📰 News della settimana

0.1 OpenAI si Prepara a Svelare i "Super-Agenti"

Una svolta epocale potrebbe essere alle porte nel mondo dell'intelligenza artificiale. Secondo Axios, Sam Altman, CEO di OpenAI, si prepara a presentare un'innovazione rivoluzionaria a Washington il 30 gennaio, in un incontro con i funzionari governativi statunitensi.

I Super-Agenti: Una Nuova Era dell'AI

Al centro della presentazione ci saranno i cosiddetti "super-agenti" di livello “dottorato”: sistemi AI capaci di affrontare problemi complessi con l'expertise di un dottore di ricerca. Questi agenti si distinguono per le loro capacità avanzate:

• Elaborazione di grandi volumi di dati

• Analisi approfondita delle opzioni disponibili

• Produzione di risultati completi orientati a obiettivi specifici

L'incontro non si limiterà alla dimostrazione tecnologica. Altman discuterà anche le potenziali ricadute economiche di queste innovazioni, basandosi sul recente blueprint di OpenAI per l'economia AI statunitense. Un tema cruciale, considerando che fonti governative e del settore AI riferiscono progressi molto più rapidi del previsto negli ultimi mesi.

All'interno di OpenAI, le reazioni sono miste: i dipendenti hanno condiviso con persone vicine sia entusiasmo che preoccupazione per questi sviluppi. Mentre alcuni nel settore mantengono un certo scetticismo sull'affidabilità di questi sistemi, Axios riporta che la presentazione del 30 gennaio dimostrerà progressi significativi.

In un post privato di fine settembre, Altman ha delineato la sua visione per "l’Intelligence Age", un'era che promette di portare un "salto di prosperità". Tuttavia, il CEO sottolinea un punto cruciale: raggiungere questo traguardo richiederà un'espansione massiccia della potenza di calcolo per rendere l'AI accessibile su larga scala, evitando potenziali conflitti.

0.2 La Caccia ai Dati di Meta: Rivelazioni Scioccanti sul Caso LibGen

Nuovi documenti giudiziari in California hanno portato alla luce una storia sorprendente: Meta ha deliberatamente utilizzato reti torrent per scaricare libri protetti da copyright per addestrare la sua AI, nonostante gli avvertimenti interni del suo stesso team.

Al centro della controversia troviamo Mark Zuckerberg, CEO di Meta, che ha personalmente autorizzato l'uso di LibGen, un noto database di contenuti piratati, per l'addestramento dei modelli AI dell'azienda. Una decisione che ha sollevato immediate preoccupazioni interne:

• I manager AI hanno definito LibGen un "dataset notoriamente piratato"

• Gli ingegneri hanno espresso disagio per l'uso di torrent su laptop aziendali

• Gli esperti hanno avvertito dei rischi nelle negoziazioni con i regolatori

Meta non si è limitata all'uso non autorizzato dei contenuti, ma ha sistematicamente:

• Rimosso ogni traccia di informazioni sul copyright

• Eliminato i paragrafi sul copyright dai paper scientifici

• Cancellato i metadati delle fonti

Configurato il software "LibTorrent" per minimizzare la condivisione, pur continuando a distribuire file piratati

Le Conseguenze Legali

Gli autori Richard Kadrey, Christopher Golden e la comica Sarah Silverman hanno ampliato la loro causa con due nuove accuse:

• Violazione del Digital Millennium Copyright Act (DMCA) per la rimozione delle informazioni sul copyright

• Infrazione del California Comprehensive Computer Data Access and Fraud Act (CDAFA) per l'accesso illegale attraverso reti torrent

Mentre Meta e altre aziende AI sostengono che l'uso di dati protetti per l'addestramento AI rientri nel "fair use", la rimozione intenzionale delle informazioni sul copyright potrebbe compromettere questa difesa. I tribunali stanno inviando segnali contrastanti:

• Un giudice federale di New York ha respinto un caso simile contro OpenAI

• The Intercept ha ottenuto l'autorizzazione a procedere con una causa DMCA

La controversia LibGen evidenzia una questione cruciale nel settore AI: fino a che punto le aziende sono disposte a spingersi per ottenere dati di addestramento? L'uso di dataset come Books3, anch'esso contenente libri protetti da copyright, solleva interrogativi sulla validità della difesa del "fair use" e sul futuro dell'addestramento AI.

0.3 Su Google i Modelli "Titans": La Memoria si Fa Lunga

I ricercatori di Google hanno compiuto un passo significativo verso modelli linguistici più "umani", sviluppando una nuova architettura Transformer che simula la memoria a lungo termine. Una svolta che promette di ridefinire le capacità dell'intelligenza artificiale.

Come Funziona la Memoria di Titans

L'architettura Titans si ispira al funzionamento della memoria umana, combinando memoria artificiale a breve e lungo termine attraverso blocchi di attenzione e MLP di memoria. La vera innovazione sta nel suo metodo di selezione delle informazioni: il sistema utilizza il fattore "sorpresa" come metrica principale - più un'informazione è inaspettata, più alta è la probabilità che venga memorizzata a lungo termine.

Google ha sviluppato tre versioni di Titans, ognuna con un approccio unico alla gestione della memoria:

• MAC (Memory as Context)

• MAG (Memory as Gate)

• MAL (Memory as Layer)

Tra queste, la variante MAC si è dimostrata particolarmente efficace nella gestione di sequenze molto lunghe.

I risultati sono impressionanti: Titans ha superato modelli tradizionali e ibridi come Transformer e Mamba2, specialmente nella gestione di testi molto lunghi. Il sistema può elaborare efficacemente finestre di contesto di oltre 2 milioni di token, stabilendo nuovi record sia nella modellazione del linguaggio che nella previsione di serie temporali.

Nel test "Needle in the Haystack", che richiede di trovare informazioni specifiche in testi molto lunghi, Titans ha raggiunto un'accuratezza superiore al 95% con testi di 16.000 token. Un risultato notevole considerando che il modello più grande di Titans ha solo 760 milioni di parametri, molto meno rispetto ai giganti del settore.

L'impatto di questa tecnologia potrebbe estendersi ben oltre l'elaborazione del testo. I test preliminari sulla modellazione del DNA suggeriscono applicazioni promettenti in vari campi, inclusi i modelli video. Google prevede di rendere il codice pubblicamente disponibile nel prossimo futuro, aprendo nuove possibilità per ricercatori e sviluppatori.

🔧 AI Tools

1.1 Black Forest Labs: Novità dalla Generazione di Immagini AI con Apprendimento Rapido

La startup tedesca Black Forest Labs ha presentato una nuova API che promette di trasformare il mondo della generazione di immagini AI: bastano cinque immagini campione per addestrare il modello FLUX Pro a replicare uno stile specifico o l'identità visiva di un brand.

Una Soluzione su Misura per i Brand

La nuova Finetuning API affronta una delle maggiori sfide degli attuali generatori di immagini AI: la creazione di contenuti visivi che rispettino fedelmente gli stili specifici e l'identità dei marchi. Il sistema mantiene la sua flessibilità anche dopo il fine-tuning, incorporando gli elementi appresi nelle nuove creazioni con risoluzioni fino a quattro megapixel.

L'API si integra perfettamente con l'intera gamma di prodotti dell'azienda:

• FLUX.1 Pro e FLUX1.1 Pro Ultra per la generazione standard

• FLUX.1 Fill per l'inpainting

• FLUX.1 Depth per il controllo strutturale

• Strumenti specializzati per esigenze specifiche

Burda Verlag, importante gruppo mediatico tedesco, utilizza già la Finetuning API per personalizzare il modello secondo le esigenze dei suoi diversi brand. Un esempio notevole è la generazione di immagini per il brand per bambini Lissy PONY, che ora richiede solo pochi minuti mantenendo intatti gli elementi visivi distintivi del marchio.

L'API accetta i formati immagine più comuni (JPG, PNG, WebP) e permette di caricare da 1 a 20 immagini di training, ciascuna con risoluzione massima di un megapixel. Per risultati ottimali, Black Forest Labs consiglia almeno cinque immagini di alta qualità con soggetti ben definiti.

La piattaforma offre opzioni di personalizzazione avanzate per il training, dalla modalità (carattere, prodotto, stile o generale) al numero di iterazioni, fino alla velocità di apprendimento. Gli sviluppatori possono scegliere tra un addestramento rapido con inferenza veloce o tempi di elaborazione più lunghi per risultati di qualità superiore.

Al momento la FLUX Pro Finetuning API è in fase beta e richiede una chiave API per l'accesso. I dettagli su prezzi e disponibilità generale verranno annunciati prossimamente.

1.2 ChatGPT fa un Passo Avanti: Arriva la Funzione "Tasks" per Gestire le Attività Quotidiane

OpenAI si avvicina sempre più alla creazione di un assistente AI completo con il lancio di "Tasks", una nuova funzionalità che permette a ChatGPT di gestire promemoria programmati e richieste ricorrenti.

Chi Può Accedere e Come

La funzione è immediatamente disponibile per gli abbonati ChatGPT Plus, Team e Pro in tutto il mondo. Per gli utenti gratuiti bisognerà attendere: OpenAI vuole prima raccogliere feedback dagli utenti premium prima di valutare un'eventuale espansione del servizio.

Per utilizzare la nuova funzionalità, gli utenti devono selezionare l'opzione "4o with scheduled tasks" nel menu dei modelli di ChatGPT. Da qui possono impostare diverse tipologie di attività, come:

• Previsioni meteo quotidiane

• Suggerimenti settimanali per attività del weekend

• Promemoria per documenti in scadenza

• Contenuti personalizzati a orari specifici

Il sistema è abbastanza intelligente da suggerire attività basate sulla cronologia delle chat, lasciando sempre all'utente la decisione finale sull'impostazione. La gestione può avvenire sia nella finestra di chat normale sia attraverso un gestore dedicato, al momento disponibile solo nella versione web.

Durante la fase beta, gli utenti possono mantenere attive fino a 10 attività contemporaneamente. Al completamento di un'attività, ChatGPT invia notifiche attraverso desktop, browser o smartphone. Sebbene il sistema potrà presto eseguire ricerche internet programmate, non può ancora effettuare ricerche continue in background o completare acquisti autonomamente.

Dietro le quinte, OpenAI sta sviluppando sistemi più sofisticati, tra cui "Operator", progettato per scrivere codice e gestire prenotazioni di viaggi in autonomia. Con Tasks, ChatGPT entra in competizione con assistenti vocali come Google Assistant, Siri e Alexa, tutti impegnati nell'evoluzione da sistemi rigidi basati su regole a compagni AI più flessibili e versatili.

 🎨 Approfondimenti

2.1 L'Uso di ChatGPT tra gli Studenti Raddoppia in un Anno

Un nuovo studio di Pew Research rivela un trend significativo nel mondo dell'istruzione: l'utilizzo di ChatGPT tra gli adolescenti americani per il lavoro scolastico è raddoppiato nell'ultimo anno, sollevando sia opportunità che preoccupazioni.

I Numeri della Crescita

La ricerca, condotta su 1.391 adolescenti e i loro genitori tra settembre e ottobre 2024, mostra che il 26% degli adolescenti (13-17 anni) usa ora ChatGPT per la scuola, rispetto al 13% del 2023. Gli studenti degli ultimi anni delle superiori guidano l'adozione con il 31%, mentre il 79% dei teenager conosce lo strumento, con un aumento del 12% dal 2023. La familiarità approfondita con ChatGPT è cresciuta significativamente, passando dal 23% al 32%.

Lo studio evidenzia un preoccupante divario basato sul reddito familiare. Nelle famiglie con reddito superiore a 75.000$ annui, l'84% degli adolescenti conosce ChatGPT, mentre nelle famiglie con reddito inferiore a 30.000$, la percentuale scende al 67%. Tuttavia, le famiglie a basso reddito mostrano il maggior incremento di consapevolezza, con un aumento del 26% rispetto al 2023.

Come Viene Utilizzato ChatGPT?
Gli atteggiamenti degli adolescenti variano significativamente in base al tipo di utilizzo:

• Per la ricerca: il 54% lo considera accettabile

• Per i compiti di matematica: solo il 29% approva

• Per la scrittura di saggi: un netto rifiuto, con il 42% che si oppone esplicitamente

Un altro studio correlato, guidato dal ricercatore Michael Gerlich, solleva preoccupazioni sulla correlazione negativa tra l'uso dell'AI e le capacità di pensiero critico. È emersa la necessità di formare gli insegnanti per integrare efficacemente questi strumenti nell'insegnamento, preservando al contempo lo sviluppo cognitivo degli studenti.

2.2 Microsoft Accelera sull'AI: "Trent'anni di Cambiamenti in Tre"

Satya Nadella, CEO di Microsoft, ha annunciato una mossa strategica che riflette la velocità senza precedenti dell'evoluzione tecnologica: la creazione di "CoreAI - Platform and Tools", una nuova divisione che ridefinirà l'approccio dell'azienda all'intelligenza artificiale.

Una Nuova Era per lo Sviluppo Software

"Trent'anni di cambiamenti compressi in tre anni!" Con queste parole Nadella ha descritto l'accelerazione straordinaria che sta vivendo il settore. Per gestire questa trasformazione, Microsoft sta unificando le sue forze AI sotto un unico ombrello, includendo:

• La piattaforma Copilot

• Gli agenti AI

• Gli strumenti per sviluppatori

• I team chiave dall'ufficio del CTO

A guidare questa rivoluzione sarà Jay Parikh, ex dirigente di Meta, dove ha ricoperto per oltre undici anni il ruolo di Vice Presidente e Global Head of Engineering. Il suo obiettivo principale? Creare uno "stack AI end-to-end" per applicazioni guidate da agenti AI.

La visione di Nadella prevede un cambiamento radicale nello sviluppo software. Le interfacce utente e gli agenti AI del futuro costruiranno e gestiranno le applicazioni in modo completamente nuovo, adattandosi automaticamente a ruoli, processi aziendali e settori specifici.

Al centro di questa trasformazione ci sarà Azure, che fungerà da fondamento per l'infrastruttura AI, supportando strumenti come Azure AI Foundry, GitHub e VS Code. Un approccio che Microsoft definisce "Service as Software", dove il software stesso potrà sviluppare applicazioni personalizzate e agenti AI capaci di modificare autonomamente le applicazioni SaaS.

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