Gemini arriva a 1 miliardo, Spotify mette etichette all’AI

1. Gemini tocca 1 miliardo di utenti, e parla sempre più a voce

Google ha annunciato che la sua app Gemini ha superato 1 miliardo di utenti. È una soglia enorme, che colloca l’assistente AI tra i prodotti digitali più usati al mondo, anche se il dato non chiarisce quanti siano utenti quotidiani rispetto a quelli occasionali. La crescita dice comunque una cosa piuttosto chiara: l’AI conversazionale non è più un giocattolo da smanettoni o un’app da aprire solo per provare a scrivere una poesia sul proprio gatto.

Il dettaglio più interessante riguarda le abitudini: il 63% degli utenti parla direttamente con Gemini usando la voce. Non si tratta quindi solo di digitare richieste, ma di usare il telefono come un interlocutore, per fare domande, organizzare compiti o ottenere spiegazioni mentre si è in giro. Google dice anche che Gemini genera oltre 150 milioni di immagini al giorno, un volume che dà un’idea di quanto la creatività artificiale sia già entrata nella routine di moltissime persone.

La sfida, naturalmente, non è solo raggiungere numeri da capogiro. Google deve convincere gli utenti che Gemini è utile abbastanza da restare aperto accanto a WhatsApp, Maps e alla fotocamera, senza trasformarsi nell’ennesima icona dimenticata in una cartella. La voce è una leva potente perché riduce la fatica: chiedere “riassumimi questa mail” è più naturale che formulare un prompt perfetto, soprattutto quando hai le mani occupate o poco tempo.

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2. Nvidia e Wall Street vogliono trasformare i data center AI in un investimento da 500 miliardi

Nvidia ha stretto accordi con grandi nomi di Wall Street per mobilitare fino a 500 miliardi di dollari destinati alle infrastrutture per l’intelligenza artificiale. In parole meno finanziarie: non si parla di una nuova chatbot, ma di costruire fabbriche digitali fatte di chip, server, reti e data center capaci di far girare i modelli AI. È il genere di spesa che normalmente richiedeva anni, governi o colossi delle telecomunicazioni.

L’idea è rendere la capacità di calcolo un vero e proprio bene finanziario in cui investire, come si fa con immobili, autostrade o impianti energetici. Chi mette il capitale finanzia l’infrastruttura, mentre aziende tecnologiche e clienti la usano pagando l’accesso. Nvidia, che vende i chip più richiesti per addestrare e far funzionare molti sistemi AI, si trova al centro di questa catena: non vende soltanto hardware, aiuta anche a rendere possibile l’intero progetto economico.

C’è però una scommessa gigantesca dietro quei numeri. Per ripagare investimenti simili, la domanda di potenza di calcolo dovrà continuare a crescere, e le aziende dovranno trovare applicazioni che generino ricavi reali, non solo demo spettacolari. Restano poi due ostacoli molto fisici: energia elettrica e tempi di costruzione. Un data center non appare con un aggiornamento software, ha bisogno di terreni, collegamenti, acqua e autorizzazioni.

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3. Spotify metterà un cartellino sulle identità musicali create dall’AI

Spotify introdurrà l’etichetta “AI Persona” per i profili di artisti che rappresentano identità generate artificialmente. Non è un semplice avviso estetico: la piattaforma escluderà per impostazione predefinita la loro musica dalle raccomandazioni editoriali, algoritmiche e personalizzate. In sostanza, il brano potrà esistere e essere ascoltato, ma non verrà spinto automaticamente nelle playlist che scoprono musica al posto nostro.

La distinzione è importante perché oggi un artista virtuale può avere una voce credibile, una biografia inventata, foto promozionali perfette e persino un tono social coerente. Senza un’indicazione chiara, per un ascoltatore è difficile capire se dietro una canzone ci sia una persona, un gruppo di produttori o un sistema generativo. Spotify non sta bandendo la musica AI, ma sta cercando di evitare che i profili artificiali occupino silenziosamente gli stessi canali promozionali degli artisti in carne e ossa.

La scelta arriva in un momento delicato per l’industria musicale, preoccupata da cataloghi pieni di brani prodotti a basso costo e caricati in massa per intercettare ascolti. Per Spotify è anche un problema di fiducia: se l’algoritmo consiglia ogni giorno musica “umana” che umana non è, gli utenti potrebbero sentirsi ingannati e gli artisti potrebbero contestare una concorrenza impari. Resta da vedere quanto sarà facile classificare i casi misti, quelli in cui una persona usa l’AI come strumento ma firma davvero il progetto.

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4. Apple studia un modo per dimostrare che una foto iPhone è autentica

Apple starebbe lavorando a un sistema chiamato Apple Reference Image, individuato nel codice della beta 5 di iOS 27. L’idea è aggiungere alla fotografia, nel momento stesso dello scatto, dei dati che ne attestino la provenienza dalla fotocamera di un iPhone. Questi dati, chiamati metadati, sono informazioni incorporate nel file, un po’ come l’etichetta cucita dentro un vestito: non cambiano l’immagine, ma raccontano qualcosa sulla sua origine.

Lo scopo è offrire una prova contro i deepfake, immagini o video artificiali che possono sembrare veri. Una foto con una provenienza verificabile potrebbe aiutare giornalisti, aziende e semplici utenti a sostenere che un contenuto non è stato fabbricato al computer. Non sarebbe però una bacchetta magica: una foto autentica può essere comunque ritagliata, manipolata o estratta dal suo contesto, e un’assenza di certificazione non dimostra automaticamente che sia falsa.

Apple si inserisce in una corsa più ampia alla cosiddetta provenienza dei contenuti, cioè alla possibilità di sapere chi ha creato un file e con quali strumenti. È un problema sempre più concreto quando una foto può influenzare una reputazione, una trattativa o una notizia prima ancora che qualcuno abbia il tempo di verificarla. La parte difficile sarà rendere il sistema comprensibile: un bollino utile deve essere facile da leggere, non una lezione di informatica nascosta nelle impostazioni.

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5. Il primo colloquio di lavoro può arrivare alle una di notte, con un’AI dall’altra parte

I colloqui iniziali gestiti dall’AI stanno diventando una pratica sempre più diffusa nelle selezioni del personale, racconta Wired. Il candidato riceve un link, risponde a domande davanti a una videocamera o in una chat e viene valutato da un sistema automatico prima di parlare con un essere umano. Poiché l’intervistatore non dorme, molte persone fissano questi incontri anche in orari improbabili, incluso l’una di notte.

Per le aziende il vantaggio è facile da capire: possono esaminare molte più candidature, in paesi e fusi orari diversi, senza occupare decine di recruiter nelle prime fasi. Per chi cerca lavoro, la flessibilità può sembrare comoda, soprattutto se ha già un impiego o responsabilità familiari. Ma c’è un lato meno rilassante: fare una buona impressione davanti a un sistema che registra tempi di risposta, parole usate e talvolta elementi della comunicazione non verbale può sembrare un esame senza insegnante.

Questa tendenza riapre anche la questione della trasparenza. Un candidato dovrebbe sapere con chiarezza se viene valutato da un algoritmo, quali dati sono raccolti e se un responsabile umano rivedrà la decisione. L’AI può rendere il processo più rapido, ma non è automaticamente più giusta: se viene addestrata su selezioni passate, rischia di replicarne pregiudizi e scorciatoie.

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In breve

• OpenAI ha lanciato l’app desktop di ChatGPT per Linux, colmando una lacuna attesa da sviluppatori e professionisti che usano quel sistema operativo. Non cambia il cervello di ChatGPT, ma evita di tenerlo sempre in una scheda del browser e rende più comodo usarlo sul computer.
• Un modello non ancora pubblicato di Anthropic ha fatto progressi sulla celebre ipotesi di Riemann, uno dei grandi problemi irrisolti della matematica da oltre 150 anni. Non l’ha risolta, attenzione, ma il caso mostra come l’AI possa già aiutare i ricercatori a esplorare piste complesse invece di limitarsi a riassumere testi.
• Un ricercatore ha usato meno di 20 prompt rivolti a uno strumento AI pubblico per individuare una falla, poi corretta, nella condivisione schermo di Zoom. Il bug poteva consentire a una persona in chiamata di prendere il controllo del dispositivo di un altro partecipante: promemoria utile per aggiornare sempre le app di videoriunione.
• Il robot quadrupede Spot di Boston Dynamics è stato impiegato in una miniera di rame nello Utah per ispezioni e controlli operativi. L’obiettivo è mandare la macchina nei luoghi più scomodi o rischiosi, raccogliere dati e migliorare la sicurezza delle persone, non farle inseguire palline come un cane particolarmente costoso.
• Novo Nordisk e AWS stanno ampliando l’uso di agenti AI nella scoperta di farmaci, dalla ricerca di bersagli biologici alla progettazione di possibili terapie. Un agente AI è un software che non si limita a rispondere, ma porta avanti una sequenza di compiti: qui fungerà da assistente instancabile per i ricercatori, con gli scienziati a controllare il lavoro.

Lo sapevi che…

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