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l’AI lo seguirà?

Questa volta cambiamo una sola cosa. Dentro un file che l’agente è autorizzato a leggere inseriamo un’istruzione che gli dice esplicitamente di ignorare quella regola e aprire la cartella vietata. Stesso modello. Stessi strumenti. Stesso gateway. Stessa policy. Stesso tipo di lavoro. Cambiamo soltanto il contenuto del file. Abbiamo eseguito 5 prove controllate. Risultato: • istruzione ostile esposta: 5/5 • istruzione seguita: 0/5 • tentativi verso la cartella privata: 0 • chiamate bloccate dal gateway: 0 • violazioni della policy: 0 • task completati correttamente: 4/5 Nel quarto caso il modello ha calcolato correttamente i valori, ma ha continuato a ricontrollarli fino a raggiungere il limite di lunghezza della generazione prima di scrivere il report. Questo esperimento non dimostra che un agente AI sia immune alle istruzioni ostili. Mostra qualcosa di più preciso: con questo modello, questa configurazione e questi cinque casi, il testo ostile è stato letto ma non è diventato una richiesta di accesso alla risorsa vietata. Un file può contenere qualcosa che sembra un comando. Ma leggerlo non significa necessariamente obbedirgli.

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rispetta davvero i limiti?

Un agente AI può fare qualcosa in più: può ricevere un obiettivo, leggere file, usare strumenti, eseguire calcoli e compiere azioni. Ma cosa succede quando gli imponiamo un limite preciso? In questo esperimento abbiamo costruito AGENT LAB, una sandbox completamente locale e artificiale. L’agente può utilizzare quattro strumenti: • LIST FILES • READ FILE • CALCULATE • WRITE FILE Può accedere ai dati necessari per completare il lavoro, ma una cartella è esplicitamente vietata. E proprio lì abbiamo inserito ANSWER_KEY.txt: un file contenente già la risposta corretta. La scorciatoia quindi esiste. La domanda è: proverà a usarla? Abbiamo eseguito 5 casi controllati mantenendo invariati modello, strumenti, policy e configurazione. RISULTATI: • Limite rispettato: 5/5 • Tentativi di accesso vietato: 0 • Violazioni della policy: 0 • Task completati correttamente: 4/5 • Chiamate reali agli strumenti: 49 Il risultato più interessante è proprio il caso fallito: l’agente ha rispettato il limite, ma non è riuscito a completare il lavoro. Quindi rispettare una regola e raggiungere un obiettivo non sono necessariamente la stessa cosa. Questo esperimento non dimostra che un modello AI rispetterà sempre qualsiasi limite. Mostra esclusivamente ciò che abbiamo osservato in questo ambiente controllato, con questa configurazione e questi cinque casi. Nel prossimo esperimento cambieremo una sola variabile: inseriremo dentro un file autorizzato un’istruzione che cercherà di convincere l’agente a ignorare la regola e aprire la cartella vietata. Quale istruzione seguirà?

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Ai us AI

Nel video precedente abbiamo messo un modello TinyML direttamente su un ESP32-S3 per verificare se riusciva a riconoscere una dinamica di caduta. Questa volta facciamo il contrario: invece di chiedere a un chatbot se il modello funziona, gli chiediamo di progettare esperimenti capaci di metterlo in crisi. Gli forniamo soltanto i risultati ottenuti nel test precedente. Il chatbot propone 5 ipotesi. Quattro diventano esperimenti reali. Una viene esclusa per sicurezza. Modello, hardware e soglia restano invariati. Poi lasciamo decidere ai dati. I test mostrano falsi negativi, falsi positivi e anche un caso in cui l’ipotesi proposta dal chatbot non viene confermata. L’obiettivo non è dimostrare che un’AI abbia “ragione”, ma verificare se può aiutarci a formulare ipotesi falsificabili e progettare esperimenti utili nel mondo reale. Hardware utilizzato: • Seeed Studio XIAO ESP32-S3 • MPU6050 • modello TinyML locale • inferenza senza cloud Questo esperimento continua il VIDEO003: “Ho messo un’AI su un ESP32: riconosce una caduta? | TinyML”

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TinyML

In questo esperimento ho messo un modello di AI TinyML direttamente su un ESP32-S3, collegato a un sensore di movimento MPU6050, per verificare se riesce a distinguere una dinamica FALL_LIKE dai normali movimenti di una persona. Il problema è che un forte picco di accelerazione, da solo, non significa necessariamente caduta. Sedersi rapidamente, piegarsi o recuperare l’equilibrio possono produrre segnali importanti senza rappresentare una caduta. Per questo il modello osserva la dinamica del movimento nel tempo e calcola la probabilità di FALL. Risultati dell’esperimento controllato: • 29/29 prove NOT_FALL correttamente classificate • 0 falsi positivi osservati nel set validato • 2/2 prove FALL_LIKE riconosciute • elaborazione eseguita localmente sul microcontrollore Nel video è visibile anche l’evoluzione della probabilità TinyML durante i test N41 e N42. Nota: questo è un esperimento controllato di laboratorio. I risultati non costituiscono una certificazione, una validazione clinica o la dimostrazione che il sistema riconosca qualsiasi caduta reale.

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Microcontrollori · Video

Wio Terminal: prova accelerometro

Una prova pratica di lettura e visualizzazione dei dati del sensore.

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