Il 2024 ai index report è la settima edizione di una ricerca continua realizzata dallo Stanford institute for human-centered artificial intelligence, il gruppo di lavoro dell’università di Stanford dedicato alle intelligenze artificiali.
Diviso in nove capitoli, scaricabile gratuitamente con la possibilità di accedere a tutti i dati raccolti in formato aperto e leggibile – una vera rarità: i dati sono disponibili in formati leggibili non solo dagli esseri umani ma anche dalle macchine per far prima certi lavori di analisi –, è la guida fondamentale per capire lo stato dell’arte delle intelligenze artificiali e cosa possiamo aspettarci per il futuro.
L’introduzione dei due direttori del lavoro, Ray Perrault e Jay Clark, offre già una sintesi chiara dei risultati. Gli investimenti privati globali nel settore delle intelligenze artificiali sono diminuiti per il secondo anno consecutivo, ma gli investimenti specifici sulle ia generative sono aumentati enormemente. Nuovi studi dimostrano che le ia aumentano la produttività dei lavoratori. In tutto il mondo i decisori politici sono al lavoro per produrre leggi e regolamenti. Nel 2023 le varie autorità statunitensi di regolamentazione hanno approvato più normative legate alle ia che in tutti gli anni precedenti. Le preoccupazioni più diffuse riguardano la capacità delle intelligenze artificiali di generare deepfake e di avere impatti sulle elezioni. Il pubblico è, in generale, più consapevole delle intelligenze artificiali e alcuni studi suggeriscono che c’è parecchio nervosismo sul tema.
Come diciamo spesso su Artificiale, il nervosismo è alimentato, oltre che da paure più che comprensibili, dal modo in cui politici, addetti ai lavori, giornalisti raccontano visioni catastrofiste in cui l’umanità finirà malissimo a causa delle macchine.
Fortunatamente lavori come l’ai index report ci aiutano a fare chiarezza e allontanarci da queste visioni poco promettenti e poco utili.
Nei nove capitoli che vedremo poco alla volta nei prossimi numeri di questa newsletter si tratta di tutti gli argomenti attualmente correlati a queste tecnologie: ricerca e sviluppo, prestazioni tecniche, etica delle intelligenze artificiali, economia, ricerca scientifica e medicina, formazione scolastica, politiche e governance, diversity, impatto sull’opinione pubblica.
Ecco che cosa racconta il rapporto.
L’ia ci batte, ma non troppo Le macchine superano le prestazioni umane in diversi compiti, come la classificazione di immagini, il ragionamento visivo e la comprensione della lingua inglese. Tuttavia, rimane indietro in compiti più complessi quali la matematica a livello competitivo e il ragionamento visivo di senso comune.
La ricerca è quasi tutta privata Nel 2023, l’industria privata ha prodotto 51 modelli di machine learning a fronte dei 15 che provengono dal mondo accademico. 21 sono i modelli con investimenti pubblico-privato.
Le ia costano Si stima che GPT-4 della OpenAI abbia richiesto circa 78 milioni di dollari in risorse di calcolo, mentre per Gemini ultra (Google) il costo è stato di circa 191 milioni di dollari. In generale, sono cifre che si prevede aumenteranno e che sono senza precedenti.
Dominio statunitense Nel 2023, negli Stati Uniti sono stati prodotti 61 modelli di ia. In Unione Europea 21, in Cina 15.
Chi è responsabile? Non ci sono standard globali nelle valutazioni sulla responsabilità delle intelligenze artificiali. I rapporti prodotti dalle singole aziende private si basano su benchmark diversi, scelti a seconda degli interessi e di ciò che si vuole raccontare. Non c’è un vero confronto sistemico di rischi e limitazioni dei modelli con le prestazioni più elevate.
25,2 miliardi di dollari Sono i soldi investiti nel 2023 sulle sole intelligenze artificiali generative.
Più veloci, con più tempo Diversi studi condotti nel 2023 dimostrano che le ia aumentano la produttività sul lavoro e liberano tempo perché consentono di svolgere diversi compiti più velocemente. Possono anche aiutare a colmare i divari tra lavoratori più e meno qualificati.
Progresso scientifico Lo sviluppo di applicazioni come AlphaDev – per l’ottimizzazione degli algoritmi – e GNoME per la scoperta di materiali dimostra che le ia possono dare un contributo alla ricerca scientifica.
Nervosette Le persone hanno paura delle ia, credono che queste macchine influenzeranno le loro vite e si dimostrano preoccupate dei prodotti e dei servizi che le integrano.
Questo testo è tratto dalla newsletter Artificiale.
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