Problema
Una risposta può nascondere il percorso che l'ha prodotta
Quando fonti, tempi o contesti sono in conflitto, fondere tutto in una singola rappresentazione può cancellare informazione importante.
EMPV / AI LabD
Research / epistemic AI
Trustworthy Reasoning
Ricerca su sistemi AI che non comprimono automaticamente evidenze contrastanti in una risposta unica, ma mantengono storia, contraddizioni, versioni e ragioni dietro le conclusioni.
FasePhase 0 — Call decomposition and research governance. Nessun claim di novelty è considerato validato.
Direzione
Ragionamento che porta con sé l'evidenza
La ricerca esplora grafi versionati, branching epistemico, contraddizioni temporali, belief revision e planning che cerca nuova evidenza quando quella disponibile non basta.
01 / La domanda
Come dovrebbe ragionare un sistema quando la realtà non è coerente?
L'obiettivo è trattare divergenze e aggiornamenti come parte del problema, non come rumore da eliminare prima del ragionamento.
02 / La ricerca
Evidence graphs, tempo e revisione delle credenze.
La linea di lavoro combina conoscenza versionata, temporalità, contraddizioni contestuali, merge con prova, astrazione e pianificazione orientata alla ricerca di evidenza.
03 / Perché la teniamo nel Lab
È una direzione scientifica, non una feature da vendere.
Prima di parlare di prodotto servono novelty, benchmark e falsificazione. Psicologia ed educazione sono possibili domini di validazione, non la giustificazione automatica del progetto.
EMPV / NOTE
Il progetto è in fase iniziale di ricerca e governance scientifica. Nessun claim di breakthrough o novelty viene presentato come già validato.