Come si usa l’intelligenza artificiale in modo professionale nella scrittura di un documento?

In questo episodio passiamo dalla teoria alla pratica: come progettare un lavoro con i large language models, dalla scrittura di un testo alla documentazione del processo. Scopriamo perché usare l’AI non significa delegare tutto, ma progettare, verificare e guidare ogni passaggio.

Come costruire un contenuto con l’AI mantenendo responsabilità autoriale. Analizziamo elementi chiave come:

• scelta e confronto tra modelli

• progettazione dei prompt

• gestione del contesto e della memoria

• verifica delle fonti e delle allucinazioni

Approfondiamo anche il tema più delicato: diritto d’autore e responsabilità. Quando un testo è davvero “nostro”? Qual è il confine tra supporto e sostituzione dell’autore?

Infine, esploriamo il valore del lavoro collaborativo: strumenti come GitHub e Markdown permettono di integrare AI e cooperazione umana, migliorando qualità, trasparenza e pensiero critico.

Il testo Fondamenti di Informatica per le Scienze Umanistiche è disponibile qui:

https://he.pearson.it/bundle/914

Possiamo fidarci davvero delle risposte dell’intelligenza artificiale?

In questo episodio andiamo oltre il funzionamento tecnico dei modelli per affrontare una questione cruciale: come valutare davvero la qualità dell’AI. Scopriamo perché confrontare modello e dati non basta, e introduciamo un terzo elemento fondamentale: il sistema, cioè il contesto reale in cui l’AI viene utilizzata.

Analizziamo le diverse situazioni che possono emergere: apprendimento corretto, bias nei dati, generalizzazione positiva… ma anche allucinazioni, ovvero risposte plausibili ma completamente inventate. Capire la differenza tra questi casi richiede qualcosa che nessun algoritmo può sostituire: la conoscenza del dominio.

Entriamo poi nei limiti concreti dei large language models: conoscenza statica, memoria limitata, difficoltà nel ragionamento procedurale e nella comprensione di contesti complessi. Vediamo perché questi sistemi tendono sempre a rispondere, anche quando non dovrebbero, e perché questo può essere fuorviante.

Infine, uno sguardo pratico: come usare l’AI in modo professionale e consapevole, dalla scelta dei modelli alla progettazione dei prompt, fino alla documentazione del processo.

Il testo Fondamenti di Informatica per le Scienze Umanistiche è disponibile qui:

https://he.pearson.it/bundle/914

Come fanno le intelligenze artificiali moderne a generare testi, immagini e risposte così sofisticate?

In questo episodio approfondiamo il cuore tecnologico dell’AI contemporanea: il self-supervised learning e i modelli generativi. Scopriamo come gli algoritmi riescano a “crearsi da soli” le etichette di apprendimento, ad esempio prevedendo parole mancanti in un testo, e perché questo approccio ha reso possibile lo sviluppo dei large language models.

Entriamo poi nei meccanismi chiave: token, probabilità, temperatura e architetture come i transformer, che permettono di comprendere il contesto e generare contenuti coerenti.

Ma non basta addestrare un modello: analizziamo anche il processo completo di validazione, dalla divisione dei dataset (training, validation, test) alle metriche fondamentali come precision, recall e accuratezza. Vediamo perché i dati sono spesso il vero punto critico, tra bias, rappresentatività e cambiamenti nel tempo.

Infine, uno sguardo alla pratica: fine-tuning, modelli fondazionali e limiti delle “black box”. Perché capire come un modello prende decisioni è oggi una delle sfide più importanti, soprattutto in ambiti sensibili come medicina, finanza e società.

Il testo Fondamenti di Informatica per le Scienze Umanistiche è disponibile qui:

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