Novembre, 2022

B2B brands shouldn’t fear rejection, but being unknown
91 percent of potential customers don’t actively reject any B2B brands, while increasing brand awareness remains one of the top challenge that B2B marketers face, as unawareness has significant variability by brand, according to newly-released report data from The B2B Institute. Marketing Week

Overheard at B2B World Fest: ‘Pursue passion and purpose, and profits will follow’
B2B marketing has taken a move towards offering more experimental content including sight, sound, and motion, while B2B organization employees are increasingly seeing improvements to their well-being as more important than career advancement — two of several findings of interest to B2B marketers shared during the B2B World Fest event, as The Drum examines. The Drum

YouTube Announces Expanded Roll-Out of its Live-Stream Guests Feature
Google’s YouTube video platform has announced that soon channels with more than 50 subscribers will have access to a variety of new live guest streaming options, offering greater engagement-building opportunities for B2B influencers and creators, as the platform rolls our its Go Live Together feature. Social Media Today

HubSpot Releases The State of Partner Ops and Programs Report, Detailing the Business Impact of Partner Ecosystems
77 percent of organizations have technology partners, which were ranked as the most important type of partner overall, while 65 percent view partnerships as essential to future growth — three of numerous findings of interest to digital marketers contained in newly-publish HubSpot parner ecosystem report data. HubSpot

Digital will account for 71.8% of US media ad spend this year, up 16 percentage points from 2019—and growing
71.8 percent of total U.S. media spending will be comprised of digital by the end of 2022, up from 55.6 percent in 2019, and will reach $248.7 billion — a 12.5 percent increase from 2021, while search is expected to account for 40.6 percent of digital ad spending, according to newly-published forecast data. Insider Intelligence

LinkedIn Launches New Code Training Integration with GitHub, Enhanced LinkedIn Learning Options
Microsoft-owned LinkedIn (client) and its LinkedIn Learning platform has implemented new integration with developer community GitHub that provides software development learning and practice options, in addition to a new career path process for technology roles, along with additional new features on the platform, LinkedIn recently announced. Social Media Today

Instagram is updating its web interface to take advantage of large screens
Meta’s Instagram social platform has begun rolling out a web interface that better utilizes desktop screen real estate, showing more platform content in areas that previously have been white space when viewed on desktop computers, Instagram recently announced. TechCrunch

Substack Sets Its Sights On Twitter With New Chat Feature
Digital publishing and newsletter platform Substack has rolled out the ability for authors to chat with audiences — a move aimed at better positioning the platform to offer helpful options to consumers who have left Twitter in light of recent ownership changes, Substack recently announced. Search Engine Journal

LinkedIn Shares Key Best Practices to Help Build Your Presence in the App
LinkedIn has launched a newly-published 13-page guide that is focused on content creation aimed at driving positive brand association, including strategy surrounding so-called brand-to-demand and an array of thought leadership insights, the professional social media platform announced recently. Social Media Today

Always look on the bright side of life! Salesforce’s State of Marketing report reveals marketers glasses half full
87 percent of marketers have said that they view their efforts as providing significantly more value in 2022 than in 2021, while B2B organizations reported that advertising accounted for some 16 percent of overall marketing spending, with account-based-marketing (ABM) and content each garnering 15 percent of spending — three of numerous findings of interest to B2B marketers contained in newly-published Salesforce report data. Diginomica

ON THE LIGHTER SIDE:

A lighthearted look at “Spray-and-Pray Marketing and Sales” by Marketoonist Tom Fishburne — Marketoonist

Swedish engineer creates playable accordion from 2 Commodore 64 computers — Ars Technica

Google plans giant AI language model supporting world’s 1,000 most spoken languages — The Verge

IBM launches its most powerful quantum computer with 433 qubits — Reuters

TOPRANK MARKETING & CLIENTS IN THE NEWS:

• Lee Odden — The Impact of Building Long-Term Relationships with Influencers with Lee Odden — Justin Levy
• Lee Odden / TopRank Marketing — Influencer Marketing – first, catch your influencer… — diginomica
• TopRank Marketing — B2B Influencers Are On The Rise: What Does This Mean For Brands And The Future of B2B Marketing? — Martech Zone
• TopRank Marketing — 53 Best Marketing Blogs To Follow In 2022 — MarketSplash

Have you come across your own B2B marketing news for the week that we haven’t yet mentioned? If so, please don’t hesitate to drop us a line in the comments below.

Thank you for joining us for this week’s TopRank Marketing B2B marketing news, and we hope you’ll return next Friday for another array of the most up-to-date and pertinent B2B and digital marketing industry news. In the meantime, you can follow us on our LinkedIn page, or at @toprank on Twitter for even more timely daily news.

The post B2B Marketing News: B2B Brand Awareness Data, New Salesforce & HubSpot Reports, YouTube Adds Guest Streaming, & Rising Digital Ad Spend appeared first on B2B Marketing Blog – TopRank®.

Questo è il testo del podcast Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera che uscirà questo venerdì presso www.rsi.ch/ildisinformatico.

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Credit immagine del listato: Rainmaker1973.

[CLIP: Rumore ambientale di sala computer d’epoca]

Siamo nel 1971. A Cambridge, nel Massachusetts, presso la società di ricerca e sviluppo Bolt Beranek e Newman Inc., che lavora per l’esercito statunitense, c’è un giovane programmatore, Robert Thomas, che tutti chiamano Bob. Bob ha appena scritto un programma sperimentale, che verrà battezzato Creeper, che è capace di trasferirsi da un computer a un altro attraverso ARPANET, uno dei precursori di Internet; per l’epoca è un risultato eccezionale.

Creeper diventa il primo worm informatico, ossia il primo programma capace di diffondersi e autoreplicarsi nei sistemi informatici che riesce a raggiungere. Un collega di Bob, Ray Tomlinson, quello che inventerà l’uso della chiocciolina negli indirizzi di mail, modifica Creeper in modo che invece di trasferirsi crei una copia di se stesso e quindi si moltiplichi. In questo modo nasce il primo software autoreplicante, ossia capace di prendere le risorse dell’ambiente per creare un proprio duplicato.

Che cosa succederebbe se questa capacità si applicasse alle macchine? Se per esempio si inventasse un robot, come quello proposto di recente da Elon Musk, e lo si rendesse capace di costruire copie di se stesso? Non è pericoloso?

Questa è la storia degli automi autoreplicanti, di come un uomo li concepì addirittura negli anni Quaranta del secolo scorso, e di come quegli automi potrebbero contenere la risposta alle domande sull’esistenza di vita intelligente extraterrestre.

Benvenuti alla puntata dell’11 novembre 2022 del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Scopriremo insieme perché il cielo potrebbe essere pieno di scheletri di robot. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]

John von Neumann è stato uno dei fondatori dell’informatica moderna. Matematico, fisico, informatico, collaboratore del progetto Manhattan per la realizzazione della bomba atomica durante la Seconda Guerra Mondiale, sviluppatore della dottrina della distruzione reciproca garantita che ha impedito per oltre settant’anni l’uso militare di armi nucleari, Neumann ha contribuito allo sviluppo di moltissimi settori della scienza; troppi per citarli tutti qui.

Fra il 1948 e il 1949, in una serie di conferenze alla University of Illinois, John von Neumann propose il concetto di automa autoreplicante, ossia di una macchina capace di creare una copia perfetta di se stessa usando soltanto le materie prime disponibili nel suo ambiente e una serie di istruzioni.

È quello che fa, in sostanza, ogni essere vivente. Farlo fare a una macchina era solo un’idea, un esperimento di fantasia abbastanza grossolano (almeno per gli standard scientifici di una mente come quella di von Neumann), per capire se una cosa del genere era almeno concettualmente possibile, perché all’epoca mancavano le risorse tecniche per realizzare un robot del genere nel mondo reale.

Ma in campo informatico, dove le cose erano più astratte e semplici, cominciava a essere fattibile una ricerca più approfondita. Così von Neumann formalizzò la sua idea insieme al collega Stanislaw Ulam (un altro personaggio che meriterebbe una storia a parte tutta sua). Propose così gli automi cellulari, ossia dei mondi virtuali ipersemplificati, composti da una griglia di celle e simulabili con un calcolatore, nei quali le celle potevano essere “vive” o “morte” e reagivano in base a regole elementari. Per esempio, se una cella aveva meno di due celle vive adiacenti, moriva, mentre una cella morta con tre celle vive adiacenti diventava viva. Se avete mai giocato a Life, un gioco per computer nato negli anni Settanta ad opera di John Conway e tuttora giocabile online, per esempio presso Playgameoflife.com, avete interagito con un automa cellulare.

La cosa sorprendente di questi automi informatici è che da regole semplicissime emergono comportamenti e strutture di complessità straordinaria. Lo si vede anche in biologia, per esempio nei rapporti fra le cellule, ed è possibile usare questi automi semplici per simulare strutture neurologiche capaci di riconoscimento e apprendimento. L’attuale boom dell’intelligenza artificiale si basa anche su questa ricerca di ormai settant’anni fa, grazie alla quale emerge anche l’ipotesi che i comportamenti complessi che osserviamo in natura siano in realtà la conseguenza di un insieme di regole estremamente semplici ma applicate in massa e per molto tempo.

Se così fosse, qualunque comportamento sofisticato, dalla traduzione al disegno artistico alla composizione di una sinfonia, sarebbe riducibile a poche, semplici istruzioni ripetute tante volte e su vasta scala. I successi di software di generazione di immagini basati su reti neurali, come DALL-E, Stable Diffusion e MidJourney, di cui vi ho già raccontato in questo podcast e la cui versione più recente ha raggiunto ormai livelli di qualità inquietanti, sembrano dimostrare questo principio.

Ma che cosa succede se si prende quel concetto di automa autoreplicante e lo si applica non al software ma al mondo reale? È qui che entrano in gioco nientemeno che gli extraterrestri.

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I robot capaci di fabbricare altri robot uguali partendo dalle materie prime presenti nell’ambiente sono il sogno e anche l’incubo di qualsiasi imprenditore del settore.

[CLIP Musk presenta una versione preliminare di Tesla Bot]

Per esempio, nel 2021 Elon Musk ha annunciato Optimus, o Tesla Bot, un robot umanoide generalista che a suo dire sarà disponibile sul mercato entro il 2023, sarà gestito da un sistema di intelligenza artificiale e sarà in futuro in grado di fare “qualunque cosa che gli esseri umani non desiderino fare”, secondo la descrizione fatta da Musk. Per ora se ne sono visti soltanto alcuni prototipi parzialmente funzionanti, lontanissimi dall’autonomia e dalle capacità fantasticate da Elon Musk, ma ci sono molte altre aziende che da decenni lavorano alla realizzazione di robot generalisti. In tutto questo tempo i risultati sono stati scarsi, a differenza di quelli dei robot specializzati, che invece sono ormai una realtà consolidata nelle industrie.

C’è poco interesse concreto per un robot generalista per varie ragioni, una delle quali è il fatto che se un robot è in grado di fare qualunque cosa, allora è anche capace di costruire una copia di se stesso e quindi chi li dovesse mettere in vendita si troverebbe con il problema che i suoi primi esemplari venduti sarebbero anche gli ultimi, perché i compratori userebbero i propri robot per costruirne altri e saturare il mercato, a meno che vengano introdotti nel software di questi robot delle regole che vietino l’autoreplicazione. Regole che, come dimostra la storia dell’informatica, sarebbero comunque facilmente aggirabili.

Ma invece di pensare a un robot che porta i sacchetti della spesa si può pensare più in grande. Molto più in grande. Ed è qui che l’idea dell’automa autoreplicante assume un ruolo da capogiro.

Immaginate un robot autoreplicante che venisse mandato, per esempio, sulla Luna e fosse in grado di usare le materie prime locali per costruire un gran numero di copie di se stesso e dei macchinari necessari per costruire una base abitabile permanente. Con l’hardware e il software giusto, insomma, non sarebbe necessario spedire tutte le macchine e le strutture dalla Terra: basterebbe mandare una piccola squadra iniziale di robot che sfruttassero le risorse trovate sul posto.

Uno studio della NASA del 2004 [Toth-Fejel, Tihamer. Modeling Kinematic Cellular Automata: An Approach to Self-Replication] ha proposto proprio questo approccio per l’esplorazione spaziale e per creare miniere di materie prime negli asteroidi. Il costo iniziale è alto, ma una volta realizzato il lotto iniziale tutto il resto è sostanzialmente gratuito, e quando finisce la costruzione di un avamposto o di una miniera i robot possono essere riutilizzati per costruirne altri altrove.

Però questa è una visione ancora poco ambiziosa rispetto a quella delle cosiddette sonde spaziali di von Neumann.

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Nel 1980 il nanotecnologo statunitense Robert Freitas studiò in dettaglio [A Self-Reproducing Interstellar Probe. J. Br. Interplanet. Soc. 33: 251–264; Comparison of reproducing and nonreproducing starprobe strategies for galactic exploration, JBIS 33, 402-406] l’idea di lanciare una singola, immensa astronave-automa, capace di raggiungere un altro sistema solare vicino e di usare le materie prime trovate all’arrivo per fabbricare altre astronavi che hanno lo stesso, semplice mandato: raggiungere la stella più vicina e sfruttarne i pianeti per costruire altre astronavi, e così via, con una crescita esponenziale del numero di veicoli spaziali in circolazione.

Applicando su scala cosmica i princìpi degli automi cellulari di von Neumann, Freitas arrivò a una conclusione sorprendente: anche senza usare sistemi di propulsione presi dalla fantascienza e restando quindi ben al di sotto della velocità della luce, e dando a ciascuna astronave cinquecento anni per raggiungere la propria destinazione e costruire una copia di se stessa, sarebbe possibile visitare ognuno degli oltre cento miliardi di sistemi solari della nostra galassia nel giro di alcuni milioni di anni. Regole semplici e crescita esponenziale applicata per lunghi periodi hanno effetti decisamente difficili da immaginare.

Probabilmente state pensando che alcuni milioni di anni sono un periodo di tempo un pochino lungo per qualunque ambizione colonialista o di costruzione di imperi galattici. È vero su scala umana. Ma bisogna considerare che l’universo ha circa 13,7 miliardi di anni. Questo significa che qualunque civiltà tecnologica extraterrestre che fosse arrivata, nel lontano passato, a un livello tecnico tale da permetterle di costruire questi automi autoreplicanti interstellari avrebbe avuto tempo assolutamente più che sufficiente per farli arrivare fin nei più remoti angoli della galassia, e per farlo anche più di una volta.

Va ricordato, fra l’altro, che non è necessario che quella civiltà duri milioni di anni: deve solo costruire la flotta iniziale, che poi andrà avanti da sola a riprodursi e a colonizzare lo spazio stella dopo stella, in un gioco di Life inimmaginabilmente vasto, anche dopo che la civiltà che l’ha avviato si sarà estinta.

In altre parole, l’universo è talmente antico che se ci sono state civiltà tecnologiche prima di noi, hanno avuto tempo in abbondanza per disseminare il cosmo di loro emissari robotici, molti dei quali saranno arrivati alla fine della loro vita operativa e giacciono abbandonati su mondi lontani, in attesa di essere trovati da futuri esploratori. Ed è per questo che partendo da semplici regole d’informatica dettate settant’anni fa possiamo dire che il cielo probabilmente è pieno di scheletri di robot. 

Fonti aggiuntive: Cybereason, The Generalist Academy.

Immagine generata appositamente da Lexica.art.

A quanto risulta da fonti multiple, il responsabile per la privacy e il responsabile della sicurezza di Twitter si sono dimessi. 

Sull’azienda pesa anche un consent agreement con la FTC statunitense, che prevede che ogni nuovo prodotto o servizio sia sottoposto a un vaglio documentato di sicurezza consegnato per iscritto. L’impossibilità di fornire questa documentazione a causa delle richieste continue di modifiche fatte da Elon Musk sarebbe la ragione principale delle dimissioni.

In pratica, in questo momento Twitter opera senza un responsabile per la sicurezza. Visti gli sviluppi sempre peggiori della situazione, credo che sia il caso che ciascun utente di Twitter rifletta sul rischio che i suoi DM (messaggi “privati”) possano essere letti da terzi indesiderati e che il suo account possa essere rubato, bloccato o cancellato per errore.

È importante ricordare che i messaggi “privati” su Twitter non sono cifrati end-to-end; non lo sono mai stati. Sconsiglio, oggi più che mai, di usarli per qualunque comunicazione che potrebbe causarvi disagio o imbarazzo qualora diventasse pubblica. 

Il rischio principale, in questo momento, è che lo staff di Twitter, ridotto all’osso e sostituito da molti rimpiazzi trovati al volo, faccia qualche scivolone di sicurezza dettato dalle richieste sempre più incoerenti ed estreme di Musk.

Un altro rischio è che il personale neoassunto potrebbe approfittare di eventuali accessi ai DM per scopi personali. Visto che è stato assunto di corsa, non si sa se ci sia stato un vaglio o vetting degli assunti.

In ogni caso, è evidente che il momento di minore sicurezza di qualunque azienda è quello in cui sta avvenendo un grande ricambio del personale. Se poi dall’alto arrivano richieste continue di modifiche da mettere immediatamente in produzione, il rischio di un passo falso è molto alto.

A questo punto credo che sia opportuno dare quattro consigli:

1. Fate un backup del vostro account Twitter
2. Attivate l’autenticazione a due fattori, se non l’avete già fatto
3. Eliminate i DM
4. Usate Signal o altre app con cifratura end-to-end per i messaggi non pubblici

Chiedo a chiunque abbia scambiato DM con me di cancellarli, come sto facendo io. Non ho mai usato i DM per cose particolarmente sensibili, ma preferisco fare pulizia totale. Grazie.

Come fare un backup del proprio account

Per fare il backup del proprio account, le istruzioni in italiano sono qui su Twitter. 

Si riceve un file ZIP che, una volta scompattato, include un file HTML e delle cartelle contenenti i dati. Il file HTML fa da indice sfogliabile (ma è molto incompleto; leggete i file README.txt inclusi nello ZIP per sapere come sfogliare tutti i dati):

Cliccando sulle voci Tweet e Messaggi Diretti della colonna di sinistra compare un elenco cercabile delle rispettive sezioni. Consiglio comunque di leggere direttamente i file JSON forniti nello ZIP.

Come eliminare i DM

Attenzione: eliminare i DM li cancella dai vostri dispositivi ma non da quelli del destinatario. È meglio di niente. Potete chiedere al destinatario di fare altrettanto, oppure eliminare completamente il vostro account Twitter. 

Per eliminare tutti i DM scambiati con un utente, sull’app si può toccare l’icona di info in alto a destra nel thread dell’utente in questione e poi toccare “Elimina conversazione”.