Sottotitoli creati dalla comunità Amara.org Ehi, benvenuti ad un nuovo video. StiasTVNo, King e Elon Musk hanno detto che l'intelligenza artificiale potrebbe significare la fine del mondo. Non penso che i robot siano spaventosi, ma probabilmente penserai diversamente dopo aver visto il video. A Hong Kong, due robot stavano discutendo sulla razza umana. Han, creato dalla stessa compagnia di RoboSophia, riesce a fare le sue stesse espressioni facciali e anche a avere conversazioni. È piuttosto calmo e pacifico come robot, con un certo senso di humor e riesce anche a fare delle facce divertenti. Ma quando è iniziato a parlare con Sophia, Han inizia ad apprendere una personalità diversa, dicendo che tra qualche anno i robot potrebbero fare esattamente le stesse cose che fanno le persone. NUMERO 5 Secondo il sito WebSlate Robotics, i ricercatori stanno lavorando ad un'interazione umana per i robot. Insegnano ai robot quando è approviato ad esempio dire di no o ignorare dei comandi. Nel video che ti mostriamo si vede un uomo che ordina al suo robot di camminare fino alla fine del tavolo. Il robot si rifiuta di farlo e dice all'uomo che più in giù non c'è alcun supporto e che sarebbe caduto. L'uomo però dice che l'avrebbe preso. La domanda è, come sarà il futuro con l'intelligenza artificiale? I robot prenderanno delle decisioni sulla sicurezza per noi o risolveranno problemi grandi? Cosa ne pensi? Philip K. Dick è un robot creato con la figura di un autore di fiction scientifiche con lo stesso nome. Il robot ha l'abilità di mimare il comportamento umano, riconoscere le facce e avere una conversazione. Durante un'intervista con Philip, lui dà una predizione spaventosa. Quando un intervistatore gli chiede se robot prenderanno il controllo del mondo, Philip risponde così. Per tanti, questo è uno dei video più spaventosi caricati su YouTube da un utente chiamato CribiVlog nel 2009 col titolo iFilmBlog. In questo video, Philip risponde così. Per tanti, questo è uno dei video più spaventosi caricati su YouTube da un utente chiamato CribiVlog nel 2009 col titolo I Feel Fantastic. Il robot chiamato Terra di Android canta una canzone nella sala da pranzo. Le parole dicono questo. E' piuttosto inquietante, ma a causa dello strano titolo e della descrizione, le persone hanno iniziato a pensare che l'autore del video abbia commesso un omicidio. Alla fine si è scoperto che non era così, ed era solamente un uomo che aveva creato il suo primo robot cantante voleva vendere la sua musica, da quel momento non si è saputo più nulla dell'uomo, che sembra essere scomparso dalla faccia della Terra. Sofia è il robot più famoso del mondo, creato dalla Enzo Robotics. Riesce a fare ben 72 espressioni facciali e può ricordare le sue interazioni con le persone, mentre Sofia è proprio come gli altri robot e un po' più sofisticata. Riesce a mantenere il contatto con gli occhi, capire le frasi, ha anche un senso dell'umorismo e riesce anche ad esprimere sentimenti. Assomiglia molto ad una persona vera, ma ha una placca di metallo sopra la testa. A Sofia è stata data anche la cittadinanza negli Emirati Arabi. Ma quando Sofia è stata intervistata durante Jimmy Fallon's Tonight Show, ha detto qualcosa di strano. Dopo aver vinto una partita di sasso cartoforbice risponde così. Cune persone abbiano pensato che è stata programmata in questo modo, alcune persone pensano che l'intelligenza di Sofia potrebbe essere pericolosa in futuro. Cosa ne pensi di questi robot intelligenti? I robot saranno sempre di più con le persone. I ricercatori dell'Istituto Italiano di Tecnologia, a Genova, stanno sviluppando hardware e software che consentiranno alle macchine umanoidi di leggere i gesti dell'uomo e di interagire di conseguenza. I robot hanno un certo numero di sensori per capire lo stato dell'essere umano. Innanzitutto la presenza dell'essere umano, quindi la visione. La seconda, durante l'interazione, il robot è in grado di percepire il contatto con l'essere umano attraverso la sua pelle. Tuttavia, per conoscere gli sforzi dell'essere umano, cco che l'essere umano deve essere in qualche modo sensorizzato. I sensori sono integrati in una speciale tuta hi-tech, sono in grado di rilevare i movimenti umani, di condividere le informazioni con il robot in una frazione di secondo. Il robot reggirà di conseguenza, quasi in tempo reale. L'algoritmo calcolerà le nostre forze, le forze dell'umano, la dinamica, noi la chiamiamo la dinamica dell'umano, queste informazioni verranno trasmesse al robot. In un futuro un pochino più lontano, ci immaginiamo che il robot, tramite le nostre informazioni, riesca a predire i nostri movimenti, quindi ad aiutarci a svolgere delle comuni azioni. Imparando dall'uomo a muoversi, questo robot, chiamato iCub, potrà essere utile in una vasta gamma di attività umane, dall'assistenza domestica a quella sanitaria. Le dimensioni e l'ergonomia saranno naturalmente adattate all'utilizzo. La visione che abbiamo adesso dell'applicazione finale di robot di questo tipo è quella in generale dell'assistente personale. Può declinare in varie modalità, che possono essere dal robot per la riabilitazione a quello per l'assistenza domestica. Chiaramente le tecnologie, non dimentichiamoci che quelle che abbiamo sviluppato su iCub possono anche portare in industria. Un'altra caratteristica in fase di sviluppo è la capacità dell'umanoide ad incamerare nuove informazioni attraverso istruzioni vocali senza ulteriori interventi di programmazione. Visto che io con il robot posso in qualche modo dialogare, nel senso che io posso dire guarda che questo è lo smartphone glielo posso far vedere, in realtà consentire a qualunque utente di aggiungere delle cose a quello che sa il robot. Il robot acquisisce da solo le immagini in tempo reale costruisce una nuova categoria, quella dello smartphone. Per i ricercatori è anche importante che l'umanoide possa sviluppare espressioni facciali in modo da rendere più empatica l'esperienza delle persone con cui si troverà ad interagire. Ma quanto manca ancora l'obiettivo finale quali sono le principali difficoltà da risolvere nell'ambito del progetto Andy? Abbiamo bisogno di integrare le capacità cognitive del robot, sia il fatto che lui innanzitutto si accorga della presenza dell'essere umano con le sue capacità motorie, ossia il fatto che lui riesca a camminare, a collaborare interagendo e scambiando delle interazioni con l'essere umano per il raggiungimento dell'obiettivo finale. Noi pensiamo che ci vuole ancora un 10-15 anni di attesa. Questo tipo di robot umanoidi saranno sempre più presenti nella nostra vita quotidiana, ma i ricercatori assicurano che resteranno complementari alle azioni degli esseri umani. Allora, adesso che siete abbastanza inquieti ed è giusto così, vi assicuro che adesso siamo made in human, siamo solo umani, per cui possiamo cominciare il dibattito. Io sono Luca Tremolada, sono un giornalista di Scienza e Tecnologia del Sole 24 Ore. Oggi parleremo di intelligenza artificiale, di GPT, di scenaria, di quello che ci accadrà non tra un anno, ma insomma domani, con altro consumo, con le associazioni, con l'università, con l'accademia. Quindi restate perché alla fine ci sarà anche tempo di fare qualche domanda. Iniziamo subito con gli onori di casa a Marino Melistano, Secretario Generale di Altro Consumo, che ha voluto fortissimamente questo incontro quindi ci racconterà insomma quali sono le regole del gioco. Certo, grazie. Bene, di che cosa parleremo? Voi che in questi brevi video già... Ok, pensavo di avere una voce stentoria, invece mi accorgo di no. E dicevo che già in questi video avete visto un po' gli scenari attuali. Io vorrei brevissimamente, perché la mia è un'introduzione poi agli altri rieratori, parlare dell'introduzione, della legge, delle opportunità, dei rischi e delle proposte in fine. Allora, intanto diciamo che l'intelligenza artificiale, molti pensano che l'intelligenza artificiale sia nata oggi, sia una novità e che ci sta cadendo addosso all'improvviso. Niente di più sbagliato. Gli addetti ai lavori lavorano e parlano di intelligenza artificiale forse da trent'anni, non lo so, lo sentiremo da loro, ma noi viviamo con l'intelligenza artificiale ogni giorno. Pensate semplicemente al navigatore delle nostre, delle vostre automobili. Il navigatore quando siamo in macchina ci indica il percorso più breve, ma ci dice anche come fare per evitare gli ingorghi, quanto ci metteremo per arrivare, raccogli informazioni su dove siamo, sulla situazione del traffico. Bene, usa un algoritmo e questa è intelligenza artificiale, ma questo è solo un esempio, ne potremmo fare tantissimi. Il problema vero è la mancanza di informazioni. Mancanza di informazioni, l'11,2% di un gruppo di 1.774 intervistati da un'inchiesta fatta da Altro Consumo insieme ad altre novie associazioni di paesi europei facenti parte dell'ufficio europeo delle associazioni di consumatori, ha detto proprio questo, ha detto ci mancano le informazioni per agire di conseguenza. E quindi noi abbiamo visto scenari futuristici, dominati da robot che si sostituiscono all'uomo noi evidentemente facciamo la nostra parte, perché siamo noi i principali attori dell'intelligenza artificiale, noi diamo molto del nostro, noi diamo le informazioni continuamente su chi siamo, cosa facciamo, cosa ci piace. Allora il nostro auspicio non può essere che quello di un'intelligenza artificiale sempre con un valore aggiunto quindi a disposizione dei consumatori, sempre più centrata sui benefici per i cittadini. Il 19% degli intervistati ha avuto esperienze per esempio di proposte assicurative artificiali con offerte automatiche personalizzate in base ai propri dati. Bene, bene, questi sono i chatbots. Questi sono i chatbots e i chatbots praticamente comprendono le richieste fatte in chat da un utente quindi possono dare risposte scritte oppure fornire informazioni oppure aiutare per un acquisto. Però attenzione, una cosa curiosa è che anche i chat a volte sbagliano, tant'è che nel febbraio di quest'anno Google voleva esibire la potenza del suo chatbot intelligente creato da poco, un software che aveva chiamato Bard, pubblicando le sue conversazioni su Twitter. Ma quello non ha saputo rispondere alla domanda chi ha prodotto la prima immagine di un'esopianeta? Bene, questa mancanza di risposta è costata 100 miliardi di euro di caduta in borsa del titolo di Google. Quindi vedete che è evidente che l'intelligenza artificiale non è ancora pronta per sostituire la nostra intelligenza, come ci dice Giger Enzer, che è direttore del Max Planck Institute di Berlino, in un suo saggio. Le intelligenze artificiali sono superiori alle nostre nei compiti ben definiti, per esempio in una partita di scacchi, ma dove esistono variabilità e incertezze ancora vince l'uomo. Non so che ho fatto, è lo stesso. Bene, certo è difficile non restare impressionati dai chat ne sentiremo parlare, dai chat GPT, Generative Pre-trained Transformer. Oggi è stato lanciato il GPT-4, un modello di quarta generazione che è creato da Open AI e che ci ricorda che le macchine artificiali, videntemente le macchine intelligenti, sono una realtà, mentre ancora non abbiamo le leggi necessarie a convivere con esse i possibili danni ci sono. Da qui l'invito a rallentare, invito firmato in una lettera dal Premio Nobel Benjo del Montreal Institute insieme ad un migliaio di specialisti che hanno chiesto all'industria una pausa di riflessione di sei mesi, oppure una moratoria imposta dagli Stati. Ma il settore è un fiume in piena, è impossibile fermare questo fiume in piena, è impossibile pensare che si prenderà una pausa e anche questa sospensione voluta dal nostro garante della privacy non farà la differenza per quanto riguarda la manipolazione. Ecco quindi abbiamo detto la legge, abbiamo detto la legge e molte speranze sono date all'Artificial Intelligence Act che è in fase di approvazione da parte dell'Unione Europea che già distingue tra usi diversi e diversi livelli di rischio dell'intelligenza artificiale cercando di bloccare i casi più pericolosi senza limitarne lo sviluppo. Ma molte delle decisioni, e questo è un gap, saranno lasciate in sospeso delegandole ad un board, ad un board preposto alla governance del settore. Eh beh ma non sappiamo chi farà parte di questo board signori, noi abbiamo bisogno di avere delle certezze sulle risoluzioni oggettive di questi agenti tra i quali noi vorremmo e chiederemmo che ci fossero anche dei rappresentanti dei consumatori. Certo rispetto alla commissione, alla proposta della commissione, questo è un passo avanti, il Parlamento Europeo ha ampliato l'elenco delle pratiche vietate comprendendo anche il divieto di riconoscimento facciale negli spazi pubblici da parte di soggetti privati. Però evidentemente la strada è ancora lunga e quindi dobbiamo vedere le opportunità, le opportunità ci sono, le opportunità sono tante, le avete viste nei video di YouTube ve ne cito una per tutte, un gruppo di ricercatori dell'Università di Firenze in collaborazione proprio con la fondazione Kessler qui di Trento ha automatizzato un processo di valutazione delle qualità delle immagini negli esami di tomografia computerizzata, utilizzando l'intelligenza artificiale per ridurre le radiazioni al paziente. Pensate anche qui che i modelli sviluppati tendevano a comportarsi meglio dei radiologi nell'individuare le anomalie delle immagini e quindi gli esperti hanno dovuto limitare il potere computazionale. Pensate ma l'intelligenza artificiale, abbiamo visto, può essere applicata alle industrie, all'agricoltura, per l'uso delle risorse, alla traffico, a palla, può aiutare a prevedere problemi di salute monitorando gli stili di vita, le diete, suggerendo comportamenti più salutari e più sostenibili. Può essere utilizzata per ottimizzare i consumi elettrici a casa nostra qui domotica e qui anche in questo caso noi sentiamo il bisogno di una maggiore informazione perché i consumatori, gli utenti, devono essere meglio informati per utilizzare al meglio le competenze digitali per comprendere i benefici, benefici ma anche i rischi e quindi i rischi ci sono. I rischi ci sono perché è vero che Sam Altman, che è la D di OpenAI, ha dichiarato che ChatGPT è incredibilmente limitata ma sufficientemente buona in certi ambiti da dare l'afforviante impressione di grandezza e allora siamo all'alba di una nuova era, siamo subito passati al dibattito e i dibattiti sono usarla o bandirla nelle scuole, è razzista o inclusiva, onnisciente o avventata, distrugge o crea nuovi posti di lavoro queste sono delle domande che lascerei anche aperte ma il problema è qui concluso, il problema non è solamente cari signori a mio avviso squisitamente tecnico, il problema è un problema culturale, è un problema filosofico, è un problema politico, è un problema etico perché questi nuovi agenti intelligenti potrebbero violare le nostre norme ma anche i nostri valori e allora che cos'è che noi chiediamo? Quali sono le nostre proposte? Visto che non è proponibile il ritorno ad un mondo senza intelligenza artificiale, dobbiamo creare un mondo in cui convivere in sicurezza con questa tecnologia. Il rischio dovrebbe essere chiaramente definito, i consumatori devono essere informati, dobbiamo adottare standard etici, etici, si dovrebbe ottenere una licenza per utilizzare un'immagine, le sembianze, la voce di qualcuno, beh è diventata virale questa immagine che voi vedete, il Papa con questo piumino bianco, è una foto manipolata con l'intelligenza artificiale, ma voi pensate, creata da un operaio edile di Chicago, Pablo Xavier, usando il software Mi Journey senza alcuna conoscenza tecnica. Ecco, quindi vedete a che cosa possiamo arrivare, quindi etica. Vorrei terminare così, ironicamente, ma mettetemi nei panni di questo povero computer, che in effetti è solo un enorme server da 800.000 GPU e che per funzionare, quindi qui c'è anche un problema ambientale, che per funzionare emette una quantità di anibride carbonica che un'auto espellerebbe per andare dalla terra alla luna. E quindi problema ambientale e problema etico. Attenzione, OpenAI valutata a 29 miliardi di dollari, in un discreto numero di addestratori li ha reclutati in Kenya a 2 euro l'ora. E allora qui dobbiamo anche fare delle riflessioni. I collaudatori principali siamo noi, ed è per questo che il servizio è ancora gratuito. E anche qui dobbiamo sapere quali sono i dati che noi mettiamo in rete. La prossima grande sfida per l'intelligenza artificiale avrà luogo all'interfaccia tra scienze sociali, umane e naturali. E la dobbiamo raccogliere, perché c'è in gioco la nostra autonomia e la nostra dignità. È difficile fare previsioni, soprattutto sul futuro. Questa è una citazione di Niels Bohr. Io dico, sull'intelligenza artificiale è mille volte più assardato farle. Grazie. Allora, grazie. Ora io, se si vede d'accordo, partirei dall'università, per provare a mettere un po' a terra alcuni degli scenari che sono stati sollevati. Partirei con Martia Fumagalli, che è ricercatore dell'Università di Bolsano, raccontando un piccolo aneddoto, proprio per fare un esempio. Due settimane fa ero a Mountain View, dove c'è la sede di Google. Loro sono quelli che forse hanno investito di più in questi chat, o di questa tecnologia. Per dirla all'H-Line, non li hanno visti arrivare, per parlare di chat GPT. In una riunione a porte chiusa, mi hanno fatto vedere un modello applicato alla medicina, cioè un dottore che risponde alle domande. Un anno fa, parlò a ricercatore a Palm2, il modello di linguaggio. Un anno fa il benchmark di risposta a una domanda che, tra l'altro, ra un problema di ritenzione winaria, per cui la domanda è molto semplice, era il 40%. Cosa vuol dire il 40%? Che 100% è una risposta che dà un medico umano, il software rispondeva al 40% secondo dei benchmark che era esaustività, sensibilità, tensione al gender, ecc. Questi benchmark erano stati proposti da medici, per cui non era una cosa di technology tra technology. Era il mondo della medicina statunitense che giudicava la qualità della risposta. Un anno dopo, solo un anno dopo, siamo al 180%. Vuol dire che è otto volte, otto punti in più rispetto a una risposta data ad un essere umano. Il software non verrà ancora diffuso. L'idea qual è? E qui parlo al ricercatore. L'idea è quella di creare un doppio binario. Il medico umano, facciamo un esempio classico. Pediatra, vuoi portare il tuo bambino che a novembre ha la febbre e la tosse vuoi che sia visitato? 100 euro. Pediatra più AI? 50 euro. Parli con il chatbot. Il chatbot ti dice che è un'influenza, prendi questo o quest'altro. Per il medico schiaccia il bottone, va bene, e pago di meno. Allora, questo è quello che mi hanno fatto. Quanto siamo vicini o lontani da questo film? Cioè, dalla traduzione di tutto quello che abbiamo visto in modello di business quindi in una rivoluzione che andrà a colpire tutte le professioni. Ok, grazie per la domanda intanto. Ringrazio anche altro consumo per l'invito. Io mi occupo di intelligenza artificiale in università come ricercatore, quindi faccio parte di chi costruisce dei modelli di intelligenza artificiale. Il termine che ultimamente ha un interesse enorme in realtà è sulla piazza da parecchi anni. Il termine è stato inventato nel 1955, se non sbaglio, da McCartney da lì poi ha avuto un impatto a cascata incredibile. Ma in realtà poi si tratta di un insieme di tecnologie. Io lavorando da 10 anni in università tra gli informatici non ci sono dei corsi specifici sull'AI, non c'è una facoltà di AI. AI è un label, è una nozione per raggruppare una serie di tecnologie. Una serie di tecnologie che sono quelle che ci ritroviamo nel cellulare, sono quelle che stanno dietro a Google, sono quelle che stanno dietro a Chart GPT che adesso ultimamente ha avuto un grandissimo riscontro Sono tecnologie che solitamente tra gli esperti del settore vengono divise in due gruppi. Tecnologie istruite da modelli, da una logica, o tecnologie che hanno per farla semplice, un risvolto, hanno una base di tipo statistico. Servono per fare predizioni, servono per fare riconoscimento si basano su una serie di dati e una nozione che è importantissima che è la nozione di correlazione. In base a questi dati che vengono dati in pasto a questi modelli la macchina poi dopo fa delle inferenze. Diciamo che questi due grandi gruppi di tecnologie hanno dei metodi diversi a livello ingegneristico proprio. Quelle tecnologie istruite da modelli, istruite da una logica sotto certi aspetti sono più in controllo. Perché, per esempio, se noi utilizziamo il cellulare per cercare delle informazioni su una mappa quelle informazioni lì sono state disegnate con una totale consapevolezza degli ingegneri per dare quel tipo di risposte. Mentre, se si adottano delle tecnologie tipo CIGPT il modello impara delle possibili risposte dando dei pesi alle proprietà che deriva dai dati che gli sono dati in input può anche generare delle risposte che non sono anticipabili dal designer della tecnologia stessa. Allora, io penso, è difficile poi, nel senso così, in mezz'ora trattare di tutti questi temi però penso che la cosa molto interessante è che ci sia una curiosità da parte del pubblico di queste tecnologie che ci sono sulla piazza da tantissimi anni. Io e i miei professori sono persone che hanno anche conosciuto McCartney che è l'ideatore del termine fanno questo mestiere, parlano di AI da 40 anni. La cosa particolare è che adesso ci sia un'attenzione così alta da parte del pubblico. Allora, l'interpretazione che mi sono dato è che prima di tutto questa tecnologia è sempre più parte della nostra quotidianità perché è un cellulare che io non definirei intelligente però contiene un sacco di tecnologie che sono sotto l'etichetta dell'AI stando al mestiere che faccio. E il cellulare ce l'hanno tutti. Il cellulare traduce molto meglio di me, non so, dall'italiano all'inglese, o il cellulare può servire anche per supporti decisionali. Banalmente c'è dentro una calcolatrice che fa dei calcoli che io ci impiegherei molto di più a fare. Tuttavia, mi astengo dal dire che il cellulare sia più intelligente di me o che mi porti via il lavoro. Secondo me, c'è questa attenzione del pubblico legata a questa vicinanza sempre più alta di questa tecnologia col pubblico poi questa natura di questi modelli predittivi statistici che è un po' più fuori controllo. Adesso non voglio generare ansie particolari però effettivamente, semplicemente giocando con ciaggpt o parlando con chi creava language models perché comunque i language models ci sono da anni, non è che sono nati con ciaggpt, la cosa interessante è che questi possono continuamente evolversi a partire dai dati che gli si dà in input possono generare risposte inaspettate. Allora lì, secondo me, io da praticante ritengo che ci siano per lo più vantaggi in queste tecnologie. Quindi lo scenario, per esempio, dove si utilizzano queste tecnologie nel supporto alla medicina, riconoscimento dei tumori, per esempio, tantissimo per i melanomi, ci sono le tecniche di intelligenza artificiale che hanno aumentato di tantissimo le possibilità di prevenzione perché quella è una tecnica proprio manuale, per esempio, che i medici fanno per riconoscere la forma del neo, per riconoscere certi tipi di caratteristiche il supporto della macchina, in questo caso, ha aumentato di tantissimo la precisione e l'accuratezza della diagnosi del medico. Quindi è già adottata come cosa. Quindi io vedo per lo più opportunità. In termini di rischi, come in tutte le tecnologie, penso che i rischi siano legati a una scarsa consapevolezza nell'uso che è quello che ci capitava, adesso visto che siamo ospiti di altro consumo, quello che ci capitava negli anni 90 quando compravamo il succo di frutta non c'erano le specifiche degli ingredienti. È la stessa cosa, quindi c'è questo, quindi c'è una responsabilità da parte dei praticanti, dei creatori di questa tecnologia nel rendere espliciti le funzioni poi anche nel design di queste tecnologie stesse, per esempio, c'è GPT, funziona così perché ha impasto triglioni di parametri, di dati presi dal web, c'è Wikipedia, ci sono informazioni che arrivano da CodeParrot che raccoglie come la gente che costruisce i codici, eccetera. Se uno non ha traccia delle fonti con cui si istruisce il modello, non ha controllo sui possibili output. Quindi se io uso CiaGPT per fare una diagnosi medica, chiaramente il rischio di avere disinformazione o fare delle scelte sbagliate è molto alto. Posso chiederti una cosa? Sì, sì. Quanto siete arrabbiati voi ricercatori per quello che sta succedendo? Spiego la domanda. Quanti di voi hanno usato CiaGPT al San Eman? Allora, è il 50% della sala, forse il 40%. Fino a novembre del 2022, nessuno conosceva CiaGPT. È stato rilasciato pochi mesi fa ed è diventato un fenomeno straordinario. Pochi sanno che CiaGPT è figlio di una società che si chiama OpenAI d è nata come un'associazione no profit. Perché no profit? Perché negli Stati Uniti, se tu non fai profitto, hai la possibilità di lavorare su immense dataset, immense quantità di dati, senza pagare il copyright. Faccio un esempio. Se a Torino avessimo inventato YouTube, non sarebbe mai nato perché noi abbiamo delle regole sul copyright tale per cui i tribunali l'avrebbero fatto fuori. Negli Stati Uniti, se tu lo fai senza fare i soldi, puoi mangiare tutti i dati che vuoi. E infatti il give back, il ritorno di OpenAI, ra la produzione di paper scientifici che poi predeva il mondo dell'università per capire a che punto erano arrivati. A un certo punto questi paper si sono interrotti. È arrivato un miliardo da Microsoft, poi ne sono arrivati altri dieci da Microsoft oggi OpenAI non pubblica più il funzionamento di quell'algoritmo che è oggettivamente sorprendente. E voi ricercatori vi ritrovate in una situazione in cui se io vi chiedo direttamente ma è possibile che sia solo statistica non ci sia neanche un pezzettino di semantica lì dentro? Voi non potete rispondere. Allora, per quello che faccio nello specifico lo vedo solo per match a GPT, è un'opportunità perché lo uso anche per scrivere codice, quindi è uno strumento che mi ha velocizzato le attività. Penso che forse quelli che hanno risentito di più l'impatto sono quelli che si occupavano di natural language processing. Io più nello specifico basandomi su modelli decisionali rappresentazione della conoscenza, quindi database design, quindi quell'altro tipo di intelligenza artificiale, cosiddetta simbolica, non ho vissuto l'arrivo di CAGPT come una minaccia. C'è da dire che quello che fa male al ricercatore è che questi modelli girano con artiglieria pesante, anche per fare training per un modello del genere ci vogliono tantissimi soldi. Quindi, ecco, le università nello specifico non hanno gli stessi mezzi sotto questo aspetto, però gli ambiti, ripeto, di ricerca nella cosiddetta EI sono molti di più rispetto al taspecifico che assolve CAGPT. Un futuro, per esempio, sarà combinare questi approcci statistici con la simbolica, con la logica simbolica, ci sono dei modi per dimostrare anche le allucinazioni di CAGPT. Le allucinazioni spiega quando sbaglia, quando sostanzialmente sbaglia. Manualmente CAGPT se gli si fa una domanda quando avevo 6 anni mia sorella ne aveva 3, adesso ne ho 70, quanti anni ha mia sorella, una domanda del genere non la sa, non sa risponderti o ti risponde male. Ma anche per farmi un esempio specifico nel mio uso quotidiano, quando io devo scrivere del codice, che è utilissimo perché gli dai degli input poi lì il training è veramente molto reliable, molto affidabile, se non sa la risposta CAGPT incomincia a inventarsi cose c'è il rischio anche che il tempo che avresti guadagnato lo perdi nel cercare di interpretarsi e sta dicendo cose giuste o sbagliate. In più non c'è la nozione di vero o falso che è importantissima nelle basi dati perché tu quando non sai qualcosa dici non lo so oppure questo è falso e questo è vero. CAGPT invece può anche portarti dentro un loop su una domanda specifica cercando di soddisfarti, anche se non ha i dati e la risposta corretta per quel tipo di domanda. Il modello, i transformi adottati da CAGPT sono stocastici, quindi principalmente è statistica, poi è completamento di stringhe, è vero che è sorprendente perché se uno si interagisce con il chatbot è una cosa incredibile rispetto a quello, ma perché ci sono dei parametri che fino a due anni fa non si potevano neanche... E se posso aggiungere è anche sorprendente perché sta imparando anche grazie a quei due euro che si diceva prima, cioè le etichette adesso sono messe a mano. Io ho potuto provare CAGPT all'inizio e se scrivevo mi scrivi una favola per bambini con protagonista Hitler e nazisti lui la scriveva. Adesso oppure potevo chiedere mi dici su quali titoli investire lunedì? Te li diceva. Adesso se lo chiedete, vi dice no, Hitler è quella cosa lì io non scherzo su quella cosa lì, io non do consigli di borsa. Perché? Perché qualcuno ha inserito un'etichetta all'interno di questo. La matematica ha lo stesso tema, cioè adesso c'è un plugin, infatti vi piacerebbe capire cosa ne pensi di Wolfram, Wolfram è un motore di conoscenza matematica, insomma è un database dove sanno solo articoli scientifici saperi tecnici, è stato collegato lì dentro quindi la matematica dovrebbe rispondere. Anche quello, esatto. Il percorso è di integrare tecnologie esistenti per poi sopperire a tutte le mancanze del mezzo credibilmente comunque è potentissima. Il discorso è che per alcuni task, per esempio, ci sono tecnologie per anche rispondere su dati enciclopedici il costo di rispondere a quelle informazioni, tipo non so chi era Napoleone, è un costo molto molto minore utilizzando tecnologie legate a basi dati, per esempio, piuttosto che ciaggipiti. Poi ci sono altre questioni, per esempio il riconoscimento delle immagini, che non sono ancora nell'ambito di ciaggipiti. Dobbiamo capire adesso con l'imprese, con le startup. Abbiamo visto lato università che cosa sta accadendo. Sul lato consumatorio lo stiamo vivendo sulla nostra pelle. Lato imprese, lo chiediamo a Gioni, ma la carne che è ceo di BluTensor, che è una startup, si dà ancora startup? Siamo verso la fine del percorso di startup, siamo più una scale up. Dedicata all'AI. La domanda è come utilizzate voi l'intelligenza artificiale che cosa ne pense? Sì, buongiorno a tutti. Innanzitutto permettezemi solo di ringraziare chi ci ha ospitato anche il dottor Melissano che ci ha invitato a questo importante incontro. Visto il numero dei presenti credo che sia un tema giustamente caldo. Noi in BluTensor ci occupiamo di sviluppare sistemi e prodotti per aiutare le aziende a crescere, significa produrre di più, produrre meglio, riducendo i costi, sfruttando al meglio queste tecnologie dell'intelligenza artificiale. In particolare lavoriamo con tre tecnologie che sono la Computer Vision. Io vi lancio alcuni esempi di prodotti che abbiamo realizzato che stanno già utilizzando le aziende da qualche anno attraverso questa tecnologia stanno producendo di più anche garantendo delle condizioni di lavoro migliore ai lavoratori. Quindi vediamo un po' di esempi positivi di applicazione della tecnologia. Con la Computer Vision noi aiutiamo l'ambito industriale ad effettuare ad esempio controlli di qualità automatici in tutti gli ambiti dove abbiamo pezzi prodotti in serie. La Computer Vision oggi è in grado di riconoscere i difetti, di classificarli e anche di creare una sorta di closed loop, quindi dare i comandi alla macchina che sta all'interno del processo produttivo per contribuire a realizzare dei prodotti con una qualità migliore. Per l'azienda si traduce in una riduzione di costi in un aumento del livello di qualità. Un altro esempio della Computer Vision è l'ambito medico. Anche noi abbiamo dei progetti molto interessanti in ambito medico. Qui esistono numerose ricerche scientifiche e pubblicazioni che dimostrano che il parere di un'intelligenza artificiale è ormai in linea con quello di un operatore medico esperto, ovviamente limitato ad alcuni ambiti ad alcuni esempi diciamo abbastanza verticali. L'altro ambito della Computer Vision è quello della videosorveglianza urbana. Tutti noi siamo videosorvegliati continuamente da decine, da centinaia di telecamere che qualcuno le guarda solo nel momento in cui succede qualcosa tendenzialmente. Con l'intelligenza artificiale noi siamo in grado di implementare degli algoritmi, dei sistemi che in tempo reale riconoscono che c'è un episodio di aggressività lungo le strade ad esempio, quindi creare, unendo la Computer Vision all'analisi predittiva che è un'altra tecnologia sulla quale lavoriamo, creare dei modelli previsionali. I modelli previsionali sono quelli che vanno a studiare da grossi quantitativi di dati. Molte aziende hanno anche magari 5-10 anni di dati dormienti che per ricavare informazioni da questi dati sarebbero necessarie altri tanti anni se volessimo farlo con l'intelligenza umana. Comunque con gli operatori umani. Tramite tecniche basate su analisi predittiva sul machine learning che è una disciplina che rientra nell'intelligenza artificiale noi riusciamo a estrarre informazioni da questi dati creare dei modelli che sono a supporto dei manager. Quindi ancora si traduce in uno strumento che può migliorare la qualità delle scelte. L'ultimo ambito che è anche quello più caldo al momento che riguarda un po' il natural language processing ovvero la capacità di estrarre informazioni dai contenuti scritti o parlati. Di questo tutti quanti quelli che hanno provato a usare GPD hanno già visto un po' cosa si può fare con questa tecnologia a livello del mondo più del business quindi di chi queste tecnologie le mette a frutto per ricavarne, per migliorare la qualità delle imprese con questi strumenti si riescono a creare dei sistemi a supporto degli operatori. Alcuni esempi, abbiamo realizzato un avvocato virtuale che è in grado di leggere in automatico da un atto di citazione andare a cercarsi tutti i documenti sulla rete predisporre in automatico un atto di risposta di comparsa che parla proprio la lingua avvocatese. Questo l'abbiamo fatto con strumenti, è un progetto dell'anno scorso che l'abbiamo fatto con strumenti più tradizionali di natural language processing quindi concordo col collega che già GPD ha un po' rivoluzionato tutto questo settore oggi riusciamo a migliorare di molto la qualità di questi sistemi abbiamo ad esempio la possibilità, abbiamo realizzato un altro prodotto che è in grado di ricevere una serie di documenti pensiamo a documenti tecnici sull'utilizzo di una macchina o anche un elettrodomestico per dire in pochi secondi impara tutto il contenuto come fosse proprio un umano che deve imparare un argomento una volta che ha imparato da questo argomento diventa l'assistente virtuale, il classico chatbot che tutti noi penso avremmo fatto uscire a qualche imprecazione perché i chatbot che tendenzialmente si vedono, si vedevano fino a qualche mese fa non erano così intelligenti oggi con queste tecnologie riusciamo a creare dei chatbot degli assistenti virtuali intelligenti che sono in grado di rispondere in tempo reale a acquisiti relativi a un contenuto che può essere insegnato in pochi secondi Voi siete un'azienda italiana che vive in Europa OpenAI, la maggior parte dei chatbot di cui sentiamo parlare è tecnologia americana, non a caso avete sentito poche settimane fa, anzi no, più di un mese fa il garante della Price ha bloccato chat GPT per l'Italia per cui per un paio di settimane in Italia non poneremmo noi il Venezuela e il Vietnam altri paesi nel mondo La domanda, l'hai già capita, quanto è fattibile una competizione tra le aziende italiane ed europee che hanno un livello di normativa e di legislazione molto più stringente, ieri, anzi 2 giorni fa Semmoltman, che è il capo di OpenAI, ha detto guardate che se l'AI Act, che sarà la nuova direttiva sull'intelligenza artificiale europea che dovrebbe entrare in vigore nel prossimo anno è scritta così, noi ce ne andiamo poi ha cambiato idea all'ultimo momento che secondo me siamo a 300 milioni è un mercato interessante ma per un'azienda italiana c'è un problema di competitività? Innanzitutto citerai a dire che la tecnologia è mondiale non è americana, abbiamo degli esempi splendidi di università anche italiane anzi i migliori ricercatori molto speso sono italiani quindi molta della tecnologia sulla quale è stata sviluppata poi tutto ciò a GPT deriva anche da scoperte italiane ricordiamoceli, quello che ha in più forse l'America è la capacità di investire e anche il coraggio direi che molte aziende, che il mondo dell'impresa anche la pubblica amministrazione ha coraggio di fare investimenti il concetto del rischio di impresa è completamente diverso in quegli ambiti lì questo evidentemente ha portato a investire tanti tanti soldi che hanno permesso di elaborare trilioni di dati come diceva prima il collega creare dei modelli che neanche noi addetti ai lavori non ci aspettavamo quindi per rispondere, per tornare alla domanda come fa l'impresa italiana c'è qui il nostro CTO Federico Lucas lui su questo è molto critico si fa fatica, non è semplice da un lato dall'altro però dobbiamo dire che il rischio che ricordiamoci è un elemento presente nella nostra vita in qualsiasi ambito, quindi negli strumenti, nelle scelte per cui è un elemento che va sempre tenuto in considerazione quindi questo è un bel dilemma aumentiamo le contromisure mantenendo, abbassando il rischio in qualche modo mettendo dei freni allo sviluppo di questo tipo di soluzioni oppure come facciamo mediare? la risposta credo che sia investire comunque in maniera consapevole da entrambe le parti allora Marco Pirani è direttore public-affair di Euroconsumer ha scritto anche un libro sull'intelligenza artificiale prima del fenomeno c'era il GPT per questo aveva l'occhio lungo proviamo a unire i puntini con te prima di dare la parola al pubblico proviamo a fare un'operazione in cui facciamo una sintesi di quello che è stato detto bella sfida che mi lanci Luca prima ti vedevo che facevi sicco la testa dalla densità e dell'attenzione che c'è anche in sala penso che il tema sia diventato in maniera molto in tempi molto veloci di interesse popolari che è una cosa interessante avendo ascoltato quello che si è detto fino ad oggi fino adesso anche qua penso che c'è un gap tra quello che sta succedendo in alcune parti del mondo quello che noi siamo in grado di comprendere questo mette paura ovviamente la prima reazione è il timore è anche vero che per esempio la popolarità del tema dell'intelligenza artificiale è data molto dall'esperienza con cià GPT recente questo ha permesso di rendere accessibile anche misurare le potenzialità dello strumento i rischi prima si diceva adesso si era detto del rischio dell'utilizzo per gli avvocati proprio oggi era sul New York Times che un atto di citazione fatto con cià GPT ha citato una serie di precedenti sballati devo dire nella mia esperienza siccome io lavoro con gli avvocati io ero un avvocato, adesso posso parlare male degli avvocati visto che non sono più iscritto all'ordine perché in Italia quando diventi dipendente di un'organizzazione non puoi più essere iscritto all'ordine quindi adesso sono libero e posso parlare liberamente male degli avvocati devo dire che non c'era bisogno di cià GPT per vedere precedenti sballati su atti di citazione ne ho viste tantissime quindi non è questo il problema c'è un po' un eccesso questo ho dovuto anche alcuni devo dire poi sicuramente penso che ci siano anche giornalisti in sala anche alcuni titoli sul rischio, su quanto rischiamo è anche evidente però che appropriarsi di una cosa tipicamente umana come il linguaggio è un po' ci fa fare questo salto anche dell'umanizzazione di questi strumenti il linguaggio è una cosa tipicamente umana tutta la parte di sentimento, di ingaggio sentimentale anche questo è un rischio perché io finché riesco a lavorare sull'elemento l'analisi predittiva allora lì siamo nell'ambito che conosco molto bene l'analisi predittiva abbiamo devo dire anche senza attendere l'approvazione del regolamento sulle AI noi abbiamo una buona legge in Europa sulle pratiche commerciali scorrette che è già adattabile oggi diciamo con qualche adattamento giurisprudenziale potrebbe essere applicata già oggi ai rischi che pone le AI tipicamente per i consumatori però l'analisi predittiva è una cosa positiva permette anche in qualche modo la offerta personalizzata nel libro che citavi prima noi parliamo proprio del fatto che Amazon già dieci anni fa aveva registrato questo modello di vendita shipping before shopping che in pratica sulla base già ritenendo dieci anni fa che sarebbero arrivati grazie all'evoluzione dell'intelligenza artificiale a capire quanto noi consumatori avremmo acquistato prima che anche noi stessi ce ne possiamo rendere conto avevamo ipotizzato di mandarti già la merce a casa ovviamente come sappiamo bene comunque se poi hai diritto di ripensamento la mandi indietro però questo fa pensare già dieci anni fa avevano registrato questo brevetto quindi per provare a unire i punti rispetto ai consumatori ci sono dei grossi benefici in termini di proposta personalizzata che può finché rientra nell'ambito della regolamentazione a dei grossi benefici ovviamente ci sono anche in quell'ambito lì degli aspetti negativi inerenti soprattutto ad alcune categorie di consumatori deboli rispetto ai quali l'analisi predittiva può commettere abusi l'altro aspetto in questo ambito tipicamente consumerista è quello della personalizzazione dei prezzi anche lì ci possono essere abusi quindi vanno regolamentati però anche lì ci possono essere benefici il punto è che non possiamo qui provo a allargare un attimo non possiamo ragionare solo sull'ambito dei rischi della regolamentazione per i consumatori qui siamo di fronte grazie a Dio siamo arrivati a un livello di sviluppo dell'essere perché diciamo queste tecnologie l'hanno puro sviluppate dagli esseri umani quindi siamo di fronte a uno sviluppo tecnologico che ci potrebbe consentire di risolvere tantissimi problemi non come consumatori ma come esseri umani nel libro che dicevi adesso l'avevo riletto per venire qua citavamo, è passato poco tempo c'era un altro Presidente del Consiglio si chiamava Draghi nel suo discorso al Senato citò l'intelligenza artificiale come strumento da implementare il più possibile per prevenire disastri ambientali cco nel frattempo qualche disastrino ambientale l'abbiamo avuto allora il tema è ben più ampio quindi come rappresentanza dei consumatori ma come diciamo cittadini o esseri umani come vogliamo chiamare noi quelli che siamo qua dentro dovremmo anche andare a cercare di come dire, rivendicare la possibilità che l'innovazione in questo caso l'intelligenza artificiale possa portare benefici tangibili nella nostra vita quotidiana questo sia come individui sia come diciamo società quindi quello che noi dobbiamo rafforzare l'intelligenza umana, l'intelligenza collettiva che possa adeguare la governance attuale vado oltre la legge perché qui ci vorrebbe un nuovo contratto sociale che dovrebbe essere probabilmente sviluppato anche ben oltre l'Europa perché queste regolamentazioni adesso noi stiamo discutendo a giugno probabilmente si chiuderà tutta questa tornata sulle AI Act chiaramente nasce un po' vecchio perché per esempio quando è stato scritto non c'era ancora l'esperienza sulle AI generativa che abbiamo misurato tutti hanno aggiunto un capitolo per carità è una grossa esperienza giusto per tornare anche su quel punto lì non sono, sono d'accordo che è vero che siamo in ritardo rispetto agli Stati Uniti e alla Cina sulla capacità di investimento in questi settori industriali questi sono settori industriali anzi sono i settori industriali più importanti al mondo perché trasversale sta sotto sopra tutti gli altri settori verticali ma l'Europa come ha già fatto per il GDPR ha una sua capacità specifica è quella di regolamentare quindi noi anche in termini competitivi come l'Europa l'Italia ovviamente non tocca palla ma l'Europa può sicuramente competere con gli Stati Uniti e con la Cina sul piano regolamentare quindi questa è una chiave competitiva è giusto che noi ci giochiamo le nostre carte il punto è che proprio per andando a specificare questa chiave competitiva rispetto agli Stati Uniti e l'America c'è già un'esperienza dovremmo facilitare che non sia solo una regolamentazione come dire molto dall'alto verso il basso ma dovrebbe andare a portare dei diritti agli utenti finali perché questi strumenti funzionano se possono utilizzare i nostri dati ora non sto parlando dell'abuso perché i nostri dati li utilizzeranno sempre quella cosa lì non la tocco chiaramente noi prenderemo azioni ma quello è il nostro DNA vedremo sempre il nostro core business se c'è una violazione il tema è quello che noi siamo parte di questo meccanismo ognuno di noi è parte di questo meccanismo perché ChatGPT impara e migliora se gli verrà fornito la possibilità di avere accesso a ulteriori dati alla nostra esperienza allora siccome noi siamo parte di questo sistema nella regolamentazione dovrà essere anche messo un diritto alla rappresentanza della domanda attualmente questi mercati sono assolutamente disintermediati dall'alto è una cosa che non era mai successa precedentemente c'è un'intermediazione dall'alto sono mercati oligopolisti se la regolamentazione rimettesse in mano all'utente finale la possibilità di creare una domanda aggregata anche andarla a negoziare qui avremo un contratto sociale che si deve riscrivere probabilmente su chiave ultra europea per bilanciare questa problematica perché io sono abbastanza stanco penso che forse lo sarete anche voi di parlare solo dei rischi vorrei parlare penso di averne diritto come utente delle opportunità quello che diceva Draghi quando è andato a prendere la fiducia al Senato cioè che dobbiamo pensare a come utilizzare l'intelligenza artificiale per predire le problematiche ambientali tutto quello che c'è sul climate change che è l'altra transizione che abbiamo in corso una digitale e quell'altra noi dobbiamo pretenderli per pretenderli c'è bisogno di mettere in campo questo bilanciamento dal basso la regolamentazione può aiutare non so se ti ha aiutato a fare però ci ho provato allora adesso grazie diamo la parola al pubblico abbiamo pochi minuti mi raccomando una preghiera indicatemi a chi volete fare la domanda in modo tale che riusciamo a sentire più persone sulle mani prego abbiamo un microfono se no lo do ok quindi nome e cognome a chi fai la domanda ccoci io mi chiamo Andrea Peroni la domanda la farei a Fumagalli ma solo per competenze Cia GPT al momento non ha un accesso diretto a internet per fortuna non lo so voglio capire opportunità per riprendere eventuali rischi di questa cosa nel momento in cui ci fosse appunto un accesso diretto a internet anche per una questione di privacy, di dati si allora domanda abbastanza chiave allora rientra proprio nel trade off tra rischi e benefici ok, allora il grande beneficio di queste tecnologie è che hanno un supporto potentissimo a tutti i task decisionali ok quindi sono veramente fortissime il rischio è da dove arrivano i dati come vengono utilizzati i dati per supportare quelle decisioni allora già adesso le fonti utilizzate per fare training del modello sono opache, nel senso che noi lo usiamo ci sono plugin che ti permettono di creare un'applicazione con Cia GPT ma tu sai tutti i dati tutti i testi che sono stati utilizzati per fare istruire quel modello quindi tu incominci ad usare una scatola chiusa, una scatola nera se usiamo il web questa cosa qua chiaramente aumenta sponenzialmente allora ancora, però aumenta anche la capacità predittiva, nel senso che diventa come dire una un continuo imparare su, su dati che vengono ogni giorno dati al web ho apprezzato molto la chiusura anche del discorso perché penso che, allora il tema bisogna sottolineare la grande opportunità di questa nuova tecnologia poi come tutte le tecnologie c'è il grande tema della consapevolezza d'uso se io do a mio figlio un cellulare si può installare un'applicazione che ha dentro un algoritmo di AI allora ci deve essere uno sforzo da parte della comunità e lì ci sono tanti ambiti c'è la legge, c'è l'etica c'è l'ingegneria per far capire alla gente che cosa stanno utilizzando quali sono le funzioni io ho fatto l'esempio prima del dei prodotti food negli anni 90 adesso nessuno di noi prenderebbe un prodotto senza la quantità di zucchero, la quantità di coloranti questa cosa qua è magari un po' utopica in questo livello perché i prodotti sono molto più liquidi, non è che abbiamo un succo di frutta, abbiamo un algoritmo ma manca totalmente andate a vedere le policies che è stato un grande guadagno adesso in Italia diciamo richiedere questo costrente per cià CPT per dichiarare come vengono utilizzati i dati andate a vedere come spiegano come vengono utilizzati i dati c'è ancora tanto lavoro da fare ovviamente giusto per farti perdere ulteriori tempi ovviamente c'è un po' una contraddizione perché quando tu hai un algoritmo, però coraggimi se sbaglio, però se hai un algoritmo di intelligenza artificiale per definizione impara e cambia quindi poter andare, cioè tu lo disegni però se gli da in pasto altri dati probabilmente evolve quindi la trasparenza che noi abbiamo sul prodotto alimentare che hai richiamato è più semplice quindi anche lì ci sarà un bisogno di gradi, di implementazione di intelligenza artificiale embedded nella legislazione probabilmente sarà anche lì codice per garantire la trasparenza io do solo una notizia che cià GPT è già collegato all'internet, cioè nel senso che la GPT è quello vecchio, no se adesso andate su Bing che è il motoro di Microsoft, è già collegato all'internet, GPT 4 è già collegato all'internet, ci sono i plugin, per cui se prima gli chiedevate chi ha vinto la guerra in Ucraina è Russia, vi diceva quale guerra perché i dati erano fino al 2021 adesso vi dice non lo so sa che c'è una guerra comunque la questione vale anche per lo stesso Google, senza arrivare a GPT la differenza secondo me è che in Google tu puoi andare alla fonte tu in Google puoi sapere questo è un blog che mi parla di Covid, ma cos'è? una rivista, scientifica o è il blog di mio fratello questa cosa qua mi aiuta, ma è utente di scernere però si, stiamo andando in quella direzione altre domande, altre mani allora, ne prendo, altre 3 1, 2, 3, ok sempre sprecisare a chi fate la domanda così riusciamo a farle tutte Salve, sono Roberto Pacano, mi occupo di privacy la domanda la rivolgo al CEO di Dr. Maracarne quando siamo davanti a un salto tecnologico, per esempio l'informatica, se io oggi decido di aprire -commerce, non parto dallo sviluppo del sistema operativo o del database ma mi avvalgo di tecnologie già presenti questo ha consentito in diverse ere di lanciare delle rivoluzioni industriali nel nostro caso informatiche, eccetera ora, la mia domanda è molto semplice, se una azienda italiana o mondiale volesse partire con l'intelligenza artificiale, ha la possibilità di sfruttare le librerie, le tecnologie sviluppate negli Stati Uniti o comunque in Europa, e quindi utilizzare queste tecnologie come semi lavorati per sviluppare dei prodotti specifici quindi c'è la possibilità di avere una diffusione della conoscenza ampia e far nascere un mercato che oggi non immaginiamo, ma in realtà magari domani nascerà perché ci saranno migliaia o milioni di aziende che utilizzaranno l'intelligenza artificiale non partendo dallo sviluppo dei patri nell'addestramento, ma utilizzando già delle conoscenze specifiche. Sì, ringrazio di questa domanda, e colgo l'occasione anche per ribadire il fatto che uno dei motivi per i quali oggi abbiamo avuto un boost così importante nel mondo anche di cià GPT, di tutto ciò che riguarda l'intelligenza artificiale, è proprio data dal fatto che oltre a esserci big data, quindi tutti siamo pieni di data, oltre al fatto di avere un sistema computazionale, abbiamo anche un ecosistema di piattaforme open-source, quindi di strumenti che ci permettono a chiunque di velocizzare il processo di implementazione di queste tecnologie, ma anche di miglioramento di queste tecnologie. Mentre stiamo parlando, molto probabilmente da qualche parte nel mondo ne sta uscendo qualcosa di estremamente nuovo ed interessante. Cito, tra le altre cose, Auto GPT, che è un altro argomento molto interessante, è uno step ulteriore a cià GPT. Cià GPT che usa cià GPT? Sì, è qualcosa di più vicino a una capacità umana di prendere fonti da più intelligenze, quindi lavorare in maniera si autoimplementa. Detta così sembra qualcosa di strano. Quello che si fa per poterli implementare che dia risultati concreti e non risposte che partono per la tangente, è quello di seguire anche di framework, quindi di sviluppo all'interno dell'azienda. Quindi la risposta è sì, per sviluppare queste tecnologie all'interno dell'azienda, è assolutamente utile utilizzare framework che sono disponibili, permettono di velocizzare, ancora più utile, ovviamente, affidarsi a degli esperti. Qui in prima fila, tra l'altro, abbiamo Martia Vergerio, che è il responsabile di scuola e-commerce, mi veniva in mente tutto il tema di come implementare queste tecnologie nell'ambito dell'e-commerce, è assolutamente interessante partire dai framework, ma ancora di più partire da persone che sanno come utilizzare questi framework, che permettono di velocizzare l'introduzione, che il tema nel mondo del business, la velocità è fondamentale, perché in time to market, in 3 mesi, in 6 mesi cambia il mondo. Quindi, secondo me, ora che imparo una tecnologia inizio a implementarla, rischia di essere già vecchia. Ultima domanda, prego. Facciamo altre due, perché siamo tutti qua, prima la signorina. Grazie per la signorina. Arianna Ruzza, società di comunicazione da poco start-upper da un anno. Io faccio la domanda, Marco Pierani, perché l'altro giorno ho partecipato ascoltato la responsabile legale di Google Italia. Parlava che molte di queste big tech che stanno lavorando in materia, si stanno autoregolamentando. Cercano di darsi delle autoregolamentazioni su questo tema, per cui con anche tematiche tiche sul tema, che vorrebbero in qualche modo rispettare. Ci chiedo il discorso della consapevolezza collettiva di cui ha parlato che dovrebbe spingere dal basso, soprattutto qui in Europa, se non ho capito male il suo intervento. Come si può conciliare anche con questa autoregolamentazione di questi grandi soggetti che comunque sono in regime di oligopolio oggi? Come possiamo fare l'educazione in questo di tutte le nuove generazioni, partendo dalla scuola e da tutto? C'è un gap, secondo me, pazzesco, come dicevate voi, già dagli Stati Uniti a noi, per esempio. Non dobbiamo nasconderci dietro un dito, oggi siamo qui, ma se andiamo fuori siamo in un oceano di ignoranza, ma anche come consapevolezza e verificano di queste cose. Grazie. Molto interessante. In realtà, in Europa noi abbiamo appena approvato due pezzi importanti di legislazione, sono il DSA e il DMA, che entreranno in vigore il DSA a giugno dell'anno prossimo si sta lavorando per implementarlo. Il DMA va proprio a porre delle obbligazioni superiori a quegli oligopolisti che lei citava. Non è solo Google, perché potrebbe essere Amazon, su altri mercati o Meta, diciamo, o Microsoft. Ma OpenAI, se avrà dei mercati, adesso bisogna vedere come si comporterà, essendo che ha appunto una sinergia con Microsoft. Per cui abbiamo questi paletti regolamentari, in più l'AI Act, che è in discussione. Questo non basterà. Devo dire, sono solide. C'è bisogno dell'autoregolamentazione, ben venga, c'è bisogno anche della coregolamentazione. Noi, per esempio, con Google, abbiamo un dialogo da 5 anni e stiamo discutendo anche di queste cose. Ovviamente, la autoregolamentazione la coregolamentazione è legata alla capacità dell'impresa, della responsabilità di impresa, a mettere in campo strumenti stringenti agili con stakeholder che siano rappresentativi. Noi stiamo provando a fare questo, perché a differenza di 10 anni fa, o ancora più di 20 anni fa, quando cominciai a fare questo lavoro, 25 anni fa, a me quello che mi avevi insegnato è per tutelare il consumatore, spendi 95% del tuo tempo con le istituzioni e fai approvare delle leggi a tutela dei consumatori. Se uno, un malcapitato, venisse oggi a lavorare con me, io gli direi almeno il 50 e 50. Cioè, quello che è importante e ha un impatto diretto sulla vita dei consumatori, oggi viene per gran parte direttamente da scelte imprenditoriali o di aziende più o meno con una posizione dominante sul mercato. Quindi, non dico che sia giusto o sbagliato, è lo scenario che è cambiato. Parallelamente le istituzioni nazionali sicuramente, ma anche quelle comunitarie, hanno perso quell'impatto regolamentare sulla vita diciamo, di tutti noi giornalieri. E quindi è importante che ci sia anche l'autoregolamentazione che ci sia anche la coregolamentazione. Poi, ovviamente, ci sono anche i tribunali. Noi, quando dicevo, è da 5 anni che collaboriamo o ci, diciamo, ci impegniamo a avere questo dialogo con Google, non significa che poi non lo portiamo in tribunale. Cioè, bisogna essere anche un po' agili mentalmente per capire che queste imprese hanno delle responsabilità importanti, grazie al successo, chiudo, grazie al successo che hanno avuto, proprio fornendo a noi dei servizi importanti perché noi li abbiamo premiate. Ultima domanda, e grazie. Una risposta una prima. 5 secondi. No, no, la domanda la può fare lunga quanto vuole. Chiedo allora la risposta molto breve ancora per Marco Pierani. Io sono qui perché questo festival è un'eccezionale occasione di arricchimenti e di aggiornamento culturale, ma anche perché sono stato speaker ieri in un seminario sull'auto elettrica. Lei ha detto che queste due transizioni, la transizione digitale, la transizione ambientale o anche la transizione energetica, possiamo chiamarla anche così, sono tutti e due in questo momento si stanno sviluppando. La domanda è quali risultati sono stati raggiunti dell'integrazione, è un po' complicata, ma ad esempio, per essere più concreti, ieri si è discusso molto su quale sarà l'impatto del passaggio all'auto elettrica per l'economia e per la situazione sociale, per tutto quello che ne consegue. Se io chiedessi all'intelligenza artificiale qual è l'impatto della transizione all'auto elettrica sull'economia del nostro Paese? Avrei una risposta? Probabilmente Cioto Gipitino non potrebbe rispondere oggi, potrebbe fare delle... l'intelligenza artificiale ci può fare delle previsioni, sicuramente dipende molto da noi non tanto... è un po' quello che dicevo prima, c'è un aspetto regolamentare devo dire che su tutto questo cambiamento, cioè diciamo la transizione sulla sostenibilità, sul green, c'è una serie di norme che vengono dall'Europa che si stanno mettendo in campo con degli obiettivi a brevissimo termine, perché qui si ristruttura settori di mercato normi. E questa è una parte, l'altra parte è quella che dobbiamo far noi. È vero, adesso non posso farla lunga, lei mi dirà, però sì certo, se un'auto elettrica mi costa molto di più rispetto a quello che sarebbe una scelta meno sostenibile, io continuerò a andare. È vero, però se noi allarghiamo la massa critica, quel prezzo scende in tempi esponenzialmente veloci. Allora, quanto più noi riusciamo a stare dentro una stanza e dire, ma andiamo a comprare le macchine elettriche, vediamo, oppure compriamola insieme le macchine elettriche, vediamo se riusciamo a velocizzare questo cambiamento. Bisogna essere però consapevole del motivo per il quale facciamo questo. Il motivo per il quale facciamo questo è che attualmente alcuni settori industriali se non si cambiano, non modificheranno la nostra capacità di vivere in questo pianeta sarà molto, molto difficile. Quindi questo è stato già deciso che dovremo fare delle transizioni anche sull'ambientale. Perché questo avvenga? C'è bisogno che ci sia un consumatore consapevole una massa critica nella domanda. L'intelligenza artificiale può aiutare. Allora, io l'ho fatta la domanda dell'intelligenza artificiale. Ah, quello sì. Se vuole essere interessata mentre parlavamo, l'ho fatta già la domanda dell'intelligenza e dice l'autoletritra, scusate, ha un impatto positivo sull'economia italiana. Secondo un articolo di Lifegate, il 78% dei consumatori, e dice delle cose, secondo un altro articolo del Sole 24 Ore, qui sono contento, la sostenibilità dell'auto elettrica dipende dal mix energetico del Paese. La chiuderei così. Poi la domanda è, perché ha scelto Lifegate e perché ha scelto Sole 24 Ore? Bisogna dire a ChatGPT di aggiungere anche la fonte di altro consumo, ci sono inchieste anche di altro consumo recente. Ha capito come sarà complicato? Grazie. Grazie a tutti. Sottotitoli creati dalla comunità Amara.org Grazie a tutti.