Prime Intellect ha recentemente annunciato un nuovo modello di intelligenza artificiale con 10 miliardi di parametri, affermando che questo modello è dieci volte più grande rispetto ai precedenti sforzi decentralizzati. Questo sviluppo rappresenta un passo significativo nel campo dell’IA, in particolare per quanto riguarda le tecniche di addestramento decentralizzato.

Il Training decentralizzato si riferisce a metodi in cui il modello viene addestrato su dati distribuiti, piuttosto che centralizzati in un singolo server. Questo approccio ha diverse implicazioni:

  • Accesso ai Dati: Permette l’uso di dati provenienti da diverse fonti senza necessità di centralizzarli, il che può migliorare la diversità e la rappresentatività del dataset.
  • Privacy e Sicurezza: Riduce i rischi associati alla raccolta e alla gestione dei dati sensibili, poiché i dati rimangono localizzati presso i loro proprietari.
  • Efficienza: Può portare a una maggiore efficienza nel calcolo, poiché consente l’elaborazione parallela dei dati.

Dean Ball e Jack Clark hanno espresso opinioni interessanti riguardo a queste tecniche e alle loro implicazioni politiche.

Dean Ball ha sollevato preoccupazioni riguardo all’approccio “evidence-based” nella formulazione delle politiche sull’IA. Egli sostiene che l’affidamento esclusivo su prove empiriche può essere fuorviante e che è necessario considerare anche le implicazioni etiche e sociali delle tecnologie emergenti.

La sua posizione suggerisce che le politiche dovrebbero essere più flessibili e considerate nel contesto delle dinamiche sociali in evoluzione.

Jack Clark, dal canto suo, ha sottolineato l’importanza della trasparenza nelle pratiche di acquisto dell’IA da parte del governo e ha proposto misure per migliorare la valutazione dei sistemi IA già in uso. Ha suggerito che il governo dovrebbe sviluppare strumenti per monitorare continuamente le prestazioni dei sistemi IA, in particolare per identificare problemi come il bias nei modelli.

La sua visione implica una maggiore collaborazione tra governo, industria e accademia per garantire che l’IA venga utilizzata in modo responsabile e sicuro.

PS : Dean Woodley Ball è un ricercatore associato presso il Mercatus Center della George Mason University, dove si occupa di intelligenza artificiale e governance delle tecnologie emergenti. È autore del libro Hyperdimensional e ha scritto su vari temi, tra cui l’intelligenza artificiale, la bioingegneria e le politiche tecnologiche. La sua esperienza include anche ruoli significativi in istituzioni come la Hoover Institution di Stanford e la Calvin Coolidge Presidential Foundation. Ball è noto per il suo approccio critico verso le politiche relative all’IA, enfatizzando l’importanza di considerare le implicazioni etiche e sociali delle tecnologie emergenti.

Jack Clark è un co-fondatore di Anthropic, una società focalizzata sulla sicurezza e ricerca nell’intelligenza artificiale. È anche co-presidente dell’AI Index presso Stanford University e membro del gruppo di lavoro dell’OCSE sull’IA. Prima di Anthropic, ha ricoperto il ruolo di direttore delle politiche presso OpenAI. Clark è conosciuto per il suo impegno nella promozione di pratiche responsabili nell’IA e per la scrittura del newsletter Import AI, che analizza le tendenze e le politiche nel campo dell’intelligenza artificiale