Uno degli sviluppi che ha catturato maggiormente la mia attenzione nel mondo automobilistico di recente è la Tesla Cybercab. Il primo nuovo modello sviluppato da Tesla dopo anni non ha volante, né pedali dell'acceleratore o del freno. Il veicolo è stato progettato dall'inizio alla fine per la guida autonoma. Elon Musk posiziona questo modello come la pietra miliare del servizio robotaxi. Come qualcuno che segue da vicino la storia dell'automobile, posso dire questo: non si tratta solo di un nuovo modello, ma di un passo che cambia l'idea stessa di automobile. Perché per cento anni l'automobile è stata progettata attorno al conducente. Con la Cybercab, per la prima volta, il conducente stesso viene escluso dal design.
L'aspetto interessante di questa trasformazione è che non sono solo le aziende tecnologiche a partecipare a questa corsa, ma anche i produttori tradizionali. Ad esempio, Mercedes-Benz sembra piuttosto ambiziosa sul fronte dei veicoli autonomi dopo la transizione elettrica. Modelli come la Mercedes-Benz VLE e la Mercedes-Benz VLR, che faranno parte delle piattaforme di nuova generazione su cui l'azienda sta lavorando, ne sono un segnale. Al contrario, un'altra parte del settore ruota ancora attorno alla modifica, al rombo dello scarico e alla cultura delle prestazioni classiche. La cultura che si è formata attorno a marchi come Audi, BMW o la Volkswagen Passat mette ancora al centro l'esperienza di guida. La mia impressione è questa: il mondo automobilistico è diviso in due epoche diverse. Da una parte si parla ancora del conducente al volante, dall'altra il volante stesso sta scomparendo. Ecco perché, nel nuovo periodo, non sono solo i componenti a mancare nelle automobili. Anche il conducente stesso sta lentamente uscendo dall'equazione.
Un'istruzione superiore ti garantisce un lavoro?
Per molti anni, il diploma universitario è stato visto come la porta più affidabile per entrare nel mondo del lavoro. Tuttavia, negli ultimi anni, questa ipotesi viene sempre più messa in discussione. Un'analisi pubblicata sulla Harvard Business Review condivide un dato sorprendente: nei paesi OCSE, oltre il 40% dei giovani tra i 25 e i 34 anni, e circa il 50% negli Stati Uniti, sono laureati. L'istruzione ha ancora un impatto positivo sul reddito. Tuttavia, con l'aumento del numero di laureati, il vantaggio aggiuntivo fornito dal diploma diminuisce progressivamente. Infatti, secondo lo stesso studio, mentre il diploma universitario aumenta i redditi di oltre il 20% nell'Africa subsahariana, questo aumento rimane solo intorno al 9% nei paesi scandinavi, dove i laureati sono molto diffusi.
Ciò che è ancora più interessante è che la ricerca mostra che la relazione tra livello di istruzione e prestazioni lavorative è piuttosto debole. Al contrario, le capacità cognitive, la capacità di apprendimento e le abilità di risoluzione dei problemi sono indicatori molto più forti. Anche il mondo del lavoro ha iniziato a rendersene conto. Oggi, molte aziende cercano nei candidati più la capacità di apprendere, la curiosità, le abilità comunicative e la capacità di adattamento che il diploma. In altre parole, il diploma può essere ancora utile, ma non è di per sé un'assicurazione sulla carriera. Affinché le università mantengano il loro valore in questo nuovo mondo, devono smettere di essere solo istituzioni che trasmettono informazioni e diventare luoghi che sviluppano competenze umane come il pensiero critico, l'empatia e la leadership.
Einstein aveva ragione ancora una volta
Durante la mia infanzia, nutrivo una grande ammirazione per i libri di Isaac Asimov. Un giorno mi capitò tra le mani "Exploding Suns", pubblicato in turco con il titolo "Patlayan Güneşler". Avevo iniziato a leggerlo pensando fosse fantascienza, ma in realtà era un libro di divulgazione scientifica che spiegava come nascono e muoiono le stelle. A quell'età non avevo capito molto. Anni dopo, quando seguii il corso di astrofisica di John Freely alla Boğaziçi Üniversitesi, mi resi conto che quella curiosità infantile aveva effettivamente toccato il punto giusto. Mi ero divertito molto durante il corso; il mio voto era stato A. Ma il mio vero guadagno non è stato il voto, bensì la curiosità infinita verso l'universo.
Una notizia che ho letto l'altro giorno su Gazete Oksijen mi ha ricordato questa curiosità. L'articolo raccontava che gli astronomi, studiando una supernova estremamente luminosa chiamata SN 2024afav, hanno osservato l'esistenza di una *Magnetar* appena nata. Si afferma che le strane vibrazioni nella luce mostrano che questa massa gigantesca, che ruota rapidamente, trascina con sé lo spaziotempo. In fisica, questo fenomeno è chiamato precessione di Lense-Thirring, e questo effetto era stato previsto esattamente un secolo fa nella teoria della Relatività Generale di Albert Einstein. In breve, l'universo descritto da quei libri che faticavo a capire da bambino viene oggi confermato dai telescopi. E a ogni nuova osservazione, la stessa frase viene pronunciata di nuovo: Einstein aveva ragione ancora una volta.
Sinan Canan è rimasto bloccato mentre cercava di produrre filosofia sull'intelligenza artificiale
Ho sentito Sinan Canan fare una valutazione in un discorso sull'intelligenza artificiale, dicendo: "questi sono in realtà modelli linguistici, le persone che non sanno usare correttamente la lingua non possono usare l'intelligenza artificiale in modo efficiente". Dire che "l'intelligenza artificiale è in realtà un modello linguistico" è un'osservazione che oggi conosce persino l'uomo della strada. Non ha molto senso presentarla come se fosse una scoperta speciale. Sì, i sistemi che usiamo oggi come ChatGPT o Claude sono tecnicamente costruiti su architetture di Large Language Model (LLM). Reti neurali basate su Transformer, miliardi di parametri, enormi set di dati e grandi cluster di GPU costituiscono l'ingegneria dietro questi sistemi. Tuttavia, ripetere questo fatto tecnico non significa spiegare cosa cambia l'intelligenza artificiale.
Il problema inizia proprio qui. Quando si confina l'intelligenza artificiale solo nel quadro del "modello linguistico", si perde la vera rottura tecnologica. Ciò che fanno gli LLM non è solo elaborare il linguaggio; è ricomporre la frammentazione linguistica che l'umanità vive fin dalla Torre di Babele in uno spazio di rappresentazione matematica. Diverse lingue umane diventano comprensibili all'interno dello stesso campo semantico. Inoltre, questo non si limita solo alle lingue umane. Gli stessi sistemi possono passare da un linguaggio di programmazione all'altro, generare codice e liberare gli sviluppatori dall'essere confinati entro i limiti di un singolo linguaggio. Per questo motivo, dire che "chi non sa usare bene la lingua non può usare l'intelligenza artificiale" significa leggere la questione al contrario. Il vero potere dell'intelligenza artificiale risiede nella sua capacità di compensare le imperfezioni linguistiche degli esseri umani. Ecco perché, invece di ridurre la discussione al livello della grammatica, è necessario parlare di come l'intelligenza artificiale stia cambiando l'architettura della conoscenza dell'umanità. Forse ciò che Sinan Canan stava cercando di fare era produrre filosofia; ma a quanto pare, si è fermato proprio all'inizio della strada ed è tornato indietro.
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