L’AI sa fare sempre di più, ma non è ancora affidabile: i rischi per lavoro e sicurezza

Il divario tra capacità e affidabilità AI emerge dai dati METR e Princeton: i modelli riescono in compiti sempre più lunghi, ma restano instabili quando devono operare con continuità, sicurezza e prevedibilità nei contesti reali di lavoro e automazione