Tag: Intelligenza artificiale
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Verificare le fonti è necessario, ma non esaurisce la verifica dell’output. Una fonte può essere autentica, pertinente e correttamente citata e il risultato complessivo può comunque essere inutilizzabile: perché parte da un fatto inesatto, trascura un documento, applica correttamente una norma a una fattispecie diversa, omette un elemento rilevante oppure formula una conclusione che non…
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AI SPIEGATA SEMPLICE · NOTIZIE OpenAI ha presentato GPT‑6 Astra come il proprio modello più intelligente e più capace di svolgere attività diverse. Alcuni titoli hanno annunciato l’arrivo della prima intelligenza artificiale generale. È davvero così? Per capirlo bisogna separare tre cose: ciò che Astra sa fare, il significato della parola “generalista” e quello, ancora…
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L’intelligenza artificiale può assistere il lavoro giudiziario, ma interpretazione della legge, valutazione delle prove e decisione restano riservate al magistrato. Il quadro tra articolo 15 della legge n. 132/2025, AI Act e raccomandazioni CSM aggiornate al 2026.
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Una mappa giuridica e organizzativa per introdurre l’intelligenza artificiale nello studio legale proteggendo dati, segreto professionale e responsabilità dell’avvocato.
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Non una formula magica, ma l’istruzione con cui diciamo all’IA che cosa deve fare IN BREVE Il prompt è l’input con cui si forniscono a un sistema di intelligenza artificiale informazioni e istruzioni sul compito da svolgere. Un prompt più chiaro può descrivere obiettivo, contesto, fonti, vincoli, formato dell’output e criteri di verifica, ma non…
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Quante informazioni può davvero utilizzare un LLM mentre ti risponde IN BREVE La context window delimita la quantità di informazioni che un modello linguistico può utilizzare durante una determinata elaborazione. Non coincide con ciò che il modello ha appreso nel training, con la memoria del sistema o con un archivio RAG: sono livelli differenti, anche…
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Dal documento alla risposta: come un LLM può cercare informazioni prima di generare il testo IN BREVE Il RAG aggiunge alla generazione un meccanismo di recupero: prima cerca contenuti pertinenti in una raccolta esterna, poi li rende disponibili al modello per costruire la risposta. Questo approccio può collegare l’output a documenti realmente esistenti e ridurre…
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Le allucinazioni degli LLM spiegate semplice: quando una risposta è plausibile, ma non è affidabile
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Dal modello linguistico al servizio di intelligenza artificiale che utilizziamo
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Come un modello linguistico genera testo prevedendo un token alla volta, perché probabilità non significa verità e perché, nell’attività forense, la verifica resta responsabilità del professionista.