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