Manus AI: una nuova via?
Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (IA) ha compiuto progressi significativi, integrandosi in vari settori e rivoluzionando processi aziendali e operativi. Assistenti virtuali, chatbot e sistemi di automazione sono diventati strumenti essenziali per le imprese che cercano efficienza e innovazione. Tuttavia, la maggior parte di queste soluzioni richiede ancora un’interazione umana costante, limitando il loro potenziale di autonomia. Manus AI: un nuovo passo verso l’autonomia In questo contesto, emerge Manus AI, un agente autonomo sviluppato dalla startup cinese Monica, lanciato ufficialmente il 6 marzo 2025. Manus AI si distingue per la capacità di eseguire compiti complessi senza la necessità di prompt umani continui, operando in modo asincrono nel cloud. Questo significa che può gestire attività come l’analisi di dati, la scrittura di rapporti e la generazione di contenuti in completa autonomia, migliorando significativamente l’efficienza operativa delle aziende. Una delle caratteristiche distintive di Manus AI è la sua architettura multi-agente, che gli consente di suddividere compiti complessi in sottocompiti gestiti da agenti specializzati. Ad esempio, nella selezione del personale, Manus può analizzare autonomamente un gran numero di curriculum, valutando competenze e esperienze pertinenti, e fornire una classifica dettagliata dei candidati ideali. Inoltre, la sua integrazione con strumenti come browser web e editor di codice gli permette di recuperare informazioni in tempo reale e automatizzare flussi di lavoro complessi. Può Manus AI superare DeepSeek? L’arrivo di Manus AI solleva la questione se possa competere con soluzioni già affermate come DeepSeek, un’altra IA cinese nota per i suoi bassi costi di inferenza e l’efficienza nei processi. DeepSeek ha rapidamente integrato la sua tecnologia in vari settori in Cina, diventando motivo di orgoglio nazionale. Tuttavia, mentre DeepSeek si concentra sull’efficienza e sui costi, Manus punta sull’autonomia completa e sulla capacità di gestire compiti senza supervisione umana, offrendo un valore aggiunto alle imprese che cercano soluzioni completamente automatizzate. Dubbi e criticità Nonostante le promesse, emergono dubbi sull’affidabilità e sull’accuratezza di Manus AI. Test preliminari hanno evidenziato alcune carenze, come l’utilizzo di dati simulati e la generazione di contenuti non originali, sollevando interrogativi sulla sua prontezza per un uso indipendente. Inoltre, l’adozione di tali tecnologie solleva questioni etiche e operative, come la necessità di supervisione umana in processi decisionali critici e le implicazioni sulla forza lavoro esistente.
I migliori tool AI per la produttività
L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il mondo del lavoro, offrendo strumenti innovativi che aiutano professionisti e aziende a ottimizzare i flussi di lavoro, automatizzare compiti ripetitivi e migliorare la gestione del tempo. In questo articolo, esploreremo alcuni dei migliori tool IA suddivisi per categorie di utilizzo. 1. Automazione del flusso di lavoro Zapier Zapier è uno strumento che permette di collegare diverse applicazioni tra loro per automatizzare processi senza necessità di codice. Con i “Zaps”, gli utenti possono creare flussi di lavoro automatizzati, riducendo il tempo speso in operazioni manuali. Ad esempio, puoi configurare un Zap per trasferire automaticamente i dati da un modulo Google Forms a un foglio di calcolo Google Sheets. 2. Scrittura e creazione di contenuti ChatGPT (OpenAI) ChatGPT di OpenAI è un assistente virtuale basato su intelligenza artificiale capace di generare testi, rispondere a domande, scrivere articoli e persino creare codice. Questo strumento è utile per copywriter, marketer e studenti che necessitano di supporto nella creazione di contenuti. Copy.ai Copy.ai utilizza l’IA per generare testi pubblicitari, post per social media e contenuti di marketing. Basta inserire alcune parole chiave e il tool fornirà diverse opzioni di testo ottimizzate per il tuo pubblico di riferimento. 3. Gestione del tempo e produttività personale Clockwise Clockwise è un’applicazione che utilizza l’IA per ottimizzare il tuo calendario, organizzando in modo intelligente riunioni e attività per ridurre le interruzioni e massimizzare la concentrazione. RescueTime RescueTime analizza come trascorri il tuo tempo sul computer e sui dispositivi mobili, fornendo report dettagliati su produttività e distrazioni. Grazie all’IA, offre suggerimenti su come migliorare la gestione del tempo. 4. Gestione delle riunioni e trascrizione automatica Notta Notta è uno strumento avanzato per la trascrizione automatica delle riunioni. Grazie all’IA, converte le conversazioni in testo in tempo reale e consente di cercare rapidamente informazioni chiave all’interno delle registrazioni. Otter.ai Otter.ai aiuta i professionisti a registrare, trascrivere e analizzare riunioni in tempo reale, migliorando la collaborazione e la documentazione. 5. Strumenti per il miglioramento della concentrazione Brain.fm Brain.fm utilizza l’intelligenza artificiale per creare suoni e musica progettati per migliorare la concentrazione, il rilassamento o il sonno. Krisp Krisp è un’app di riduzione del rumore basata su IA che migliora la qualità delle chiamate eliminando i rumori di fondo.
AIKO: l’Intelligenza Artificiale al Servizio delle Missioni Spaziali
Fondata nel 2017 a Torino da Lorenzo Feruglio, AIKO è una startup deep-tech specializzata nello sviluppo di software basati sull’intelligenza artificiale per l’automazione delle missioni spaziali. La sua missione è rivoluzionare il settore aerospaziale riducendo la dipendenza dagli operatori a terra e aumentando l’autonomia dei satelliti. AIKO si è rapidamente affermata come una delle realtà più innovative in Europa, ottenendo il riconoscimento dell’Agenzia Spaziale Europea (ESA) e collaborando con diversi enti e aziende del settore. Le soluzioni AIKO per l’automazione spaziale AIKO sviluppa software avanzati per migliorare l’efficienza operativa delle missioni spaziali. Tra le sue principali soluzioni troviamo: Queste tecnologie consentono di ridurre il tempo di risposta alle situazioni critiche, abbattere i costi operativi e aumentare l’efficacia delle missioni. Investimenti e crescita nel mercato spaziale AIKO ha raccolto finora oltre 7 milioni di euro in finanziamenti. Nel 2024 ha chiuso un round di Serie A da 3,5 milioni di euro guidato da Deep Blue Ventures e Primo Ventures. A febbraio 2025, il Club degli Investitori ha contribuito con ulteriori 520.000 euro per supportare l’espansione dell’azienda in Europa e negli Stati Uniti. Il settore spaziale commerciale è in forte crescita: si stima che il mercato globale dei satelliti raggiungerà un valore di $507 miliardi entro il 2030, con un tasso di crescita annuo del 7,1% (fonte: Euroconsult). In questo contesto, le soluzioni AIKO si posizionano strategicamente per rispondere alla crescente domanda di automazione e intelligenza artificiale nelle missioni spaziali. Espansione e prospettive future AIKO conta oggi 40 dipendenti e prevede di espandere il team fino a 70 unità nei prossimi due anni. La sede principale è a Torino, con un ufficio strategico a Tolosa, centro nevralgico dell’industria aerospaziale europea. Nei prossimi anni, l’obiettivo dell’azienda è consolidare la propria presenza in Francia e accelerare l’ingresso nel mercato statunitense, con l’ambizione di diventare un punto di riferimento globale per l’IA applicata allo spazio.
Vitruvian: l’AI italiana
Nel panorama globale dell’intelligenza artificiale, dominato da giganti americani e cinesi, emerge una nuova realtà tutta italiana: Vitruvian-1, il modello AI sviluppato dalla startup romana ASC27. Questo innovativo sistema non solo dimostra la capacità dell’Italia di competere nel settore dell’AI, ma offre anche un’opportunità strategica per l’Europa di ridurre la propria dipendenza tecnologica da Stati Uniti e Cina. Un’AI europea, efficiente e accessibile Vitruvian-1 si distingue per un approccio innovativo: con 14 miliardi di parametri, è progettato per essere più leggero rispetto ai colossi del settore, come ChatGPT e DeepSeek. Ciò si traduce in un minor consumo energetico e costi operativi significativamente più bassi. Per esempio, il costo per milione di token di Vitruvian-1 è di circa 1 euro, contro i 2,54 dollari di DeepSeek. Questo rende la tecnologia più accessibile per aziende e pubbliche amministrazioni europee, evitando la necessità di ricorrere a servizi cloud internazionali. Indipendenza tecnologica per l’Europa Uno dei problemi principali dell’Europa nell’ambito dell’intelligenza artificiale è la dipendenza da infrastrutture straniere. Modelli AI come GPT-4 di OpenAI o Gemini di Google sono basati su hardware e cloud americani, spesso soggetti a normative che non rispecchiano le esigenze europee. Vitruvian-1, invece, è pensato per operare su server locali e hardware più accessibili, garantendo maggiore sicurezza dei dati e conformità alle leggi UE. Secondo Nicola Grandis, CEO di ASC27, il progetto mira a fornire un’alternativa sovrana e sostenibile, in grado di supportare aziende e governi senza vincoli imposti da colossi extraeuropei. Questo potrebbe rappresentare un punto di svolta per l’Europa, che sta investendo in progetti come il GAIA-X, il cloud europeo pensato per garantire maggiore autonomia tecnologica. Impatto economico: nuove opportunità per le imprese europee L’arrivo di un’AI europea efficiente e a basso costo potrebbe avere un forte impatto economico. Settori come sanità, finanza, industria e ricerca potrebbero beneficiare di soluzioni AI più economiche e conformi alle normative UE, stimolando l’innovazione senza dover affrontare costi proibitivi. Inoltre, un modello come Vitruvian-1 potrebbe favorire la nascita di nuove startup AI europee, che attualmente trovano difficoltà nell’accedere a infrastrutture di calcolo avanzate senza dipendere dai giganti statunitensi. Il futuro di Vitruvian-1 Attualmente, il modello è in fase beta e le API saranno rese pubbliche nelle prossime settimane, permettendo alle aziende di testarne le capacità. L’obiettivo è chiaro: creare un ecosistema AI europeo indipendente, sostenibile ed efficiente, capace di competere a livello globale. Se l’Europa vuole giocare un ruolo chiave nella rivoluzione dell’intelligenza artificiale, progetti come Vitruvian-1 saranno essenziali per costruire un futuro tecnologico autonomo, sicuro e innovativo.
DeepSeek: invia dati in Cina?
Negli ultimi mesi, DeepSeek ha guadagnato notorietà per la sua capacità di competere con i giganti dell’intelligenza artificiale con investimenti apparentemente ridotti. Tuttavia, nuove rivelazioni sollevano dubbi sulla sicurezza dei dati degli utenti, con esperti di cybersecurity che mettono in guardia su possibili connessioni dirette con il governo cinese. Allarme sicurezza: deepseek e il collegamento con la Cina Secondo un’indagine condotta dalla società di cybersecurity Feroot Security, parti del codice di DeepSeek conterrebbero riferimenti diretti a server cinesi e aziende controllate dallo stato. L’analisi ha evidenziato che la piattaforma potrebbe inviare dati sensibili, tra cui informazioni personali e cronologia delle ricerche, al registro online CMPassport.com, gestito da China Mobile, un’azienda di telecomunicazioni di proprietà del governo cinese. Preoccupazioni politiche e possibili divieti Negli Stati Uniti, le autorità stanno valutando contromisure. Il deputato Josh Gottheimer ha chiesto un divieto immediato dell’app su tutti i dispositivi governativi, mentre altri esponenti del Congresso evidenziano la necessità di avvertire il pubblico sui rischi di utilizzo. Inoltre, la politica sulla privacy di DeepSeek indica esplicitamente che i dati raccolti sono soggetti alle leggi della Repubblica Popolare Cinese, sollevando ulteriori interrogativi sulla protezione delle informazioni degli utenti internazionali. Mentre la società dietro DeepSeek non ha ancora risposto alle accuse, la questione continua a infiammare il dibattito sulla sicurezza digitale e sulle relazioni tecnologiche tra Cina e Occidente.
Deepseek: i costi reali
L’intelligenza artificiale continua a evolversi a un ritmo vertiginoso, e DeepSeek, una startup cinese, sta facendo parlare di sé per le sue incredibili prestazioni a basso costo. Il suo modello R1, nella versione più recente, ha superato benchmark chiave nel coding, nella scienza e nella matematica, battendo modelli proprietari come quello di OpenAI. Questa avanzata tecnologia, inizialmente presentata come frutto di un investimento modesto, si è rivelata in realtà un progetto multimiliardario, capace di scuotere l’intero settore tecnologico. deepseek quanto costa: il vero prezzo della rivoluzione AI In un primo momento, DeepSeek aveva dichiarato di aver sviluppato il proprio modello con soli 6 milioni di dollari e 2.048 GPU per l’addestramento. Tuttavia, un’indagine di SemiAnalysis ha rivelato una realtà ben diversa: l’azienda avrebbe speso 1,6 miliardi di dollari solo in hardware, tra cui 50.000 GPU NVIDIA Hopper, con costi operativi che si avvicinano ai 944 milioni di dollari. Questo ribaltamento dei dati ha sollevato interrogativi sulla reale accessibilità della tecnologia AI e sulle risorse necessarie per competere nel settore. Impatto sul mercato e reazioni degli esperti La rivelazione dei costi ha avuto un effetto immediato sul mercato: il titolo di NVIDIA ha perso fino a 600 miliardi di dollari di capitalizzazione in un solo giorno, segnale della crescente tensione tra le aziende AI e i fornitori di hardware. Anche i leader del settore hanno espresso le loro opinioni: il CEO di Microsoft, Satya Nadella, ha definito DeepSeek “super impressionante“, sottolineando l’importanza di prendere seriamente l’innovazione cinese. D’altro canto, Yann LeCun di Meta ha ridimensionato l’allarme, affermando che la maggior parte degli investimenti statunitensi nell’AI è destinata all’inferenza, piuttosto che all’addestramento dei modelli. Ciò che emerge con chiarezza è che il settore sta entrando in una nuova fase, in cui l’efficienza e l’ottimizzazione contano tanto quanto la pura potenza di calcolo.
Dai giochi manageriali all’Intelligenza Artificiale: l’evoluzione della strategia nello sport
Dai giochi manageriali all’Intelligenza Artificiale: l’evoluzione della strategia nello sport Poche settimane fa l’ex tecnico della Roma, Daniele De Rossi, ha scherzato sui primi passi fatti come allenatore. Non solo lui, ma molti altri professionisti dello sport, hanno infatti raccontano di aver iniziato la loro carriera grazie a giochi manageriali come Championship Manager o Football Manager (noto anche col nome di Scudetto, come lo stesso De Rossi ricorda). Giochi manageriali come addestramento per il campo Niente scarpini dunque, niente fischietti, niente pettorine. Ma solo un computer.Internet non era ancora nelle case di tutti e l’AI era ben lontana dell’essere anche solo immaginata, almeno nell’accezione di oggi. Ma qualche logica che c’è dietro l’intelligenza artificiale forse era già presente. Questi giochi, infatti, seppur basati su algoritmi rudimentali, offrivano simulazioni complesse per strategia, selezione giocatori e dinamiche di squadra.Oggi, l’intelligenza artificiale ha portato questi concetti a un nuovo livello. Le attuali tecnologie di AI, utilizzate da team sportivi reali, analizzano una quantità incredibile di dati, fornendo informazioni dettagliate sulle prestazioni degli atleti e sulle tattiche di gioco. Mentre i giochi manageriali si basavano su scenari predeterminati, l’AI utilizza machine learning per adattarsi dinamicamente a nuove situazioni e per elaborare previsioni più accurate. Qualche numero Football Manager è diventato un fenomeno commerciale in un settore di nicchia come quello dei gestionali sportivi. Una serie longeva che ancora oggi conta su un seguito di appassionati che ogni anno acquista il nuovo prodotto. 35 milioni di copie vendute: Questa cifra è il totale delle vendite complessive, considerando tutte le versioni e i titoli rilasciati, comprese le edizioni su diverse piattaforme (PC, Mac, console e dispositivi mobili). Football Manager è spesso elogiato per il suo database dettagliato che copre migliaia di club e giocatori reali. Questo permette un approccio molto immersivo e vicino all’esperienza reale. Infatti avere un database ampio consente di esplorare differenti nazioni e contesti, proprio come se fossimo alla guida di un club reale. L’AI cambia tutto In passato, i manager potevano simulare decine di stagioni e “allenarsi” virtualmente alla gestione di una squadra; oggi, l’AI lavora al fianco di allenatori reali per studiare l’andamento di partite, analizzare il comportamento degli avversari e prevenire errori tattici.In entrambi i casi, l’elemento chiave rimane la capacità di prendere decisioni basate sui dati. I giochi manageriali hanno preparato un’intera generazione di allenatori a pensare strategicamente, mentre l’AI sta ridefinendo il concetto stesso di gestione sportiva, rendendo più scientifico e preciso l’approccio ai campi da gioco.
Investimenti privati in Italia: arriva Microsoft
Gli investimenti sul suolo italiano sono un tema molto discusso. Spesso si fa riferimento allo stivale come un luogo nel quale è difficile attrarre capitali e, in parte, è così. Eppure qualcosa si sta muovendo. Microsoft porta in Italia più 4 miliardi Come tutti sappiamo, le infrastrutture è fondamentale per sviluppare il futuro del paese e per questo l’azienda di Redmond si concentra principalmente su questo. Come possiamo notare analizzando la mappa, esistono diverse aree del Paese che soffrono la mancanza di infrastrutture adeguate, non solo nel Sud Italia.. Ciò significa che una rivoluzione come quella dell’AI che richiede connessione stabile e servizi efficienti ha bisogno di un salto di qualità per essere sfruttata veramente. Ecco quindi che un investimento di questa portata può aiutare a muoversi nella giusta direzione. Di cosa si tratta Microsoft vuole sviluppare quella che viene chiamata CloudRegionNorth, vale a dire un grandissimo Data Center pronto per affrontare importanti sfide, non solo sul suolo italiano.. Infatti il ruolo chiave si giocherà non solo nel Mediterraneo ma anche in Nord Africa con l’importante compito di portare avanti un piano di collaborazione con il Sud del mondo. “Questo investimento storico rafforza ulteriormente il nostro impegno di lunga data per la trasformazione digitale dell’Italia. Ampliando l’accesso alla nostra tecnologia e promuovendo una diffusione delle competenze in materia di intelligenza artificiale, vogliamo fornire al Governo italiano, alle imprese e alla forza lavoro gli strumenti per costruire un’economia guidata dall’intelligenza artificiale che crei occupazione e prosperità.” Così si è espresso Brad Smith, presidente di Microsoft. Ma c’è dell’altro Se l’infrastruttura è un punto chiave, un potenziale volano per l’economia visto le capacità di rendere più accessibile la rete e l’AI, esiste anche un altro aspetto sul quale bisogna lavorare. Si tratta della formazione, perché uno strumento senza la capacità di utilizzarlo non serve poi a molto. Le previsioni di Microsoft parlano di circa un milione di persone formate nei prossimi anni. Si andrà ad agire prima su chi è più a rischio di rimanere disoccupato nel futuro, in modo da aumentare il loro valore sul mercato. Investimenti pubblici in Italia Analizziamo qualche dato che riguarda gli investimenti pubblici nel digitale. Ricordiamo il più grande piano di investimenti sulla digitalizzazione delle imprese negli ultimi anni. Parliamo di Transizione 4.0 che ha stanziato circa 24 miliardi di euro dal 2020 ad oggi, prima di essere sostituito. Le caratteristiche erano le seguenti: Budget totale 2020-2024: 24 miliardi di euroCrediti d’imposta per: Una parte importante del PNNR è destinata al digitale, vediamo i dettagli: Dati ufficiali Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza: Budget totale per digitalizzazione: 40,29 miliardi di euroPrincipali allocazioni: Investimenti privati Uno dei principali freni all’investimento privato estero è quello dell’incertezza normativa. Questo fa sì che si pensi con molta attenzione prima di entrare nel Paese perché oggi un incentivo potrebbe non essere riconfermato e quindi la situazione iniziale di convenienza potrebbe venire stravolta. Il secondo punto è la sostenibilità del debito italiano che va tenuta sotto controllo per limitare possibili effetti negativi come aumento dello spread. Un Paese stabile attrae più capitali di uno con una situazione istituzionale molto instabile.
Rilasciata l’anteprima di GPT o1
Il nuovo modello GPT o1 di OpenAI rappresenta un’evoluzione significativa rispetto alla precedente versione GPT-4. Presentato come un aggiornamento in grado di “ragionare” in maniera più autonoma e precisa, GPT o1 migliora la capacità di comprensione del contesto, risultando in risposte più naturali e pertinenti. Di seguito un’analisi delle principali differenze e caratteristiche. Cos’è GPT o1 GPT o1 è una versione avanzata dell’architettura GPT, progettata per migliorare la capacità del modello di comprendere e risolvere compiti complessi, soprattutto quelli che richiedono ragionamento logico. In confronto con i suoi predecessori, GPT o1 si distingue per una gestione più efficace delle ambiguità e una capacità potenziata di adattarsi a situazioni nuove, rendendolo particolarmente adatto a compiti che richiedono analisi e deduzione. Differenze tra GPT-4 e GPT o1 Mentre GPT-4 si concentrava principalmente sulla generazione di testo e l’interazione basata su contesto limitato, GPT o1 introduce una nuova dimensione di ragionamento. Secondo gli sviluppatori, questa versione è in grado di elaborare non solo grandi quantità di informazioni, ma anche di collegare concetti e trarre conclusioni logiche più complesse. Ci avviciniamo quindi a grandi passi verso uno strumento in grado di aiutare concretamente nella risoluzione di problemi complessi, cosa molto lontana fino ad oggi. Un’altra differenza cruciale riguarda la capacità di GPT o1 di adattarsi meglio a situazioni impreviste o ambigue, in cui potrebbe non essere immediatamente chiaro quale sia la risposta più appropriata. Questo rende o1 più flessibile e utile in contesti professionali complessi. Quando utilizzare GPT o1 GPT o1 è particolarmente indicato per compiti che richiedono analisi avanzate o che coinvolgono processi decisionali complessi. Alcuni esempi includono: Limiti di messaggi Nonostante i miglioramenti, GPT o1 mantiene un limite di messaggi, che è stato stabilito a 30 messaggi a settimana, come indicato da OpenAI. Questo è un limite imposto per garantire che le interazioni siano di alta qualità e che il sistema possa funzionare in modo efficiente per tutti gli utenti.
Il futuro dell’AI con Cristiano De Nobili
Chi è Cristiano De Nobili? Sono un fisico teorico con un PhD in Quantum Information Theory alla SISSA di Trieste. Con oltre otto anni di esperienza in Deep Learning e AI. Oggi sono Lead AI Scientist presso Pi School e Tech Lead di due grant ESA, lavorando principalmente sull’AI applicata alle sfide ambientali e climatiche. Sono docente di Deep Learning presso il Master in High-performance Computing (ICTP/SISSA, Trieste) e di Quantum Machine Learning presso la Scuola Superiore Ca’ Foscari. Ho da sempre cercato di rivolgere la mia attenzione alle tecnologie emergenti, dall’IA e alle tecnologie quantistiche, con collaborazioni che vanno dalla European Space Agency fino al SIOS Remote Sensing Centre delle Isole Svalbard. Oggi si parla quasi solo di Generative AI ma ne esistono tanti tipi diversi, esistono modelli AI più promettenti di queste? Il grande merito dell’AI Generativa è quello di aver permesso un’interazione uomo-macchina più semplice che in passato, l’interazione oggi è alla portata di tutti perché l’unico requisito richiesto è saper usare il linguaggio naturale. Tuttavia l’AI Generativa non è l’unica cosa esistente. Anzi, la gran parte delle applicazioni degli algoritmi di Machine Learning non sono generative. Alcuni esempi sono gli algoritmi dietro molti processi di ottimizzazione industriale, gli algoritmi che muovono i motori di ricerca o che si nascondono dietro l’e-commerce o le predizioni finanziarie. Ci sono modelli AI che assistono i medici nelle diagnosi o algoritmi di Deep Learning che permettono di analizzare i dati satellitari. L’AI in generale in che direzione si sta muovendo: aiuto delle capacità umane o sostituzione? L’AI di per sé non si sta muovendo in nessuna direzione in maniera autonoma ma è chiaro che si muove nel perimetro normativo che glielo consente. In altre parole la scelta politica deve indirizzare lo sviluppo nella direzione che ritiene più opportuna, per esempio allineata con i principi umani. Nei prossimi cinque anni molti lavori potranno essere sostituiti, non solo quelli noiosi o ripetitivi, ma anche quelli creativi. Sta alla politica e a noi decidere chi mettere al centro, a chi tutelare dei diritti. Gli USA, secondo le maggiori agenzie, stanno lavorando ad una legge che impedisca la cessione dei propri LLM a competitor esteri che possano rappresentare un rischio per la sicurezza nazionale. Questa è una scelta che può avere un senso per contenere eventuali utilizzi malevoli? Sicuramente nell’ottica di mantenere la superiorità tecnologica per gli USA ha senso questo tipo di strategia. Occorre ricordare però che questi algoritmi sono stati creati anche da collaborazioni tra università, quindi sarebbe giusto che questa tecnologia fosse disponibile a tutti. Dopo aver assistito al rapido sviluppo di testi, video e audio generati dall’AI, che cosa possiamo aspettarci nel futuro prossimo? In realtà questo è l’aspetto che sorprende tutti perché lo vediamo tutti i giorni ma gli LLM non sono gli unici. Oggi esistono i Multimodal Foundational Model che sono in grado di ricevere ed elaborare tanti tipi di input. Ma i modelli più interessanti sono quelli come i Genomic Language Model, che potenzialmente potrebbero essere in grado di creare sequenze di DNA. Oppure ci sono modelli che stanno cercando di studiare il linguaggio animale e quindi che possano permettere un’interazione mai vista tra uomo e altre specie. Il mondo del futuro avrà spazio solo per figure tecniche o ci sarà lavoro anche per altri tipi di figure? Nei prossimi anni senz’altro i tecnici saranno essenziali perché l’evoluzione dell’AI sarà importante e strategica. Quindi sarà richiesta grande competenza in settori chiave. A lungo termine invece è probabile che i modelli di AI saranno talmente evoluti da abbassare le “barriere d’ingresso” nel mondo più tecnico. Avranno sempre più importanza competenze ibride, anche con uno spiccato lato umanistico. Altrettanto importanti saranno quei lavori in grado di riportare l’uomo ad avere una forte connessione con la Natura, in un mondo sempre più frenetico e tecnologico. L’AI arriverà mai ad essere in grado di programmare la propria evoluzione da sola? Ci sono già dei modelli che tentano di fare questo ma non sono assolutamente efficienti, la tecnologia è ancora troppo primordiale per pensare ad un’evoluzione del genere. Il rischio di trovarci in un film di fantascienza al momento è bassissimo. Molto più preoccupante è l’utilizzo che l’uomo stesso fa di queste tecnologie. Cosa stiamo facendo per costruire gli “anticorpi” per proteggerci da utilizzi malevoli dell’AI? L’Europa con l’IA Act ha cercato di creare una regolamentazione normativa per prevenire situazioni potenzialmente rischiose. Chiaro che a margine di un’azione normativa è necessario che le persone fruiscano di contenuti in modo più attivo domandandosi se il contenuto che stanno visualizzando sia generato da AI oppure sia generato da umani.