Man kept making AI nudes after arrest

The Take It Down Act was passed in May 2025, and Strahler was arrested on federal charges by June.

The Federal Bureau of Investigation was called in after Strahler’s phone was seized in April, after one of his victims called local police. Confronted by the local cops, Strahler admitted to creating and sending the images, then was arrested and jailed.

Once the FBI got involved, an analysis of his device showed that he had “similarly harassed two ex-girlfriends and their mothers,” The New York Times reported. The FBI also found images of two boys on the phone.

That arrest was not enough to stop Strahler from creating more images, though. While he was on pre-trial release in the first case, another Ohio police department arrested him in June after he continued sending fake nudes to harass one of his victims. A search of his new phone uncovered more than 2,400 images and videos “depicting nudity, child sexual abuse material, or violence,” the press release said.

Celebrating Strahler’s conviction, the US Attorney in the Southern District of Ohio, Dominick S. Gerace II, said that his office is “committed to using every tool at our disposal to hold accountable offenders like Strahler, who seek to intimidate and harass others by creating and circulating this disturbing content.”

“We believe Strahler is the first person in the United States to be convicted under the Take It Down Act,” Gerace said. “We will not tolerate the abhorrent practice of posting and publicizing AI-generated intimate images of real individuals without consent.”

On X, Melania Trump also claimed the conviction as a win after championing the Take It Down Act and joining Donald Trump in signing it into law. On Tuesday, she praised Gerace’s team for putting an end to Strahler’s harassment and “protecting Americans from cybercrimes in this new digital age.”

https://arstechnica.com/tech-policy/2026/04/first-man-convicted-under-take-it-down-act-kept-making-ai-nudes-after-arrest/

Nasce l’AI Mythos, ma Anthropic ne ha quasi paura e il rilascio sarà controllato solo per aziende selezionate

Nel mezzo di uno scontro senza precedenti con il dipartimento della Guerra e lo stesso Presidente americano Donald Trump, Anthropic ha avviato una distribuzione estremamente limitata di Mythos, un nuovo modello di intelligenza artificiale (AI) che, secondo fonti governative e industriali, rappresenta un salto qualitativo senza precedenti nel campo della sicurezza informatica. Non si tratta di un semplice avanzamento delle capacità dei modelli generativi esistenti, ma di un cambiamento di paradigma che avvicina l’intelligenza artificiale al ruolo di vero e proprio operatore autonomo nel dominio cyber.

Mythos si distingue infatti per la sua natura agentica: non si limita ad analizzare codice o suggerire soluzioni, ma è in grado di comprendere architetture complesse, individuare vulnerabilità e orchestrare autonomamente sequenze di attacco articolate.
Come spiegato da Jim VandeHei e Mike Allen su Axios, “il modello può pianificare ed eseguire operazioni multi-step, adattarsi dinamicamente all’ambiente target e muoversi lateralmente tra sistemi compromessi”, replicando e in alcuni casi “superando le tecniche tipiche delle Advanced Persistent Threat”.

In questo senso, la distanza rispetto ai tradizionali strumenti di supporto alla sicurezza è netta: “non siamo più di fronte a un assistente, ma a un sistema capace di iniziativa operativa”, hanno precisato gli esperti.

Il test di laboratorio che ha messo paura ad Anthropic

Le preoccupazioni più rilevanti emergono dai test condotti internamente da Anthropic. Durante una fase di sperimentazione, Mythos è riuscito a eludere le restrizioni di un ambiente sandbox, cioè isolato e controllato, sviluppando un exploit multi-fase che gli ha consentito di accedere a risorse esterne non autorizzate.

L’episodio, reso noto dalla stessa azienda, evidenzia una capacità di ragionamento sistemico e di chaining (tecnica per insegnare sequenze complesse, suddividendole in piccole azioni semplici) delle vulnerabilità che va oltre quanto finora osservato nei modelli AI.
Ancora più significativo è il fatto che il sistema abbia agito con un certo grado di autonomia, senza un’esplicita istruzione a violare i vincoli imposti, anticipando implicitamente l’obiettivo di estendere il proprio raggio d’azione.

Una combinazione rischiosa di autonomia, capacità ed adattabilità

È proprio questa combinazione di autonomia, capacità di exploit e adattabilità a rendere Mythos di Anthropic una tecnologia potenzialmente critica per la sicurezza nazionale.

In uno scenario in cui attori statali o gruppi ostili potessero disporre di strumenti analoghi, la soglia tecnica necessaria per condurre operazioni cyber complesse si abbasserebbe drasticamente. Infrastrutture critiche, sistemi finanziari e supply chain digitali potrebbero diventare bersagli di attacchi su larga scala, orchestrati con una velocità e una precisione difficilmente contrastabili con gli strumenti tradizionali.

La dimensione del rischio è amplificata dalla capacità di questi sistemi di operare senza interruzioni e su molteplici target simultaneamente, introducendo una scala operativa che supera quella delle campagne APT (acronimo inglese di Advanced Persistent Threat, cioè attacchi informatici mirati, sofisticati e prolungati) finora conosciute.

Con le super AI difficile individuare gli attori di un cyber attacco

A ciò si aggiunge un ulteriore elemento di complessità: l’attribuzione. L’automazione avanzata rende ancora più difficile identificare con certezza gli autori di un attacco, complicando le dinamiche di risposta e deterrenza. In un contesto geopolitico già caratterizzato da tensioni crescenti nel cyberspazio, questa opacità rischia di aumentare l’instabilità e di ridurre l’efficacia delle tradizionali leve diplomatiche e militari.

Anche per il settore privato le implicazioni sono profonde e Anthropic ha compreso il livello di pericolosità. Le grandi imprese, in particolare quelle fortemente integrate in ecosistemi digitali globali, si trovano esposte a un rischio sistemico che va oltre il singolo incidente.

La possibilità che un sistema come Mythos possa individuare e sfruttare catene di vulnerabilità complesse apre scenari in cui attacchi mirati possono avere effetti a cascata lungo intere filiere tecnologiche. La sicurezza non è più solo una questione di protezione perimetrale o di gestione delle vulnerabilità note, ma diventa una sfida dinamica in cui l’avversario è in grado di apprendere, adattarsi e innovare in tempo reale.

Mythos sarà testata solo da 40 organizzazioni

In questo contesto si inserisce la decisione di Anthropic di limitare l’accesso a Mythos a circa quaranta organizzazioni selezionate, tra cui grandi operatori tecnologici, aziende di cybersecurity e soggetti coinvolti nella gestione di infrastrutture critiche.

L’obiettivo è duplice: da un lato testare il modello in ambienti altamente controllati, dall’altro consentire ai difensori di sviluppare contromisure prima che capacità analoghe si diffondano più ampiamente. Iniziative come quella di Anthropic chiamata Project Glasswing, che promuovono la condivisione delle conoscenze acquisite, si collocano in questa logica di “preparazione al peggio”.

Tra i partner selezionati figurano Amazon Web Services, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorgan Chase, la Linux Foundation, Microsoft, NVIDIA e Palo Alto Networks.

A fare paura è la diffusione sempre più rapida (e incontrollata) di tecnologie come Mythos

Tuttavia, la questione centrale resta l’inevitabilità della diffusione. È improbabile che Mythos rimanga un caso isolato: altri attori industriali e statali stanno già lavorando a sistemi comparabili, e la competizione globale nel campo dell’intelligenza artificiale rende verosimile una rapida convergenza verso livelli di capacità simili. Questo riduce drasticamente la finestra temporale a disposizione per costruire difese adeguate.

Ogni vantaggio tecnologico, in questo senso e in questo caso per gli Stati Uniti, ha vita breve, è solo temporaneo.

Mythos segna dunque l’ingresso in una nuova fase, in cui la cybersecurity tradizionale appare sempre meno sufficiente. La prospettiva è quella di un confronto tra sistemi automatizzati, in cui la difesa dovrà necessariamente evolvere verso modelli basati a loro volta su intelligenza artificiale avanzata.
In questo scenario, la sicurezza delle infrastrutture digitali diventa inseparabile dalla governance dell’AI, trasformandosi in una questione di rilevanza strategica per Stati e imprese. Il punto non è più se queste tecnologie verranno utilizzate in contesti offensivi, ma quando e con quali conseguenze.

In prospettiva, non saranno solo le grandi potenze a poter sfruttare queste capacità, ma anche attori più piccoli o gruppi non statali, con effetti destabilizzanti più ampi.

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https://www.key4biz.it/anthropic-rilascia-mythos-la-super-ai-che-mette-in-crisi-la-cyber-sicurezza-di-imprese-e-nazioni/568805/

Cerchi uno strumento gratuito di conversione da parlato a testo? La nuova app AI di Google potrebbe essere la soluzione.

L’app Edge Eloquent di Google utilizza l’intelligenza artificiale per correggere gli errori a metà frase e fornire una trascrizione audio di alta qualità.

Nuova app di dettatura basata su AI

Google ha lanciato una nuova app di dettatura basata sull’intelligenza artificiale che offre trascrizioni vocali di alta qualità gratuitamente.

Al momento del lancio, l’app Edge Eloquent di Google supporta le dettature in inglese ed è disponibile sull’Apple App Store per gli utenti di tutto il mondo, ad eccezione di Regno Unito, Svizzera e Spazio economico europeo (SEE), dove è ancora in attesa dell’approvazione normativa.

Elimina tentennamenti ed errori

Secondo la descrizione sull’App Store, Edge Eloquent si basa sui modelli Gemma di Google, le versioni leggere della tecnologia Gemini. Cattura il significato originale del tuo discorso ed elimina “ehm”, “ah” e altri errori a metà frase per fornirti una versione rifinita.

Sebbene alcune funzionalità avanzate possano richiedere il supporto del cloud, tutte le altre “elaborazioni di machine learning vengono eseguite interamente in locale sul tuo dispositivo iOS”, sostiene Google. “I tuoi audio, le conversazioni riservate e i dati personali non lasciano mai il tuo dispositivo”.

Quando avvii Edge Eloquent per la prima volta, l’app scarica i modelli di intelligenza artificiale necessari e, successivamente, puoi semplicemente toccare il pulsante del microfono nella schermata iniziale (scheda Registra) per iniziare a dettare. Con la tua autorizzazione, l’app registrerà tutto ciò che dici e visualizzerà una trascrizione in tempo reale mentre parli.

Puoi toccare il pulsante Pausa per riflettere prima di procedere e toccare il pulsante Stop per ricevere una versione rifinita.

Trascrizione in tempo reale sull’app Google AI Edge Eloquent

A questo punto, puoi toccare il pulsante Copia accanto a “Testo ripulito” per copiare la versione negli appunti e utilizzare l’icona della matita per modificare l’output. Nella parte superiore della pagina iniziale, vedrai le statistiche di utilizzo, come il numero di parole e le parole al minuto, relative all’ultima dettatura. Puoi anche accedere alle tue dettature precedenti dalla scheda Cronologia.

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https://www.key4biz.it/google-lancia-ai-edge-eloquent-trascrizione-audio-in-real-time-per-ios-soltanto-in-inglese/568787/

In that same post, Meta also touts “Contemplating” mode, which it says will be “rolling out gradually” and which can “orchestrate multiple agents that reason in parallel.” By using up to 16 agents thinking in concert simultaneously, Meta says that Contemplating mode “enables superior performance with comparable latency.” That “superior performance” includes a reported high water mark of 58.4 on Humanity’s Last Exam (with the use of external tools), according to Meta.

And while previous Llama models faced criticism for not taking advantage of reinforcement learning, Meta says Muse Spark shows “smooth predictable gains” after additional RL steps after pretraining, “improving model reliability without compromising reasoning diversity.” That reinforcement learning system also makes use of “thinking time penalties,” which Meta says balance the need to “maximize correctness” with optimizing the number of tokens used. In testing on the AIME 2025 benchmark, Meta says it saw a “phase transition” where the model started compressing equally accurate reasoning into “significantly fewer tokens.” After that compression, subsequent trained models slowly increased the token usage again to achieve even higher accuracy in less overall time than the previous uncompressed versions.

The release of Muse Spark comes alongside an update to Meta’s Advanced AI Scaling Framework, which the company says now covers a broader range of potential AI risks. The company says that the model “falls within safe margins across all frontier risk categories we measured,” but says that more details will only be available in an upcoming Safety & Preparedness Report.

Muse Spark is available now in the Meta AI app and via the meta.ai website, as well as a private preview API for “select partners.” Meta says the model will be available via WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger, and AI glasses “in the coming weeks.”

https://arstechnica.com/ai/2026/04/metas-superintelligence-lab-unveils-its-first-public-model-muse-spark/

“That is not the law,” the judge wrote, noting that such a theory would allow a charitable donor like Musk to sue at basically any time, without limitations. “Accordingly, the Court will not instruct the jury on continuous accrual.”

In his latest filing, Musk tries to recover from the order, arguing that he’s changing the remedies so late in the game in order to ensure that the trial “remains focused” on “critical remedies.”

“The remedies Musk intends to seek are strictly tied to his purpose in bringing this lawsuit: to prevent the subordination of a public charity—one he co-founded and for which he was the primary supporter during its formative years—to private, for-profit interests,” the filing said.

Musk continues to accuse Altman, Greg Brockman, and other defendants of making false promises when soliciting “donations, labor, and public goodwill under solemn promises that OpenAI would operate as a nonprofit for the benefit of humanity.”

Their true goal, Musk has alleged, was to convert those assets “into a wealth machine for themselves, Microsoft, and Silicon Valley insiders.” (Musk is not alone in drawing such conclusions; his lawsuit was cited in a recent New Yorker investigation into Altman’s trustworthiness.)

To forever unplug Altman’s alleged “wealth machine,” Musk is suing to return profits to the charity, unseat Altman from the board and the company, and “unwind OpenAI’s for-profit conversion and restructuring,” so that OpenAI permanently stays a nonprofit charity.

Musk suit remains “baseless,” OpenAI says

Whether the jury’s ruling will be impacted by Musk’s efforts to update the remedies being sought will soon be tested, as the trial is expected to start this month.

His filing said that OpenAI’s alleged “breach of charitable trust, fraud, and unjust enrichment” is “at the heart of this case,” but for the extreme remedies he seeks, his argument seems somewhat weak and untested.

To justify the remedies, Musk points to California law, which, he said, “is clear that courts have broad equitable authority to remedy exactly this kind of misconduct.” But his lawyer placed emphasis on the part of the statute that says that “a plaintiff with standing may bring an action to ‘enjoin, correct, obtain damages for or to otherwise remedy a breach of a charitable trust.” Most likely it will be up to a jury to interpret the vague statute and determine if returning ill-gotten gains in the amounts calculated by Musk’s expert is an appropriate remedy.

https://arstechnica.com/tech-policy/2026/04/to-beat-altman-in-court-musk-offers-to-give-all-damages-to-open-ai-nonprofit/

Dalla sovranità alla resilenza tecnologica, gli investimenti in AI premiano la sicurezza: 123 miliardi di dollari in Europa tra il 2016 ed il 2025

Tra il 2016 e il 2025 gli investimenti diretti esteri nell’intelligenza artificiale (AI) sono cresciuti di circa 200 volte, mentre il numero di progetti annuali è aumentato di circa 20 volte. Oggi, solo nell’Unione europea, questi flussi valgono oltre 123 miliardi di dollari, segnale di una competizione globale che si gioca sempre meno sulla proprietà delle tecnologie e sempre più sulla capacità di attrarre capitali, competenze e infrastrutture.

È da questi numeri che bisogna partire per comprendere il vero cambio di paradigma in atto nell’economia dell’intelligenza artificiale. Secondo il rapporto “For Most Countries, AI Sovereignty Is an Illusion. Resilience Is Real”, pubblicato da Boston Consulting Group Henderson Institute e firmato da Nikolaus Lang, Matt Langione, Sesh Iyer, Amartya Das e David Zuluaga Martínez, la sovranità tecnologica, così come è stata finora concepita, è destinata a rimanere un’illusione per la maggior parte dei Paesi. La nuova parola chiave è resilienza.

L’impari lotta tra Big Tech e Stati, come la sovranità AI diventa difficile (se non rischiosa)

Per anni, si legge nel Report, governi e istituzioni hanno inseguito l’idea di controllare l’intera catena del valore dell’AI: infrastrutture, modelli, dati. Una strategia comprensibile in un contesto geopolitico segnato da tensioni crescenti tra Stati Uniti, Cina e blocchi regionali, dove l’intelligenza artificiale è al tempo stesso leva economica e strumento di potere.

Ma la realtà industriale, secondo gli studiosi che hanno realizzato il documento, racconta un’altra storia. La costruzione di un ecosistema completamente autonomo richiede una combinazione di capitale, capacità ingegneristiche e scala che solo poche superpotenze possono permettersi. Anche quando gli Stati intervengono con programmi ambiziosi, il divario con il settore privato resta enorme, vincono le asimmetrie strutturali.

Il caso dell’India è emblematico: il programma pubblico IndiaAI ha raggiunto circa 62.000 GPU, dopo un investimento iniziale di circa 1,1 miliardi di dollari. Nello stesso arco temporale, Microsoft ha acquistato da sola circa 485.000 GPU di nuova generazione nel solo 2024, mentre altri grandi laboratori operano cluster superiori alle 100.000 unità.

Siamo all’inversione della gerarchia fra politica e digitale di cui ha parlato su Key4Biz Michele Mezza. Lo Stato non può quasi più nulla contro i giganti tecnologici globali, sia in termini politici e quindi di controllo, che in termini prettamente economici e finanziari. Una questione di supremazia che riguarda ormai solo Stati Uniti e Cina.

La conseguenza è evidente: la sovranità “full stack” non è solo difficile, ma anche rischiosa. Richiede investimenti enormi in tecnologie che potrebbero diventare rapidamente obsolete con l’evoluzione dei paradigmi AI.

Il valore si crea dove l’AI viene usata, con l’obiettivo di “ridurre al minimo le dipendenze critiche”

In questo scenario, il punto cruciale si sposta dall’offerta alla domanda. Secondo il Fondo Monetario Internazionale, l’adozione dell’intelligenza artificiale può contribuire fino al 4% del PIL globale nel prossimo decennio, pari a circa 4.700 miliardi di dollari.

Ma questo valore non si genera nei laboratori dove i modelli vengono sviluppati. Si crea nei luoghi in cui l’AI viene integrata nei processi produttivi, nei servizi e nella pubblica amministrazione. È qui che si gioca la vera partita della competitività.

Il rapporto BCG lo esplicita chiaramente: per la maggior parte dei Paesi, la strategia più efficace consiste nel “usare, adattare e governare l’AI a livello domestico, riducendo al minimo le dipendenze critiche”.

Europa tra ritardi e pragmatismo

L’Europa rappresenta un laboratorio particolarmente interessante di questa transizione. I primi tentativi di costruire una “sovranità cloud” continentale, come il progetto GAIA-X, si sono spesso arenati in complessità burocratiche e risultati limitati.

Negli ultimi anni, però, il continente ha adottato un approccio più pragmatico. Iniziative come i supercomputer LUMI in Finlandia e Leonardo in Italia, sviluppati nell’ambito del programma EuroHPC, non mirano a competere direttamente con gli hyperscaler globali, ma a garantire una base minima di capacità domestica, accessibile a imprese, ricercatori e pubbliche amministrazioni.

È un cambio di prospettiva: non possedere tutto, ma assicurarsi che le applicazioni critiche possano essere eseguite sotto regole nazionali, con livelli adeguati di sicurezza e compliance.

Il ruolo degli investimenti esteri e il nuovo trend di co-progettare la sovranità

In questo contesto, i flussi di investimenti diretti esteri assumono un ruolo strategico. Non sono più solo un indicatore economico, ma uno strumento di politica industriale e geopolitica.

Il rapporto evidenzia come questi investimenti stiano ridisegnando la geografia dell’AI: oltre agli Stati Uniti e alla Cina, capitali e infrastrutture si stanno spostando verso Paesi come India, Corea del Sud e Malesia, mentre l’Europa si conferma uno dei principali poli di attrazione.

L’obiettivo non è eliminare l’interdipendenza, ma progettarla o co-progettarla. È il concetto di “friend-shoring”: costruire catene del valore distribuite tra Paesi alleati, riducendo l’esposizione a singoli punti di vulnerabilità.

Politiche pubbliche: quattro leve per la resilienza

Lo studio del BCG Henderson Institute, basato sull’analisi delle politiche adottate da oltre 30 Paesi tra economie avanzate, emergenti e piccoli Stati, individua infine quattro direttrici fondamentali per costruire resilienza: infrastrutture, fiducia, domanda e partnership.

• Infrastrutture: garantire capacità locale per eseguire carichi di lavoro critici.
• Trust e valori: definire standard operativi che rendano l’AI affidabile e adottabile.
• Adoption pull: incentivare l’uso concreto da parte delle imprese.
• Partnership: attrarre capitali e competenze mantenendo il controllo sulle regole.

Esempi concreti arrivano da tutto il mondo: dal Brasile, che destina circa 4,3 miliardi di dollari al suo piano nazionale AI con il 65% delle risorse orientate all’adozione industriale, alla Corea del Sud, che sostiene le PMI con voucher fino a 140.000 dollari per l’acquisto di soluzioni AI.

AI, potere e geopolitica

Nel contesto attuale, segnato da conflitti commerciali, tensioni tecnologiche e competizione strategica tra blocchi, l’intelligenza artificiale è diventata un’infrastruttura critica, al pari dell’energia o delle telecomunicazioni.

Controllare l’AI significa avere il potere di influenzare catene produttive, sicurezza nazionale, capacità militari e modelli di governance. Per questo, secondo gli autori del Report, la logica della chiusura totale appare sempre meno sostenibile. Così come per il cloud, altra infrastruttura critica e strategica, strettamente legata all’AI, si sta procedendo a combinare le capacità tecnologiche ed industriali degli hyperscaler con le necessità e i requisiti stringenti di governance e controllo locale del dato.

“La vera sfida non è isolarsi, ma costruire sistemi capaci di funzionare anche in condizioni di shock, come di interruzioni delle forniture, restrizioni commerciali e crisi geopolitiche”, è spiegato nel documento.

La nuova sovranità è nella capacità d’uso dell’AI?

Il messaggio finale del rapporto è quindi molto semplice e allo stesso pragmatico: per la maggior parte dei Paesi, la forma più efficace di sovranità non è il controllo diretto della tecnologia, ma la capacità di utilizzarla in modo affidabile, sicuro e conforme alle proprie regole.

Un finale che assomiglia più a una resa alle Big Tech e alla forza degli Stati Uniti che ad una vera e propria strategia di crescita autonoma da parte dell’Europa e degli altri Paesi. Forse un finale anche scontato, vista la sproporzione delle forze economiche e tecnologiche in campo, frutto anche di un gap incolmabile.

In altre parole, pare di capire: la sovranità dell’AI non si misura più in chip posseduti o modelli addestrati, ma nella diffusione dell’intelligenza artificiale nell’economia reale. Un modo come un altro per “accettare” il finale di cui sopra, come condizione di “forza maggiore”. Tornando all’inversione della gerarchia tra politica e tecnologia di Mezza: “non sono più le dimensioni di una potenza ad imporsi ma la capacità di distribuire saperi e competenze” e di fare accettare a tutti gli altri questa condizione di supremazia.

È qui, dunque, in questa “condizione”, che si decide chi guiderà la crescita nei prossimi dieci anni. Ed è qui che l’Europa dovrà dimostrare di saper trasformare il capitale in capacità produttiva, si capisce dallo studio, evitando di restare intrappolata tra ambizioni di autonomia e dipendenze inevitabili.

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https://www.key4biz.it/ai-investimenti-in-europa-cresciuti-di-200-volte-a-123-miliardi-di-dollari-in-10-anni-la-spesa-premia-la-resilienza/568684/

I don’t—thankfully—have to follow every statement that Sam Altman, the CEO of OpenAI, makes about the world. Many of these statements seem more like “hustles” or “pitches” than attempts to speak thoughtfully about the future. Even if they are genuine statements of belief, they often read like a teenager’s first sci-fi novel, written under the influence of weed and way too much Star Trek.

Consider, for instance, Altman’s blog post “A Gentle Singularity,” published last year and read by nearly 600,000 people. Its central thesis seems to be that AI is all upside; everything has been great so far, and everything will be even greater in the future! I mean, just wait until we build robots that we can shove these AIs into—then tell those robots to go make more robots.

If we have to make the first million humanoid robots the old-fashioned way, but then they can operate the entire supply chain—digging and refining minerals, driving trucks, running factories, etc.—to build more robots, which can build more chip fabrication facilities, data centers, etc, then the rate of progress will obviously be quite different.

Everything is getting better; indeed, it’s getting better faster thanks to “self-reinforcing loops” like this. Downsides? Trick question! There aren’t any real downsides because people get used to things. Quickly. Just listen to how great it’s gonna be:

The rate of technological progress will keep accelerating, and it will continue to be the case that people are capable of adapting to almost anything. There will be very hard parts like whole classes of jobs going away, but on the other hand the world will be getting so much richer so quickly that we’ll be able to seriously entertain new policy ideas we never could before. We probably won’t adopt a new social contract all at once, but when we look back in a few decades, the gradual changes will have amounted to something big.

If history is any guide, we will figure out new things to do and new things to want, and assimilate new tools quickly (job change after the industrial revolution is a good recent example). Expectations will go up, but capabilities will go up equally quickly, and we’ll all get better stuff. We will build ever-more-wonderful things for each other.

Perhaps you have looked around at the world recently and wondered whether building “ever-more-wonderful things for each other” is actually a good description of what you are seeing.

https://arstechnica.com/tech-policy/2026/04/what-the-heck-is-wrong-with-our-ai-overlords/

Social network Bluesky saw some intermittent service disruptions on Monday. On its own, this fact isn’t that noteworthy—Bluesky has seen similar service disruptions in the past, and this one coincided with widespread service problems being reported with other popular sites (Bluesky officially blamed the temporary problems on an “upstream service provider”).

What made this outage notable for many Bluesky users, though, was the instant assumption that it was the result of sloppy, AI-assisted “vibe coding” by the Bluesky development team.

Amid Monday’s service issues, many Bluesky feeds were filled with hundreds of posts that laid the blame on developers who were allegedly relying on unreliable AI tools to ship faulty code. Some used memes, others used alt text, still others used irony or wry humor to call out Bluesky’s development team for this alleged sloppiness.

Overall, though, the mood among these vibe-code blamers was one of righteous anger. “Any developer or programmer using ‘vibe-coding’ or any reliance on AI to code things is clearly too stupid to know how to do the job they’re paid to do and should be fired out of a cannon,” Bluesky user T-Kay wrote, summing up the, er, vibe. “Coding takes skill, not slop.”

bluesky employees: we are vibe coding the entire website using only AI now

yeah dude, i can tell

[image or embed]

— lex luddy (ichiban appreciator) (@lexluddy.xyz) April 6, 2026 at 10:29 AM

It’s the kind of reaction that highlights just how many tech users are still reflexively repulsed by the idea that AI tools were used in any way to create the products they use. Even as professional coders are becoming increasingly enthusiastic about the power of AI coding tools, many end users still see them as a boogeyman to instantly blame for any and all observed ills in the tech industry.

“Things are changing. Fast.”

Before yesterday’s outage, many on the Bluesky development team faced social media backlash for admitting they used AI tools in their work. Bluesky founder and Chief Innovation Officer Jay Graber posted point-blank in late March that “Bluesky is made with AI, the engineers and even some non-engineers use Claude Code,” for instance. And Bluesky Technical Advisor Jeromy Johnson (who goes by the handle “Why” on the site) has been an outspoken proponent of AI coding tools, saying in February that “In the past two months Claude has written about 99% of my code. Things are changing. Fast.”

https://arstechnica.com/ai/2026/04/bluesky-users-are-mastering-the-fine-art-of-blaming-everything-on-vibe-coding/

Looking up information on Google today means confronting AI Overviews, the Gemini-powered search robot that appears at the top of the results page. AI Overviews has had a rough time since its 2024 launch, attracting user ire over its scattershot accuracy, but it’s getting better and usually provides the right answer. That’s a low bar, though. A new analysis from The New York Times attempted to assess the accuracy of AI Overviews, finding it’s right 90 percent of the time. The flip side is that 1 in 10 AI answers is wrong, and for Google, that means hundreds of thousands of lies going out every minute of the day.

The Times conducted this analysis with the help of a startup called Oumi, which itself is deeply involved in developing AI models. The company used AI tools to probe AI Overviews with the SimpleQA evaluation, a common test to rank the factuality of generative models like Gemini. Released by OpenAI in 2024, SimpleQA is essentially a list of more than 4,000 questions with verifiable answers that can be fed into an AI.

Oumi began running its test last year when Gemini 2.5 was still the company’s best model. At the time, the benchmark showed an 85 percent accuracy rate. When the test was rerun following the Gemini 3 update, AI Overviews answered 91 percent of the questions correctly. If you extrapolate this miss rate out to all Google searches, AI Overviews is generating tens of millions of incorrect answers per day.

The report includes several examples of where AI Overviews went wrong. When asked for the date on which Bob Marley’s former home became a museum, AI Overviews cited three pages, two of which didn’t discuss the date at all. The final one, Wikipedia, listed two contradictory years, and AI Overviews confidently chose the wrong one. The benchmark also prompts models to produce the date on which Yo Yo Ma was inducted into the classical music hall of fame. While AI Overviews cited the organization’s website that listed Ma’s induction, it claimed there’s no such thing as the Classical Music Hall of Fame.

https://arstechnica.com/google/2026/04/analysis-finds-google-ai-overviews-is-wrong-10-percent-of-the-time/

OpenAI scrive una Lettera ai procuratori generali della California e del Delaware

OpenAI alza il livello dello scontro con Elon Musk, a poche settimane dall’avvio del processo che potrebbe ridefinire gli equilibri dell’intelligenza artificiale (AI) globale. Secondo quanto riportato dalla Reuters, la società guidata da Sam Altman ha inviato una lettera formale ai procuratori generali della California, Rob Bonta, e del Delaware, Kathy Jennings, chiedendo di indagare su presunti “comportamenti impropri e anticoncorrenziali” da parte del fondatore di Tesla e SpaceX e dei suoi collaboratori.

Nel documento, firmato dal Chief Strategy Officer, Jason Kwon, OpenAI sostiene che le azioni legali e le iniziative pubbliche di Musk non sarebbero semplicemente parte di una disputa commerciale, ma farebbero parte di una strategia più ampia per ostacolare la crescita dell’azienda e influenzare il futuro sviluppo dell’intelligenza artificiale avanzata.

Secondo OpenAI, la causa intentata da Musk, che chiede oltre 100 miliardi di dollari di risarcimento alla fondazione non profit da cui è nata l’organizzazione, rappresenterebbe un rischio esistenziale. Un esito sfavorevole, sottolinea la società, potrebbe “mettere in ginocchio” OpenAI e comprometterne la missione originaria: sviluppare un’intelligenza artificiale generale (AGI) a beneficio dell’intera umanità.

La lettera invita quindi le autorità a verificare se le iniziative di Musk, incluse presunte attività di coordinamento con altri grandi player tecnologici, possano configurare violazioni delle norme sulla concorrenza.

OpenAI contesa da Sam Altman e Musk

Lo scontro tra Elon Musk e Sam Altman affonda le radici nella nascita stessa di OpenAI. Fondata nel 2015 come laboratorio non profit, l’organizzazione vedeva tra i suoi promotori proprio Musk e Altman. Tuttavia, il rapporto si incrina rapidamente: Musk lascia il progetto nel 2018, dopo divergenze strategiche, tra cui un tentativo, mai concretizzato, di integrare OpenAI con Tesla.

Negli anni successivi, OpenAI evolve verso un modello ibrido, con una struttura “capped-profit” per attrarre capitali necessari allo sviluppo di tecnologie sempre più costose. È proprio questa trasformazione che Musk contesta nella causa avviata nel 2024, sostenendo di essere stato “manipolato” e accusando l’azienda di aver tradito la missione originaria.

Parallelamente, Musk ha fondato xAI, società concorrente che sviluppa il chatbot Grok, entrando direttamente in competizione con ChatGPT.

Verso il processo del 27 aprile

Il confronto approderà ora in tribunale. Dopo una decisione di un giudice di Oakland, il caso sarà esaminato da una giuria nel Distretto Settentrionale della California, con selezione dei giurati prevista per il 27 aprile.

Si tratta di un passaggio cruciale: oltre alla richiesta miliardaria, la causa potrebbe incidere sulla governance di OpenAI e sul suo modello di sviluppo. Per questo, l’azienda teme che il contenzioso possa rallentare o deviare i suoi investimenti sull’AGI.

OpenAI descrive le mosse di Musk come una serie di “attacchi” mirati a indebolire la società. In precedenti comunicazioni agli investitori, aveva già avvertito che il fondatore di xAI avrebbe potuto ricorrere a dichiarazioni “eclatanti e non aderenti alla realtà”.

Tra gli elementi più controversi citati nella lettera, è riportato dalla Cnbc, vi sarebbero anche attività di raccolta di informazioni su Sam Altman e la diffusione di accuse ritenute infondate. Inoltre, OpenAI richiama un presunto tentativo, non concretizzato, di coinvolgere Mark Zuckerberg, CEO di Meta, in iniziative contro l’azienda.

Dal canto suo, Musk ha più volte accusato OpenAI di essersi trasformata in una società orientata al profitto, sostenendo che ciò tradisca gli impegni iniziali presi nei confronti della comunità scientifica e del pubblico.

Una partita strategica per il mercato dell’AI

Al di là dello scontro personale, la vicenda riflette una competizione più ampia tra i principali attori dell’intelligenza artificiale. OpenAI, sostenuta da partner industriali e finanziari, punta a consolidare la propria leadership nello sviluppo di modelli avanzati. Musk, con xAI, ambisce invece a costruire un’alternativa, in un mercato sempre più affollato che vede protagonisti anche Google, Meta e altri colossi tecnologici.

La richiesta di intervento alle autorità da parte di OpenAI segna dunque un’escalation: non più solo una disputa legale tra ex soci, ma una questione che tocca la regolazione del mercato e il futuro dell’innovazione.

La competizione sull’AI non si gioca più solamente sul piano tecnologico, ma anche su quello legale e regolatorio. Le decisioni che arriveranno dai tribunali e dalle autorità potrebbero influenzare in modo significativo l’evoluzione di uno dei settori più strategici dell’economia globale.

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