Il libro Elementi di Etica Digitale curato da Pietro Jarre e Gianni Garbarini rappresenta una riflessione articolata su opportunità, impatti e rischi delle tecnologie digitali. In un’era in cui il digitale permea ogni aspetto della società, questa pubblicazione offre una guida essenziale per comprendere le sfide etiche e sociali che l’innovazione tecnologica comporta.
La decisione di Richard Ngo di lasciare OpenAI rappresenta un ulteriore tassello nella crescente serie di dimissioni di figure chiave dal settore della sicurezza interna all’azienda, mettendo in luce una preoccupante dissonanza tra la missione dichiarata di OpenAI e le sue recenti scelte operative. Ngo, noto ricercatore nel campo della governance dell’IA e co-autore di studi fondamentali sul problema dell’allineamento dell’IA, ha spiegato le sue dimissioni come una scelta maturata gradualmente a fronte di “domande senza risposta” su come OpenAI stia perseguendo la propria missione di “fare sì che l’AGI vada bene” (go well).
Elon Musk, noto per la sua visione futuristica e i suoi avvertimenti sui rischi globali, ha nuovamente attirato l’attenzione dei media internazionali con una dichiarazione che non lascia spazio a interpretazioni: “Se non prendiamo decisioni rapide e coraggiose, rischiamo il collasso.” Questo grido d’allarme non è solo una provocazione, ma una lucida analisi del mondo di oggi, un mondo in cui la lentezza decisionale e la complessità burocratica stanno rallentando gli sforzi necessari per affrontare le sfide critiche.
Mercoledì il Presidente della Repubblica Italiana, Sergio Mattarella, ha risposto con fermezza alle recenti esternazioni di Elon Musk riguardo alla politica italiana sull’immigrazione, suscitando una nuova frattura diplomatica. La controversia ha avuto origine dopo che Musk, attraverso un tweet, ha criticato apertamente le decisioni dei giudici italiani in relazione al piano della premier Giorgia Meloni di trasferire migranti in Albania, stanziando a tal fine circa 850 milioni di dollari per nuovi centri di detenzione.
Nella Silicon Valley, si assiste a una corrente ideologica che va oltre la semplice innovazione tecnologica e le classiche startup. Sotto il termine TESCREAL, acronimo per Transumanismo, Estropianismo, Singularitarianismo, Cosmismo, Razionalismo, Altruismo Efficace e Longtermismo, emerge un insieme di credenze e ambizioni quasi utopiche. Alcune delle più influenti personalità della tecnologia – Elon Musk, Ray Kurzweil, e i leader di OpenAI e DeepMind – stanno sostenendo una visione radicale, mirando a trasformare l’essere umano e l’umanità nel suo insieme attraverso tecnologie avanzate.
Il progetto delinea anche un’alleanza nordamericana per l’intelligenza artificiale che possa competere con le iniziative della Cina e un National Transmission Highway Act “ambizioso quanto il National Interstate and Defense Highways Act del 1956”.
“Gli stati che forniscono sussidi o altri supporti alle aziende che lanciano progetti infrastrutturali potrebbero richiedere che una quota del nuovo calcolo venga messa a disposizione delle loro università pubbliche per creare laboratori di ricerca sull’intelligenza artificiale e hub per sviluppatori allineati con i loro settori commerciali chiave”,
“Il governo può incoraggiare gli investitori privati a finanziare progetti infrastrutturali energetici ad alto costo impegnandosi ad acquistare energia e altri mezzi che riducono il rischio di credito”.
ha scritto OpenAI.
Fixie AI ha introdotto Ultravox v0.4.1, una nuova famiglia di modelli di intelligenza artificiale open source progettata specificamente per potenziare le conversazioni in tempo reale, introducendo una serie di innovazioni che promettono di ridefinire gli standard di interazione con i sistemi di intelligenza artificiale. Questo rilascio rappresenta un avanzamento notevole in termini di velocità, versatilità e accessibilità, posizionandosi come un’alternativa credibile ai modelli proprietari come GPT-4.
Microsoft ha confermato che OpenAI, società supportata dal colosso tecnologico, lancerà un nuovo strumento di agenti artificiali, noto come “Operator“, all’inizio del prossimo anno, come riportato da Bloomberg. Questo nuovo agente promette di automatizzare una vasta gamma di attività per i suoi utenti, spaziando da operazioni di e-commerce fino alla scrittura di codice. La mossa arriva in un momento in cui diversi attori del mercato, inclusi giganti come Anthropic e Google, stanno sviluppando soluzioni simili con l’obiettivo di rivoluzionare l’interazione tra utenti e tecnologia.
Si è aperta a Baku tra luci e ombre la conferenza sul clima delle Nazioni Unite, COP29. Tante le assenze, dal presidente francese Emmanuel Macron al cancelliere tedesco Olaf Scholz e un convitato di pietra, gli Stati Uniti, pronti, stando alle ultime dichiarazioni del neo eletto presidente Donald Trump di voler uscire dagli Accordi di Parigi sul clima. Assente anche la presidente della Commissione Europea Ursula von der Leyen: la sua scelta di rimanere a Bruxelles fa capire la situazione di stallo in cui si trova il processo di entrata in carica del nuovo esecutivo comunitario. La presidente del Consiglio Giorgia Meloni è invece intervenuta mercoledì mattina ribadendo la posizione dell’Italia sulle politiche energetiche e sulla lotta al cambiamento climatico, enfatizzando la neutralità tecnologica e un approccio pragmatico e non ideologico.
SoftBank Group ha annunciato di essere il primo cliente a ricevere i chip Blackwell di Nvidia, un passo significativo nella costruzione di un supercomputer avanzato in Giappone. Questo sviluppo è stato rivelato durante il summit AI di Nvidia a Tokyo, dove è stato sottolineato che il supercomputer sarà il più potente del paese, progettato per supportare iniziative di intelligenza artificiale (AI) e per servire istituzioni di ricerca e aziende locali.
Netflix sta investendo almeno 60 milioni di dollari per segnare un punto nella storia della trasmissione sportiva, con un evento che segna la sua prima incursione nel mondo delle dirette sportive non pay-per-view. La piattaforma di streaming, famosa per la sua offerta di contenuti on-demand, sta entrando nel mondo delle trasmissioni sportive in diretta con una sfida che ha già catturato l’attenzione di appassionati e analisti: Jake Paul, un YouTuber 27enne diventato pugile, contro Mike Tyson, leggenda del pugilato di 58 anni, in un incontro che si terrà il 15 novembre al AT&T Stadium. L’evento sta già facendo notizia, non solo per l’importanza sportiva, ma anche per gli aspetti economici e mediatici che lo circondano.
Jake Paul, con il suo spirito provocatorio, ha dichiarato: “Sono qui per guadagnare 40 milioni di dollari e abbattere una leggenda”, mentre Tyson, con l’umiltà che caratterizza la sua carriera, ha risposto: “Questo incontro non cambierà la mia vita finanziariamente. Credo di poter battere questo ragazzo”. Le dichiarazioni dei due atleti mostrano chiaramente il contrasto tra l’ambizione di Paul e la sicurezza di Tyson.
Le principali aziende del settore semiconduttori, tra cui ASML, Applied Materials e Lam Research , potrebbero essere destinate a fronteggiare una nuova ondata di restrizioni da parte dei legislatori statunitensi in merito alle esportazioni di equipaggiamenti per la fabbricazione di wafer (WFE) verso la Cina. Questo sviluppo, che potrebbe avere significative implicazioni per il mercato globale dei semiconduttori, sta attirando l’attenzione su come tali restrizioni influenzerebbero le strategie e le operazioni di queste aziende.
Il recente rapporto di Bloomberg che evidenzia le difficoltà di Google e Anthropic nel superare i limiti delle prestazioni dei loro modelli di linguaggio (LLM) mette in luce una sfida fondamentale nel settore dell’intelligenza artificiale. Un problema che ricorda quello affrontato da OpenAI con l’espansione dei suoi modelli, le due aziende stanno riscontrando ostacoli nel migliorare le capacità dei loro LLM, spingendoli oltre i confini che sembrano aver raggiunto. In particolare, la versione futura del modello Gemini di Google non ha soddisfatto le aspettative interne, una situazione simile a quella vissuta da Anthropic con i suoi modelli Claude. Tali difficoltà non sono un problema esclusivo di Google e Anthropic; l’intero settore sembra confrontarsi con limiti intrinseci nel tentativo di far evolvere i modelli di AI verso un livello superiore di prestazioni.
Meta, purtroppo, sta cercando di presentare come sicuro e controllato un sistema che, in realtà, è ben lungi dall’essere in grado di impedire l’uso improprio delle sue tecnologie. Nonostante l’impegno apparente nella protezione della sicurezza, l’azienda sta creando una finzione ben orchestrata, nel tentativo di nascondere la verità: una volta che un modello AI come Llama viene rilasciato al pubblico, diventa impossibile garantire che non venga utilizzato per scopi dannosi. La recente vicenda che ha visto l’esercito cinese utilizzare Llama di Meta ne è un chiaro esempio, e la risposta dell’azienda una dichiarazione che condanna l’uso non autorizzato appare ridicola, considerando la natura aperta e pubblica dei modelli che ha rilasciato.
Nel cuore del progresso tecnologico, dove l’intelligenza artificiale sembrava destinata a crescere senza limiti, qualcosa si è inceppato. Le aziende leader del settore, come Google, Anthropic e OpenAI, stanno affrontando una realtà che non avevano previsto: il plateau nelle prestazioni dei loro grandi modelli di linguaggio (LLM). Fino a poco tempo fa, il pensiero dominante era semplice: bastava aumentare la dimensione dei modelli e dei dati per ottenere risultati sempre più sorprendenti. Ma oggi la verità è diversa, e l’industria dell’AI si trova di fronte a una nuova sfida.
IBM ha pubblicato il suo primo State of Sustainability Readiness Report 2024, dal quale emerge che l’88% dei leader aziendali intervistati sta pianificando di aumentare l’investimento in IT per la sostenibilità nei prossimi 12 mesi e che, più in generale, oltre la metà degli intervistati che operano in diversi settori considera gli investimenti in tecnologia per la sostenibilità come un’opportunità di crescita e non solo di riduzione dei costi. Tuttavia, quando si parla di tecnologia AI, c’è un grande potenziale inutilizzato.
Il presidente eletto Donald Trump ha annunciato che Elon Musk e Vivek Ramaswamy guideranno un nuovo Dipartimento per l’Efficienza del Governo nella sua prossima amministrazione. Questa decisione è parte dei piani di Trump per il suo ritorno alla presidenza, dopo la vittoria elettorale del 5 novembre 2024.
Il nuovo dipartimento avrà il compito di smantellare la burocrazia governativa, ridurre le regolamentazioni eccessive, tagliare le spese superflue e ristrutturare le agenzie federali. L’obiettivo è rendere il governo più snello ed efficiente, in linea con le promesse di Trump di “drenare la palude” a Washington.
Nel panorama degli investimenti tech, i capitali non mancano, ma sono poche le startup che dimostrano di meritare valutazioni stellari. I venture capital stanno quindi concentrando gli sforzi sulle startup ritenute più promettenti, accelerando i rialzi di valutazione in tempi record. Un esempio lampante è Cyera, azienda specializzata in cybersecurity su cloud, che sembra prossima a raccogliere nuovi fondi da Accel, uno degli investitori iniziali, raddoppiando la valutazione da $1,4 miliardi a $3 miliardi in soli sette mesi. Anche Wiz, altro colosso emergente della cybersecurity, è al centro di un’offerta per permettere ai dipendenti di vendere azioni interne a una valutazione di circa $16 miliardi.
Microsoft, con la sua partecipazione in OpenAI ha accolto il ritorno di Greg Brockman, uno dei fondatori chiave dell’azienda e figura di spicco nel campo dell’intelligenza artificiale. Dopo una breve pausa annunciata ad agosto, necessaria per “ricaricare le batterie”, Brockman è tornato questa settimana alla startup che ha co-fondato nove anni fa e che oggi è un punto di riferimento per l’intelligenza artificiale su scala globale.
Uno dei settori che l’Intelligenza Artificiale sta trasformando ad un ritmo senza precedenti è quello dell’industria farmaceutica. L’AI, lungi dall’essere una tecnologia del futuro, è già diventata parte integrante della routine quotidiana di molte aziende, che la utilizzano, ad esempio, per sviluppare nuovi farmaci, ottimizzare i processi e migliorare l’efficienza. È quanto emerge dal Rapporto Ascendant di Minsait (Indra Group) “AI: radiografia di una rivoluzione in corso“, che analizza il grado di adozione della tecnologia nelle aziende private e nelle istituzioni pubbliche.
Il 2024 avrebbe potuto rappresentare un anno di significativa espansione per il 5G, sia in Italia che a livello internazionale. Tuttavia, il mercato italiano non ha rispettato queste previsioni. Nonostante la crescita del 70% rispetto al 2023, con una spesa stimata di 14,5 milioni di euro, il valore assoluto rimane modesto. Diversi fattori, tra cui le difficoltà a giustificare il ritorno sull’investimento e un contesto normativo frammentato, hanno contribuito a rallentare questa crescita. Sono queste le principali evidenze che emergono dall’Osservatorio 5G Beyond della School of Management del Politecnico di Milano.
Google ha lanciato “Learn About”, (non disponibile se non con VPN…) un nuovo strumento di intelligenza artificiale, differente dai chatbot a cui siamo abituati, come Gemini e ChatGPT. Basato sul modello LearnLM AI, presentato la scorsa primavera, questo strumento rappresenta un’evoluzione unica nel campo dell’istruzione, progettata appositamente per ottimizzare il processo di apprendimento. Google ha sviluppato Learn About per essere “radicato nella ricerca educativa e adattato a come le persone imparano”, un concetto che punta a migliorare l’interazione con le informazioni e a stimolare l’apprendimento autonomo.
Durante una recente intervista sul podcast di Lex Fridman, Dario Amodei, co-fondatore di Anthropic, ha fatto una dichiarazione che sta facendo molto discutere nel mondo tecnologico. Amodei ha affermato che, “se si segue un’estrapolazione lineare”, l’umanità potrebbe raggiungere l’intelligenza artificiale generale (AGI) nel 2026 o 2027. Tuttavia, ha anche evidenziato le numerose incertezze e variabili che minano questa previsione, suggerendo che il raggiungimento di un’intelligenza artificiale con capacità generalistiche potrebbe richiedere molto più tempo.
L’introduzione dell’intelligenza artificiale (IA) nei sistemi sanitari è al centro di un dibattito acceso: se da un lato promette efficienza e miglioramento dei risultati clinici, dall’altro solleva preoccupazioni profonde. Il rischio è che la “razionalità” algoritmica e la spinta verso l’efficienza possano compromettere la sicurezza e la cura del paziente.
In un settore in continua evoluzione come l’intelligenza artificiale (IA), OpenAI sta affrontando una sfida significativa con il modello Orion, la cui performance sembra migliorare a un ritmo inferiore rispetto ai modelli precedenti. Le aspettative erano elevate, considerando il rapido progresso tra GPT-3 e GPT-4, ma le fonti indicano che il salto di qualità da GPT-4 a GPT-5 è inferiore al previsto, sollevando dubbi tra i ricercatori e i sostenitori di OpenAI.
Dati emersi dal testing interno indicano che Orion ha raggiunto prestazioni paragonabili a GPT-4 dopo solo il 20% del suo addestramento. Tuttavia, gli esperti osservano che le fasi iniziali dell’addestramento spesso generano i progressi più significativi, con miglioramenti marginali nelle fasi successive. Questo aspetto potrebbe limitare l’impatto del restante 80% dell’addestramento, indicando un divario più stretto di quello sperato tra Orion e il suo predecessore.
L’azienda AI Hugging Face, nota per la sua filosofia open-source e l’innovazione costante, sta facendo parlare di sé per una scelta strategica in controtendenza: puntare su piccoli modelli linguistici, non su grandi. Il co-fondatore e Chief Science Officer di Hugging Face, Thomas Wolf, ha recentemente discusso questa visione durante il Web Summit di Lisbona, spiegando come questi modelli, compatti e altamente performanti, possano rappresentare il cuore della prossima generazione della robotica e dell’intelligenza artificiale applicata.
Perplexity ha affrontato diverse accuse di violazione del copyright da parte di importanti aziende mediatiche. In particolare, Forbes e Wired hanno criticato pubblicamente la startup per presunti casi di plagio dei loro contenuti. Forbes ha accusato Perplexity di utilizzare parti dei suoi articoli in un nuovo prodotto progettato per riassumere le notizie, mentre Wired ha riportato che i suoi contenuti sono stati fraintesi come originali dal motore di ricerca di Perplexity. In risposta a queste questioni, The New York Times Co. ha inviato una lettera di cessazione e desistenza, e News Corp ha intentato una causa contro Perplexity per violazioni del copyright.
Amazon Web Services, è in fase di negoziazione per un contratto da quasi mezzo miliardo di dollari per garantire a IBM l’accesso ai processori Nvidia su cloud per l’addestramento dell’intelligenza artificiale (AI). Questa operazione, valutata $475 milioni e distribuita su cinque anni, fornirebbe a IBM le capacità avanzate delle GPU Nvidia tramite i server EC2 di AWS, supportando la creazione di modelli AI sempre più complessi e performanti.
L’evoluzione degli assistenti di codifica sta segnando una fase cruciale nello sviluppo software, con l’intelligenza artificiale (IA) che gioca un ruolo sempre più significativo. Sundar Pichai, CEO di Google, ha annunciato che oltre il 25% del nuovo codice scritto all’interno dell’azienda è generato da algoritmi di intelligenza artificiale. Analogamente, Microsoft ha evidenziato come il suo assistente di codifica, GitHub Copilot, contribuisca a generare quasi la metà del codice all’interno dei file in cui è attivato. OpenAI, da parte sua, sta espandendo le capacità di generazione del codice dei suoi modelli, alimentando una competitività che si intensifica nel settore dell’IA.
L’intelligenza artificiale (IA) è da tempo al centro di un dibattito acceso che si divide principalmente in due visioni opposte: la “IA forte” e la “IA debole”. Questi due approcci pongono interrogativi profondi su cosa significhi “comprendere” o “pensare” e se le macchine possano davvero sviluppare una vera cognizione. In questo articolo, metteremo a confronto queste due visioni, esplorando le argomentazioni a favore e contro ciascuna, basandoci sui contributi di autori chiave e su esperimenti mentali celebri come la “stanza cinese” di John Searle.