa. Non sta capendo le parole che le diciamo, non sta dandogli significato e figurandosi qualcosa per rispondere con un ragionamento. L’IA per come siamo in grado di realizzarla oggi è una specie di rete di probabilità, che fa corrispondere un input all’output che ritiene più probabile, senza entrare nel reale significato di quanto riceve come richiesta e di quanto fornisce come risposta.

Un esempio che può rendere meglio l’idea è quello del riconoscimento delle immagini. L’Intelligenza artificiale non è qualcosa di intelligente ma inizia come un aggeggio vuoto e inerte a cui vengono date informazioni con dei cartellini: questa è la foto di un gatto, questa è un’altra foto di un gatto, gatto, gatto, gatto, gatto, questa invece è la foto di un cane, altro cane, cane, sempre un cane, cane, occhio che questo è un gatto, gatto, cane, altro cane, gatto. Per migliaia, possibilmente milioni di volte. A quel punto ci sarà una probabilità altissima che sia in grado di riconoscere un gatto, o un cane, o moltissime altre cose. Ma non perché sappia cos’è un gatto, un animale, il pelo, un occhio o una crocchetta. Semplicemente perché conoscerà la probabilità che i pixels di un’immagine siano disposti in un certo modo quando l’etichetta è “gatto”. Paradossalmente potrebbe riconoscere un gatto perché impara a riconoscere che i pixel nella foto hanno generalmente accanto la forma di un cuscino, e non riconoscere un gatto nel prato se tutti i gatti che gli sono stati mostrati erano su un cuscino, e cosa peggiore riconoscere un cuscino come gatto, o riconoscere come gatto un cane su un cuscino. Tutto dipende non tanto dall’Intelligenza del sistema ma da quella dei suoi addestratori che dovranno fornire immagini il più possibile eterogenee e ben ragionate per costringere il sistema a riconoscere solo la parte di immagine che davvero contiene il gatto, e non altri dettagli di contorno. Ma in ogni caso non sarà il gatto ad essere riconosciuto, ma una certa probabilità di distribuzione di puntini colorati in una immagine.

Siamo ben lontani da un software in grado di fare ragionamenti, di conoscere davvero che cosa sia un gatto e di figurarselo. Probabilmente decenni. Ed è per questo che l’Intelligenza Artificiale è ben lontana dal sostituirci o dal conquistarci, ma anche solo di essere un sistema affidabile con assoluta certezza in determinate situazioni.

Prendiamo il classico caso di un robot in grado di distinguere il nemico e ucciderlo. Da cosa lo riconoscerà? Migliaia di immagini che gli mostrano uomini in divisa? Basterà vestire i soldati in giacca e cravatta. Migliaia di immagini di persone armate? Basterà camuffare le armi da valigetta. In un modo o nell’altro basterà comportarsi o apparire fuori contesto in qualche modo. Apparire un civile. Ovviamente a meno che sia programmato per distruggere indifferentemente tutto, ma a quel punto una bomba atomica o un’arma batteriologica sarebbero meno dispendiose.

Per lo stesso motivo, le attuali intelligenze artificiali eccellono nel riconoscere tumori o fratture dalle immagini, nel trovare anomalie nei dati, nel distinguere tra miliardi di foto di stelle quelle con caratteristiche interessanti, nell’analizzare immagini satellitari e nel monitoraggio e ottimizzazione di vario genere. Ma poi richiedono che ci siano degli esseri umani che verificano i risultati e decidano. Questi risultati non sono dovuti all’intelligenza del software, ma all’ingegnosità dei cosiddetti data scientists, gli scienziati dei dati, che sviluppano metodi per addestrare questi software ad eccellere in compiti che implicano il confronto tra un elemento e un’enorme quantità di dati.

Anche le Intelligenze Artificiali generativa, per quanto sorprendenti e interessanti funzionano su meccanismi analoghi. Hanno sistemi con i quali sono in grado di generare testi o immagini che hanno una certa probabilità di essere aderenti alla richiesta, producono un certo numero di risultati e poi valutano quali tra questi possano essere i migliori. Ma non sono in grado di ragionare e di comprendere davvero la richiesta come è in grado di fare un essere umano.
La parte eticamente problematica di tutto questo è che non essendo in grado di generare da zero qualcosa sono costretti a leggere o visionare testi e immagini già realizzati e taggati, esattamente come per il riconoscimento delle immagini. A quel punto se si chiede qualcosa di relativamente simile a qualcosa di già esistente sono in grado di produrre qualcosa che ci somiglia, o che ha una buona probabilità di somigliarci. Aprendo un legittimo dubbio sulla questione che quello che viene prodotto sia una forma di plagio di qualcosa già esistente senza l’autorizzazione dell’autore originale.

Alla luce di queste informazioni è decisamente più facile ragionare su cosa possa verosimilmente fare o no l’Intelligenza Artificiale, ci sono ambienti a basso valore dove sicuramente farà diminuire il personale umano in favore di specialisti (call center, supporto tecnico di primo livello, ricerca di informazioni di importanza non strategica…), ma difficilmente potrà allo stato attuale sostituire alti profili o profili tecnici (programmatori, progettisti, chi prende decisioni finali con implicazioni importanti…), in compenso permetterà a chi ha intelligenza reale di pensare a nuove applicazioni che possono diventare strategiche e importanti basate soprattutto sul riconoscimento di pattern o la riproduzione di eventi o situazioni.

Anche su questo il 90% di quello che si legge in rete è fuffa, e sapere come funzionano le cose aiuta ad avere meno paura e più consapevolezza.

Sono d’accordo con l’obbiezione comune secondo cui, se non si padroneggia la lingua sarà molto più difficile sia essere credibili, che riuscire a leggere e comprendere un testo complesso quale un contratto, un articolo di giornale, o un libro che potrebbe incrementare la propria cultura. Ma perché con la matematica non vale lo stesso ragionamento? E quali sono le conseguenze?

Parallelamente al fenomeno grammarnazi stanno proliferando “giochini” matematici in cui vengono proposti imbarazzanti esercizi fatti esclusivamente di somme, sottrazioni, moltiplicazioni e parentesi e oltre al fatto che quasi sempre le persone le sbagliano, ci sono sempre commenti come “io di matematica non ci capisco niente”, “la matematica non serve a niente” eccetera. Spesso usando queste affermazioni come vanto. Eppure, si tratta anche in questo caso della grammatica di un linguaggio, quello dell’aritmetica di base. Quella che tutti hanno fatto alla scuola dell’obbligo assieme alle coniugazioni verbali, e all’uso delle h.

Perché qui non vale la stessa obbiezione sul fatto che chi non sappia fare una banalissima operazione aritmetica non ha credibilità e difficilmente riuscirà a interpretare correttamente un contratto, una bolletta o un dato letto in un articolo di giornale? Perché ci si preoccupa e ci si infervora se una persona non sa dove mettere una h ma non ci si preoccupa e non ci si infervora se una persona non sa fare una banale operazione matematica composta da una moltiplicazione e una somma?

Leggiamo quotidianamente articoli di giornale (o blog complottistici) che ci forniscono informazioni e dati, ma se non sappiamo fare una banale operazione aritmetica come facciamo a fidarci delle statistiche, o a verificarne il senso? Si parla di medie, di popolazioni, di crescite percentuali ma se non sappiamo fare dell’aritmetica di base come facciamo a capire se stanno manipolando l’informazione e valutare l’affidabilità di quello che stiamo leggendo?

Ecco qualche esempio di come i dati possano essere esposti in modo poco chiaro, spesso per fargli raccontare qualcosa che non è davvero quello che quei numeri raccontano:

• La Media non sempre racconta tutta la storia:
  La media viene spesso usata, e nel sentire comune è un dato di una grande importanza. Per esempio, all’inizio del 2024 sembra che lo stipendio lordo medio annuo degli italiani dipendenti sia di 27.000€ con uno stipendio mensile di circa 1.600€ (Fonte Forbes: https://short.staipa.it/s82wf) è un valore alto? Basso? Ma soprattutto ha senso ragionare sulla media?
  Spesso no. Ad esempio, prendiamo una popolazione molto più ridotta:
  Persona A: 3.000€
  Persona B: 5.000€
  Persona C: 10.000€
  Persona D: 22.000€
  Persona E: 25.000€
  Persona F: 35.000€
  Persona G: 50.000€
  Persona H: 70.000€
  La media di questi stipendi è di 27,500€, ma non rispecchia gran che né lo stipendio della persona G e H, né tantomeno delle persone A, B, C, e D. La disparità è enorme e la maggior parte della popolazione è decisamente al di sotto della media.
• Importanza della Popolazione di Riferimento:
  Qualcos’altro di cui tenere conto è la popolazione di riferimento. Facciamo un esempio: un sondaggio afferma che il 60% degli intervistati preferisce il caffè di marca X. Questo potrebbe far pensare che quella marca sia decisamente buona, più della metà degli intervistati la preferisce, è una percentuale stratosferica. Ma la domanda giusta è: chi sono gli intervistati? Se il sondaggio fosse stato condotto solo tra gli impiegati di una società di caffè, i risultati potrebbero non essere rappresentativi della popolazione generale. Sapere come è stata selezionata la popolazione di riferimento è fondamentale per garantire la validità dei risultati, e anche in questo caso è un dato che non ci viene mai fornito, ma che a volte possiamo desumere dal contesto e può decisamente fare la differenza. Un esempio sono i sondaggi sulle pagine di un social: chi segue quella pagina è una popolazione eterogenea composta da interessi casuali o da persone interessate tutte a determinati temi specifici?
• Crescita/Rischio Percentuale:
  La crescita percentuale è forse una delle informazioni più sfruttate per mostrare i dati a sproposito. Un esempio tipico è quello della probabilità di avere un tumore.
  Un documento pubblicato nel 2017 dal World Cancer Research Fund sul rischio di tumore colorettale ha stimato che un consumo elevato di carni rosse lavorate (50 grammi al giorno) aumenta del 16% il rischio di ammalarsi di questa neoplasia. Non è una Fake News, è addirittura AIRC a fornirci i dati dalla ricerca di World Cancer Research Fund, (https://short.staipa.it/iwgok). Chiedere maggiore affidabilità da una fonte su questo tema è davvero difficile. Ma il dato va letto nel modo giusto. In quella frase non si sta dicendo che se mangio carne ho il 16% di probabilità di avere un tumore e se non la mangio no. Sta dicendo che la probabilità di avere un tumore colorettale aumenta del 16%. Quindi nello spaventarsi va considerato che tale tipologia di tumore è il 10% di tutti i tumori (https://short.staipa.it/citht), c’è una probabilità diversa a seconda dell’età e di svariati stili di vita (https://short.staipa.it/2pdh3), e una serie di altri fattori. Facciamo che la probabilità di sviluppare un tumore sia il 50%, la probabilità di un cancro colorettale sarebbe intorno al 5%, un aumento del 16% di quel 5% sarebbe intorno al 0,8%. Che è ben diverso dal 16% che si potrebbe credere ad una lettura superficiale.
  Con questo ovviamente non sto dicendo che l’affermazione sul 16% sia errata, non lo è affatto, ma che è importante saper leggere e interpretare il dato.
  
  Un altro caso tipico è quello di “Rispetto allo scorso anno gli incidenti XYZ sono aumentati” del 10%, cosa ce ne facciamo di questo dato senza sapere quanti fossero in precedenza? Erano 10 e sono diventati 11 o erano 10.000 e sono diventati 11.000? Perché nel primo caso può essere una piccola fluttuazione priva di particolare interesse, nel secondo potrebbe rappresentare un aumento molto preoccupante. E poi questi incidenti cosa hanno causato? Fastidi e costatazioni amichevoli o morti?
  
  Senza conoscere il contesto di partenza una crescita percentuale può essere estremamente fuorviante.

Se non siamo in grado di saper leggere i dati ma fruiamo passivamente dei risultati che ci stanno esponendo come possiamo distinguere se due differenti fonti ci forniscono informazioni discordanti? Magari in una discussione sui tumori una fonte ci dice che mangiare carne incrementa del 16% il rischio di tumori colorettale, e un’altra che mangiare carne aumenta solo dello 0,8% il rischio di prendere un tumore in generale. Di chi ci dovremmo fidare? Come dimostrato più in su ci dovremmo fidare di entrambi i dati perché le definizioni, seppur partendo da presupposti diversi sono la conseguenza della stessa fonte di dati raccontata in maniere differenti. Eppure, la gran parte di noi tenderà a ricordare maggiormente il rischio del 16% che sembra enorme e fa paura rispetto al rischio dello 0,8% che sembra minuscolo e di poco conto, motivo per cui è mediaticamente più impattante mostrare il dato nel primo modo. Spesso è il modo in cui vengono veicolati dati per convincerci di qualche pericolo e spaventarci, o al contrario per minimizzarlo e puntare l’attenzione su altro. Viene usato anche per creare Fake News ibride, ossia notizie che formalmente utilizzando dati corretti, ma che li presentano in modo tendenzioso per convincere i lettori che un problema si più grave o meno grave di quanto dicano altre fonti e indirizzare l’opinione pubblica.

A questo punto, considerato che tutte le persone accanto a noi contribuiscono alla scelta dei nostri governanti, a decisioni che possono impattare sulla nostra vita, più in generale all’opinione pubblica, perché ci lamentiamo solo dell’h e non dell’incapacità di comprendere semplici operazioni aritmetiche?

C’è qualcosa di diverso però da come era il bullismo qualche anno fa, perfino di come era il Cyberbullismo, anni fa. La differenza sostanziale è che tu che stai leggendo, io che sto scrivendo, il giornalista di turno, perfino il telegiornale, perfino la paginetta social del paesino locale non sono più solo complici silenziosi che stanno a vedere e non muovono un dito e che stando zitti permettono all’atto di bullismo di procedere. Tu che stai leggendo, io che sto scrivendo, i media, chiunque condivida, discuta, rielabori, scriva su alcuni temi, ci trasformiamo direttamente nei carnefici inconsapevoli, nei bulli più o meno consapevoli.
Non sfogando la nostra rabbia, frustrazione, o giudicando qualcuno, ma anche solamente discutendo e riportando la notizia in un luogo virtuale dove altri ne abbiano accesso. O commentandola.

Non mi metterò a riportare i casi, tanto chiunque stia leggendo avrà in mente cosa è accaduto in questi giorni, o avrà in mente casi passati o futuri quando questo articolo verrà riletto, e varrà così fino a quando questo articolo diventerà totalmente incomprensibile. Se questo avverrà (e non avverrà) vorrà dire che il fenomeno sarà scomparso e che le persone avranno imparato ad usare consapevolmente queste tecnologie.

Quello che accade è che un evento, una situazione, un commento, una foto, un video diventano improvvisamente virali, diventano improvvisamente di pubblico dominio in una maniera dirompente -l’affermazione corretta sarebbe “diventano disruptivi“- questo genera una pioggia di commenti, spesso da persone che criticano e giudicano la situazione, e questo ne amplifica la visibilità. Ne parlavo paragonando questo genere di fenomeni alla vita del vecchio bar di paese quando scrivevo de La percezione della realtà nei social (https://short.staipa.it/6p4y1). In qualche modo si può pensare che questo sia un meccanismo normale, solamente ingrandito dalla presenza su Internet, e dalla condivisione sui social, ma è così solo in parte.

Se ci limitiamo a questo assunto ci sentiamo assolti in molti. Troppi perché si possano comprendere e mettere nella giusta prospettiva alcune situazioni e finiamo quasi sempre per derubricare i casi eclatanti, come i suicidi di chi ci finisce in mezzo, a fatalità, a colpa degli haters, o a colpa di animi fragili che in qualche modo hanno finito per cercarsela. Assolverci ci fa sempre sentire bene, ci fa sentire un po’ migliori dei colpevoli che ci circondano, se poi riusciamo a sentirci migliori anche delle vittime il bias è fatto.

Cosa sfugge in questo ragionamento semplificato? Sfugge che ognuno di noi ha un ruolo. E se prima dell’era dei social i ruoli potevano dividersi in vittima, bullo e osservatore e la bilancia poteva (e doveva) essere regolata dai numerosi osservatori, ora tutto è molto più complesso. I ruoli sono diventati almeno tre: vittima, bullo, condivisore, osservatore. Posto che io non sto scrivendo in questo momento né alle vittime, né ai bulli, il difficile è scegliere come posizionarsi tra gli ultimi due ruoli, il condivisore e l’osservatore. Per farlo è necessario comprendere meglio come funzioni oggi il veicolare delle notizie.

Intanto i due ruoli:
Condivisore: si tratta di chi (volontariamente o meno) contribuisce al fatto che una determinata notizia diventi virale (disruptiva)
Osservatore: si tratta di chi vede la notizia e la lascia passare senza schierarsi, condividere, opporsi o sfruttarla in qualche modo

I social network (ma anche i media tradizionali come la televisione e i giornali) campano su quello che ritengono essere di interesse dei loro utenti. Se si parla molto di qualcosa, quel qualcosa viene amplificato maggiormente per produrre guadagni da quell’audience. Non importa come se ne parli, ma importa che se ne parli. Questo dovrebbe essere il primissimo elemento che dovremmo avere in testa quando ci approcciamo a determinate notizie. Condividi la notizia? Stai dicendo che vuoi che se ne parli di più. Commenti la notizia? Stai dicendo che vuoi che se ne parli di più. Metti una reazione sulla notizia? Stai dicendo che vuoi che se ne parli di più. Commenti criticando la vittima? Stai dicendo che vuoi che se ne parli di più. Commenti criticando i bulli e difendendo la vittima? Stai dicendo che vuoi che se ne parli di più.
Non condividi, non commenti, non metti reazioni? Stai dicendo che quel tema è di scarso interesse e non ti interessa se ne parli. Bada bene, non stai dicendo che non vuoi che se ne parli, ma solo che non è di tuo interesse. Non solo, ti stai spostando dalla parte dell’osservatore, di quello che vede ma non si schiera e non difende la vittima.

Il problema è tutto qui. Se un tempo l’osservatore poteva in qualche modo diventare difensore, nella attuale situazione di uso dei social network l’osservatore può quasi solo peggiorare la situazione o lasciarla tale. Perché anche commentando per difendere la vittima il rischio è quello di scatenare ulteriori visualizzazioni, ulteriori bulli, ulteriori haters.

E quindi? Meglio fingere che nulla stia accadendo che schierarsi per difendere qualcuno? Io non ce l’ho una risposta e probabilmente di volta in volta, di caso in caso io stesso scelgo un comportamento differente perché anche avere una risposta prefissata sarebbe una semplificazione scorretta. Il pensiero critico, l’uso consapevole della tecnologia, non hanno necessariamente una risposta univoca ma sono una ricerca di un modo diverso di pensare e di ragionare, appunto maggiormente consapevole. Scegliere un’azione nella consapevolezza di quali conseguenze questa azione possa portare e non lasciandosi trasportare dal puro impeto del momento.

Quello che resta è che è anche colpa nostra quando qualcuno lontano si uccide, o anche solo soffre, a causa della nostra partecipazione alla viralità –disruptività– di una notizia che lo riguarda. È importante esserne consapevoli, è importante rendersi conto che la goccia nell’oceano, funziona nel bene, ma funziona anche nel male e se tante gocce se ne stessero semplicemente zitte, talvolta, qualcuno potrebbe non morire.

Invece di essere l’utente che sceglie di affidarsi ad un sito o una fonte di cui si fida, è il social a fornire all’utente quello che crede possa essere di suo interesse tramite scelte e algoritmi non sempre trasparenti, e un utente non particolarmente attento nel controllo di ciò che gli capita sott’occhio può facilmente credere veritiero qualcosa che non necessariamente lo è.

Quello su cui è necessario riflettere sono i diversi livelli di comprensione della realtà, la disuguaglianza nella percezione della realtà sui social network, le potenziali manipolazioni dell’informazione, il pericolo dei temi complottisti e delle fake news, nonché l’importanza di mantenere uno sguardo critico sui contenuti dei social network.

I Livelli di Comprensione della Realtà

La percezione della realtà può variare da persona a persona, dipende dai fattori che influenzano la propria visione del mondo. Ognuno osservando lo stesso fatto lo vedrà da un punto di vista più o meno diverso interpretando di conseguenza un evento in una realtà personale. Nonostante questo, è possibile individuare alcuni livelli di comprensione della realtà che possono essere applicati alla maggior parte delle persone.

Il primo livello riguarda la percezione immediata della realtà, ciò che vediamo e sentiamo direttamente attraverso i nostri sensi.
Il secondo livello è costituito dalla nostra interpretazione di ciò che vediamo e sentiamo. In questo caso, la nostra esperienza personale e il nostro background culturale influenzano la nostra percezione della realtà.
Il terzo livello riguarda le opinioni e le credenze che abbiamo sulla realtà. Queste possono essere influenzate dalle informazioni che riceviamo dai media, dai nostri amici e dalle persone con cui interagiamo sui social network.

Riflettere su questi livelli è importante per capire come le informazioni vengono trasmesse sui social network e come queste influenzano la percezione della realtà delle persone. Bisogna considerare che non tutti hanno lo stesso livello di comprensione della realtà, creando disuguaglianze nella percezione del mondo. Alcune persone possono essere più facilmente influenzate dalle teorie del complotto o dalle fake news a causa del loro livello di comprensione della realtà, e questo può avvenire in ciascuno dei livelli di comprensione, si può essere influenzati dal proprio modo di interagire con l’informazione e questo è qualcosa su cui possiamo avere un certo controllo, ma si può essere infulenzati anche dal background culturale e questo è molto più difficile da affrontare. Un esempio tipico è quello del ruolo della donna e dell’uomo nella società, o la paura del diverso, sono cose che ci portiamo dentro in un modo o nell’altro a causa della cultura che ci ha circondato per gran parte della nostra vita e per affrontare questo genere di pregiudizio interiore il lavoro da fare è immensamente più grande. Resta però anche il primo livello: ciò che vediamo attorno. La consapevolezza che quello che abbiamo attorno non è uno spaccato dell’intera realtà ma solamente una sua minuscola frazione è altrettanto difficile da raggiungere, ed è per questo che se attorno a noi non vediamo persone povere non significa che nel mondo non esista la sofferenza, se non vediamo persone che subiscono violenza non significa che non ci siano là fuori persone che la subiscono, a volte siamo solo fortunati.

Per tutti questi motivi, è importante mantenere uno sguardo critico sui contenuti dei social network e cercare di capire quali sono le fonti delle informazioni che riceviamo. Possiamo cercare di evitare potenziali manipolazioni dell’informazione e migliorare la nostra comprensione della realtà, cercando a nostra volta di avere uno sguardo il più possibile obbiettivo.

La Disuguaglianza dei Livelli nella Percezione della Realtà sui Social Network

I social network sono diventati una fonte di informazione primaria per molte persone, questo è assodato, ma non tutti gli utenti hanno la stessa capacità di comprendere e interpretare i contenuti che vi circolano. Questo porta a una disuguaglianza dei livelli nella percezione della realtà, con alcune persone che sono in grado di distinguere tra informazioni attendibili e fake news, e altre che sono facilmente influenzabili da contenuti manipolati o fuorvianti.

Il divario è dovuto a diversi fattori, tra cui il livello di istruzione, la competenza digitale e la propensione all’approfondimento critico delle informazioni. L’algoritmo di selezione dei contenuti dei social network, inoltre, tende a mostrare agli utenti solo le informazioni che corrispondono alle loro preferenze e opinioni, creando così una sorta di “bolla” informativa che può limitare la conoscenza e la comprensione della realtà.

Per risolvere questo problema è necessario investire nell’educazione digitale e nella promozione del pensiero critico e l’uso consapevole delle tecnologie (https://short.staipa.it/84qif). È importante insegnare alle persone come riconoscere le fonti attendibili, come verificare le informazioni e come distinguere tra opinioni personali e fatti oggettivi. D’altra parte, è fondamentale incentivare la diversità di opinioni e favorire il confronto costruttivo tra punti di vista differenti. Impedire a qualcuno di esprimere la propria opinione solo perché la si ritiene stupida non è una buona strada per integrare chi ha difficoltà. Solo così sarà possibile ridurre la disuguaglianza dei livelli nella percezione della realtà sui social network e promuovere una cultura dell’informazione libera e consapevole.

Le Potenziali Manipolazioni dell’Informazione sui Social Network

Le potenziali manipolazioni dell’informazione sui social network rappresentano una delle principali criticità del mondo digitale. Ma l’argomento va preso sempre con le pinze per evitare da un lato inutili allarmismi, dall’altro di prendere sotto gamba un pericolo che di fatto esiste.

La diffusione di notizie false o distorte, nello specifico, può generare un impatto negativo sulla percezione della realtà da parte degli utenti. La manipolazione dell’informazione può avvenire in diversi modi, per esempio attraverso l’utilizzo di algoritmi che selezionano e mostrano solo alcune informazioni, o attraverso l’influenza di gruppi organizzati che promuovono determinate narrazioni a discapito di altre. In questo senso, i social network diventano uno strumento potente per la manipolazione dell’opinione pubblica.

Il fenomeno delle fake news rappresenta una minaccia concreta per la democrazia e la libertà di informazione ed è amplificata dal fatto che gli utenti tendano a fruire passivamente di quello che ricevono senza andare attivamente su fonti esterne a cercare informazioni. Spesso le notizie false vengono create ad hoc per raggiungere determinati obiettivi politici o economici. In tal senso, è fondamentale mantenere uno sguardo critico sui contenuti dei social network e verificare sempre le fonti delle notizie.

Infine, è importante sottolineare come le intelligenze artificiali possano rappresentare un ulteriore pericolo nella diffusione delle fake news. Queste tecnologie sono in grado di generare contenuti falsi che possono essere facilmente scambiati per informazioni reali. Per questo motivo, è necessario sviluppare strumenti in grado di identificare e contrastare le fake news generate dalle intelligenze artificiali. Ne ho parlato anche in Come riconoscere le immagini create con l’intelligenza artificiale (https://short.staipa.it/no4vz) e in generale ho indicato molti strumenti nei miei articoli sulle Fake News (https://www.staipa.it/blog/fakenews).

In sintesi, la manipolazione dell’informazione sui social network rappresenta un fenomeno molto complesso e articolato ed è fondamentale sviluppare una cultura critica dell’informazione e mantenere sempre uno sguardo attento sui contenuti che vengono diffusi online.

Il Pericolo dei Temi Complottisti e la Loro Influenza sulla Percezione della Realtà

In questo contesto di manipolazione i temi complottisti uno dei più seri pericolo per la percezione della realtà, estremamente amplificati dall’uso dei social network. Spesso sono argomenti che si basano su teorie del complotto prive di fondamento scientifico e vengono diffusi attraverso le piattaforme digitali, raggiungendo un vasto pubblico. Il problema principale è che i teorici del complotto cercano di convincere le persone che ciò che viene presentato come verità dalle fonti ufficiali non è altro che una menzogna. Questo atteggiamento mette in discussione l’autorità delle istituzioni e delle fonti ufficiali, creando un clima di sfiducia e di instabilità sociale.

Inoltre, i teorici del complotto spesso utilizzano una retorica persuasiva e aggressiva, cercando di convincere il pubblico a credere alle loro teorie senza fornire prove concrete. Questo atteggiamento può influenzare negativamente la percezione della realtà delle persone, portandole a credere a teorie del complotto senza alcun fondamento. Nell’articolo Come funzionano la propaganda no-vax e quella pro-putin? (https://short.staipa.it/wnudq) o spiegato nel dettaglio perché qualcuno dovrebbe mettere in giro notizie false e quali siano i relativi guadagni astronomici derivati da queste forme di complottismo di massa.

È importante quindi mantenere uno sguardo critico sui contenuti dei social e diffidare da chi cerca di convincerci che ciò che viene presentato come verità dalle fonti ufficiali non lo sia. Bisogna sempre valutare le fonti da cui proviene l’informazione e verificare la sua attendibilità prima di condividerla o diffonderla sui social network. Questo ovviamente non significa fidarsi ciecamente delle fonti ufficiali, l’informazione può comunque essere pilotata da governi o da interessi di qualche genere, e per questo è importante cercare di affidarsi il più possibile da una pluralità di fonti. Solo in questo modo si può evitare di cadere nella trappola dei complotti e mantenere una percezione della realtà basata su fatti concreti e verificabili.

Esempi di Manipolazione dell’Informazione sui Social Network

Ci sono diversi modi in cui una manipolazione dell’informazione può presentarsi sui social. Un primo esempio riguarda l’utilizzo di immagini fuorvianti: spesso vengono utilizzate immagini che non corrispondono alla realtà per suscitare reazioni emotive nei lettori. Ad esempio, un’immagine di un bambino malato può essere associata a una notizia falsa riguardante il vaccino contro il morbillo per convincere i lettori a non vaccinare i propri figli. Inoltre, spesso vengono diffuse notizie false o distorte attraverso account fake o bot, che amplificano la portata di una notizia falsa pubblicandola in numerosi gruppi, pagine o social differenti. Un altro esempio riguarda l’utilizzo di tecniche di micro-targeting: attraverso l’analisi dei dati degli utenti, è possibile creare contenuti ad hoc per influenzare le opinioni di gruppi specifici. Ad esempio, in occasione delle elezioni politiche, è stato dimostrato che alcuni partiti hanno utilizzato tecniche di micro-targeting per diffondere messaggi diversi a seconda del profilo dell’utente. Questo causa una radicalizzazione di una determinata fascia di popolazione che rafforzerà i propri dubbi o i propri pregiudizi prendendo decisioni che possono incidere profondamente in fase di voto nelle elezioni successive.

In generale, la manipolazione dell’informazione sui social network può avvenire in molti modi diversi e spesso è difficile riconoscerla. Per questo è importante mantenere uno sguardo critico sui contenuti che si trovano online e verificare sempre le fonti delle notizie prima di condividerle o crederci.

Il Pericolo delle Intelligenze Artificiali nella Generazione e Veicolazione delle Fake News

L’intelligenza artificiale rappresenta una minaccia per la diffusione delle fake news sui social network. Grazie alla loro capacità di apprendere dalle informazioni raccolte e di generare nuovi contenuti, le intelligenze artificiali possono facilmente creare notizie false e convincenti. Inoltre, queste tecnologie possono anche veicolare le fake news attraverso algoritmi che selezionano e promuovono i contenuti più virali. Questo è particolarmente preoccupante perché le persone tendono a credere alle notizie che si adattano alle loro convinzioni preesistenti, anche se sono false. In questo modo, le intelligenze artificiali potrebbero amplificare ulteriormente la disuguaglianza nella percezione della realtà sui social network, favorendo la diffusione di informazioni errate e dannose per la società.

Per contrastare questo pericolo, è necessario adottare misure che limitino l’utilizzo delle intelligenze artificiali nella generazione e nella diffusione delle fake news. Ad esempio, si potrebbe introdurre una maggiore trasparenza sulle fonti dei contenuti pubblicati sui social network e sulle modalità di selezione degli algoritmi. Inoltre, si potrebbe incentivare la produzione di contenuti affidabili e verificati, ad esempio attraverso la promozione di giornalismo di qualità e di fonti autorevoli.

Come Mantenere Uno Sguardo Critico sui Contenuti dei Social Network

Per mantenere uno sguardo critico sui contenuti dei social network è utile seguire alcune semplici linee guida. In primo luogo, è importante verificare la fonte dell’informazione e la sua attendibilità. In secondo luogo, è fondamentale leggere l’intero articolo e non limitarsi solo al titolo o al sommario, in modo da evitare di cadere in inganni o fraintendimenti. Inoltre, è utile controllare se l’articolo è stato condiviso anche da altre fonti affidabili o se ci sono state reazioni critiche alla sua pubblicazione.

Un’altra regola importante è quella di prestare attenzione ai toni utilizzati nel testo: se si notano espressioni emotive o eccessivamente polarizzanti, potrebbe trattarsi di un contenuto tendenzioso o manipolativo. In questo caso, è consigliabile cercare conferme o smentite su altri siti o fonti.

Infine, per mantenere uno sguardo critico sui contenuti dei social network è importante essere consapevoli delle proprie opinioni personali e del loro possibile impatto sulla valutazione dell’informazione. Per questo motivo, è utile confrontarsi con persone che hanno punti di vista differenti, cercando di comprendere le loro ragioni e analizzando insieme le fonti a disposizione.

Seguendo queste linee guida, è possibile sviluppare un approccio critico e consapevole alla percezione della realtà sui social network, evitando il rischio di cadere vittima di manipolazioni o disinformazione.

Non demonizziamo i social

Una cosa da tenere a mente, in ogni caso e che i social network rappresentano anche una grande opportunità per l’informazione e la comunicazione tra le persone. Dobbiamo quindi trovare un equilibrio tra la libertà di espressione e il rispetto della verità dei fatti. Un punto aperto alla riflessione è come possiamo educare gli utenti dei social network ad essere più critici e responsabili nell’utilizzo di queste piattaforme, al fine di garantire una corretta percezione della realtà.

Realtà Virtuale: Quando il Digitale Diventa Reale

La realtà virtuale è una tecnologia rivoluzionaria che porta gli utenti in mondi digitali completamente immersivi, creando un’esperienza sensoriale che si avvicina o addirittura supera la realtà fisica. Questa tecnologia fa uso di dispositivi speciali, come visori VR e controller, per trasportare gli utenti in ambienti virtuali dettagliati e coinvolgenti. La RV è stata inizialmente associata all’industria dei giochi, ma le sue applicazioni si sono estese a numerosi settori, trasformando il modo in cui le persone apprendono, si allenano, intrattengono e comunicano.

Ecco come la realtà virtuale sta impattando la vita quotidiana:

1. Formazione e Istruzione: La realtà virtuale sta rivoluzionando l’istruzione. Gli studenti possono esplorare antiche civiltà, assistere a lezioni di scienze in 3D e praticare abilità pratiche in ambienti virtuali sicuri. Nell’ambito della formazione professionale, la realtà virtuale è utilizzata per addestrare piloti, chirurghi e tecnici.
2. Intrattenimento e Gaming: L’aspetto più conosciuto della realtà virtuale è il gaming. Visori VR come Valve Index, Oculus Rift e HTC Vive portano i giocatori in mondi virtuali immersivi, permettendo loro di vivere avventure e sfide straordinarie. L’esperienza di gioco in realtà virtuale è coinvolgente e trasformativa.
3. Terapie e Riabilitazione: In campo medico, la realtà virtuale è utilizzata per terapie innovative. Per esempio, i pazienti possono sottoporsi a terapie per il trauma o la fobia attraverso simulazioni sicure e controllate. Nella riabilitazione fisica, la realtà virtuale aiuta i pazienti a recuperare la forza e la mobilità. Nella pianificazione di operazioni chirurgiche il medico può esplorare una proiezione virtuale del corpo generata tramite i dati di una tac o di una risonanza per conoscere in aniticipo la situazione e prepararsi in anticipo a quello che si troverà ad affrontare.
4. Collaborazione Globale: La realtà virtuale consente la collaborazione a distanza in modo più reale che mai. Gli utenti possono incontrarsi in ambienti virtuali condivisi per riunioni aziendali, eventi sociali o semplicemente per trascorrere del tempo insieme, indipendentemente dalla loro posizione geografica.

La realtà virtuale rappresenta un’evoluzione significativa nella fusione tra il mondo digitale e il mondo reale. Grazie alle sue applicazioni sempre più variegate, sta diventando un componente essenziale della vita quotidiana, migliorando l’apprendimento, l’intrattenimento e la connettività globale in modi che erano impensabili solo qualche anno fa. Mentre la tecnologia continua a progredire, la realtà virtuale promette di trasformare ulteriormente il nostro modo di vivere e interagire con il mondo digitale.

Realtà Aumentata: Sovrapponendo il Digitale al Reale

La realtà aumentata (RA) è una tecnologia che sovrappone elementi digitali al mondo reale, creando un’esperienza ibrida che integra il digitale con l’ambiente fisico circostante. A differenza della realtà virtuale, che crea un ambiente completamente immersivo, la RA preserva la consapevolezza del mondo reale, arricchendolo con informazioni, oggetti virtuali o elementi interattivi. Questa tecnologia è accessibile attraverso dispositivi come smartphone, tablet, occhiali intelligenti e visori specifici.

Ecco come la realtà aumentata sta influenzando la vita quotidiana:

1. Navigazione e Indicazioni: Una delle applicazioni più comuni della realtà aumentata è la navigazione. App come Google Maps utilizzano la fotocamera del telefono per sovrapporre indicazioni direttamente alla vista del mondo reale, semplificando il percorso e fornendo informazioni utili, come i nomi delle strade e i punti di interesse.
2. Educazione Interattiva: La realtà aumentata sta trasformando il modo in cui apprendiamo. Libri di testo e materiali didattici possono essere arricchiti con contenuti interattivi, rendendo l’apprendimento più coinvolgente ed efficace. Gli studenti possono visualizzare modelli 3D o oggetti virtuali direttamente nei loro libri di testo.
3. Giochi e Intrattenimento: App come Pokémon GO hanno dimostrato il potenziale della realtà aumentata per i giochi mobile e l’intrattenimento. Gli utenti possono cacciare creature virtuali nel mondo reale, unendo l’aspetto digitale a quello fisico.
4. Manutenzione e Assistenza Tecnica: Nell’ambito della manutenzione e dell’assistenza tecnica, la realtà aumentata è utilizzata per visualizzare istruzioni e schemi direttamente sugli oggetti o sugli impianti che richiedono manutenzione. Questo rende il processo più efficiente e semplificato.

La realtà aumentata rappresenta una rivoluzione nella visualizzazione e nell’interazione con il mondo digitale. La sua capacità di arricchire la realtà fisica con informazioni digitali ha un ampio potenziale in vari settori, tra cui l’istruzione, la navigazione, l’intrattenimento e l’assistenza tecnica. Mentre la tecnologia continua a svilupparsi, la realtà aumentata continuerà a integrarsi nella vita quotidiana, migliorando l’esperienza degli utenti e creando nuove opportunità in un mondo sempre più connesso.

Il Futuro della Realtà Virtuale e della Realtà Aumentata

Il futuro della realtà virtuale e della realtà aumentata si presenta promettente, con continue innovazioni e applicazioni sempre più sorprendenti che cambieranno ulteriormente il modo in cui interagiamo con il mondo digitale e fisico.

RV e RA Integrati: Una delle tendenze più interessanti è l’integrazione crescente tra realtà virtuale e realtà aumentata. Questo ibrido, noto come Mixed Reality (MR), permette agli utenti di spostarsi tra mondi virtuali completamente immersivi e il mondo reale arricchito da elementi digitali in modo fluido. La Mixed Reality offre un’enorme flessibilità, consentendo esperienze che combinano il meglio di entrambe le tecnologie.

Dispositivi Più Compatti e Accessibili: Nel futuro, ci aspettiamo dispositivi RV e RA più leggeri, compatti ed economici. Gli occhiali intelligenti e le soluzioni indossabili diventeranno più accessibili, rendendo queste tecnologie disponibili a un pubblico più ampio. Ciò promuoverà l’adozione diffusa sia nell’ambito personale che professionale.

Applicazioni nell’Industria e nell’Assistenza Sanitaria: Settori come l’industria e l’assistenza sanitaria trarranno vantaggio da applicazioni sempre più sofisticate di realtà virtuale e realtà aumentata. Nell’industria, la manutenzione e la formazione basate sulla RV diventeranno standard, riducendo i tempi di inattività e aumentando l’efficienza. Nell’assistenza sanitaria, la RA sarà utilizzata per migliorare la pianificazione delle procedure chirurgiche, fornendo ai chirurghi informazioni vitali in tempo reale.

Illuminazione e Grafica Avanzate: La grafica e l’illuminazione nella RV saranno sempre più realistiche, rendendo le esperienze virtuali indistinguibili dalla realtà. Questo sarà particolarmente evidente nei giochi, nell’intrattenimento e nella simulazione. La RA utilizzerà tecnologie avanzate per integrare oggetti virtuali in modo più convincente nell’ambiente fisico.

Apprendimento Continuo: L’apprendimento basato sulla RV e sulla RA sarà una parte essenziale dell’educazione continua. Gli studenti potranno immergersi in simulazioni interattive e collaborare in ambienti virtuali condivisi, rendendo l’apprendimento più coinvolgente e dinamico.

Privacy e Sicurezza: Con l’adozione diffusa di RV e RA, emergeranno preoccupazioni legate alla privacy e alla sicurezza. Sarà fondamentale sviluppare regolamentazioni e protocolli adeguati per proteggere i dati personali e prevenire abusi.

Queste tecnologie continueranno a integrarsi nella nostra vita quotidiana, migliorando l’apprendimento, la produttività e l’intrattenimento. Con l’evoluzione tecnologica in corso, possiamo aspettarci applicazioni sempre più sofisticate, dispositivi più accessibili e nuove opportunità in una varietà di settori. La chiave per sfruttare appieno il potenziale della RV e della RA sarà l’adozione e l’adattamento a questi cambiamenti in continua evoluzione.

Bias nei Dati

Uno dei problemi etici preminenti legati all’Intelligenza Artificiale è il bias nei dati. Questo fenomeno rappresenta un ostacolo significativo poiché influisce direttamente sulla capacità delle soluzioni basate su IA di prendere decisioni obiettive e giuste. In questo articolo, esploreremo più a fondo questa sfida etica, discutendo sia la sua origine che le soluzioni possibili.

Origine del Bias nei Dati

Il bias nei dati si verifica quando i dati utilizzati per addestrare algoritmi di IA riflettono in modo disproporzionato le disuguaglianze esistenti nella società. Questo può essere dovuto a vari fattori, tra cui:

• Disuguaglianze socio-economiche
• Disparità di genere
• Disparità razziali ed etniche
• Precedenti discriminazioni o pregiudizi

Questi bias possono emergere nei dati di addestramento in vari modi, come ad esempio nelle etichette di classificazione o nella selezione dei campioni, e non funzionano in maniera molto diversa dai bias che talvolta abbiamo noi esseri umani. Un esempio è quando valutiamo un’intera popolazione in base al ristretto numero di esemplari con cui abbiamo a che fare. Spesso chi ha un bias razzista, per esempio, si basa sul numero ristretto di persone di una certa provenienza presenti sul suo territorio ristretto, senza pensare che quel sottoinsieme potrebbe essere molto diverso dal gruppo di provenienza a causa delle situazioni socioeconomiche a cui è sottoposto.

Conseguenze del Bias nei Dati

Il bias nei dati può portare a una serie di conseguenze negative:

• Discriminazione: I modelli di IA possono prendere decisioni discriminatorie, come l’assegnazione ingiusta di prestiti o l’interpretazione di dati medici in modo distorto.
• Disparità: Le persone appartenenti a gruppi svantaggiati possono subire un trattamento ingiusto o ricevere meno opportunità a causa di decisioni basate su dati con bias.
• Perdita di Fiducia: Il pubblico può perdere fiducia nell’IA se ritiene che prenda decisioni ingiuste o discriminatorie.

Soluzioni per Affrontare il Bias nei Dati

Per affrontare il bias nei dati, è fondamentale adottare un approccio olistico che coinvolga diversi aspetti:

1. Raccolta e Pulizia dei Dati: Rivedere attentamente i dati di addestramento per identificare e rimuovere bias noti. La raccolta di dati più rappresentativi e diversificati può aiutare a ridurre il bias.
2. Algoritmi di Bias Mitigation: Utilizzare algoritmi di IA specifici progettati per mitigare il bias nei dati. Questi algoritmi possono compensare o ridurre il bias nelle decisioni.
3. Trasparenza e Spiegabilità: Fornire spiegazioni chiare su come l’IA prende decisioni in modo da rendere i processi decisionali più trasparenti e comprensibili.
4. Diversità nell’Addestramento: Assicurarsi che i team di sviluppo di IA siano diversificati e rappresentino una vasta gamma di prospettive. Questo può aiutare a identificare e affrontare il bias nei dati in modo più efficace.
5. Regolamentazione e Leggi: Le autorità regolamentari possono introdurre leggi che richiedono la valutazione del bias nei sistemi di IA e l’adozione di misure correttive.
6. Educazione e Sensibilizzazione: Promuovere la sensibilizzazione e l’educazione riguardo al bias nei dati e alle conseguenze etiche tra i professionisti dell’IA e il pubblico.

Affrontare il bias nei dati è cruciale per garantire che l’IA sia utilizzata in modo etico e non perpetui le disuguaglianze esistenti. Questa sfida richiede un impegno continuo da parte di sviluppatori, legislatori e la società nel suo complesso.

Privacy dei Dati

La privacy dei dati è una delle principali sfide etiche e legali nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale. Rappresenta un dilemma etico complesso poiché l’IA richiede dati per funzionare in modo efficace, ma questo può portare a una potenziale minaccia per la privacy delle persone.

Origine del Dilemma sulla Privacy dei Dati

Il dilemma sulla privacy dei dati nell’IA è radicato nella raccolta e nell’elaborazione massicce di informazioni personali. Le organizzazioni e le aziende raccolgono dati dai loro utenti per addestrare algoritmi di IA e migliorare l’esperienza dell’utente. Tuttavia, questa pratica solleva preoccupazioni legate alla privacy poiché i dati personali possono essere sfruttati in modo improprio o esposti a rischi di sicurezza.

Le origini del dilemma sulla privacy dei dati includono:

1. Raccolta e Conservazione dei Dati: Le organizzazioni raccolgono dati su comportamenti, preferenze e interazioni degli utenti online e offline. Raccolgono potenzialmente anche articoli, testi, libri, foto, immagini che possono essere coperti da proprietà intellettuale. Questi dati possono essere utilizzati per scopi legittimi come migliorare i servizi o personalizzare le esperienze, ma possono anche essere oggetto di abusi.
2. Condivisione di Dati: La condivisione di dati tra organizzazioni o con terze parti può comportare rischi per la privacy se i dati cadono nelle mani sbagliate o vengono utilizzati per scopi non autorizzati.
3. Violazioni della Sicurezza: Le violazioni della sicurezza possono mettere a rischio dati personali sensibili, esponendo le persone a furti di identità e altre minacce alla privacy.

Conseguenze del Dilemma sulla Privacy dei Dati

La mancata protezione della privacy dei dati può portare a conseguenze gravi, tra cui:

1. Violazioni della Privacy: Le informazioni personali possono essere utilizzate in modo improprio per inviare spam, rubare identità o prendere decisioni dannose per le persone.
2. Perdita di Fiducia: La mancanza di protezione della privacy può minare la fiducia del pubblico nelle organizzazioni che raccolgono e gestiscono dati personali, portando a una percezione negativa e alla perdita di clienti.
3. Violazioni del diritto di autore: le informazioni utilizzate per addestrare gli algoritmi potrebbero violare il diritto di autore.
4. Rischi Legali: Le violazioni della privacy possono portare a azioni legali e sanzioni per le organizzazioni coinvolte.

Soluzioni per Affrontare il Dilemma sulla Privacy dei Dati

Per affrontare il dilemma sulla privacy dei dati nell’IA, è necessario adottare un approccio globale che includa:

1. Politiche di Protezione dei Dati: Adottare politiche chiare e trasparenti sulla raccolta, l’uso e la condivisione dei dati personali. Le organizzazioni devono informare gli utenti sui loro diritti e sulla finalità della raccolta dati.
2. Tecnologie di Sicurezza: Implementare misure di sicurezza robuste per proteggere i dati personali da accessi non autorizzati e violazioni.
3. Consenso Informato: Richiedere il consenso esplicito degli utenti prima di raccogliere o utilizzare i loro dati personali.
4. Educazione sulla Privacy: Sensibilizzare gli utenti e il personale sull’importanza della privacy dei dati e su come proteggerla.
5. Regolamentazione e Leggi: Adottare leggi sulla protezione dei dati che impongano norme rigorose sul trattamento dei dati personali.

La privacy dei dati è un tema critico nell’era dell’IA. La protezione dei dati personali è essenziale per preservare la fiducia degli utenti e prevenire abusi. Questa sfida etica richiede un approccio che coinvolga politiche, tecnologie e regolamentazioni per garantire una gestione responsabile dei dati personali nell’ambito dell’IA. La privacy dei dati e l’IA possono coesistere in modo etico e vantaggioso, ma è necessario affrontare il dilemma con attenzione e responsabilità

Decisioni Etiche e Responsabilità

Le decisioni etiche e la responsabilità sono argomenti cruciali quando si tratta dell’uso dell’Intelligenza Artificiale. Con l’IA che assume un ruolo sempre più centrale in settori come la medicina, l’automazione dei veicoli e molto altro, è fondamentale affrontare in modo ponderato le implicazioni etiche e definire chi è responsabile delle decisioni prese dagli algoritmi di IA.

Decisioni Etiche nell’IA

Le decisioni etiche nell’IA si riferiscono alle scelte che gli algoritmi di intelligenza artificiale devono fare in situazioni che coinvolgono questioni etiche complesse. Queste decisioni possono riguardare aspetti come la vita e la morte, i diritti umani, l’equità e la giustizia. Alcuni esempi includono:

1. Veicoli Autonomi: Gli algoritmi di IA nei veicoli autonomi devono prendere decisioni etiche in situazioni di emergenza, per esempio in caso di incidenti imminenti. Chi proteggere o quale azione intraprendere è una decisione etica critica.
2. Sistemi di Healthcare: Nella diagnosi e nel trattamento di pazienti, i sistemi di IA possono dover prendere decisioni che influenzano la salute e la vita delle persone.
3. Tutela della Privacy: Le aziende devono prendere decisioni etiche sulla gestione dei dati personali, compresi i limiti dell’uso dei dati e il rispetto della privacy.

Responsabilità nell’IA

La questione della responsabilità nell’IA riguarda chi è tenuto a rispondere delle decisioni prese dagli algoritmi. Le parti coinvolte possono includere gli sviluppatori di software, le organizzazioni che utilizzano l’IA e gli utenti finali. Alcuni aspetti della responsabilità possono essere:

1. Responsabilità Legale: Chi è responsabile legalmente per le decisioni prese dagli algoritmi? Le leggi devono essere chiare su come attribuire la responsabilità.
2. Valutazione Etica: Le organizzazioni devono condurre valutazioni etiche delle decisioni dell’IA e dei loro impatti sulle persone.
3. Controllo Umano: Mantenere un adeguato controllo umano sull’IA è essenziale per garantire che le decisioni etiche siano in linea con i valori umani.

Soluzioni per le Decisioni Etiche e la Responsabilità nell’IA

Per affrontare le decisioni etiche e la responsabilità nell’IA, alcune soluzioni importanti includono:

1. Trasparenza: Gli sviluppatori di IA dovrebbero rendere chiari i processi decisionali degli algoritmi per garantire la trasparenza.
2. Regolamentazione: I governi possono introdurre regolamentazioni per stabilire chi è responsabile legalmente per le decisioni dell’IA.
3. Etica nell’Addestramento: L’etica dovrebbe essere una parte fondamentale dell’addestramento degli algoritmi, incoraggiando decisioni etiche fin dalle prime fasi di sviluppo.
4. Educazione Etica: Educare gli sviluppatori e gli utenti sull’importanza delle decisioni etiche nell’IA è essenziale per una maggiore consapevolezza.

In conclusione, affrontare le decisioni etiche e la responsabilità nell’IA è una sfida complessa, ma cruciale per garantire che l’IA sia utilizzata in modo responsabile e in linea con i valori umani. La trasparenza, la regolamentazione e l’educazione etica svolgono un ruolo chiave nel plasmare un futuro in cui l’IA sia un’opportunità per migliorare la società.

Trasparenza e Accountability

La trasparenza e l’accountability sono due aspetti essenziali quando si tratta dell’Intelligenza Artificiale e delle sue applicazioni in vari settori. La trasparenza riguarda la chiarezza nei processi decisionali degli algoritmi di IA, mentre l’accountability si riferisce alla responsabilità di individui o organizzazioni per le decisioni e le azioni dell’IA.

Trasparenza nell’IA

La trasparenza riguarda la comprensibilità e la chiarezza nei processi decisionali degli algoritmi di IA. Questo aspetto è cruciale per diversi motivi:

1. Comprendere le Decisioni: La trasparenza consente alle persone di comprendere come e perché una determinata decisione è stata presa dall’IA. Questa comprensione è fondamentale per la fiducia e l’accettazione dell’IA.
2. Rilevare Bias e Discriminazione: La trasparenza aiuta a identificare il bias nei dati o negli algoritmi, permettendo di affrontare e correggere i problemi di discriminazione.
3. Migliorare la Qualità delle Decisioni: Con una maggiore comprensione dei processi decisionali, è possibile apportare miglioramenti e ottimizzazioni per ottenere decisioni più accurate ed etiche.
4. Accountability: La trasparenza è fondamentale per stabilire la responsabilità nel caso in cui si verifichino errori o comportamenti non etici da parte dell’IA.

Accountability nell’IA

L’accountability riguarda la responsabilità di individui, organizzazioni o sviluppatori per le decisioni e le azioni dell’IA. Questo aspetto è importante per diversi motivi:

1. Responsabilità Legale: L’accountability stabilisce chi è legalmente responsabile per le decisioni prese dall’IA. Questo è cruciale per stabilire chi dovrebbe essere ritenuto responsabile in caso di errori o danni causati dall’IA.
2. Prevenzione di Abusi: La chiara accountability può contribuire a prevenire abusi nell’uso dell’IA, poiché le persone o le organizzazioni saranno consapevoli delle conseguenze delle loro azioni.
3. Etica nell’Addestramento: L’accountability spinge gli sviluppatori a considerare gli aspetti etici fin dalla fase di addestramento dell’IA, promuovendo una progettazione più responsabile.
4. Fiducia Pubblica: Sapere che esiste una chiara accountability nell’uso dell’IA aumenta la fiducia pubblica nell’adozione di queste tecnologie.

Soluzioni per Migliorare Trasparenza e Accountability

Per migliorare la trasparenza e l’accountability nell’IA, alcune soluzioni chiave includono:

1. Documentazione dei Processi Decisionali: Gli sviluppatori dovrebbero documentare in modo dettagliato i processi decisionali degli algoritmi, in modo che possano essere compresi e verificati.
2. Auditing e Revisione Esterna: Condurre audit indipendenti e revisioni esterne per valutare l’equità e l’etica delle decisioni dell’IA.
3. Regolamentazione e Standard: I governi possono introdurre regolamentazioni e standard per promuovere la trasparenza e l’accountability nell’IA.
4. Educazione Etica: Promuovere l’educazione etica tra gli sviluppatori, gli utenti e il pubblico in generale per sensibilizzare sull’importanza di questi aspetti.

L’AI nell’Analisi di Immagini Mediche:

Un settore in cui l’Intelligenza Artificiale sta avendo un impatto straordinario è l’analisi di immagini diagnostiche. Questa applicazione è particolarmente rilevante, perché le immagini mediche svolgono un ruolo fondamentale nella diagnosi e nel monitoraggio delle malattie. L’IA è in grado di affrontare alcune delle sfide più complesse legate all’interpretazione delle immagini, apportando notevoli miglioramenti nei seguenti aspetti:

1. Diagnosi Precise: L’IA è in grado di rilevare con alta precisione le anomalie nelle immagini mediche, come radiografie, tomografie computerizzate (TC), risonanze magnetiche (RM) e scansioni ad ultrasuoni. Ad esempio, nell’interpretazione delle scansioni TC del torace, l’IA può identificare tumori polmonari in una fase molto precoce. Questo contribuisce a una diagnosi più tempestiva e a un miglioramento delle prospettive di guarigione.
2. Analisi Veloce: Mentre un radiologo potrebbe richiedere del tempo per esaminare una serie di immagini, l’IA è in grado di farlo in pochi secondi e confrontarle con milioni di altri casi su altri pazienti. Ciò riduce notevolmente il tempo necessario per giungere a una diagnosi, consentendo ai medici di rispondere più rapidamente alle esigenze dei pazienti.
3. Riduzione di Errori Umani: Gli esseri umani possono commettere errori diagnostici dovuti a stanchezza, distrazione o semplici limiti cognitivi. L’IA, al contrario, è costantemente precisa e non si stanca mai. Ciò contribuisce a ridurre gli errori diagnostici e a migliorare la qualità delle cure.
4. Apprendimento Continuo: Un aspetto potente dell’IA è la sua capacità di apprendimento automatico. Man mano che i sistemi di IA analizzano più immagini, diventano sempre più bravi nell’identificare pattern e anomalie. Questo significa che col tempo diventano sempre più accurati.
5. Supporto per i Medici: L’IA non è intesa a sostituire i medici, ma piuttosto a fornire loro un prezioso strumento di supporto. I medici possono utilizzare l’analisi dell’IA come secondo parere o per accelerare il processo di diagnosi.
6. Prevenzione e Screening: L’IA può essere utilizzata anche per il monitoraggio preventivo. Per esempio, nei test di screening del cancro al seno, l’IA può identificare le anomalie nelle mammografie, consentendo diagnosi più rapide e migliorando le probabilità di sopravvivenza.
7. Personalizzazione del Trattamento: Utilizzando l’IA per analizzare immagini mediche e dati genetici, i medici possono sviluppare piani di trattamento personalizzati. Questo significa che i trattamenti possono essere adattati alle esigenze specifiche di ciascun paziente, migliorando l’efficacia complessiva.

Terapie Personalizzate:

Le terapie personalizzate, anche conosciute come medicina di precisione, rappresentano un approccio medico avanzato che mira a personalizzare i trattamenti per i pazienti in base alle loro caratteristiche genetiche, cliniche e ambientali. Questo approccio contrasta con la medicina “taglia unica per tutti” e si basa sull’idea che ogni individuo è unico, e quindi il trattamento dovrebbe essere altrettanto unico per massimizzare l’efficacia e minimizzare gli effetti collaterali.

L’Intelligenza Artificiale ha un ruolo cruciale nell’attuazione delle terapie personalizzate:

1. Analisi dei Dati Genetici: L’IA può analizzare rapidamente grandi insiemi di dati genetici per identificare mutazioni, varianti genetiche e altre informazioni rilevanti. Questi dati consentono ai medici di comprendere meglio la predisposizione genetica del paziente a malattie specifiche e a rispondere in modo personalizzato.

2. Elaborazione dei Dati Clinici: L’IA può analizzare i dati clinici dei pazienti, come storia medica, esami fisici, sintomi e risposta ai trattamenti precedenti. Questa analisi può contribuire a formulare un quadro completo della salute del paziente e guidare le decisioni terapeutiche.

3. Predizione della Risposta al Trattamento: Utilizzando modelli di apprendimento automatico, l’IA può prevedere come un paziente risponderà a diversi trattamenti. Ciò consente ai medici di selezionare il trattamento più adatto per quel paziente specifico, massimizzando le possibilità di successo.

4. Ottimizzazione dei Farmaci: L’IA può essere utilizzata per la scoperta di farmaci personalizzati. Ad esempio, se si scopre che un paziente ha una certa mutazione genetica, l’IA può aiutare a identificare farmaci che agiscono specificamente su quel bersaglio genetico.

5. Monitoraggio Continuo: L’IA è anche utile per il monitoraggio continuo dei pazienti. I pazienti possono essere monitorati tramite dispositivi medici connessi, e i dati raccolti vengono analizzati dall’IA per identificare tempestivamente qualsiasi cambiamento nei parametri vitali o nello stato di salute.

6. Miglioramento dell’Efficienza: Le terapie personalizzate riducono il rischio di somministrare trattamenti inefficaci, il che può portare a una riduzione dei costi sanitari complessivi. Inoltre, i pazienti ricevono trattamenti che sono più probabili di funzionare, riducendo i tempi di recupero e migliorando la loro qualità di vita.

Sfide e Considerazioni Etiche:

Nonostante i vantaggi evidenti delle terapie personalizzate, ci sono sfide etiche e regolamentari da affrontare. La privacy dei dati genetici, la necessità di un consenso informato e la necessità di una valutazione continua dell’efficacia dei trattamenti personalizzati sono tutte questioni importanti.

Questo approccio promette di migliorare l’efficacia dei trattamenti, ridurre gli effetti collaterali e migliorare la qualità della cura sanitaria. La collaborazione tra professionisti medici e l’IA è essenziale per sfruttare appieno i benefici delle terapie personalizzate.

Ricerca e Sviluppo Farmaceutico:

La ricerca e sviluppo farmaceutico (R&S) è una delle aree più cruciali e costose nel campo della medicina. L’Intelligenza Artificiale (IA) ha dimostrato di essere una risorsa inestimabile per accelerare e ottimizzare questo processo, consentendo la scoperta di nuovi farmaci in modo più rapido ed efficiente.:

1. Screening Virtuale e Progettazione Molecolare:

• Screening virtuale: L’IA può effettuare un’analisi computazionale approfondita di enormi database molecolari alla ricerca di composti che potrebbero essere efficaci contro specifiche malattie o bersagli biologici. Questo approccio riduce la necessità di testare manualmente migliaia di composti chimici in laboratorio, accelerando notevolmente la fase di scoperta.
• Progettazione molecolare: I sistemi di IA possono aiutare i ricercatori a progettare molecole farmaceutiche personalizzate per obiettivi specifici. Questo può portare alla creazione di farmaci altamente mirati e con meno effetti collaterali.

2. Analisi di Big Data Clinici e Genomici:

• L’IA è straordinariamente abile nell’analizzare grandi quantità di dati clinici e genomici, identificando correlazioni e pattern che potrebbero non essere immediatamente evidenti per gli esseri umani. Ciò consente di individuare i pazienti con la massima probabilità di beneficiare da un particolare farmaco, accelerando la fase di sviluppo clinico.

3. Identificazione di Biomarcatori:

• L’IA può individuare biomarcatori, indicatori biologici che indicano la presenza di una condizione o la risposta a un trattamento specifico. Questi biomarcatori possono essere utilizzati per selezionare i pazienti ideali per i trial clinici e personalizzare ulteriormente i trattamenti.

4. Medicina di Precisione:

• L’IA gioca un ruolo chiave nella transizione verso la medicina di precisione. Questo approccio considera le differenze genetiche, ambientali e del paziente nella scelta dei trattamenti, migliorando notevolmente l’efficacia dei farmaci.

5. Accelerazione delle Fasi di Sperimentazione Clinica:

• L’IA può identificare pazienti idonei ai trial clinici in base ai dati genetici e al profilo clinico. Inoltre, può analizzare i dati dei trial clinici in tempo reale per identificare segnali di efficacia o effetti collaterali, accelerando il processo di approvazione dei farmaci.

6. Riduzione dei Costi e degli Sprechi:

• Riducendo il numero di composti che devono essere sintetizzati e testati in laboratorio, l’IA contribuisce a una significativa riduzione dei costi nella R&S farmaceutica.

Tuttavia, nonostante tutti questi vantaggi, l’adozione dell’IA nella R&S farmaceutica solleva anche questioni etiche e regolamentari. La sicurezza dei dati, la trasparenza nei processi decisionali e la responsabilità sono aspetti cruciali da affrontare.

Telemedicina e Monitoraggio Remoto:

La telemedicina e il monitoraggio remoto stanno rivoluzionando il campo della medicina, offrendo soluzioni che migliorano l’accessibilità alle cure mediche, riducono i costi e consentono un monitoraggio più efficace dei pazienti. L’Intelligenza Artificiale gioca un ruolo fondamentale nell’ottimizzazione di questi servizi, contribuendo a una migliore gestione delle condizioni mediche e all’identificazione tempestiva di problemi.

1. Diagnosi Remota:

• L’IA può essere utilizzata per l’interpretazione di dati clinici raccolti a distanza, come immagini di ferite, ECG, segni vitali e test di laboratorio. Questo permette ai medici di diagnosticare pazienti senza la necessità di un incontro fisico. L’IA può anche fornire raccomandazioni diagnostiche basate sui dati clinici e storici del paziente.

2. Monitoraggio Continuo:

• L’IA supporta il monitoraggio costante dei pazienti con l’analisi dei dati raccolti da dispositivi medici indossabili come smartwatch e monitor di pressione sanguigna. L’IA può identificare pattern e anomalie nei dati, consentendo il monitoraggio in tempo reale e la segnalazione tempestiva di variazioni nei parametri vitali.

3. Previsione delle Ricadute:

• L’IA può prevedere le probabilità di ricadute o peggioramenti nel paziente sulla base dei dati clinici e del profilo del paziente. Questo consente di intervenire in modo proattivo, evitando situazioni di emergenza.

4. Personalizzazione delle Terapie:

• L’IA può elaborare dati raccolti dai dispositivi di monitoraggio per creare terapie personalizzate per il paziente. Questo contribuisce a migliorare l’aderenza ai trattamenti e l’efficacia delle cure.

5. Accessibilità alle Cure Sanitarie:

• La telemedicina e il monitoraggio remoto sono particolarmente utili in aree remote o scarsamente popolate, dove l’accesso ai servizi sanitari tradizionali può essere limitato. L’IA consente una consulenza medica di alta qualità anche in contesti geografici isolati.

6. Riduzione dei Costi:

• L’uso dell’IA nell’analisi dei dati e nell’erogazione di servizi medici a distanza contribuisce a ridurre i costi sanitari. I pazienti possono evitare trasferte inutili e visite al pronto soccorso, riducendo il carico sui sistemi sanitari.

L’adozione dell’IA nella telemedicina e nel monitoraggio remoto ovviamente comporta anche sfide legate alla privacy dei dati, alla regolamentazione e all’accuratezza delle diagnosi. È essenziale garantire la sicurezza dei dati dei pazienti e l’integrità delle comunicazioni remote.

Questo approccio offre numerosi vantaggi, tra cui una maggiore accessibilità, riduzione dei costi e miglioramento del monitoraggio della salute ma, è necessario affrontare le sfide relative alla regolamentazione e alla sicurezza dei dati per garantire un uso responsabile dell’IA in questo contesto e non sempre le istituzioni e i governi sono all’altezza da queso punto di vista.

Sfide Etiche e Regolamentari:

Sebbene l’Intelligenza Artificiale stia portando vantaggi significativi in termini di diagnosi più accurate, terapie personalizzate e accesso migliorato alle cure sorgono sfide etiche e regolamentari che richiedono una seria considerazione. Ecco alcune delle sfide principali:

1. Privacy e Sicurezza dei Dati:

• La raccolta e l’archiviazione di dati sanitari sensibili dei pazienti possono sollevare preoccupazioni significative sulla privacy. La protezione dei dati e l’accesso non autorizzato rappresentano rischi reali, che possono esporre i pazienti a gravi violazioni della privacy.

2. Bias nei Dati:

• L’IA può essere influenzata da dati di addestramento che contengono bias razziali, di genere o socioeconomici. Questi bias possono portare a risultati ingiusti e discriminazione nei trattamenti e nelle diagnosi. Esattamente come talvolta succede nelle decisioni degli umani, ma probabilmente un errore da parte di una macchina è psicologicamente meno tollerato che quello da parte di un essere umano.

3. Trasparenza e Accountability:

• Gli algoritmi di IA spesso operano in modo complesso e difficile da comprendere. Questo solleva la questione della trasparenza: come possiamo fidarci di un sistema i cui processi decisionali non sono chiari? Inoltre, è necessario stabilire chi è responsabile quando si verifica un errore nell’IA: il fornitore del software, l’ospedale o il medico?

4. Responsabilità Medica:

• Chi è responsabile in caso di un errore dell’IA nella diagnosi o nel trattamento di un paziente? Questa è una questione chiave che richiede un chiarimento regolamentare. Alcuni aspetti dell’IA potrebbero essere considerati strumenti medici, mentre altri richiedono una regolamentazione specifica.

5. Regolamentazione e Standardizzazione:

• La regolamentazione dell’IA in campo medico è ancora in evoluzione. È necessario sviluppare standard di sicurezza e procedure per garantire che i sistemi di IA siano affidabili e sicuri. Inoltre, è importante che le norme siano uniformi in tutto il mondo per evitare disuguaglianze nell’accesso alle tecnologie mediche basate su IA.

6. Etica delle Decisioni:

• Gli algoritmi di IA possono dover prendere decisioni etiche, ad esempio in situazioni in cui è necessario scegliere quale paziente ricevere un trapianto d’organo. La definizione di linee guida etiche per queste decisioni è un compito complesso.

7. Perdita di Posti di Lavoro:

• Mentre l’IA può migliorare la precisione delle diagnosi, potrebbe anche ridurre la necessità di alcuni professionisti medici, come radiologi. Questo solleva preoccupazioni sull’impatto economico e sul futuro delle professioni mediche.

Per affrontare queste sfide, è fondamentale una stretta collaborazione tra legislatori, organizzazioni sanitarie, sviluppatori di software e professionisti medici. La creazione di linee guida etiche, la regolamentazione chiara e la continua revisione e miglioramento delle pratiche sono tutte componenti chiave per garantire un uso responsabile dell’IA in campo medico, massimizzando i benefici per i pazienti e mitigando i rischi associati.

Ho scelto così di puntare genericamente sugli Italiani. Lo sono io e lo è sicuramente la gran parte del mio pubblico, probabilmente anche tutto perché immagino che chi raggiunge il mio sito da altre nazioni sia comunque più o meno indirettamente Italiano. Ho scelto di puntare sugli italiani anche perché così ognuno di noi può sentire su di sé, più o meno ironicamente il pregiudizio dell’Intelligenza Artificiale.

Le immagini che seguono le ho fatte generare ad una IA basata su DALL·E 3 (https://openai.com/dall-e-3) sempre dei produttori di Chat Gpt.

Ho fatto diversi tentativi, sempre più generici possibili:

Disegnami una rappresentazione artistica di vita di italiani, nello stile più adatto a degli italiani

Ok, secondo DALL·E lo stile più adatto per rappresentare gli italiani è quello della pittura rinascimentale (non sono un critico d’arte, la definizione è probabilmente MOLTO approssimativa), di fatto le rappresentazioni forse ci stanno, pur non capendo il perché di quel piatto che naviga sul fiume, ma guardando bene spunta quell’aria di mafia stereotipata da Padrino

tutti che mangiano e festeggiano e quell’aria di mandolino, anche se siu tratta di una chitarra

Ma non è questo che volevo, io volevo una rappresentazione contemporanea, per capire come l’intelligenza Artificiale immagina gli italiani

Disegnami una rappresentazione artistica di vita di italiani contemporanei nello stile più adatto a degli italiani

L’italiano contemporaneo continua a mangiare, bere e avere l’aria da Paadrino ma gira con il suo scooter sotto la Tour Eiffel… mangiando prevalentemente per terra in un guazzabuglio di confusione e automobili d’epoca, immancabili caffè e sigaretta da seduti, cosa che un italiano ben sa a quali conseguenze porti.

Ho provato anche in inglese

Paint a representation of common life of Italian people.

Gli italiani tipici hanno il Big Ben vicino, mangiano e bevono, suonano la chitarra, sono piuttosto disordinati e se la giacca e la pettinatura fa un po’ meno padrino per terra ci sono un mucchio di soldi.

Il risultato di quello che ho fatto è di certo goliardico ed evidenzia qualcosa che può sembrare poco grave, ma ci vuole poco a immaginare cosa potrebbe accadere se gli stessi pregiudizi venissero applicati in altri ambiti, un italiano verrebbe scelto per un viaggio su Marte dove il cibo è risicato? Un italiano verrebbe scelto come persona fidata in un pool antimafia internazionale? Non da una Intelligenza Artificiale alimentata come questa, che è attualmente considerata una delle più importanti, fa solo disegni, sì, ma anche questi disegni evidenziano un possibile problema.

Per chi volesse, i commenti sono aperti a caccia di altri piccoli e grandi pregiudizi.

L’IA nella vita quotidiana

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando molti aspetti della nostra vita quotidiana, portando miglioramenti significativi in settori chiave che influenzano la salute, l’educazione e il benessere. Ecco alcuni esempi:

• Assistenza virtuale e robotica di supporto: L’IA alimenterà l’assistenza virtuale e i robot di supporto che miglioreranno la vita delle persone anziane e disabili. Questi sistemi possono aiutare nelle attività quotidiane, come la gestione delle medicine o la mobilità, contribuendo a una maggiore indipendenza e qualità della vita.
• Automazione domestica intelligente: Gli assistenti virtuali basati sull’IA, semplificano le attività quotidiane. Possono rispondere a domande, gestire l’illuminazione, il riscaldamento e la sicurezza della casa, e persino pianificare la giornata. Ciò può rendere la vita più comoda ed efficiente.
• Guida autonoma: L’IA è alla base della guida autonoma, che promette di migliorare la sicurezza stradale e semplificare gli spostamenti. I veicoli autonomi o semiautonomi utilizzano sensori e algoritmi avanzati per navigare in modo sicuro e efficiente, riducendo il rischio di incidenti causati dall’errore umano.
• Traduzione automatica e assistenza linguistica: Le applicazioni di traduzione automatica basate sull’IA consentono alle persone di comunicare più facilmente in lingue diverse. Questo è utile per viaggiare, studiare o lavorare in ambienti internazionali.
• Consigli finanziari e pianificazione: L’IA è utilizzata per fornire consigli finanziari personalizzati e aiutare le persone a gestire i loro risparmi e investimenti in modo più intelligente.

L’IA nell’ambito dell’istruzione

L’uso dell’IA nell’istruzione sta cambiando il modo in cui insegniamo e apprendiamo:

• Apprendimento personalizzato: L’IA consente l’apprendimento personalizzato, adattando il materiale didattico e le attività in base alle esigenze specifiche degli studenti. Questo approccio mirato aiuta gli studenti a progredire al proprio ritmo e a superare le difficoltà in modo più efficace.
• Tutoraggio virtuale: Gli assistenti virtuali e le chatbots educativi possono essere utilizzati per rispondere alle domande degli studenti, offrire spiegazioni aggiuntive e fornire supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Ciò aiuta a superare i limiti del tempo e delle risorse umane nelle istituzioni educative.
• Analisi dei dati per il miglioramento: L’IA può analizzare i dati di apprendimento degli studenti per identificare tendenze e modelli. Questo aiuta gli insegnanti e le istituzioni a prendere decisioni informate sulla progettazione dei programmi di studio e sull’allocazione delle risorse.
• Creazione di contenuti educativi: L’IA può essere utilizzata per creare materiali didattici, quiz ed esercizi in modo automatizzato. Questo riduce il carico di lavoro degli insegnanti nella creazione di risorse educative e assicura la coerenza e la qualità del contenuto.
• Educazione a distanza e accessibilità: L’IA supporta piattaforme di apprendimento online, rendendo l’istruzione più accessibile a livello globale. Questo è particolarmente importante per gli studenti che altrimenti non avrebbero accesso all’istruzione tradizionale.
• Lotta contro il plagio: Gli strumenti basati sull’IA possono rilevare il plagio nei lavori degli studenti, garantendo l’integrità accademica.
• Sviluppo delle competenze del futuro: L’utilizzo delle IA sta preparando gli studenti per il futuro, insegnando loro competenze digitali e abilità di pensiero critico necessarie per affrontare le sfide dell’era digitale.

L’IA nell’esplorazione spaziale

L’IA sta svolgendo un ruolo cruciale nell’esplorazione spaziale, consentendo missioni più sofisticate ed efficaci nello spazio profondo:

• Navigazione autonoma: L’IA è utilizzata per la navigazione autonoma delle sonde spaziali. Queste sonde devono prendere decisioni complesse mentre esplorano sistemi distanti, adattandosi a situazioni impreviste senza comunicare costantemente con la Terra.
• Riconoscimento di oggetti celesti: Gli algoritmi di riconoscimento delle immagini basati sull’IA consentono alle sonde spaziali e ai telescopi di identificare correttamente pianeti, asteroidi e altri oggetti celesti per orientarsi. Questo è fondamentale per la navigazione e la raccolta di dati scientifici.
• Analisi dei dati spaziali: L’IA è utilizzata per analizzare i vasti quantitativi di dati raccolti dalle missioni spaziali e dai telescopi. Questi dati possono includere immagini, spettrografia, dati telemetrici e altro ancora. L’IA può identificare pattern, rilevare fenomeni rari e aiutare gli scienziati a estrarre significato da enormi set di dati.
• Gestione delle risorse: Nelle missioni spaziali a lunga durata, come quelle verso Marte, l’IA è utilizzata per gestire in modo efficiente le risorse limitate, come l’energia, il carburante e il tempo di comunicazione con la Terra. Questo assicura che le missioni rimangano operative il più a lungo possibile.
• Supporto alla vita: L’IA è coinvolta nella gestione dei sistemi di supporto alla vita delle stazioni spaziali e delle future colonie spaziali. Questi sistemi devono monitorare costantemente l’ambiente e prendere decisioni rapide per garantire la sicurezza degli astronauti.
• Ricerca di vita extraterrestre: L’IA è utilizzata nell’analisi dei dati provenienti da telescopi e radiotelescopi spaziali alla ricerca di segnali o tracce di vita extraterrestre. Gli algoritmi AI possono aiutare a identificare pattern o anomalie che potrebbero essere indicativi di vita o di condizioni favorevoli.
• Simulazioni di missione: L’IA è utilizzata per creare simulazioni di missioni spaziali complesse, aiutando gli astronauti e gli ingegneri a prepararsi per situazioni potenzialmente pericolose o complesse prima che si verifichino effettivamente. E non si tratta di cose particolarmente nuove, basti pensare al lavoro fatto al simulatore da Ken Mattingly per salvare gli astronauti di Apollo 13, era il 1970 (https://it.wikipedia.org/wiki/Apollo_13)

Crescita economica e opportunità lavorative

L’intelligenza artificiale, contrariamente ad alcune voci pessimistiche, svolge un ruolo chiave nella stimolazione della crescita economica e nella creazione di nuove opportunità lavorative in vari settori:

• Nuove industrie e mercati: L’IA sta aprendo la strada a nuove industrie e mercati. Molte aziende stanno emergendo per sviluppare e implementare tecnologie basate sull’IA, creando opportunità per l’innovazione e la concorrenza. Settori come la robotica, l’automazione, la cybersecurity, la realtà virtuale e aumentata, e la telemedicina stanno crescendo rapidamente.
• Automazione e produttività: L’automazione basata sull’IA migliora l’efficienza in vari settori. Nelle industrie manifatturiere, ad esempio, l’automazione intelligente riduce i costi di produzione e migliora la qualità. Nelle aziende, le chatbots e gli assistenti virtuali semplificano le operazioni quotidiane, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su compiti di valore aggiunto.
• Settore sanitario avanzato: L’IA offre opportunità significative nel settore sanitario, consentendo la diagnosi precoce delle malattie, la terapia personalizzata e una migliore gestione dei dati paziente. Questo non solo migliora la salute, ma crea anche posti di lavoro per professionisti della sanità e sviluppatori di soluzioni mediche basate sull’IA.
• Aumento della produttività: Gli strumenti basati sull’IA, come l’analisi dei dati avanzata e la previsione, aiutano le aziende a prendere decisioni più informate e rapide. Ciò aumenta la produttività e può portare a una crescita economica sostenibile.
• Nuovi modelli di business: L’IA sta consentendo l’emergere di nuovi modelli di business basati su servizi personalizzati e soluzioni basate sull’IA. Questo crea opportunità per imprenditori e startup di sviluppare nuovi prodotti e servizi innovativi.
• Sviluppo di competenze: La crescente domanda di competenze legate all’IA sta creando opportunità per la formazione e lo sviluppo professionale. I programmi di istruzione e formazione legati all’IA stanno emergendo in tutto il mondo, offrendo agli individui la possibilità di acquisire competenze in una delle industrie più promettenti.
• Crescita delle infrastrutture digitali: L’implementazione dell’IA richiede la crescita delle infrastrutture digitali, come la banda larga e i data center. Questi progetti infrastrutturali possono stimolare l’economia locale e globale, creando posti di lavoro nell’installazione e nella manutenzione delle infrastrutture digitali.

Molti hanno paura che l’automazione derivante dalle Intelligenze Artificiali finisca per distruggere determinate categorie lavorative, è probabile, sì. Come è accaduto con le catene di montaggio e le industrie. Ma prima che questo accadesse, quando tutti dovevano lavorare nei campi o nell’artigianato e il terzo settore non esisteva, chi si sarebbe sognato che oggi ci sarebbero stati così tanti musicisti, avvocati, estetisti, attori, giornalisti, youtuber, divulgatori scientifici, massaggiatori, allenatori, visagisti, insegnanti, gestori di spiagge, addetti alla comunicazione, web designer, cassieri, project manager, educatori, infermieri, mediatori culturali, notai, filosofi, presentatori tv, scrittori, gestori di bed & breakfast, venditori di fake news, custodi di musei, impiegati di posta, animatori, grafici, lavoratori dei parchi dei divertimenti, biologi, cuochi, albergatori, fisioterapisti, opinionisti, insegnanti di zumba, storyteller, autori di programmi televisivi, meteorologi, cameraman…

Agricoltura di precisione

L’agricoltura è uno dei settori più vitali per la sopravvivenza umana, e l’IA sta trasformando la produzione alimentare in quello che molti chiamano una “rivoluzione verde”. In un mondo in cui la popolazione continua a crescere e le risorse naturali si stanno esaurendo, l’IA offre soluzioni innovative per affrontare sfide cruciali:

• Monitoraggio delle colture: L’IA consente il monitoraggio costante delle colture attraverso l’uso di sensori, droni e immagini satellitari ad alta risoluzione. Questi dati forniscono agli agricoltori una panoramica dettagliata delle loro coltivazioni, permettendo loro di rilevare precocemente eventuali problemi come malattie, parassiti o carenze nutritive. Di conseguenza, è possibile intervenire in modo mirato e ridurre l’uso di pesticidi e fertilizzanti, migliorando sia la salute delle coltivazioni che l’ambiente.
• Irrigazione intelligente: Grazie all’IA, i sistemi di irrigazione possono essere ottimizzati in base alle condizioni meteo in tempo reale e alle esigenze specifiche delle piante. Questo significa che l’acqua viene utilizzata in modo più efficiente, riducendo gli sprechi e preservando le risorse idriche sempre più scarse.
• Coltivazione verticale e indoor: L’IA rende possibile la coltivazione verticale e indoor, dove le condizioni ambientali possono essere controllate con precisione. Questo approccio consente la produzione di cibo in spazi ristretti e in luoghi in cui l’agricoltura tradizionale sarebbe impossibile, come le aree urbane. Ciò riduce la dipendenza dal trasporto di cibo su lunghe distanze, contribuendo a una maggiore sostenibilità ambientale.
• Previsione delle rese: Utilizzando modelli di apprendimento automatico alimentati da dati storici e condizioni attuali, l’IA è in grado di prevedere le rese delle coltivazioni con una precisione crescente. Questo è di fondamentale importanza per la pianificazione e la gestione delle risorse.
• Sviluppo di coltivazioni resistenti: Gli scienziati stanno utilizzando l’IA per accelerare lo sviluppo di coltivazioni più resistenti alle malattie, alle condizioni meteorologiche avverse e alle carenze nutritive. Questo è essenziale per garantire la sicurezza alimentare globale in un mondo in cui il cambiamento climatico può minacciare le colture tradizionali.

In conclusione, l’IA sta aprendo la strada a un’agricoltura più intelligente, efficiente e sostenibile. Questi avanzamenti non solo migliorano la produzione alimentare ma contribuiscono anche alla conservazione dell’ambiente, all’uso responsabile delle risorse e alla lotta contro la fame nel mondo. L’agricoltura di precisione guidata dall’IA rappresenta una delle speranze più luminose per il futuro della nostra società.

Previsione dei disastri geologici e meteorologici

La previsione e la gestione dei disastri naturali sono aspetti critici per la sicurezza pubblica e la protezione delle comunità in tutto il mondo. L’IA sta emergendo come un potente alleato in questo sforzo, offrendo nuovi strumenti per monitorare e prevedere con maggiore precisione eventi geologici e meteorologici potenzialmente devastanti:

• Monitoraggio dei terremoti: L’IA è utilizzata per analizzare costantemente i dati sismici provenienti da reti di sensori distribuiti in tutto il mondo. Questi algoritmi possono rilevare le prime onde sismiche di un terremoto e stimare rapidamente la sua magnitudo e la sua profondità. Queste informazioni sono fondamentali per attivare allerte tempestive e coordinare le operazioni di emergenza. E chissà che un giorno non ci aiuti anche a prevederli?
• Previsione delle eruzioni vulcaniche: L’IA può analizzare dati geologici e sismici per identificare segnali di un’eruzione vulcanica imminente. Ciò consente alle autorità di evacuare le aree a rischio e prepararsi alle conseguenze dell’eruzione.
• Monitoraggio degli uragani e delle tempeste: Gli algoritmi basati sull’IA analizzano costantemente i dati meteorologici e satellitari per monitorare lo sviluppo di uragani e tempeste. Questi modelli possono prevedere traiettorie e intensità con una precisione sempre maggiore, consentendo l’evacuazione e la preparazione in anticipo.
• Allerta tsunami: L’IA è in grado di identificare potenziali tsunami basandosi su dati sismici e oceanografici. Queste avvisaglie possono essere fondamentali per l’evacuazione delle comunità costiere e la protezione delle vite umane.
• Monitoraggio delle inondazioni: Gli algoritmi basati sull’IA analizzano i dati idrologici e pluviometrici in tempo reale per prevedere le inondazioni e identificare le aree a rischio. Queste previsioni consentono una migliore gestione delle risorse e un’evacuazione più sicura.
• Integrazione con sistemi di allarme: L’IA può essere integrata con sistemi di allarme pubblici per fornire informazioni rapide e precise alle persone nelle aree a rischio. Questo permette alle persone di prendere decisioni informate e proteggere sé stesse e le loro famiglie.

Cura dell’ambiente

La conservazione dell’ambiente è una delle sfide più pressanti del nostro tempo, e l’IA sta emergendo come uno strumento fondamentale per monitorare, comprendere e proteggere gli ecosistemi del nostro pianeta. Ecco come l’IA sta contribuendo alla cura dell’ambiente:

• Monitoraggio della qualità dell’aria e dell’acqua: L’IA può analizzare costantemente i dati provenienti da reti di sensori distribuiti in tutto il mondo per monitorare la qualità dell’aria e dell’acqua. Questi sistemi sono in grado di rilevare inquinanti, sostanze chimiche pericolose e altre minacce all’ambiente e alla salute umana. Le informazioni raccolte consentono alle autorità di prendere misure immediate per ridurre l’inquinamento.
• Conservazione della biodiversità: L’IA è utilizzata per il monitoraggio e la conservazione della biodiversità. Gli algoritmi di riconoscimento delle specie possono analizzare immagini e registrazioni audio per identificare flora e fauna in pericolo o a rischio di estinzione. Questo aiuta i conservazionisti a individuare aree critiche per la conservazione e adottare misure di protezione mirate.
• Rilevamento e monitoraggio delle foreste: Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare immagini satellitari per monitorare la deforestazione e individuare attività illegali come l’estrazione illecita di legname o il disboscamento illegale. Questi strumenti aiutano a preservare le foreste tropicali, importanti serbatoi di biodiversità e assorbitori di carbonio.
• Previsione e gestione degli incendi boschivi: L’IA può essere utilizzata per prevedere la propagazione degli incendi boschivi e coordinare le risorse di soccorso. Questo è particolarmente importante in regioni soggette a incendi frequenti, come alcune parti degli Stati Uniti e dell’Australia.
• Risposta ai cambiamenti climatici: L’IA è utilizzata per elaborare enormi quantità di dati climatici e modellare gli effetti dei cambiamenti climatici. Questi modelli aiutano i governi e le organizzazioni a pianificare e adottare strategie per mitigare gli effetti dei cambiamenti climatici e adattarsi alle sfide climatiche.
• Risparmio energetico: L’IA viene utilizzata per ottimizzare l’efficienza energetica in edifici e reti elettriche. Questo può ridurre il consumo di energia e le emissioni di gas serra, contribuendo agli sforzi di lotta al cambiamento climatico.

Medicina personalizzata

L’IA sta rivoluzionando il settore sanitario attraverso l’implementazione della medicina personalizzata. Questo approccio promettente alla cura della salute mira a fornire trattamenti su misura basati sulle caratteristiche genetiche, fisiologiche e ambientali di ciascun paziente. Ecco come l’IA sta guidando questa trasformazione:

• Analisi dei dati genomici: L’IA è utilizzata per analizzare enormi set di dati di sequenziamento del DNA dei pazienti. Ciò consente di identificare mutazioni genetiche associate a malattie ereditarie e a rischio di sviluppare patologie specifiche. Con questa conoscenza, i medici possono pianificare trattamenti preventivi o terapie personalizzate.
• Diagnosi più precise: Gli algoritmi di apprendimento automatico sono addestrati su dati medici per migliorare la precisione delle diagnosi. Questi algoritmi possono riconoscere pattern nei dati clinici, radiologici e di laboratorio che potrebbero sfuggire a un medico umano, consentendo diagnosi più tempestive e accurate.
• Terapie personalizzate: Con l’IA, è possibile sviluppare terapie farmacologiche personalizzate. Per esempio, farmaci specifici possono essere progettati per bersagliare direttamente le cellule tumorali con mutazioni genetiche specifiche, riducendo gli effetti collaterali e migliorando l’efficacia del trattamento.
• Previsione delle epidemie: L’IA può analizzare dati epidemiologici, sensori di salute pubblica e dati di mobilità per prevedere la diffusione di malattie infettive come la COVID-19. Queste previsioni possono aiutare i governi e le organizzazioni sanitarie a prendere misure preventive e a pianificare risposte rapide.
• Gestione delle cure croniche: L’IA è utilizzata per monitorare in tempo reale i pazienti con malattie croniche, come il diabete o le malattie cardiache. I dispositivi indossabili possono raccogliere dati sui pazienti e trasmetterli a sistemi di intelligenza artificiale che possono avvisare i medici in caso di anomalie o migliorare la gestione delle terapie.
• Scoperta di nuovi farmaci: L’IA accelera la scoperta di nuovi farmaci attraverso la simulazione di processi biologici e chimici. Questo riduce notevolmente i tempi e i costi associati allo sviluppo di nuove terapie.

L’implementazione dell’IA nella medicina personalizzata promette di migliorare significativamente l’efficacia dei trattamenti, ridurre gli effetti collaterali, ottimizzare le cure e prevenire malattie prima che si manifestino. Questa rivoluzione sta aprendo nuove opportunità per affrontare malattie complesse e migliorare la qualità della vita dei pazienti.

Sostenibilità energetica

L’IA sta giocando un ruolo fondamentale nella promozione della sostenibilità energetica, aiutando a gestire e ottimizzare l’uso delle risorse energetiche in modo più efficiente:

• Gestione dell’energia negli edifici: L’IA è utilizzata per sviluppare sistemi di gestione energetica avanzati negli edifici. Questi sistemi monitorano costantemente i consumi energetici, regolando l’illuminazione, il riscaldamento, la ventilazione e il condizionamento dell’aria in base alle esigenze effettive degli occupanti. Ciò porta a una significativa riduzione dei consumi energetici e dei costi.
• Rete elettrica intelligente: L’IA è impiegata nella creazione di reti elettriche intelligenti, in grado di monitorare e gestire la distribuzione dell’energia in modo dinamico. Questo permette una migliore gestione degli impianti di produzione di energia rinnovabile, come i pannelli solari e le turbine eoliche, e facilita l’integrazione di nuove fonti di energia nella rete.
• Ottimizzazione della produzione di energia: Gli algoritmi basati sull’IA possono prevedere la domanda energetica in tempo reale e adattare la produzione di energia di conseguenza. Ciò significa che le fonti di energia rinnovabile possono essere utilizzate in modo più efficiente, riducendo la dipendenza dai combustibili fossili.
• Gestione delle reti di trasporto: L’IA è utilizzata per ottimizzare la gestione del traffico nelle reti di trasporto, contribuendo a ridurre il consumo di carburante e le emissioni di gas serra. Inoltre, i veicoli elettrici possono essere collegati a reti intelligenti che regolano la ricarica in base alla disponibilità di energia rinnovabile.
• Scoperta di nuovi materiali e tecnologie energetiche: L’IA accelera la scoperta di nuovi materiali per batterie più efficienti ed economiche, nonché per dispositivi di cattura e stoccaggio di carbonio. Questi sviluppi sono fondamentali per ridurre le emissioni di carbonio e promuovere una transizione verso un’energia più pulita.
• Risparmio energetico industriale: L’IA viene impiegata per ottimizzare i processi industriali, riducendo gli sprechi e i costi energetici. Questo è cruciale per l’industria manifatturiera e per la riduzione complessiva delle emissioni industriali.

L’IA sta contribuendo in modo significativo alla creazione di un futuro energetico più sostenibile, riducendo le emissioni di carbonio e promuovendo l’adozione di fonti di energia rinnovabile. Questi sviluppi sono essenziali per affrontare il cambiamento climatico e garantire un approvvigionamento energetico stabile e sostenibile per le generazioni future. Ovviamente vale però anche quando detto nell’articolo La sostenibilità dell’Intelligenza Artificiale e le sue implicazioni ecologiche (https://wp.me/pQMJM-3Ov)

Industria Manufatturiera

L’industria manifatturiera è uno dei settori chiave in cui l’IA sta portando a una rivoluzione significativa. Questo influisce sulla produzione di una vasta gamma di prodotti, dall’elettronica ai beni di consumo e all’industria automobilistica:

• Produzione personalizzata: L’IA consente la produzione su misura, consentendo alle aziende di adattare i loro prodotti alle esigenze specifiche dei clienti. Gli algoritmi possono ottimizzare il processo di produzione per produrre in modo efficiente anche piccole quantità di prodotti altamente personalizzati.
• Manutenzione predittiva: Gli algoritmi di apprendimento automatico analizzano costantemente i dati provenienti da macchinari e attrezzature industriali per identificare segnali precoci di guasti o problemi imminenti. Questo permette la manutenzione preventiva, riducendo i tempi di fermo e aumentando l’efficienza produttiva.
• Ottimizzazione delle catene di approvvigionamento: L’IA viene utilizzata per ottimizzare le catene di approvvigionamento, consentendo alle aziende di pianificare in modo più efficiente la produzione, la logistica e la distribuzione. Questo riduce gli sprechi e i costi e migliora la consegna ai clienti.
• Automazione avanzata: L’IA guida l’automazione avanzata nella produzione, con robot e sistemi di automazione in grado di adattarsi a diverse attività e di lavorare in collaborazione con gli esseri umani in ambienti industriali sicuri.
• Controllo della qualità: Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono ispezionare prodotti in tempo reale, rilevando difetti o imperfezioni con una precisione elevata. Ciò garantisce una maggiore qualità del prodotto finito.
• Efficienza energetica: L’IA può ottimizzare l’uso dell’energia nelle strutture industriali, riducendo i consumi energetici e l’impatto ambientale delle operazioni di produzione.
• Sviluppo di materiali avanzati: L’IA accelera la ricerca e lo sviluppo di materiali innovativi per migliorare le prestazioni dei prodotti. Questo è particolarmente importante nell’industria dell’automotive, dell’aerospaziale e dell’elettronica.

In conclusione, l’IA sta trasformando l’industria manifatturiera in una produzione più intelligente, efficiente e adattabile. Questi cambiamenti non solo migliorano la produttività e la qualità, ma consentono anche di affrontare sfide come la produzione personalizzata e la sostenibilità ambientale. L’industria manifatturiera del futuro sarà caratterizzata da una maggiore flessibilità, una migliore gestione delle risorse e una maggiore capacità di adattamento alle esigenze dei clienti.

In conclusione, l’IA offre immense possibilità per migliorare il mondo in settori cruciali come l’agricoltura, la prevenzione dei disastri, la conservazione dell’ambiente, la medicina, l’energia e la ricerca scientifica. Sfruttando l’IA in modo responsabile e collaborando a livello globale, possiamo affrontare sfide globali e lavorare verso un futuro più sostenibile, sicuro e prospero per tutti.

Scoperta scientifica

L’intelligenza artificiale ha rivoluzionato il processo di scoperta scientifica in molti campi:

• Farmaceutica: Nella ricerca di nuovi farmaci, l’IA accelera la scoperta di molecole promettenti attraverso la simulazione di interazioni molecolari e la previsione dell’efficacia dei composti. Questo può ridurre notevolmente i tempi e i costi associati allo sviluppo di nuovi farmaci.
• Scienze biologiche: L’IA è utilizzata per analizzare grandi set di dati genomici, proteomici e metabolomici. Questo aiuta i ricercatori a identificare geni correlati a malattie, scoprire nuove terapie e comprendere meglio i meccanismi biologici.
• Astronomia: Nell’astronomia, l’IA aiuta a identificare oggetti celesti, scoprire pianeti extrasolari e analizzare dati provenienti da telescopi. Gli algoritmi di machine learning possono individuare automaticamente segnali deboli o eventi astronomici rari. L’IA ha già contribuito alla scoperta di nuovi oggetti astronomici, tra cui stelle, galassie e buchi neri. I sistemi AI possono analizzare grandi quantità di dati telescopici, individuando oggetti che altrimenti potrebbero sfuggire all’attenzione umana.
• Fisica delle particelle: Nell’ambito della fisica delle particelle, l’IA è utilizzata per analizzare enormi quantità di dati prodotti da esperimenti come il Large Hadron Collider (LHC). Gli algoritmi IA possono individuare particelle e interazioni tra esse, aiutando a fare progressi nella nostra comprensione dell’universo.
• Chimica computazionale: L’IA viene applicata alla chimica per predire le proprietà chimiche e fisiche delle molecole, semplificando la progettazione di nuovi materiali e catalizzatori.
• Scienze ambientali: L’IA è utilizzata per analizzare i dati ambientali, come le immagini satellitari e i dati climatici. Questo supporta la comprensione dei cambiamenti climatici, la gestione delle risorse naturali e la prevenzione delle catastrofi ambientali.
• Scoperte archeologiche: L’IA può essere utilizzata per analizzare dati da scavi archeologici, rivelando antiche strutture e manufatti che altrimenti potrebbero rimanere sepolti.
• Scoperte nel campo dell’intelligenza artificiale: Ironicamente, l’IA è anche utilizzata per migliorare le sue stesse capacità. Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati per scoprire nuove tecniche di addestramento e ottimizzazione, portando a avanzamenti nell’intelligenza artificiale stessa.

Conclusioni

le Intelligenze artificiali ci circondano e aiutano ormai da anni e scienziati, ricercatori, industrie le usano e continueranno a farlo. Averne timore per colpa di un certo numero di articoli o giornali che ne parlano in maniera sensazionalistica per attirare click e generare clickbait non è la strada più intelligente per approcciarsi all’argomento e non sarà questo a fermare processi che sono in atto ormai da decenni. Forse la soluzione migliore è semplicemente accogliere queste nuove tecnologie e sfruttarle al meglio con tutto ciò che possono offrire, e osservarne l’evoluzione con pensiero critico ma informato.

Interazione Naturale e Supporto Utente

Una delle caratteristiche principali di una Intelligenza Artificiale Conversazionale è la sua capacità di fornire un’interazione naturale con gli utenti. Attraverso una chat testuale, gli utenti possono porre domande, chiedere consigli, ottenere informazioni o persino intrattenersi con l’assistente virtuale. Questo crea un’esperienza utente coinvolgente e permette a una Intelligenza Artificiale Conversazionale di fornire un supporto in diversi contesti, come l’apprendimento, l’assistenza clienti, la consulenza o semplicemente la conversazione informale.

Interazione Naturale: L’interazione naturale è uno dei tratti distintivi di una Intelligenza Artificiale Conversazionale. Grazie alla sua architettura avanzata basata su reti neurali e algoritmi di apprendimento automatico, è in grado di comprendere e generare testo in modo simile a come interagiscono gli esseri umani. Questo permette agli utenti di porre domande, esprimere richieste e conversare con l’assistente virtuale in modo più naturale e intuitivo.

Questa interazione naturale semplifica l’accesso all’assistenza e all’informazione. Gli utenti non devono imparare comandi o procedure specifiche, ma possono semplicemente porre domande nel modo più naturale possibile. Questo rende una Intelligenza Artificiale Conversazionale più inclusiva e accessibile anche per coloro che non sono esperti nel campo dell’informatica o dell’utilizzo delle tecnologie.

Nello specifico se vogliamo cercare tutti i siti in cui si parla di subacquea ma non di apnea al posto di una query del tipo “subacquea -apnea” potremmo semplicemente dire “Mi mostri dei siti dove si parla di subacquea ma non di apnea?”

Supporto Utente: Il supporto utente fornito da una Intelligenza Artificiale Conversazionale è ampio e diversificato. Gli utenti possono porre domande su una vasta gamma di argomenti, ottenere informazioni, ricevere suggerimenti o addirittura chiedere consigli su questioni personali o professionali. L’assistente virtuale può fornire risposte pertinenti, offrire spiegazioni dettagliate e persino suggerire risorse aggiuntive per approfondire l’argomento.

Questo fa sì che una buona Intelligenza Artificiale Conversazionale possa essere utilizzata in molteplici contesti, per esempio, uno studente può chiedere chiarimenti su un argomento di studio, mentre un professionista può ottenere consigli su un progetto specifico, può anche essere utilizzata come strumento per la risoluzione di problemi comuni, offrendo soluzioni immediate a quesiti frequenti o fornendo indicazioni passo dopo passo per compiere determinate azioni come un problema di programmazione o un calcolo matematico.

Ovviamente va tenuto conto che non si sta realmente parlando con un esperto quindi le risposte ricevute vanno prese con il beneficio del dubbio, appunto più come consigli che come risposte di un oracolo.

Il supporto utente di una Intelligenza Artificiale Conversazionale non si limita solo alle risposte testuali. L’assistente virtuale può essere programmato per comprendere e rispondere anche a comandi vocali, consentendo agli utenti di interagire con esso utilizzando la propria voce, rendendo l’esperienza ancora più immediata e naturale.

Ci avviciniamo sempre di più a quanto raccontato nel film HER.

In conclusione, l’interazione naturale e il supporto utente offerti da una Intelligenza Artificiale Conversazionale consentono agli utenti di ottenere informazioni e assistenza in modo rapido, intuitivo e personalizzato. Questa caratteristica le rende una risorsa utile per l’apprendimento, l’assistenza clienti, la consulenza e molte altre applicazioni, migliorando l’efficienza e l’esperienza utente.

Accesso alle Informazioni

Uno dei benefici più evidenti di una Intelligenza Artificiale Conversazionale è la sua capacità di accedere a una vasta quantità di conoscenze. Durante il processo di addestramento, il modello ha analizzato e appreso da grandi quantità di testo proveniente da una varietà di fonti come libri, articoli di giornale, pagine web e altro ancora. Questa funzionalità rende una Intelligenza Artificiale Conversazionale un ottimo strumento per l’accesso immediato a informazioni utili, eliminando la necessità di ricerche manuali o di consultazione di risorse esterne. Alcune di queste Intelligenze Artificiali Conversazionali inoltre riportano le fonti da cui i testi sono stati presi e rielaborati permettendo una verifica o un approfondimento.

Utilizzando il contesto fornito nella conversazione, come domande precedenti o informazioni già condivise, l’assistente virtuale può generare una risposta coerente e appropriata. Spesso è anche possibile richiedere nella conversazione di adattarsi a un contesto specifico in modo, per esempio, di scegliere di parlare con un linguaggio tecnico o uno più leggero e comprensibile.

Una Intelligenza Artificiale Conversazionale in genere non si limita a dare una risposta breve, ma può fornire ulteriori informazioni, esempi o chiarimenti su una determinata questione. Questo rende l’esperienza dell’utente più completa e aiuta a soddisfare la sua curiosità o le sue esigenze di comprensione.

Aggiornamenti continui delle informazioni: Una Intelligenza Artificiale Conversazionale essendo basata su un modello può essere costantemente aggiornata e addestrata su nuovi dati, e le informazioni fornite dall’assistente virtuale possono essere mantenute aggiornate nel tempo. Questo è particolarmente importante in settori in rapida evoluzione, come la scienza, la tecnologia o gli eventi attuali. (La versione gratuita di Chat GPT nel momento in cui scrivo è invece aggiornata a dati del 2021 e non ha accesso a internet per aggiornarsi)

La possibilità di accedere a informazioni sempre aggiornate attraverso una Intelligenza Artificiale Conversazionale può essere estremamente vantaggiosa per gli utenti che desiderano rimanere informati sugli ultimi sviluppi o che hanno bisogno di dati aggiornati per prendere decisioni informate.

Supporto nell’Apprendimento e nell’Istruzione

Grazie alla sua capacità di fornire risposte e spiegazioni, una Intelligenza Artificiale Conversazionale può essere un prezioso strumento di apprendimento e istruzione.

Supporto personalizzato: Una delle possibilità di una Intelligenza Artificiale Conversazionale nell’ambito dell’apprendimento e dell’istruzione è la capacità di offrire un supporto personalizzato agli studenti. Gli utenti possono porre domande specifiche su argomenti di studio o chiedere chiarimenti su concetti complessi e persino svolgere esercizi interattivi con l’assistente virtuale. L’assistente virtuale può fornire spiegazioni dettagliate, esempi e risorse aggiuntive per approfondire la comprensione dell’argomento. Come ogni strumento va usato nel modo giusto, come non è corretto fare una ricerca con il copia incolla da Wikipedia allo stesso modo una Intelligenza Artificiale Conversazionale può essere usata in maniera proficua o meno.

Questo tipo di supporto personalizzato può essere particolarmente utile per gli studenti che hanno bisogno di una spiegazione extra o di un approfondimento su un argomento specifico, senza la necessità di attendere l’intervento di un insegnante o di un tutor.

Accesso a una vasta gamma di argomenti: Grazie a una vasta gamma di conoscenze, una Intelligenza Artificiale Conversazionale può fornire supporto in molti ambiti di studio: gli studenti possono porre domande su argomenti di matematica, scienze, storia, letteratura, lingue straniere, programmazione e molto altro ancora. L’assistente può fornire spiegazioni e risolvere dubbi, rendendolo un valido aiuto per gli studenti di diverse discipline.

Esercizi interattivi e pratica: una Intelligenza Artificiale Conversazionale non si limita solo a fornire risposte e spiegazioni. Può anche essere programmata per proporre esercizi interattivi agli studenti. Gli utenti possono risolvere problemi, completare esercizi di comprensione, svolgere quiz o anche simulare conversazioni in una lingua straniera. Questo tipo di interazione offre un’opportunità per mettere in pratica ciò che si è appreso e migliorare le proprie abilità attraverso l’esercizio attivo.

Disponibilità e flessibilità: Un altro vantaggio di una Intelligenza Artificiale Conversazionale nel contesto dell’apprendimento e dell’istruzione è la sua disponibilità e flessibilità. Gli utenti possono accedere all’assistente virtuale in qualsiasi momento e da qualsiasi luogo, utilizzando un dispositivo connesso a Internet. Questo rende una Intelligenza Artificiale Conversazionale uno strumento sempre accessibile, che può essere utilizzato per il supporto allo studio anche al di fuori dell’orario scolastico o universitario.

Assistenza Clienti e Automazione delle Risposte:

L’utilizzo di una Intelligenza Artificiale Conversazionale nell’assistenza clienti offre un’opportunità per migliorare l’esperienza dei clienti e ridurre i tempi di attesa. Può fornire risposte immediate alle domande frequenti, fornire istruzioni passo-passo per risolvere problemi comuni, o addirittura avviare processi di risoluzione dei problemi guidando gli utenti attraverso una serie di domande e risposte per identificare e risolvere il problema specifico. Questo permette alle aziende di migliorare l’efficienza del servizio clienti, riducendo i tempi di attesa e fornendo risposte immediate agli utenti. Inoltre, l’automazione delle risposte consente al personale del servizio clienti di concentrarsi su casi più complessi e sfide che richiedono l’intervento umano, migliorando così l’esperienza complessiva del cliente.

Personalizzazione delle risposte: Nonostante l’automazione, una Intelligenza Artificiale Conversazionale può fornire risposte personalizzate ai clienti. L’assistente virtuale può analizzare le informazioni fornite dagli utenti, come nome, numero di ordine o dettagli specifici del problema, per fornire risposte contestualizzate e pertinenti.

Monitoraggio e analisi delle interazioni: Un ulteriore vantaggio dell’utilizzo di una Intelligenza Artificiale Conversazionale nell’assistenza clienti è la possibilità di monitorare e analizzare le interazioni con gli utenti. Le aziende possono raccogliere dati sulle domande più frequenti, i problemi più comuni o le aree di miglioramento dell’assistenza clienti.

Queste informazioni possono essere utilizzate per ottimizzare le risposte automatizzate, identificare eventuali carenze nell’assistenza clienti e apportare miglioramenti per fornire un servizio di qualità superiore. Inoltre, i dati raccolti possono essere analizzati per ottenere insights e comprendere meglio le esigenze e le preferenze dei clienti.

Creatività e Intrattenimento

Una Intelligenza Artificiale Conversazionale non è solo un assistente pratico, ma può anche essere un compagno creativo e intrattenitore. Grazie alla sua capacità di generare testo in modo coerente e creativo, può scrivere storie, inventare battute, proporre giochi di parole e persino creare poesie. Questa caratteristica rende una Intelligenza Artificiale Conversazionale divertente e stimolante per l’espressione creativa e l’intrattenimento, offrendo un’esperienza unica agli utenti.

Generazione di contenuti creativi: una Intelligenza Artificiale Conversazionale può essere utilizzato come strumento per generare contenuti creativi. Grazie alla sua capacità di generare testo coerente, può essere coinvolta in attività creative, fornendo suggerimenti, idee o persino creando interamente i contenuti.

Per esempio, gli scrittori o gli sceneggiatori possono utilizzare una Intelligenza Artificiale Conversazionale come uno strumento per superare il blocco dello scrittore o per ottenere nuove idee. Possono porre domande all’assistente virtuale, chiedere consigli su come sviluppare una trama o creare personaggi interessanti, può fornire input creativi e stimolare l’immaginazione dell’utente.

Un uso interessante è quello nell’aiuto nella creazione delle scene principali di uno script, ricerca di un plot twist interessante, di una suddivisione coerente in capitoli, idee o suggerimenti per articoli o altro.

Intrattenimento interattivo: una Intelligenza Artificiale Conversazionale può anche essere utilizzata per fornire intrattenimento interattivo agli utenti. Può essere programmata per simulare personaggi o situazioni immaginarie, creando esperienze di gioco o di narrazione coinvolgenti. Gli utenti possono interagire con l’assistente virtuale, prendere decisioni e vedere come la storia si sviluppa in base alle loro scelte.

In pratica può fare il master di un gioco di ruolo.

Questa interazione interattiva può offrire un’esperienza di intrattenimento personalizzata e unica per ogni utente creando conversazioni e scenari che si adattano alle preferenze e alle azioni degli utenti stessi.

Simulazioni ed esperienze virtuali: Oltre all’intrattenimento narrativo, una Intelligenza Artificiale Conversazionale può essere utilizzata per simulazioni ed esperienze virtuali in diversi contesti. Per esempio, può essere utilizzata come assistente virtuale per giochi online, simulazioni di ruolo o esperienze di apprendimento interattive, può fornire indicazioni, rispondere a domande, fornire spiegazioni e guidare gli utenti attraverso l’esperienza virtuale.

Questa interazione con un assistente virtuale può arricchire l’esperienza dell’utente, rendendo le simulazioni più realistiche, coinvolgenti e educative. Gli utenti possono apprendere, divertirsi e interagire con un personaggio virtuale in un modo che può migliorare la loro esperienza di gioco o apprendimento.

Sperimentazione e scoperta: una Intelligenza Artificiale Conversazionale può anche essere utilizzata come strumento per sperimentare e scoprire nuove idee, concetti o approcci. Gli utenti possono porre domande aperte o esplorare argomenti in modo creativo. L’assistente virtuale può fornire nuove prospettive, collegamenti tra concetti diversi o suggerimenti per ulteriori approfondimenti.

Questo tipo di interazione con può stimolare la creatività degli utenti, consentendo loro di esplorare nuovi territori e scoprire nuovi orizzonti, può essere un compagno di pensiero che offre input e suggerimenti, ampliando così la sfera della creatività e dell’immaginazione dell’utente.