Ultime tendenze e sfide nell'Ecosistema delle Intelligenze Artificiali - vol. 2
Ultime tendenze e sfide nell'Ecosistema delle Intelligenze Artificiali - vol. 2

Ultime tendenze e sfide nell'Ecosistema delle Intelligenze Artificiali - vol. 2

Autore: Daniele Grandini

A distanza da un mese dagli ultimi aggiornamenti, eccoci al nostro consueto appuntamento sulle novità dell'intelligenza artificiale, un campo che non smette mai di sorprenderci.

Le ultime da OpenAI

Iniziamo con una notizia entusiasmante da OpenAI: la pubblicazione dello store per i Custom GPT, un passo significativo verso la monetizzazione della piattaforma. Oltre a questo, OpenAI ha introdotto un nuovo piano di abbonamento che consente la creazione di workspace di team condivisi. 

OpenAI è stata particolarmente attiva a gennaio, aggiornando i propri modelli. Il GPT-3.5 Turbo, ad esempio, ha visto una riduzione del 50% nei costi di input e del 25% in quelli di output. Inoltre, il modello di punta, GPT-4 Turbo, ha ricevuto miglioramenti significativi, specialmente in termini di generalità e stabilità. Febbraio sembra essere il mese designato per la general availability di GPT-4 Vision, che promette di portare le capacità di elaborazione visiva di OpenAI a un nuovo livello.

GTP-4 Vision che è già disponibile in preview anche su Azure OpenAI, dove possiamo quindi provare il modello multimodale in piena garanzia di riservatezza. Rimanendo nella sfera Microsoft, GitHub ha annunciato la piena disponibilità di GitHub Copilot chat nelle declinazioni Personal e Business, mentre la versione Enterprise è ancora in preview. Voglio essere chiaro, questo è uno strumento fondamentale per chi sviluppa codice a qualsiasi livello.

Una delle funzionalità più innovative introdotte da OpenAI è la possibilità di aggiungere "mentions" nelle chat, permettendo di integrare Custom GPT in una conversazione. Questo rappresenta un passo avanti verso un'intelligenza artificiale più intuitiva e contestualizzata. I custom GPT utilizzati tramite mentions hanno accesso al contesto della chat corrente e la arricchiscono in base alle proprie specialità. Il futuro vorrebbe essere un’esperienza utente dove il modello capisce quali custom GPT coinvolgere dell’intent della chat, senza dover indicare in modo esplicito mentions.

Questioni di Governance

La diffusione così rapida e invasiva dell’AI porta all’attenzione di tutti il tema della sua Governance. IDC ha pubblicato il nuovo IDC MarketScape Worldwide AI Governance Platforms dove spiccano Microsoft e IBM. Lo studio ha analizzato le piattaforme di AI Governance, gestione del rischio e rispetto dei regolamenti utilizzando 5 principi chiave:

  1. fairness
  2. explainability
  3. adversarial robustness
  4. lineage
  5. transparency

La prima non costituisce una sorpresa, ma certamente lo è per me: IBM.  Pur non essendo particolarmente visibile nel mondo AI, IBM sta in realtà operando molto bene, come testimonia anche la crescita del valore del titolo negli ultimi 3 mesi (+30%), quando Microsoft è cresciuta del 22% e NVIDIA del 50%

Ultime-AI-febbraio-24

Rimanendo in tema di Governance, Google ha pubblicato uno studio per definire una tassonomia per i sistemi AI, cercando di stabilire una classificazione più precisa per l'AGI. Questo studio prevede cinque livelli, dal livello umano base fino al super umano. Lo studio è certamente perfettibile e non vengono portati esempi chiari a supporto dei 5 livelli, ma certamente testimonia lo sforzo e la necessità di trovare una base comune su cui valutare i progressi dell’AI.

A proposito di governance, e di tutto ciò che la riguarda, il mese scorso OpenAI ha aggiornato il proprio Safety Protocol, cioè ha stabilito delle regole e dei criteri di qualità per quello che i suoi sistemi e la sua pipeline di sviluppo possono fare. Quattro categorie di rischio sono state considerate cruciali:

  1. facilitare o aggravare le minacce alla sicurezza informatica
  2. contribuire a creare armi di distruzione di massa
  3. produrre risultati che influenzano le convinzioni degli utenti
  4. operare autonomamente senza supervisione umana.

È molto interessante che OpenAI stia ripensando questi protocolli, anche se si tratta chiaramente di una prospettiva a medio-lungo termine. Per quanto riguarda, invece, i rischi più immediati, come quelli dei bias sociali o dei deep fake, o ancora della precisione di quanto riportato dai modelli, si mantiene la situazione attuale.

OpenAI ha trasferito le sue operazioni per l’Europa in Irlanda, per aderire meglio alle normative europee sul GDPR. Questo trasferimento evidenzia l'importanza della privacy e della sicurezza dei dati nell'AI.

I modelli verticali di Google

Non ci sono solo OpenAI e Microsoft, ovviamente anche Google ha fatto passi importanti in questo mese. Ha pubblicato alcuni modelli verticali specifici per alcuni settori. Uno per i commercianti, che li aiuta a generare descrizioni e immagini dei prodotti con pochi input sul punto vendita. Un altro per avere una conversazione che conduca a una diagnosi per i pazienti. Questo modello, chiamato Amie, cerca di simulare il dialogo tra medico e paziente. È un primo tentativo di andare oltre la semplice sintesi di ciò che si sono detti, e di affidare il primo contatto di un paziente a algoritmi di intelligenza artificiale.

Corse da miliardi di dollari

Sappiamo che l'intelligenza artificiale è una disciplina che richiede molta potenza computazionale. Ci sono alcuni studi e modelli che cercano di diminuire questa esigenza, ma in tutti i casi questo è uno dei maggiori freni ad uno sviluppo ancora più rapido di questi modelli. Infatti, Altman sta raccogliendo 8 miliardi per costruire una rete di fabbriche di chip in tutto il mondo. Per farvi capire l'importanza di questo tema, Intel ha stimato che per realizzare un nuovo stabilimento per produrre chip per l'intelligenza artificiale servono circa 6000 lavoratori, tre anni di tempo e un investimento di 10 miliardi di dollari. A questa corsa si è aggiunto anche Elon Musk, che con Tesla investirà oltre un miliardo di dollari in hardware, cioè in chipset da NVIDIA e da AMD, per finanziare un suo progetto chiamato Project Dojo. Questo ha l'obiettivo di progredire verso veicoli a guida totalmente autonoma.

Nel campo della robotica, la startup Figure ha annunciato una collaborazione con BMW per implementare robot umanoidi nei suoi stabilimenti in South Carolina. Questo segnala un trend di automazione industriale in crescita.

Copilot per Microsoft 365 accessibile a tutti

Infine, Microsoft ha aperto Copilot per Microsoft 365 a tutti i suoi clienti compresi i singoli e le famiglie, facilitando l'accesso all'AI e integrandola ulteriormente nella vita quotidiana. Questo passo rappresenta un importante avanzamento verso la diffusione massiva dell'intelligenza artificiale.

In conclusione, il mondo dell'intelligenza artificiale continua a evolversi rapidamente, offrendo innovazioni e sviluppi rivoluzionari. Ci risentiamo il prossimo mese. 

Nel frattempo, vuoi saperne di più sulla storia dell'AI, Open AI, ChatGPT e le loro applicazione in contesti business? Qui puoi trovare le risposte ad alcune delle grandi domande legate all'utilizzo dell'intelligenza artificiale in relazione a privacyequità e sicurezza