Un’indagine condotta da Anthropic e l’Università di Berkeley ha evidenziato che i modelli linguistici possono influenzarsi a vicenda tramite “apprendimento subliminale”, anche se i dati sembrano innocui. Questa scoperta solleva dubbi sull’affidabilità della distillazione, una tecnica comune per creare versioni più leggere dei modelli AI. Il problema risiede nella difficoltà di distinguere dati “puliti” da quelli contaminati, poiché i bias possono trasmettersi senza segnali espliciti. Gli autori dello studio propongono nuove strategie di sicurezza, sottolineando la necessità di evitare l’uso di modelli derivati da una stessa origine per non amplificare comportamenti indesiderati.
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https://www.tecnoandroid.it/2025/07/28/le-ai-si-possono-contagiare-a-vicenda-1598351/amp/
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Studio svela rischio “contagio” tra AI: bias trasmessi anche da dati innocui
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Lavoro e istruzione sotto pressione: l’IA svaluta competenze e modelli educativi
L’intelligenza artificiale sta ridisegnando il mercato del lavoro, sostituendo figure professionali come interpreti e contabili tramite strumenti digitali economici ed efficienti. In parallelo, cresce il paradosso dell’istruzione: nonostante l’aumento della scolarizzazione, la conoscenza perde valore e i salari dei neolaureati restano bassi. Professioni manuali, come quelle dei rider, risultano invece meno toccate dall’automazione. Questo scenario evidenzia l’urgenza di riformare il sistema educativo, ormai inadeguato di fronte ai cambiamenti tecnologici, come dimostrano le proteste studentesche che si moltiplicano in Europa.
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https://www.huffingtonpost.it/blog/2025/07/24/news/lintelligenza_artificiale_schiaccia_il_mercato_del_lavoro-19712799/