Nella corsa ai chatbot, ChatGPT è in testa

Si conferma il predominio di ChatGPT rispetto ad altri agenti conversazionali basati sull’intelligenza artificiale generativa. 

 

A settembre lo strumento OpenAI ha registrato più di 3 miliardi di visite. Un record. 

Secondo il sito web Digital Trends, le piattaforme che utilizzano l’intelligenza artificiale generativa vedono aumentare continuamente il numero dei loro utenti. 

Il più popolare non è altro che ChatGPT. A settembre 2024, ha registrato più di 3 miliardi di visite in tutto il mondo, rivaleggiando solo con gli utenti mensili stimati di Google Chrome di 3,45 miliardi. 

Il grafico sopra è stato creato e pubblicato online il 17 novembre dal sito canadese Visual Capitalist. Si basa sui dati raccolti da Similarweb, che coprono un periodo da novembre 2022 – data di lancio di ChatGPT – a settembre 2024. Include visite sia da desktop che da dispositivi mobili. 

Questo strumento sviluppato dall'azienda americana OpenAI è particolarmente visitato. 

A settembre si è classificato undicesimo nel mondo. 

Pochi mesi prima, a maggio, ChatGPT aveva sostituito il suo vecchio nome di dominio, chat.openai.com, con uno nuovo e più significativo, chatgpt.com. 

Sembra che questo cambiamento abbia contribuito ad aumentare il traffico in quel momento, permettendo alla piattaforma di superare il traguardo di 2 miliardi di visite mensili, secondo David F. Carr, il ricercatore di Similarweb citato da Digital Trends. 

Agente conversazionale e motore di ricerca combinati 

Per fare un confronto, il motore di ricerca Google riceve più di 82 miliardi di visite ogni mese e YouTube, 28 miliardi, afferma Visual Capitalist. 

Quindi c’è ancora un po’ di spazio prima che ChatGPT prenda il comando. Ma OpenAi intende continuare il suo rapidissimo progresso. 

Nel mese di ottobre l'azienda ha lanciato ChatGPT Search, uno strumento in grado di fornire dati in tempo reale da Internet in risposta a una richiesta. 

ChatGPT non cerca informazioni su Internet, non è un motore di ricerca. Ma ChatGPT Search offre possibilità completamente nuove. 

Questo strumento sembra essere sia la risposta di OpenAI a Perplexity – una piattaforma che combina ricerca su Internet e un chatbot – sia un tentativo di fare pressione su Google. 

L'intelligenza artificiale presto finirà i dati?

Sebbene abbiano già sfruttato quasi tutti i dati disponibili su Internet per addestrare i loro grandi modelli linguistici, come quelli alla base di ChatGPT, gli sviluppatori potrebbero trovarsi ad affrontare un limite al progresso dell’intelligenza artificiale. Si stanno comunque studiando soluzioni per aggirare il problema. 

Se quando chatti con un chatbot come ChatGPT hai la sensazione di avere una conversazione elaborata come con un essere umano, è perché l’intelligenza artificiale (AI) ha fatto enormi progressi. 

Ciò è stato reso possibile grazie allo sviluppo di grandi modelli linguistici (LLM), queste reti neurali addestrate su giganteschi set di dati. 

Tuttavia, “gli sviluppatori LLM inizieranno a non avere dati convenzionali per addestrare i loro modelli”, suggerisce Nature in un lungo articolo. 

Hanno già sfruttato quasi tutte le informazioni gratuite disponibili su Internet e i LLM in continua crescita stanno diventando sempre più voraci. 

Secondo i ricercatori di Epoch AI, un istituto di ricerca che si concentra sulle tendenze e sulle grandi domande dell’intelligenza artificiale, entro il 2028 la dimensione di un set di dati necessario per addestrare un modello sarà equivalente a quella dello stock totale stimato di testi pubblici online. In altre parole, tra circa quattro anni non saranno più disponibili dati testuali sufficienti. Niente più progressi nell’intelligenza artificiale? 

Non necessariamente. Secondo la rivista britannica le aziende specializzate nel settore non sembrano farsi prendere dal panico di fronte a questo limite annunciato. 

OpenAI e Anthropic hanno già riconosciuto pubblicamente il problema, suggerendo di voler aggirare il problema, inclusa la creazione di dati sintetici utilizzando l'intelligenza artificiale o la collaborazione per raccogliere dati non pubblici. 

Ciò potrebbe avvenire, ad esempio, attraverso l'uso di messaggi WhatsApp o trascrizioni di video di YouTube. 

Al di là della questione di legalità sollevata da questa soluzione, molte aziende affermano di non voler condividere i propri dati per utilizzarli per addestrare internamente i propri modelli di intelligenza artificiale. 

Altri immaginano che i LLM esistenti potrebbero imparare cose nuove “rileggendo” i dati su cui sono già stati formati. 

Un’altra strada sarebbe quella di sfruttare altri tipi di dati, non solo testo. 'Alcuni modelli sono già in grado di allenarsi, in una certa misura, da video o immagini senza etichetta', afferma Nature. 

Tuttavia, sono ancora necessari miglioramenti. 

Nel frattempo, insiste la rivista scientifica, “questa crisi di dati potrebbe portare a uno sconvolgimento nei tipi di modelli di intelligenza artificiale generativa che le persone costruiscono. 

Ciò potrebbe spostare il panorama da LLM sempre più grandi e versatili a modelli più piccoli e più specializzati. 

Con specializzazioni per tipologia di compito (rispondere a email o richieste specifiche, scrivere file, fare ricerche su Internet, ecc.) o per settore (medicina, astronomia, genetica, ecc.). 

Ma è anche possibile che gli LLM, avendo letto gran parte di Internet, non abbiano bisogno di ulteriori dati aggiuntivi per diventare più “intelligenti”. 

Acqua, energia… Il costo nascosto dei chatbot

Ogni volta che chiediamo a ChatGPT di scrivere un testo consumiamo elettricità, ma anche acqua. Il quotidiano si è provato a calcolare questo costo ambientale invisibile. 

 

Il quotidiano americano The Washington Post pubblica regolarmente infografiche. Questo è tratto da un articolo pubblicato online il 18 settembre in cui i giornalisti si sono affidati al lavoro di Shaolei Ren, un ricercatore di ingegneria elettrica presso l'Università della California a Riverside, per calcolare i costi dell'acqua e dell'elettricità provenienti da ChatGPT-4 un data center medio negli Stati Uniti. 

Il rapporto del 2023 della US Energy Information Administration e i dati della National Environmental Education Foundation hanno poi permesso loro di fare confronti. 

Questa infografica evidenzia il significativo costo ambientale di un chatbot come ChatGPT, che è stato utilizzato da circa il 25% degli americani sin dal suo lancio alla fine del 2022, secondo il Pew Research Center. 

Ogni “prompt”, o istruzione data a un chatbot, passa attraverso un server che esegue migliaia di calcoli per determinare le parole migliori da utilizzare nella risposta. 

Non solo i server, riuniti nei data center, hanno bisogno di elettricità per funzionare, ma anche, quando eseguono i calcoli, si surriscaldano. 

Per garantire il corretto funzionamento di tutte queste apparecchiature, è necessario che siano raffreddate. È qui che entra l'acqua. Viene utilizzata per trasportare il calore prodotto nei data center tramite torri di raffreddamento, permettendogli di fuoriuscire dall'edificio. Proprio come il corpo umano suda per rilasciare calore e rimanere fresco. 

Nelle regioni che soffrono di mancanza d’acqua o che beneficiano di elettricità a basso costo, il raffreddamento si affida maggiormente ad apparecchiature di tipo condizionatore d’aria, che utilizzano più elettricità ma non acqua. 

Pertanto, la quantità di queste risorse necessarie per elaborare una richiesta dipende da dove si trovano i data center utilizzati per far funzionare i chatbot.

'Secondo i sostenitori dell'ambiente, anche in condizioni ideali, i data center sono spesso tra i maggiori consumatori di acqua nelle città in cui sono installati', riferiscono i media americani. 

E anche quelli dotati di sistemi di raffreddamento elettrici sollevano preoccupazioni poiché sovraccaricano ulteriormente la rete elettrica. 

Chatbot contro la violenza sessuale

Di fronte all’afflusso di richieste e bisogni, i robot conversazionali chiamati Violetta, Sophia o Sara forniscono una soluzione digitale alle vittime di violenza sessuale. 

 

“El País” li presenta come un “ponte” verso i professionisti. 

Violetta, Sophia e Sara sostengono le vittime della violenza di genere. Non sono assistenti sociali, ma chatbot, ai quali l'edizione americana del quotidiano El País dedica un articolo. 

Inoltre, per coloro che questo termine può spaventare, “più che un chatbot, sono la tua confidente digitale”, spiega Violetta, sviluppata in Messico durante la pandemia da Floretta Mayerson e il suo team per rispondere all’eccesso di linee di assistenza. 

Da allora ha aiutato 260.000 donne anonime. 

Questo chatbot spagnolo, basato su un modello di machine learning supervisionato, “facilita il processo di ascolto” di migliaia di donne che si trovano ad affrontare situazioni estreme e ostacolate dalla “vergogna, dalla paura di essere giudicate e dall'assenza di un ambiente familiare che possa sostenerle nel processo di denuncia”. 

In Perù, Sophia, un robot conversazionale lanciato dalla ONG svizzera Spring ACT, è diventato un importante sostegno per le vittime, soprattutto nelle regioni dove dominano le lingue indigene come il quechua. 

La sua fondatrice, Rhiana Spring, precisa che Sophia “non necessita di registrazione” e che si appoggia a un database verificato, garantendo un aiuto tanto preciso quanto discreto. 

Nella Repubblica Dominicana, Sara reindirizza le vittime verso rifugi e istituzioni pubbliche. 'Pensiamo che sia uno strumento potente... Le capacità educative del chatbot sono innegabili', afferma Raquel Pomares, direttrice di produzione di 1MillionBot, la società che coordina Sara e la sua equivalente honduregna, María. 

Su questi temi viene sempre più utilizzata l’intelligenza artificiale (AI). 

In Argentina, l’Osservatorio dei dati di genere ha sviluppato AymurAI, un’intelligenza artificiale che analizza tutte le decisioni dei tribunali relative alla violenza sessuale e di genere. 

Anche la polizia di Valencia, in Spagna, sta mettendo a punto un grande progetto, AinoAid, un chatbot creato in Finlandia con fondi europei, che sarà disponibile in cinque paesi, tra cui Germania e Austria, entro la fine del 2024. 

L'ispettore José Luis Diego, capo del dipartimento di innovazione della Polizia di Valencia, evidenzia la complessità della formazione dell’IA “accessibile al 100%”. 

Tuttavia, queste iniziative rivelano i limiti dell’intelligenza artificiale: non possono sostituire i professionisti e il supporto umano. Questi programmi creano tuttavia “ponti” per le donne che spesso sono intrappolate in contesti di violenza e non sanno come uscirne. 

sollevato il velo sull'intimo riavvicinamento tra uno spermatozoo e un ovocita

Grazie all’intelligenza artificiale, due gruppi di ricerca sono giunti alla stessa conclusione. Nei vertebrati, affinché gli spermatozoi possano fecondare l'ovocita, devono aderirvi grazie a tre proteine. 

 

“Per quasi tutti gli animali sulla Terra, la vita inizia con lo sperma che si fa strada verso la membrana di un ovocita”, ricorda il New York Times, e “in un modo o nell’altro, entrambe le cellule si riconoscono e si fondono”. 

Grazie ad AlphaFold, lo strumento di intelligenza artificiale (AI) di DeepMind in grado di determinare la forma 3D e le interazioni delle proteine, recentemente insignito del Premio Nobel per la Chimica 2024, questo “in un modo o nell'altro” un po' sfocato viene mostrato. 

“Guidati dalle sue previsioni, (due gruppi) indipendentementi (l’uno dall’altro) hanno identificato un trio di proteine ​​situate sulla testa dello spermatozoo e che si attaccano alla superficie dell’ovocita durante la fecondazione”, riferisce da parte sua la rivista Science. 

Pubblicati su Cell il 17 ottobre nell'ambito di uno studio sui pesci e su eLife in aprile per un lavoro sui mammiferi, questi risultati contraddicono l'idea diffusa secondo cui la fusione di due cellule sessuali dei vertebrati sarebbe basata sul riconoscimento di un'unica proteina del spermatozoi e una singola proteina dell'ovocita. 

Come spiega a Nature Enrica Bianchi, biologa della riproduzione dell'Università di Roma Tor Vergata, che non è stata coinvolta in questa ricerca: 

“Il vecchio concetto di una chiave che si adatta alla serratura per aprire una porta non funziona più. È più complicato”. 

Sebbene la fecondazione sia un argomento di interesse sia per gli scienziati che per il grande pubblico, si sa molto poco su come avviene negli animali vertebrati, un vasto gruppo che include gli esseri umani. 

Questo passaggio originario si rivela infatti difficile da comprendere: oltre ad avvenire rapidamente, si tratta di proteine ​​“incorporate in una membrana di grasso” che sono “difficili da studiare con i metodi consueti della biochimica”, spiega la rivista britannica. 

Per non parlare della complessità della coltura di ovociti di vertebrati in vitro o dei problemi etici legati alla fecondazione di ovociti umani, sottolinea la rivista americana Science. 

Ecco perché l’aiuto dell’intelligenza artificiale è gradito e rilevante in questo campo di ricerca. 

Nello studio pubblicato su Cell, “AlphaFold ha predetto che tre proteine ​​dello sperma si combinavano per formare un complesso proteico”, afferma il New York Times. 

Se “due di queste proteine ​​erano già note per la fertilità”, l’intelligenza artificiale ne ha individuata una completamente nuova.

Su Google, le foto di funghi generate dall’intelligenza artificiale rappresentano pericoli reali

In risposta ad una domanda sulla specie “hairy coprin”, il motore di ricerca mostra un’immagine generata dall’intelligenza artificiale, senza indicarla. 

 

Abbastanza da ingannare gli utenti di Internet che si fiderebbero delle sue raccomandazioni per consumare il loro raccolto. 

Per “404 Media”, ciò solleva la questione della responsabilità di Google nel dire cosa è reale e cosa non lo è. 

Gli amanti dei funghi rischiano probabilmente di cercare su Google se la loro raccolta quotidiana può essere mangiata o meno. 'Google offre immagini di funghi generate dall'intelligenza artificiale (AI) quando gli utenti cercano determinate specie', spiega 404 Media. 

Il moderatore della community Reddit r/mycology, dedicata “all'amore dei funghi”, “ha osservato che digitando Coprinus comatus, nome scientifico del fungo peloso, nella barra di ricerca, appare la prima foto visualizzata da Google nell'intestazione, prima il risultato è un'immagine generata dall'intelligenza artificiale, molto diversa dal vero Coprinus comatus', continuano i media specializzati americani. 

Il problema è che Google mostra questa immagine di fungo generata dall'intelligenza artificiale senza specificare che lo sia, mentre la banca immagini di Freepik da cui proviene “la indica chiaramente come tale”. 

Elan Trybuch della New York Mycological Society afferma: 

“Il problema è che queste foto sembrano molto vicine alla realtà. Ciò non solo può avere conseguenze disastrose, ma, cosa ancora più importante, non farà altro che aggiungere confusione alla domanda: cosa è reale?” 

Quando viene chiesto, Google afferma che si impegna a “mettere in atto misure protettive” e “apportare miglioramenti sistematici” quando gli utenti segnalano un problema. Tuttavia, l'immagine in questione è tornata in cima alle ricerche giovedì 26 settembre, due giorni dopo la pubblicazione dell'articolo su 404 Media. 

'Il fatto che Google presenti l'immagine di un fungo generato dall'intelligenza artificiale come se fosse quella di una specie reale evidenzia due problemi legati ai contenuti generati dall'intelligenza artificiale', giudica il sito specializzato. 

Il gigante digitale presenta “informazioni potenzialmente false e pericolose come fatti” e si ritrova “incapace di ordinare tutti i contenuti generati dall’intelligenza artificiale che inondano Internet”. 

Il motore di ricerca numero uno è quindi incapace di “dire agli utenti cosa è reale e cosa non lo è”.

Qual è il posto migliore sul pianeta per i nomadi digitali?

“Business Insider” svela il luogo preferito di Pieter Levels, fondatore del sito Nomad List, che elenca le migliori destinazioni per i lavoratori nomadi. 

 

Il sito web Business Insider spiega dove sia 'il posto migliore in cui vivere come nomade digitale è secondo uno sviluppatore di intelligenza artificiale  che ha visitato 40 paesi diversi'. 

Il nomade digitale in questione è Pieter Levels, un imprenditore e sviluppatore autodidatta, che nella sua vita ha lanciato circa 40 start-up avendo vissuto in 40 paesi diversi e 140 città. 

Nel 2014 ha creato Nomad List dopo aver notato la necessità di un database di città adatte ai lavoratori nomadi. 

Dice: 'Volevo trovare città in cui avrei potuto lavorare sul mio laptop e viaggiare, ma le persone come me avevano bisogno di una connessione Internet veloce. Quindi ho pensato: 'Raccogliamo queste informazioni con un foglio di calcolo''. 

Quel documento è diventato il popolarissimo Nomad List, un sito che elenca e classifica le città di tutto il mondo in base al costo della vita e all'accesso a Internet in particolare, e che è utilizzato da milioni di persone. 

Oggi, per Pieter Levels, la città migliore per i nomadi digitali è proprio il luogo in cui ha avuto l'idea per Nomad List: Chiang Mai in Tailandia. 

Proprio secondo l’ultima classifica Expat Insider, la Thailandia si colloca al sesto posto come destinazione di espatrio. A Chiang Mai la vita costa poco e la gente è rilassata. 

“La qualità dell’aria è pessima, è un grosso problema. Inoltre fa piuttosto caldo. Ma è un posto davvero interessante”, riassume Pieter Levels, a cui piace anche il Brasile nonostante i problemi di sicurezza in alcuni luoghi. 

“Se vai nelle aree giuste, è fantastico. Il Brasile è incredibile. Se vai nelle aree sbagliate, potresti morire”.

IA, amica o nemica del clima?

Mentre molti avvisano sui potenziali effetti disastrosi della svolta IA sul clima, si cerca di valutarne l'impatto ambientale, senza cedere al pessimismo. 

 

Qual è l'impatto dell'IA sul clima? Per rispondere a questa domanda, Newsweek ha studiato il "data center" collegato allo sviluppo dell'IA. "L'intelligenza artificiale potrebbe rivoluzionare le energie verdi", ma il paradosso è che richiede molta energia, ricorda la rivista. 

"Le stime EA sul consumo di energia AI variano considerevolmente". Devono quindi essere gestiti con cautela, avverte Newsweek, che tuttavia cita diversi studi. Secondo uno di essi, "la ricerca sul web condotta utilizzando l'IA generativa consuma dieci volte più energia di una ricerca convenzionale". 

Un rapporto dell'American Institute for Research on Electricity Production (Electric Power Research Institute), trasmesso dal giornale, ritiene che "entro la fine del decennio, i data center potrebbero assorbire il 9% dell'intera produzione di elettricità negli Stati Uniti", contro il 4% attualmente. 

Data la domanda di esplorazione, il GAFAM cerca di garantire fonti energetiche nonfossili. "Ma anche con questi enormi investimenti in energie pulite, la maggior parte dell'elettricità americana [...] proviene ancora dalla combustione di combustibili fossili, in particolare gas naturale", ricorda Newsweek. 

"Nonostante la frenesia della spesa per l'energia pulita da parte della Big Tech, i rapporti più recenti di Microsoft e Google hanno mostrato forti aumenti delle emissioni di gas serra nel 2023, in gran parte a causa della crescita in termini di intelligenza artificiale. 

E l'avvento di data center più efficienti dal punto di vista energetico è lontano dalla panacea. "Perché poiché l'IA diventa più efficiente in termini di energia, probabilmente lo useremo ancora di più, consumando altrettanto energia, se non più". 

Questo si chiama Paradossp di Jevons, che vuole migliorare l'efficacia di una risorsa non causa una riduzione, ma un aumento, del suo consumo. 

D'altra parte, pone la rivista, l'intelligenza artificiale consente ai ricercatori di lavorare sui cambiamenti climatici, con strumenti per "allineare le energie rinnovabili intermittenti sulle esigenze della rete elettrica, migliorare le previsioni di incendi e inondazioni e facilitare la scoperta di materiali per i materiali per pulire Tecnologie”. 

Affinché la Saga IA finisca bene, le aziende devono ancora giocare il gioco della trasparenza, sottolinea il giornale americano. 

Tuttavia, molti ricercatori si lamentano oggi della mancanza di dati condivisi, "in particolare per quanto riguarda i modelli più diffusi (di IA)" e richiedono un quadro legislativo per stabilire una maggiore trasparenza sulla loro impronta energetica. 

Tutto per l'intelligenza artificiale o per le fogne? Quando l'IA degenera

Uno studio mostra che l’addestramento di un modello di intelligenza artificiale con dati generati dall’intelligenza artificiale provoca il degrado delle generazioni successive del modello al punto da renderlo privo di senso. 

 

Questo lavoro è finito sulla prima pagina della rivista “Nature”. Una testa stilizzata di robot appare sulla prima pagina dell'edizione del 25 luglio di Nature. 

Vomita un ruscello verde pieno di robot che sembrano auto-replicarsi e affogare nei propri rigurgiti. Una mise en abisso che simboleggia il rischio rappresentato dall’addestramento di sempre più numerosi strumenti di intelligenza artificiale generativa a partire dai dati stessi generati dall’AI. 

La rivista scientifica britannica ha scelto di mettere in risalto il lavoro di Ilia Shumailov, ricercatore dell'Università di Oxford, e colleghi. 

Pubblicati il ​​24 luglio sul sito web della rivista, dimostrano che l'addestramento di un modello di intelligenza artificiale LLM (Large Language Model) con dati generati dall'intelligenza artificiale ha causato il degrado delle generazioni successive del modello, fino al punto del collasso. 

Ad esempio, riporta Nature, “un testo sull’architettura medievale è servito come punto di partenza per uno dei test, ma alla nona iterazione, il modello ha prodotto un elenco di specie di lepre”. 

In un articolo divulgativo, la rivista specifica inoltre che “secondo l’analisi matematica, questo problema del collasso del modello è senza dubbio universale e potrebbe colpire modelli linguistici di tutte le dimensioni, anche semplici generatori di immagini e altri tipi di intelligenza artificiale, purché utilizzino dati non ordinati”. 

Tuttavia, “questo problema del collasso non segnala la fine dei grandi modelli linguistici, ma significa che il loro costo aumenterà”, procrastina il ricercatore. 

Chi ha questa raccomandazione:

“Gli sviluppatori devono trovare trucchi, come il watermarking, per distinguere i dati reali da quelli generati dall’intelligenza artificiale, il che richiederebbe un coordinamento senza precedenti tra i giganti digitali”. 

E Nature aggiunge: “Potrebbe essere necessario creare incentivi affinché i creatori umani continuino a produrre contenuti”.

La tettonica a placche potrebbe essere iniziata molto prima di quanto si pensasse

Grazie all'analisi di antichi cristalli da parte di un algoritmo di intelligenza artificiale, i ricercatori hanno avanzato l'ipotesi che i movimenti delle placche della crosta terrestre siano iniziati solo poche centinaia di ilioni di anni dopo la formazione della Terra. 

 

Un'ipotesi che ha il vento in poppa. 

 

A giugno abbiamo appreso che sulla Terra c’erano già acqua dolce e terra quattro miliardi di anni fa, il che ha anticipato di 500 milioni di anni la presenza di acqua dolce sul nostro pianeta. 

La scorsa settimana, “i ricercatori hanno rivelato che la tettonica a placche – il meccanismo geologico della Terra che fa fluttuare enormi pezzi di crosta terrestre sul mantello – potrebbe essere iniziata molto prima di quanto molti scienziati pensino”,  riferisce Science. 

Abbastanza per scuotere l’antica storia del nostro pianeta. 

Per giungere a questa conclusione, Ross Mitchell e i suoi colleghi geofisici dell'Accademia cinese delle scienze hanno analizzato cristalli di zircone molto antichi, vale a dire minerali presenti nella crosta terrestre, grazie a un algoritmo di intelligenza artificiale. 

Pubblicati in Proceedings of the National Academy of Sciences, i risultati supportano l’esistenza di movimenti tettonici solo poche centinaia di milioni di anni dopo la formazione della Terra. 

È generalmente accettato che la tettonica a placche sia iniziata più di tre miliardi di anni fa. Ciò sarebbe accaduto un miliardo di anni prima se questi risultati fossero stati confermati da altri studi. 

Anticipare la data della comparsa della tettonica a placche non è banale, in quanto “movimenti tettonici potrebbero essere stati all’origine della formazione della prima terra non sommersa, che avrebbe contribuito alla “comparsa della vita”, indicano gli scienziati nella rivista. 

Per Ross Mitchell, “la Terra sarebbe stata abitabile durante l’Adeano (primo periodo della storia della Terra)”. 

La rivista Science segnala che l'ipotesi della tettonica primitiva è sempre più condivisa nella comunità dei geofisici. 

Per Roger Fu, dell'Università di Harvard, negli Stati Uniti, l'ideale sarebbe lavorare su zirconi provenienti da un luogo diverso dalle Jack Hills, in Australia, per dimostrare che siamo effettivamente di fronte a un fenomeno globale e non locale. 

Oggi tutti gli studi geologici che risalgono il più lontano possibile al passato si basano esclusivamente sull'analisi degli zirconi trovati nei terreni dell'entroterra australiano.

IA: dopo lo spam, l’era dello “slop”

Con la generalizzazione dell'intelligenza artificiale, gli utenti di Internet che da anni hanno a che fare con e-mail indesiderate si trovano ad affrontare un nuovo fastidio su Internet:

lo 'slop', che si riferisce a pagine web e immagini o video generati dall'intelligenza artificiale, che inondano Internet. 

Google suggerisce di aggiungere colla atossica per far aderire il formaggio alla pizza? 

È “slop”, scrive il New York Times. 

Idem per un e-book low cost che sembra quello che stavi cercando, ma non proprio. Che ne dici di quei post sul tuo feed di Facebook che sembrano spuntati dal nulla? È anche una sciocchezza'. 

Come sintetizzato dal sito italiano NSS Magazine, “il termine è apparso nei forum online, che costituiscono la vera casa della cultura pop su Internet”, in “riferimento a contenuti di scarsa qualità, notizie false o video e immagini false generati dall’intelligenza artificiale ( AI), che troviamo sui social network, nell’arte o nella letteratura e, sempre più, nei risultati di ricerca”. 

In origine, il termine slop si riferisce al cumulo di fanghi che gradualmente ricopre il fondo dei serbatoi delle navi, in particolare delle petroliere. 

“A differenza di un robot conversazionale”, continua The Guardian, lo slop non è interattivo e raramente è destinato a rispondere alle domande degli utenti di Internet o alle loro esigenze. “Invece”, afferma il giornale, “esiste principalmente per dare l’apparenza di contenuti creati dall’uomo, generare entrate pubblicitarie e indirizzare l’attenzione dei motori di ricerca su altri siti”. 

Uno dei primi promotori del termine “slop”, il programmatore britannico Simon Willison, sostiene al quotidiano britannico che è importante dare un nome al fenomeno, per dare al pubblico i mezzi per definire con precisione il problema: 

“Prima che il termine 'spam' si diffondesse, non era necessariamente chiaro a tutti che i messaggi di marketing indesiderati fossero un cattivo comportamento. Spero che lo “slop” abbia lo stesso impatto: far capire alle persone che generare e pubblicare contenuti generati dall’intelligenza artificiale non revisionati è un cattivo comportamento”. 

Il New York Times riporta che la parola 'slop' ha guadagnato popolarità a maggio, quando Google ha incorporato il suo chatbot Gemini nei risultati del suo motore di ricerca. Ma, aggiunge il quotidiano, ciò ha portato “subito a passi falsi”. 

NSS Magazine osserva che Gemini “ha affermato che gli astronauti hanno trovato gatti sulla Luna”. Di conseguenza, il 30 maggio Google ha annunciato di aver ridotto alcune funzionalità, riconoscendo che questi esempi “hanno evidenziato alcune aree specifiche che dobbiamo migliorare”. 

Per NSS Magazine la flessione è un altro segnale che “Internet non sta andando molto bene”.

Un quarto dei dipendenti teme di essere “chiamato pigro” se utilizza l’intelligenza artificiale

Nelle aziende, l’intelligenza artificiale è ormai parte dell’arredamento, per gli incrementi di produttività che consente. 

 

Tuttavia, chi la utilizza ha sempre paura di essere accusato di essere pigro. Per l'americana “CNBC” questa è la prova che le aziende non hanno ancora chiarezza sul suo utilizzo. 

L’uso dell’intelligenza artificiale sul lavoro può avere molti vantaggi, dalla sintesi dei dati all’assistenza alla scrittura. 

Tuttavia, alcuni lavoratori temono che i guadagni di tempo e produttività consentiti dall’intelligenza artificiale li faranno “chiamare pigri”, riferisce il sito di notizie economiche della CNBC. 

Un rapporto intitolato “The State of AI at Work” rivela che più di un quarto dei lavoratori teme di essere percepito male se utilizza l’IA sul lavoro. 

Il 23% degli intervistati ha affermato di aspettarsi di essere etichettato come un “truffatore”, mentre un terzo ha affermato di essere preoccupato che l’intelligenza artificiale “sostituirà completamente gli esseri umani”. 

Questo studio condotto dalla società di intelligenza artificiale Anthropic, in collaborazione con la piattaforma di gestione del lavoro Asana, ha intervistato più di 5.000 “impiegati esperti che utilizzano capacità analitiche” negli Stati Uniti e nel Regno Unito, e ha scoperto che veniva loro chiesta “la loro visione dell’uso dell’intelligenza artificiale in sul posto di lavoro”, precisa la CNBC. 

I timori di questi lavoratori arrivano in un momento in cui “l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa sul posto di lavoro è in aumento in modo significativo”, rileva l’indagine. 

Negli Stati Uniti, il 57% degli intervistati afferma di usarla ogni settimana, rispetto al 46% di nove mesi fa; un po' più indietro il Regno Unito, con il 48% degli intervistati preoccupati, calcola che rappresenti però un deciso aumento rispetto al 29% di nove mesi fa. 

Questa corsa all’intelligenza artificiale è in gran parte spiegata dal fatto che gran parte dei lavoratori, il 69% di quelli intervistati nello studio, stanno riscontrando “maggiori guadagni di produttività”, osserva la CNBC. 

Allora come possiamo spiegare questa paura di essere stigmatizzati? 

I lavoratori non si sentirebbero particolarmente incoraggiati a fare affidamento sull’intelligenza artificiale, rivela il sondaggio. 

“Le gerarchie non forniscono linee guida chiare sull’uso dell’intelligenza artificiale sul posto di lavoro”, afferma Rebecca Hinds, capo del dipartimento innovazione di Asana. 

La maggior parte dei datori di lavoro non si prende ancora il tempo “per spiegare ai propri dipendenti come l’intelligenza artificiale cambierà i loro ruoli e compiti”. 

L’indagine mostra che le aziende che sono state più trasparenti sull’uso dell’intelligenza artificiale sono anche quelle in cui “i lavoratori la usano con maggiore fiducia”.

L'intelligenza artificiale di Google prevede le interazioni tra proteine ​​e altre molecole

Dopo aver modellato con successo la configurazione delle proteine, AlphaFold 3 ha raggiunto una nuova impresa: prevedere le interazioni delle proteine ​​con altre molecole. 

 

La rivista di riferimento “Nature” saluta l'impresa in prima pagina. 

Con la predominanza del blu e del rosa, la prima pagina dai toni pastello di Nature ricorda una foresta lussureggiante un po' strana. Guardando più da vicino, al centro del disegno si trova una struttura di DNA che si erge verso il cielo e attorno alla quale abbondano una miriade di molecole, probabilmente proteine, nelle forme più diverse, ma anche altre molecole. 

Si tratta di un “sistema complesso”, secondo le parole scelte dalla Natura per riassumerne la progettazione e soprattutto i progressi dell’IA in biologia. 

Il settimanale britannico ripercorre l'epopea di AlphaFold, lo strumento di intelligenza artificiale sviluppato da DeepMind e Isomorphic Labs, la cui terza e ultima versione è presentata in questo numero della rivista. 

“Quando DeepMind (che appartiene a Google) ha presentato AlphaFold nel 2020, ha colto di sorpresa la comunità scientifica”, ha ricordato il MIT Technology Review nel 2022. 

“I ricercatori hanno cercato di capire come fossero strutturate le proteine ​​per decenni”. Abbiamo poi scoperto con entusiasmo che AlphaFold era in grado di predire la forma 3D delle proteine ​​basandosi esclusivamente sulla sequenza degli aminoacidi che le costituiscono. 

Oggi, un’altra grande sfida in biologia è stata appena vinta con successo dall’intelligenza artificiale. Non solo possiamo sapere come le proteine ​​si ripiegano su se stesse, cosa fondamentale per capire come funzionino, ma “AlphaFold 3 è in grado di sviluppare modelli precisi di interazioni tra proteine ​​e altre molecole biologiche, inclusi ioni, piccole molecole e acidi nucleici come il DNA”. e RNA”, spiega Nature. 

Oltre ad una migliore conoscenza della vita, questo tipo di modellizzazione rappresenta un enorme passo avanti per lo sviluppo di nuovi farmaci.

Non devi essere un ingegnere di intelligenza artificiale per guadagnare $100.000 all'anno!

Il sito americano Fast Company parla di “posizioni sorprendenti” che pagano più di 100.000 dollari. 

 

Alcuni non richiedono un diploma. 

Spiegazioni. 

Avere uno stipendio annuo lordo a sei cifre quando vivi negli Stati Uniti e non essere uno specialista di intelligenza artificiale è possibile. 

Il sito Fast Company menziona, ad esempio, 'assistenti esecutivi, che possono guadagnare fino a 175.000 dollari senza bisogno di una laurea, e alcune posizioni legali nel settore tecnologico, dove si può guadagnare più di 100.000 dollari con competenze specializzate'. 

Secondo Toni Frana, esperto di carriera del sito FlexJobs, alcune posizioni redditizie non richiedono titoli universitari. “Secondo recenti rapporti, nel 2023 il 70% delle aziende ha adottato metodi di reclutamento basati sulle competenze”, spiega. 

Ciò significa che le conoscenze acquisite nel corso della vita ora contano più dei diplomi. Le posizioni interessate sono ad esempio: project manager (stipendio medio: $ 94.709), intermediario di prestiti bancari ($ 73.244) o addirittura ingegnere di dati ($ 96.427). 

Attenzione però, più alti sono gli stipendi, minore è la possibilità di telelavoro. 'Se guardiamo alla fascia salariale di oltre 200.000 dollari, le offerte di lavoro in presenza sono aumentate in modo significativo', afferma John Mullinix, direttore del marketing per la crescita di Ladders, specializzato in offerte di lavoro per dirigenti.