La proroga europea sui sistemi AI ad alto rischio non riduce l’urgenza della validazione. Il caso Fable 5 ha dimostrato in quarantotto ore cosa succede quando un’organizzazione non sa da chi dipende per fare ciò che sa.
I. Transizione fra due mondi (e più)
Nel settembre 1941, Niels Bohr e Werner Heisenberg si incontrano a Copenhagen. La Germania occupa la Danimarca da diciassette mesi. Sono amici, maestro e allievo, scienziati tra i più grandi del secolo. Il contesto in cui si trovano è quello per cui il sistema internazionale è, per essere morbidi, in totale, brutale riconfigurazione. Heisenberg lavora al programma nucleare del Reich e i due non riescono più a parlarsi come scienziati. Lo storico e drammaturgo Michael Frayn ha ricostruito quell’incontro in Copenhagen , senza riuscire a stabilire cosa davvero si dissero: non perché i documenti manchino, ma perché due persone che operano dentro sistemi di potere in conflitto non hanno più una lingua…
Lab
Coding Manual v2.1 — The framework audits itself
Protocol development
July 10, 2026
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Verità, potere e la crisi dell’autorità universale. Da Cartesio a Trump, dal poststrutturalismo al tribalismo reazionario: perché il veleno era nell’antidoto.
I. L’esplosivo del fondatore
René Descartes comincia a scrivere il Discorso sul metodo a Leida intorno al 1637, mosso da un senso di frustrazione che si porta dietro da anni. La filosofia che ha studiato al collegio dei gesuiti gli sembra sterile, lontana dal mondo, incapace di produrre certezze su cui costruire. Il suo proposito è molto ambizioso: le basi della conoscenza condivisa sono fragili e vanno rifondate.…
Tokarczuk, Groff, e la domanda che nessuno sta facendo. Tre modi di scrivere con l’AI, il valore di quello che non si delega, e perché la lotta con la materia conta più del risultato.
I. Una questione equina
Viviamo in tempi in cui arrabbiarsi è molto facile, mentre capire è difficile. Da un certo punto di vista, è forse proprio questo a rendere il nostro presente così interessante, nonostante tutti i suoi evidenti limiti. Ma d’altra parte è pure vero che la curiosità di voler vedere come va a finire la storia può essere una forma di appagamento modesta, quando il finale atteso non è uno…
Perché la comunicazione non è mai stata innocente, molto prima che l’espressione dual use diventasse una moda. Dai Thurn und Taxis a Karp, da ARPANET ai cavi sottomarini.
Win-set domestici, regimi politici, e l’aritmetica dei tappi quando il garante si ritira. Continuazione (e correzione) de L’ombra del futuro.
Cinque definizioni dell’AI, la disputa sugli universali, le metafore-strumento e uno Spinoza implicito. Cosa siamo quando proviamo a definire l’intelligenza artificiale.
Due modelli di intellettuale, il costrutto geografico Nord/Sud come alibi, la paura del mare e il fallimento strategico italiano. Una cartolina non decorativa.
Il fattore di sconto della politica americana, le opportunità per l’attore C (chi sarà?) e l’aritmetica dei sistemi che reggono. Una rilettura del torneo di Axelrod e del Tit-for-Tat per capire il presente.
Rileggendo Taleb, e guardando al Libano, alla luce della dottrina Gerasimov: antifragilità, skin in the game, architettura del caos e il destino delle democrazie liberali.
Un ricordo personale di Umberto Eco a dieci anni dalla morte: dal colloquio al Master in Editoria a quello che ancora oggi resta.
18 June 2026
The Abstract
Why the right learned the postmodern lesson better than its teachers — and what comes after
22 May 2026
The Abstract
Why the term explains almost nothing, why that matters politically, and why K…
14 May 2026
The Abstract
Win-sets, regime types, and the arithmetic of gaps when the guarantor withdraws.
7 May 2026
The Abstract
The mind has always been the last tool we built. This time the tool answers b…
24 April 2026
The Abstract
France, Italy, and the Mediterranean they share — but only one inhabits
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Curated
· Andrej Karpathy / YouTube
AI
Tre ore e venti di Andrej Karpathy che ricostruisce dall’inizio come funzionano davvero i modelli linguistici: dai dati di pretraining sul web fino al reinforcement learning da feedback umano, passando per tokenizzazione, architettura transformer, fine-tuning supervisionato, DeepSeek-R1. È la risorsa di riferimento per chi vuole capire la catena causale che produce quello che vediamo sullo schermo, senza fermarsi alla superficie — e Karpathy ha il vantaggio di averla costruita, quella catena: founding member di OpenAI, poi responsabile dell’AI di Tesla fino al 2022. Due osservazioni che vale la pena portarsi dietro. La prima: i modelli hanno bisogno di token per pensare — il ragionamento emerge nell’atto della generazione, non prima, il che ha conseguenze pratiche dirette su come interrogarli. La seconda è quella che Karpathy chiama *jagged intelligence*: i modelli eccellono dove ci aspettiamo difficoltà e falliscono dove ci aspettiamo semplicità. In termini concreti: un LLM può supportare un team di ricercatori di biologia molecolare meglio di quanto ci aspetteremmo, e, se avesse una fronte, non riuscirebbe a grattarsi un sopracciglio — che è peraltro, non a caso, il tipo di problema che i filosofi analitici hanno sempre usato come esempio di azione elementare. Qualsiasi gerarchia lineare di capacità, in questo contesto, è inutile. Il video entra nel sito come riferimento tecnico fondamentale: non si scrive di AI con una qualche pretesa di rigore senza averlo guardato almeno una volta.
Werner Vogels, CTO di Amazon, racconta il caso Quick Desktop — un prototipo costruito in una notte da Thomas Delteil con un coding agent, che nel giro di settimane è diventato un prodotto usato da centinaia di migliaia di persone — per aggiornare il metodo Amazon «working backwards»: non più press release poi prototipo, ma prototipo poi press release. L’argomento è chiaro: quando costruire un prototipo costa una sera anziché mesi, l’ordine logico cambia. «You will learn more in one evening of building than in two weeks of writing about what you think will happen.» Il documento che scrivi dopo aver costruito è strutturalmente migliore di quello che avresti scritto prima, perché non descrive un’idea ma qualcosa che esiste ed è stato testato. La «two-pizza culture» — team piccoli, ownership totale, decisioni reversibili senza chiedere permesso — non è una nostalgia: è il sistema immunitario contro l’entropia organizzativa che cresce con la scala. Il pezzo dialoga con Ottaviani già in archivio (vibe coding come acceleratore del processo creativo) aggiungendo la dimensione manageriale: cosa cambia nell’organizzazione del lavoro quando il tempo tra idea e prototipo collassa.
Gianluca Diegoli parte da un’osservazione all’apparenza banale e invece strutturale: YouTube sta reinventando il rotocalco pomeridiano. I podcast video lunghi — Tintoria, BSMT, Pulp, tutti oltre le due ore — rispondono allo stesso bisogno di «mezza attenzione» che per decenni ha riempito il sottofondo della tv lineare: stiratura, piatti, pisolino, l’animale domestico sonoro che racconta storie «perdibili» mentre fai altro. Il libretto d’istruzioni è identico a Pomeriggio Cinque: ospite famoso, conduttore che annuisce, pubblicità letta in voce, rotazione degli ospiti tra un programma e l’altro. Ma il pubblico è l’esatto complementare demografico del pomeriggio Rai: 39% under 35, 28% laureati. Sullo sfondo, Katherine Hayles e il suo concetto di iperattenzione — la mente che salta da notifica a notifica, adattamento a un ambiente che vuole sempre pronti al prossimo stimolo — come contesto culturale che rende il podcast fiume non un’anomalia ma un antidoto. L’analisi dei costi e ricavi è tra le più chiare disponibili sul formato: tabellare YouTube (5-10€/1000 views, metà alla piattaforma), sponsorizzazioni a forfait, link affiliati; costi fissi minimi; ospiti gratuiti perché hanno qualcosa da promuovere. Il pezzo entra nel sito come cartografia del mercato dell’attenzione: non come fenomeno di costume, ma come struttura economica che replica ciò che la tv aveva inventato con un’economia diversa e un pubblico opposto.