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Per anni, la conversazione attorno all'intelligenza artificiale si è concentrata quasi esclusivamente sulle capacità: modelli più grandi, inferenza più veloce, più dati e risultati sempre più impressionanti che sembrano, almeno in superficie, avvicinarsi al ragionamento umano. Eppure, sotto questo rapido progresso si cela una domanda più silenziosa e difficile che l'industria ha iniziato solo di recente ad affrontare con serietà: come possiamo determinare quando un sistema di intelligenza artificiale è realmente affidabile? Non semplicemente convincente, non solo sicuro, ma affidabile in un modo che istituzioni, mercati e infrastrutture critiche possano dipendere senza esitazione.