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Un intervento sulla questione strutturale dell'IA generativa: i sistemi sono progettati per rispondere sempre, anche quando non dovrebbero. Le implicazioni non sono solo tecniche, ma giuridiche — causazione, responsabilità, limiti della regolazione attuale. ONLY ITALIAN
Un'analisi del limite strutturale dei sistemi di AI generativa — progettati per produrre sempre un output — e delle sue implicazioni sul piano della responsabilita civile e penale. Il nesso eziologico si estende ai sistemi che trasformano ogni input in risposta plausibile, anche in assenza dei presupposti necessari. / An analysis of the structural limit of generative AI systems — designed to always produce an output — and its implications for civil and criminal liability. The causal link extends to systems that transform every input into a plausible response, even in the absence of the necessary conditions.
Un quadro teleologico e autopoietico per la cognizione artificiale. Appendice tecnica che definisce la struttura della riflessività reale: ciclo PREP-EVAL-COMMIT, tre memorie, identità narrativa e autopoiesi computazionale. / A teleological and autopoietic framework for artificial cognition. Technical appendix defining the structure of real reflectivity: PREP-EVAL-COMMIT cycle, triple memory, narrative identity and computational autopoiesis.
Un quadro teleologico e autopoietico per la cognizione artificiale. Appendice tecnica che definisce la struttura della riflessività reale: ciclo PREP→EVAL→COMMIT, tre memorie, identità narrativa e autopoiesi computazionale. / A teleological and autopoietic framework for artificial cognition. Technical appendix defining the structure of real reflectivity: PREP→EVAL→COMMIT cycle, triple memory, narrative identity and computational autopoiesis.
Un modello deterministico-probabilistico di cognizione adattiva protocosciente che integra soddisfacimento, riflessione e teleologia in un sistema capace di apprendere dalla propria storia esperienziale. Seconda opera della Tetralogia della Riflessività. / A deterministic-probabilistic model of protoconscious adaptive cognition integrating satisfaction, reflection and teleology in a system capable of learning from its own experiential history. Second work of the Tetralogy of Reflectivity.