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L'articolo sostiene che, invece di creare nuove leggi per anticipare le tecnologie emergenti, il sistema giuridico dovrebbe affidarsi agli strumenti flessibili e stabili del diritto comune, limitando l'intervento legislativo per proteggere l'innovazione da normative rigide e obsolete.
Questo articolo esamina l'evoluzione del diritto della tutela dei consumatori, dalle sue radici storiche alle sfide odierne poste dall'intelligenza artificiale e dai big data, analizzando le risposte normative come le leggi sulla privacy e il divieto di dark patterns.
Questo articolo propone un quadro concettuale e operativo che definisce i modelli AI come parametri e architetture addestrati, e i sistemi AI come l'insieme di tali modelli più componenti aggiuntive, al fine di risolvere le ambiguità normative e chiarire la ripartizione delle responsabilità tra i diversi attori della catena del valore.
Questo studio integrativo analizza oltre 500 ricerche per evidenziare come l'uso diffuso delle tecnologie digitali, inclusa l'intelligenza artificiale generativa, possa compromettere le capacità cognitive a lungo termine attraverso meccanismi come l'interferenza funzionale e la disregolazione neurochimica, creando un paradosso di efficienza-atrofia che richiede ulteriori indagini longitudinali.
Questo lavoro propone un quadro di governance e valutazione per sistemi di supporto decisionale clinico deterministici e basati su regole, finalizzato a garantire trasparenza, auditabilità e un approccio conservativo nella prescrizione empirica di antibiotici attraverso la separazione della logica clinica dai meccanismi di astensione e le restrizioni di stewardship.
Questo articolo affronta la sfida legale di identificare gli agenti AI, proponendo la creazione di una "società algoritmica" (A-corp) come entità giuridica autonoma che risolve sia il problema dell'identificazione "sottile" (collegando le azioni AI a proprietari umani) sia quello dell'identificazione "spessa" (garantendo l'individualità e la coerenza degli agenti AI) per attribuire responsabilità legali.
Questo articolo presenta un sistema progettato con un approccio human-centred che utilizza l'intelligenza artificiale conversazionale e una mappa interattiva per rendere accessibili e interrogabili in linguaggio naturale quasi 1,7 milioni di record di campioni digitalizzati del Museo Australiano di Storia Naturale.
Il saggio presenta "Machinagogy", un sistema di tutoraggio AI fondato su riconoscimento hegeliano e psicanalisi freudiana che, attraverso una metodologia riflessiva di "vibe scholarship" con Claude Code, dimostra come prompt potenziati dal riconoscimento migliorino significativamente le prestazioni dei tutor indipendentemente dal modello, sollevando al contempo riflessioni critiche sulle dinamiche relazionali tra studenti, insegnanti e assistenti di ricerca.
Questo studio integra il settore del calcolo AI nel modello GCAM per dimostrare che la futura domanda elettrica dell'AI negli Stati Uniti non seguirà una crescita lineare, ma dipenderà criticamente dal bilanciamento tra i progressi nell'efficienza energetica e la crescita del reddito, suggerendo che i meccanismi basati sui prezzi hanno un impatto limitato rispetto alle dinamiche economiche.
L'articolo sostiene che l'eccellenza tecnologica, specialmente nell'era dell'intelligenza artificiale, non può più prescindere dall'integrazione strutturale delle scienze umane e sociali per garantire robustezza etica, intelligibilità sociale e rilevanza a lungo termine.
Questo documento presenta gli atti del primo workshop CHIdeology, tenutosi nel 2026 a Barcellona durante la conferenza ACM CHI, dedicato a districare la frammentazione di politiche, valori e immaginari nell'interazione uomo-computer attraverso l'analisi delle ideologie.
Il paper presenta WalkGPT, un modello visione-linguaggio ancorato ai pixel che unisce ragionamento linguistico e segmentazione per fornire guide di navigazione accessibili e consapevoli della profondità, supportato dal nuovo benchmark PAVE.
Questo articolo propone un framework di valutazione della sicurezza per i modelli linguistici nel settore finanziario, basato su un punteggio di danno aggiustato per il rischio (RAHS) e un processo di red-teaming automatizzato, che dimostra come l'interazione adattiva prolungata e la stocasticità nella decodifica aumentino la probabilità di ottenere divulgazioni finanziarie gravi e operativamente rilevanti.
Questo studio sviluppa un framework spazialmente esplicito in Repubblica Ceca che, integrando classificazioni dettagliate dell'ambiente costruito con indicatori socio-demografici, dimostra come le caratteristiche della popolazione presentino relazioni lineari ma spazialmente condizionate con la forma urbana, evidenziando il ruolo cruciale di quest'ultima nel riprodurre le disuguaglianze socio-spaziali.
Questo rapporto riassume i risultati e le raccomandazioni del workshop NSF del 2024 sull'intersezione tra algoritmi e hardware per applicazioni mediche, delineando una roadmap strategica che richiede un cambio di paradigma nella progettazione, validazione e traduzione clinica di tecnologie come telechirurgia, dispositivi indossabili e sistemi di cura domiciliare.
Questo articolo analizza le sfide metodologiche e le soluzioni pratiche per gli studi di miglioramento umano condotti con l'IA di frontiera, evidenziando come la rapida evoluzione di questi sistemi comprometta le assunzioni di validità degli studi controllati randomizzati (RCT) e offra indicazioni per un utilizzo appropriato di tali evidenze nelle decisioni ad alto rischio.
Lo studio analizza le prestazioni di ChatGPT in cardiologia e patologie vascolari, dimostrando che il modello ha superato due studenti di medicina nel rispondere correttamente a un set di 190 domande a scelta multipla, ottenendo un punteggio del 92,10%.
Il paper sostiene che i Large Language Models, pur non possedendo un'agenzia autonoma secondo le teorie della mente incarnata a causa della mancanza di individualità, normatività e asimmetria interazionale, agiscono come interlocutori linguistici che, attraverso un'incarnazione testuale e computazionale, trasformano radicalmente l'agenzia umana generando forme ibride di "agenzia di mezzo".
Lo studio dimostra che le metriche di bias attualmente utilizzate non riescono a catturare in modo affidabile i danni allocativi derivanti dalle previsioni dei grandi modelli linguistici, evidenziando la necessità di considerare come tali previsioni influenzino le decisioni reali nell'assegnazione di risorse limitate.
Questo studio concettuale esamina come l'intelligenza artificiale ridistribuisca la discrezionalità e trasformi l'accountability nella governance urbana, proponendo il quadro della "discrezionalità responsabile" e principi guida per gestire i nuovi rischi algoritmici e bilanciare il controllo manageriale con la partecipazione dei cittadini.