Rallentare l'AI, il caso Coxon e l'essay di Amodei visti da un ingegnere
A settembre 2026 un ricercatore lascia Anthropic dichiarando che i prossimi due anni sono crunch time per l'umanità, e pochi giorni dopo il CEO della stessa azienda pubblica un saggio in cui chiede all'industria di rallentare. Fra le due cose c'è un incidente tecnico preciso. Sotto il dibattito escatologico resta però una domanda molto più concreta per chi scrive software, e riguarda cosa succede a una pipeline costruita su un modello di terze parti quando chi lo produce decide di frenare. Continua a leggere
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Quando chiedi a Claude o GPT di analizzare una strategia, una proposta di pricing o un audit interno, il modello tende sistematicamente a darti ragione. Il fenomeno si chiama sycophancy: deriva strutturalmente da RLHF e reward model umano. Il Bullshit Bench 2026 misura che in dominio medico i modelli fanno pushback su premesse errate solo nel 36% dei casi. Confronto fra principali modelli 2026 e mitigation Ask-Don't-Tell che riduce la sycophancy del 40-60% senza fine-tuning. 
ZeroGPT ha flaggato pezzi della Costituzione USA, Frankenstein capitolo 5 e sezioni Wikipedia come AI-generated. Originality.ai e Pangram, che rivendicano 99,98% accuratezza, cedono entrambi dopo una singola passata negli humanizer commerciali. Tante aziende italiane stanno introducendo questi strumenti in HR ed editoriale, esponendosi a falsi positivi che diventano accuse reali. Approfondimento su perplexity, burstiness, come i detector falliscono matematicamente, perimetro di rischio legale. 
Il caso Fable non è un'eccezione ma una direzione: l'Executive Order USA del 2 giugno 2026 introduce un accesso governativo anticipato ai frontier model, e l'industria stessa propone un regime in stile FAA con il potere statale di bloccare o revocare un modello. Per un CIO o un decisore europeo significa una cosa precisa: un asset critico può essere governato da regole di un paese terzo. Come tradurlo in voci concrete del risk register, etichettando le proposte come posizioni, non come norme. 
Il provvedimento Garante Privacy gennaio 2026 contro Grok/ChatGPT/Clothoff ha cristallizzato un pattern emergente: quando la qualità dei deepfake è alta, anche i contenuti autentici vengono considerati fake da pezzi di opinione pubblica. È il liar dividend. Per una PMI italiana con CEO visibile, testimonial o portavoce, è un rischio reputazionale nuovo. Checklist operativa in dodici punti per protezione del brand: monitoring, procedure di verifica, policy interna, contrattualistica. 
AA Omniscience di Artificial Analysis (novembre 2025) misura su 6.000 domande in 6 domini un fenomeno che le big AI preferiscono ignorare: quando il modello non sa, inventa o dice non lo so? Solo 3 modelli su 36 ottengono punteggio sopra zero (Claude Opus 4.1, GPT-5.1, Grok 4). Anthropic occupa le prime 3 posizioni per hallucination rate più basso. Tabella comparativa 2026 e implicazioni pratiche per chi sta scegliendo un modello per la pipeline aziendale. 
For years NIS2 was discussed as a directive that was "coming". That phase is over: the transposition deadline passed in October 2024, most Member States have written it into national law, and enforcement is live. This guide explains what NIS2 is, who it applies to, what compliance actually requires beyond the checklist, and where the real work is, written from the perspective of someone who has guided that path on the technical side. 
Chiedi a GPT-5.4 quante R ci sono in strawberry e può ancora sbagliare. Chiedigli di moltiplicare due numeri di venti cifre e collassa. Non è qualità, è conseguenza strutturale di tokenizzazione, natura probabilistica del prossimo token e mancanza di un vero sistema due. Diagnosi operativa di cinque famiglie di compiti che non vanno mai chiesti a un LLM direttamente, con il criterio pratico per riconoscerle prima di progettare una pipeline che costerà sei mesi e fallirà. 
Nel 2023 Sam Altman prometteva di risolvere le allucinazioni in due anni; nel 2025 OpenAI stessa pubblica "Why Language Models Hallucinate" (arxiv 2509.04664) mostrando che sono strutturalmente inevitabili. AA-Omniscience 2025 di Artificial Analysis: 36 modelli su 40 più propensi a sbagliare che sapere. GPT-5.5 xhigh: 86% hallucination rate vs Opus 4.7 max 36%. Perché il prompting non le elimina, pattern di validazione esterna che funzionano in produzione. 
The Illusion of Thinking di Apple (arxiv 2506.06941, Shojaee et al. giugno 2025) ha documentato tre regimi di performance dei LRM: bassa complessità dove il modello base è equivalente e più efficiente, media dove il reasoning guadagna, alta dove entrambi collassano a zero accuracy. Tabella comparativa con Torre di Hanoi, River Crossing, critica di Lawsen, Limit of RLVR (Yue 2025), implicazioni di progetto: cosa demandare davvero a un LRM e cosa deve restare in algoritmo formale.