Falsi miti sull’intelligenza artificiale: paura o realtà?

Si parla spesso di intelligenza artificiale come se ci fossero soltanto due possibilità: una tecnologia che risolve tutto oppure una macchina fuori controllo. Con Samuel Algherini proviamo a distinguere gli scenari più lontani dai rischi che persone e imprese devono già affrontare. Parliamo di agenti e sandbox, sicurezza e dati, scelta dei modelli, policy aziendali e account personali. Ci soffermiamo sull’AI misuse: usare un chatbot come un oracolo, senza verificare le fonti o le risposte. Poi affrontiamo fiducia, controllo umano, allucinazioni, modelli locali e differenze tra open-weight e open source. Nel finale tocchiamo alcuni termini utili per orientarsi: bias, prompt injection, governance e Responsible AI. Una domanda attraversa tutta la conversazione: quando portiamo l’AI in azienda, quali permessi le diamo, quali dati le affidiamo e dove manteniamo il controllo umano? Tu quale rischio legato all’AI trovi più sottovalutato nelle aziende? La Cassetta degli AI-trezzi: https://lacassettadegliaitrezzi.subst... Audiocassetta su Spotify: https://open.spotify.com/show/0ji1nid... Audiocassetta su Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/it/podcast... CAPITOLI 00:00 Introduzione e presentazione di Samuel 01:42 Rischi e opportunità dell’AI 03:47 AI Doomerism e scenari apocalittici 06:12 Agenti, sandbox e sicurezza 09:31 Modelli e dati: a chi li affidiamo? 12:36 Come scegliere un modello per una PMI 14:50 Policy aziendali e account personali 18:01 Dalle paure globali ai problemi quotidiani delle PMI 21:09 AI misuse: il chatbot non è un oracolo 24:15 Fiducia, guardrail e controllo umano 27:11 Allucinazioni e capacità reali dei modelli 28:19 Junior e senior: lavorare insieme all’AI 32:11 Modelli open-weight e uso locale 36:03 Open-weight e open source: che differenza c’è? 39:41 Responsible AI e rischi da conoscere 42:07 Bias, prompt injection, governance e trasparenza 45:00 Chiusura