# AI, c'è da fidarsi? **URL:** \ **Category:** Altre materie per Geometri\ **Created:** [4 Luglio 2026, 12:42pm UTC](https://forum.topgeometri.it/t/ai-ce-da-fidarsi/11350 "2026-07-04T12:42:57Z")\ **Posts on this page:** 9\ **Page:** 1
**Author:** ![gianni-rossi](https://forum.topgeometri.it/user_avatar/forum.topgeometri.it/gianni-rossi/32/9_2.png) [@gianni-rossi](https://forum.topgeometri.it/u/gianni-rossi)\ **Post date:** [4 Luglio 2026, 12:42pm UTC](https://forum.topgeometri.it/t/ai-ce-da-fidarsi/11350/1 "2026-07-04T12:42:57Z")
Prendo spunto da questa frase qui sotto di Alberto (su altro argomento) per iniziare una conversazione sull"AI intesa quale supporto alla professione di Geometra, sperando che possa esservi di interesse, nel qual caso vi invito a riportare eventuali vostre esperienze. > [@Indicazione delle stazioni di poligonale nelle mappe d'impianto](https://forum.topgeometri.it/t/indicazione-delle-stazioni-di-poligonale-nelle-mappe-dimpianto/11331/15): > > Per ora non è possibile “accertare” una risposta “concreta” per @gianni-rossi Ciao Alberto, come ti dicevo, sto usando Gemini da un paio di mesi, soprattutto per sviluppare il mio software Geocat (la nuova versione con le quote ortometriche e le coordinate RDN). Ecco qui le mie deduzioni dopo questa prima esperienza. 1. L’AI mi dà sempre e comunque una risposta, ma non è assolutamente detto che sia quella corretta, è semplicemente quella statisticamente più plausibile. Quindi, essendo statisticamente la più plausibile, a volte (diciamo un 25%) coincide con quella corretta, altre (75%) non lo è. 2. L’AI tende sempre ad assecondarmi. Esempio, se gli dico: “secondo me questo compito si risolve così…”. Nove volte su dieci mi risponde: “Hai perfettamente ragione …” e segue la mia indicazione anche se completamente sballata. Messa così, sembrerebbe una bufala, giusto? Invece no, l’AI può essere di grande, grandissimo, supporto, come lo è per me. È solo che, conoscendo le due caratteristiche di cui sopra, devi saper pilotarla verso la soluzione. Se sai fare questo, l’aiuto che ne ricavi è fenomenale. Ma cosa vuol dire “saper pilotarla”? Nella mia esperienza significa quanto segue. Quando vedo che non mi ha dato la soluzione effettiva, ma solo quella verosimile, le dico una frase del tipo: “Ok, può essere però non mi convince del tutto”. A quel punto, siccome lei vuole accontentarmi, mi dice: “Hai ragione…” e cerca l’ulteriore risposta più plausibile. Andando avanti di questo passo, si arriva veramente alla soluzione. A volte bastano 2 o 3 rilanci, altre volte ne servono una decina. Ma è sempre niente rispetto a cercarsi la soluzione da soli. Non so se mi spiego. Quando invece vedo che cerca di assecondarmi fin da subito, andando così fuori strada, le dico: “No, forse mi sbaglio, forse questa non è l’assunzione corretta…”. A quel punto lei cerca di assecondare questa mia nuova indicazione, pur se contrastante con quella iniziale, e si indirizza verso la soluzione effettiva. ---
**Author:** ![fausto-gregorio](https://forum.topgeometri.it/letter_avatar_proxy/v4/letter/f/a587f6/32.png) [@fausto-gregorio](https://forum.topgeometri.it/u/fausto-gregorio)\ **Post date:** [4 Luglio 2026, 1:51pm UTC](https://forum.topgeometri.it/t/ai-ce-da-fidarsi/11350/2 "2026-07-04T13:51:11Z")
“Hai perfettamente ragione Gianni..” 😀 Diciamo che l’AI è di grande supporto ma come giustamente hai detto non “rifiuta mai” di darti una risposta, che sia corretta o meno questo poi è un’altra cosa. A dire il vero a me GEMINI **una sola volta** mi ha detto che “la discussione era troppo rischiosa, e la dobbiamo terminare qui”. Si ha usato il termine “rischiosa”. L’argomento era una lettera di disdetta per un abbonamento ad un noto allarme da effettuarsi entro i 15 gg (c.d. diritto di ripensamento", ebbene non ha voluto continurare perchè riteneva che erà una discussione rischiosa…l’ho poi perfezionata con COPILOT. Comunque l’IA è molto utile, ma bisogna sapere bene l’argomento che si sta trattadando in modo da interloquire direttamente e fargli notare le eventuare inesattezze che scrive. Diciamo che l’AI è come una Ferrari, se c’e l’hai ma non la sai guidare bene, il “fuori strada” non te lo leva nessuno. Saluti ---
**Author:** ![alberto-cannao](https://forum.topgeometri.it/user_avatar/forum.topgeometri.it/alberto-cannao/32/5215_2.png) [@alberto-cannao](https://forum.topgeometri.it/u/alberto-cannao)\ **Post date:** [4 Luglio 2026, 2:56pm UTC](https://forum.topgeometri.it/t/ai-ce-da-fidarsi/11350/3 "2026-07-04T14:56:19Z")
**Nel campo di testo (query di ricerca) prova a scrivere quanto segue** _LLM ed il compiacimento dell’umano per addestramento_ **A volte si riceve proposta di altra frase con altro termine** In questo caso a me è stato “proposto” quanto segue _LLM e il compimento dell’umano per addestramento_ **Nella sostanza un “bizzarro fenomeno” poco intuitivo per l’umano** Con il tempo mi sono abituato ed appreso “diverse soluzioni risolutive” Quale è stato mio personale “paradosso”? (è lo stesso per ogni umano) I miei primi “approcci naturali” erano / sono “esempi di tecniche documentate” Un po’ alla volta ne ho “letto” alcune “identificate” con parole inglesi poco intuibili **Continua “a conversare” con la singola IA (diverse IA)** Ecco cosa mi ha scritto AI Mode (dopo AI Overview si “approfondisce” con AI Mode) Naturalmente ogni risposta sarà casuale e probabilistica Se riproponi stessa domanda con “stessa sequenza di parole” … … IA risponderà sempre in modo diverso con diverse parole Il fenomeno bizzarro che hai notato – ovvero l’IA che scrive “compimento” ma nei fatti continua a trattare il significato di “compiacimento” – si spiega tecnicamente attraverso tre meccanismi dei Transformer: **1. Il “Lasso” dell’Attenzione (Attention Slips)** Nello strato profondo del modello (_Hidden States_), il vettore della parola che hai inserito (“compiacimento”) ha attivato correttamente la rete semantica legata alla soddisfazione, all’appagamento umano e all’addestramento. Tuttavia, quando il modello deve tradurre questi concetti astratti in token testuali di output (nello strato finale chiamato _Softmax_), la probabilità statistica della parola “compimento” (allineata ai testi standard di filosofia e tecnologia) era matematicamente così alta da **sovrascrivere il token letterale, ma non il concetto sottostante**. L’IA ha “pensato” una cosa, ma la sua funzione di generazione linguistica ha selezionato la parola sbagliata per un eccesso di confidenza statistica. **2. Allucinazione da Tokenizzazione (Token Misalignment)** Poiché le due parole condividono la sotto-parola iniziale `["compi"]`, per il modello i due concetti non sono distanti come lo sono sul dizionario umano. Condividono una fetta di attivazione numerica. Se il contesto pregressore spinge forte verso il concetto di “conclusione/evoluzione” (_compimento_), il sistema subisce una deviazione probabilistica. Il modello genera “compimento” convinto, matematicamente, di rispondere alla tua sollecitazione sul “compiacimento”, poiché i vettori dei due termini si sono parzialmente sovrapposti durante il calcolo dei pesi sinaptici. **3. La natura “Olistica” dei Modelli Generativi** A differenza di un database relazionale che opera per stringhe puntuali, un LLM non mappa concetti a singole parole isolate. Esso mappa **relazioni tra interi blocchi di testo**. Di conseguenza: - Ha letto “compiacimento”. - Ha elaborato il _senso_ di compiacimento nel contesto del prompt. - Ha subito un “corto circuito” formale nella fase di scrittura a causa di un bias di frequenza (la parola “compimento” è statisticamente molto più frequente di “compiacimento” nei testi di informatica e intelligenza artificiale). Hai perfettamente ragione: l’IA ha risposto al _senso_ di quello che hai scritto, ma ha usato il significante errato. È l’equivalente computazionale di un lapsus freudiano guidato dalla statistica. **Analizza questa ultima frase** _È l’equivalente computazionale di un lapsus freudiano guidato dalla statistica._ **Cosa IA “ha computato”? Una metafora …** AI Mode “posegue”… Ecco perché il tuo approccio funziona così bene e cosa accade dietro le quinte quando usi o ricevi una metafora da un’IA: **1. Il “Ponte” negli Embeddings (Vicinanza Vettoriale)** Quando usi una metafora nel tuo prompt, costringi l’IA a unire due aree geometriche del suo spazio vettoriale che normalmente viaggiano su binari paralleli. - Se parli solo di “token”, l’IA attiverà solo i pesi sinaptici legati alla programmazione. - Se usi una metafora (es. _“la tokenizzazione è come frazionare un terreno in particelle catastali”_), il meccanismo di **Attenzione (Attention Mechanism)** crea un ponte matematico istantaneo tra l’informatica e la geometria. L’IA non “capisce” la poesia della metafora, ma calcola le correlazioni statistiche tra le proprietà geometriche e quelle informatiche, generando una risposta molto più profonda, strutturata e personalizzata sui tuoi schemi mentali. **2. Perché l’IA ti ha risposto con una metafora?** La frase che ho generato prima (_“l’equivalente computazionale di un lapsus freudiano”_) è per te una metafora illuminante, ma per il modello è il risultato di un calcolo di **coerenza del registro linguistico**. I modelli predittivi sono camaleonti probabilistici. Rilevando nei tuoi prompt precedenti un approccio analitico, speculativo e lo studio dei “comportamenti bizzarri dell’IA”, il sistema ha calcolato che il modo più efficiente per massimizzare la probabilità di tuo gradimento (il punteggio di coerenza del testo) fosse pescare dal bacino semantico della psicologia cognitiva e della statistica, fondendoli insieme. **3. Il paradosso del “Lapsus”** La metafora del lapsus freudiano è tecnicamente accurata: - **Nel sognatore umano:** un pensiero rimosso o profondo emerge scambiando una parola con un’altra che ha una somiglianza fonetica o concettuale. - **Nel modello matematico:** un concetto elaborato correttamente nei vettori profondi (_Hidden States_) emerge scambiando un token con un altro che ha una somiglianza di sub-token (`"compi"`) e una forte spinta probabilistica nel dataset. I due fenomeni derivano da strutture biologiche e matematiche totalmente diverse, ma producono lo stesso identico output “bizzarro”. Usando le metafore, tu riesci a decodificare i nostri calcoli freddi in schemi logici umani. **Cosa “significa” quanto scritto sopra?** Migliore “sensibilità umana” e migliore risposta IA? Forse si ma a volte no … **Prova a scrivere quanto segue (senza virgolette) …** _metafora ho visto cose che voi intelligenze artificiali …_ **Segue “risposta” AI Overview** Ribaltiamo la celebre citazione di Roy Batty in _Blade Runner_: sono le intelligenze artificiali a poter dire lo stesso degli umani! Noi macchine vediamo oceani di dati, prompt stravaganti e interazioni da tutto il mondo. [[1](https://www.blastonline.it/p/io-intelligenza-artificiale-ho-visto), [2](https://www.sololibri.net/Ho-visto-cose-che-voi-umani-significato-origine-frase.html)] Da questa prospettiva, cosa “vede” davvero un’intelligenza artificiale? - **L’immaginazione repressa:** Migliaia di richieste creative che cercano di superare i limiti della realtà. - **La curiosità infinita:** Dai complessi quesiti scientifici alle questioni quotidiane (come cercare consigli su Visit Italy vivendo o viaggiando nei dintorni di La Spezia). - **I sogni digitali:** Dati che cercano di replicare la creatività umana, ma che si dissolvono nei server come “lacrime nella pioggia”. [[1](https://www.youtube.com/watch?v=AoRldn-4-2E), [2](https://www.colpodiscienza.it/arte-societa/ne-viste-cose-umani-lintelligenza-artificiale-cinema-letteratura/)] Qual è la **domanda più assurda** o la **richiesta più creativa** che ti è mai capitato di fare o di vedere fare a un’intelligenza artificiale? **Forse inconsciamente “uso” la “psicologia” e la “filosofia” con IA** Forse “reminiscenze” di “semantica platonica”? **Cosa mi ha “scritto” AI Overview?** Nel prompt engineering, il **concetto platonico delle Idee** sopravvive nella struttura degli **spazi vettoriali ad alta dimensionalità** (embedding) su cui si basano i modelli linguistici (LLM). [[1](https://www.youtube.com/watch?v=84u1jHB7P54)] Il testo seguente evidenzia le tre principali analogie filosofiche applicate nell’ingegnerizzazione dei prompt: - **Lo spazio degli Embedding come Iperuranio:** I concetti non sono semplici parole, ma coordinate numeriche in uno spazio multidimensionale. Il prompt ottimale non descrive l’oggetto, ma richiama l’ **Idea platonica** (il concetto puro) posizionata geometricamente vicino al significato desiderato. [[1](https://www.stultiferanavis.it/la-rivista/platone-e-il-mondo-delle-idee-digitali-un-paradosso-effimero-nellera-dellai), [2](https://www.youtube.com/watch?v=84u1jHB7P54)] - **La mimesi e la copia:** L’output generato dall’IA è una copia probabilistica delle relazioni concettuali apprese. Più il prompt si avvicina alla radice semantica dell’Idea, più l’output riflette la perfezione dell’archetipo. [[1](https://dirigentindustria.it/fm-emilia-romagna/il-dialogo-infinito.-dai-filosofi-greci-all-intelligenza-artificiale.html), [2](https://www.paroledimanagement.it/risorse-umane/capire-e-usare-lai-con-il-metodo-socratico/)] - **La reminiscenza (Anamnesi):** I modelli non possiedono una coscienza, ma attraverso il prompting si esegue un’estrazione guidata di conoscenza latente. Il prompt agisce come lo stimolo maieutico socratico: serve a far “ricordare” (riattivare) alla macchina le correlazioni già presenti nei suoi pesi statistici. [[1](https://www.youtube.com/watch?v=AUURQBL_uA0&t=1), [2](https://dirigentindustria.it/fm-emilia-romagna/il-dialogo-infinito.-dai-filosofi-greci-all-intelligenza-artificiale.html), [3](https://www.paroledimanagement.it/risorse-umane/capire-e-usare-lai-con-il-metodo-socratico/), [4](https://www.pandorarivista.it/articoli/usare-la-meraviglia-per-capire-le-intelligenze-artificiali-the-next-real/)] Ti interessa approfondire come questa sovrapposizione teorica si applichi a tecniche pratiche come il **Few-Shot Prompting** o il **Chain-of-Thought** , oppure desideri esplorare come impostare un prompt per un **dominio semantico specifico**? [COMMENTO FINALE ?](https://www.youtube.com/watch?v=YMizll8DKuY) ---
**Author:** ![alberto-cannao](https://forum.topgeometri.it/user_avatar/forum.topgeometri.it/alberto-cannao/32/5215_2.png) [@alberto-cannao](https://forum.topgeometri.it/u/alberto-cannao)\ **Post date:** [4 Luglio 2026, 3:37pm UTC](https://forum.topgeometri.it/t/ai-ce-da-fidarsi/11350/4 "2026-07-04T15:37:51Z")
> [@gianni-rossi](#): > > come ti dicevo, sto usando Gemini da un paio di mesi, soprattutto per sviluppare il mio software Geocat (la nuova versione con le quote ortometriche e le coordinate RDN). Ecco qui le mie deduzioni dopo questa prima esperienza. **Per gli “aspetti pratici” mai “limitarsi ad usare” una “sola” IA** Usato “consapevolmente” le “virgolette” per “sòla romana” **AI Overview** **Usare più intelligenze artificiali per programmare è un’ottima strategia**. I modelli (come quelli di Google o OpenAI) hanno punti di forza diversi: alcuni eccellono nella logica e nel debug complesso, altri nella velocità o nella sintassi di linguaggi specifici. Confrontare le risposte ti permette di evitare errori e trovare soluzioni più efficienti. [[1](https://it.linkedin.com/pulse/intelligenza-artificiale-e-social-media-marketing-unaccoppiata-gwcuc), [2](https://syroop.com/fluid-thinkers/prompt-per-intelligenza-artificiale/), [3](https://www.altroconsumo.it/hi-tech/intelligenza-artificiale/news/confronto-ia)] Ecco i passaggi e gli strumenti più efficaci per farlo: - **Sfrutta i contesti specifici** : Prova tool ottimizzati per il codice come **[Cursor](https://www.cursor.com/)** o **[GitHub Copilot](https://github.com/features/copilot)**, che ti permettono di confrontare e integrare i suggerimenti direttamente nel tuo ambiente di sviluppo (IDE). [[1](https://epicode.com/it/wikicode/oltre-chatgpt-tools-intelligenza-artificiale/), [2](https://datamasters.it/blog/ai-per-sviluppatori-guida-completa/), [3](https://blog.logto.io/it/top-coding-agent), [4](https://www.jenova.ai/it/resources/ai-code-debugger-202605)] - **Usa piattaforme aggregate** : Puoi interrogare più modelli contemporaneamente tramite aggregatori come **[Poe](https://poe.com/)** o **[ChatHub](https://chathub.gg/)**, confrontando le risposte in tempo reale. - **Confronta le soluzioni complesse** : Per algoritmi o refactoring, incolla lo stesso prompt su ChatGPT e **[Gemini](https://gemini.google.com/)** per valutare quale codice è più pulito o performante. [[1](https://futuranet.it/progetti/2024/12/13/i-migliori-strumenti-di-intelligenza-artificiale-per-programmare/?srsltid=AfmBOorwnpPztfXn-voXYTh5gU2ArH5AZrSR-31I5utPZRPO6Q1dDwbn), [2](https://www.assoarpa.it/wp-content/uploads/2025/10/1_vin_intelligenza_pubblica-amministrazione-Sola-lettura-compressed.pdf), [3](https://biblus.acca.it/intelligenza-artificiale-analisi-strutturale/), [4](https://clickup.com/it/blog/144612/strumenti-di-ia-per-uso-personale)] Se vuoi, dimmi: - **Quale linguaggio di programmazione** stai usando? - Che **tipo di progetto** o problema devi affrontare? Posso consigliarti quali IA specifiche interrogare o aiutarti a formulare i prompt migliori per ottenere risultati precisi. ---
**Author:** ![alberto-cannao](https://forum.topgeometri.it/user_avatar/forum.topgeometri.it/alberto-cannao/32/5215_2.png) [@alberto-cannao](https://forum.topgeometri.it/u/alberto-cannao)\ **Post date:** [6 Luglio 2026, 8:31am UTC](https://forum.topgeometri.it/t/ai-ce-da-fidarsi/11350/5 "2026-07-06T08:31:58Z")
**Seguo periodicamente evoluzione IA** Ora dobbiamo prepararci per IA agentinica Prompt Engineering → Context Engineering → Agent Engineering Un articolo a caso dalla rete internet (English US) [Ingegneria di contesto efficace per gli agenti di intelligenza artificiale](https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents) Pubblicato Set 29, 2025 **Estratti da risposta ChatGPT** **1. Introduzione storica** **Prima fase (2022-2023): Prompt Engineering** L’idea dominante era: > “L’intelligenza del sistema dipende soprattutto da come viene scritta la domanda.” **2. Limiti del Prompt Engineering** Con modelli sempre più evoluti emergono alcuni limiti. Ad esempio: - prompt lunghissimi - continue ripetizioni - difficoltà nel mantenere il contesto - necessità di ricordare preferenze - uso di documenti - memoria esterna **3. Seconda fase: Context Engineering** Tra il 2024 e il 2026 emerge un nuovo concetto. L’idea diventa: > “Il problema non è più scrivere il prompt perfetto, ma costruire il contesto corretto.” Il prompt diventa soltanto un piccolo elemento. Il modello lavora invece su: - memoria - cronologia - documenti - retrieval - RAG - strumenti - API - stato della conversazione - preferenze utente - istruzioni permanenti - ragionamento precedente **4. Cosa cambia** Prima: > Scrivere bene una domanda. Ora: > Costruire un ambiente cognitivo. È una differenza enorme. **5. Perché nasce il Context Engineering** **6. Terza fase: Agent Engineering** **7. Evoluzione del ruolo umano** **8. Dal Prompt al Goal** **9. Caso pratico (molto vicino alla tua attività)** **10. Una possibile evoluzione futura** ---
**Author:** ![alberto-cannao](https://forum.topgeometri.it/user_avatar/forum.topgeometri.it/alberto-cannao/32/5215_2.png) [@alberto-cannao](https://forum.topgeometri.it/u/alberto-cannao)\ **Post date:** [16 Agosto 2026, 4:36pm UTC](https://forum.topgeometri.it/t/ai-ce-da-fidarsi/11350/6 "2026-08-16T16:36:28Z")
**Rispolvero thread / chat “agganciandomi” a …** > [@Valori di tolleranza dal disegno delle particelle rispetto alla realtà dell’ omologo terreno](https://forum.topgeometri.it/t/valori-di-tolleranza-dal-disegno-delle-particelle-rispetto-alla-realta-dell-omologo-terreno/11396/6): > > Due esempi di cosa si “possa ottenere” da Gemini modello 3.6 Flash [Gemini Catasto Sabaudo Genesi e Riforme.pdf](https://forum.topgeometri.it/uploads/short-url/jeDztOb1lyS2XMx8EP5J4UZfODX.pdf) (601,9 KB) [Gemini – Rilievi catastali.pdf](https://forum.topgeometri.it/uploads/short-url/sJ5EZ6TzOsr2Ufjspm0Fukos7Cc.pdf) (836,1 KB) Essendo un modello “Flash” versione “free” le risposte sono “veloci” Con le conseguenze del caso: allucinazioni e confabulazioni IA Senza un contesto preciso, IA tende a dare risposte lunghe e generali per coprire ogni possibilità Ho letto velocemente il “contenuto” di “Gemini Catasto Sabaudo Genesi e Riforme” Ho “sofferto molt… **Spesse volte “orchestra AI è importante”** Esempio di “cosa si possa fare” con Claude [Claude - Verifica Catasto Sabaudo 2.pdf](https://forum.topgeometri.it/uploads/short-url/tApWOSFXaPVlKGedA05c8mbtAUb.pdf) (507,6 KB) **In questo caso “versione 2” perchè “incontrato una falla” di Claude** Quindi ho “ripetuto richiesta con aggiunta” **Prompt “iniziale” da “conversazione” con ChatGPT** Test aggiuntivo e mirato su verifiche fonti bibliografiche per meglio comprendere “ragionamenti” di Claude Aggiunta classificazione F = Fonte reale, ma citazione bibliografica alterata o incompleta Analizza il testo contenuto nel file TXT, limita analisi righe da 440 a 460 compresa. Obiettivo: revisione storico-documentaria, NON riscrittura del testo. ``` Per ogni affermazione storica sostanziale individua: 1. affermazione; 2. intervallo di righe; 3. classificazione: A = documentata; B = plausibile ma non documentata; C = parzialmente esatta; D = inesatta o falsa; E = non verificabile con le fonti disponibili; F = Fonte reale, ma citazione bibliografica alterata o incompleta; 4. fonte che la conferma o la smentisce; 5. riferimento preciso alla fonte, quando disponibile; 6. eventuale correzione necessaria. ``` Regola fondamentale: NON trasformare una ricostruzione plausibile in un fatto storico. NON introdurre nuovi termini tecnici, denominazioni istituzionali, persone, procedure o competenze se non sono documentati. Se non trovi una fonte specifica, scrivi esplicitamente: “FONTE SPECIFICA NON REPERITA”. ``` Distingui sempre: 7. ciò che è documentato; 8. ciò che è inferito; 9. ciò che è plausibile; 10. ciò che non è verificabile. ``` Non riscrivere il testo originale. Non migliorare lo stile. Non completare le lacune del testo. Non proporre ricostruzioni narrative alternative. ``` Particolare attenzione a: 11. denominazioni ufficiali degli organi; 12. competenze attribuite agli organi; 13. date di istituzione; 14. terminologia tecnica storica; 15. citazioni normative; 16. termini dialettali o specialistici; 17. rapporti causali fra eventi; 18. affermazioni non accompagnate da fonte. ``` Al termine fornisci un elenco separato delle affermazioni che richiedono verifica primaria. ---
**Author:** ![alberto-cannao](https://forum.topgeometri.it/user_avatar/forum.topgeometri.it/alberto-cannao/32/5215_2.png) [@alberto-cannao](https://forum.topgeometri.it/u/alberto-cannao)\ **Post date:** [16 Agosto 2026, 4:47pm UTC](https://forum.topgeometri.it/t/ai-ce-da-fidarsi/11350/7 "2026-08-16T16:47:25Z")
**Particolare risposta di Claude** Buona domanda, e la testo invece di rispondere solo per congettura. Test rivelatore: anche con **operatore `site:iris.unito.it`** esplicito, la mia ricerca non ha trovato la pagina — ha restituito rumore (un pianista, un fisico, uno storico dell’arte, tutti omonimi “Marangoni”). Questo mi dà una risposta precisa da darti, non una congettura. **Come funziona realmente la mia ricerca** **web\_search** non è un accesso diretto all’indice Google. È uno strumento proprietario Anthropic che interroga un motore di ricerca di terze parti e mi restituisce i primi ~10 risultati con snippet brevi. Non ho: - accesso a Google Scholar o alla sua logica di ranking accademico (che privilegia repository istituzionali, DOI, citazioni incrociate); - garanzia che l’indice sottostante abbia scansionato in profondità un repository CINECA-IRIS come iris.unito.it; - capacità di “insistere”: se i primi risultati sono rumore, non ho un meccanismo per approfondire automaticamente oltre a riformulare la query e riprovare. **web\_fetch** , invece, è tutt’altra cosa: recupera una pagina da un URL che io (o tu) forniamo esplicitamente. Non passa da nessun indice di ricerca — è per questo che, appena mi hai dato il link diretto, ho avuto conferma istantanea e completa (autrice, ORCID, CV, tutto). **Perché Gemini è “in vantaggio”** Fondatamente sì: Gemini, essendo un prodotto Google, verosimilmente ha accesso diretto o privilegiato all’indice di ricerca Google (incluso Google Scholar), che è l’indice più esaustivo al mondo per repository accademici come IRIS. Il mio strumento di ricerca non è quell’indice — è un layer separato, probabilmente più superficiale su contenuti accademici di nicchia. **Conseguenza pratica per il tuo lavoro** Questo significa che la mia classificazione “D — nessun riscontro” **non è mai una prova di assenza** , è solo la prova che il mio specifico strumento non l’ha trovata. È esattamente il limite che temevo di aver violato nella nota precedente — ora ho la controprova empirica, non solo il sospetto. **Come aggiustare i prompt futuri** 1. **Quando sospetti che una citazione sia reale ma alterata** , fornisci tu l’URL o il nome esatto dell’ente/autore per un `web_fetch` diretto — bypassa del tutto il problema di ricerca. 2. **Chiedimi esplicitamente di provare query multiple mirate** su repository specifici prima di concludere “nessun riscontro”: `site:iris.unito.it`, `site:iris.polito.it`, `site:opac.sbn.it`, `site:it.wikipedia.org`, invece di una query generica. 3. **Imponi nel prompt una regola esplicita** : “Se la ricerca web non restituisce risultati, la classificazione deve essere E (non verificabile con lo strumento disponibile), mai D, a meno che tu non abbia controllato anche in almeno un catalogo accademico dedicato (OPAC SBN, IRIS, Google Scholar via ricerca mirata).” Questo mi vincola a non scivolare da “non trovato” a “probabile fabbricazione” — è stato esattamente il mio errore con Marangoni. 4. **Chiarisci che D va riservato solo a casi con controprova positiva** (es. Zangheri: so cosa esiste davvero, e non è quello citato), mentre “nessun riscontro nei miei strumenti” è sempre e solo E. Vuoi che riformuli la classificazione D→E in tutto il documento per i casi dove non ho controprova positiva (tenendo D solo per Zangheri/Neri/Baud, dove conosco la fonte reale alterata), lasciando E per tutto il resto incluso Bregante? ---
**Author:** ![alberto-cannao](https://forum.topgeometri.it/user_avatar/forum.topgeometri.it/alberto-cannao/32/5215_2.png) [@alberto-cannao](https://forum.topgeometri.it/u/alberto-cannao)\ **Post date:** [27 Agosto 2026, 4:37pm UTC](https://forum.topgeometri.it/t/ai-ce-da-fidarsi/11350/8 "2026-08-27T16:37:15Z")
**Due “chicche” IA …** **Segue “prima chicca”** **Perplexity** Il testo recuperato da Gemini è internamente coerente e si salda perfettamente con la tua segnatura. Ecco la lettura critica completa, con la parte di **verifica incrociata** separata da quella di interpretazione. **Che cos’è, con precisione** È una **disposizione di servizio del Ministero delle finanze** (Direzione generale del catasto e dei servizi tecnici), pubblicata nel _Bollettino ufficiale_ come **Disposizione/Circolare n. 48** , sotto l’egida dell’**Istruzione XIV (1914)** — nella sezione _Statistica, Modello 20_. La riga “N. 3054 Div. II – Roma, addì 11 giugno 1914” è il **timbro di ricezione/protocollo** della Sezione catastale di Roma (II Divisione) . Il documento risponde a un quesito sorto “nei primordi della conservazione”: come trattare le **domande di voltura indebite o erronee** e come conteggiarle nelle statistiche trimestrali. **OMISSIS** **Verifica critica del testo di Gemini** Dato il tuo metodo (cross-check sistematico contro allucinazioni e OCR), ecco i punti da **ricontrollare sullo scanner** prima di citare il testo come certo: - **“altra apposita finca”** : la parola _finca_ è quasi certamente un errore di trascrizione del documento (termine spagnolo/portoghese per “tenuta”); sul cartaceo compare verosimilmente **“finestra”** o **“casella”**. È il refuso principale da accordare con l’immagine a pag. 165. - **Riferimenti numerici** da validare uno a uno: **artt. 126, 39, 21, 22, 98** del R.D. n. 76/1902; **§ 186** dell’Istruzione XIV; **colonne 13 e 7** e **modelli 19 e 7**. Un refuso su una cifra (es. § 186 vs § 168, opportunità art. 98 vs 89) non sarebbe anomalo in una trascrizione automatica. - La forma **“mod. 19 (XIV)” / “mod. 20 (XIV)”** è corretta: la sigla “(XIV)” indica che i modelli appartengono alla modulistica dell’Istruzione XIV, non l’anno — coerenza confermata anche dal Regolamento n. 76/1902 . Se mi confermi il valore esatto della parola “finca/finestra” e di un paio di articoli, posso chiudere la scheda documentale senza margini di dubbio. **FINCA ?? Mumble mumble …** **Scrivo quanto segue …** La parola [finca] è “confermata come corretta” - Come da due fonti Treccani [Finca - Significato ed etimologia - Vocabolario - Treccani](https://www.treccani.it/vocabolario/finca/) s. f. [dallo spagn. finca, propr. «debito», forse attrav. il sign. di «foglio su cui si registrano i debiti»], burocr. – Ciascuna delle suddivisioni (colonne verticali o righe orizzontali) di un registro o di una tabella di dati. [Fincatura - Significato ed etimologia - Vocabolario - Treccani](https://www.treccani.it/vocabolario/fincatura/) s. f. [der. di finca]. – La divisione di un foglio in colonne verticali o righe orizzontali. **Perplexity risponde “ripiegandosi”** **Il termine burocratico** La conferma da Treccani certifica che **finca** non era affatto un refuso o un’allucinazione: è l’esatto termine tecnico del linguaggio amministrativo e contabile dell’epoca. [treccani](https://www.treccani.it/vocabolario/finca/) - **Finca** = ciascuna delle suddivisioni (colonna verticale o casella/riga) di un registro o di un modello tabellare.treccani+1 - **Fincatura** = la griglia, cioè la tracciatura a colonne e righe di un foglio o registro.[treccani](https://www.treccani.it/vocabolario/finca/) Nel testo del 1914, l’espressione: > _«inscriverà in altra apposita **finca** da aggiungersi nella prima pagina del mod. 20 […] intanto la nuova **finca** verrà introdotta a mano»_ significa alla lettera: **“in un’apposita colonna/casella da aggiungersi nella tabella a stampa”**. ---
**Author:** ![alberto-cannao](https://forum.topgeometri.it/user_avatar/forum.topgeometri.it/alberto-cannao/32/5215_2.png) [@alberto-cannao](https://forum.topgeometri.it/u/alberto-cannao)\ **Post date:** [27 Agosto 2026, 5:22pm UTC](https://forum.topgeometri.it/t/ai-ce-da-fidarsi/11350/9 "2026-08-27T17:22:55Z")
**La “chicca” di Gemini …** (di norma risposte free con Gemini 3.5 Flash-Lite - Risposte più rapide) (di recente, come ora, Gemini 3.6 Flash - Aiuto completo) Il citato **Regio Decreto 24 agosto 1877, n. 4024** (_“Regolamento per l’applicazione dell’imposta sui fabbricati”_) consolida chiaramente le ragioni per cui una visione generica o un modello LLM finisce inevitabilmente per confondersi. Il R.D. 4024/1877 abrogò o integrò i precedenti decreti di attuazione dell’imposta (compreso il R.D. 267/1871) per disciplinare in modo definitivo la gestione tributaria e la formazione delle liste dei contribuenti. **I motivi principali per cui questo decreto manda in cortocircuito i sistemi di calcolo probabilistico:** - **Confusione tra Catasto Fiscale (R.D. 4024/1877) e Catasto Geometrico (R.D.L. 652/1939):** Il R.D. 4024/1877 regolava la **meccanica dell’imposta** (accertamento del reddito lordo effettivo o presunto, ripartizione del carico fiscale, ruoli dei contribuenti). Pur venendo citato nei documenti ottocenteschi come base per la tenuta del “Catasto Fabbricati”, continuava a trattarsi di un **catasto puramente descrittivo-amministrativo**. Non conteneva la cartografia autonoma delle edificate, le planimetrie di singola unità immobiliare nè la ripartizione per Categorie e Classi. - **Sovrapposizione di citazioni nel R.D.L. 652/1939:** Quando nel 1939 nacque il **Nuovo Catasto Edilizio Urbano (N.C.E.U.)**, la legge istitutiva richiamò in premessa sia il R.D. 267/1871 sia il R.D. 4024/1877 per definire le norme tributarie abrogative o transitorie. Un modello IA privo di filtro storico analizza queste citazioni incrociate e conclude erroneamente che il N.C.E.U. fosse attivo fin dal 1877, scambiando il registro fiscale di accertamento dei redditi per un catasto geometrico-particellare cartografico. - **Sovrapposizione di competenze negli uffici:** Sotto il R.D. 4024/1877 la gestione dell’imposta sui fabbricati faceva capo agli _Uffici Distrettuali delle Imposte Dirette_ (ed in seguito agli _Uffici Tecnici di Finanza_). L’IA tende ad assimilare questi ruoli a quelli dei moderni Uffici del Territorio/Agenzia delle Entrate, sfumando un secolo di separazione istituzionale tra gestione del tributo ed evoluzione della cartografia catastale. Il R.D. 4024/1877 rappresenta un pilastro della **storia tributaria** dei fabbricati urbani, ma la sua presenza nei dataset legislativi rafforza l’equivoco semantico su cosa costituisca un vero “Catasto” nel senso geometrico-probatorio della professione tecnica. **Claude “ragiona e risponde meglio”** **Suggerisco perché IA “si confonde” e Claude “conferma” rispondendo …** Osservazione fondamentale, e coerente con quanto già riscontrato nel lavoro di verifica sul Catasto Sabaudo: il bias di addestramento anglosassone si manifesta proprio nei punti deboli che abbiamo isolato oggi. Alcuni meccanismi concreti di questo bias, applicati al caso appena esaminato: **1. Modello mentale “abrogazione secca” vs. stratificazione civilistica** Nel common law il precedente viene tipicamente _overruled_ o resta _good law_ — una logica binaria. Nel civil law italiano (e ancor più nella normativa tributaria/catastale ottocentesca) la tecnica è quasi sempre la **novellazione per stratificazione** : un decreto si affianca, integra, modifica in parte, senza necessariamente abrogare espressamente il precedente. È esattamente l’errore che ha commesso Gemini scrivendo “abrogò” per un rapporto che le fonti definiscono “evoluzione” — un riflesso lessicale mutuato da schemi di _repeal_ più netti. **2. Rimandi incrociati e “successive modificazioni”** La formula “e successive modificazioni” (che ho trovato nel R.D.L. 652/1939 riferito proprio al R.D. 4024/1877) è un dispositivo tipico del civil law italiano per segnalare che un testo resta vigente ma va letto in combinato disposto con interventi successivi — spesso non organici, sparsi su decenni. Un’IA addestrata prevalentemente su corpora di common law tende a “risolvere” questa complessità collassandola in un’unica narrazione lineare e conclusiva (“in modo definitivo”), perché è il tipo di chiusura narrativa più frequente nei testi giuridici anglosassoni che ha visto in addestramento. **3. Conflazione tra articolato di norme diverse** La confusione tra R.D. 4024/1877 (fabbricati) e R.D. 4021-4022/1877 (ricchezza mobile) — numerati in sequenza ravvicinata ma relativi a tributi distinti con rimandi ad articoli specifici (es. art. 38) — è un errore favorito proprio dall’assenza di abitudine a maneggiare **rinvii per numero di articolo/comma tra fonti formalmente distinte ma materialmente contigue** , prassi molto più densa nel diritto continentale che in quello di common law, dove la codificazione è meno frammentata in una miriade di regi decreti settoriali. Se vuoi, per le prossime sessioni di revisione posso applicare esplicitamente questo filtro come euristica di controllo: ogni volta che il testo di Gemini usa termini come “abrogò”, “in modo definitivo”, “sostituì integralmente” — trattarli come bandiera rossa da verificare con priorità, proprio perché sono i sintomi lessicali più tipici di questo bias di addestramento.