Sign up to save your podcasts
Or
Share [entropia massima] Estrattivismo dei dati
Share to email
Share to Facebook
Share to X
Share to email
Share to Facebook
Share to X
Or
[entropia massima] Estrattivismo dei dati
Puntata 15 di EM, quarta del ciclo Estrattivismo dei dati, parliamo di Deepseek, modello di intelligenza artificiale generativa cinese. Ripercorriamo quello che si è detto dopo il suo dirompente ingresso recente nella competizione mondiale dei Large Language Model. Si tratta davvero di un'alternativa economicamente ed ambientalmente sostenibile, tanto da far sperare in un rallentamento del dispiego di potenza computazionale e degli investimenti folli nel campo? Quel che è certo è che si è dato avvio ad un dibattito a cui prendiamo parte con la puntata di oggi.
Attraverso ottimizzazioni ingegneristiche di rilievo rispetto alle controparti americane, i modelli DeepSeek forniscono indubbiamente un contributo rilevante al processo di ricerca scientifica nel settore in grande evoluzione. Inoltre essi sono stati rilasciati ben descritti e sotto licenze che consentono a chiunque di scaricarli ed utilizzarli liberamente, sia in modo diretto che attraverso personalizzazioni (es. "fine tuning", "retrieval-augmented generation"). Tuttavia, sebbene i parametri (o pesi) dei modelli siano pubblici, DeepSeek non ha reso disponibili il codice sorgente completo o i dati di addestramento originali. Questo approccio, noto come "open weight", offre una trasparenza maggiore rispetto ad altri modelli proprietari, ma non soddisfa la definizione di open source secondo l'Open Source Initiative (OSI).
In effetti, i cinesi di DeepSeek non hanno realmente cambiato la traiettoria tracciata dai grandi hyperscaler statunitensi, e dunque proseguono su un percorso che appare insostenibile sia per l'ambiente che per la società umana. L'attuale modello di sviluppo dell'intelligenza artificiale statistica si traduce sempre in una crescita esponenziale della domanda computazionale, con un impatto energetico massiccio sulla natura e un'aggressione continua alle esistenze degli individui per estrarre dati. Stiamo attualmente costruendo un futuro in cui potenza di calcolo e dati continuano a dover crescere in modo folle, ma a quale prezzo? Mentre risorse cospicue vengono drenate per addestrare modelli sempre più grandi alla ricerca della cosiddetta intelligenza artificiale generale (realtà o chimera?), il mondo affronta bisogni primari irrisolti. Stiamo davvero avanzando o ci stiamo solo avvitando in un delirio tecnologico senza visione?
In questa puntata di Entropia Massima:
1) Ciò che è passato nei media occidentali sconvolgendo coscienze e finanze: DeepSeek ribalta Silicon Valley [00:00-21:00]
2) Il nostro "fact checking" in base agli articoli di ricerca pubblicati dagli scienziati cinesi: DeepSeek innova Silicon Valley, ma è proprio la "stessa minestra" [25:20-42:50]
3) L'attuale processo di sviluppo di IA statistica, indipendentemente dalla geografia, è troppo aggressivo su pianeta e società. La tecnopolitica globale ignora colpevolmente (per interesse a breve termine) questo aspetto. Rallentare o rifiutare per cercare una nuova visione per un futuro davvero sostenibile è proprio un tabù? [46:35-67:52]
View all episodes
By OndarossaPuntata 15 di EM, quarta del ciclo Estrattivismo dei dati, parliamo di Deepseek, modello di intelligenza artificiale generativa cinese. Ripercorriamo quello che si è detto dopo il suo dirompente ingresso recente nella competizione mondiale dei Large Language Model. Si tratta davvero di un'alternativa economicamente ed ambientalmente sostenibile, tanto da far sperare in un rallentamento del dispiego di potenza computazionale e degli investimenti folli nel campo? Quel che è certo è che si è dato avvio ad un dibattito a cui prendiamo parte con la puntata di oggi.
Attraverso ottimizzazioni ingegneristiche di rilievo rispetto alle controparti americane, i modelli DeepSeek forniscono indubbiamente un contributo rilevante al processo di ricerca scientifica nel settore in grande evoluzione. Inoltre essi sono stati rilasciati ben descritti e sotto licenze che consentono a chiunque di scaricarli ed utilizzarli liberamente, sia in modo diretto che attraverso personalizzazioni (es. "fine tuning", "retrieval-augmented generation"). Tuttavia, sebbene i parametri (o pesi) dei modelli siano pubblici, DeepSeek non ha reso disponibili il codice sorgente completo o i dati di addestramento originali. Questo approccio, noto come "open weight", offre una trasparenza maggiore rispetto ad altri modelli proprietari, ma non soddisfa la definizione di open source secondo l'Open Source Initiative (OSI).
In effetti, i cinesi di DeepSeek non hanno realmente cambiato la traiettoria tracciata dai grandi hyperscaler statunitensi, e dunque proseguono su un percorso che appare insostenibile sia per l'ambiente che per la società umana. L'attuale modello di sviluppo dell'intelligenza artificiale statistica si traduce sempre in una crescita esponenziale della domanda computazionale, con un impatto energetico massiccio sulla natura e un'aggressione continua alle esistenze degli individui per estrarre dati. Stiamo attualmente costruendo un futuro in cui potenza di calcolo e dati continuano a dover crescere in modo folle, ma a quale prezzo? Mentre risorse cospicue vengono drenate per addestrare modelli sempre più grandi alla ricerca della cosiddetta intelligenza artificiale generale (realtà o chimera?), il mondo affronta bisogni primari irrisolti. Stiamo davvero avanzando o ci stiamo solo avvitando in un delirio tecnologico senza visione?
In questa puntata di Entropia Massima:
1) Ciò che è passato nei media occidentali sconvolgendo coscienze e finanze: DeepSeek ribalta Silicon Valley [00:00-21:00]
2) Il nostro "fact checking" in base agli articoli di ricerca pubblicati dagli scienziati cinesi: DeepSeek innova Silicon Valley, ma è proprio la "stessa minestra" [25:20-42:50]
3) L'attuale processo di sviluppo di IA statistica, indipendentemente dalla geografia, è troppo aggressivo su pianeta e società. La tecnopolitica globale ignora colpevolmente (per interesse a breve termine) questo aspetto. Rallentare o rifiutare per cercare una nuova visione per un futuro davvero sostenibile è proprio un tabù? [46:35-67:52]