7. Legge e Intelligenza Artificiale: quando il diritto diventa un calcolo. Il professor Oliver Goodenough afferma che la legge può essere vista come un processo computazionale, in quanto basato su regole strutturate passo per passo, simili a quelle dei linguaggi di programmazione. La logica giuridica segue il modello “se X allora Y”, trasformando il continuum della vita e i concetti di giusto e sbagliato in regole precise. Questo approccio rende la legge più vicina alla programmazione informatica, dove il linguaggio naturale funge da codice per definire con esattezza i confini della legalità. Con l’introduzione dell’intelligenza artificiale, la possibilità di utilizzare algoritmi per analizzare grandi quantità di dati legali, come migliaia di e-mail in un caso giudiziario, offre nuovi strumenti per riconoscere schemi e risolvere problemi complessi. La legge, quindi, non è solo un insieme di norme, ma un sistema computazionale in continua evoluzione, pronto a integrarsi con le tecnologie emergenti. →Link
6. Disinformazione e AI: come distinguere il vero dal falso. Nunzia Ciardi, vicedirettrice dell’Agenzia per la Cyber Sicurezza Nazionale, evidenzia come l’intelligenza artificiale e le fake news rendano sempre più complesso valutare l’affidabilità delle informazioni, specialmente sui social network. Le immagini e i contenuti generati dall’AI ci costringono a chiederci continuamente se ciò che vediamo o leggiamo sia autentico o manipolato. Sebbene oggi le tecnologie AI mostrino ancora imperfezioni, come foto di bambini con dettagli anatomici errati, il miglioramento costante pone nuove sfide sul fronte della veridicità delle notizie. Inoltre, la diffusione di citazioni false sui social testimonia l’importanza di verificare le fonti, andando anche oltre il web. Gli algoritmi social, progettati per massimizzare il coinvolgimento, creano bolle informative che alimentano la disinformazione e favoriscono la diffusione di teorie del complotto. →Link
5. Il Nobel per la Chimica 2024 premia l’AI per la progettazione delle proteine. Il Nobel per la Chimica 2024 è stato conferito agli sviluppatori di strumenti di intelligenza artificiale per progettare proteine e prevederne le strutture tridimensionali. Tra i vincitori figurano Demis Hassabis e John Jumper di Google DeepMind, creatori di AlphaFold, un sistema capace di rivoluzionare la biologia computazionale. Nonostante alcuni critici, come Jonathan Pritchard, abbiano sottolineato che il premio appare più legato all’informatica che alla chimica pura, altri ritengono che l’interdisciplinarità sia fondamentale per il progresso scientifico. L’IA ha giocato un ruolo chiave nel combinare dati già esistenti con l’apprendimento automatico, rendendo possibile l’identificazione delle relazioni tra sequenze proteiche e strutture tridimensionali. Tuttavia, l’innovazione non sarebbe stata possibile senza l’accesso a banche dati come la Protein Data Bank, che raccoglie migliaia di strutture proteiche. →Link
4. Lasciato tramite un riepilogo AI: il caso virale di Nick Spreen. Nick Spreen, sviluppatore di New York, ha scoperto che la sua fidanzata lo aveva lasciato tramite un riassunto generato dall’intelligenza artificiale di Apple, che sintetizzava i messaggi di testo sul suo iPhone. La funzionalità Apple Intelligence, attualmente in fase di beta test, ha riassunto la notizia con un messaggio laconico: “Non più in una relazione; vuole le cose dall’appartamento.” Spreen ha condiviso l’esperienza su X, diventando virale e suscitando curiosità e scetticismo. La funzione, che sarà ufficialmente disponibile con iOS 18.1, utilizza l’AI per creare sintesi dei messaggi, simile a un piccolo ChatGPT integrato. Sebbene ricevere una rottura via AI possa sembrare freddo, l’evoluzione tecnologica continua a trasformare le modalità di comunicazione. →Link
3. IA e blockchain: due pesi, due misure sul consumo energetico. Mentre le criptovalute, come Bitcoin, sono oggetto di critiche per l’elevato consumo energetico e spingono verso regolamentazioni più severe, l’intelligenza artificiale è spesso esentata da tali preoccupazioni. Secondo l’Agenzia Internazionale per l’Energia, i data center, che alimentano l’IA, consumano circa l’1-1,3% dell’energia globale, una quota maggiore rispetto allo 0,4% del mining di criptovalute, ma gran parte di questa energia serve a mantenere i server raffreddati. La differenza nel trattamento delle due tecnologie risiede nel loro impatto sul potere economico e politico: l’IA è vista come uno strumento che sostiene la crescita economica e rafforza le istituzioni esistenti, rendendola accettabile per le grandi aziende e i governi. Di contro, la blockchain, con la sua natura decentralizzata, rappresenta una minaccia per i sistemi tradizionali centralizzati, attirando maggiori critiche e richieste di regolamentazione. Questa disparità di attenzione riflette una scelta selettiva: si enfatizzano i rischi energetici delle tecnologie che sfidano lo status quo, mentre si minimizza l’impatto di quelle che lo sostengono. →Link
2. Tassazione dei profitti da Bitcoin: Italia e scenario internazionale. In diversi Paesi, i guadagni derivati dalla vendita di Bitcoin sono soggetti a imposte. In Germania e Austria, ad esempio, i profitti da criptovalute sono considerati reddito tassabile, e anche le transazioni in Bitcoin possono essere soggette all’imposta sulle vendite, come affermato da Tom-Oliver Regenauer. Negli Stati Uniti, le autorità fiscali hanno richiesto nel 2017 i dati dei clienti di Coinbase con transazioni superiori a $20.000, poiché solo una piccola parte degli utenti aveva dichiarato i propri guadagni. In Giappone, i profitti da Bitcoin possono essere tassati fino al 55%, rendendo la normativa particolarmente severa. In Italia, le criptovalute devono essere indicate nel modello 730, e il contribuente è tenuto a fornire documentazione sul valore delle cripto-attività alla fine dell’anno. L’Agenzia delle Entrate stabilisce che la base imponibile si determina in base al valore delle criptovalute rilevato sulla piattaforma di scambio utilizzata, o, in alternativa, su piattaforme analoghe o siti specializzati. →Link
1. Martin Armstrong: “Le CBDC come strumento di controllo per prolungare il potere in declino”. Martin Armstrong, in un’intervista con Big Picture, critica le valute digitali delle banche centrali (CBDC) come un mezzo per mantenere il controllo economico in un contesto di bilanci fiscali fuori controllo. Secondo Armstrong, l’imposizione di una “taglia unica” non è sostenibile e richiama cicli economici già visti, con previsioni di recessione e inflazione che dureranno fino al 2028. Il suo modello economico prevede stagflazione, caratterizzata da una crescita economica inferiore all’aumento dei prezzi, dovuta alle politiche fiscali e all’introduzione delle CBDC. Armstrong ritiene che questa fase culminerà con una riprogettazione del sistema governativo entro il 2032, ma avverte che soluzioni globali come un governo unico falliranno. Dopo il 2032, ci sarà l’opportunità di riformare i governi, sperando di imparare dai fallimenti passati, anche se storicamente la società tende a ripetere gli stessi errori, portando le civiltà a cicli di ascesa e declino. →Link
