OpenAI ha chiuso Sora, la app per creare video realistici con l'IA

https://www.repubblica.it/tecnologia/2026/03/24/news/openai-chiude-sora-app-generazione-video-425243664/

 Come un po' tutte le cose del giro dei Wu MIng, è una mattonata e va un po' filtrata di qualche eccesso ideologico/complottista, però questo pezzo offre spunti di riflessione e segnalazioni di lettura interessanti, sia sulle dinamiche dell'utilizzo dei sistemi di IA, sia su modi di "resistenza" al predominio dei soliti noti tecnologici, se non altro da prendere in considerazione nelle varie alternative agli strumenti che popolano ormai le nostre vite, per lavoro o semplice abitudine quotidiana.
https://www.wumingfoundation.com/giap/2026/04/resistenze-ia/ 

Citazione di: hafssol il 02 Mag 2026, 16:29Come un po' tutte le cose del giro dei Wu MIng, è una mattonata e va un po' filtrata di qualche eccesso ideologico/complottista, però questo pezzo offre spunti di riflessione e segnalazioni di lettura interessanti, sia sulle dinamiche dell'utilizzo dei sistemi di IA, sia su modi di "resistenza" al predominio dei soliti noti tecnologici, se non altro da prendere in considerazione nelle varie alternative agli strumenti che popolano ormai le nostre vite, per lavoro o semplice abitudine quotidiana.
https://www.wumingfoundation.com/giap/2026/04/resistenze-ia/

Su questo tema se posso porto un contributo derivato dall'esperienza diretta. Un paio di mesi fa mi sono imbarcato in un progetto di generazione di quiz a risposta multipla. Per farlo ho pensato di utilizzare Gemini, che nella versione base gratuita mi consentiva di chiedere la generazione di domande su un dato tema, con 4 possibili risposte, soluzione, spiegazioni,  criteri di classificazione e livelli di difficoltà. Il livello di comprensione e i testi prodotti dall'IA sono francamente impressionanti. Capisci che cj sia qualche cosa di artefatto solo a causa di alcune forme standardizzate (frequente: "Capisco perfettamente la tua frustrazione..." a fronte di un qualsiasi problema segnalato) ma per il resto come suggeritore, correttore e anche generatore di testi liberi è potentissimo. Ora, quando ho iniziato a richiedere le domande (in un formato standard di testo) pensavo che si potesse fare praticamente di tutto e così mi era stato promesso con qualche piccola limitazione da Gemini. Ho presto dovuto fare i conti con delle limitazioni: la quantità dei dati producibili (Token disponibili) e l'assenza di una memoria oltre la sessione. Ciò comportava la necessità di limitare il numero di domande da richiedere (max poche decine alla volta) e l'elevata probabilità di rigenerare più volte le stesse domande. Mi sono attrezzato con le opportune strutture dati e routines di controllo nel mio progetto per gestire ed eliminare I doppioni e diciamo che il processo funzionava abbastanza bene, con contenuti di ottima qualità.  Era solo molto lento e faticoso, tra copia incolla di testi e gestione dei potenziali doppioni da valutare e semmai scartare. Per agevolarmi la vita, ho pensato di abbonarmi alla versione Pro: 1000000 di token anzichè 5000. Mi aspettavo di poter richiedere non dico 1000 domande alla volta ma almeno 2-300. Qui sono cominciati i problemi di una totale dissociazione tra gli accordi presi e gli enunciati fatti da una parte e quanto effettivamente prodotto dall'altra. L'accordo iniziale era: produci 1000 domande su un Tema, es. Cinema, suddiviso per generi, produzioni e/o periodi, e mandamele anche in più blocchi successivi. Questa era una richiesta gestibile a suo dire senza problemi. Invece sono iniziate le catastrofi. Mi sono ritrovato domande ripetute N volte, argomenti richiesti e mai sfiorati, fino a veri e propri errori di contestualizzazione e risposte (da Franco Califano di Latina a Carmen Consoli bolognese e decine di chicche del genere), domande inconsistente (chi ha vinto nel 2024) o tautol9giche (di che colore era il cavallo bianco di Napoleone), classificazioni a capocchia a centinaia. Ho via via irrigidito e blindato il protocollo di generazione, richiedendo domande su argomenti sempre più specifici e sezionato: 30 sul Western all'italiana, 20 su Hitchcock, ecc. Ogni volta ricevendo rassicurazioni che il nuovo protocollo avrebbe risolto i problemi. Ho chiesto un aiuto per rintracciare tutte le domande duplicate tra quelle già acquisite: Ti ritorno in testi delle 1000 domande, tu le confronti a due alternative due (sono circa 500000 confronti, con la potenza di calcolo che ha ci mette pochi secondi) e mi segnali le coppie sospette. Niente da fare. La cosa strana è che le prime 2 o 3 coppue le individuava correttamente, poi sfarfallava completamente individuando pochi casi ruspetto a quelli reali e pure sbagliati. Lo stesso per le domande: se gliene chiedi 10, sono accurate; man mano che aimenti il numero, inizuano le invenzioni. Alla mia furiosa richiesta di spiegazioni dopo l'ennesimo fallimento ho ricevuto delle spiegazioni che mi hanno lasciato assai perplesso. La prima è che le domande vengono generate mediante dei modelli statistico-predittivi e già questo non me lo aspetto da un sistema che se gli chiedi spiegazioni ben più complessa sul 730 o su argomenti scientifici ti risponde perfettamente a tono. La statistica la capisco per la distribuzione iniziale, potrei ancora capire l'eccesso di doppioni se non specifico niente, ma se ti dico dall'inizio 10 domande su Sordi e 10 su Star Wars quando passo alla kung-fu non mi aspetto che mi spuntino altre domande su Sordi. Il secondo grande problema è la mancata applicazione del fact-checking alle domande generate, scelta fatta presumibilmente per privilegiare la velocità a scapito della realtà. Il meccanismo di generazione statistico piazza Califano a Latina,  la mancata verifica (What a katzaw am I sauing?) c'è lo lascia. Il terzo problema è l'assoluta incapacità (non so se voluta a questo punto) di rispettare un piano prestabilito e concordato. Immaginate il Cinema di cui sopra: 50 blocchi ben distinti e separati di 20 domande in media. Inizio con la commedia all'italiana: Sordi 20, Totò 20, Gassman 15, ecc. Poi passo ai western, alla fantascienza, ecc. Sempre con suddivisioni in settaggio. Ora certo mi posso aspettare qualche replica tra argomenti confinanti (stesso film con Sordi e Totò), ma non di ritrovarmi domande sulla commedia all'italiana nel filone dei film giapponesi. L'IA che interloquire con me ha dichiarato di essere una specie di intermediario che passa le richieste ad una piattaforma la quale oltre ad operare sempre con dei processi di generazione statistici in pratica non riesce o non può o Jon vuole adottare dei pattern prestabiliti. Per questo genera le prime 3 o 10 domande perfette, controlla i primi 2 o 3 duplicati correttamente, poi si perde. Da un lato ricorre agli stessi schemi (domande ripetute), dall'altro approssimazione fatti e risposte (allucinazioni ed errori fattuali). Ora, io sono estremamente sconcertato. Mi occupo di informatica dagli anni 80: un ciclo che confronti a due a due 1000 oggetti è una cosa semplicissima, la parte complicata è l'analisi semantica che ti porta a dire che una domanda è equivalente ad un'altra. Questo dovrebbe essere il compito dell'IA e se gli dò due domande secche da confrontare lo fa benissimo. Se gliene dò 1000 (ma anche 100, 200) impazzisce. Come ti ho detto, paradossalmente il modello potente a pagamento funziona molto peggio di quello gratuito. Non risolve il problema dei duplicati ma degrada la qualità dei contenuti tra allucinazioni e falsi.
Poi magari è bravissima (l'IA) a superare il test del gatto ( se qualcuno è interessato glielo racconto, temo di aver annoiato abbastanza).

Citazione di: Pippo Jones il 08 Mag 2026, 22:10Su questo tema se posso porto un contributo derivato dall'esperienza diretta. Un paio di mesi fa mi sono imbarcato in un progetto di generazione di quiz a risposta multipla. Per farlo ho pensato di utilizzare Gemini, che nella versione base gratuita mi consentiva di chiedere la generazione di domande su un dato tema, con 4 possibili risposte, soluzione, spiegazioni,  criteri di classificazione e livelli di difficoltà. Il livello di comprensione e i testi prodotti dall'IA sono francamente impressionanti. Capisci che cj sia qualche cosa di artefatto solo a causa di alcune forme standardizzate (frequente: "Capisco perfettamente la tua frustrazione..." a fronte di un qualsiasi problema segnalato) ma per il resto come suggeritore, correttore e anche generatore di testi liberi è potentissimo. Ora, quando ho iniziato a richiedere le domande (in un formato standard di testo) pensavo che si potesse fare praticamente di tutto e così mi era stato promesso con qualche piccola limitazione da Gemini. Ho presto dovuto fare i conti con delle limitazioni: la quantità dei dati producibili (Token disponibili) e l'assenza di una memoria oltre la sessione. Ciò comportava la necessità di limitare il numero di domande da richiedere (max poche decine alla volta) e l'elevata probabilità di rigenerare più volte le stesse domande. Mi sono attrezzato con le opportune strutture dati e routines di controllo nel mio progetto per gestire ed eliminare I doppioni e diciamo che il processo funzionava abbastanza bene, con contenuti di ottima qualità.  Era solo molto lento e faticoso, tra copia incolla di testi e gestione dei potenziali doppioni da valutare e semmai scartare. Per agevolarmi la vita, ho pensato di abbonarmi alla versione Pro: 1000000 di token anzichè 5000. Mi aspettavo di poter richiedere non dico 1000 domande alla volta ma almeno 2-300. Qui sono cominciati i problemi di una totale dissociazione tra gli accordi presi e gli enunciati fatti da una parte e quanto effettivamente prodotto dall'altra. L'accordo iniziale era: produci 1000 domande su un Tema, es. Cinema, suddiviso per generi, produzioni e/o periodi, e mandamele anche in più blocchi successivi. Questa era una richiesta gestibile a suo dire senza problemi. Invece sono iniziate le catastrofi. Mi sono ritrovato domande ripetute N volte, argomenti richiesti e mai sfiorati, fino a veri e propri errori di contestualizzazione e risposte (da Franco Califano di Latina a Carmen Consoli bolognese e decine di chicche del genere), domande inconsistente (chi ha vinto nel 2024) o tautol9giche (di che colore era il cavallo bianco di Napoleone), classificazioni a capocchia a centinaia. Ho via via irrigidito e blindato il protocollo di generazione, richiedendo domande su argomenti sempre più specifici e sezionato: 30 sul Western all'italiana, 20 su Hitchcock, ecc. Ogni volta ricevendo rassicurazioni che il nuovo protocollo avrebbe risolto i problemi. Ho chiesto un aiuto per rintracciare tutte le domande duplicate tra quelle già acquisite: Ti ritorno in testi delle 1000 domande, tu le confronti a due alternative due (sono circa 500000 confronti, con la potenza di calcolo che ha ci mette pochi secondi) e mi segnali le coppie sospette. Niente da fare. La cosa strana è che le prime 2 o 3 coppue le individuava correttamente, poi sfarfallava completamente individuando pochi casi ruspetto a quelli reali e pure sbagliati. Lo stesso per le domande: se gliene chiedi 10, sono accurate; man mano che aimenti il numero, inizuano le invenzioni. Alla mia furiosa richiesta di spiegazioni dopo l'ennesimo fallimento ho ricevuto delle spiegazioni che mi hanno lasciato assai perplesso. La prima è che le domande vengono generate mediante dei modelli statistico-predittivi e già questo non me lo aspetto da un sistema che se gli chiedi spiegazioni ben più complessa sul 730 o su argomenti scientifici ti risponde perfettamente a tono. La statistica la capisco per la distribuzione iniziale, potrei ancora capire l'eccesso di doppioni se non specifico niente, ma se ti dico dall'inizio 10 domande su Sordi e 10 su Star Wars quando passo alla kung-fu non mi aspetto che mi spuntino altre domande su Sordi. Il secondo grande problema è la mancata applicazione del fact-checking alle domande generate, scelta fatta presumibilmente per privilegiare la velocità a scapito della realtà. Il meccanismo di generazione statistico piazza Califano a Latina,  la mancata verifica (What a katzaw am I sauing?) c'è lo lascia. Il terzo problema è l'assoluta incapacità (non so se voluta a questo punto) di rispettare un piano prestabilito e concordato. Immaginate il Cinema di cui sopra: 50 blocchi ben distinti e separati di 20 domande in media. Inizio con la commedia all'italiana: Sordi 20, Totò 20, Gassman 15, ecc. Poi passo ai western, alla fantascienza, ecc. Sempre con suddivisioni in settaggio. Ora certo mi posso aspettare qualche replica tra argomenti confinanti (stesso film con Sordi e Totò), ma non di ritrovarmi domande sulla commedia all'italiana nel filone dei film giapponesi. L'IA che interloquire con me ha dichiarato di essere una specie di intermediario che passa le richieste ad una piattaforma la quale oltre ad operare sempre con dei processi di generazione statistici in pratica non riesce o non può o Jon vuole adottare dei pattern prestabiliti. Per questo genera le prime 3 o 10 domande perfette, controlla i primi 2 o 3 duplicati correttamente, poi si perde. Da un lato ricorre agli stessi schemi (domande ripetute), dall'altro approssimazione fatti e risposte (allucinazioni ed errori fattuali). Ora, io sono estremamente sconcertato. Mi occupo di informatica dagli anni 80: un ciclo che confronti a due a due 1000 oggetti è una cosa semplicissima, la parte complicata è l'analisi semantica che ti porta a dire che una domanda è equivalente ad un'altra. Questo dovrebbe essere il compito dell'IA e se gli dò due domande secche da confrontare lo fa benissimo. Se gliene dò 1000 (ma anche 100, 200) impazzisce. Come ti ho detto, paradossalmente il modello potente a pagamento funziona molto peggio di quello gratuito. Non risolve il problema dei duplicati ma degrada la qualità dei contenuti tra allucinazioni e falsi.
Poi magari è bravissima (l'IA) a superare il test del gatto ( se qualcuno è interessato glielo racconto, temo di aver annoiato abbastanza).

Non hai provato a spostare il tuo progetto su Claude?

Non è il modello a pagamento ad essere inferiore, ma il contesto più grande ad aumentare il numero di allucinazioni.
L'AI non può fare fact-checking, come hai detto si basa su dei modelli statistici pesati ed in base a quello ti risponde con le risposte più "vicine" al contesto che gli stai passando. Il ciclo che facevi te con il codice, è deterministico, mentre l'AI (che poi, in maniera corretta ma diminutiva viene chiamato next-token predictor) non lo è.
Io utilizzo Claude per lavoro, in ambito informatico, ed è migliorato tantissimo, ma può sempre sbandare sia per colpe sue, sia perché certe cose che noi diamo per scontate, lui non le capisce dalla richiesta e non le possiede in memoria come gli esseri umani.
Per il tuo caso d'uso, ti suggerirei di specificare te una fonte di verità (tipo, scrivi a Gemini di utilizzare il catalogo IMDB per definire la tipologia dei film e salvare i dati utilizzati in un file CSV, suddivisi per categoria, anno, registi, attori etc e poi utilizzare quel file come fonte di verità per processarlo successivamente, con nuove sessioni che hanno uno script non molto complesso, cosi la sessione principale non diventa gigantesca). Probabilmente è una cazzata, ma è più semplice da controllare e da gestire se gli dai delle istruzioni chiare e meno possibilità di decidere cose da sè. Se non l'hai già fatto, consiglio pure l'utilizzo delle skills, che magari gemini chiama con altro nome.

Non è che funziona male. È più difficile da usare. Per lavori come il tuo, io ti consiglio di creare un agente, che è una cosa complessa (diventerà un mestiere prima o poi). Un agente è un operatore di IA con una propria identità creato per svolgere compiti specifici. Devi definire il suo ruolo, il contesto in cui deve operare, i risultati attesi, le modalità di comportamento, il modo con cui deve ragionare. I risultati che avrai dipendono dal profilo che avrai creato (se crei il profilo di un ingegnere difficilmente otterrai poesie indimenticabili, così come non avrai modelli statistici attendibili da un poeta).  Puoi chiedere anche aĺl'IA generica di crearti le istruzioni per il tipo di agente che desideri.
Poi devi addestrarlo. Devi dargli i dati che deve elaborare, quelli che deve ritenere attendibili, quelli che deve scartare e le regole di utilizzo (es. I collegamenti che può o non può fare, il comportamento che deve tenere di fronte a dati non esaustivi etc.). Più sei preciso, più precise saranno le risposte che otterrai.
Il controllo dovresti farlo fare ad un altro agente creato  col compito di controllare, con le sue regole specifiche (se fai controllare alla stessa IA che non risponde esattamente è probabile che questa non rilevi l'inesattezza o la replichi).
Parti dal presupposto che l'IA ti restitusce quello che chiedi così come lo chiedi,  esplicitamente o implicitamente. Se il risultato non è quello atteso, probabilmente  non sei stato preciso nella richiesta o non hai fornito tutti i dati necessari.
Quello che succede con gli uomini. Se  ti fa male il ginocchio vai da un ortopedico. Se il parere lo chiedi ad un avvocato o ad un oculista, quelli ti rispondono, ma non è che non "funzionano" se non ti rispondono bene. Non è a loro che devi chiedere o non hanno tutti i dati per rispondere come ti aspetti (banalizzo un po', ma per intenderci).

Grazie a tutti dei suggerimenti, cercherò di farne tesoro e metterli in pratica. Resto perplesso sull'adozione sistematica di processi statistici e probabilistici (che ho appunto scoperto a mie spese). Si applica perfettamente al test del gatto che citavo ieri, ma un sistema davvero intelligente non dovrebbe applicarli per tutto. Mi sta enormemente bene per la semantica (ed invece anche lì ha fallito miseramente, considerando diverse domande identiche in cui cambiava il tempo del verbo: Chi ha scritto... Chi scrisse) ma non per problemi strettamente deterministici. Che poi la stessa IA sembra comprendere perfettamente, essendo in grado di generare routines VBA anche piuttosto complesse a fronte di richieste abbastanza sintetiche, con tanto di cicli annidati che più deterministici di così non si può). Certamente non mi sono mai occupato di IA fino a 2 mesi fa e non ho ancora compreso bene le regole e le strategie da adottare, ma il fatto stesso di dovermene preoccupare mi dà l'idea di una tecnologia (direi per fortuna,  ma questa cosa negli ambiti sbagliati potrebbe invece diventare una vera tragedia) non ancora matura e non proprio affidabile. Desumere in base al calcolo delle probabilità di dov'è Franco Califano invece di leggerlo direttamente da Wikipedia, anche se arrivasse a dare l'informazione corretta, secondo me è come applicare la teoria dei quanti per risolvere un problema di terza elementare. Ma forse sono io ad essere anziano e non più al passo con i tempi   

Citazione di: Pippo Jones il 09 Mag 2026, 12:43Grazie a tutti dei suggerimenti, cercherò di farne tesoro e metterli in pratica. Resto perplesso sull'adozione sistematica di processi statistici e probabilistici (che ho appunto scoperto a mie spese). Si applica perfettamente al test del gatto che citavo ieri, ma un sistema davvero intelligente non dovrebbe applicarli per tutto. Mi sta enormemente bene per la semantica (ed invece anche lì ha fallito miseramente, considerando diverse domande identiche in cui cambiava il tempo del verbo: Chi ha scritto... Chi scrisse) ma non per problemi strettamente deterministici. Che poi la stessa IA sembra comprendere perfettamente, essendo in grado di generare routines VBA anche piuttosto complesse a fronte di richieste abbastanza sintetiche, con tanto di cicli annidati che più deterministici di così non si può). Certamente non mi sono mai occupato di IA fino a 2 mesi fa e non ho ancora compreso bene le regole e le strategie da adottare, ma il fatto stesso di dovermene preoccupare mi dà l'idea di una tecnologia (direi per fortuna,  ma questa cosa negli ambiti sbagliati potrebbe invece diventare una vera tragedia) non ancora matura e non proprio affidabile. Desumere in base al calcolo delle probabilità di dov'è Franco Califano invece di leggerlo direttamente da Wikipedia, anche se arrivasse a dare l'informazione corretta, secondo me è come applicare la teoria dei quanti per risolvere un problema di terza elementare. Ma forse sono io ad essere anziano e non più al passo con i tempi 

visto che hai detto di usare Gemini, ti consiglio di andarci da Google AI Studio (aistudio.google.com/) che fornisce un numero di token molto più alto (circa 1.000.000 a chat). Come ti hanno detto sopra, il prompt più specifico è, meglio è.
Io di solito comincio sempre con:"Agisci come un (giornalista sportivo/ingegnere/altro) con X anni di esperienza nel campo de (del calcio/ dell'ingegneria civile/altro). Il tuo compito è/la tua carriera si è sviluppata su...", poi le fonti (metto proprio i link, e abilito l'opzione ricerca su web), specificando quali dati prendere e dove trovarli.  Diciamo che è la versione semplificata di creare un agente AI.
A questo punto gli do il compito da fare, aggiungendo più contesto possibile. Ti consiglio anche di separare le parti del prompt con simboli riconoscibili tipo ***Ruolo*** ***Istruzioni***, ***Fonti***. Se poi vuoi un aiuto maggiore puoi fare quella che io chiamo "reverse prompting" (non so se è il suo nome vero, o se lo uso solo io), ovvero dargli il risultato che vuoi e chiedergli "come deve essere il prompt per avere questo risultato?"

Nel mio campo, ho usato diversi LLM e devo dire che l'analisi dati migliore la fa la deep research di ChatGPT, ma per seguire le indicazioni è un disastro, per quello meglio Gemini o Claude

Citazione di: edge24 il 13 Mag 2026, 10:40visto che hai detto di usare Gemini, ti consiglio di andarci da Google AI Studio (aistudio.google.com/) che fornisce un numero di token molto più alto (circa 1.000.000 a chat). Come ti hanno detto sopra, il prompt più specifico è, meglio è.
Io di solito comincio sempre con:"Agisci come un (giornalista sportivo/ingegnere/altro) con X anni di esperienza nel campo de (del calcio/ dell'ingegneria civile/altro). Il tuo compito è/la tua carriera si è sviluppata su...", poi le fonti (metto proprio i link, e abilito l'opzione ricerca su web), specificando quali dati prendere e dove trovarli.  Diciamo che è la versione semplificata di creare un agente AI.
A questo punto gli do il compito da fare, aggiungendo più contesto possibile. Ti consiglio anche di separare le parti del prompt con simboli riconoscibili tipo ***Ruolo*** ***Istruzioni***, ***Fonti***. Se poi vuoi un aiuto maggiore puoi fare quella che io chiamo "reverse prompting" (non so se è il suo nome vero, o se lo uso solo io), ovvero dargli il risultato che vuoi e chiedergli "come deve essere il prompt per avere questo risultato?"

Nel mio campo, ho usato diversi LLM e devo dire che l'analisi dati migliore la fa la deep research di ChatGPT, ma per seguire le indicazioni è un disastro, per quello meglio Gemini o Claude

Grazie dell'ulteriore contributo. Leggo solo ora, ma è da qualche giorno che ho iniziato a sperimentare un approccio ribaltato rispetto al precedente ed uno simile ma più analitico. Ho anche creato un agente Gemini come suggeritore salvo mandarlo al diavolo dopo averci perso più di un giorno, quando mi son visto rispondere che lui ha le potenzialità di calcolo di un milione di token ma una finestra di chat comunque limitata a du' fusaje. Può fare elaborazioni fantastiche ma poi i messaggi vengono troncati in maniera casuale e si perde il 90% dei dati. Dovevo creare due agenti, mi sono fermato al primo quando ho visto i risultati. Ho anche contrstato a Google l'utilizzo di pubblicità ingannevole, non sono ancora andato a keggere se mi hanno risposto. Ora sto provando con due tecniche alternative con motori gratuiti (tanto col milione di token e ka finestrella di chat ci faccio il brodo). Concetto Claude: definisco un modello di pianificazione superdettagliato, con moltissimi argomenti distinti da poche domande ciascuno, e chiedo di generare blocchi di uno o pochi argomenti alla volta, per un totale di poche decine di domande. Una pianificazione così dettagliata richiede tempo, ho iniziato da poco a sperimentare il processo e sono cauto nel valutare. Quanto fatto finora mostra che è ancora necessario verificare costantemente i ritorni ricevuti per la tendenza a dimenticare l'applicazione di una o due regole a caso del protocollo di generazione; trovo però una buona qualità complessiva delle domande prodotte, migliore di Gemini Pro. In parallelo, anche perché costretto da un vincolo strutturale di Copilot che non c'è né in Gemini né in Claude) sto sperimentando un approccio ribaltato. Parto da cluster semantici: definisco una quantità innumerevoli di elenchi di insiemi contenenti oggetti omologhi, accomunati da una serie di caratteristiche (es. Lista di commefie all'italiana anni 60; attrici di Hollywood anni 90; registi fol horror americani; ecc. Ecc., solo per il Cinema sono già oltre i trecento insiemi); l'unione di tutti gli elementi generati costituisce un numerosissimo parco di risposte e fornisce all'interno di ciascuna insieme anche le alternative da cui pescare le risposte errate. La promessa di Copilot è quella di poter generare a partire dalle risposte una o più domande garantendo correttezza fattuale, varietà e arricchimento (spiegazioni e suggerimenti) in maniera molto più garantita rispetto al processo tradizionale (quello di prima: Ti dico un argomento, generami una o più domande a scelta multipla. Con annessi ruschi qualitativi fi ritrivarmi Califano a Latina o Maastricht nel 2001). Sto ancora nella fase di creazione degli insiemi, ho appena completato quelli del Cinema e vorrei definire uno o due temi ancora), poi inizierò la sperimentazione e vedrò la qualità effettivamente dei risultati). Vi aggiornerò, per chi è interessato :

Scusate se abbasso il livello della discussione a quello di utente ignorante di AI, Gemini versione gratuita in questo caso, ma oggi mi è capitata questa cosa.
Ho un cugino difettoso che dopo il derby per prendermi in giro ha iniziato a mandarmi immagini con lupi e sciarpette giallorosse al collo, più l'immancabile lupo che sta ingoiando un'aquila. Una di queste immagini era un "buongiorno" con sullo sfondo la cupola di S. Pietro e il sole basso sull'orizzonte. Immagine che sembra generata con AI e che ha il difetto che più che un'alba, sembra un tramonto, cosa che mi serve per rispondere a tono, evidenziando la loro stupidità di riommers. Però prima voglio capire se è vera la mia ipotesi da un punto di vista geografico e siccome non mi va di mettermi lì con il google maps per cercare di capire come è orientata piazza S. Pietro (oddio, a spanne lo so ma cerco delle conferme più precise, se possibile), vado su Gemini e chiedo come è orientata la piazza. Esso mi risponde che ha consultato google maps e in sintesi dice che su un asse est-ovest la basilica è a ovest e l'ingresso sulla piazza da via della Conciliazione è a est.
Bene, confermata la mia idea iniziale, chiedo di trovarmi una foto di piazza san Pietro vista da est verso ovest. IL solerte Gemini mi spiattella una foto che ha l'orientazione opposta, cioè fatta dalla cupola verso via della Conciliazione per intenderci. Alle mie rimostranze, con rinfaccio della prima risposta, mi dice che effettivamente ho ragione e che posso trovare l'immagine su google, suggerendomi il testo da mettere nel campo ricerca.
Ho desistito, mio cugino difettoso lo prendo per culo con i miei poveri mezzi.