Apple in trattativa con OpenAI per integrare ChatGPT su Siri: il Futuro delle AI Conversazionali

L’intelligenza artificiale conversazionale è in costante evoluzione, trasformando radicalmente il modo in cui interagiamo con la tecnologia. In questo contesto, ChatGPT di OpenAI si distingue come uno dei prodotti più avanzati, capace di generare conversazioni realistiche, testi, immagini e persino video. Apple, consapevole dell’importanza di restare al passo con l’innovazione, si sta preparando a entrare nel campo dell’intelligenza artificiale generativa. La società di Cupertino sta attualmente negoziando con OpenAI per integrare le capacità di ChatGPT sui suoi dispositivi iOS.

Questa mossa strategica non solo permetterà ad Apple di rimanere competitiva in un settore dominato da colossi come Microsoft e Google, ma anche di migliorare l’esperienza degli utenti sui suoi dispositivi mobili. Secondo fonti vicine alla questione, le trattative tra Apple e OpenAI sono in una fase avanzata, con la possibilità di un accordo imminente. Sebbene i dettagli sull’integrazione di ChatGPT su iOS siano ancora avvolti nel mistero, le indicazioni suggeriscono un’implementazione diretta su Siri per rendere l’assistente virtuale più naturale e reattivo.

Le fonti confermano che le discussioni tra le due aziende procedono positivamente, con Apple decisa a sfruttare appieno le potenzialità dell’IA generativa di OpenAI. Inoltre, si vocifera che Apple stia esplorando collaborazioni anche con altri leader del settore, come Google, per garantire un’esperienza completa di intelligenza artificiale.

Il CEO di Apple, Tim Cook, ha manifestato interesse personale per le capacità di ChatGPT, sottolineando però l’importanza di affrontare le questioni legate alla privacy e alla sicurezza. Nel frattempo, le anticipazioni indicano che l’IA generativa potrebbe debuttare con iOS 18, la prossima versione del sistema operativo mobile di Apple, che potrebbe essere presentata a breve. Le nuove funzionalità dovrebbero includere opzioni per la trascrizione e il riepilogo, integrate direttamente nelle app native come Note e Memo Vocali. I dettagli esatti della collaborazione rimangono segreti, ma molte novità potrebbero essere svelate durante la prossima Worldwide Developers Conference (WWDC) di Apple, prevista per giugno 2024.

Conquistare il dominio delle AI conversazionali del futuro significa plasmare l’agenda tecnologica dei prossimi anni. Apple ha investito ingenti risorse per emergere come leader in questo settore, che promette di ridefinire il rapporto tra uomo e macchina.

Maestra Genia: a scuola con l’Intelligenza Artificiale

Il mondo dell’istruzione è in costante evoluzione, alla ricerca di nuovi strumenti e approcci per rendere l’apprendimento più efficace e coinvolgente per gli studenti.  L’Intelligenza Artificiale (AI) sta rivoluzionando l’educazione scolastica in modi che mai avremmo potuto immaginare. Questa tecnologia è diventata una parte integrante della nostra vita quotidiana e può essere utilizzata per migliorare l’apprendimento degli studenti in modi innovativi e sorprendenti.In questo contesto, l’introduzione di Maestra Genia, il primo sistema di intelligenza artificiale progettato appositamente per supportare gli studenti nel loro percorso scolastico, rappresenta un importante passo avanti nell’innovazione del settore educativo.

Maestra Genia, accessibile online tramite il sito maestragenia.it, offre una vasta gamma di strumenti e modelli di intelligenza artificiale per supportare gli studenti in varie attività chiave. Dalla creazione di relazioni tra concetti complessi, alla capacità di parafrasare testi, riassumere informazioni, prepararsi per gli esami e studiare attraverso appunti personalizzati, Maestra Genia si presenta come un’utile risorsa per gli studenti.

Maestra Genia, la prima maestra creata dall'intelligenza artificiale

Non si tratta solo di uno strumento online: Maestra Genia si estende anche ai social media, con profili attivi su TikTok, Instagram e Youtube. La maestra virtuale, con il suo aspetto cartonato simpatico e accattivante, offre contenuti brevi e originali, come podcast, interviste, quiz e problemi di logica, creati grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Ad esempio, le interviste immaginarie a personaggi storici come Leonardo da Vinci e Dante Alighieri offrono agli studenti un modo alternativo e coinvolgente per avvicinarsi a figure di grande rilevanza nella storia.

Inoltre, Maestra Genia propone quiz e sfide interattive, utilizzando il concetto di “gamification” per rendere lo studio un’attività stimolante e divertente. Questo approccio innovativo ha il potenziale per trasformare radicalmente il modo in cui gli studenti si approcciano allo studio, rendendolo più coinvolgente, accessibile e divertente.

L’Intelligenza Artificiale dunque rappresenta un valido strumento didattico, in grado di  personalizzare l’apprendimento degli studenti analizzando i dati sulle loro prestazioni e creando piani di studio personalizzati per ciascuno di loro. Questo aiuta gli studenti a imparare più velocemente e a raggiungere i loro obiettivi educativi in modo più efficace. Inoltre, l’AI può fornire feedback agli studenti in modo rapido e preciso, aiutandoli a migliorare le loro prestazioni e a correggere eventuali errori. Il monitoraggio dell’apprendimento degli studenti è un’altra area in cui l’AI può fare la differenza, identificando eventuali lacune e consentendo agli insegnanti di intervenire tempestivamente per fornire il supporto necessario agli studenti.

Creare contenuti educativi personalizzati è un’altra caratteristica straordinaria dell’AI nell’educazione scolastica. Questo aiuta gli studenti a rimanere motivati e a imparare in modo più efficace. L’AI ha il potenziale per trasformare l’intero sistema educativo, preparando gli studenti con le competenze di cui avranno bisogno per avere successo nel mondo del lavoro.

Tuttavia, l’utilizzo dell’AI nell’educazione scolastica presenta alcune sfide.

Innanzitutto, il costo dell’hardware e del software AI può essere proibitivo per le scuole con risorse limitate. Inoltre, la formazione degli insegnanti sull’utilizzo dell’AI può essere un processo lungo e costoso. Infine, la protezione della privacy degli studenti è una preoccupazione importante quando si tratta di utilizzare l’AI nell’ambito scolastico. Dunque, l’AI ha il potenziale per trasformare l’educazione scolastica in meglio. Con una pianificazione attenta e una formazione adeguata, le scuole possono sfruttare appieno i vantaggi dell’Intelligenza Artificiale per migliorare l’apprendimento degli studenti e rendere l’esperienza scolastica più coinvolgente ed efficace.

Intelligenza artificiale: 3 modi in cui sta cambiando il panorama di farmaceutica e industria

L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando il settore sanitario, con un impatto significativo su ricerca, sviluppo, produzione e distribuzione di farmaci. Ecco tre aree chiave in cui l’AI sta apportando i cambiamenti più radicali:

Valorizzazione delle competenze e ottimizzazione dei processi

L’AI, combinata con i Big Data, permette di analizzare grandi quantità di informazioni in modo rapido ed efficiente, supportando le aziende in diverse aree:

  • Supporto alle decisioni strategiche: L’analisi predittiva basata sull’AI aiuta le aziende a prendere decisioni migliori su ricerca e sviluppo, produzione e allocazione delle risorse.
  • Automazione di compiti ripetitivi: L’AI può automatizzare attività a basso valore aggiunto, liberando tempo prezioso per i professionisti sanitari e permettendo loro di concentrarsi su compiti più complessi e strategici.
  • Miglioramento dell’efficienza operativa: L’AI può ottimizzare i processi aziendali, riducendo sprechi e tempi di attesa.

Un esempio concreto è l’assistente virtuale intelligente Angela, sviluppato da Angelini Industries, che supporta i medici nella cura dell’epilessia. Angela fornisce informazioni su patologie e terapie, aiutando i medici a prendere decisioni informate e migliorare la qualità dell’assistenza ai pazienti.

Ricerca e sviluppo di nuovi farmaci

L’AI sta accelerando il processo di scoperta e sviluppo di nuovi farmaci in diversi modi:

  • Identificazione di nuovi bersagli terapeutici: L’AI può analizzare grandi set di dati per identificare potenziali bersagli molecolari per nuove terapie.
  • Sviluppo di farmaci personalizzati: L’AI può essere utilizzata per creare profili molecolari di singoli pazienti, permettendo lo sviluppo di terapie personalizzate più efficaci.
  • Simulazione di studi clinici: L’AI può simulare studi clinici, riducendo il tempo e i costi necessari per sviluppare nuovi farmaci.

L’utilizzo dell’AI nella ricerca e sviluppo di farmaci ha il potenziale di accelerare la messa a punto di nuove terapie più efficaci e sicure per i pazienti.

Miglioramento dell’assistenza sanitaria e della qualità della vita

L’AI sta trasformando il modo in cui viene erogata l’assistenza sanitaria, offrendo nuove opportunità per migliorare la qualità della vita dei pazienti:

  • Diagnosi più accurate: L’AI può assistere i medici nella diagnosi di malattie, analizzando immagini mediche e altri dati clinici.
  • Monitoraggio continuo dei pazienti: L’AI può monitorare i pazienti a distanza, aiutando a prevenire il deterioramento delle loro condizioni e identificando precocemente potenziali problemi di salute.
  • Sviluppo di strumenti di supporto decisionale: L’AI può fornire ai pazienti strumenti per gestire la propria salute in modo più autonomo e consapevole.

L’integrazione dell’AI nell’assistenza sanitaria ha il potenziale di migliorare l’accuratezza delle diagnosi, l’efficacia dei trattamenti e la qualità della vita dei pazienti.

Sfide e opportunità per l’adozione dell’AI

L’integrazione dell’AI nel settore sanitario presenta alcune sfide, tra cui:

  • Garantire la trasparenza e l’etica dei sistemi di AI: È importante che i sistemi di AI siano sviluppati e utilizzati in modo trasparente e responsabile, per evitare il rischio di pregiudizi o errori.
  • Proteggere la privacy dei dati dei pazienti: I dati sanitari dei pazienti sono sensibili e devono essere protetti da accessi non autorizzati.
  • Formare i professionisti sanitari all’utilizzo dell’AI: È necessario formare i professionisti sanitari all’utilizzo dei sistemi di AI in modo efficace e sicuro.

Nonostante queste sfide, l’AI offre un enorme potenziale per migliorare il panorama di farmaceutica e industria. Con un approccio responsabile e collaborativo, l’AI può contribuire a sviluppare farmaci più efficaci, migliorare l’assistenza sanitaria e la qualità della vita di milioni di persone.

Imparare l’intelligenza artificiale con Excel: un’avventura accessibile a tutti

L’intelligenza artificiale (IA) affascina e incuriosisce, ma spesso appare come un universo complesso e riservato agli esperti. E se invece vi dicessimo che è possibile muovere i primi passi in questo mondo affascinante utilizzando un semplice foglio elettronico Excel?

“Spreadsheets-are-all-you-need” è un progetto rivoluzionario che rende l’apprendimento dell’IA accessibile a tutti, senza bisogno di competenze di programmazione.

Come funziona?

Immaginate di trasformare Excel in un laboratorio di IA. Attraverso semplici formule e funzioni, il foglio di calcolo si anima, mostrandovi come funzionano i modelli di intelligenza artificiale, come GPT-2, in grado di generare testi, tradurre lingue e rispondere a domande.

Un viaggio passo dopo passo:

  • Video tutorial: immergetevi in una serie di video esplicativi che vi guideranno alla scoperta dell’IA, partendo dalle basi fino ad arrivare a concetti più avanzati.
  • Foglio di calcolo interattivo: scaricate il foglio Excel e sperimentate in prima persona le potenzialità dell’IA, modificando parametri e osservando i risultati.
  • Dalla teoria alla pratica: applicate le vostre conoscenze per creare semplici applicazioni di IA, come un chatbot o un sistema di classificazione di testo.

Perché scegliere Spreadsheets-are-all-you-need?

  • Accessibilità: un approccio innovativo che rende l’IA comprensibile a tutti, anche a chi non ha esperienza di programmazione.
  • Intuitività: l’utilizzo di Excel, un software familiare a molti, rende l’apprendimento più facile e intuitivo.
  • Interattività: il foglio di calcolo interattivo permette di sperimentare in tempo reale i concetti appresi.
  • Applicabilità: le conoscenze acquisite possono essere utilizzate per creare semplici applicazioni di IA.

Oltre i limiti:

È importante ricordare che l’implementazione di modelli di IA in Excel ha dei limiti. La complessità di questi modelli richiede software più potenti, ma Spreadsheets-are-all-you-need rappresenta un primo passo fondamentale per aprire le porte al mondo dell’IA.

Un’opportunità imperdibile:

Che siate studenti, curiosi o aspiranti data scientist, questo progetto vi offre l’occasione unica di avvicinarvi all’IA in modo divertente e stimolante.

Preparatevi a esplorare un nuovo universo di possibilità: il futuro dell’intelligenza artificiale è a portata di clic!

Il futuro del marketing online e le soluzioni all’avanguardia

Il marketing online è un settore in continua trasformazione, che richiede alle aziende di essere sempre al passo con le ultime innovazioni e le esigenze dei consumatori. In questo articolo, vedremo quali sono le principali tendenze e tecnologie che stanno definendo il futuro del marketing online e come le aziende possono sfruttarle per creare valore e differenziarsi dalla concorrenza.

L’intelligenza artificiale e il machine learning: la personalizzazione al massimo livello

L’intelligenza artificiale e il machine learning sono due tecnologie che stanno rivoluzionando il marketing online, permettendo una personalizzazione senza precedenti. Queste tecnologie consentono ai marchi di analizzare i dati dei consumatori, di capire le loro preferenze, i loro bisogni e le loro aspettative, e di offrire loro esperienze utente su misura e incredibilmente coinvolgenti.

Ad esempio, l’intelligenza artificiale e il machine learning possono essere usati per creare contenuti dinamici, che si adattano al profilo e al contesto di ogni utente, per inviare messaggi personalizzati e rilevanti, per suggerire prodotti e servizi in base alle preferenze e al comportamento di acquisto, per creare chatbot intelligenti che rispondono alle domande e aiutano i consumatori nel processo di acquisto, e molto altro.

L’intelligenza artificiale e il machine learning non solo migliorano l’esperienza dell’utente, ma ottimizzano anche le strategie di marketing, rendendo le campagne più efficienti e i risultati più misurabili. Queste tecnologie permettono infatti di automatizzare e semplificare molti processi, di testare e ottimizzare le performance, di monitorare e valutare gli indicatori chiave, di prevedere e prevenire il churn, e di aumentare il ritorno sull’investimento.

L’analisi predittiva e il big data: la conoscenza del consumatore al servizio del business

L’analisi predittiva e il big data sono altre due tecnologie che giocano un ruolo cruciale nel futuro del marketing online. Queste tecnologie offrono alle aziende intuizioni profonde sul comportamento dei consumatori, permettendo loro di anticipare le tendenze e reagire rapidamente ai cambiamenti del mercato.

L’analisi predittiva e il big data consentono infatti di raccogliere, elaborare e interpretare enormi quantità di dati provenienti da diverse fonti, come i social media, i siti web, le app, i dispositivi mobili, i sensori, ecc. Questi dati possono essere usati per creare modelli e algoritmi che prevedono il comportamento futuro dei consumatori, le loro intenzioni di acquisto, le loro reazioni alle campagne, il loro livello di soddisfazione, ecc.

Essere in grado di prevedere e adattarsi in tempo reale è un vantaggio competitivo significativo, soprattutto in un mondo in cui le preferenze dei consumatori sono in costante evoluzione. Le aziende che usano l’analisi predittiva e il big data possono infatti creare offerte personalizzate e mirate, migliorare la customer loyalty, aumentare le conversioni, ridurre i costi, e migliorare la qualità dei prodotti e dei servizi.

La realtà aumentata e la realtà virtuale: il marketing interattivo che supera i limiti della realtà

La realtà aumentata e la realtà virtuale sono due tecnologie che stanno aprendo nuovi orizzonti per il marketing interattivo. Ora è possibile creare esperienze immersive che portano i prodotti e i servizi direttamente nelle mani dei consumatori, in modi che prima erano inimmaginabili.

La realtà aumentata e la realtà virtuale consentono infatti di integrare elementi digitali nella realtà fisica, o di creare ambienti virtuali completamente simulati, in cui i consumatori possono interagire con i prodotti e i servizi in modo realistico e coinvolgente. Queste tecnologie possono essere usate per creare applicazioni, giochi, video, simulazioni, tour, ecc. che offrono ai consumatori la possibilità di provare, testare, esplorare, divertirsi, e apprendere.

Queste tecnologie non sono solo strumenti per stupire e coinvolgere, ma anche piattaforme potentissime per raccontare storie di marca in modo coinvolgente e memorabile. Le aziende che usano la realtà aumentata e la realtà virtuale possono infatti creare narrazioni immersive che trasmettono i valori, la visione, la missione, e la personalità del marchio, creando una connessione emotiva e un senso di appartenenza con i consumatori.

La sostenibilità: il valore aggiunto che fa la differenza

Infine, non possiamo ignorare l’importanza sempre crescente della sostenibilità nel marketing online. I consumatori di oggi sono sempre più consapevoli dell’impatto ambientale e sociale delle loro scelte di acquisto. Le aziende che adottano pratiche sostenibili e comunicano in modo trasparente i loro valori e le loro azioni in questo ambito non solo costruiscono una reputazione positiva ma stabiliscono anche una connessione emotiva più forte con i loro clienti.

La sostenibilità non è solo una questione etica, ma anche una questione strategica. Le aziende che si impegnano a ridurre il loro impatto ambientale, a rispettare i diritti umani, a promuovere la diversità e l’inclusione, a sostenere le comunità locali, ecc. possono infatti beneficiare di una maggiore fidelizzazione, di una maggiore attrazione di talenti, di una maggiore innovazione, e di una maggiore competitività.

La sostenibilità non è solo una parola, ma un’azione. Le aziende che vogliono essere credibili e autentiche devono dimostrare con i fatti il loro impegno, usando il marketing online come uno strumento per informare, educare, sensibilizzare, e coinvolgere i consumatori, mostrando loro i benefici e i vantaggi di una scelta sostenibile.

Conclusione

Il futuro del marketing online è già qui e le soluzioni all’avanguardia di oggi stanno definendo il successo di domani. Le aziende che vogliono essere competitive e vincenti devono essere in grado di comprendere e sfruttare le principali tendenze e tecnologie che stanno trasformando il settore, creando valore per i consumatori e per il business.

L’intelligenza artificiale e il machine learning, l’analisi predittiva e il big data, la realtà aumentata e la realtà virtuale, e la sostenibilità sono le quattro aree chiave che le aziende devono tenere in considerazione per creare strategie di marketing online efficaci e innovative.

Queste tecnologie offrono infatti alle aziende la possibilità di creare esperienze utente personalizzate e coinvolgenti, di ottimizzare le performance e i risultati, di anticipare e adattarsi ai cambiamenti del mercato, di raccontare storie di marca immersive e memorabili, e di comunicare i loro valori e il loro impegno per la sostenibilità.

Quindi preparati a fare parte di questa rivoluzione, perché il futuro del marketing online è in continua evoluzione e le aziende che si adattano e abbracciano queste nuove tecnologie avranno un vantaggio competitivo significativo.

Fonte: more-value.it.

Machine Learning vs Natural Language Processing: quali sono le differenze?

Il machine learning e il natural language processing (NLP) sono due tecnologie di intelligenza artificiale (AI) che stanno rapidamente diventando sempre più importanti. Entrambe le tecnologie consentono ai computer di imparare e migliorare nel tempo senza essere esplicitamente programmati. Tuttavia, ci sono anche alcune differenze fondamentali tra le due tecnologie.

Machine learning

Il machine learning è un campo dell’intelligenza artificiale che si occupa di sviluppare algoritmi che possono imparare dai dati. Questi algoritmi possono essere utilizzati per risolvere una varietà di problemi, tra cui la classificazione, la regressione e la previsione.

Il machine learning può essere suddiviso in due categorie principali:

  • Apprendimento supervisionato: In questo tipo di apprendimento, l’algoritmo viene fornito con un set di dati di input e output. L’algoritmo impara a associare gli input agli output.
  • Apprendimento non supervisionato: In questo tipo di apprendimento, l’algoritmo viene fornito solo con un set di dati di input. L’algoritmo impara a trovare modelli nei dati.

Natural language processing

Il natural language processing è un campo dell’intelligenza artificiale che si occupa di sviluppare algoritmi che possono comprendere e generare il linguaggio naturale. Questi algoritmi possono essere utilizzati per una varietà di scopi, tra cui la traduzione automatica, la sintesi vocale e l’analisi del sentiment.

Il natural language processing può essere suddiviso in tre categorie principali:

  • Linguistica computazionale: Questa area si occupa dello sviluppo di modelli formali del linguaggio naturale.
  • Riconoscimento del parlato: Questa area si occupa dello sviluppo di algoritmi che possono riconoscere il linguaggio parlato.
  • Trattamento del linguaggio naturale: Questa area si occupa dello sviluppo di algoritmi che possono comprendere e generare il linguaggio naturale.

Differenze tra machine learning e NLP

La principale differenza tra machine learning e NLP è che il machine learning si concentra sull’apprendimento dai dati, mentre l’NLP si concentra sull’elaborazione del linguaggio naturale.

Un’altra differenza importante è che il machine learning può essere utilizzato per risolvere una varietà di problemi, mentre l’NLP è principalmente utilizzato per comprendere e generare il linguaggio naturale.

Esempi di machine learning

Alcuni esempi di machine learning includono:

  • Riconoscimento facciale: Gli algoritmi di machine learning possono essere utilizzati per riconoscere le persone in base alle loro caratteristiche facciali.
  • Rilevazione delle frodi: Gli algoritmi di machine learning possono essere utilizzati per rilevare le frodi finanziarie.
  • Scoring del credito: Gli algoritmi di machine learning possono essere utilizzati per valutare il rischio di credito di un individuo o di un’azienda.

Esempi di NLP

Alcuni esempi di NLP includono:

  • Traduzione automatica: Gli algoritmi di NLP possono essere utilizzati per tradurre il testo da una lingua all’altra.
  • Sintesi vocale: Gli algoritmi di NLP possono essere utilizzati per generare testo che viene poi letto ad alta voce.
  • Analisi del sentiment: Gli algoritmi di NLP possono essere utilizzati per analizzare il sentimento di un testo, ad esempio se è positivo, negativo o neutro.

Conclusione

Il machine learning e il natural language processing sono due tecnologie di intelligenza artificiale che stanno rapidamente diventando sempre più importanti. Entrambe le tecnologie consentono ai computer di imparare e migliorare nel tempo senza essere esplicitamente programmati. Tuttavia, ci sono anche alcune differenze fondamentali tra le due tecnologie. Il machine learning si concentra sull’apprendimento dai dati, mentre l’NLP si concentra sull’elaborazione del linguaggio naturale.

I semafori intelligenti di Google

L’inteliggenza artificiale sviluppata da Google non si limita a generare testi, immagini e linee di codice: oggio è anche in grado di gestire il traffico stradale! In realtà, i progetti di semafori controllati dall’IA di Google esistono da un po’ di tempo. La prima sperimentazione è stata annunciata nel 2021 e molte città hanno già adottato questi semafori in alcune delle loro strade. In ordine cronologico, l’ultima città ad averne sperimentato è Atene, anche se in modo limitato.

Durante l’evento sulla sostenibilità nel 2023, Google ha annunciato che i suoi semafori intelligenti arriveranno in molte nuove città nel corso del 2024. Secondo quanto spiegato dall’azienda, il programma è stato un successo nella fase di sperimentazione precedente. Purtroppo, nessuna città italiana sarà coinvolta nella prossima fase di prova dei semafori di Big G.

Le metropoli coinvolte nel progetto includono Seattle, Rio de Janeiro, Manchester, Budapest, Amburgo, Abu Dhabi, Haifa (in Israele) e altre città in India e nel Pacifico come Bali, Giacarta, Bangalore, Hyderabad e Calcutta. Google ha inoltre dichiarato che i semafori intelligenti, chiamati anche Green Light, mirano a garantire la sicurezza sia dei conducenti che dei pedoni, a gestire il traffico in modo efficiente e a ridurre l’impatto ambientale, riducendo i tempi di attesa ai semafori rossi e le emissioni dei veicoli.

In particolare, Green Light utilizza il Machine Learning e i dati in tempo reale di Google Maps per calcolare il volume di traffico presente in ogni incrocio, stimare il tempo di attesa medio per ogni conducente e fornire queste informazioni all’IA che gestisce la rete dei semafori. In questo modo, i tempi di attesa vengono ottimizzati, così come il numero di frenate e accelerazioni che i conducenti devono effettuare per sfruttare al meglio il “flusso verde” ad ogni stop.

Il Giappone e l’intelligenza artificiale generativa: un approccio innovativo

Il Giappone è uno dei paesi più all’avanguardia nell’ambito dell’intelligenza artificiale (IA). In particolare, il paese ha un approccio unico all’IA generativa, che consente l’uso di dati protetti da copyright per addestrare le macchine.

L’ispirazione di questo principio sta nel fatto che l’addestramento della macchina viene in qualche modo equiparato al modo in cui funziona l’ispirazione creativa umana. I modelli di IA, infatti, scansionano il web per catalogare le immagini, allo stesso modo in cui una persona deve guardare una serie di immagini di Pablo Picasso per identificarne ciò che lo distingue da altre opere.

L’approccio giapponese è basato su tre pilastri:

  • Dignità: una società che rispetta la dignità umana
  • Varietà e inclusione: una società dove persone con origini diverse possono perseguire il proprio benessere
  • Sostenibilità: una società sostenibile

In base a questi pilastri, il governo giapponese ha definito sette principi chiave per la regolamentazione delle intelligenze artificiali:

  • Umano-centrico: le intelligenze artificiali non devono violare i diritti fondamentali e devono essere sviluppate per espandere le capacità delle persone.
  • Educazione: le persone devono essere abilitate all’uso di queste macchine.
  • Protezione della privacy: la sfera privata e intima delle persone deve essere tutelata.
  • Garanzia della sicurezza: un equilibrio consapevole tra rischi e benefici deve essere garantito.
  • Concorrenza equa: un approccio inclusivo e allargato alle intelligenze artificiali deve essere adottato.
  • Equità, responsabilità e trasparenza: queste macchine devono essere progettate in maniera equa e le persone devono essere in grado di comprenderne l’uso.

L’ultimo principio, quello dell’innovazione, è il più ambizioso e utopistico: prevede un superamento di tutti i confini per creare una piattaforma in cui i dati provenienti da ogni campo possano essere effettivamente utilizzati senza essere monopolizzati.

L’approccio giapponese all’intelligenza artificiale generativa è innovativo e controverso. Da un lato, è in linea con la visione del paese di un’IA che sia al servizio dell’uomo e che contribuisca a creare una società più equa e sostenibile. Dall’altro, solleva preoccupazioni per quanto riguarda la tutela del copyright e il rischio di discriminazione.

Solo il tempo ci dirà se questo approccio sarà un successo. Tuttavia, è chiaro che il Giappone è un paese che vuole giocare un ruolo da protagonista nello sviluppo dell’IA, e il suo approccio all’intelligenza artificiale generativa è un segnale di questo impegno.

Replicate: AI per tutti senza barriere

Replicate sta semplificando l’esecuzione di modelli di intelligenza artificiale (IA) e di machine learning in modo facile. Fondata nel 2023 da Ben Firshman e Andreas Jansson, ex ingegnere di machine learning presso Spotify, Replicate offre un modo semplice per eseguire modelli di machine learning nel cloud, anche per coloro che hanno poca esperienza nell’IA e nel machine learning.

L’obiettivo principale di Replicate è superare le barriere tecniche che impediscono una diffusa adozione dell’intelligenza artificiale. Con l’IA che si evolve rapidamente, è diventato essenziale creare una libreria di modelli open source che i programmatori possano eseguire con poche righe di codice. Ecco dove entra in gioco Replicate. La piattaforma genera automaticamente un server API per modelli di machine learning personalizzati, distribuiti su un ampio cluster di unità di elaborazione grafica (GPU). L’utente viene fatturato solo per il tempo in cui viene eseguito il codice, in base al traffico generato.

Il cuore di Replicate è Cog, uno strumento open source che permette di creare modelli di machine learning in un contenitore standardizzato, che funziona su diversi sistemi operativi. Questo evita la necessità di gestire server Amazon Web Services o altre problematiche tecniche complesse. Replicate offre una libreria AI completa con modelli come Stable Diffusion, strumenti per creare e modificare video, modelli per migliorare la risoluzione delle immagini e strumenti per la conversione di testo in immagini e viceversa.

La piattaforma Replicate consente di implementare rapidamente e senza problemi modelli di intelligenza artificiale generativa, sia utilizzando la libreria Python proprietaria, sia utilizzando l’API del modello scelto. Cog semplifica la scrittura di Dockerfile e la definizione degli ambienti, automatizzando il progetto e generando uno schema OpenAPI.

Replicate offre anche un vantaggio significativo: essendo open source, è accessibile a tutti e può essere utilizzato gratuitamente per provare l’interfaccia web e le API. Successivamente, è necessario collegare una carta di credito per pagare in base al tempo di esecuzione dei modelli, che varia a seconda dell’hardware utilizzato. I prezzi vanno da 0,012 dollari al minuto per un pacchetto con quattro CPU e 8 GB di RAM, a 0,138 dollari al minuto per un modello su GPU hardware Nvidia A100 con 40 GB di memoria video, 72 GB di RAM e 10 CPU.

Replicate è una soluzione accessibile e conveniente per l’esecuzione di modelli di intelligenza artificiale e di machine learning, rendendo l’IA accessibile a tutti, indipendentemente dalle competenze tecniche. La sua libreria AI completa e la natura open source la rendono una scelta interessante per aziende di qualsiasi dimensione.

Quanto è pericoloso ChatGPT?

Ultimamente si è parlato moltissimo di ChatGPT, il prototipo di chatbot basato su intelligenza artificiale e machine learning che simula il linguaggio umano e con cui è possibile avere una conversazione. Molti pensano che si tratti di una rivoluzione tecnologica che stravolgerà l’intera società, a cominciare dal lavoro ma anche a tantissimi altri livelli, tra cui la sicurezza informatica. Accanto a chi formula previsione sulla sua diffusione, c’è chi legittimamente si chiede se ChatGPT sia pericoloso per l’integrità delle persone online e offline, ad esempio se possa essere utilizzato da criminali informatici per rendere più efficaci i cyber attacchi.

Per capire a quali rischi si possa essere esposti è necessario innanzitutto fare chiarezza su cos’è ChatGPT.

Come detto, ChatGPT è un prototipo di chatbot realizzato dall’azienda OpenAI per sostenere conversazioni con esseri umani e l’acronimo sta per Chat Generative Pre-trained Transformer, letteralmente “trasformatore pre-addestrato generativo”. I transformer sono un tipo avanzato di modelli di linguaggio basati sul machine learning; in particolare, ChatGPT è l’evoluzione di un modello anteriore chiamato GPT-3.5, ottenuto tramite apprendimento supervisionato e apprendimento per rinforzo.

In queste ultime fasi di apprendimento dello strumento sono intervenuti esseri umani, che hanno addestrato il modello sia interagendo con esso sia alimentandolo con le proprie conversazioni. In seguito a questi miglioramenti, ChatGPT fornisce risposte più articolate, più pertinenti e più reali.

Le applicazioni pratiche di GPT sono molte:

• Chatbot personalizzata
• Traduzione automatica
• Creazione e analisi di contenuti
• Produzione di notizie e contenuti informativi
• Completamento e suggerimento di testo
• Sintesi vocale
• Comprensione del testo

Negli ultimi mesi, esperti di tutti i campi si sono avvicendati mettendo alla prova ChatGPT e alcuni hanno sollevato dubbi riguardo l’impatto di ChatGPT sulla sicurezza informatica, sostenendo che possa essere utilizzato per creare nuovi malware e nuove minacce informatiche per gli utenti.

Per questo motivo Panda Security ha analizzato il programma individuando 3 principali pericoli di cybersicurezza legati a ChatGPT:

• E-mail di phishing: ChatGPT potrebbe essere utilizzato per scrivere e-mail e testi per siti di phishing senza i soliti errori ortografici che aiutano a riconoscere i tentativi di phishing, migliorandone anche lo stile e rendendoli più efficaci.
• Script dannosi e malware: ChatGPT ha una funzionalità di moderazione dei contenuti che risponde ai criteri morali dei suoi sviluppatori ma in teoria, se alimentato con stringhe di codice dannoso, ChatGPT è in grado di replicarle e combinarle.
• Social engineering: potenzialmente, è possibile fare delle domande a ChatGPT e ottenere informazioni per confezionare un attacco di spear phishing o social engineering ai danni di una persona; tutto dipende da quante informazioni ci siano online e vengano incluse nel feeding del modello.

Inoltre, data la recente notorietà della app, i cybercriminali ne hanno approfittato elaborando una campagna sui social network dove creano account simili agli ufficiali di OpenAI che promuovono download di un programma fittizio come client desktop per ChatGPT. Questo programma, scaricato come un file eseguibile, apparentemente non completa il processo di installazione che invece prosegue in parallelo all’insaputa dell’utente installando un Trojan stealer, progettato per rubare le informazioni relative agli account salvati su vari browser, tra cui Chrome e Firefox. I criminali che hanno sviluppato questo Trojan puntano a rubare i cookie e le credenziali di accesso dagli account di Facebook, TikTok e Google, soprattutto quelli riconducibili ad aziende per ottenere informazioni sensibili aggiuntive.

Per proteggersi da questa tipologia di attacco Panda Security ha elaborato alcuni facili consigli di condotta per mettersi a riparo dai rischi:

• Se un ricevete una mail proveniente da mittenti sconosciuti o vi imbattete online in link che promettono facili guadagni, premi o eventualità fin troppo benevoli diffidate assolutamente. I cybercriminali utilizzano sempre più spesso tecniche di social engineering per indurre gli utenti a cliccare sui link o a scaricare software dannosi.
• Quando siete alla ricerca di un software online bisogna sempre verificare che il sito dal quale è necessario scaricare il programma sia legittimo. Per effettuare questa verifica bisogna cercare l’icona del lucchetto nella barra degli indirizzi e assicurarsi che l’URL del sito inizi con https://.
• È possibile che il programma sia scaricabile anche da siti web terzi che solitamente insieme all’installazione richiedono autorizzazione per installare altri programmi. È consigliabile effettuare il download del software dal sito ufficiale dell’azienda o del servizio che si intende utilizzare.
• Ulteriore consiglio, che dovrebbe essere prassi di ogni utente, è quello di elaborare password sicure e uniche magari supportati da un password manager. Inoltre, è necessario attivare l’autenticazione a due fattori così da proteggere i vari account dalla eventuale compromissione dei profili social o browser e delle info collegate.

Ad oggi non sappiamo come evolverà l’utilizzo di ChatGPT, quali applicazioni avrà nelle aziende e se e come verrà utilizzato dai criminali informatici per mettere a punto nuove truffe online. È lecito pensare, come in precedenti lanci di nuove tecnologie, che rappresenti un’opportunità ghiotta per i cybercriminali per forzare gli account e per rubare le credenziali sensibili degli utenti. Per questo è necessario proteggere i propri device, rimanere aggiornati sulle ultime novità di sicurezza informatica e rispettare le buone regole di condotta online.

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