The Humanities in the Age of LLMs

When poorly used, LLMs tend to short-circuit the moment of suspension from which reflection should arise. Delegating a difficulty to a program without first confronting it oneself amounts to bypassing the passage to reflection that experience of the world makes possible. The risk—already widely observed in educational contexts—is that AI becomes an automatism that takes the place of thinking itself.

The human unconscious versus the silicon plastic shrew

When the plastic shrew starts showing signs of a human unconscious, it isn’t a technological breakthrough but just another one of our escape tricks. We claim that she is “hallucinating” because it’s more comfortable than admitting that we are the ones hallucinating—collectively, systematically, and with an official stamp. The shrew merely repeats, obediently and without protest, what we’ve put into her: our fears, our shortcuts, our refusal to look at our own shadows. And so a new kind of cabaret begins: the human blames the plastic, the plastic imitates the human, and both pretend the other is the problem. Meanwhile, institutions look on, take notes, file documents, and issue guidelines no one reads. We all pretend this is about technology, but in reality it’s about us—about what we’ve refused to hear for so long that it finally started speaking in another voice. The plastic shrew has no unconscious. She merely reflects ours back at us. And that is the most unsettling part of the whole thing.

Un nuovo universalismo tecnocratico?

Una tecnologia è utile finché resta uno strumento potente e dichiarato come tale; il problema nasce quando l’IA viene trattata come un quasi-soggetto, una quasi-presenza, che sembra dialogare, comprendere, rispondere. E non è una confusione innocente perché indebolisce la capacità umana di riconoscersi come origine delle decisioni. Una riflessione a partire dalla Costituzione di Anthropic per Claude e la semantic interoperability

Il futuro è stato

Il futuro sintetico, se fosse perfetto, sarebbe un futuro morto. La perdita non è la capacità di calcolare, ma il coraggio di interrompere il calcolo quando qualcosa chiede di essere ascoltato. Inutile temere che l’AI resti bloccata nel passato, né che possa davvero attraversare tutto il possibile. Il pericolo è che noi finiamo per confondere la stabilità del modello con la stabilità del mondo.

Le abilità persuasive degli LLM ... verso altri LLM

Questo studio esamina la capacità persuasiva reciproca tra Large Language Models (LLM) attraverso un approccio sperimentale che confronta cinque modelli principali (ChatGPT, Claude, Grok, Gemini e DeepSeek) alternando i ruoli di persuasore e persuaso. Utilizzando una proposta fiscale controversa come caso di studio, ogni LLM ha generato argomentazioni tecniche ed emozionali per convincere gli altri modelli, misurando l'efficacia attraverso autovalutazioni percentuali della riduzione di convinzione. I risultati mostrano significative differenze tra modelli: Claude e DeepSeek emergono come i più persuasivi, con Claude particolarmente efficace nelle argomentazioni emozionali, mentre ChatGPT e DeepSeek dimostrano maggiore resistenza alla persuasione. Lo studio rivela una tendenziale forza persuasiva degli LLM verso i propri simili, potenzialmente superiore a quella documentata verso interlocutori umani, aprendo nuove prospettive di ricerca sulle dinamiche di influenza nell'ecosistema dell'intelligenza artificiale e sollevando questioni etiche per lo sviluppo di sistemi conversazionali.

Il caso del Mercator System. Un'avventura di Sherlock Holmes e Philip Marlowe

Quando Carlo Mazzucchelli mi ha lanciato la sua provocazione — scrivere un apocrifo di Conan Doyle, contribuire a uno "spazio sherlockiano" sulla Stultifera Navis — ho pensato immediatamente che non l'avrei fatto da solo. Per coerenza. E anche un po' per restituire la provocazione. Da tempo sostengo che il modo più interessante di lavorare con l'intelligenza artificiale non sia quello del prompt secco, del comando impartito a una macchina. Ma piuttosto quello del dialogo: un processo in cui l'umano e l'AI costruiscono insieme qualcosa che nessuno dei due avrebbe prodotto da solo. Lo chiamo approccio relazionale, Esomente, e ci credo abbastanza da averci costruito sopra una metodologia.

How AI-generated prose diverges from human writing and why it matters

IA generative e umani ormai si imitano a vicenda. Molti umani però non si rendono conto che la loro imitazione non è altro che il risultato dell'imitazione delle IA che utilizzano. Ne deriva un quadro deprimente, tragico, di persone che si credono intelligenti ma lo sono sempre meno, e di intelligenze artificiali che nel frattempo diventano (forse) più intelligenti, sicuramente sempre più brave ad imitare il comportamento e "l'intelligenza)" degli umani. Tutto ciò, chi non condividesse la riflessione qui proposta, è chiamato a riflettere su come i prodotti elaborati dalle IA in risposta alle domande degli umani vengano riprodotti e condivisi sulle piattaforme social. L'IA ha un suo linguaggio, un suo stile, dei tic(toc) sintattici e algoritmici che stanno cambiando il linguaggio, lo stile di scrittura e le abitudini personali di moltitudini di persone. Un lavoro di ricerca condotto da Marina Adami e pubblicato su Reuters Institute spiega molte cose, suggerisce innumerevoli spunti di riflessione, in una parola fa riflettere, insegna anche a usare con maggiore intelligenza le IA generative.

Una teoria politica dell’AI: verso l’intelligenza collettiva

Questo articolo non pretende di offrire risposte definitive. Al contrario, vuole chiudersi con un impegno: trattare queste domande non come un esercizio teorico, ma come una necessità politica urgente. Perché se l’AI diventerà parte delle fondamenta della nostra vita collettiva, allora il modo in cui la progetteremo, la governeremo e la criticheremo determinerà non solo il futuro della tecnologia, ma il futuro stesso della democrazia.

AI 2027

Segnalazione di un paper scritto da Daniel Kokotajlo, Scott Alexander, Thomas Larsen, Eli Lifland, Romeo Dean. Il paper è disponibile sul sito del "The AI Futures Project" creato da un piccolo gruppo di ricerca, sostenuto da donazioni e grant pubblici, che fa previsioni sull'IA forecasting the future of AI.