Oltre l’hype: vulnerabilità e limiti dell’intelligenza artificiale

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Una chiave di lettura tecnica e strategica per chi guida l’adozione dell’AI in azienda

L’intelligenza artificiale è entrata in azienda con una rapidità sorprendente, spinta da promesse di efficienza, automazione e innovazione. Ma dietro l’entusiasmo per i modelli generativi si nascondono fragilità strutturali, rischi emergenti e implicazioni etiche che non possono più essere ignorate.

Nel webinar “Oltre l’hype: vulnerabilità e limiti dell’intelligenza artificiale”, Stefano Borghi (CTO di Dilaxia) e Simone Rizzo (AI expert e ricercatore) hanno fornito una chiave di lettura tecnica e strategica indispensabile per chi guida l’adozione dell’AI in azienda

L’AI non è solo tecnologia: è un cambio di paradigma

“L’intelligenza artificiale ci costringe a riconoscere che creatività e generatività non sono più prerogative solo umane.” – Stefano Borghi

Le AI generative – come GPT, Midjourney o i nuovi modelli multimodali – amplificano la capacità di produrre contenuti testuali, visivi e sonori. Ma al tempo stesso sollevano sfide profonde in termini di identità, controllo e affidabilità dei sistemi.

Utilizzando il modello Tetrad di McLuhan, Borghi ha sintetizzato così l’impatto dell’AI:

Amplifica: creatività e gestione dei dati, facilitando la comprensione di ecosistemi informativi complessi.
Rende obsoleti: strumenti rigidi come chatbot meccanici e produzione elementare di contenuti.
Si capovolge in: strumenti manipolativi, sorveglianza e perdita di controllo quando portata agli estremi.
Recupera: la retorica e la maieutica, cioè l’arte del dialogo e della persuasione. Scrivere prompt efficaci è ormai una competenza chiave.

Le vulnerabilità reali (e spesso sottovalutate) dell’AI

Simone Rizzo ha mostrato in modo chiaro – anche con casi ed esperimenti pratici – come i modelli di AI siano potenti ma fragili.

Attacchi Adversarial

Un’immagine leggermente modificata (in modo impercettibile all’occhio umano) può ingannare completamente un modello, facendogli “vedere” qualcosa che non c’è.

Es. un panda classificato come gibbon dopo l’iniezione di rumore visivo.

Prompt injection e Jailbreaking

L’input testuale può essere manipolato per forzare l’AI a rispondere in modi non previsti – ad esempio rivelando dati riservati o fornendo informazioni vietate (come la costruzione di armi o il trading illegale).

Data poisoning

Basta inserire pochi dati manipolati nel dataset di addestramento per compromettere il comportamento del modello, come nel caso di cartelli stradali modificati che confondono le AI delle auto autonome.

Bias e orientamento

“I modelli linguistici ereditano pregiudizi e orientamenti presenti nei dati umani su cui si addestrano.”
Es. GPT ha dimostrato inclinazioni politiche di sinistra, LLaMA di destra.

Questo ha impatti diretti anche sulla generazione di immagini e testi, con associazioni stereotipate e potenzialmente discriminatorie.

La sicurezza è una corsa infinita

“Non esiste una difesa definitiva contro gli attacchi alle AI. È una rincorsa continua tra attaccanti e difensori.” – Simone Rizzo

Anche con difese sofisticate, ogni modello può essere aggirato con nuovi attacchi. La sicurezza dell’AI, quindi, non può essere considerata un traguardo, ma un processo dinamico. È cruciale dotarsi di competenze, strumenti e policy che prevedano aggiornamenti e validazioni costanti.

Explainable AI: la trasparenza è un obbligo

Per decisioni critiche – come concedere un prestito, diagnosticare una malattia o approvare un’assunzione – l’AI deve poter spiegare le sue scelte. Oggi però la maggior parte dei modelli è una “scatola nera”.

Soluzioni come le mappe di calore (heatmap) per le immagini o i modelli SHAP per i dati tabellari aiutano a “illuminare” il ragionamento della macchina, ma servono standard e responsabilità chiare per rendere le decisioni delle AI trasparenti e contestualizzabili.

Il futuro dell’AI: piccolo, multimodale, ubiquo

I trend già in atto che si stanno evidenziando:

Modelli multimodali (testo, voce, immagini, video): interazioni sempre più naturali, continue e pervasive.
Small language models locali: AI integrate su smartphone e dispositivi edge, con elaborazione in locale (privacy e velocità).
Nuove architetture hardware (NPU e LPU): chip dedicati all’AI per prestazioni elevate a basso consumo.
Robot intelligenti nel mondo fisico, addestrati in ambienti simulati con tecniche di reinforcement learning.

Il consiglio agli executive: pensiero critico e specializzazione

“L’AI non sostituirà l’uomo, ma potenzierà chi saprà usarla bene.” – Simone Rizzo

L’adozione efficace dell’AI richiede formazione, consapevolezza e supervisione umana continua. Chi guida un’azienda o una funzione IT deve:

Investire sulla comprensione dei limiti, non solo dei benefici.
Affiancare l’AI a processi di controllo umano.
Valutare i rischi etici, reputazionali e normativi.
Creare un contesto organizzativo che favorisca l’uso responsabile delle tecnologie emergenti.

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