NOVITA'[2300]

This essay has been published on the NOEMA magazine and have granted permissions from his author Nathan Gardels to be share through the STULTIFERANAVIS. We welcome our ship visitos to read the article aboard or to visit NOEMA magazine, to read the article but also to investigate the richness of the American magazine's content and culture. Links are provided in th text.

Swift smontava le false certezze. Noi le deleghiamo alle macchine Leggere Gulliver nell'era dell'eccesso di confidenza digitale Nel 1726, Jonathan Swift pubblicava "I viaggi di Gulliver" non come semplice racconto d'avventura, ma come feroce satira delle certezze umane. Attraverso giganti e nani, isole volanti e cavalli razionali, lo scrittore irlandese smontava sistematicamente ogni presunzione di superiorità, quella della scienza, della politica, della ragione stessa. Tre secoli dopo, ci troviamo in un'epoca in cui quelle stesse certezze che Swift ridicolizzava non vengono più semplicemente coltivate, ma delegate. Le affidiamo agli algoritmi, alle intelligenze artificiali, ai sistemi che promettono risposte immediate a domande complesse. L'eccesso di confidenza non è più solo umano, è diventato digitale, amplificato, indiscusso. Rileggere Gulliver oggi significa ritrovare uno sguardo critico necessario. Significa chiedersi se, nel nostro rapporto con la tecnologia, non stiamo ripetendo gli stessi errori dei lillipuziani che misuravano Gulliver con formule geometriche, convinti di poterlo comprendere e controllare. Significa interrogarsi su cosa accade quando sostituiamo il dubbio metodico con la fiducia algoritmica, quando scambiamo la capacità di elaborare dati per saggezza. La satira swiftiana ci ricorda che ogni sistema che pretende di avere tutte le risposte merita il nostro sospetto più acuto.

Institutions won’t collapse because AI is too intelligent. They’ll collapse because they’re utterly unprepared for it. AI doesn’t strike like a storm. It erodes. Quietly. Systematically. And exactly in the places where institutions are weakest: in processes no one understands, in decisions no one verifies, and in responsibilities everyone keeps passing around like a hot potato. What happens next: AI will generate documents faster than institutions can grasp their consequences. Employees will stop making decisions and start outsourcing responsibility to algorithms. Systems will run flawlessly while the world around them falls apart. Model errors will become routine because no one has time to check them. Attackers will realize the weakest link isn’t the AI it’s the human who trusts it blindly. And then comes the moment when the institution wakes up and discovers it no longer runs its processes. The processes run it. AI won’t destroy institutions. Institutions will destroy themselves, unless they understand that technology isn’t a substitute for thinking, but a stress test of their resilience.

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.

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.

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 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.

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

“Aboard Stultifera Navis — a vessel guided by a compass of all Norths — the AC.0 Manifesto affirms the strategic centrality of human capacities in times and winds of Artificial Intelligence.”

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.

Woodrow Hartzog e Jessica Silbey, due professori della Boston University hanno condiviso un nuovo paper dal titolo "How AI Destroys Institutions", che si presenta a tutti come un insieme di molteplici spunti di riflessione sulle IA attuali e sulla loro volontà di potenza e di accelerazione nella conquista del “mondo”umano.

....𝐰𝐨𝐧’𝐭 𝐛𝐞 𝐒𝐚𝐯𝐞𝐝 𝐛𝐲 𝐚 𝐜𝐡𝐚𝐭𝐛𝐨𝐭 = 𝐜𝐡𝐢𝐥𝐝𝐫𝐞𝐧 𝐚𝐬 𝐩𝐚𝐰𝐧𝐬 𝐨𝐟 𝐟𝐚𝐭𝐞

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.

Il punto non è demonizzare l'intelligenza artificiale, ma riconoscere che l’IA sta diventando, se non lo è già, un moltiplicatore di strutture di potere.

Alcune riflessioni sulle numerose teorie di Ai malevola e sul modo con cui certuni gruppi di interesse potrebbero usare la paura dell'Ai forse per interessi più personali che realmente orientati a proteggere la razza umana.

Il vero nodo, allora, non è se l’IA sia neutra in teoria, ma chi decide come viene progettata, implementata e governata. Perché è in quelle decisioni — spesso invisibili — che si gioca il futuro della nostra autonomia, della coesione sociale e della dignità umana.

La pregunta ya es el nuevo territorio de disputa: quien la anticipa, orienta la mente.

Frankenstein ci ricorda che la tecnologia guidata dall’ambizione senza etica, può trasformarsi in qualcosa che ci sfugge, che ci ferisce, che ci divide. Ma ci offre anche una speranza: quella di ripensare il nostro ruolo di creatori, non come semplici innovatori, ma come custodi del futuro.

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.