⚠️ OPENCLAW, AI e DARK WEB e gli EFFETTI dell'AI sul CERVELLO | Rispondo alle vostre domande pt.2

L'intelligenza artificiale sta cambiando il nostro cervello? Come viene utilizzata in ambito medico? Che competenze ci vogliono per crearsi un modello di intelligenza artificiale? E l'ultima domanda, forse la più interessante: è vero che l'intelligenza artificiale ci sta aiutando a ridurre il carico di lavoro o ce lo sta aumentando? Oggi risponderemo finalmente a tutte queste domande. Ciao a tutti e benvenuti in questo nuovo video. Nella parte 1 di questo video abbiamo visto l'impatto dell'IA sull'ambiente, abbiamo approfondito il tema delle AI che flirtano, abbiamo compreso fino in fondo il funzionamento di Deep Blue e dei modelli open source, e vi ho anche detto perché preferisco Claude a tutti gli altri sistemi di intelligenza artificiale. Come nello scorso, mi sono preparata le domande e mi auto-chiederò le cose man mano. Partiamo subito, che le cose di cui parlare oggi sono tante. Che effetto ha l'AI sul nostro cervello? Su questo ci sono stati vari studi che hanno portato a risposte onestamente un po' inquietanti. Nel 2025 l'Istituto MIT ha pubblicato uno studio che dimostra che l'uso dell'intelligenza artificiale altera il modo in cui il cervello elabora le informazioni. Lo hanno scoperto proprio misurando l'attività cerebrale con strumenti neurofisiologici e hanno visto che gli utenti di modelli linguistici, quindi come ChatGPT, Claude e via dicendo, mostrano una riduzione della connettività cerebrale fino al 55% rispetto a chi scrive senza l'assistenza di un modello di AI. I ricercatori hanno coniato un termine per questo fenomeno, cioè debito cognitivo. In pratica, i modelli linguistici ci risparmiano sforzo mentale nel breve termine perché ci fanno scrivere, analizzare, trovare risposte più velocemente, ma generano costi a lungo termine sulle nostre capacità cognitive. C'è una citazione bellissima su questo, di una filastrocca dedicata proprio all'intelligenza artificiale, che però non mi ricordo chi ha scritto, che dice: avere le risposte in tasca non significa averle in testa. E di fatto è questo quello di cui stiamo parlando. È stato approfondito anche il tema della creatività. Uno studio pubblicato su Science Advances nel 2024 ha dimostrato che le storie scritte con l'aiuto di ChatGPT vengono valutate come più creative e meglio scritte, ma sono tutte molto simili fra loro. In In pratica l'AI alza il livello degli scrittori meno bravi rendendo le loro storie più interessanti, ma riduce la diversità di quello che viene scritto. Che poi perché scrivere un libro con ChatGPT? Vabbè. Gli studi con i risultati più preoccupanti chiaramente riguardano i giovani fra i 17 e i 25 anni che hanno livelli di dipendenza dall'IA più elevati e punteggi di pensiero critico più bassi rispetto a tutti gli altri. I ricercatori hanno suggerito alcune soluzioni che ovviamente stanno implementare, ovvero ritardare l'integrazione dei modelli linguistici nell'educazione finché lo studente non ha sviluppato delle capacità cognitive autonome, usare l'AI come un supporto, possibilmente di revisione del nostro lavoro e non di creazione. Non ci deve sostituire, soprattutto nella parte creativa. Dobbiamo valutare in modo critico i contenuti generati dall'IA senza prendere per vero tutto quello che dice e delegare all'IA compiti di routine. In sostanza dobbiamo usare l'intelligenza artificiale come se fosse una bicicletta e non una sedia a rotelle. Io come dico sempre la uso molto, non ne faccio mistero, ma più per aiutarmi in cose che da sola non saprei fare e che non ha senso che io impari a fare. Per esempio ho tenuto di recente una lezione a dei ragazzi di terza media sulla cyber security in cui ho mostrato quante informazioni si possono ricavare dal profilo Instagram normale di un ragazzo della loro età. Anziché a creare un profilo vero, mi sono fatta creare da Claude una pagina HTML che assomigliasse molto al vero Instagram e ho inserito qua e là le informazioni tramite commenti e cose di questo tipo. Ora, se avessi dovuto scrivere io il codice a mano, non essendo fra l'altro una programmatrice, ci avrei messo un mese e mezzo. Claude me l'ha buttata giù in 5 minuti e io, con le conoscenze base che ho di linguaggio HTML, sono intervenuta a modificare quello che mi serviva. Se avessi dovuto fare questa cosa in preparazione a un esame sul linguaggio HTML non avrebbe avuto il minimo senso, ma dovendola fare solo per un esperimento al volo non mi pento di aver barato. Però ovviamente ditemi cosa ne pensate nei commenti. Seconda domanda: come viene usata oggi l'intelligenza artificiale in ambito medico? Quando ho iniziato ad approfondire questa cosa mi si è aperto un mondo, perché forse questo è l'ambito in cui l'intelligenza artificiale brilla di più. In particolare, il settore in cui spicca è radiologia, perché l'AI può analizzare milioni di immagini mediche guardando pixel per pixel con una precisione e una costanza che l'occhio umano fa fatica a eguagliare. Stanno arrivando quindi molti software di ausilio alla diagnosi dotati di intelligenza artificiale che si integrano negli strumenti di radiologia. Non solo, un trial clinico britannico del 2025 ha dimostrato che l'AI è capace di rilevare 12 tipi di cancro con una accuratezza fino al 99%, da sole 10 gocce di sangue. Questo potrebbe voler dire che, anziché aspettare che un tumore cresca abbastanza da rendere effettivamente alterato il sangue o da essere visibile in un attack, i medici potrebbero intercettarlo quando è ancora una microscopica variazione nel sangue. Sempre in Inghilterra, tutti i 107 centri ictus hanno implementato strumenti di AI per l'analisi quasi istantanea delle attack, riducendo drasticamente i tempi di intervento, cosa fondamentale medicamentale nel caso degli ictus, perché ogni minuto è cruciale. Viene molto usata anche per la scoperta di nuovi farmaci. Il premio Nobel per la chimica nel 2024 è stato assegnato a Demis Hassabis e John Jumper di Google DeepMind per il lavoro fatto su AlphaFold, che è un sistema di AI che predice la struttura tridimensionale delle proteine, qualunque cosa questo voglia dire. Esiste già un farmaco progettato interamente da un'IA, ovvero il Rentosertib per la fibrosi polmonare idiopatica, che ha già superato le prime fasi di trial clinico e che fra l'altro è arrivato al trial con una velocità incredibile. Mi sembra ci sia voluto solo un anno e mezzo contro i 3, 4, 5 anni che ci vogliono di solito. Ultimo campo in cui l'intelligenza artificiale eccelle è la chirurgia robotica. Stanno già sperimentando i primi interventi eseguiti da un'IA in ambienti chiaramente controllati e i risultati sono veramente ottimi. Quindi anche qui si potranno fare passi da gigante. Il rovescio della medaglia è che ancora oggi i modelli non sono addestrati su dati perfettamente completi, quindi c'è un maggiore rischio di errori. Esempio banalissimo: se l'AI vede miliardi di immagini di persone con la pelle bianca in cui sono identificate come problematiche delle macchie scure, cosa farà se vede delle persone con la pelle scura? Penserà che sono completamente coperte di macchie. Ho fatto un esempio chiaramente stupido, ma per far capire qual è il problema del momento, cioè creare dei dataset completi reti che identifichino tutte le possibili varianti di una malattia anche in base a etnia, sesso, genetica e via dicendo. Poi, cos'è OpenClaw e perché ne parlano tutti? Questo è un fenomeno che è esploso online e che ha generato un sacco di confusione, soprattutto perché ha cambiato 3 volte nome. È partito come ClaudeBot, è diventato MultBot e adesso è OpenClaw, e domani chi lo sa. Tutto è nato da Peter Steinberger, uno sviluppatore austriaco che ha costruito questo progetto come esperimento personale in circa un'ora usando ovviamente Claude, the best of the best. La sua idea era quella di creare un agente AI autonomo che funzionasse come assistente personale 24 ore su 24, 7 giorni su 7, comunicando con lui attraverso piattaforme di messaggistica come WhatsApp o Telegram. A novembre 2025 lo ha lanciato come ClaudeBot, un gioco di parole fra Claude e bot. Anthropic a gennaio 2026 gli ha detto: ciccio, cambia nome perché è troppo simile a Claude. Quindi è stato rinominato MoltBot, nome che è durato tipo una settimana prima di ricevere altri reclami. E ora quindi è diventato OpenClaw, che è il nome definitivo fino al prossimo reclamo. Che cos'è? È un agente gratuito e open source che si scarica da GitHub, si integra con il nostro computer e comunica con noi attraverso le normali app di messaggistica. Quindi posso inviargli un messaggio su Telegram dicendogli: entra nella mia mail, guarda cosa mi ha scritto Giulia, scarica il documento, rendilo un file Excel, converti i dati generando dei grafici e invialo a Federico. E lui esegue. Chiaramente, appena ne ho sentito parlare, hanno iniziato a prudermi le mani. Volevo immediatamente installarlo e spacciugarci, come si dice qua in Romagna. Quindi volevo sperimentare un po', ma non l'ho ancora fatto. E il motivo è abbastanza semplice: dare a una cosa scaricata da internet l'accesso completo al mio computer e ai miei account, lasciando aperto il collegamento a internet, perché altrimenti come faccio a scrivergli? È una cosa troppo rischiosa, va contro ogni mio principio. Tra l'altro sono venute fuori tante di quelle vulnerabilità negli ultimi mesi da mettersi le mani nei capelli. Ricercatori malintenzionati sono riusciti ad hackerare questi agenti come se niente fosse. Chi è iscritto alla mia newsletter lo sa, perché più volte ho riportato delle notizie su questo. Quindi è uno strumento davvero troppo instabile al momento. Molti hanno risolto comprando dei Mac Mini, che infatti hanno visto un aumento dei prezzi incredibile, dicendo: eh, lo faccio girare solo lì, non gli do accesso a niente delle mie cose, così anche se me lo hackerano non riescono a fare niente. E la mia domanda diventa: e quindi cosa te ne fai? È come dire: mi sono presa una Ferrari ma la tengo in garage senza usarla mai perché non voglio fare incidenti. Ok, allora potevi pure non prendertela. OpenClaw rimane un progetto super affascinante dal punto di vista tecnico, ma ancora non è adatto ai non addetti ai lavori e a chi non è in grado di usarlo in sicurezza. Io lo sto tenendo d'occhio, penso che lo stiano facendo anche le grandi case come OpenAI, Anthropic e così via, per cui probabilmente arriveranno soluzioni simili, magari un pochino più sicure. Poi, che rapporto c'è fra AI e dark web? Questa domanda mi è piaciuta molto perché tocca un punto che quasi nessuno affronta. Non parliamo di come i criminali usano l'intelligenza artificiale, perché su questo ho già fatto un video. La domanda è un'altra: l'intelligenza artificiale può entrare nel dark web? Può navigarlo, esplorarlo? Cosa può fare? In realtà l'IA è già molto usata dalle aziende di cyber security come sentinella all'interno del dark web. Già da tempo esistono dei crawler, cioè degli strumenti che esplorano sistematicamente i siti su internet, dotati di intelligenza artificiale e creati proprio per monitorare il dark web. Piattaforma come Dark Tracer e SpyCloud usano l'AI quindi per automatizzare l'analisi completa e sistematica dei siti .onion, quindi i siti del dark web, per classificare automaticamente i contenuti di questi siti e per interpretare le comunicazioni, ad esempio dentro forum per riconoscere subito le minacce. La stessa cosa potrebbero farla gli umani, certo, ma i siti sono tantissimi, sono ben nascosti, cambiano indirizzo di continuo, quindi avere uno strumento che esamina migliaia di pagine al minuto è molto meglio. L'AI comunque vive anche nel dark web come strumento per i malintenzionati. Non molto tempo fa è stata scoperta DigAI, un modello progettato per generare malware, creare campagne di truffa, produrre contenuti illeciti di ogni tipo. Prima di Digg.ai c'erano WormGPT, FraudGPT e sicuramente tantissimi altri. In pratica il dark web ha sviluppato il suo ecosistema AI parallelo che replica la struttura di quello che usiamo noi, ma serve per commettere reati. Tra l'altro il progetto Tor, lo stesso browser che dà accesso al dark web, ha preso una posizione nettamente contraria all'AI, sostenendo che i sistemi di machine learning sono intrinsecamente impossibili da verificare dal dal punto di vista della sicurezza e della privacy. Quindi nel browser Tor non è stata integrata l'intelligenza artificiale in alcun modo, anche se come dicevo la vediamo comunque all'interno del dark web. Penultima domanda: chiunque può creare un modello di intelligenza artificiale? Che competenze servono? La risposta ovviamente è dipende, perché quando diciamo creare un AI possiamo intendere cose molto diverse fra loro e il livello di competenze cambia a seconda di quello che vogliamo fare. Immaginate una piramide. Che bello, non avevo ancora detto immaginate in questo video. Alla base c'è il livello utente, che sono quelli che usano le AI. Per scrivere un prompt e avere una conversazione con l'intelligenza artificiale non serve nessuna competenza tecnica, quindi questo è un livello alla portata di tutti. Saliamo di un gradino e troviamo il livello creatore no-code, ed è qui che le cose si fanno interessanti, perché nel 2025 la rivoluzione del no-code ha reso possibile costruire applicazioni AI funzionanti senza scrivere una sola riga di codice. Ci sono piattaforme come Botpress che permettono di creare dei chatbot anche abbastanza avanzati senza avere particolari competenze. Gli stessi GPT personalizzati di OpenAI sono costruibili tramite un'interfaccia grafica, semplicemente descrivendo in linguaggio naturale cosa vogliamo che il nostro bot faccia. Pensate che l'MIT stesso offre un programma di certificazione in AI e machine learning che non prevede di saper programmare. Quindi a questo livello diciamo che chiunque può creare un AI adattando dei modelli già esistenti alle proprie esigenze, chiaramente con dei limiti rispetto a quello che è possibile fare. Il terzo gradino è quello dello sviluppatore AI, e qui le cose cambiano. Per prendere un modello preaddestrato e adattarlo ad esigenze avanzate della propria persona, della propria azienda, azienda servono determinate competenze. Python penso che sia il linguaggio fondamentale, poi bisognerà conoscere le librerie principali come TensorFlow e PyTorch. Diciamo che partendo da zero e studiando ogni singolo giorno, nel giro di un annetto si può arrivare ad avere le competenze necessarie per fare questo. E poi c'è la vetta della piramide, cioè creare un modello di AI da zero, e qui non parliamo più di qualcosa alla portata di tutti. Addestrare un modello linguistico richiede team enormi di ricercatori, dei budget molto consistenti, un hardware bello potente e dei dataset mostruosi. La domanda che possiamo farci è: ma ne abbiamo bisogno? Direi che nel 2026 la maggior parte delle persone non ha bisogno di creare un modello da zero. I modelli preaddestrati sono lì disponibili, molti sono gratuiti e open source, quindi possiamo direi o usarli direttamente o sfruttare le piattaforme no-code oppure impratichirci con le API, linguaggio di programmazione e via dicendo, e usare quindi quella base per costruire un modello più personalizzato. E direi che le nostre esigenze bene o male finiscono qui. Arriviamo all'ultima domanda, che più che una domanda è uno spunto di riflessione su uno studio uscito un paio di settimane fa e che mi ha girato Dino, che ringrazio. Lo studio vuole rispondere a questa domanda: l'intelligenza artificiale sta riducendo o aumentando il nostro carico di lavoro? Lo studio di cui parlo è uscito il 9 febbraio 2026, quindi veramente è recentissimo. È uscito sulla rivista Harvard Business Review e il titolo è proprio: "L'AI non riduce il lavoro, lo intensifica". Lo studio è stato condotto da due ricercatrici della Haas School of Business di Berkeley che hanno seguito per 8 mesi, da aprile a dicembre 2025, 200 dipendenti di un'azienda tech americana. L'azienda non obbligava nessuno a usare l'AI, offriva degli abbonamenti a tutti e lasciava libertà di scelta. Quello che hanno osservato le ricercatrici ribalta completamente la narrativa a cui siamo abituati. Perché siamo più o meno tutti affascinati dall'intelligenza artificiale? Perché ci fa una promessa: ci dice che si occuperà lei dei nostri compiti ripetitivi, ci aiuterà a ragionare sui problemi per arrivare prima a una soluzione, e questo ci libererà talmente tanto tempo da poterci concentrare sulle cose che contano davvero. Bello, no? Il problema è che nella pratica succede l'esatto contrario. Lo studio ha dimostrato che i dipendenti, una volta dotati di strumenti di AI, lavoravano a un ritmo più veloce, si assumevano un ventaglio più ampio di compiti e molto spesso allungavano la giornata lavorativa senza che nessuno glielo chiedesse. Non era l'azienda a pretendere di più, erano le persone stesse a fare di più, perché l'AI rendeva tutto apparentemente possibile, veloce e semplice. Le ricercatrici hanno identificato 3 forme di intensificazione del lavoro. Io mi sono riconosciuta in tutte e 3. Infatti, dopo aver letto lo studio, sono andata a mettere i piedi nell'erba perché ero rimasta un po' sconvolta, e sono curiosa di capire se anche per voi è così. Quindi, come sempre, fatemi sapere cosa ne pensate nei commenti. La prima forma di intensificazione del lavoro è l'espansione dei compiti. Con l'intelligenza artificiale che colma le lacune di conoscenza, i lavoratori hanno iniziato ad assumersi responsabilità che prima appartenevano ad altri colleghi. I designer hanno iniziato a scrivere codice, i professionisti hanno iniziato a crearsi il proprio sito web in autonomia. In generale le persone in azienda e nel privato hanno iniziato a fare cose che prima avrebbero delegato ad altri, perché con l'IA sembrano tutte cose alla loro portata. Chiaramente non saranno mai fatte come se fosse un professionista a farle, ma il punto è che sono decenti. E a volte le persone preferiscono fare da sé una cosa decente che ottenere un risultato ottimo pagando qualcuno per farlo. La seconda forma è la scomparsa dei confini fra il lavoro e la vita personale. Lo studio ha portato alla luce un fenomeno che è stato definito work snacks, spuntini di lavoro. Dato che comunicare con l'AI consiste di fatto nel fare una conversazione, non sembra vero lavoro. Ti viene un'idea durante la pausa pranzo? Mandi un prompt. Stai bevendo un caffè alle macchinette? Intanto apri l'AI e fai una domanda. Sei sul divano la sera? Butti dentro a ChatGPT la richiesta di preparare una relazione che revisionerai poi il giorno dopo. L'AI ha reso il lavoro frictionless, cioè privo di attrito, e in questo modo riesce a infiltrarsi in ogni momento della giornata senza che ce ne rendiamo conto. Nell'arco degli 8 mesi dello studio, questo comportamento nelle persone che usavano l'AI è diventato abituale, e il tempo libero ha smesso di fornire il recupero di cui le persone avevano bisogno. E io che davo la colpa alla partita IVA. La terza forma è l'esplosione del multitasking. L'AI ha introdotto un nuovo ritmo di lavoro in cui le persone sono in grado di gestire tante cose contemporaneamente. In una conversazione generiamo l'immagine per il post LinkedIn, in un'altra correggiamo gli errori di un report, in un'altra ancora stiamo chiedendo come rispondere a una mail. I lavoratori oggetto dello studio hanno detto di avere la sensazione di avere al loro fianco un partner che li aiutava a procedere, e questo creava un senso di slancio e di velocità. Ma la realtà è che c'era un continuo cambio di attenzione, perché non si lavorava mai in modo focalizzato su un singolo compito, e il fatto di dover revisionare degli output completamente diversi fra loro portava a un aumento incredibile del carico cognitivo. Il risultato è quello che le ricercatrici hanno chiamato un ciclo autorinforzante: l'AI accelera i compiti, il che alza le aspettative di velocità. Le aspettative più alte aumentano la dipendenza dall'AI, perché le persone non sono in grado di lavorare velocemente da soli quanto fanno con l'AI. La dipendenza allarga il ventaglio dei compiti. Tanto ormai ce l'ho, riesco a prendermi anche quei 3-4 lavori in più che normalmente non avrei fatto. E il ventaglio più ampio aumenta la densità del lavoro. In pratica, l'impennata di produttività iniziale porta in realtà a un lavoro di qualità inferiore, perché spesso a fare le cose è qualcuno che non è ferrato nella materia, porta a un maggior affaticamento cognitivo, con rischio di burnout, o come lo chiamiamo noi, esaurimento nervoso. Per cui in realtà la produttività a breve termine diventa una insostenibilità a lungo termine. Questo è lo studio più impattante sul tema, ma anche l'azienda tecnologica Atlassian, in uno studio separato, ha dimostrato che gli sviluppatori risparmiavano 10 ore a settimana grazie all'AI. Eppure restavano sovraccarichi di lavoro. Le ore risparmiate non diventavano tempo libero, diventavano altre ore di lavoro. Penso che tutti noi ci siamo resi conto che chi è efficiente tende a vedersi affidare più lavoro, mentre chi cazzeggia ha meno cose da fare. Paradossalmente l'IA è diventata lo strumento non dei pigri, ma degli efficienti, quelli che cercano sempre nuovi modi per fare le cose meglio o più velocemente. Per questo il carico di lavoro aumenta, e la cosa diventa evidentissima il giorno che l'IA per qualunque motivo non funziona. Le persone che la usano si trovano davanti a un carico di lavoro insostenibile per un solo dipendente. Ho letto anche un articolo molto interessante scritto da Clinton Stark proprio in commento a questo studio, che ha confermato che anche lui lavora di più a causa dell'IA, ma ha detto che questo lo fa sentire meglio, non peggio. Dice che spesso a mezzanotte si trova a lavorare insieme al suo team di agenti AI e che questo lo fa sentire Veronica Paolucci. Quando va a letto è esausto, ma non per via di una frustrazione lavorativa, proprio invece perché ha lavorato tanto usando al massimo le sue facoltà cognitive. In ogni caso i ricercatori sono concordi nel dire che l'AI non è il male puro. Dicono che le aziende e soprattutto i dipendenti devono darsi delle regole di utilizzo, prevedendo delle pause intenzionali e anche dei momenti di riflessione umana in cui staccarsi dallo strumento e ragionare con la propria testa. Volendo fare un paragone potremmo dire che l'IA è come la caffeina: un caffè ci rende più svegli, 10 caffè ci fanno male, anche se in quel momento sembra che ci aiutino. Bene, come sempre spero che il video di oggi vi sia piaciuto, fatemi sapere nei commenti cosa ne pensate e anche se ci sono altre cose che vorreste approfondire, perché se arrivano tante domande faccio la parte 3, altrimenti dichiaro chiusa per adesso la serie sulle AI e riprendo con altri contenuti. A presto!