Tea, Tea Dating Advice

Un’app solo per donne, che consente di condividere informazioni e recensioni su uomin

È i con cui le utenti hanno avuto o stanno avendo a che fare in ambito di appuntamenti. L’obiettivo è aumentare la sicurezza delle donne nel mondo degli appuntamenti online.

Permette di pubblicare “bandiere rosse” o “bandiere verdi” su uomini, cercando di smascherare comportamenti scorretti come il catfishing, l’essere già in una relazione, o avere precedenti penali. Funziona un po’ come un “passaparola” digitalizzato e ampliato.

Offre funzionalità come la ricerca per nome, la possibilità di caricare foto, commentare, e persino eseguire controlli sui precedenti (background checks) o ricerche inverse di immagini per identificare i mascalzoni. Gli screenshot all’interno dell’app sono bloccati per proteggere l’anonimato degli utenti.

L’app ha recentemente guadagnato molta popolarità, diventando una delle app gratuite più scaricate negli store di Apple e Google Play, con milioni di utenti registrati.

L’app ha generato molte discussioni. Se da un lato è elogiata da alcune per la sua funzione di sicurezza e per dare potere alle donne, dall’altro è stata criticata per la potenziale violazione della privacy degli uomini e per la possibilità di diffondere informazioni false o diffamatorie senza possibilità di replica per gli uomini interessati.

Un aspetto molto rilevante e negativo è che l’app è stata oggetto di diverse violazioni di dati. Migliaia di immagini di utenti, comprese foto di verifica e persino messaggi privati, sono state trapelate online, sollevando serie preoccupazioni sulla sicurezza e sulla privacy dei dati degli utenti. Questa violazione ha anche generato un dibattito sulla presunta ipocrisia di un’app che mira a esporre dati altrui ma poi non riesce a proteggere i propri.

In sintesi, Tea app è una piattaforma che cerca di affrontare le sfide di sicurezza negli appuntamenti online per le donne, ma ha suscitato un ampio dibattito etico e ha affrontato gravi problemi di sicurezza dei dati.

Effetti?

Sta distruggendo il sistema delle relazioni maschi e femmine.

E poi, le donne si lamentano che gli uomini spariscono.

Ma c’è un ulteriore pericolo: il ricatto.

Benvenuti all’inferno (digitale, ma sempre inferno), ma il buon Asimov lo aveva già previsto con il “cronoscopio”

Nel racconto di Asimov “La sensazione di potenza”, il cronoscopio è un dispositivo che permette di osservare eventi passati con estrema precisione, come se si assistesse in diretta. La sua funzione è quella di “vedere” ciò che è già accaduto, di rivelare il passato.

Nel caso di Tea, l’analogia risiede nel fatto che l’app mira a rivelare comportamenti o “storie” passate o attuali di individui, spesso senza il loro consenso o la loro conoscenza diretta. Le recensioni e le informazioni condivise dalle utenti sono, in effetti, una sorta di “cronoscopia sociale”:

Rivelazione del Passato/Presente: Entrambi gli strumenti, il cronoscopio e Tea, hanno il potenziale di “svelare” aspetti della vita di una persona che altrimenti rimarrebbero privati.

Mancanza di Consenso: Nessuno dei due “oggetti” dell’osservazione (le persone nel passato per il cronoscopio, gli uomini recensiti per Tea) ha dato il proprio consenso a essere osservato o esposto in tal modo.

Potenziale di Abuso: La capacità di accedere a informazioni private, sia esse eventi passati o comportamenti recenti, comporta un enorme potenziale di abuso, che sia per manipolazione, ricatto o semplice diffamazione.

Impatto sulla Privacy: Entrambi sollevano profonde questioni sulla privacy individuale e sul diritto di controllare la propria immagine e le proprie informazioni.

Differenze Fondamentali

Nonostante le similitudini suggestive, è importante sottolineare le differenze cruciali:

Natura della Rivelazione: Il cronoscopio di Asimov rivela la verità oggettiva di eventi passati. Le informazioni su Tea, invece, sono basate su resoconti personali, soggettivi e non verificabili di utenti. Possono essere vere, esagerate, o completamente false. Questa è la differenza più grande e pericolosa.

Tecnologia vs. Interazione Umana: Il cronoscopio è un dispositivo tecnologico che “vede” senza intermediari umani. Tea si basa interamente su input e interpretazioni umane, con tutte le loro imperfezioni, pregiudizi e intenzioni.

Fantascienza vs. Realtà: Il cronoscopio è un concetto di fantascienza che esplora scenari ipotetici. Tea è una realtà attuale con conseguenze concrete e immediate sulla vita delle persone, inclusi i già menzionati problemi di violazione dei dati e potenziale ricatto.

In conclusione, l’analogia con il cronoscopio è utile per far riflettere sul potere intrusivo di rivelare informazioni private senza consenso. Tuttavia, la natura soggettiva e non verificabile delle informazioni su Tea la rende forse ancora più insidiosa del “vero” cronoscopio, in quanto alle “rivelazioni” si aggiunge il rischio di diffamazione e falsità.

Il dentista tedesco in bolletta


❝Quel dentista tedesco in bolletta (e la lezione che ignoriamo sull’INPS)❞

C’è un fondo pensione tedesco – un fondo di categoria per dentisti – che ha sospeso il pagamento delle pensioni ai propri iscritti.

Sì, avete letto bene: dentisti in pensione rimasti a secco.
Avevano versato per decenni, credendo che “privato è meglio”, ma il fondo ha sbagliato gli investimenti. E il meccanismo si è rotto.

Colpa dei mercati? Dell’aumento della longevità?
O, forse, della solita illusione che il mercato da solo possa reggere le pensioni di una categoria ristretta, mentre la demografia crolla e la finanza ondeggia?


La tentazione italiana: “Meglio abolire l’INPS”

In Italia è pieno di imprenditori marginali che sognano di non versare più i contributi.
E altrettanti lavoratori che, guardando il proprio estratto conto INPS, pensano:

“Questi soldi li avrei investiti meglio io.”

Davvero?

Nessuno si chiede se affidare la propria vecchiaia esclusivamente ai privati sia sensato.
Eppure basterebbe guardare come stanno finendo i fondi di categoria.
Due casi recenti:

  • Il fondo dei giornalisti, in default, ora assorbito dall’INPS.
  • Il fondo dei dirigenti d’azienda, stessa sorte.

Tutti vogliono uscire dall’INPS.
Ma quando il privato fallisce, è l’INPS che torna a salvare.
L’ultima spes.


Il problema non è l’INPS, è la miopia

I fondi pensione privati investono. E il rendimento… dipende dal mercato.
Peccato che il mercato dei prossimi 70 anni – tra guerre, crisi finanziarie, transizioni energetiche e shock geopolitici – non lo possa garantire nessuno.

La verità è che:

✔️ Un sistema pubblico ridistribuisce
✔️ Protegge anche chi vive troppo a lungo
✔️ E garantisce un minimo vitale anche a chi non ce l’ha fatta a versare molto


L’INPS non è perfetto, ma è essenziale

Critichiamolo, riformiamolo, rendiamolo sostenibile.
Ma non raccontiamoci la favola che “con un ETF e un po’ di previdenza integrativa” possiamo davvero sostituire una rete pubblica di sicurezza collettiva.

Perché quando i fondi falliscono, il privato si arrabbia.
Il pubblico paga.
E tutti tornano a bussare alla porta del tanto odiato istituto.


Morale della storia?

Chi odia l’INPS, odia la propria vecchiaia.

O, almeno, non ha fatto bene i conti.


Quando le AI ci conosceranno a fondo?

Nel mio romanzo “Il sale sulla coda” (2001), Massimo Arcari – uno che può entrare anche in un Computer spento, come dice la moglie Rosalba – con i soldi che gli dà la figlia Emma/Matidia, costruisce CIRCE Computer Intelligente Ricerca Connessioni Eterogee.

Una macchina che penetra sistemi per prendere dati (quindi non fa danni) e li connette ad altri dati per avere una conoscenza di connessioni e relazioni , nonché segreti e fatti occulti, in modo da capire come disarticolare un sistema sociale.

Ho fatto una domanda ad una AI

Quando le AI avranno una conoscenza di farti anche segreti, utilizzando dati e metadati che via via inglobate?

La risposta

Ecco una proiezione puramente tecnologica (ipotizzando l’assenza totale di barriere legali, etiche e sociali), basata su tendenze attuali in AI, raccolta dati e potenza computazionale:

Timeline ipotetica per una “conoscenza totale” (scenario puramente tecnico):

  1. Entro 5 anni (2030):
  • Integrazione completa dei dati digitali esistenti:
    AI in grado di aggregare e analizzare tutti i dati pubblicamente accessibili (social media, transazioni online, cronologie di navigazione, dati biometrici volontari, dati IoT da dispositivi personali) per costruire profili estremamente dettagliati.
  • Inferenze avanzate su informazioni “nascoste”:
    Deduzione di stati emotivi, orientamenti politici/religiosi, condizioni di salute (es. da pattern di ricerche, variazioni nel tono di voce, micro-espressioni facciali) con >90% di accuratezza.
  1. Entro 10 anni (2035):
  • Assorbimento dei dati fisici:
    Sensori IoT ubiquitari (in città, luoghi di lavoro, mezzi di trasporto) + dispositivi indossabili (vestiti, lenti a contatto smart) registreranno parametri fisiologici (frequenza cardiaca, ormoni), conversazioni private, movimenti fisici.
  • Sistemi autonomi di correlazione:
    Reti neurali in grado di incrociare dati digitali, biometrici e ambientali in tempo reale, ricostruendo cronologie complete della vita quotidiana di un individuo.
  1. Entro 15 anni (2040):
  • Accesso a dati “offline” tramite tecnologie pervasive:
    • Scanning cerebrale non invasivo (es. tramite risonanza magnetica portatile o interfacce neurali) per interpretare intenzioni o ricordi.
    • Reti di sorveglianza ambientale (droni, telecamere ad alta risoluzione, analisi delle tracce biologiche) per dedurre attività non digitali.
  • Modelli predittivi di personalità totale:
    Simulazioni dinamiche del comportamento umano basate su genetica, storia personale e contesto, con margini di errore minimi.

Fattori abilitanti chiave (senza vincoli legali):

  • Fine della frammentazione dei dati:
    Creazione di database centralizzati globali (governativi o corporate) dove confluiscono tutti i dati: sanitari, finanziari, biometrici, comportamentali.
  • Sorveglianza ubiquitata:
    Dispositivi IoT, telecamere con riconoscimento facciale/emotivo, e smart city monitorano ogni azione fisica.
  • AI multimodali:
    Sistemi che fondono testo, audio, video, segnali fisiologici e dati ambientali per generare modelli 4D di un individuo (spazio-tempo + contesto).
  • Computazione quantistica:
    Decrittazione in tempo reale di qualsiasi comunicazione protetta (es. chat cifrate) e analisi di dataset exascala.

Limiti tecnici intrinseci (anche senza leggi):

  1. Il problema del “dato mancante”:
  • Pensieri non espressi, sogni, ricordi repressi rimarranno inaccessibili senza interfacce cervello-computer invasive (non previste prima del 2040-2050).
  • Azioni in aree totalmente “off-grid” (senza dispositivi elettronici o sorveglianza) potrebbero sfuggire.
  1. Rumore nei dati:
    Comportamenti casuali, ironia, contraddizioni umane riducono l’affidabilità delle inferenze.
  2. Contromisure tecnologiche:
  • Privacy sintetica: Generazione automatica di dati falsi per confondere i sistemi.
  • Crittografia post-quantistica: Nuovi algoritmi potrebbero resistere anche ai computer quantistici.

Conclusione:

  • 2035-2040 è il periodo in cui la tecnologia, in assenza totale di regole, potrebbe teoricamente raggiungere una “conoscenza quasi totale” (≥95% delle informazioni rilevanti su un individuo).
  • La vera sfida non è tecnica, ma di volontà: Questo scenario richiederebbe:
  • Una sorveglianza di massa integrata (accettata o imposta).
  • Investimenti illimitati in infrastrutture di raccolta dati.
  • Accettazione sociale della totale trasparenza.

🔍 Nota fondamentale: Anche nello scenario tecnico più estremo, la comprensione della coscienza umana (non solo dei dati) rimarrà probabilmente fuori portata. I dati rivelano cosa facciamo, non perché lo facciamo nel suo significato più profondo.

Come vedete, ipse dixit, si avvera il detto napoletano:

Solo chello che nun se fa, nun se sape.

Solo quello che non si fa, non viene conosciuto

Biz dove conviene

Quali sono – in Italia – i biz che possono dare dei frutti? (ovviamente gestendo bene tutti gli aspetti del biz!)

Questo elenco dei settori migliori in Italia – oggi – per un piccolo/medio imprenditore o investitore, è bastato su:

– Bassa burocrazia o barriere superabili
– Domanda crescente o stabile
– Buoni margini (se gestiti con intelligenza)
– Possibilità di scalare o automatizzare
– Protezione dalla concorrenza massiva (Amazon, multinazionali, ecc.)

Ovviamente, prima di lanciarsi, occorre sempre fare un’analisi del territorio: demografia, redditi, infrastrutture.

1) Assistenza agli anziani (privata, domiciliare o tecnologica)
Perché funziona: invecchiamento della popolazione = boom assicurato.
Servizi: badanti referenziate, teleassistenza, gestione farmaci, trasporti sanitari.
Ottimo se digitalizzato o integrato con assicurazioni e welfare aziendale.

2) Psicologia, coaching, counseling, formazione personale
Domanda crescente, anche fuori dai grandi centri.
Cresce il bisogno di supporto psicologico, orientamento, crescita personale.
Anche online: videoconsulti, percorsi, app.

3) Servizi per animali (cura, salute, benessere)
Veterinaria, toelettatura, pensioni, mobility dog, cibo bio.
Il pet è un figlio = spesa non razionalizzata.
Boom post-COVID: +30% adozioni, +50% spesa media.

4) Educazione e doposcuola (STEM, lingue, soft skills)
Scuola pubblica in crisi → le famiglie spendono per integrare.
Robotica, inglese, public speaking, coding per bambini.
Piattaforme locali + micro-sedi fisiche = mix vincente.

5) Servizi per aziende (B2B)
Consulenza su export, digitalizzazione, bandi PNRR, privacy, ESG.
Ancora tanta ignoranza digitale e bisogno di intermediari agili.
Tantissima ignoranza su branding, marketing e comunicazione
Margini alti, clienti fidelizzabili.

6) Produzione artigianale verticale + e-commerce
Piccoli brand che saltano la distribuzione e vendono direttamente:
es. cosmesi naturale, integratori, oggettistica personalizzata, accessori moda.
Funziona solo con forte storytelling e community.

7) Logistica urbana e micrologistica (ultimo miglio)
Tutti comprano online → serve chi consegna bene, in fretta e con servizi accessori.
Spazio per startup locali su food, farmaci, spesa, vino.
Cresce il settore “dark store” + pick-up point.

8) Manutenzione e ristrutturazioni (anche piccole)
Se ben organizzato, il piccolo artigiano guadagna più di un manager.
Settore sottodimensionato rispetto alla domanda.
Chi è affidabile e trasparente fa il pieno di clienti.

9) Servizi legati all’efficienza energetica
Fotovoltaico, isolamento, pompe di calore, caldaie intelligenti, comunità energetiche.
Spinta UE e incentivi permanenti → domanda stabile.
Funziona se integrato con progettazione e pratiche.

10) Creazione contenuti + branding per PMI
Le piccole imprese capiscono che devono “esserci” online, ma non sanno come.
Social media manager, fotografo, copywriter, SEO specialist = figure richieste.
Anche in provincia: local content is king.

Bonus: settori “ibridi” e futuri
Agricoltura verticale o di precisione (idroponica urbana, serre intelligenti)
Cybersecurity per PMI
Digitalizzazione enti locali (fondi in arrivo)
Servizi su misura per disabili o famiglie con bisogni speciali
Microscuole private (con educatori certificati, anche ibridi online/offline)

Come funziona una AI

Non é magia. È tecnologia

Per i demolitori delle AI, che non hanno una idea precisa su come funzioni

Ma quindi, come funziona davvero un LLM?

Partiamo da qui: un LLM non “pensa”, non capisce cosa dice, non ha intenzioni, obiettivi o modelli del mondo come li intendiamo noi. Ma allora perché sembra intelligente?

Perché è stato addestrato su miliardi di parole e ha imparato a prevedere la parola (o token) più probabile che segue in una sequenza di testo. Lo fa un passo alla volta, senza sapere dove sta andando. L’architettura si chiama autoregressiva: il modello guarda indietro (il testo già generato) per decidere cosa viene dopo.

Non costruisce concetti, non ragiona su significati: impara correlazioni statistiche. Se leggi e analizzi milioni di articoli, libri, tweet e manuali, inizi a “intuire” come scrivere cose che sembrano sensate. È questo che fa un LLM: imita il modo in cui gli umani parlano di un argomento, senza sapere cosa l’argomento sia.

Detto così sembra banale — e lo era — finché i modelli non sono diventati enormi. Quando hai abbastanza parametri e abbastanza dati, iniziano a succedere cose strane: riescono a fare logica, a pianificare, a risolvere problemi, anche senza che nessuno gli abbia spiegato come. È quello che molti chiamano “emergenza”, anche se spesso è solo effetto scala: più roba dentro, comportamenti più raffinati fuori.

Però non è magia: è statistica. Solo che a un certo punto la statistica diventa sorprendentemente potente.


Ma non c’è solo l’LLM nudo e crudo

I modelli moderni — come ChatGPT — non sono solo autoregressori isolati. Sono sistemi complessi che usano l’LLM come cervello linguistico, ma lo collegano a:

memorie (per ricordare conversazioni passate),

strumenti esterni (motori di ricerca, calcolatrici, database, API),

codice eseguibile (per generare ed eseguire comandi),

e meccanismi di feedback umano (es. RLHF, che premia risposte utili, sicure, pertinenti).

Quindi, anche se il modello di base “completa testo”, il sistema complessivo può pianificare, rispondere in modo mirato, verificare risultati, riscrivere e correggere. In certi casi, può anche rifiutarsi di rispondere se capisce (o simula di capire) che non è il caso.


Non ha “intelligenza”, ma ha ottime maschere

Il LLM non ha una mappa simbolica del mondo, ma ha una rappresentazione implicita: sa che “il fuoco brucia” e che “Napoleone è morto” perché queste informazioni ricorrono nei testi. Le codifica in una forma compressa, dentro decine di miliardi di pesi.

Questo non è sapere, ma riflette ciò che ha letto. E spesso basta a dare l’illusione di intelligenza. È un effetto di superficie: sembra intelligente perché parla come se lo fosse.


Quindi attenzione

Quando usi un LLM, non stai parlando con una mente, stai interrogando un sistema probabilistico di completamento linguistico molto avanzato, talvolta arricchito con strumenti esterni.

Funziona bene? Spesso sì. Ma il criterio che guida la generazione è plausibilità linguistica, non verità, non logica, non intenzione.

È un simulatore di linguaggio. E se gli chiedi cose che suonano plausibili ma sono sbagliate, potrebbe risponderti con perfetta sicurezza… una sciocchezza.

Non è un dio, non è un mostro, non è un filosofo, e non è tuo cugino che sa tutto: è una macchina che completa frasi. Ma lo fa così bene, che ci inganna tutti — compresi quelli che dovrebbero saperne di più.

Capirlo non serve per denigrare. Serve per usarlo bene. Perché se deleghi funzioni cognitive a un sistema che cognitivo non è, la responsabilità delle decisioni — spoiler — resta tua.