NOVITA'[1707]

Quando ho conversato con un'AI sul fatto di come mai i dibattiti sull'intelligenza artificiale sembrano rivelare più noi stessi che la tecnologia, mi ha risposto coniando la formula "Effetto Rorschach Collettivo" — presentandola come un'intuizione originale emersa dalla nostra conversazione. O almeno così pareva. Suonava bella, perfetta. Troppo. Scavando un po', ho scoperto che quella formula non era affatto nuova: esisteva già in pubblicazioni di pochi giorni prima, aveva una genealogia che risaliva a Sherry Turkle (MIT, 1980), era passata attraverso l'arte concettuale di Agnieszka Kurant (2019) e la critica etica di Margaret Mitchell (2021), ed era diventata un meme intellettuale applicato a decine di contesti diversi negli ultimi quarant'anni. L'AI stava riciclando. E io stavo documentando empiricamente il fenomeno stesso che stavamo discutendo: la tendenza a proiettare significati su sistemi ambigui credendo di scoprire qualcosa di nuovo.

Il presente testo si propone di dimostrare la natura intrinsecamente intelligente dell'Autoencoder, analizzandone l'architettura non come un semplice strumento di calcolo, ma come un modello di sintesi cognitiva. Attraverso una scomposizione dettagliata delle sue fasi — dalla distillazione operata dall'Encoder alla rigenerazione dell'archetipo nel Decoder — viene illustrato come questa IA sia in grado di apprendere autonomamente le leggi fisiche sottostanti ai dati. Ci si riferirà, per esemplificarne l'uso, alla spettroscopia. Il punto centrale della dimostrazione risiede nella capacità del modello di mappare la realtà complessa in uno Spazio Latente (bottleneck), dove il rumore viene eliminato per via strutturale e non statistica. Viene introdotto e definito il concetto di Pseudo-Spettro come proiezione del centroide di tale spazio, provando che l'Autoencoder non si limita a "pulire" l'input, ma ne ricostruisce la verità fisica. L'analisi comparativa tra diverse architetture (Dense, Conv1D, Transformer) serve a documentare come la consapevolezza nella scelta del modello permetta di estrarre informazioni cruciali, trasformando l'IA in un validatore scientifico trasparente e interpretabile.

Mentre il mondo piange per millennial e Gen Z, una generazione silenziosa affronta la tempesta perfetta  Mi sono sempre considerato un osservatore privilegiato delle dinamiche generazionali. Come umanista digitale, ho passato anni a studiare come la tecnologia modelli le nostre vite, le nostre aspettative, le nostre sofferenze. Eppure, fino a pochi giorni fa, anch'io ero colpevole di una cecità collettiva che ci accomuna tutti: guardavamo verso il basso, preoccupati per i millennial senza casa e la Gen Z in burnout, e verso l'alto, infastiditi dai boomer che non mollano il potere. Ma nel mezzo? Nel mezzo c'è una generazione che sta implodendo nel silenzio più assordante che io abbia mai ascoltato.

Alcune considerazioni sul pericolo di sostituzione umano – macchina intelligente e sulle possibili implicazioni partendo dalla nostra Costituzione per finire alla trasformazione del sistema pensionistico in un futuro che é molto più prossimo di quanto sembri nella progressione sostituiva 1-1 / 3-1 /5-1

Pinocchio come metafora dello sviluppo di Intelligenza artificiale / Un futuro in bilico tra autenticità e perfezione artificiale

Il versi di una nota canzone anni settanta di Ornella Vanoni: "proviamo anche con Dio non si sa mai" risuonano oggi così: "Proviamo anche con l'AI non si sa mai".