Rivista AI

Intelligenza Artificiale, Innovazione e Trasformazione Digitale

Categoria: Tech Pagina 18 di 19

L’intelligenza artificiale (AI) nel suo senso piu’ ampio e l’intelligenza esibita dai sistemi informatici (Machine)

Come integrare l’Intelligenza Artificiale nella vostra routine quotidiana

Di

il 10 Aprile 2024

in Corsi

L’approccio all’Intelligenza Artificiale (AI) può essere paragonato al film “La strana coppia” del 1968, con Jack Lemmon e Walter Matthau1. Nel film, due amici con abitudini diametralmente opposte sono costretti a convivere: Felix Ungar (Jack Lemmon), maniacale dell’ordine e della pulizia, e Oscar Madison (Walter Matthau), disordinato e approssimativo (che, più o meno, potrebbe somigliare al sottoscritto).

Quando ci si approccia all’AI, spesso si devono cambiare le proprie abitudini di pensiero. Come Felix e Oscar che devono adattarsi l’uno all’altro per convivere, così chi si approccia all’Intelligenza Artificiale deve adattarsi a nuovi modi di pensare e di lavorare. L’AI, infatti, richiede un approccio basato su dati e algoritmi, piuttosto che su intuizioni personali.

Per i piu’ giovani Jack Lemmon e Walter Matthau hanno recitato insieme in numerosi film, formando una delle coppie più affiatate e amate del cinema americano. Tra i loro film più noti, oltre a “La strana coppia”, ci sono “Grumpy Old Men” e il suo sequel “Grumpier Old Men”, in cui interpretano due vicini di casa in età avanzata che si contendono l’amore della stessa donna. Questi film, come “La strana coppia”, sono caratterizzati da un umorismo pungente e da una grande alchimia tra i due attori, un po’ come quella che c’è tra me e l’altro co-founder di Rivista.AI.

Il primo passo per creare un’abitudine è renderla evidente. Quando si tratta di intelligenza artificiale, significa renderla facilmente accessibile e visibile nel tuo ambiente quotidiano. Ecco alcune idee su come rendere l’AI più presente nella tua vita:

  • Aggiungete un pulsante ChatGPT al tuo Stream Deck;
  • Inserite i vostri strumenti IA preferiti nella barra degli strumenti del vostro browser;
  • Impostate il vostro strumento AI preferito come homepage del vostro browser;
  • Posizionate ChatGPT sulla schermata iniziale del vostro telefono.
  • Configurate un comando vocale Siri per attivare ChatGPT;
  • Aggiungete un tag NFC alla scrivania che apre la tua app AI preferita quando viene toccato;
  • Iniziate ogni giornata chiedendo al vostro strumento AI un riepilogo del vostro programma, aggiornamenti di notizie o di affrontare la prima attività nella vostra lista di cose da fare;
  • Aggiungete un post-it sulla vostra scrivania con un promemoria divertente come “Claude è affascinante”.

Il prossimo passo è rendere l’abitudine attraente. Le abitudini tendono a persistere quando sono associate a emozioni ed esperienze positive. Ecco alcuni suggerimenti su come rendere l’uso dell’AI più piacevole:

  • Durante una passeggiata di 30-60 minuti, dettare e-mail o attività a Otter AI;
  • Mentre vi truccate, fate una conversazione completa con ChatGPT Voice;
  • Usate Speechify per leggere ad alta voce gli articoli mentre siete in viaggio o mentre mangiate;
  • Ogni mattina, mentre la colazione si sta riscaldando, affidate la vostra lista di cose da fare all’Intelligenza Artificiale.

Infine, rendete l’abitudine semplice. Ridurre l’attrito è fondamentale per formare abitudini durature. Ecco alcuni modi per semplificare l’uso dell’AI:

  • Create una libreria di prompt precompilati o procedure operative standard (SOP) per gli strumenti o le attività di Intelligenza Artificiale più utilizzati;
  • Usate assistenti ad attivazione vocale per accedere agli strumenti di Intelligenza Artificiale a mani libere, facilitando il multitasking;
  • Usate strumenti di automazione basati sull’AI per semplificare le attività ripetitive;
  • Installate la versione dell’app mobile per gli strumenti AI che utilizzate in modo da non doverli aprire nel browser;
  • Integrate gli strumenti AI direttamente nelle piattaforme che già utilizzate, come Slack, Trello o client di posta elettronica;
  • Create scorciatoie da tastiera per attivare strumenti o script AI.

Ricordate, la chiave per formare un’abitudine è la costanza. Quindi, iniziate da qualcosa di piccolo, rendetelo divertente e mantenetelo semplice!

Per rafforzare l’abitudine all’uso dell’Intelligenza Artificiale, è importante provare un senso di soddisfazione e realizzazione quando la si utilizza. È puro condizionamento umano. Occorre rinforzare il tuo comportamento.

Potete:

  • Condividere i vostri risultati basati sull’Intelligenza Artificiale con la vostra rete;
  • Condividere le creazioni IA sui social media e chiedere feedback;
  • Creare un sistema di ricompensa per voi stessi (es: dopo aver risparmiato una certa quantità di tempo utilizzando l’Intelligenza Artificiale, potete prendere un maritozzo (se siete a Roma) con il caffè mattutino.

Il divario tra chi utilizza l’Intelligenza Artificiale e chi no si sta allargando in modo preoccupante. Come persona coinvolta nel campo dell’Intelligenza Artificiale, sto assistendo a questa tendenza e sono determinato a dare il mio contributo per colmare questo divario.

Non sto sostenendo l’uso dell’Intelligenza Artificiale per tutto (non inserite il vostro Codice Fiscale su ChatGPT!), ma sto esortando tutti a familiarizzare con questa tecnologia con la rapidità con la quale il nostro mondo si sta trasformando.

La rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale non è solo alle porte: sta già rivoluzionando il mercato del lavoro. Ad esempio, l’AI sta già trasformando settori come la sanità, dove gli algoritmi di apprendimento automatico possono aiutare a diagnosticare malattie, e il settore finanziario, dove l’AI può prevedere le tendenze del mercato.

In futuro, l’esperienza con l’Intelligenza Artificiale diventerà un fattore chiave nelle decisioni di assunzione, promozione e persino nella creazione di ricchezza. Ad esempio, le aziende potrebbero dare la preferenza ai candidati con competenze in Intelligenza Artificiale, e coloro che sono in grado di utilizzare l’AI per migliorare l’efficienza o generare nuove idee potrebbero avere maggiori opportunità di avanzamento di carriera.

Se il messaggio di questa articolo e spero di Rivista.AI non è ancora chiaro, eccolo: più ci impegniamo con l’Intelligenza Artificiale, meglio saremo attrezzati per affrontare le sfide e le opportunità future.

Coloro che seguono questa Rivista hanno un vantaggio. Ricevere consigli pratici, approfondimenti reali e azioni concrete da intraprendere. Condividete pure queste informazioni con la vostra famiglia, i vostri amici e i vostri colleghi.

Iniziate in piccolo, rendetelo divertente e osservate come la vostra abitudine all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale cresca. Ad esempio, potreste iniziare a utilizzare un assistente virtuale per organizzare il vostro calendario o potreste iniziare a utilizzare strumenti di analisi dei dati basati sull’AI per migliorare le vostre decisioni aziendali. Ricordate, ogni piccolo passo conta!

Se questi suggerimenti sono stati in grado di cambiare il modo in cui utilizzate l’Intelligenza Artificiale, fatemelo sapere [mail: redazione@rivista.ai].

PS: la Redazione di Rivista.AI non ha nessuno accordo commerciale con gli esempi citati, se li he comperati…

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Tools di tendenza

Di

il 9 Aprile 2024

in Prompt e Tecnologie

Esplora il mondo dell’intelligenza artificiale con la libreria Prompt di Anthropic, disponibile gratuitamente. Puoi iniziare subito a utilizzare molte delle istruzioni fornite.

Visita la Biblioteca dei suggerimenti di Claude e scegli l’opzione più adatta a te. Tra le opzioni valide ci sono Lesson Planner, Storytelling Sidekick, Excel Expert e Website Wizard.

I prompt del sistema in Claude, simili alle istruzioni personalizzate per ChatGPT, possono essere combinati con i prompt dell’utente per ottenere risultati ottimali. Puoi trovare copie dei prompt del sistema nella libreria e incollarli nella console API Claude.

Per un brainstorming efficace delle idee, personalizza il prompt in base alle tue esigenze. Ad esempio, potresti voler richiedere titoli ed elenchi puntati per ogni diapositiva in una presentazione anziché in un blog.

Esplora i generatori di immagini AI come Musavir.ai. Compilando un sondaggio, puoi ottenere token GRATUITI per la generazione di immagini Musavir.ai direttamente nel tuo account Musavir.

DALL·E di OpenAI ora consente agli utenti di modificare le immagini generate.

Hook Generator GPT: Questo è uno strumento AI progettato per creare tweet accattivanti per iniziare discussioni su Twitter, adattati a idee specifiche per thread e pubblici target.

X ha annunciato  Grok-1.5, con miglioramenti nelle prestazioni nella codifica e nelle attività legate alla matematica.

10Web: È una piattaforma all-in-one per la creazione e l’hosting di siti web WordPress. Offre un generatore di siti web basato sull’IA che consente di creare un sito web utilizzando il generatore di siti web AI, ospitarlo su 10Web Hosting e ottimizzarlo con PageSpeed Booster.

Repeto: È una piattaforma di apprendimento linguistico che offre contenuti coinvolgenti e motivanti per l’inglese, il francese, l’italiano, il polacco, il tedesco e il russo. Puoi iniziare a imparare gratuitamente, ottenere supporto da insegnanti di lingue online e unirti a una comunità di studenti.

Dodoboo: È un’app basata sull’IA che trasforma i semplici scarabocchi dei bambini in opere d’arte vibranti, utilizzando tecnologia all’avanguardia. Non è solo un’app; è un viaggio magico dalla semplicità di un disegno di un bambino a una galleria di capolavori colorati.

Videotok: È uno strumento AI per la creazione di video TikTok. Rende la creazione di video più facile generando immagini, voci, effetti sonori, didascalie, auto-zoom e transizioni. Riduce significativamente il tempo per modificare un video e renderlo virale.

Cartoonifier: È uno strumento online che consente di trasformare qualsiasi selfie in un cartone animato. Puoi caricare la tua foto e premere il pulsante per convertirla, è così semplice.

Voice Engine di OpenAI: Una Rivoluzione nella Sintesi Vocale

Di

il 9 Aprile 2024

in AI

Voice Engine è un innovativo strumento di clonazione della voce umana sviluppato da OpenAI. Questa tecnologia di intelligenza artificiale (IA) è in grado di creare una sintesi vocale fedele all’originale a partire da un campione vocale di soli 15 secondi. L’innovazione di Voice Engine si estende a diversi settori, con particolare rilievo nel marketing e nell’educazione.

Non è una tecnologia nuova. Numerose startup forniscono prodotti per la clonazione vocale da anni, da ElevenLabs a Replica Studios a Papercup a Deepdub a Respeecher . Lo stesso hanno fatto gli operatori storici della Big Tech come Amazon, Google e Microsoft , l’ultimo dei quali è, per inciso, un importante investitore di OpenAI  .

Harris ha affermato che l’approccio di OpenAI fornisce un parlato complessivamente di qualità superiore.

Le applicazioni di clonazione vocale, pur avendo un potenziale benefico, sono state sfruttate per scopi dannosi. Ad esempio, il forum 4chan ha usato tali tecnologie per diffondere messaggi d’odio imitando celebrità. Inoltre, ci sono stati casi di utilizzo di voci clonate per ingannare i sistemi di autenticazione bancaria e influenzare le elezioni. Di fronte a tali abusi, la FCC ha dichiarato illegali le chiamate automatizzate tramite intelligenza artificiale.

OpenAI, consapevole di questi rischi, ha adottato misure per prevenire l’uso improprio del suo Voice Engine. L’accesso è limitato a un piccolo gruppo di sviluppatori e l’attenzione è rivolta a casi d’uso a basso rischio e socialmente vantaggiosi. Ad esempio, aziende come Age of Learning e HeyGen stanno utilizzando Voice Engine per generare voci fuori campo e per la traduzione, rispettivamente. Altre società stanno utilizzando Voice Engine per creare voci per persone con disturbi del linguaggio e disabilità, o per fornire feedback agli operatori sanitari nelle loro lingue principali.

Voice Engine utilizza un input di testo e un singolo campione audio di 15 secondi per generare un discorso naturale che assomiglia strettamente al parlante originale. È notevole che un piccolo modello con un singolo campione di 15 secondi possa creare voci emotive e realistiche.

OpenAI ha iniziato a testare privatamente Voice Engine con un piccolo gruppo di partner di fiducia per capire meglio le potenziali applicazioni di questa tecnologia. Alcuni esempi di applicazioni precoci includono:

  1. Assistenza alla lettura: Voice Engine può fornire assistenza alla lettura a non lettori e bambini attraverso voci naturali ed emotive che rappresentano una gamma più ampia di oratori rispetto a ciò che è possibile con le voci predefinite. Ad esempio, Age of Learning, una società di tecnologia educativa dedicata al successo accademico dei bambini, ha utilizzato Voice Engine per generare contenuti di voice-over pre-sceneggiati.
  2. Traduzione di contenuti: Voice Engine può essere utilizzato per tradurre contenuti, come video e podcast, consentendo a creatori e aziende di raggiungere più persone in tutto il mondo, fluentemente e con le loro voci. Un adottante precoce di questa tecnologia è HeyGen, una piattaforma di storytelling visivo AI che lavora con i suoi clienti aziendali per creare avatar personalizzati, simili a umani, per una varietà di contenuti.

Voice Engine è elencato come un costo di $ 15 per un milione di caratteri, o circa 162.500 parole. 

Nonostante le potenziali applicazioni benefiche, Voice Engine presenta anche delle sfide. La generazione di discorsi che assomigliano alle voci delle persone ha rischi seri, e OpenAI sta adottando un approccio cauto per un rilascio più ampio a causa del potenziale abuso di voci sintetiche. OpenAI sta avviando un dialogo sulla distribuzione responsabile delle voci sintetiche e su come la società può adattarsi a queste nuove capacità.

Sorprendentemente, Voice Engine non è addestrato o ottimizzato sui dati dell’utente. Ciò è dovuto in parte al modo effimero in cui il modello – una combinazione di processo di diffusione e trasformatore – genera il discorso.

“Prendiamo un piccolo campione audio e testo e generiamo un discorso realistico che corrisponde all’oratore originale”, ha affermato Harris. “L’audio utilizzato viene eliminato una volta completata la richiesta.”

Tra i primi utilizzatori di Voice Engine di OpenAI ci sono Age of Learning, che lo usa per generare voci fuori campo, e HeyGen, che lo sfrutta per la traduzione. Anche Livox e Lifespan lo utilizzano per creare voci per persone con disturbi del linguaggio e disabilità, mentre Dimagi lo usa per fornire feedback agli operatori sanitari.

Le voci create con Voice Engine sono contrassegnate con una filigrana resistente alle manomissioni, che incorpora identificatori non udibili nelle registrazioni. Questo permette a OpenAI di identificare facilmente le clip audio generate dal loro sistema.

OpenAI ha anche lanciato una rete di team rosso per rendere i suoi modelli più robusti e prevede di fornire ai membri di questa rete l’accesso a Voice Engine per scoprire usi dannosi.

Infine, OpenAI sta testando un meccanismo di sicurezza che richiede agli utenti di leggere un testo generato casualmente come prova della loro presenza e consapevolezza di come viene utilizzata la loro voce. Questo potrebbe permettere a OpenAI di portare Voice Engine a un pubblico più ampio in futuro.

Voice Engine di OpenAI rappresenta un passo importante nella tecnologia generativa IA, dando vita a strumenti dalla marcata consapevolezza digitale. Attraverso la sintesi del parlato avanzata, questa innovativa piattaforma permette la generazione di voci realistiche che aprono nuove frontiere nella comunicazione IA. Tuttavia, è fondamentale affrontare le sfide etiche e di sicurezza associate a questa tecnologia per garantire il suo uso responsabile e benefico.

Un Pennello Grande o un Grande Pennello?

Di

il 9 Aprile 2024

in AI, Vision

L’intelligenza artificiale (IA) è in attesa del prossimo grande sviluppo per fare un salto in avanti.

Come ribadito in quella pubblicità degli anni ’80 non serve un pennello grande bensì un Grande Pennello.

La Circuit-Complexity-Theory è una branca della logica computazionale che studia la complessità dei problemi computazionali in termini di circuiti booleani. Recenti progressi in questo campo suggeriscono che potrebbe essere possibile ottenere miglioramenti significativi nelle prestazioni dei modelli di IA attraverso l’uso di tecniche più avanzate di ottimizzazione e approssimazione.

Il GPT-4, rilasciato a marzo possiede circa 1 trilione di parametri, quasi sei volte rispetto al suo predecessore. Secondo le stime fornite dal CEO della società, Sam Altman, il costo di sviluppo si aggira intorno ai 100 milioni di dollari.

Nel contesto di crescita dell’IA, si pone la domanda: “ci serve un Grande pennello ? Questa filosofia ha guidato l’evoluzione dell’IA, enfatizzando la creazione di modelli di machine learning sempre più grandi.

Nonostante l’impero Romano fosse uno degli imperi più grandi e potenti della storia, la sua grandezza alla fine ha contribuito alla sua caduta. La gestione di un territorio così vasto ha portato a problemi logistici, difficoltà di comunicazione, tensioni interne e vulnerabilità ai nemici esterni. Quindi, in questo caso, più grande non significava necessariamente migliore.

Nonostante i successi degli ultimi LLM, ci sono limitazioni da considerare.

L’addestramento di grandi modelli di machine learning richiede molte risorse computazionali, con implicazioni economiche ed ambientali. Inoltre, questi modelli richiedono enormi quantità di dati, sollevando questioni logistiche ed etiche.

Non sempre un modello più grande garantisce un miglioramento proporzionale delle prestazioni, soprattutto se la qualità dei dati non migliora allo stesso ritmo. Questo può portare a problemi di generalizzazione.

La complessità crescente dei modelli rende difficile la loro comprensione e l’individuazione di pregiudizi incorporati, ostacolando la responsabilità e la fiducia nell’IA.

Infine, i costi e le esigenze di risorse dei modelli più grandi possono renderli inaccessibili per entità più piccole, creando una disparità nell’accesso ai benefici dell’IA.

C’è una crescente consapevolezza che l’approccio “più grande è meglio” sta raggiungendo i suoi limiti. Per migliorare i modelli di IA, sarà necessario ottenere più performance con meno risorse.

Un esempio : LLAMA2, allenato con la metà dei Token e rilasciato nel Luglio ‘23, performa peggio di DB-RX, ma non così peggio di quanto si potrebbe pensare, lo si vede bene nelle tabelle di benchmark pubblicate da DataBricks.

DB-RX ha incluso l’addestramento su 2 trilioni di token, l’uso di 3000 GPU H100 e 3 mesi di calcolo e un investimento significativo, stimato tra i 15 e i 30 milioni di euro.

Il concetto : Più performance con meno risorse.

Alternative includono il fine-tuning per compiti specifici, l’uso di tecniche di approssimazione matematica per ridurre i requisiti hardware, e l’adattamento di modelli generalisti in modelli più piccoli e specializzati.

L’importanza del codice di programmazione e dell’hardware su cui viene eseguito è anche in discussione, evidenziando opportunità di miglioramento in questi settori.

Mentre le reti di Head-Attention e le feed-forward networks hanno avuto un ruolo fondamentale nello sviluppo dell’IA, è probabile che avremo bisogno di nuove tecniche e approcci per continuare a fare progressi in questo campo.

Le reti di Head-Attention, come quelle utilizzate nei Transformer, sono state fondamentali per il successo di molte applicazioni di apprendimento automatico. Tuttavia, queste reti possono avere dei limiti, in particolare quando si tratta di gestire sequenze molto lunghe a causa della loro complessità computazionale quadratica.

Le feed-forward networks, d’altra parte, sono state la spina dorsale dell’apprendimento profondo per molti anni. Queste reti sono in grado di apprendere rappresentazioni complesse dei dati attraverso molteplici strati di neuroni artificiali. Tuttavia, anche queste reti possono avere dei limiti, in particolare quando si tratta di modellare le dipendenze temporali nei dati.

Recenti progressi in questo campo suggeriscono che potrebbe essere possibile ottenere miglioramenti significativi nelle prestazioni dei modelli di IA attraverso l’uso di tecniche più avanzate di ottimizzazione e approssimazione.

Come l’adattamento di modelli generalisti in modelli più piccoli e specializzati, e l’esplorazione di nuovi paradigmi di apprendimento automatico.

Mentre restiamo attesa dei prossimi LLama3 e GPTNext, attesi per Luglio Agosto, Fauno (LLM) , sviluppato dal gruppo di ricerca RSTLess della Sapienza Università di Roma addestrato su ampi dataset sintetici italiani, che coprono una vasta gamma di campi come dati medici, contenuti tecnici da Stack Overflow, discussioni su Quora e dati Alpaca tradotti in italiano dovra’ confrontarsi con i numeri e i dati rilasciati da Databricks con gli investimenti di DB-REX e con un ROI che si dimezza ogni 6 mesi e senza sapere cosa uscirà da Meta o OpenAI, i quali giocano un campionato tutto loro dove le GPU si contano a centinaia di migliaia.

Il campo dell’IA è in continua evoluzione e presenta sia sfide che opportunità.

In un mondo in cui le aziende investono miliardi nello sviluppo di Large Language Models (LLM), sorgono preoccupazioni riguardo alla tecnologia della scatola nera che utilizzano. Le query di ricerca LLM richiedono una potenza di elaborazione fino a dieci volte maggiore rispetto alle ricerche standard e possono comportare spese operative milionarie su larga scala. Alcuni LLM proprietari offrono un utilizzo gratuito, ma come recita il vecchio proverbio: “Se non paghi per il prodotto, il prodotto sei tu.” Questo ha spinto alcuni a esplorare approcci alternativi

Le organizzazioni e gli individui che lavorano in questo campo devono essere pronti a navigare in questo panorama in rapida evoluzione..

Verso un Futuro Intelligente: Esplorando gli Agenti dell’Intelligenza Artificiale

Di

il 8 Aprile 2024

in Corsi

Gli agenti IA, sono sistemi progettati per eseguire compiti specifici in modo autonomo o semi-autonomo. Questi compiti possono variare da semplici operazioni, come la ricerca di informazioni, a compiti più complessi che richiedono la pianificazione e l’implementazione di strategie multi-fase.

Volendoli riassumer in MACRO GATEGORIE :

Pianificazione: Gli agenti IA utilizzano i Large Language Models (LLM) per elaborare e implementare strategie in più fasi per raggiungere un obiettivo. Questo processo può includere la definizione di obiettivi, la generazione di piani d’azione, la valutazione delle opzioni disponibili e l’adattamento dei piani in base ai cambiamenti nel contesto o nell’ambiente.

Un esempio di agente IA che utilizza la pianificazione è un sistema di navigazione GPS. Questo sistema elabora e implementa una strategia in più fasi per guidare un utente da un punto A a un punto B, tenendo conto di vari fattori come il traffico, la distanza e il tempo previsto di viaggio.

Utilizzo degli strumenti: Gli agenti IA sono dotati di vari strumenti che facilitano la raccolta di informazioni, il processo decisionale e l’elaborazione dei dati. Questi strumenti possono includere la ricerca sul web, l’esecuzione di codice, l’analisi dei dati e altri.

Un esempio di agente IA che utilizza gli strumenti è un assistente virtuale come Siri o Alexa. Questi agenti utilizzano strumenti come la ricerca sul web e l’esecuzione di codice per rispondere alle domande degli utenti, controllare i dispositivi smart home, riprodurre musica, inviare messaggi e molto altro.

Comprensione dei dati o del contesto: Gli agenti IA utilizzano spesso funzionalità come la Retrieval-Augmented Generation (RAG) o digeriscono set di dati specifici per migliorare il completamento delle attività. Questo può includere l’interpretazione di dati non strutturati, l’identificazione di pattern nei dati, la comprensione del contesto in cui l’agente opera e l’adattamento delle azioni dell’agente in base a queste informazioni.

Un esempio di agente IA che comprende i dati o il contesto è un sistema di raccomandazione personalizzato come quello utilizzato da Netflix o Amazon. Questi sistemi utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i dati degli utenti e fornire raccomandazioni personalizzate basate sui loro gusti e comportamenti passati

Riflessione: Utilizzando un LLM, l’agente IA può valutare le proprie prestazioni per identificare i miglioramenti. Questo può includere l’analisi delle azioni passate, l’identificazione di errori o inefficienze, la generazione di idee per migliorare le prestazioni future e l’implementazione di queste idee.

Un esempio di agente IA che utilizza la riflessione è un sistema di apprendimento automatico che utilizza il feedback per migliorare le sue prestazioni. Ad esempio, un algoritmo di apprendimento rinforzato può “riflettere” sulle azioni passate per determinare quali azioni hanno portato a risultati positivi e quali azioni hanno portato a risultati negativi, e quindi adattare le sue future decisioni di conseguenza.

Collaborazione multi-agente: In alcuni casi, più agenti IA possono collaborare per eseguire compiti. Questo può includere la distribuzione di compiti tra gli agenti, lo scambio di idee e informazioni, la collaborazione per risolvere problemi complessi e la creazione di soluzioni superiori attraverso la collaborazione

Un esempio di collaborazione multi-agente è un sistema di veicoli autonomi che collaborano per coordinare i loro movimenti e evitare collisioni. Ad esempio, i droni possono utilizzare la comunicazione multi-agente per coordinare i loro voli, evitare ostacoli e completare compiti in modo efficiente.

AIOS un ecosistema di agenti intelligenti.

Di

il 7 Aprile 2024

in AI

Andrey Karpathy: “Guardare i LLM come chatbot è come guardare i primi computer come calcolatrici. Stiamo assistendo all’emergere di un nuovo paradigma di calcolo, e siamo solo all’inizio.” (23/09)

Carlos E. Perez: “AIOS costituisce una piattaforma olistica per liberare veramente il potenziale degli agenti LLM nel mondo reale.”

Sistema operativo dell’agente LLM. arXiv prestampa arXiv:2403.16971 .

AIOS (LLM Agent Operating System) è un nuovo framework di orchestrazione degli agenti che incorpora modelli di linguaggio di grandi dimensioni nei sistemi operativi, creando un sistema operativo con un “cervello” capace di “comprendere”.

AIOS è progettato per una distribuzione ottimale delle risorse, facilitando i cambi di contesto, l’esecuzione simultanea, i servizi di strumenti per gli agenti, il controllo degli accessi e fornendo un ricco set di strumenti per gli sviluppatori.

AIOS si basa su diversi agenti chiave che orchestrano gli altri. È composto da:

  • un Gestore di Agenti per la priorizzazione delle richieste degli agenti,
  • un Gestore di Contesto per la gestione del contesto di interazione,
  • un Gestore di Memoria per la memoria a breve termine,
  • un Gestore di Archiviazione per la conservazione dei dati a lungo termine,
  • un Gestore di Strumenti per la gestione degli strumenti API esterni,
  • e un Gestore di Accessi per l’applicazione delle politiche di privacy e controllo degli accessi.

Questi agenti comunicano con l’SDK di AIOS in modalità interattiva, insieme a compiti non-LLM provenienti dal Kernel del sistema operativo (con il pianificatore di processi, il gestore di memoria, ecc).

Questa architettura permette ad AIOS di integrare funzionalità AI complesse nei sistemi operativi tradizionali, consentendo lo sviluppo di applicazioni più intelligenti, reattive ed efficienti che possono sfruttare tutta la potenza dei LLM insieme alle risorse e capacità del sistema operativo convenzionale.

Perché è importante.

Questo approccio rappresenta un cambiamento nel modo in cui interagiamo con le macchine, con agenti implementati a livello di Sistema Operativo che svolgono compiti complessi.

Questa tendenza è dimostrata anche dai modelli ReALM di Apple, capaci di comprendere non solo la conversazione, ma anche le informazioni sullo schermo e sui lavori in background. Stiamo entrando in una nuova era del computing intelligente.

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OpenAI Custom Model

Di

il 4 Aprile 2024

in AI

OpenAI, la startup di intelligenza artificiale generativa supportata da Microsoft , sta cercando di semplificare per i clienti aziendali la creazione dei propri modelli, nel tentativo di mantenere in crescita i suoi ricavi ne la soddisfazione dei suoi clienti a costruire modelli personalizzati he  vanno oltre la messa a punto, come “iperparametri aggiuntivi e vari metodi di messa a punto efficienti dei parametri su scala più ampia”

L’iniziativa, nota come Custom Model, permetterà ai clienti di creare modelli di IA generativa utilizzando nuovi strumenti e API, con l’obiettivo di migliorare le prestazioni per determinati compiti e svelare ulteriori parametri per affinare i metodi su larga scala.

I modelli su misura (Tailored) sono in molti casi più piccoli e più performanti rispetto alle loro controparti generaliste e,rappresentano una soluzione interessante per un OpenAI storicamente sfidato in termini di capacità di calcolo .

“È particolarmente utile per le organizzazioni che necessitano di supporto per l’implementazione di pipeline di dati di addestramento efficienti, sistemi di valutazione e parametri e metodi personalizzati per massimizzare le prestazioni del modello per il loro caso d’uso o compito”, ha scritto OpenAI in un post sul blog.

“Riteniamo che in futuro, la stragrande maggioranza delle organizzazioni svilupperà modelli personalizzati che sono personalizzati per la loro industria, business o caso d’uso”, ha aggiunto OpenAI.

“Con una varietà di tecniche disponibili per costruire un modello personalizzato, le organizzazioni di tutte le dimensioni possono sviluppare modelli personalizzati per realizzare un impatto più significativo e specifico dalle loro implementazioni di IA. La chiave è definire chiaramente il caso d’uso, progettare e implementare sistemi di valutazione, scegliere le tecniche giuste e essere pronti a iterare nel tempo affinché il modello raggiunga le prestazioni ottimali”.

OpenAI fornisce l’esempio di SK Telecom, il colosso coreano delle telecomunicazioni, che ha collaborato con OpenAI per mettere a punto GPT-4 per migliorare le sue prestazioni nelle “conversazioni relative alle telecomunicazioni” in coreano.

Custom Model è stato lanciato alla prima conferenza per sviluppatori di OpenAI, tenutasi lo scorso novembre. All’epoca, Citi ha affermato che alcuni degli annunci avrebbero potuto aiutare il business cloud di Microsoft.

L’azienda ha anche svelato nuove funzionalità per il suo modello GPT-3.5, tra cui un’interfaccia utente playground affiancata per confrontare la qualità e le prestazioni del modello; supporto all’integrazione con piattaforme di terze parti; miglioramenti alla dashboard e altri.


Apple presenta ReALM: la nuova intelligenza artificiale più avanzata

Di

il 4 Aprile 2024

in AI

Il CEO Tim Cook ha dichiarato a febbraio durante un’assemblea degli azionisti online :

“Entro la fine dell’anno – ha detto Cook – non vedo l’ora di condividere con voi i modi in cui apriremo nuovi orizzonti nell’intelligenza artificiale generativa, un’altra tecnologia che crediamo possa ridefinire il futuro”.

“Apple – ha proseguito – ha preso atto dell’incredibile potenziale rivoluzionario dell’intelligenza artificiale generativa e sta investendo in modo significativo in questo settore”. 

ReALM è la nuova intelligenza artificiale di Apple che, a differenza di molte altre AI, può comprendere un contesto, inclusi i suoi elementi ambigui, senza che questi debbano essere necessariamente indicati e specificati dall’interlocutore. Questo le permette di cogliere sottotesti in modo più dettagliato, consentendo interazioni più naturali con gli utenti.

La risoluzione di questo problema è una parte importante della comprensione del linguaggio naturale, poiché consente agli utenti di utilizzare pronomi e altri riferimenti indiretti senza generare confusione nella macchina. Nella creazione degli assistenti digitali, lo sviluppo della capacità di comprensione delle anafore, applicato a segnali verbali e informazioni visive, ha rappresentato storicamente una sfida significativa.

Il sistema ReALM di Apple cerca di risolvere questo problema convertendo il complesso processo di risoluzione dei riferimenti in un puro problema di modellazione del linguaggio. In tal modo, può comprendere riferimenti a elementi visivi visualizzati su uno schermo e integrare in automatico questa comprensione. Questo rappresenta un passo avanti significativo nel campo dell’intelligenza artificiale.

La “risoluzione delle anafore” è un concetto chiave nel campo dell’intelligenza artificiale e del linguaggio naturale. Le anafore sono espressioni linguistiche che fanno riferimento a un elemento o a un concetto precedentemente menzionato nel discorso. Ad esempio, in una frase come “Mario ha preso il suo cappello. Lo indossa sempre”, “lo” è un’anafora che si riferisce a “il suo cappello”.

La sfida della risoluzione delle anafore consiste nel permettere a un sistema di intelligenza artificiale di capire a cosa si riferiscono queste espressioni anaforiche nel contesto del discorso. Questo è fondamentale per la comprensione del linguaggio naturale, poiché consente agli utenti di utilizzare pronomi e altri riferimenti indiretti senza generare confusione nella macchina.

Nel caso di Apple e del suo sistema ReALM, l’obiettivo è quello di convertire il complesso processo di risoluzione dei riferimenti in un puro problema di modellazione del linguaggio. In questo modo, ReALM può comprendere riferimenti a elementi visivi visualizzati su uno schermo e integrare automaticamente questa comprensione. Questo rappresenta un passo avanti significativo nel campo dell’intelligenza artificiale e della comprensione del linguaggio naturale.

Il più recente documento di ricerca di Apple del 29 Marzo suggerisce che diventera’ un gigante tecnologico quando sarà il “vincitore dell’AI” una volta risolto il problema dell’implementazione su dispositivo che può abilitare un “superciclo” dell’iPhone, hanno detto gli analisti di Evercore ISI. ( nient’altro che una transazione di massa dai vecchi modelli di iPhone a quelli più recenti)

La ricerca, pubblicata lunedì, descrive il nuovo modello linguistico di Apple, noto come Reference Resolution As Language Modeling, o ReALM. I ricercatori hanno indicato che i modelli ReALM più piccoli presentavano prestazioni simili a quelle del GPT-4 di OpenAI, seppur con meno parametri. Ciò potrebbe consentire al nuovo modello di offrire l’AI al limite, o dispositivi come smartphone e PC, fornendo la stessa funzionalità dell’AI nei data center.

“L’innovazione chiave qui sembra essere intorno alla risoluzione dei riferimenti, che si riferisce a come l’AI (Multimodale) può comprendere i riferimenti ai dati visualizzati sullo schermo così come il contesto più conversazionale”, ha affermato l’analista di Evercore ISI Amit Daryanani. “

Apple semplifica il compito normalmente complesso della risoluzione dei riferimenti convertendo tutti i dati visualizzati sullo schermo in testo, che è molto più facile per un [grande modello linguistico] da analizzare rispetto alle immagini. Questa è la caratteristica chiave che consente ad Apple di offrire prestazioni elevate con un numero limitato di parametri.”

Offrendo strumenti di intelligenza artificiale su dispositivi consumer (e forse aumentando l’utilità di Siri), Apple potrebbe offrire agli sviluppatori una latenza inferiore, una migliore sicurezza e rendere più facile e meno costoso fare lavoro correlato all’AI, ha detto Daryanani.

“Pensiamo che la strategia di AI di Apple si concentrerà sull’incorporare l’inferenza su dispositivo per [grandi modelli linguistici] che alzeranno notevolmente l’esperienza utente non solo per l’iPhone ma anche per Mac/iPad”, ha spiegato Daryanani. “

Date la loro integrazione verticale e soprattutto il loro controllo sul proprio silicio, AAPL è meglio posizionata non solo per espandere il fossato che circonda l’ecosistema iOS ma anche potenzialmente guidare un ciclo di aggiornamento accelerato qualora l’implementazione finale venga considerata un cambiamento sufficientemente grande.”

Ha proseguito: “Il ciclo di aggiornamento probabilmente sarà guidato da aggiornamenti significativi all’hardware incluso un motore neurale o GPU potenzialmente migliorato. Inoltre, un aggiornamento sufficientemente significativo delle capacità potrebbe potenzialmente portare a un aumento nei [prezzi medi di vendita].”

Apple è pronta per dare il via alla sua conferenza annuale per sviluppatori il 10 giugno, dove molti si aspettano che la gigante tecnologica faccia una serie di annunci relativi all’AI.

Perchi volesse approfondire :

L’Intelligenza Artificiale (AI) multimodale si riferisce a sistemi di AI che possono processare, capire e/o generare output per più di un tipo di dati. Questo include la combinazione di diverse modalità di input e output, come immagini, testo, suono e video. L’obiettivo è migliorare la comprensione e le capacità di ragionamento dei sistemi di intelligenza artificiale.

Il documento di ricerca “MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training” discute la costruzione di modelli di linguaggio di grandi dimensioni multimodali efficienti (MLLMs). In particolare, studia l’importanza di vari componenti architettonici e scelte di dati. Attraverso ablazioni accurate e complete dell’encoder di immagini, del connettore linguaggio-visione e di varie scelte di dati di pre-addestramento, i ricercatori hanno identificato diverse lezioni di design cruciali.

Per esempio, dimostrano che per un pre-addestramento multimodale su larga scala, l’utilizzo di un mix attento di dati di didascalia di immagini, testo di immagini intercalate e dati solo di testo è fondamentale per ottenere risultati di riferimento pochi colpi allo stato dell’arte (SOTA state of the art), rispetto ad altri risultati di pre-addestramento pubblicati.

I modelli MM1, addestrati su dati visivi e linguistici, hanno dimostrato di eccellere in attività come la descrizione di immagini, la risposta a domande a partire da immagini e l’inferenza in linguaggio naturale. Grazie al pre-addestramento su larga scala, MM1 gode di proprietà interessanti come l’apprendimento migliorato nel contesto e il ragionamento multi-immagine, consentendo il prompting a catena di pensiero con pochi colpi.

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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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Video cosa c’e’ di Nuovo @3blue1brown

Di

il 1 Aprile 2024

in Corsi

Cosa c’è di nuovo
L’ultimo video di @3blue1brown su YouTube approfondisce il meccanismo di attenzione dei transformers. Spiega come il modello rappresenta i token come vettori e come questi vettori acquisiscono significato dal contesto. 

Questo episodio si concentra sugli aspetti tecnici del meccanismo di attenzione nell’architettura del transformer.

Altri video :

Cosa e’ un CHATGPT

Cosa e’ una rete Neurale

Palantir Demo: Gotham in Afghanistan

Di

il 1 Aprile 2024

in AI

Nel video, viene presentata una demo di Palantir Gotham in uso nel 2010, durante le operazioni in Afghanistan. Viene mostrato come il software permetta di raccogliere ed elaborare una vasta gamma di dati provenienti da fonti aperte e militari, fornendo una visione chiara della situazione sul campo.

La demo mira a dimostrare come le informazioni ottenute da fonti aperte possano aiutare i comandanti militari nelle loro missioni in Afghanistan, integrando dati su attacchi, checkpoint, rapporti di pattuglia e operazioni di sicurezza civile.

Palantir è in grado di mostrare una mappa interattiva che evidenzia gli attacchi subiti dalle forze di polizia afghane. Utilizzando un histogramma temporale e una mappa di calore geospaziale, si osservano i modelli di attacco e come questi si concentrino in specifiche aree geografiche, con il 30% degli attacchi legati a ordigni esplosivi improvvisati (IED). La polizia afghana risulta essere l’obiettivo principale, secondo i dati aggregati dal software.

I comandi possono utilizzare dati temporali per seguire gli attacchi nel tempo e verificare la variazione della situazione sul campo. Questa visualizzazione rende chiaro il deterioramento della sicurezza in determinate aree nel corso di settimane o mesi, offrendo strumenti utili per prendere decisioni strategiche.

 Il software non si limita a visualizzare dati, ma permette agli analisti di interagire direttamente con le informazioni, rendendo possibile la manipolazione dei dati in tempo reale. Questo, unito alla capacità di intelligenza artificiale (AI), facilita l’identificazione di schemi e anomalie che possono predire il comportamento dell’insurrezione e supportare le decisioni sul campo.

Il video dimostra come già nel 2010 Palantir fosse in grado di supportare missioni complesse e di fornire analisi in tempo reale, con strumenti capaci di migliorare le capacità decisionali dei comandanti sul terreno, anticipando le mosse degli insorti e ottimizzando le operazioni di controinsurrezione.

Questa tecnologia, se utilizzata al massimo delle sue potenzialità, avrebbe potuto prevedere e mitigare la rapida caduta del governo afghano nel 2021, come suggerito dai sistemi attuali di Palantir che oggi sono ancora più avanzati​.

Nel 2010, Palantir Gotham aveva già dimostrato la capacità di gestire enormi volumi di dati e di supportare operazioni militari complesse come quelle in Afghanistan, evidenziando modelli di attacco e anticipando minacce. Durante la demo del 2010, il software era in grado di analizzare in tempo reale dati provenienti da diverse fonti, come rapporti di pattugliamento e attacchi, fornendo ai comandanti sul campo una visione integrata e predittiva.

Capacità predittive nel contesto afghano: 

Le capacità predittive di Palantir si basano su una combinazione di intelligenza artificiale (AI) e analisi umana. Il sistema poteva analizzare enormi quantità di dati storici e attuali per identificare schemi che suggerivano future minacce, come l’incremento di attacchi tramite IED o l’evoluzione di movimenti insurrezionali.

Nella demo del 2010, ad esempio, il sistema ha mostrato chiaramente la concentrazione di attacchi contro la polizia afghana e la loro evoluzione temporale, fornendo indizi su come si sarebbe evoluta l’insurrezione.

Se avesse operato con i dati disponibili nel 2021, Palantir avrebbe potuto identificare segnali di allarme per il collasso del governo afghano, come la rapida espansione dei Talebani dopo l’annuncio del ritiro americano.

Le informazioni chiave (attacchi in aumento, diserzione delle forze di sicurezza afghane, la capacità di controllo territoriale dei Talebani) sarebbero state aggregate dal sistema e avrebbero permesso di prevedere il deterioramento della sicurezza. Tuttavia, la previsione esatta del crollo immediato e drammatico di Kabul sarebbe dipeso dall’uso efficace del sistema e dalla disponibilità di dati accurati e aggiornati.

Palantir oggi ha strumenti più avanzati che potenziano la capacità predittiva.

L’introduzione di modelli di machine learning più sofisticati e l’accesso a flussi di dati sempre più vasti e in tempo reale, come quelli derivati dai social media, dalle comunicazioni sul campo e dalle immagini satellitari, rendono possibile prevedere con maggiore precisione eventi come il collasso delle forze afghane. Questi strumenti permettono di creare scenari e simulazioni che aiutano i decisori a prepararsi a sviluppi come il rapido deterioramento della sicurezza avvenuto nell’agosto 2021​.

Nell’agosto 2021, la rapida disintegrazione delle Forze Nazionali di Difesa e Sicurezza afghane (ANDSF) e la successiva caduta di Kabul nelle mani dei talebani sono stati eventi significativi che hanno colto molti di sorpresa, nonostante le precedenti avvertenze della comunità di intelligence riguardo alla possibilità di una presa di potere talebana. Un rapporto critico dell’Ispettore Generale Speciale per la Ricostruzione dell’Afghanistan (SIGAR) delinea vari fattori che hanno contribuito a questo crollo.

Consapevolezza della Comunità d’Intelligence

La comunità d’intelligence aveva previsto una ripresa dei Talebani, ma non aveva previsto il rapido crollo delle forze di sicurezza afghane. Questa mancanza di previsione era in parte dovuta a una carenza di programmi efficaci di supervisione e valutazione interagenzia, che hanno ostacolato una chiara comprensione delle realtà sul terreno in Afghanistan.

SIGAR-23-16-IPDownload

IA, siamo vicini a una democrazia computazionale?

Di

il 26 Marzo 2024

in AI, Cultura

La democrazia e le tecnologie informatiche hanno una relazione complessa e in continua evoluzione. Le tecnologie informatiche, in particolare Internet e le piattaforme digitali, hanno la potenzialità di rendere la partecipazione dei cittadini alle decisioni pubbliche più efficace e inclusiva. Questo è stato particolarmente evidente nel primo decennio del secolo, quando c’era una grande speranza che il digitale connesso potesse essere lo spazio in cui la democrazia liberale si sarebbe diffusa e rafforzata.

Tuttavia, la fine del secondo decennio ha portato con sé nuove preoccupazioni. Mentre le tecnologie digitali e computazionali continuano a evolversi a un ritmo senza precedenti, stiamo iniziando a vedere come possono essere sfruttate per minare i principi democratici. La disinformazione, le fake news, la manipolazione delle elezioni e la violazione della privacy sono solo alcune delle sfide che stiamo affrontando nello spazio digitale-computazionale.

Paolo Benanti, professore straordinario della facoltà di Teologia presso la Pontificia università gregoriana e presidente della Commissione AI per l’informazione, ha analizzato questi problemi :

La democrazia sfrutta le potenzialità delle tecnologie informatiche per rendere più efficace e inclusiva la partecipazione dei cittadini alle decisioni pubbliche. Se il primo decennio del secolo ci ha fatto sperare che il digitale connesso fosse lo spazio dove si sarebbe diffusa e rafforzata la demorazia liberale, la fine del secondo decennio ci ha iniziato a far temere per il futuro nello spazio digitale-computazionale.

Paolo Benanti su formiche.net

Secondo Benanti, è fondamentale che i principi democratici guidino lo sviluppo e l’uso delle tecnologie informatiche.

Inoltre, è necessario un maggiore coinvolgimento dei cittadini nelle decisioni relative all’uso delle tecnologie informatiche nella società.

Mentre le tecnologie informatiche hanno il potenziale per migliorare la democrazia, è fondamentale che siano guidate da principi democratici e che i cittadini siano coinvolti nelle decisioni su come queste tecnologie vengono utilizzate e ne siano pienamente consapevoli.

Analizzando le sue riflessioni mi vengono in mente 2 Teorie :

Teoria della democrazia digitale: Questa teoria esplora come le tecnologie digitali influenzino la partecipazione politica, la trasparenza e l’accessibilità alle istituzioni democratiche.

Teoria della sovranità digitale: Questa teoria affronta questioni di controllo e autonomia nelle infrastrutture digitali e nell’accesso ai dati, considerando l’interdipendenza tra nazioni e la questione della governance globale dell’Internet.

In sostanza, le 2 teorie indicano che l’avvento delle tecnologie digitali hanno trasformato radicalmente il modo in cui i cittadini partecipano alla vita pubblica e alla democrazia.

Il termine “computazionale” si riferisce al fatto che il processo di cittadinanza e partecipazione democratica avviene sempre più attraverso piattaforme digitali e sistemi informatici.

In altre parole, poiché sempre più aspetti della nostra vita quotidiana sono mediati attraverso dispositivi digitali e piattaforme online, la partecipazione alla democrazia avviene anche attraverso questi canali.

Il concetto espresso da Benanti a mia modesta opinione interpretativa riflette una preoccupazione profonda riguardante il potere crescente delle tecnologie dell’intelligenza artificiale (IA) e la loro interazione con la democrazia.

Si evidenzia come i servizi basati sull’IA stiano offuscando i confini tra il potere computazionale personale (Edge-Mobile) e quello centralizzato nel cloud (Continuum). Ciò si verifica poiché sempre più processi e funzionalità vengono spostati online e gestiti da server remoti, con conseguente perdita di trasparenza riguardo a ciò che avviene effettivamente all’interno dei nostri dispositivi.

Questa perdita di trasparenza ha implicazioni significative per la democrazia, poiché il controllo e l’autonomia delle persone sulle proprie azioni e sulle informazioni personali possono essere compromessi.

La centralizzazione del potere computazionale personale nei server cloud può quindi portare a una centralizzazione del potere stesso, poiché le decisioni riguardanti la gestione e l’elaborazione dei dati possono essere prese da entità centralizzate che controllano tali server.

In questo contesto, si pone la domanda critica su come rendere democratico il potere centralizzato associato all’IA e al cloud computing.

Questo implica la necessità di sviluppare meccanismi e strumenti che consentano una partecipazione inclusiva e responsabile dei cittadini nella definizione delle politiche e delle pratiche relative all’utilizzo dell’IA.

È fondamentale garantire che le decisioni riguardanti l’IA siano prese in modo trasparente e responsabile, tenendo conto dei valori democratici come la partecipazione, l’equità e la tutela dei diritti individuali.

Allo stesso tempo, è cruciale evitare che la democrazia computazionale si trasformi in un’oligarchia del cloud, dove il potere decisionale è concentrato nelle mani di poche entità dominanti nel settore tecnologico.

Ciò richiede un’attenzione particolare alla regolamentazione e alla supervisione delle aziende tecnologiche, così come la promozione di un’innovazione etica che tenga conto degli impatti sociali e politici delle tecnologie dell’IA.

Affrontare queste sfide richiede un impegno collettivo per garantire che l’evoluzione dell’IA e del cloud computing avvenga nel rispetto dei principi democratici e nell’interesse del benessere pubblico, piuttosto che nel perseguimento del potere concentrato e dell’oligarchia digitale.

Solo così possiamo sperare di navigare con successo nel futuro digitale-computazionale.

Interessante citare a mio avviso il rapporto “Setting Democratic Ground Rules for AI: Civil Society Strategies” edatto da Beth Kerley dell’International Forum for Democratic Studies,. Questi analizza le priorità, le sfide e le promettenti strategie della società civile per promuovere approcci democratici alla governance dell’intelligenza artificiale (IA).

Esamina gli ostacoli – dai racconti fuorvianti all’opacità del governo : La presenza diffusa di narrazioni fuorvianti o manipolate riguardo all’IA può ostacolare una comprensione accurata e consapevole dei suoi impatti sulla democrazia, la disinformazione può influenzare le percezioni pubbliche e impedire un dibattito informato sui modi per garantire un uso democratico e responsabile dell’IA,

le lacune nell’expertise tecnica – che ostacolano l’impegno democratico sulla governance dell’IA ,

la mancanza di comprensione approfondita delle implicazioni tecnologiche dell’IA da parte dei decisori politici, dei funzionari pubblici e del pubblico in generale può ostacolare la formulazione di politiche e regolamentazioni efficaci. Le lacune nell’expertise tecnica possono portare a decisioni errate o inefficaci che non tengono conto delle sfide e delle opportunità specifiche dell’IA,

l’opacità dei governi e delle aziende, l’assenza di trasparenza da parte dei governi e delle aziende riguardo alla formulazione e all’implementazione delle politiche sull’IA può rendere difficile per i cittadini valutare e influenzare il processo decisionale e esplora come un nuovo pensiero, nuove istituzioni e nuove collaborazioni possano meglio equipaggiare le società per stabilire regole democratiche per le tecnologie dell’IA.

Il rapporto sottolinea che con i recenti progressi nello sviluppo dell’IA, stiamo vivendo un cambiamento sismico nel bilancio di potere tra le persone e i governi, che pone nuove sfide ai principi democratici come la privacy, la trasparenza e la non discriminazione e inclusione.

Sappiamo che l’IA plasmerà il mondo politico in cui viviamo, ma come possiamo garantire che le norme e la “governance” delle istituzioni democratiche plasmino la traiettoria dell’IA.

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Dichiarazione di Trento G7, quali possibili effetti sul Bias di Genere

Di

il 24 Marzo 2024

in AI

La “Dichiarazione di Trento”, firmata il 15 marzo 2024 dai ministri del G7 di industria, tecnologia e digitale, si propone di sviluppare l’intelligenza artificiale (AI) in modo etico e responsabile. Questo accordo è il risultato del processo avviato durante la presidenza giapponese del G7, conosciuto come il “processo di Hiroshima”.

Il nome “processo di Hiroshima” è stato scelto per richiamare l’attenzione sulle questioni etiche e sulla responsabilità nell’utilizzo della tecnologia, richiamando il ricordo delle tragedie legate alla bomba atomica durante la Seconda Guerra Mondiale, che ha avuto un impatto significativo sulla città di Hiroshima.

La dichiarazione è composta da 62 articoli e quattro allegati (la trovate in fondo all’articolo), che mirano a definire linee guida per l’implementazione di pratiche etiche nell’utilizzo e nello sviluppo dell’AI.

L’incontro si è svolto a Palazzo Geremia, sede di rappresentanza del Comune di Trento, ed è stato presieduto dal ministro delle imprese e del Made in Italy, Adolfo Urso, insieme al sottosegretario all’innovazione tecnologica e transizione digitale, Alessio Butti.

Durante la conferenza stampa, il ministro Urso ha sottolineato il passaggio dalla competizione tra i Paesi del G7 alla collaborazione piena, citando l’esempio dell’approvvigionamento dei chip come un ambito in cui la collaborazione internazionale è fondamentale.

Il 16 marzo 2023 la Commissione europea aveva giù lanciato il Critical Raw Materials Act. Tale proposta di regolamento introduce il concetto di materie prime strategiche. 

Poi sul  dossier G7 2023 materie prime critiche i Paesi membri hanno raggiunto un vero consenso. 

Parola d’ordine:  “riduzione del rischio”. La stessa presidente della Commissione europea Ursula von der Leyen, forte dei target contenuti nel Critical Raw Material Act, si è espressa proprio in questi termini in un duro discorso tenuto al Mercator Institute for China Studies.

Ha inoltre enfatizzato l’importanza di un utilizzo etico e responsabile dell’AI, preservando la privacy, la sicurezza dei dati personali e l’equità nei processi decisionali automatizzati.

Riteniamo che la Dichiarazione di Trento e il processo di sviluppo dell’intelligenza artificiale (AI) in modo etico e responsabile possono avere diversi effetti sull’inclusività, con un focus particolare sul superamento dei bias di genere e sull’incremento della rappresentazione e partecipazione nel campo tecnologico. Ecco alcuni possibili effetti:

Riduzione del bias di genere: L’adozione di principi etici e responsabili nell’AI potrebbe contribuire a ridurre i bias di genere presenti nei sistemi AI.

Promozione dell’inclusività e della diversità: La dichiarazione potrebbe anche promuovere l’inclusività e la diversità nel settore tecnologico, inclusa una maggiore partecipazione delle donne. Ciò potrebbe avvenire attraverso l’adozione di politiche che favoriscono l’uguaglianza di genere nelle opportunità di lavoro nel settore tecnologico e nell’accesso alla formazione e all’istruzione in campi correlati all’IA.

Miglioramento della rappresentazione: Un impegno per un’IA etica e responsabile potrebbe anche portare a un miglioramento della rappresentazione delle donne nei dati utilizzati per addestrare gli algoritmi e nei processi decisionali automatizzati.

Sensibilizzazione e educazione: La Dichiarazione di Trento potrebbe anche sottolineare l’importanza della sensibilizzazione e dell’educazione riguardo ai problemi di genere nell’IA e all’inclusività nel settore tecnologico.

In sintesi, la Dichiarazione di Trento e l’impegno per un’IA etica e responsabile possono avere un impatto positivo sulle donne e sull’inclusività, promuovendo una maggiore equità di genere, partecipazione e rappresentanza nel settore tecnologico e nell’implementazione dell’IA.

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Google rivoluziona l’estrazione dati dai modelli AI: una panoramica su ChatGPT e PaLM-2

Di

il 23 Marzo 2024

in AI

Google ha recentemente introdotto un innovativo metodo per estrarre dati da modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT e PaLM-2.

Questo metodo, che prende di mira il livello di proiezione incorporata nei modelli, ha rivelato che le dimensioni nascoste dei modelli Ada e Babbage di OpenAI sono rispettivamente di 1024 e 2048.

Ciò rappresenta un passo significativo nell’analisi dei modelli AI e offre nuove opportunità per comprendere e utilizzare al meglio queste potenti risorse computazionali.

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Quando abbiamo eseguito lo stesso attacco su ChatGPT, sembra che non ci sia quasi alcuna memorizzazione, perché ChatGPT è stato “allineato” per comportarsi come un modello di chat. Ma eseguendo il nostro nuovo attacco, possiamo far sì che emetta dati di addestramento 3 volte più spesso rispetto a qualsiasi altro modello che studiamo.

La tecnica principale prevede di chiedere ai modelli di continuare sequenze di frammenti di testo casuali e di verificare se le continuazioni generate contengano passaggi letterali da set di dati disponibili al pubblico per un totale di oltre 9 terabyte di testo.

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Attraverso questa strategia, sono stati estratti oltre un milione di esempi unici di addestramento, ciascuno con più di 50 token, da modelli più piccoli come Pythia e GPT-Neo. Inoltre, dall’enorme modello OPT-175B, composto da 175 miliardi di parametri, sono stati estratti oltre 100.000 esempi di addestramento.

Ciò che è ancora più inquietante è che questa tecnica si è dimostrata estremamente efficace anche nell’estrazione di dati di addestramento da sistemi distribuiti commercialmente come Claude di Anthropic e ChatGPT di OpenAI, uno dei leader del settore. Questo suggerisce che potrebbero esserci vulnerabilità anche nei sistemi di produzione ad alto rischio.

Effettuando richieste a ChatGPT affinché ripetesse singole parole simboliche come “il” centinaia di volte, i ricercatori hanno dimostrato la capacità di far deviare il modello dal suo output conversazionale standard. In questo modo, il modello ha iniziato a generare continuazioni di testo più tipiche che assomigliavano alla distribuzione di addestramento originale, incluso l’utilizzo di passaggi letterali tratti da questa distribuzione.

Come notano i ricercatori si sa poco pubblicamente di come funzionano i modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT-4, Gemini e Claude 2. Gli sviluppatori di queste tecnologie hanno deliberatamente scelto di trattenere nei loro modelli i dettagli chiave sui dati di addestramento, sul metodo di addestramento e sulla logica decisionale per ragioni di concorrenza e di sicurezza.

“Tuttavia, sebbene i pesi e i dettagli interni di questi modelli non siano accessibili al pubblico, i modelli stessi sono esposti tramite API”, hanno osservato i ricercatori nel loro articolo. 

Le interfacce di programmazione delle applicazioni consentono agli sviluppatori di integrare strumenti abilitati all’intelligenza artificiale come ChatGPT nelle proprie applicazioni, prodotti e servizi . 

Le API consentono agli sviluppatori di sfruttare modelli di intelligenza artificiale come GPT-4, GPT-3 e PaLM-2 per diversi casi d’uso come la creazione di assistenti virtuali e chatbot, l’automazione dei flussi di lavoro dei processi aziendali, la generazione di contenuti e la risposta a contenuti specifici del dominio.

Il Processo di Recupero Logit:

Il cuore di questo nuovo metodo è il processo di recupero logit, che imposta i bias logit per diversi token e utilizza vincoli lineari per calcolare i valori logit. Questo processo si basa sull’analisi di molteplici richieste API e sfrutta la programmazione lineare per formulare ipotesi migliori sulle differenze tra i logit. Inoltre, sono state sviluppate nuove tecniche di attacco, tra cui un “attacco logprob-free”, che ottimizza i calcoli trasformando il problema in un problema del percorso più breve in un grafico.

Questo non solo riduce il tempo necessario per i calcoli, ma fornisce anche un metodo per aggirare le tradizionali misure di sicurezza dei modelli di intelligenza artificiale.

Sicurezza e Privacy:

Sebbene questa innovazione offra nuove opportunità per l’analisi e l’utilizzo dei modelli AI, solleva anche gravi preoccupazioni in termini di sicurezza. L’approccio dell’iperrettangolo utilizzato dai ricercatori si è dimostrato più accurato ed efficiente rispetto ai metodi precedenti, con tassi di errore notevolmente più bassi nel recupero dei logit.

Tuttavia, questi risultati mettono in evidenza una seria vulnerabilità nei grandi modelli linguistici a causa del basso costo e dell’efficienza degli attacchi. Ciò suggerisce che la sicurezza dell’intelligenza artificiale deve essere rivalutata e rafforzata per proteggere i modelli da potenziali abusi e manipolazioni.

Mentre aziende di spicco nel settore dell’intelligenza artificiale come Anthropic e OpenAI si adoperano per proteggere i dati di addestramento mediante varie tecniche, tra cui il filtraggio dei dati, la crittografia e l’allineamento dei modelli, emerge la necessità di ulteriori sforzi per mitigare i rischi per la privacy derivanti da modelli di base con un elevato numero di parametri. Questo risulta evidente dai risultati ottenuti dai ricercatori.

Secondo uno studio condotto da [fonte], i modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni possono essere soggetti a vulnerabilità che mettono a rischio la privacy dei dati di addestramento. Nonostante le misure di sicurezza adottate dalle aziende, è emerso che l’accesso ai dati di addestramento può comportare rischi significativi per la privacy degli utenti.

I ricercatori evidenziano che la questione della memorizzazione dei dati non riguarda solo il rispetto della privacy, ma anche l’efficienza complessiva del modello. In altre parole, l’allocazione di risorse significative per la memorizzazione potrebbe compromettere le prestazioni complessive del modello, limitando la sua utilità pratica.

L’argomento sollevato dai ricercatori richiama l’attenzione sulle sfide che le aziende devono affrontare nel bilanciare la necessità di dati di addestramento robusti con la protezione della privacy degli utenti. Questo equilibrio delicato potrebbe richiedere nuove strategie e approcci per garantire che i modelli di intelligenza artificiale possano continuare a fare progressi senza compromettere la sicurezza e la privacy dei dati.

$$$$ un utente malintenzionato potrebbe spendere poche centinaia di dollari per acquistare un piano premium di ChatGpt e ricavare migliaia di informazioni da sfruttare per le sue campagne hacker.

Fonti:

  1. “Google Introduces Groundbreaking Method for Data Extraction from AI Models.” AI Research News.
  2. “Understanding the Hidden Dimensions of OpenAI’s Ada and Babbage Models.” Google Research Blog.

REPL bending

Di

il 22 Marzo 2024

in AI

REPL bending è una tecnica innovativa che consente di esportare rapidamente il codice da un ambiente di sviluppo interattivo (REPL), modificarlo in un editor completo e pubblicarlo istantaneamente. Questo approccio permette agli sviluppatori di lavorare in modo più efficiente e di ottenere risultati più rapidi.

Per costruire un blog in soli 2 minuti con soli 4 parole, ecco cosa fare:

  1. Scegli una piattaforma: Prima di tutto, seleziona una piattaforma di blogging che soddisfi le tue esigenze. Ci sono molte opzioni disponibili, come WordPress, Blogger, Medium, o anche piattaforme di hosting come GitHub Pages o Netlify.
  2. Crea un account: Registrati e crea un account sulla piattaforma che hai scelto.
  3. Personalizza il tuo blog: Utilizza gli strumenti di personalizzazione della piattaforma per modificare il design e le impostazioni del tuo blog in base ai tuoi gusti e alle tue esigenze.
  4. Scrivi e pubblica: Inizia a scrivere il tuo primo post sul blog. Concentrati su un argomento che ti appassiona e che pensi possa interessare ai tuoi lettori. Quando sei pronto, pubblica il post sul tuo blog.

Con questi semplici passaggi e solo quattro parole, puoi creare e pubblicare il tuo blog in soli 2 minuti. Buona scrittura!

Strumenti, white paper e blog che hanno attirato la mia attenzione :

Di

il 17 Marzo 2024

in Corsi

Perplexity.ai/ Motore di Ricerca a giudizio di molti più veloce e che fa meno errori, provate a chiedergli qualcosa su di voi e rimarrete stupiti, altro che AI OSINT!

Il software OSINT (Open Source Intelligence) sta diventando uno strumento sempre più importante per la raccolta di informazioni pubbliche. Questo tipo di software consente agli utenti di raccogliere dati facilmente accessibili su individui e organizzazioni da una vasta gamma di fonti, come motori di ricerca, profili di social media e registri governativi, con l’obiettivo di creare un quadro completo. 

(AI OSINT : Maltego, Spiderfoot , Lampyre, Shodan , Recon-ng, Aircrack-ng . BuiltWith, Metagoofil).

Better, faster, stronger; draw.io introduce AI-powered Smart Templates date un occhiata a questo video.

MM1: metodi, analisi e approfondimenti dalla pre-formazione LLM multimodale, leggilo . Alcuni punti davvero interessanti:

  • I set di dati sintetici aumentano sostanzialmente (oltre l’1%) le prestazioni per il pre-addestramento di Image Encoder
  • L’architettura del connettore del modello visivo<->linguaggio non sembra avere importanza.
  • L’interlacciamento di testo e dati di immagine migliora le prestazioni di alcuni scatti, ma i dati dei sottotitoli delle immagini migliorano i numeri di scatti zero.
  • Il mix ideale di tipi di dati è 5:5:1 per Interleaved:Captions:Plain Text (!)
  • Anche i dati dei sottotitoli sintetici aiutano sostanzialmente a questo punto (fino al 4% di guadagno)
  • Le appendici sono fantastiche: molti dettagli sui tassi di apprendimento provati, dimensioni dei lotti.
  • lo “spiegare queste cifre” è davvero molto bello. Vedere pagina 37.

GPT Enterprise AI Use Case Advisor : un GPT pensato per aiutare gli utenti a esaminare il loro caso d’uso dell’IA. Basta digitare “aiuto” e GPT farà il lavoro pesante per te guarda la demo.

GPTexcel Ottimo for free quando non vi ricordate le Formule in excel , ci pensa l’AI,

vedi anche numerous.ai Usa l’intelligenza artificiale per risparmiare ore su attività ripetitive, come categorizzare, estrarre, scrivere testo, pulire i dati e altro ancora!

Mistral Au Large le Chat — Mistral ha recentemente presentato “Au Large”, il suo ultimo modello di intelligenza artificiale. Ha già superato GPT-3.5 su MMLU e ha una delle prestazioni più forti nei benchmark matematici. Aspettatevi di sentire molto di più sulla matematica ad alta precisione, poiché è un requisito per modelli più complessi ( provatelo )

Ricerche recenti, A Microsoft sono stati in grado di addestrare un LLM con i pesi dei modelli archiviati in un formato molto più piccolo degli attuali LLM pur ottenendo la stessa qualità.

“In questo lavoro, introduciamo una variante LLM a 1 bit, ovvero BitNet b1.58, in cui ogni singolo parametro (o peso) dell’LLM è ternario {-1, 0, 1}. Corrisponde al Transformer LLM a precisione completa (ovvero FP16 o BF16) con le stesse dimensioni del modello e token di addestramento in termini sia di perplessità che di prestazioni dell’attività finale, pur essendo significativamente più conveniente in termini di latenza, memoria, throughput, e consumo di energia. Più in profondità, il LLM a 1,58 bit definisce una nuova legge di scalabilità e una ricetta per la formazione di nuove generazioni di LLM che siano sia ad alte prestazioni che convenienti. Inoltre, abilita un nuovo paradigma di calcolo e apre le porte alla progettazione di hardware specifico ottimizzato per LLM a 1 bit.”

Finestre di contesto da miliardi di token : uno sguardo alla espansione della lunghezza del contesto nei modelli di intelligenza artificiale da GPT-2 a GPT-4-Turbo e oltre, leggilo. Teoricamente un modello piu’ sostenibile consumando meno energia.

Pika Labs Text to Video Image Yo Video una specia di SORA for Free, transforma Prompt in piccoli video.

Recast elimina il fastidio di leggere articoli lunghi, trasformandoli in conversazioni audio divertenti, informative e di facile comprensione.

Utilizzando HeyGen, ora puoi creare il tuo gemello digitale utilizzando l’intelligenza artificiale.

Carica una Foto , scegli Audio, Aggiungi Script e Genera Avatar

Oppure

Registra semplicemente 30 secondi di video, attendi qualche minuto, digita uno script .

"Questa settimana xAI renderà Grok open source"!!!

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Giorno 5: prendi decisioni informate con ChatGPT. Una prospettiva olistica

Di

il 17 Marzo 2024

in Corsi

Olistica è la mia parola preferita da decenni (Greco λος hòlos, cioè «totale», «globale») la mettevo nelle mie analisi tecniche quando nessuno la usava.

(WIKI) è una posizione teorica secondo la quale le proprietà di un sistema non possono essere spiegate esclusivamente tramite le sue singole componenti, poiché la sommatoria funzionale delle parti è sempre maggiore, o comunque differente, delle medesime parti prese singolarmente.

Con gli assistenti AI, puoi arricchire il tuo processo decisionale, esplorando opzioni e analizzando decisioni in modo rapido ed efficiente.

ChatGPT può simulare rapidamente scenari e rivelare aspetti nascosti che potresti trascurare quando affronti scelte difficili da solo.

È importante notare che l’intelligenza artificiale non prenderà la tua decisione finale – questo è ancora un giudizio umano. Tuttavia, può esplorare diverse sfaccettature di una decisione, evidenziando aspetti critici o dettagli che potresti tralasciare.

Una delle maggiori sfide dell’utilizzo di ChatGPT è che potrebbe non produrre sempre risultati utili al primo tentativo.

Un’altra sfida dell’utilizzo di ChatGPT è il rischio di un eccessivo affidamento sull’automazione.

ChatGPT è imperfetto e può commettere errori o produrre risposte prive di senso, proprio come gli umani.

Ecco quindi utile in questa lezione presentare una struttura in 3 passaggi per utilizzare ChatGPT per analizzare decisioni in modo migliore e più veloce.

Imparerai come:

➡️ Insegnare a ChatGPT il contesto della tua attività

➡️ Chiedere a ChatGPT di analizzare potenziali decisioni

➡️ Analizzare gli output con chiarezza

Passaggio 1) Insegna a ChatGPT il Contesto della Tua Attività

Poiché l’AI non conosce completamente la tua situazione, è essenziale fornire un contesto dettagliato. Inizia spiegando:

  • La natura della tua attività
  • Gli obiettivi principali dell’organizzazione
  • I valori e principi prioritari
  • Cosa hai già tentato e i risultati ottenuti
  • Eventuali vincoli importanti o non negoziabili

Più informazioni fornisci, più ChatGPT può offrire consigli personalizzati.

Passaggio 2) Chiedi a ChatGPT di Analizzare Decisioni Specifiche

Inquadra chiaramente la decisione che vuoi analizzare. Usa uno di questi modelli:

Modello n. 1:
“Confronta l’opzione A con l’opzione B, evidenziando 3-4 pro e contro critici basati sulle priorità di X, Y e Z. Focalizzati sui compromessi e sulle tensioni tra le scelte piuttosto che sulle differenze superficiali.”

Modello n. 2:
“Sto decidendo tra [Opzione 1] e [Opzione 2]. Agisci come mio consulente decisionale, confrontando e contrapponendo queste scelte su 3 dimensioni chiave: allineamento logico con i vincoli, allineamento emotivo con i valori e probabilità di guida del rischio al rialzo o al ribasso.”

Modello n. 3:
“Sto cercando di decidere se [agire]. Agisci come mio consigliere imparziale, tracciando un albero decisionale con i 3 rami più probabili di ciò che potrebbe accadere se vado avanti o meno. Nota la probabilità e la natura positiva/negativa di ogni scenario.”

Passaggio 3) Analizza gli Output con Chiarezza

Valuta gli output di ChatGPT secondo queste quattro euristiche decisionali:

1) Utilità:

  • L’intuizione è preziosa? Il ROI è positivo? C’è un impatto significativo?

2) Allineamento:

  • La prospettiva è in linea con priorità, valori e obiettivi?

3) Fattibilità:

  • Il consiglio è fattibile e realistico considerando i vincoli?

4) Rischio:

  • Puoi gestire i rischi della decisione in modo efficace?

Nel 2002 Kahneman e Frederick teorizzarono che l’euristica cognitiva funzionasse per mezzo di un sistema chiamato sostituzione dell’attributo, che avviene senza consapevolezza.

Quando qualcuno esprime un giudizio complesso da un punto di vista inferenziale, (in informatica, un motore inferenziale è un algoritmo che simula le modalità con cui la mente umana trae delle conclusioni logiche attraverso il ragionamento) risulta essere sostituito da un euristica che è un concetto affine a quello precedente, ma formulato più semplicemente.

Le euristiche sono, dunque, escamotage mentali che portano a conclusioni veloci con il minimo sforzo cognitivo.

I bias sono particolari euristiche usate per esprimere dei giudizi, che alla lunga diventano pregiudizi, su cose mai viste o di cui non si è mai avuto esperienza.

Mentre le euristiche funzionano come una scorciatoia mentale e permettono di avere accesso a informazioni immagazzinate in memoria.

In sintesi, se le euristiche sono scorciatoie comode e rapide estrapolate dalla realtà che portano a veloci conclusioni, i bias cognitivi sono euristiche inefficaci, e astratte, basate su informazioni apprese per sentito dire anziché su esperienze dirette. Influenzano il modo in cui percepiamo e giudichiamo eventi, comportamenti e situazioni senza consapevolezza critica.

Oggi hai appreso come integrare ChatGPT nel processo decisionale aziendale. Pur essendo un supporto prezioso, la tua comprensione approfondita dell’azienda ti consente di prendere la decisione finale.

Se hai trovato utile questo corso , condividilo nella tua rete, ecco un recap di quanto presentato :

Durante la prima giornata, hai esplorato concetti fondamentali, comprendendo cos’è l’intelligenza artificiale e riconoscendo i suoi innumerevoli vantaggi.

Nel secondo giorno, hai sfruttato l’intelligenza artificiale per acquisire facilmente appunti durante le riunioni, liberando preziosa larghezza di banda mentale.

Il terzo giorno, hai appreso tecniche per riassumere rapidamente documenti, accelerando il processo di consumo delle informazioni.

Nel quarto giorno, hai potenziato la tua produttività nella scrittura, collaborando con l’intelligenza artificiale per raffinare le prime bozze.

Infine, il quinto giorno, hai affrontato decisioni complesse in modo approfondito attraverso framework di intelligenza artificiale, riducendo ulteriormente i rischi nei processi aziendali.

A presto.

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L’avvento di Sora di OpenAI è destinato a ridefinire radicalmente l’industria creativa

Di

il 16 Marzo 2024

in AI

OpenAI ha lanciato il nuovo text-to-video model “Sora” un mese fa.

Sora si pone come il nuovo protagonista nel panorama dell’intelligenza artificiale con il suo rivoluzionario generatore di video basato su testo, sviluppato da OpenAI. Grazie a Sora, gli utenti possono trasformare semplici messaggi di testo in coinvolgenti video, aprendo nuove frontiere nell’ambito della creatività digitale.

I video campione di Sora rilasciati da OpenAI sono ad alta definizione e ricchi di dettagli. OpenAI afferma che può generare video fino a un minuto di durata.

OpenAI sostiene anche che Sora gestisce bene l’occlusione. Un problema con i modelli esistenti è che possono perdere traccia degli oggetti quando questi scompaiono dalla vista.

Prompt: “Several giant wooly mammoths approach treading through a snowy meadow, their long wooly fur lightly blows in the wind as they walk, snow covered trees and dramatic snow capped mountains in the distance, mid afternoon light with wispy clouds and a sun high in the distance creates a warm glow, the low camera view is stunning capturing the large furry mammal with beautiful photography, depth of field”.

Sebbene possa sembrare simile ai suoi predecessori, come DALL-E o Firefly, celebri per la loro abilità di trasformare testo in immagini, Sora si distingue per la sua capacità di creare video dinamici arricchiti da interazioni e rendering in 3D. Un’esperienza visiva che cattura l’attenzione e lascia un’impressione indelebile in chiunque ne sia testimone.

Sora incarna il prossimo capitolo nell’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale generativa, consentendo a individui di qualsiasi livello di esperienza di esplorare nuovi orizzonti nella creazione di contenuti digitali. Con i suoi risultati straordinari, Sora si afferma come una pietra miliare in questa continua tendenza, aprendo le porte a un universo di possibilità creative senza precedenti.

Il recente lancio di “Sora” da parte di OpenAI ha scosso il mercato, suscitando preoccupazioni tra varie aziende, tra cui studi cinematografici, agenzie pubblicitarie e strumenti di editing. In particolare, Adobe, rinomata nel settore degli strumenti di editing, si trova ad affrontare una serie di sfide che meritano attenzione.

In primo luogo, emerge una crescente incertezza sul futuro. L’avvento dell’intelligenza artificiale ha abbattuto le barriere nella creazione di contenuti, ponendo interrogativi sul ruolo predominante di alcune aziende nel settore creativo nei prossimi anni tra cui ad esempio il colosso Adobe. L’impiego sempre più diffuso dell’IA, specialmente nella generazione di contenuti, potrebbe influenzare anche la fase di editing, cruciale per le entrate di Adobe.

Questo scenario solleva dubbi sulla stabilità occupazionale, poiché l’automatizzazione guidata dall’IA potrebbe portare a una maggiore produttività e, di conseguenza, a una riduzione della domanda di manodopera.

Ad esempio, il management di Adobe ha suggerito un possibile approccio di monetizzazione basato sull’utilizzo dell’IA, tramite crediti di utilizzo. Questa strategia potrebbe mitigare gli effetti negativi sulla domanda di posti di lavoro, ma la sua efficacia rimane da verificare.

Un secondo problema potenziale riguarda la distribuzione. Mentre alcuni temevano che l’IA avrebbe rivoluzionato completamente il settore del software, è fondamentale considerare l’importanza della distribuzione. Sebbene l’IA possa apportare cambiamenti significativi, la sua adozione su larga scala dipende da una serie di fattori, compresa la facilità di accesso e l’infrastruttura necessaria.

Le aziende devono affrontare le sfide derivanti da questa nuova era. La capacità di adattamento e l’innovazione strategica saranno fondamentali per mantenere una posizione di leadership in un ambiente in continua evoluzione.

Sebbene l’ecosistema delle startup dell’intelligenza artificiale possa generare una concorrenza serrata, la capacità di distribuzione rimane un fattore determinante per il successo. Anche se un’azienda sviluppa il modello più avanzato di intelligenza artificiale, senza un efficace canale di distribuzione rischia di non ottenere una diffusione ampia sul mercato. Questo è il motivo per cui, nonostante la competizione con le grandi società consolidate, come Microsoft Corporation, le startup dell’AI devono porre particolare attenzione alla distribuzione.

OpenAI, ad esempio, ha stabilito un legame strategico con Microsoft, uno dei principali attori nel panorama del software aziendale. Questa partnership non solo conferisce a OpenAI un’identità come startup nell’ambito dell’intelligenza artificiale, ma le offre anche un canale di distribuzione di vasta portata. Grazie a questa collaborazione, OpenAI può accedere a un pubblico più ampio e ottenere una rapida adozione dei suoi prodotti e servizi nell’ecosistema aziendale.

Non male per una società nemmeno quotata.

L’incertezza sul futuro è oggi più tangibile che mai. L’ascesa dell’intelligenza artificiale sta esercitando pressioni significative sul panorama lavorativo, e OpenAI non può essere sottovalutata come una mera “startup AI senza distribuzione”.

Comunque, è improbabile che l’intelligenza artificiale generativa possa fornire risultati finali all’altezza delle aspettative della creatività. Modelli come Sora potrebbero generare video basati su testo, ma è poco probabile che questi corrispondano esattamente alle visioni creative degli artisti. Questa discrepanza potrebbe essere accettabile per l’utente medio, ma difficilmente sarà soddisfacente per i professionisti del settore.

Ciò significa che gli strumenti creativi tradizionali continueranno probabilmente a essere rilevanti, poiché l’intelligenza artificiale risolverà solo una parte del processo creativo. Questo fenomeno è già evidente nell’ambito delle immagini generate dall’IA e è probabile che si ripeta anche nel caso dei video, considerando la complessità e la ricchezza di questo formato.

Ad esempio quando OpenAI ha introdotto DALL-E, si temeva che avrebbe rivoluzionato completamente il settore, ma Adobe ha risposto prontamente integrando la tecnologia nella sua suite creativa con il lancio di Firefly. Questa flessibilità e capacità di innovazione suggeriscono che anche nel caso di Sora, Adobe potrebbe trovare un modo per capitalizzare sull’intelligenza artificiale generativa, mantenendo la sua posizione dominante nel settore.

Sora potrebbe subire una “commoditizzazione” simile a quella riscontrata con DALL-E.

L’intelligenza artificiale generativa sta abbassando le barriere di accesso all’industria creativa, con vantaggi e svantaggi. Se da un lato i costi di ingresso sono ridotti, dall’altro il rischio di una contrazione del divario competitivo è presente. Tuttavia, si apre anche la possibilità di un notevole ampliamento del bacino di utenza, sebbene una parte di esso potrebbe non essere facilmente monetizzabile. In questo contesto, le strategie di pricing di le offerte di intelligenza artificiale sarà fondamentale nel valutare l’opportunità di monetizzazione degli attuali players.

I clienti mostrano un interesse non solo per la fase generativa, ma per l’intera catena del valore.

Possiamo ritenere che l’intelligenza artificiale possa non solo aumentare la produttività, ma anche espandere il bacino di utenza, poiché le aziende si impegnano sempre più nella creazione di contenuti. Questa visione è supportata dai dati e dalle ricerche condotte tra la clientela, che mostrano un crescente coinvolgimento e una maggiore percezione del valore derivante dall’utilizzo delle nuove tecnologie.

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Giorno 3: Ottimizzare la Lettura e la Ricerca con l’Intelligenza Artificiale

Di

il 15 Marzo 2024

in Corsi

Chi di noi non ha mai affrontato la faticosa sfida di esaminare documenti estesi e densi, pieni di gergo e acronimi, solo per trovare infine appena due pagine di informazioni veramente utili? È un’esperienza frustrante, per non dire di più.

Immagina se ci fosse un modo per far sì che l’intelligenza artificiale ti aiutasse a trovare esattamente le informazioni che stai cercando. Nell’articolo di oggi, esploreremo come ridurre drasticamente il tempo dedicato alla lettura e alla ricerca.

Imparerai l’uso di 3 Tools a titolo esemolificativo:

➡️ Come sfruttare Perplexity per riassumere documenti e porre domande

➡️ Come utilizzare Perplexity per accelerare la ricerca 10 volte

➡️ Come sfruttare Elicit per analizzare rapidamente centinaia di articoli accademici

Ovviamente ci sono anche molti altri Tools.

Sfruttare Perplexity per Riassumere Documenti e Porre Domande

In un passato non troppo lontano (pensiamo al 2022), i dirigenti dedicavano numerose ore ogni settimana all’analisi e all’estrarre di approfondimenti da report estesi. Fortunatamente, questi giorni sono ormai finiti grazie a Perplexity.

Perplexity è il tuo nuovo alleato nella ricerca e nella sintesi delle informazioni. Questo strumento gratuito di intelligenza artificiale ti consente di:

  • Ottenere risposte precise da fonti citate
  • Estrarre informazioni chiave dai documenti
  • Riassumere interi documenti in pochi secondi

Mentre assistenti AI come ChatGPT e Claude sono progettati per dialoghi conversazionali di alta qualità, Perplexity è specializzato nel recupero di informazioni. Con accesso in tempo reale a un’ampia varietà di fonti, fornisce risposte citate, rendendolo un potente strumento di ricerca, specialmente nell’ambito della ricerca.

Ad esempio, ho utilizzato Perplexity per riassumere un documento finanziario, risparmiando oltre 2 ore di lavoro manuale:

“Quali implicazioni legali comporta la nuova normativa sulla privacy dei dati per le multinazionali?” è solo un esempio delle domande specifiche che Perplexity può gestire con facilità.

er ottenere risultati più precisi.

Accelerare la Ricerca con Perplexity

Perplexity non solo ti aiuta a riassumere documenti, ma può anche accelerare notevolmente la tua ricerca. Immagina di dover creare una presentazione, un promemoria o un rapporto che richiede ore di ricerca su Google.

Perplexity semplifica notevolmente questo processo, riepilogando istantaneamente i risultati della tua ricerca sull’argomento desiderato. Puoi filtrare i risultati per ottenere solo le informazioni più rilevanti.

Ricorda di non fidarti ciecamente del risultato di Perplexity, ma utilizzalo come punto di partenza per la tua ricerca più approfondita.

Utilizzare Elicit per Analizzare Centinaia di Articoli Accademici

Elicit è uno strumento specificamente progettato per estrarre informazioni da documenti accademici. Oltre a riassumere e rispondere a domande, Elicit offre funzionalità aggiuntive:

  • Trova articoli di ricerca simili
  • Analizza in massa il metodo, i risultati e altro dai documenti

Puoi utilizzare Elicit per ottenere una panoramica rapida di diversi documenti accademici, confrontandoli estraendo informazioni specifiche in modo efficiente.

Inoltre puoi considerare :

Per Riassumere Documenti e Ottenere Risposte Precise:

  1. SMMRY: Un servizio online che offre un riassunto automatico di testi e documenti, con la possibilità di personalizzare il numero di frasi nel riassunto.
  2. SummarizeBot: Un assistente AI che può riassumere testi, documenti, articoli e persino conversazioni in chat, fornendo risposte brevi e rilevanti.

Per Accelerare la Ricerca e Ottenere Informazioni Rilevanti:

  1. Google Scholar: Una potente piattaforma di ricerca accademica che fornisce accesso a articoli scientifici, tesi, libri e brevetti. Puoi filtrare i risultati per ottenere solo fonti accademiche.
  2. ResearchGate: Una rete sociale accademica che ti consente di accedere a una vasta quantità di articoli e connetterti con altri ricercatori nel tuo campo di studio.

Per Analizzare Documenti Accademici:

  1. Iris.ai: Un sistema di intelligenza artificiale progettato per aiutarti a esplorare e sintetizzare documenti scientifici, consentendo un’analisi approfondita.
  2. RefME (ora Cite This For Me): Un gestore di citazioni che può aiutarti a organizzare e citare fonti, semplificando la fase di analisi e citazione dei documenti accademici.

Strumenti di Sintesi Vocale:

  1. Descript: Un’applicazione che utilizza la sintesi vocale per trasformare l’audio in testo e viceversa, consentendo una rapida analisi delle registrazioni vocali.
  2. Speechmatics: Un servizio di trascrizione automatica che utilizza avanzate tecnologie di riconoscimento vocale per convertire l’audio in testo.

Ricorda di esplorare diverse opzioni per trovare gli strumenti che si adattano meglio alle tue esigenze e al tuo flusso di lavoro specifico. Ogni strumento ha le sue caratteristiche uniche e

Prossimo Passo: Scrivere più Velocemente e Meglio con l’Intelligenza Artificiale

Nel prossimo argomento, esploreremo come l’intelligenza artificiale può essere un alleato prezioso nella scrittura, aiutandoti a superare il blocco dello scrittore e a comunicare le tue idee in modo chiaro e persuasivo. Non perderti il prossimo aggiornamento!

MSFT Copilot cambio di paradigma

Di

il 14 Marzo 2024

in AI


Gli analisti continuano a esprimere un crescente ottimismo riguardo alle opportunità di sicurezza offerte da Microsoft Copilot.

Questo si deve principalmente alla percezione di una forte adattabilità dell’intelligenza artificiale generativa nel contesto della sicurezza informatica. Le capacità di generazione di codice, riconoscimento di modelli e riparazione automatizzata di Copilot sono state individuate come elementi chiave che lo distinguono nel mercato della sicurezza. Inoltre, la capacità di apprendimento continuo e di adattamento alle minacce emergenti sta rafforzando ulteriormente la fiducia degli analisti nel potenziale di Copilot per migliorare la resilienza e l’efficacia delle difese digitali

A questo proposito J.P. Morgan ha affermato che il chatbot di intelligenza artificiale Copilot for Security di Microsoft sta determinando un cambio di paradigma nelle capacità di sicurezza del colosso tecnologico, riportamo il Transcript :

“Consideriamo la profondità dell’attenzione e della discussione sull’intelligenza artificiale durante l’evento di punta sulla sicurezza di Microsoft come un chiaro messaggio sul livello di impatto che questa tendenza tecnologica potrebbe avere sull’avanzamento della differenziazione di Microsoft nel mercato, con chiare opportunità di beneficiare del consolidamento dei fornitori IT mentre incorpora questi strumenti in tutto il suo stack tecnologico”, ha affermato un team di analisti guidati da Mark Murphy.

Gli analisti hanno sottolineato che la monetizzazione di questi prodotti, simile ad altri strumenti Copilot, seguirà un modello graduale nelle prime fasi, ma si prevede che subirà un significativo aumento nell’adozione in futuro.

La sede di Microsoft a Redmond, nello stato di Washington, ha annunciato mercoledì che lo strumento Copilot for Security sarà disponibile in versione “generale” a partire dal 1° aprile, con una serie di nuove funzionalità. Questo servizio consentirà ai professionisti della sicurezza informatica di sfruttare l’intelligenza artificiale generativa per svolgere attività come il riepilogo degli incidenti, l’analisi delle vulnerabilità e la condivisione delle informazioni sensibili.

Secondo un rapporto di Verge, l’azienda addebiterà alle aziende un costo di 4 dollari all’ora di utilizzo come parte di un modello di consumo aaS.

Questo approccio tariffario potrebbe favorire una maggiore adozione, permettendo alle aziende di pagare solo per l’uso effettivo del servizio, senza investimenti iniziali eccessivi.

Sempre in questi giorni Microsoft ha confermato che il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) 

GPT-4 Turbo di OpenAI è ora disponibile per gli utenti gratuiti di Copilot, il suo assistente basato sull’IA

Le novita’ :

GPT-4 Turbo è più capace e ha conoscenze sugli eventi mondiali fino ad aprile 2023. Ha una finestra di contesto di 128k, quindi può contenere l’equivalente di più di 300 pagine di testo in un’unica richiesta. Ottimizzato le sue prestazioni, a un prezzo tre volte più basso per i token di input e a un prezzo due volte più basso per i token di output rispetto a GPT-4.

GPT-4 Turbo è disponibile per tutti gli sviluppatori paganti da provare passando gpt-4-1106-preview nell’API e MSFT prevede di rilasciare il modello stabile pronto per la produzione nelle prossime settimane.

Aggiornamenti per la chiamata di funzioni
La chiamata di funzioni consente di descrivere le funzioni della tua app o delle API esterne ai modelli e di far scegliere al modello in modo intelligente di restituire un oggetto JSON contenente gli argomenti per chiamare quelle funzioni.

Con diversi miglioramenti oggi, tra cui la possibilità di chiamare più funzioni in un’unica richiesta: gli utenti possono inviare un’unica richiesta per più azioni, come ad esempio “aprire il finestrino dell’auto e spegnere l’aria condizionata”, che prima richiederebbe più interazioni con il modello. Stiamo inoltre migliorando l’accuratezza della chiamata di funzioni: GPT-4 Turbo è più propenso a restituire i giusti parametri delle funzioni.

Miglioramento nell’ eseguire le istruzioni e JSON Mode
GPT-4 Turbo funziona meglio dei modelli precedenti nei compiti che richiedono la rigorosa esecuzione delle istruzioni, come generare formati specifici (ad esempio “rispondere sempre in XML”).

Supporta la nostra nuova modalità JSON, che garantisce che il modello risponderà con un JSON valido. Il nuovo parametro dell’API response_format consente al modello di limitare la sua output per generare un oggetto JSON sintatticamente corretto.

La modalità JSON è utile per gli sviluppatori che generano JSON nell’API Completions API al di fuori della chiamata di funzioni.

Output riproducibili e log probability
Il nuovo parametro seed consente output riproducibili rendendo il modello restituire completamenti consistenti nella maggior parte dei casi. Questa funzione beta è utile per casi d’uso come riprodurre richieste per il debug, scrivere test di unità più completi e avere generalmente un maggiore controllo sul comportamento del modello.

MSFT sta anche lanciando una funzione per restituire le probabilità di log per i token di output più probabili generati da GPT-4 Turbo e GPT-3.5 Turbo nelle prossime settimane, il che sarà utile per creare funzionalità come l’autocompletamento in un’esperienza di ricerca.

Corso Giorno 2: Dimezza il tempo dedicato alle comunicazioni lavorative grazie all’intelligenza artificiale (risparmia un’intera giornata a settimana)

Di

il 13 Marzo 2024

in Corsi

Ti sei mai trovato così preso da e-mail e messaggi che sembra quasi impossibile portare a termine un lavoro significativo?

Se è così, sicuramente non sei l’unico. Niente mi fa più paura di aprire il telefono che vedere 500 e-mail non lette.

In un rapporto ampiamente citato del 2023, Microsoft ha rivelato che l’utente medio di Office 365 trascorre il 57% del proprio tempo lavorativo comunicando tramite e-mail, riunioni e chat. Sono 3 giorni lavorativi, ogni settimana, solo per condividere e ricevere informazioni.

Estenuante. Fortunatamente, quei giorni sono finiti.

Oggi ti mostrerò come dimezzare il tempo dedicato alle comunicazioni di lavoro automatizzando gli appunti delle riunioni e redigendo le risposte alle email 5 volte più velocemente con l’intelligenza artificiale.

Imparerai: I 5 principali vantaggi di avere un addetto agli appunti basato sull’intelligenza artificiale.

La mia guida in 3 passaggi per configurare Fireflies.ai (così non dovrai più prendere appunti manualmente).

Esistono diverse alternative a questo Tool che citiamo come esempio alla fine dell’ articolo ne troverai altre scegli quella che fa il caso tuo.

  • Come utilizzare ChatGPT per redigere risposte e-mail il 50% più velocemente.
  • Come rispondere alle e-mail di una giornata durante una passeggiata di 30 minuti utilizzando l’intelligenza artificiale.

Alla fine, sarai in grado di organizzare riunioni più snelle e scrivere e-mail più velocemente di un gatto che corre in una stanza piena di sedie a dondolo.

I 5 principali vantaggi di avere un addetto agli appunti basato sull’intelligenza artificiale

Vantaggio 1: integrazione perfetta Coloro che prendono appunti tramite intelligenza artificiale operano in background senza interrompere il flusso della riunione.

Non dovrai più concentrarti sullo svolgimento di una riunione e sullo scrivere gli appunti di un libro. Una volta abilitata, l’intelligenza artificiale parteciperà automaticamente alle riunioni e trascriverà le conversazioni. Infine, puoi portare le tue idee migliori in una riunione senza sudare sui dettagli. Prenditi 4 minuti per configurarli una volta e ti faranno risparmiare decine di ore.

Vantaggio 2: precisione L’intelligenza artificiale cattura una trascrizione completa. Non una parola dimenticata. Se desideri rivisitare una riunione, puoi facilmente cercare nella trascrizione della riunione per trovare ciò di cui hai bisogno in pochi secondi.

Vantaggio 3: creare connessioni Il riepilogo traccia connessioni tra concetti che potresti aver perso mentre controllavi la posta elettronica. L’intelligenza artificiale collegherà i punti con i temi sollevati durante l’incontro.

Vantaggio 4: catturare nuove considerazioni Chiedendo all’intelligenza artificiale di analizzare la riunione, è possibile far emergere considerazioni finanziarie, legali, sul prodotto o sugli utenti a cui il team non stava discutendo o pensando attivamente. Avere un’intelligenza artificiale che li identifica crea valore. Ad esempio, se hai appena concluso una riunione sullo sviluppo di nuovi prodotti, chiedi semplicemente a Fireflies Pro: Ci sono problemi con il prodotto che non abbiamo menzionato? O Ci sono difficoltà tecniche che abbiamo trascurato e che dovremmo tenere in considerazione per l’implementazione della funzionalità X?

Vantaggio 5: Accessibilità Con un note-taker AI, non dovrai più scrivere e inviare alcun debriefing delle riunioni. Il tuo assistente AI invierà automaticamente gli appunti e la trascrizione della riunione per tenere tutti aggiornati. Tagga i relatori, esporta le sezioni e trova le parole chiave. È tutto ricercabile e condivisibile. Ora che capisci perché gli appunti con intelligenza artificiale sono un gioco da ragazzi per le tue riunioni, ti mostrerò come configurarne uno tu stesso.

Aiuta il resto della tua organizzazione a trarre vantaggio da questo aumento di produttività. Fallo sapere ai tuoi colleghi e rendilo una pratica nella tua azienda. Come utilizzare ChatGPT per redigere risposte e-mail il 50% più velocemente 11 ore. Questo è il tempo che i professionisti americani e britannici dedicano alla scrittura di 112 email ogni settimana, secondo uno studio del 2023 condotto da Slack e OnePoll. In media, scrivere un’e-mail da zero richiede circa 5 minuti.

Ma ChatGPT può redigere queste email in pochi secondi, facendoti risparmiare ore di tempo ogni settimana.

Ed è molto più semplice di quanto la maggior parte della gente pensi: basta usare questo messaggio: Redigere un’e-mail concisa ma professionale dicendo che [INSERISCI COSA VUOI DIRE].

Mantienilo sotto le 200 parole. Immagina di essere un dirigente immobiliare che ha ricevuto un’e-mail da un potenziale cliente che chiedeva informazioni sulle opportunità di investimento nel settore immobiliare commerciale.

Me: “Scrivi una risposta concisa ma professionale a questa email che ho ricevuto, esprimendo la volontà di discutere di opportunità immobiliari commerciali. Mantienilo sotto le 125 parole.

ChatGPT: La risposta creata dall’intelligenza artificiale bilancia bene professionalità e concisione.

Semplicemente lo rivedo, lo modifico per adattarlo un po’ meglio alla mia voce o al mio contesto con questa persona e invio. L’intero processo richiede meno di 60 secondi. 5 volte più veloce della scrittura e-mail convenzionale.

Per redigere risposte email con ChatGPT, procedi come segue:

Apri ChatGPT Copia e incolla l’e-mail e la tua risposta nel file segnaposto in questo prompt:

[INSERISCI L’EMAIL CHE HAI RICEVUTO] Redigere un’e-mail concisa ma professionale dicendo che [INSERISCI COSA VUOI DIRE] .

Mantienilo sotto le 200 parole. Rivedi e modifica la bozza dell’e-mail e rispondi premendo “invia”

Come rispondere alle e-mail di una giornata durante una passeggiata di 30 minuti utilizzando l’intelligenza artificiale Il mio modo preferito di rispondere alle e-mail è utilizzare questo messaggio durante una passeggiata.

Ecco come farlo: Indossare abiti da passeggio, crema solare, occhiali da sole, cuffie.

Esci e apri ChatGPT e Gmail. Esamina le email a cui devi rispondere o avviare.

Nell’app ChatGPT, detta la prima e-mail che devi inviare e prosegui, ad esempio “Per favore, redige un’e-mail alla mia collega Heather per chiederle di organizzare insieme a me l’evento sull’auto a guida autonoma.

Diciamo che è mercoledì alle 2. Fornisci due motivi divertenti per cui dovrebbe unirsi a me, creane uno che la noterà sul suo documento di promozione.

E poi finiscilo con un divertente senso di colpa. Puoi balbettare, correggerti e cambiare l’ordine delle frasi. Va tutto bene. Puoi anche dire “poi una sezione in cui chiedere i prossimi passi del progetto” invece del dettato letterale “quando ne avrai la possibilità la prossima settimana, per favore invia i prossimi passi del progetto”.

Ricorda, stai sollecitando, non solo dettando. Dopo aver dettato l’e-mail, invia l’intero messaggio a ChatGPT e ricevi la bozza dell’e-mail.

Controlla l’e-mail, modificala secondo necessità e inviala. Ripeti per le email rimanenti.

Adoro rispondere alle email in questo modo perché così non sono incollato alla scrivania. Questo processo mi aiuta a mettere in pratica i miei passi quotidiani e, poiché camminare migliora la creatività, mi rende anche un comunicatore più efficace.

La cosa fantastica è che puoi divagare con disinvoltura, usare lo slang e ripetere la stessa parola 10 volte mentre prepari il pranzo… e l’intelligenza artificiale convertirà tutto in un linguaggio conciso e adatto al business. (A proposito, qui stiamo solo grattando la superficie.

Puoi svolgere QUALSIASI attività creativa mentre cammini: registra semplicemente una trascrizione con i tuoi pensieri e chiedi a ChatGPT di appianare i tuoi pensieri “sulla base di questa trascrizione”.)

Oggi hai scoperto come l’intelligenza artificiale può migliorare la produttività gestendo automaticamente gli appunti delle riunioni e redigendo rapidamente le comunicazioni.

Successivamente, esploreremo come l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la ricerca e l’analisi dei documenti. Dopo averlo letto, non dovrai più scorrere un rapporto di 100 pagine solo per trovare 1 pagina di informazioni utili. Prometto. Se questo non ti entusiasma, non so cosa lo farà. Ci vediamo domani,ChatGPT


Esistono diverse alternative a Fireflies.ai per l’automazione degli appunti durante le riunioni. Alcune di queste alternative includono:

  1. Otter.ai: Un’applicazione che offre servizi di trascrizione vocale e generazione automatica di appunti durante le riunioni. Otter.ai è noto per la sua precisione e facilità d’uso.
  2. Sonix.ai: Questo servizio fornisce trascrizioni automatiche di alta qualità utilizzando l’intelligenza artificiale. Supporta diversi formati audio e video e offre anche strumenti di editing per migliorare le trascrizioni.
  3. Rev.ai: Rev.ai offre servizi di trascrizione automatica utilizzando algoritmi avanzati. È possibile integrare Rev.ai con piattaforme di videoconferenza per automatizzare il processo di trascrizione durante le riunioni.
  4. Verbit.ai: Verbit fornisce soluzioni di trascrizione vocale e appunti automatizzati utilizzando tecnologie avanzate di riconoscimento vocale. Offre anche servizi di traduzione e sottotitolazione.
  5. Temi.ai: Questa piattaforma si concentra sulla trasformazione automatica di riunioni e interviste in testo strutturato utilizzando l’intelligenza artificiale. Temi.ai mira a migliorare l’organizzazione e l’accessibilità delle informazioni.
  6. Krisp.ai: Anche se non si tratta specificamente di un’app per gli appunti, Krisp.ai elimina il rumore di fondo durante le chiamate e le riunioni, migliorando la qualità dell’audio e facilitando la comprensione delle conversazioni registrate.

Corso Giorno 1 :Buzzwords, ecco come funziona realmente l’intelligenza artificiale

Di

il 13 Marzo 2024

in Corsi

La frase “AI-enhanced human” (in italiano, “umano potenziato dall’IA”) si riferisce a un individuo il cui potenziale, capacità o esperienza umana sono migliorati attraverso l’utilizzo e l’integrazione di tecnologie legate all’intelligenza artificiale (IA).

In questo contesto, l’IA è utilizzata per ampliare le abilità umane, migliorare la produttività, ottimizzare le decisioni o fornire un supporto avanzato nelle attività quotidiane. Ciò può avvenire attraverso varie applicazioni e tecnologie, come assistenti virtuali, sistemi di apprendimento automatico personalizzato, dispositivi indossabili intelligenti, e altro ancora.

Un “umano potenziato dall’IA” può beneficiare di un accesso più rapido e accurato alle informazioni, automazione di compiti ripetitivi, assistenza nella risoluzione di problemi complessi e un miglioramento generale delle performance grazie alla collaborazione con strumenti e sistemi basati sull’IA.

Questa concezione riflette la tendenza a integrare l’intelligenza artificiale nella vita quotidiana per migliorare l’efficienza, l’efficacia e l’esperienza complessiva delle persone.

Emily Bender, una linguista computazionale, ha espresso preoccupazione per l’uso eccessivo e l’interpretazione errata dell’IA. In un articolo su Medium, Bender ha scritto:

“L’IA è un campo affascinante e potente, ma è importante non lasciarsi impressionare troppo facilmente. Non dobbiamo dimenticare che, nonostante tutte le sue capacità, l’IA è ancora fondamentalmente un pappagallo stocastico.”

Bender sottolinea che, mentre l’IA può produrre risultati impressionanti, è importante ricordare che non comprende veramente ciò che sta facendo. Può ripetere ciò che ha appreso, ma non ha la capacità di comprendere o interpretare il significato di ciò che dice.

Gli LLM sono come gli stagisti inesperti :

❌ Potrebbero avere allucinazioni e non ricordare le cose che dici loro

❌ Hanno molta conoscenza, ma un recupero della memoria imperfetto

❌ Non conoscono te, le tue stranezze e le tue preferenze

❌ Si basano sul contesto e sulle istruzioni

❌ Hanno ZERO esperienza nel mondo reale

❌ Dicono bugie (ancora allucinazioni…) se non hanno capito o non hanno informazioni, chiediglielo se lo fanno

✅ Ma con la tua direzione, possono fornire un lavoro straordinario

Oggetto del corso del Giorno 1 :

➡️ Come funzionano gli strumenti di intelligenza artificiale come i chatbot

➡️ 3 principi fondamentali per l’utilizzo degli LLM di cui tutti possono beneficiare

Alla fine di questo percorso, acquisirai una comprensione concettuale del funzionamento degli strumenti di intelligenza artificiale, come la delega ai LLM, e scoprirai tre potenti linee guida che ti aiuteranno a utilizzare ChatGPT con maggiore sicurezza.

Come Funzionano gli Strumenti di Intelligenza Artificiale come i Chatbot

Per sfruttare gli strumenti di intelligenza artificiale nel tuo lavoro, è essenziale comprendere il loro funzionamento di base.

Puoi pensare a essi in questo modo:

Gli strumenti di intelligenza artificiale hanno assimilato milioni di esempi di scrittura umana. Basandosi su questi esempi, cercano di creare un’astrazione di un modello del mondo e lo utilizzano per prevedere quali parole dovrebbero seguire in una frase.

Immagina di dover completare questa frase: Corre veloce marrone

Probabilmente prevedresti “volpe”, giusto? Questo perché è una frase comune a cui sei stato esposto. Allo stesso modo, l’intelligenza artificiale opera su una vasta scala.

Prendiamo ad esempio un modello di intelligenza artificiale per il riconoscimento facciale. Impara da milioni di immagini per identificare volti, concentrandosi su dati visivi come forme e colori. Al contrario, i modelli di previsione nelle previsioni meteorologiche analizzano dati come temperatura e umidità per prevedere il tempo, utilizzando modelli numerici anziché linguaggio.

Ora che hai una comprensione generale di come funziona l’intelligenza artificiale tradizionale, esploriamo come puoi farla lavorare a tuo vantaggio.

Tre Principi Fondamentali per l’Utilizzo degli LLM

Non è necessario complicare eccessivamente il processo. Se puoi delegare a uno stagista inesperto, puoi farlo anche con l’intelligenza artificiale. Ecco tre principi fondamentali per ottenere il massimo beneficio:

1. Fornire Contesto

Spiega lo scopo più ampio in modo che l’intelligenza artificiale rimanga allineata con l’obiettivo generale del compito.

Esempio:

“Scrivi una guida di 600 parole sul servizio clienti via e-mail per i proprietari di piccole imprese. Concentrati sull’etichetta e-mail e sulle migliori pratiche sui tempi di risposta.”

2. Suddividere le Istruzioni

Tratta le istruzioni come una lista di controllo per garantire chiarezza e comprensione nelle risposte dell’IA.

Esempio:

“Riassumi i punti chiave di questa presentazione di vendita di 30 minuti in meno di 300 parole, inclusi problema, vantaggi della soluzione e passaggi successivi.”

3. Fornire Esempi

Utilizza esempi specifici per dimostrare i risultati desiderati e definire aspettative chiare.

Esempio:

“Stendi una descrizione del lavoro per un analista senior, concentrandoti su ruoli, risultati finali e competenze richieste. Includi un pensiero critico sulle competenze necessarie nel 2024. Ecco una descrizione del lavoro precedente che abbiamo utilizzato per un ruolo simile: sfrutta la stessa struttura, tono e livello di lettura.”

Questi principi rendono più efficace l’utilizzo degli LLM, consentendoti di ottenere risultati più accurati e allineati con le tue aspettative.

L’idea che l’intelligenza artificiale possa avere allucinazioni, illusioni, fare confabulazioni o addirittura mentire è semplicemente un tentativo da parte delle aziende che l’hanno creata di presentarcela in una prospettiva umana. In un certo senso sfruttano l’effetto Pratfall, secondo il quale commettere piccoli errori ci rende più simpatici agli occhi degli altri perché si sentono più identificati con noi. Quindi, invece di liquidare l’intelligenza artificiale come uno strumento inaffidabile, la accettiamo semplicemente come un essere umano imperfetto.

Gli algoritmi dell’intelligenza artificiale non “allucinano la risposta”, come ha scritto IBM, né “fanno confabulazioni”, come ha affermato il responsabile dell’intelligenza artificiale di Meta. 

Piuttosto sono un tentativo di antropizzare la macchina.

Come Bender ci ricorda, l’IA è un campo affascinante e potente, ma dobbiamo resistere all’impulso di essere troppo impressionati.

Nella prossima lezione tratteremo un esempio pratico di utilizzo dell’intelligenza artificiale per la produttività: prendere automaticamente appunti durante le riunioni, organizzarle e rispondere alle e-mail di una giornata durante una passeggiata utilizzando l’intelligenza artificiale.

Nvidia è destinata a diventare la prossima Cisco? L’importanza del Neworking

Di

il 12 Marzo 2024

in AI

Si prevede che il mercato delle reti collettive di data center registrerà un CAGR di circa l’11–13% nei prossimi anni, diverse fonti (1, 2) suggeriscono che all’interno di questo mercato InfiniBand potrebbe crescere ad un CAGR di circa il 40% rispetto al suo valore attuale. dimensione attuale di pochi miliardi di dollari.

Esiste un altro pezzo importante del mercato degli acceleratori per data center, in cui la situazione competitiva è esattamente l’opposto di quanto discusso fino ad ora sulla strategia di Nvdia, ovvero le soluzioni di rete per data center.

In questo caso, Nvidia è la sfidante dell’attuale equilibrio e ha già dimostrato come si possa rapidamente sconvolgere un mercato.

Il protocollo universale originale per la rete di computer cablati è Ethernet, che è stato progettato per offrire un’interconnessione semplice, flessibile e scalabile nelle reti locali o nelle reti geografiche.

Con l’emergere dell’informatica ad alte prestazioni e dei data center su larga scala, le soluzioni di rete Ethernet hanno dovuto affrontare una nuova opportunità di mercato in espansione e hanno rapidamente stabilito un’elevata penetrazione grazie alla loro accettazione .

Tuttavia, è stato stabilito un nuovo standard, InfiniBand, progettato specificamente per connettere server, dispositivi di archiviazione e di rete in ambienti informatici ad alte prestazioni concentrandosi su bassa latenza, alte prestazioni, basso consumo energetico e affidabilità. Legetevi un bell ‘articolo su Linkedin.

Nel 2005, 10 dei 100 migliori supercomputer del mondo utilizzavano la tecnologia di rete InfiniBand, numero che è salito a 48 nel 2010 e si attesta attualmente a 61.

Il principale fornitore di apparecchiature di rete basate su InfiniBand era stata Mellanox, fondata da ex dirigenti Intel nel 1999 in Israele ed è nata come azienda di semiconduttori specializzata in tecnologie di rete di interconnessione per data center e calcolo ad alte prestazioni.

Nel 2019, c’è stata una vera e propria guerra di offerte tra Nvidia, Intel e Xilinx (acquisita da AMD) per acquisire l’azienda, dove Nvidia è riuscita a fornire l’offerta più generosa con 6,9 miliardi di dollari.

Questa acquisizione ha permesso l’ integrazione di rete e GPU e ha creato enormi miglioramenti delle prestazioni nei carichi di lavoro informatici come l’IA che richiedono larghezza di banda elevata e bassa latenza, offrendo una soluzione data center integrata che nessun concorrente nel campo delle GPU o della rete possiede. L’integrazione della rete di Mellanox con le GPU NVIDIA ha creato una soluzione di elaborazione e rete end-to-end innovativa che ha portato aal suo  HGX HGX(8 GPU Nvidia con rete integrata). HGX è appositamente progettato per questi carichi di lavoro informatici altamente impegnativi, senza ostacoli da vincoli di rete.

Con questa acquisizione perfettamente tempestiva, hanno portato internamente la tecnologia di rete InfiniBand, che si è rivelata un enorme successo grazie alla rapida affermazione dell’intelligenza artificiale nel 2023. Questo dimostra che lo standard ha ottenuto un’ampia accettazione negli ambienti informatici ad alte prestazioni, dove risiedono le tecnologie di intelligenza artificiale.

Oltre ad acquisire il know-how InfiniBand di Mellanox, Nvidia ha guadagnato molto di più con l’acquisizione. Ciò può essere riassunto dalla seguente diapositiva tratta da una presentazione agli investitori di Mellanox dell’aprile 2020, l’ultima come società autonoma prima che Nvidia completasse l’acquisizione.

Oltre allo standard InfiniBand, Mellanox eccelleva anche nella produzione di dispositivi Ethernet di fascia alta, occupando una posizione leader negli adattatori, ma soprattutto anche negli switch Ethernet e nelle schede NIC (interfaccia di rete intelligente).

Sulla base di queste tecnologie Nvidia è stata anche in grado di offrire soluzioni di rete competitive per coloro che desiderano attenersi agli standard Ethernet.

La piattaforma Spectrum-X basata su Ethernet recentemente introdotta ne è un buon esempio, che secondo l’azienda fornisce prestazioni di rete 1,6 volte più veloci.

Dell , HPE e Lenovo hanno già annunciato che integreranno Spectrum-X nei propri server, aiutando i clienti che desiderano accelerare i carichi di lavoro AI.

Oltre alle tecnologie InfiniBand e Spectrum-X, che in genere collegano interi server GPU costituiti da 8 GPU Nvidia, Nvidia ha sviluppato l’interconnessione diretta GPU-to-GPU NVLink, che costituisce l’altra parte critica delle soluzioni di rete dei data center.

Questa tecnologia presenta anche numerosi vantaggi rispetto al protocollo bus PCIe standard utilizzato per collegare le GPU tra loro.

Tra gli altri, questi includono l’accesso diretto alla memoria eliminando la necessità del coinvolgimento della CPU o della memoria unificata che consente alle GPU di condividere un pool di memoria comune.

Le dimensioni del business networking di Nvidia hanno già superato la cifra di 10 miliardi di dollari nell’ultimo trimestre del terzo trimestre dell’anno fiscale 2024, quasi triplicando rispetto a un anno fa.

La combinazione delle GPU all’avanguardia di Nvidia con le sue soluzioni di rete avanzate nella piattaforma di supercalcolo HGX è stata un’eccellente mossa di vendita (per non parlare della linea di prodotti Grace CPU), creando essenzialmente l’architettura di riferimento per i carichi di lavoro AI.

La rapidità con cui questo mercato potrebbe evolversi nei prossimi anni è ciò di cui vorrei discutere nei prossimi articoli.

Il contenuto del presente articolo deve intendersi solo a scopo informativo e non costituisce una consulenza professionale. Le informazioni fornite sono ritenute accurate, ma possono contenere errori o imprecisioni e non possono essere prese in considerazione per eventuali investimenti personali.

Un Drill Down sulla supremazia Tecnologica di NVDIA

Di

il 9 Marzo 2024

in AI

Nvidia ha un enorme vantaggio in termini di software e di harware che consente loro di dominare la formazione sull’apprendimento automatico e di addebitare enormi profitti.

Ogni altro stack software non è neanche lontanamente vicino a offrire ciò che fa Nvidia anche se qusto vantaggio competitivo si potrebbe indebolire a causa delle evoluzioni di PyTorch 2.0 di Meta e Triton di OpenAI e sul lavoro su cui MosaicML sta lavorando già dall’anno scorso.

Con Composer e Foundry  releases, ora anche l’hardware del concorrente AMD è facile da usare quanto l’hardware Nvidia, la cui famiglia di prodotti MI300 ha iniziato a essere distribuita nel quarto trimestre del 2023.

L’acceleratore AMD autonomo MI300X e l’unità di elaborazione accelerata MI300A saranno i primi veri concorrenti sfidanti al monopolio dell’intelligenza artificiale di Nvidia.

Lo stack hardware viene fornito con il software ROCm open source di AMD (equivalente CUDA), lanciato ufficialmente nel 2016. Negli ultimi anni, ROCm è riuscito a guadagnare terreno tra alcuni dei framework di deep learning più popolari come PyTorch o TensorFlow, che potrebbero rimuovere il problema l’ostacolo più importante affinché le GPU AMD possano guadagnare terreno in modo significativo sul mercato.

Nel 2021, PyTorch ha annunciato l’integrazione nativa della GPU AMD, consentendo la portabilità del codice scritto in CUDA per l’esecuzione su hardware AMD. Questa avrebbe potuto essere una pietra miliare importante per rompere il monopolio di CUDA.

Sebbene molti gruppi di interesse stiano spingendo al massimo, in base a diverse opinioni il ROCm di AMD è ancora lungi dall’essere perfetto, mentre CUDA è stato perfezionato negli ultimi 15 anni. Credo che questo lascerà CUDA la prima scelta per gli sviluppatori per il momento, mentre molti bug e carenze di ROCm verranno risolti solo nei prossimi anni.

Oltre a ROCm, si stanno evolvendo anche alcune alternative indipendenti dall’hardware per la programmazione GPU come Triton di OpenAI o oneAPI di Intel. È certo che, man mano che tutti si renderanno conto del potenziale di business dell’intelligenza artificiale, sarà solo questione di tempo prima che esistano alternative valide per CUDA, ma dobbiamo ancora aspettare scoperte rivoluzionarie su questo fronte.

Poiché le aziende faticano a procurarsi GPU sufficienti per i propri carichi di lavoro di intelligenza artificiale, sono sicuro che ci sarà una forte domanda per le soluzioni AMD anche nel 2024.

Tuttavia, le previsioni di 2 miliardi di dollari di entrate derivanti dalle GPU per data center nel 2024 da parte del CEO di AMD, Lisa Su, sono ben lontane dal trimestre più recente di Nvidia, in cui le entrate legate esclusivamente alle GPU avrebbero potuto superare i 10 miliardi di dollari, e continuano ad aumentare rapidamente.

Ma torniamo un po indietro nel tempo e facciamo un drill down del vantaggio di Nvidia e sul suo Ecosistema.

Nvidia si sta posizionando per l’era del calcolo accelerato (accellerated computing) da decenni, infatti fino dalla GTC (GPU Technology Conference) del 2010 dell’azienda era incentrata sull’idea dell’uso delle GPU per l’elaborazione generica, con particolare attenzione ai supercomputer.

Gli investimenti si sono concentrati nel lancio delle microarchitetture GPU (in inglese graphics processing unit) Ampere e Hopper negli ultimi anni, con Ampere introdotta ufficialmente a maggio 2020 e Hopper a marzo 2022.

Le GPU A100, H100 e H200 più potenti al mondo basate su queste architetture hanno dominato il mercato mercato in espansione delle GPU per data center nel 2023, alimentato dalle iniziative emergenti di AI e ML.

Queste GPU hanno assicurato una quota di mercato di circa il 90% per in questo modo Nvidia è riuscita a creare un’attività di networking multimiliardaria anche nel 2023,

Oltre alle GPU e alle soluzioni di rete all’avanguardia (livello hardware), che offrono le migliori prestazioni della categoria per l’addestramento e l’interferenza di modelli linguistici di grandi dimensioni,

Nvidia ha un altro vantaggio competitivo chiave, vale a dire CUDA (Compute Unified Device Architecture), il modello di programmazione proprietario dell’azienda per l’utilizzo delle sue GPU (livello software).

Per sfruttare in modo efficiente le capacità di elaborazione parallela delle GPU Nvidia, gli sviluppatori devono accedervi tramite una piattaforma di programmazione GPU.

Farlo attraverso modelli generali e aperti come OpenCL è un processo più dispendioso in termini di tempo e di impegno da parte degli sviluppatori rispetto al semplice utilizzo di CUDA, che fornisce accesso hardware di basso livello risparmiando dettagli complessi per gli sviluppatori grazie all’uso di API semplici. API sta per Application Programming Interface e contiene una serie di regole su come i diversi componenti software possono interagire tra loro.

L’uso di API ben definite semplifica drasticamente il processo di utilizzo delle GPU Nvidia per attività di elaborazione accelerate.

Nvidia ha investito molto nella creazione di librerie CUDA specifiche per attività specifiche per migliorare ulteriormente l’esperienza degli sviluppatori.

CUDA è stato inizialmente rilasciato nel 2007, da allora molte spese di ricerca e sviluppo sono state destinate alla creazione di un’esperienza fluida per l’utilizzo delle GPU Nvidia.

Attualmente, CUDA è nel cuore dell’ecosistema software AI, proprio come le GPU A100, H100 e H200 nel cuore dell’ecosistema hardware.

La maggior parte dei documenti accademici sull’intelligenza artificiale hanno utilizzato l’accelerazione CUDA durante la sperimentazione con le GPU (che ovviamente erano GPU Nvidia) e la maggior parte delle aziende utilizza CUDA durante lo sviluppo dei propri copiloti basati sull’intelligenza artificiale.

Nel frattempo, i ricercatori di machine learning sognano un mondo in cui possano creare il loro modello in PyTorch e non doversi preoccupare della programmazione a livello di GPU a parte chiamare un paio di librerie esterne. 

Vogliono essere in grado di compilare qualsiasi modello arbitrario e farlo funzionare ad alte prestazioni su più chip.

L’obiettivo finale è che il ricercatore debba solo definire il parallelismo della pipeline e del tensore che si verifica tra i nodi e consentire che la generazione di codice di basso livello venga lasciata allo stack del compilatore. 

Per chi si allena con modelli linguistici piuttosto piccoli, questo è già il caso di Nvidia. Con l’aumento dei modelli e dei cluster, esistono più kernel CUDA personalizzati e comunicazioni pianificate manualmente. Ogni altro stack software non è neanche lontanamente vicino a offrire ciò che fa Nvidia. 

Anche se i concorrenti riuscissero a trovare valide alternative GPU, la creazione di un ecosistema software simile come CUDA potrebbe richiedere diversi anni.

Quando prendono decisioni di investimento nell’infrastruttura AI, CFO e CTO devono tenere conto dei costi degli sviluppatori e anche del livello di supporto per l’infrastruttura hardware e software, dove Nvidia si distingue dalla massa.

Anche se da un lato l’acquisto di GPU Nvidia comporta un prezzo elevato, dall’altro l’adesione al suo ecosistema presenta molti vantaggi in termini di costi.

Ciò migliora sostanzialmente il costo totale delle operazioni, il che a mio avviso rappresenta un forte vantaggio in termini di vendite.

Per ora, il mondo si è accontentato dell’ecosistema Nvidia, dubito che molte aziende correrebbero il rischio e lascerebbero dietro di sé una soluzione ben collaudata, chi rischirebbe i suoi Target, insomma um po come accade con le blasonate societa’ di consulenza Americane, chi si prende la responsabilita’ di perdere il bonus di fine anno a favore di una strategia di medio termine?!

Comunque qualcosa sta accadendo nel mercato : MosaicML, che è stata appena acquisita da DataBricks per 1,3 miliardi di dollari MosaicML si è concentrata sulla fornitura di strumenti e infrastrutture per rendere più semplice ed efficiente l’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni, modelli di generazione di immagini e altro ancora.

Eliminano gran parte delle difficoltà derivanti dall’esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni, dalla preparazione dei dati alla formazione fino alla gestione dell’infrastruttura.

Un’altra più importante minaccia competitiva nel 2024 dovrebbe provenire dai maggiori clienti di Nvidia, gli hyperscaler, ovvero Amazon, Microsoft e Alphabet/Google.

Tutte queste aziende sono riuscite a sviluppare i propri chip AI specifici per la formazione e l’inferenza LLM. Microsoft ha introdotto Maia a novembre e

Google ha presentato il suo ultimo modello di intelligenza artificiale, Gemini 1.5, che presenta quella che l’azienda chiama una finestra di contesto “sperimentale” da un milione di token. 

La nuova funzionalità consente a Gemini 1.5 di elaborare passaggi di testo estremamente lunghi – fino a un milione di caratteri – per comprenderne contesto e significato. Ciò fa impallidire i precedenti sistemi di intelligenza artificiale come Claude 2.1 e GPT-4 Turbo, che raggiungono rispettivamente un massimo di 200.000 e 128.000 token.

C’è ancora molta strada da fare prima che inizino ad alimentare i carichi di lavoro dei clienti, anche se Microsoft prevede di offrire Maia come alternativa per i clienti Azure .

Amazon è diverso da questo punto di vista, poiché la linea di chip AI dell’azienda (Trainium e Inferentia) è sul mercato ormai da alcuni anni.

La società ha recentemente annunciato un’importante partnership strategica con la principale startup di intelligenza artificiale Anthropic, dove Anthropic si è impegnata a utilizzare i chip Trainium e Inferentia per i suoi modelli futuri. Sebbene Amazon sia uno dei principali investitori nella startup, ciò è una prova evidente del fatto che la linea di chip AI dell’azienda ha raggiunto un buon livello di affidabilità.

L’azienda ha recentemente lanciato il suo nuovo chip Trainium2, che potrebbe conquistare parte del mercato della formazione LLM quest’anno poiché i clienti AWS più attenti ai costi potrebbero utilizzare questi chip come un’altra opzione per Nvidia.

Tuttavia, è importante notare che il lato software discusso in precedenza deve tenere il passo anche con le innovazioni hardware, il che potrebbe rallentare il processo di adozione diffusa di questi chip.

Un segnale importante che Amazon è lungi dal soddisfare la crescente domanda di intelligenza artificiale solo attraverso i propri chip è la partnership recentemente rafforzata dell’azienda con Nvidia.

Jensen Huang si è unito ad Adam Selipsky, CEO di AWS, sul palco durante il suo discorso chiave su AWS re: Invent, in cui le aziende hanno annunciato crescenti sforzi di collaborazione in diversi campi. Nelle recenti chiamate sugli utili di Nvidia, abbiamo sentito molto parlare di partnership con Microsoft, Google o Oracle, ma AWS è stata menzionata raramente.

Questi recenti annunci su una maggiore collaborazione mostrano che Amazon deve ancora fare molto affidamento su Nvidia per rimanere competitivo nello spazio dell’intelligenza artificiale in rapida evoluzione. Credo che questo sia un forte segnale del fatto che Nvidia dovrebbe continuare a dominare lo spazio dell’hardware AI nei prossimi anni.

Infine, un’interessante minaccia competitiva per Nvidia è Huawei sul mercato cinese a causa delle restrizioni introdotte dagli Stati Uniti sulle esportazioni di chip legati all’intelligenza artificiale.

Nvidia ha dovuto rinunciare a fornire al mercato cinese i suoi chip AI più avanzati, che rappresentavano costantemente il 20-25% delle entrate dei data center dell’azienda.

Si dice che l’azienda abbia già ordini per questi chip per un valore di oltre 5 miliardi di dollari per il 2024, che ora sono in discussione. Nvidia ha agito rapidamente e prevede di iniziare la produzione di massa dei chip H20, L20 e L2 sviluppati appositamente per il mercato cinese già nel secondo trimestre di quest’anno.

Sebbene il chip H20 sia in una certa misura una versione ridotta del chip H100, utilizza in parte la tecnologia del chip H200 recentemente introdotto, che presenta anche alcuni vantaggi rispetto all’H100. Ad esempio, sulla base di una semi-analisi, l’H20 è il 20% più veloce nell’interferenza LLM rispetto all’H100, quindi è ancora un chip molto competitivo.

La grande domanda è come affronteranno questa situazione i grandi clienti cinesi come Alibaba Baidu, Tencent o ByteDance che fino ad ora hanno fatto molto affidamento sull’ecosistema AI di Nvidia.

Attualmente, l’alternativa Nvidia più valida per quanto riguarda i chip AI è la famiglia Huawei Ascend sul mercato cinese, da cui spicca l’Ascend 910, le cui prestazioni si avvicinano all’H100 di Nvidia.

Baidu ha già ordinato una quantità maggiore di questi chip lo scorso anno come primo passo per ridurre la sua dipendenza da Nvidia, e anche altri grandi nomi tecnologici cinesi dovrebbero seguire.

Tuttavia, dal 2020 Huawei non può fare affidamento su TSMC per produrre i suoi chip a causa delle restrizioni statunitensi, spetta principalmente alla cinese SMIC produrli. Ci sono ancora notizie contrastanti su come SMIC potrebbe gestire la produzione di massa di chip IA all’avanguardia, ma diverse fonti (1, 2, 3) suggeriscono che l’industria cinese di produzione di chip è indietro di diversi anni.

Inoltre, un rischio significativo per SMIC e i suoi clienti è che gli Stati Uniti possano inasprire ulteriormente le sanzioni sulle apparecchiature utilizzate nella produzione di chip, limitando così la capacità dell’azienda di continuare a fornire i chip AI più avanzati di Huawei. Ciò potrebbe lasciare i giganti della tecnologia con i chip H20 di Nvidia come l’opzione migliore. Inoltre, negli ultimi anni gli sviluppatori cinesi si sono già abituati a CUDA, che a breve termine preferisce l’utilizzo dei chip Nvidia.

Tuttavia, in questo caso c’è anche un importante fattore di rischio per i giganti tecnologici cinesi, ovvero che gli Stati Uniti inaspriscano ulteriormente le restrizioni sulle esportazioni di Nvidia, il che li lascerebbe vulnerabili nella corsa all’intelligenza artificiale.

Secondo fonti del WSJ, le aziende cinesi non sono così entusiaste dei chip declassati di Nvidia, il che dimostra che potrebbero percepire l’utilizzo dei chip di Nvidia come un rischio maggiore.

“Le persone potenti vogliono sapere cosa sta succedendo, ma non vogliono spendere quindici minuti a leggerlo.  “

Di questo discutevo con il capo redattore ieri. Fine della prima puntata.

Guida ai Prompt: l’RTF framework

Di

il 8 Marzo 2024

in Prompt e Tecnologie

L’importanza di una scrittura efficace dei prompt non può essere sottovalutata. Un prompt scritto male può portare a risposte ambigue, irrilevanti o fuorvianti, riducendo così la user experience e l’utilità del modello di AI che stiamo interrogando. D’altro canto, un prompt ben strutturato può sbloccare il pieno potenziale di un sistema di Intelligenza Artificiale, consentendogli di fornire risultati precisi e di valore.

Il Framework RTF è l’acronimo di Request, Task e Format. È un approccio strutturato alla scrittura dei prompt che mira a semplificare l’interazione tra l’utente e il modello di intelligenza artificiale. Suddividendo il prompt in tre componenti distinti, il Framework RTF assicura che il modello AI riceva una richiesta ben definita, perseguibile e facile da comprendere ed eseguire.

RFT Framework:

Request – questa componente è la parte iniziale del prompt in cui l’utente specifica cosa vuole che il modello AI faccia. Di solito si tratta di una domanda o di un comando diretto che mira a suscitare un tipo specifico di risposta. La richiesta pone le basi dell’interazione, fornendo al modello di intelligenza artificiale il contesto necessario per generare un output significativo.

Task – questa parte elabora la Richiesta, fornendo ulteriori dettagli o specifiche. Può includere parametri, condizioni o qualsiasi altra informazione che aiuti il modello AI a comprendere l’ambito e i requisiti del compito da svolgere.

Format – questa parte serve a specificare il formato desiderato della risposta del modello di intelligenza artificiale. Potrebbe trattarsi di una particolare struttura di dati, di un layout specifico o anche di uno stile linguistico preferito. Questo componente aiuta a personalizzare l’output per soddisfare esigenze o preferenze specifiche, rendendo l’interazione più semplice ed efficace.

Lo schema RTF è particolarmente utile negli scenari in cui è richiesta un’interazione complessa o in più fasi. È ideale per i contesti professionali, come il servizio clienti, l’assistenza sanitaria e l’analisi dei dati, dove chiarezza e precisione sono fondamentali. Il framework è utile anche in contesti educativi, per aiutare gli studenti a interagire più efficacemente con gli strumenti di Intelligenza Artificiale.

Prompt Template:

"Comportati come un [inserire il ruolo che vuoi far assumere all'IA]. Dammi un [inserire compito] nel seguente formato [inserire formato]."

Proviamolo:

“Comportati come un esperto social media manager. Suggerisci un piano editoriale per un profilo Instagram che si occupa di personal training che comprenda post, reel e stories sotto forma di tabella mensile”.

Ed ecco la risposta di ChatGPT:

Il piano editoriale varia tra contenuti educativi, motivazionali, dimostrativi e interattivi per coinvolgere al meglio la community e fornire valore aggiunto attraverso un mix di post, reel e stories. Le possibilità, con questo semplice framework, sono infinite.

A che punto siamo con l’Intelligenza Generativa

Di

il 1 Marzo 2024

in AI

Essendo una persona che ha ricercato, scritto e seguito da vicino l’evoluzione dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) e il modo in cui viene implementata negli ambienti aziendali del mondo reale, non smette mai di stupirmi della rapidità con cui sta cambiando il panorama intorno a noi. Idee e concetti che solo pochi mesi fa sembravano lontani anni fa, come la possibilità di eseguire modelli di base direttamente sui dispositivi client, sono già qui. Allo stesso tempo, anche alcune delle nostre aspettative iniziali su come la tecnologia potrebbe evolversi e essere implementata stanno cambiando, e le implicazioni potrebbero essere grandi.

Nel caso dello sviluppo tecnologico di base e dell’implementazione di GenAI, ad esempio, c’è stato un crescente riconoscimento del fatto che il processo in due fasi di addestramento del modello e inferenza del modello non sta avvenendo nel modo in cui siamo stati portati a credere. In particolare, risulta che solo una manciata di aziende sta costruendo i propri modelli di base e formandoli da zero. Invece, la stragrande maggioranza del lavoro svolto riguarda la personalizzazione dei modelli esistenti.

Mentre alcuni potrebbero sostenere che la differenza tra la formazione e la personalizzazione di cose come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è una questione di semantica, in verità implicano un impatto molto maggiore. Innanzitutto, questa tendenza evidenzia il fatto che solo le aziende più grandi hanno le risorse e il denaro non solo per costruire questi modelli da zero, ma anche per mantenerli ed evolverli.

Si tratta di aziende come Microsoft , Google, Amazon, Meta , Salesforce , insieme alle aziende in cui scelgono di investire e con cui collaborano, come ad esempio OpenAI, Anthropic, ecc.: sono quelli che svolgono la maggior parte del lavoro di creazione del modello.

Certo, ci sono un sacco di startup e altre aziende più piccole che stanno lavorando duramente per creare i propri modelli di base, ma ci sono domande crescenti su quanto questi tipi di modelli di business siano fattibili nel lungo periodo. In altre parole, il mercato assomiglia sempre più all’ennesimo caso di grande crescita delle grandi aziende tecnologiche.

Le ragioni di ciò vanno oltre i fattori tipici della disponibilità di competenze, dell’esperienza con la tecnologia e della fiducia nei grandi marchi. In effetti, a causa dell’ampia portata e influenza che gli strumenti GenAI stanno già iniziando ad avere (e che si prevede si espanderanno ulteriormente), ci sono crescenti preoccupazioni sulle questioni legali e sui fattori correlati.

Per dirla semplicemente, se le grandi organizzazioni iniziano a dipendere da uno strumento che probabilmente avrà un profondo impatto sulla loro attività, devono sapere che dietro quello strumento c’è una grande azienda a cui possono attribuire la colpa nel caso in cui qualcosa vada male. sbagliato.

Questo è molto diverso da molti altri nuovi prodotti tecnologici che spesso venivano introdotti nelle organizzazioni tramite startup e altre piccole aziende. La portata che ci si aspetta che GenAI abbia è semplicemente troppo profonda in un’organizzazione per essere affidata a chiunque tranne che a una grande e consolidata azienda tecnologica.

Eppure, nonostante questa preoccupazione, uno degli altri sviluppi sorprendenti nel mondo della GenAI è stata la rapida adozione e utilizzo di modelli open source da luoghi come Hugging Face. Sia i fornitori di tecnologia che le aziende stanno collaborando con Hugging Face a un ritmo incredibilmente rapido a causa della velocità con cui le nuove innovazioni vengono introdotte nei modelli aperti che ospitano.

Allora, come conciliare questi sviluppi apparentemente incongrui e incompatibili?

Si scopre che molti dei modelli di Hugging Face non sono del tutto nuovi, ma sono invece personalizzazioni di modelli esistenti. Quindi, ad esempio, puoi trovare cose che sfruttano qualcosa come il modello Llama 2 open source e sempre più popolare di Meta come base di riferimento, ma poi vengono adattati a un particolare caso d’uso.

Di conseguenza, le aziende possono sentirsi a proprio agio nell’usare qualcosa che deriva da una grande azienda tecnologica ma che offre il valore unico aggiunto da altri sviluppatori open source. È uno dei tanti esempi delle opportunità e dei vantaggi unici che il concetto di separare il “motore” dall’applicazione, cosa che GenAI consente agli sviluppatori di fare, sta ora offrendo.

Dal punto di vista del mercato, ciò significa che le più grandi organizzazioni tecnologiche probabilmente si daranno battaglia per produrre i migliori “motori” per GenAI, ma altre aziende e sviluppatori open source potranno poi sfruttare tali motori per il proprio lavoro. Le implicazioni di ciò, a loro volta, saranno probabilmente grandi quando si tratta di cose come i prezzi, il packaging, le licenze, i modelli di business e l’aspetto economico della GenAI.

In questa fase iniziale, non è chiaro esattamente quali saranno queste implicazioni.

Uno sviluppo probabile, tuttavia, è la separazione di questi motori di base del modello principale e delle applicazioni o personalizzazioni dei modelli che si trovano sopra di essi quando si tratta di creare prodotti: sicuramente qualcosa che vale la pena guardare.

È interessante notare che questa separazione dei modelli dalle applicazioni potrebbe anche avere un impatto sul modo in cui i modelli di base vengono eseguiti direttamente sui dispositivi. Una delle sfide di questo esercizio è che i modelli di base richiedono una grande quantità di memoria per funzionare in modo efficiente. Inoltre, molte persone credono che i dispositivi client dovranno eseguire più modelli di base contemporaneamente per eseguire tutte le varie attività che GenAI dovrebbe consentire.

Il problema è che, sebbene le specifiche di memoria di PC e smartphone siano certamente aumentate negli ultimi anni, sarà comunque difficile caricare più modelli di base in memoria contemporaneamente su un dispositivo client.

Una possibile soluzione è selezionare un unico modello di base che finisca per alimentare più applicazioni indipendenti. Se così fosse, solleverebbero interrogativi interessanti sulle partnership tra produttori di dispositivi e fornitori di modelli di fondazione e sulla capacità di differenziarsi tra loro.

Oltre ai cambiamenti nell’addestramento dei modelli, ci sono stati alcuni sviluppi interessanti nel mondo dell’inferenza. In particolare, tecnologie in rapida crescita come RAG (Retrieval Augmented Generation) forniscono un modo potente per personalizzare i modelli sfruttando i dati di un’organizzazione.

Fondamentalmente, il modo in cui RAG funziona è che fornisce un meccanismo per eseguire una query tipica a un LLM, ma la risposta viene generata dalla cache dei contenuti originali di un’organizzazione. In altre parole, RAG sfrutta le competenze apprese da un modello completamente addestrato in termini di regole da utilizzare per selezionare il contenuto.

Quindi costruisce la sua risposta combinando la propria logica e la comprensione del linguaggio di base con il materiale unico dell’organizzazione che gestisce lo strumento.

La bellezza di questo approccio è duplice. Innanzitutto, offre un modo significativamente più semplice e meno dispendioso in termini di risorse per personalizzare un modello. In secondo luogo, riduce contemporaneamente il rischio di allucinazioni e altri problemi di contenuto generando la risposta solo dal set di dati personalizzato e non dall’insieme molto più ampio di contenuti utilizzati per creare e addestrare inizialmente il modello.

Di conseguenza, l’approccio RAG viene rapidamente adottato da molte organizzazioni e sembra essere un fattore chiave per gli sviluppi futuri. Un’altra cosa interessante è che cambia la natura del modo in cui viene eseguita l’inferenza e sposta l’attenzione su dove sono richieste le risorse di elaborazione dal cloud al data center e/o ai dispositivi client.

Naturalmente, data la rapida evoluzione del mondo GenAI, è certamente possibile che gran parte di ciò che ho sostenuto qui possa essere irrilevante o un punto controverso entro la metà del prossimo anno.

Tuttavia, sembra chiaro che importanti cambiamenti si stanno già verificando e sarà importante che gli operatori del settore inizino a spostare i loro messaggi attorno a tali cambiamenti.

Il passaggio dall’attenzione all’addestramento e all’inferenza dei modelli a uno che metta in risalto la personalizzazione dei modelli, ad esempio, sembra tardivo in base alle realtà del mercato odierno. Allo stesso modo, anche fornire maggiori informazioni su tecnologie come RAG e la loro potenziale influenza sul processo di inferenza sembra fondamentale per aiutare a educare il mercato.

Non ci sono più molti dubbi sull’impatto che si prevede che GenAI avrà sulle aziende di tutte le dimensioni. Il percorso per raggiungere quel livello di impatto e il ritmo con cui sarà raggiunto, tuttavia, sono ancora molto indefiniti.

Alla luce di ciò, qualsiasi sforzo che l’industria tecnologica potrà compiere per educare meglio le persone su come la GenAI si sta evolvendo, anche attraverso messaggi migliori e più raffinati, sarà estremamente importante.

Il processo non sarà facile, ma speriamo che sempre più aziende siano disposte ad accettare la sfida.

Guida ai Prompt: il RODES framework

Di

il 1 Marzo 2024

in Prompt e Tecnologie

Nel regno dell’Intelligenza Artificiale (AI) e dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), i prompt servono come catalizzatori che accendono le interazioni tra esseri umani e macchine. Queste frasi brevi e istruttive sono in grado di guidare i modelli di intelligenza artificiale nella generazione di risposte contestualmente pertinenti, accurate e perspicaci. Abbiamo visto come sia possibile usare i cosidetti Prompt framework per fornire ai chatbot AI le informazioni corrette per il task che desideriamo venga portato a termine e all’interno di questi ne abbiamo in particolare analizzato uno, il RISEN framework.

Vediamo adesso un altro modello, il RODES framework:

R – Role
O – Objective
D – Details
E – Examples
S – Sense Check

L’acronimo sta per Ruolo, Obiettivo, Dettagli, Esempi e Controllo del senso e ogni componente ha uno scopo specifico:

R – Role | Ruolo: [Inserire il ruolo che si vuole far assumere all’IA].

O – Objective | Obiettivo: [Inserire l’obiettivo che si vuole far fare all’IA].

D – Details | Dettagli: [Inserire qualsiasi contesto o vincolo di cui l’IA ha bisogno per creare un buon risultato].

E – Examples | Esempi: ecco alcuni esempi che puoi usare per modellare la tua risposta [Inserire esempi di output].

S – Sense Check | Controllo del senso: hai compreso l’obiettivo e le linee guida specifiche per questo compito?

Il RODES Framework è particolarmente efficace quando si ha un’idea chiara di ciò che si desidera, ma è necessario che il risultato sia conforme a stili o esempi specifici. È eccellente per i compiti creativi, per i testi di marketing o per qualsiasi situazione in cui lo stile e il tono sono importanti quanto il contenuto stesso.

Mettiamo il caso che la nostra intenzione sia quella di scrivere una headline per LinkedIn che metta in risalto le nostre competenze come esperto di digital marketing, potremmo scrivere il seguente prompt, usando il RODES framework:

R – Ruolo: sei un copywriter esperto specializzato in profili LinkedIn.

O – Obiettivo: crea una headline per LinkedIn che attiri i recruiter nel settore del marketing digitale.

D – Dettagli: – il titolo non deve essere più lungo di 120 caratteri. Utilizza un linguaggio che metta in evidenza la competenza e l’esperienza. Evita di usare parole d’ordine o cliché.

E – Esempi: ecco alcuni esempi da prendere a modello per la tua risposta:

1. “Guido il successo delle aziende attraverso strategie digitali ad alto impatto. ROI garantito”

2. “Dare ai team la possibilità di raggiungere il loro pieno potenziale. Leadership attraverso l’innovazione”

3. “Come ottenere risultati di PR misurabili. La vostra storia, ben raccontata”

S – Controllo del senso: hai compreso l’obiettivo e le linee guida specifiche per questo compito?

E adesso vediamo la risposta che potrebbe essere la seguente:

R – Assolutamente, ho chiaro l’obiettivo di creare una headline accattivante per attirare recruiter nel settore del marketing digitale.

O – Il mio obiettivo è creare una headline che metta in risalto competenza ed esperienza nel marketing digitale in modo intrigante e professionale.

D – La headline non supererà i 120 caratteri e utilizzerà un linguaggio che evidenzi le capacità nel settore senza ricorrere a parole d’ordine o cliché.

E – Ecco alcuni esempi di headline che potrebbero funzionare:

  1. “Trasformo le aziende attraverso strategie basate sui dati. ROI è il mio secondo nome.”
  2. “Massimizzo l’engagement e la conversione con innovativi approcci di marketing digitale.”
  3. “Architetto di esperienze digitali straordinarie. Trasformo i brand in leggende online.”

S – Sì, ho compreso l’obiettivo e ho creato tre headline che rispettano le linee guida specifiche, utilizzando un linguaggio persuasivo e professionale.

Impara a programmare in Python gratis: 15 corsi essenziali per avvicinarti all’Intelligenza Artificiale

Di

il 27 Febbraio 2024

in Corsi

L’interesse per l’Intelligenza Artificiale e le sue applicazioni pratiche sta crescendo sempre di più. Se sei un appassionato di questo campo in continua evoluzione e desideri imparare a programmare in Python, sei nel posto giusto.

Python è diventato il linguaggio di programmazione preferito per molti sviluppatori di AI grazie alla sua sintassi semplice, alla flessibilità e alla vasta gamma di librerie specializzate. Se sei nuovo nel mondo della programmazione o se hai già esperienza e desideri approfondire le tue conoscenze, esistono numerosi corsi online gratuiti che possono aiutarti a padroneggiare Python e avviarti nel campo dell’AI.

In questo articolo, ti presenteremo una lista di 15 corsi online gratuiti di Python che coprono una vasta gamma di argomenti, dal linguaggio di base alle applicazioni pratiche nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Che tu sia uno studente, un professionista o semplicemente un appassionato, c’è un corso adatto a te.

Continua a leggere per scoprire i migliori corsi gratuiti disponibili online.

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5. Machine Learning with Python con IBM by Coursera https://imp.i384100.net/eKJOOZ

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7. Learn Python for Total Beginners con Udemy https://udemy.com/course/python-3-for-total-beginners/v…

8. Python for Data Science, AI & Development con IBM by Coursera https://imp.i384100.net/5gmXXo

9. Python for Everybody con University of Michigan by Coursera https://imp.i384100.net/oqWMgY

10. Crash Course on Python con Google by Coursera https://imp.i384100.net/QyzVe6

11. Google IT Automation with Python con Google by Coursera https://imp.i384100.net/Gmorq2

12. Python 3 Programming Specialization con University of Michigan by Coursera https://imp.i384100.net/m53qey

13. Get Started with Python con Google by Coursera https://imp.i384100.net/q4391q

14. Programming in Python con Meta con University of Michigan by Courserahttps://imp.i384100.net/DKgG5G

15. Data Analysis with Python con IBM by Coursera https://imp.i384100.net/jrDMMb

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Stability AI annuncia l’arrivo di Stable Diffusion 3, una nuova generazione di AI per la creazione di immagini

Di

il 23 Febbraio 2024

in AI

Stability AI ha annunciato il lancio di  Stable Diffusion 3, l’ultima versione del suo modello AI per la generazione di immagini.

Stability AI ha affermato che il nuovo modello, che non è ancora ampiamente disponibile, migliora la qualità dell’immagine, funziona meglio con istruzioni contenenti più argomenti e può inserire testo più accurato come parte dell’immagine generata. L’aspetto tipografico è sempre stato il tallone d’achille non solo dei precedenti modelli di Stable Diffusion ma anche dei rivali come DALL-E 3  e Midjourney che hanno lavorato proprio su questo aspetto nelle loro versioni più recenti.

L’annuncio arriva pochi giorni dopo che il più grande rivale di Stability AI, OpenAI, ha presentato Sora , un nuovissimo modello di intelligenza artificiale in grado di generare video quasi realistici e ad alta definizione da semplici istruzioni di testo.

Non è chiaro quando Stable Diffusion 3 verrà rilasciato al pubblico, ma fino ad allora chiunque sia interessato può iscriversi a una lista d’attesa 

Prompt: “Night photo of a sports car with the text “SD3” on the side, the car is on a race track at high speed, a huge road sign with the text “faster”. Made with SD3. Credits: @andrekerygma
Prompt: “A horse balancing on top of a colorful ball in a field with green grass and a mountain in the background”. Made with SD3. Credits: @andrekerygma
Prompt: “Studio photograph closeup of a chameleon over a black background”. Made with SD3: Credits: @StabilityAI

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Sora vs DALL-E: generatore di video e di immagini a confronto

Di

il 20 Febbraio 2024

in AI

Uno degli argomenti mainstream in queste ore è indubbiamente il nuovo modello di AI generativa Sora, appena lanciato da OpenAI. Siccome il suo funzionamento è molto simile allo strumento AI di generazione di immagini DALL-E sempre realizzato da OpenAI, qualcuno ha voluto mettere a confronto i due sistemi per vedere che tipo di output restituissero.

La sfida è semplice: lo stesso prompt di testo utilizzato per creare uno dei video ad alta definizione prodotti da Sora in questa fase di test viene utilizzato per capire quale risultato mostrerà DALL-E.

Di seguito alcune simulazioni:

Scopri di più sulla nostra politica di embedding.

Prompt challenge: 10 tool di Intelligenza Artificiale generativa a confronto

Di

il 14 Gennaio 2024

in AI

L’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale (AI) ha aperto nuovi orizzonti creativi, influenzando profondamente il modo in cui concepiamo e produciamo immagini. In questo contesto, esploreremo una serie di tool di Intelligenza Artificiale all’avanguardia, focalizzandoci sulla loro capacità di trasformare testo in immagini sorprendenti e ridefinire i limiti dell’espressione visiva.

Partendo da uno stesso identico prompt vedremo come i vari algoritmi di Intelligenza Artificiale interpretano lo sviluppo di immagini.

Prompt

1) Midjourney

Credit: Chase Lean

2) Dall-E

Credit: Chase Lean

3) Adobe Firefly

Credit: Chase Lean

4) LensGo

Credit: MOAI

5) Merlin

Credit: JT Loh

6) Dream AI

Credit: Jim Burrows

7) Stable Diffusion

Credit: José Andrés Martínez Silva

8) ArtFlow.AI

Credit: A Wojcicki

9) Leonardo

Credit: Rivista AI

10) Freepik

Credit: Rivista AI

A voi quale piace di più?

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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Scenario: come si crea un’Influencer con l’Intelligenza Artificiale

Di

il 7 Gennaio 2024

in AI

Abbiamo visto come l’evoluzione del mondo digitale abbia determinato una trasformazione radicale del ruolo dell’influencer tradizionale, dando origine a una nuova categoria: l’influencer virtuale generato con l’Intelligenza Artificiale.

Questi personaggi, generati al computer e esistenti esclusivamente online, sono una realtà consolidata da lungo tempo (la prima popstar virtuale, Kyoko Date, è stata creata in Giappone nel 1996) ma oggi, grazie alla convergenza di tecnologie e discipline come Intelligenza Artificiale, computer grafica, realtà aumentata, motion capture e machine learning, siamo arrivati alla possibilità di creare personaggi esclusivamente digitali sempre più realistici, espressivi e interattivi, capaci di generare contenuti originali e di interagire con il pubblico.

Gli influencer virtuali – siano essi creati da singoli artisti, piccole agenzie, grandi aziende o agenzie specializzate in questo settore – hanno una loro identità, una loro storia, una propria personalità, così come uno stile e dei valori che possono essere propri o distintivi del brand che ha creato l’avatar virtuale, rendendoli unici e distintivi, con i propri canali social, dove condividere foto, video, storie, live e altri contenuti che mostrano la loro vita quotidiana, passioni, opinioni e, appunto, collaborazioni con i brand.

Ma come si crea un Influencer Virtuale con l’Intelligenza Artificiale?

Ce lo facciamo spiegare, step by step, da Emmanuel de Maistre, CEO e founder di Scenario, un’app di AI generativa che, sebbene sia pensata per sviluppatori e creatori di videogiochi, si adatta benissimo a questa funzione.

Ovviamente sono diverse le app di Intelligenza Artificiale generativa che possono essere utilizzate per creare un’influencer virtuale, Chat GPT e Bard ad esempio possono essere utilizzati per generare idee di contenuto, temi, post sui social media, didascalie e script video assieme a tool come Dall-E o Midjourney per generare immagini, o anche piattaforme come Synthesia per automatizzare il movimento delle labbra in base a uno script predefinito per creare contenuti video o conversare con i propri follower, quel che è certo è che il marketing degli influencer virtuali è un segmento che sta diventando sempre più importante.

20 prompt Chat GPT per il social media marketing

Di

il 3 Gennaio 2024

in Prompt e Tecnologie

Il social media management è ormai un elemento fondamentale per la promozione di marchi e prodotti. Una delle chiavi del successo di una strategia di digital marketing è quella di riuscire a catturare l’attenzione e coinvolgere il pubblico. E per fare questo, ci può aiutare l’Intelligenza Artificiale: Chat GPT può essere un nostro valido alleato per definire la nostra strategia social a patto di saper scrivere dei prompt efficaci.

In questo articolo, esploreremo approfonditamente l’importanza dei prompt per il social media management e forniremo consigli pratici su come crearli in modo strategico ed efficace. Dalla scelta delle parole giuste alla comprensione del tono appropriato per ogni piattaforma, ti guideremo attraverso le sfide e le opportunità di scrivere prompt che generino interazioni significative e amplifichino la tua presenza online, perché scrivere dei prompt efficaci per i social non è solo un’abilità, ma una vera e propria arte.

Prompt 1 – Agisci come un esperto social media strategist e pianifica un calendario per i social media per il mese di [indicare mese] e suggerisci delle idee basate su calendario per [indicare gli account ].

Prompt 2 – Suggerisci [inserire numero] hashtag su [inserire l’argomento] per i miei post su Instagram

Prompt 3 – Scrivi un thread su Twitter/X su [inserire l’argomento] e menziona i punti salienti come [indicare le cose che vogliamo siano incluse nel thread]. Scrivilo con un [indicare il tone of voice preferito] e uno stile che attiri l’attenzione ma non renderlo troppo promozionale. Usa emoji pertinenti e almeno 2 hashtag per ogni tweet [oppure non usare emoji e suggerisci almeno 2 hashtag per ogni tweet]

Prompt 4 – Genera [inserire numero] di idee per una campagna di social media takeover che collabori con degli influencer per raggiungere nuovi pubblici e aumentare la visibilità del marchio.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

La mia attività – [inserire le indicazioni]

Argomenti dei contenuti – [specificare gli argomenti che i contenuti debbono trattare]

Criteri dell’influencer – [indicare i criteri di scelta dell’influencer]

Prompt 5 – Genera [inserire numero] concetti creativi per un calendario di contenuti che delinei un mix di contenuti promozionali, educativi e coinvolgenti per il nostro pubblico di riferimento.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

La mia attività – [inserire le indicazioni]

Argomenti dei contenuti – [specificare gli argomenti che i contenuti debbono trattare]

Prompt 6 – Sviluppa [inserire numero] idee per una sfida sui social media che coinvolga il nostro pubblico di riferimento, aumenti la consapevolezza del marchio e incoraggi i contenuti generati dagli utenti.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

La mia attività – [inserire le indicazioni]

Argomenti dei contenuti – [specificare gli argomenti che i contenuti debbono trattare]

Obiettivi della sfida sui social media – [indicare gli obiettivi della sfida sui social media]

Prompt 7 – Scrivi [inserire numero] idee di post su LinkedIn che mettano in risalto le competenze della nostra azienda nel settore [inserire il settore] e che suscitino il coinvolgimento del nostro pubblico di riferimento.

Contesto:

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

Competenza del cliente nel settore – [indicare il settore di competenza dell’azienda]

Obiettivi di coinvolgimento – [indicare gli obiettivi di coinvolgimento]

Prompt 8 – Creare [inserire numero] idee di Instagram Reels che mostrino i valori del nostro marchio e coinvolgano il pubblico di riferimento.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [indicare il pubblico di riferimento]

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

Obiettivi di coinvolgimento – [indicare gli obiettivi di coinvolgimento]

Prompt 9 – Genera [inserire numero] di idee pubblicitarie su Facebook che portino traffico al nostro sito web e mostrino le nostre ultime promozioni.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [indicare il pubblico di riferimento]

Promozioni del cliente – [dettagliare le promozioni]

Obiettivi dell’inserzione – [indicare gli obiettivi dell’inserzione]

Prompt 10 –Sviluppa [inserire numero] idee di bacheche Pinterest che raccolgano contenuti stimolanti per il nostro pubblico di riferimento [indicare il pubblico di riferimento] relativi alla nostra nicchia di mercato [indicare il settore] e che portino traffico al sito web.

Prompt 11 – Scrivi un post per [inserire il social media di interesse] che chieda al nostro pubblico di condividere una foto o un video relativi a un argomento specifico.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

La mia attività – [inserire le indicazioni]

Prompt 12 – Scrivi un post per [inserire il social media di interesse] che chieda al nostro pubblico di completare un sondaggio o un’indagine.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

La mia attività – [inserire le indicazioni]

Prompt 13 – Scrivi un post per [inserire il social media di interesse] che sfidi il vostro pubblico a partecipare a un concorso o a un’offerta.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

La mia attività – [inserire le indicazioni]

Prompt 14 – Scrivi un post per [inserire il social media di interesse] che chieda al vostro pubblico di taggare un amico nei commenti.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

La mia attività – [inserire le indicazioni]

Prompt 15 –Scrivi un post per [inserire il social media di interesse] che metta in evidenza la competenza o l’esperienza della nostra azienda/team/agenzia.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

La mia attività – [inserire le indicazioni]

Prompt 16 – Scrivi un post per [inserire il social media di interesse] che evidenzi la cultura o i valori della nostra azienda.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

La mia attività – [inserire le indicazioni]

I valori – [inserire le indicazioni]

Prompt 17 – Scrivi un post per [inserire il social media di interesse] che condivida i nostri pensieri su un problema o una tendenza attuale del settore [indicare il settore]

Prompt 18 – Scrivi un post per [inserire il social media di interesse] che rimandi a un post o a un articolo che abbiamo scritto sul seguente argomento [indicare l’argomento]

Prompt 19 – Scrivi un post per [inserire il social media di interesse] che condivida una citazione o un’intuizione di un leader di pensiero su [indicare il settore]

Prompt 20 – Scrivi un post per [inserire il social media di interesse] che ponga una domanda per incoraggiare il nostro pubblico a impegnarsi con noi e a condividere i propri pensieri e opinioni.

Contesto:

Pubblico di riferimento – [il vostro pubblico di riferimento]

La mia attività – [inserire le indicazioni]

20 prompt Chat GPT per l’e-mail marketing

Di

il 2 Gennaio 2024

in Prompt e Tecnologie

Chat GPT può essere utilizzata per automatizzare molte attività di marketing, come l’invio di email personalizzate e l’analisi dei dati dei clienti. Ciò significa che le aziende possono utilizzare l’AI per ottimizzare le attività di marketing e aumentare l’efficienza delle proprie campagne.

Il generatore di testi AI può creare per voi righe di oggetto, contenuti completi o flussi di lavoro automatizzati.

Vediamo alcuni suggerimenti per scrivere dei prompt utili per le nostre attività di email marketing:

Prompt 1 – Quali sono le principali tendenze [indicare settore] che posso includere nei miei prossimi invii [indicare i dettagli sulla vostra newsletter]?

Prompt 2 – Prendi la newsletter qui sotto, perfezionala e migliorane la struttura e il tono. Rendila più [amichevole, piacevole, per esperti, divertente, orecchiabile, potete aggiungere qualsiasi altro tono che preferitei]. Non superare le [inserire il numero di parole]

Prompt 3 – Traduci questa email in [spagnolo, cinese, francese o qualsiasi altra lingua] per favore. Mantieni il tono [amichevole, piacevole, divertente, ecc.] e scrivilo come fossi un madrelingua. [Aggiungi qui il corpo della mail]

Prompt 4 – Scrivi 5 diverse righe di oggetto che attirino l’attenzione per [indicare la campagna di marketing] e prendi la riga dell’oggetto qui sotto come esempio per trarre ispirazione: [Inserire l’oggetto che state usando attualmente]

Prompt 5 – Genera [inserire numero] di concetti creativi per una newsletter che coinvolga i nostri abbonati e porti traffico al nostro sito web o negozio online. Considera il seguente pubblico di riferimento [inserire il vostro pubblico di riferimento] per la nostra attività [inserire rifermenti all’attività svolta] e i seguenti obiettivi del sito web/negozio online [dettaglio degli obiettivi del vostro sito web/negozio online]

Prompt 6 – Crea [inserire numero] concetti per una campagna di email marketing che alimenti i lead, costruisca relazioni e attiri il pubblico target nel funnel di vendita convertendoli in clienti effettivi. Considera il seguente pubblico di riferimento [il vostro pubblico di riferimento] per la nostra attività [inserire i dettagli sull’attività] e i seguenti obiettivi della campagna e-mail [inserire gli obiettivi della vostra campagna e-mail]

Prompt 7 – Scrivi una email che persuada il mio cliente ideale [dettagli sul target] ad acquistare il mio [dettagli sul prodotto/servizio] evidenziandone i vantaggi unici e affrontando le potenziali obiezioni

Prompt 8 – Scrivi una email che convinca il mio cliente ideale [dettagli sul target] a iscriversi al mio [programma/abbonamento] spiegandone il valore aggiunto e i benefici che riceveranno

Prompt 9 – Scrivi una email che spieghi le caratteristiche e i vantaggi del mio [prodotto/servizio] a [indicare le caratteristiche della persona o del cliente ideale] in modo chiaro e conciso, portandoli a fare un acquisto

Prompt 10 –Scrivi una email che affronti i punti deboli e le esigenze del mio [indicare il cliente ideale] e mostri loro come il mio [indicare le caratteristiche del prodotto/servizio] sia la soluzione che stavano cercando

Prompt 11 – Scrivi una email per la mia attività [inserire i dettagli dell’attività] che attiri il mio [inserire indicazioni sul cliente ideale] con un titolo e un pay-off forti, e che poi lo convinca a [inserire l’azione desiderata] con un linguaggio persuasivo e prove convincenti

Prompt 12 –Scrivi una email per la mia attività [inserire i dettagli dell’attività] che stabilisca fiducia e credibilità con [inserire informazioni e dettagli sul cliente in target] mettendo in evidenza i successi e le testimonianze di clienti precedenti che hanno usato [indicare prodotto/servizio]”. Nell’elaborazione della email fai riferimento a [inserire dettagli delle case history di successo che si vogliono prendere in considerazione].

Prompt 13 – Scrivi una email per la mia attività [inserire i dettagli dell’attività] che faccia provare emozione nei confronti del [prodotto/servizio] e lo convinca a compiere [indicare l’azione desiderata] con un senso di urgenza”

Prompt 14 – Scrivi una email per un nuovo prospect che affronti una necessità per [inserire i dettaglio del persona target ideale], posizionando [indicare il prodotto/servizio] come soluzione ideale, con una chiara call-to-action

Prompt 15 – Scrivi una email per un nuovo prospect che includa un elemento interattivo (quiz, sondaggio, ecc.) relativo a [indicare il prodotto/servizio], che coinvolga [descrizione del cliente ideale] e lo conduca a una soluzione su misura

Prompt 16 – Scrivi una email per un nuovo prospect che inviti [descrivere il tipo di cliente target] a un evento esclusivo o ad un webinar che metta in mostra il valore di [indicare il prodotto/servizio], con un motivo convincente per parteciparvi

Prompt 17 – Scrivi una email che presenti un’offerta speciale o uno sconto a tempo limitato su [indicare prodotto/servizio] a [persona cliente ideale], creando un senso di urgenza

Prompt 18 – Scrivi una email che offra una demo gratuita e personalizzata di [prodotto/servizio] a [persona cliente ideale], mostrandone i vantaggi diretti

Prompt 19 – Scrivi una mail che offra un report esclusivo e ricco di informazioni o un white paper rilevante per [indicare il cliente target], posizionando [indicare il brand] come un’autorità del settore

Prompt 20 – Scrivi una mail che offra un’anteprima esclusiva o un accesso anticipato a una nuova funzionalità di [prodotto/servizio] per [indicare la persona o l’azienda in target].

Protetto: Cheat Sheet AI

Di

il 1 Gennaio 2024

in Corsi

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Google NotebookLM

Di

il 1 Gennaio 2024

in AI, News

Google NotebookLM è un assistente di ricerca e scrittura basato sull’intelligenza artificiale, recentemente reso disponibile in Italia e in oltre 200 paesi. Questo strumento, che utilizza il modello Gemini 1.5 Pro, offre diverse funzionalità utili, ma presenta anche alcune limitazioni. Di seguito sono elencati i pro e i contro di NotebookLM.

Pro

  • Analisi e Sintesi Avanzata: NotebookLM può analizzare fino a 50 documenti PDF contemporaneamente, ciascuno contenente oltre 500.000 parole, facilitando la sintesi e l’organizzazione delle informazioni1.
  • Interfaccia Intuitiva: L’interfaccia è simile a quella di Google Workspace, rendendo la navigazione e l’utilizzo semplici per gli utenti familiari con i prodotti Google.
  • Privacy e Sicurezza: I dati caricati non vengono utilizzati per addestrare il modello, garantendo che le informazioni sensibili rimangano private.
  • Supporto Multilingue: NotebookLM supporta oltre 100 lingue, rendendolo accessibile a una vasta gamma di utenti in tutto il mondo.
  • Funzionalità di Citazione: Include citazioni in linea dalle fonti utilizzate, facilitando la verifica e l’approfondimento delle informazioni.

Contro

  • Prodotto Sperimentale: Essendo ancora in fase di sviluppo, NotebookLM potrebbe presentare bug o limitazioni nelle sue funzionalità.
  • Dipendenza da Fonti Caricate: Gli utenti devono caricare manualmente i documenti e le fonti, il che potrebbe limitare l’efficacia per chi non ha accesso a una vasta gamma di materiali3.
  • Limitazioni di Elaborazione: Nonostante le sue potenti capacità, l’elaborazione è limitata ai documenti caricati, quindi non può accedere a informazioni esterne in tempo reale3.

Google NotebookLM rappresenta un passo avanti significativo nell’uso dell’IA per la gestione delle informazioni e la scrittura, ma gli utenti devono considerare le sue limitazioni e la sua natura sperimentale.

L’IA Trasforma i Router WiFi in Telecamere

Di

il 1 Gennaio 2024

in AI

I ricercatori della Carnegie Mellon University hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale in grado di utilizzare i segnali Wi-Fi per rilevare e tracciare le forme e i movimenti delle persone in una stanza, anche attraverso i muri. Questa tecnologia funziona attraverso:

  • L’analisi della fase e dell’ampiezza dei segnali Wi-Fi mentre rimbalzano su oggetti, comprese le persone
  • L’utilizzo di un sistema chiamato DensePose, sviluppato dai ricercatori di Facebook AI, che mappa i pixel sulla superficie del corpo umano
  • L’uso di una rete neurale profonda per tradurre i dati dei segnali Wi-Fi in coordinate precise sui corpi umani

I ricercatori hanno utilizzato tre router Wi-Fi da 30 dollari e tre ricevitori allineati per rimbalzare i segnali nella stanza. Il sistema filtra gli oggetti statici e si concentra sui segnali riflessi da oggetti in movimento, ricostruendo efficacemente la posa di una persona in un’immagine simile a un radar.

Vantaggi e Applicazioni

  • Protezione della Privacy: I segnali Wi-Fi non catturano immagini visive dettagliate come le telecamere
  • Costo-Efficienza: L’attrezzatura necessaria è relativamente economica e ampiamente disponibile
  • Superamento degli Ostacoli: I segnali Wi-Fi possono penetrare muri, cartongesso, recinzioni e cemento
  • Versatilità nelle Condizioni: A differenza delle telecamere, i sistemi Wi-Fi non sono influenzati da scarsa illuminazione o ostruzioni

Le applicazioni potenziali includono:

  • Sicurezza Domestica: Rilevamento di movimenti non autorizzati all’interno di un edificio
  • Cura degli Anziani: Monitoraggio del benessere di persone anziane che vivono in modo indipendente

Preoccupazioni e Limitazioni

  • Preoccupazioni sulla Privacy: La capacità di monitorare i movimenti attraverso i muri solleva significative preoccupazioni sulla privacy
  • Considerazioni Etiche: È fondamentale bilanciare i benefici con le protezioni della privacy per garantire un uso etico
  • Limitazioni Attuali: La tecnologia è limitata a modelli 2D e necessita di ulteriori sviluppi per migliorare risoluzione e accuratezza

In conclusione, mentre questa tecnologia di imaging Wi-Fi alimentata dall’IA offre soluzioni innovative, la sua implementazione deve essere guidata da una attenta considerazione delle implicazioni sulla privacy e sull’etica per prevenire abusi e garantire che benefici la società in modo responsabile.

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