Rivista AI

Intelligenza Artificiale, Innovazione e Trasformazione Digitale

Autore: Alessandra Innocenti Pagina 11 di 12

AI Risorse di apprendimento

Di

il 27 Aprile 2024

in Corsi

Una piattaforma che utilizza l’intelligenza artificiale per consentire una personalizzazione dell’apprendimento è un sistema di formazione online che adatta il contenuto didattico alle esigenze e alle abilità dell’utente. Questo tipo di piattaforma utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare le interazioni dell’utente con il sistema, come le risposte ai quiz, il tempo trascorso su ogni argomento e i progressi complessivi, per creare un percorso di apprendimento personalizzato.

La piattaforma può anche offrire raccomandazioni sui contenuti didattici più adatti all’utente, suggerire esercizi aggiuntivi per rafforzare le aree di debolezza e fornire feedback personalizzati per aiutare l’utente a migliorare le proprie prestazioni. Inoltre, la piattaforma può adattare il livello di difficoltà dei contenuti in base alle competenze dell’utente, fornendo sfide adeguate per mantenere l’interesse e la motivazione.

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella personalizzazione dell’apprendimento offre numerosi vantaggi, tra cui un’esperienza di apprendimento più coinvolgente e mirata, una maggiore efficacia nell’acquisizione delle competenze e una riduzione del tempo necessario per completare il percorso formativo. Questo approccio è particolarmente utile per gli studenti con esigenze di apprendimento diverse, come coloro che hanno difficoltà di apprendimento o che necessitano di un supporto extra per raggiungere i propri obiettivi formativi.

 Un buone esempio e’ TutorAI che, nella schermata iniziale, chiede semplicemente di inserire l’argomento che si vuole imparare ed elabora in pochi secondi un percorso di apprendimento strutturato in una serie di moduli, per ciascuno dei quali lo studente ha la possibilità di richiedere una sintesi dei contenuti, di ottenere esempi, di rispondere a quiz, di fare domande. Nella versione a pagamento è possibile definire il proprio livello di conoscenza iniziale, tracciare le proprie performance e far sì che la piattaforma osservi il modo in cui interagiamo con i contenuti, adattando a mano a mano il percorso al nostro stile di apprendimento.

Altri esempi includono :

Impara l’intelligenza artificiale gratuitamente

Apprendimento automatico

Apprendimento approfondito

Estensioni della piattaforma NVIDIA

Elenchi fantastici correlati

AI da provare durante il weekend

Di

il 27 Aprile 2024

in Prompt e Tecnologie

  • Diagramma : nuovi modi magici x progettare prodotti.
  • PromptBase : un mercato per l’acquisto e la vendita di prompt di qualità per DALL·E, GPT-3, Midjourney, Stable Diffusion.
  • Questa immagine non esiste : metti alla prova la tua capacità di capire se un’immagine è generata da un essere umano o da un computer.
  • Sono stato addestrato? – Controlla se la tua immagine è stata utilizzata per addestrare modelli artistici AI popolari.
  • AI Dungeon : un gioco di storie d’avventura basato su testo che dirigi (e in cui reciti) mentre l’intelligenza artificiale gli dà vita.
  • Cliccabile : genera annunci in pochi secondi con l’intelligenza artificiale. Annunci belli, coerenti con il marchio e ad alto tasso di conversione per tutti i canali di marketing.
  • Scale Spellbook : crea, confronta e distribuisci app di modelli linguistici di grandi dimensioni con Scale Spellbook.
  • Scenario : risorse di gioco generate dall’intelligenza artificiale.
  • Teleprompter : un’intelligenza artificiale integrata nel dispositivo per le tue riunioni che ti ascolta e fornisce suggerimenti di citazioni carismatiche.
  • FinChat : utilizzando l’intelligenza artificiale, FinChat genera risposte a domande su aziende pubbliche e investitori.
  • Petals : piattaforma in stile BitTorrent per l’esecuzione di modelli AI in modo distribuito.
  • Shotstack Workflows : strumento per flussi di lavoro di automazione senza codice per la creazione di applicazioni multimediali con intelligenza artificiale generativa.
  • Aispect – Nuovo modo di vivere gli eventi.
  • PressPulse AI : ricevi ogni mattina contatti personalizzati con copertura mediatica.
  • GummySearch : ricerca clienti basata sull’intelligenza artificiale tramite Reddit. Scopri i problemi da risolvere, il sentiment sulle soluzioni attuali e le persone che desiderano acquistare il tuo prodotto.
  • Taplio : lo strumento LinkedIn tutto in uno, basato sull’intelligenza artificiale.
  • PromptPal : cerca prompt e bot, quindi usali con la tua IA preferita. Tutto in un unico posto.
  • FairyTailAI – Generatore di favole della buonanotte personalizzate
  • Miriade : ridimensiona la creazione di contenuti e ottieni la migliore scrittura da ChatGPT, Copilot e altri IA. Crea e ottimizza istruzioni per qualsiasi tipo di contenuto, dal formato lungo agli annunci e alle e-mail.
  • GradGPT : strumenti AI per semplificare le domande universitarie. Esamina domande, crea bozze di saggi, trova università, requisiti e altro ancora.
  • Code to Flow : visualizza, analizza e comprendi il flusso del codice. Trasforma il codice in diagrammi di flusso interattivi con l’intelligenza artificiale. Semplifica istantaneamente la logica complessa.
  • AI-Flow : collega facilmente più modelli AI.
  • Assistente per l’architettura : analizza qualsiasi architettura di edificio e genera i tuoi stili personalizzati in pochi secondi.

Si prevede che i PC compatibili con l’intelligenza artificiale costituiranno il 40% delle spedizioni globali di PC nel 2025 

Di

il 25 Aprile 2024

in Business

Nel 2024, circa il 18% delle spedizioni totali di personal computer a livello globale saranno PC dotati di intelligenza artificiale, e questo sarebbe solo l’inizio di un’importante transizione del mercato, secondo la società di ricerca Canalys.

Questi computer, che integrano acceleratori IA dedicati, come le Neural Processing Unit o NPU, avranno nuove capacità di produttività, personalizzazione ed efficienza energetica e sconvolgeranno il mercato dei PC, fornendo guadagni di valore ai fornitori e ai loro partner, aggiunge il rapporto .

L’azienda prevede che quest’anno in tutto il mondo verranno spediti circa 48 milioni di PC compatibili con l’intelligenza artificiale e si prevede che il numero supererà i 100 milioni, rappresentando il 40% di tutte le spedizioni di PC nel 2025.

“La più ampia disponibilità di silicio in grado di accelerare l’intelligenza artificiale nei personal computer sarà trasformativa, portando a oltre 150 milioni di PC compatibili con l’intelligenza artificiale spediti entro la fine del 2025”, ha affermato Ishan Dutt, principale analista di Canalys.

La rapida adozione di PC compatibili con l’intelligenza artificiale determinerà un moderato aumento del valore del mercato indirizzabile totale, o TAM, del mercato più ampio dei PC, osserva il rapporto.

Secondo l’analista di Canalys Kieren Jessop, nel breve termine Canalys prevede un sovrapprezzo compreso tra il 10% e il 15% sui PC compatibili con l’intelligenza artificiale rispetto ai PC senza integrazione NPU.

Entro la fine del 2025, oltre la metà dei PC dal valore pari o superiore a 800 dollari sarà compatibile con l’intelligenza artificiale, con una quota che aumenterà fino a oltre l’80% entro il 2028. Le spedizioni di PC in questa fascia di prezzo aumenteranno fino a formare oltre la metà del mercato in quattro anni, Jessop notato.

Nel 2028, l’azienda prevede che i fornitori spediranno 205 milioni di PC compatibili con l’intelligenza artificiale, pari a un tasso di crescita annuo composto del 44% tra il 2024 e il 2028.

“Ciò contribuirà ad aumentare il valore complessivo delle spedizioni di PC da 225 miliardi di dollari nel 2024 a oltre 270 miliardi di dollari nel 2028”, ha commentato Jessop.

Biden ha appena convertito in legge un potenziale divieto di TikTok. Ecco cosa succede dopo

Di

il 25 Aprile 2024

in News

Mercoledì il presidente Biden ha firmato un disegno di legge che imporrà il divieto degli Stati Uniti sul social network incentrato sui video TikTok a meno che la sua società madre cinese, ByteDance, non ceda l’app entro circa un anno.

La legislazione faceva parte di un pacchetto di alto profilo da 95 miliardi di dollari approvato dalla Camera e dal Senato che prevede principalmente aiuti all’Ucraina e a Israele, aiuti umanitari a Gaza e miliardi per Taiwan e l’Indo-Pacifico.

La tempistica garantisce che in ogni caso TikTok continuerà a essere disponibile per le campagne durante le elezioni nazionali statunitensi di novembre. Si tratta di un cambiamento rispetto a una versione precedente del disegno di legge che avrebbe vietato l’app prima delle elezioni. E la campagna Biden afferma che continuerà a utilizzare l’app finché sarà disponibile.

La legge concede a ByteDance nove mesi per vendere TikTok o affrontare un divieto, fissando la scadenza intorno alla prossima inaugurazione presidenziale. La legislazione prevede che il presidente conceda una proroga di 90 giorni (dando a ByteDance un anno intero in totale) se determina che ci sono progressi verso la cessione.

Non sorprende che TikTok affermi che avvierà una causa cercando di bloccare la legislazione.

In un video sulla piattaforma, il CEO di TikTok, Shou Zi Chew, ha promesso di agire.

“Non commettere errori, questo è un divieto di TikTok e un divieto di te e della tua voce. I politici dicono il contrario, ma non confonderti”,

“È ovviamente un momento deludente, ma non è necessario che sia determinante… State tranquilli, non andremo da nessuna parte. Siamo fiduciosi e continueremo a lottare per i vostri diritti nei tribunali, con i fatti e la Costituzione dalla nostra parte e ci aspettiamo di prevalere”

Chew.

In tempi recenti, la Cina ha messo in atto una regolamentazione sulle esportazioni di algoritmi, una mossa che sembra includere l’algoritmo di grande successo alla base del sistema di suggerimenti di TikTok.

Se il governo cinese decide di non permettere a ByteDance di cedere l’algoritmo di TikTok, si ipotizza che potrebbe impedire la vendita definitiva. In alternativa, potrebbe autorizzare la vendita di TikTok, ma senza l’algoritmo redditizio che ne costituisce il fulcro della popolarità.

Riuscirà TikTok a prosperare senza il suo algoritmo? Questa sarebbe la questione complessa che l’azienda dovrebbe risolvere in caso di vendita imposta. Senza l’ingrediente segreto che ha portato l’app a raggiungere 170 milioni di utenti negli Stati Uniti, l’app potrebbe essere praticamente finita.

Aggiornamento la mannaia Cinese :

TikTok ha annunciato il 27-4-2024 che il suo consigliere generale, Erich Andersen, si dimetterà a giugno poiché la popolare piattaforma di condivisione video prevede di contestare un potenziale divieto sulle sue operazioni negli Stati Uniti.

Anche Anderson, un dirigente chiave che ha guidato i negoziati sulla sicurezza nazionale dell’azienda con il governo degli Stati Uniti, si dimetterà dal suo ruolo di consigliere generale presso la società madre di TikTok, ByteDance .

Anderson assumerà il ruolo di consulente speciale dell’azienda per “concentrarsi sull’aiutare a guidare gli sforzi dell’azienda per ribaltare la legislazione incostituzionale sul divieto negli Stati Uniti e altre questioni legali urgenti”, ha affermato TikTok.

Il rapporto sui bias negli algoritmi dell’Agenzia europea per i diritti fondamentali.

Di

il 24 Aprile 2024

in AI

I dati sono ovunque e raccontano una storia su tutti. Ma come ogni bella storia, sono necessarie più prospettive per ottenere il quadro generale.

Poiché la polizia fa sempre più affidamento sull’intelligenza artificiale per prevedere e rispondere ai crimini, è fondamentale che queste previsioni non si basino su dati distorti.

Assicuriamoci che questa potente tecnologia veda chiaramente le nostre comunità e le tratti allo stesso modo.

Scopri il nuovo rapporto sui bias negli algoritmi dell’Agenzia europea per i diritti fondamentali.

Questo rapporto esamina l’uso dell’intelligenza artificiale nella polizia predittiva e nel rilevamento del parlato offensivo.

Dimostra come i pregiudizi negli algoritmi appaiono, possono amplificarsi nel tempo e influenzare la vita delle persone, portando potenzialmente alla discriminazione.

Ciò conferma la necessità di valutazioni più complete e approfondite degli algoritmi in termini di bias prima che tali algoritmi vengano utilizzati per processi decisionali che possono avere un impatto sulle persone :

  1. Intelligenza artificiale e pregiudizi: qual è il problema?
  2. Circuiti di feedback: come gli algoritmi possono influenzare gli algoritmi
  3. Pregiudizi etnici e di genere nel rilevamento del linguaggio offensivo
  4. Guardando al futuro: focalizzare l’attenzione sui diritti fondamentali sull’intelligenza artificiale per mitigare pregiudizi e discriminazioni
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Guardate il Video:








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Catastrofi meteo: un algoritmo ci salverà

Di

il 22 Aprile 2024

in News

Google ha annunciato di aver sviluppato un nuovo modello di Intelligenza Artificiale per la generazione di previsioni meteorologiche su larga scala denominato SEEDS, Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler, in grado di prevedere il meteo più velocemente e in grado di rilevare eventi meteorologici estremi in modo più tempestivo rispetto alle metodologie convenzionali basate sulla fisica.

SEEDS, strutturato in modo analogo ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT e agli strumenti di Intelligenza Artificiale generativa come Sora, si distingue per la capacità di generare numerosi insiemi di previsioni meteorologiche in maniera più rapida ed efficiente rispetto ai tradizionali modelli di previsione.

I risultati del team di ricerca sono stati documentati in un articolo pubblicato sulla rivista Science Advances il 29 marzo scorso.

La previsione meteorologica si presenta come una sfida complessa, pproprio perché coinvolge numerose variabili che possono condurre a eventi meteorologici di portata devastante, quali uragani e ondate di calore. L’urgente necessità di prevedere con precisione tali eventi, specie in un contesto di mutamento climatico e frequenza crescente di eventi meteorologici estremi, sottolinea l’importanza vitale della previsione meteorologica precisa per la salvaguardia delle vite umane, consentendo alle persone di prepararsi adeguatamente ai potenziali effetti dannosi dei disastri naturali.

Attualmente, le previsioni meteorologiche basate sulla fisica integrano una vasta gamma di misurazioni per produrre una previsione finale, mediando molteplici modelli di previsione, o insiemi, che riflettono diverse combinazioni di variabili. Tuttavia, la maggior parte di tali previsioni risulta sufficientemente accurata per condizioni meteorologiche comuni, mentre la predizione di eventi meteorologici estremi rimane un’ardua sfida al di là delle capacità dei servizi meteorologici convenzionali.

Le attuali metodologie di previsione si avvalgono sia di modelli deterministici che probabilistici, introducendo variabili casuali nelle condizioni iniziali. Tuttavia, ciò comporta un aumento significativo del tasso di errore nel tempo, rendendo difficile la predizione accurata di condizioni meteorologiche estreme e future. Gli errori inattesi nelle condizioni iniziali possono impattare considerevolmente il risultato della previsione, poiché le variabili crescono in modo esponenziale nel tempo, e la modellazione di previsioni dettagliate comporta costi elevati. Gli studiosi di Google hanno stimato che sono necessarie fino a 10.000 previsioni in un modello per predire eventi con solo l’1% di probabilità di manifestarsi.

SEEDS adotta un approccio basato sull’utilizzo di misurazioni fisiche raccolte da agenzie meteorologiche, focalizzandosi sullo studio delle relazioni tra l’unità di energia potenziale per massa del campo gravitazionale terrestre nella media troposfera e la pressione a livello del mare, due parametri comunemente impiegati nelle previsioni meteorologiche. Questo approccio consente a SEEDS di generare un numero maggiore di insiemi di previsioni rispetto ai metodi tradizionali, sfruttando l’intelligenza artificiale per estrapolare fino a 31 insiemi di previsioni basati su uno o due “seeding” di previsioni utilizzati come dati di input.

Viggle AI e VFX: Rivoluzionano il Mondo del Cinema

Di

il 12 Aprile 2024

in Prompt e Tecnologie

Nell’era digitale di oggi, l’intelligenza artificiale (AI) e gli effetti visivi (VFX) stanno trasformando il modo in cui vediamo e percepiamo il mondo del cinema. Una delle aziende leader in questo campo è Viggle AI, che sta utilizzando la tecnologia AI per migliorare e ottimizzare il processo di creazione degli effetti visivi.

L’Intelligenza Artificiale nel Mondo del Cinema

L’intelligenza artificiale sta diventando sempre più prevalente nel settore cinematografico. Da semplici compiti come il riconoscimento facciale e la modellazione 3D, fino a compiti più complessi come la creazione di personaggi completamente CGI, l’AI sta rivoluzionando il modo in cui i film vengono realizzati.

Viggle AI è all’avanguardia in questo campo. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico avanzati, sono in grado di creare modelli 3D dettagliati e realistici di personaggi e ambienti. Questo non solo riduce il tempo e lo sforzo necessari per creare questi elementi, ma migliora anche la qualità generale degli effetti visivi.

VFX e Viggle AI

Gli effetti visivi, o VFX, sono un elemento fondamentale di molti film moderni. Da film d’azione ad alto budget a film indipendenti, i VFX sono utilizzati per creare scene che sarebbero impossibili o troppo costose da realizzare in modo tradizionale.

Basato su JST-1, il primo modello di base video-3D con una reale comprensione della fisica, a partire dal far muovere qualsiasi personaggio come desideri.

Viggle AI sta utilizzando l’intelligenza artificiale per migliorare il processo di creazione degli effetti visivi. Utilizzando l’AI, sono in grado di creare effetti più realistici e dettagliati in meno tempo. Inoltre, l’AI può essere utilizzata per ottimizzare il processo di rendering, riducendo ulteriormente i tempi e i costi di produzione.

Viggle AI sta rivoluzionando il mondo del cinema con l’uso dell’intelligenza artificiale e degli effetti visivi. Con la loro tecnologia, sono in grado di creare film di alta qualità in meno tempo e con meno risorse. Mentre l’industria del cinema continua a evolvere, è probabile che vedremo sempre più l’uso dell’AI e dei VFX nel processo di produzione cinematografica. E con aziende come Viggle AI all’avanguardia, il futuro del cinema sembra luminoso.

Il panorama delle startup italiane continua a essere dinamico e promettente, con alcune aziende che si distinguono per la loro resilienza e capacità di adattamento

Di

il 8 Aprile 2024

in Business

Gli investimenti nelle startup italiane hanno subito un duro colpo nel 2023, con una drastica diminuzione del 50% rispetto all’anno precedente. Secondo i dati elaborati da Italian Tech, gli investimenti in venture capital si sono attestati a 1,15 miliardi di euro. Questo rappresenta un calo significativo rispetto ai 2,39 miliardi del 2022 e ai 1,3 miliardi del 2021.

Ecco alcuni punti chiave riguardanti gli investimenti nelle startup italiane nel 2023:

Ammontare degli investimenti: a dicembre 2023, sono stati investiti 87,4 milioni di euro in startup, distribuiti in 9 aumenti di capitale, portando il totale annuale a 1,15 miliardi;

Numero di deal: nel 2023, sono stati conclusi 173 deal, rispetto ai 202 del 2022 e ai 165 del 2021;

Settori in crescita: i settori che hanno ricevuto maggiori investimenti includono medtech, cleantech, biotech e tecnologie applicate al lavoro HR.
Distribuzione territoriale: La Lombardia ha mantenuto il ruolo di leader con il 39,3% degli investimenti totali, seguita dal Piemonte al secondo posto con il 12%.

Ulteriori dettagli sugli investimenti nelle startup italiane nel 2023:

  1. Investimenti per fase di sviluppo:
    • Seed stage: gli investimenti in questa fase sono stati di circa 200 milioni di euro, con 41 deal conclusi;
    • Early stage: in questa fase, gli investimenti hanno raggiunto circa 600 milioni di euro, con 80 deal;
    • Growth stage: gli investimenti in startup in questa fase sono stati di circa 350 milioni di euro, con 52 deal;
  2. Settori specifici:
    • Medtech: le startup medtech hanno ricevuto circa 150 milioni di euro di investimenti;
    • Cleantech: questo settore ha ottenuto circa 100 milioni di euro;
    • Biotech: le startup biotech hanno ricevuto circa 80 milioni di euro;
    • Tecnologie applicate al lavoro HR: questo settore ha ricevuto circa 70 milioni di euro;
  3. Investimenti esteri:
    • Nonostante la diminuzione complessiva degli investimenti, alcune startup italiane hanno attirato l’attenzione di investitori stranieri. Ad esempio, D-Orbit ha ricevuto un investimento di 100 milioni di euro da SpaceX;
  4. Sfide e opportunità:
    • La riduzione degli investimenti rappresenta una sfida per le startup italiane, ma ci sono ancora opportunità per l’innovazione e la crescita;
    • Le aziende italiane dovrebbero concentrarsi sulla diversificazione delle fonti di finanziamento, cercando anche investitori internazionali;
    • La collaborazione tra startup, università e istituzioni può favorire lo sviluppo di nuove tecnologie e soluzioni.

Ci sono piaciute: Hiro Robotics, SunCubes , Nutriafrica, Cap_able, Displaid, Soundsafe Care, Foreverland, Newtwen, Levelquantum, Aindo.

Ecco alcune informazioni sulle startup italiane menzionate:

  1. Hiro Robotics: si occupa del riciclaggio di rifiuti elettronici utilizzando robotica e intelligenza artificiale. Il loro sistema robotico modulare consente di trattare oltre 60 monitor e TV all’ora, garantendo il 99% di recupero di materiali preziosi dai rifiuti elettronici;
  2. Soundsafe Care: questa startup combina ultrasuoni e robotica per disrupt i metodi convenzionali di chirurgia. La loro tecnologia permette un trattamento chirurgico preciso grazie alla robotica e completamente non invasivo grazie agli ultrasuoni;
  3. Aindo: fondata nel 2018 e con sede nell’Area Science Park a Trieste, Aindo propone una soluzione che analizza i dati aziendali per creare dati sintetici. Questi dati sintetici sono considerati una delle migliori soluzioni per affrontare la carenza di dati su cui addestrare l’intelligenza artificiale.

Queste startup stanno contribuendo all’innovazione nel campo dell’Intelligenza Artificiale e della robotica in Italia

In sintesi, nonostante le difficoltà, il panorama delle startup italiane continua a essere dinamico e promettente, con alcune aziende che si distinguono per la loro resilienza e capacità di adattamento.

In sintesi, la riduzione degli investimenti di venture capital rappresenta una sfida per le startup italiane, ma alcune aziende continuano a ottenere finanziamenti e a innovare nel panorama imprenditoriale.

Devika vs Devin

Di

il 3 Aprile 2024

in Corsi

Sia Devika che Devin sono strumenti di intelligenza artificiale che assistono nello sviluppo del software. Entrambi hanno le loro forze uniche e la scelta tra i due dipende dalle esigenze specifiche dell’utente.

Devika è un software di ingegneria AI open source che comprende le istruzioni ad alto livello, le suddivide in passaggi pratici, esegue ricerche e scrive codice per soddisfare obiettivi specifici. Devika utilizza modelli di linguaggio avanzati, algoritmi di pianificazione e ragionamento, estrazione di parole chiave contestuali, capacità di navigazione web e la capacità di scrivere codice in più lingue. Devika si adatta alle esigenze mutevoli in modo flessibile.

Devin, sviluppato da Cognition AI, è stato un pioniere nell’ingegneria del software assistita dall’IA. Devin utilizza modelli di linguaggio avanzati come Claude 3, GPT-4 e GPT-3.5 per generare frammenti di codice. Devin interagisce con gli sviluppatori attraverso un’interfaccia di chat, interpretando le direttive ad alto livello in passaggi tangibili. Devin eccelle nell’organizzazione dei compiti all’interno dei progetti, promuovendo una migliore collaborazione.

La decisione tra Devika e Devin può essere influenzata dallo stadio del tuo progetto:

  • Per iniziative in fase iniziale: Devika, con la sua facilità d’uso e natura open source, è ideale per esplorare le capacità dei modelli di linguaggio di livello superiore (LLM). Ti permette di sperimentare, iterare rapidamente e personalizzare la piattaforma per adattarla alle tue esigenze.
  • Per progetti più complessi: Per progetti ben consolidati che necessitano di una generazione di codice di alta qualità, l’esperienza comprovata e la potenza di Devin potrebbero essere una scelta più sicura. Tuttavia, la limitata personalizzazione potrebbe rappresentare uno svantaggio.

Guardando al futuro dello sviluppo basato su LLM, sia Devin che Devika rappresentano un enorme passo avanti nello sviluppo di software basato sull’intelligenza artificiale. Ecco alcune potenziali evoluzioni:

  • Un incontro perfetto per gli sviluppatori: Immagina un futuro in cui le competenze di Devin nella generazione di codice si combinano con l’approccio user-friendly e open source di Devika. Questo potrebbe portare alla creazione dello strumento di sviluppo LLM definitivo!
  • L’intelligenza artificiale spiegabile al salvataggio: L’integrazione delle tecniche di intelligenza artificiale spiegabile (XAI) in queste piattaforme potrebbe rappresentare un cambiamento radicale. Gli sviluppatori potrebbero finalmente comprendere il ragionamento dietro il codice generato, rendendo il debug e l’ottimizzazione molto più semplici.
  • Aumento degli LLM specializzati: Potremmo vedere l’emergere di LLM specializzati in linguaggi di programmazione specifici o attività di sviluppo. Immagina un LLM che sia un esperto nella creazione di interfacce utente o nella creazione di protocolli di rete sicuri.

Il futuro dello sviluppo basato sull’intelligenza artificiale è promettente, e Devin e Devika sono all’avanguardia di questa rivoluzione entusiasmante. Man mano che questi strumenti si evolvono e nuovi protagonisti emergono, una cosa è certa: la scrittura del codice diventerà più efficiente, accessibile e forse anche più divertente!


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Compliance e Intelligenza Artificiale: strategie di gestione del rischio nel settore finanziario

Di

il 25 Marzo 2024

in Business

Cresce l’importanza della digital compliance nel settore finanziario

Negli ultimi due anni, gli investimenti in progetti di digital compliance hanno registrato una crescita costante, con un tasso medio annuo del 10%. Questo aumento è stato particolarmente evidente nel settore bancario, il quale, grazie a una maggiore disponibilità di dati e a ingenti investimenti strategici, ha guadagnato un vantaggio significativo in termini di maturità tecnologica nel campo della compliance. Allo stesso tempo, il settore assicurativo ha intensificato i propri sforzi per colmare il divario digitale, con un notevole aumento degli investimenti che, nel 2023, hanno registrato un aumento del 25%. Sono dati che emergono da uno studio focalizzato sulla digital compliance e sul livello di digitalizzazione delle istituzioni finanziarie e condotto dal Centro di Ricerca dell’Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano (Cetif Research) in collaborazione con Avantage Reply.

Sfide e consapevolezza

Attualmente, il 45% delle istituzioni bancarie e il 38% delle compagnie assicurative ha una specifica funzione di digital compliance all’interno della struttura di compliance. Altre istituzioni, pur non avendo un’unità strutturata, stanno integrando risorse specializzate. Le competenze più diffuse nel settore bancario sono quelle di verifica e controllo (34%) e analisi normativa (15%), mentre si stanno introducendo nuove figure con competenze digitali avanzate come data analyst o data architect (44%) e sviluppatori di IT (13%) o di AI (10%). Nel settore assicurativo, le competenze prevalenti includono analisti funzionali o subject matter expert (74%) e data scientist/analyst/architect (26%). Tuttavia, l’integrazione di figure professionali con competenze trasversali rimane una sfida a causa della complessità tecnica della funzione, che ostacola il suo sviluppo.

Il ruolo chiave dell’Intelligenza Artificiale e delle competenze trasversali

L’Intelligenza Artificiale rappresenta una delle soluzioni tecnologiche più promettenti per la compliance, sia nelle sue applicazioni più tradizionali come il Machine Learning e l’Advanced Analytics, sia nelle sue applicazioni generative come ChatGPT, perché è in grado di offire un sostegno significativo all’attività e all’operatività della compliance, specialmente considerando le sfide legate alla conformità regolamentare e alla gestione dei dati nel contesto normativo in rapida evoluzione.

Nel momento in cui la sicurezza e la gestione accurata dei dati diventano centrali, emerge la necessità di una governance solida per garantire la conformità normativa e limitare i potenziali rischi e per farlo, la compliance deve adottare un modello data-driven, anche attraverso l’uso di strumenti tecnologici avanzati come l’Intelligenza Artificiale.

Tutto questo richiede però un cambiamento culturale e organizzativo che, oltre all’adozione di strumenti specifici, preveda il coinvolgimento di risorse qualificate e competenze specialistiche, con la creazione di team eterogenei e una maggiore collaborazione tra le varie funzioni aziendali.

In conclusione, la digital compliance si conferma come un elemento chiave per le istituzioni finanziarie nel gestire le sfide normative e i rischi nel contesto digitale in evoluzione. L’adozione di tecnologie innovative come l’Intelligenza Artificiale e il potenziamento delle competenze trasversali sono quindi da ritenersi elementi cruciali per affrontare con successo queste sfide e garantire la conformità normativa.

L’Intelligenza Artificiale nella finanza e negli investimenti: tra analisi predittiva e gestione del rischio

Di

il 10 Marzo 2024

in News

L’Intelligenza Artificiale (AI) è emersa come forza di trasformazione anche nel settore finanziario e degli investimenti, rimodellando i modelli di business tradizionali.

Automatizzando processi complessi, analizzando grandi quantità di dati e fornendo informazioni utili, l’Intelligenza Artificiale ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui le istituzioni finanziarie operano e prendono decisioni.

Per quanto riguarda ad esempio la previsione delle tendenze di mercato e delle opportunità di investimento, ad esempio, l’analisi predittiva è una delle applicazioni chiave dell’AI nel settore: gli algoritmi di apprendimento automatico e le tecniche statistiche avanzate possono essere usati per analizzare i dati storici e per prevedere le tendenze di mercato, identificando le opportunità di investimento. Analizzando schemi e tendenze in grandi insiemi di dati, i modelli predittivi alimentati dall’AI possono infatti generare previsioni accurate e tempestive, consentendo alle istituzioni finanziarie di prendere decisioni informate e ottimizzare le proprie strategie di investimento.

Nel settore finanziario e degli investimenti, l’analisi predittiva trova numerose applicazioni, tra cui:

  1. Previsioni del mercato azionario: i modelli predittivi basati sull’intelligenza artificiale possono analizzare i prezzi storici dei titoli, i volumi di scambio e le notizie di mercato per prevedere i movimenti futuri dei prezzi, consentendo agli investitori di prendere decisioni informate di acquisto, vendita o mantenimento;
  2. Rilevamento delle frodi: l’analisi predittiva può aiutare le istituzioni finanziarie a rilevare e prevenire le frodi identificando schemi insoliti o anomalie nei dati delle transazioni, riducendo il rischio di perdite finanziarie e danni alla reputazione;
  3. Valutazione del rischio: analizzando i dati storici e le tendenze di mercato, i modelli predittivi possono valutare il rischio associato a investimenti specifici, consentendo agli istituti finanziari di ottimizzare i loro portafogli e di gestire il rischio in modo più efficace.

Dal punto di vista della gestione del rischio invece, l’Intelligenza Artificiale ha il potenziale per migliorare significativamente le capacità di gestione dello stesso. Automatizzando processi complessi, analizzando grandi quantità di dati e fornendo approfondimenti in tempo reale, le soluzioni di gestione del rischio basate sull’AI possono aiutare gli istituti finanziari a prendere decisioni più informate e a mitigare i rischi in modo più efficace.

Alcuni dei principali vantaggi dell’Intelligenza Artificiale nella gestione del rischio includono:

  1. Miglioramento del processo decisionale: le soluzioni di gestione del rischio basate sull’Intelligenza Artificiale sono in grado di analizzare grandi insiemi di dati in tempo reale, fornendo agli istituti finanziari approfondimenti praticabili e consentendo loro di prendere decisioni più informate;
  2. Maggiore efficienza operativa: automatizzando processi complessi, l’AI può aiutare gli istituti finanziari a ridurre lo sforzo manuale, a minimizzare gli errori e a migliorare l’efficienza operativa;
  3. Monitoraggio del rischio in tempo reale: le soluzioni di gestione del rischio basate sull’Intelligenza Artificiale possono monitorare le tendenze e i rischi del mercato in tempo reale, consentendo alle istituzioni finanziarie di rispondere rapidamente alle mutevoli condizioni di mercato e di mitigare i rischi in modo più efficace;
  4. Profili di rischio personalizzati: l’Intelligenza Artificiale può analizzare i profili, le preferenze e la propensione al rischio dei singoli investitori, consentendo alle istituzioni finanziarie di fornire raccomandazioni di investimento personalizzate e strategie di gestione del rischio.

Risulta quindi evidente come l’Intelligenza Artificiale sia in grado di impattare in modo potente anche il settore della finanza e degli investimenti, guidando l’innovazione e spingendo al cambiamento i modelli di business tradizionali. Liberando il potenziale dell’analisi predittiva e della gestione del rischio, l’AI ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui banche e istituzioni finanziarie operano e prendono decisioni.

L’Intelligenza Artificiale sta peraltro cambiando anche la qualità dei prodotti e dei servizi offerti dal settore bancario. 

L’apprendimento automatico consente ad esempio agli istituti finanziari di fornire servizi personalizzati e raccomandazioni su misura ai clienti. Analizzando il comportamento, le preferenze e i dati storici dei clienti, gli algoritmi di apprendimento automatico possono fornire consigli di investimento personalizzati, piani finanziari personalizzati e offerte di prodotti mirati. Ciò aumenta la soddisfazione del cliente, favorisce relazioni a lungo termine e migliora l’esperienza complessiva del cliente nel settore finanziario.

Tuttavia, poiché il machine learning continua a guidare l’innovazione nella finanza, è fondamentale affrontare considerazioni etiche e garantire la conformità normativa. Trasparenza, equità e responsabilità sono fondamentali quando si utilizzano algoritmi di machine learning nel processo decisionale finanziario. Non sfugge quindi, anche in questo contesto, l’importanza del tema etico, perché trovare il giusto equilibrio tra innovazione e responsabilità è essenziale per mantenere la fiducia e proteggere gli interessi di tutte le parti interessate.

Nove donne che hanno fatto la storia dell’informatica:

Di

il 1 Marzo 2024

in Cultura

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Assistenti virtuali e Chatbot: la nuova frontiera dell’interazione online

Di

il 24 Febbraio 2024

in News

L’affermarsi sempre più prepotente del digitale nei primi anni dieci del duemila, ha inaugurato una nuova era della comunicazione, all’interno della quale, l’interazione online è diventata parte integrante della nostra vita quotidiana. Questo cambiamento nei modelli di comunicazione ha dato origine allo sviluppo di tecnologie avanzate progettate per facilitare e migliorare l’esperienza degli utenti come i chatbot e gli assistenti virtuali.

I chatbot e gli assistenti virtuali sono applicazioni software avanzate progettate per interagire con gli utenti in modo conversazionale. Mentre i chatbot operano tipicamente all’interno di un’applicazione o di una piattaforma specifica, come può essere il sito di un’azienda, gli assistenti virtuali possono essere integrati in vari dispositivi, tra cui smartphone, smart speaker e personal computer, come lo sono Alexa, Siri e Cortana ad esempio.

Entrambe le tecnologie sfruttano l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e gli algoritmi di apprendimento automatico per comprendere le richieste degli utenti, consentendo loro di fornire risposte personalizzate e pertinenti al contesto.

I chatbot sono utilizzati principalmente per automatizzare attività di routine, come rispondere alle domande più frequenti, guidare gli utenti attraverso un sito web o completare transazioni. Possono essere programmati per gestire un’ampia gamma di richieste, dall’assistenza clienti di base a quelle più complesse, come la prenotazione di una camera d’albergo o l’ordinazione di cibo. Gli assistenti virtuali, invece, offrono una serie di funzioni più complete, tra cui la possibilità di gestire calendari, impostare promemoria, inviare messaggi ed effettuare telefonate. Possono anche controllare dispositivi domestici intelligenti, riprodurre musica e fornire informazioni in tempo reale, come aggiornamenti sulle notizie e previsioni meteo.

Vantaggi e benefici

L’implementazione di chatbot e assistenti virtuali offre un certo numero di vantaggi sia per le aziende che per gli utenti. Per le aziende, queste tecnologie possono contribuire a ridurre i costi dell’assistenza clienti, ad aumentare l’efficienza operativa e a fornire una disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7, con un impatto incredibile in termini di gestione e ottimizzazione delle risorse umane. Possono, inoltre, raccogliere dati sugli utenti, consentendo alle aziende di conoscere le preferenze e i comportamenti non solo dei clienti acquisiti ma anche degli eventuali prospect, che possono essere utilizzati per strutturare e ottimizzare sia le strategie di marketing che lo sviluppo dei prodotti.

Per i clienti finali, i chatbot e gli assistenti virtuali possono rappresentare una comodità, ad esempio facendo risparmiare tempo e fatica nella gestione automatizzata di compiti ripetitivi, fornendo risposte rapide e accurate e offrendo suggerimenti contestualmente pertinenti a quanto richiesto, ad esempio il suggerimento di un percorso con meno traffico. Inoltre, possono aiutare gli utenti a navigare in siti web e applicazioni complesse, rendendo più facile trovare le informazioni o i servizi di cui hanno bisogno.

Potenziali svantaggi e sfide

Sebbene, come abbiamo visto, i chatbot e gli assistenti virtuali possano offrire dei vantaggi dal loro utilizzo, vi è anche il caso che possibili interpretazioni errate dei task possano generare insoddisfazione negli utenti creando quindi da un punto di vista della curtomer relation uno svantaggio anziché un vantaggio. La dipendenza dagli algoritmi di NLP e di apprendimento automatico inoltre, fa sì che queste tecnologie possano, in alcuni casi, faticare a comprendere richieste complesse, in particolare quando si ha a che fare con un linguaggio colloquiale o con dialetti regionali. C’è poi un problema legato alla privacy: poiché i chatbot e gli assistenti virtuali spesso richiedono l’accesso a informazioni sensibili degli utenti, c’è il rischio che questi dati possano essere compromessi o utilizzati in modo improprio.

È indubbio comunque che chatbot e gli assistenti virtuali abbiano già rivoluzionato il modo in cui interagiamo online: automatizzando le attività di routine, fornendo esperienze personalizzate agli utenti e offrendo suggerimenti contestualmente rilevanti, queste tecnologie hanno trasformato la cosidetta customer journey. Anche se, come abbiamo visto, le sfide rimangono, il continuo sviluppo e il perfezionamento delle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e di apprendimento automatico promettono di risolvere molti di questi problemi, aprendo la strada a esperienze di chatbot e assistenti virtuali ancora più sofisticate e intuitive in futuro.

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Regole e rischi dell’Intelligenza Artificiale: ratificato in Commissione il progetto di legge EU AI Act

Di

il 13 Febbraio 2024

in News

Questa mattina, le Commissioni per le libertà civili (LIBE) e il mercato interno (IMCO) del Parlamento Europeo hanno votato a favore del progetto di legge che definisce un quadro basato sul rischio per regolare le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale, noto come EU AI Act.

Nella votazione di questa mattina le Commissioni hanno votato con 71 voti favorevoli, 8 contrari e 7 astensioni a favore del compromesso negoziato con gli Stati membri dell’UE a dicembre 2023.  

L’EU AI Act, che stabilisce regole per gli sviluppatori di IA in base alla potenza dei loro modelli e allo scopo per il quale intendono applicare i sistemi di AI, comprende un elenco di usi vietati dell’Intelligenza Artificiale e regole per usi ad alto rischio come istruzione, sanità, lavoro oltre ad imporre requisiti di trasparenza e a definire regole chiare per l’utilizzo di strumenti come deepfake e chatbot basati sull’AI.

Questo importante passo verso la regolamentazione dell’AI in Europa mira a garantire che la tecnologia rispetti i diritti fondamentali e promuova l’innovazione, posizionando il vecchio continente come leader nel settore.

D’altra parte, la legislazione europea è vista come un punto di riferimento globale e si concentra sulla protezione dei diritti fondamentali, sulla promozione dell’innovazione e sulla gestione dei rischi associati all’utilizzo dell’AI. Una volta adottata, la legge avrà un impatto significativo su diversi settori, inclusi banche, automobili, prodotti elettronici, compagnie aeree, sicurezza e polizia, contribuendo a mitigare rischi come la disinformazione, la discriminazione e l’utilizzo non concordato e trasparente dei dati personali dei cittadini europei con algoritmi di profilazione e scoring sociale.

Il prossimo passaggio, come commentato da Eva Maydell, eurodeputata membro della Commissione per l’industria, la ricerca e l’energia, è il voto in plenaria da parte del Parlamento UE, dove ai deputati verrà chiesto di adottarlo formalmente, prima dell’approvazione finale da parte del Consiglio.

Sorveglianza AI nella metropolitana di Londra: cosa rivela il nuovo studio di Wired

Di

il 9 Febbraio 2024

in News

Migliaia di persone che utilizzano la metropolitana di Londra sono state sorvegliate da un software di Intelligenza Artificiale (AI) progettato per individuare comportamenti criminali o situazioni pericolose. È quanto riportato da una inchiesta di Wired secondo cui il software di riconoscimento automatico è stato combinato con le immagini delle telecamere a circuito chiuso per poter rilevare comportamenti aggressivi, l’eventuale presenza di persone armate all’interno della metro, passeggeri che saltano i tornelli per non pagare il biglietto o, in casi più estremi, eventuali cadute sui binari.

Dal 2022 fino alla fine del 2023, il Transport for London (TfL), la società che gestisce la metropolitana e i bus della città, ha testato 11 algoritmi per monitorare le persone che passano dalla stazione della metropolitana di Willesden Green, nel nord-ovest della città. Si tratta del primo test in cui sono state combinate le immagini video in tempo reale con tool di Intelligenza Artificiale per generare avvisi inviati al personale delle metropolitana addetto ai controlli. Durante la fase di test sono stati emessi più di 44.000 avvisi, di cui 19.000 consegnati al personale della stazione in tempo reale.

I documenti di cui Wired riferisce di essere in possesso dettagliano come TfL abbia utilizzato una vasta gamma di algoritmi di visione artificiale per monitorare il comportamento delle persone nella stazione, concentrandosi non solo su temi legati alla sicurezza, ma anche su possibili comportamenti criminali e antisociali.

Gli stessi documenti evidenzierebbero poi anche errori del sistema durante il test, come l’errata segnalazione dei bambini accompagnati dai genitori come evasori del biglietto.

Sempre secondo Wired, gli esperti in materia di privacy che hanno esaminato i documenti avrebbero messo in dubbio l’accuratezza degli algoritmi di riconoscimento degli oggetti e avvertito che sistemi di sorveglianza simili potrebbero facilmente essere ampliati in futuro per includere sistemi di riconoscimento facciale.

Anche se TfL non ha finora risposto alla richiesta di commenti da parte di Wired, sembrerebbe che il test abbia generato preoccupazioni riguardo alla governance e alla trasparenza nell’uso delle tecnologie di controllo, sorveglianza e di riconoscimento facciale supportate dall’AI, per le quali sarebbe necessario comunque un adeguato supporto normativo che sia in grado di stabilire i limiti entro i quali questi tool possono essere utilizzati.

Da questo punto di vista infatti è fondamentale bilanciare attentamente i rischi e i benefici dell’impiego dei tool di Intelligenza Artificiale nei sistemi di controllo e sorveglianza perché, se da un lato possono contribuire alla sicurezza dei cittadini prevenendo atti criminali o terroristici, dall’altro è imprescindibile garantire la tutela della privacy individuale e un uso etico dei dati dei cittadini.

Che cos’è la RAG, la nuova frontiera dell’Intelligenza Artificiale generativa

Di

il 3 Febbraio 2024

in News

L’Intelligenza Artificiale (AI) è la disciplina che si occupa di creare sistemi in grado di eseguire compiti che richiedono intelligenza umana, come apprendimento, il ragionamento e la risoluzione di problemi. Uno dei campi più promettenti e sfidanti di questo settore è quello della generazione di linguaggio naturale (NLG), che consiste nel produrre testi coerenti e informativi a partire da dati strutturati o non strutturati.

Per realizzare questo obiettivo, negli ultimi anni si sono sviluppati dei modelli di AI chiamati Large Language Models (LLM), che sono algoritmi in grado di comprendere e generare testi in linguaggio naturale basandosi su vasti set di dati linguistici. I modelli come GPT hanno dimostrato una sorprendente capacità di generare testi su vari argomenti e domini, rispondendo a domande, completando frasi e creando contenuti creativi.

I LLM presentano però anche dei limiti e, in alcuni casi, delle criticità, legati alla loro dipendenza dai dati di addestramento, che possono essere incompleti, obsoleti o non pertinenti al contesto specifico. Inoltre, i LLM richiedono una significativa potenza di calcolo per essere riaddestrati, il che rende difficile aggiornare continuamente i modelli con nuove informazioni.

Per superare questi problemi e migliorare la qualità dell’IA generativa, emerge una nuova tecnica chiamata Retrieval-Augmented Generation (RAG), che significa generazione aumentata con recupero. La RAG è una tecnica che consente ai LLM di sfruttare risorse di dati aggiuntive senza bisogno di retraining, integrando le abilità generative dei LLM con la capacità di reperire informazioni da fonti esterne di conoscenza.

La RAG è stata proposta per la prima volta da Patrick Lewis e un team di Facebook AI Research in questo articolo del 2020 e da allora ha suscitato l’interesse e l’attenzione di molti ricercatori accademici e del settore, che la vedono come un modo per spingere i confini della NLG.

Come funziona la RAG

La RAG funziona combinando due componenti principali: un LLM pre-addestrato e un indice di documenti di conoscenza. Il LLM pre-addestrato è un modello di IA generativa, come GPT-3, BERT o T5, che è stato addestrato su un grande dataset di testi generici. L’indice di documenti di conoscenza è una collezione di testi specifici e aggiornati, provenienti da fonti diverse, come Wikipedia, database, data warehouse, documenti aziendali o feed di notizie.

Quando la RAG riceve un input, come una domanda o una frase da completare, il LLM pre-addestrato genera una prima risposta basandosi sui dati di addestramento. Allo stesso tempo, il LLM pre-addestrato invia una query all’indice di documenti di conoscenza, che restituisce i documenti più rilevanti per l’input. Questi documenti vengono poi utilizzati dal LLM pre-addestrato per raffinare e migliorare la risposta iniziale, integrandola con informazioni più precise e aggiornate.

In questo modo, la RAG riesce a produrre non solo testi coerenti, ma anche corretti e pertinenti, sfruttando dati specifici e aggiornati provenienti da fonti esterne. La RAG non modifica il LLM pre-addestrato alla sua base, ma lo arricchisce con informazioni mirate senza bisogno di retraining.

Esempi di applicazioni della RAG

La RAG può essere applicata a diversi compiti e domini che richiedono la generazione di testi in linguaggio naturale, come la risposta a domande, il riassunto di testi, la generazione di contenuti creativi o la creazione di chatbot.

Per esempio, immagina di voler creare un chatbot per un campionato sportivo, che possa rispondere alle domande dei fan e dei media su giocatori, squadre, storia e regole dello sport, statistiche e classifiche attuali. Un LLM generico potrebbe rispondere a domande sulla storia e sulle regole, ma non sarebbe in grado di parlare della partita della sera precedente o di fornire informazioni aggiornate su un particolare infortunio di un atleta, perché non avrebbe tali informazioni.

Utilizzando la RAG, invece, diventa possibile integrare il LLM generico con un indice di documenti di conoscenza specifici per lo sport, come database, data warehouse, documenti sui giocatori e feed di notizie, che contengono informazioni dettagliate e aggiornate su ogni partita. In questo modo, il chatbot potrebbe fornire risposte più appropriate e accurate alle domande, basandosi su dati estremamente attuali.

Un altro esempio di applicazione della RAG è la generazione di contenuti creativi, come poesie, storie, canzoni o parodie di celebrità. Un LLM generico potrebbe generare contenuti creativi basandosi su dati generici, ma potrebbe non essere in grado di catturare lo stile, il tono, il vocabolario o le sfumature di un determinato autore, genere o personaggio.

Utilizzando la RAG, invece, si potrebbe invece integrare il LLM generico con un indice di documenti di conoscenza specifici per il contenuto creativo che si vuole generare, come testi di poesie, storie, canzoni o parodie di celebrità, che contengono esempi e modelli di riferimento. In questo modo, il contenuto creativo generato sarebbe più originale, interessante e divertente, riflettendo lo stile, il tono, il vocabolario e le sfumature del contenuto desiderato.

Vantaggi e svantaggi della RAG

La RAG presenta una serie di vantaggi e di svantaggi che delineano da un lato la sua complessità e dall’altro le sfide ad esso associate.

Vantaggi:

  • Maggiore completezza: la capacità della RAG di attingere informazioni da fonti esterne contribuisce a generare risposte più complete e dettagliate;
  • Maggiore correttezza: la capacità della RAG di integrare informazioni aggiornate e specifiche contribuisce a generare risposte più corrette e accurate;
  • Maggiore pertinenza: la capacità della RAG di adattare le informazioni al contesto contribuisce a generare risposte più pertinenti e rilevanti;
  • Maggiore flessibilità: la capacità della RAG di sfruttare diverse fonti di conoscenza contribuisce a generare risposte più flessibili e personalizzabili;
  • Maggiore efficienza: la capacità della RAG di ottimizzare i LLM pre-addestrati senza retraining contribuisce a generare risposte più efficienti e veloci.

Svantaggi:

  • Maggiore complessità: la RAG richiede una maggiore complessità nella progettazione e nell’integrazione dei componenti, come il LLM pre-addestrato, l’indice di documenti di conoscenza e il meccanismo di recupero e fusione delle informazioni;
  • Maggiore incertezza: la RAG introduce una maggiore incertezza nella generazione delle risposte, in quanto dipende dalla qualità e dalla rilevanza dei documenti di conoscenza recuperati, che potrebbero essere incompleti, errati o non pertinenti;
  • Maggiore difficoltà di valutazione: la RAG rende più difficile la valutazione delle risposte generate, in quanto richiede criteri e metriche più sofisticati e multidimensionali, che tengano conto non solo della coerenza, ma anche della correttezza, della pertinenza, della completezza e della flessibilità delle risposte.

In definitiva quindi la RAG è vista come la nuova frontiera dell’intelligenza artificiale generativa, per la sua promessa di migliorare la qualità e la pertinenza dei testi prodotti dai modelli di AI, combinando le abilità generative dei LLM pre-addestrati con la capacità di reperire informazioni da fonti esterne di conoscenza, senza bisogno di retraining e aprendo, in questo modo, nuove possibilità e nuovi scenari per la creazione di testi in linguaggio naturale.

Adozione dell’Intelligenza Artificiale: ricerca IBM rivela l’impatto e le sfide per le aziende globali

Di

il 19 Gennaio 2024

in Business

Una recente indagine condotta da IBM ha messo in luce che circa il 42% delle organizzazioni con oltre 1.000 dipendenti, coinvolte nel sondaggio, sta sfruttando attivamente l’Intelligenza Artificiale (AI) nelle proprie attività. Gli early adopter si distinguono per il loro impegno: il 59% delle aziende che hanno già implementato l’AI dichiara inoltre l’intenzione di accelerare e ampliare gli investimenti in questo settore.

Persistono tuttavia ostacoli all’adozione, principalmente legati alla mancanza di competenze, alla complessità dei dati e a preoccupazioni etiche.

L’indagine evidenzia inoltre che gli early adopter hanno superato le barriere iniziali e stanno aumentando gli investimenti, avendo già sperimentato i benefici dell’AI. Strumenti di intelligenza artificiale più accessibili, la spinta verso l’automazione dei processi chiave e l’integrazione sempre più avanzata dell’AI nelle applicazioni aziendali pronte all’uso sono i principali fattori che guidano l’espansione dell’AI nel contesto aziendale.

Alcune organizzazioni peraltro stanno sfruttando l’intelligenza artificiale in settori dove la tecnologia può avere un impatto significativo in modo rapido, come l’IT Automation, il lavoro digitale e l’assistenza clienti., anche se per il 40% delle aziende l’Intelligenza Artificiale è ancora in fase di sperimentazione.

Principali evidenze dell’indagine:

  • Attualmente, il 42% dei professionisti IT nelle grandi organizzazioni ha implementato attivamente l’intelligenza artificiale, mentre un ulteriore 40% sta esplorando le potenzialità di questa tecnologia;
  • Il 38% dei professionisti IT riferisce che la propria azienda sta implementando attivamente l’AI generativa, mentre un altro 42% la sta esplorando. Paesi come India (59%), Emirati Arabi Uniti (58%), Singapore (53%) e Cina (50%) sono in prima linea nell’uso attivo dell’AI, rispetto a mercati in ritardo come Spagna (28%), Australia (29%) e Francia (26%);
  • Il settore dei servizi finanziari è quello che fa un maggior uso dell’intelligenza artificiale, con circa la metà dei responsabili IT che operano in questo settore che afferma che la propria organizzazione ha attivamente adottato l’AI. Nel campo delle telecomunicazioni, il 37% dichiara di aver integrato l’AI nelle proprie attività;
  • Il 59% dei responsabili IT delle aziende che implementano o esplorano l’AI afferma che la propria azienda ha accelerato gli investimenti o l’adozione negli ultimi 24 mesi;
  • Cina (85%), India (74%) e Emirati Arabi Uniti (72%) sono i mercati con una maggiore propensione ad accelerare l’adozione dell’AI, mentre le aziende nel Regno Unito (40%), in Australia (38%) e in Canada (35%) sono meno inclini a velocizzare l’introduzione;
  • La ricerca e lo sviluppo (44%) e la riqualificazione e lo sviluppo della forza lavoro (39%) sono i principali investimenti nell’AI per le organizzazioni che esplorano o implementano l’intelligenza artificiale.

Dall-E, Midjourney e Adobe Firefly a confronto

Di

il 13 Gennaio 2024

in AI

L’avvento dell’Intelligenza Artificiale generativa ha rivoluzionato il modo in cui concepiamo e creiamo immagini. Attraverso modelli avanzati, come DALL-E, Midjourney e Adobe Firefly, l’AI sta dando vita a nuove possibilità nell’ambito della produzione visiva.

Midjourney: un viaggio nel mondo dell’Intelligenza Artificiale generativa per la creazione di immagini

Midjourney, uno dei pionieri nell’ambito della creazione di immagini da testo, ha dimostrato progressi costanti nelle versioni successive. Tuttavia, l’accesso gratuito a questa potente risorsa è stato recentemente interrotto dagli sviluppatori, suscitando domande sulla disponibilità di alternative altrettanto valide. Fortunatamente, il panorama offre numerose alternative competitive, superando non solo in capacità di creazione, ma anche in personalizzazione e accessibilità dell’interfaccia.

DALL-E: un passo avanti nell’universo dell’immagine

DALL-E, sviluppato da OpenAI (la stessa azienda dietro ChatGPT), emerge come una delle alternative più interessanti a Midjourney. Questo generatore di immagini si distingue per la sua abilità nella creazione di immagini fotorealistiche, benché richieda una maggiore precisione nell’inserimento del testo di partenza, rispetto al suo predecessore.

Il punto forte di DALL-E è la sua capacità di mescolare concetti, qualità e stili, consentendo la creazione di immagini uniche. Dagli ampliamenti delle immagini alla manipolazione dei colori e degli stili degli elementi, questo strumento offre un’ampia gamma di possibilità, sebbene richieda un impegno più approfondito.

Adobe Firefly: l’ambiziosa incursione di Adobe nel mondo dell’Intelligenza Artificiale

Adobe Firefly rappresenta l’audace ingresso di Adobe nel dominio della generazione di contenuti attraverso modelli IA, integrato persino in Google Bard per la creazione di immagini. Questo progetto ambizioso offre un set di funzioni impressionanti, tra cui la creazione d’immagini da testo, l’upscale delle immagini, la ricolorazione vettoriale, effetti di testo, l’inpainting, lo sketch-to-image, e altro ancora.

Attualmente in fase beta, alcune funzioni di Adobe Firefly sono ancora in sviluppo. Per utilizzarlo, basta accedere al sito di Adobe Firefly con il proprio account Adobe, seguire il tutorial e approvare i termini di utilizzo. Inserendo un prompt di testo in inglese, si possono generare immagini in diverse varianti, selezionando il tipo di contenuto desiderato: arte, grafica, foto.

L’intelligenza generativa sta apportando cambiamenti rivoluzionari nel modo in cui concepiamo e creiamo immagini, e con opzioni come DALL-E, Midjourney e Adobe Firefly, si prospetta un futuro affascinante nell’evoluzione dell’arte visiva.

Secondo un’analisi condotta da un’esperto di intelligenza artificiale, Chase Lean, messe a confronto le tre applicazioni, Firefly 2 genera foto più realistiche rispetto a Midjourney e DALL-E. Eccelle anche nelle riprese di prodotti, nel design di interni, nella generazione di testi e nelle foto di animali selvatici, mentre Midjourney ha prodotto foto di paesaggi di qualità superiore con un’illuminazione più suggestiva.

Vediamo le sue simulazioni.

Credit: Chase Lean
Credit: Chase Lean

Credit: Chase Lean

Credit: Chase Lean

Credit: Chase Lean

Credit: Chase Lean

20 prompt Chat GPT per il marketing

Di

il 9 Gennaio 2024

in Prompt e Tecnologie

Dall’email marketing alla grafica, dalle immagini al video editing, dai social media alle attività di pr o di co-marketing, sono tante le possibilità di sfruttare la potenza di ChatGPT in modo efficiente e massimizzare i risultati.

Prompt 1 – GRAFICA

Sviluppa [indicare numero] di idee di infografiche di grande impatto visivo che semplifichino concetti complessi relativi al mio settore e forniscano valore al mio pubblico di riferimento.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Settore – [il vostro settore]

Concetti chiave – [i vostri concetti chiave]

Fonti di ispirazione: – opzionale

“[ispirazione infografica uno]”

“[ispirazione infografica due]”

“[ispirazione infografica tre]”

Linee guida di formattazione: – opzionale “[le vostre linee guida di formattazione]”

Prompt 2 – E-MAIL MARKETING

Scrivi un oggetto di massimo [indicare numero] parole per e-mail che incoraggino alti tassi di apertura e coinvolgano il mio pubblico target sul mio prodotto o servizio.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Cosa faccio – [inserire la vostra value proposition]

Argomenti del contenuto dell’e-mail – [inserire gli argomenti del contenuto].

Fonti di ispirazione: – opzionale

“[oggetto ispirazione uno]”

“[oggetto ispirazione due]”

“[oggetto ispirazione tre]”

Linee guida di formattazione: – opzionale “[le vostre linee guida di formattazione]”.

Prompt 3 – E-MAIL MARKETING

Prendi la newsletter qui sotto, perfezionala e migliorane la struttura e il tono. Rendila più [indicare uno sei seguenti: amichevole, piacevole, per esperti, divertente, orecchiabile, puoi aggiungere qualsiasi altro tono che preferisci]. Non superare [indicare il numero max di parole]

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Cosa faccio – [inserire la vostra value proposition]

Prompt 4 – PODCASTING

Genera [indicare numero] idee per episodi di podcast stimolanti, che catturino il mio pubblico di riferimento e posizionino il mio marchio come esperto del settore.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Settore – [il vostro settore]

Competenza – [la vostra competenza]

Ispirazione: – opzionale

“[ispirazione podcast uno]”

“[ispirazione podcast due]”

“[ispirazione podcast tre]”

Linee guida di formattazione: – opzionale “[le vostre linee guida di formattazione]”.

Prompt 5 – MARKETING

Scrivi [indicare numero] di titoli che attirino l’attenzione per la mia prossima campagna di marketing e che facciano leva sulle emozioni e sulla curiosità del mio pubblico di riferimento.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Obiettivi della campagna – [indicare gli obiettivi della campagna].

Cosa faccio – [la vostra value proposition]

Ispirazione: – opzionale

“[titolo ispirazione uno]”

“[titolo ispirazione due]”

“[titolo ispirazione tre]”

Linee guida di formattazione: – opzionale “[le vostre linee guida di formattazione]”

Prompt 6 – CAMPAGNE ADV

Sviluppa [inserire numero] di concetti pubblicitari accattivanti per la campagna di lancio di un nuovo prodotto che spingano il pubblico target ad agire.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [indicare il vostro pubblico di riferimento]

Dettagli del prodotto – [descrizione del prodotto]

Punti chiave di vendita – [i vostri punti chiave di vendita]

Ispirazione: – opzionale

“[ispirazione pubblicitaria uno]”

“[ispirazione pubblicitaria due]”

“[ispirazione pubblicitaria tre]”

Linee guida di formattazione: – opzionale [le vostre linee guida di formattazione]”

Prompt 7 – SOCIAL MEDIA

Realizza [indicare numero] idee per post sui social media che mettano in risalto la cultura e i valori unici della nostra azienda, per aiutare ad attrarre nuovi talenti e clienti.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Cultura e valori dell’azienda – [la cultura e i valori dell’azienda].

Argomenti dei contenuti – [gli argomenti dei contenuti]

Ispirazione: – opzionale

“[post di ispirazione uno]”

“[post di ispirazione due]”

“[post di ispirazione tre]”

Prompt 8 – VIDEO

Crea [indicare numero] idee di storyboard per dei video che mettano in risalto le competenze della nostra azienda e che ci facciano affermare come leader nel nostro settore.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Cosa faccio – [il vostro settore di attività]

Aree di competenza – [le vostre aree di competenza]

Ispirazione: – opzionale

“[video ispirazione uno]”

“[video ispirazione due]”

“[video ispirazione tre]”

Linee guida di formattazione: – opzionale “[le vostre linee guida di formattazione]”

Prompt 9 – PUBBLICITA’ STAMPA

Proponi [indicare numero] di idee pubblicitarie per la stampa che comunichino efficacemente il messaggio del nostro marchio e mostrino i vantaggi del nostro prodotto/servizio.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Cosa faccio – [il settore della vostra attività]

Vantaggi del prodotto/servizio – [i vantaggi del vostro prodotto/servizio]

Messaggio del marchio – [qui il messaggio del vostro marchio]

Ispirazione: -opzionale

“[ispirazione annuncio stampa uno]”

“[ispirazione annuncio stampa due]”

“[ispirazione annuncio stampa tre]”

Linee guida di formattazione: – opzionale “[le vostre linee guida di formattazione]”

Prompt 10 – DIGITAL MARKETING

Sviluppa [indicare numero] idee di quiz coinvolgenti e interattivi per raccogliere lead e far crescere la nostra mailing list

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Cosa faccio – [la vostra attività]

Argomenti dei contenuti – [indicare gli argomenti dei contenuti]

Obiettivi di lead generation – [i vostri obiettivi di lead generation]

Ispirazione: – opzionale

“[quiz ispirazione uno]”

“[quiz ispirazione due]”

“[quiz ispirazione tre]”

Prompt 11 – WEBINAR

Sviluppa [indicare numero] idee di webinar coinvolgenti che forniscano valore al nostro pubblico e mostrino la nostra esperienza nel settore

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Cosa faccio – [la vostra attività]

Argomenti dei contenuti – [gli argomenti dei contenuti]

Competenza nel settore – [la vostra competenza nel settore]

Ispirazione: – opzionale

“[webinar ispirazione uno]”

“[webinar ispirazione due]”

“[webinar ispirazione tre]”

Linee guida di formattazione: – opzionale “[le vostre linee guida di formattazione]”

Prompt 12 – PROGRAMMI DI FIDELIZZAZIONE

Crea [indicare numero] idee uniche per un programma di fidelizzazione che incoraggi gli acquisti e favorisca la fedeltà dei clienti.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Cosa faccio – [il vostro settore di attività]

Argomenti e contenuti – [indicare argomenti e contenuti]

Obiettivi di fidelizzazione dei clienti – [i vostri obiettivi di fidelizzazione]

Ispirazione: -opzionale

“[programma di fidelizzazione ispirazione uno]”

“[programma di fidelizzazione ispirazione due]”

“[programma di fidelizzazione ispirazione tre]”

Linee guida di formattazione: – opzionale “[le tue linee guida di formattazione]”.

Prompt 13 – MOBILE APP

Genera [indicare numero] idee creative per un’applicazione mobile che aggiunga valore al nostro pubblico di riferimento e promuova il nostro marchio

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Cosa faccio – [la vostra attività]

Argomenti e contenuti – [gli argomenti e i contenuti da trattare]

Scopo dell’app – [indicare lo scopo dell’app]

Ispirazione: – opzionale

“[mobile app esempio uno]”

“[mobile app iesempio due]”

“[mobile app esempio tre]”

Linee guida di formattazione: – opzionale “[le tue linee guida di formattazione]”

Prompt 14 – MERCHANDISING

Proponi [indicare numero] concetti per una mascotte che incarni i valori del nostro marchio e si rivolga al nostro pubblico di riferimento

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Cosa faccio – [la vostra attività]

Valori del marchio – [indicare i valori del vostro marchio]

Ispirazione: – opzionale

“[mascotte del marchio X ispirazione uno]”

“[mascotte del marchio X ispirazione due]”

“[mascotte del marchio X ispirazione tre]”

Prompt 15 – USER GENERATED CONTENT

Sviluppa [indicare numero] campagne di contenuti generati dagli utenti che incoraggino il nostro pubblico target a impegnarsi con il nostro marchio e a condividere le loro esperienze

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Cosa faccio – [la vostra attività]

Argomenti e contenuti – [gli argomenti e i contenuti trattati]

Obiettivi di coinvolgimento – [i vostri obiettivi di coinvolgimento]

Ispirazione: – opzionale

“[campagna UGC ispirazione uno]”

“[campagna UGC ispirazione due]”

“[campagna UGC ispirazione tre]”.

Prompt 16 – WHITE PAPER

Sviluppa [indicare numero] argomenti per whitepaper coinvolgenti e informativi che dimostrino la nostra esperienza nel settore e forniscano valore al nostro pubblico di riferimento

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Cosa faccio – [la vosta attività]

Argomenti e contenuti – [gli argomenti e i contenuti che si vogliono trattare]

Competenza nel settore – [la vostra competenza nel settore]

Ispirazione: – opzionale

“[whitepaper inspirazione uno]”

“[whitepaper inspirazione due]”

“[whitepaper inspirazione tre]”

Linee guida di formattazione: – opzionale “[le tue linee guida di formattazione]”

Prompt 17 – CAMPAGNE DI VENDITA

Genera [indicare numero] idee creative per una campagna di marketing stagionale che metta in risalto le nostre offerte di prodotti/servizi e si allinei con la nostra identità di marca

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Cosa faccio – [il vostro settore di attività]

Stagione – [indicare la stagione]

Ispirazione: – opzionale

“[ispirazione campagna stagionale uno]”

“[ispirazione campagna stagionale due]”

“[ispirazione campagna stagionale tre]”

Prompt 18 – INFLUENCER MARKETING

Proponi [indicare numero] idee per una collaborazione con degli influencer che promuovano il nostro marchio ed espandano il nostro raggio d’azione a un nuovo segmento di pubblico

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Cosa faccio – [la vostra attività]

Nuovo pubblico target – [indicare le caratteristiche socio-demo del nuovo pubblico che si intende raggiungere]

Criteri dell’influencer – [i criteri di selezione dell’influencer]

Ispirazione: – opzionale

“[ispirazione collaborazione influencer uno]”

“[ispirazione collaborazione influencer due]”

“[ispirazione collaborazione influencer tre]”

Prompt 19 – ATTIVITA DI PR

Sviluppa [indicare numero] di concetti per un’azione di PR che generi notorietà e copertura mediatica per il nostro marchio

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Cosa faccio – [la vostra attività]

Argomenti e contenuti – [indicare eventuali argomenti e/o contenuti da trattare]

Copertura mediatica desiderata – [la copertura mediatica desiderata]

Ispirazione: – opzionale

“[attività PR uno]”

“[attività PR due]”

“[attività PR tre]”

Prompt 20 – CO-BRANDING

Crea [indicare numero] idee per una campagna di marketing in co-branding che sfrutti le partnership per raggiungere nuovi pubblici e aumentare la visibilità del marchio

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

Cosa faccio – [la vostra attività]

Argomenti e contenuti – [indicare eventuali argomenti o contenuti su cui si vuole sviluppare la partnership]

Potenziali partner – [i vostri potenziali partner]

Ispirazione: – ozpionale

“[campagna di co-branding ispirazione uno]”

“[campagna di co-branding ispirazione due]”

“[campagna co-branding ispirazione tre]”.

Nota sulle linee guida di formattazione: per linee guida di formattazione si intendono tutte quelle indicazioni utili per la redazione di un documento in termini di layout come font, aree di testo del documento, intestazioni, piè di pagina, colonne, caselle di testo, immagini, palette di colori e quant’altro sia necessario tener conto ai fini della generazione dell’out-put finale, in base ad eventuali linee guida che occorre rispettare.

Uno sguardo al futuro del cinema: 20 video creati con l’Intelligenza Artificiale.

Di

il 8 Gennaio 2024

in AI

Siate pronti a immergervi in un’esperienza visiva senza precedenti?

La magia dell’Intelligenza Artificiale si manifesta attraverso ogni fotogramma, rivelando nuove prospettive, sfide e ispirazioni. Diamo il benvenuto ad una nuova frontiera cinematografica, dove l’arte e la tecnologia danzano in armonia, plasmando il futuro della settima arte.

I video che vi presentiamo sono generati interamente con l’ausilio di strumenti di Intelligenza Artificiale e incarnano la perfetta sinergia tra potenza computazionale e ingegno umano, perché c’è sempre la mente creativa di un essere umano ad indirizzare i tool di Intelligenza Artificiale su quello che debbono elaborare. Attraverso algoritmi avanzati, reti neurali e deep learning, siamo già oggi in grado di plasmare visioni, storie e mondi in modi mai visti prima.

Questa galleria rappresenta una testimonianza del potenziale dell’AI nel contesto cinematografico. Dai paesaggi surreali alle narrazioni complesse, ogni video è una testimonianza di come si possano esplorare i confini dell’arte attraverso la lente dell’Intelligenza Artificiale, la cui magia si manifesta attraverso ogni fotogramma, rivelando nuove prospettive, sfide e ispirazioni.

Nota di embedding

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https://twitter.com/i/status/1743277420478902762

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2024: la rivoluzione degli Influencer Virtuali nell’era dell’Intelligenza Artificiale

Di

il 6 Gennaio 2024

in News

Cosa hanno in comune le ragazze ritratte nella foto di copertina? Sono tutte avatar digitali, generate utilizzando l’Intelligenza Artificiale. L’ascesa di queste influencer virtuali potrebbe rappresentare un cambiamento significativo nell’economia dei creator da 21 miliardi di dollari, potendo offrire un’alternativa ai brand. Non è un caso che aziende come Prada, Bmw, Samsung, Lanvin, KArl Lagerfeld e molte altre, abbiano già iniziato ad usare degli avatar creati dall’AI per le proprie campagne social.

Anche prima dell’arrivo di Dall-E e Midjourney, i modelli virtuali stavano già guadagnando terreno, ma ora quello che si sta delineando è una vera e propria rivoluzione per come i brand potrebbero utilizzare i creator digitali per le proprie strategie social e, molto probabilmemte, nel corso del 2024 assisteremo ad un significativo sviluppo e ad un consolidamento di questo nuovo segmento di marketing.

Aitana López ( @fit_aitana ) non è una modella ordinaria, ma una creatrice di contenuti virtuali generati dall’intelligenza artificiale. Si descrive come un’appassionata di fitness e videogiochi, ha oltre 250.000 follower su Instagram e vanta collaborazioni con marchi come Victoria’s Secret e la linea di prodotti per capelli Olaplex.

Secondo Rubén Cruz e Diana Núñez – fondatori dell’agenzia The Clueless che ha creato Aitana – le persone non riescono proprio a credere che Aitana sia un personaggio virtuale, tant’è che riceve circa 300 messaggi ogni giorno da persone che vogliono conoscerla.

Lil Miquela ( @lilmiquela ), una ragazza di 19 anni creata dall’agenzia Brud di Los Angeles. Ha 2,6 milioni di follower su Instagram ed è apparsa in pubblicità per aziende di lusso come Prada e BMW.

Alba Renai ( @albarenai ) è una creator di 24 anni, di Madrid, con una passione per i viaggi, la decorazione d’interni e la moda. Ha anche preso parte al gala dei GenZ Awards, organizzato da Mediaset España per premiare i migliori creator di contenuti. Alba ha però una particolarità: non è una persona in carne e ossa, ma puramente digitale, un influencer virtuale generato dall’intelligenza artificiale.

Shudu ( @shudu.gram ) è una supermodel virtuale con oltre 240 mila follower su Instagram e collaborazioni con 20th Century, Karl Lagerfeld e Lanvin.

Milla Sofia ( @millasofiafin ) è un’influencer finlandese di 24 anni, con lunghi capelli biondi e occhi azzurri che sta prendendo d’assalto Instagram dove pubblica immagini di se stessa mentre prende il sole a Santorini o in tuta da snowboard in Lapponia. Conta 134 mila follower e a leggere i commenti sembra che in molti non si rendano conto che sia una creazione dell’AI.

L’ascesa delle influencer virtuali generate dall’intelligenza artificiale apre quindi da un lato nuovi orizzonti nell’economia dei creator, sottolineando l’innovazione tecnologica e nuove possibilità per i brand che non riguardano solo un tema di contenimento di costi – un’avatar può virtualmente essere oggi in un posto domani dall’altra parte del mondo senza alcun costo di trasferta – ma anche per una questione più specifica legata a micro e macro targettizzazioni: immaginiamo un AI Influencer il cui stile, linguaggio, espressioni e interessi rispecchiano esattamente quelle di uno specifico segmento di pubblico target. Ed è esattamente quello che i brand possono fare creando più influencer virtuali per ogni nicchia di audience. Questa personalizzazione consentirebbe ai brand di costruire una più stretta connessione con il pubblico dei consumatori aumentando potenzialmente il ROI delle campagne social grazie al lavoro sulle audience di nicchia. Gli avatar virtuali poi possono incarnare esattamente i valori del brand ed essere progettati e costruiti attorno ad essi per rispecchiare esattamente la visione dell’azienda, rafforzandone lo storytelling e creando anche delle interazioni dirette con i follower attraverso sessioni di Q&A o risposte dirette. Cosa che con le persone, che prestano il proprio volto a più brand e a più collaborazioni commerciali, non è possibile. Senza contare che gli influencer virtuali creati per un singolo brand rispecchierebbero l’immagine e i valori del brand in modalità 24/7, minimizzando i rischi di eventuali danni di immagine o di reputazione come stiamo vedendo in Italia proprio in questi giorni.

I brand potrebbero inoltre utilizzare lo stesso avatar virtuale su più mercati, potendo questo, grazie all’AI, parlare più lingue e gestire quindi conversazioni in diversi Paesi contemporaneamente.

E’ indubbio quindi che il 2024 potrebbe quindi vedere uno sviluppo significativo di questo nuovo segmento di marketing, con l’auspicio che gli sviluppatori e i brand considerino in queste nuove attività, l’impatto sociale delle loro creazioni e lavorino per promuovere una rappresentazione più equa e autentica nel mondo digitale.

COP28: il compromesso climatico e la sfida della sostenibilità dell’Intelligenza Artificiale

Di

il 4 Gennaio 2024

in News

Lo scorso 13 dicembre 2023 si è chiuso il sipario sulla COP28 – la Conferenza delle Nazioni Unite sui cambiamenti climatici che si è tenuta a Dubai sotto la presidenza degli Emirati Arabi – con un compromesso storico che segna una svolta nei negoziati climatici: per la prima volta, un impegno a porre fine all’utilizzo di petrolio, gas e carbone ha trovato spazio nell’accordo conclusivo, anche se con sfumature che parlano più di “transizione” piuttosto che un “phase-out” deciso.

In ogni caso, mentre interpretazioni divergenti si scontrano già sull’accordo, l’emergenza climatica rimane una sfida ancora aperta, soprattutto alla luce di quanto accaduto nel 2023, considerato l’anno più caldo registrato fino ad ora, e il timore che il 2024 possa superare questo record.

Sostenibilità e Transizione Energetica
Il testo approvato a Dubai propone una transizione dai combustibili fossili, che dovrebbe essere accelerata nel decennio attuale, con l’obiettivo di raggiungere lo zero netto di emissioni di gas serra entro il 2050. Una soluzione che, sebbene eviti la parola “phase-out”, punta comunque a contenere l’aumento delle temperature globali e a mantiene viva l’eredità dell’accordo di Parigi del 2015.

La questione più divisiva è stata quella dei combustibili fossili, soprattutto a causa delle reticenze dei Paesi produttori di petrolio e gas che minacciavano altrimenti di far saltare l’accordo, anche se non si parla solo di questo, ma anche di un impegno significativo a triplicare la capacità delle fonti rinnovabili e a raddoppiare l’efficienza energetica entro il 2030.

L’Impronta Carbonica dell’Intelligenza Artificiale
Mentre registriamo questo progresso, dobbiamo anche affrontare un’altra emergenza crescente: l’impronta carbonica dell’Intelligenza Artificiale (AI). L’espansione dell’AI ha portato a un aumento significativo dei consumi energetici, sollevando la questione della sostenibilità nell’era digitale.

Sostenibilità nell’Intelligenza Artificiale
Tuttavia, l’Intelligenza Artificiale stessa può essere una risorsa chiave nella lotta contro il cambiamento climatico. Applicazioni e strumenti basati su intelligenza artificiale possono rivoluzionare diversi settori, contribuendo alla sostenibilità e al risparmio energetico. Ad esempio, nell’agricoltura, l’AI può ottimizzare l’uso delle risorse, riducendo gli sprechi e migliorando la produttività. Nei trasporti, sistemi di gestione del traffico basati sull’AI possono ridurre il consumo di carburante e le emissioni. Un esempio concreto è l’applicazione di algoritmi di machine learning per ottimizzare la distribuzione dell’energia elettrica, riducendo gli sprechi e migliorando l’efficienza complessiva delle reti. Inoltre, l’AI può essere utilizzata per la progettazione di edifici a basso impatto ambientale, contribuendo a costruire un ambiente coeso con gli obiettivi della COP28.

La COP28 ha posto le basi per una transizione energetica significativa, ma la sfida è multidimensionale. Dobbiamo affrontare non solo l’eliminazione dei combustibili fossili ma anche l’impatto ambientale crescente dell’AI. Perché se da un lato è vero che per garantire una transizione energetica il più velocemente possibile, l’Intelligenza Artificiale dovrà essere parte integrante delle iniziative di decarbonizzazione è anche vero che i sistemi basati sull’AI, richiedendo enormi capacità di calcolo richiederanno enormi quantità di energia.

Tuttavia, se utilizzate in modo saggio, l’applicazione delle leve dell’Intelligenza Artificiale nei vari settori dell’economia, potrebbero ridurre le emissioni mondiali di gas a effetto serra del 4% nel 2030, un importo equivalente a 2,4 Gt di CO2, l’equivalente delle emissioni annuali del 2030 di Australia, Canada e Giappone messe insieme.

I modelli di fondazione: cosa sono e perché sono al centro del dibattito sull’Intelligenza Artificiale

Di

il 11 Dicembre 2023

in News

L’Intelligenza Artificiale è al centro di una grande rivoluzione tecnologica, guidata principalmente dai rapidi progressi nei modelli di apprendimento automatico. Tra questi, i modelli di fondazione stanno attirando particolare attenzione, suscitando da un lato entusiasmo dall’altro preoccupazioni e controversie.

In questo articolo cercheremo di analizzare le possibili applicazioni, le controversie etiche e le problematiche legate alla loro applicazione, partendo dalla definizione del termine stesso. Nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale infatti, con il termine “modello” si fa riferimento a un insieme strutturato di algoritmi e parametri che permettono di eseguire specifici compiti di apprendimento automatico. Tali modelli sono addestrati tramite l’analisi e l’elaborazione di dati, al fine di identificare e apprendere schemi o relazioni tra di essi.

I modelli “generici” di Intelligenza Artificiale sono progettati e addestrati per svolgere compiti specifici e ben definiti e possono essere addestrati su set di dati di dimensioni variabili, a seconda del compito che dovranno svolgere.

I modelli di fondazione, invece, sono addestrati su enormi quantità di dati e con moltissimi parametri. Ciò permette loro di svolgere una serie di compiti più ampia rispetto ai modelli tradizionali e possono essere definiti come “modelli di base di grandi dimensioni”. Di base perché, essendo addestrati su enormi dataset che gli consentono di acquisire una conoscenza profonda e poliedrica che può essere trasferita a una vasta gamma di compiti, costituiscono appunto le “fondamenta” o il punto di partenza per lo sviluppo di sistemi avanzati.

Le applicazioni potenziali sono enormi e la comunità scientifica ha accolto con entusiasmo i modelli di fondazione per la loro capacità di generare risultati impressionanti in diversi compiti, dalla traduzione automatica alla generazione di testo creativo. L’idea di un modello versatile, capace di apprendere in modo autonomo e migliorarsi continuamente, ha alimentato l’ottimismo riguardo alle future applicazioni dell’Intelligenza Artificiale.

Tuttavia, questa rapida evoluzione non è priva di controversie. Sorgono preoccupazioni etiche riguardo alla privacy, al bias nei dati di addestramento e alla possibile amplificazione delle disuguaglianze sociali. Inoltre, la mancanza di trasparenza nei processi decisionali di alcuni modelli di fondazione solleva interrogativi sulla responsabilità e sull’interpretabilità.

La comunità accademica è attivamente impegnata nella ricerca di soluzioni a queste problematiche. Si stanno esplorando approcci per rendere i modelli più trasparenti, per ridurre i bias nei dati di addestramento e per stabilire linee guida etiche per lo sviluppo e l’implementazione dei modelli di fondazione che siano in grado di massimizzare i benefici di questa tecnologia senza comprometterne i valori fondamentali.

Large Language Model: la rivoluzione linguistica nell’Intelligenza Artificiale

Di

il 2 Dicembre 2023

in News


Negli ultimi anni, i Large Language Model (LLM) hanno assunto un ruolo centrale nel panorama dell’Intelligenza Artificiale, rivoluzionando il modo in cui le macchine comprendono e generano linguaggio naturale. In questo articolo, esploreremo cosa sono i LLM, le loro applicazioni e il loro impatto cruciale nello sviluppo di app di intelligenza artificiale.

Definizione di Large Language Model:
I Large Language Model sono modelli di apprendimento automatico ad alta capacità computazionale addestrati su enormi dataset linguistici. Questi modelli, come GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), sono in grado di comprendere il contesto, generare testo coerente e svolgere compiti linguistici complessi.

Applicazioni Pratiche:
I Large Language Model trovano applicazione in una vasta gamma di settori, dall’elaborazione del linguaggio naturale alla creazione di contenuti e all’assistenza virtuale. Ad esempio, nella traduzione automatica, i LLM sono in grado di produrre risultati più precisi e naturali, migliorando l’accessibilità globale. In campo creativo, questi modelli possono generare testi, poesie e persino script cinematografici.

Importanza nello Sviluppo di App di Intelligenza Artificiale:
I Large Language Model sono fondamentali nello sviluppo di app di intelligenza artificiale per diverse ragioni. La loro capacità di comprendere il contesto e generare linguaggio coerente li rende preziosi per la creazione di interfacce utente più intuitive e conversazioni virtuali più naturali. Inoltre, l’adattabilità di questi modelli consente loro di essere utilizzati in una varietà di settori, dalla salute alla finanza, ampliando così il loro impatto.

Esempi Concreti:
Un esempio tangibile dell’efficacia dei Large Language Model è l’applicazione di chatbot avanzati nei servizi clienti online. Un assistente virtuale basato su un LLM può comprendere richieste complesse, rispondere in modo coerente e adattarsi a diverse interazioni con gli utenti, migliorando significativamente l’esperienza complessiva.

Prospettive Future:
I Large Language Model rappresentano quindi una pietra miliare nell’evoluzione dell’AI, potenziando applicazioni che richiedono comprensione avanzata del linguaggio naturale. Tuttavia, mentre ne esploriamo le potenzialità, è fondamentale che si affrontino sfide come la trasparenza e il bias, garantendo un utilizzo etico di queste tecnologie.

Affrontare il rischio di Bias nei sistemi di Intelligenza Artificiale

Di

il 16 Novembre 2023

in Vision

L’introduzione e l’adozione sempre più diffuse dell’Intelligenza Artificiale (AI) hanno aperto nuove frontiere in vari settori, dall’assistenza sanitaria all’industria. Tuttavia un aspetto cruciale che richiede attenzione critica è il rischio di bias nei sistemi di AI. Questo articolo esplorerà il concetto di bias, le sue cause e le implicazioni significative nei contesti accademici e applicativi.

Definizione di Bias nell’AI:
Il bias nei sistemi di Intelligenza Artificiale si verifica quando gli algoritmi mostrano una preferenza sistematica o discriminazione nei confronti di determinati gruppi, basata su caratteristiche come razza, genere, età o altro. Questo fenomeno può influenzare le decisioni automatizzate, portando a risultati ingiusti o discriminatori.

Cause del Bias:
Le cause del bias nei sistemi di AI possono derivare da diversi fattori. Uno di essi è la natura dei dati di addestramento utilizzati per insegnare agli algoritmi. Se i dati contengono pregiudizi o riflettono disuguaglianze presenti nella società, l’AI può assimilare e perpetuare tali schemi discriminatori.

Un altro fattore critico è la progettazione degli algoritmi stessi. Se i programmatori incorporano involontariamente i propri pregiudizi nelle logiche decisionali, gli algoritmi produrranno risultati distorti. La mancanza di diversità nel team di sviluppo può anche contribuire alla mancanza di prospettive diverse nella creazione di algoritmi, aumentando il rischio di bias.

Implicazioni Accademiche:
Nel contesto accademico, il rischio di bias nei sistemi di AI solleva questioni etiche e mette in discussione l’obiettività della ricerca e delle applicazioni. Se gli algoritmi incorporano pregiudizi culturali o sociali, i risultati della ricerca potrebbero essere distorti, minando la validità e l’affidabilità delle conclusioni.

Applicazioni Pratiche:
Nel mondo reale, il bias nei sistemi di AI può avere impatti significativi. Nei settori come la finanza, la salute e la giustizia, l’adozione di decisioni basate su algoritmi con bias potrebbe tradursi in disuguaglianze e ingiustizie. Ad esempio, un sistema di selezione del personale che mostra bias potrebbe perpetuare disuguaglianze di genere o razziali.

Affrontare il Bias:
Affrontare il rischio di bias richiede un approccio multifattoriale. Dall’addestramento degli algoritmi con dati equi alla promozione della diversità nei team di sviluppo, è essenziale adottare misure preventive. L’implementazione di controlli etici e la trasparenza nell’uso dell’IA possono contribuire a ridurre il rischio di bias.


Comprendere e affrontare il rischio di bias nei sistemi di Intelligenza Artificiale è quindi fondamentale per garantire che questa innovazione sia etica e inclusiva. Nel contesto accademico, è cruciale promuovere una ricerca basata sull’equità e sull’obiettività e nei settori applicativi, la consapevolezza e l’adozione di pratiche correttive sono essenziali per evitare discriminazioni ingiuste e per plasmare un futuro in cui l’AI sia veramente al servizio della società senza perpetuare disuguaglianze.

Guida ai Prompt di Chat GPT: come ottenere suggerimenti per scrivere post e articoli

Di

il 15 Novembre 2023

in Prompt e Tecnologie

ChatGPT, come abbiamo visto, è un potente modello linguistico in grado di generare idee, fornire assistenza nella ricerca, offrire suggerimenti per la scrittura e persino aiutare con la modifica e la correzione di bozze.

In questo articolo vi proponiamo diversi suggerimenti per scrivere post e articoli per il vostro blog, tra cui la generazione di idee per argomenti, l’organizzazione di contenuti, la creazione di titoli accattivanti, le meta descrizioni, il miglioramento dello stile e del tono di scrittura e molto altro ancora.

Prompt per suggerire idee per i post

  1. Forniscimi [numero] idee per scrivere degli articoli su [argomento]
  2. Genera [numero] idee per scrivere degli articoli per un pubblico di [nicchia/settore].

Suggerimenti per la ricerca

  1. Cos’è [argomento]?
  2. Fammi alcuni esempi di [argomento]
  3. Fornisci un elenco di fonti affidabili per la ricerca [argomento]
  4. Spiega le basi di [argomento] e fornisci un elenco di risorse per ulteriori ricerche
  5. Suggerisci dei casi di studio o esempi reali relativi a [argomento] e indica dove posso trovare maggiori informazioni al riguardo
  6. Fornisci un elenco di riviste accademiche o documenti di ricerca relativi a [argomento]
  7. Quali sono le idee sbagliate comuni su [argomento]?

Richieste per l’organizzazione del contenuto

  1. Crea uno schema dettagliato dei post per un blog su [argomento]
  2. Fornisci tre titoli e sottotitoli per un post su un blog di [argomento]
  3. Dammi una panoramica dei punti principali che dovrei trattare in un articolo su un blog che tratta di [argomento]
  4. Sviluppa una struttura del post del blog su [argomento] che includa un’introduzione, un corpo e una conclusione
  5. Fornisci una struttura per il mio post sul blog su [argomento] che includa intestazioni, sottotitoli ed elenchi puntati

Richieste per la generazione del titolo

  1. Genera cinque diversi titoli di post sul blog su [argomento]
  2. Fornisci un elenco di opzioni per i titoli dei post che siano accattivanti e unici per [argomento]
  3. Crea un titolo che includa la [parola chiave] e attiri l’attenzione del lettore

Richieste per la generazione della meta descrizione

  1. Crea una meta descrizione che riassuma il mio post sul blog su [argomento]
  2. Suggerisci parole chiave che dovrei includere nella mia meta descrizione per il mio post sul blog su [argomento]
  3. Fornisci tre diverse meta descrizioni per il mio post sul blog su [argomento]
  4. Scrivi una meta descrizione utilizzando questa parola chiave [keyword]

Suggerimenti per scrivere un post sul blog

  1. Crea un post sul blog su [argomento] che coinvolga e informi [definisci il tuo pubblico target]
  2. Genera uno schema per il mio post sul blog su [argomento] che posso utilizzare come struttura per la mia scrittura
  3. Scrivi un post sul blog che metta in mostra la mia esperienza in [settore/campo] e fornisca valore al [tuo pubblico target]
  4. Crea un post sul blog su [argomento] che sia ottimizzato per il SEO e includa parole chiave pertinenti per [il mio pubblico di destinazione]. Le mie parole chiave sono: [parola chiave 1], [parola chiave 2], [parola chiave 3]
  5. Genera un post sul blog su [argomento] che fornisca suggerimenti e consigli pratici per [il tuo pubblico target] e includa esempi di vita reale e casi di studio a supporto dei miei punti

Richieste di aggiungere tono e voce nel post del blog

  1. Suggerisci un tono e una voce per il mio post sul blog su [argomento] che siano in grado di coinvolgere il mio pubblico
  2. Cambia il tono in più [formale/informale/amichevole]: [frase]
  3. Crea un post sul blog su [argomento] che abbia un tono colloquiale e coinvolga il lettore a livello personale
  4. Scrivi un post sul blog su [argomento] che adotti un tono professionale e sia adatto a un pubblico aziendale o aziendale
  5. Genera un post sul blog su [argomento] che sia divertente ma comunque informativo e aggiunga valore ai miei lettori
  6. Crea un post sul blog su [argomento] scritto in tono autorevole, utilizzando termini tecnici e un gergo specifico del settore, che si rivolgano a un pubblico informato ed esperto
  7. Genera un post sul blog su [argomento] scritto in un tono amichevole e accessibile, utilizzando un linguaggio casuale ed esempi facilmente riconoscibili per attirare un’ampia gamma di lettori. Il post dovrebbe mirare a stabilire una connessione personale con il lettore e creare un senso di comunità

Suggerimenti per ottenere assistenza per la scrittura

  1. Aiutami a scrivere un’introduzione convincente per un post sul blog su [argomento]
  2. Forniscimi tre modi diversi per esprimere un punto di vista in un post del blog su [argomento]
  3. Includi questa parola chiave [parola chiave] in questa frase: [frase]
  4. Crea un riepilogo del {mio vecchio post sul blog} che evidenzi i punti principali e i punti chiave. Il riassunto dovrebbe essere scritto in uno stile conciso e di facile lettura e fornire una panoramica del post originale per i lettori che potrebbero non avere il tempo di leggere l’articolo completo. {il mio vecchio post sul blog} = [incolla il contenuto del tuo vecchio post sul blog]
  5. Aggiungi un po’ di umorismo: [frase]
  6. Riepiloga: [frase]
  7. Espandi: [frase]
  8. Riassumi in poche brevi frasi: [testo]
  9. Per favore, miglioralo: [testo]
  10. Spiegalo per un bambino di 5 anni: [testo]

Suggerimenti per la modifica e la correzione di bozze

  1. Correggi questo: [frase]
  2. Riscrivi/Riformula questa frase per renderla più coinvolgente: [frase]
  3. Riscrivi questo paragrafo per renderlo più conciso: [paragrafo]
  4. Controlla questa frase per eventuali errori di ortografia e grammatica: [frase]
  5. Suggerisci alcuni modi per migliorare il flusso: [frase]
  6. Genera una nuova versione di {il mio vecchio post sul blog} che utilizzi parole e frasi diverse, ma conservi gli stessi punti chiave e le stesse informazioni. {il mio vecchio post sul blog} = [incolla il contenuto del tuo vecchio post sul blog]

Richieste per la cura dei contenuti

  1. Suggerisci alcune fonti di informazione che posso utilizzare per sostenere le mie affermazioni nel post del mio blog su [argomento]
  2. Fornisci un elenco di articoli correlati o post di blog a cui posso fare riferimento nel mio post di blog su [argomento]
  3. Aiutami a integrare citazioni di esperti o leader di pensiero nel mio post sul blog su [argomento] per aggiungere credibilità e autorità

Richieste per l’aggiunta di un invito all’azione

  1. Crea un CTA che incoraggi il mio pubblico a iscriversi alla mia newsletter dopo aver letto il mio post sul blog su [argomento]
  2. Forniscimi un CTA che incoraggi i miei lettori a condividere il post del mio blog sui social media
  3. Suggerisci un CTA che incoraggi i miei lettori a lasciare un commento sul post del mio blog su [argomento]

Suggerimenti per comprendere il pubblico target

  1. Fornisci una descrizione del mio pubblico di destinazione per il post del mio blog su [argomento]
  2. Aiutami a comprendere i punti critici e le sfide del mio pubblico target in modo da poter scrivere un post sul blog che soddisfi le loro esigenze

Come abbiamo visto, utilizzando ChatGPT per queste attività, è possibile semplificare il processo di scrittura e creare post di blog di alta qualità che siano coinvolgenti e informativi per i propri lettori.

Tuttavia, è importante ricordare che ChatGPT è uno strumento che aiuta nel processo di scrittura e non dovrebbe essere utilizzato esclusivamente per produrre un post sul blog.

Il prodotto finale dovrebbe sempre essere rivisto e modificato dal blogger per garantire che sia in linea con la sua voce e il suo stile di scrittura unici, altrimenti sarebbe opportuno fosse indicato come prodotto dall’AI, proprio come questo articolo.

10 Prompt per scrivere la premessa di un libro con l’aiuto di Chat GPT

Di

il 14 Novembre 2023

in Prompt e Tecnologie

Scrivere un romanzo con Chat GPT non è proprio così semplice come molti possono pensare. Non si può semplicemente chiedere a Chat GPT di scrivere un libro partendo dal nulla, così come non è possibile chiedergli di scrivere il primo, poi il secondo, il terzo capitolo e così via.

L’intelligenza artificiale non funziona in questo modo, occorre sapere come procedere passo passo per sfruttare appieno tutte le sue potenzialità.

Certamente possiamo utilizzare ChatGPT per generare idee, personaggi, dialoghi e persino parti di testo per un romanzo. Possiamo usarlo per chiedergli suggerimenti, aiutarci a sviluppare trame o anche a rispondere a domande specifiche sul nostro progetto editoriale.

Tuttavia occorre anzitutto sapere come costruire un libro. Come creare la struttura narrativa, la premessa della storia, i personaggi, l’ambientazione, la trama, gli elementi di drammaticità, emozione, conflitto, gli imprevisti e la suspence. Una volta impostato poi occorre rivedere la storia, ridefinire i personaggi, migliorare le descrizioni, rafforzare i dialoghi e tenere sotto controllo il ritmo narrativo.

Per iniziare, intanto possiamo usare ChatGPT fornendogli dei Prompt di scrittura, che sono dei veri e propri punti o spunti di partenza, dai quali poter iniziare a scrivere una storia.

Ecco di seguito una serie di 10 prompt per poter chiedere a Chat GPT di aiutarci a scrivere una premessa:

1. Prompt: “Scrivi una premessa per un libro nella quale il protagonista è chiamato a fare una scelta difficile dal punto di vista morale”

Chat GPT:

Nel cuore di una città avvolta dalle ombre del passato e dalle luci incerte del presente, Alessio si trovò di fronte a una scelta che avrebbe segnato il destino di molti. Era un uomo comune, con una vita ordinaria, ma il fato gli aveva riservato un bivio inaspettato.

Una mattina, ricevette una misteriosa lettera che lo chiamava a un incontro segreto, svelando verità celate e antiche alleanze che legavano la sua famiglia a un oscuro destino. Di fronte a lui si stagliava un dilemma morale imponente, un crocevia in cui il bene e il male danzavano in un’ardua coreografia.

La scelta di Alessio non era solo personale; era una decisione che avrebbe riverberato attraverso le generazioni, modellando il destino di chi gli era vicino e lasciando un’impronta indelebile sulla storia della sua città. Mentre il peso della responsabilità si faceva sempre più pressante, Alessio si trovò immerso in un labirinto di segreti e inganni, cercando la luce in mezzo alle tenebre.

In questo romanzo, esploriamo le profondità dell’animo umano di fronte a decisioni morali cruci, intrighi familiari e le conseguenze avvincenti di una scelta che avrebbe sfidato i confini stessi della giustizia e della redenzione.

2. Promtp: “Scrivi una premessa in cui il protagonista deve affrontare le sue paure più profonde”.

Chat GPT:

Nelle tenebre della notte, là dove le ombre si intrecciano con i sogni, Marco si trovò immerso in un labirinto oscuro, popolato dalle sue paure più nascoste. Da sempre aveva cercato di evitare gli angoli bui della sua anima, ma il destino aveva intessuto una trama intricata che lo avrebbe costretto ad affrontare i demoni che credeva sepolti nel passato.

Una serie di eventi misteriosi scosse la sua vita tranquilla, aprendo varchi verso il terrore che lui stesso aveva cercato di dimenticare. Una lettera dall’inchiostro pallido gli ricordò promesse infrante, mentre ombre sinistre danzavano ai margini della sua percezione. Un antico segreto familiare, sepolto sotto strati di omissioni, minacciava di emergere come un’onda oscura.

Con il cuore impregnato di timore, Marco si immerse in un viaggio dentro le sue paure più profonde. Un viaggio che lo avrebbe portato attraverso oscuri corridoi della mente, in luoghi dove la ragione vacilla e il terrore prende forma. Dove il confine tra realtà e illusione si sbriciola, e la paura stessa diventa un alleato e un nemico.

In questo romanzo, esploreremo il coraggio che si cela dietro il velo della paura, le oscure verità che emergono quando si affrontano i fantasmi del passato e la forza interiore che può sorgere anche nelle notti più buie dell’anima.

3. Prompt: “Scrivi una premessa in cui il protagonista è costretto a confrontarsi con il suo più grande rimpianto“

Chat GPT:

Tra le pieghe del tempo e l’eco dei giorni perduti, Paolo si trovò di fronte al suo più grande rimpianto. Una scelta fatta molti anni prima, in un momento di impeto e confusione, aveva gettato un’ombra lunga sulla sua vita. Ogni notte, i suoi sogni erano popolati da immagini sfocate di ciò che avrebbe potuto essere, e ogni giorno portava con sé il peso di un “se” mai pronunciato.

Il destino, implacabile nell’intrecciare le vite, lo riportò indietro, al luogo di quel fatale bivio. Una lettera dimenticata riemerse, aprendo vecchie ferite e rivelando un intricato intreccio di conseguenze che Paolo non aveva mai compreso appieno. L’opportunità di redimere il passato si stagliava davanti a lui come un’ombra tentatrice, ma con essa, l’incertezza e il timore di rimescolare le carte del destino.

Costretto a confrontarsi con la sua giovinezza e le decisioni avventate, Paolo si immerse in un viaggio attraverso il tempo e lo spazio interiore. Un viaggio che lo avrebbe portato a scavare nei recessi della sua anima, affrontando il suo più grande rimpianto con coraggio e determinazione. Una sfida che avrebbe messo a nudo la fragilità dell’essere umano di fronte alle strade non percorse e alle porte chiuse.

In questo romanzo, esploriamo il potere della redenzione, la ricerca della pace attraverso il confronto con i propri rimpianti e la capacità di cambiare il corso del destino, anche quando sembra irrimediabilmente segnato.

4. Prompt: “Scrivi una premessa in cui il protagonista deve compiere un sacrificio per salvare qualcuno che ama“.

Chat GPT:

Tra le fila della vita, dove le trame del destino si intrecciano in modo imprevedibile, Luca si trovò di fronte a una scelta impossibile. L’amore per Isabella, la sua compagna di mille avventure, lo spinse verso l’orlo di un abisso oscuro. Un male inarrestabile minacciava di strapparla via dalla sua vita, e la soluzione richiedeva un sacrificio al di là di ogni immaginazione.

Una profezia antica, velata di mistero, rivelò che solo un atto supremo di abnegazione avrebbe potuto invertire il corso degli eventi. Luca, con il cuore intriso di amore e determinazione, si preparò ad affrontare l’ignoto. Il destino aveva tessuto una trama intricata che richiedeva il suo coraggio, un atto di rinuncia che avrebbe segnato il confine tra la salvezza e la perdita irreparabile.

Il cammino verso il sacrificio si rivelò tortuoso, con ostacoli che sfidavano la sua forza interiore e mettevano a dura prova la sua resilienza. Ma Luca sapeva che il suo gesto avrebbe avuto conseguenze che si estendevano oltre il suo mondo personale, raggiungendo il cuore stesso dell’umanità.

In questo romanzo, esploreremo il coraggio necessario per compiere sacrifici in nome dell’amore, la lotta contro le forze oscure che minacciano di separare coloro che amiamo e la speranza che può sorgere anche nel momento più buio, quando il sacrificio diventa la luce che guida il cammino.

5. Prompt: “Scrivi una premessa in cui il protagonista si ritrova suo malgrado coinvolto in una rapina“.

Chat GPT:

Nel frastuono indifferente della città, Marco si ritrovò catapultato in una realtà che avrebbe preferito evitare. Una giornata ordinaria si trasformò in un vortice di azioni improvvise quando una rapina, orchestrata con precisione criminale, lo coinvolse suo malgrado. Il destino, beffardo nel suo gioco, gli riservò un ruolo non scritto nel copione di una tragedia urbana.

Il rumore assordante delle armi da fuoco e il freddo metallico del terrore si insinuarono nella sua quotidianità, strappandolo dalla sicurezza illusoria della sua routine quotidiana. In un istante, Marco si trovò al centro di una storia che non aveva scelto, ma che avrebbe dovuto affrontare con coraggio e intelligenza per sopravvivere.

Tra i rapinatori spietati, le vittime terrorizzate e la fitta rete delle circostanze, Marco dovette navigare tra le acque torbide di una crisi inaspettata. La sua vita, prima ordinaria e priva di pericoli, si trasformò in un labirinto intricato in cui ogni scelta avrebbe avuto conseguenze inimmaginabili.

In questo romanzo, esploriamo la resilienza dell’animo umano di fronte alle situazioni più estreme, la forza che può scaturire dall’improvvisazione e la ricerca di significato in mezzo al caos. La storia di Marco diventa un viaggio inaspettato, una danza tra il fato e la sua capacità di reagire di fronte alle sfide più impensabili.

6. Prompt: “Scrivi una premessa per un libro che coinvolga un triangolo amoroso”

Chat GPT:

Tra le intricanti strade dell’amore, Elena si trovò al centro di un labirinto emozionale, intrappolata in un triangolo che avrebbe messo a dura prova il suo cuore. Due uomini, con destini intrecciati e passioni ardenti, si contendevano il suo affetto in una danza di desideri e conflitti.

Michele, l’amico d’infanzia con il quale aveva condiviso risate e segreti, che fino a quel momento si era rivelato una presenza costante nella sua vita. La familiarità della sua presenza portava con sé la dolce nostalgia dei giorni passati insieme e l’idea di un futuro tranquillo, di una relazione stabile e della possibilità di costruirsi una famiglia e dei figli.

Dall’altro lato c’era Luca, il nuovo arrivato in ufficio, un’anima affascinante e misteriosa che aveva fatto immediatamente breccia nel cuore di Elena con il suo fascino irresistibile. L’attrazione che Elena provava per lui portava con sé l’incertezza e l’emozione di un terreno sconosciuto, ma anche la promessa di una connessione intensa e travolgente.

Il destino aveva intessuto una tela complicata di emozioni e scelte difficili, e Elena si ritrovò a dover navigare tra la sicurezza familiare e l’attrazione irresistibile. In questo romanzo, esploreremo le sfumature dell’amore, le gioie e le sfide di un triangolo amoroso, e la ricerca della felicità attraverso il cuore complesso di una donna costretta a fare una scelta tra due anime che la reclamavano con eguale intensità.

7. Prompt: “Scrivi una premessa in cui il protagonista è un giovane aspirante chef che cerca di vincere un prestigioso concorso di cucina“.

Chat GPT:

Nel cuore pulsante della cucina di uno dei più prestigiosi ristoranti della città, Francesco, sia pure nel ruolo di semplice commis, sogna di trasformare la sua passione per la cucina in un trampolino per agguantare la sua prima stella Michelin. Giovane e ambizioso, si ritrova catapultato in un vortice di sapori, sfide e sogni che lo portano a intraprendere un viaggio culinario senza precedenti.

La notizia del prestigioso concorso gastronomico, una vetrina per i talenti emergenti nel mondo della cucina, accende la fiamma della determinazione in Francesco. Con il cuore pulsante dietro il grembiule e la mente inebriata dalle possibilità, si immerge in un tour de force culinario. Il desiderio di vincere diventa il suo motore, mentre il percorso si rivela un crocevia di scoperte, lezioni e gusti inaspettati.

Tra ingredienti esotici, rivalità accese e giudici inflessibili, Francesco affina le sue abilità, supera ostacoli e scopre il significato profondo della creazione culinaria. Ma il concorso si trasforma anche in un viaggio interiore, mettendo a nudo i suoi dubbi, le sue paure e la sua determinazione di perseguire la perfezione gastronomica.

In questo romanzo, esploreremo la passione per la cucina come una forma d’arte, la resilienza di un giovane chef alle prese con le pressioni della competizione e la ricerca della sua identità attraverso i piatti che crea. La cucina diventa il palcoscenico su cui si svolge una storia di sogni, sacrifici e la gioia di creare qualcosa di straordinario.

8. Prompt: “Scrivi una premessa in cui il protagonista è un detective in pensione che cerca di risolvere un caso irrisolto“.

Chat GPT:

Tra i corridoi polverosi dei ricordi e le ombre del passato, il detective in pensione, Carlo Moretti, si ritrova ad affrontare il fantasma di un caso irrisolto che ha segnato la sua carriera. Una notte piovosa, un decennio prima, un criminale sfuggito alle sue mani aveva lasciato cicatrici indelebili nella sua anima.

La monotonia della pensione si infrange quando una lettera anonima riapre la ferita del passato. Il caso, considerato freddo da molti, torna a bruciare con una fiamma nuova, alimentata dalla perseveranza di un detective che non ha mai smesso di cercare la verità. Carlo si imbarca in un viaggio solitario attraverso gli indizi sepolti, i testimoni svaniti e i segreti celati.

Il passato si svela come un enigma intricato, e Carlo deve confrontarsi con le proprie debolezze e i fantasmi che ha cercato di seppellire. Vecchi compagni di squadra, nemici che si credevano vinti, e il richiamo di un’indagine mai completamente chiusa lo costringono a scavare nel cuore oscuro della sua carriera.

In questo romanzo, esploriamo la perseveranza di un uomo determinato a giungere alla verità, la lotta contro il tempo e la sua personale redenzione attraverso la risoluzione di un enigma irrisolto. Carlo Moretti si trova a fare i conti non solo con il mistero del caso, ma anche con la sua stessa umanità, nel tentativo di riportare in luce la giustizia sepolta dalla polvere del tempo.

9. Prompt: “Scrivi una premessa per un romanzo di formazione in cui 2 ragazzi e 2 ragazze delle scuole superiori intraprendono un viaggio per una vacanza estiva in un’isola della Grecia”

Chat GPT:

Sotto il caldo sole estivo, quattro giovani animi, ognuno portatore di sogni e incertezze, si ritrovarono uniti da un destino avventuroso. Il liceo appena terminato e l’estate che si stendeva come un invito al divertimento, Lara, Marco, Sofia e Alessio decisero di intraprendere un viaggio vacanza verso l’incantevole isola di Santorini, in Grecia.

Le acque turchesi del Mar Egeo sarebbero diventate lo sfondo di un’avventura che avrebbe segnato il passaggio dall’adolescenza all’età adulta. Insieme, con i bagagli carichi di aspettative e la promessa di giorni inesplorati, si imbarcarono in un viaggio di scoperta personale e collettiva.

Sull’isola intrisa di storia e mitologia, tra i vicoli bianchi di Oia e le spiagge dorate di Kamari, i quattro amici si trovarono ad affrontare sfide inaspettate, superando le differenze, scoprendo la forza dell’amicizia che pian piano si trasforma in qualcosa di più profondo. Il viaggio diventò un palcoscenico per le prime scelte di vita, le prime delusioni e le prime speranze che prendevano forma come ombre sulle pareti di una grotta antica.

In questo romanzo di formazione, esploreremo il significato del cambiamento attraverso gli occhi di giovani cuori intraprendenti. Santorini diventa il catalizzatore di crescita, un rifugio temporaneo in cui si intrecciano storie d’amore, scoperte personali e la bellezza fugace dell’adolescenza che sfiorisce come un tramonto sull’orizzonte dell’isola greca.

10. Prompt: “Scrivi una premessa in cui il protagonista è una spia che deve portare a termine una missione pericolosa”

Chat GPT:

Nel cuore dell’ombra e dell’inganno, Alex Turner si muove come un fantasma nell’oscurità, una spia addestrata per sfidare i confini del pericolo. La sua vita è un intricato labirinto di identità false, codici segreti e missioni oscure. Quando una minaccia globale incombe sull’orizzonte, Alex si trova catapultato in una missione che potrebbe cambiare il corso della storia.

Le agenzie d’intelligence internazionali lo chiamano per un compito delicato, una corsa contro il tempo che richiede abilità straordinarie e nervi saldi. Alex deve infiltrarsi in un’organizzazione criminale intricata, decifrare enigmi che conducono a segreti nascosti e impedire una catastrofe imminente.

Ogni passo è una danza pericolosa tra la vita e la morte, tra l’amicizia e il tradimento. Alex si ritrova a tessere una rete di connessioni rischiose, confidando solo nell’istinto affilato e nell’addestramento acquisito nel mondo oscuro delle spie. Le strade tortuose delle città internazionali diventano il suo terreno di gioco, e l’ombra dei nemici lo insegue come un predatore invisibile.

In questo romanzo di suspense e azione, esploreremo il mondo segreto delle spie, la solitudine di chi vive tra bugie e verità a metà, e la costante lotta per la sopravvivenza in un universo in cui il confine tra amico e nemico è sottile come un filo di rasoio. La missione di Alex è una corsa contro il tempo, ma anche una profonda immersione nell’animo umano sotto pressione, dove il destino del mondo poggia sulle sue spalle come un fardello inestricabile.

Che ne pensate?

Grazie all’abilità di ChatGPT ora a vostra disposizione, esplorare il fantastico mondo della scrittura, anche con dei racconti brevi, si trasforma in un’avventura avvincente.

Come scrivere un libro con l’aiuto di Chat GPT: i Prompt di scrittura

Di

il 13 Novembre 2023

in Prompt e Tecnologie

Scrivere un romanzo con Chat GPT non è proprio così semplice come molti possono pensare. Non si può semplicemente chiedere a Chat GPT di scrivere un libro partendo dal nulla, così come non è possibile chiedergli di scrivere il primo, poi il secondo, il terzo capitolo e così via.

L’intelligenza artificiale non funziona in questo modo, occorre sapere come procedere passo passo per sfruttare appieno tutte le sue potenzialità.

Certamente possiamo utilizzare ChatGPT per generare idee, personaggi, dialoghi e persino parti di testo per un romanzo. Possiamo usarlo per chiedergli suggerimenti, aiutarci a sviluppare trame o anche a rispondere a domande specifiche sul nostro progetto editoriale.

Tuttavia occorre anzitutto sapere come costruire un libro. Come creare la struttura narrativa, la premessa della storia, i personaggi, l’ambientazione, la trama, gli elementi di drammaticità, emozione, conflitto, gli imprevisti e la suspence. Una volta impostato poi occorre rivedere la storia, ridefinire i personaggi, migliorare le descrizioni, rafforzare i dialoghi e tenere sotto controllo il ritmo narrativo.

Per iniziare, intanto possiamo usare ChatGPT fornendogli dei Prompt di scrittura, che sono dei veri e propri punti o spunti di partenza, dai quali poter iniziare a scrivere una storia.

Per semplicità abbiamo suddiviso questa guida ai Prompt di scrittura nelle seguenti sezioni:

  • Premessa
  • Trama
  • Personaggi
  • Dialogo
  • Ambientazione
  • Descrizione
  • Scene

e tanto altro ancora.

Boom dell’Intelligenza Artificiale: previsto un mercato da 3.636 miliardi di dollari entro il 2033

Di

il 6 Novembre 2023

in News

Secondo l’ultimo report pubblicato da Allied Market, il mercato globale dell’Intelligenza Artificiale (AI) ha un valore pari a 153,6 miliardi di dollari nel 2023 e si prevede che raggiungerà i 3.636 miliardi di dollari entro il 2033, crescendo a un CAGR del 37,3% dal 2024 al 2033.

La domanda di sistemi di intelligenza artificiale è aumentata negli ultimi anni e si prevede che questa tendenza continuerà anche nei prossimi anni, a causa della maggiore competitività sul mercato e dell’aumento degli standard di qualità, che consentiranno lo sviluppo di applicazioni basate sull’intelligenza artificiale nell’automatizzare le operazioni aziendali mantenendone e molto probabilmente aumentandone la qualità e l’efficienza.

Le crescenti applicazioni dell’intelligenza artificiale stanno inoltre aumentando la sua domanda da parte dei Governi e delle Organizzazioni del settore pubblico in un’ottica di crescente digitalizzazione delle attività.

I principali fornitori del mercato dell’intelligenza artificiale come Amazon Web Services, Inc., Apple Inc., Google LLC, IBM Corporation, Intel Corporation, Microsoft Corporation, Nvidia , Oracle Corporation, SAP SE, Siemens e OpenAI rappresentano e continueraano a rappresentare una quota significativa del mercato. Con la crescente richiesta di hardware e software per l’intelligenza artificiale, diverse aziende stanno chiudendo accordi di partnership per sviluppare ulteriormente le capacità dell’intelligenza artificiale. Si prevede inoltre una crescita delle attività di merger e acquisition ne settore. 

In particolare, i fattori che guideranno la crescita del settore saranno l’aumento degli investimenti nei sistemi di intelligenza artificiale, l’aumento della collaborazione tra le industrie e le società di soluzioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, l’aumento della soddisfazione dei clienti e l’adozione di applicazioni cloud affidabili.

La Dichiarazione di Bletchley sull’Intelligenza Artificiale

Di

il 3 Novembre 2023

in News

L’AI Safety Summit sull’Intelligenza Artificiale, organizzato dal Primo Ministro inglese Rishi Sunak si è concluso con un accordo noto come la Dichiarazione di Bletchley, che mira a gestire i rischi dell’IA e a promuovere la collaborazione attraverso organizzazioni internazionali esistenti e nuove iniziative.

Quali sono i punti Chiave della Dichiarazione di Bletchley
La Dichiarazione di Bletchley traccia una visione condivisa per promuovere la sicurezza e le considerazioni etiche nello sviluppo e nell’implementazione dell’Intelligenza Artificiale (IA).

Di seguito i principi fondamentali inclusi nella dichiarazione:

Cooperazione Internazionale
Si pone un forte accento sulla promozione della cooperazione internazionale per affrontare il complesso panorama della sicurezza dell’IA. La dichiarazione sottolinea la necessità di un fronte unito nel far fronte alle sfide e nel sfruttare le opportunità che l’IA presenta su scala globale.

Standard di Sicurezza
La dichiarazione sostiene l’istituzione e l’adesione a standard di sicurezza elevati nella progettazione, sviluppo e implementazione dei sistemi di IA. Ciò include un impegno condiviso a ridurre i rischi associati all’IA e assicurare che queste tecnologie siano sviluppate con un approccio orientato alla sicurezza.

IA Etica
Una forte bussola morale guida la dichiarazione, enfatizzando l’importanza delle considerazioni etiche nell’IA. Questo include assicurare che le tecnologie di IA rispettino i diritti umani, la privacy e i valori democratici, promuovendo un approccio centrato sull’essere umano all’IA.

Trasparenza e Responsabilità
La dichiarazione mette in luce anche l’importanza critica della trasparenza e della responsabilità nei sistemi di IA. Questo è visto come un pilastro fondamentale per costruire la fiducia e la comprensione del pubblico, essenziali per l’integrazione di successo delle tecnologie di IA nella società.

Condivisione della Conoscenza
L’incoraggiamento alla condivisione della conoscenza e alla ricerca collaborativa tra le nazioni è un aspetto chiave della dichiarazione. Questo mira ad accelerare la comprensione globale e la mitigazione dei rischi legati all’IA, promuovendo una cultura di apprendimento condiviso e miglioramento continuo nelle pratiche di sicurezza dell’IA.

Sotto il testo integrale della Dichiarazione di Bletchley:

“L’intelligenza artificiale (AI) presenta enormi opportunità globali: ha il potenziale per trasformare e migliorare il benessere umano, la pace e la prosperità. Per realizzare ciò, affermiamo che, per il bene di tutti, l’intelligenza artificiale dovrebbe essere progettata, sviluppata, implementata e utilizzata in modo sicuro, in modo tale da essere incentrata sull’uomo, affidabile e responsabile. Accogliamo con favore gli sforzi compiuti finora dalla comunità internazionale per cooperare sull’intelligenza artificiale per promuovere la crescita economica inclusiva, lo sviluppo sostenibile e l’innovazione, per proteggere i diritti umani e le libertà fondamentali e per promuovere la fiducia del pubblico nei sistemi di  intelligenza artificiale per realizzare appieno il loro potenziale.

I sistemi di intelligenza artificiale sono già utilizzati in molti ambiti della vita quotidiana, tra cui alloggio, occupazione, trasporti, istruzione, sanità, accessibilità e giustizia, e il loro utilizzo è destinato ad aumentare. Riconosciamo che questo è quindi un momento unico per agire e affermare la necessità di uno sviluppo sicuro dell’IA e di utilizzare le opportunità di trasformazione dell’IA per il bene e per tutti, in modo inclusivo nei nostri paesi e a livello globale. Ciò include servizi pubblici come sanità e istruzione, sicurezza alimentare, scienza, energia pulita, biodiversità e clima, per realizzare il godimento dei diritti umani e per rafforzare gli sforzi verso il raggiungimento degli obiettivi di sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite.

Oltre a queste opportunità, l’intelligenza artificiale comporta anche rischi significativi, anche negli ambiti della vita quotidiana. A tal fine, accogliamo con favore gli sforzi internazionali volti a esaminare e affrontare il potenziale impatto dei sistemi di intelligenza artificiale nei forum esistenti e in altre iniziative pertinenti, e il riconoscimento che la tutela dei diritti umani, la trasparenza e la spiegabilità, l’equità, la responsabilità, la regolamentazione, la sicurezza, un’adeguata È necessario affrontare il problema del controllo umano, dell’etica, della mitigazione dei pregiudizi, della privacy e della protezione dei dati. Notiamo inoltre i potenziali rischi imprevisti derivanti dalla capacità di manipolare contenuti o generare contenuti ingannevoli. Tutte queste questioni sono di fondamentale importanza e affermiamo la necessità e l’urgenza di affrontarle. 

Particolari rischi per la sicurezza emergono alla “frontiera” dell’IA , intesa come quei modelli di IA per scopi generali altamente capaci , compresi i modelli di base, che potrebbero svolgere un’ampia varietà di compiti, così come l’ IA specifica e ristretta che potrebbe mostrare capacità che causano danno – che corrispondono o superano le capacità presenti nei modelli più avanzati di oggi. Rischi sostanziali possono derivare da un potenziale uso improprio intenzionale o da problemi di controllo non intenzionali relativi all’allineamento con l’intento umano. Questi problemi sono in parte dovuti al fatto che tali capacità non sono completamente comprese e sono quindi difficili da prevedere. Siamo particolarmente preoccupati da tali rischi in settori quali la sicurezza informatica e la biotecnologia, nonché laddove i sistemi di intelligenza artificiale di frontiera possono amplificare rischi come la disinformazione. Esiste il rischio di danni gravi, persino catastrofici, deliberati o involontari, derivanti dalle capacità più significative di questi modelli di intelligenza artificiale . Dato il tasso di cambiamento rapido e incerto dell’intelligenza artificiale e nel contesto dell’accelerazione degli investimenti nella tecnologia, affermiamo che approfondire la nostra comprensione di questi potenziali rischi e delle azioni per affrontarli è particolarmente urgente.

Molti rischi derivanti dall’intelligenza artificiale sono intrinsecamente di natura internazionale e quindi possono essere affrontati meglio attraverso la cooperazione internazionale. Decidiamo di lavorare insieme in modo inclusivo per garantire un’IA incentrata sull’uomo, affidabile e responsabile che sia sicura e sostenga il bene di tutti attraverso i forum internazionali esistenti e altre iniziative pertinenti, per promuovere la cooperazione per affrontare l’ampia gamma di rischi posti da AI . In tal modo, riconosciamo che i paesi dovrebbero considerare l’importanza di una governance e di un approccio normativo proporzionato e pro-innovazione che massimizzi i benefici e tenga conto dei rischi associati all’intelligenza artificiale . Ciò potrebbe includere, ove opportuno, classificazioni e categorizzazioni dei rischi basate sulle circostanze nazionali e sui quadri giuridici applicabili. Notiamo inoltre l’importanza della cooperazione, ove opportuno, su approcci quali principi comuni e codici di condotta. Per quanto riguarda i rischi specifici riscontrati molto probabilmente in relazione all’IA di frontiera, decidiamo di intensificare e sostenere la nostra cooperazione e di ampliarla con altri paesi, per identificare, comprendere e, se del caso, agire, attraverso i forum internazionali esistenti e altre iniziative pertinenti, tra cui futuri vertici internazionali sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale .

Tutti gli attori hanno un ruolo da svolgere nel garantire la sicurezza dell’IA : le nazioni, i forum internazionali e altre iniziative, le aziende, la società civile e il mondo accademico dovranno lavorare insieme. Rilevando l’importanza di un’intelligenza artificiale inclusiva e di colmare il divario digitale, riaffermiamo che la collaborazione internazionale dovrebbe cercare di coinvolgere un’ampia gamma di partner, a seconda dei casi, e accogliere con favore approcci e politiche orientati allo sviluppo che potrebbero aiutare i paesi in via di sviluppo a rafforzare lo sviluppo e l’effetto leva delle capacità dell’intelligenza artificiale . il ruolo abilitante dell’intelligenza artificiale per sostenere la crescita sostenibile e colmare il divario di sviluppo.

Affermiamo che, sebbene la sicurezza debba essere considerata in tutto il ciclo di vita dell’IA , gli attori che sviluppano capacità di IA di frontiera , in particolare quei sistemi di IA insolitamente potenti e potenzialmente dannosi, hanno una responsabilità particolarmente forte nel garantire la sicurezza di questi sistemi di IA , anche attraverso sistemi per i test di sicurezza, attraverso valutazioni e altre misure appropriate. Incoraggiamo tutti gli attori rilevanti a fornire trasparenza e responsabilità adeguate al contesto sui loro piani per misurare, monitorare e mitigare le capacità potenzialmente dannose e gli effetti associati che potrebbero emergere, in particolare per prevenire abusi e problemi di controllo e l’amplificazione di altri rischi.

Nel contesto della nostra cooperazione, e per informare l’azione a livello nazionale e internazionale, la nostra agenda per affrontare il rischio dell’IA di frontiera si concentrerà su:

  • identificare i rischi per la sicurezza dell’IA di interesse condiviso, costruire una comprensione scientifica condivisa e basata sull’evidenza di questi rischi e sostenere tale comprensione mentre le capacità continuano ad aumentare, nel contesto di un approccio globale più ampio alla comprensione dell’impatto dell’IA nelle nostre società .
  • costruendo rispettive politiche basate sul rischio in tutti i nostri paesi per garantire la sicurezza alla luce di tali rischi, collaborando in modo appropriato e riconoscendo che i nostri approcci possono differire in base alle circostanze nazionali e ai quadri giuridici applicabili. Ciò include, oltre a una maggiore trasparenza da parte degli attori privati ​​che sviluppano capacità di intelligenza artificiale di frontiera , parametri di valutazione adeguati, strumenti per test di sicurezza e lo sviluppo di capacità pertinenti del settore pubblico e della ricerca scientifica.

A sostegno di questo programma, decidiamo di sostenere una rete inclusiva a livello internazionale di ricerca scientifica sulla sicurezza dell’IA di frontiera che comprenda e integri la collaborazione multilaterale, plurilaterale e bilaterale esistente e nuova, anche attraverso forum internazionali esistenti e altre iniziative pertinenti, per facilitare la fornitura di la migliore scienza disponibile per l’elaborazione delle politiche e il bene pubblico.

Riconoscendo il potenziale positivo di trasformazione dell’IA e come parte della garanzia di una più ampia cooperazione internazionale sull’IA , decidiamo di sostenere un dialogo globale inclusivo che coinvolga i forum internazionali esistenti e altre iniziative pertinenti e contribuisca in modo aperto a discussioni internazionali più ampie, e continuare la ricerca sulla sicurezza dell’IA di frontiera per garantire che i vantaggi della tecnologia possano essere sfruttati in modo responsabile per il bene e per tutti. Non vediamo l’ora di incontrarci di nuovo nel 2024″.

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