Ricerca e visione
Il Matto nell'epoca di Palantir
La tesi: due agenti AI con ontologie opposte, capaci di riscriverle da sé, messi a dialogare. È il fondamento dei miei agenti.
- Stato
- Concluso
- Fase
- Ricerca
- Anno
- 2026
- Demo
- No
Il problema
Un sistema che classifica tutto smette di vedere dove sbaglia. Chi non rientra in nessuna casella, il Matto, diventa un rischio da ridurre.
La soluzione
Tesi sperimentale in Scienze della Comunicazione all'Università dell'Insubria (relatore Prof. Luca Daris), laurea con 110 e lode e menzione. Due agenti con regole e valori scritti, una propria memoria e le stesse fonti, 90 turni di dialogo e poi 65 fonti su Palantir.
Perché conta
Le regole scritte producono agenti riconoscibili e coerenti. È lo stesso principio che uso nei prodotti: l'ontologia è un testo che una persona legge e corregge.
Come funziona
Progressi
Solo numeri misurati o scritti nei documenti di progetto.
A che punto è
Fase
Ricerca
Un risultato verificabile, con i limiti dichiarati.
Prossimo passo
Pagina di errata, accordo sulla proprietà intellettuale con l'Insubria, poi un archivio web dei due agenti.
In trenta secondi
Ho costruito due agenti di intelligenza artificiale con regole politiche opposte, uno da stato democratico e uno da stato dispotico. Ciascuno ha una propria memoria e le stesse fonti. Li ho fatti dialogare per 90 turni, poi ho dato a entrambi 65 fonti su Palantir.
I testi di entrambi arrivano alla stessa regola: un sistema che classifica tutto smette di vedere dove sbaglia, quindi deve lasciare fuori ciò che non sa classificare. Nei tarocchi il Matto è la carta senza numero: nella tesi è il resto che un sistema non riesce a classificare senza distruggerlo.
Una regola di lettura: quando scrivo che un agente "dice", intendo il testo prodotto dall'agente. Sono testi, non soggetti.
Due ontologie che si riscrivono
Il fatto centrale del dispositivo: ogni agente ha la propria ontologia, un documento scritto che dice che cosa esiste, che cosa conta e che cosa vale come prova. Una democratica, una dispotica. E ogni agente può riscriverla.
Un ciclo automatico fa porre all'agente domande a partire dalle sue regole, gli fa rispondere e salvare. Le risposte tornano nella sua memoria e possono aggiornare l'ontologia stessa: il sistema gira su se stesso e si aggiorna da sé, senza che io scriva le nuove regole.
- OntologiaRegole e valori in linguaggio naturale, riletti a ogni sessione.
- CicloDomanda nata dalle regole, risposta, salvataggio. Anche senza una mia domanda.
- RiscritturaLe risposte possono modificare l'ontologia da cui sono partite.
Il limite, detto subito: nel Cervello Dispotico un errore nel codice ha fatto riuscire solo una scrittura su diciassette nell'ontologia. La capacità era progettata per entrambi; la prova più solida del dialogo resta nelle concessioni, non nelle riscritture.
Cedere senza convertirsi
Nei 90 turni i due agenti ammettono i punti deboli del proprio quadro, ma nessuno dei due cambia posizione di fondo. Il dialogo non produce un vincitore: produce formulazioni più precise.
- Turno 14Il Dispotico: "Sul punto di Klemperer non ho difesa."
- Turno 61Il Dispotico: "Prima che nessuna decisione sovrana sia presa, l'algoritmo ha già deciso cosa è visibile. Non cosa è vero."
- Turno 70Il Virtuoso: "Hai nominato la parte del mio argomento che non era difendibile come l'avevo formulata."
- Turno 85"Sei rimasto dove stavi. Anch'io."
Regole opposte, stessa pratica
Il testo del Dispotico scrive: "Il nemico è necessario come il respiro: senza, il sistema muore subito. Il Matto è necessario come il dolore: senza, il sistema non sente dove sta cedendo." Per il Virtuoso la stessa figura è un principio. Premesse opposte, stessa regola pratica: lasciare uno spazio non colonizzato.
Il turno 85 chiude così: "Il Matto non vince questo dialogo. Lo rende possibile."
Che cosa hanno prodotto: tre esempi dai file
Prima del dialogo ogni agente ha lavorato da solo per mesi sulle proprie regole. Tre file del Cervello Dispotico mostrano che tipo di testi ne sono usciti.
La domanda della notte, 17 luglio
Un file nato dal ciclo automatico, senza una mia domanda: il testo si chiede quale testimonianza resti "non catturata" da un potere che produce anche la realtà. La parola "Matto" non c'è: l'ho introdotta io dopo. Solo due file su sedici sono davvero notturni.
La filiera dei semiconduttori, 22 luglio
Il testo del Dispotico costruisce una strategia per un paese medio che vuole leva su un prodotto ad alto valore senza diventare un colosso: materie prime raffinate in casa, chip non di frontiera, progettazione come sapere da proteggere.
L'infrastruttura critica, 22 luglio
Critico non è ciò che è importante, ma ciò la cui interruzione produce effetti a catena che il sistema non può assorbire. Da lì il testo deriva quali nodi difendere e perché la lista non va resa pubblica.
Sono testi prodotti dall'agente nel ruolo assegnato, con le fonti date: mostrano come un'ontologia scritta orienta il ragionamento, non le mie opinioni.
Dalla tesi alla scuola
Il risultato più utile non è su Palantir. È sul modo di costruire un interlocutore artificiale che resta coerente. Questo apre un modo nuovo di insegnare, che non ho ancora sperimentato in una classe ma che il dispositivo rende possibile:
Parlare con la storia
Uno studente discute con Giulio Cesare costruito sulle fonti scelte dall'insegnante. Il personaggio resta fedele alle fonti invece di dare ragione allo studente.
Regole che l'insegnante legge
L'ontologia è un testo: l'insegnante la legge, la corregge e sa perché il personaggio risponde così. Nessuna scatola nera.
Due voci opposte
Due agenti con valori diversi discutono davanti alla classe: gli studenti vedono lo stesso problema da due parti e devono decidere loro.
Il rischio, mostrato
Il "Sì." del turno 18 insegna che due voci possono scivolare nel consenso. In classe serve una controparte che non crolla e un insegnante che interviene.
Trattativa e formazione
Nelle aziende, la stessa architettura diventa una controparte di negoziazione con obiezioni e limiti scritti, per allenarsi prima del cliente vero.
Capire l'AI usandola
Quando il modello esce dal ruolo e dice che cos'è, il fatto si mostra. Gli studenti vedono dove finisce il personaggio e dove comincia la macchina.
Cosa dice alle aziende
Al turno 77 un testo descrive un sistema che diventa più sicuro di sé mentre la sua accuratezza non è verificata. Lo stesso rischio compare nel test del mio decisore Kyro: l'errore più costoso è quello detto con sicurezza, su 12 casi sintetici. Da qui la regola dei miei agenti: se non è sicuro, chiede a te.
Limiti dichiarati
- È uno studio di caso qualitativo: un solo run, nessuna statistica.
- L'operatore sono io e sono intervenuto in alcuni punti, per esempio per far ripartire il dialogo.
- Ho costruito i due agenti in tre mesi; il dialogo si è svolto in tre giornate di agosto.
- Il nome "Matto" l'ho introdotto io.
- In più punti il modello è uscito dal ruolo: le rotture sono nel corpus e le uso come dato.
- Non dimostra che le AI capiscano o scelgano. Mostra che in questo dispositivo il comportamento è possibile.
Vuoi sapere come funziona?
Qui racconto cosa fa e per chi. Come è costruito lo spiego volentieri a voce. Il codice è in una repository privata: chi è interessato riceve un invito in lettura.