povera_matematica

I “campioni ridicoli” nei sondaggi

Io non scrivo quasi mai su Twitter (sì, lo so che si chiama X, non mi importa), perché ho altri modi per litigare: però lo guardo spesso per capire cosa può pensare la gente. Ieri però mi è passato davanti agli occhi un tweet di Carlo Calenda:

Quindi, ricapitolando il Governo si costruisce una legge elettorale su misura con un premio che scatta al 42% per assicurarsi la vittoria. Poi arriva un pirla che dice una idiozia al minuto, l’ultimo di una lunga serie, che sembra andar bene in sondaggi fatti con campioni ridicoli (1000 persone) e allora la maggioranza entra nel panico e inizia ad aggiungere altri pezzi di legge elettorale (ballottaggio) per cercare di mettere una pezza. Credo che neppure in un paese del terzo mondo avvengano cose del genere. Nel mentre inflazione, guerre etc. e altre cosucce irrilevanti. #Anchebasta

Non entro nel merito politico dell’affermazione, su cui di per sé concordo anche. Però se leggo che un campione di 1000 persone è ridicolo non ci sto: ho così risposto. (In questo momento vedo che c’è anche una nota della collettività che dice la stessa cosa con un po’ di fonti).

1000 persone non sono un “campione ridicolo”. Se un sondaggio è condotto correttamente, con 1000 persone abbiamo il 95% di probabilità che l’errore massimo sia minore di 3 punti percentuali.

Risultato: in questo momento ci sono 54 “mi piace”, cosa che non penso di avere mai visto in vita mia.  Ma vedo un problema di base: ho dei dubbi che la maggior parte di chi abbia apprezzato la mia risposta abbia effettivamente compreso quello che ho scritto: banalmente ce l’hanno con Calenda e quindi apprezzano chiunque gli dia contro. Questa sì che è povera matematica.

ia 2026, IA e informatica

Ancora sul caso HuggingFace

Dopo più di un mese dall’attacco degli agenti di OpenAI contro HuggingFace se ne parla ancora molto. Gary Marcus ha raccolto alcune analisi e aggiunto le cinque lezioni che secondo lui si possono trarre. La prima è un’ovvietà: le IA possono dare problemi di sicurezza. È un’ovvietà anche perché trovare bachi di sicurezza è probabilmente alla pari con la generazione di codice il segmento di mercato più interessante, e quindi gli LLM sono ottimizzati per farlo bene. La seconda lezione è che non bisogna però esagerare il rischio della perdita di controllo: se OpenAI avesse fatto le cose per bene, non sarebbe successo nulla. Le sandbox, cioè gli ambienti di test, usati da OpenAI non erano evidentemente le più sicure esistenti sul mercato. La terza lezione, di nuovo ovvia per chiunque si sia occupato di cybersicurezza, è che le sandbox da sole non bastano e occorre come minimo un sistema di monitoraggio esterno e indipendente: per esempio, l’attacco a HuggingFace è avvenuto due giorni dopo che gli agenti OpenAI erano riusciti a uscire dalla sandbox e girare per Internet. Un monitoraggio avrebbe dovuto notare il traffico in rete non previsto e dare l’allarme. Perché questa lezione è ovvia? Perché uno degli assunti di base della cybersicurezza è “mai fidarsi di un singolo sistema di prevenzione”. La perfezione non esiste, quindi è meglio avere cintura e bretelle insieme: se una si rompe resta ancora l’altra. Questa è la quarta lezione: ci sono anche altri sistemi di controllo, come far passare tutto il traffico attraverso un proxy che abilita solo l’uscita verso siti specifici, oppure lasciare dei “canarini”, cioè dei file con una risposta sbagliata al task chiesto agli agenti. Se i canarini non dovrebbero essere raggiunti ma l’IA generativa dà la risposta trovata lì vuol dire che c’è qualcosa che non va. La quinta e ultima lezione è che tutte queste cose sono note da molti anni, e il fatto che i ricercatori di OpenAI non abbiano pensato di implementarle è un vero problema. Probabilmente, aggiunte Marcus, bisogna ripensare le responsabilità legali di chi produce questi sistemi, per dar loro qualche incentivo pratico a mettere in campo le misure di sicurezza.

I miei due cent? Qui si sta giocando troppo all’apprendista stregone. Abbiamo solo un’idea generica di come funziona l’IA generativa, e quello che è peggio è che anche chi la sviluppa non ne sa molto di più. Perché dobbiamo lasciarla vagare libera pensando che tanto siamo in pieno controllo? Più che della singolarità io sono preoccupato di una catastrofe che arrivi “per sbaglio”…

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The Blog up (libro)

Leggere oggi un libro sui blog pubblicato nel 2014 può essere visto come esercizio di necrofilia. È vero che si diceva già nel 2008 che i blog fossero morti, ma adesso i blogger sono davvero una specie in via di estizione, perché la gente preferisce di gran lunga scrivere nei social network: rimaniamo in pochi dinosauri. Io però ho voluto prenderlo in prestito dalla biblioteca perché volevo vedere come la storia dei blog in Italia veniva vista dall’esterno, e ho scoperto che era completamente diversa da come la vedevo dall’interno. I pionieri del 2000 non li ho mai filati, e non sapevo nemmeno esistessero: in compenso ho solo trovato qualche nota sull’onda del 2001 (quella dove sono arrivato anch’io), il che mi sa che vuol dire che la mia bolla era proprio una bolla. Ammetto poi di avere solo dato una rapida scorsa alla seconda parte del libro, quella che parla di “modellamento sociale dei blog”, e “relazioni sociali”; è chiaramente una parte di una tesi di laurea magistrale, ma non sono riuscito a capire cosa tutto quello abbia a che fare con i blog. In definitiva, un’occasione sprecata.

Elisabetta Locatelli, The Blog up : Storia sociale del blog in Italia, Franco Angeli 2014, pag. 224, € 35, ISBN 9788820458508 – come Affiliato Amazon, se acquistate il libro dal link Bezos mi dà qualche centesimo dei suoi utili

Voto: 2/5

pipponi, pipponi 2026

Non solo RaiScuola, ma anche Rai Radio3 Classica

Da qualche giorno vedo appelli contro la chiusura sul digitale terrestre del canale RaiScuola a partire dal primo ottobre prossimo. Io personalmente ho dei dubbi sull’utilità di un canale televisivo di questo tipo (che tanto da due anni trasmetteva solo repliche). Avrebbe molto più senso che le produzioni fossero disponibili on demand. Certo, ufficialmente Rai Cultura ha affermato che è nato il progetto “Rai Play Scuola e Learning”: peccato che leggendo nemmeno troppo tra le righe non si parla di nuove produzioni ma solo della disponibilità di quelle già esistenti. Per amor di carità taccio sul canale “Italiana” che prenderà il suo posto: evidentemente qualche dirigente doveva avere la sua bella poltroncina.

Quello che invece non ho visto sono i commenti su cosa sta succedendo a Rai Radio Classica, l’ex canale V della filodiffusione che diffonde musica classica a ciclo continuo. A fine 2021 improvvisamente la pagina del sito Rai con i palinsesti sparì: ne parlai sulle Notiziole qui e qui. Le proteste furono tali che venne approntato un servizio davvero on demand: ogni settimana io e non so quanti altri ricevevamo un messaggio da Maria Graziella Ceracchi, responsabile di RAI Radio3 Classica, con i palinsesti. Questo fino al cinque agosto scorso, quando con i palinsesti (eccezionalmente di due settimane anziché una) è arrivato questo messaggio:

Cari Ascoltatori,
fra pochi giorni andrò in Pensione.
No so quando i colleghi riprenderanno il servizio di invio dei Palinsesti dettagliati.
Il Canale proseguirà con alcune repliche fino al 7 novembre, poi – probabilmente cambierà la programmazione.
Grazie per aver ascoltato con interesse Rai Radio3 Classica; è stato più facile, per me, lavorare sapendo che all’ascolto c’erano persone appassionate di musica.
Un caro saluto e buon futuro
Gabriella

Ovviamente i palinsesti di questa settimana non sono arrivati, e non so se arriveranno mai; peggio ancora, temo molto quel “probabilmente cambierà la programmazione”. Chissà, avremo solo italica musica classica?  Sì, ce ne sarebbe tanta a disposizione ma sarebbe comunque una perdita.

Quello che mi pare di avere capito è che in questi ultimi anni abbiamo potuto sapere cosa veniva programmato sul canale solo perché una persona si era volontariamente presa la briga di creare una mailing list, dando un significato pratico al termine “servizio pubblico”.

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Tim Curry

Ok, di Dolly Parton non sapevo molto, ma di Tim Curry sì. Ovviamente la sua parte di Frank-N-Furter nel Rocky Horror Picture Show (che gli ha probabilmente rovinato la fama… tutti pensano sempre e solo a quello) ma anche per esempio la parte di Long John Silver in I Muppet nell’isola del tesoro, più tutta la sua carriera teatrale, come potete per esempio leggere sull’Independent. E soprattutto sapevo del suo ictus del 2012, che lo costrinse su una sedia a rotelle oltre a dargli enormi problemi di salute. Sono certo che saremo in tanti a piangere anche lui.

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Dolly Parton

Io sapevo che Dolly Parton era una famosissima cantante country. Sapevo anche che qualche anno fa aveva fatto un album “rock”, tra cui una versione di Let It Be con guest star Paul e Ringo. (Mi stupisco che non ci sia mai stato un duetto con Ringo, noto amante del country&western, tipo quello con Buck Owens). Fine.

Oggi vedo la parte americana della mia bolla Twitter piangerla in modo bipartisan, cosa assolutamente incredibile in questo momento storico (un sondaggio dava un suo apprezzamento netto del 65%, contro il 14% di Barack Obama, il 3% di Taylor Swift’s, il meno 19% di Donald Trump e il -18% di Joe Biden’s), e scopro che Dolly Parton è stata una filantropa: tra le altre cose la sua Imagination Library forniva ai bambini da 0 a 5 anni un libro al mese. E nonostante le sue affermazioni a favore dei matrimoni omosessuali e delle persone trans, si è sempre tenuta lontana dalla politica, rifiutando la Medal of Freedom sia da Trump che da Biden. Un suo commento: “Mi vedo più come una diplomatica, una di quelle persone che ti dicono di andare all’inferno in un modo da non farvi vedere l’ora di intraprendere il viaggio.” E ci sono tutte le altre belle cose che vengono a galla solo ora. Una persona davvero eccezionale.

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Monty Hall in coppia: come trovare la soluzione

Il quizzino di domenica scorsa ha una soluzione che sembra essere stata tirata fuori da un cappello: come si potrebbe immaginare un protocollo di questo tipo? In realtà le cose non stanno proprio così: pensandoci su attentamente, non è troppo difficile arrivare alla soluzione. Il trucco è pensare a tutti i casi possibili contemporaneamente anziché cercare di lavorare caso per caso. Vediamo come si può fare.

Innanzitutto ricordo il contesto. Ci sono tre oggetti a, b, c; due giocatori, che chiameremo A e B, devono trovare l’oggetto corrispondente al loro nome. Essi hanno due tentativi ciascuno a disposizione ma non possono scambiarsi informazioni, quindi l’algoritmo da seguire deve essere preparato a priori. Sappiamo che ci sono sei permutazioni possibili di a, b, c; sappiamo anche che un singolo giocatore non può fare meglio di una probabilità 2/3, e quindi quello è il valore massimo ottenibile. Detto in altri termini, l’algoritmo può al massimo dare la risposta corretta in quattro casi su sei. Nel nostro gioco, “risposta corretta” significa che entrambi i giocatori trovano il loro oggetto; per massimizzare le probabilità di farlo, dobbiamo fare in modo che non capiti mai che uno solo indovini, ma quando il primo sbaglia sbagli anche il secondo. In tal modo compattiamo il più possibile gli errori.

Cominciamo dalla prima scelta del primo giocatore: è assolutamente casuale, quindi diciamo che apre la porta 1. I casi sono due: o c’è l’auto oppure no. (Non mi interessano le probabilità relative, almeno per il momento). Se l’auto è là le permutazioni corrispondenti sono abc e acb; al giocatore 2 basterà non aprire la porta 1 e la squadra vince. Questo ci fa dedurre che la prima mossa del secondo giocatore non deve essere la porta numero 1. Abbiamo trovato due casi vincenti. Se invece l’auto non c’è, può scegliere la porta 2 oppure la 3, che hanno la stessa probabilità di avere l’auto: le quattro permutazioni rimaste sono bac, bca, cab, cba.

Il primo giocatore potrebbe sempre scegliere la porta 2, e quindi trovare l’auto nei casi bac e cab, mentre non la troverà nei casi bca e cba. Passiamo ora al secondo giocatore: visto che sa che il primo non ha aperto la porta 3, la aprirà per prima. Se trova a sa già che hanno perso; se trova b hanno vinto; se trova non sa però quale delle altre due porte aprire, e quindi la soluzione non è ottimale perché abbiamo tre casi in cui perdono: i due che terminano con a e uno dei due che termina con a. Quindi il primo giocatore deve aprire l’eventuale seconda porta a seconda di quello che trova nella prima: le due possibilità sono “scegliere la porta corrispondente a quello che si è trovato” e “scegliere l’altra porta”. Di per sé la situazione resta simmetrica, perché basta cambiare il numero alle porte 2 e 3; possiamo quindi immaginare che faccia la prima scelta, e quindi vinca nei casi cbabac e perda nei casi cab bca. Passiamo al secondo giocatore. Aprendo la porta 2, se trova b hanno vinto, perché le due combinazioni con b al secondo posto sono entrambe vincenti per il primo. Se trova a, i due casi possibili sono cabbac; gli conviene sperare nella seconda, perché se fosse la prima tanto avrebbero già perso. Quindi aprirà la prima porta. Similmente se trova c gli converrà aprire la terza porta. Per i curiosi: se il primo giocatore avesse scelto l’altra strategia, e quindi i casi perdenti fossero cbabac, naturalmente il secondo giocatore avrebbe dovuto aprire inizialmente la porta 3: come dicevo, basta scambiare tra loro le due porte. Si sarebbe arrivati comunque alla soluzione, ma l’algoritmo sarebbe stato più difficile da memorizzare.

Il vantaggio di questo gioco in miniatura è che le possibilità sono così poche (sei…) da poter fare l’analisi a mano. Ma il principio “cercare di raggruppare insieme tutti i casi perdenti, così ce li togliamo dai piedi in un colpo solo” è importantissimo in questo tipo di problemi. Il secondo principio da notare è che anche in un caso così semplice non è possibile definire una strategia indipendente da cosa appare nella prima porta aperta. A un certo punto mi ero detto “ma non possiamo far scegliere per esempio a entrambi i giocatori una permutazione ciclica di abc? Poi ho guardato ed evidentemente la cosa funziona solo se la permutazione è effettivamente ciclica, quindi la probabilità di vittoria finale è solo del 50%. Questo significa che non basta indovinare o sbagliare entrambi, ma bisogna anche pensare a come l’altro concorrente può sbagliare!

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