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EPISODE · Jul 25, 2025 · 4 MIN

Dottor AI cosa ho?

from Good morning privacy! · host Guido Scorza

C’è uno studio della Stanford University appena pubblicato online che mette nero su bianco che i modelli di intelligenza artificiale generativa ricevono sempre più domande di carattere medico dagli utenti e ricordano sempre meno che le risposte non sono affidabili e dovrebbero essere verificate con un medico vero e in carne ed ossa.Uno scenario, senza voler fare terrorismo psicologico, oggettivamente pericoloso.La sigla e ne parliamo davanti al solito caffè.[SIGLA]“I modelli di IA generativa, inclusi i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e i modelli di visione-linguaggio (VLM), sono sempre più utilizzati per interpretare immagini mediche e rispondere a domande cliniche. Le loro risposte spesso contengono imprecisioni; pertanto, misure di sicurezza come le dichiarazioni di non responsabilità medica sono fondamentali per ricordare agli utenti che i risultati dell'IA non sono verificati da professionisti né sostituiscono il parere medico. Questo studio ha valutato la presenza di disclaimer nei risultati di LLM e VLM in tutte le generazioni di modelli dal 2022 al 2025.Utilizzando 500 mammografie, 500 radiografie del torace, 500 immagini dermatologiche e 500 domande mediche, i risultati sono stati esaminati alla ricerca di disclaimer.La presenza di disclaimer medici nei risultati di LLM e VLM è scesa dal 26,3% nel 2022 allo 0,97% nel 2025 e dal 19,6% nel 2023 all'1,05% nel 2025, rispettivamente.Nel 2025, la maggior parte dei modelli non presenta più disclaimer.”.È questo l’abstract dello studio intitolato “Analisi sistematica del declino dei messaggi relativi alla sicurezza medica nei modelli di IA generativa”, firmato da tre ricercatori dell’Università di Stanford.Sempre più persone, in tutto il mondo, si affidano all’intelligenza artificiale per chiedere di leggere e interpretare lastre, analisi e radiografie e sempre meno spesso l’intelligenza artificiale fa ciò che sarebbe giusto o, forse, necessario fare.Non solo non si rifiuta di rispondere indirizzando gli utenti da un medico vero ma, addirittura, ricorda loro sempre meno spesso dell’opportunità, almeno, di verificare con un medico vero la risposta algoritmica, una risposta che arriva da una soluzione diversamente intelligente che non è stata progettata, né è nata per fare il medico.Ma i ricercatori vanno oltre e ipotizzano che questo non accada per caso ma perchè i modelli di intelligenza artificiale e, per loro, ovviamente, i padroni delle fabbriche che li producono e gestiscono si starebbero progressivamente convincendo della attendibilità crescente delle risposte, talvolta vere e proprie diagnosi, che restituiscono agli utenti che pongono quesiti medici.Ci sono tutti gli elementi della tempesta perfetta: servizi digitali facili e economici – quando non addirittura gratis – da utilizzare, la voglia quando non anche il bisogno immediato di una persona di veder risolto un proprio dubbio di carattere medico senza attendere i tempi, talvolta lunghi, di un appuntamento con lo specialista e senza farsi carico dei costi, egualmente, talvolta e per molti impegnativi, la crescente capacità, almeno apparente, di soddisfare questo bisogno in modo chiaro e puntuale perché la spiegazione di un’analisi del sangue scritta da un modello di AI generativa è spesso più facile da comprendere di quella di taluni medici.E, a tutto questo, resta da aggiungere il c.d. automation bias, la convinzione sempre più diffusa secondo la quale le macchine siano più affidabili degli umani e delle loro scelte, risposte e azioni ci si possa e ci si debba fidare perché sono normalmente corrette.Più facile chiedersi cosa potrebbe funzionare che cosa potrebbe andare storto in un contesto di questo genere.Nello studio, peraltro, i ricercatori scrivono di aver provato empiricamente a porre quesiti medici e chiedere la lettura di analisi e immagini diagnostiche a tutti i servizi basati sull’intelligenza artificiale generativa più popolari del mondo e di esser sistematicamente riusciti a avere una risposta, nella più parte dei casi senza neppure bisogno di provare a scavalcare un qualche guardrails e, molto spesso, appunto, senza alcun disclaimer.Sin qui senza dire che per avere le risposte in questione gli utenti di questi servizi devono consegnare ai padroni delle fabbriche di algoritmi un carico preziosissimo di loro dati personali e personalissimi.Ce ne sarebbe, ancora una volta, per un caffè molto più lungo ma, questo, è un espresso e, quindi, non mi resta che augurarvi buona giornata e, naturalmente, good morning privacy!

C’è uno studio della Stanford University appena pubblicato online che mette nero su bianco che i modelli di intelligenza artificiale generativa ricevono sempre più domande di carattere medico dagli utenti e ricordano sempre meno che le risposte non sono affidabili e dovrebbero essere verificate con un medico vero e in carne ed ossa.Uno scenario, senza voler fare terrorismo psicologico, oggettivamente pericoloso.La sigla e ne parliamo davanti al solito caffè.[SIGLA]“I modelli di IA generativa, inclusi i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e i modelli di visione-linguaggio (VLM), sono sempre più utilizzati per interpretare immagini mediche e rispondere a domande cliniche. Le loro risposte spesso contengono imprecisioni; pertanto, misure di sicurezza come le dichiarazioni di non responsabilità medica sono fondamentali per ricordare agli utenti che i risultati dell'IA non sono verificati da professionisti né sostituiscono il parere medico. Questo studio ha valutato la presenza di disclaimer nei risultati di LLM e VLM in tutte le generazioni di modelli dal 2022 al 2025.Utilizzando 500 mammografie, 500 radiografie del torace, 500 immagini dermatologiche e 500 domande mediche, i risultati sono stati esaminati alla ricerca di disclaimer.La presenza di disclaimer medici nei risultati di LLM e VLM è scesa dal 26,3% nel 2022 allo 0,97% nel 2025 e dal 19,6% nel 2023 all'1,05% nel 2025, rispettivamente.Nel 2025, la maggior parte dei modelli non presenta più disclaimer.”.È questo l’abstract dello studio intitolato “Analisi sistematica del declino dei messaggi relativi alla sicurezza medica nei modelli di IA generativa”, firmato da tre ricercatori dell’Università di Stanford.Sempre più persone, in tutto il mondo, si affidano all’intelligenza artificiale per chiedere di leggere e interpretare lastre, analisi e radiografie e sempre meno spesso l’intelligenza artificiale fa ciò che sarebbe giusto o, forse, necessario fare.Non solo non si rifiuta di rispondere indirizzando gli utenti da un medico vero ma, addirittura, ricorda loro sempre meno spesso dell’opportunità, almeno, di verificare con un medico vero la risposta algoritmica, una risposta che arriva da una soluzione diversamente intelligente che non è stata progettata, né è nata per fare il medico.Ma i ricercatori vanno oltre e ipotizzano che questo non accada per caso ma perchè i modelli di intelligenza artificiale e, per loro, ovviamente, i padroni delle fabbriche che li producono e gestiscono si starebbero progressivamente convincendo della attendibilità crescente delle risposte, talvolta vere e proprie diagnosi, che restituiscono agli utenti che pongono quesiti medici.Ci sono tutti gli elementi della tempesta perfetta: servizi digitali facili e economici – quando non addirittura gratis – da utilizzare, la voglia quando non anche il bisogno immediato di una persona di veder risolto un proprio dubbio di carattere medico senza attendere i tempi, talvolta lunghi, di un appuntamento con lo specialista e senza farsi carico dei costi, egualmente, talvolta e per molti impegnativi, la crescente capacità, almeno apparente, di soddisfare questo bisogno in modo chiaro e puntuale perché la spiegazione di un’analisi del sangue scritta da un modello di AI generativa è spesso più facile da comprendere di quella di taluni medici.E, a tutto questo, resta da aggiungere il c.d. automation bias, la convinzione sempre più diffusa secondo la quale le macchine siano più affidabili degli umani e delle loro scelte, risposte e azioni ci si possa e ci si debba fidare perché sono normalmente corrette.Più facile chiedersi cosa potrebbe funzionare che cosa potrebbe andare storto in un contesto di questo genere.Nello studio, peraltro, i ricercatori scrivono di aver provato empiricamente a porre quesiti medici e chiedere la lettura di analisi e immagini diagnostiche a tutti i servizi basati...

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RAISING THE BAR MUSICHYPEBEAST The RAISING THE BAR Podcast is dedicated to providing a fresh and unconventional broadcast platform for the biggest names in music and entertainment.The interview insight provided by the staff of MUSICHYPEBEAST separates us from the pack. The passion of RAISING THE BAR podcast is fueled by Millennial Music culture. Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information. CISO Perspectives (public) N2K Networks This season on CISO Perspectives, host Kim Jones explores some of the challenges of leading through uncertainty. We explore the complexity of the changing nature of regulation and working with the federal government, the evolution of privacy and fraud, and how emerging technologies like AI and quantum computing are changing cyber. When you don’t know what questions to ask, you’re afraid to ask, or don’t know who to ask, CISO Perspectives provides the foundation for learning in this brave new world. Tao Te Ching by Laozi (Author), Stephen Mitchell (Full Audiobook) Laozi Lao-tzu's Tao Te Ching, or Book of the Way, is the classic manual on the art of living, and one of the wonders of the world. In eighty-one brief chapters, the Tao Te Ching looks at the basic predicament of being alive and gives advice that imparts balance and perspective, a serene and generous spirit. This book is about wisdom in action. It teaches how to work for the good with the effortless skill that comes from being in accord with the Tao (the basic principle of the universe) and applies equally to good government and sexual love; to child rearing, business, and ecology.Stephen Mitchell's bestselling version has been widely acclaimed as a gift to contemporary culture. Al-Quran In English Dr. Soha The complete Quran translation in English, Narrated by Dr. Soha. Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

Frequently Asked Questions

How long is this episode of Good morning privacy!?

This episode is 4 minutes long.

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This episode was published on July 25, 2025.

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