Dal laboratorio di Yale al caso NAZA: quando il controllo umano può cambiare una decisione Andrea Viliotti 7 ottobre 2026 Milgram e l’AI nei conflitti Il controllo umano sull’AI nei conflitti va giudicato dalla possibilità di intervenire sulla decisione. Una conferma, da sola, non dimostra che l’operatore abbia potuto capire, contestare o fermare ciò che il sistema propone. È la conclusione pratica che ricavo dal confronto fra Milgram, gli esperimenti sull’assistenza algorit

Stellantis al 6 ottobre 2026: conti, concorrenza, produzione italiana e scenari a dicembre. Il recupero è iniziato; l’autofinanziamento resta da provare.

L’AI può ampliare ciò che sappiamo fare. Il suo valore dipende anche dalla possibilità di capire e correggere ciò che deleghiamo. Studi su apprendimento, lavoro, relazioni e informazione aiutano a distinguere i benefici osservati dalle condizioni concrete per scegliere.

Dai dati Mediobanca 2026, Andrea Viliotti analizza tre scenari per l’Italia al 2035: investimenti, produttività, energia e redditi delle famiglie.

Tre mondi possibili per Europa e Italia al 2035 mostrano come AI, energia, demografia e finanziamento possano cambiare produzione e redditi. Il nodo è trasformare le decisioni in capacità utilizzabili: simulazioni condizionate, non destini inevitabili.

Andrea Viliotti, sulla base delle informazioni disponibili all’11 settembre 2026, presenta probabilità soggettive condizionate del 65% per il mondo, 67% per gli Stati Uniti e 52% per la Cina nel modello A. Il criterio è remunerare il programma produttivo AI 2026–2030 al 12% annuo nominale, includendo il valore delle attività dopo il 2030. Il modello B restituisce rispettivamente 44%, 49% e 38%. Queste stime non misurano la soddisfazione di tutti i finanziatori né la probabili