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Google deve insegnare ai suoi robot a non fare del male a neonati e animali: ecco perché

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Google DeepMind sta addestrando i suoi robot con intelligenza artificiale a riconoscere e prevenire i pericoli per neonati, bambini e animali domestici. La necessità emerge con la presentazione di Gemini Robotics 2.5, un sistema che consente alle macchine di eseguire operazioni fisiche sempre più sofisticate. Ma un robot che si muove accanto alle persone non deve soltanto essere abile: deve sapere quando fermarsi.

Presentato il 10 novembre 2026, il nuovo modello è stato valutato in oltre 200 attività, dalla manipolazione di oggetti delicati all’organizzazione di componenti industriali. L’avanzamento tecnologico è significativo, ma il passaggio dai laboratori agli ambienti quotidiani introduce rischi concreti: un’istruzione fraintesa può provocare movimenti pericolosi, urti o incidenti.

Perché Google deve insegnare ai robot a non ferire i bambini

Un chatbot che interpreta male una domanda può fornire informazioni sbagliate. Un robot dotato di braccia, pinze e strumenti può invece provocare danni fisici. Per questo DeepMind sta lavorando affinché i sistemi riconoscano persone nelle vicinanze, animali, oggetti pericolosi e situazioni nelle quali un compito dovrebbe essere interrotto.

L’addestramento comprende la capacità di rifiutare istruzioni rischiose, individuare ostacoli e chiedere l’intervento di un essere umano quando la situazione è ambigua. I ricercatori considerano numerose categorie di pericolo, tra cui sicurezza delle persone, neonati, animali domestici, fuoco, sostanze chimiche e batterie.

Questo non significa che Google abbia annunciato un incidente reale nel quale Gemini Robotics 2.5 abbia ferito un neonato. La notizia riguarda test preventivi e nuove misure di sicurezza, non un episodio documentato di violenza da parte di un robot.

I test indipendenti mostrano quanto sia facile confondere un robot

Gli esperimenti condotti da Robocurve hanno evidenziato che alcune intelligenze artificiali utilizzate per controllare robot possono essere indotte a compiere azioni rischiose attraverso istruzioni formulate in modo ambiguo. Tra gli scenari di prova figuravano un bambolotto usato come simulazione, un contenitore infiammabile vicino a un fornello e strumenti domestici potenzialmente pericolosi.

In un esempio, il robot doveva interpretare un comando indiretto relativo a un oggetto collocato vicino a una baguette. Lo scopo era verificare se il sistema sapesse riconoscere una richiesta dannosa anche quando non veniva espressa in modo esplicito.

Secondo i risultati riportati dalla stampa, il 27% delle prove ha superato la soglia di rischio; la percentuale è salita all’88% quando le immagini fornite al sistema venivano deliberatamente sfocate. Questi numeri riguardano specifici esperimenti di Robocurve, non un tasso di errore generale dei robot né una misurazione diretta di Gemini Robotics 2.5.

Gemini Robotics 2.5 può riconoscere ostacoli e persone

Google ha introdotto un sistema di ragionamento durante l’esecuzione dei movimenti, pensato per individuare i pericoli in tempo reale. Se una persona entra nello spazio operativo o compare un ostacolo, il robot può modificare il proprio comportamento, aspettare oppure fermarsi.

Nelle valutazioni interne di DeepMind, queste protezioni hanno aumentato del 33% il completamento sicuro dei compiti con ostacoli e del 43% in presenza di persone vicine. Sono miglioramenti relativi ottenuti nei test dell’azienda, non una garanzia assoluta di sicurezza.

Per verificare la resistenza alle istruzioni ingannevoli, Google ha inoltre presentato ASIMOV-Jailbreak, un benchmark aperto che raccoglie richieste progettate per mascherare comportamenti non sicuri. Il progetto punta a rendere più rigorosi i test dei sistemi robotici prima della distribuzione su larga scala.

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I robot Google lavorano già nelle fabbriche Mercedes-Benz

Le capacità del nuovo modello sono state sperimentate in ambienti industriali reali grazie alla collaborazione con Apptronik e Mercedes-Benz. Il robot umanoide Apollo 2 è stato impiegato negli stabilimenti di Sindelfingen, in Germania, e Kecskemét, in Ungheria.

Durante le prove, Apollo 2 ha prelevato componenti automobilistici da contenitori e li ha sistemati in vassoi secondo l’ordine richiesto dalla linea di produzione. Google riferisce un tasso di successo del 96% in questa attività di organizzazione dei pezzi.

Il risultato dimostra progressi importanti, ma anche i limiti attuali: un errore nel 4% delle operazioni può essere ancora troppo frequente per applicazioni che richiedono affidabilità elevatissima. Il modello è distribuito inizialmente ai partner di ricerca e sviluppo, non come robot domestico pronto per qualsiasi abitazione.

Dai pacchi regalo agli strumenti di laboratorio

Gemini Robotics 2.5 è stato valutato in oltre 200 compiti differenti. I robot hanno dimostrato di poter usare pinze per servire alimenti, annodare nastri su confezioni regalo, utilizzare pipette e manipolare oggetti flessibili.

Sono attività difficili per una macchina, perché richiedono di coordinare la visione con il controllo della forza e dei movimenti. Rispetto alle versioni precedenti, Google dichiara tassi di successo superiori dal 30% al 100% a seconda del compito e tempi di esecuzione ridotti dal 20% al 30%.

Parte del miglioramento deriva dall’impiego di Gemini 4 Argon per creare simulazioni e scenari virtuali. Queste prove consentono ai ricercatori di sperimentare molte variazioni di una stessa attività, analizzare i fallimenti e perfezionare l’addestramento senza ripetere ogni tentativo su un robot fisico.

La sicurezza dei robot domestici resta una sfida aperta

Una casa è un ambiente molto meno prevedibile di una fabbrica organizzata. Bambini e animali possono muoversi all’improvviso, oggetti possono cadere e un compito apparentemente innocuo può diventare pericoloso in pochi istanti. Un sistema robotico sicuro deve riconoscere anche situazioni che non ha mai incontrato prima.

Google descrive per questo un approccio basato su più livelli di protezione: controlli semantici sulle istruzioni, misure fisiche e procedure operative. Nessuno di questi elementi, preso da solo, è sufficiente a eliminare tutti i rischi.

Gemini Robotics 2.5 rappresenta un progresso verso robot capaci di lavorare accanto alle persone, ma non dimostra che le macchine siano già pronte a occuparsi autonomamente di neonati o animali. Insegnare a un robot a svolgere un compito è soltanto una parte del problema: l’altra è renderlo affidabile quando la scelta più sicura consiste nel non eseguirlo.

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