Nel mondo sempre più pervasivo dell’intelligenza artificiale, esistono minacce che non si manifestano con virus informatici o attacchi visibili, ma si insinuano silenziosamente nei dati da cui i modelli AI imparano. Una di queste minacce si chiama Data Poisoning, letteralmente “avvelenamento dei dati”, una tecnica sofisticata e insidiosa che può compromettere in modo grave il funzionamento dei sistemi intelligenti.

Nel panorama sempre più dinamico dell’innovazione tecnologica, l’Intelligenza Artificiale Generale – o AGI, dall’inglese Artificial General Intelligence – rappresenta uno degli orizzonti più affascinanti e, al tempo stesso, più complessi da immaginare. A differenza dell’intelligenza artificiale che già oggi ci accompagna in molte attività quotidiane, l’AGI promette un salto radicale: un’intelligenza capace di pensare, apprendere e risolvere problemi con la flessibilità e l’adattabilità di un essere umano.

Nel panorama sempre più complesso e interconnesso dell’intelligenza artificiale, ci sono due concetti fondamentali che determinano l’efficacia e l’impatto delle tecnologie digitali: Open Data e Big Data. Comprenderne il significato, le potenzialità e le sfide è essenziale per orientarsi in un mondo dove i dati sono il nuovo “petrolio”.

I deepfake sono una delle innovazioni più sorprendenti – e controverse – dell’intelligenza artificiale. Questa tecnologia, capace di manipolare video, immagini e audio in modo estremamente realistico, ha aperto nuove prospettive nel mondo dell’intrattenimento, della comunicazione e persino della sicurezza. Tuttavia, il suo utilizzo pone interrogativi etici e sfide che non possono essere ignorate.

L’allineamento è un concetto chiave nel dibattito sull’intelligenza artificiale, una parola che racchiude l’essenza del rapporto tra l’uomo e le macchine intelligenti. Ma cosa significa esattamente? E perché è così importante nel contesto di una tecnologia in rapida evoluzione?

Il termine bias è uno dei più cruciali per comprendere i limiti e le responsabilità legati all’intelligenza artificiale. In questa nuova puntata del nostro podcast dedicato alle parole del web, esploriamo il significato di questa parola e il suo impatto nel mondo dell’AI.

Il deep learning, o apprendimento profondo, è un termine sempre più presente nel linguaggio dell’intelligenza artificiale e della tecnologia. Ma cosa si nasconde dietro questa espressione? Si tratta di una delle innovazioni più affascinanti del nostro tempo, che sta cambiando profondamente il modo in cui le macchine interagiscono con il mondo e con noi.

Le reti neurali rappresentano uno dei pilastri fondamentali dell’intelligenza artificiale moderna, ispirandosi direttamente al funzionamento del cervello umano. Ma cosa sono esattamente? E perché sono così centrali nel mondo dell’IA?

Nel panorama dell’intelligenza artificiale, il termine modello è uno dei più utilizzati, ma spesso anche uno dei meno compresi. Non si tratta di un oggetto fisico o di una figura tangibile, bensì del cuore pulsante di ogni sistema di AI: un insieme complesso di regole matematiche e algoritmi che consente alle macchine di apprendere e operare.

Nel vasto mondo dell’intelligenza artificiale, pochi termini sono più significativi e al tempo stesso meno conosciuti al grande pubblico di LLM. Questo acronimo, che sta per Large Language Model (in italiano, modello linguistico di grandi dimensioni), rappresenta una delle tecnologie più avanzate per comprendere e generare il linguaggio umano.