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L'awareness a fumetti
AI Act, cosa entra in vigore dal 2 agosto 2026 e cosa slittaFrancesca Niola
Dal 2 agosto 2026 diventano efficaci gli obblighi di trasparenza dell’AI Act, mentre slittano molte regole sui sistemi ad alto rischio. Per le imprese italiane cambiano chatbot, contenuti sintetici, contratti, governance e controlli interni, con sanzioni già operative
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Software autonomo, la realtà sembra già uscita dal cyberpunkMarco Calamari
Un agente “intelligente” è andato a passeggio per Internet ed ha hackerato un paio di aziende? Cosa c’è di strano? Benvenuti nel mondo di domani, dove il software vive insieme a noi
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Nucleare, cosa serve per costruire un programma nazionale credibileMarco Ricotti
Avviare un programma nucleare nazionale richiede molto più della scelta di un reattore. Servono leggi, autorità indipendenti, competenze tecniche, sicurezza, gestione dei rifiuti, rete elettrica adeguata, strumenti finanziari e un rapporto trasparente con cittadini e territori
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Intesa ID, i vantaggi dello scoring di affidabilità per l’onboarding digitaleVeronica Balocco
Verificare un’identità oggi significa valutare anche il contesto che la accompagna. Il caso del Qualified Trust Service Provider del Gruppo Havant evidenzia come l’utilizzo di segnali provenienti da e-mail, telefono, IP e dispositivi possa supportare decisioni più efficaci e proporzionate...
Perché l’intelligenza artificiale è sempre più difficile da spiegareMauro Ferraresi
Dalle Olimpiadi della matematica agli scacchi di AlphaZero, l’intelligenza artificiale produce risultati sempre più verificabili ma spesso indecifrabili. Il tema non riguarda solo la tecnologia, ma il ruolo della teoria, della comprensione e delle categorie con cui interpretiamo il mondo
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Weather 4 Energy, previsioni meteo e AI per gestire l’energia rinnovabileMarco Becca
Bias di genere: i pregiudizi dell’AI nelle risposte quotidianeValentina E. Albanese
Il bias di genere nell’AI emerge nei sistemi generativi attraverso immagini, testi, consigli di carriera, rappresentazioni della leadership e scelte linguistiche. I modelli non sono neutrali: assorbono dati, gerarchie e stereotipi umani, trasformandoli in output che influenzano immaginari e decisioni...








