L’intelligenza artificiale (AI) ha cambiato radicalmente il modo in cui programmiamo. Gli agenti AI possono generare codice, ottimizzarlo e persino aiutare nel debugging. Tuttavia, ci sono alcune limitazioni che i programmatori devono tenere a mente quando lavorano con l’AI.
A prima vista sembra che l’AI possa scrivere codice senza sforzo. Funzioni e script semplici vengono spesso generati senza problemi. Ma non appena un progetto è composto da più file e cartelle, sorgono problemi. L’AI fatica a mantenere coerenza e struttura in una codebase più ampia. Questo può portare a problemi come collegamenti mancanti o errati tra i file e incoerenze nell’implementazione delle funzioni.
Gli agenti AI hanno difficoltà a rispettare l’ordine corretto del codice. Ad esempio, possono posizionare inizializzazioni alla fine di un file, causando errori a runtime. Inoltre, l’AI può definire senza esitazione più versioni della stessa classe o funzione all’interno di un progetto, portando a conflitti e confusione.
Una soluzione a questo è l’uso di piattaforme di codice AI che possono gestire memoria e strutture di progetto. Questo aiuta a mantenere la coerenza in progetti complessi. Purtroppo queste funzionalità non vengono sempre applicate in modo coerente. Di conseguenza, può accadere che l’AI perda la coesione di un progetto e introduca duplicazioni indesiderate o dipendenze errate durante la programmazione.
La maggior parte delle piattaforme di coding AI funziona con cosiddetti strumenti che possono chiamare il modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Questi strumenti si basano su un protocollo standard aperto (MCP). È quindi possibile collegare un agente di coding AI a un IDE come Visual Code. Eventualmente si può configurare localmente un LLM con llama o ollama e scegliere un server MCP con cui integrare. I modelli si trovano su huggingface.
Per gestire meglio il codice generato dall’AI, gli sviluppatori possono utilizzare estensioni IDE che controllano la correttezza del codice. Strumenti come linters, type checker e strumenti avanzati di analisi del codice aiutano a individuare e correggere errori precocemente. Sono un complemento essenziale al codice generato dall’AI per garantire qualità e stabilità.
Una delle ragioni principali per cui gli agenti AI continuano a ripetere errori risiede nel modo in cui l’AI interpreta le API. I modelli AI hanno bisogno di contesto e di una chiara definizione del ruolo per generare codice efficace. Ciò significa che i prompt devono essere completi: non solo devono contenere i requisiti funzionali, ma anche esplicitare il risultato atteso e le condizioni al contorno. Per facilitare questo, puoi salvare i prompt in un formato standard (MDC) e inviarli sempre all’AI. Questo è particolarmente utile per regole di programmazione generiche che applichi e per i requisiti funzionali e tecnici e la struttura del tuo progetto.
Prodotti come FAISS e LangChain offrono soluzioni per far gestire meglio il contesto all’AI. FAISS aiuta ad esempio nella ricerca efficiente e nel recupero di frammenti di codice rilevanti, mentre LangChain aiuta a strutturare il codice generato dall’AI e a mantenere il contesto all’interno di un progetto più ampio. Anche in questo caso puoi eventualmente configurare localmente con database RAC.
L’AI è uno strumento potente per i programmatori e può aiutare ad accelerare i processi di sviluppo. Tuttavia, non è ancora in grado di progettare e costruire autonomamente una codebase complessa senza controllo umano. I programmatori devono considerare l’AI come un assistente che può automatizzare compiti e generare idee, ma che necessita ancora di guida e correzione per arrivare a un buon risultato.
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L’Intelligenza Artificiale (AI) continua a evolversi nel 2025 e ha un impatto sempre maggiore sulla nostra vita quotidiana e sul mondo aziendale. Le principali tendenze nell’AI mostrano come questa tecnologia stia raggiungendo nuove vette. Qui discutiamo alcune delle principali evoluzioni che determineranno il futuro dell’AI.
Di seguito sono riportate le 7 principali tendenze nel campo dell’Intelligenza Artificiale per il 2025
Agentic AI si riferisce a sistemi in grado di prendere decisioni autonomamente entro limiti predefiniti. Nel 2025 i sistemi AI diventano sempre più autonomi, con applicazioni in veicoli autonomi, gestione della supply chain e persino nella sanità. Questi agenti AI non sono solo reattivi ma anche proattivi, alleviando i team umani e aumentando l’efficienza.
Con la crescita delle applicazioni AI in ambienti real-time, come il riconoscimento vocale e la realtà aumentata, l’inference time compute diventa un fattore cruciale. Nel 2025 si presta molta attenzione all’ottimizzazione hardware e software per rendere i modelli AI più veloci ed efficienti dal punto di vista energetico. Si pensi a chip specializzati come le tensor processing units (TPU) e hardware neuromorfico che supportano l’inferenza con latenza minima.
Dall’introduzione di modelli come GPT-4 e GPT-5, i modelli molto grandi continuano a crescere in dimensioni e complessità. Nel 2025 questi modelli non solo diventano più grandi, ma anche ottimizzati per compiti specifici, come analisi legali, diagnostica medica e ricerca scientifica. Questi modelli ipercomplessi offrono una precisione e comprensione contestuale senza precedenti, ma comportano anche sfide in termini di infrastruttura ed etica.
All’altro estremo dello spettro vediamo una tendenza verso modelli molto piccoli progettati specificamente per il edge computing. Questi modelli sono utilizzati in dispositivi IoT, come termostati intelligenti e dispositivi indossabili per la salute. Grazie a tecniche come il model pruning e la quantizzazione, questi piccoli sistemi AI sono efficienti, sicuri e accessibili per un’ampia gamma di applicazioni.
Le applicazioni AI nel 2025 vanno oltre i domini tradizionali come il riconoscimento di immagini e voce. Pensate a AI che supporta processi creativi, come il design della moda, l’architettura e persino la composizione musicale. Inoltre, si registrano progressi in settori come la chimica quantistica, dove l’AI aiuta a scoprire nuovi materiali e farmaci. Ma anche nella gestione di sistemi IT completi, sviluppo software e cybersecurity.
Grazie all’integrazione della tecnologia cloud e di avanzati sistemi di gestione dati, i sistemi AI hanno accesso a quella che sembra una memoria quasi infinita. Questo permette di mantenere contesti a lungo termine, essenziale per applicazioni come assistenti virtuali personalizzati e sistemi complessi di customer service. Questa capacità consente all’AI di offrire esperienze coerenti e contestuali su lunghi periodi. In pratica, l’AI ricorda tutte le conversazioni che ha avuto con te. La domanda è se lo vuoi anche tu, quindi deve esserci anche un’opzione per resettare parti o tutto.
Sebbene l’AI diventi sempre più autonoma, il fattore umano rimane importante. L’augmentazione human-in-the-loop assicura che i sistemi AI siano più precisi e affidabili grazie alla supervisione umana nelle fasi critiche di decisione. Questo è particolarmente importante in settori come l’aviazione, la sanità e la finanza, dove l’esperienza e il giudizio umano restano cruciali. Curiosamente, prove con diagnosi effettuate da 50 medici mostrano che un AI fa meglio e addirittura fa meglio solo se assistito da un AI. Dobbiamo quindi imparare soprattutto a porre le domande giuste.
Con l’arrivo di O1, OpenAI ha fatto il primo passo verso un LLM ragionante. Questo passo è stato presto superato da O3. Ma anche da un angolo inaspettato arriva la concorrenza di Deepseek R1. Un modello open source di reasoning e reinforcement learning che è molto più economico rispetto ai concorrenti americani, sia in termini di consumo energetico che di utilizzo hardware. Poiché questo ha avuto un impatto diretto sul valore di mercato di tutte le aziende legate all’AI, il tono per il 2025 è stato fissato.
Come NetCare può aiutare su questo tema
NetCare ha una comprovata esperienza nell’implementazione di innovazioni digitali che trasformano i processi aziendali. Con la nostra vasta esperienza in servizi e soluzioni IT, inclusi servizi IT gestiti, sicurezza IT, infrastruttura cloud e trasformazione digitale, siamo ben attrezzati per supportare le aziende nelle loro iniziative AI.
Il nostro approccio comprende:
Quali obiettivi fissare
Nell’implementare l’AI è importante stabilire obiettivi chiari e raggiungibili che siano in linea con la strategia aziendale generale. Ecco alcuni passaggi per aiutarvi a definire questi obiettivi:
Seguendo questi passaggi e collaborando con un partner esperto come NetCare, potete massimizzare i vantaggi dell’AI e posizionare la vostra organizzazione per il successo futuro.
Le tendenze dell’AI nel 2025 mostrano come questa tecnologia si stia integrando sempre più nella nostra vita quotidiana e risolva problemi complessi in modi che pochi anni fa sarebbero stati impensabili. Dall’agentic AI avanzata alla capacità di memoria quasi infinita, questi sviluppi promettono un futuro in cui l’AI ci supporta, ci arricchisce e ci permette di superare nuovi confini. Leggete anche le interessanti novità sul nuovo LLM di OpenAI O3
L’intelligenza artificiale (AI) continua a avere un enorme impatto su come lavoriamo e innoviamo. OpenAI presenta O3, una nuova tecnologia rivoluzionaria che consente alle aziende di operare in modo più intelligente, veloce ed efficiente. Cosa significa questo progresso per la vostra organizzazione e come potete sfruttare questa tecnologia? Continuate a leggere per scoprirlo.
OpenAI O3 è la terza generazione della piattaforma AI avanzata di OpenAI. Combina modelli linguistici all’avanguardia, automazione potente e capacità di integrazione avanzate. Mentre le versioni precedenti erano già impressionanti, O3 porta le prestazioni a un livello superiore con un focus su:
OpenAI O3 è progettato per aggiungere valore a un’ampia gamma di processi aziendali. Ecco alcuni modi in cui può essere utilizzato:
Con O3 potete implementare chatbot intelligenti e assistenti virtuali per supportare i clienti. Questi sistemi comprendono il linguaggio naturale meglio che mai, permettendo di aiutare i clienti in modo più rapido ed efficace.
Le aziende possono utilizzare O3 per analizzare grandi quantità di dati, generare report e condividere insight. Questo rende più semplice prendere decisioni basate sui dati.
O3 aiuta i marketer a generare contenuti convincenti, dai post del blog agli annunci pubblicitari. Il modello può persino fare raccomandazioni personalizzate basate sulle preferenze degli utenti.
I grandi modelli linguistici sono molto bravi nello sviluppo di software.
Una delle caratteristiche più evidenti di OpenAI O3 è l’attenzione alla facilità d’uso. Anche le aziende senza una vasta esperienza tecnica possono beneficiare della potenza dell’AI. Grazie alla documentazione completa, al supporto API e ai moduli di formazione, l’implementazione è semplice.
Inoltre, è stata posta molta attenzione alle linee guida etiche. OpenAI ha aggiunto nuove funzionalità per prevenire abusi, come filtri sui contenuti e controlli più rigorosi sull’output del modello.
Da NetCare comprendiamo quanto sia importante la tecnologia per il successo della vostra azienda. Per questo offriamo supporto in:
Con la nostra esperienza, garantiamo che la vostra organizzazione possa beneficiare immediatamente delle opportunità offerte da OpenAI O3.
OpenAI O3 rappresenta una nuova pietra miliare nella tecnologia AI. Che si tratti di migliorare l’esperienza del cliente, ottimizzare i processi o generare nuovi insight, le possibilità sono infinite. Volete saperne di più su come OpenAI O3 può rafforzare la vostra azienda? Contattate NetCare e scoprite la potenza dell’AI moderna.
Il futuro delle organizzazioni consiste nei digital twins: Trasformare con l’intelligenza artificiale e rafforzare settori come la sanità e la finanza. L’Intelligenza Artificiale (IA) è più di ChatGPT. Sebbene il 2023 abbia portato l’IA alla consapevolezza pubblica grazie alla svolta del chatbot di OpenAI, l’IA si è evoluta silenziosamente per decenni, aspettando il momento giusto per brillare. Oggi è una tecnologia molto diversa—capace di simulare, creare, analizzare e persino democratizzare, spingendo i confini di ciò che è possibile in quasi ogni industria.
Ma cosa può fare esattamente l’IA e come dovrebbero le aziende integrarla nelle loro strategie? Esploriamo il potenziale, i casi d’uso e le sfide dell’IA da una prospettiva strategica IT.
L’IA è capace di risultati incredibili, come simulare la realtà (tramite Deep Learning e Reinforcement Learning), creare nuovi contenuti (con modelli come GPT e GANs) e prevedere risultati analizzando enormi set di dati. Settori come la sanità, la finanza e la sicurezza stanno già sentendo l’impatto:
Questi esempi sono solo la punta dell’iceberg. Dal real estate alle assicurazioni, dal servizio clienti al sistema giudiziario, l’IA ha il potere di rivoluzionare quasi ogni aspetto della nostra vita.
Una delle applicazioni più intriganti dell’IA è la creazione di digital twins. Simulando la realtà con dati operativi, le aziende possono esplorare in sicurezza l’impatto dell’IA prima di implementarla su larga scala. I digital twins possono rappresentare un pilota, un giudice o anche un valutatore di credito digitale, permettendo alle aziende di limitare i rischi e integrare gradualmente l’IA nelle loro operazioni.
Quando le aziende vogliono abbracciare l’IA, devono considerare domande come “comprare, usare open source o costruire internamente?” e “come potenziamo i nostri attuali dipendenti con strumenti IA?” È cruciale vedere l’IA come un modo per migliorare le competenze umane—non per sostituirle. L’obiettivo finale è creare advisor aumentati che supportino il processo decisionale senza sacrificare l’aspetto umano.
Con grande potere arriva grande responsabilità. Il Regolamento UE sull’IA, entrato in vigore nel 2024, mira a bilanciare innovazione con diritti fondamentali e sicurezza. Le aziende devono riflettere proattivamente sui bias nei modelli IA, sulla privacy dei dati e sulle implicazioni etiche dell’uso di tali tecnologie.
Considerate l’uso di dati sintetici generati da GANs per affrontare i bias e utilizzate strumenti come SHAP o LIME per costruire sistemi IA più spiegabili. Abbiamo bisogno di un’IA che supporti obiettivi e valori umani—una tecnologia che possa migliorare la vita anziché metterla a rischio.
L’IA sta già determinando come viviamo e lavoriamo. Secondo Gartner, sei delle dieci principali tendenze tecnologiche per il 2024 sono legate all’IA. Forrester prevede che il mercato dell’IA raggiungerà un valore di 227 miliardi di dollari entro il 2030. Le aziende devono ora scoprire come portare l’IA fuori dai laboratori e applicarla in casi d’uso pratici.
Il futuro non riguarda la sostituzione delle persone, ma la creazione di un mondo in cui AI personali collaborano con AI aziendali, potenziando le capacità umane e trasformando le industrie. La visione è chiara—abbracciare l’IA in modo responsabile e sfruttarne la potenza per un futuro più efficiente e arricchito.
Come NetCare può aiutare su questo tema
NetCare ha ideato e sviluppato questa strategia molto prima che grandi aziende come Oracle e Microsoft arrivassero a questa idea. Questo offre un vantaggio strategico in termini di velocità, approccio e visione futura.
Quali obiettivi fissare
Nell’implementare un digital twin è importante stabilire obiettivi chiari e misurabili. Considerate i seguenti passi:
Perché NetCare
NetCare si distingue combinando IA con un approccio orientato al cliente e una profonda expertise IT. Il focus è fornire soluzioni su misura che rispondano alle esigenze uniche della vostra organizzazione. Collaborando con NetCare potete essere certi che le vostre iniziative IA saranno pianificate strategicamente e implementate efficacemente, portando a miglioramenti sostenibili e vantaggi competitivi.
Più Veloce, Intelligente e SostenibileNel mondo dello sviluppo software, il codice legacy può rappresentare un ostacolo all’innovazione e alla crescita. Il codice legacy è spesso costituito da decenni di patch, soluzioni temporanee e aggiornamenti, che un tempo erano funzionali, ma ora risultano difficili da mantenere.
Fortunatamente, c’è un nuovo alleato che può aiutare i team di sviluppo a modernizzare questo codice: l’intelligenza artificiale (AI). Grazie all’AI, le aziende possono pulire, documentare e persino convertire il codice legacy in linguaggi di programmazione più moderni in modo più rapido, efficiente e preciso.
Il codice legacy, scritto in linguaggi obsoleti o con strutture datate, comporta diverse sfide:
Modernizzare il codice legacy con l’AI offre alle aziende non solo l’opportunità di sfruttare nuove tecnologie, ma anche di minimizzare rischi e risparmiare costi. Con l’AI è possibile trasformare gradualmente una codebase legacy in un’infrastruttura moderna e a prova di futuro, senza perdere la funzionalità sottostante.
In un mondo in cui la tecnologia si evolve rapidamente, le aziende possono costruire un vantaggio competitivo prezioso rinnovando il codice obsoleto e posizionandosi come attori innovativi nel loro settore. Modernizzare il codice legacy ora non è solo fattibile, ma anche efficiente in termini di costi e tempo.
Hai bisogno di aiuto per guidare e implementare l’AI nella modernizzazione del codice legacy? Compila il modulo di contatto e sarò felice di spiegarti di più. In media, un progetto di modernizzazione con AI procede 5 volte più velocemente.
Il mondo dell’AI generativa (genAI) si sta sviluppando a un ritmo vertiginoso. Dove prima sognavamo solo di una tecnologia in grado di eguagliare la creatività umana, oggi vediamo applicazioni che ci sorprendono e ispirano. Dalla generazione di testi alla produzione artificiale di immagini e video: genAI apre porte a nuove possibilità in diversi settori, dal marketing e intrattenimento alla sanità e all’istruzione. In questo articolo discutiamo gli sviluppi più innovativi e guardiamo a ciò che il futuro potrebbe riservare.
I più recenti modelli genAI come GPT-4 di OpenAI e DALL-E sono diventati multimodali. Ciò significa che possono combinare diversi tipi di input, come testo e immagini, per generare risultati più complessi e creativi. Con DALL-E, ad esempio, ora puoi generare immagini basate su descrizioni testuali, aiutando i professionisti creativi a visualizzare direttamente le loro idee. Questi modelli multimodali facilitano il superamento dei confini tra diverse discipline creative.
L’apprendimento contestuale significa che i modelli AI migliorano nella comprensione del contesto e delle sfumature di ciò che chiedi, senza necessità di ulteriori addestramenti. Questo li rende immediatamente applicabili in situazioni in tempo reale, come il servizio clienti. L’AI adattiva, che può adattarsi in base al feedback e ai modelli di utilizzo, fa sì che l’AI migliori costantemente nel fornire risposte e servizi personalizzati.
La comunità genAI sta diventando sempre più aperta, con aziende come Meta e Hugging Face che rendono pubblici i loro modelli. Ciò permette agli sviluppatori di sperimentare direttamente con questi avanzati sistemi AI e contribuire ai miglioramenti. La comunità open source gioca un ruolo importante nel risolvere problemi come i bias e le questioni etiche, grazie al contributo di utenti diversi in tutto il mondo.
Tradizionalmente, i potenti modelli AI come genAI richiedono molta potenza di calcolo ed energia. Le innovazioni nelle architetture AI, come reti neurali più efficienti e chip AI specializzati, rendono possibile eseguire grandi modelli AI su scala ridotta e a costi inferiori. Questo rende le soluzioni genAI più accessibili per piccole aziende e utenti individuali.
Dove genAI era in precedenza applicata principalmente al testo, gli sviluppi più recenti nelle tecnologie di immagini e video sono impressionanti. Modelli come Midjourney e Runway offrono agli utenti la possibilità di generare immagini di alta qualità e persino videoclip. Questo è particolarmente utile per marketing e pubblicità, dove contenuti visivamente accattivanti giocano un ruolo importante. Nuove AI possono persino imitare i movimenti umani, permettendo ad attori o personaggi animati di muoversi in modo realistico in ambienti generati.
Con l’ascesa di potenti modelli genAI emergono anche questioni etiche, come copyright, privacy e l’impatto dell’AI sul lavoro. Sempre più aziende e governi stanno lavorando a linee guida per garantire un uso responsabile dell’AI. OpenAI, ad esempio, ha introdotto funzionalità come il ‘safeguarding’ per prevenire risultati indesiderati nella generazione di immagini. Si sta anche cercando di rendere l’AI più trasparente per gli utenti, affinché sappiano quando e come l’AI viene utilizzata.
GenAI trova sempre più spesso la sua strada in software di uso quotidiano, come elaboratori di testo, software di design e browser. Google e Microsoft integrano funzionalità AI rispettivamente nei loro pacchetti Google Workspace e Microsoft Office, aiutando gli utenti a lavorare in modo più intelligente e veloce. Questa integrazione fa sì che il supporto AI sia disponibile direttamente nel flusso di lavoro di milioni di persone, aumentando significativamente la produttività.
Con la velocità con cui genAI si sviluppa, presto potremo aspettarci applicazioni ancora più rivoluzionarie. Pensate ad assistenti AI che non solo rispondono, ma aiutano proattivamente assumendosi compiti, immagini olografiche avanzate quasi indistinguibili dalla realtà, e AI che collaborano per risolvere problemi complessi.
Le aziende utilizzeranno sempre più l’AI nei processi aziendali. Un’azienda può addestrare più agenti con compiti specifici e farli lavorare insieme come una squadra. Attualmente l’AI è soprattutto un assistente molto adatto. Uno che lavora velocemente ed è, per esempio, molto bravo a scrivere, controllare e fare il debug di codice informatico.
L’AI generativa è ormai imprescindibile e gioca un ruolo cruciale nel futuro della tecnologia e della creatività. Che si tratti di aziende che usano genAI per creare prodotti innovativi o di individui che vogliono aumentare la loro produttività, le possibilità sono infinite e il futuro appare promettente.
Anche NetCare ha creato una propria applicazione genAI, che chiamiamo AIR. Un modello LLM economico che può essere utilizzato per molteplici applicazioni. Dalla programmazione, all’agente di customer service, ed è anche usato come traduttore di siti web. Ci sono diversi siti web come questo che vengono tradotti da AIR. Il plugin stesso è stato naturalmente creato da AIR con un po’ di aiuto da Gerard 🙂
Gli sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale (IA) sollevano domande su ciò che ci aspetta. Un recente whitepaper di Leopold Aschenbrenner delinea un quadro affascinante della situazione attuale e di ciò che potremmo aspettarci. Ecco alcune importanti intuizioni che stanno plasmando il futuro dell’IA, basate su un’analisi delle tendenze e delle sfide.
Il progresso nell’IA è senza precedenti. In pochi anni siamo passati da GPT-2, che aveva una comprensione paragonabile a quella di un bambino piccolo, a GPT-4, che ha raggiunto le capacità di uno studente delle scuole superiori intelligente. Questo sviluppo è stato guidato da una crescita esponenziale della potenza di calcolo, dell’efficienza algoritmica e da tecniche innovative come il reinforcement learning. Si prevede che questa tendenza continui, portando entro il 2027 a sistemi di IA che funzionano come ricercatori o ingegneri professionisti.
Dopo i livelli umani di intelligenza, il passo successivo è la superintelligenza. Questa transizione può essere accelerata dalla capacità dell’IA di migliorare se stessa. Le implicazioni sono enormi: dalle trasformazioni economiche ai rischi esistenziali. Aschenbrenner sottolinea che questa esplosione di intelligenza può rappresentare un punto di svolta, in cui controllo e sicurezza sono cruciali per evitare disastri.
La grande infrastruttura necessaria per questi sistemi di IA è già in fase di preparazione. Le aziende investono miliardi in data center, GPU ed elettricità per fornire la potenza di calcolo richiesta. Questa mobilitazione di risorse segna uno spostamento industriale paragonabile agli sforzi bellici storici, ma ora focalizzato sulla dominanza tecnologica.
Le implicazioni economiche dell’IA sono profonde. Si prevede che i settori dell’IA guideranno gran parte della crescita economica globale, in particolare attraverso l’automazione, l’aumento della produttività e la creazione di nuovi mercati. Allo stesso tempo, esiste il rischio di una grande disuguaglianza economica, con paesi e aziende senza accesso all’IA avanzata che rimangono indietro. Secondo Aschenbrenner, governi e imprese devono collaborare per colmare questo divario, promuovendo istruzione, innovazione e una distribuzione equa delle risorse.
Una sfida importante è la sicurezza dei modelli di IA e dei dati. Il rischio che tecnologie sensibili finiscano nelle mani sbagliate, come stati ostili, rappresenta una grande minaccia. Il documento invita a misure di sicurezza più rigorose e a politiche migliori per mitigare tali rischi.
Una delle maggiori sfide scientifiche è sviluppare metodi per far funzionare i sistemi di IA in accordo con i valori umani, anche quando diventano molto più intelligenti di noi. Questo è definito “superalignment”. Raggiungere o meno il superalignment può portare a conseguenze impreviste e potenzialmente catastrofiche.
Oltre alle sfide tecnologiche, esiste una dimensione geopolitica. Paesi come Cina e Stati Uniti competono per la dominanza nell’IA. Chi vincerà questa corsa avrà un vantaggio decisivo non solo economico ma anche militare. È quindi vitale che le società democratiche collaborino per garantire un ordine mondiale libero e stabile.
Le prospettive delineate in questo documento sono sia entusiasmanti che preoccupanti. Richiedono attenzione, azione e collaborazione. Per sfruttare le opportunità dell’IA e gestire i rischi, dobbiamo investire in ricerca, politiche e cooperazione internazionale. Come afferma il documento: il futuro non è qualcosa che ci accade semplicemente—è qualcosa che plasmiamo insieme.
Cosa ne pensa? Siamo pronti per le sfide e le opportunità che l’IA ci porta? Vuoi leggere di più?
I dati giocano ovviamente un ruolo cruciale nelle aziende che si digitalizzano. Ma mentre la domanda di dati di alta qualità e in grandi quantità aumenta, spesso ci si imbatte in sfide come le restrizioni sulla privacy e la mancanza di dati sufficienti per compiti specializzati. Qui entra in gioco il concetto di dati sintetici come soluzione innovativa.
I dati sintetici sono dati generati artificialmente invece che derivati da eventi o processi reali. Questi dati vengono spesso creati utilizzando algoritmi e tecniche di intelligenza artificiale (IA), come modelli di machine learning. Lo scopo dei dati sintetici è quello di imitare i dati reali il più accuratamente possibile in termini di proprietà statistiche e modelli.
Esempio: Una stanza generata sinteticamente
Sebbene offra molti vantaggi, ci sono anche delle sfide. Garantire la qualità e l’accuratezza di questi dati è cruciale. Dataset sintetici inaccurati possono infatti portare a risultati e decisioni fuorvianti. Inoltre, è importante trovare un equilibrio tra l’uso di dati sintetici e dati reali per ottenere un quadro completo e accurato. Inoltre, i dati sintetici possono essere utilizzati per ridurre squilibri (BIAS) in un dataset. I grandi modelli linguistici utilizzano dati generati perché hanno già letto Internet e necessitano di ulteriori dati di addestramento per migliorare.
I dati sintetici rappresentano uno sviluppo promettente nel mondo dell’analisi dei dati e del machine learning. Offrono una soluzione ai problemi di privacy, migliorano la disponibilità dei dati e sono di valore inestimabile per l’addestramento di algoritmi avanzati. Mentre sviluppiamo e integriamo ulteriormente questa tecnologia, è essenziale garantire la qualità e l’integrità dei dati, così da poter sfruttare appieno il potenziale dei dati sintetici.
Hai bisogno di aiuto per applicare efficacemente l’IA? Approfitta dei nostri servizi di consulenza
Da anni i robot nell’industria permettono di automatizzare lavori semplici. Finora ciò non ha portato a una maggiore disoccupazione, ma la tesi è che questo cambierà.
Con l’arrivo di droni e auto a guida autonoma, anche l’intero settore dei trasporti, la polizia e l’esercito saranno robotizzati. Allo stesso tempo, GenAI e l’intelligenza artificiale in generale renderanno lentamente ma inesorabilmente superflui i lavori di tutti i laureati. Normalmente, una maggiore ricchezza porta alla creazione di nuovi posti di lavoro più in alto nella catena del valore aggiunto. L’intelligenza artificiale ostacolerà questo processo perché anche qui l’IA può fornire valore.
La ricchezza aggiuntiva finirà quindi nelle mani di pochi, i proprietari e i dirigenti delle (grandi) aziende. Inizialmente, quindi, la differenza tra ricchi e poveri aumenterà ulteriormente. Prima i meno istruiti perderanno il lavoro e non ci saranno sostituti per loro. Nei Paesi Bassi finiranno nella rete di sicurezza della legge sulla disoccupazione e dell’assistenza sociale. In altri Paesi come gli USA questo porterà molto più rapidamente a una povertà estrema. Non è difficile immaginare che ciò possa causare grande malcontento e forse anche rivoluzioni. Si spera che sia solo un periodo transitorio durante il quale i responsabili politici apporteranno modifiche affinché tutti possano beneficiare di una maggiore ricchezza. La formulazione e l’attuazione di politiche efficaci sono cruciali per gestire questa transizione.
Ma alla fine questo sviluppo è inarrestabile, semplicemente perché è possibile e perché con l’IA e la robotizzazione si possono ottenere molti soldi e potere.
Se alla fine anche i laureati saranno costretti alla disoccupazione dall’intelligenza artificiale, il governo sarà costretto a intervenire. Ciò può avvenire ridistribuendo la ricchezza tra i super ricchi (a quel tempo) e i disoccupati. Poiché il governo nazionale non avrà più sufficiente influenza sulle multinazionali, sarà necessaria una collaborazione. Partiamo dall’ipotesi positiva che si riesca infine a realizzare questo. Vivremo allora con molta libertà, tempo libero e ricchezza fino al momento in cui l’ultimo lavoro sarà sostituito da robot più intelligenti. A quel punto o poco prima, l’economia come la conosciamo scomparirà e tutto sarà gratuito. I robot infatti producono tutto, compresa l’estrazione delle materie prime, e poiché non richiedono contropartite, lo fanno gratuitamente, 24 ore su 24, 365 giorni all’anno. I prezzi di prodotti e servizi scenderanno quindi sempre di più fino a diventare infine zero.
L’economia è scomparsa, essere ricchi non ha più senso perché tutto è gratuito.
Nascerà allora un’economia sommersa, come quella che esiste ora tra il mondo sotterraneo e quello ufficiale, o cercheremo di distinguerci in altri modi? Al momento non lo so, ciò che so è che lo scenario sopra descritto è realistico e che dobbiamo essere preparati sia per il periodo tra ora e la scomparsa dell’economia sia per il periodo successivo.
Ma se gestiamo bene la situazione, potremo proprio raggiungere ciò che abbiamo sempre desiderato. Più tempo libero e un reddito sufficiente per condurre una vita bella e soddisfacente. Questa idea vale quindi la pena di continuare a investire nell’innovazione.
Nel mondo dell’intelligenza artificiale, una delle sfide più grandi è sviluppare sistemi AI che non siano solo intelligenti, ma che agiscano anche secondo norme etiche e valori che corrispondono a quelli umani. Un approccio a questo è addestrare l’AI utilizzando codici legali e giurisprudenza come base. Questo articolo esplora questo metodo e guarda a strategie aggiuntive per creare un’AI con norme e valori simili a quelli umani. Ho fatto questa proposta anche a nome della Coalizione AI olandese al Ministero della Giustizia e Sicurezza in un documento strategico che abbiamo scritto su incarico del ministero.
L’idea di addestrare un’AI basandosi su codici legali e giurisprudenza si basa sul concetto che le leggi riflettono le norme e i valori collettivi all’interno di una società. Facendo analizzare questi testi giuridici all’AI, il sistema può acquisire una comprensione di ciò che è socialmente accettabile e quali comportamenti sono proibiti.
Uso delle GAN per Identificare le Lacune
Le Generative Adversarial Networks (GAN) possono servire come strumento per scoprire le lacune nella legislazione. Generando scenari che esulano dalle leggi esistenti, le GAN possono mettere in luce possibili dilemmi etici o situazioni non affrontate. Questo permette agli sviluppatori di identificare e affrontare queste lacune, fornendo all’AI un dataset etico più completo da cui apprendere. Naturalmente, abbiamo anche bisogno di giuristi, giudici, politici ed etici per affinare il modello.
Sebbene l’addestramento basato sulla legislazione offra un solido punto di partenza, ci sono alcune considerazioni importanti:
Per sviluppare un’AI che risuoni veramente con l’etica umana, è necessario un approccio più olistico.
1. Integrazione di Dati Culturali e Sociali
Esponendo l’AI a letteratura, filosofia, arte e storia, il sistema può acquisire una comprensione più profonda della condizione umana e della complessità delle questioni etiche.
2. Interazione Umana e Feedback
Coinvolgere esperti di etica, psicologia e sociologia nel processo di addestramento può aiutare a perfezionare l’AI. Il feedback umano può fornire sfumature e correggere dove il sistema presenta carenze.
3. Apprendimento Continuo e Adattamento
I sistemi AI devono essere progettati per apprendere da nuove informazioni e adattarsi a norme e valori in evoluzione. Ciò richiede un’infrastruttura che consenta aggiornamenti continui e riaddestramento.
4. Trasparenza e Spiegabilità
È cruciale che le decisioni dell’AI siano trasparenti e spiegabili. Questo non solo facilita la fiducia degli utenti, ma permette anche agli sviluppatori di valutare le considerazioni etiche e di regolare il sistema quando necessario.
Addestrare un’AI basandosi su codici legali e giurisprudenza è un passo prezioso verso lo sviluppo di sistemi con una comprensione delle norme e dei valori umani. Tuttavia, per creare un’AI che agisca davvero in modo etico in modo comparabile agli esseri umani, è necessario un approccio multidisciplinare. Combinando la legislazione con intuizioni culturali, sociali ed etiche, e integrando l’esperienza umana nel processo di addestramento, possiamo sviluppare sistemi AI che non sono solo intelligenti, ma anche saggi ed empatici. Vediamo cosa può portare il futuro.
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