anonimizzazione e llm

Bentornati ad una puntata di Radioinnovazione. Oggi parliamo di Generative Engine Optimization che sarebbe un po' quello che la SEO è nei modelli, cioè come fare in modo che i modelli intelligenza artificiale preferiscono dei contenuti rispetto ad altri quando vanno su internet a cercare informazioni per arricchire le loro risposte. Ne parliamo dopo la sigla ed è una cosa molto interessante perché parliamo di un fatto di cronaca molto interessante che riguarda la manipolazione governativa.

Oggi parliamo di un paper pubblicato ad aprile su Nature, da Anthropic, da Berkeley e da altre università, nel quale sostanzialmente si evidenza un comportamento inaspettato quando avvengono delle distillazioni da modelli grandi ai modelli piccoli, ovvero si trasmette un comportamento, e può essere benevolo o malevolo, senza che questo comportamento sia esplicitato all'interno del dataset di training. Una cosa molto curiosa e molto interessante, e la sentiamo tra poco. 

Il wall street journal dice che i furti di informazioni nelle aziende sono aumentati del 20% l'anno scorso e uno dei sistemi più facili è quello di interrogare un ai chatbot e farsi riassumere le informazioni riservate, poi vendere il contenuto della chat.Tutto è più facile perché non devi essere un fisico per rubare la formula della bomba atomica ma puoi essere un impiegato qualunque il cui chatbot acceda alla documentazione aziendale e ti basta chiedere le informazioni che vuoi.Per evitare questo bisgnagestire tutto lo stack dell'ai internamente e tracciare e eloggare gli utenti in quello che fanno e lo spiego in questo episodio 

un paper di ricerca mi ha particolarmento colpito.Ricercatori hanno usato LLM e agenti per riconoscere persone che erano celate dietro pseudonimi e questo funziona molto meglio delle tecniche tradizionali di investigazione.un articolo e il paper.https://arstechnica.com/security/2026/03/llms-can-unmask-pseudonymous-users-at-scale-with-surprising-accuracy/?utm_source=chatgpt.comhttps://arxiv.org/pdf/2602.16800

Come può il public procuremente strategico svilupare l'innovazione?Come fanno gli altri paesi?Come può trasformare una serie di aziende alla deriva in un ecosistema competitivo a livello internazionale?Di questo parliamo in questo episodio. Il tema mi sta particolarmente a cuore visto che la prima volta che l'ho affrontato era il 2006 in un articolo:Paolino Madotto, Una Spesa Pubblica efficiente come motore di sviluppo per i Quaderni del Circolo Rosselli, articolo citato in un quaderno di Consip. S.p.A. e poi sono seguiti diversi articoli sull'argomento per agendadigitale.eu, oggi trova una nuova attualità quando si discute di sovranità digitale e dell'AI

Se esiste un'applicazione, che è la Killer Application dell'intelligenza artificiale, si chiama RAG, Retrieved Augmented Generation. Il RAG consente di interrogare documenti, di tenere sempre aggiornato il modello e di costruire, di raccogliere tutta la conoscenza aziendale per poi poterla interrogare facilmente e senza nessun problema. Oggi parliamo di questo.

Avete sentito quanto è facile sviluppare con l'intelligenza artificiale software? È impressionante. Ormai sono tutti sviluppatori, tutti fanno cose difficilissime, anche molti, diciamo si buttano a fare grandi tool, grandi cose, è diventata una cosa impressionante, ma siamo sicuri che così?Ultimamente sento sempre più spesso lavoriamo con i tool di intelligenza artificiale che sviluppano software, è inevitabile farlo. Non stiamo discutendo sulla necessità e sull'utilità e l'importanza di sviluppare software con intelligenza artificiale ma su cosa va maneggito con attenzione.

Il tema della sovranità digitale è ormai all'oordine del giorno in europa, chi come me ne parla da qualche anno in articoli non può che essere contento.Ma dalla pedica alla pratica il passo non è breve, anzotutto la parola sovranità lascia aperte delle ambiguità e ne parliamo e poi ci volgiono atti concreti per fare in modo che il mercato europeo possa diventare una leva di sovranità.

Sgtiamo parlando di etica, filosofia, tec nologia, gopolitica, fantascienza..di tutto tranne che di adottare l'intelligenza artificiale nelle nostre aziende e di farlo utilizzandola per ripensare il modo in cui lavoriamo e produciamo.Vince che prima arriva a far questo, potremmo non essere quelli che fanno modelli di IA o quelli che non hanno le GPU ma se saemo in grado di trasformare i nostri lavori meglio e prima degli altri avremo preso il massimo del valore, altrimenti non è detto che ce ne rimarrà.

Prove tecniche di Radio Innovazione.Faccio una previsione del 2026 di dove andrà a parare l'intelligenza artifificlale.Non riprendo per ora a dare continuità a questo progetto di Radio Innovazione ma con qualche prova tecnica e magari più avanti trovo il formato giusto per riprendere.Se avete consigli ed idee su strumenti e contenuti per come migliorare il podcast sono benvenuti.