La puntata affronta due argomenti principali: come gli LLM rappresentano una nuova minaccia per la privacy online e l'articolo di Matthew Honnibal che sostiene che i migioramenti dei grandi modelli linguistici non derivini solo da modelli sempre più grandi e costosi.

Il paper “Automated Profile Inference with Language Model Agents” (arXiv:2505.12402) studia una nuova minaccia per la privacy online resa possibile dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Questa minaccia, chiamata inferenza automatizzata del profilo, consiste nell’uso di agenti AI per raccogliere e analizzare automaticamente le attività pubbliche degli utenti su piattaforme pseudonime (come forum o social media) al fine di estrarre informazioni personali sensibili, con il rischio di re-identificare le persone. Why I don’t think AI is a bubble

https://honnibal.dev/blog/ai-bubble

L’autore, sostiene che, al di là delle valutazioni finanziarie, i progressi tecnici dell’IA non mostrano segni di imminente plateau. Contesta l’argomento comune secondo cui i miglioramenti derivino solo dallo “scaling” (modelli sempre più grandi e costosi) e siano quindi destinati a esaurirsi. Honnibal spiega che questa visione, forse valida per i primi modelli come GPT-1 e GPT-2 (definibili “fancy autocomplete”), è oggi superata. Il vero salto di qualità è arrivato dall’integrazione con il reinforcement learning, che ha permesso di creare i cosiddetti “reasoning models”.

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