OpenAI svela Sora: la nuova frontiera dei video generati da IA

OpenAI, azienda leader nell’ambito dell’intelligenza artificiale, ha introdotto un nuovo modello di IA chiamato Sora, che è in grado di creare video di 60 secondi “realistici” e “immaginativi” a partire da semplici e rapidi prompt (comandi) testuali.

La compagnia ha dichiarato che Sora è capace di generare video fino a 60 secondi di lunghezza a partire da istruzioni testuali, con la capacità di visualizzare scene con più personaggi, tipi specifici di movimento e sfondi dettagliati. Il modello comprende non solo ciò che l’utente ha chiesto nel prompt, “ma anche come queste cose esistono e coesistono nel mondo fisico,” recita il post sul blog.

Sebbene i “modelli multi-modali” non siano una novità e modelli di testo-video esistano già, ciò che sembra distinguere Sora è la lunghezza e l’accuratezza che OpenAI afferma di avere raggiunto.

Del resto è possibile rendersene conto osservando gli incredibili video rilasciati dalla stessa OpenAI.

https://youtube.com/watch?v=jk7iG2H-GI8&si=6C1x_lSznyEn5NMB

Al momento OpenAI preferisce tuttavia concentrarsi sulla sicurezza, Sora è infatti stato affidato per vari test ad un team di esperti al fine di esaminare attentamente varie aree tra cui la disinformazione, i contenuti d’odio, i pregiudizi e i deep fake anche con riferimento a quanto recentemente accaduto a Taylor Swift. 

https://youtube.com/watch?v=1WXMJHYono8&si=gsVbZaSdfzcw49oT

Sora sarà inizialmente reso disponibile a professori di cybersecurity, chiamati “red teamers”, che possono valutare il prodotto per eventuali danni o rischi, allo stesso modo è stato concesso un pre accesso ad artisti visivi, designer e cineasti per raccogliere feedback e ulteriori suggerimenti.

Continua la lettura su: https://www.adnkronos.com/tecnologia/openai-svela-sora-la-nuova-frontiera-dei-video-generati-da-ia_66Cf9lHumNV7uY5qDJ6BXV Autore del post: ADN Kronos Tecnologia Fonte: https://www.adnkronos.com/

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Vi racconto lo Spinario

È una scultura classica apparentemente ordinaria: un ragazzino seduto su un roccia che si sta togliendo una spina dal piede. Eppure lo Spinario – questo il nome con cui l’opera è conosciuta – ha una storia affascinante e per certi aspetti ancora misteriosa.

Tanto per cominciare: è una statua greca o romana?La versione bronzea conservata ai Musei Capitolini è considerata un’opera eclettica di origine greca perché creata unendo una testa del periodo severo (V sec. a.C.) a un corpo ellenistico del I secolo a.C.Questo spiegherebbe il motivo per cui i capelli non scendono verso il basso, come sarebbe ovvio per un capo chino, ma fluiscono elegantemente ai lati del volto.

Tuttavia lo Spinario era un’iconografia diffusa, tanto che oggi se ne possono osservare diversi esemplari, egualmente antichi, generalmente di età imperiale.

Ma andiamo al soggetto. È un giovane pastore greco? Sì, è possibile. Nell’età ellenistica (IV-I secolo a.C.) la scena di genere, cioè la rappresentazione di episodi ordinari, di momenti di vita quotidiana, era piuttosto comune. In questo caso il gesto del ragazzo non avrebbe alcun significato particolare, sebbene per i Greci la puntura di una spina fosse metafora del dolore procurato dall’innamoramento.
Nella cultura greca però potrebbe anche essere Podaleiros, figlio di Asklepios, guaritore dei piedi.

Presso i Romani invece lo Spinario rappresentava probabilmente Ascanio, il figlio di Enea e l’iniziatore della gens Iulia. Dunque non si tratterebbe di un semplice pastorello ma di una figura fondamentale all’interno del mito fondativo della civiltà romana.

Ma potrebbe essere anche il giovane Marzio, il messaggero che nel IV secolo a.C., nel corso della guerra contro Veio, corse fino a Roma per avvertire dell’imminente attacco da parte degli Etruschi. La spina, che si sarebbe conficcata nel piede durante il percorso, verrà tolta solo a missione ultimata, a sottolineare l’eroismo del giovane e il suo sprezzo del dolore.

Quale che sia l’identità del ragazzo, è indubbio che quel gesto banale di estrarre una spina dal piede abbia ispirato gli artisti per secoli.
È presente in tante chiese romaniche, soprattutto in quelle lungo le vie di pellegrinaggio, sotto forma di bassorilievo nei portali. In questo contesto la spina rappresenta il peccato o l’inganno della ricchezza: il fedele è chiamato quindi a fermare il cammino per liberarsi dal peccato e dalle tentazioni, prima di proseguire. Eccolo nella ghiera del portale della Basilica di Vézelay, in Francia.

Qui è in un rilievo dell’Abbazia di Cluny.

Mentre questo è a Milano, su uno dei portali della Basilica di Sant’Ambrogio.

Lo stesso significato religioso è presente anche nello spinario del mosaico pavimentale del Duomo di Otranto. In questo caso l’uomo che si toglie la spina corrisponde al mese di marzo nella parte dedicata al ciclo dei mesi.

È tutto enormemente più schematico e grezzo, ma il rimando è sempre al nostro antico ‘cavaspino‘. Stessa cosa nel mese di marzo della Fontana Maggiore di Perugia di Nicola e Giovanni Pisano del 1278.

Naturalmente ricompare nel Rinascimento, all’interno dell’ampia operazione di recupero della cultura classica. La prima apparizione si trova nientemeno che nella formella di Filippo Brunelleschi creata nel 1401 per il concorso per la porta Nord del Battistero di Firenze (competizione poi vinta da Lorenzo Ghiberti).Nella scena del Sacrificio di Isacco, nell’angolo in basso a sinistra, si può osservare un uomo seduto, intento a levarsi una spina dal piede.

Non si sa quale copia abbia visto Brunelleschi. Agli Uffizi se ne conserva una versione marmorea ma è certo che lo Spinario capitolino era conosciuto fin dalla fine del XII secolo, quando viene rinvenuto dal viaggiatore inglese Magister Gregorius da Oxford che lo cita nel suo De mirabilibus urbis Romae, anche se la vista dei testicoli che pendono tra le gambe hanno portato lo studioso a ritenere che si trattasse di una raffigurazione di Priapo.

Queste le parole con cui descrive lo Spinario:“De ridiculoso simulachro Priapi. Est etiam aliud aeneum simulacrum, valde ridiculosum, quod Priapum dicunt. Qui dimisso capite velut spinam calcatam educturus de pede, asperam lesionem patientis speciem representat. Cui si demisso capite velut quid agat exploraturus suspexeris, mirae magnitudinis virilia videbis.” 
Cioè: “La buffa statua di Priapo. C’è pure un’altra statua di bronzo, assai buffa, che si dice raffiguri Priapo. Egli, a capo chino, mentre sta per estrarre dal piede una spina appena calpestata, rappresenta l’immagine di chi sopporta un’acuta ferita. Se lo guardi con la testa chinata, come se tu cercassi di distinguere bene cosa vuol fare, potrai vedere le sue parti genitali di una misura notevole“.

Nel frattempo, nel 1471, papa Sisto IV sposta dal Laterano al Campidoglio la sua collezione di marmi e bronzi antichi per farne dono al popolo romano. Tra questi anche lo Spinario. Ed è qui che l’avrebbe visto Luca Signorelli, un altro artista rinascimentale, mentre era a Roma per disegnare statue e rovine. Affascinato da quel personaggio lo inserisce nelle scene sacre più diverse come un tondo con Madonna e Bambino del 1492 e un Battesimo di Cristo del 1508.

Un altro cavaspino è presente in un frammento della Pala Bichi, un’opera smembrata risalente al 1488-1489. Come quello del tondo, l’uomo in realtà non sta togliendo la spina ma sta compiendo l’operazione precedente e cioè togliersi la scarpa.

Non abbiamo più i disegni di Signorelli ma possiamo vedere simili studi sullo Spinario negli schizzi di Jan Gossaert (noto come Mabuse), il primo pittore fiammingo ad andare a Roma.Siamo nel 1509, l’epoca di papa Giulio II e dei grandi cantieri del Vaticano. Il corpo è più muscoloso dell’originale, ma è notevole il fatto che persino un artista del nord Europa, proveniente da tutt’altra cultura, sia stato attratto da quel bronzo.

Poco dopo cominciano a circolare le prime incisioni dello Spinario capitolino, come quella di Marco Dente del 1515-1527 con una vista laterale della statua (che improvvisamente ha sviluppato una schiena michelangiolesca).

… o quella più tarda di Diana Scultori Ghisi, datata 1581, conosciuta anche col titolo “Schiavo che rimuove una spina dal piede”. Grazie a queste opere, riprodotte in gran numero, la fama dello Spinario si diffonde a macchia d’olio.

Tante sono anche le copie tridimensionali della stessa epoca, come questa in avorio, di un autore tedesco.

La posa dello Spinario assume una tale forza visiva che gli artisti cominciano ad attribuirla anche a Venere. Eccola in due incisioni cinquecentesche mentre si asciuga un piede dopo il bagno e mentre si toglie una spina (secondo il mito, dalle gocce del suo sangue, cadute su una rosa bianca, nasceranno le rose rosse).

Con il Ritratto del cardinale Antonio Pucci di Pier Francesco Foschi del 1540, facciamo un salto di qualità. Lo Spinario infatti non è presente come iconografia, come gesto applicato a un personaggio, ma come citazione dell’opera originale, presente in miniatura sul tavolo del porporato a simboleggiarne la vasta cultura.

Lo Spinario non smette di affascinare gli artisti neanche in età barocca. Ecco gli schizzi di Peter Paul Rubens del 1608 in cui il ragazzo appare simile alla versione capitolina (ma con i capelli che scendono verso il basso) e anche con una posa differente, voltato a guardare l’osservatore mentre asciuga il piede con una pezza.

L’olandese Pieter Claesz, invece, lo inserisce in una natura morta del 1628. Stavolta si tratta di un gesso di grosse dimensioni posato su un tavolo assieme a tanti altri oggetti, a creare una splendida vanitas.Ci sono gli strumenti dell’artista: lo Spinario, la bacchetta reggipolso, la tavolozza con i pennelli e il quaderno dei disegni.  Ci sono strumenti musicali posati per terra, tra i quali un violino e un liuto capovolto. E poi libri, un’armatura e un bellissimo calice römer.Ma se tutto questo simboleggia la vita attiva del pittore, ecco che intervengono alcuni oggetti che alludono alla caducità della gloria e della vita stessa: il teschio, la lucerna appena spenta e l’orologio.

Nel passaggio al secolo successivo e con la crescita dell’interesse verso l’arte classica, lo Spinario non può che rivivere un nuovo momento di gloria. Il primo che lo ripropone è Giovanni Paolo Pannini nella sua celebre Galleria di vedute di Roma antica del 1758.Si tratta di una sorta di museo immaginario che raccoglie i monumenti romani in forma di dipinti e le sculture più famose: una sorta di raccolta di souvenir classici ideata per il conte Étienne François de Choiseul. Ovviamente non poteva mancare lo Spinario, collocato su un piedistallo nell’angolo in basso a destra.

Nel dipinto dell’inglese Johan Zoffany del 1772 che raffigura Gli accademici della Royal Academy, lo Spinario è citato invece nella posa del modello sulla destra, a suggerire l’importanza della cultura classica nella formazione degli artisti.

Pochi anni dopo, esattamente nel 1785, lo Spinario capitolino è raffigurato con grande precisione in un’incisione di Francesco Piranesi, figlio di Giovanni Battista. Nel testo che accompagna la stampa il ragazzo è presentato come un atleta vittorioso che potrebbe essersi punto il piede nel corso di una competizione.

Una statua così attraente non poteva che far venire l’acquolina in bocca anche a Napoleone. E così lo Spinario fu portato nel 1798 a Parigi, per arricchire il Museo Universale sognato dal futuro imperatore. Per fortuna, grazie all’interessamento di Antonio Canova, nel 1815 il bronzo è ritornato a Roma.
Da quel momento farà parte integrante dello studio di qualsiasi aspirante artista, tanto che nel 1839 ne uscirà pure una versione ‘a raggi X‘.

Non si tratta di un’immagine satirica ma di una tavola tratta da “Elementi di anatomia fisiologica applicata alle belle arti figurative” di Francesco Bertinatti (anatomista) e Mecco Leone (artista), un genere a metà strada tra scienza e arte diffuso nella metà del XIX secolo. Dello Spinario hanno realizzato addirittura due vedute, in modo da mostrare al meglio ogni articolazione.

Nel frattempo era diventato talmente comune da essere citato anche in tanti quadretti di genere.

Una delle ultime apparizioni del giovane cavaspino è di un insospettabile Gustav Klimt. Nella sua Allegoria della scultura del 1889, la scultura è personificata da una figura femminile nuda con gioielli vagamente grecizzanti. Dietro di lei statue e rilievi classici in marmo, mentre accanto spicca il piccolo bronzo, visto di fronte. Un omaggio allo Spinario capitolino di grandissima raffinatezza.

Sono pochissimi i casi in cui un personaggio del mondo antico riesce ad attraversare senza soluzione di continuità tutta la storia dell’arte. L’appartenenza a una civiltà pagana tendeva, infatti, a far scomparire questi soggetti nelle epoche in cui l’arte era più orientata verso i temi sacri, specialmente nel Medioevo.  Abbiamo osservato questo fenomeno, tra i tanti, con le Grazie, la Medusa.
Ma lo Spinario fa eccezione grazie forse alla giovane età e alla semplicità dell’atto che sta compiendo, un gesto che si è ammantato di volta in volta di nuovi significati, anche opposti, passando dall’allegoria di stoicismo al simbolo di fragilità e inesperienza.

Coding: OpenAI Codex 2025 e la transizione verso team ibridi

Il nuovo OpenAI Codex presentato il 17 maggio 2025 è un agente di programmazione autonomo integrato in ChatGPT. Si tratta di un sistema di AI avanzato per la scrittura di codice, descritto come l’agente di coding più potente finora disponibile.Indice degli argomenti
Caratteristiche principali di OpenAI Codex 2025Diversamente dal semplice modello di completamento codice lanciato nel 2021 (che aveva lo stesso nome), questa nuova versione di Codex è un “software engineering agent” cloud-based in grado di operare in parallelo su più task di sviluppo. In pratica, Codex funge da “collega virtuale” per gli ingegneri del software, capace di collaborare su compiti complessi e prolungati e non solo di rispondere a domande immediate.Al momento l’azienda americana ha rilasciato Codex in modalità research preview (anteprima di ricerca), inizialmente ai soli abbonati ChatGPT di livello Pro, Team ed Enterprise, con l’intenzione di estenderlo successivamente anche agli utenti Plus ed Edu.Codex opera tramite l’interfaccia di ChatGPT, in particolare attraverso una barra laterale dedicata. L’utente può assegnare un nuovo compito di programmazione descrivendolo in linguaggio naturale e cliccando su “Code” (per far scrivere/eseguire codice) oppure fare domande sul codice cliccando “Ask”. Ogni richiesta viene gestita in modo isolato all’interno di un ambiente cloud sandbox: Codex clona il repository di codice pertinente (tramite integrazione con GitHub) e carica i file in un ambiente virtuale sicuro, configurato per rispecchiare il setup di sviluppo reale dell’utente. All’interno di questa sandbox, Codex può leggere e modificare file, oltre a eseguire comandi (per fare qualche esempio: lanciare test, compilatori o altri tool).Tecnologie e modello alla base di OpenAI CodexDal punto di vista dell’IA, Codex è alimentato dal modello “codex-1”, una variante specializzata del più potente modello di ragionamento di OpenAI o3, ottimizzata specificamente per compiti di ingegneria del software. I ricercatori hanno addestrato questo modello tramite tecniche di Reinforcement Learning su attività di coding reali per produrre codice aderente alle istruzioni fornite e agli standard di stile dei programmatori umani.Una caratteristica chiave del modello è la sua capacità di “auto-correzione”: Codex può iterare sulle proprie soluzioni, ad esempio eseguendo test sul codice generato e continuando a modificarlo affinché tutti i test possano essere eseguiti con successo.Il modello supporta anche un contesto esteso (fino a 192.000 token) per poter gestire codebase molto grandi.In termini di integrazioni tecnologiche, Codex si collega direttamente a servizi come GitHub: l’utente può autorizzare Codex ad accedere ai propri repository, in modo tale che l’agente possa pre-caricare il codice del progetto su cui lavorare.La piattaforma consente di configurare l’ambiente di esecuzione in modo da allinearlo al proprio stack (ad esempio specificando versioni di linguaggi, dipendenze, variabili d’ambiente, ecc.). Inoltre, OpenAI ha introdotto uno speciale file di configurazione denominato AGENTS.md che gli sviluppatori possono inserire nel repository: simile a un README, questo file fornisce a Codex linee guida su come navigare il codice, quali comandi usare per build e test, e come aderire alle convenzioni del progetto. Ciò aiuta l’agente a comprendere il contesto applicativo e a comportarsi in modo più conforme alle aspettative del team di sviluppo.Da notare che Codex mantiene un approccio trasparente e verificabile nelle sue operazioni: mentre esegue un task, registra log delle azioni (es. output del terminale, risultati dei test) e li cita nelle sue risposte finali. In questo modo l’utente può ispezionare il processo svolto passo-passo e verificare cosa ha fatto l’agente prima di integrare qualsiasi modifica. Una volta completato un compito, Codex effettua un commit delle modifiche nel suo ambiente virtuale e presenta all’utente un riepilogo delle modifiche effettuate, includendo differenze di codice e risultati dei test per facilitare qualsiasi possibile attività di code review.Funzionalità operative di OpenAI Codex 2025Il nuovo Codex offre un ampio spettro di funzionalità per automatizzare compiti di sviluppo software.Scrittura di nuove funzionalità: dato un requisito in linguaggio naturale, Codex è in grado di implementare codice corrispondente, creando nuovi moduli o funzioni nel progetto. Ad esempio, si può chiedere “implementa la funzionalità X secondo queste specifiche…” e Codex svilupperà il codice necessario (seguendo lo stile del progetto) e lo testerà fino ad assicurarsi che funzioni.Correzione di bug: l’agente può localizzare e risolvere bug nel codice esistente. Si può, ad esempio, indicare “trova e correggi il bug introdotto negli ultimi 5 commit” e Codex analizzerà la cronologia del repository per identificare il problema e proporre una correzione. Durante questo processo, eseguirà i test pertinenti per verificare che il bug sia effettivamente risolto.Answering sul codice (Q&A): Codex può rispondere a domande sul codebase dell’utente. Ciò significa che può fungere da assistente di documentazione: ad esempio si può chiedere “Dove viene calcolata la variabile Y nel progetto?” oppure “Cosa fa esattamente questa funzione?”, e l’agente fornirà spiegazioni basate sul codice, citando i file e le linee rilevanti.Refactoring e miglioramenti del codice: l’agente eccelle in compiti di manutenzione come rifattorizzare porzioni di codice per migliorarne la leggibilità o l’efficienza, rinominare variabili/funzioni per seguire uno standard, eliminare codice duplicato, ecc.. Questi sono compiti “meccanici” che spesso interrompono il flusso di lavoro umano, e Codex può gestirli autonomamente su richiesta.Scrittura ed esecuzione di test: Codex può generare test automatici per il codice (ad esempio creando casi di test per funzioni non ancora coperte) e poi eseguirli. Può quindi aiutare a aumentare la copertura di test e a garantire che nuove modifiche non introducano regressioni. Se qualche test fallisce, l’agente tenterà di correggere il codice fino a farlo passare, oppure segnalerà chiaramente il problema all’utente.Impostazione di workflow CI/CD o strumenti di supporto: come parte delle sue funzionalità, Codex può configurare file di build o pipeline di integrazione continua. Ad esempio, può creare un workflow per eseguire automaticamente l’ESLint ad ogni pull request, bloccare merge che violano le regole di lint, ecc., come mostrato da uno dei task nell’interfaccia Codex. In generale, può occuparsi di compiti infrastrutturali ripetitivi come setup di ambienti, aggiornamento di configurazioni o script di deployment.Proposta di Pull Request e documentazione: una volta completata una modifica, Codex permette di preparare direttamente una pull request con le modifiche proposte, pronta per la revisione umana. Inoltre, può aiutare a redigere documentazione o commenti descrittivi per il codice che ha scritto, facilitando la comprensione da parte del team.La capacità di parallelismo di OpenAI Codex 2025Una caratteristica distintiva di Codex è la sua capacità di gestire più incarichi contemporaneamente (parallelism): l’utente può lanciare diversi task in parallelo (ad esempio, far lavorare l’agente su più bug o su differenti feature allo stesso tempo) e controllarne l’avanzamento simultaneamente. Mentre Codex elabora questi compiti in background (ciascuno isolato nel proprio sandbox), lo sviluppatore può continuare a fare altro e/o utilizzare altri strumenti, senza doversi fermare ad aspettare.Questa esecuzione asincrona e parallela consente di risparmiare tempo e di ridurre i tempi morti: in pratica, Codex può occuparsi di “lavoro noioso” (come potrebbero definirlo molti sviluppatori) mentre la persona può dedicarsi ad attività più creative o critiche.Molto probabilmente l’adozione di un flusso di lavoro multi-agente asincrono, inaugurato da Codex, potrebbe diventare uno standard per la produttività di chi si occupa di ingegneria del software in futuro.Impatto di OPenAI Codex 2025 su team e aziendeIl nuovo Codex è rivolto principalmente a sviluppatori e team di ingegneri che vogliono aumentare la produttività automatizzando compiti ripetitivi o time-consuming.La stessa OpenAI ha raccontato come i propri ingegneri interni abbiano già integrato Codex nel loro toolkit quotidiano per attività come refactoring, scrittura di test, scaffolding di nuove funzionalità e triage di problemi durante il turno di reperibilità. L’obiettivo è permettere ai programmatori umani di concentrarsi sui compiti più creativi e critici, delegando all’IA le parti più meccaniche o che potrebbero interrompere l’attenzione.Naturalmente, oltre ai singoli sviluppatori, Codex è pensato per intere aziende e team software. Durante il periodo di test iniziale, OpenAI ha collaborato con alcune organizzazioni per valutare l’impatto di Codex su codebase e workflow diversi.Casi d’uso aziendaliAd esempio, Cisco ha esplorato l’uso di Codex per accelerare la realizzazione di idee ambiziose da parte dei propri team, fornendo feedback a OpenAI come partner di design.La startup Temporal lo utilizza per velocizzare lo sviluppo di feature, debug e refactoring di grandi basi di codice, sfruttando la possibilità di eseguire task complessi in background così che i loro ingegneri possano rimanere concentrati.L’azienda Superhuman ha impiegato Codex per automatizzare piccoli task ripetitivi (come migliorare la copertura dei test o correggere errori di integrazione), arrivando persino a permettere ai product manager di apportare piccole modifiche al codice (con l’assistenza di Codex) senza coinvolgere direttamente un ingegnere, se non nella fase di code review finale.Kodiak Robotics, nel campo della guida autonoma, ha usato Codex per scrivere strumenti di debug, migliorare la suite di test e rifattorizzare codice, in modo da accelerare lo sviluppo del loro software di guida,In molti, tra l’altro, raccontato come Codex sia diventato anche un prezioso strumento di apprendimento interno, aiutando le persone a capire parti di codice non familiari grazie alla capacità dell’agente di fornire contesto e richiamare modifiche storiche rilevanti.Interessante sottolineare che OpenAI intende rendere Codex accessibile anche a studenti, educatori e ricercatori tramite account ChatGPT Edu. Questo potrebbe aprire le porte a utilizzi in ambito formativo: ad esempio, come assistente nei corsi di programmazione (per aiutare gli studenti a capire e correggere codice) o come strumento per insegnanti che vogliono generare esempi di codice o test automaticamente.Guida pratica all’uso di OPenAI Codex 2025Per utilizzare Codex è necessario avere accesso a ChatGPT con un piano supportato (inizialmente ChatGPT Pro da $200/mese, o un account Team/Enterprise; l’accesso per utenti Plus da $20/mese e per account Edu sarà aggiunto in seguito). All’interno dell’interfaccia web di ChatGPT, gli utenti abilitati vedranno una barra laterale o sezione dedicata a Codex. Prima di iniziare, è consigliabile collegare il proprio account GitHub o fornire a Codex l’accesso al repository di codice su cui dovrà operare, in modo che l’agente possa clonarlo e analizzarlo.Fatto questo, si possono seguire diversi passi:Impostare il contesto: selezionare dall’interfaccia il repository e il branch su cui lavorare (oppure permettere a Codex di clonare un repo pubblico/privato autorizzato). Assicurarsi che il file AGENTS.md sia presente e configurato (opzionale, ma migliora la qualità del risultato) con istruzioni su build/test e convenzioni del progetto.Formulare una richiesta (prompt): nella casella di input di Codex, descrivere in linguaggio naturale il compito da svolgere o la domanda da porre. Esempi di prompt possono essere: “Correggi il bug che causa il crash quando l’utente clicca sul pulsante X”, oppure “Implementa la funzionalità Y seguendo le specifiche Z”, o ancora “Qual è la differenza tra la funzione A e B in questo progetto?”. Una volta scritto il prompt, si clicca “Code” se si tratta di un task operativo, oppure “Ask” se si tratta di una domanda di chiarimento.Esecuzione asincrona: a questo punto Codex avvia il lavoro in background. Nell’interfaccia, l’utente vedrà il task elencato in una lista di attività con uno stato (ad esempio “In esecuzione”). È possibile lanciare ulteriori task nel frattempo. Ogni task viene eseguito isolatamente: Codex carica il codice, analizza il problema, genera eventuale nuovo codice e lo testa. L’utente può monitorare in tempo reale l’avanzamento: ad esempio, vedere log di test che appaiono, o uno stato percentuale di completamento, a seconda di come OpenAI visualizza il progresso. In genere, ogni attività può durare da pochi minuti fino a una mezz’ora circa, a seconda della complessità.Revisione del risultato: quando Codex completa un task, lo stato nell’elenco passerà a “Completato” e l’utente potrà cliccarlo per vedere i dettagli. Codex fornirà:Un riepilogo di cosa ha fatto (es: “Ha identificato che il bug era causato da X e ha modificato Y per risolverlo”).Le differenze di codice (diff) con evidenziate le aggiunte (+) e rimozioni (-) nei file modificati.Gli output di test e log pertinenti, ad esempio indicando “ Tutti i test sono passati” oppure mostrando eventuali errori incontrati. (Vedi immagine sotto per un esempio di schermata di risultato di Codex.)Azioni successive: dopo aver esaminato il lavoro di Codex, l’utente ha varie opzioni. Se il risultato è soddisfacente, può scegliere di integrarlo nel codice base: ad esempio, Codex offre un comando per aprire direttamente una pull request su GitHub con le modifiche effettuate, pronta per il code review umano e il merge. In alternativa, l’utente può scaricare/applicare le patch al proprio repository locale manualmente. Se il risultato non è del tutto soddisfacente, si può chiedere a Codex di apportare revisioni o miglioramenti (ad esempio: “Ottimo, ora applica la stessa correzione anche alla classe correlata XYZ” oppure “Puoi ottimizzare questo algoritmo?”). In ogni momento, l’utente mantiene il controllo: tutte le modifiche di Codex avvengono nel sandbox e nulla viene cambiato nel repository reale finché l’utente non decide di applicarle.OpenAI Codex 2025: limitazioni e considerazioni pratiche Grazie al suo utilizzo, credo sia utile condividere alcune considerazioni pratiche.Essendo un agente autonomo, Codex non sempre avrà successo al primo tentativo su compiti complessi: potrebbe segnalare nei log di non essere certo di una soluzione o di aver incontrato un test fallito. In tali casi, Codex esplicita l’incertezza o l’errore invece di procedere alla cieca, e attende indicazioni dall’utente su come procedere. Ad esempio, potrebbe comunicare: “Alcuni test stanno fallendo; vuoi che provi un approccio diverso o preferisci rivedere tu stesso il codice?”. Ciò garantisce che il programmatore sia coinvolto nelle decisioni critiche e possa intervenire. OpenAI raccomanda comunque agli utenti di revisionare manualmente ogni modifica proposta prima di integrarla definitivamente, come buona pratica di sicurezza e qualità.Per quanto riguarda limitazioni attuali: Codex, essendo in anteprima, non supporta ancora input visivi (ad es. fornire screenshot o GUI per capire problemi di frontend) e non consente di intervenire a metà di un task già in esecuzione (non è possibile “mettere in pausa e correggere” l’agente durante il suo lavoro; bisogna attendere l’esito e poi eventualmente lanciare un nuovo task). Inoltre, delegare un compito a un agente remoto richiede tempi di attesa maggiori rispetto a eseguire modifiche minori a mano; quindi, c’è una curva di adattamento nel lavorare in modo asincrono. Tuttavia, chi ha provato Codex sottolinea che il beneficio di poter parallelizzare attività e di ridurre il contesto da tenere a mente compensa ampiamente questi tempi di attesa.L’evoluzione di OpenAI Codex 2025 rispetto al modello del 2021OpenAI Codex fu inizialmente lanciato nel 2021 come un modello di AI per la generazione di codice basato sul modello GPT-3. Quella prima versione di Codex funzionava principalmente come un motore di autocompletion: l’utente forniva un prompt (es. un commento descrittivo) e il modello restituiva codice corrispondente, eccellendo soprattutto con linguaggi come Python.Quell’iterazione originale ebbe un grande impatto (fu il motore dietro GitHub Copilot), ma presentava anche varie limitazioni: poteva generare codice sintatticamente non corretto, proporre soluzioni solo apparentemente corrette che però fallivano in fase di esecuzione. Inoltre, operava su singole richieste alla volta e non aveva alcuna capacità di “comprendere” davvero il contesto eseguendo o testando il codice – produceva output testuale e bastava.Il Codex 2025 riprende il nome, ma – di fatto – rappresenta un salto generazionale netto rispetto al 2021.Da modello a agente autonomoil Codex originale era un modello di completamento integrato via API/IDE, mentre il nuovo Codex è un vero agente software autonomo. Ciò significa che esegue attivamente operazioni (leggere/scrivere file, eseguire test, effettuare chiamate di sistema) e lavora per obiettivi di alto livello dati dall’utente. Non si limita a produrre codice in base a un prompt, ma porta a termine un compito in modo semi-indipendente. Ad esempio, se gli si chiede di “correggere un bug”, il Codex 2025 esplorerà il codice, tenterà diverse modifiche, eseguirà i test e itererà finché il bug non è risolto – comportamenti fuori portata per il modello 2021.Parallelismo e durata dei taskla nuova versione è progettata per gestire più task simultaneamente e lavorare su ciascuno per diversi minuti (fino a mezz’ora o più), riflettendo un approccio asincrono tipico di un “collega” che lavora in background. Il Codex originale generava un blocco di codice in pochi secondi come risposta diretta; non aveva alcuna nozione di esecuzione prolungata o multitasking. Questa capacità di multitasking in background è considerata da OpenAI un cambiamento fondamentale: Greg Brockman (co-fondatore di OpenAI) ha sottolineato che il vero passo avanti introdotto da Codex è proprio il parallelismo, .Integrazione con ecosistema e strumentiCodex 2025 è integrato nell’ecosistema ChatGPT e si connette con strumenti di sviluppo reali (repository Git, ambienti di test, CLI). OpenAI prevede inoltre di connettere Codex ad altri tool: ad esempio lanciare task da un IDE desktop ChatGPT, o da un sistema di tracciamento issue, o integrarlo in pipeline CI/CD in futuro. Al contrario, il vecchio Codex operava quasi esclusivamente tramite l’API OpenAI o tramite plugin dedicati (come Copilot nei vari IDE), generando codice “su richiesta” ma senza eseguire integrazioni operative dirette con altri sistemi.Qualità del codice e affidabilitàGrazie all’addestramento su RLHF specifico per coding, il nuovo Codex tende a produrre codice più pulito, aderente alle istruzioni e agli standard umani, rispetto al modello 2021. OpenAI afferma che codex-1 genera patch pronte per essere revisionate e integrate immediatamente, mentre il vecchio modello spesso richiedeva correzioni manuali e verifiche approfondite. Inoltre, Codex 2025 fornisce evidenze verificabili (log/test) di quello che fa, aumentando la trasparenza e la fiducia nel suo operato – cosa inesistente nel 2021.Modello sottostanteIl Codex originale era basato su GPT-3 (175 miliardi di parametri) con un fine-tuning su codice open source. Il nuovo Codex utilizza codex-1, un modello derivato dal più recente “OpenAI o3” (un modello di reasoning avanzato, successore di GPT-4). Ciò si traduce in maggiori capacità di ragionamento e contesto. Ad esempio, codex-1 può gestire contesti enormemente più grandi (fino a 192k token), permettendogli di avere “in mente” un intero repository di grandi dimensioni durante l’elaborazione. In più, i benchmark interni mostrano che codex-1 supera tutti gli ultimi modelli generici di OpenAI nei compiti di programmazione (SWE tasks) utilizzati nei test.Verso un nuovo paradigma di collaborazione uomo-macchinaLo strumento rappresenta un’evoluzione significativa, da semplice assistente di completamento codice a agente autonomo collaborativo: si possono immaginare scenari in cui gli sviluppatori “dirigono il lavoro che vogliono curare in prima persona e delegano il resto agli agenti”.Se il Codex originale, una sorta di prima versione, aveva dimostrato il potenziale dell’IA nel coding, la versione 2025 ambisce a rivoluzionare il modo in cui il software viene costruito, introducendo un nuovo paradigma di collaborazione uomo-macchina nello sviluppo software.Sam Altman (CEO di OpenAI), in occasione del lancio, ha paragonato l’importanza di questo agente a quella di ChatGPT al suo esordio, suggerendo che Codex potrebbe rappresentare un cambiamento di paradigma simile ma nell’ambito dello sviluppo software.OpenAI ha anche sottolineato di voler procedere con cautela ed iterazione controllata: Codex viene rilasciato come preview proprio per raccogliere feedback, migliorare la sicurezza e valutare l’impatto sul flusso di lavoro umano.L’azienda riconosce che, se da un lato strumenti come Codex possono aumentare la produttività, dall’altro è fondamentale monitorarne gli effetti su abilità umane, mercato del lavoro e sicurezza del codice prodotto.Quello che abbiamo è certamente un notevole passo avanti nell’assistenza IA alla programmazione. Le prime implementazioni indicano che non è pensato per sostituire gli sviluppatori, ma per potenziarli: l’idea è quella di poter avere al nostro fianco dei collaboratori che non rimpiazzano gli ingegneri software, ma che cambiano il modo in cui questi lavorano.Prospettive future per OpenAI Codex nello sviluppo softwareSe il 2021 ci aveva mostrato che un’IA poteva scrivere codice su richiesta, il 2025 ci sta mostrando che un’IA può diventare parte attiva del team di sviluppo, lavorando al fianco delle persone per costruire software in modo più rapido ed efficiente.Le prossime evoluzioni di Codex (e strumenti simili) ci diranno fino a che punto questa collaborazione uomo-macchina potrà spingersi nel rivoluzionare il mondo del software.

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