L’Autorità Europea di Vigilanza sulla Concorrenza ha messo nel mirino la partnership tra Microsoft e OpenAI, sulla quale il gigante di Redmond ha investito circa 13 miliardi di dollari. La notizia proviene da una nota ufficiale di Bruxelles, che indica come l’Antitrust europea stia esaminando la possibilità di sottoporre a revisione l’investimento di Microsoft in OpenAI in base al regolamento UE sulle concentrazioni, laddove emergessero problemi per la concorrenza.
Microsoft ha tratto grandi benefici dall’investimento in OpenAI. Con l’integrazione dei prodotti di quest’ultima nelle sue principali linee di business, il gigante del software si è rapidamente affermato come leader indiscusso dell’intelligenza artificiale tra le grandi aziende tecnologiche.
La Commissione ha dato alle parti interessate tempo fino all’11 marzo per fornire un feedback sulla concorrenza nei mondi virtuali e nell’intelligenza artificiale generativa. Analoghe richieste di informazioni sono state inoltre inviate a diverse grandi aziende digitali su questi argomenti.
“Stiamo invitando le imprese e gli esperti a segnalarci eventuali problemi di concorrenza che potrebbero percepire in questi settori, e allo stesso tempo stiamo monitorando attentamente le partnership di intelligenza artificiale per garantire che non distorcano indebitamente le dinamiche di mercato“, ha detto Margrethe Vestager, Commissaria europea per la concorrenza.
La Vestager sarà consapevole degli investimenti in capitale di rischio nell’AI generativa stimati oltre i 7,2 miliardi di euro nel 2023 in Europa. Tuttavia, le autorità per la concorrenza esprimono preoccupazioni sul rischio di una possibile monopolizzazione delle innovazioni nel settore da parte di pochi giganti digitali, come Microsoft, Alphabet, Meta e la società cinese Baidu.
Il rischio è che – nonostante gli accordi e i regolamenti recentemente adottati dall’Unione Europea per regolare l’Intelligenza Artificiale (AI Act) e i recenti investimenti sui principali attori europei del settore come Aleph Alpha e Mistral AI – le Big Tech come Microsoft, Alphabet e Meta, possano, di fatto, acquisire il controllo dell’AI generativa.
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.
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.
Follow the fairy into the forgotten forest > short AI film See the magic See the sparkle See the ceremony
Workflow:
Midjourney text to image Magnific AI upscaling Runway ML image to video Capcut for video edits (length, speed curves, reversals – even taught myself how to do key… pic.twitter.com/dgWLTSKq5K
Sound on please for my latest AI generated cinematic showreel. Made with Midjourney, Runway Gen-2, Magnific and Adobe CS. Proud to be a member of the @runwayml creative partnership, @Magnific_AI. 4k available on my YouTube soon, link in Bio. pic.twitter.com/ZjvNVmNV5G
🚀 Immerse yourself in the extraordinary with the trailer for "Pacific" VOST🎬 Thanks to 120 images created by Midjourney V6 and videos designed with Pika Labs 1.0, this movie is going to EXPLODE onto your screens! enter the battle!👉👀 Ride the son 🔊#midjourneyV6#pika_labspic.twitter.com/7uhPdQ1q8Y
Thrilled to unveil "Loose Ends," my AI short film on a bank heist! I explored multiple AI tools, aiming for a more coherent plot and characters. Hope you enjoy it (sound on)! 😊#ai#aifilms#generativeaipic.twitter.com/JWuJkZRDcp
This second trailer for my "ECHOES" series presents Emily Watson – an engineer of humble origins who ushers in a new era of steam-powered progress that would bring down entire kingdoms.
Check out this top-tier Hollywood action movie teaser, crafted entirely by AI! From the script to audio and visuals. It's insanely amazing and marks a turning point in 2024 for creators everywhere to unleash their imagination #AIGC#midjourney#sunoai#aivideopic.twitter.com/GvJxAQv87K
Here is my little gift for Belarusians, Ukranians and Scandinavians. A fantasy trailer based on the legend of Usiasłaū The Sorcerer who was captured and has became prince of Kyiv for short time but ran away to his kingdom Polotesk later. Big shot out to @pika_labs for helping pic.twitter.com/4nhZHwi95C
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.
2024 will be the year of AI #influencers… Fully generated characters that can engage, entertain, and earn!
They're not just a concept anymore; some are already seeing significant revenue.
You can create one today. Learn how to build it from A to Z, including all aspects of… pic.twitter.com/gAvljDU8Qd
Different backgrounds/locations: Adjust prompts to specify various settings or environments, such as "beach," "cityscape," "Burning Man," or "modern office," to test the model's adaptability in placing the character in diverse contexts and locations. pic.twitter.com/I626h6Gv8C
Now, let's explore an even more exciting part: blending your LoRA with other LoRAs.
Why? It's an incredibly effective solution if your model underperforms or if you want to explore styles/themes without extensive prompt engineering. Simply adjust the sliders to precisely control… pic.twitter.com/YHdbcVwJjt
In the example below, I enhanced my original model with two LoRAs add some 3D style, and the design now mirrors the immersive detail found in top-tier video games. pic.twitter.com/Lc0gIqbKsZ
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.
Cosa hanno in comune le ragazze ritratte nella foto di copertina? Sono tutte avatar digitali, generate utilizzando l’Intelligenza Artificiale. L’ascesa di queste influencer virtuali potrebbe rappresentare un cambiamento significativo nell’economia dei creator da 21 miliardi di dollari, potendo offrire un’alternativa ai brand. Non è un caso che aziende come Prada, Bmw, Samsung, Lanvin, Karl Lagerfeld e molte altre, abbiano già iniziato ad usare degli avatar creati dall’AI per le proprie campagne social.
Anche prima dell’arrivo di Dall-E e Midjourney, i modelli virtuali stavano già guadagnando terreno, ma ora quello che si sta delineando è una vera e propria rivoluzione per come i brand potrebbero utilizzare i creator digitali per le proprie strategie social e, molto probabilmemte, nel corso del 2024 assisteremo ad un significativo sviluppo e ad un consolidamento di questo nuovo segmento di marketing.
Aitana López ( @fit_aitana ) non è una modella ordinaria, ma una creatrice di contenuti virtuali generati dall’intelligenza artificiale. Si descrive come un’appassionata di fitness e videogiochi, ha oltre 250.000 follower su Instagram e vanta collaborazioni con marchi come Victoria’s Secret e la linea di prodotti per capelli Olaplex.
Secondo Rubén Cruz e Diana Núñez – fondatori dell’agenzia The Clueless che ha creato Aitana – le persone non riescono proprio a credere che Aitana sia un personaggio virtuale, tant’è che riceve circa 300 messaggi ogni giorno da persone che vogliono conoscerla.
Lil Miquela ( @lilmiquela ), una ragazza di 19 anni creata dall’agenzia Brud di Los Angeles. Ha 2,6 milioni di follower su Instagram ed è apparsa in pubblicità per aziende di lusso come Prada e BMW.
Alba Renai ( @albarenai ) è una creator di 24 anni, di Madrid, con una passione per i viaggi, la decorazione d’interni e la moda. Ha anche preso parte al gala dei GenZ Awards, organizzato da Mediaset España per premiare i migliori creator di contenuti. Alba ha però una particolarità: non è una persona in carne e ossa, ma puramente digitale, un influencer virtuale generato dall’intelligenza artificiale.
Milla Sofia ( @millasofiafin ) è un’influencer finlandese di 24 anni, con lunghi capelli biondi e occhi azzurri che sta prendendo d’assalto Instagram dove pubblica immagini di se stessa mentre prende il sole a Santorini o in tuta da snowboard in Lapponia. Conta 134 mila follower e a leggere i commenti sembra che in molti non si rendano conto che sia una creazione dell’AI.
L’ascesa delle influencer virtuali generate dall’intelligenza artificiale apre quindi da un lato nuovi orizzonti nell’economia dei creator, sottolineando l’innovazione tecnologica e nuove possibilità per i brand che non riguardano solo un tema di contenimento di costi – un’avatar può virtualmente essere oggi in un posto domani dall’altra parte del mondo senza alcun costo di trasferta – ma anche per una questione più specifica legata a micro e macro targettizzazioni: immaginiamo un AI Influencer il cui stile, linguaggio, espressioni e interessi rispecchiano esattamente quelle di uno specifico segmento di pubblico target.
Ed è esattamente quello che i brand possono fare creando più influencer virtuali per ogni nicchia di audience. Questa personalizzazione consentirebbe ai brand di costruire una più stretta connessione con il pubblico dei consumatori aumentando potenzialmente il ROI delle campagne social grazie al lavoro sulle audience di nicchia.
Gli avatar virtuali poi possono incarnare esattamente i valori del brand ed essere progettati e costruiti attorno ad essi per rispecchiare esattamente la visione dell’azienda, rafforzandone lo storytelling e creando anche delle interazioni dirette con i follower attraverso sessioni di Q&A o risposte dirette.
Cosa che con le persone, che prestano il proprio volto a più brand e a più collaborazioni commerciali, non è possibile. Senza contare che gli influencer virtuali creati per un singolo brand rispecchierebbero l’immagine e i valori del brand in modalità 24/7, minimizzando i rischi di eventuali danni di immagine o di reputazione come stiamo vedendo in Italia proprio in questi giorni.
I brand potrebbero inoltre utilizzare lo stesso avatar virtuale su più mercati, potendo questo, grazie all’AI, parlare più lingue e gestire quindi conversazioni in diversi Paesi contemporaneamente.
E’ indubbio quindi che il 2024 potrebbe quindi vedere uno sviluppo significativo di questo nuovo segmento di marketing, con l’auspicio che gli sviluppatori e i brand considerino in queste nuove attività, l’impatto sociale delle loro creazioni e lavorino per promuovere una rappresentazione più equa e autentica nel mondo digitale.
L’ex presidente della Corte Costituzionale Giuliano Amato si dimette da presidente della Commissione Algoritmi dopo le critiche di Giorgia Meloni: “sul tema della commissione algoritmi credo si sappia che non è stata una mia iniziativa e ho detto tendenzialmente quello che pensavo, ma al di là di questo non ho nulla da dire nello specifico al professor Amato, sono rimasta francamente basita dalle sue dichiarazioni che riguardano la Corte Costituzionale” ha detto la Premier nella conferenza stampa del 4 gennaio.
Amato spiega che si tratta di “una commissione della presidenza del Consiglio e visto che la mia nomina non risulta essere un’iniziativa della presidente del Consiglio lascio senz’altro l’incarico“.
La nomina a presidente dell’organismo istituito per studiare rischi e opportunità legati all’Intelligenza Artificiale era arrivata lo scorso mese di ottobre, quando il sottosegretario a Palazzo Chigi Alberto Barachini (di Forza Italia) annunciò che Amato avrebbe presieduto il gruppo di studio sull’impatto dell’intelligenza artificiale su informazione e editoria, provocando una certa irritazione da parte della Premier che dichiarò di non saperne nulla, come pure il sottosegretario plenipotenziario Alfredo Mantovano.
Lo scorso 13 dicembre 2023 si è chiuso il sipario sulla COP28 – la Conferenza delle Nazioni Unite sui cambiamenti climatici che si è tenuta a Dubai sotto la presidenza degli Emirati Arabi – con un compromesso storico che segna una svolta nei negoziati climatici: per la prima volta, un impegno a porre fine all’utilizzo di petrolio, gas e carbone ha trovato spazio nell’accordo conclusivo, anche se con sfumature che parlano più di “transizione” piuttosto che un “phase-out” deciso.
In ogni caso, mentre interpretazioni divergenti si scontrano già sull’accordo, l’emergenza climatica rimane una sfida ancora aperta, soprattutto alla luce di quanto accaduto nel 2023, considerato l’anno più caldo registrato fino ad ora, e il timore che il 2024 possa superare questo record.
Sostenibilità e Transizione Energetica Il testo approvato a Dubai propone una transizione dai combustibili fossili, che dovrebbe essere accelerata nel decennio attuale, con l’obiettivo di raggiungere lo zero netto di emissioni di gas serra entro il 2050. Una soluzione che, sebbene eviti la parola “phase-out”, punta comunque a contenere l’aumento delle temperature globali e a mantiene viva l’eredità dell’accordo di Parigi del 2015.
La questione più divisiva è stata quella dei combustibili fossili, soprattutto a causa delle reticenze dei Paesi produttori di petrolio e gas che minacciavano altrimenti di far saltare l’accordo, anche se non si parla solo di questo, ma anche di un impegno significativo a triplicare la capacità delle fonti rinnovabili e a raddoppiare l’efficienza energetica entro il 2030.
L’Impronta Carbonica dell’Intelligenza Artificiale Mentre registriamo questo progresso, dobbiamo anche affrontare un’altra emergenza crescente: l’impronta carbonica dell’Intelligenza Artificiale (AI). L’espansione dell’AI ha portato a un aumento significativo dei consumi energetici, sollevando la questione della sostenibilità nell’era digitale.
Sostenibilità nell’Intelligenza Artificiale Tuttavia, l’Intelligenza Artificiale stessa può essere una risorsa chiave nella lotta contro il cambiamento climatico. Applicazioni e strumenti basati su intelligenza artificiale possono rivoluzionare diversi settori, contribuendo alla sostenibilità e al risparmio energetico. Ad esempio, nell’agricoltura, l’AI può ottimizzare l’uso delle risorse, riducendo gli sprechi e migliorando la produttività. Nei trasporti, sistemi di gestione del traffico basati sull’AI possono ridurre il consumo di carburante e le emissioni. Un esempio concreto è l’applicazione di algoritmi di machine learning per ottimizzare la distribuzione dell’energia elettrica, riducendo gli sprechi e migliorando l’efficienza complessiva delle reti. Inoltre, l’AI può essere utilizzata per la progettazione di edifici a basso impatto ambientale, contribuendo a costruire un ambiente coeso con gli obiettivi della COP28.
La COP28 ha posto le basi per una transizione energetica significativa, ma la sfida è multidimensionale. Dobbiamo affrontare non solo l’eliminazione dei combustibili fossili ma anche l’impatto ambientale crescente dell’AI. Perché se da un lato è vero che per garantire una transizione energetica il più velocemente possibile, l’Intelligenza Artificiale dovrà essere parte integrante delle iniziative di decarbonizzazione è anche vero che i sistemi basati sull’AI, richiedendo enormi capacità di calcolo richiederanno enormi quantità di energia.
Tuttavia, se utilizzate in modo saggio, l’applicazione delle leve dell’Intelligenza Artificiale nei vari settori dell’economia, potrebbero ridurre le emissioni mondiali di gas a effetto serra del 4% nel 2030, un importo equivalente a 2,4 Gt di CO2, l’equivalente delle emissioni annuali del 2030 di Australia, Canada e Giappone messe insieme.
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.
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.
La generazione di immagini tramite Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando il mondo del design grafico e dell’arte digitale. Midjourney è stato uno dei pionieri in questo campo ed è indubbiamente una delle AI generative di immagini più popolari in assoluto.
Tuttavia la concorrenza sta crescendo rapidamente non solo per quanto riguarda la capacità di creazione, ma anche le possibilità di personalizzazione e l’interfaccia di accesso.
Proviamo a capire le differenze (se ci sono), tra Midjourney, Dall-E e Adobe Firefly mettendole a confronto in 10 prompt.
Nel vasto panorama del content marketing, la scrittura di prompt accattivanti gioca un ruolo cruciale nel catturare l’attenzione del pubblico e stimolare l’interesse per il tuo marchio o prodotto. I prompt ben formulati possono essere la chiave per coinvolgere i lettori e guidarli attraverso un viaggio informativo che li spingerà ad agire. Ma come si creano prompt che siano non solo accattivanti, ma anche strategici e mirati?
Il New York Times ha intentato una causa contro Microsoft e OpenAI, accusando entrambe di violazione del copyright e di aver utilizzato abusivamente la proprietà intellettuale del giornale per addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni, i LLM che sono alla base di ChatGPT e di Copilot.
Secondo l’editore infatti milioni di suoi articoli sarebbero stati utilizzati per addestrare i chatbot delle due aziende che ora sarebbero potenzialmente in grado di competere direttamente con i contenuti del quotidiano. Sebbene il New York Times abbia affermato in una dichiarazione di riconoscere il potenziale in termini di utilità dell’Intelligenza Artificiale Generativa per il pubblico e per il giornalismo, ha aggiunto che, se utilizzato per scopi commerciali, il materiale giornalistico richiede il permesso del detentore dei diritti di copyright.
Questi strumenti, si afferma nell’articolo del New York Times che riporta la notizia, “sono stati creati e continuano a utilizzare giornalismo indipendente e contenuti che sono disponibili solo perché noi e i nostri colleghi li abbiamo segnalati, modificati e verificati a costi elevati e con notevole esperienza” e quindi “se Microsoft e OpenAI desiderano utilizzare il nostro lavoro per scopi commerciali, la legge [riferendosi alle norme sul copyright] richiede che ottengano prima il nostro permesso. Non l’hanno fatto”.
Il dettaglio non è di poco conto perché, come sappiamo, le società che sviluppano sistemi di AI non dichiarano espressamente su quali contenuti sono stati allenati i propri algoritmi e anche perché lo studio legale Susman Godfrey che assiste il New York Times in questo procedimento è lo stesso che rappresenta anche l’autore Julian Sancton e altri scrittori in una causa separata contro OpenAI e Microsoft che accusa le società di utilizzare materiali protetti da copyright senza autorizzazione per addestrare diverse versioni di ChatGPT.
In un’udienza al Congresso lo scorso mese di maggio, Sam Altman, CEO di OpenAi, si è mantenuto abbastanza vago su questo tema, affermando che i modelli utilizzati da ChatGPT sono addestrati su un’ampia gamma di dati che includono contenuti disponibili al pubblico, contenuti concessi in licenza e contenuti generati da revisori umani.
La causa arriva due settimane dopo che un altro importante editore, Axel Springer, che edita il quotidiano tedesco Bildoltre che Politico e Business Insider, ha invece raggiunto un accordo economico proprio con OpenAi per l’utilizzo dei propri contenuti da parte di ChatGPT, accordo che invece il New York Times dichiara non essere riuscito a siglare.
La denuncia del New York Times è quindi da questo punto di vista importante perché capiremo quali saranno gli orientamenti della Corte sul tema del copyright atteso che le società di Intelligenza Artificiale si sono sempre rifatte alla dottrina del Fair Use che consente a una parte di utilizzare un’opera protetta da copyright senza il permesso del proprietario del copyright per scopi quali critiche, commenti, notizie, insegnamento, borse di studio o ricerca.
Adesso, man mano che gli strumenti di intelligenza artificiale continuano ad avanzare in termini di capacità e portata, la tradizionale applicazione del Fair Use potrebbe essere messa in discussione e un’interpretazione più restrittiva del suo utilizzo potrebbe ridurre drasticamente il modo in cui l’intelligenza artificiale generativa viene addestrata e utilizzata portando addirittura all’obbligo di rimozione del materiale che viola il diritto d’autore sulla base del Digital Millennium Copyright Act (DMCA).
Midjourney ha rilasciato la versione V6 anche se non si tratta di un rilascio definitivo ma di una versione alpha messa a disposizione della community affinché gli utenti possano testarla.
Diversi i miglioramenti introdotti dal nuovo modello che ora è in grado di seguire i prompt in modo molto più preciso, inclusi prompt più lunghi, la possibilità di specificare colori e altri dettagli in un’immagine, la composizione controllata utilizzando il linguaggio naturale, l’aggiunta di testo, una migliore comprensione delle sfumature grammaticali e la possibilità di aggiungere cornici e bordi alle immagini tramite testo descrittivo. Anche gli upscaler sono stati migliorati, per un incremento di 2 volte della risoluzione.
Midjourney V6 però è molto diverso da quello della versione V5 e sarà quindi necessario imparare di nuovo il modo in cui comporre i prompt di richiesta.
In ogni caso, la versione V6, il terzo modello di Midjourney addestrato da zero sui supercluster AI del research lab in lavorazione da 9 mesi, è in grado di generare immagini molto più realistiche della versione più recente, v5.2
Il sito di fotografia PetaPixel ha provato a mettere a confronto i risultati delle due versioni.
1° Prompt: “Albert Einstein che fa un esperimento scientifico”
Midjourney 5.2Midjourney v6
2° Prompt: “Un ritratto di Marie Curie nel suo laboratorio”
Midjourney 5.2Midjourney v6
I risultati della v6 sono spettacolari, con un’enorme quantità di dettagli in ogni immagine e una luce eccellente. Pur riconoscendo che i risultati della versione 5.2 non sono negativi, è indubbio che la complessità delle scene nella v6 è davvero impressionante.
La community sta ovviamente testando le nuove funzionalità, sopratutto per quel che riguarda l’inserimento di testo all’interno delle immagini, una funzionalità generalmente ritenuta più debole sulla versione precedente.
1. Prompt: A man standing alone in a dark empty area, staring at a neon sign that says "EMPTY" pic.twitter.com/LTcDE9T5eB
3. Prompt: An anime style movie poster with the stylized words "TOMORROW", with a girl looking upwards at the night sky, and cherry blossoms floating in the wind. –s 200
Can't read Japanese ~ don't think it's spelled correctly😂but I still like the vibes. pic.twitter.com/yWqJ8H7lLX
5. Prompt: A clean, minimalistic logo featuring an ice cream cone, with palm trees as the backdrop and the words "ICE CREAM OASIS" –style raw pic.twitter.com/UWgs3FTRIt
7. Prompt: A minimalistic product shot of a bottle of perfume on a clean backdrop with the words "Floral Symphony", surrounded by fragrant white flowers pic.twitter.com/4PFCNcdtzU
9. Prompt: A modern burger advertisement, with the words "THE BIG ONE", featuring a delicious huge beef burger, with tomatoes and lettuce in the background pic.twitter.com/LYSNrg4Gjo
Un accordo definito storico quello siglato dalle organizzazioni confederali di settore di Cgil, Cisl e Uil e dei datori di lavoro, Anica, Apa e Apee: dopo anni di battaglie, anche gli attori avranno un loro contratto collettivo nazionale che, tra le altre cose affronta anche questioni di straordinaria attualità come come l’Intelligenza Artificiale.
L’ipotesi di contratto – che dovrà comunque essere sottoposto al voto dei lavoratori e che interessa sia le situazioni di lavoro dipendente che autonomo abbracciando tutti gli interpreti di opere destinate alla distribuzione e proiezione nelle sale cinematografiche, in tv e sulle piattaforme di streaming – prevede infatti che venga costituito un tavolo di lavoro focalizzato sull’evoluzione delle tecnologie e dell’Intelligenza Artificiale.
Sull’intelligenza artificiale il contratto dispone che, in assenza di espliciti accordi, la cessione dei diritti che riguardano la riproduzione dell’immagine e della voce di ciascun interprete siano considerati leciti e validi solamente se riferiti al prodotto audiovisivo per cui sono stati realizzati e al suo conseguente sfruttamento e promozione in ogni forma, mezzo, canale e modalità.
Sono quindi considerate illegittime le estrazioni di parti di recitazione o di campionamento dell’immagine o della voce degli interpreti per sviluppare o addestrare algoritmi di intelligenza artificiale ovvero il cosiddetto machine learning, una disposizione simile a quella contenuta nel contratto dei doppiatori che prevede espressamente il divietodi modifica, rielaborazione e utilizzo in qualsiasi altra forma della voce di ciascun interprete per sviluppare o addestrare algoritmi di Intelligenza Artificiale.
Promuovere anzitutto lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale come sta accadendo negli Stati Uniti o preoccuparsi prima di tutto di normare la materia, i cui tassi di sviluppo e le nuove capacità stanno emergendo più velocemente di quanto i legislatori saranno comunque in grado di affrontare, come sta facendo l’Europa?
Per un tema delicato come quello dell’AI il limite tra normare e bloccare è sottile, e si colloca nella paura di ciò che non si conosce.
Un limite che non dobbiamo superare ma che, per non essere superato, richiede da una parte una profonda conoscenza delle dinamiche che sottendono la tecnologia, e dall’altra la capacità di declinarne gli impatti economici e sociali in ottica di sostenibilità.
L’AI Act non è che la mossa di apertura di una partita a scacchi che, senza una strategia, sarà impossibile vincere.
Stefano EPIFANI, Presidente FONdazione per la Sostenibilità digitale
Synthesia è una startup che si occupa di generazione automatica di video con l’ausilio dell’Intelligenza Artificiale. Creare un video non è proprio una passeggiata, bisogna avere a disposizione uno studio, degli attori, le telecamere, fare attenzione alle luci, al suono, lavorare sulla post-produzione: insomma un processo complesso. Almeno fino ad ora. Perché la capacità dei sistemi guidati dall’Intelligenza Artificiale di generare contenuti audiovisivi sta facendo dei progressi enormi grazie al rilascio di sistemi di syntetic media in grado di generare video, immagini, testi e voci direttamente dal computer.
Ed è proprio quello che fa Synthesia, il tool di creazione video AI in grado di combinare Intelligenza Artificiale generativa, avatar, voci fuori campo e montaggio per creare in pochi minuti video di alta qualità, offrendo un’ampia gamma di funzionalità, come avatar, voci, sintesi vocale e un assistente di script per semplificare il processo di creazione dei video.
E’ anche possibile personalizzare il proprio avatar in modo che abbia il nostro aspetto, così come la nostra voce, oppure accedere ad una libreria di 60 template, video, 140 avatar e l’opzione di 120 lingue. Anche se, a proposito delle lingue, forse l’italiano è ancora da perfezionare.
Sotto un breve video di esempio di quello che si può realizzare con Synthesia. La facilità di generazione video è davvero impressionante, così come l’adattabilità nelle sfumature linguistiche, tranne forse che per l’italiano.
Qui sotto la versione in inglese:
Questa la versione in spagnolo:
La versione francese:
E infine, la versione in italiano, forse la meno riuscita:
ChatGPT potrà accedere e proporre ai propri utenti gli articoli di Bild, Die Welt, Politico e Business Insider. E’ il risultato dell’accordo tra l’editore tedesco Axel Spriger e OpenAI che pagherà per consentire a ChatGPT di riassumere gli articoli nelle risposte generate dal chatbot e di fornire collegamenti agli articoli completi per trasparenza e ulteriori informazioni.
E’ il primo accordo del genere in Europa per il settore dell’editoria e segna un precedente importante per il settore legato al tanto discusso tema del copyright. Precedentemente Associated Press ha dichiarato di avere concesso in licenza parte del proprio archivio a OpenAI, autorizzandone l’utilizzo per l’addestramento di ChatGPT a fronte di una adeguata remunerazione.
Il settore dell’editoria e dei mezzi di informazione ha un forte interesse per lo sviluppo e l’implementazione delle tecnologie di intelligenza artificiale, perché in grado di offrire agli editori digitali la possibilità di innovare e ampliare la propria offerta informativa utilizzando nuovi strumenti (l’ottimizzazione dei processi distributivi, l’analisi dei trend di mercato e delle preferenza dei lettori, lo sviluppo di tool di raccomandazioni personalizzate), ma solleva anche interrogativi sull’idoneità del quadro normativo esistente, soprattutto per quanto riguarda i diritti d’autore e il loro utilizzo non autorizzato e non retribuito per addestrare i sistemi di Intelligenza Artificiale.
L’Intelligenza Artificiale sarà disponibile dal prossimo anno su un’ampia gamma di auto Stellantis. A dichiararlo la stessa azienda che in una nota riporta come la sperimentazione sia già partita con successo su 20.000 vetture Ds in Italia, Francia, Spagna, Germania e Regno Unito per essere poi estesa anche ad alcuni modelli Citroen, Peugeot, alla Jeep Avenger e alla Fiat 600.
L’azienda ha anche annunciato l’obiettivo di vendere il prossimo anno in Europa 8 auto su 10 connesse con servizi che renderanno più sicura la guida e più emozionante il viaggio.
L’AI consentirà di interagire in modo sempre più completo con i passeggeri, offrendo risposte sulla destinazione del viaggio e sui luoghi attraversati, ma anche sui parcheggi e sulle colonnine di ricarica.
Il piano strategico dell’azienda mira a creare entro il 2030 un parco auto globale di oltre 34 milioni di auto connesse, continuamente aggiornate e capace di generare 20 miliardi di euro di fatturato con oltre il 40% di margine e cambiando anche il modello di business. Se prima al centro c’era l’auto con le sue caratteristiche di guida, la potenza e lo stile, sempre di più la value proposition si sposterà sul software e sulla user-experience attraverso assistenti vocali evoluti di nuova generazione.
Aleph Alpha è una start-up tedesca che fornisce sistemi di intelligenza artificiale generativa ad aziende e governi. Nel suo ultimo round di finanziamento ha raccolto più di 500 milioni di dollari da Innovation Park Artificial Intelligence (Ipai), Bosch Ventures e le società del Gruppo Schwarz, diventando un questo modo una delle start-up di AI in più rapida crescita e più apprezzate in Europa, assieme alla francese Mistral AI.
Il finanziamento farà avanzare la ricerca proprietaria sull’intelligenza artificiale e accelererà lo sviluppo e la commercializzazione dell’intelligenza artificiale generativa.
Aleph Alpha, che è stata fondata nel 2019 da Jonas Andrulis (che aveva maturato una precedente esperienza lavorando sull’intelligenza artificiale in Apple), si concentra sulla costruzione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ma, a differenza della francese Mistral AI, è già attiva a livello commerciale. I clienti dell’azienda, che vanno dalle banche alle agenzie governative, utilizzano i LLM di Aleph Alpha per scrivere nuovi rapporti finanziari, riassumere report di centinaia di pagine e creare chatbot aziendali. Ma gli LLM sono solo una parte dell’attività su cui è concentrata l’azienda che punta allo sviluppo dell’intelligenza artificiale generale e la cui specializzazione è nella protezione e nella sicurezza dei dati regolamentati.
Proprio per questo ha aperto il suo primo data center a Berlino in modo da poter soddisfare meglio settori altamente regolamentati, come quello delle aziende governative o della sicurezza, che ritengono mandatorio il fatto che i propri dati sensibili siano ospitati in Germania o comunque all’interno dell’UE. A tale proposito il modello sviluppato da Aleph Alpha può già comunicare oltre che in tedesco, in francese, spagnolo, italiano e inglese, e i suoi dati di addestramento includono il vasto archivio di documenti pubblici multilingue pubblicati dal Parlamento Europeo.
I cambiamenti recenti e imminenti nella regolamentazione europea dell’IA generativa con l’AI Act potrebbero contribuire a detreminarne il successo nel prossimo futuro, grazie ai suoi collegamenti con enti governativi e con le forze dell’ordine. Nonostante ciò Aleph Alpha deve ancora dimostrare che la sua tecnologia sia sufficientemente avanzata da poter diventare un competitor effettivo delle grandi aziende Usa del settore.
Mistral AI, la start-up francese specializzata in Intelligenza Artificiale Generativa, ha appena completato un round di finanziamento da 385 milioni di euro guidato dai fondi statunitensi Andreessen Horowitz e Lightspeed Venture insieme a una serie di altri investitori tra cui Salesforce Ventures, BNP Paribas, CMA CGM, General Catalyst e, secondo quanto riportato dal quotidiano economico francese Les Echos, Nvidia.
L’azienda è stata fondata lo scorso mese di maggio da Arthur Mensch, ex ricercatore di Google DeepMind e da due soci, Timothée Lacroix e Guillaume Lample che hanno lavorato entrambi a Meta nel team responsabile dei grandi modelli linguistici (LLM), lo stesso tipo di tecnologia alla base di applicazioni come ChatGPT.
L’obiettivo dell’azienda è quello di creare un campione europeo con una vocazione globale nell’intelligenza artificiale generativa, basato su un approccio aperto, responsabile e decentralizzato alla tecnologia.
A settembre, Mistral AI ha rilasciato il suo primo modello chiamato Mistral 7B. Questo modello linguistico di grandi dimensioni non è pensato per competere direttamente con GPT-4 o Claude 2 poiché è stato addestrato su un set di dati “piccolo” di circa 7 miliardi di parametri. Invece di consentire l’accesso al modello Mistral 7B tramite API, l’azienda lo ha reso disponibile come download gratuito in modo che gli sviluppatori potessero eseguirlo sui propri dispositivi e server.
Il modello è stato rilasciato con licenza Apache 2.0, una licenza open source che non prevede restrizioni sull’uso o sulla riproduzione oltre l’attribuzione. Sebbene il modello possa essere gestito da chiunque, è stato sviluppato a porte chiuse con un set di dati proprietario e pesi non divulgati.
Adesso, senza addentrarci troppo su aspetti legati alla tecnologia, quello che mi preme sottolineare è la straordinaria attenzione che quest’azienda ha saputo catalizzare su di se, non solo in casa propria, in quella Francia alla disperata ricerca di un campione nazionale dell’AI da poter ostentare sul piano politico (ricordiamoci che il presidente Emmanuel Macron è uno dei suoi grandi sponsor) ma anche oltreoceano, dove aziende del calibro di Salesforce e Nvidia hanno ritenuto di scommettere su questa startup.
Vale peraltro la pena sottolineare come Mistral AI abbia svolto un ruolo importante nel dare forma alle discussioni sull’AI Act dell’UE, esercitando pressioni per un’esenzione totale per i modelli fondamentali e guidando in qualche modo la posizione della Francia favorevole ad una regolamentazione dell’AI che dovrebbe applicarsi invece a valle, ai casi d’uso e alle aziende che lavorano su prodotti utilizzati direttamente dagli utenti finali.
L’Intelligenza Artificiale è al centro di una grande rivoluzione tecnologica, guidata principalmente dai rapidi progressi nei modelli di apprendimento automatico. Tra questi, i modelli di fondazione stanno attirando particolare attenzione, suscitando da un lato entusiasmo dall’altro preoccupazioni e controversie.
In questo articolo cercheremo di analizzare le possibili applicazioni, le controversie etiche e le problematiche legate alla loro applicazione, partendo dalla definizione del termine stesso. Nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale infatti, con il termine “modello” si fa riferimento a un insieme strutturato di algoritmi e parametri che permettono di eseguire specifici compiti di apprendimento automatico. Tali modelli sono addestrati tramite l’analisi e l’elaborazione di dati, al fine di identificare e apprendere schemi o relazioni tra di essi.
I modelli “generici” di Intelligenza Artificiale sono progettati e addestrati per svolgere compiti specifici e ben definiti e possono essere addestrati su set di dati di dimensioni variabili, a seconda del compito che dovranno svolgere.
I modelli di fondazione, invece, sono addestrati su enormi quantità di dati e con moltissimi parametri. Ciò permette loro di svolgere una serie di compiti più ampia rispetto ai modelli tradizionali e possono essere definiti come “modelli di basedi grandi dimensioni”. Di base perché, essendo addestrati su enormi dataset che gli consentono di acquisire una conoscenza profonda e poliedrica che può essere trasferita a una vasta gamma di compiti, costituiscono appunto le “fondamenta” o il punto di partenza per lo sviluppo di sistemi avanzati.
Le applicazioni potenziali sono enormi e la comunità scientifica ha accolto con entusiasmo i modelli di fondazione per la loro capacità di generare risultati impressionanti in diversi compiti, dalla traduzione automatica alla generazione di testo creativo. L’idea di un modello versatile, capace di apprendere in modo autonomo e migliorarsi continuamente, ha alimentato l’ottimismo riguardo alle future applicazioni dell’Intelligenza Artificiale.
Tuttavia, questa rapida evoluzione non è priva di controversie. Sorgono preoccupazioni etiche riguardo alla privacy, al bias nei dati di addestramento e alla possibile amplificazione delle disuguaglianze sociali. Inoltre, la mancanza di trasparenza nei processi decisionali di alcuni modelli di fondazione solleva interrogativi sulla responsabilità e sull’interpretabilità.
La comunità accademica è attivamente impegnata nella ricerca di soluzioni a queste problematiche. Si stanno esplorando approcci per rendere i modelli più trasparenti, per ridurre i bias nei dati di addestramento e per stabilire linee guida etiche per lo sviluppo e l’implementazione dei modelli di fondazione che siano in grado di massimizzare i benefici di questa tecnologia senza comprometterne i valori fondamentali.
Dopo un negoziato fiume durato oltre 36 ore i politici e i legislatori dell’Unione europea hanno raggiunto venerdì un accordo sul primo insieme completo di norme al mondo che regolano l’uso dell’Intelligenza Artificiale.
Nelle prossime settimane verranno elaborati i dettagli di quello che di fatto può essere definito un accordo politico, che dovrà poi passare dall’approvazione finale degli Stati membri oltre che dal Parlamento europeo.
I punti chiave su cui si è arrivati ad un accordo riguardano principalmente i cosidetti sistemi ad alto rischio, quelli che si ritiene possano avere una significativa potenzialità potenziale di nuocere alla salute, alla sicurezza, ai diritti fondamentali, all’ambiente, alla democrazia, alle elezioni e allo Stato di diritto. Questi sistemi, in particolare, dovranno rispettare una serie di requisiti e sono previsti una serie di obblighi nei confronti dei fornitori e dei sviluppatori di sistemi di IA a seconda dei livelli di rischio identificati.
I sistemi di intelligenza artificiale che si ritiene presentino rischi limitati sarebbero soggetti a obblighi di trasparenza molto leggeri, come etichette informative che dichiarino che il contenuto è stato generato dall’intelligenza artificiale per consentire agli utenti di decidere come utilizzarlo.
Uno dei capitoli più importanti, su cui il negoziato si è incagliato per ore, è quello delle pratiche di AI vietate perché potenzialmente in grado di minare i diritti fondamentali, come il divieto di sistemi di identificazione biometrica in tempo reale e a distanza, come il riconoscimento facciale, il cui uso sarà limitato a casi specifici.
L’uso di sistemi di identificazione biometrica remota in tempo reale negli spazi pubblici da parte delle forze dell’ordine sarà consentito solo per aiutare a identificare le vittime di rapimenti, tratta di esseri umani, sfruttamento sessuale e per prevenire una minaccia terroristica specifica e attuale. Sarà inoltre autorizzato per rintracciare persone sospettate di reati di terrorismo, tratta, sfruttamento sessuale, omicidio, rapimento, stupro, rapina a mano armata, partecipazione a un’organizzazione criminale e crimini ambientali.
Tra i punti controversi, anche quello sui modelli di fondazione come GPT-4, alla base di ChatGPT. L’accordo prevede obblighi più stringenti per i modelli ad alto impatto con rischio sistemico che saranno soggetti a requisiti di trasparenza come la stesura di documentazione tecnica, il rispetto della normativa UE sul copyright e la diffusione di riepiloghi dettagliati sui contenuti utilizzati per la formazione degli algoritmi.
Sono invece espressamente proibite attività come i sistemi di categorizzazione biometrica che utilizzano caratteristiche sensibili come convinzioni politiche, religiose, filosofiche, orientamento sessuale e razza; il recupero non mirato di immagini facciali da Internet o tramite filmati di video sorveglianza per creare database di riconoscimento facciale; il riconoscimento delle emozioni sul posto di lavoro e nelle scuole; il punteggio sociale basato sul comportamento sociale o sulle caratteristiche personali (come invece avviene in Cina); i sistemi di intelligenza artificiale che manipolano il comportamento umano per aggirare il loro libero arbitrio e, più in generale, tutte quelle applicazioni dell’AI volte a sfruttare le vulnerabilità delle persone a causa della loro età, disabilità, situazione sociale o economica.
“L’UE diventa il primo continente a stabilire regole chiare per l’uso dell’intelligenza artificiale“, ha scritto su X il commissario per il mercato interno Thierry Breton, secondo cui l’AI Act “è molto più di un regolamento: è un trampolino di lancio per startup e ricercatori dell’UE per guidare la corsa globale all’intelligenza artificiale”.
Dello stesso tono anche il commento di uno dei correlatori della legge sull’Intelligenza Artificiale, il deputato Dragoș Tudorache: “Siamo i primi al mondo a mettere in atto una vera regolamentazione per il futuro mondo digitale guidato dall’intelligenza artificiale, guidando lo sviluppo e evoluzione di questa tecnologia in una direzione incentrata sull’uomo.“
Tuttavia non mancano reazioni critiche come quella del deputato del Ppe Axel Voss che si è detto “non convintoche questo sia il modo giusto per garantire che l’Europa rimanga competitiva nell’IA. L’innovazione si farà comunque altrove“.
E il punto forse è proprio questo. L’Europa ha sicuramente vinto la gara per legiferare in materia di Intelligenza Artificiale, ma l’innovazione su questo campo si sta facendo altrove, negli Stati Uniti e in Cina. Bene guardare ad uno sviluppo responsabile dell’Intelligenza Artificiale che, come tutte le tecnologie va prima o poi regolamentata. Ma occorre anche che non si mettano troppi vincoli alle aziende europee che già sono destinate a rincorrere, perché il Vecchio Continente su questo tema non è competitivo. Non si parla poi di investimenti, di una cornice unica europea in grado di favorire la ricerca e lo sviluppo in questo ambito, con finanziamenti e interventi nel capitale di rischio di start up e piccole imprese. Perché altrimenti, ancora una volta, l’Europa rischia di perdere il treno dell’innovazione, così come è già stato per Internet e per i Social.
Negli ultimi anni, i Large Language Model (LLM) hanno assunto un ruolo centrale nel panorama dell’Intelligenza Artificiale, rivoluzionando il modo in cui le macchine comprendono e generano linguaggio naturale. In questo articolo, esploreremo cosa sono i LLM, le loro applicazioni e il loro impatto cruciale nello sviluppo di app di intelligenza artificiale.
Definizione di Large Language Model: I Large Language Model sono modelli di apprendimento automatico ad alta capacità computazionale addestrati su enormi dataset linguistici. Questi modelli, come GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), sono in grado di comprendere il contesto, generare testo coerente e svolgere compiti linguistici complessi.
Applicazioni Pratiche: I Large Language Model trovano applicazione in una vasta gamma di settori, dall’elaborazione del linguaggio naturale alla creazione di contenuti e all’assistenza virtuale. Ad esempio, nella traduzione automatica, i LLM sono in grado di produrre risultati più precisi e naturali, migliorando l’accessibilità globale. In campo creativo, questi modelli possono generare testi, poesie e persino script cinematografici.
Importanza nello Sviluppo di App di Intelligenza Artificiale: I Large Language Model sono fondamentali nello sviluppo di app di intelligenza artificiale per diverse ragioni. La loro capacità di comprendere il contesto e generare linguaggio coerente li rende preziosi per la creazione di interfacce utente più intuitive e conversazioni virtuali più naturali. Inoltre, l’adattabilità di questi modelli consente loro di essere utilizzati in una varietà di settori, dalla salute alla finanza, ampliando così il loro impatto.
Esempi Concreti: Un esempio tangibile dell’efficacia dei Large Language Model è l’applicazione di chatbot avanzati nei servizi clienti online. Un assistente virtuale basato su un LLM può comprendere richieste complesse, rispondere in modo coerente e adattarsi a diverse interazioni con gli utenti, migliorando significativamente l’esperienza complessiva.
Prospettive Future: I Large Language Model rappresentano quindi una pietra miliare nell’evoluzione dell’AI, potenziando applicazioni che richiedono comprensione avanzata del linguaggio naturale. Tuttavia, mentre ne esploriamo le potenzialità, è fondamentale che si affrontino sfide come la trasparenza e il bias, garantendo un utilizzo etico di queste tecnologie.
Ad un anno dal lancio di Chat GPT da parte di Open AI, il prof. Stefano Epifani, presidente della Fondazione per la Sostenibilità Digitale – intervistato a Tagadà da Tiziana Panella – fa il punto sui rischi e sulle opportunità di questa nuova tecnologia che consente di simulare i processi dell’intelligenza umana attraverso la creazione e l’applicazione di algoritmi integrati in un ambiente di calcolo dinamico.
Tagadà, condotto da Tiziana Panella (edizione del 30 novembre 2023)
Esattamente un anno fa, il 30 novembre 2022, OpenAI rilasciava ChatGPT che nel giro di pochi mesi è diventata l’applicazione con la crescita più rapida di tutti i tempi. È raro che un singolo prodotto crei un impatto così forte sull’industria tecnologica in un solo anno eppure, grazie al fatto di aver reso disponibili i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ad un vasto pubblico, ha creato un nuovo filone nel mondo della tecnologia.
Durante questi 365 giorni, ChatGPT ha ampliato la percezione pubblica dell’Intelligenza Artificiale, ha catturato l’immaginazione, attirato i critici e alimentato in alcuni una sorta di angoscia esistenziale per il timore che macchine e algoritmi potessero conquistare a breve il mondo.
Ha rilanciato Microsoft (che ha investito in OpenAI 10 miliardi di dollari), ha messo sotto pressione Google, ha dettato l’agenda dei leader mondiali spingendo vari tentativi di regolamentazione governativa, ha contribuito ad aggiungere parole al nostro dizionario quotidiano, ispirando conferenze e dando il via ad una serie di altre applicazioni basate sull’intelligenza generativa per realizzare immagini, foto, musica e persino video, allarmando anche il mondo di Holliwood.
ChatGPT ha contributo ad accelerare le attività di programmazione degli sviluppatori di software, ha assistito editor, scrittori e marketing manager nelle proprie attività, ha fatto intravedere le opportunità infinite di questa tecnologia connesse alla ricerca scientifica, all’educazione e a tanti altri campi della società, anche se, da un punto di vista tecnologico, inizialmente ChatGPT non è sembrato particolarmente nuovo agli esperti del settore. I chatbot esistevano già da tempo e GPT-3, il modello di AI che ha portato a ChatGPT, era in circolazione dal 2020.
Tuttavia OpenAI non si è fermata, ha continuato a testare nuove funzionalità, aggiungendo anche un livello a pagamento per l’accesso prioritario e con il lancio di GPT-4 nel marzo 2023, ChatGPT ha ricevuto un notevole aggiornamento, diventando un assistente sempre più affidabile e ampiamente considerato il leader tra i modelli linguistici di Intelligenza Artificiale.
Vi è mai capitato di avere una conversazione con qualcuno e di sentirvi frustrati perché il vostro interlocutore sembrava non riuscisse a comprendere esattamente quello che stavate chiedendo?
È esattamente quello che succede con l’Intelligenza Artificiale: il modo in cui formuliamo le domande può fare la differenza nell’accuratezza delle risposte che riceviamo. Per questo è importante assicurarsi che le domande siano chiare e concise e fornire al tempo stesso informazioni di contesto e indicazioni specifiche.
È disponibile da oggi su RaiPlay ‘Cassandra‘, un cortometraggio realizzato grazie alla collaborazione tra intelligenze umane e artificiali, prodotto da Scuola Holden con Rai Cinema.
Protagoniste della storia sono Agatha, una giovane studentessa della Scuola Holden, e Cassandra, una app di intelligenza artificiale predittiva. Cassandra è stata progettata per analizzare i dati raccolti sulle abitudini degli utenti e, in base a un semplice calcolo delle probabilità, può prevedere con una certa esattezza quel che accadrà nelle loro vite.
Agatha insegna a Cassandra a somigliare il più possibile a un essere umano e a parlare alle persone con una voce viva. Con il passare dei giorni, però, la ragazza capisce che le previsioni di Cassandra si spingono ben oltre i calcoli matematici, rischiando di influenzare attivamente le scelte personali di chi si affida alle sue predizioni.
Cassandra – spiega una nota di produzione – segna un nuovo modello produttivo: è il primo cortometraggio concepito e realizzato insieme all’Ai potenziando la creatività umana. I pensieri di Cassandra sono stati ispirati da un dialogo tra gli autori e un’applicazione di AI, Google Bard.
Il cortometraggio è stato poi girato in parte facendo recitare gli attori in carne e ossa, e in parte utilizzando Runway, un tool di editing video basato su intelligenza artificiale generativa che ha creato alcune scene del corto trasformandole nei pensieri di Cassandra, mentre il personaggio stesso di Cassandra è stato interamente generato con l’AI grazie alla combinazione tra Midjourney e HeyGen per l’animazione.
Infine anche il logo di Cassandra è stato sviluppato grazie a Looka, anche questa una piattaforma basata sull’intelligenza artificiale.
Il presidente russo Vladimir Putin ha annunciato venerdì (23 novembre 2023) un piano per sostenere una strategia nazionale per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, sottolineando che è essenziale prevenire il monopolio occidentale.
Intervenendo a una conferenza sull’intelligenza artificiale a Mosca, Putin ha osservato che “è imperativo utilizzare soluzioni russe nel campo della creazione di sistemi di intelligenza artificiale affidabili e trasparenti che siano sicuri anche per l’uomo”.
“Il dominio monopolistico di tale tecnologia straniera in Russia è inaccettabile, pericoloso e inammissibile”, ha affermato Putin, sottolineando come, a suo avviso, “molti sistemi moderni, basati su dati occidentali, sono destinati al mercato occidentale” riflettendo per questo “quella parte dell’etica occidentale, delle norme di comportamento e della politica pubblica a cui ci opponiamo”.
Si è impegnato a investire risorse aggiuntive nello sviluppo di supercomputer e altre tecnologie per contribuire a intensificare la ricerca nazionale sull’intelligenza artificiale.
Il governo russo da parte sua ha annunciato l’intenzione di rilasciare una tabella di marcia ufficiale per lo sviluppo dell’IA, che mira a identificare e rimuovere gli ostacoli allo sviluppo di soluzioni di IA e a stimolare la domanda di mercato interna in Russia promuovendo la cooperazione pubblico-privato e coinvolgendo l’industria privata nello sviluppo dell’IA.
Il Paese d’altra parte può contare un significativo background accademico in ambito scientifico, tecnologico, ingegneristico e matematico (STEM) assieme ad un importante bacino di talenti in all’interno delle forze armate che, attraverso la Advanced Research Foundation (ARF), svolgono un ruolo significativo nello sviluppo dell’IA, in particolare
La strategia enfatizza anche l’educazione all’IA e lo sviluppo di hardware e software per l’IA da parte delle industrie del Paese. Il settore privato russo sta vivendo una rinascita nello sviluppo dell’IA, con progetti di rilievo nelle tecnologie di riconoscimento delle immagini e del parlato. Tuttavia, il settore privato deve affrontare sfide come la limitatezza dei finanziamenti e del supporto. Anche l’esercito russo sta investendo nello sviluppo dell’IA, in particolare nei sistemi di armamento e nell’elaborazione delle informazioni per le guerre informatiche per incorporare l’IA in vari sistemi d’arma e hanno identificato i principi di sviluppo dell’IA, tra cui il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale, il controllo di sistemi militari autonomi e il supporto al ciclo di vita delle armi. Il governo sta inoltre istituendo una “tecnopoli” dell’innovazione militare chiamata “ERA” per creare un laboratorio di IA e facilitare la collaborazione tra l’esercito e il settore privato il cui sviluppo in quest’ambito è relativamente ridotto rispetto ad altri Paesi a causa della mancanza di disponibilità di capitale di rischio (come quello che guida gli investimenti nella Silicon Valley), sebbene vi siano aziende come Yandex.ru, ABBYY e VisionLabs che stanno sviluppando e utilizzando le tecnologie AI soprattutto nei settori del riconoscimento dei dati di testo e del riconoscimento facciale.
Dai fondamenti dell’Intelligenza Artificiale al Machine Learning, dai linguaggi di programmazione come Phyton alla cybersecurity, dai database relazionali agli analytics, dal supporto tecnico allo sviluppo software, sono molti i corsi totalmente gratuiti messi a disposizione da IBM tramite la piattaforma di e-learning Coursera.
Ne abbiamo selezionati 10 da non perdere per acquisire o migliorare le proprie skill professionali:
1. IBM AI Engineering
L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando intere industrie, cambiando il modo in cui le aziende di tutti i settori sfruttano i dati per prendere decisioni. Per rimanere competitive, le organizzazioni hanno bisogno di ingegneri AI qualificati che utilizzino metodi all’avanguardia come gli algoritmi di apprendimento automatico e le reti neurali di apprendimento profondo per fornire informazioni azionabili basate sui dati alle loro aziende. Questo corso è stato progettato per fornire gli strumenti necessari per avere successo nella carriera di ingegneri di intelligenza artificiale o di machine learning. Imparerete i concetti fondamentali dell’apprendimento automatico e del deep learning, utilizzando linguaggi di programmazione come Python.
Il Machine Learning è una delle competenze più richieste per i lavori legati alle moderne applicazioni di AI, un settore in cui le assunzioni sono cresciute del 74% all’anno negli ultimi quattro anni (fonte: LinkedIn). Questo Certificato Professionale di IBM è rivolto a chiunque sia interessato a sviluppare competenze ed esperienze per intraprendere una carriera nel Machine Learning e sfruttare i principali tipi di Machine Learning.
Certificato professionale Analista IBM per la sicurezza informatica. Se vi interessa una carriera nella cybersecurity. Il corso aiuta ad acquisire competenze pronte per un ruolo richiesto nel settore, senza bisogno di lauree o esperienze precedenti.
Certificato professionale Scienza dei dati IBM. Per una carriera come Data Science Manager, il corso è strutturato per sviluppare le competenze richieste e l’esperienza pratica in soli 5 mesi. Non è richiesta alcuna esperienza precedente.
Certificato professionale di Analista dei Dati. Con questo corso è possibile acquisire le competenze richieste e l’esperienza pratica in soli 4 mesi. Non è richiesta alcuna esperienza precedente.
Certificato professionale di sviluppatore software IBM full stack. Il corso vi fornirà tutte le competenze chiave e il know-how tecnico per avviare la vostra carriera come sviluppatori di applicazioni cloud native full-stack. Guidati dagli esperti di IBM, imparerete a costruire le vostre applicazioni basate sul cloud e a lavorare con le tecnologie che le supportano. Per iniziare questo programma non è richiesta alcuna esperienza di programmazione o background Cloud.
Certificato professionale Ingegneria dei dati IBM. Il corso è pensato per aquisire le competenze richieste e l’esperienza pratica in meno di 5 mesi. Creare, progettare e gestire i database relazionali e ad applicare i concetti di amministrazione dei database (DBA) a RDBMS come MySQL, PostgreSQL e IBM Db2. Non è richiesta alcuna esperienza precedente.
Certificato professionale IBM Data Analytics con Excel e R. Per chi è interessato ad una carriera nell’analisi dei dati. Tramite il corso si acquisiranno le competenze richieste e l’esperienza pratica in meno di 3 mesi. Non è richiesta alcuna esperienza precedente.
Certificato professionale IBM DevOps e Ingegneria del software per una carriera in DevOps e Ingegneria del Software. Il corso consente di padroneggiare DevOps, Agile, Scrum, CI/CD e Cloud Native con competenze pratiche e pronte per il lavoro.
L’Intelligenza Artificiale è tutt’altro che una visione di futuro ad appannaggio di pochi privilegiati: può essere un’opportunità concreta. E’ stato questo in sintesi il senso della mattinata su “Intelligenza artificiale ed Insegnamento/Apprendimento“, primo appuntamento del percorso di formazione interdisciplinare organizzato dalla Pontificia Facoltà di Scienze dell’Educazione ‘Auxilium’ di Roma.
“La complessità del discorso sull’Intelligenza Artificiale” ha sottolineato la preside dell’istituto, Piera Ruffinatto “è tale da richiedere una scelta di prospettiva dalla quale osservarla. Come Facoltà di Scienze dell’Educazione siamo interessate soprattutto alle ricadute del discorso in campo educativo e formativo” sottolineando poi che l’IA si rivela “anche una straordinaria opportunità per migliorare la didattica e l’apprendimento e ottima soluzione per la didattica inclusiva“.
Michele Kettmajer, docente di Etica del digitale all’Università Cattolica di Benguela (Angola), ha sottolineato il profondo legame tra il tema dell’IA e il carisma salesiano: “Don Bosco, alla fine dell’800, promosse la nascita delle tipografie per evitare che la stampa rimanesse in mano a pochi. Lui, come pure i suoi ragazzi, non avevano paura di imparare una tecnologia, quelle del suo tempo evidentemente. Se fosse qui oggi, apprenderebbe ad usare l’IA“.
Susanna Sancassani, Responsabile del Centro Metid, il servizio di Metodi e Tecnologie Innovative per la Didattica, del Politecnico di Milano, ha sottolineato che l’IA è “una catastrofe nel senso di capovolgimento improvviso, che non possiamo sottovalutare come insegnanti, educatori e futuri docenti, in questa sua dimensione di discontinuità profonda“.
Tuttavia, se “l’IA offre ampie potenzialità, docenti ed educatori devono anche essere consapevoli delle sfide che essa presenta“. È allora importante puntare al fatto che “l’essere umano dà l’input. È la persona a dare il riferimento alla realtà, attraverso un sistema di conoscenze cui si aggancia e di cui si serve per verificare risposte giuste“.
È stato inaugurato in Francia il primo laboratorio europeo dedicato alla ricerca sull’Intelligenza Artificiale. Il progetto si chiama Kyutai e poggia sui principi dell’open source e del no-profit, un modello simile a quello con cui è nata OpenAI a San Francisco qualche tempo fa.
Tra i promotori del progetto, che ha a disposizione un finanziamento iniziale di circa 300 milioni di euro, Xavier Niel, CEO e fondatore del gruppo Iliad, Rodolphe Saadé, presidente del gruppo logistico CMA CGM e Eric Schmidt, ex CEO di Google. All’evento di lancio, tenutosi nei locali di Station F, un campus per startup da 34mila metri quadri nella Halle Freyssinet, a Parigi, è intervenuto anche Jensen Huang, CEO di Nvidia, i cui processori H100 garantiscono la potenza di calcolo necessaria al nuovo progetto.
Il laboratorio punta a diventare un polo di attrazione per i talenti del settore e un centro di eccellenza nel campo dell’AI per quell’Europa che su questo tema si trova a dover inseguire Stati Uniti e Cina.
Mettiamo che abbiate aperto ChatGPT con in testa un’idea di ciò che volete chiedergli, ma che abbiate difficoltà a tradurre i vostri pensieri in istruzioni precise affinché ChatGPT capisca effettivamente cosa volete che faccia.
In questo caso è possibile usare i cosidetti Prompt framework che servono per dare una struttura precisa per fornire le informazioni giuste al vostro chatbot AI che state utilizzando.
YouTube ha svelato un nuovo esperimento di applicazione dell’Intelligenza Artificiale alla musica in collaborazione con il laboratorio DeepMind di Google. Uno di questi in particolare, offre agli utenti la possibilità di generare frammenti di canzoni originali, con una durata massima di 30 secondi, utilizzando l’Intelligenza Artificiale per clonare la voce dell’artista prescelto.
Dream Track, questo il nome dell’esperimento di cui parliamo, che si trova su YouTube Shorts, è realizzato in collaborazione con 9 artisti, tra cui Demi Lovato, John Legend, Alec Benjamin, Charlie Puth, Sia, Charli XCX, Papoose, T-Pain e Troye Sivan, che hanno accettato di partecipare a questo innovativo esperimento.
Dream Track è alimentato da Lyria, il modello di generazione musicale più avanzato di Google DeepMind, e al momento è accessibile solo a un piccolo gruppo di artisti e creatori.
Il funzionamento è semplice: gli utenti inseriscono un’idea nel prompt di creazione, selezionano un artista partecipante, et voilà, ottengono un frammento di canzone unico generato dall’intelligenza artificiale con la voce e lo stile di quell’artista.
Secondo Lyor Cohen, responsabile di YouTube per la musica, e Toni Reid, vicepresidente delle esperienze emergenti e dei prodotti per la comunità, l’obiettivo di questo esperimento è esplorare come la tecnologia può creare connessioni più profonde tra gli artisti, i creatori e i loro fan. I dirigenti hanno paragonato il progresso dell’intelligenza artificiale nella musica all’impacto del sintetizzatore, che ha trasformato la musica elettronica e rock.
YouTube ha condiviso esempi di tracce generate, come una frase melodica di “Charlie Puth” basata sulla richiesta di “Una ballata sugli opposti che si attraggono“.
Allo stesso modo, è stata creata un’anteprima di Dream Track per T-Pain, ispirata dalla descrizione “Una mattina soleggiata in Florida, R&B“.
Tuttavia, l’uso dell’intelligenza artificiale per imitare voci e stili artistici ha sollevato e continua a sollevare dubbi e perplessità, per i possibili abusi.
Uno degli esempi più noti è Heart on My Sleeve, una canzone con voci create dall’intelligenza artificiale che si spacciavano per Drake e The Weeknd. La canzone è stata ritirata dai servizi di streaming dopo che Universal Music Group, la casa discografica di entrambi gli artisti, l’ha criticata per “contenuti illeciti creati con l’IA generativa“. Tuttavia, la canzone è ancora accessibile agli ascoltatori su YouTube.
https://www.youtube.com/watch?v=pIJSKxVJppA
In risposta, YouTube ha adottato nuove politiche che non solo richiedono ai creator di indicare quando caricano contenuti generati dall’intelligenza artificiale, ma anche la possibilità per le case discografiche di richiedere la rimozione dei brani che utilizzano versioni generate dall’intelligenza artificiale delle voci degli artisti senza autorizzazione.
L’entusiasmo degli artisti coinvolti è palpabile. “Lo sviluppo della tecnologia AI sta cambiando rapidamente il modo in cui ci muoviamo nel mondo, e credo che come artisti dobbiamo essere parte del futuro“, ha dichiarato Demi Lovato in un comunicato. “La mia carriera è stata incentrata sul superamento dei confini… e sulla creazione della musica più interessante per i miei fan. Sono aperta e spero che questo esperimento con Google e YouTube sia un’esperienza positiva e illuminante“.
Charlie Puth ha dichiarato: “Sono estremamente emozionato e ispirato… YouTube è stato un grande partner nel delineare il proprio approccio all’IA e comprende la necessità di lavorare insieme per sviluppare questa tecnologia in modo responsabile, assicurandosi che acceleri la creatività invece di sostituirla“.
Da parte sua, T-Pain ha dichiarato: “Ho sempre voluto spingermi oltre i confini della tecnologia e sfruttarla per creare la musica più interessante per i miei fan. Chissà cosa ci riserva il futuro, ma unire le mani con YouTube e Google per contribuire a plasmare quel futuro mi sembra un ottimo primo passo“.
YouTube sottolinea l’importanza di affrontare responsabilmente l’intelligenza artificiale, riconoscendo che si tratta di una tecnologia destinata ad amplificare la creatività umana, non a sostituirla. Quel che è certo è che quando innovazione tecnologica, creatività umana e musica si incontrano, possono accadere cose straordinarie.
Scrivere un articolo Seo con l’aiuto di Chat GPT è abbastanza semplice, basta utilizzare il giusto Prompt. Vediamolo di seguito nel dettaglio come impostarlo al meglio.
L’introduzione e l’adozione sempre più diffuse dell’Intelligenza Artificiale (AI) hanno aperto nuove frontiere in vari settori, dall’assistenza sanitaria all’industria. Tuttavia un aspetto cruciale che richiede attenzione critica è il rischio di bias nei sistemi di AI. Questo articolo esplorerà il concetto di bias, le sue cause e le implicazioni significative nei contesti accademici e applicativi.
Definizione di Bias nell’AI: Il bias nei sistemi di Intelligenza Artificiale si verifica quando gli algoritmi mostrano una preferenza sistematica o discriminazione nei confronti di determinati gruppi, basata su caratteristiche come razza, genere, età o altro. Questo fenomeno può influenzare le decisioni automatizzate, portando a risultati ingiusti o discriminatori.
Cause del Bias: Le cause del bias nei sistemi di AI possono derivare da diversi fattori. Uno di essi è la natura dei dati di addestramento utilizzati per insegnare agli algoritmi. Se i dati contengono pregiudizi o riflettono disuguaglianze presenti nella società, l’AI può assimilare e perpetuare tali schemi discriminatori.
Un altro fattore critico è la progettazione degli algoritmi stessi. Se i programmatori incorporano involontariamente i propri pregiudizi nelle logiche decisionali, gli algoritmi produrranno risultati distorti. La mancanza di diversità nel team di sviluppo può anche contribuire alla mancanza di prospettive diverse nella creazione di algoritmi, aumentando il rischio di bias.
Implicazioni Accademiche: Nel contesto accademico, il rischio di bias nei sistemi di AI solleva questioni etiche e mette in discussione l’obiettività della ricerca e delle applicazioni. Se gli algoritmi incorporano pregiudizi culturali o sociali, i risultati della ricerca potrebbero essere distorti, minando la validità e l’affidabilità delle conclusioni.
Applicazioni Pratiche: Nel mondo reale, il bias nei sistemi di AI può avere impatti significativi. Nei settori come la finanza, la salute e la giustizia, l’adozione di decisioni basate su algoritmi con bias potrebbe tradursi in disuguaglianze e ingiustizie. Ad esempio, un sistema di selezione del personale che mostra bias potrebbe perpetuare disuguaglianze di genere o razziali.
Affrontare il Bias: Affrontare il rischio di bias richiede un approccio multifattoriale. Dall’addestramento degli algoritmi con dati equi alla promozione della diversità nei team di sviluppo, è essenziale adottare misure preventive. L’implementazione di controlli etici e la trasparenza nell’uso dell’IA possono contribuire a ridurre il rischio di bias.
Comprendere e affrontare il rischio di bias nei sistemi di Intelligenza Artificiale è quindi fondamentale per garantire che questa innovazione sia etica e inclusiva. Nel contesto accademico, è cruciale promuovere una ricerca basata sull’equità e sull’obiettività e nei settori applicativi, la consapevolezza e l’adozione di pratiche correttive sono essenziali per evitare discriminazioni ingiuste e per plasmare un futuro in cui l’AI sia veramente al servizio della società senza perpetuare disuguaglianze.
ChatGPT, come abbiamo visto, è un potente modello linguistico in grado di generare idee, fornire assistenza nella ricerca, offrire suggerimenti per la scrittura e persino aiutare con la modifica e la correzione di bozze.
In questo articolo vi proponiamo diversi suggerimenti per scrivere post e articoli per il vostro blog, tra cui la generazione di idee per argomenti, l’organizzazione di contenuti, la creazione di titoli accattivanti, le meta descrizioni, il miglioramento dello stile e del tono di scrittura e molto altro ancora.
Scrivere un romanzo con Chat GPT non è proprio così semplice come molti possono pensare. Non si può semplicemente chiedere a Chat GPT di scrivere un libro partendo dal nulla, così come non è possibile chiedergli di scrivere il primo, poi il secondo, il terzo capitolo e così via.
L’intelligenza artificiale non funziona in questo modo, occorre sapere come procedere passo passo per sfruttare appieno tutte le sue potenzialità.
Certamente possiamo utilizzare ChatGPT per generare idee, personaggi, dialoghi e persino parti di testo per un romanzo. Possiamo usarlo per chiedergli suggerimenti, aiutarci a sviluppare trame o anche a rispondere a domande specifiche sul nostro progetto editoriale.
Provate ad immaginate un futuro in cui l’Intelligenza Artificiale applicata alla medicina sarà così normale da far si che ci si possa trovare davanti non un medico vero e proprio, in carne ed ossa intendo, ma un avatar, un chat bot virtuale. Ebbene non c’è bisogno di immaginarlo perché il futuro è già qui. Bastava essere presenti all’ultimo convegno dedicato alle malattie cardiovascolari e alla cura del cuore organizzato dall’ospedale Molinette di Torino per rendersene conto.
La guest star dell’evento, se così possiamo definirla, è stata infatti proprio un algoritmo, sviluppato da Chat GPT che, assumendo le sembianze di un’avatar, ha presentato le potenzialità dell’AI in ambito medico, rispondendo alle domande di unasquadra internazionale di professori e medici: Gaetano Maria De Ferrari, direttore della Cardiologia universitaria delle Molinette, Amedeo Chiribiri di Londra, Amir Lerman della Mayo Clinic di Rochester USA ed il dottor Maurizio Roberto direttore della Cardiochirurgia di Cuneo.
L’avatar cardiologa ha accettato la proposta di De Ferrari di farsi chiamare Susan per la durata della sessione scientifica e ha chiarito che il suo ruolo e la sua capacità erano quelle di fornire risposte sulla base della consultazione di una smisurata banca dati mondiale aggiornata ad aprile 2023.
Ha altresì chiarito di non provare emozioni o sentimenti in prima persona, ma di capire le emozioni dell’uomo e di poter fornire informazioni su emozioni ed esperienze umane.
Rispondendo a domande più specifiche, l’avatar cardiologa ha detto che l’Intelligenza Artificiale sta rapidamente rivoluzionando la medicina, indicando moltissimi campi di applicazione. Per quanto riguarda la cardiologia, Susan-Gpt-4 ha indicato settori specifici per i quali entro 5 anni nulla sarà come prima. Tra questi l’analisi dell’elettrocardiogramma, dove l’AI si è già dimostrata molto superiore all’uomo, l’analisi delle immagini diagnostiche come Tac, risonanza magnetica ed ecocardiogramma, l’ottimizzazione delle procedure interventistiche, quali l’ablazione della aritmie e l’impianto della valvola aortica ed anche la predizione del rischio nel singolo paziente.
Proprio in questo ultimo ambito peraltro, la Cardiologia dell’Ospedale Molinette di Torino ha, prima al mondo, sviluppato un punteggio per il rischio dopo infarto, proprio utilizzando la IA.
Susan ha anche sostenuto con forza la necessità che l’AI venga rapidamente inserita tra gli insegnamenti che si impartiscono agli studenti di Medicina ed ai neo-laureati che frequentano una scuola di specializzazione, segnalando come questi medici si troveranno ad operare in un sistema dove gli algoritmi di AI saranno utilizzati in ogni processo diagnostico ed operativo, ma con il rischio di non aver ricevuto alcuna educazione per capire le potenzialità e i limiti di questo approccio rivoluzionario, se non adeguatamente formati.
Nel corso del suo intervento Susan-Gpt-4 ha chiarito che in ogni ambito medico non potremo mai più fare a meno dell’AI, vigilando sulla correttezza del suo utilizzo e che l’uomo, in particolare il dottore empatico, che prova emozioni e le comunica al paziente ed allo studente, sarà sempre necessario sia per curare i malati che per insegnare ai giovani.
Scrivere un romanzo con Chat GPT non è proprio così semplice come molti possono pensare. Non si può semplicemente chiedere a Chat GPT di scrivere un libro partendo dal nulla, così come non è possibile chiedergli di scrivere il primo, poi il secondo, il terzo capitolo e così via.
L’intelligenza artificiale non funziona in questo modo, occorre sapere come procedere passo passo per sfruttare appieno tutte le sue potenzialità.
Certamente possiamo utilizzare ChatGPT per generare idee, personaggi, dialoghi e persino parti di testo per un romanzo. Possiamo usarlo per chiedergli suggerimenti, aiutarci a sviluppare trame o anche a rispondere a domande specifiche sul nostro progetto editoriale.
Il Giappone ha passato l’8 novembre all’Italia la Presidenza del G7 (che ha durata annuale e ruota tra i paesi membri in base alla sequenza Stati Uniti, Regno Unito, Germania, Giappone, Italia, Canada, Francia): tra le attività già annunciate dall’Italia ci sarà una conferenza sul rapporto tra Intelligenza Artificiale e lavoro.
Una materia, quella dell’AI “sulla quale dobbiamo coinvolgere gli attori privati, perché costruire una governance dell’intelligenza artificiale non vuol dire lavorare contro le aziende, ma dialogare col mondo privato in un mondo in cui gli interessi pubblici e privati, entrambi legittimi, non sono sempre sovrapponibili e a volte sono in contrasto” il commento del presidente del Consiglio Giorgia Meloni al Comitato per la Transizione digitale a Palazzo Chigi.
“Noi dobbiamo evitare” continua la Meloni “che aumenti il divario tra i ricchi e i poveri, che scompaia la classe media e che in definitiva l’impatto dell’intelligenza artificiale sia più negativo che positivo sulle nostre vite e sulle nostre società”.
Tra le priorità indicate dal presidente del Consiglio, quella di fare in modo che l’IA sia incentrata sull’uomo e controllata dall’uomo, lavorando “per garantire delle barriere etiche all’Intelligenza artificiale e dare applicazione pratica al concetto di algoretica, ovvero dare un’etica agli algoritmi” che ha chiuso ringraziando su questo punto Padre Paolo Benanti, docente all’Università Gregoriana, che è stato recentemente nominato dal Segretario Generale delle Nazioni Unite, unico italiano, come membro del Comitato di esperti sull’Intelligenza Artificiale.
Il G7 2024 si svolgerà dal 13 al 15 giugno in Puglia, nella Valle d’Itria, a Borgo Egnazia.
