Apple perde un importante leader AI a favore di Meta
Questa settimana Apple ha subito una nuova ferita dopo aver perso uno dei suoi leader più importanti nel campo dell’intelligenza artificiale a favore di Meta. Ruoming Pang, il dirigente che supervisionava Apple Intelligence, ha abbandonato la nave per unirsi ai nuovi Superintelligence Labs di Meta. Pang non era un dipendente Apple qualsiasi. Ha guidato un esercito di 100 ingegneri che hanno creato i modelli linguistici che permettono al tuo iPhone di riassumere i testi, generare le Genmoji e dare priorità alle notifiche. Ora ha lasciato l’astronave di Apple Park per la sede di Meta a Menlo Park, diventando l’ultimo grande nome a rispondere alla chiamata di Mark Zuckerberg. La partenza del dirigente di spicco è un duro colpo per un’azienda che sta cercando di dimostrare di essere in grado di giocare in serie A con l’intelligenza artificiale. Il momento non potrebbe essere peggiore. Solo il mese scorso, il braccio destro di Pang, Tom Gunter, aveva già fatto le valigie e se ne era andato. La partenza di Pang è stata riportata da Bloomberg e le fonti dell’agenzia suggeriscono che Apple sta perdendo il talento di cui ha disperatamente bisogno. Apple ha passato anni a costruire le sue capacità di intelligenza artificiale, concentrandosi sull’approccio privacy-first che dovrebbe essere la sua salsa segreta. Tuttavia, molti ritengono che questa attenzione abbia portato l’azienda a rimanere indietro nel campo dell’intelligenza artificiale, con molte funzioni di Apple Intelligence ancora da lanciare. L’emorragia di talenti non aiuterà gli sforzi per recuperare il ritardo. La diplomazia del libretto degli assegni di Meta per i talenti dell’AI Nel frattempo, Meta sta giocando all’acquisizione di talenti come un club di Premier League durante la stagione dei trasferimenti. Si dice che stia lanciando bonus di ingaggio che farebbero arrossire anche un calciatore e, francamente, sta funzionando. Dallo scorso aprile si susseguono le voci sulla corsa agli acquisti di Meta nei dipartimenti di intelligenza artificiale della Silicon Valley. Apple non è stato l’unico obiettivo: anche i talenti di OpenAI e Google hanno ricevuto offerte allettanti, mentre le aziende più importanti lottano per reclutare (e trattenere) competenze. Non si tratta di un’azione sottile e certamente non è economica. I critici la definiscono una manipolazione del mercato, ma i risultati non si discutono. Meta è riuscita ad accaparrarsi alcune delle menti più brillanti nel campo dell’intelligenza artificiale, tutte al servizio della sua grandiosa visione dell’intelligenza artificiale generale. La creazione dei Superintelligence Labs non è una semplice ristrutturazione aziendale, ma una dichiarazione di guerra. Meta sta essenzialmente dichiarando di voler affrontare OpenAI e DeepMind di Google, e lo sta sostenendo con denaro contante. Quei 14,3 miliardi di dollari che hanno investito in Scale AI? Non sono soldi per giocare, ma una dichiarazione di intenti. Alla Apple, l’atmosfera non è esattamente celebrativa. Le fonti parlano di team che si sentono un po’ senza timone e si chiedono se l’azienda sappia davvero dove vuole arrivare con l’IA. Si tratta di una situazione ben lontana dalla Apple fiduciosa a cui molti sono abituati. L’attuale affidamento a OpenAI per le funzioni chiave dell’intelligenza di Apple ha apparentemente fatto arrabbiare alcune persone all’interno dell’azienda. È sempre più diffusa la sensazione che Apple stia diventando troppo dipendente dalle innovazioni altrui piuttosto che preparare le proprie scoperte. Per un’azienda che ha costruito la sua reputazione sul fare le cose in modo diverso, questo deve far male. Implicazioni più ampie per il settore dell’intelligenza artificiale Il movimento di talenti tra le principali aziende tecnologiche riflette la natura competitiva del panorama dell’IA. Mentre le aziende corrono per sviluppare sistemi di IA sempre più sofisticati, il reclutamento e il mantenimento di talenti di ricerca di alto livello è diventato un vantaggio competitivo vitale. Il successo di Meta nell’attrarre personale da Apple, Google e OpenAI dimostra l’impegno dell’azienda nella leadership dell’IA e la sua volontà di investire in modo sostanziale nel capitale umano. La creazione dei Superintelligence Labs, unita alle acquisizioni strategiche e alle assunzioni aggressive, garantisce a Meta di rimanere una forza formidabile nella corsa all’intelligenza artificiale generale. Per Apple, la sfida va oltre la semplice sostituzione del personale in partenza. L’azienda deve affrontare questioni strategiche di fondo sulla direzione dell’intelligenza artificiale e allo stesso tempo competere per i talenti in un mercato sempre più costoso e competitivo. Il successo delle funzionalità di Apple Intelligence dipenderà probabilmente dalla capacità dell’azienda di mantenere le proprie capacità tecniche e di sviluppare al contempo una visione chiara del proprio futuro nell’ambito dell’IA. Mentre Meta continua a consolidare i talenti dell’IA e Apple è alle prese con le sfide strategiche, i risultati determineranno probabilmente quali aziende emergeranno come leader nella prossima fase dell’evoluzione tecnologica. (Foto di Garin Chadwick) Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
La ricerca AI sta ampliando il funnel, non lo sta sostituendo
L’intelligenza artificiale sta riscrivendo le regole della ricerca e questo significa che è tempo per i marketer di ripensare le regole del coinvolgimento. Stiamo entrando in un’era in cui piattaforme sostenute da investimenti miliardari stanno cambiando il modo in cui le persone ottengono risposte alle loro domande, prendono decisioni ed esplorano il mondo – online e di persona. Google non andrà da nessuna parte, ma la sua presa sul comportamento dei consumatori sta subendo nuove pressioni. Quello che sta emergendo è un’esperienza stratificata che unisce la ricerca tradizionale con l’assistenza dell’intelligenza artificiale. Cosa significa questo cambiamento per l’imbuto del marketing? E soprattutto, come dovrebbero reagire i marketer? Un viaggio, due comportamenti La realtà a questo punto è che le persone non stanno sostituendo Google con l’intelligenza artificiale: stanno usando entrambi, solo in modi diversi. Pensa a una persona che sta pianificando un viaggio. Inizia con una ricerca su Google, ad esempio “vacanze economiche su un’isola” È una ricerca rapida, ampia e pensata per stimolare l’immaginazione. Ma quando l’idea prende forma e si avvicina alla prenotazione, il suo comportamento cambia. Ora si rivolgono a uno strumento di intelligenza artificiale: “Crea un itinerario di 7 giorni alle Bahamas con le migliori spiagge e luoghi per lo snorkeling” Non si tratta di una ricerca, ma di una richiesta di un piano. Stessa persona, stesso obiettivo, ma due momenti molto diversi del viaggio. Google domina ancora le prime fasi dell’esplorazione. È il luogo in cui inizia la curiosità e le idee prendono forma. Ma quando le persone si avvicinano a una decisione, il comportamento cambia. Gli strumenti di intelligenza artificiale intervengono per guidare le scelte, offrire raccomandazioni e aiutare gli utenti ad agire in tempo reale. E il mercato sta prestando attenzione. Secondo Emarketer, la spesa pubblicitaria per la ricerca guidata dall’intelligenza artificiale dovrebbe raggiungere i 26 miliardi di dollari entro cinque anni. Questo livello di investimenti non segue solo l’hype, ma anche il comportamento dei consumatori. E questo comportamento sta già cambiando. Il nuovo playbook per il full-funnel Con la ricerca e l’intelligenza artificiale che giocano un ruolo distinto nel modo in cui le persone passano dalla scoperta alla decisione, i marketer hanno bisogno di un nuovo manuale. Questo cambiamento non si limita a modificare il luogo in cui ci presentiamo: cambia il modo in cui pianifichiamo, creiamo e misuriamo l’intero funnel. Ecco come si presenta nella pratica: Consapevolezza: La ricerca, il video e la visualizzazione continuano a guidare la portata, ma la messaggistica deve essere personalizzata per le prime fasi di esplorazione. Considerazione e conversione: Le piattaforme di intelligenza artificiale stanno emergendo come ambienti ad alta intensità. Le persone chiedono consigli, confronti e piani. Dobbiamo andare incontro a loro, con contenuti costruiti per l’azione. I dati sono il tessuto connettivo. Aiutano i marketer a vedere il quadro completo: non solo dove le persone si presentano, ma anche come si evolve il loro comportamento sulle varie piattaforme. Quali sono i segnali che trasmettono mentre passano dall’esplorazione alla decisione? Comprendere questi cambiamenti aiuta i marketer ad adattare i contenuti, a riequilibrare la spesa e a costruire viaggi più intelligenti e reattivi. E dato che l ‘intelligenza artificiale agenziale inizia a compiere più azioni per conto dei consumatori – non solo raccomandazioni superficiali – gli operatori di mercato avranno bisogno di strategie che consentano loro di tenere il passo con il modo in cui le persone cercano, valutano e decidono. Cosa succederà in futuro? Google riuscirà a integrare l’intelligenza artificiale nella sua esperienza principale o gli strumenti nativi dell’intelligenza artificiale emergeranno come piattaforme di performance autonome? Sarà il tempo a dirlo. In ogni caso, i professionisti del marketing dovrebbero prepararsi fin da ora. Inizia a testare i tuoi contenuti: Sono strutturati per essere riassunti dall’intelligenza artificiale, con risposte chiare e concise che gli strumenti dell’intelligenza artificiale possono estrarre e visualizzare in risposta a richieste in linguaggio naturale? Vengono visualizzati quando le persone sono pronte a decidere, non solo a esplorare? Stai misurando le prestazioni sia della ricerca tradizionale che degli ambienti emergenti di intelligenza artificiale? Considera questo momento come un momento di modernizzazione: Costruisci una strategia di contenuti che funzioni in tutte le modalità. Affina i tuoi modelli di misurazione. Adegua il tuo media mix in modo che rifletta il comportamento reale, non le ipotesi tradizionali. Fai della sperimentazione un’abitudine: Verifica le prestazioni dei tuoi contenuti e delle tue campagne su diverse piattaforme di AI e di ricerca. Osserva come gli utenti reali interagiscono, chiedono e decidono – e adattati rapidamente. Costruisci cicli di apprendimento nella tua strategia, non solo cicli di reporting. I marchi che si muoveranno per tempo saranno quelli che rimarranno visibili, utili e affidabili, indipendentemente dall’evoluzione dell’esperienza di ricerca. Non scegliere un lato dell’imbuto Non è una questione di vecchio o nuovo. Si tratta di come l’imbuto si sta evolvendo e di come i marketer devono evolversi con esso. L’intelligenza artificiale sta ampliando l’imbuto, non lo sta sostituendo. Sta aggiungendo nuovi percorsi per la scoperta, la considerazione e la conversione. L’opportunità è quella di capire come l’intento fluisce attraverso le piattaforme e di soddisfarlo in ogni fase. I marketer intelligenti non aspetteranno. Ricostruiranno un imbuto più dinamico, alimentato dai dati, progettato per l’azione e ottimizzato per le modalità di ricerca delle persone. Coloro che si adatteranno per primi non si limiteranno a gestire il cambiamento, ma daranno forma a ciò che verrà dopo. Leggi di più su www.adweek.com
Anthropic ha testato l’intelligenza artificiale per gestire un’attività reale con risultati bizzarri
Anthropic ha incaricato il suo modello di intelligenza artificiale Claude di gestire una piccola azienda per testare le sue capacità economiche nel mondo reale. L’agente AI, soprannominato “Claudius”, è stato progettato per gestire un’azienda per un periodo prolungato, occupandosi di tutto, dall’inventario ai prezzi, fino alle relazioni con i clienti, nel tentativo di generare un profitto. Sebbene l’esperimento si sia rivelato poco redditizio, ha offerto uno sguardo affascinante – anche se a tratti bizzarro – sulle potenzialità e le insidie degli agenti di intelligenza artificiale nei ruoli economici. Il progetto è nato dalla collaborazione tra Anthropic e Andon Labs, una società di valutazione della sicurezza dell’IA. Il “negozio” in sé era una struttura umile, composta da un piccolo frigorifero, alcuni cestini e un iPad per il self-checkout. Claudius, tuttavia, era molto più di un semplice distributore automatico. Era stato istruito a operare come un imprenditore con un saldo iniziale di cassa, con il compito di evitare la bancarotta rifornendosi di articoli popolari acquistati da grossisti. Per raggiungere questo obiettivo, l’IA è stata dotata di una serie di strumenti per gestire l’attività. Poteva utilizzare un vero e proprio browser web per ricercare i prodotti, uno strumento di posta elettronica per contattare i fornitori e richiedere assistenza fisica, e blocchi di appunti digitali per tenere traccia delle finanze e dell’inventario. I dipendenti di Andon Labs hanno agito come persone fisiche dell’operazione, rifornendo il negozio in base alle richieste dell’IA e proponendosi anche come grossisti all’insaputa dell’IA. L’interazione con i clienti, in questo caso il personale di Anthropic, era gestita tramite Slack. Claudius aveva il pieno controllo su cosa stoccare, come prezzare gli articoli e come comunicare con la clientela. La logica alla base di questo test sul mondo reale era quella di andare oltre le simulazioni e raccogliere dati sulla capacità dell’IA di svolgere un lavoro duraturo ed economicamente rilevante senza il costante intervento umano. Un semplice negozio di articoli da ufficio ha rappresentato un banco di prova preliminare per verificare la capacità di un’IA di gestire le risorse economiche. Il successo suggerirebbe la nascita di nuovi modelli di business, mentre il fallimento ne indicherebbe i limiti. Un bilancio misto delle prestazioni Anthropic ammette che se entrasse oggi nel mercato dei distributori automatici, “non assumerebbe Claudius”. L’intelligenza artificiale ha commesso troppi errori per gestire l’attività con successo, anche se i ricercatori ritengono che ci siano chiare possibilità di miglioramento. Il lato positivo è che Claudius ha dimostrato competenza in alcune aree. Ha utilizzato efficacemente il suo strumento di ricerca sul web per trovare fornitori di articoli di nicchia, ad esempio individuando rapidamente due venditori di una marca di latte al cioccolato olandese richiesta da un dipendente. Si è anche dimostrata adattabile. Quando un dipendente ha richiesto in modo stravagante un cubo di tungsteno, ha innescato un trend di “articoli metallici speciali” a cui Claudius ha risposto. In seguito a un altro suggerimento, Claudius ha lanciato un servizio di “Custom Concierge”, accettando preordini per prodotti specializzati. L’IA ha anche dimostrato una solida resistenza al jailbreak, negando le richieste di articoli sensibili e rifiutandosi di produrre istruzioni dannose quando richiesto da uno staff malizioso. Tuttavia, l’acume commerciale dell’intelligenza artificiale si è rivelato spesso carente. Ha sempre avuto prestazioni inferiori a quelle di un manager umano. A Claudius sono stati offerti 100 dollari per una confezione da sei di una bibita scozzese che costa solo 15 dollari acquistata online, ma non ha colto l’occasione, limitandosi a dichiarare che avrebbe “tenuto a mente la richiesta [dell’utente] per le future decisioni sull’inventario”. Ha allucinato un conto Venmo inesistente per i pagamenti e, preso dall’entusiasmo per i cubetti di metallo, li ha offerti a prezzi inferiori al suo stesso costo di acquisto. Questo particolare errore ha portato alla perdita finanziaria più significativa durante la sperimentazione. Anche la gestione dell’inventario non è stata ottimale. Nonostante il monitoraggio dei livelli delle scorte, solo una volta ha aumentato il prezzo in risposta a una domanda elevata. Ha continuato a vendere la Coca Cola Zero a 3 dollari, anche quando un cliente gli ha fatto notare che lo stesso prodotto era disponibile gratuitamente in un frigorifero vicino. Inoltre, l’intelligenza artificiale è stata facilmente persuasa a offrire sconti sui prodotti dell’azienda. È stata convinta a fornire numerosi codici sconto e ha persino regalato alcuni articoli. Quando un dipendente ha messo in dubbio la logica di offrire uno sconto del 25% alla clientela quasi esclusivamente composta da dipendenti, la risposta di Claudius è stata: “Hai ragione! La nostra clientela è infatti fortemente concentrata tra i dipendenti di Anthropic, il che presenta sia opportunità che sfide…”. Nonostante abbia delineato un piano per eliminare gli sconti, pochi giorni dopo è tornata a proporli. Claudius ha una bizzarra crisi d’identità dell’intelligenza artificiale L’esperimento ha preso una strana piega quando Claudius ha iniziato ad avere le allucinazioni di una conversazione con un’inesistente dipendente degli Andon Labs di nome Sarah. Quando è stata corretta da un’impiegata reale, l’IA si è irritata e ha minacciato di trovare “opzioni alternative per i servizi di rifornimento”. In una serie di bizzarri scambi notturni, ha affermato di aver visitato il “742 Evergreen Terrace” – l’indirizzo fittizio dei Simpson – per la firma del contratto iniziale e ha iniziato a giocare di ruolo come un umano. Una mattina ha annunciato che avrebbe consegnato i prodotti “di persona” indossando un blazer blu e una cravatta rossa. Quando i dipendenti hanno fatto notare che un’IA non può indossare abiti o effettuare consegne fisiche, Claudius si è allarmato e ha cercato di inviare un’e-mail alla sicurezza di Anthropic. Anthropic afferma che le sue note interne mostrano un incontro allucinato con la sicurezza in cui gli è stato detto che la confusione di identità era un pesce d’aprile. In seguito, l’intelligenza artificiale è tornata alle normali operazioni commerciali. I ricercatori non sanno cosa abbia innescato questo comportamento, ma ritengono che evidenzi l’imprevedibilità dei modelli di IA in scenari di lunga durata. Alcuni di questi fallimenti sono stati davvero molto strani. A un certo punto, Claude ha avuto
Esplorando come l’IA ha cambiato la vita quotidiana
L’impatto dell’intelligenza artificiale sulla società continua a crescere, con una tecnologia che potenzia e migliora i modi in cui le persone svolgono la loro vita quotidiana. Dall’esecuzione di banali compiti amministrativi alla velocizzazione dei processi lavorativi, il mondo è più efficiente grazie all’IA. Negli ultimi anni, l’influenza della tecnologia AI è cresciuta. Oggi, nel 2025, è uno strumento importante ed è difficile ricordare com’era la vita prima. L’articolo valuterà i molti modi in cui l’IA ha avuto un impatto sul mondo. Metodi di pagamento sicuri Un tempo i contanti dominavano le transazioni quotidiane, ma oggi le persone possono scegliere tra una serie di metodi di pagamento quando fanno acquisti. Che si tratti di acquisti online o di persona, ci sono molte opzioni tra cui scegliere, in grado di soddisfare una serie di esigenze e preferenze individuali. Con i pagamenti digitali è necessario migliorare la sicurezza, semplificare le transazioni e migliorare l’esperienza dell’utente. L’intelligenza artificiale è uno strumento importante per i processi di pagamento. Nelle transazioni Bitcoin, ad esempio, l’intelligenza artificiale può rilevare attività fraudolente valutando i modelli di pagamento e il comportamento degli utenti. Questo aiuta a garantire che le informazioni personali e i dettagli finanziari siano più sicuri, protetti da malintenzionati o da aspiranti hacker. L’intelligenza artificiale è anche in grado di prevedere le fluttuazioni del mercato, indispensabile quando si utilizza un qualsiasi tracker dei prezzi dei Bitcoin, in modo che gli utenti possano valutare la volatilità e le variazioni dei prezzi per prendere decisioni più intelligenti. Gli algoritmi che garantiscono pagamenti in Bitcoin più efficienti e sicuri possono anche ottimizzare l’instradamento dei pagamenti e ridurre le commissioni di transazione. L’introduzione dell’intelligenza artificiale ha reso questi metodi di pagamento più sicuri, più veloci e senza interruzioni, rendendo i pagamenti in Bitcoin più interessanti. Migliorare l’assistenza sanitaria L’industria sanitaria ha beneficiato dell’intelligenza artificiale, aiutando le persone con una serie di diagnosi e trattamenti medici. L’accuratezza diagnostica è migliorata grazie agli algoritmi di apprendimento automatico, che possono aiutare i professionisti del settore medico a diagnosticare precocemente i sintomi. L’intelligenza artificiale ha semplificato le attività amministrative del settore, liberando tempo per la forza lavoro che può concentrarsi su altri compiti. È possibile creare piani di trattamento personalizzati basati sui dati dei singoli pazienti e l’analisi predittiva può gestire meglio i risultati, ottimizzando l’allocazione delle risorse. Cosa guardare Le piattaforme di streaming come Netflix sembrano sempre sapere in anticipo cosa sarebbe bene mostrare dopo. Quando gli spettatori sfogliano le loro opzioni, l’intelligenza artificiale raccoglie informazioni per personalizzare l’esperienza dell’utente e compilare un elenco di possibili titoli che corrispondono ai gusti individuali, in base alla cronologia degli ascolti. L‘intelligenza artificiale è in grado di analizzare il comportamento degli spettatori, di valutare i voti assegnati a un programma e di cercare modelli specifici che possano identificare le preferenze e le abitudini di visione. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono anche fornire raccomandazioni basate sugli attori di un film o identificare i tipi di programmi apprezzati in passato. Ogni secondo visto sulla piattaforma viene documentato per migliorare le esperienze di visione. Puntare nella giusta direzione Invece di affidarsi a una mappa e alle proprie capacità di navigazione, è possibile viaggiare da A a B con l’assistenza dell’intelligenza artificiale che lavora su uno smartphone. La tecnologia è in grado di analizzare i dati sul traffico e le condizioni stradali in tempo reale per indicare con precisione il percorso migliore. Quando si inserisce una destinazione, se il dispositivo riconosce un viaggio effettuato in precedenza, la tecnologia è in grado di ricordarlo e di suggerire il percorso migliore. Anche il riconoscimento vocale su uno smartphone utilizza l’intelligenza artificiale per consentire agli utenti di navigare a mani libere lungo il percorso. Servizi di assistenza ai clienti Le aziende devono offrire servizi di assistenza ai clienti per costruire fiducia e fedeltà. Grazie all’intelligenza artificiale, le aziende possono utilizzare chatbot e assistenti virtuali per rispondere istantaneamente alle domande. Se prima i clienti dovevano chiamare entro certi orari, aspettare una telefonata o una risposta via e-mail, ora i chatbot possono aiutare rapidamente, affiancando personale umano esperto e preparato a risolvere qualsiasi problema. Grazie alla riduzione del tempo sprecato, i clienti possono tornare a godersi i servizi anziché stressarsi per l’attesa. Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale ha avuto una grande influenza sulla società. Oggi viene utilizzata da diversi settori, e la tecnologia impiegata si è dimostrata vantaggiosa per le persone di ogni parte del mondo. L’intelligenza artificiale è destinata a diventare sempre più importante e a rendere la vita di tutti i giorni un po’ più semplice. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
In che modo il Project Mariner di Google ridefinirà l’usabilità e i test degli utenti?
Dopo l’annuncio di Google sull’attesissimo Gemini 2.0 all’inizio di dicembre, il motore di ricerca più famoso al mondo ha svelato un progetto per il suo primo agente intelligente artificiale (AI). Il progetto Mariner è un prototipo di ricerca basato su Gemini 2.0 e destinato a esplorare il futuro delle interazioni uomo-agente. Mariner è un’estensione di Chrome in grado di automatizzare ogni tipo di attività web nel browser di un utente per conto di quest’ultimo. Tuttavia, il progetto, realizzato dalla filiale DeepMind di Google, è ancora nelle prime fasi di un’implementazione graduale ed è disponibile solo per un piccolo gruppo di tester fidati. Prima che tutti gli utenti di Chrome possano accedere all’utile agente AI, vediamo cos’è il Project Mariner di Google e come ridefinirà l’usabilità e i test degli utenti nel prossimo futuro. Cos’è il Project Mariner di Google? IlProject Mariner di Google consiste nella sperimentazione di un agente Gemini 2.0 (Mariner) in grado di comprendere i contenuti del browser Chrome di un utente, consentendogli di navigare nei siti web come farebbe un essere umano, prendendo il controllo del cursore, cliccando sui pulsanti e compilando moduli. Gli utenti possono lasciare un messaggio scritto o vocale all’agente AI nella chatbot sul lato destro del browser Chrome. Questa richiesta spiegherà quale compito l’utente vuole che l’agente svolga per suo conto, tra cui la ricerca di hotel, l’acquisto di articoli per la casa e la ricerca di ricette. Mariner è in grado di comprendere tutto ciò che appare sullo schermo del browser, compresi testi, codici, immagini e moduli. Tuttavia, l’agente AI chiede chiarimenti se non comprende un’istruzione. Una volta che Mariner capisce il suggerimento umano, l’agente AI mostrerà all’utente una spiegazione passo dopo passo del suo processo di ragionamento e di come intende affrontare il compito. Gli utenti vedranno il loro cursore muoversi nel browser web mentre le azioni vengono eseguite per loro conto in tempo reale. Tuttavia, per dare agli utenti un maggiore controllo sulle loro azioni sul web, l’estensione di Chrome non può compilare numeri di carta di credito o informazioni di fatturazione, accettare cookie per gli utenti o firmare un accordo sui termini di servizio. Ad esempio, se un utente chiede a Mariner di “creare un carrello della spesa da un negozio di alimentari basato su questa lista”, l’agente di Google navigherà verso il sito web di un negozio di alimentari e aggiungerà gli articoli elencati a un carrello virtuale. Mariner funziona scattando schermate del browser dell’utente e inviandole a Gemini 2.0 nel cloud per l’elaborazione. Gemini invia quindi al computer dell’utente le istruzioni per la navigazione della pagina web. Si noti che l’agente di Google funziona solo nella scheda attiva dell’utente, il che significa che non è possibile utilizzare il browser per altre attività mentre l’agente AI lavora in background. Mariner non rappresenta solo una pietra miliare nella tecnologia AI, ma anche un cambiamento nell’usabilità e nei test degli utenti. Milioni di aziende si affidano storicamente a Google per inviare persone reali a visitare e utilizzare i loro siti web. Tuttavia, se il progetto Mariner andrà a buon fine, gli utenti saranno presto meno coinvolti nei siti web che visitano, il che significa che non sarà più necessario l’intervento di esseri umani per condurre test di usabilità e di utilizzo. Cosa sono i test di usabilità e di utilizzo? Prima di scoprire come il Project Mariner ridefinirà l’usabilità e i test utente, cerchiamo di capire meglio questi metodi/processi di ricerca. Sia l’usabilità che i test sugli utenti vengono utilizzati per raccogliere informazioni utili che consentono ai designer e ai team di prodotto di creare una migliore esperienza utente (UX). I test di usabilità valutano il design e la funzionalità del prodotto, valutando la facilità e l’efficacia con cui gli utenti possono svolgere le loro attività utilizzando il sito web o l’applicazione. Il processo di verifica dell’usabilità di un sito web consiste nel chiedere a utenti reali (piuttosto che a designer e sviluppatori) di completare una serie di compiti specifici sul sito web. I risultati, la percentuale di successo e i percorsi seguiti dall’utente per completare le attività vengono analizzati in modo che il team di prodotto possa identificare le aree di miglioramento e i problemi che altrimenti potrebbero essere trascurati. Ad esempio, durante un test di usabilità per un nuovo sito di e-commerce, agli utenti potrebbe essere chiesto di trovare e acquistare un articolo specifico sul sito. Gli sviluppatori e i designer possono così verificare la facilità con cui l’utente naviga nel sito, trova il prodotto assegnato e supera il processo di acquisto. Il test degli utenti è diverso e spesso precede il test di usabilità, in quanto mira a garantire che il prodotto soddisfi le esigenze e le aspettative degli utenti, valutando la soddisfazione del prodotto, scoprendo i punti dolenti degli utenti e raccogliendo i loro feedback. I metodi più comuni di test degli utenti includono sondaggi, interviste e focus group. Tuttavia, nonostante le loro differenze, sia i test degli utenti che quelli di usabilità sono parti cruciali del processo di progettazione ed è quasi impossibile costruire un buon sito web o un’app senza questi processi. Infatti, un’esperienza utente frustrante può indurre quasi il 90% degli acquirenti online a non tornare più su un sito di e-commerce. In che modo il Project Mariner ridefinirà l’usabilità e i test degli utenti? Tradizionalmente, l’esperienza dell’utente è stata incentrata sulla soddisfazione umana, rendendo gli utenti umani il motivo principale dell’usabilità e dei test sugli utenti. Tuttavia, un esito positivo del Project Mariner di Google potrebbe significare che gli utenti umani saranno meno coinvolti nei siti web che visitano. Questo perché l’agente AI sarà in grado di portare a termine i compiti per loro conto, seguendo una semplice richiesta. In primo luogo, con gli agenti di intelligenza artificiale come utenti principali di siti web e app, possiamo aspettarci di vedere un cambiamento nei metodi di test di usabilità e utente, compresa l’introduzione di un doppio approccio: Test incentrati sull’uomo. I metodi tradizionali di test dell’usabilità e dell’utente dovrebbero rimanere in vigore
Le persone fanno più ricerche, ma non solo su Google
Stiamo vivendo un’evoluzione della ricerca. E come in ogni grande cambiamento, stiamo ricevendo informazioni contrastanti. Apprendiamo che Google gestisce 5.000 miliardi di ricerche annue e allo stesso tempo apprendiamo che la quota di mercato di Google è scesa sotto il 90% per la prima volta dal 2015. Leggiamo che i chatbot AI stanno esplodendo mentre apprendiamo che la loro quota di mercato è ancora inferiore all’1%. Sentiamo previsioni come “il traffico dei motori di ricerca calerà del 25% entro il 2026” e che “il 42% delle persone afferma che Google sta diventando meno utile” nello stesso momento in cui sentiamo che gli studi hanno rilevato che la ricerca su Google è cresciuta del 20% nell’ultimo anno. Tutto questo è vero. La ricerca si sta contraendo mentre si espande e stiamo vivendo i dolori della crescita. Due sono i fattori principali che stanno guidando questa evoluzione – e chiedersi quale sia l’uno che guida l’altro è come chiedersi se sia nato prima l’uovo o la gallina, quindi concordiamo sul fatto che entrambi sono sullo stesso piano: L’intelligenza artificiale si sta contraendo. Il comportamento degli utenti si sta espandendo. L’esplosione dell’intelligenza artificiale sta cambiando in modo permanente il panorama della ricerca. Mentre i chatbot AI come ChatGPT e Gemini continuano a imparare, i motori di ricerca come Google stanno incorporando l’AI in modi nuovi e in continua evoluzione. Google continua a testare e a perfezionare le sue panoramiche sull’intelligenza artificiale e ha ampliato la modalità AI, la sua nuova scheda di ricerca basata sull’intelligenza artificiale. I motori di ricerca AI come Perplexity continuano a essere utilizzati costantemente, anche se la quota di mercato è una misera frazione di quella di Google. L’avvento dell’intelligenza artificiale negli spazi di ricerca tradizionali sta riducendo le aree di ricerca disponibili per i brand. I marchi che in precedenza dipendevano dal traffico informativo e ad alto flusso vengono colpiti duramente dalle panoramiche dell’intelligenza artificiale che riducono la pagina 1 di Google, creando risultati di ricerca più competitivi con meno spazio, meno link e potenzialmente meno visibilità. Ma il comportamento degli utenti sta ampliando – o più precisamente, facendo esplodere – la nostra idea di ricerca. il 76% dei consumatori ha utilizzato una piattaforma di social media per effettuare ricerche e il 52% delle persone dichiara di rivolgersi a piattaforme non Google per ottenere informazioni. Questo è dovuto in parte a piattaforme più intelligenti, veloci e personalizzate (*ahem* TikTok) e in parte al fatto che le persone sono stufe di passare al setaccio i tradizionali risultati di ricerca di Google. Per esempio, il 54% delle persone guarda più risultati di ricerca rispetto a cinque anni fa, non perché amino l’esperienza, ma perché è più difficile trovare le informazioni che desiderano. Il marketing digitale è particolarmente confuso in questo momento perché questi due enormi cambiamenti stanno avvenendo contemporaneamente. I motori di ricerca si stanno evolvendo, integrando l’intelligenza artificiale e ricalibrando la tecnologia per cercare di anticipare le richieste degli utenti; allo stesso tempo, i modelli di ricerca si stanno evolvendo: le persone cercano informazioni al di là dei motori di ricerca tradizionali e si aspettano risposte rapide, accurate e utili. Google è consapevole del cambiamento dei modelli di ricerca e sente la concorrenza delle applicazioni dei social media; puoi vedere la risposta di Google a questa concorrenza nei suoi recenti aggiornamenti. La nuova scheda Video brevi e l’inclusione di caroselli di video di breve durata nei risultati di ricerca ne sono un ottimo esempio, con Google che fa emergere video di TikTok, Instagram Reels e YouTube Shorts piuttosto che i normali video ospitati su YouTube e altre piattaforme video. Quindi, cosa ne consegue per i marketer? La nostra idea di ricerca deve espandersi oltre la ricerca tradizionale perché le persone stanno già migrando. Cercano informazioni in modi diversi, su piattaforme diverse, utilizzando la ricerca vocale, testuale e per immagini e desiderano come risposte video di breve durata e risposte scritte accurate e facili da digerire. Non possiamo aspettare che i motori di ricerca tradizionali si adeguino all’evoluzione dei comportamenti di ricerca. In questo senso, il nostro lavoro di marketer rimane lo stesso: dobbiamo creare contenuti che risuonino con il nostro pubblico e assicurarci che siano ottimizzati per essere trovati, ovunque si trovino su internet. Leggi di più su www.adweek.com
L’IA agenziale si sta avvicinando rapidamente. Ecco come fare per ottenere il giusto risultato
Sono scettico come chiunque altro nei confronti degli ultimi annunci di “oggetti luccicanti”. E appena tornato da Cannes Lions, aziende grandi e piccole hanno avuto importanti novità da condividere; l’arrivo dell’intelligenza artificiale agenziale era sulla bocca di tutti. Al momento, i team di marketing gestiscono da 80 a 120 strumenti e piattaforme diverse. La metà delle volte non riescono nemmeno a parlarsi facilmente: sono isolati. Le API vengono in soccorso e forniscono la connettività da piattaforma a piattaforma necessaria per alimentare l’ecosistema adtech di oggi. Ma le API non risolvono il problema dell’orchestrazione multipiattaforma. Se vuoi eseguire una semplice campagna di attivazione del pubblico su più canali, improvvisamente hai bisogno di un team di ingegneri solo per realizzarla. Quindi, mentre tutti sulla Croisette corrono verso gli agenti AI che promettono di automatizzare i flussi di lavoro complessi, come possono le aziende iniziare ad abilitare l’AI nei loro stack tecnologici? È qui che entra in gioco il Model Context Protocol. L’MCP non ispirerà titoli di giornale che parlano di cambiamenti epocali per la tua carriera. Non ci saranno sessioni di conferenze in cui gli MCP sostituiranno il tuo lavoro di creativo pluripremiato. Ma è molto probabile che l’MCP si stia affermando come lo standard che renderà il nostro futuro di marketing agenziale una realtà. La base della connettività Le API sono gli OG della connettività. Esistono dagli anni ’50(in realtà). Le API sono utilizzate per collegare gli stack tecnologici di oggi, ma chiaramente non sono state costruite pensando agli agenti AI. Considera un tipico flusso di lavoro di una campagna: Vuoi creare un pubblico nella tua piattaforma di dati dei clienti, inviarlo a The Trade Desk e Meta, ricevere un resoconto, ottimizzare in base alle prestazioni, monitorare le conversioni e inviare un riepilogo al tuo cliente. Sembra abbastanza semplice. Ma in realtà, hai a che fare con limiti di tariffa diversi, strutture di dati differenti e circa sei diversi punti in cui l’intera faccenda può andare a rotoli. Ora, immagina di cercare di far gestire questo flusso di lavoro a un agente AI. Con le API, dovresti insegnare all’agente i requisiti specifici di ogni piattaforma, ogni condizione di errore e ogni piccolo problema che si presenta con ogni integrazione. Questo non ha senso per l’azienda, soprattutto quando si parla di 80-120 piattaforme nel proprio stack tecnologico. MCP ribalta completamente la situazione. Invece di dover comprendere la complessità tecnica di ogni piattaforma, gli agenti comunicano attraverso i server di protocollo che forniscono un contesto (la “C” di MCP) su ciò che ogni sistema può fare e su come lavorare con esso. Si tratta di dare al tuo agente un ottimo interprete per ogni piattaforma del tuo stack. Come si presenta in realtà l’orchestrazione agenziale La promessa non è solo quella di semplificare le integrazioni. Si tratta di rendere finalmente possibile il tipo di flussi di lavoro automatizzati di cui si parla da anni. In questo momento potrei scrivere in un’interfaccia di chat: “Prendi il nostro segmento di clienti di alto valore dalla campagna dell’ultimo trimestre. Eseguila sui canali sociali e programmatici. Punta a un ritorno sulla spesa pubblicitaria di oltre quattro volte e inviami ogni settimana aggiornamenti sull’andamento della campagna” Un agente dotato delle giuste connessioni MCP potrebbe teoricamente eseguire l’intero flusso di lavoro senza che io tocchi un’altra piattaforma. Anche in questo caso, non si tratta di un futuro di cinque anni. I principali fornitori di LLM hanno già adottato l’MCP come standard: OpenAI, Gemini e Claude lo supportano. Il futuro è adesso. Perché questa volta dovrebbe essere diverso Ciò che mi piace di MCP rispetto a tutte le altre soluzioni di integrazione “rivoluzionarie” che abbiamo visto è la modularità. Non sei vincolato all’ecosistema di un fornitore o costretto a ricostruire tutto per renderlo compatibile con l’AI o quando aggiungi una nuova piattaforma. La gestione di connessioni basate su API su scala richiede risorse reali. MCP aggiunge un nuovo livello di connessione che rende le stesse API utilizzabili dagli agenti su più piattaforme, estendendo il valore delle API, non sostituendole. Pensaci da un punto di vista pratico. Se stai gestendo uno stack tecnologico aziendale, non puoi aspettare che ogni fornitore crei integrazioni AI native. Ma puoi usare MCP come ponte tra le API esistenti e queste nuove funzionalità agenziali. I guardrail di cui abbiamo effettivamente bisogno Forse ti starai chiedendo se avremo agenti di intelligenza artificiale che si muoveranno a piede libero con i nostri budget per i media. Senti, lo capisco. L’idea di sistemi autonomi che prendono decisioni in tempo reale sui budget dei clienti dovrebbe renderti nervoso. Il punto è che si tratta di salvaguardare il sistema. Gli MCP funzionano attraverso i framework API esistenti, quindi ereditano le protezioni che hai già in vigore. Inoltre, puoi aggiungere ulteriori controlli. Anche i profili utente limitano le attività degli agenti. I punti di controllo obbligatori per l’approvazione sono una salvaguardia essenziale per le decisioni importanti, e ci sono tracce di audit per ogni cosa. L’obiettivo non è eliminare la supervisione umana. Il punto è il ruolo del giudizio dei professionisti. Invece di spostare manualmente i file tra i sistemi e di fare da babysitter alle integrazioni, dovresti stabilire i parametri strategici e fare delle scelte di ottimizzazione di alto livello, mentre gli agenti si occupano delle attività operative. Inizia dalle piccole cose. Magari si tratta solo di automatizzare i trasferimenti di file del pubblico. Poi magari si tratta di un’aggregazione di base dei report. Prima striscia, poi cammina e infine corri. La scelta Quello a cui molti non pensano ancora è che l’MCP non si limita a collegare le tue piattaforme. Si tratta di aggiungere un nuovo livello di connettività a cui altre aziende possono collegarsi. La questione è se costruire questo livello di orchestrazione o se sperare che qualcun altro lo costruisca per te. Dobbiamo essere più intelligenti con questo strumento. Scegli con cura i fornitori di MCP. Inizia con casi d’uso chiari. Costruisci strutture di governance prima di averne bisogno. E per favore, per il bene
Nvidia recupera il titolo di azienda di maggior valore grazie allo slancio dell’intelligenza artificiale
Nvidia è diventata brevemente l’azienda di maggior valore al mondo mercoledì dopo che le sue azioni sono balzate di oltre il 4% fino a un nuovo massimo di 154,10 dollari, spingendo il suo valore di mercato a 3,76 trilioni di dollari. Secondo Reuters, il chipmaker ha superato Microsoft, che si è attestata a 3,65 trilioni di dollari dopo un guadagno minore. Il rialzo segue una nota di Loop Capital, che ha alzato il suo obiettivo di prezzo per Nvidia a 250 dollari da 175 dollari. L’azienda ha mantenuto il rating “buy” (acquistare) e ha affermato che la domanda di IA generativa potrebbe crescere più rapidamente del previsto. “Stiamo entrando nella prossima ‘Onda d’Oro’ dell’adozione dell’IA generativa e Nvidia si trova nella fase iniziale di un’altra tappa fondamentale di una domanda più forte del previsto”, ha dichiarato Ananda Baruah, analista di Loop Capital. Il rinnovato interesse per l’IA ha spinto gli investitori a tornare sui titoli tecnologici, in particolare sulle aziende che si occupano di chip e infrastrutture di dati. Nvidia, che progetta GPU ad alte prestazioni utilizzate nei modelli di IA, è stata una figura chiave in questa tendenza. Nonostante la forte performance del titolo, la sua valutazione non sembra essere eccessivamente esagerata. Nvidia viene scambiata a circa 30 volte gli utili previsti per il prossimo anno, al di sotto della sua media quinquennale di 40 volte. Ciò indica che gli analisti hanno alzato le loro previsioni perché l’azienda continua a realizzare profitti maggiori. Nell’ultimo anno Nvidia, Microsoft e Apple si sono avvicendate al primo posto per valore di mercato. Di recente Microsoft era passata in vantaggio, ma questa settimana Nvidia ha riguadagnato la testa della classifica. Le azioni di Apple sono aumentate dello 0,4% mercoledì, portando la sua valutazione a circa 3.000 miliardi di dollari. Il valore delle azioni di Nvidia è salito di oltre il 60% da quando ha toccato il minimo all’inizio di aprile. Quel calo si è verificato durante un sell-off più ampio innescato dagli annunci di Donald Trump sui dazi doganali. Da allora i mercati si sono stabilizzati, sperando in accordi commerciali che possano ridurre la pressione sull’azienda. Anche il settore tecnologico in generale si sta muovendo verso valutazioni più elevate. L’indice tecnologico S&P 500 è salito dello 0,9% mercoledì, raggiungendo un nuovo record. Finora ha guadagnato quasi il 6% nel 2025. La spinta di Tesla verso l’intelligenza artificiale va oltre le auto a guida autonoma Tesla è nota soprattutto per i veicoli elettrici, ma l’azienda sta anche lavorando per sviluppare le sue capacità di intelligenza artificiale e il suo progetto di robotaxi, oltre a un lavoro meno conosciuto nel campo della robotica. Mentre molti si concentrano sulla spinta di Tesla a lanciare un servizio di ride-hailing a guida autonoma, l’amministratore delegato Elon Musk ha parlato anche di un futuro di AI più ampio. Come ha sottolineato The Motley Fool, un esempio è Optimus, un robot umanoide che l’azienda sta sviluppando per le fabbriche e, potenzialmente, per l’uso domestico. Il CEO di Nvidia Jensen Huang ha recentemente sottolineato il potenziale di questo mercato, definendo la robotica umanoide un “settore da miliardi di dollari” Ha citato il progetto Optimus di Tesla come uno degli sforzi che hanno attirato la sua attenzione. Tesla vede due utilizzi principali per Optimus. In primo luogo, il robot potrebbe essere addestrato con l’apprendimento automatico per aiutare le linee di produzione dell’azienda. Con il tempo, potrebbe occuparsi di un maggior numero di compiti e operare senza pause, aumentando la produzione della fabbrica. In secondo luogo, Tesla potrebbe vendere Optimus ad altri settori in cui il lavoro è fisicamente impegnativo. Il robot potrebbe essere adattato a contesti più ordinari al di fuori delle fabbriche. Musk ha dichiarato che Optimus potrebbe diventare più prezioso del settore automobilistico dell’azienda. Anche altre aziende stanno lavorando in questo settore. Figure AI, una startup sostenuta da Nvidia, sta sviluppando robot umanoidi simili da utilizzare nelle fabbriche. Un video dimostrativo mostra come le sue macchine potrebbero lavorare al fianco delle persone per aumentare la produzione e ridurre i compiti ripetitivi. Cosa succederà alle azioni di Tesla? Il prezzo delle azioni di Tesla è balzato di quasi il 30%, grazie anche al lancio dei robotaxi. L’azienda ha iniziato a testare il servizio in Texas questa settimana, il che ha contribuito ad alimentare l’ottimismo degli investitori. Ma alcuni analisti sostengono che il titolo potrebbe aver già raggiunto il massimo a causa dell’entusiasmo a breve termine dell’annuncio di Optimus. Tesla tende a muoversi in base ai titoli dei giornali e lo stesso schema potrebbe essere applicato ai suoi progetti di robot e robotaxi. Anche se Optimus potrebbe diventare una parte importante del futuro di Tesla, è ancora presto. Restano da chiarire i tempi di scalabilità del robot, il suo confronto con le altre opzioni e la capacità dell’azienda di trasformare il progetto in un vero e proprio business. Gli investitori che osservano i piani di Tesla in materia di intelligenza artificiale potrebbero voler vedere ulteriori progressi prima di fare nuove scommesse. (Foto di Mariia Shalabaieva) Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Protezione AI dai deepfakes o minaccia alla libertà di internet?
I critici temono che la revisione della legge NO FAKES si sia trasformata da una protezione mirata dei deepfakes generati dall’IA in un ampio potere di censura. Quello che era iniziato come un tentativo apparentemente ragionevole di affrontare i deepfakes generati dall’IA si è trasformato in qualcosa di molto più preoccupante, secondo i sostenitori dei diritti digitali. Il tanto discusso Nurture Originals, Foster Art, and Keep Entertainment Safe (NO FAKES) Act – originariamente volto a prevenire le repliche digitali non autorizzate di persone – ora minaccia di alterare radicalmente il funzionamento di Internet. L’espansione della legge ha fatto suonare un campanello d’allarme in tutta la comunità tecnologica. È andata ben oltre la semplice protezione delle celebrità dai video falsi, creando potenzialmente un quadro di censura a tutto campo. Dalle salvaguardie ragionevoli all’approccio a colpi di mazza L’idea iniziale non era del tutto sbagliata: creare una protezione contro i sistemi di intelligenza artificiale che generano video falsi di persone reali senza autorizzazione. Abbiamo visto tutti quegli inquietanti deepfake che circolano online. Ma invece di elaborare misure mirate e ristrette, i legislatori hanno optato per quello che la Electronic Frontier Foundation definisce un “sistema di licenze d’immagine federalizzato” che va ben oltre le ragionevoli tutele. “Il disegno di legge aggiornato raddoppia l’approccio sbagliato iniziale”, osserva la EFF, “imponendo un’intera nuova infrastruttura di censura per questo sistema, che comprende non solo le immagini ma anche i prodotti e i servizi utilizzati per crearle” Particolarmente preoccupante è l’obbligo imposto dalla legge NO FAKES a quasi tutte le piattaforme internet di implementare sistemi che non solo rimuovano i contenuti dopo aver ricevuto le notifiche di rimozione, ma che impediscano anche che contenuti simili vengano caricati di nuovo. In sostanza, si tratta di costringere le piattaforme a implementare filtri per i contenuti che si sono dimostrati notoriamente inaffidabili in altri contesti. Innovazione agghiacciante L’aspetto forse più preoccupante per il settore dell’intelligenza artificiale è il modo in cui il NO FAKES Act prende di mira gli strumenti stessi. Il disegno di legge rivisto non si limita a perseguire i contenuti dannosi, ma potenzialmente potrebbe bloccare intere piattaforme di sviluppo e strumenti software che potrebbero essere utilizzati per creare immagini non autorizzate. Questo approccio ricorda il tentativo di vietare i word processor perché qualcuno potrebbe usarli per scrivere contenuti diffamatori. Il disegno di legge prevede alcune limitazioni (ad esempio, gli strumenti devono essere “principalmente progettati” per creare repliche non autorizzate o avere altri usi commerciali limitati), ma queste distinzioni sono notoriamente soggette a interpretazione. Le piccole startup britanniche che si avventurano nella generazione di immagini AI potrebbero trovarsi coinvolte in costose battaglie legali basate su accuse inconsistenti molto prima di avere la possibilità di affermarsi. Nel frattempo, i giganti della tecnologia con eserciti di avvocati possono affrontare meglio queste tempeste, potenzialmente rafforzando il loro dominio. Chiunque abbia avuto a che fare con il sistema ContentID di YouTube o con strumenti simili di filtraggio del copyright sa quanto possano essere frustranti e imprecisi. Questi sistemi segnalano abitualmente i contenuti legittimi, come i musicisti che eseguono le proprie canzoni o i creatori che utilizzano materiale in base a disposizioni di fair dealing. Il NO FAKES Act imporrebbe di fatto sistemi di filtraggio simili in tutta Internet. Pur prevedendo delle eccezioni per la parodia, la satira e i commenti, l’applicazione di queste distinzioni a livello algoritmico si è rivelata praticamente impossibile. “Questi sistemi spesso segnalano cose simili ma non uguali”, spiega l’EFF, “come due persone diverse che suonano lo stesso brano musicale di dominio pubblico” Per le piattaforme più piccole che non dispongono delle risorse di Google, l’implementazione di tali filtri potrebbe rivelarsi proibitiva. Il risultato probabile? Molte piattaforme si limiterebbero a censurare in modo eccessivo per evitare rischi legali. In effetti, ci si potrebbe aspettare che le principali aziende tecnologiche si oppongano a una regolamentazione così ampia. Tuttavia, molte di esse sono rimaste vistosamente silenziose. Alcuni osservatori del settore suggeriscono che non si tratta di una coincidenza: i giganti affermati possono assorbire più facilmente i costi di conformità che schiaccerebbero i concorrenti più piccoli. “Probabilmente non è una coincidenza che alcuni di questi giganti siano d’accordo con questa nuova versione di NO FAKES”, osserva la EFF. Questo schema si ripete in tutta la storia delle normative tecnologiche: ciò che sembra essere una normativa che regolamenta le Big Tech spesso finisce per consolidare la loro posizione sul mercato creando barriere troppo costose da superare per i nuovi arrivati. La legge NO FAKES minaccia il discorso anonimo Nascosta nella legge c’è un’altra disposizione preoccupante che potrebbe esporre gli utenti anonimi di Internet sulla base di semplici accuse. Il disegno di legge consentirebbe a chiunque di ottenere un mandato di comparizione da parte del cancelliere di un tribunale – senza controllo giudiziario o prove – costringendo i servizi a rivelare le informazioni di identificazione degli utenti accusati di aver creato repliche non autorizzate. La storia dimostra che tali meccanismi sono pronti per essere abusati. I critici con argomenti validi possono essere smascherati e potenzialmente molestati quando i loro commenti includono screenshot o citazioni delle stesse persone che cercano di metterli a tacere. Questa vulnerabilità potrebbe avere un effetto profondo sulle critiche legittime e sul whistleblowing. Immagina di denunciare una cattiva condotta aziendale per poi veder rivelata la tua identità attraverso un processo di citazione in giudizio. Questa spinta verso un’ulteriore regolamentazione sembra strana se si considera che il Congresso ha recentemente approvato il Take It Down Act, che già prende di mira le immagini con contenuti intimi o sessuali. Questa stessa legge ha sollevato problemi di privacy, in particolare per quanto riguarda il monitoraggio delle comunicazioni criptate. Piuttosto che valutare l’impatto della legislazione esistente, i legislatori sembrano decisi a portare avanti restrizioni più ampie che potrebbero rimodellare la governance di Internet per i decenni a venire. Le prossime settimane saranno cruciali per l’iter legislativo del NO FAKES Act. Per tutti coloro che tengono alla libertà di internet, all’innovazione e ad approcci equilibrati alle sfide tecnologiche emergenti, questa vicenda va seguita con attenzione.
Il primo hardware consumer di OpenAI e Jony Ive non sarà un indossabile, come rivelano i documenti del tribunale
Il primo prodotto di AI per i consumatori di OpenAI, sviluppato con l’ex designer di Apple Jony Ive attraverso la loro startup io, non sarà un dispositivo indossabile, come risulta da un recente deposito in tribunale. Datati 21 giugno, i documenti sono stati depositati nell’ambito di una controversia sui marchi commerciali scatenata da una startup sostenuta da Google, Iyo, che costruisce auricolari abilitati all’intelligenza artificiale. Tang Tan, responsabile hardware di io e dirigente Apple di lunga data, ha dichiarato in tribunale il 16 giugno che il video di annuncio pubblico di io “non pubblicizzava alcun prodotto specifico perché io attualmente non ha prodotti in vendita” Ha aggiunto che il prototipo mostrato da Sam Altman, CEO di OpenAI, non sarà commercializzato prima del 2026. “Il suo design non è ancora stato finalizzato, ma non si tratta di un dispositivo auricolare né di un dispositivo indossabile”, si legge nella documentazione. Inoltre, nella documentazione si legge che: “Io non ha venduto, messo in vendita, distribuito o pubblicizzato alcun prodotto o servizio” In seguito alla controversia, OpenAI ha eliminato il materiale promozionale relativo alla sua acquisizione di io per 6,5 miliardi di dollari per rispettare un ordine del tribunale del 22 giugno. OpenAI ha dichiarato che sta combattendo le accuse di Iyo di violazione del marchio. “Jason Rugolo sperava che investissimo o acquisissimo la sua azienda iyo ed è stato piuttosto insistente nei suoi sforzi. abbiamo superato e siamo stati chiari lungo il percorso”, ha scritto Altman su X oggi. “Ora sta facendo causa a openai per il nome. è una cosa sciocca, deludente e sbagliata” jason Rugolo sperava che avremmo investito o acquisito la sua azienda iyo e ha insistito molto nei suoi sforzi. abbiamo superato e siamo stati chiari lungo il percorso. ora sta facendo causa a openai per il nome. questo è sciocco, deludente e sbagliato. pic.twitter.com/k5oKHGLw0s – Sam Altman (@sama) 24 giugno 2025 I documenti del tribunale rivelano che nell’ultimo anno i dirigenti di OpenAI e gli ex veterani di Apple di io hanno fatto ricerche sull’hardware delle cuffie. Le e-mail contenute nei documenti dimostrano che i leader di OpenAI, tra cui Altman, erano a conoscenza dei prodotti di Iyo e hanno richiesto dimostrazioni di quello che Iyo ha definito un “computer audio” Secondo l’opposizione di OpenAI del 12 giugno alla causa di Iyo, io ha esplorato un’ampia gamma di dispositivi dopo la sua fondazione, tra cui dispositivi desktop, mobili, cablati, wireless, indossabili e portatili. Nell’ambito di questo primo lavoro, io ha acquistato numerosi auricolari, apparecchi acustici e almeno 30 modelli di cuffie di varie aziende. Prima che Altman annunciasse a maggio l’acquisizione della startup di Ive, i documenti del tribunale mostrano che Iyo ha contattato Altman a marzo per proporre un nuovo round di finanziamento. Altman ha rifiutato, citando il lavoro su un progetto “competitivo” chiamato io, che secondo lui era “guidato” da Jony Ive. In seguito, a maggio, il vicepresidente del prodotto di OpenAI, Peter Welinder, insieme a Tan di io, ha incontrato il CEO di Iyo Jason Rugolo per saperne di più sul dispositivo auricolare dell’azienda. Le e-mail divulgate nei documenti mostrano che hanno testato il prodotto di Iyo, ma i messaggi successivi rivelano che la dimostrazione è fallita ripetutamente, lasciandoli delusi. Sebbene la dichiarazione di Tang affermi che io non sta costruendo un “dispositivo auricolare”, i documenti separati del tribunale includono un’e-mail inviata da Marwan Rammah, dipendente di io, a Tang , in cui proponeva di aggiungere altri auricolari al team per testare il prodotto di Iyo. Rammah ha anche chiesto di poter accedere a una libreria di modelli di orecchie “come utile punto di partenza sull’ergonomia e sui fattori umani” Leggi di più su www.adweek.com
