15- ChatGPT: il genio della lampada

25-Con il termine ontologia [qui] utilizzato non ci si riferisce (…) a quella parte della filosofia che studia le strutture generali fondamentali della realtà. In informatica per ontologia si intende un sistema di definizioni formali in grado di descrivere determinati concetti e le loro relazioni reciproche in un ambito di conoscenza (o dominio) specifico, come per es. il traffico automobilistico, l’industria dei prodotti alimentari o la medicina. Per capire APPENDICITE, ad esempio serve sapere che cos’è un’infiammazione (-ite), il fatto che gli organismi possono presentare alterazioni a causa di infiammazioni. /L’informatica utilizzale  ontologie per strutturare, classificare e rappresentare formalmente insiemi di concetti, al fine di sviluppare dei cosiddetti SISTEMI ESPERTI che consentano una comprensione più ampia ed estesa di specifici ambiti di conoscenza . I sistemi esperti non sono altro che programmi scritti per gli elaboratori elettronici che utilizzano formule, regole, e una banca dati di conoscenze con l’obiettivo di raggruppare il sapere di una determinata disciplina o di uno specifico campo e di emulare le decisioni umane degli esperti.

27- Il nome chatGPT segnala che ci troviamo davanti a un chatbot, dunque un sistema tecnico (ROBOT) con il quale è possibile chiacchierare (TO CHAT in inglese). GPT è l’acronimo di GENERATIVE PRETRAINED TRANSFORMER, che tradotto letteralmente significa TRASFORMATORE GENERATIVO PRE ADDESTRATO. Si tratta di una RETE NEURALE che in virtù della propria struttura è in grado di utilizzare il linguaggio in modo simile agli esseri umani. Johann Wolfgang Goethe non si limitò soltanto a fare molte esperienze nel corso della propria vita (PREADDESTRAMENTO) ma a un certo punto iniziò anche a scrivere (GENERAZIONE DI TESTI). Nel farlo però si spinse ben oltre le proprie esperienze concrete, combinò le parole in modi nuovi e interessanti e attraverso TRASFORMAZIONI di questo genere creò nuove espressioni. Molti di tali pensieri, che moltissime persone trovarono estremamente ben formulati, divennero addirittura modi di dire della lingua tedesca: il nocciolo della questione (Faust) (…) 28-Fino a qualche anno fa la facoltà di apprendimento e quella della produzione di nuovi pensieri erano esclusivo appannaggio dell’essere umano. Nel frattempo però ora anche le macchine sono in grado di avere IDEE CREATIVE, o più semplicemente INTUIZIONE /29- Con il sistema di intelligenza artificiale ChatGPT attualmente è possibile dialogare in tempo reale; il sistema è in grado di rispondere alle domande o, su richiesta, di scrivere discorsi ufficiali, candidature, messaggi di posta elettronica, lettere d’amore, poesie, istruzioni d’uso nello stile di Goethe o di Ikea. Se poi il risultato non dovesse piacere basta digitare: ‘per favore un po’ più divertente-serio, per favore’/ Su una rivista settimanale tedesca, Der Spiegel, si leggeva che l’IA avrebbe cancellato una moltitudine di posti di lavoro, a partire dagli autisti di taxi e dei veicoli a lunga percorrenza, consentendo l’introduzione di sistemi a guida automatica. Poi, con il passare del tempo sarebbero progressivamente divenuti superflui gli impiegati degli uffici, le segretarie, i giornalisti, gli ingegneri, gli avvocati , nonché tutte le posizioni amministrative. Anche i cosiddetti lavori di concetto sarebbero stati rimpiazzati dalle macchine; perfino per fare giornalismo non sarebbero più serviti esseri umani, visto che a scrivere ci avrebbero pensato le macchine.

40- Il punto della situazione

45- Da Alfago zero a Mu zero (il computer vince i migliori giocatori umani di scacchi e go)

50- La parola DIAGNOSI deriva dal greco e significa CONOSCERE ATTRAVERSO L’OSSERVAZIONE. Al medico serve un’osservazione che sia il più rapida e accurata possibile per poter fare una diagnosi. Questo il motivo per cui la diagnostica medica è diventata un comparto importante all’interno del quale osservare i possibili campi di applicazione dell’intelligenza artificiale / 52- le proteine come macchine molecolari / 54- Calcolare era inutile, perché invece non imparare, come per il Go? / 60- La ricerca sui farmaci è troppo costosa e le aziende farmaceutiche erano disincentivate-> annullamento ricerca sui nuovi antibiotici / 63- Moderne tecnologie dell’apprendimento automatico [che si inseriscono a monte del processo di screening sperimentale dei laboratori]-> avere intuizioni che poggiano sull’apprendimento -> L’IA CAPACE DI RIDURRE IL LAVORO DELL’ESSERE UMANO ESPERTO /

66-I primi informatici costruiscono i primi elaboratori

68- Il FILOSOFO che era in Leibniz cercò di sviluppare un linguaggio logico ( la cosiddetta Mathesis Universalis , una scienza matematica universale) in grado di operare attraverso simboli e concetti/ 70 All’epoca non si parlava ancora di algoritmi, bensì di operazioni scritte: un modo di applicare meccanicamente certe norme aritmetiche, che non credo abbia mai entusiasmato nessuno, nemmeno nei secoli passati /71- CALCOLATORE = COMPUTER < TO COMPUTE ingl.= calcolare / Computer liberamente programmabile = gestibile per una varietà di compiti / 76- Memoria di lavoro per istruzioni e dati di un computer -> Architettura del computer di Von Neumann [Memoria, Unità di controllo, Unità di calcolo (con accumulatore) <-> Ingresso – Uscita]

79- Computer come cervelli

79- Intelligenza artificiale vs intelligenza biologica /81- Leibniz come primo neuro informatico della storia / Programmi = algoritmi = sequenze inequivocabili di operazioni da svolgere per risolvere un determinato problema. Ogni algoritmo è costituito da una successione finita di passaggi singoli e ben definiti [in linguaggio naturale [una ricetta] oppure in un linguaggio di programmazione che trasforma gli algoritmi in linguaggi informatici] / 82- Il processo di elaborazione [CPU] o di memorizzazione [RAM] delle informazioni all’interno di un computer si svolgono in modo separato [≠ cervello umano = cellule nervose (neuroni) + contatti (sinapsi)] / 83- Cellula nervosa ≈ CPU -> Il cervello umano e’ dotato di molti neuroni lenti mentre il computer dispone di poche CPU velocissime / Centri [del cervello umano] predisposti all’elaborazione di funzioni specifiche -> Plasticità corticale-> Il nostro cervello è in grado di adeguare continuamente l’hardware (ovvero le cellule nervose e i loro punti di interconnessione) al software che sta processando (ovvero le nostre esperienze) / 85-reti neurali artificiali (simulate da computer) = premessa alla conoscenza approfondita dell’intelligenza artificiale / 86- Ponderazione dell’intensità dei segnali /INPUT = potenziale d’azione -> neurone pre-sinaptico (output) e neurone post-sinaptico (output)/ 89- Riconoscimento lettere dell’alfabeto (= 35 pixel) vs riconoscimento del volto umano (migliaia di pixel) / 93 Deep learning vs superficialità / 94-Problema di rappresentazione della disgiunzione esclusiva ( che on si può rappresentare come rete a due strati soltanto, imput-output) /95 Nell’ambiente sono spesso presenti nessi complicati (= non lineari) ->[Non se questo allora quello, ma se questo allora varie possibilità tra cui dover decidere a seconda di informazioni supplementari N.M.] / 99- ASTRAZIONE vs CONSULTAZIONE DIZIONARI / Le reti neurali non usano algoritmi per funzionare -> La prova è nel budino (= bisogna assaggiarlo) vs dettagli biologici / 101- Calcolare ciò che un individuo sta vedendo a partire dalla sua attività cerebrale misurata con tecniche di IMAGING / 102- Hassabis e lo studio delle funzioni dell’ippocampo / ‘Lo stesso processo neurale responsabile del processo di ricostruzione della memoria può supportare le funzioni cognitive creative, come per esempio la capacità immaginativa (o ideativa)’ (Hassabis) /104- ChatGPT = robot conversatore/ BERT di Google o GPT di Open AI = maggiore amore per la verità = capacità di produrre risposte più incentrate rispetto alle informazioni presentate / 108- CONCETTI CHIAVE SULLE RETI NEURALI ->Elaborazione sequenziale vs vettori di input + vettori di output (deep learning) che operano attraveso neuroni che lavorano in parallelo in una rete neurale -> RETE NEURALE = CERVELLO (BIOLOGICO O ARTIFICIALE) IN GRADO DI APPRENDERE E CHE NON ELABORA ALCUN ALGORITMO PRE-PROGRAMMATO / 108- Neuroplasticità = reti neurali profonde.

111- Scienze della natura: intuizione artificiale ed esperti umani

112- Se è vero che l’IA non soppianta gli esperti umani è pur vero che gli esperti che ricorrono all’IA nel loro lavoro soppianteranno quegli esperti che invece non lo faranno / Intuizione = conoscenza immediata senza riflessione / 113- Pensare (oneroso) vs essere intuitivi / 114[N.B.] Non si può forzare la nascita di una buona idea / 116- Gli esseri umani si stancano facilmente, si deconcentrano spesso, e fanno errori di distrazione / 118- La rete è migliore degli esseri umani quando si tratta di trovare contro esempi per confutare ipotesi e congetture / 130- Come aggirare i processi di sintesi protetti ancora dal brevetto / 133- Aver una visione d’insieme del numero astronomico di possibilità combinatorie… / Il nostro cellulare è pieno di IA.

134-Intelligenza artificiale: una presenza quotidiana

135- Google Meta (ex Facebook), Amazon = 60% del mercato pubblicitario digitale / PREDICTIVE POLICING -> I dati storici [del crimine] a disposizione servono a delimitare –in senso letterale- la ricerca delle forze dell’ordine /146- Si arrivò a dimostrae che l’IA fosse più precisa nelle normali previsioni del tempo, utilizzando i dati di un passato lontano di quanto non lo fossero i metodi tradizionali che usavano i computer per i dati di misurazione meteo attuali->l’IA imparò a predire il ciclo climatico più importante del mondo con 18 mesi di anticipo / 147- La borsa non è un gioco di pura fortuna / 149 – L’IA era ormai in grado di trovare interrelazioni complesse (non lineari) che fino a quel momento erano sfuggite ai computer tradizionali /150- Parlare è un’attività troppo complessa e avviene in modo troppo veloce perché possiamo pensare di padroneggiarla -> analisi degli aspetti non verbali della voce per le previsioni sugli utili delle aziende -> come usare gli indizi vocali per predire i guadagni futuri/ L’enorme macchina per far soldi che chiamiamo internet.

158- Scienze dello spirito: dalla scrittura cuneiforme all’ermeneutica

158- Già adesso con l’IA si arriva a promuovere un tipo di intelligenza che agli esseri umani potrebbe sfuggire/ Come nella matematica e nelle scienze naturali anche nelle scienze dello spirito è spesso l’intuizione a generare nuove idee (…) Poiché l’Intelligenza artificiale è in grado di elaborare una maggiore quantità di testo rispetto a qualsiasi essere umano, essa potrà cogliere attraverso l’apprendimento automatico, nessi eventualmente presenti in modo regolare e ricorrente tra parole all’interno di grandi volumi di testo / 160- Iscrizioni cuneiformi di Bechistun<- solo 25 persone nel mondo sanno leggere il cuneiforme/ 159- Una lingua = il pensiero che trova espressione nelle parole / 162- Addestrare le reti neurali [LLM = Un modello computazionale, sviluppato con tecniche di ‘machine learning’ [in ambito informatico (≠psicologia dello sviluppo, dove apprendimento = acquisizione di nuove conoscenze, comportamenti o abilità) si dice che un agente computazionale APPRENDE dall’esperienza, per esempio dai dati disponibili, rispetto a un certo compito e a una misura di performance, quale per esempio il tasso di errore, se le sue prestazioni riguardo a tale compito, misurate nella suddetta misura, migliorano progressivamente. Si tratta quindi di problemi di ottimizzazione e di configurazione sempre più precisa di funzioni matematiche] e addestrato a partire da grandi quantità di contenuti (tipicamente, ma non solo testuali) che costituisce il componente principale di sistemi di AI generativa in grado di classificare e generare contenuti multimediali (tipicamente ma non solo testuali). Gli LLM sono alla base di molte applicazioni di AI, come la traduzione automatica e i chatbot] / I modelli linguistici di grandi dimensioni sono reti neurali enormemente estese , dotate di strati intermedi e di milioni di collegamenti (sinapsi) che vengono addestrate con enormi volumi di dati sotto forma di testi [metodo di addestramento semplice [= non supervisionato? = Insieme di tecniche di machine learning grazie alle quali un sistema di AI identifica strutture e schemi latenti nei dati senza che questi siano stati precedentemente etichettati, cioè suddivisi in gruppi ben definiti. E’ un metodo utilizzato, per esempio, per identificare eventuali modi sensati di raggruppare i dati (clustering)]] /166- Nello specifico l’ermeneutica è la disciplina dell’interpretazione dei testi scritti, ma assume anche un significato più ampio di comprensione generale del contesto e dei nessi presenti all’interno di quello stesso contesto di riferimento / 167- Quando si tratta di comprendere un testo si tratta di sviscerare la relazione tra l’universalità (dei concetti) e la singolarità (delle cose) della quale si era occupato Platone (…) Sotto forma di interpretazione individuale (psicologia) oppure come dissertazione collettiva all’interno di un gruppo di esperti (epistemologia, filosofia della scienza), l’ermeneutica ha continuato ad evolversi fino ai nostri giorni, fino a diventare una METODOLOGIA  del processo di comprensione / 167- Una volta terminato il processo di addestramento, la rete neurale viene finalmente impiegata anche per trovare le parti andate perdute di testi scritti in cuneiforme accadico sulle tavolette di argilla / Creatività delle soluzioni proposte dalle reti neurali / Il pre-addestramento del modello con altre 104 lingue oltre l’accadico era stato decisivo per la prestazione di completamento del testo [APPRENDIMENTO SUPERVISIONATO = Insieme di tecniche di machine learning grazie alle quali un sistema di AI apprende il compito della classificazione o della regressione, cioè ad associare a categorie predefinite i dati forniti in input (classificazione) o a valori numerici mancanti (regressione) a partire da esempi completi e precedentemente etichettati (i cosiddetti dati di addestramento), cioè dati misurati e classificati precedentemente da esperti di dominio]/ 169- Compiti della filologia classica /  171- Il circolo ermeneutico [comprensione tra parte e tutto] /173- Stili architettonici (vittoriano-edoardiano-> cfr. 178) e loro confluenza quando li si osserva da una distanza sufficientemente lontana / 173- Sulle capacità riproduttive delle specie / ERMENEUTICA : SCIENZE DELLO SPIRITO = TAVOLA PERIODICA : CHIMICA / 174- IA serve allo scienziato per mettere in dubbio la propria facoltà di aver compreso ciò che gli sembrava di aver compreso / 175– Il circolo ermeneutico 2-> [T II E  C II T = The cat]-> la soluzione del circolo ermeneutico -> Sapere qualcosina e approfondire / I cervelli umani non elaborano algoritmi [per cui non si bloccano per algoritmi ricorsivi] ma diffondono schemi [pattern] di segnali all’interno di reti neurali collegate fra loro in più strati e in modo bidirezionale [-> allora diventa comprensibile la lettura di TIIE  CIIT] / [Il circolo ermeneutico spiega perché la scienza è sempre stata un’istituzione collettiva -> ‘nani sulle spalle di giganati’]/178- [L’IA riduce gli spazi di ricerca, semplificandola o scandagliando in modo preliminare gli spazi di ricerca segnalando i più importanti] /[Tassonomia esistente= classificazione esistente] -> Tassonomia come castello di carte: da distruggere o modificare / IA per le scienze dello spirito = modo di moltiplicare il numero dei castelli di carte [= nuovi modi teorici e strutturanti di vedere enormi quantità di dettagli = amplificazione e non riduzione degli spazi di ricerca] /179- Usando l’IA il filologo riuscirà non solo a compiere più velocemente il proprio lavoro, ma anche in modo più accurato / [IA = scatola di silicio in cui vengono memorizzati i vettori dei pesi sinaptici insieme a miliardi di parametri] / [IA = importanza della conoscenza preliminare di un contesto per capire meglio i dettagli di un testo]/ [IA ≈ SCRITTURA e STAMPA] /[Prima della scrittura bisognava essere fortunati per incontrare qualcuno che sapesse raccontare cose diverse da quelle più facilmente raccontate intorno al fuoco-> solo i libri consentono di PRESERVARE e ACCELERARE i processi di apprendimento con il risultato di CREARE PERSONE ISTRUITE -> ‘un dotto = una biblioteca che genera un’altra biblioteca’-> 180 Stampa e velocizzazione dei processi di conoscenza -> Stampa + Internet/180 – Dopo AlphaGo e AlphaGo Zero è diventato chiaro che le macchine imparano più velocemente e più efficientemente degli esseri umani pur senza comprendere /181 [Macchine e aree del sapere ancora poco conosciute o esplorate] /182-L’IA può dunque pre-strutturare e guidare il progresso conoscitivo e cognitivo non di un solo scienziato, ma di un’intera branca del sapere [N.M. Socialismo scientifico?]/ IA COME COMPONENTE FONDAMENTALE DELLA SCIENZA COME E’ AVVENUTO IN PRECEDENZA CON LA SCRITTURA E LA STAMPA .

182- Intelligenza artificiale e medicina

184- [Impossibile determinare quale sia stato il neurone più attivo all’interno dei una rete neurale = impossibilità di ripercorrere a ritroso il progresso dei risultati] / 185- In medicina vale la regola che quando le cose si fanno complicate ci si attiene al parere consensuale degli esperti [per migliorare il processo decisionale] / ‘Noi vivi impariamo dai morti’ (nell’androne di un ospedale)/ Parere degli esperti = il grado più basso dell’evidenza medica / 185- Opinioni alternative vs fatti alternativi (cfr.187) che non esistono / 186- [Tabella dei 5 gradi di evidenza in campo medico-> Meta analisi di esperimenti – Esperimento- Quasi esperimento- Correlazione – Opinione di gruppi di esperti – Parere di esperti] /187-[scienza medica vs Arte medica (applicazione)] / Rete neurale (= interpretazioni dell’apprendimento automatico) vs algoritmo (spiegazioni) /204- [Triage = questione antica quanto la medicina militare (se arrivano più pazienti gravi dopo un incidente e ho solo 4 letti, come scegliere razionalmente chi salvare?]

207- Fascinazione e paura

208- [Creazione di figure dotate di potere simbolico: uomo-leone] /211-Il sogno antichissimo dell’uomo di dominare una cosa che avesse già una certa autonomia [Meccanismo di Antikytera] / Da oltre 50 anni abbiamo capito che l’essenza dell’ansia e dello stress consiste nello sperimentare la perdita di controllo, non tanto del danno che può derivarne / 214- La rivoluzione tecnologica del Rinascimento ( 1300 -1600 d.C.) /225. Robot = schiavo meccanico (etimologia).

227- Conseguenze sociali: pregiudizi, manipolazione, privazione della verità e niente più compiti a casa

228- [Reti neurali e pregiudizi sociali /stereotipi vs macchine che dovrebbero garantire criteri di assenza di pregiudizi -> BIAS = In ambito IA è un termine usato con diversi significati; solitamente per bias si intende una qualche forma di pregiudizio o distorsione presente nei dati di addestramento o negli algoritmi di classificazione  che può portare a risultati (per es. profilazioni), che risultano discriminatori e non equi nei confronti di qualche gruppo di utenti o semplicemente inaccurati-> ricovero in ospedale e redditi medi di famiglie nere (= 60-70% di quelle bianche o patrimonio = 5-10% di quelle bianche)-> RACIAL BIAS= DISTORSIONE DOVUTA AL COLORE DELLA PELLE E REGOLAZIONE DELL’ACCESSO IN OSPEDALE CONTROLLATO DA RETI NEURALI] / 230Audit = verifica indipendente / 242-[Le macchine minano l’autonomia dei ragazzi nello svolgimento dei compiti a casa] -> è assodato che si impara a scrivere solo scrivendo -> chiunque si sia esercitato nella messa per iscritto anche di un solo pensiero in modo chiaro e comprensibile sa quanto sia difficile scrivere -> PENSIERI FUGACI NELLA MENTE ≠ FORMA SCRITTA = FORMA SEPARATA E IMPORTANTE DEL PENSIERO . Del resto non si impara a giocare a calcio o a suonare il sassofono solo parlandone, e perché dovrebbe essere diverso con la scrittura? / 244- Testi di ChatGPT a scuola come fonte di ispirazione? Senza citare fonti? Opinione diversa delle riviste scientifiche che sono tutte a favore della responsabilità della scrittura / 244- L’IA FARA’ IN MODO CHE I COMPITI SCRITTI A CASA DAI NOSTRI STUDENTI PERDANO DI VALORE / 245- La nostra è finora stata una cultura fondata sul sapere di persone esperte [Persone istruite in tal modo, dotate di un corpo e di una mente, capaci di provare emozioni e limitate nello spazio e nel tempo da una forma fisica finita -> I CHATBOT PRIVERANNO LE PERSONE DELLA POSSIBILITA’ DI ISTRUIRSI IN TALE MODO.

246- La dimensione militare dell’intelligenza artificiale

246- Sistemi d’arma (…) per consentire valutazioni e decisioni rapide in situazioni di combattimento complesse e confuse / 249- Modello MU Zero e applicazioni militari / 250- ‘A2-AD’= zona di esclusione impenetrabile? [per esempio capacità A2-AD di un nemico] Piccole unità militari di 200-300 uomini in campo ostile vs avversari di superiorità schiacciante in termini di dimensioni e di armamenti / 251 Guerre del futuro -> piattaforme senza equipaggio , a basso costo, sia terrestri che aeree = robot da combattimento e droni / Mosse tattiche + mosse decisive e vincenti di presa e cattura dell’avversario /252- Stormi di droni e robot da combattimento in missioni in ambienti urbani complessi /259- Def militare di IA e autonomia/ 261- Sistemi di calcolo vs componente emotiva [= amore, cameratismo, odio, orrore, integrità, spirito di abnegazione] e morale del pensiero umano [Sulla guerra e sul comando come vicenda molto umana] / I sistemi d’arma autonomi funzionano meglio e più rapidamente se l’essere umano non interferisce nelle loro azioni, lasciando di fatto alle macchine il pieno controllo sulla vita e sulla morte -> Vincerà sempre chi si tratterrà dal controllare l’azione della macchina-> ‘Sei comunque dannato, che tu ne faccia uso oppure no!’ [Problemi di cavalleria falciata da moschetti, di fanti falciati da mitragliatrici, di forze corazzate o meccanizzate falciate da proiettili di precisione] /263- Se i soldati o le macchine dovessero chiedere il permesso prima di fare fuoco la battaglia sarebbe già persa / 264– Escludere gli esseri umani dall’apprendimento della macchina ha permesso all’IA di raggiungere soluzioni creative / 266- Esercito israeliano e stormi di droni affiancati a combattenti umani / IA responsabile e questioni etiche/ Terremoti e previsioni /

270- Intelligenza artificiale: salvezza e minaccia

276- Il contrasto del cambiamento climatico è la più grande sfida ecologica del XXI secolo /  Le terre emerse occupano circa il 30% della superficie terrestre / 290 – Armi NBC (nucleari, biologiche, chimiche) /295- Abuso dell’IA e produzione di molecole tossiche / 296- Democratizzare l’accesso a tecnologie dal doppio uso? / Legge EU sull’IA nel 2024 / Attuale modello di apprendimento per rinforzo con riscontro umano [per modelli linguistici di apprendimento = LLM] / [Pro misure di non proliferazione: biotecnologie e produzione di DNA con strumenti da banco in piccoli laboratori indipendenti -> pericolo di produzione di agenti patogeni, esplosivi, veleni]/301- Se l’IA è stata addestrata utilizzando dati sensibili, responsabile a tutti gli effetti sarà chi l’ha addestrata / Le esternalità negative (come gli economisti chiamano i costi sociali nascosti) [Cfr. You Tube, X, Facebook] si statalizzano mentre i guadagni si privatizzano: ecco il modello di business delle grandi imprese /301- Dal mio punto di vista dovremo pensare a come limitare efficacemente le informazioni che vengono utilizzate come dati di addestramento dell’IA/ 302- Anche agli inizi della ricerca sulla radioattività nessuno avrebbe potuto immaginare quali sforzi l’umanità avrebbe dovuto compiere per gestirne i rischi nei successivi 150 anni / Non potrebbe essere che si voglia distogliere l’attenzione dalle attuali attività delle grandi imprese [Amazon, Alphabet (ex Google), Facebook, Open AI (Microsoft)] che più di tutte ricorrono all’IA? Le grandi imprese vogliono evitare che si chieda loro conto di quanto hanno sin qui fatto -> Non bisogna dimenticare le responsabilità che in tutto questo hanno le più grandi aziende del mondo /L’impressione è che si voglia far passare lo sviluppo nefasto dell’IA [contro gli umani] come inevitabile e l’idea che non si possa far altro che stare a guardare senza reagire.