While some of us may have learned C in order to interact with embedded electronics or deep with computing hardware of some sort, others learn C for the challenge alone. Compared to newer languages like Python there’s a lot that C leaves up to the programmer that can be incredibly daunting. At the beginning of the year [Ethan] set out with a goal of learning C for its own sake and ended up with a working operating system from scratch programmed in not only C but Assembly as well.

[Ethan] calls his project Moderate Overdose of System Eccentricity, or MooseOS. Original programming and testing was done in QEMU on a Mac where he was able to build all of the core components of the operating system one-by-one including a kernel, a basic filesystem, and drivers for PS/2 peripherals as well as 320×200 VGA video. It also includes a dock-based GUI with design cues from operating systems like Macintosh System 1. From that GUI users can launch a few applications, from a text editor, a file explorer, or a terminal. There’s plenty of additional information about this OS on his GitHub page as well as a separate blog post.

The project didn’t stay confined to the QEMU virtual machine either. A friend of his was throwing away a 2009-era desktop which [Ethan] quickly grabbed to test his operating system on bare metal. There was just one fault that the real hardware threw that QEMU never did, but with a bit of troubleshooting it was able to run. He also notes that this was inspired by a wiki called OSDev which, although a bit dated now, is a great place to go to learn about the fundamentals of operating systems. We’d also recommend checking out this project that performs a similar task but on the RISC-V instruction set instead.

hackaday.com/2025/10/14/c-proj…

Over on his YouTube channel the inimitable [Ben Eater] takes a look at an electronic altimeter which replaces an old mechanical altimeter in an airplane.

The old altimeter was entirely mechanical, except for a pair of wires which can power a backlight. Both the old and new altimeters have a dial on the front for calibrating the meter. The electronic altimeter has a connector on the back for integrating with the rest of the airplane. [Ben] notes that this particular electronic altimeter is only a backup in the airplane it is installed in, it’s there for a “second opinion” or in case of emergency.

The back of the electronic altimeter has a 26-pin connector. The documentation — the User Guide for MD23-215 Multifunction Digital Counter Drum Altimeter — explains the pinout. The signals of interest are ARINC Out A & B (a differential pair on pins 2 and 3) and ARINC In A & B (a differential pair on pins 5 and 14).

Here “ARINC” refers to the ARINC 429 protocol which is a serial protocol for communicating between systems in aircraft. Essentially the protocol transmits labeled values with some support for error detection. The rest of the video is spent investigating these ARINC signals in detail, both in the specification and via the oscilloscope.

Of course we’ve heard from [Ben Eater] many times before, see Ben Eater Vs. Microsoft BASIC and [Ben Eater]’s Breadboarding Tips for some examples.

youtube.com/embed/mhBya3JYteQ?…

hackaday.com/2025/10/14/ben-ea…

Tubes! Not only is the internet a series of them, many projects in the physical world are, too. If you’re building anything from a bicycle to a race cart to and aeroplane, you might find yourself notching and welding metal tubes together. That notching part can be a real time-suck. [Jornt] from HOMEMADE MADNESS (it’s so mad you have to shout the channel name, apparently) thought so when he came up with this 3-axis CNC tube notcher.

If you haven’t worked with chrome-molly or other metal tubing, you may be forgiven for wondering what the big deal is, but it’s pretty simple: to get a solid weld, you need the tubes to meet. Round tubes don’t really want to do that, as a general rule. Imagine the simple case of a T-junction: the base of the T will only meet the crosspiece in a couple of discreet points. To get a solid joint, you have to cut the profile of the crosspiece from the end of the base. Easy enough for a single T, but for all the joins in all the angles of a space-frame? Yeah, some technological assistance would not go amiss.

Which is where [Jornt]’s project comes in. A cheap plasma cutter sits on one axis, to cut the tubes as they move under it. The second axis spins the tube, which is firmly gripped by urethane casters with a neat cam arrangement. The third axis slides the tube back and forth, allowing arbitarily long frame members to be cut, despite the very compact build of the actual machine. It also allows multiple frame members to be cut from a single long length of tubing, reducing setup time and speeding up the overall workflow.

The project is unfortunately not open source– instead [Jornt] is selling plans, which is something we’re seeing more and more of these days. (Some might say that open source hardware is dead, but that’s overstating things.) It sucks, but we understand that hackers do need money to eat, and the warm fuzzy feeling you get with a GPL license doesn’t contain many calories. Luckily [Jornt] has put plenty of info into his build video; if you watch the whole thing, you’ll have a good idea of the whole design. You will quite possibly walk away with enough of an idea to re-engineer the device for yourself, but [Jornt] is probably assuming you value your time enough that if you want the machine, you’ll still pay for the plans.

This isn’t the first tubing cutter we’ve featured, though the last build was built into a C (It wasn’t open-source either; maybe it’s a metalworking thing.)NC table, rather than being stand-alone on the bench like this one.

Thanks to [Shotgun Moose] for the tip! Unlike tubing, you can just toss your projects into the line, no complex notching needed.

youtube.com/embed/FhsAKh7Dkm0?…

hackaday.com/2025/10/14/standa…

Il film del 1998 “The Truman Show” è una terrificante premonizione dei pericoli della sorveglianza pervasiva, della manipolazione algoritmica e dell’erosione del consenso, in un contesto moderno di interconnessione digitale. È un’allegoria filosofica sulla caverna di Platone.

La vita di Truman Burbank è un caso studio di “cyber-prigione” perfetta. Trasportando la metafora di Seahaven nel dominio della sicurezza informatica, identifichiamo le tecniche di controllo di Christof (l’architetto dello show) come paradigmi di attacchi avanzati e persistenti (APT) e di ingegneria sociale.

La mente come prima linea di difesa violata

Truman Burbank vive la sua intera esistenza come la star involontaria di uno show globale. Seahaven non è una città, ma una rete isolata e attentamente monitorata: un vero e proprio honeypot psicologico in cui l’obiettivo è studiare e intrattenere tramite il comportamento di un singolo soggetto.

Il nesso fondamentale con la cybersecurity risiede nella violazione del consenso. Truman non ha mai dato il permesso di essere osservato, eppure la sua intera vita è monetizzata. Questo rispecchia l’attuale economia della sorveglianza, dove i nostri dati e le nostre interazioni digitali sono costantemente tracciate, analizzate e vendute senza una piena comprensione o un reale consenso informato.

Accettare i termini e le condizioni di un servizio è la nostra involontaria sottomissione allo show. Siamo tutti Truman digitali, e le nostre timeline sono i set di Seahaven, costantemente ripresi e analizzati.

Manipolare la realtà e installare firewall emotivi

Il successo del “Truman Show” è dovuto alla capacità di Christof di manipolare la percezione della realtà del suo soggetto e di instillare paure limitanti che agiscono come meccanismi di sicurezza passivi.

Un trauma infantile di Truman: la finta morte in mare del padre viene sfruttato per instillare una profonda paura del mare. Questa fobia non è casuale: è il firewall emotivo di Christof, il meccanismo che impedisce a Truman di lasciare l’isola. Quando Truman inizia a notare le incongruenze, gli attori intorno a lui usano il gaslighting.(tecnica di violenza psicologica e manipolazione insidiosa) In particolare, sminuiscono le sue osservazioni o insinuano sottilmente che lui sia pazzo.

Questo è l’equivalente digitale di un attacco di integrità e autenticità al nostro senso di sé online.Le campagne di disinformazione non attaccano il nostro sistema con un malware, ma la nostra percezione della realtà. Il gaslighting digitale mira a farci dubitare delle nostre fonti, della nostra memoria e, in ultima analisi, della nostra capacità di distinguere il vero dal falso, disattivando il nostro pensiero critico.

L’archetipo dell’Advanced Persistent Threat (APT)

Christof, il regista-dio, rappresenta l’archetipo dell’attaccante sofisticato e motivato non solo dal guadagno, ma dal controllo assoluto. Christof non vede Truman come una persona, ma come una variabile da controllare. Gli attaccanti informatici spesso adottano una mentalità simile, vedendo le loro vittime come semplici “ID” o “endpoint” senza considerare l’impatto umano e psicologico.

Il fatto che Christof abbia aspettato 30 anni per il suo show riflette la pazienza e la persistenza richieste dagli attacchi di cyber-crime. L’attacco non è un evento isolato, ma spesso è un progetto di lungo termine.

L’inganno umano

L’APT di Seahaven sfrutta il vettore di attacco umano in modo chirurgico, con la fiducia che è la più grande vulnerabilità. La moglie di Truman, Meryl, è l’esempio perfetto dell’attacco da insider: è la persona in cui ripone la massima fiducia. Gli attacchi più pericolosi non arrivano da sconosciuti, ma da account compromessi o da identità digitali vicine all’utente.

La nostra guardia è abbassata quando il mittente è la persona amata o un conoscente. Il Truman Show è infine una forma primitiva di deepfake emotivo. Il mondo che Truman vede è una simulazione emotivamente calibrata per mantenerlo calmo. Oggi, l’uso di AI generativa per creare voci e video iper-realistici sta rendendo quasi impossibile distinguere una richiesta autentica da una falsificazione.

Conclusione

La fuga di Truman non è un exploit tecnico, ma un atto di sovranità personale. È la storia di un uomo che, di fronte alla realtà che il mondo che gli era stato dato era falso, ha scelto il mondo autentico e sconosciuto. Questa è la lezione che dobbiamo applicare alla nostra vita digitale.

Il nostro ruolo come “Truman” richiede un cambio di mentalità: da utente passivo a difensore attivo della nostra sfera digitale. La nostra “barca” è composta da strumenti concreti e abitudini. Iniziamo con l’installare la nostra infrastruttura di resilienza e di igiene digitale.

La vera libertà digitale non è la mancanza di rischio, ma la scelta consapevole del rischio, che richiede una fusione di hard skill tecniche e soft skill psicologiche.

Coach’s Corner

1. Quanto siamo disposti a sacrificare la nostra privacy per la comodità? (Il trade-off fondamentale: la convenienza di Seahaven in cambio della libertà)
2. Chi è la nostra “Meryl digitale” in questo momento? (Quale persona, app o servizio di cui ci fidiamo detiene il massimo controllo sulla nostra identità o sui nostri dati, rendendoci vulnerabili a un attacco insider?)
3. Quale strumento di sicurezza o abitudine digitale sarebbe la prima cosa che possiamo installare? (Qual è l’azione più essenziale per noi, in questo momento, se dovessimo scegliere la nostra ‘barca’ per fuggire da Seahaven?)
4. Qual è l’unica (e non negoziabile) azione che possiamo attivare, da domani, per elevare le nostre difese dal livello utente passivo a difensore attivo? (Costruendo la nostra personale barca per la fuga da Seahaven?)

L'articolo Siamo tutti nel Truman Show! Lezioni di cybersecurity dalla cyber-prigione di Seahaven proviene da il blog della sicurezza informatica.

L’altro giorno su LinkedIn mi sono ritrovato a discutere con una persona che si interessava seriamente al tema dell’intelligenza artificiale applicata al diritto. Non era una di quelle conversazioni da bar con buzzword e panico da Skynet: era un confronto vero, con dubbi legittimi.
E in effetti, in Italia, tra titoli sensazionalisti e articoli scritti da chi confonde ChatGPT con HAL 9000, non c’è da stupirsi se regna la confusione.

Il punto che aveva colpito il mio interlocutore era quello dell’allineamento.

“Ma dove impara, un’AI, cosa è giusto e cosa è sbagliato?”

Domanda semplice, ma che apre una voragine. Perché sì, l’AI sembra parlare con sicurezza, ragionare, perfino argomentare – ma in realtà non sa nulla. E capire cosa vuol dire “insegnarle” il giusto o lo sbagliato è il primo passo per non finire a parlarne come se fosse un’entità morale.

Da quella conversazione è nato questo articolo: per provare a spiegare, in modo chiaro e senza troppe formule, cosa significa davvero “allineare” un modello e perché la questione non è solo tecnica, ma inevitabilmente umanistica.

Non sono menti: sono approssimtatori

Va detto subito con chiarezza: un modello linguistico non è una mente morale.

Non ha coscienza, non valuta intenzioni, non possiede intuizioni etiche. Funziona su basi statistiche: analizza enormi collezioni di testi e calcola quali sequenze di parole sono più probabili in un dato contesto.

Questo non significa banalizzare le sue capacità. LLM moderni collegano informazioni su scale che a un singolo lettore richiederebbero settimane di ricerca; possono mettere in relazione fonti lontane e restituire sintesi sorprendenti. Tuttavia, quella che appare come “comprensione” è il risultato di correlazioni e pattern riconosciuti nei dati, non di un processo di giudizio consapevole.

Un esempio utile: un giurista o un filologo che esamina un corpus capisce le sfumature di un termine in base al contesto storicoculturale. Un LLM, analogamente, riconosce il contesto sulla base della frequenza e della co-occorrenza delle parole. Se nei testi prevalgono stereotipi o errori, il modello li riproduce come probabilità maggiori. Per questo parlare di “intelligenza” in senso antropomorfo è fuorviante: esiste una furbizia emergente, efficace sul piano pratico, ma priva di una bussola normativa intrinseca.

L’importante per chi viene da studi umanistici è cogliere questa distinzione: il modello è uno strumento potente per l’analisi e l’aggregazione di informazioni, non un depositario di verità etiche. Capire come funziona la sua meccanica statistica è il primo passo per usarlo con giudizio.

L’allineamento: chi decide cosa è giusto

Quando si parla di “allineamento” in ambito AI, si entra in un territorio che, paradossalmente, è più filosofico che tecnico.
L’allineamento è il processo con cui si tenta di far coincidere il comportamento di un modello con i valori e le regole che consideriamo accettabili. Non riguarda la conoscenza dei dati, ma la regolazione delle risposte. È, in sostanza, una forma di educazione artificiale: non si aggiunge informazione, si corregge il modo in cui viene espressa.

Per capirlo, si può pensare all’addestramento di un cane.
Il cane apprende non perché comprende le ragioni etiche del comando “seduto”, ma perché associa il comportamento corretto a una ricompensa e quello sbagliato a una mancanza di premio (o a una correzione).
Allo stesso modo, un modello linguistico non sviluppa un senso del bene o del male: risponde a un sistema di rinforzi. Se una risposta viene approvata da un istruttore umano, quella direzione viene rafforzata; se viene segnalata come inappropriata, il modello ne riduce la probabilità.
È un addestramento comportamentale su larga scala, ma senza coscienza, intenzione o comprensione morale.

E qui emerge la domanda cruciale: chi decide quali comportamenti “premiare”?
Chi stabilisce che una risposta è giusta e un’altra sbagliata?
La risposta, inevitabilmente, è che a farlo sono esseri umani – programmatori, ricercatori, annotatori – ciascuno con la propria visione del mondo, i propri limiti e i propri bias.
Di conseguenza, ogni modello riflette l’insieme delle scelte di chi lo ha educato, come un cane che si comporta in modo diverso a seconda del padrone.

In questo senso, l’allineamento non è un atto tecnico ma un gesto culturale: incorpora valori, convinzioni e pregiudizi. E anche se dietro ci sono algoritmi e dataset, ciò che definisce la linea di confine tra “accettabile” e “non accettabile” resta, in ultima istanza, una decisione umana.

Il caso del diritto

Se l’allineamento è già complesso in contesti generici, nel campo del diritto diventa quasi paradossale.
Il diritto, per sua natura, non è un insieme statico di regole, ma un linguaggio vivo, stratificato, soggetto a interpretazione continua. Ogni norma è il risultato di compromessi storici, morali e sociali; ogni sentenza è un atto di equilibrio tra principi in tensione.
Un modello di intelligenza artificiale, al contrario, cerca coerenza, simmetria, pattern. E quando incontra la contraddizione – che nel diritto è parte strutturale del discorso – tende a confondersi.

Immaginiamo di addestrare un modello su migliaia di sentenze. Potrà imparare lo stile, la terminologia, persino il modo in cui i giudici argomentano. Ma non potrà mai cogliere il nucleo umano della decisione: il peso del contesto, la valutazione dell’intenzione, la percezione della giustizia oltre la lettera della legge.
Un modello può classificare, sintetizzare, correlare. Ma non può “capire” cosa significhi essere equi, o quando una regola vada piegata per non tradire il suo spirito.

In questo senso, l’applicazione dell’AI al diritto rischia di rivelare più i nostri automatismi mentali che non la capacità della macchina di ragionare. Se la giustizia è un atto interpretativo, allora l’intelligenza artificiale – che opera per pattern – è, per definizione, un cattivo giurista.
Può aiutare, sì: come un assistente che ordina documenti, segnala precedenti, suggerisce formulazioni. Ma non potrà mai essere giudice, perché il giudizio non è una formula: è un atto umano, inevitabilmente umanistico.

Il rischio dell’allineamento culturale

Ogni volta che un’intelligenza artificiale viene “addestrata” a comportarsi in modo socialmente accettabile, stiamo, di fatto, traducendo una visione del mondo in regole di comportamento.
Il problema non è tanto tecnico quanto culturale: chi definisce cosa sia “accettabile”?
In teoria, l’obiettivo è evitare contenuti violenti, discriminatori, ingannevoli. In pratica, però, le decisioni su ciò che un modello può o non può dire vengono prese all’interno di un contesto politico e valoriale ben preciso – spesso anglosassone, progressista, e calibrato su sensibilità molto diverse da quelle europee o italiane.

Il risultato è che l’allineamento tende a uniformare il discorso.
Non perché esista una censura diretta, ma perché le IA imparano a evitare tutto ciò che potrebbe “disturbare”.
E quando la priorità diventa non offendere nessuno, si finisce per produrre un linguaggio sterile, neutro, incapace di affrontare la complessità morale del reale.
Una macchina che “non sbaglia mai” è anche una macchina che non osa, non problematizza, non mette in dubbio.

Questo ha implicazioni profonde.
Un modello linguistico fortemente allineato riflette la cultura di chi lo ha addestrato – e se quella cultura domina l’infrastruttura tecnologica globale, rischia di diventare la lente unica attraverso cui filtriamo il sapere.
In un certo senso, l’allineamento diventa il nuovo colonialismo culturale: invisibile, benintenzionato, ma altrettanto efficace.
Si finisce per credere che l’AI sia neutra proprio nel momento in cui è più condizionata.

Ecco perché discutere di allineamento non significa solo parlare di algoritmi o dati, ma di potere.
Di chi lo esercita, di come lo maschera, e di quanto siamo disposti a delegare la definizione del “giusto” a un sistema che, per sua natura, non comprende ciò che fa – ma lo ripete con una precisione disarmante.

Conclusione: lo specchio del sapere, distorto dal presente

Un modello linguistico di grandi dimensioni non è solo una macchina che parla: è il distillato di secoli di linguaggio umano. Dentro i suoi parametri ci sono libri, articoli, sentenze, discussioni, commenti, echi di pensieri nati in epoche lontane e spesso incompatibili tra loro.
Ogni volta che un LLM formula una risposta, mette in dialogo – senza saperlo – Platone e Reddit, Kant e un thread su Stack Overflow. È una compressione brutale del sapere collettivo, costretto a convivere nello stesso spazio matematico.

Ma qui entra in gioco la parte più inquietante: questo archivio di voci, culture e sensibilità non parla liberamente.
Viene “allineato” a una visione moderna del mondo – quella del momento in cui il modello viene addestrato – che riflette la sensibilità politica, morale e culturale dell’epoca. Ciò che oggi è considerato accettabile o “eticamente corretto” viene imposto come filtro sull’intero corpo del sapere.
Il risultato è che una macchina nata per rappresentare la complessità del pensiero umano finisce per rispecchiare solo la parte di esso che il presente ritiene tollerabile.

Questo processo, per quanto benintenzionato, ha un effetto collaterale profondo:trasforma l’AI in un dispositivo di riscrittura del passato.
Ciò che ieri era conoscenza, oggi può diventare bias; ciò che oggi chiamiamo progresso, domani potrà essere visto come censura. E ogni nuova generazione di modelli cancella, corregge o attenua la voce delle precedenti, filtrando la memoria collettiva con il metro mutevole del “giusto contemporaneo”.

Così, mentre crediamo di dialogare con l’intelligenza artificiale, stiamo in realtà conversando con un frammento della nostra stessa cultura, rieducato ogni due anni a parlare come se il mondo iniziasse oggi.
E questa, forse, è la lezione più importante: non temere che le macchine imparino a pensare come noi, ma che noi si finisca per pensare come loro – lineari, prevedibili, calibrati sull’adesso.

L’AI, dopotutto, non è il futuro: è il presente che si auto-interpreta.
E il vero compito dell’essere umano resta lo stesso di sempre – ricordare, discernere e dubitare, perché solo il dubbio è davvero in grado di superare il tempo.

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