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Il 2023 dell’AI: non ingabbiabile in top10, meglio capire le 4 linee del travolgente flusso di innovazione in arrivo

Modelli linguistici multimodali in arrivo, pronti a superare gli attuali orizzonti di ricerca, mettono fretta e ansia ai regulators. Le Big Tech, intanto, si preparano a condividere il timone dell’innovazione AI con startup e università. Saranno i futuri centri di riferimento AI in ogni settore, a partire da quello del Pharma. Nel 2023, più che gli annunci a mitraglia, il MIT indica 4 tendenze in grado di suggerire cosa aspettarsi e da chi, e su cosa puntare.

Pubblicato il 18 Gen 2023

AI nel 2023

Nel 2022, l’intelligenza artificiale ha mostrato di poter creare testi, immagini, video e ci ha messo la pulce nell’orecchio: sa fare molto di più. Nel 2023, questa tecnologia allarga i suoi orizzonti, raccogliendo i frutti di anni di lavoro di base. Nessuno vieta di seguire appassionatamente tutti gli annunci che costelleranno questi 12 mesi. Per orientarsi meglio e avere un quadro più completo e contestualizzato, gli esperti AI del MIT consigliano di focalizzarsi sui 4 trend che daranno loro un significato e delle prospettive.

Modelli linguistici multimodali: più opportunità, più regole

Oggi è ChatGPT a conquistare titoli e esclamazioni di meraviglia, anche dal cybercrime, ma il vero grande atteso del 2023 è il GPT-4.

Il primo, rilasciato da OpenAI all’inizio di dicembre 2022, è una versione più elegante e perfezionata di GPT-3, l’intelligenza artificiale che ha dato il via all’ondata di imitazioni linguistiche sorprendenti nel 2020. Secondo gli esperti, però, il capostipite della prossima generazione di modelli linguistici sarà GPT-4. Avranno grandi dimensioni ma, soprattutto, non saranno “semplici modelli”, bensì modelli in grado di combinare diverse modalità, come il riconoscimento di immagini o video, con il testo.

Diventerebbero strumenti molto più generali e potenti di cui possiamo intuire le performance pensando a Flamingo di DeepMind (“modello di linguaggio visivo” che risponde a domande sulle immagini utilizzando il linguaggio naturale) o a Gato, sempre di DeepMind ( “modello generalista” addestrato per eseguire diversi tipi di compiti, dalla descrizione di immagini alla riproduzione di videogiochi al controllo di un braccio robotico).

GPT-4 raccoglierebbe le migliori AI linguistiche e di creazione di immagini/video/testi e le competenze in materia, combinandole con AI di prossima generazione, che comprendano meglio più aspetti. Assieme a OpenAI, anche DeepMind spingerà verso i multimodali e certamente altre che, low profile, ci stanno già lavorando da tempo.

Gli ampi spazi di innovazione, spesso spaventano i regulators ma, fortunatamente, abbreviano i tempi dei loro AI Act. Tra i principali alert normativi ci sono i diritti umani, l’incapacità dell’AI di riconoscere contenuti fake e la sua propensione ai bias.

La prima a pronunciarsi potrebbe essere l’Unione Europea: entro l’estate dovrebbe varare la versione finale del suo documento, includendo temi come riconoscimento facciale, deepfake e responsabilità delle aziende. I deepfake sono particolarmente nell’occhio del mirino anche in Cina, mentre la Federal Trade Commission (USA) sta osservando attentamente come le aziende raccolgono e usano i dati negli algoritmi di IA.

Ipotesi e nuove versioni di normative in arrivo, stanno già influenzando la progettazione, la costruzione e la vendita delle tecnologie AI. È sempre più complesso individuare un equilibrio tra rights protection e innovation

Vietato l’accesso ai non addetti ai lavori”? Non più: startup e università più innovative e sperimentali delle big tech

Coperta dai rumorosi annunci delle Big Tech, si è compiuta una rivoluzione nell’open-source , con risultati risultati talvolta anche migliori. Nel 2022 sono nati, per esempio, il primo modello multilingue di grandi dimensioni, BLOOM, e quello di AI text-to-image, Stable Diffusion, degno rivale di DALL-E 2. Sono entrambi open-source e lo è anche il modello linguistico multilingue più grande del GPT-3, che la community distribuisce gratuitamente.

Le grandi aziende hanno i soldi, ma startup e università si possono permettere di essere innovative, coraggiose e sperimentali. Gli investitori lo sanno bene, e ora scelgono sempre più spesso di supportarli. Contano di vederli diventerare i nuovi centri di gravità per la ricerca AI, arriveranno a dettarne l’agenda assieme alle big tech.

Il settore dove prima si vedranno queste nuove dinamiche è il biotech. Big Pharma non sarà mai più la stessa: progettazione AI di farmaci, produzione di proteine, previsione della loro struttura, nuovi tipi di ricerca in biologia molecolare. Già si sta beneficiando concretamente dell’entrata dell’AI nel Pharma & Chemical, con i potenti modelli generativi d’avanguardia, nel 2023 tutto il lavoro di base fatto, mostrerà davvero i suoi frutti. E, man mano, sarà così anche in tutti gli altri ambiti.

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