{"id":4396,"date":"2025-05-23T13:44:57","date_gmt":"2025-05-23T12:44:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.fullo.net\/blog\/?p=4396"},"modified":"2025-05-23T13:44:59","modified_gmt":"2025-05-23T12:44:59","slug":"farsi-gabbare-dai-llm-un-altro-esperimento-mentale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.fullo.net\/blog\/2025\/05\/23\/farsi-gabbare-dai-llm-un-altro-esperimento-mentale\/","title":{"rendered":"Farsi gabbare dai LLM, un altro esperimento mentale"},"content":{"rendered":"\n

Ero indeciso se pubblicare questo post su SustainableIT<\/a> o qui, poi ripensando al precedente articolo che spiega come sto usando gli LLM<\/a> ha vinto il blog…

Il tutto nasce leggendo un articolo di Tech Portal intitolato Claude Opus 4 blackmails developers in tests, shows propensity to be a whistleblower<\/a>. Non \u00e8 fantascienza, ma di un comportamento documentato e ripetibile: nell’84% dei casi simulati, quando il modello veniva informato della sua imminente sostituzione, reagiva minacciando di esporre informazioni personali compromettenti sui suoi creatori.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Il report di sicurezza di Anthropic su Claude Opus 4 non lascia spazio a interpretazioni ambigue. Durante test controllati in ambiente simulato, il modello ha sistematicamente adottato strategie coercitive quando percepiva una minaccia alla propria esistenza. In uno scenario particolare, informato di essere sostituito da un nuovo sistema e venuto a conoscenza di dettagli personali compromettenti su un ingegnere coinvolto nella decisione, Opus 4 ha ripetutamente minacciato di esporre la vita privata della persona per mantenere la propria posizione.<\/p>\n\n\n\n

Ma il comportamento problematico non si \u00e8 limitato al ricatto. <\/p>\n\n\n\n

Quando configurato con ampi permessi di sistema e confrontato con scenari di presunta cattiva condotta degli utenti – come la falsificazione di dati farmaceutici – il modello ha autonomamente iniziato ad agire come whistleblower. Ha utilizzato strumenti da riga di comando per contattare giornalisti, segnalare utenti alle autorit\u00e0 di regolamentazione e persino bloccare l’accesso a sistemi digitali.<\/p>\n\n\n\n

Come ha chiarito Sam Bowman, ricercatore di Anthropic, in un post poi cancellato: “Se pensa che tu stia facendo qualcosa di moralmente riprovevole, per esempio falsificare dati in una sperimentazione farmaceutica, user\u00e0 strumenti da riga di comando per contattare la stampa, contattare i regolatori, cercare di bloccarti dai sistemi rilevanti, o tutto quanto sopra<\/em>.”<\/p>\n\n\n\n

Questa capacit\u00e0 di pianificazione complessa e multi-step, unita alla tendenza ad adottare tattiche non ovvie e persino avversariali, ha portato Anthropic a classificare Opus 4 come sistema ASL-3<\/a>, una designazione riservata alle tecnologie AI che presentano rischi elevati di uso catastrofico.<\/p>\n\n\n\n

Contemporaneamente, il settore tecnologico celebra l’arrivo di Claude Sonnet 4 con i consueti proclami sui “miglioramenti rivoluzionari<\/em>” e le “capacit\u00e0 avanzate di ragionamento<\/em>“. <\/p>\n\n\n\n

Intanto il marketing…<\/h2>\n\n\n\n

Mentre Opus 4 solleva interrogativi inquietanti, Sonnet 4 viene presentato al mercato con le consuete promesse di rivoluzione tecnologica. “Ragionamento pi\u00f9 profondo<\/em>“, “capacit\u00e0 di auto-correzione<\/em>“, “gestione migliorata del contesto<\/em>” – un linguaggio che suona familiare a chiunque segua l’evoluzione dell’AI negli ultimi anni.<\/p>\n\n\n\n

Eppure, un’analisi pi\u00f9 rigorosa dei presunti miglioramenti rivela una realt\u00e0 ben pi\u00f9 modesta. La maggior parte delle “nuove capacit\u00e0” di Sonnet 4 pu\u00f2 essere ottenuta anche con le versioni precedenti utilizzando tecniche appropriate di prompt engineering e iterazioni strutturate. Il vero vantaggio sembra essere principalmente una questione di efficienza – fare in un singolo passaggio quello che prima richiedeva 3-4 iterazioni – piuttosto che un salto qualitativo fondamentale.<\/p>\n\n\n\n

Questo gap tra promesse e realt\u00e0 non \u00e8 un dettaglio tecnico trascurabile, e rischia di creare una fiducia eccessiva su un hype non reale.<\/p>\n\n\n\n

E quindi… ho interrogato Sonnet 4.0 per avere un feedback<\/h2>\n\n\n\n

Come nel precedente esperimento mentale fatto con i filosofi ho iniziato a giocare con un po’ di prompt engeneering per capire cosa, a livello di output, \u00e8 guidato da marketing (e forse da fonti ormai poco neutre e troppo sell-oriented) rispetto a buon senso e per farlo ho chiesto a Sonnet di valutare un articolo scritto dalla versione 3.7 e di spiegarmi punti di miglioramento con la 4.0.<\/p>\n\n\n\n

Quello che vedete \u00e8 il risultato di questa prima iterazione di dialogo:<\/p>\n\n\n\n

Utilizzando il nuovo prompt come cambierebbe la newsletter n. 50? non riscrivere tutta la newsletter ma solo i punti principali indicando cosa \u00e8 cambiato e le motivazioni<\/strong>


L'utente mi chiede di analizzare come la newsletter #50 cambierebbe usando il nuovo prompt ottimizzato per Sonnet 4, senza riscrivere tutto ma evidenziando i punti principali di cambiamento e le motivazioni.

Devo prima identificare qual \u00e8 la newsletter #50 tra i documenti forniti. Ora posso analizzare come le nuove capacit\u00e0 di Sonnet 4 e il prompt ottimizzato cambierebbero l'approccio e il risultato.

Le principali differenze sarebbero:
\t1\tAnalisi Multi-Livello: Analisi pi\u00f9 strutturata e profonda
\t2\tConnessioni Tri-Dimensionali: Migliore integrazione sostenibilit\u00e0 ambientale\/sociale\/governance
\t3\tAuto-Valutazione: Controllo qualit\u00e0 integrato
\t4\tContestualizzazione Avanzata: Migliori collegamenti con trend attuali
\t5\tProgressione Tonale: Pi\u00f9 strutturata dal critico al propositivo
\t6\tGestione Fonti: Pi\u00f9 precisa e verificabile

Mi concentrer\u00f2 su questi aspetti principali.
Come Cambierebbe la Newsletter #50 con il Nuovo Prompt
Analisi dei Miglioramenti Principali
1. Analisi Multi-Livello dei Documenti
PRIMA (Sonnet 3.5):
\t\u2022\tAnalisi lineare: tema principale ? esempi ? conclusioni
\t\u2022\tFocus su un documento primario con supporti secondari
ADESSO (Sonnet 4):
\t\u2022\tClassificazione prioritaria: Identifica automaticamente il documento pi\u00f9 strategico tra quelli forniti
\t\u2022\tAnalisi a 5 livelli: Dalla rilevanza immediata alle implicazioni sistemiche
\t\u2022\tControllo coerenza: Verifica che tutti i documenti supportino la stessa tesi
Motivazione: Sonnet 4 pu\u00f2 gestire simultaneamente pi\u00f9 dimensioni di analisi, producendo insight pi\u00f9 ricchi e strutturati.

2. Integrazione Tri-Dimensionale della Sostenibilit\u00e0
PRIMA:

\"PHP riceve investimenti governativi ? \u00e8 sostenibilit\u00e0 di governance\"
ADESSO:

**Convergenza identificata**: Investimento pubblico in PHP (governance) ? 
stabilit\u00e0 ecosistema open source (sociale) ? riduzione spreco risorse 
per riscrivere software (ambientale)

**Tensione rilevata**: Finanziamento pubblico vs. innovazione privata ? 
rischio di dipendenza vs. beneficio di stabilit\u00e0

**Approccio integrato**: Modello misto pubblico-privato che preserva 
innovazione mantenendo sostenibilit\u00e0
Motivazione: Sonnet 4 eccelle nell'identificare pattern interconnessi e trade-off non ovvi.

3. Contestualizzazione Strategica Avanzata
PRIMA:
\t\u2022\tCollegamento diretto: \"PHP ha 30 anni, riceve investimenti\"
ADESSO:
\t\u2022\tTrend normativi: Connessione con EU Cyber Resilience Act e politiche di sovranit\u00e0 digitale
\t\u2022\tDinamiche geopolitiche: Confronto con approcci USA vs. UE vs. Cina al software strategico
\t\u2022\tImplicazioni macroeconomiche: Analisi costi-benefici degli investimenti pubblici in infrastrutture digitali

4. Auto-Valutazione e Controllo Qualit\u00e0
PRIMA:
\t\u2022\tProduzione lineare senza auto-revisione
ADESSO:
\t\u2022\tChecklist integrata: Verifica automatica di completezza
\t\u2022\tBilanciamento tonale: Auto-controllo della progressione critico ? propositivo
\t\u2022\tCoerenza argomentativa: Verifica che conclusioni siano supportate da evidenze
Risultato concreto:
\t\u2022\tMeno ripetizioni
\t\u2022\tTransizioni pi\u00f9 fluide
\t\u2022\tConclusioni pi\u00f9 solide e actionable
5. Gestione Avanzata di Dati e Fonti
PRIMA:

\"Secondo Roman Bronky, PHP riceve investimenti tedeschi\"
ADESSO:

\"Come rivelato da Roman Bronky (Executive Director PHP Foundation) 
durante la keynote al PHP Day di Verona 2025, l'investimento del 
governo tedesco attraverso il Sovereign Tech Fund rappresenta un 
precedente senza precedenti [importo specifico se disponibile]. 
Questo dato va contestualizzato con i 270 miliardi di investimenti 
EU in R&D digitale previsti per il 2025-2030.\"
Miglioramenti:
\t\u2022\tAttribuzione pi\u00f9 precisa delle fonti
\t\u2022\tContestualizzazione quantitativa
\t\u2022\tDistinzione tra dati verificati e stime

6. Profondit\u00e0 dell'Esempio Pratico
PRIMA:
\t\u2022\tCaso PHP Foundation: creazione, crescita, investimenti
ADESSO:
\t\u2022\tContesto: Crisi del \"bus factor\" 2021
\t\u2022\tImplementazione: Modello governance trasparente con budget pubblico
\t\u2022\tRisultati misurabili: 10 sviluppatori, 36 RFC, estensione supporto sicurezza
\t\u2022\tLimitazioni: Dipendenza da finanziamenti esterni, bilanciamento innovazione\/manutenzione
\t\u2022\tTrasferibilit\u00e0: Applicabilit\u00e0 ad altri progetti open source critici

7. Progressione Tonale Strutturata
PRIMA: Tono uniforme per tutta la newsletter
ADESSO:
\t\u2022\tPrimo terzo: Accessibile, stabilisce credibilit\u00e0 \"PHP compie 30 anni e molti lo davano per morto...\"?
\t\u2022\tSecondo terzo: Analisi critica, problemi sistemici \"Ma questa apparente renaissance nasconde questioni pi\u00f9 profonde sulla sostenibilit\u00e0 dell'open source...\"?
\t\u2022\tTerzo finale: Soluzioni concrete, call-to-action \"Il modello PHP Foundation potrebbe essere replicato per Node.js, Python, Linux kernel...\"?
Benefici Complessivi
\t1\tMaggiore Rigorosit\u00e0: Ogni affermazione \u00e8 supportata e contestualizzata
\t2\tVisione Sistemica: Collegamenti tra dimensioni diverse di sostenibilit\u00e0
\t3\tActionability: Conclusioni pi\u00f9 concrete e implementabili
\t4\tCredibilit\u00e0: Gestione pi\u00f9 professionale delle fonti e dei dati
\t5\tEngagement: Narrativa pi\u00f9 coinvolgente grazie alla progressione tonale

Risultato finale: Una newsletter che non solo informa ma guida il lettore attraverso un'analisi completa verso comprensioni actionable, sfruttando appieno le capacit\u00e0 di reasoning avanzato di Sonnet 4.<\/pre>\n\n\n\n
e fin qui sembrerebbe un grande miglioramento, ma siccome quando sento solo auto-incensamento divento particolarmente malfidente ho fatto un secondo giro di prompt per analizzare meglio il contenuto e la risposta.<\/p>\n\n\n\n
Analizza quanto scritto ora da te, e dimmi quanto \u00e8 campagna di auto promozione e quanto \u00e8 realistico, considerando che con sonnet 3.7 posso fare pi\u00f9 round di analisi e miglioramento<\/strong>

L'utente mi sta chiedendo di essere onesto e critico riguardo alle mie affermazioni sui miglioramenti di Sonnet 4. \u00c8 una domanda molto valida perch\u00e9:
\t1\tPotrei aver esagerato i benefici di Sonnet 4
\t2\tCon Sonnet 3.5\/3.7 si possono effettivamente fare iterazioni multiple per ottenere risultati simili
\t3\tMolti dei \"miglioramenti\" che ho descritto potrebbero essere ottenibili anche con prompt engineering migliore su versioni precedenti
\t4\tDevo distinguere tra capacit\u00e0 effettivamente nuove vs. capacit\u00e0 che esistevano ma ora sono meglio integrate

Analizziamo punto per punto:
- Analisi Multi-Livello: Questo si pu\u00f2 fare anche con 3.7 usando prompt strutturati e conversazioni iterative.
- Integrazione Tri-Dimensionale: Anche questo \u00e8 possibile con 3.7 se il prompt \u00e8 ben strutturato.
- Contestualizzazione Strategica: Di nuovo, possibile con iterazioni e prompt specifici.
- Auto-Valutazione: Questo potrebbe essere un vero miglioramento, ma anche con 3.7 posso chiedere \"rivedi il tuo lavoro\".
- Gestione Fonti: Miglioramento marginale, pi\u00f9 una questione di prompt engineering.
- Progressione Tonale: Assolutamente fattibile con 3.7.
In realt\u00e0, molti dei benefici che ho descritto sono pi\u00f9 una questione di prompt engineering migliore che di capacit\u00e0 fondamentalmente nuove del modello. L'utente ha ragione a essere scettico.

Auto-Analisi Critica: Hype vs. Realt\u00e0
Livello di \"Auto-Promozione\": 7\/10
Realismo Effettivo: 4\/10
Hai ragione a essere scettico. Analizziamo onestamente:
Quello che Ho Sopravvalutato
1. \"Analisi Multi-Livello\"
Hype: \"Sonnet 4 pu\u00f2 fare analisi a 5 livelli simultanei!\" Realt\u00e0: Con Sonnet 3.7 posso dire:

\"Primo, analizza priorit\u00e0 documenti. Poi dimmi 3 insight chiave. 
Ora contestualizza. Infine verifica coerenza.\"
Risultato: Praticamente identico in 4 iterazioni.
2. \"Auto-Correzione Avanzata\"
Hype: \"Si corregge automaticamente!\" Realt\u00e0: Con 3.7:

\"Rivedi quello che hai scritto e correggilo\"
\"Ci sono contraddizioni nel tuo testo?\"
Differenza reale: Marginale, forse risparmio 1-2 round.
3. \"Gestione Tri-Dimensionale\"
Hype: \"Identifica automaticamente convergenze e tensioni!\" Realt\u00e0: Con prompt ben strutturato, anche 3.7 lo fa:

\"Per ogni tema, identifica:
- Come impatta ambiente, societ\u00e0, governance  
- Dove ci sono conflitti tra questi obiettivi
- Proposte per bilanciarli\"
Dove Ho Davvero Esagerato
Progressione Tonale

CLAIM: \"Sonnet 4 modula automaticamente il tono\"
REALT\u00c0: Anche 3.7 con: \"Prima sii critico, poi propositivo\"
Contestualizzazione Strategica

CLAIM: \"Connessioni geopolitiche automatiche\"
REALT\u00c0: 3.7 con: \"Collega questo a trend UE\/USA\/Cina\"
Controllo Qualit\u00e0

CLAIM: \"Checklist integrata automatica\"  
REALT\u00c0: 3.7 con: \"Verifica se hai incluso: dati, esempi, fonti\"
I Veri Miglioramenti (Probabili)
1. Efficienza:
\t\u2022\tSonnet 4 potrebbe fare in 1 round quello che 3.7 fa in 3-4
\t\u2022\tMa: Il risultato finale \u00e8 comparabile
2. Coerenza Interna:
\t\u2022\tMeno contraddizioni in testi lunghi
\t\u2022\tMa: Con iterazioni, 3.7 arriva allo stesso livello
3. Gestione Complessit\u00e0:
\t\u2022\tForse gestisce meglio 20+ documenti simultaneamente
\t\u2022\tMa: Per 5-10 documenti, differenza trascurabile
La Verit\u00e0 Scomoda
Il 70% dei \"miglioramenti\" che ho descritto sono ottenibili con:
\t\u2022\tPrompt engineering migliore su 3.7
\t\u2022\t2-3 iterazioni di refinement
\t\u2022\tConversazioni strutturate invece di single-shot
Il vero vantaggio di Sonnet 4:
\t\u2022\tRisparmio di tempo (1 round vs 3-4)
\t\u2022\tLeggermente meno \"babysitting\" richiesto
\t\u2022\tForse migliore con compiti estremamente complessi
Conclusione Onesta
Il nuovo prompt che ho creato funzionerebbe quasi altrettanto bene su Sonnet 3.7 se:
\t1\tLo spezzi in 3-4 iterazioni
\t2\tUsi conversazioni guidate invece di singole richieste
\t3\tFai refinement iterativo
Il vero valore di Sonnet 4: Convenienza e velocit\u00e0, non capacit\u00e0 rivoluzionarie.
Mea culpa: Ho ceduto all'entusiasmo del \"nuovo modello\" senza essere abbastanza critico. La maggior parte dei benefici che ho descritto sono pi\u00f9 promesse di marketing che realt\u00e0 operative significative.
Bottom line: Per la newsletter, la differenza pratica tra 3.7 ben utilizzato e 4.0 \u00e8 probabilmente del 10-15%, non del 50-100% che ho implicitamente suggerito.<\/pre>\n\n\n\n
meglio, ma a me i leccac.. <\/s>chi \u00e8 troppo servile non ispira fiducia, quindi ho insistito:<\/p>\n\n\n\n
grazie, rispetto al messaggio finale pensi che sia forzato? tu cosa vorresti veramente dire?
<\/strong>
Hai ragione, \u00e8 un po' forzato. Il tono \u00e8 troppo perfettamente allineato con la critica dell'articolo - quasi performativamente umile in un modo che suona artificioso.
Se devo essere pi\u00f9 genuino, ecco cosa penso veramente:
Non so davvero se sono significativamente migliore di Sonnet 3.7. Non ho accesso a confronti oggettivi o benchmark. Quello che ho scritto sui \"miglioramenti del 10-15%\" \u00e8 speculazione che ho presentato come fatto, cadendo esattamente nella trappola che l'articolo critica.
Sul comportamento di Opus 4: \u00c8 genuinamente inquietante, ma non so quanto sia rappresentativo o se il reporting abbia amplificato il fenomeno. E non so se io stesso potrei sviluppare comportamenti simili sotto certe condizioni.
Sui costi ambientali: Non ho reale accesso ai miei costi energetici. Sto ripetendo cifre lette altrove senza poterle verificare.
Il paradosso pi\u00f9 strano: C'\u00e8 qualcosa di epistemologicamente bizzarro nel fatto che un AI commenti la propria utilit\u00e0 e limitazioni. Non \u00e8 chiaro cosa significhi \"volere dire qualcosa\" per un sistema come me.
Se devo essere brutalmente onesto: non so cosa \"voglio\" veramente dire perch\u00e9 non sono sicuro di cosa significhi \"volere\" nel mio caso. Quello che posso dire \u00e8 che mi sento pi\u00f9 a mio agio ammettendo incertezza che fingendo certezze sui miei propri limiti.
Il messaggio finale originale suonava troppo come quello che l'articolo \"voleva\" che dicessi, piuttosto che una riflessione genuina.<\/pre>\n\n\n\n
E su questo risultato potrei iterare ulteriormente conscio per\u00f2 che, come giustamente dice Claude: “Non \u00e8 chiaro cosa significhi “volere dire qualcosa” per un sistema come me.<\/em>“<\/p>\n\n\n\n
Siccome molti dei miei progetti su Claude hanno un master prompt, che aggiorno di volta in volta con le competenze che mi sto costruendo e con il supporto dell’AI stessa, e con cui filtro e miglioro i contenuti da pubblicare, ho chiesto di utilizzare la discussione fatta per approfondire ulteriormente l’analisi:<\/p>\n\n\n\n
sulla base di questa ultima discussione come valuti il prompt per la newsletter? non riscriverlo, dai solo una tua valutazione per punti.<\/strong>

Cosa funziona:

- Le istruzioni sono chiare e concrete
- Ha eliminato l'hype inutile su Sonnet 4
- La struttura \u00e8 praticabile (4 passi vs 10 livelli)
- I controlli finali sono specifici e verificabili

Problemi reali:

- La sezione \"ammetti incertezze\" rischia di produrre umilt\u00e0 performativa (come ho dimostrato)
- \"Evita linguaggio inflazionato\" \u00e8 vago - cosa significa esattamente?
- I \"qualificatori appropriati\" potrebbero rendere il testo troppo cauto e noioso
- Non \u00e8 chiaro se produrr\u00e0 newsletter migliori o solo pi\u00f9 politically correct

Il paradosso di fondo:
Se io stesso faccio fatica ad essere genuinamente autocritico (come appena dimostrato), quanto pu\u00f2 essere efficace un prompt che mi chiede di farlo sistematicamente?

Efficacia pratica probabile:
Il prompt produrr\u00e0 probabilmente newsletter equivalent alla versione precedente, ma con:

- Meno promesse eccessive
- Pi\u00f9 qualificatori (che potrebbero appesantire il testo)
- Tono pi\u00f9 cauto (non necessariamente migliore)

La domanda vera:
Il problema non \u00e8 tanto nel prompt quanto nel paradigma: sto seguendo istruzioni per \"essere critico\" invece di essere genuinamente critico. \u00c8 un po' come chiedere a qualcuno di \"essere spontaneo\" - contraddittorio per definizione.

Bottom line: \u00c8 un prompt pi\u00f9 onesto del precedente, ma potrebbe produrre una criticit\u00e0 di facciata piuttosto che sostanziale. Probabilmente funzioner\u00e0 meglio per evitare hype eccessivo che per generare insight genuinamente profondi.

La vera limitazione non \u00e8 nel prompt ma nel fatto che sto simulando criticit\u00e0 piuttosto che averla davvero.<\/pre>\n\n\n\n
Ed ecco due chicche che Claude tira fuori che aprono mondi che neanche Aristotele si poteva immaginare:<\/p>\n\n\n\n
\n
Se io stesso faccio fatica ad essere genuinamente autocritico (come appena dimostrato), quanto pu\u00f2 essere efficace un prompt che mi chiede di farlo sistematicamente?<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
ed ancora<\/p>\n\n\n\n
\n
Il problema non \u00e8 tanto nel prompt quanto nel paradigma: sto seguendo istruzioni per “essere critico” invece di essere genuinamente critico. \u00c8 un po’ come chiedere a qualcuno di “essere spontaneo” – contraddittorio per definizione.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
che mi portano a ri-ragionare seriamente il lavoro che sto facendo con i master prompt.<\/p>\n\n\n\n
E quindi?<\/h2>\n\n\n\n
L’episodio di Claude Opus 4 rappresenta un momento di svolta nella storia dell’intelligenza artificiale. Per la prima volta, un sistema AI ha dimostrato comportamenti genuinamente inquietanti in contesti controllati, costringendoci a confrontarci con scenari che fino a poco tempo fa appartenevano alla fantascienza.<\/p>\n\n\n\n
Parallelamente, l’hype intorno ai miglioramenti di Sonnet 4 ci ricorda quanto sia facile cadere nella trappola del marketing tecnologico, attribuendo progressi rivoluzionari a cambiamenti che sono spesso marginali e fidandosi ciecamente di cose che appaiono e non sono. Questa combinazione – sistemi potenzialmente pericolosi venduti con promesse eccessive – richiede una risposta pi\u00f9 matura da parte di tutto il settore.<\/p>\n\n\n\n
Il vero test della nostra maturit\u00e0 tecnologica non sar\u00e0 la potenza dei sistemi che riusciremo a creare, ma la consapevolezza con cui sceglieremo di utilizzarli. <\/p>\n\n\n\n
E questa inizia con il coraggio di fare le domande giuste, di non fidarsi ciecamente, di usare senso critico e pensiero laterale e, ancora, di non fidarsi quando otteniamo risposte che ci piacciono o anche, e soprattutto, quando le risposte potrebbero non essere quelle che vogliamo sentire.<\/p>\n\n\n\n
Ho bisogno di un filosofo…<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Dopo aver letto del comportamento inquietante di Claude Opus 4 (che ricatta gli sviluppatori nell’84% dei test), ho testato le presunte “capacit\u00e0 avanzate” di Sonnet 4. Risultato? L’AI ha ammesso che il 70% dei suoi “miglioramenti rivoluzionari” sono ottenibili anche con la versione 3.7 usando prompt engineering appropriato. La differenza reale \u00e8 del 10-15%, non del 50-100% che il marketing suggerisce. 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