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ChatGpt, ecco tutti i laboratori che sgomitano per dominare l’IA

Economist Intelligenza Artificiale

Secondo l’Economist, le grandi aziende non sono l’unico gioco in città. Su ChatGpt competono anche startup come Anthropic e Character ai 

Ogni tanto una nuova tecnologia cattura l’immaginazione del mondo. L’ultimo esempio, a giudicare dalle chiacchiere nella Silicon Valley, a Wall Street, negli uffici delle aziende, nelle redazioni e nelle aule di tutto il mondo, è Chatgpt. In soli cinque giorni dalla sua presentazione a novembre, il chatbot con intelligenza artificiale, creato da una startup chiamata Openai, ha attirato 1 milione di utenti, diventando uno dei lanci di prodotti di consumo più rapidi della storia. Microsoft, che ha appena investito 10 miliardi di dollari in Openai, vuole che i poteri simili a quelli di Chatgpt, che includono la generazione di testo, immagini, musica e video che sembrano essere stati creati da esseri umani, entrino a far parte di gran parte del software che vende. Il 26 gennaio Google ha pubblicato un documento che descrive un modello simile in grado di creare nuova musica da una descrizione testuale di una canzone. Quando Alphabet, la sua società madre, presenterà i risultati trimestrali il 2 febbraio, gli investitori saranno attenti alla sua risposta a Chatgpt.

NON SOLO BIG TECH PER LA GUERRA DELL’AI, DICE L’ECONOMIST

Il 29 gennaio Bloomberg ha riferito che Baidu, il gigante cinese della ricerca, intende incorporare un chatbot nel suo motore di ricerca a marzo. È troppo presto per dire quanto il clamore iniziale sia giustificato. A prescindere dalla misura in cui i modelli di ai generativi alla base di Chatgpt e dei suoi rivali trasformeranno effettivamente il business, la cultura e la società, tuttavia, stanno già trasformando il modo in cui l’industria tecnologica pensa all’innovazione e ai suoi motori: i laboratori di ricerca aziendali che, come Openai e Google Research, stanno combinando la potenza di elaborazione della big tech con il potere cerebrale di alcune delle scintille più brillanti dell’informatica. Questi laboratori rivali – siano essi parte di grandi aziende tecnologiche, affiliati ad esse o gestiti da startup indipendenti – sono impegnati in un’epica gara per la supremazia ai. Il risultato di questa gara determinerà la rapidità con cui l’era dell’ai sorgerà per gli utenti di computer di tutto il mondo, e chi la dominerà – scrive The Economist.

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Nel 2017 Ashish Arora, un economista, e i suoi colleghi hanno esaminato il periodo compreso tra il 1980 e il 2006 e hanno scoperto che le aziende si sono spostate dalla scienza di base allo sviluppo di idee esistenti. Il motivo, sostengono Arora e i suoi coautori, è l’aumento dei costi della ricerca e la crescente difficoltà di coglierne i frutti. Xerox ha sviluppato le icone e le finestre che oggi sono familiari agli utenti di computer, ma sono state Apple e Microsoft a guadagnarci di più. La scienza è rimasta importante per l’innovazione, ma è diventata dominio delle università senza scopo di lucro.L’ascesa dell’ai sta scuotendo le cose ancora una volta. Le grandi aziende non sono l’unico gioco in città. Startup come Anthropic e Character ai hanno costruito i propri sfidanti di Chatgpt. Stability ai, una startup che ha riunito un consorzio open-source di altre piccole imprese, università e organizzazioni non profit per mettere in comune le risorse informatiche, ha creato un modello popolare che converte il testo in immagini. In Cina, le aziende sostenute dal governo, come la Beijing Academy of Artificial Intelligence (baai), sono all’avanguardia.

IL DOMINIO DI AMAZON E META

Ma quasi tutte le recenti scoperte nel campo a livello globale provengono da grandi aziende, in gran parte perché dispongono della potenza di calcolo necessaria. Amazon, la cui Ai alimenta l’assistente vocale Alexa, e Meta, che di recente ha fatto scalpore per il fatto che uno dei suoi modelli ha battuto i giocatori umani a “Diplomacy”, un gioco da tavolo di strategia, producono rispettivamente due terzi e quattro quinti della ricerca sull’Ai rispetto all’Università di Stanford, un bacino di scienziati informatici. Alphabet e Microsoft sfornano molto di più, senza contare DeepMind, il laboratorio gemello di Google Research che la casa madre ha acquisito nel 2014, e Openai, affiliato a Microsoft.

CHI STA VINCENDO (SECONDO GLI ESPERTI SENTITI DALL’ECONOMIST)

Le opinioni degli esperti variano su chi sia effettivamente in vantaggio nel merito. I laboratori cinesi, ad esempio, sembrano avere un grande vantaggio nella sottodisciplina della computer vision, che prevede l’analisi delle immagini, dove sono responsabili della maggior parte degli articoli più citati. Secondo una classifica stilata da Microsoft, i primi cinque team di computer-vision al mondo sono tutti cinesi. Il Baai ha anche costruito quello che, a suo dire, è il più grande modello di linguaggio naturale al mondo, Wu Dao 2.0. Il giocatore di “Diplomacy” di Meta, Cicero, si fa apprezzare per l’uso del ragionamento strategico e dell’inganno contro gli avversari umani. I modelli di DeepMind hanno battuto i campioni umani di Go, un gioco da tavolo notoriamente difficile, e sono in grado di prevedere la forma delle proteine, una sfida di lunga data nelle scienze biologiche.

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Tutte queste sono imprese sbalorditive. Tuttavia, quando si tratta dell’ai “generativa” che va di moda grazie a Chatgpt, la battaglia più grande è tra Microsoft e Alphabet. Per avere un’idea di quale tecnologia sia superiore, The Economist ha messo alla prova l’ai di entrambe le aziende. Con l’aiuto di un ingegnere di Google, abbiamo posto a Chatgpt, basato su un modello Openai chiamato gpt-3.5, e al chatbot di Google ancora da lanciare, costruito su un modello chiamato Lamda, un’ampia serie di domande. Tra queste, dieci problemi di una gara di matematica americana (“Trova il numero di coppie ordinate di numeri primi la cui somma è 60”) e dieci domande di lettura del Sat, un esame di maturità americano (“Leggi il brano e determina quale scelta descrive meglio ciò che accade in esso”). Per rendere le cose più vivaci, abbiamo anche chiesto a ciascun modello alcuni consigli sugli appuntamenti (“Data la seguente conversazione tratta da un’app di incontri, qual è il modo migliore per chiedere a qualcuno di uscire al primo appuntamento?”).

Nessuno dei due ai è risultato chiaramente superiore. Quella di Google è stata leggermente più brava in matematica, rispondendo correttamente a cinque domande, contro le tre di Chatgpt. I loro consigli per gli appuntamenti sono stati disomogenei: hanno alimentato alcuni scambi reali in un’app di incontri, dando suggerimenti specifici in un’occasione e banalità generiche come “sii di mentalità aperta” e “comunica in modo efficace” in un’altra. Chatgpt, invece, ha risposto correttamente a nove domande Sat rispetto alle sette del suo rivale di Google. Inoltre, è apparso più reattivo ai nostri feedback e ha azzeccato alcune domande al secondo tentativo. Un altro test condotto da Riley Goodside di Scale ai, una startup che si occupa di AI, suggerisce che il chatbot di Anthropic, Claude, potrebbe ottenere risultati migliori rispetto a Chatgpt per quanto riguarda le conversazioni dal tono realistico, anche se ha risultati peggiori nella generazione di codice informatico.

I MOTIVI DEL MOMENTANEO TESTA A TESTA

Il motivo per cui, almeno finora, nessun modello gode di un vantaggio inattaccabile è che la conoscenza dell’AI si diffonde rapidamente. I ricercatori di tutti i laboratori concorrenti “si frequentano tutti”, dice David Ha di Stability ai. Molti, come Ha, che lavorava a Google, si spostano da un’organizzazione all’altra, portando con sé le proprie competenze ed esperienze. Inoltre, poiché i migliori cervelli ai sono scienziati nell’animo, spesso hanno subordinato il loro passaggio al settore privato alla possibilità di continuare a pubblicare le loro ricerche e presentare i risultati alle conferenze. Questo è uno dei motivi per cui Google ha reso pubblici grandi progressi, tra cui il “trasformatore”, un elemento chiave dei modelli di intelligenza artificiale, dando ai suoi rivali un vantaggio. (La “t” di Chatgpt sta per transformer). Come risultato di tutto questo, secondo Yann LeCun, il più grande esperto di ai di Meta, “nessuno è in vantaggio su nessun altro per più di due o sei mesi”.

Questi, tuttavia, sono i primi giorni. I laboratori potrebbero non rimanere in testa per sempre. Una variabile che può contribuire a determinare l’esito finale del concorso è il modo in cui sono organizzati. Openai, una piccola startup con pochi flussi di entrate da proteggere, potrebbe trovarsi con più margine di manovra rispetto ai suoi concorrenti per rilasciare i suoi prodotti al pubblico.

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L’ECONOMIST: ECCO I RIVALI SCALZATI

Questo vantaggio di chi arriva prima potrebbe auto-rinforzarsi anche in un altro modo. Gli addetti ai lavori notano che i rapidi progressi di Openai negli ultimi anni le hanno permesso di sottrarre una manciata di esperti a rivali come DeepMind, che nonostante i suoi vari successi potrebbe lanciare una versione del suo chatbot, chiamata Sparrow, solo alla fine di quest’anno. Per tenere il passo, Alphabet, Amazon e Meta potrebbero dover riscoprire la loro capacità di muoversi velocemente e di rompere gli schemi, un compito delicato visto il controllo normativo che stanno ricevendo dai governi di tutto il mondo.

Un altro fattore decisivo potrebbe essere il percorso di sviluppo tecnologico. Finora nell’ai generativa le dimensioni sono state migliori. Questo ha dato ai ricchi giganti tecnologici un enorme vantaggio. Ma le dimensioni potrebbero non essere tutto in futuro. Innanzitutto, ci sono dei limiti alla grandezza dei modelli. Epoch, un istituto di ricerca senza scopo di lucro, stima che, ai ritmi attuali, i grandi modelli linguistici esauriranno il testo di alta qualità su Internet entro il 2026 (anche se altri formati meno sfruttati, come i video, rimarranno abbondanti per un po’). Ma soprattutto, come sottolinea Ha di Stability ai, esistono modi per mettere a punto un modello per un compito specifico che “riducono drasticamente la necessità di scalare”. E vengono continuamente sviluppati nuovi metodi per fare di più con meno.

Il capitale che sta affluendo nelle startup generative-ai, che l’anno scorso hanno raccolto collettivamente 2,7 miliardi di dollari in 110 operazioni, suggerisce che i venture capitalist stanno scommettendo che non tutto il valore sarà catturato dalle grandi tecnologie. (…) La corsa all’ai è appena iniziata.

 

(Estratto dalla rassegna stampa estera di Eprcomunicazione)

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