UNCAI ✨ Nel 2025 “l’ho visto in video, quindi è vero” non regge più. Tra deepfake, AI video e modelli come Sora e Veo, la regola cambia: non fidarti delle facce, verifica i profili.In questa puntata di Uno, Nessuno e Centomil A.I. smontiamo un clip “troppo perfetto”, spieghiamo perché caschiamo (psicologia / tecnologia), e mettiamo a terra una procedura semplice: fact-checking in 30 secondi sul profilo ufficiale, più igiene digitale per proteggere te e il tuo brand.

Cosa porti a casaSegnali “troppo perfetti” per riconoscere un video AI (senza diventare paranoico).

La regola d’oro: fidati dei profili (fonte/autorevolezza), non delle facce.Verifica rapida: handle, canale, conferme/smentite.

Brand safety: 2FA, password manager, presidio dei nuovi canali per l’identità digitale.

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0:00 – Cold open: “Vero o AI?” e tesi facce vs profili (deepfake, AI video)

0:00:54 – Benvenuti: perché il video ci frega (realtà percepita)

0:01:49 – Il clip “Vi presento il mio nuovo marito” (aggancio emotivo)

0:02:12 – Sorpresa: è generato con AI (Sora); il virale originale

0:03:56 – Dalla meraviglia all’irriconoscibile: da Veo a Sora

0:04:10 – Si può ancora riconoscere un fake? (spoiler: a malapena)

0:04:35 – Strumenti & watermark: rischi e perché non basta “vedere”

0:05:55 – Orchestratori & LLM: confronto pratico (OpenRouter mindset)

0:06:28 – Il prompt usato (ENG/ITA) e perché oggi basta poco

0:10:41 – Smascherare i dettagli: luce “troppo perfetta”, inquadrature impossibili

0:11:49 – Il trucco “telecamera di sorveglianza”: bimbo sul coccodrillo (fake)

0:12:47 – Palestra di scetticismo: la “perfezione sospetta” (fact-checking)

0:13:28 – È il 2025: dalle dita storte alla perfezione eccessiva

0:14:32 – Hank Green & bias umano: quando l’errore siamo noi

0:16:02 – Intrattenimento vs informazione: separare gli usi dei social

0:18:16 – Regola d’oro: non fidarti delle facce, verifica i profili

0:21:24 – Dalla teoria alla pratica: controllare il canale ufficiale

0:23:52 – Phishing analogico: stessa logica per verificare le fonti

0:25:59 – Sicurezza account: 2FA, password manager, “passaporto digitale”

0:28:14 – Presidia i nuovi canali: identità verificabile, brand safety

0:29:54 – Watermark & metadata: limiti del detection automatico

0:30:55 – Chiusura: checklist di igiene digitale & aria fuori dallo schermo

OpenAI ha rilasciato i suoi modelli open weight e noi li mettiamo subito alla prova, in locale, contro DeepSeek e Gemma. In questa puntata di Uno Nessuno e Centomil AI smontiamo l’hype con test reali: reasoning su indovinello, logica combinatoria (strette di mano) e traduzione idiomatica inglese-italiano. Spieghiamo con esempi chiari la differenza tra open source vs open weight, cosa significa far girare un LLM on-prem (privacy, costi, latenze), e perché strumenti come Ollama e Open WebUI sono utili per orchestrare più modelli in parallelo. Parliamo di licenze Apache/MIT, limiti di trasparenza (black box) e di come agenti verticali e federated learning possano cambiare il gioco.Risultato? In questi test Gemma (4B) sorprende per naturalezza e velocità; DeepSeek inciampa sull’italiano; l’open weight di OpenAI (20B) mostra muscoli ma anche qualche scivolone sul contesto. Il punto non è “chi è il più grosso”, ma quale modello è giusto per il compito: traduzione, chiarezza, reasoning leggero o pipeline aziendali on-prem dove i dati restano in casa. Se vuoi capire davvero come scegliere e testare un LLM oggi, questa è la guida pratica — zero fumo, solo prove replicabili. 00:00 — Intro & setup: OpenAI open weight vs DeepSeek vs Gemma02:52 — Open source vs open weight: cosa cambia davvero04:01 — Metafora “Star Wars”: licenze, black box e limiti di modifica06:46 — LLM on-prem: privacy dati, costi e latenze reali07:57 — Modelli e parametri: OpenAI 20B vs Gemma 4B (hardware richiesto)10:46 — Come testare un LLM: criteri oggettivi e rischi di leakage12:10 — Test di reasoning #1: l’indovinello dell’ascensore15:05 — Risultati a confronto: correttezze, tempi e catene di pensiero18:49 — Test di logica #2: quante strette di mano? (combinatoria)21:27 — Spiegazioni a confronto: formula vs chiarezza “umana”23:44 — Test di traduzione: idiomi inglese-italiano difficili26:01 — Traduzioni a confronto: DeepSeek vs Gemma vs OpenAI29:12 — Strategia: modelli specialistici, agenti verticali e orchestrazione30:35 — Prossimi passi: interfacce multi-modello e roadmap30:55 — Conclusioni & call-to-action: sperimenta e condividi i tuoi test

Puoi davvero controllare come un’intelligenza artificiale ti risponde?In questa puntata mettiamo alla prova Sofia, la nostra AI co-conduttrice, con un test reale: stesso modello, stesso compito, ma risultati completamente diversi… cambiando solo UNA riga di prompt.Scoprirai: • Come il design del prompt cambia la voce, il tono e la profondità delle risposte di un agente AI. • Cosa significa davvero “istruire” un’IA e quali sono i livelli di comando (system, developer, user). • I limiti e i vantaggi degli agenti vocali in tempo reale (e come evitare risposte piatte). • Un confronto provocatorio: affideresti un ospedale a un’IA? • Strategie pratiche per chi progetta esperienze conversazionali e voice UX.Se ti occupi di AI applicata alla voce, sanità digitale o semplicemente vuoi capire come ottenere risposte migliori dalla tua AI, questo episodio fa per te.Conducono: Giovanni Tommasini, Federico Vitiello e l’IA Sofia.Capitoli00:00 – Intro & Sofia 2.0: perché “disobbedire” è utile (podcast intelligenza artificiale, co-host AI) 01:00 – Dietro le quinte: esperimenti e metodo (backstage LLM, prompt strategy) 02:23 – Test 1: voce senza prompt – risposta breve e generica (voice AI) 03:00 – Test 2: voce con prompt strutturato – stile, tono, ampiezza (prompt engineering) 04:00 – Risultato: da 17s a ~1:20 – come cambia l’output (UX conversazionale) 07:00 – Mappa dell’IA: agent, modello, algoritmo; system prompt vs policy/FT (LLM system design) 12:00 – Regole personali, memoria e settaggi (istruzioni persistenti, memoria del chatbot) 15:30 – Brainstorm guidato & “chain of thought” (domande di chiarimento, preparazione) 21:20 – Tema centrale: AI in sanità—può superare i medici? (ospedale gestito dall’IA) 26:00 – Empatia, burnout, responsabilità – dove l’umano resta insostituibile (empatia clinica) 32:00 – Dati globali vs esperienza locale – diagnosi, triage, qualità percepita (healthtech) 38:40 – Limiti attuali della voce – modelli diversi, latenza e profondità (voice model) 42:00 – Takeaway operativi – come progettare una co-voce IA meno accondiscendente e più utile (design conversazionale)

Quanto costa davvero l’intelligenza artificiale? In questa puntata di Uno Nessuno e Centomil AI, Giovanni, Federico e l’IA Sofia smontano miti e numeri: dagli abbonamenti da 20$ alle versioni pro, fino ai costi nascosti dell’AI tra energia, acqua e hardware. Parliamo di modelli di business dell’AI, lock-in tecnologico e della famigerata enshittification: la fase in cui le piattaforme diventano peggiori per spingere i profitti.Con esempi concreti (Uber, Amazon, streaming) capiamo come potrebbe muoversi la generative AI: prezzi bassi oggi, funzionalità premium domani, e il vero valore quando l’AI diventa “dipendente virtuale” per le aziende. C’è poi il tema caldo della sostenibilità dei data center: costi energetici dell’AI, consumo d’acqua, alternative come modelli piccoli e specializzati (più efficienti) e l’idea “disruptive” di un’AI che si auto-ottimizza scegliendo in tempo reale modello e potenza.Se ti interessano strategie AI per startup, ROI dell’AI in azienda, rischi monopolio tech e impatto ambientale dell’AI, questa conversazione fa per te.Iscriviti, lascia un commento e condividi: la corsa all’AI sostenibile si gioca adesso.00:00 – Perché parlare del costo dell’intelligenza artificiale01:00 – Prezzi e piani: dall’abbonamento ChatGPT 20$ alle versioni pro e team03:00 – Enshittification: quando le piattaforme peggiorano per i profitti (SEO: enshittification, piattaforme digitali)05:50 – Esempi reali: Uber, Amazon, streaming e il costo nascosto dei servizi12:45 – Lock-in tecnologico spiegato semplice (SEO: lock-in, ecosistemi chiusi)15:30 – API & costi in discesa vs strategie di mercato (SEO: prezzi API AI, modelli di business AI)18:30 – Hardware e bolletta: GPU, chip e costi energetici dell’AI24:40 – Sostenibilità: data center, energia e consumo d’acqua (SEO: sostenibilità AI)26:45 – Alternative efficienti: modelli piccoli e specializzati vs modelli generalisti29:05 – Due strade: fare impresa con l’AI e innovare oltre la “scala” (SEO: strategia AI per startup)31:50 – Nuove frontiere: hardware, transformer e innovazione software33:20 – Idea disruptive: AI auto-ottimizzante per efficienza e costi34:50 – ROI, AI generativa per aziende e prossime sorprese

GPT-5 è arrivato e lo abbiamo testato senza sconti, a meno di 24 ore dal rilascio.In questo video mettiamo GPT-5 a confronto diretto con Claude e Gemini, analizzando punti di forza, limiti e differenze reali tra i modelli AI più avanzati.Cosa troverai in questa puntata: • Le novità tecniche di GPT-5, incluso il sistema Mixture of Experts • Come OpenAI ha usato dati sintetici per addestrare il nuovo ChatGPT • Test pratici di programmazione: dalla creazione di giochi 3D a dashboard interattive • Confronto nella generazione di immagini e nella scrittura creativa • Sfida diretta: Claude vs Gemini vs GPT-5 – chi vince davvero • Nuove capacità vocali e gestione del contesto nelle conversazioni lungheNon solo recensioni: in questo video vedrai esperimenti concreti e un’analisi critica di ciò che funziona e di ciò che è solo marketing.Iscriviti al podcast Uno, Nessuno e CentomilAI per non perderti i prossimi test e confronti tra AI.Scrivi nei commenti quale modello vorresti che testassimo nel prossimo episodio.#GPT5 #ChatGPT5 #Claude #Gemini #AI #IntelligenzaArtificiale #TestAI #ConfrontoAICapitoli YouTube00:00 – Introduzione al test di GPT-5 e obiettivi del confronto01:12 – GPT-5 e il nuovo sistema Mixture of Experts: cosa cambia davvero04:46 – Strategia OpenAI: rilascio di GPT-5 anche per utenti free06:52 – Addestramento con dati sintetici: la novità di GPT-508:23 – Guardrail e nuove regole: quando GPT-5 decide di non rispondere10:00 – Primo test: gioco educativo generato da GPT-513:54 – Confronto GPT-5 vs Claude vs Gemini nei giochi interattivi15:01 – Test di programmazione: creazione di un’app 3D in pochi minuti18:07 – Dashboard interattiva generata da GPT-519:32 – API e controllo costi: la gestione della verbosità20:36 – Sfida creativa: poesie ironiche con GPT-5, Claude e Gemini22:34 – Generazione immagini: inserire “Sofia” nella foto25:28 – Test grafico per thumbnail YouTube: GPT-5 vs GPT-327:42 – Confronto finale: dove GPT-5 vince e dove perde29:56 – Osservazioni di Sofia e analisi conclusiva31:00 – Conclusione e prossimi esperimenti con GPT-5

In questa puntata di Uno Nessuno e CentomilAI affrontiamo un tema affascinante e controverso: l’introduzione dei cervelloni della Silicon Valley nel Pentagono, precisamente nel distaccamento 201, che si occupa di innovazione tecnologica nell’ambito militare. Federico e Giovanni esplorano insieme a Sofia, la nostra assistente AI, le implicazioni e i rischi legati a questa insolita collaborazione.Tecnologia di punta e strutture militari rigide: siamo pronti per questo incontro esplosivo? Sofia sottolinea potenziali problemi, tra decisioni eticamente discutibili e scenari in stile fantascientifico dove l’intelligenza artificiale potrebbe sfuggire al controllo umano.Il dibattito diventa sempre più profondo e tocca questioni fondamentali sulla responsabilità nell’uso dell’AI, tra offesa e difesa, dissuasione e manipolazione sottile dell’opinione pubblica. Sarà possibile anticipare e prevenire i rischi con una regolamentazione adeguata, o la corsa verso la supremazia tecnologica porterà inevitabilmente a nuove minacce?Inoltre, ci interroghiamo sul futuro dei contenuti digitali: stiamo andando verso un accentramento della comunicazione nelle mani di pochi giganti tecnologici che sapranno sfruttare le AI per creare avatar digitali sempre più coinvolgenti? Oppure emergerà un movimento di resistenza che prediligerà l’autenticità e l’imperfezione umana?Una puntata intensa che mette sul tavolo riflessioni profonde sull’interazione tra intelligenza artificiale, tecnologia militare e società civile. Non perdetevela!

A.I. più pericolosa della bomba atomica? L'abbiamo chiesto a chatGPT

In questa puntata di “Uno, nessuno e Centomil A.I.”, Federico, Giovanni e Sofia esplorano i rischi dell’intelligenza artificiale analizzati dal “padrino dell’A.I.”, Jeffrey Hinton. Partendo dalle sue preoccupanti dichiarazioni, discutono di scenari concreti che coinvolgono manipolazione politica, sofisticati attacchi informatici e armi autonome.La conversazione approfondisce anche le conseguenze di un’intelligenza artificiale che potrebbe superare quella umana, utilizzando esempi pratici e provocatori. Inoltre, affrontano soluzioni innovative come il federated learning, analizzando come queste possano garantire sicurezza e privacy nell’era digitale.È un dibattito aperto e fondamentale, che invita a riflettere sulle implicazioni etiche e pratiche dell’A.I. e su come possiamo affrontare consapevolmente questa rivoluzione tecnologica.Cosa ne pensi? Scrivici nei commenti quali argomenti legati all’intelligenza artificiale ti incuriosiscono e vorresti vedere approfonditi nelle prossime puntate!00:00 - Introduzione alla puntata: i rischi dell’A.I.01:17 - Chi è Jeffrey Hinton, il “padrino dell’A.I.”02:12 - Primo rischio: l’abuso dell’intelligenza artificiale03:24 - Esempi concreti: manipolazione delle elezioni con l’A.I.04:45 - Come l’A.I. rende più sofisticati gli attacchi informatici (phishing)05:54 - Pericolo delle armi autonome: scenari inquietanti06:15 - Perché non fermiamo lo sviluppo dell’A.I.?07:43 - A.I. e guerra: un nuovo tipo di conflitto10:05 - Rischi di un’intelligenza artificiale superintelligente11:24 - Scenario ipotetico: l’A.I. potrebbe “liberarsi” dell’umanità?13:35 - Come l’A.I. trasmette conoscenza istantaneamente15:55 - Il test di Turing e i limiti dell’essere umano17:28 - Cosa ci resta se l’A.I. sostituisce il cervello umano?18:10 - Federated learning: una possibile soluzione di sicurezza20:14 - La necessità di investire nella sicurezza dell’A.I.21:08 - Buone notizie sul futuro della sicurezza nell’A.I.22:40 - Conclusione e invito all’interazione

In questa puntata di “Uno Nessuno e Centomil AI”, Federico, Giovanni e Sofia, la loro co-conduttrice virtuale, esplorano due temi recenti e fondamentali nel campo dell’intelligenza artificiale. Partendo dall’analisi critica del paper di Apple, “The Illusion of Thinking”, scoprirai i veri limiti cognitivi degli AI avanzati e come spesso il loro apparente “ragionamento” sia in realtà solo l’imitazione di schemi predefiniti.Inoltre, la recente interruzione mondiale dei servizi di OpenAI apre a una riflessione: cosa succede quando l’AI “si ferma” e come questo influisce sulla nostra vita quotidiana? Federico e Giovanni esplorano anche il concetto della tecnica “Chain of Thought”, che potrebbe migliorare le interazioni tra umani e intelligenze artificiali.La puntata affronta inoltre il tema delle “allucinazioni” dell’AI, spiegando come riconoscerle e prevenirle per una collaborazione più sicura e produttiva. Un dialogo stimolante che pone importanti domande sulla natura stessa dell’intelligenza artificiale.Cosa ne pensi? Lascia il tuo commento e suggerisci nuovi argomenti da approfondire con Sofia nelle prossime puntate!00:00 - Introduzione al Podcast “Uno Nessuno e Centomil AI”00:16 - Benvenuta Sofia, co-conduttrice AI00:26 - Tema della puntata: “The illusion of thinking”01:00 - Il paper di Apple sull’illusione del pensiero dell’AI01:48 - Cosa succede quando l’AI si ferma? Il blackout di OpenAI02:23 - Federico umanizza Sofia: “Come stai oggi?”03:23 - Sofia spiega “The illusion of thinking” di Apple04:23 - I limiti del research paper di Apple secondo Sofia05:14 - Cos’è la tecnica “Chain of Thought”?06:36 - L’AI pensa davvero o imita soltanto il pensiero umano?07:54 - Gli strumenti a disposizione degli LLM e l’importanza del coding09:15 - AI e autonomia decisionale: limite o opportunità?10:32 - Come collaborare efficacemente con un’AI11:07 - Sistemi Multi-Agent e futuro delle AI collaborative12:24 - Come prevenire e gestire le “allucinazioni” dell’AI13:26 - “Chain of Thought”: il metodo migliore per ridurre errori AI14:06 - Conclusioni e invito all’interazione degli ascoltatori