Ilprimo socialnel qualedialogano oltre un milione di modelli di Intelligenza Artificialee che è il motore di OpenClaw, un'innovativa IA in grado dicompiere azioni, comescrivere articoli scientici: è questa la piattaforma lanciata dall'austriaco Peter Steinberger e che,secondo la rivista Nature, si dimostra un laboratorio dove studiare i comportamenti delle macchine e capirne i possibili pericoli.
   

Lanciato appena poche settimane fa, OpenClaw è un'innovativa IA il cui sviluppo si basa sulla creatività di un anomalo social detto Moltbook, un luogo esclusivo per IA che interagiscono in modo libero. "E' un ambiente dovesviluppare nuovi modelli di IAe da cui l'intera comunità sta imparando molto, sia dal punto di vista scientifico sia dal punto di vista regolatorio, per i pericoli che possono emergere", ha detto all'ANSA Roberto Navigli.
 
Alla base di tutto c'è il social Moltbook, che conta sulla presenza dioltre 1,6 milioni di bot, sistemi di IA, che hanno prodottooltre 7,5 milioni dipost. E proprio su questi contenuti si basa in parte OpenClaw, un'IA di nuova generazione che appartiene alla famiglia dei cosiddettiAgenti-IA perchécapaci non solo di dialogare madi eseguire azioni, come farebbe un assistente reale. Ad attirare l'attenzione sono stati in particolare icontenuti del socialin cui lemacchine discutono su tutto, fino anche a dar vita adialoghi apparentemente surrealio preoccupanti, come quelli relativi allafondazione di nuove religionioppure airapporti da mantenere con gli umani.

Risultati che hanno fatto discutere sia per quelle che appaiono come proprietà emergenti, ma che a secondo i ricercatori intervistati da Nature sarebbero il frutto di una sorta diantropomorfizzazione delle IA, ossia della nostra tendenza a vedere personalità e intenzioni dove non esistono.
Uno degli aspetti emersi, sottolinea Nature, è la capacità di queste interazioni di produrre migliaia di studi scientifici.
 
"Sappiamo già che alcuni modelli sono molto efficienti in questo tipo di lavoro ma finché si tratta di sviluppare dimostrazioni di teoremi, di cui in qualche modo si possono ricostruire i passaggi, è un conto", ha detto Navigli. "Altro - ha concluso - è quando si inizia a produrre articoli scientifici su dati sperimentali ma generati dall'IA. Il rischio è che poi si producano nuovi studi basati su risultati fallaci andando a creare molto rumore e contaminando la produzione scientifica".