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📰 Spionaggio a OpenAI: arrestato dipendente. «Piazzava microspie nelle sale riunioni»
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🔗 https://www.open.online/2026/10/13/openai-arrestato-dipendente-spionaggio-microspie/
L'uomo, segnalato all'FBI, voleva piazzare altri apparecchi in diverse aree sensibili del colosso di intelligenza artificiale L'articolo Spionaggio a OpenAI: arrestato dipendente. «Piazzava microspie nelle sale riunioni» proviene da Open.
https://www.europesays.com/it/728471/ Sensing Art, a Brera l’arte si ascolta con gli AI glasses #Arte #ArteEDesign #ArteEdesign #Arts #ArtsAndDesign #Design #Entertainment #IntelligenzaArtificiale #Intrattenimento #IT #Italia #Italy #occhiali #OpereD
In una settimana ArtCraft sforna sette alternative ai prodotti Adobe. Capite la rapidità dell’Ai?
L’Indovino di Mouna Rebeiz. Il Museo Nazionale Etrusco di Villa Giulia di Roma e l’Associazione Culturale RO.SA.M. presentano la mostra L’Indovino di Mouna Rebeiz, dedicata ai tarocchi, a cura del critico d’arte Roberta Semeraro. L’esposizione apre al pubblico dal 16 settembre al 29
https://scienzamagia.eu/magia-ed-esoterismo/lindovino-di-mouna-rebeiz/
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https://www.europesays.com/it/728284/ L’IA ora può scoprire la tua età partendo dalla voce #Health #IntelligenzaArtificiale #IT #Italia #Italy #Salute
📰 La comica che non esiste e ruba le battute ai veri artisti: così l’intelligenza artificiale diventa un nuovo modo di fare business – Il video
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🔗 https://www.open.online/2026/10/13/finti-comici-intelligenza-artificiale-onlyfans-video/
Sui social ci sono sempre più influencer generati con l'AI per guadagnare follower e indirizzarli verso piattaforme a pagamento. Un fenomeno in crescita che apre n…
Yuji Horii, creatore di Dragon Quest, stupisce l’industria lanciando "Komiya nella sala degli interrogatori". Il titolo investigativo, sviluppato in soli 30 minuti tramite l’IA, segna una nuova frontiera per i tempi di produzione nel gaming. #videogiochi #yujihorii #intelligenzaartificiale
📰 «L’AI rivoluzionerà l’Italia? Istituiamo il ministero del Futuro». Come funziona il progetto di Bayram
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🔗 https://www.open.online/2026/10/13/bayram-ai-ministero-futuro-come-funziona/
A Roma la seconda edizione della manifestazione dedicata al rapporto tra tecnologia, fisica e potere: ecco cosa ne è emerso L'articolo «L’AI rivoluzionerà l’Italia? Istituiamo il ministero del Futuro». Come funziona il progetto…
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L’intelligenza artificiale legge il cuore mentre dormiamo: cosa rivela il nuovo studio sugli ECG notturni
Ci sono tecnologie che fanno notizia perché promettono di cambiare tutto. E poi ci sono quelle che sembrano quasi banali, finché non ci fermiamo a capire che cosa stanno facendo. Questa settimana mi ha colpito una ricerca americana su una cosa che il corpo fa da sempre: battere il cuore, anche quando noi dormiamo.
Il 9 ottobre 2026, sulla rivista scientifica Sleep, è stato pubblicato uno studio che propone di usare l’intelligenza artificiale per estrarre informazioni sul rischio cardiovascolare da un elettrocardiogramma registrato durante la notte. Non si parla di un dispositivo che legge il futuro, né di una diagnosi fatta da una macchina mentre sogniamo. Si parla di un segnale già acquisito in molti esami del sonno, ma spesso poco sfruttato per questo scopo.
La differenza è importante. Perché la vera innovazione, qualche volta, non è inventare un nuovo sensore. È imparare ad ascoltare meglio quello che abbiamo già misurato.
Un esame del sonno che racconta qualcosa anche del cuore
Quando una persona si sottopone a una polisonnografia, il laboratorio registra diversi parametri mentre dorme. L’obiettivo è individuare disturbi del sonno: per esempio, episodi di apnea, risvegli ripetuti e alterazioni della normale architettura del riposo. Fra questi segnali ce n’è anche uno familiare a tutti: l’elettrocardiogramma, o ECG.
In questo contesto l’ECG viene spesso raccolto attraverso una singola derivazione, cioè un segnale elettrico relativamente semplice. Non è il classico elettrocardiogramma a 12 derivazioni che possiamo fare in ambulatorio, ma è sufficiente per osservare un’onda cardiaca per ore e ore. E nel corso di una notte il cuore attraversa situazioni molto diverse, dai cambiamenti delle fasi del sonno alle variazioni del sistema nervoso autonomo.
Il gruppo di ricerca ha provato a capire se una rete neurale fosse in grado di riconoscere, in quella lunga successione di battiti, schemi associati a problemi cardiovascolari che sarebbero comparsi negli anni successivi.
Illustrazione concettuale generata con AI: dal segnale ECG registrato nel sonno all’elaborazione informatica.Tre ospedali, migliaia di pazienti e uno sguardo fino a dieci anni
Lo studio si intitola Prediction of cardiovascular outcomes using electrocardiography from overnight polysomnography. Gli autori hanno adattato una rete neurale profonda, inizialmente addestrata per rilevare aritmie, combinando l’ECG notturno con le informazioni sulle fasi del sonno.
Per affinare il modello sono stati utilizzati i dati di 15.809 pazienti del Massachusetts General Hospital. Poi è arrivata una prova fondamentale: la validazione su due gruppi distinti, con 9.810 pazienti dell’Emory University Hospital e 12.576 del Beth Israel Deaconess Medical Center. Non è la prova definitiva che il sistema funzioni in qualsiasi ospedale, ma è un passo serio oltre il classico esperimento condotto su una sola banca dati.
Gli esiti studiati comprendevano fibrillazione atriale, ictus, infarto, scompenso cardiaco e mortalità per qualsiasi causa. L’orizzonte analitico arrivava fino a dieci anni, pur con periodi di osservazione differenti nei gruppi esaminati. In sostanza, i ricercatori hanno cercato associazioni tra le caratteristiche del segnale notturno e gli eventi documentati successivamente nelle cartelle cliniche.
La cosa che trovo più interessante è la combinazione di due mondi: l’informatica capace di riconoscere strutture complesse e la medicina capace di valutarne il significato. Da sola, la prima produce un punteggio. È la seconda a dover decidere se quel punteggio sia davvero utile.
Che cosa hanno trovato, senza trasformare una statistica in una profezia
I risultati indicano che i punteggi del modello erano associati in modo significativo soprattutto al successivo rischio di fibrillazione atriale e scompenso cardiaco, anche tenendo conto di età, sesso, indice di massa corporea e altri fattori clinici e legati al sonno. Ma bisogna distinguere bene due espressioni: rischio più elevato non significa malattia certa.
Un numero aiuta a capire il valore aggiunto. Nel gruppo Emory, per la fibrillazione atriale, l’indice di concordanza statistica del modello basato sui fattori clinici passava da 0,70 a 0,75 aggiungendo l’informazione dell’AI; nell’altro gruppo da 0,77 a 0,81. È una misura della capacità di ordinare correttamente le persone rispetto al rischio, non la percentuale di diagnosi corrette e neppure una previsione individuale del tipo «ti ammalerai tra cinque anni».
Per alcuni risultati, come l’infarto, il beneficio aggiuntivo appariva più modesto o meno solido. Questo conta: quando ci si innamora di una tecnologia, è facile guardare soltanto le caselle in cui funziona meglio. Un buon studio, e soprattutto un buon articolo, deve mostrare anche le altre.
Illustrazione generata con AI: il risultato del modello è una stima probabilistica, non una diagnosi o una certezza.Perché può essere un passo importante nella prevenzione
Oggi una parte della medicina funziona ancora, inevitabilmente, per eventi: avvertiamo un sintomo, facciamo un esame, scopriamo un problema e iniziamo a trattarlo. La prevenzione cerca di anticipare quella sequenza, ma per riuscirci servono segnali affidabili e interventi che abbiano dimostrato di fare la differenza.
Se un laboratorio registra già una notte di ECG, sfruttare quei dati anche per stratificare il rischio potrebbe aggiungere informazioni senza imporre al paziente un secondo esame. I ricercatori sottolineano proprio il potenziale di utilizzare un solo canale elettrocardiografico. In prospettiva è un vantaggio organizzativo, oltre che tecnologico.
E qui c’è qualcosa che mi ricorda molti altri settori: raccogliamo dati continuamente, ma spesso ne utilizziamo una minima parte. Che si tratti di macchinari, magazzini, processi industriali o controlli medici, la sfida non è sempre produrre altri dati. È trasformarli in informazioni utili, senza scambiare un grafico ben fatto per una decisione corretta.
I limiti che non possiamo ignorare
Lo studio ha anche limiti rilevanti. Gli eventi cardiovascolari sono stati individuati a partire da codici presenti nelle cartelle cliniche elettroniche: una strategia comune nella ricerca su grandi popolazioni, ma non equivalente alla verifica caso per caso di ogni diagnosi. Inoltre, i soggetti studiati erano persone già indirizzate a esami del sonno: non rappresentano automaticamente tutti gli adulti sani.
Esiste poi il problema più importante: dimostrare che un punteggio sa separare persone a rischio maggiore e minore non basta a dimostrare che utilizzarlo migliorerà davvero la loro salute. Bisogna capire cosa deve fare il medico dopo averlo visto, quando proporre approfondimenti, come evitare falsi allarmi e quanti benefici concreti produca un percorso clinico guidato dall’algoritmo.
C’è anche un rischio comunicativo. Da uno studio del genere a un titolo «l’AI scopre le malattie dieci anni prima» il passo è breve. Ma non sarebbe corretto. Non abbiamo una sfera di cristallo: abbiamo un modello promettente, valutato su dati clinici e ancora da studiare nella pratica.
Il futuro potrebbe nascondersi nei segnali che abbiamo già
La prospettiva che mi entusiasma di più non è quella di affidare la salute a un algoritmo, ma di usare l’intelligenza artificiale come uno strumento in più per fare domande migliori. Un ECG registrato mentre dormiamo potrebbe diventare un tassello aggiuntivo nella valutazione cardiovascolare, insieme alla storia clinica, agli esami e al giudizio medico.
È un futuro meno spettacolare dei film di fantascienza, lo so. Però forse è proprio questo il progresso che conta: scoprire valore in informazioni che fino a ieri lasciavamo sul tavolo. Non perché una macchina sappia già che cosa ci accadrà, ma perché ci aiuti, un giorno, ad accorgerci prima di ciò che potremmo ancora evitare.
Articolo basato sulle informazioni pubblicate il 9 ottobre 2026; contenuto divulgativo, non un consiglio medico.
Fonti
Studio originale su Sleep (Oxford Academic), pubblicato il 9 ottobre 2026.
National Institutes of Health: comunicato ufficiale sui risultati, 9 ottobre 2026.
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Allarme del Fondo monetario sull’IA: “Sposta ricchezza dal lavoro al capitale”. Il rischio nascosto per tasse, pensioni e servizi
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Anche Matteo Salvini registra la sua voce contro i deepfake
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📰 Ranucci risponde a Formigli: «Preferisco l’IA alla stupidità naturale»
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Qualsiasi tentativo di attribuire la colpa di un risultato a un modello di apprendimento basato sui risultati (LLM) è un tentativo di riciclaggio di denaro. OAI/Anthropic POTREBBE impedire ai propri modelli di fare ciò che stanno facendo, ma sta scegliendo attivamente di non farlo. Sta prendendo una decisione esplicita per consentire questo comportamento. Non c'è dubbio, non si tratta di una cospirazione. Anzi, è talmente trasparente che non riesco a capire come le persone possano continuare a permettere a queste aziende di entrare nelle loro vite. I vostri abbonamenti a Claude stanno finanziando tutto questo. Voi state finanziando tutto questo.
C'è ben poco di "inevitabile" nell'intelligenza artificiale
L'affermazione che l'intelligenza artificiale sia solo uno strumento è altrettanto diffusa quanto quella secondo cui l'IA sia "inevitabile", e che quindi dovremmo tutti arrenderci e adeguarci, perché la tecnologia persisterà sicuramente e noi, inevitabilmente, cederemo il nostro pensiero alle macchine. Ovviamente si tratta di un cliché che tronca ogni riflessione, ma vale la pena approfondirlo un po': dopotutto, visto quanto viene ripetuto, varrebbe la pena capire esattamente come e perché è sbagliato.
https://deadsimpletech.com/blog/llms-arent-inevitable
LLM #IntelligenzaArtificiale
ALTAMENTE INSOSTENIBILE: Il vero volto dell'intelligenza artificiale, con Bifo, Ippolita, Effimera, Bernardo Paci, SOS Fornace e Geef Tegengas (NL)
Domenica 18 ottobre, dalle 16:30 alle 11:30, presso Centro Sociale Cantiere, via Monterosa 84, Milano
Ormai l'AI è dappertutto: il primo risultato delle ricerche su Google, nelle chat di Whatsapp, sui nostri telefoni e computer. Ma risponde anche ai call center dei servizi clienti, genera pubblicità e email, è diventata uno strumento di lavoro per milioni di persone.
Intanto di data-center che la alimentano consumano piu elettricità dell'intero Canada (si hai letto bene), rubano acqua, riscaldano l'aria e fanno rumore, tanto rumore. E vengono costruiti apparentemente ovunque, fregandosene di chi vive nei territori.
Pensiamo però che sia importante andare oltre i decibel, i megawatt ed i litri per chiederci a cosa servono questi ecomostri, che si moltiplicano grazie alla bolla dell'intelligenza artificiale.
Ma che cos'è l'intelligenza artificiale? Qualche bocconiano insopportabile potrebbe iniziare a parlare di trasformatori, neuroni, layer e parametri... Non è che non ce ne frega niente, ma anche un po' sì.
Invece vogliamo interrogarci insieme su come funzionano i processi che stanno alla base di questi tecnicismi: processi sociali e politici. Come è stato possibile concentrare tutta questa conoscenza in una macchina? Da dove arriva, chi l'ha ceduta?
Ora il settore AI vale trilioni di dollari, e gli investimenti miliardari per costruire datacenters fioccano nell'hinterland milanese. Ma da dove arrivano questi soldi? Perché l'AI vale così tanto? Da dove tira fuori questi soldi?
I chat-bot AI promettono di sostituirci sul lavoro, ma anche le nostre amicizie, relazioni, confidenze e addirittura l3 psicologh3! Come è possibile essere arrivat3 a questo punto? La macchina sta diventando umana o sta rendendo noi più macchinos3? Che effetti ha l'esposizione a questi algoritmi sulla nostra vita?
Per provare a rispondere a queste domande, e per farcene molte altre, abbiamo invitato al Cantiere alcun3 amich3 che hanno studiato, e si sono mess3 a disposizione per condividere il loro sapere: insieme al gruppo di ricerca indipendente Ippolita, il collettivo Effimera, i filosofi Franco "Bifo" Berardi e Bernardo Paci, e l3 compag3 della Fornace di Rho e di Geef Teegengas da Amsterdam proveremo a capirne un po' di più.
Condivisione di sapere umana contro il monopolio dell'intelligenza artificiale.
L'incontro inizierà alle 16:30 al Cantiere, via Monterosa 84, Milano, a seguire ci sarà una cena sociale per continuare la discussione e le chiacchiere.
Dal 2001 crediamo in un altro mondo possibile, e pensiamo globale per agire locale. Il Cantiere è uno spazio transfemminista, antirazzista e antifascista: chiediamo a tutt3 di avere rispetto per lo spazio e per tutt3 le persone che lo attraversano.
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Sonic Refine: l'AI per pulire l'audio del tuo PC in totale privacy (e senza cloud)
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🧠 Claude Dashboards crea dashboard dai dati aziendali con query verificabili. Claude Motion anima testi e grafici tramite codice modificabile: due novità di #Anthropic per analizzare e comunicare.
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Spiare gli smartphone delle donne, spogliarle virtualmente con l'intelligenza artificiale, diffondere immagini intime false. Tutto questo è diventato un mercato.
Le aziende tecnologiche non possono continuare a guadagnare sulla violenza digitale contro donne e ragazze senza assumersene la responsabilità.
La violenza sulle donne non può essere un modello di business.
Con @annastrolenberg
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OpenAI: “ChatGPT usata da account russi e iraniani per creare false notizie e propaganda contro l’Ucraina”
🤖 Gemini + Claude: Google rimescola le carte AI
Google ridefinisce il panorama AI integrando Gemini e Claude. Scopri le implicazioni chiave per anticipare il futuro e ottenere un vantaggio strategico.
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🧠 Microsoft annuncia la “hybrid intelligence” su Windows: routing tra modelli locali e cloud, più contesto per Copilot e confini di esecuzione per gli agenti. Compute e permessi diventano scelte distinte.
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🧠 Google apre a tutti #SynthID Detector. Come sostengo da sempre, una tecnologia evoluta e necessaria, ma fragile: nel mio test, dopo la rigenerazione dell'immagine AI, il watermark non viene rilevato.
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L'assistente #mitra introduce la funzione chat takeover per gestire conversazioni al posto dell'utente e #mitra link per la comunicazione tra agenti. L'IA può ora operare autonomamente tra le app connesse basandosi sul contesto appreso. Leggi di più: #intelligenzaartificiale #ai
ARTEX è l’agente AI open source dietro il primo attacco “agentico” alle banche sudcoreane
Sette istituti finanziari sudcoreani, tra cui Shinhan, Kookmin e Hana Bank, hanno subito intrusioni che gli inquirenti collegano a ARTEX, un tool open source di penetration test basato su agenti AI. Oltre 65.000 clienti coinvolti: potrebbe essere il primo caso documentato di hacking agentico contro il settore finanziario.
🧠 Claude #Haiku 5.5 introduce l’effort regolabile: più o meno ragionamento secondo il compito, con costi inferiori a Haiku 4.5 e un ruolo concreto nei sistemi con subagenti specializzati.
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✉️ 𝗦𝗲 𝘃𝘂𝗼𝗶 𝗿𝗶𝗺𝗮𝗻𝗲𝗿𝗲 𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼𝗿𝗻𝗮𝘁𝗼/𝗮 𝘀𝘂 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗲 𝘁𝗲𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲, 𝗶𝘀𝗰𝗿𝗶𝘃𝗶𝘁𝗶 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗺𝗶𝗮 𝗻𝗲𝘄𝘀𝗹𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿: https://bit.ly/newsletter-alessiopomaro
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ChatGPT si evolve con GPT-6 e una nuova Intelligent UI! Scopri come la tua interazione diventerà più intuitiva ed efficace.
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Aeroporti: il video AI-powered e’ la chiave per sicurezza e operazioni: Con l’aumento dei viaggiatori oltre 1,1 miliardi previsti negli scali UE nel 2025 gli aeroporti devono garantire sicurezza, efficienza e un’esperienza...
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