Ciao a tutti! Episodio cinque di Le voci dell’AI.
Come vi avevo promesso nello scorso episodio, sono state due settimane dense di eventi di enorme importanza. Chiunque segua l’evoluzione dell’intelligenza artificiale, inclusi gli addetti ai lavori, ha cominciato ad arrancare.
È praticamente impossibile tenere traccia di tutto quello che succede giornalmente. Ma nelle ultime due settimane, in particolare, abbiamo visto annunci che avranno un impatto a lunghissimo termine sull’industria informatica, su tutte le aziende che si preparano ad adottare l’AI e soprattutto su tutte quelle che non lo stanno facendo e sul mondo del lavoro in generale.
E tutti questi annunci, le tecniche, le demo, i casi studio, gli uni collegati agli altri, sono diventati difficilissimi da capire e utilizzare a proprio vantaggio. Quindi, se vi sentite spossati o confusi o siete preoccupati di perdere il vantaggio competitivo che viene dalla conoscenza di quello che sta succedendo, sappiate che non siete gli unici.
È davvero un momento rarissimo nella storia delle invenzioni umane che scienziati esperti di fama mondiale hanno paragonato all’invenzione della stampa o a quella dell’elettricità.
Purtroppo abbiamo solo dieci minuti insieme. Non riesco a raccontarvi tutto quello che è successo. Ci vorrebbe un appuntamento giornaliero da un’ora per farlo, quindi cerchiamo di fare chiarezza almeno su un paio di punti che sono in qualche modo correlati tra di loro.
Il primo punto è che questa rivoluzione alla quale stiamo assistendo non interessa solo gli operatori tecnologici e le aziende che comprano i loro prodotti e servizi.
I Governi di tutto il mondo stanno prestando grande attenzione a cosa succede nel mondo delle l’AI, in parte perché c’è una grande preoccupazione che gli operatori tecnologici stiano avendo troppi pochi scrupoli nel rilasciare i modelli di che abbiamo visto finora, violando leggi su privacy e copyright e mettendo a rischio il benessere finanziario delle aziende e quello fisico degli individui.
In parte, invece, perché anche i Governi vogliono usare l’AI, se c’è una possibilità di lavorare in maniera più efficiente, con minor sforzo, un risultato più accurato e a un costo più basso, perché non sfruttarlo? E poi c’è il ritorno di immagine nel mostrarsi progressisti e pronti ad adottare tecnologie nuove di cui parlano tutti?
E quindi oggi vi racconto del Governo della Romania, che a metà marzo ha ufficialmente annunciato l’adozione di un Large Language Model come quello che usa ChatGPT, per intenderci, che si occuperà di vari aspetti nell’interazione con i cittadini della nazione.
in pratica questa AI controllerà le e-mail dei cittadini che arrivano a una particolare casella e-mail e farà la sintesi di quello che i cittadini scrivono per il primo ministro e gli altri membri del governo.
Se la maggior parte dei cittadini si lamenta via e-mail, questo large language model chiamato Ion, attraverso una tecnica chiamata sentiment analysis, genererà un rapporto che indica il sentimento negativo della popolazione. Nello stesso modo, ha promesso il primo ministro, l’AI genererà un rapporto con tanto di slide che indica di cosa precisamente i cittadini si lamentano.
La cosa più interessante, però, è che il governo della Romania intende usare il Large Language Model per generare automaticamente le bozze di vari emendamenti pensati per indirizzare le lamentele dei cittadini. Già creare delle slide in maniera automatica da un rapporto scritto suona fantascientifico al momento, anche se Microsoft questo mese ci ha promesso che sta per succedere. Vedremo se l’AI che questo governo sta usando sarà in grado di creare leggi ed emendamenti coerenti con quella che è la politica del governo in carica.
E questo ci porta al secondo punto di oggi. Probabilmente avete letto fino allo sfinimento, di ChatGPT e GPT-4, e presto scoprirete che OpenAI sta già testando GPT-5, anche se probabilmente non vedremo questo modello prima del 2024.
Ma è importante sapere che OpenAI non è l’unica azienda al mondo che ha sviluppato e commercializzato un Large Language Model. Ci sono una serie di alternative da tenere d’occhio e sono state quasi tutte annunciate nelle ultime due settimane.
La prima, come è facile aspettarsi, viene da Google, che ha rilasciato una beta del modello chiamato Bard. Esattamente come Microsoft sta facendo con Microsoft 365 e GPT-4, aspettatevi di vedere Bard integrato con tutti i servizi che sono parte di Google Workspace: Gmail, Calendar, Docs, Sheets, Slides e così via.
E poi eventualmente aspettatevi di vedere Bard o un suo successore, offerto come un servizio parte di Google Cloud.
La seconda alternativa viene da una startup chiamata Anthropic, in California. Nonostante Google abbia sviluppato Bard e molti altri modelli di cui non abbiamo il tempo di parlare oggi, l’azienda ha investito trecento milioni di dollari in Anthropic all’inizio di febbraio e trecento milioni è una cifra colossale per un round di investimento anche per un’azienda come Google. Anthropic ha annunciato il suo Large Language Model chiamato Claude. Claude, proprio come GTP-4, è alla base di tutta una serie di prodotti offerti da aziende terze parti come DuckDuckGo, Quora, o RobinAI, che è una startup focalizzata sull’industria legale.
La terza alternativa viene da una società chiamata Co:here. Questa è una startup canadese, cofondata da Aidan Gomez, un ricercatore famosissimo nella comunità AI perché ha scritto una delle più importanti ricerche accademiche nella storia dell’AI moderna, descrivendo l’architettura chiamata Transformers, quella che sta alla base di tutti i Large Language Model di cui sentiamo parlare oggi.
Se siete curiosi di leggere il documento, che è molto tecnico, si chiama ”Attention Is All You Need”. Anche Co:here ha lanciato il suo modello molto recentemente. a differenza degli altri, questo non ha un nome proprio, si chiama semplicemente Extra Large.
In realtà il genio che ha cofondato Co:here non ha scritto la ricerca accademica sull’architettura Transformers da solo. Quel documento è stato scritto da un gruppo di ricercatori che erano tutti i dipendenti di Google Brain al momento della pubblicazione. Ed esattamente come il fondatore di Co:here anche gli altri membri di quel gruppo hanno lasciato Google Brain per fondare la loro startup, il che ci porta alla quarta alternativa di GPT-4.
Questo sta per arrivare da una startup chiamata Adept.ai. Adept.ai ha annunciato il suo modello chiamato Act One a settembre dell’anno scorso e si prepara per il rilascio pubblico. Oltre a tutte queste aziende ci sono poi Meta, Stability.ai e alcune altre che vedremo in un’altra occasione. Meta ha rilasciato il suo Large Language Model più capace, chiamato LLaMA (Large Language Model Meta AI) verso la fine di febbraio, ma è disponibile solo a scopo di ricerca. Stability.ai, la startup che ha agevolato e finanziato il rilascio di Stable Diffusion, invece, si prepara a rilasciare un’alternativa a GPT-4 completamente open-source. Il rilascio è imminente e forse per quando vedrete questo video sarà già disponibile. Ora, perché vi ho parlato di tutti questi Large Language Model?
Perché nelle prossime settimane, nei prossimi mesi, leggerete di centinaia e migliaia di start-up e leader di mercato che annunciano l’uso dell’AI per questa o quella funzione.
Quando una di queste aziende fa un annuncio simile, è importante prestare attenzione a quale modello di AI è stato utilizzato, ammesso che sia un’informazione pubblica; ed è importante prestarvi attenzione, perché questo Large Language Model è diverso dagli altri che sono disponibili sul mercato.
I Large Language Model non sono tutti uguali, ma variano in maniera significativa dal punto di vista delle capacità di comprendere e formulare risposte. È prestissimo, anche in come si integrano con il resto di Internet.
Molto spesso queste differenze non sono immediatamente percettibili e si rivelano solo dopo un lungo periodo di test.
Un governo, come ad esempio quello della Romania, che si affida a un modello di AI piuttosto che a un altro, potrebbe fare una scelta, magari dettata dai costi, che ha delle implicazioni difficili da capire nel breve termine.
E la stessa cosa vale per tutte le aziende pubbliche e private che oggi stanno valutando come adottare l’intelligenza artificiale.
Se volete confrontare le risposte generate dai vari modelli di AI che ho menzionato oggi, l’ex CEO di GitHub, Nat Friedman ha molto generosamente creato un playground completamente gratuito online, dove potete testare e comparare moltissimi modelli.
Il sito è completamente scarno, di proposito, ma funziona benissimo.
Divertitevi, e alla prossima settimana! Ciao.
