Weekly AI news è la rassegna stampa settimanale curata dai nostri editor sui temi più rilevanti legati all’AI. Sanità, legal, trasporti, innovazione, moda, ambiente: ogni settimana, una raccolta delle novità che stanno cambiando il mondo.
I temi trattati all’interno dell’articolo
Apple al lavoro su un’intelligenza artificiale vocale?
Secondo un’indiscrezione del portale The Information, Apple sarebbe ufficialmente al lavoro sulla produzione del proprio modello di intelligenza artificiale vocale.
Con ogni probabilità, si tratterebbe di un modello di linguaggio pensato per espandere Siri, quindi addestrato per generare con gli utenti un’esperienza del tutto nuova in vista del sistema iOS 18.
“Cannibalismo digitale”? Dati artificiali e AI degenerativa
Esiste un rischio nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale, quello di una sorta di diffuso ‘cannibalismo digitale’ di dati, che può portare in alcune generazioni a un annientamento delle performance delle AI stesse.
L’AI generativa che stiamo imparando a conoscere sta dunque subendo una sorta di processo involutivo, il cui risultato preannunciato sembra essere una trasformazione in “AI degenerativa”.
Tutto deriva dalla pratica sempre più diffusa di utilizzare per gli addestramenti di nuove intelligenze artificiali dati artificiali, generati a propria volta da altre AI. La ripetizione di questo processo creerebbe un loop cosiddetto ‘autofagico‘, le cui proprietà sono ad oggi ancora scarsamente osservate, ma facilmente intuibili.
ChatGPT ha un problema con il consumo d’acqua, ma non è il solo
I server di ChatGPT consumano l’equivalente di una bottiglia d’acqua da mezzo litro per ogni interazione con gli utenti formata da poche decine di battute.
OpenAI è in ampia compagnia: tutto il settore delle big tech ha un problema con il consumo di acqua. I data center sparsi per tutto il mondo ospitano infatti server che vanno raffreddati giornalmente. La sola Google, nel 2022, ha utilizzato allo scopo 21,1 miliardi di litri di acqua.
Tra rapporti di sostenibilità molto autocritici e progetti di compensazione pensati sul lungo periodo, le aziende sono orientate verso un cambiamento di rotta. Ma basterà?
Meta insegue i competitor: un chatbot entro inizio 2024
Mentre aziende tech come Google, Microsoft e OpenAI hanno fatto passi da gigante conclamati nello sviluppo di chatbot basati sull’intelligenza artificiale generativa, Meta sembrava essere rimasta indietro. Ma la società madre di Facebook, Instagram e WhatsApp non ha alcuna intenzione di restare a guardare e ‘annuncia’ una rincorsa che potrebbe riconfigurare le dinamiche concorrenziali nel settore.
Dopo il lancio di Llama 2, l’ultimo modello linguistico open source di Meta, il CEO, Mark Zuckerberg, ha impresso una forte accelerazione ai piani dell’azienda per competere in questo mercato in rapida crescita. L’obiettivo sarebbe il lancio di un chatbot all’altezza di ChatGPT di OpenAI e Bard di Google entro i primi mesi del 2024.
Elon Musk: l’impero AI che fa tremare la privacy
Il progetto di Elon Musk di unificare le sue varie aziende in un unico gruppo di intelligenza artificiale racchiuso nel marchio ‘X’, che ha nelle sue intenzioni il fine di modificare la storia dell’umanità, prosegue fase per fase.
Le ultime informazioni al riguardo provengono dal giornalista e biografo Walter Isaacson (la sua biografia su Musk è in uscita nel corso di settembre anche in Italia). L’imprenditore starebbe lavorando all’unificazione di Neuralink, azienda di neurotecnologie fondata nel 2016, con Tesla e Twitter per formare un’unica ‘creatura’ AI che raggruppi i dati provenienti da tutte quante.
Edge AI: anche l’Italia nella nuova accelerata dei semiconduttori
I semiconduttori per la tecnologia edge AI rappresentano la nuova frontiera in un mercato che infrange le barriere nazionali; gli effetti si vedono anche in Italia. L’esempio più recente è quello della startup Axelera AI.
Dopo aver aperto un varco nel mercato dei semiconduttori per intelligenza artificiale, Axelera ha salutato la fine dell’estate con il primo vero lancio dei propri servizi.
La mission della società, già soprannominata da qualcuno la ‘piccola Nvidia‘, è di fornire rapidamente accesso a soluzioni hardware e software avanzate per l’edge AI per aziende di tutte le dimensioni e in una grande varietà di settori di mercato. I risultati sono stati raggiunti con una rapidità sorprendente.
AI Insight Forum, i leader delle big tech incontrano il governo Usa
Diversi top manager delle più note aziende tecnologiche globali – tra cui Bill Gates, Elon Musk, Mark Zuckerberg, Sundar Pichai (Google), Sam Altman (OpenAI), Satya Nadella (Microsoft) e Jen-Hsun Huang (Nvidia) – hanno partecipato a un incontro sull’AI organizzato dal Senato Usa (e nello specifico dal Senate majority leader, Chuck Schumer).
Nel corso dell’AI Insight Forum, si sono trattate diverse tematiche, tra cui i rischi delle nuove tecnologie. Un’occasione rilevante, il cui obiettivo era quello di analizzare il complesso panorama dell’intelligenza artificiale e che dimostra una convergenza sui temi principali da parte del mondo big tech e di quello politico statunitense. Resta però molto lavoro da fare.
L’AI multimodale moltiplica anche le potenziali applicazioni mediche
L’accesso a una tecnologia che opera su più livelli (testuale e audiovisivo) rende possibile la declinazione dell’intelligenza artificiale verso utilizzi inediti.
La computer vision, per esempio, permette alle macchine di individuare – talvolta anche meglio dei medici umani – masse rilevate attraverso test diagnostici e i dati su cui sono addestrate le AI mediche dotano i computer di informazioni su un numero di casi che un medico umano non potrà mai incontrare nel corso della sua carriera.
L’intelligenza artificiale nel mondo bancario
Tra le prime banche per raccolta, a comunicare di più sul tema AI è Intesa Sanpaolo, che vede circa il 2,4% degli articoli che la riguardano focalizzati sul tema dell’AI. Seconda ma distaccata Unicredit (0,9%), seguita da Bper (0,5%).
Anche nel settore del credito, l’intelligenza artificiale è utile nella gestione dei flussi informativi e dei dati, nonché nella qualificazione delle posizioni creditizie. Difficile, però, evitare i bias.
