Intelligenza artificiale, servono modelli avanzati per competere
AI Transition 2024. Imprenditori, manager, ricercatori e politici a confronto per due giorni sulle strategie italiane e internazionali di sviluppo dei nuovi sistemi tecnologici e digitali per il governo della società
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«Oggi serve costruire la nuova “autostrada del sole” dei dati per sviluppare applicazioni di Intelligenza Artificiale da addestrare su dati italiani. E serve una nuova Iri che innervi tutto il sistema industriale, lavorando sugli intangibili», spiega Giuliano Noci, vicerettore del Politecnico di Milano, aprendo la prima edizione di AI Transition 2024, “l’Intelligenza Artificiale entra in azienda” di cui è coordinatore del board scientifico.
Noci lo dice (si veda anche L’Analisi) seguendo il filo logico di quattro considerazioni. Uno: «AI non è un’opzione, anzi diventerà strutturale e cambierà il lavoro degli individui e delle imprese». Due: «L’Europa non sta toccando palla. Sulle AI investiamo appena il 5% di quello che investono gli Usa e rischiamo di far prevalere le regole astratte sulla sostenibilità economica». Tre: «La tradizione manifatturiera italiana, per anni alla base del nostro successo, potrebbe essere una debolezza in un mondo fortemente AI driven». Quattro: «In Italia manca una cultura del dato anche in aziende molto performanti, i silos interni spesso non comunicano».
Per tutte queste ragioni la partita sull’Intelligenza Artificiale non è solo tecnologica bensì strategica, come accennato nell’intervento introduttivo dal direttore del Sole 24 Ore, Fabio Tamburini, sollevando i grandi temi che stanno alla base del suo sviluppo. Ossia «come verrà prodotta l’enorme energia necessaria per alimentare i data center; chi governerà i dati che sono il nuovo petrolio; e come scuotere la piccola Europa dal suo torpore?». Anche per evitare il rischio, sottolineato a sua volta dal direttore generale media & business Gruppo 24 ORE e amministratore delegato 24 ORE Eventi, Federico Silvestri, che «l’AI diventi un termine vuoto e liquido, come già successo con la sostenibilità».
In sostanza serve conoscere al meglio l’impatto e gli sviluppi di queste applicazioni e di questa tecnologia generativa sui mercati e sulle nostre aziende, partendo dalla ricerca fondamentale, come racconta Nayla Murray, AI research director e capo di Fair Emea di Meta, il colosso di Mark Zuckerberg che quest’anno ha speso 40 miliardi di dollari sulle infrastrutture di AI. «Quello che stiamo cercando di fare nel nostro laboratorio, lavorando sui metodi della percezione - spiega Murray - è capire come estendere all’AI l’intelligenza di base umana, che è in grado di estrapolare informazioni e conoscenze attraverso esposizioni limitate».
Naturalmente bisogna intendersi su questo punto. Murray, ad esempio, evita di usare espressioni come super intelligenza. «Pur disponendo di una tecnologia molto potente, ci vorrà tantissimo tempo per poter raggiungere livelli di ragionamento sofisticato. Guardiamoci intorno», continua la ricercatrice. «L’AI generativa applicata al campo sanitario o legale oggi fa ancora un sacco di errori». Non solo. «Non sappiamo nemmeno se arriverà mai ad imparare in modo efficiente e dettagliato come la nostra mente».



