Scritti
Note sul costruire con l'IA in prodotti reali — oltre a prodotto, trust & safety e lingua.
Il primo riepilogo di xAI ai sensi dell'AI Act rende Grok 4.5 confrontabile con le altre dichiarazioni e mostra valore e limiti delle informazioni standardizzate.
Nel secondo semestre 2025 le piattaforme molto grandi hanno deciso 45 milioni di reclami interni — e ribaltato la propria decisione originaria nel 39 % dei casi.
Il 17 luglio 2026 Google spegne l'app consumer di Gemini Code Assist per la revisione del codice su GitHub, ultimo passo nella dismissione del piano gratuito/individuale. Cosa finisce davvero, cosa Google vuole che usi al suo posto e le alternative di AI PR-review — Copilot, CodeRabbit, Qodo, Greptile — che vale la pena valutare.
L'offerta di Uber da 14,8 miliardi di dollari per Delivery Hero si basa su circa 60 milioni di utenti attivi mensili dichiarati dal venditore. Nei dati di trasparenza dell'EU DSA quella cifra non compare da nessuna parte: quattro brand, quattro stime, zero numeri — e il link del report 2025 restituisce un 404.
L'esploratore dei dati di trasparenza è ora un'app nativa per Android e desktop — un unico codebase Kotlin Multiplatform, un'interfaccia Compose mobile-first, la stessa API live e niente SQL. Ecco cosa è stato rilasciato, perché un solo codebase copre entrambe le piattaforme e dove scaricarla.
A luglio 2026 tre tra le app di IA più usate in Cina hanno annunciato la rimozione dei chatbot di compagnia (智能体) creati dagli utenti. Uno sguardo fattuale alle nuove Misure provvisorie — che riguardano i chatbot di compagnia, non gli « agenti » autonomi che il termine traduce letteralmente — a ciò che la regola disciplina, e al nodo di traduzione che ha reso gli « agenti » il titolo.
La dashboard aveva già i report di trasparenza aggregati del DSA. Ora ha anche i dati a livello di decisione — ogni dichiarazione dei motivi di moderazione dei contenuti che le piattaforme depositano presso l'UE. Ecco come ~4 TB di dump giornalieri sono diventati una dashboard da due megabyte.
L'articolo 53(1)(d) obbliga i fornitori di IA per finalità generali a pubblicare un riepilogo standardizzato dei dati di addestramento. Ho raccolto quelli finora depositati in un dataset comparabile — e il divario tra chi deposita e chi no è più istruttivo dei numeri.
Ho chiesto a Claude Code, in una sessione web in sandbox, di creare mappe in cinese semplificato per ogni tappa di un viaggio a Hong Kong. Nessun browser, nessuna chiave API di Maps — solo tile di mappa grezzi, Pillow e una deviazione attraverso l'offset di coordinate GCJ-02 obbligatorio in Cina.
Un articolo di ingegneria di LayerX registra i propri prompt IA e li analizza come codice per scoprire cosa automatizzare. È l'approccio data-first che ho usato in Google e da allora — l'intuizione lo segnala, i dati lo dimostrano — rivolto in modo riflessivo al flusso di lavoro uomo-IA stesso.
Ho chiesto a Claude Code, con il nuovo modello Fable 5 di Anthropic, di effettuare una revisione di sicurezza della mia API di ricerca. Ha trovato e corretto cinque problemi reali — SSRF, CSV injection, un canale laterale temporale — poi ha verificato i fatti del bot che aveva revisionato la sua PR.
Quattro nuove schede — Mezzi automatizzati, Risorse umane, Copertura degli utenti e Informazioni qualitative — completano la copertura della dashboard su ogni tabella di rendicontazione DSA.
I report di trasparenza EU DSA del secondo semestre 2025 di 30 servizi VLOP e VLOSE in un'unica vista interattiva. Il primo dataset multipiattaforma a seguire integralmente il modello armonizzato della Commissione.
Le definizioni delle categorie non sono standardizzate tra le piattaforme. I dati sono autodichiarati. I metodi di aggregazione differiscono. Ciò che la dashboard VLOP può e non può dirti — e perché i limiti contano quanto i dati.
Estrazione dei requisiti, analisi delle lacune e revisione delle bozze — tre flussi di lavoro che si sono davvero radicati. Dove ciascuno si inceppa, e cosa gli LLM non riescono a fare in modo affidabile in un contesto di conformità.
Diffamazione e critica al governo hanno distribuzioni per paese molto diverse. Il tasso di rimozione cambia nei 30 periodi di rendicontazione. E il tipo di richiedente ha un peso operativo reale.
30 periodi di rendicontazione, 178 paesi, 61 prodotti Google, 22 motivazioni di rimozione — trasformati in un esploratore di tendenze pluriennale. Ogni combinazione di filtri genera una serie temporale.
Entrambe le leggi richiedono report di trasparenza dei social media sulla moderazione dei contenuti. I loro requisiti sui dati divergono in modi che impongono pipeline separate, anche quando i cicli di revisione possono essere condivisi.
Presentati due report di trasparenza statali sui social media — California AB 587 (secondo semestre 2025) e New York S895 (quarto trimestre 2025). Portarli avanti in parallelo ha plasmato il modo in cui abbiamo costruito l'infrastruttura di reporting.
L'articolo 15 si applica annualmente a tutti i servizi intermediari. L'articolo 42 aggiunge obblighi VLOP semestrali, per categoria e con marca temporale. Il divario pratico è significativo — e si riflette nell'infrastruttura di reporting.
Il report di trasparenza annuale EU DSA di Roblox per il 2025 è pubblicato e copre l'attività di moderazione dei contenuti dal 1° gennaio al 31 dicembre. Ne ho gestito la consegna end-to-end.