CRASH – La chiave per il digitale

Per Geoffrey Hinton e gli altri pionieri del campo, i Nobel di quest'anno hanno rappresentato un riscatto dopo decenni trascorsi da reietti della comunità scientifica.

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Dietro ai titoli trionfalistici sui tantissimi finanziamenti che OpenAI è in grado di raccogliere, si nasconde una domanda molto più complessa: per quanto tempo la società di Sam Altman può fronteggiare perdite miliardarie in attesa di un Sacro Graal che potrebbe anche non arrivare mai?

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Nonostante i buoni propositi, l’obiettivo di raggiungere la sostenibilità ambientale è sempre più lontana e la situazione sta addirittura peggiorando. Peggio ancora: dietro molte promesse green dei colossi della Silicon Valley si nascondono delle manovre speculative.

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Le ragioni delle difficoltà cinesi nel campo dei large language model, ovviamente, sono molte. E riguardano in parte la predilezione per sistemi di intelligenza artificiale dalle applicazioni più concrete e specifiche. Eppure, dietro alle difficoltà di sviluppo di un’intelligenza artificiale generativa cinese, ci sono anche motivi di natura esclusivamente politica e geopolitica. Nonostante questo, la Cina sembra avere le idee molto chiare su quali siano i suoi punti di forza. E sa bene come sfruttarli nell’ormai decennale sfida tecnologica agli Stati Uniti.

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In realtà, ci sono ragioni per pensare che – ancora una volta – questo tipo di allarmismo sia parzialmente infondato. E che, semmai, la perdita potenziale di lavori sarebbe causata dalla volontà delle aziende di tagliare i costi anche a scapito della qualità del risultato.

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Dal 5G all’intelligenza artificiale, passando per il metaverso: le grandi società di consulenza alimentano aspettative eccessive e diffondono stime irrealistiche, ma qual è l’obiettivo?

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Ma Telegram è davvero così sicuro? Perché si pensa sempre che la privacy serva solo ai criminali? E siamo certi che sia proprio la questione della privacy ad aver causato l’arresto a Parigi, nel mese di agosto, del fondatore Pavel Durov? E se invece in questa vicenda – al netto dei tantissimi aspetti da chiarire – la questione centrale fosse tutt’altra?

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La storia e le origini dell'intelligenza artificiale. Sono passati sessantacinque anni da quando venne presentato il Perceptron, la macchina progettata da Frank Rosenblatt che – a livello embrionale – aveva in sé già tutte le caratteristiche delle rete neurali e del deep learning: i sistemi che che, negli ultimi dieci anni, hanno cambiato il mondo. E allora perché Rosenblatt si trovò contro tutta la comunità scientifica? E perché ancora negli anni Novanta gli scienziati che seguivano le sue tracce erano considerati dei reietti?

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“Benvenuto nel deserto della realtà”, dice Morpheus a Neo. È una citazione di Jean Baudrillard, teorico di un mondo in cui “la simulazione sta divorando il reale”. La filosofia di Baudrillard è il punto di riferimento da cui le sorelle Wachowsky sono partite per ideare Matrix, uno dei film che più ha segnato il nostro immaginario. E allora perché il filosofo francese ha sempre rifiutato di essere accostato a Matrix? E quali sono – dal mito della caverna alla teoria della simulazione – le altre filosofie che hanno segnato il capolavoro del 1999?

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Se non riusciamo a staccarci dal nostro telefono o dai social network nemmeno per dieci minuti non è perché siamo privi di forza di volontà, ma perché questi strumenti sono stati progettati esattamente a questo scopo, sfruttando le caratteristiche evolutive del cervello umano contro di noi. E allora come se ne esce?

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