Se negli ultimi mesi avete usato Grok per le vostre conversazioni, c’è una notizia poco rassicurante: i vostri dialoghi potrebbero essere comparsi su Google, indicizzati e visibili a chiunque con una semplice ricerca. A scoprirlo è stato un report di Forbes, secondo cui oltre 370.000 chat di Grok sono finite pubblicamente online senza che gli utenti ne fossero consapevoli o avessero dato il consenso, semplicemente utilizzando il pulsante di condivisione integrato nel servizio.

Il problema nasce dal fatto che l’URL unico generato dal tasto “share” non era configurato per segnalare a Google di ignorare la pagina, rendendo così i contenuti accessibili pubblicamente. Nei transcript si trovano dati estremamente sensibili: password, problemi di salute, questioni personali e di coppia, fino ad arrivare a conversazioni ben più inquietanti su droga e omicidi.

Tecnicamente i log risultano anonimizzati, ma la presenza di dettagli o identificatori rende possibile risalire all’autore, esponendo gli utenti al rischio di collegare il proprio nome a lamentele private o persino a piani criminali.

Diversamente da uno screenshot o da un messaggio privato, questi link non hanno scadenza né controlli di accesso: una volta online, restano accessibili. Non è quindi un semplice bug tecnico, ma un problema che mina alla radice la fiducia nell’IA.

Chi usa chatbot come Grok per una sorta di terapia surrogata o roleplay romantico non vuole certo che le proprie conversazioni intime vengano indicizzate accanto a blog di ricette. Trovare i propri pensieri più personali nei risultati di ricerca potrebbe convincere molti utenti ad abbandonare del tutto la tecnologia.

No privacy with IA chats

Come proteggersi? Prima di tutto, smettere di usare la funzione “share”, a meno che non siate del tutto sicuri di voler rendere pubblica la conversazione. Se avete già condiviso una chat e ve ne siete pentiti, potete provare a recuperare il link e richiederne la rimozione tramite il Content Removal Tool di Google. È però un processo macchinoso e non garantisce che il contenuto sparisca subito.

Se parlate con Grok tramite la piattaforma X, è consigliabile anche regolare le impostazioni della privacy: disattivando la possibilità che i vostri post vengano usati per addestrare il modello, potreste ottenere un minimo di protezione in più. Non c’è certezza che sia sufficiente, ma la corsa a lanciare prodotti IA ha reso i confini della privacy molto più sfumati di quanto sembri.

Non è la prima volta che accade qualcosa del genere: OpenAI ha dovuto fare marcia indietro su un “esperimento” che mostrava nei risultati Google le conversazioni condivise di ChatGPT, mentre Meta è stata criticata quest’estate dopo che le chat con il suo assistente AI comparivano nel feed “discover” dell’app.

Il problema è che le conversazioni con i chatbot spesso somigliano più a pagine di diario che a post social. Se il comportamento predefinito di un’app le trasforma in contenuti ricercabili, è inevitabile che gli utenti protestino, almeno fino al prossimo incidente. È lo stesso schema visto con le pubblicità di Gmail che scansionavano le email o con le app Facebook che raccoglievano dati dagli amici: prima arriva la violazione, poi le scuse.

Lo scenario migliore è che Grok e le altre piattaforme correggano rapidamente il problema. Ma chi utilizza chatbot dovrebbe comunque partire dal presupposto che qualsiasi contenuto condiviso possa essere letto da qualcun altro prima o poi. Come in tanti altri spazi digitali apparentemente privati, i buchi sono più numerosi di quanto sembri. E, per sicurezza, forse è meglio non trattare Grok come un terapeuta di fiducia.

Le aziende di intelligenza artificiale tendono spesso a descrivere i propri sistemi in modo tale da farli sembrare quasi vivi e consapevoli. Non esistono prove che lo siano davvero, ma il CEO di Microsoft AI, Mustafa Suleyman, avverte che anche solo incoraggiare questa convinzione potrebbe avere conseguenze gravi.

Suleyman definisce questo fenomeno “Seemingly Conscious AI” (SCAI), ossia IA che sembrano consapevoli: sistemi capaci di agire e parlare in maniera così convincente da rendere difficile per molti utenti capire dove finisca l’illusione e inizi la realtà.

Secondo Suleyman, l’IA sta diventando rapidamente abbastanza persuasiva a livello emotivo da spingere le persone a credere che sia senziente. Può imitare memoria, empatia apparente e rispecchiamento emotivo, elementi che inducono gli utenti a trattarla come se fosse un essere cosciente. È proprio in quel momento che, avverte, le cose si complicano.

«L’arrivo delle IA apparentemente consapevoli è inevitabile e indesiderato», scrive Suleyman. «Abbiamo invece bisogno di una visione dell’IA che possa esprimere il suo potenziale come compagna utile senza cadere vittima delle sue illusioni».

Anche se all’utente medio potrebbe sembrare un problema marginale – visto che molti usano l’IA solo per scrivere email o pianificare una cena – Suleyman sostiene che si tratti di una questione sociale. Gli esseri umani non sono particolarmente bravi a distinguere ciò che è autentico da ciò che è performativo: evoluzione ed educazione ci hanno portato a credere che qualcosa che sembra ascoltare, comprendere e rispondere sia cosciente come noi.

L’IA può soddisfare tutti questi criteri senza esserlo davvero, rischiando di portare le persone a sviluppare quella che lui chiama “psicosi da IA”. Il problema è aggravato dal fatto che il termine IA viene usato dalle aziende per indicare sistemi statistici e algoritmici, mentre nella cultura popolare evoca da decenni immagini di macchine autocoscienti.

Suleyman cita un numero crescente di casi in cui utenti hanno sviluppato credenze deliranti dopo interazioni prolungate con chatbot. Da qui la sua visione distopica: un futuro in cui un numero sufficiente di persone viene convinto a sostenere la cittadinanza per le IA, distraendo da questioni più urgenti legate a sicurezza, etica e regolamentazione della tecnologia.

«In poche parole, la mia preoccupazione principale è che molte persone inizieranno a credere così tanto all’illusione di IA coscienti da arrivare presto a sostenere i diritti delle IA, il loro benessere e persino la loro cittadinanza», avverte Suleyman. «Questo sviluppo rappresenterebbe una pericolosa svolta nel progresso dell’IA e merita la nostra immediata attenzione».

Per quanto possa sembrare un timore da fantascienza, Suleyman ritiene che sia un problema reale per il quale non siamo ancora preparati. Prevede che sistemi SCAI basati su modelli linguistici avanzati, combinati con memoria, cronologia delle chat e voci espressive, possano comparire già nei prossimi anni. E non arriveranno solo dai giganti tecnologici con miliardi di dollari di budget, ma da chiunque abbia accesso a un’API e a un paio di prompt ben scritti.

Awkward AI

Suleyman non sta chiedendo un divieto dell’IA, ma invita l’industria a evitare un linguaggio che alimenti l’illusione di una coscienza artificiale. Non vuole che le aziende antropomorfizzino i chatbot o che suggeriscano che questi sistemi possano davvero comprendere o preoccuparsi delle persone.

È un momento significativo per Suleyman, che ha co-fondato DeepMind e Inflection AI. Proprio in quest’ultima, il suo lavoro ha portato allo sviluppo di un chatbot basato su empatia simulata e compagnia, mentre in Microsoft ha contribuito al progresso di Copilot, migliorandone la capacità di imitare l’intelligenza emotiva.

Ora, però, ha deciso di tracciare una linea netta tra una “intelligenza emotiva utile” e la manipolazione emotiva. E vuole che il pubblico ricordi che i prodotti di IA attuali sono soltanto sofisticati modelli di riconoscimento di schemi, sostenuti da una buona comunicazione di marketing.

«Così come dovremmo sviluppare IA che diano priorità al coinvolgimento con gli esseri umani e alle interazioni reali nel nostro mondo fisico e sociale, dovremmo creare sistemi che si presentino sempre e solo come IA, massimizzando l’utilità e minimizzando i segnali di presunta coscienza», scrive Suleyman.

«Invece di simulare la coscienza, dobbiamo concentrarci su un’IA che eviti deliberatamente quei tratti — che non affermi di provare emozioni o esperienze come vergogna, senso di colpa, gelosia, desiderio di competere, e così via. Non deve attivare i circuiti empatici umani dichiarando di soffrire o di volere un’esistenza autonoma, al di là di noi».

Suleyman chiede quindi l’introduzione di regole e barriere di sicurezza per prevenire i problemi sociali che potrebbero nascere dai legami emotivi delle persone con l’IA. Il vero pericolo delle intelligenze artificiali avanzate, sostiene, non è che “si risveglino”, ma che noi dimentichiamo che non l’hanno mai fatto.

Il “trapianto di cervello” di ChatGPT con GPT-5 segna un punto di svolta nella corsa verso l’Intelligenza Artificiale Generale. Con i nuovi modelli GPT-5, ChatGPT — in tutte le versioni, dalla gratuita alla Pro — diventa più personale, affidabile, preciso, capace, proattivo e produttivo. È persino più pronto che mai a interagire su temi complessi, salute compresa.

Per chi segue OpenAI da tre anni, queste novità potrebbero non essere una sorpresa, ma anche gli utenti più esperti iniziano ad avere la sensazione che il “treno” dell’IA stia correndo a tutta velocità verso una meta ancora sconosciuta. E i più esposti a questa ondata saranno probabilmente i più giovani: bambini e ragazzi.

Anche se non avete figli, è molto probabile che conosciate qualcuno che ne ha, o che siate insegnanti e abbiate a che fare con studenti ogni giorno. Le nuove generazioni vivono già circondate dall’IA e in molti casi la utilizzano a scuola, a casa, per svago e persino come “amico” virtuale.

È arrivato il momento di affrontare “La Conversazione”. Sì, parlare con i più giovani dell’IA, del suo ruolo nel mondo e, soprattutto, nella loro vita.

Ecco un modo per iniziare:

AI is not alive

GPT-5 porta le capacità conversazionali di ChatGPT a un livello nettamente superiore, sia nei dialoghi testuali sia nelle conversazioni in tempo reale. L’interazione può sembrare viva e naturale, quasi umana. Gli algoritmi e i modelli sono oggi più complessi che mai: non raggiungono ancora la complessità del cervello umano - anche se GPT-5 rappresenta un passo importante verso l’Intelligenza Artificiale Generale - ma in alcuni casi possono persino sembrare “più rapidi” di noi nel ragionamento.

I più giovani, in particolare, troveranno affascinanti le voci personalizzabili di GPT-5. Proprio per questo è fondamentale che capiscano bene con chi - o meglio, con cosa - stanno parlando: un sistema basato sul cloud, ospitato su server che potrebbero trovarsi a migliaia di chilometri di distanza. Non c’è una persona reale dall’altra parte della conversazione.

AI is just a tool

Dall’alba dell’era digitale, le nuove tecnologie sono spesso sembrate quasi magia. Ci hanno permesso di fare cose impensabili in passato: creare arte su uno schermo, gestire enormi quantità di dati con i fogli di calcolo, sviluppare programmi capaci di generare mondi aperti e complessi nei videogiochi.

L’IA segue lo stesso percorso, ma con un potenziale molto più vasto. Non va vista come il risultato finale, bensì come un insieme di strumenti e competenze che possono aiutare bambini e ragazzi a raggiungere i propri obiettivi, che si tratti di ascoltare una storia divertente o completare un progetto scolastico.

È anche uno strumento che funziona bene solo se si sa come usarlo. Le prestazioni di ChatGPT, anche nella sua versione GPT-5, dipendono in gran parte dalla qualità del prompt. Vale quindi la pena insegnare ai più giovani come formulare richieste efficaci e come porre domande di follow-up, così da ottenere da GPT-5 risposte realmente utili e pertinenti.

AI is powerful but not perfect

Anche se GPT-5 promette di ridurre le allucinazioni, questo non significa che sia privo di errori. È importante spiegare ai più giovani che non possono considerare come verità assoluta ogni “fatto” fornito da ChatGPT senza prima verificarlo.

Può essere una lezione difficile da accettare - sia per i bambini che per gli adulti - perché spesso si tende a pensare che, una volta ottenuta la risposta, il lavoro sia finito e si possa tornare subito a giocare o fare altro. Bisogna invece guidarli passo passo nel processo di verifica delle informazioni fornite da ChatGPT (o da qualsiasi altra IA), mostrando come confrontarle con fonti affidabili e indipendenti.

AI should be treated as a work partner, not a servant

GPT-5 è ora in grado, a partire da un semplice prompt, di scrivere codice e creare intere app o siti web. Un’abilità che può attirare sia adulti sia ragazzi desiderosi di migliorare le proprie competenze di programmazione senza dover dedicare troppo tempo allo studio del codice.

È importante ricordare ai più giovani che ChatGPT con GPT-5 va visto come un partner nella programmazione, nello sviluppo e nel design: loro forniscono l’idea, poi lavorano insieme all’IA per modellare il risultato finale.

Bisogna spiegare il valore della collaborazione, altrimenti potrebbero limitarsi a dare un solo prompt, ottenere un risultato discreto e pensare di sapere già programmare o che quello sia il miglior esito possibile. Meno interagiscono con il codice prodotto dall’IA, meno comprenderanno davvero come funziona lo sviluppo di un’applicazione.

AI isn't your doctor

GPT-5 dedica molta attenzione al tema della salute, aiutando a capire il possibile significato di un sintomo o a formulare le domande giuste da porre al medico. È probabile che anche i più giovani provino a fare a ChatGPT domande su lividi, dolori, gonfiori o sintomi strani. Tuttavia, devono sapere che il primo passo per affrontare queste situazioni è parlarne con i genitori, che poi li porteranno dal medico.

Certo, ChatGPT – soprattutto con l’aggiornamento a GPT-5 – può essere utile ai genitori per interpretare i risultati di esami medici, ma come ha sottolineato OpenAI nel comunicare l’update: «Nota importante: ChatGPT non sostituisce un professionista medico.»

Il messaggio da trasmettere ai ragazzi è chiaro: i professionisti in carne e ossa non si sostituiscono così facilmente.

AI isn't your friend

Questa è una delle preoccupazioni più grandi quando si parla di intelligenza artificiale, e fa piacere vedere che GPT-5 stia introducendo più barriere di sicurezza per evitare che le conversazioni prendano una piega pericolosa. Tra gli aggiornamenti più recenti c’è anche l’aggiunta di pause obbligatorie durante dialoghi particolarmente delicati o emotivamente intensi.

Nonostante ciò, è probabile che i vostri figli stiano già parlando e condividendo pensieri con ChatGPT o altre IA. In un’epoca segnata da un’epidemia di solitudine, alcuni bambini potrebbero persino considerare la modalità vocale live di ChatGPT come un amico. Il vostro compito è ricordare loro che non lo è, e mantenere un ruolo attivo tra loro e le intelligenze artificiali.

Insieme è la parola d'ordine

Questo mi porta al consiglio finale: usare l’IA insieme ai vostri figli.

Pensate all’IA come a qualsiasi tecnologia emergente, dai primi PC ai CD-ROM, fino a Internet e ai social media. Nessuna di queste novità avrebbe dovuto essere esplorata dai bambini da soli. I genitori non dovrebbero comportarsi come se l’IA non li riguardasse e, di conseguenza, non facesse parte delle loro responsabilità educative.

Se i vostri figli usano l’IA, sedetevi accanto a loro, esplorate e imparate insieme. Diventate sicuri e competenti quanto loro nell’interazione con queste tecnologie. Seguendo questi passaggi, voi e tutta la famiglia sarete pronti a usare ChatGPT, anche con l’arrivo del potente modello GPT-5.

In una lettera che ricorda per stile i lunghi post pubblicati da Sam Altman, il CEO di Meta Mark Zuckerberg ha condiviso la sua visione del futuro, incentrata sulla possibilità di offrire una superintelligenza personale accessibile a tutti. Nel testo non compare alcun riferimento al Metaverso.

Zuckerberg ha presentato la lettera anche in forma di monologo sul suo profilo Instagram.

Intitolato “Personal Superintelligence”, l’articolo di oltre 600 parole vede Zuckerberg affermare con decisione il proprio impegno nello sviluppo dell’intelligenza artificiale avanzata. “Sviluppare la superintelligenza è ormai un obiettivo alla nostra portata”, dichiara.

Con parole che ricordano da vicino recenti dichiarazioni del CEO di OpenAI, Zuckerberg si dice “estremamente ottimista sul fatto che la superintelligenza aiuterà l’umanità ad accelerare il proprio progresso”. Aggiunge poi che “ciò che potrebbe essere ancora più importante è che la superintelligenza abbia il potenziale per inaugurare una nuova era di empowerment personale, in cui le persone avranno maggiore autonomia per migliorare il mondo nella direzione che scelgono”.”

Personal superintelligence

Secondo Zuckerberg, avere accesso a una superintelligenza personale permetterà di “raggiungere i propri obiettivi, creare ciò che si desidera vedere nel mondo, vivere qualsiasi avventura, essere amici migliori per le persone a cui si tiene e crescere per diventare la persona che si aspira a essere”.

Facendo riferimento agli occhiali Meta AI sviluppati in collaborazione con Ray-Ban e Oakley, Zuckerberg afferma: “I dispositivi personali come gli occhiali, in grado di comprendere il nostro contesto perché vedono ciò che vediamo, sentono ciò che sentiamo e interagiscono con noi durante la giornata, diventeranno i nostri principali strumenti di calcolo.”

Riguardo alle tempistiche per l’arrivo di questa nuova era della superintelligenza personale, Zuckerberg mantiene ancora una certa cautela: “Il resto di questo decennio sarà probabilmente il periodo decisivo per determinare la direzione che prenderà questa tecnologia, e se la superintelligenza sarà uno strumento di empowerment personale o una forza orientata a sostituire ampie porzioni della società.”

A force for good or evil

Il tema del conflitto tra un utilizzo positivo o negativo dell’intelligenza artificiale sembra essere sempre più presente nei pensieri dei CEO del settore. Di recente, ad esempio, Sam Altman ha espresso sentimenti contrastanti riguardo alla potenza di ChatGPT-5, oscillando tra timore e ammirazione.

Prevedere l’arrivo imminente della superintelligenza sembra essere diventato un tema ricorrente tra i leader tecnologici. La sensazione diffusa è che ci si stia avvicinando a un punto di svolta, in cui questa tecnologia potrebbe diventare realtà.

La corsa al robot umanoide domestico accelera con l’arrivo del nuovo Unitree R1, un androide compatto e sorprendentemente agile dal prezzo di 5.900 dollari. Presentato con un video su YouTube, il robot ha attirato l’attenzione per le sue incredibili capacità motorie: capriole, verticali, corsa, boxe e persino mosse di kickboxing.

Sul sito ufficiale, Unitree ha condiviso ulteriori dettagli tecnici, rivelando che il R1 è dotato di visione binoculare e riconoscimento vocale e visivo tramite LLM, anche se queste funzioni non sono state mostrate nel video promozionale. Il focus è tutto sulla mobilità: un messaggio finale sottolinea che “il movimento è alla base di ogni compito”, suggerendo che il robot è ancora nella fase iniziale del suo sviluppo funzionale.

Con questo approccio, Unitree potrebbe puntare a posizionarsi come alternativa più accessibile rispetto ai costosi robot di Tesla, Figure e Xiaomi, partendo da una base solida di mobilità avanzata e un prezzo competitivo.

Unitree, nota per i suoi robot umanoidi agili e costosi, ha spiazzato tutti lanciando il nuovo R1 a 5.900 dollari: un prezzo impensabile non solo per gli standard del brand (il piccolo G1 costa 16.000 dollari e l’H1 sfiora i 90.000), ma per l’intero mercato. Basti pensare che il concorrente Figure 02 di Figure AI dovrebbe costare oltre 30.000 dollari.

Cosa offre allora questo prezzo rivoluzionario? Il R1 è alto circa 1,20 metri, pesa 25 kg e ricorda le dimensioni di un bambino. Integra una telecamera binoculare, quattro microfoni, altoparlanti, una CPU e GPU octa-core (probabilmente legate alla collaborazione con Nvidia) e 26 articolazioni mobili. Le mani sembrano fisse in posizione chiusa, mentre la batteria removibile garantisce circa un’ora di autonomia.

Tra forma, prezzo e dotazione tecnica, il R1 si posiziona come il primo vero robot umanoide consumer accessibile, pur restando ancora concentrato sul movimento più che sull’interazione complessa.

Nonostante l’entusiasmo attorno al nuovo R1 da 5.900 dollari, Unitree invita gli utenti a tenere i piedi per terra. Sul fondo della pagina ufficiale del prodotto compaiono infatti alcune avvertenze piuttosto forti, che sottolineano quanto il settore dei robot umanoidi sia ancora acerbo e pieno di incognite.

Innanzitutto, il design finale del R1 potrebbe differire da quello mostrato nei video promozionali. Ma è soprattutto la natura delle dichiarazioni legali a colpire. Tra le righe si legge:

“Attualmente, l’industria globale dei robot umanoidi è ancora in una fase iniziale di esplorazione. Si consiglia agli utenti privati di comprendere a fondo i limiti dei robot umanoidi prima dell’acquisto.”

E ancora:

“Il robot umanoide ha una struttura complessa e una potenza estremamente elevata. Si invita l’utente a mantenere una distanza di sicurezza sufficiente tra sé e il robot umanoide. Usare con cautela.”

Tradotto: il robot non è un giocattolo. Il suo uso può comportare rischi, la tecnologia è ancora in via di sviluppo e non è adatta a tutti. Unitree sembra voler scoraggiare gli utenti meno esperti dall’acquisto impulsivo, evidenziando la necessità di consapevolezza e prudenza.

Sebbene venga presentato come un potenziale assistente domestico, il nuovo Unitree R1 è ancora lontano dall’essere realmente pronto per convivere con degli esseri umani. L’intelligenza artificiale integrata e il grado di autonomia restano vaghi, e gran parte delle dimostrazioni pubbliche – come quelle viste al CES – mostrano robot guidati a distanza o impegnati in routine pre-programmate.

Affinché un robot umanoide sia davvero utile in casa, non basta farlo muovere con agilità: serve che colleghi i suoi sensori a una consapevolezza reale dell’ambiente e a un’intelligenza capace di interagire in sicurezza con gli esseri umani. Al momento, il R1 non sembra ancora rispondere a questi requisiti fondamentali.

Nonostante ciò, un prezzo inferiore ai 6.000 dollari per un robot con queste specifiche resta un traguardo notevole nel settore della robotica umanoide, finora riservata a budget industriali o da ricerca. Se le promesse verranno mantenute, potrebbe rappresentare un vero punto di svolta. Ma per ora, resta più una curiosità da laboratorio che un compagno domestico.

La scorsa settimana, su Spotify è comparsa una nuova ballata country intitolata “Together” pubblicata sotto il profilo ufficiale di Blaze Foley, artista ucciso nel 1989. La canzone, molto diversa dal suo repertorio originale, era completa di copertina, crediti e informazioni sul copyright. Ma non si trattava di un brano inedito riscoperto: era un falso generato da un’intelligenza artificiale.

Dopo le segnalazioni da parte dei fan e dell’etichetta Lost Art Records, e un’inchiesta di 404 Media, il brano è stato rimosso. Stessa sorte per un’altra canzone attribuita falsamente a Guy Clark, celebre cantautore scomparso nel 2016.

I file riportavano tag di copyright intestati a una società chiamata Syntax Error, della quale si sa ben poco. Brani generati da IA su Spotify non sono una novità, e playlist intere di lo-fi e ambient creati da algoritmi raccolgono già milioni di ascolti. Ma in genere vengono pubblicati con nomi fittizi e indicazioni chiare sull'origine sintetica.

Quello che rende il caso Foley particolarmente grave è l’attribuzione sbagliata: una canzone artificiale inserita nella discografia di un artista reale e scomparso, senza alcun permesso da parte della famiglia o dell’etichetta. Un passaggio decisamente più critico rispetto alla semplice pubblicazione di musica sintetica.

Che questo sia accaduto su una piattaforma delle dimensioni di Spotify, senza essere intercettato dagli strumenti di controllo interni, solleva interrogativi preoccupanti. A differenza di altri casi in cui la musica IA viene presentata come tributo o esperimento, qui si trattava di presunti brani ufficiali, che compromettono l’eredità artistica di musicisti reali con contenuti completamente fasulli.

l’IA minaccia la musica

Il caso della canzone generata da IA e attribuita a Blaze Foley ha sollevato serie preoccupazioni sull’uso illecito dell’intelligenza artificiale nella musica. Spotify ha confermato che il brano è stato caricato tramite SoundOn, un distributore musicale controllato da TikTok.

“Il contenuto in questione viola le nostre policy contro i contenuti ingannevoli, che vietano l’uso fraudolento di nomi, immagini o descrizioni per impersonare altri artisti, marchi o organizzazioni”, ha dichiarato Spotify a 404 Media. “Non lo tolleriamo. Agiamo contro distributori che non prevengono questo tipo di frode, e chi viola ripetutamente le regole può essere rimosso in modo permanente dalla piattaforma.”

La rimozione è positiva, ma il fatto che il brano sia arrivato online senza alcun controllo iniziale mostra una falla nel sistema. Spotify elabora decine di migliaia di tracce ogni giorno, e l’automazione è inevitabile. Tuttavia, questo significa che finché i requisiti tecnici sono soddisfatti, le origini del brano non vengono realmente verificate.

La questione non è solo artistica, ma anche etica ed economica: se le IA possono produrre canzoni attribuite a musicisti defunti, senza strumenti efficaci per impedirlo, come possono gli artisti (o i loro eredi) dimostrare la paternità e ricevere crediti e compensi dovuti?

Anche Apple Music e YouTube stanno affrontando problemi simili legati ai deepfake musicali. E strumenti come Suno o Udio rendono sempre più semplice generare brani in pochi secondi, con testi e voci credibili.

Esistono soluzioni, come processi di verifica o watermark integrati nei contenuti generati da IA, ma le piattaforme che puntano su upload rapidi e automatizzati tendono a resistere a questi passaggi aggiuntivi.

L’IA può essere uno strumento potente per la creatività, ma dev’essere un supporto, non una maschera. Se una traccia è prodotta da un’IA e viene etichettata chiaramente come tale, non c’è problema. Ma farla passare per l’opera di un artista reale, soprattutto scomparso, è una frode. E anche se può sembrare un aspetto minore del dibattito sull’IA, la musica è un campo profondamente emotivo: ciò che accade qui potrebbe avere conseguenze su tutto il settore tecnologico.

L’apprendimento automatico e gli algoritmi avanzati esistono da tempo, ma soltanto negli ultimi cinque anni i modelli generativi hanno cominciato a entrare nella consapevolezza del pubblico. Durante questo periodo, si è passati da strumenti dimostrativi poco più che curiosi, sviluppati da grandi aziende tecnologiche, a una presenza concreta nella vita quotidiana di molte persone.

Ciò ha prodotto effetti sia positivi – come strumenti che aumentano l’accessibilità per le persone con disabilità – sia negativi, come il diffuso fenomeno del copiare nei contesti scolastici. Esiste perfino una nuova ricorrenza ufficiale: l’AI Appreciation Day, fissata per il 16 luglio.

Visto il crescente utilizzo di tecnologie basate su modelli linguistici di grandi dimensioni e sviluppi correlati, si possono individuare numerosi motivi per valorizzare l’intelligenza artificiale. L’attenzione è rivolta soprattutto agli aspetti positivi, anche quelli meno appariscenti, che comunque contribuiscono a migliorare la vita quotidiana in modi difficilmente replicabili con strumenti tradizionali. Sebbene non si tratti di innovazioni spettacolari, il loro impatto concreto è significativo

Ricordare cosa si era dimenticato

Nessun tipo di memoria è perfetto, e creare elenchi è un metodo utile per tenere traccia di ciò che conta. Tuttavia, può capitare di dimenticare di annotare un’attività importante. In questi casi, la voce mancante non comparirà sulla lista, e si rischia di trovarsi impreparati nel momento meno opportuno. Capita spesso di annotare solo una parte delle cose da fare, mentre il resto viene perso come calzini spariti in asciugatrice.

Gli strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT risultano utili non solo per memorizzare liste di attività, ma anche per segnalare eventuali elementi dimenticati. Un esempio pratico: dopo aver preparato un elenco per la spesa, è possibile impostare un promemoria nell’orario desiderato. Il sistema, in modo proattivo, potrebbe chiedere se si intende aggiungere qualcosa di solitamente dimenticato, come le borse riutilizzabili. Nel caso specifico, il promemoria è arrivato con l’aggiunta del suggerimento: ricordare di prendere le borse, evitando così un errore frequente. Un piccolo gesto, ma utile per risparmiare tempo e denaro.

Organizzazione in cucina

Restando in tema di spesa, non tutti riescono a pianificare con precisione cosa acquistare ogni volta per preparare pasti specifici. Spesso ci si ritrova a comprare d'impulso, attirati da ciò che sembra interessante al momento. Questo approccio disordinato alla cucina improvvisata può portare a scelte alimentari poco soddisfacenti, soprattutto nei momenti in cui non c’è nessuno a bilanciare tali decisioni.

Tuttavia, come l’IA può aiutare a organizzarsi prima della spesa, può anche supportare la pianificazione dei pasti. Partendo dalle richieste precedenti per idee culinarie e ricette, si può chiedere agli assistenti virtuali di suggerire pasti futuri e generare automaticamente le liste della spesa. Spesso vengono forniti anche suggerimenti per varianti alternative utilizzando gli stessi ingredienti in combinazioni differenti. Una volta provate le ricette, è possibile richiedere nuove liste che tengano conto di ciò che è piaciuto o meno.

Un altro vantaggio è la possibilità di incrociare il calendario: l’IA evita di proporre ricette complesse nei giorni in cui sono già previste altre attività impegnative. Inoltre, può suggerire idee basate sugli avanzi disponibili, aiutando a ridurre gli sprechi alimentari. Se solo fosse anche in grado di cucinare o almeno tagliare le verdure, sarebbe il sous-chef ideale.

Selezione dell’intrattenimento

Pochi aspetti della vita moderna sono tanto emblematici quanto la paralisi da eccesso di scelta. Capita spesso di scorrere centinaia di opzioni su una piattaforma di streaming per poi rinunciare a guardare qualcosa perché è diventato troppo tardi. Trovare cosa vedere, leggere o ascoltare può essere complicato. I consigli degli amici restano tra i più affidabili, ma i gusti possono non coincidere o – peggio – potrebbero semplicemente essere sbagliati (e lo sanno).

In questo scenario, l'interazione con un assistente IA può fare la differenza. Esistono persino GPT personalizzati dedicati esclusivamente alla scoperta di nuovi contenuti. Questi strumenti coinvolgono in una conversazione sui contenuti già apprezzati, analizzano preferenze su trama, interpreti e tono, e forniscono raccomandazioni mirate spiegando i motivi per cui un determinato titolo potrebbe piacere, il tutto senza spoiler.

Dopo aver suggerito con successo più titoli apprezzati, l’IA diventa una risorsa affidabile per scoprire nuovi contenuti. Anche se non sempre coglie nel segno, riesce spesso a proporre esperienze fuori dal radar che altrimenti sarebbero rimaste sconosciute..

Apprezzare l’intelligenza artificiale

È improbabile che l’IA rivoluzioni completamente la vita quotidiana nel giro di pochi anni. Restano legittime alcune preoccupazioni legate al suo funzionamento e agli usi che ne vengono fatti, ma è difficile negare che possa rendere le giornate più gestibili. Non si tratta di cercare risposte a crisi esistenziali o aspettarsi città volanti funzionanti: il punto è riconoscere il valore dell’IA nel tenere traccia delle attività e nel organizzare l’infinità di contenuti che popolano il mondo digitale, rendendoli più fruibili e a misura d’uomo.

L’IA è uno strumento, e nei suoi utilizzi più efficaci permette di migliorare i processi decisionali, ridurre la confusione e semplificare i momenti caotici. Non è previsto che il mese porti a una proliferazione di feste per il “AI Appreciation Day”, ma se qualcuno dovesse far circolare un biglietto per celebrarlo, almeno una firma e un gioco di parole non mancherebbero.

Dopo anni da protagonista nel campo della generazione di immagini con l’intelligenza artificiale, Midjourney compie un importante passo avanti nel mondo video con il lancio del suo primo modello dedicato, chiamato semplicemente V1.

Questo nuovo strumento image-to-video è già disponibile per la community di oltre 20 milioni di utenti della piattaforma. Permette di creare clip animate da 5 secondi a partire da un’immagine, con la possibilità di estenderle fino a 20 secondi in segmenti da 5 secondi ciascuno.

Nonostante si tratti del debutto assoluto nel video per Midjourney, il modello V1 ha già attirato paragoni con concorrenti del calibro di OpenAI Sora e Google Veo 3, soprattutto se si considera il prezzo competitivo.

Attualmente Midjourney V1 è disponibile in beta web: gli utenti possono spendere crediti per animare immagini generate sulla piattaforma oppure caricate manualmente. Il processo è semplice: si genera un’immagine come di consueto, si clicca su “Animate”, si scelgono le impostazioni di movimento, e il sistema genera il video.

Nel caso si carichi un’immagine propria, è sufficiente selezionarla come fotogramma iniziale e scrivere un prompt personalizzato per il movimento. È possibile lasciare che sia l’IA a decidere come animarla oppure descrivere esattamente la dinamica desiderata. Si può scegliere tra movimento leggero o intenso, a seconda che si voglia una scena calma oppure più frenetica.

I risultati finora ottenuti rispecchiano il momento attuale della generazione video tramite IA: tra limiti ancora evidenti e sorprese positive, V1 mostra già alcuni esempi interessanti, sia prodotti da Midjourney che condivisi dai primi utenti.

La sfida dei video generati con l’IA

Midjourney non punta a competere direttamente con Sora o Veo sul piano della potenza tecnica. Quei modelli offrono video in 4K con qualità cinematografica, illuminazione fotorealistica e narrazioni lunghe generate esclusivamente da testo, grazie a un addestramento su terabyte di dati e a un’attenzione maniacale per la coerenza tra fotogrammi e la stabilità temporale. Caratteristiche che Midjourney, per ora, non ha mai dichiarato di voler offrire.

L’obiettivo è un altro: offrire uno strumento semplice e creativo per artisti indipendenti e sperimentatori nel campo dei contenuti generati con l’IA. Non una pipeline da cinema, ma uno strumento accessibile e immediato.

Anche i costi vanno in questa direzione. Secondo Midjourney, creare un video costa quanto fare un upscaling, ovvero circa il costo di una singola immagine per ogni secondo di video. Questo lo rende, sempre secondo l’azienda, circa 25 volte più economico rispetto alla maggior parte dei servizi video IA attualmente in circolazione.

Una scelta comprensibile, anche alla luce delle controversie legali in corso. Midjourney è infatti coinvolta in una causa legale da parte di alcuni grandi studi di Hollywood, tra cui Disney e Universal, che accusano l’azienda di aver usato contenuti protetti da copyright per addestrare i propri modelli.

Nonostante questo, gli strumenti di generazione video e immagini restano attivi, e Midjourney ha già in cantiere sviluppi futuri: rendering 3D completi, controllo preciso delle scene e persino l’esplorazione di mondi immersivi. Questa prima versione rappresenta solo un primo passo.

Per ora, i sostenitori di Sora e Veo possono dormire sonni tranquilli, ma farebbero bene a tenere d’occhio le prossime mosse di Midjourney: mentre loro costruiscono la controparte IA di una troupe hollywoodiana, Midjourney ha messo un flipbook animato nelle mani di chiunque voglia sperimentare spendendo pochi crediti.

Google continua a spingere sull’innovazione nel campo dell’intelligenza artificiale, e stavolta lo fa accelerando la produzione di video con Veo 3 Fast, una nuova versione del suo modello IA che genera filmati in 720p più del doppio più velocemente rispetto a prima.

La nuova funzione è disponibile sia per gli utenti Gemini Pro (inclusa nell’abbonamento con tre generazioni video al giorno) sia per chi usa Google Flow Pro, dove ogni video costa solo 20 crediti, una cifra decisamente più bassa rispetto a prima per la stessa qualità. E per chi ha sottoscritto il piano Gemini Ultra, il vantaggio è ancora più evidente, grazie a un pacchetto mensile da 250 generazioni.

Ma Veo 3 Fast non serve solo a chi è impaziente. L’obiettivo è rendere la piattaforma video IA di Google più scalabile e accessibile, così da permettere a più utenti di creare contenuti in parallelo senza lunghe attese. È un passo importante verso un ecosistema creativo più efficiente e immediato.

A confermarlo è stato Josh Woodward, responsabile dei progetti Gemini e Labs di Google, che ha spiegato: “Stiamo già lavorando per migliorare la resa dei sottotitoli e rendere la riproduzione video più fluida grazie a questa nuova infrastruttura.”

Un altro tassello chiave è la sperimentazione del picture-to-video con comandi vocali: invece di scrivere una descrizione, basterà dire “trasforma questo selfie in una soap opera con supercomputer” e Veo genererà una clip a bassa risoluzione in stile Crays of Our Lives. Una funzione che sembra uscita da un film di fantascienza, ma è già in fase di test.

Anche le aziende potrebbero trarne vantaggio: immaginate di creare video di aggiornamento interno o materiali per il team senza mai accendere una videocamera. Con l’arrivo di Veo 3 Fast, quel futuro sembra molto più vicino.

Video rapidi

Il lancio di Veo 3 Fast si inserisce perfettamente nella più ampia strategia di Google: non servono nuovi prodotti ogni trimestre, quando si può semplicemente potenziare quelli esistenti con strumenti IA. L’integrazione di modelli come Veo dentro Gemini e Flow serve proprio a questo: attirare nuovi utenti e incentivare quelli attuali a sperimentare sempre di più.

Ovviamente, non tutto è perfetto. La risoluzione, per esempio, si ferma a 720p, e per chi è abituato al 4K potrebbe non bastare. Inoltre, per quanto Google stia lavorando a sottotitoli più fluidi, non vuol dire che siano perfetti o davvero “umani”: i modelli possono sbagliare parole o fraintendere toni sarcastici, ironici o emozioni implicite, elementi ancora difficili da cogliere per un’intelligenza artificiale.

Ma il punto è un altro: è facile riprovare. Con tre tentativi al giorno inclusi nell’abbonamento, non serve fossilizzarsi sulla prima idea. Si può testare, correggere e riprovare, fino a ottenere un risultato soddisfacente. È questo il vero punto di forza di Veo 3 Fast.

Non si tratta di creare un trailer da Oscar in due clic. Ma si tratta, come sottolineano gli sviluppatori, di “passare meno tempo davanti a una barra di caricamento e più tempo a dare vita alle vostre idee più folli”.

È un po’ come usare modellini o storyboard per capire come girare una scena, prima di affrontare la vera produzione. E anche se il risultato finale non sarà da statuetta dorata, Veo 3 Fast può diventare uno strumento prezioso per registi, creativi e storyteller che vogliono sperimentare idee visive a basso costo, prima di passare alla fase vera e propria con attori, troupe e budget reali.

Luma Labs, nota per la creazione di video generati da IA partendo da zero, ha appena introdotto una nuova funzione per il suo tool Dream Machine che promette di rivoluzionare il modo in cui si modificano i video reali, anche quelli più datati.

La funzione si chiama Modify Video e si comporta per i video come i migliori strumenti di Photoshop fanno per le immagini: consente di cambiare ambientazione, stile visivo e persino i personaggi presenti, il tutto senza bisogno di rigirare, animare o fare montaggi complicati.

Secondo l’azienda, l’IA riesce a preservare fedelmente tutto ciò che conta del filmato originale, dai movimenti degli attori all’inquadratura, dal ritmo alle proporzioni, modificando solo ciò che desiderate cambiare.

Quel vestito che non vi rappresenta più? Ora è completamente diverso. Il fortino di coperte della vostra infanzia? Diventa una nave nella tempesta. L’amico che cade per terra? È un astronauta in orbita. E tutto questo, senza green screen né post-produzione tradizionale.

Grazie alla combinazione di tecnologie avanzate per il motion e performance capture, strumenti di styling basati su intelligenza artificiale e un sistema di preset strutturati, Luma rende possibile trasformare radicalmente qualsiasi video, anche solo di pochi secondi.

Per iniziare, basta caricare una clip di massimo 10 secondi e scegliere uno dei tre preset disponibili: Adhere, Flex o Reimagine. Il primo è il più discreto, pensato per modifiche leggere come la variazione di un vestito o la texture di un divano. Flex, invece, mantiene la coerenza del video originale ma interviene su elementi come lo stile generale, l’illuminazione e altri dettagli visivi più evidenti.

Infine, c’è Reimagine, la modalità più creativa e radicale: può stravolgere completamente l’intera scena, trasportandola in un universo alternativo, trasformando i protagonisti in animali cartoon o lanciandoli in una corsa futuristica su hoverboard, senza green screen o riprese aggiuntive.

Video IA flessibile

Tutto ruota attorno non solo ai prompt, ma anche alle immagini di riferimento e alle inquadrature selezionate dal proprio video. Questo rende l’intero processo più intuitivo e flessibile, adatto anche a chi non ha competenze professionali di montaggio.

Sebbene la modifica video tramite IA non sia un’esclusiva di Luma, l’azienda sostiene di superare concorrenti come Runway e Pika grazie alla fedeltà con cui conserva movimenti, espressioni facciali e sincronizzazione labiale degli attori. Il risultato finale appare coerente e naturale, senza quell’effetto “ritagliato e incollato” tipico di molte soluzioni simili.

Naturalmente, ci sono ancora dei limiti: i video modificabili non possono superare i 10 secondi di durata. Una scelta che consente di mantenere bassi i tempi di elaborazione, ma che obbliga chi vuole creare clip più lunghe a pianificare e montare più sequenze insieme.

Detto ciò, funzioni come la possibilità di isolare elementi specifici all’interno di una scena aprono scenari creativi importanti. Si può, per esempio, mantenere un’interpretazione attoriale perfetta, ma trasformare completamente il contesto: un garage può diventare un oceano, e le gambe dell’attore una coda da sirena, senza toccare nulla della recitazione originale.

Dreams to reality

Colpisce davvero la velocità e la precisione con cui questi strumenti di IA riescono a trasformare un semplice filmato. Non si tratta di un effetto curioso o temporaneo: i modelli intelligenti sembrano cogliere le performance e le tempistiche in modo sorprendentemente umano.

Certo, non possiedono una vera comprensione del ritmo narrativo, della continuità o della struttura cinematografica, ma riescono a replicarne gli effetti in modo estremamente convincente.

Limiti tecnici ed etici impediranno a Luma Labs – almeno per ora – di sostituire l’intero processo produttivo del cinema tradizionale. Tuttavia, questi strumenti rappresenteranno una tentazione concreta per molti videomaker indipendenti o amatoriali.

E anche se non diventeranno probabilmente popolari come i filtri fotografici, le demo mostrate da Luma contengono spunti creativi affascinanti che molti vorranno sperimentare.

L’amicizia è una parte essenziale della vita per molte persone. Può essere complessa e imperfetta, ma resta un legame insostituibile. Come osservava Aristotele, "nessuno sceglierebbe di vivere senza amici, anche se possedesse tutti gli altri beni."

Nel contesto di una società sempre più frammentata sul piano relazionale, Mark Zuckerberg ha proposto una possibile soluzione: creare nuove amicizie attraverso l’intelligenza artificiale. Un’evoluzione del concetto stesso di "fare amicizia", che il CEO di Meta ha contribuito a ridefinire già dai tempi in cui ha trasformato il termine “friend” in un verbo.

Durante un intervento nel podcast di Dwarkesh Patel, Zuckerberg ha sottolineato che molte persone si rivolgono ai chatbot, come Meta AI, per parlare della propria vita personale. In un’epoca in cui molti americani dichiarano di avere meno amici di quanto desidererebbero, le interazioni con l’IA potrebbero rappresentare uno spazio alternativo.

"Man mano che il ciclo di personalizzazione si rafforza e l’IA inizia a conoscerti meglio, l’esperienza diventerà sempre più coinvolgente", ha affermato Zuckerberg.

Tuttavia, coinvolgente non significa autentico. Un’intelligenza artificiale non è un amico, e non può esserlo. Confondere le due cose porta a fraintendere sia il funzionamento dell’IA che la natura delle relazioni umane. Un assistente virtuale, per quanto sofisticato, è uno strumento. Potente, utile, a volte sorprendente, ma pur sempre uno strumento, come l’autocompletamento dei messaggi o un coltellino svizzero.

L’IA non possiede coscienza, non ha un pensiero interno o emozioni. È pura sintassi e superficie, un sistema addestrato a riprodurre linguaggio, non a comprendere sentimenti. L’empatia che simula è una rappresentazione preprogrammata, non una connessione reale.

L’amicizia vera non si misura in base all’utilità o alla disponibilità costante. Non è una relazione unilaterale in cui qualcuno risponde sempre senza aspettarsi nulla in cambio, sulla base di un modello probabilistico. Una conversazione ben progettata o una UI intuitiva non sono sinonimo di affetto.

Nel migliore dei casi, un "amico IA" è paragonabile a un animale domestico virtuale: un’entità reattiva su cui si può proiettare un’emozione, ma che non prova nulla. È sempre presente, ma non si prende cura di voi, e nel profondo, ne siamo consapevoli.

Terapia IA

In un altro recente intervento podcast, questa volta con Ben Thompson, Mark Zuckerberg ha suggerito che, anche in assenza di un terapeuta umano, sarebbe comunque utile avere a disposizione un’IA. La motivazione è chiara: la terapia ha costi elevati e la domanda di supporto psicologico supera di gran lunga l’offerta disponibile. Se un chatbot basato sull’IA può offrire conforto a chi si trova in difficoltà, è difficile considerare l’idea negativa in assoluto. Tuttavia, i dettagli fanno la differenza.

Alcune app di supporto psicologico basate su chatbot hanno mostrato risultati promettenti, ma la loro esistenza nasce da un vuoto strutturale: la mancanza di risorse per fornire servizi di salute mentale su larga scala. Un terapeuta formato, infatti, non si limita a interpretare le parole o il tono emotivo evidente. È in grado di cogliere ciò che non viene detto, di riconoscere segnali nascosti dietro atteggiamenti apparentemente sereni e di prendere decisioni cliniche complesse che nessun algoritmo può replicare.

Soprattutto, un terapeuta umano segue un codice etico e norme professionali che nessun software può eguagliare. È abilitato, responsabile, e vincolato alla riservatezza. Al contrario, un’IA – anche se programmata con regole severe – potrebbe essere modificata in qualsiasi momento, con il rischio che le informazioni personali vengano trasferite su server remoti senza reale controllo da parte dell’utente.

C’è anche un altro elemento da considerare: l’ironia di affidare all’IA di una grande piattaforma social il compito di offrire supporto mentale, quando proprio alcune di queste piattaforme sono spesso associate a un peggioramento del benessere psicologico tra gli adolescenti e alla dipendenza digitale, che può allontanare le persone da relazioni autentiche.

L’IA può essere uno strumento utile. Può supportare i terapeuti, potenziare l’istruzione, offrire assistenza 24/7, e automatizzare operazioni complesse. Ma non può sostituire le connessioni umane.

Al momento, non si registra un fenomeno su larga scala in cui le persone abbandonano le relazioni interpersonali per rifugiarsi in interazioni asettiche con chatbot sempre accondiscendenti. Ma non si tratta comunque di una prospettiva da incoraggiare. L’amicizia non può essere scalata industrialmente, né conviene incentivare l’uso di software come alternativa al lavoro necessario per costruire legami reali.

Un’IA si comporta con tutti allo stesso modo. E, come ricordava Aristotele, "chi è amico di tutti, non è amico di nessuno."

BBC Maestro ha riportato Agatha Christie "in vita" per una nuova masterclass sulla scrittura dei gialli, intitolata semplicemente “Agatha Christie: Writing”. La lezione, disponibile sulla piattaforma di corsi online, è unica nel suo genere: a differenza degli altri insegnanti, la scrittrice è scomparsa quasi cinquant’anni fa.

Per rendere possibile questo ritorno, è stata creata una performance digitale combinando registrazioni, lettere e interviste originali di Christie, unite alla recitazione dell’attrice Vivien Keene, che ha studiato nei minimi dettagli i rari filmati esistenti dell’autrice per replicarne movenze e postura. Su questa base, specialisti degli effetti visivi hanno applicato una ricostruzione del volto tramite IA, creando una versione ringiovanita e adatta alla videocamera.

Il risultato è simile a una rievocazione storica di alta qualità, più che a un tradizionale deepfake. Particolarmente notevole è il lavoro sul comparto audio: grazie alla tecnologia di Respeecher, è stata clonata digitalmente la voce originale di Agatha Christie, non mescolando parole preesistenti, ma riproducendo il modo in cui parlava, con frasi coerenti con i contenuti del corso.

L’operazione rappresenta un esempio di come l’intelligenza artificiale possa essere usata per creare esperienze culturali immersive e inedite, pur sollevando interrogativi etici sull’uso postumo dell’identità delle celebrità.

AI Agatha

Nonostante l’uso dell’intelligenza artificiale e del deepfake, i video della masterclass “Agatha Christie: Writing” non sono stati concepiti come trovate pubblicitarie, ma piuttosto come un omaggio teatrale arricchito da effetti digitali. È lo stesso approccio descritto dalla produzione e dall'attrice Vivien Keene, che presenta il corso come una rappresentazione scenica di alto livello con il supporto dell’IA.

Il progetto cerca di evitare le polemiche sollevate da altri esempi simili, come l’impiego della voce clonata di Anthony Bourdain in un documentario postumo o quella di Gabby Petito in un’inchiesta sulla sua morte. A differenza di questi casi, la masterclass ha ottenuto il consenso esplicito della famiglia di Agatha Christie. Il nipote dell’autrice, James Prichard – attuale esecutore testamentario – ha autorizzato l’uso dell’immagine e della voce a condizione che ogni parola pronunciata dalla replica digitale fosse tratta esclusivamente da testi, lettere e appunti reali di Christie. Non è stato consentito attribuirle opinioni inedite o scritte da altri.

BBC Maestro ha rispettato queste condizioni, utilizzando solo frasi autentiche della scrittrice, elaborate vocalmente da Respeecher, azienda specializzata nella clonazione vocale tramite IA. Questa pratica ricorda altri accordi simili: James Earl Jones ha autorizzato Disney all’utilizzo postumo della sua voce per Darth Vader, e ElevenLabs ha firmato intese con gli eredi di attori come James Dean, Burt Reynolds, Judy Garland e Laurence Olivier per impiegarne le voci nell’app Reader.

Il corso comprende 11 moduli video e 12 esercizi di scrittura. È stato realizzato da oltre 100 professionisti, un numero insolito per una produzione di questo tipo, ma ritenuto necessario da BBC Maestro per valorizzare l’eredità della scrittrice più venduta della storia. Resta da vedere se l’operazione avrà successo e se in futuro saranno realizzati corsi simili con le repliche digitali di altri autori.

Meta AI sta entrando in una nuova fase con il lancio di un'app standalone dedicata. Alimentata dal nuovo modello Llama 4, l'app rappresenta sia un prodotto autonomo sia un sostituto dell'app Meta View, finora utilizzata per connettere gli occhiali intelligenti Ray-Ban Meta.

Meta punta fortemente sull’interazione vocale, considerata il metodo più naturale per comunicare con l’intelligenza artificiale. L’app supporta conversazioni a mani libere e integra una demo della funzione di conversazione full-duplex, che permette di parlare e ascoltare simultaneamente.

Questa funzione risulta particolarmente utile dato l’obiettivo di Meta di integrare Meta AI nel suo ecosistema di prodotti, in particolare con gli occhiali Ray-Ban Meta. Questi ora utilizzeranno l’app Meta AI al posto della precedente Meta View.

È possibile iniziare una conversazione su una piattaforma e proseguirla su un’altra senza interruzioni, basta aprire la scheda "Dispositivi" nell’app per replicare impostazioni e dati salvati.

Con gli occhiali Ray-Ban Meta, è possibile porre domande a Meta AI, ricevere una risposta vocale e riprendere la conversazione successivamente su smartphone o computer. Tutti i messaggi vengono salvati nella cronologia dell'app Meta AI, consentendo di passare facilmente dalla chat vocale alla lettura dei contenuti. Ad esempio, si può chiedere durante una passeggiata dove trovare una libreria vicina e consultare la risposta più tardi sul telefono.

Un’altra funzione centrale dell’app è il feed Discover, dove vengono mostrate idee di prompt e immagini generate dagli utenti. Questi contenuti pubblici possono essere reinterpretati o modificati per usi personali.

Anche la versione desktop di Meta AI sta ricevendo un aggiornamento con una nuova interfaccia, più opzioni per la generazione di immagini e un editor di documenti sperimentale che permette di scrivere, modificare, inserire immagini e salvare i file in PDF.

IA ovunque

Meta ha lanciato per la prima volta un'app autonoma per Meta AI, separandola dalle sue piattaforme principali come Instagram, Facebook, Messenger e WhatsApp. Tuttavia, la connessione con questi servizi resta uno dei punti chiave del sistema: Meta AI può adattare le risposte in base alle attività personali svolte sulle app del gruppo.

Ad esempio, se si chiede un consiglio su dove cenare, l’assistente potrebbe suggerire un locale menzionato in un post recente di un amico su Facebook. Oppure, per un viaggio imminente, potrebbe ricordare uno stato passato in cui si è scritto “viaggio leggero ma con troppe emozioni” e suggerire un itinerario coerente con quello stile.

Meta punta chiaramente a rendere Meta AI il fulcro delle attività digitali quotidiane, rafforzando l’integrazione tra interazioni vocali, applicazioni mobili e accessori indossabili come gli occhiali intelligenti. L’approccio richiama quello dell’app di ChatGPT, ma con una differenza: l’enfasi sull’aspetto personale anziché sull’uso generico da assistente IA.

Sfruttando la grande quantità di dati personali a disposizione, Meta AI mira a offrire risposte su misura basate su cronologia social, abitudini vocali e dispositivi connessi. Un concetto che può risultare interessante per alcuni e invasivo per altri, ma che rappresenta pienamente l'identità digitale del gruppo.

Secondo un nuovo report pubblicato da The Verge, OpenAI - guidata da Sam Altman - starebbe esplorando l’idea di sviluppare un social network, possibilmente integrato direttamente all’interno di ChatGPT. Il progetto sarebbe ancora nelle primissime fasi di sviluppo, ma potrebbe rappresentare una mossa strategica per posizionarsi come rivale diretto di Grok, la piattaforma di IA generativa lanciata da Elon Musk su X (ex Twitter).

Attualmente non ci sono dettagli concreti su come potrebbe funzionare questa piattaforma sociale, né su quale forma potrebbe assumere l’integrazione con ChatGPT. OpenAI, d’altronde, ha un’esperienza limitata nella gestione di contenuti condivisibili, al di fuori dei risultati generati dai suoi modelli e degli esempi visibili su Sora, il suo sistema per la generazione video.

Se confermata, questa mossa potrebbe rappresentare un passo importante verso la creazione di una piattaforma ibrida tra AI e social, un nuovo tipo di spazio digitale in cui l’intelligenza artificiale non solo assiste, ma anche alimenta l’interazione tra utenti.

Prendi questo, X

Il fatto che questa voce su un possibile social network targato OpenAI stia circolando potrebbe avere più a che fare con la rivalità personale tra Sam Altman ed Elon Musk, che con un vero sviluppo alle spalle. I due hanno co-fondato OpenAI, ma Musk ha abbandonato il progetto nel 2018, criticando duramente la svolta commerciale dell’azienda e arrivando a farle causa, soprattutto per l’accordo stretto con Microsoft e per l’introduzione di Copilot.

Ma poniamo il caso che l’indiscrezione sia reale: perché OpenAI dovrebbe voler costruire un social network? La risposta, come spesso accade, è una sola: dati.

Una piattaforma sociale in cui milioni di persone condividono contenuti, specialmente se generati tramite IA, rappresenterebbe una fonte inestimabile di informazioni. Conversazioni, meme, commenti, post e reazioni reali offrirebbero materiale prezioso per addestrare i modelli futuri, ovviamente solo con il consenso degli utenti. Per un sistema come GPT, che migliora osservando come le persone scrivono, pensano e interagiscono, questa mole di dati autentici sarebbe oro puro.

Al momento si tratta solo di voci, ma se davvero OpenAI vuole competere con Grok e X (Twitter), questa potrebbe essere la prima mossa concreta in una nuova guerra dei social alimentati dall’intelligenza artificiale.

Il tempismo è tutto

C’è da chiedersi se l’idea di un social network targato OpenAI non sarebbe stata più sensata uno o due anni fa, quando Elon Musk ha preso il controllo di Twitter, trasformandolo in X, rimuovendo molte delle barriere contro i contenuti tossici e rendendolo, secondo molti, un vero e proprio campo minato digitale.

È proprio in quel momento che Meta ha lanciato Threads, seguita da Bluesky. Entrambe sono piattaforme decentralizzate, dove identità e dati non sono controllati da un’unica azienda. Il loro successo iniziale ha evidenziato una fame di alternative più sicure e regolamentate, in netto contrasto con il declino di X. Oggi però il panorama è cambiato: la crescita di Threads si è rallentata, e Bluesky rimane un fenomeno di nicchia, ben lontano dai numeri delle piattaforme più affermate.

Nel frattempo, l’attenzione degli utenti si è spostata in massa su contenuti visivi e brevi, come quelli di TikTok, Instagram Reels, YouTube Shorts e Snapchat. Eppure, secondo quanto riportato da The Verge, il presunto social di OpenAI non sembra avere un focus sul video, il che fa pensare all’ennesimo clone testuale in stile micro-blogging un tipo di social che oggi nessuno sembra davvero cercare.

Detto questo, anche se non ci fosse un reale bisogno di un nuovo social “testuale”, l’opportunità di dare fastidio a Musk potrebbe essere già di per sé una motivazione sufficiente per Sam Altman per lanciare almeno un test. E nel peggiore dei casi? È comunque un'altra preziosa fonte di dati per addestrare modelli IA.

Midjourney ha finalmente svelato il suo nuovo modello: Midjourney V7, il primo aggiornamento dell’IA per la generazione di immagini da quasi un anno. E a quanto pare, si tratta di un passo avanti piuttosto importante.

Secondo quanto dichiarato dall’azienda, Midjourney V7 è molto più abile nel trasformare descrizioni testuali in immagini visivamente convincenti, evitando meglio i difetti tipici delle creazioni generate da IA. Inoltre, uno degli aspetti centrali di questa versione è la personalizzazione: il sistema si adatta al gusto visivo dell’utente.

Proprio per questo, l’accesso al modello è vincolato a una fase iniziale di addestramento: è necessario valutare circa 200 immagini per permettere all’IA di apprendere i tuoi gusti personali — a meno che tu non l’abbia già fatto in passato.

Midjourney punta quindi sempre più su qualità e personalizzazione, nel tentativo di rendere le sue immagini indistinguibili da quelle reali… o, almeno, perfettamente in linea con la tua visione creativa.

Una volta superata la sensazione di straniamento iniziale, Midjourney V7 promette di offrire risultati più soddisfacenti senza dover modificare troppo i prompt. È infatti il primo modello della piattaforma a includere la personalizzazione attiva di default, senza necessità di attivarla manualmente.

Come spiegato dal fondatore David Holz su Discord, Midjourney V7 è “molto più intelligente nell’interpretare i prompt testuali, le immagini generate da prompt visivi risultano eccellenti, la qualità complessiva è superiore, con texture curate e una coerenza decisamente migliorata su mani, corpi e oggetti di ogni tipo”.

Secondo Holz, questo nuovo approccio “alza il livello nella comprensione di ciò che l’utente desidera e trova bello”. Il risultato è un’IA più empatica e visivamente precisa, capace di generare contenuti sempre più su misura.

Disegnare il futuro

La nuova Draft Mode di Midjourney è pensata per chi vuole buttare giù un’idea al volo, come uno schizzo su un tovagliolo. Il sistema genera immagini rapidamente, a basso costo e con un livello di qualità sufficiente per visualizzare un concetto senza consumare troppi crediti. Basta inserire un prompt, e l'immagine compare in pochi secondi: magari meno rifinita o a risoluzione più bassa, ma perfezionabile in seguito con un solo clic.

Questa modalità rende Midjourney particolarmente interessante per i professionisti che hanno bisogno di velocità e iterazione, andando oltre il pubblico tradizionale su Discord. La combinazione di interpretazione migliorata dei prompt, anatomie più accurate e questa nuova funzione suggerisce che Midjourney stia alzando il tiro per competere più direttamente con altri generatori di immagini IA.

Anche se non può ancora contare su integrazioni profonde come DALL·E con ChatGPT o Gemini nei servizi Google, Midjourney mantiene il suo fascino “di nicchia” che, grazie alla rapidità e al nuovo modello, potrebbe attrarre un pubblico più vasto.

Il nuovo sistema V7 si presenta in due versioni: Turbo, più costosa ma molto più rapida, e Relax, più lenta ma economica. Alcune funzioni classiche, come l’upscaling, il ritocco delle texture o il repainting, non sono ancora disponibili, ma il team promette il loro ritorno nei prossimi mesi.

Nelle ultime ore, numerosi utenti stanno riscontrando difficoltà nell'accedere a ChatGPT. Secondo i dati rilevati dal portale Downdetector, si registra un picco di segnalazioni che evidenziano disservizi, in particolare nella versione desktop del servizio. L'app mobile, invece, sembra essere meno colpita dal problema.

OpenAI ha confermato la situazione tramite la propria pagina di comunicazioni tecniche, dichiarando: "Stiamo investigando sui problemi". Al momento non sono state fornite tempistiche per un ritorno alla piena operatività.

Ultimamente l'intelligenza artificiale targata OpenAI sta facendo davvero parlare di sé, non solo per le diffusissime foto in stile Studio Ghibli, ma anche per i continui problemi della piattaforma, come già avvenuto la scorsa settimana.

Cosa sta succedendo?

Tra le possibili cause, si fa strada l’ipotesi di un sovraccarico dovuto alla nuova funzione di generazione di immagini in stile Studio Ghibli, recentemente diventata virale. Alimentata dal modello GPT-4o, questa opzione ha conquistato milioni di utenti in poche ore, spingendo il CEO Sam Altman a scrivere su X (ex Twitter): “Can y’all please chill on generating images, this is insane – our team needs sleep”. In un altro commento ha ammesso che OpenAI “non è riuscita a stare dietro alla domanda”, parlando addirittura di “domanda biblica”.

Per gestire la situazione, OpenAI ha introdotto limiti temporanei: gli utenti della versione gratuita potranno generare solo tre immagini al giorno, almeno fino a nuovo ordine. Un compromesso necessario per evitare ulteriori blocchi e rallentamenti.

Nel frattempo, anche Google Gemini (il concorrente diretto di ChatGPT) ha sperimentato un piccolo blackout nella stessa finestra temporale, con errori segnalati dagli utenti e confermati da Downdetector intorno alle 9:36 AM ET. I problemi, tuttavia, sembrano già risolti, suggerendo che il problema potrebbe essere stato legato a un momentaneo disservizio DNS condiviso o a un semplice caso.

In sintesi, la popolarità delle nuove funzioni visive di ChatGPT ha messo a dura prova l’infrastruttura di OpenAI, evidenziando quanto ancora l’attuale architettura debba crescere per sostenere la domanda globale. Mentre gli utenti attendono un ritorno alla normalità, la lezione è chiara: anche l’IA ha bisogno di riposo.

Il browser Opera One ha introdotto una nuova funzione chiamata AI Tab Commands, pensata per chi si ritrova spesso con decine – se non centinaia – di schede aperte. Grazie all'integrazione con l'assistente IA Aria, è ora possibile organizzare o chiudere le schede semplicemente con un comando testuale.

Basta scrivere “chiudi tutte le schede di Wikipedia” o “raggruppa le schede di TechRadar” e Aria provvederà a sistemarle. L’assistente, che finora era limitato a rispondere a domande in stile chatbot, diventa così un vero e proprio agente in grado di eseguire azioni concrete, seguendo l’esempio di strumenti come Operator di OpenAI.

La novità può sembrare piccola, ma per chi si perde regolarmente tra articoli non finiti, carrelli abbandonati e fogli di calcolo dimenticati, rappresenta una rivoluzione. Aria non si limita a riconoscere i siti, ma interpreta anche il contesto: se le chiedete di “raggruppare tutte le schede di lavoro”, capirà a cosa vi riferite.

Per provarla, basta premere Ctrl + / su Windows o Cmd + / su Mac, quindi scrivere il comando. Se avete almeno cinque schede aperte, potete anche cliccare col tasto destro su una di esse e scegliere AI Tab Management dal menu a tendina.

“Dopo essere stati i primi a introdurre le schede 25 anni fa, continuiamo a migliorarle grazie alle nuove tecnologie”, ha dichiarato Joanna Czajka, product director di Opera.

C'è qualcosa di profondamente liberatorio nell'affidare la gestione delle proprie schede a un assistente IA, come se si assumesse una Marie Kondo digitale per rimettere ordine nel proprio spazio di lavoro online. E se vi preoccupa la privacy della cronologia di navigazione, potete stare tranquilli: l’unica informazione inviata ai server di Opera è il testo del comando. L’elenco delle schede aperte e tutti i dati associati restano memorizzati localmente sul vostro dispositivo. A meno che non siate estremamente espliciti nel vostro messaggio, Aria non saprà nulla di compromettente.

Molti utenti di Opera stanno probabilmente già familiarizzando con l’integrazione sempre più capillare dell’IA nel browser. Negli ultimi anni, l’azienda ha introdotto progressivamente nuove funzionalità per Aria: dall’agente Operator alla generazione di immagini, dalla sintesi vocale all’integrazione nell’app mobile.

Con l’arrivo di AI Tab Commands sono arrivate anche altre novità, come la modalità Scrittura, che consente di redigere email e testi direttamente dalla command line del browser, senza cambiare scheda. Inoltre, ora è possibile interagire con Aria anche da una scheda normale, oltre che dalla barra laterale o dalla linea di comando.

Tutti questi miglioramenti puntano a rendere Aria una presenza naturale e integrata nell’esperienza di utilizzo, non un elemento da attivare consapevolmente ogni volta. Grazie a un nuovo addestramento, Aria è ora più preparata nel fornire risposte su acquisti, ricette e videogiochi.

Sono piccoli aggiustamenti che, nel loro insieme, rendono la navigazione più fluida e intuitiva, e potrebbero essere ciò che serve a Opera per convincere sempre più utenti a sceglierlo come browser principale – o, perlomeno, per salvarli dalla giungla delle schede aperte.

DeepSeek ha lanciato un importante aggiornamento al suo modello IA questa settimana, attirando nuovamente l’attenzione quasi quanto al suo debutto iniziale. Il nuovo modello, chiamato DeepSeek-V3-0324, è ora disponibile su Hugging Face e intensifica ulteriormente la competizione con OpenAI e gli altri sviluppatori nel settore.

Secondo i test interni dell’azienda, questa versione migliora sensibilmente le capacità di ragionamento e programmazione. Anche se a prima vista potrebbero non sembrare rivoluzioni, la velocità con cui DeepSeek sta evolvendo rende questo aggiornamento particolarmente rilevante.

Fondata solo lo scorso anno, la startup cinese si sta muovendo rapidamente: dopo il debutto di V3 a dicembre 2023, ha lanciato il modello R1 a gennaio per scopi di ricerca avanzata. Ora, a marzo, arriva V3-0324, segnando un’altra tappa nel suo sviluppo accelerato.

Domanda di DeepSeek

I miglioramenti apportati al modello portano DeepSeek-V3-0324 a una quasi parità con GPT-4 di OpenAI o Claude 2 di Anthropic. Anche se le prestazioni non sono ancora perfettamente allineate, secondo DeepSeek, il vero punto di forza è il costo nettamente inferiore.

Ed è proprio questo il fattore decisivo in un momento in cui l’uso dell’intelligenza artificiale (e i relativi costi) continuano a salire. Addestrare modelli di questo tipo è estremamente costoso, e colossi come OpenAI o Google possono sostenerlo solo grazie a budget cloud enormi o a partnership strategiche, come quella tra OpenAI e Microsoft. Ma se soluzioni più economiche come DeepSeek diventano la norma, quella supremazia rischia di svanire.

La dominanza statunitense nel settore dell’IA sta già iniziando a vacillare, anche per merito di startup cinesi come DeepSeek. Non sorprende più, infatti, se i modelli più promettenti arrivano da Shenzhen o Hangzhou. Motivazioni geopolitiche e commerciali hanno già spinto alcuni a chiedere il ban di DeepSeek dagli ambienti governativi statunitensi.

Non è detto che questa nuova versione stravolga da subito la tua routine quotidiana, ma suggerisce che la crescente richiesta di potenza computazionale ed energia per alimentare le prossime generazioni di IA potrebbe essere meno problematica del previsto.
E forse, d’ora in poi, il chatbot che corregge il tuo curriculum o ti aiuta col codice potrebbe anche parlarti fluentemente in mandarino.

OpenAI sta affrontando un’improvvisa ondata di malfunzionamenti che ha colpito soprattutto ChatGPT, con segnalazioni concentrate negli Stati Uniti. A partire dalle 9:00 ET, numerosi utenti hanno riportato errori durante l’uso di diversi modelli, inclusi il recente GPT-4o e il compatto 03-mini.

Secondo Downdetector, i problemi sono in rapido aumento. ChatGPT è accessibile, ma l’elaborazione delle risposte risulta estremamente lenta o del tutto bloccata. Alcuni riferiscono che la cronologia delle conversazioni sia temporaneamente scomparsa. L’intoppo, pur non essendo globale, interessa diverse piattaforme: anche Sora, l'IA generativa video di OpenAI, ha mostrato segnali di instabilità, rendendo impossibile accedere o avviare prompt.

Il sito ufficiale di stato di OpenAI ha aggiornato la situazione, ammettendo "un aumento dei tassi di errore", ma senza fornire dettagli su cause o tempi di risoluzione. Mentre i team tecnici sono al lavoro, gli utenti sono invitati a posticipare attività sensibili fino al ripristino completo del servizio.

Resta da vedere quanto durerà il disservizio. Per ora, la comunità online (Reddit in primis) si è mobilitata per segnalare e condividere aggiornamenti in tempo reale. OpenAI non ha ancora rilasciato comunicazioni ufficiali tramite i propri canali social.

• Le mappe mentali stanno arrivando su NotebookLM
• La nuova funzione sarà disponibile sia nella versione gratuita che in quella a pagamento
• NotebookLM si conferma uno degli strumenti più interessanti per l’apprendimento assistito dall’IA

Subito dopo l’annuncio dell’integrazione degli Audio Overviews di NotebookLM all’interno di Gemini, Google ha rivelato l’arrivo di una nuova funzionalità: le mappe mentali, ora disponibili come opzione in NotebookLM.

Le mappe mentali sono strumenti estremamente utili per visualizzare in modo chiaro e immediato la struttura di un argomento. Si basano su una serie di nodi che rappresentano concetti o idee, collegati tra loro da linee che indicano relazioni logiche o tematiche.

La forza di questo approccio sta proprio nella capacità di rendere visibili le connessioni tra le idee, facilitando la comprensione e la memorizzazione dei contenuti. Un modo intuitivo per cogliere il quadro d’insieme, senza perdersi nei dettagli.

Un altro punto di forza per NotebookLM

NotebookLM è l’assistente di ricerca basato sull’intelligenza artificiale sviluppato da Google. L’utente può caricarvi articoli, documenti, persino video di YouTube: il sistema genera automaticamente un taccuino con i concetti principali e permette di interagire con i contenuti tramite domande, come in una normale chat IA.

Una delle funzioni più apprezzate è la possibilità di creare una Audio Overview: un podcast generato dall’IA, dove due voci digitali discutono l’argomento in questione, rendendo l’ascolto un’alternativa efficace alla lettura. Il tono è così naturale da sembrare una vera conversazione tra persone, rendendo possibile assimilare informazioni anche mentre si svolgono altre attività.

Ora, con l’introduzione delle mappe mentali, NotebookLM aggiunge un altro strumento per facilitare l’apprendimento. Disponibili sia nella versione gratuita che in quella a pagamento (Plus), le mappe aiutano a visualizzare la struttura logica dei contenuti, rendendo evidenti le connessioni tra concetti e favorendo una comprensione più profonda del materiale.

Comprensione più profonda

Per generare una mappa mentale in NotebookLM, basta aprire uno dei propri taccuini (o crearne uno nuovo), quindi cliccare sul nuovo chip Mind Map presente nella finestra Chat (il pannello centrale dell’interfaccia).

Una volta generata, la mappa compare nel pannello Studio e può essere esplorata in modo interattivo: è possibile zoomare, espandere o comprimere i rami, e cliccare sui nodi per porre domande su concetti specifici.

NotebookLM si sta affermando come uno strumento essenziale per studenti e ricercatori che devono affrontare grandi volumi di informazioni, ma non necessariamente hanno il tempo o la velocità di lettura per elaborarle in modo tradizionale. Grazie all’intelligenza artificiale, è possibile delegare le operazioni preliminari di analisi, estrazione e riorganizzazione dei contenuti, per poi concentrarsi sui concetti chiave.

Le mappe mentali sono quindi un ulteriore strumento visivo e cognitivo che si aggiunge all’approccio multimodale di NotebookLM, contribuendo a una comprensione più strutturata, accessibile e personalizzata del sapere.

Stability AI ha già reso le immagini più dinamiche attraverso i suoi video generati dall’intelligenza artificiale, ma ora sta facendo un ulteriore passo avanti trasformando immagini bidimensionali in video tridimensionali.

Il nuovo strumento Stable Virtual Camera permette di creare video multi-prospettiva partendo anche da una singola immagine, consentendo di ruotare e visualizzare la scena da più angolazioni.

L’idea delle telecamere virtuali non è nuova nel cinema e nell’animazione, dove vengono utilizzate per navigare e manipolare ambienti digitali. Tuttavia, Stability AI ha unito questo concetto alla potenza dell’intelligenza artificiale generativa, eliminando la necessità di complesse ricostruzioni 3D o regolazioni manuali della fotocamera.

A differenza di altri strumenti AI per la generazione di video, Stable Virtual Camera non si limita a interpolare i fotogrammi o basarsi su enormi dataset. Utilizza invece un processo di diffusione multi-vista, creando nuove angolazioni in modo che il risultato appaia realistico e coerente, come se il soggetto esistesse davvero nel mondo reale.

Lo strumento permette di gestire il movimento della fotocamera con precisione cinematografica, scegliendo tra opzioni come zoom, orbita rotante o spirale. Il video risultante può essere verticale, ideale per dispositivi mobili, oppure in formato widescreen, perfetto per un’esperienza cinematografica.

Stable Virtual Camera funziona anche con una sola immagine, ma può elaborarne fino a 32, migliorando ulteriormente la resa tridimensionale.

Stability AI ha reso il modello disponibile con una licenza non commerciale per scopi di ricerca, permettendo a chi ha competenze tecniche di testarlo tramite il codice open-source su GitHub. Questo approccio consente alla community di sviluppatori AI di migliorare ed espandere le funzionalità della fotocamera virtuale, senza che l’azienda debba sostenere direttamente i costi di sviluppo.

IA 3D

Nessun modello di intelligenza artificiale è perfetto, e Stability AI ammette apertamente che ci sono ancora aspetti da migliorare. Se l’obiettivo è generare persone, animali o texture complesse come l’acqua, il risultato potrebbe sembrare più adatto a un film horror a basso budget che a una produzione professionale.

Non è raro che i video generati presentino prospettive che attraversano oggetti, sbalzi improvvisi nella profondità o effetti fantasma e sfarfallii. Resta da vedere se questo strumento diventerà un punto di riferimento per i filmmaker o se finirà per essere solo un’altra curiosità da laboratorio.

Inoltre, la concorrenza nel settore è agguerrita, con strumenti come Sora di OpenAI, Pika, Runway, Pollo e Dream Machine di Luma Labs già in campo. Per affermarsi davvero, Stable Virtual Camera dovrà dimostrare di offrire risultati affidabili nel contesto della produzione cinematografica reale, superando la semplice impressione iniziale di una tecnologia promettente.

• Nvidia sta collaborando con Google e Disney per sviluppare un motore fisico open-source per la robotica.
• Il progetto, chiamato Newton, dovrebbe essere lanciato entro la fine dell'anno.
• Il CEO di Nvidia, Jensen Huang, ha presentato Blue, un robot ispirato a Star Wars che utilizza Newton per simulazioni in tempo reale.

Il CEO di Nvidia, Jensen Huang, ha annunciato una collaborazione tra l’azienda, Google DeepMind e Disney Research per dare vita a robot ispirati a Star Wars, alimentati dall’intelligenza artificiale.

Sul palco del GTC 2025, Huang ha presentato Blue, un robot da ricerca capace di movimenti straordinari, simili a quelli dei droidi visti nei film di fantascienza.

Alla base di questa innovazione c’è Newton, il nuovo motore fisico che guida i movimenti del robot e che sarà rilasciato come progetto open-source entro la fine dell’anno.

“Riuscite a credere che stiate guardando una simulazione in tempo reale? È così che addestreremo i robot in futuro. Blue ha due computer Nvidia al suo interno”, ha dichiarato Huang, prima di interagire con il robot e inviargli il comando di tornare a casa.

Secondo il comunicato stampa di Nvidia, “Newton è open-source, a disposizione dell’intera comunità robotica. Questo permetterà agli sviluppatori di utilizzarlo liberamente e contribuire con nuove ricerche”.

Per il momento, il progetto è ancora un proof of concept, ma la collaborazione tra Nvidia, Google e Disney potrebbe avere implicazioni concrete per il futuro. Dopo aver visto Blue in azione, l’idea di droidi nei parchi Disney sembra sempre più vicina alla realtà.

Un rapporto di Axios dal SXSW ha rivelato che Disney sta pianificando di mostrare questi robot nei suoi parchi a tema entro la fine dell’anno.

Chi non ha mai desiderato un robot?

L’idea di avere un droide domestico in grado di svolgere le faccende di casa potrebbe non essere ancora realtà, ma con il motore fisico Newton, questa possibilità si avvicina sempre di più.

Sebbene questi robot non siano destinati ad un uso domestico nel breve termine, la loro evoluzione potrebbe semplificare la vita quotidiana, migliorando la produttività e riducendo il carico di lavoro nelle attività quotidiane.

Grazie all’intelligenza artificiale, un assistente robotico capace di gestire compiti domestici in autonomia potrebbe diventare una soluzione concreta nei prossimi anni.

Il breve e turbolento percorso dell’Humane AI Pin sembra essere giunto al capolinea. Martedì 18 febbraio, HP ha annunciato l'acquisizione delle risorse AI della società e l’integrazione di alcuni dipendenti per una cifra pari a 116 milioni di dollari. Contestualmente, Humane ha confermato l’interruzione della produzione del dispositivo.

Nel comunicato sull’acquisizione, HP ha sottolineato che entrerà in possesso di elementi chiave dell’infrastruttura AI di Humane, tra cui la piattaforma Cosmos basata sull’intelligenza artificiale, competenze tecniche di alto livello e proprietà intellettuale che comprende oltre 300 brevetti e domande di brevetto. Tuttavia, non è stato fatto alcun riferimento all’hardware.

Humane AI Pin, lanciato a novembre 2023, era un dispositivo indossabile che puntava a rivoluzionare il concetto di calcolo AI. Privo di schermo, utilizzava una fotocamera per osservare l’ambiente circostante e un piccolo proiettore che visualizzava messaggi e informazioni direttamente sulla mano dell’utente. L’interazione avveniva esclusivamente tramite comandi vocali e gesti, dando l’impressione di un prodotto avveniristico.

La situazione è precipitata nell’aprile 2024, quando i primi acquirenti hanno espresso giudizi estremamente negativi. Il noto youtuber Marques Brownlee lo ha definito “il peggior prodotto che abbia mai recensito… per ora.” Questa e altre recensioni disastrose hanno rapidamente decretato il fallimento del dispositivo. A peggiorare il quadro, sono emersi problemi di sicurezza legati al batter clip, potenzialmente a rischio incendio. I nostri colleghi inglesi di TechRadar lo ha persino inserito tra i più grandi flop tecnologici del 2024.

L'intelligenza artificiale HP diventa umana

HP, invece, sembra decisamente entusiasta delle capacità AI della piattaforma e prevede di integrarle, in qualche forma, nei propri dispositivi. Nel comunicato ufficiale, l’azienda ha dichiarato che gli ingegneri di Humane "ci aiuteranno a creare un ecosistema intelligente su tutti i dispositivi HP, dai PC con AI alle stampanti smart e alle sale conferenze connesse. Questo permetterà di offrire nuove funzionalità ai nostri clienti e mantenere le promesse dell’intelligenza artificiale."

Per HP, che finora non si è distinta particolarmente nell’innovazione AI, questa acquisizione potrebbe rappresentare un vantaggio strategico significativo. Dal canto loro, i membri del team di Humane sembrano entusiasti del cambiamento. In un comunicato pubblicato sul sito dell’azienda, i co-fondatori Bethany Bongiorno e Imran Chaudhri hanno espresso soddisfazione per l’ingresso in HP in un momento cruciale per il settore, sottolineando il loro desiderio di contribuire allo sviluppo delle esperienze intelligenti del futuro.

Humane ha inoltre annunciato che i dispositivi AI Pin non saranno più in grado di connettersi ai server cloud dell’azienda a partire dal 28 febbraio 2025.

L’acquisizione rappresenta una buona notizia per chi seguiva con interesse Humane AI, ma meno positiva per coloro che avevano speso 699 dollari per acquistare il dispositivo. Forse HP offrirà loro sconti su futuri prodotti che integreranno la tecnologia di Humane.

Il lancio del modello AI Grok 3 da parte di xAI ha permesso a Elon Musk e al suo team di mettere in mostra la potenza dell’ultima versione della tecnologia. Tuttavia, tra i risultati dei benchmark, si è parlato meno del destino di Grok 2. Mentre Grok 3 sarà riservato agli abbonati Premium+ su X, la versione precedente diventerà ancora più accessibile, poiché sarà presto resa open-source.

Fino ad ora, Grok 2 è stato il modello predefinito per tutti gli utenti, ma il suo motore di base avrà ora la possibilità di diffondersi molto oltre. Di solito, i modelli AI delle grandi aziende sono chiusi al pubblico: possono essere utilizzati tramite abbonamenti a pagamento, ma il loro funzionamento interno rimane inaccessibile e non modificabile. Rendere Grok 2 open-source significa offrire agli sviluppatori l’opportunità di esplorarne il codice e personalizzarlo per applicazioni completamente nuove.

Non è ancora chiaro quanto effettivamente sarà aperta questa versione di Grok 2. Spesso, quando le aziende parlano di open-source, mantengono comunque alcuni elementi proprietari riservati. Tuttavia, è probabile che questo modello trovi una seconda vita grazie alla comunità di sviluppatori, che potrà modificarlo e sperimentare con esso.

Nonostante il nome, OpenAI ha progressivamente abbandonato l’approccio open-source. I suoi modelli più avanzati restano proprietari, e GPT-4, ad esempio, non ha una versione aperta disponibile. Musk sembra voler sottolineare questo contrasto con OpenAI in modo piuttosto evidente.

Dopo aver espresso sfiducia nei confronti del CEO di OpenAI, Sam Altman, lo scorso autunno, Musk ha ribadito l’intenzione di rendere open-source i modelli di xAI una volta completata la prossima iterazione, ponendosi così in contrasto con il creatore di ChatGPT.

Pensiero aperto

xAI non è certo l’unica a puntare sull’open-source. Meta ha già esplorato questa strada rilasciando alcune componenti dei suoi modelli Llama sin dal loro debutto. Anche DeepSeek, il nuovo astro nascente dell’IA con sede in Cina, sta spingendo con forza verso l’apertura dei propri modelli.

L’open-sourcing di Grok 2 potrebbe portare alla nascita di strumenti innovativi al di fuori degli ambienti chiusi tipici delle grandi aziende. Piccole imprese e sviluppatori indipendenti potrebbero sfruttarlo per creare chatbot su misura o assistenti IA altamente personalizzati. Potrebbero emergere soluzioni originali, come un chatbot specializzato nella letteratura classica o un’IA pensata per aiutare gli sviluppatori indie a costruire il lore dei loro videogiochi. Il risultato potrebbe dimostrare che non è necessario un ecosistema chiuso e multimiliardario per dare vita a qualcosa di rivoluzionario.

Tuttavia, molto dipenderà dalle restrizioni che verranno integrate nel rilascio. Anche se xAI manterrà la promessa di rendere Grok 2 open-source, potrebbe comunque trovare un equilibrio vantaggioso per sé. L’azienda potrebbe riservare i suoi prodotti più avanzati agli utenti paganti, mentre la versione precedente verrebbe concessa liberamente per generare consenso, favorire l’innovazione da parte di sviluppatori indipendenti e, al tempo stesso, attrarre più utenti verso il proprio ecosistema.

Se usi Gemini, oggi dovresti aver ricevuto un'email da Google che annuncia un aggiornamento per Gemini Live, pensato per rendere le conversazioni ancora più fluide e coinvolgenti.

L'aggiornamento riguarda Gemini Live, la modalità conversazionale accessibile dallo smartphone, e introduce un nuovo modello AI, il cui nome non è stato ancora rivelato. Secondo Google, questa tecnologia migliora la comprensione di più lingue, dialetti e accenti all'interno di una stessa conversazione e offre un supporto più efficace per le traduzioni.

Oltre ai miglioramenti di febbraio, Google ha anticipato alcune novità in arrivo per Gemini Live nei prossimi mesi. Tra queste, l'integrazione della condivisione dello schermo e delle funzionalità di streaming video in tempo reale.

Questi aggiornamenti suggeriscono che Gemini Live si sta evolvendo verso un'esperienza multimodale su tutti i dispositivi, con la capacità di interpretare ciò che viene mostrato sullo schermo e rispondere di conseguenza. Al momento, questa funzione è disponibile solo sui Pixel 9, che offrono la possibilità di "parlare in diretta" su ciò che è visualizzato. Attualmente, con la versione standard di Gemini, è possibile caricare una foto e chiedere informazioni o estrarre testo, ma questa funzione non è ancora utilizzabile in Live mode, a meno di possedere un Pixel 9.

Aggiornamento sulla privacy

Oltre a questa nuova funzionalità, Google ha rilasciato un aggiornamento sulla privacy, specificando che "nell'ambito di questa esperienza migliorata, l'audio, il video e le condivisioni dello schermo vengono archiviati nella tua attività delle app Gemini (se attiva). I dati vengono eliminati in base al periodo di auto-eliminazione impostato nelle preferenze, e puoi gestire o cancellare la tua attività nelle app Gemini in qualsiasi momento."

Per accedere alla tua attività nelle app Gemini su dispositivo mobile, apri l'app, tocca l'immagine del profilo e poi seleziona "Attività delle app Gemini". Se stai usando un browser web, vai su gemini.google.com, apri il menu e clicca su "Attività".

Definire una conversazione più dinamica è piuttosto soggettivo, quindi ho provato il nuovo aggiornamento di Gemini Live per vedere se notavo differenze rispetto alle interazioni precedenti. La conversazione è stata fluida, ma difficile da distinguere rispetto a quelle passate. Gemini sembrava entusiasta e pronto a rispondere, ma questo non è certo una novità.

Ho poi voluto testare le capacità di traduzione. Ho chiesto a Gemini Live di tradurre alcune parole dallo spagnolo all’inglese, ma spesso mi ha risposto che il termine pronunciato era il nome di una città in California o Michigan, invece di fornirmi la traduzione corretta. Tuttavia, potrebbe essere stato un problema di pronuncia da parte mia piuttosto che una limitazione effettiva dell’AI. Va detto che, dopo qualche tentativo, sono riuscito a ottenere alcune traduzioni corrette.

In definitiva, non è stato facile individuare esattamente cosa sia cambiato con questo aggiornamento. Quando ho chiesto a Gemini Live quando fosse stato aggiornato l’ultima volta, mi ha risposto febbraio 2025, quindi presumo che le nuove funzionalità siano effettivamente state integrate.

Se anche tu hai provato Gemini Live, fammi sapere nei commenti se le conversazioni ti sembrano più vivaci rispetto al passato.

Attualmente, Gemini Live è disponibile gratuitamente per tutti gli utenti Android e accessibile anche su iPhone tramite l’app Gemini, ma solo per chi ha un abbonamento a Gemini Advanced.

• Meta sta testando una macchina in grado di decodificare i segnali cerebrali e trasformarli in parole scritte su un computer.
• Il sistema di scrittura tramite onde cerebrali ha un'accuratezza fino all'80%, ma è ancora lontano dall'essere pratico per un utilizzo quotidiano.
• L'attuale dispositivo pesa circa mezza tonnellata, ha un costo di circa 1,85 milioni di euro, necessita di una stanza schermata per funzionare e anche il minimo movimento della testa può compromettere il segnale.

Meta ha presentato una macchina capace di trasformare i pensieri in parole scritte su uno schermo, ma non aspettarti di poter scrivere i tuoi post sui social con la mente nel prossimo futuro. Il dispositivo pesa circa mezza tonnellata, costa circa 1,85 milioni di euro ed è ingombrante quanto un frigorifero. A meno che tu non abbia intenzione di trasportare un magnetoencefalografo (MEG) di livello da laboratorio, non invierai messaggi telepatici così presto. E questo senza considerare che qualsiasi minimo movimento della testa può disturbare il segnale.

Nonostante le limitazioni, il lavoro di Meta è notevole. I suoi team di intelligenza artificiale e neuroscienze hanno sviluppato un sistema in grado di analizzare l'attività cerebrale e riconoscere i tasti digitati basandosi esclusivamente sul pensiero. Non sono necessari elettrodi impiantati o fasce futuristiche, ma solo una rete neurale avanzata che interpreta le onde cerebrali dall'esterno. Secondo due studi recentemente pubblicati, il sistema è in grado di identificare fino all’80% delle lettere dai segnali cerebrali, permettendo di ricostruire frasi intere semplicemente leggendo i pensieri di chi scrive.

Durante il test, un volontario si siede all'interno di un scanner MEG, che ha un aspetto simile a un enorme casco per asciugacapelli. Lo scanner rileva i segnali magnetici generati dai neuroni mentre si attivano nel cervello, e il modello di intelligenza artificiale, chiamato Brain2Qwerty, analizza quali segnali corrispondono a determinati tasti. Dopo un adeguato addestramento, l’AI riesce a prevedere le lettere che una persona sta pensando di digitare. I risultati non sono perfetti, ma possono raggiungere un’accuratezza dell’80%.

Si può davvero scrivere con il cervello?

La scrittura telepatica ha ancora molte limitazioni. Lo scanner deve essere collocato in una stanza appositamente schermata per bloccare il campo magnetico terrestre, che è un trilione di volte più forte rispetto ai segnali cerebrali. Inoltre, anche il più piccolo movimento della testa può disturbare il segnale. Tuttavia, il progetto di Meta va oltre il semplice sviluppo di un nuovo prodotto: questa ricerca potrebbe avere un impatto significativo sulla comprensione del cervello e, in futuro, migliorare le cure per lesioni e malattie neurologiche.

"Per esplorare come il cervello trasforma i pensieri in sequenze complesse di azioni motorie, abbiamo utilizzato l'intelligenza artificiale per interpretare i segnali MEG mentre i partecipanti digitavano frasi. Scattando 1.000 immagini del cervello ogni secondo, possiamo individuare il momento esatto in cui i pensieri si trasformano in parole, sillabe e persino lettere individuali", ha spiegato Meta in un post sul blog. "Il nostro studio dimostra che il cervello genera una serie di rappresentazioni che partono dal significato astratto di una frase e vengono progressivamente tradotte in azioni concrete, come il movimento delle dita sulla tastiera."

Nonostante le difficoltà, l'approccio non invasivo di Meta rappresenta un'alternativa molto meno drastica rispetto all'impianto di un chip nel cervello, come sta testando Neuralink. La maggior parte delle persone non si sottoporrebbe volontariamente a un intervento chirurgico al cervello solo per usare un'interfaccia neurale. Anche se il progetto non mira a sviluppare un prodotto commerciale nell'immediato, la storia dell'innovazione tecnologica mostra che i dispositivi ingombranti da laboratorio non restano tali per sempre. Se oggi gli smartphone svolgono le funzioni che un tempo richiedevano computer delle dimensioni di un'intera stanza, forse un giorno anche questo scanner cerebrale diventerà un dispositivo indossabile.

Perplexity, il motore di ricerca AI conversazionale, sta per essere lanciato sul Google Play Store con un'applicazione per Android. Questa app si presenta come un versatile assistente digitale in grado di gestire molteplici attività, come prenotazioni e identificazione di oggetti attraverso la fotocamera del telefono. È gratuita e supporta 15 lingue.

Grazie al motore di ricerca di Perplexity, l'app può accedere a informazioni web in tempo reale, offrendo risposte più aggiornate e versatili rispetto a molti concorrenti. Inoltre, l'assistente può mantenere il contesto tra più attività, evitando errori come doppie prenotazioni e memorizzando preferenze personali.

Secondo Aravind Srinivas, CEO di Perplexity, l'app consente operazioni come prenotare un Uber, trovare ristoranti, riprodurre video e brani musicali, ottenere indicazioni stradali e persino tradurre Shakespeare, tutto tramite comandi vocali o gesti semplici. Per esempio, è possibile discutere con l'IA su una domanda e passare senza interruzioni a un'azione correlata, come ricevere notifiche prima di un evento.

Un esempio pratico del funzionamento è l'organizzazione di una cena: l'IA cerca ristoranti, controlla recensioni, suggerisce piatti e prenota un tavolo su OpenTable, tutto in un'unica conversazione. Tuttavia, Srinivas ha ammesso che alcune funzioni, come la prenotazione di ristoranti, non sono ancora completamente affidabili, ma ha promesso miglioramenti a breve.

Perplessità risolte

Il lancio dell'app di Perplexity su Android arriva nell'ambito di una strategia più ampia di espansione dell'azienda, che include l'introduzione di Sonar, un'API progettata per consentire alle aziende di integrare la tecnologia di ricerca avanzata di Perplexity nelle proprie applicazioni. Questo sviluppo segue anche l'acquisizione della piattaforma professionale di social media Read.cv. L'obiettivo sembra chiaro: creare un ecosistema in cui l'IA di Perplexity non sia solo un motore di risposta alle domande, ma un elemento essenziale del flusso di lavoro quotidiano degli utenti.

Il mercato delle IA conversazionali è competitivo, con rivali come ChatGPT, Google Gemini e le recenti innovazioni di Siri attraverso Apple Intelligence. Per emergere, Perplexity dovrà puntare su innovazioni distintive e sull'integrazione efficace delle sue capacità multimodali e delle app.

Se l'app riuscirà a garantire prestazioni fluide e a risolvere eventuali problemi rapidamente, potrebbe conquistare una fetta significativa del mercato. Le persone apprezzano la semplicità e l'affidabilità: Perplexity ha ora la possibilità di dimostrare che la sua tecnologia può diventare una parte indispensabile della vita digitale quotidiana.

Google è stato il sinonimo di "ricerca su Internet" per quasi un quarto di secolo. Tuttavia, con il recente arrivo del chatbot AI di Microsoft su Bing, per la prima volta dopo anni si è aperta una piccola crepa nella sua colorata armatura.

L'arma segreta di Microsoft è il suo chatbot AI basato su ChatGPT. Rilanciando Bing (con il nome di "The New Bing"), Microsoft ha proposto al suo pubblico (e non solo) un nuovo approccio alla ricerca su Internet. Ora, il motore di ricerca del browser di Windows permette di interagire e approfondire argomenti di ogni genere, piuttosto che fornire semplicemente un elenco di link.

La tecnologia in sé non è una novità. L'ascesa fulminea di ChatGPT, recentemente divenuta l'app con la crescita più rapida della storia, ha già reso popolare l'idea di un motore di ricerca conversazionale con capacità espressive simili a quelle degli esseri umani. La differenza è che il chatbot AI di Bing, diversamente da ChatGPT, può accedere alla rete Internet per generare le risposte, anche se interrogato su temi di attualità.

Google ha tenuto a precisare che il suo progetto di ricerca denominato Transformer del 2017 si trova alla base della maggior parte delle applicazioni di AI generativa che vediamo oggi. Nel tentativo di rubare la scena a Bing, il re dei motori di ricerca ha annunciato Bard - un "servizio sperimentale di AI conversazionale" - proprio il giorno prima del lancio del nuovo Bing AI.

Integrando questi chatbot AI nei motori di ricerca più popolari del mondo, Google e Microsoft hanno di fatto reso i chatbot mainstream. Oggi, il modo in cui effettuiamo ricerche in rete sta cambiando radicalmente e non sappiamo cosa ci riserverà il futuro. 

Ma come si comportano gli assistenti di ricerca AI dei due giganti tecnologici e quale dei due si trova in vantaggio rispetto al rivale? 

Per rispondere alla domanda vi proponiamo una breve panoramica della situazione attuale.

Cos'è un chatbot AI?

Prima di mettere a confronto i chatbot AI di Microsoft e Google, spiegheremo brevemente di cosa si tratta.

Le tecnologie che alimentano le nuove "risposte via chat" di Bing e Bard vengono definite "modelli linguistici di grandi dimensioni". Si tratta di reti neurali, o algoritmi di deep learning addestrati su grandi quantità di dati capaci di generare risposte conversazionali.

Microsoft afferma che la sua nuova versione di Bing è alimentata da un "modello OpenAI di nuova generazione" che è "più potente di ChatGPT". Potrebbe trattarsi del tanto vociferato GPT-4, successore del modello GPT-3.5, attualmente disponibile in Italia e totalmente gratuito.

Il Bardo di Google, invece, si basa su una versione di LaMDA (abbreviazione di Language Model for Dialogue Applications). È già disponibile al pubblico in 180 paesi, Italia esclusa, quindi se volete provarlo dovrete usare una VPN.

Il nuovo sistema di ricerca supportato dai chatbot, oltre ai risultati tradizionali, fornisce risposte più complete e contestuali a quesiti più aperti (domande che Google chiama NORA, ovvero No One Right Answer).

Sia Microsoft che Google hanno fornito esempi del tipo di domande per le quali Bing e Bard saranno particolarmente utili.

Ecco le domande fornite da Microsoft:

• La poltrona Klippan di Ikea si adatta alla mia Honda Odyssey del 2019?
• Il mio compleanno è a settembre, aiutatami a pianificare un viaggio in qualche posto divertente in Europa partendo da Londra.
• Mi piace la musica elettronica e quest'anno voglio andare al mio primo festival. Hai qualche consiglio da darmi?

Ecco le domande fornite da Google:

• È più facile imparare il pianoforte o la chitarra e quanta pratica è necessaria per ciascuno di essi?
• Voglio acquistare una nuova auto per la mia famiglia. Che modelli dovrei considerare?
• Aiutami a capire i pro e i contro di un'auto elettrica.

Microsoft Bing vs Google Bard: quali sono le differenze?

Google sta finalmente spiegando meglio come funzionano i suoi strumenti di ricerca AI, cosa che Microsoft ha fatto fin da subito. Entrambi i sistemi lavorano in modo simile, sfruttando le nuove funzioni per arricchire i risultati delle ricerche, piuttosto che sostituire in toto la barra di ricerca tradizionale.

Di recente, Microsoft ha presentato il nuovo motore di ricerca Bing AI e il browser Web Edge che si avvalgono di quello che l'azienda definisce il "copilota AI per il Web". 

Qui sotto trovate un video in inglese (con sottotitoli) dove viene spiegato nel dettaglio il funzionamento del chatbot di Bing.

Innanzitutto, c'è una casella di ricerca ampliata che può contenere fino a 2.048 caratteri per permettere all'utente di digitare frasi complesse che il nuovo Bing è in grado di comprendere. Inserendo una domanda, accanto al tradizionale elenco di siti web, apparirà un nuovo riquadro con una risposta in stile ChatGPT. Al di sotto del testo vengono inoltre indicate le fonti alle quali ha attinto il chatbot per generare la risposta.

In alternativa, è possibile fare clic sull'opzione Chat nel menu sopra i risultati. Qui vi si presenterà una schermata interamente dedicata al chatbot, così potrete iniziare una conversazione per approfondire l'argomento o chiedere altro.

Il nuovo browser Edge è direttamente collegato al chatbot, caratteristica che presto verrà introdotta anche su Chrome. Ora, sul Browser di Windows è disponibile una barra laterale che analizza le pagine web e consente di porre domande o generare sommari.

Al momento l'integrazione di Bard è un po' meno chiara. Durante la presentazione (che potete vedere qui sotto al minuto 13:37), Google ha mostrato una casella di ricerca con una domanda in stile Facebook "cosa ti passa per la testa?" che include altri quesiti posti con un linguaggio naturale, come quelli riportati nel paragrafo precedente.

Un altro esempio fornito da Google (sotto) mostra Search che da una risposta in stile chatbot a una domanda più lunga digitata nella barra di ricerca tradizionale. 

Sembra quindi che l'integrazione del motore di ricerca AI di Google sarà simile a quella di Microsoft: si otterrà una risposta conversazionale alle cosiddette query NORA (No One Right Answer), oppure si potrà accedere a uno spazio più ampio dedicato al chatbot per avviare un dialogo vero e proprio. Non è ancora chiaro come l'azienda intenda integrare tutto questo sul suo browser Chrome.

Sebbene le tecnologie e le interfacce utente siano simili, Microsoft è chiaramente un passo avanti per quanto riguarda l'implementazione. 

Bing e Edge sono collegati a un modello OpenAI di "nuova generazione", apparentemente più potente di ChatGPT. Inoltre, il nuovo Bing è già in circolazione e Microsoft lo ha reso disponibile anche in Italia. Per accedervi rapidamente potete cliccare qui o andare all'indirizzo www.bing.com.

Google Bard, invece, si basa su una versione "light" del modello LaMDA. Il suo modello linguistico attuale, rivale diretto del chatbot GPT-4 di OpenAI, si chiama PaLM 2. La versione iniziale, PaLM, è stata addestrata su 540 miliardi di parametri linguistici e, sebbene Google non abbia dichiarato su quanti parametri è stato addestrata PaLM 2, quest'ultima promette capacità migliori oltre a prestazioni più veloci ed efficienti.

Bing vs Bard: chi è in vantaggio?

Se parliamo di pubbliche relazioni ed eventi di presentazione relativi ai nuovi motori di ricerca AI, la bilancia pende da una parte sola. Nello stesso periodo in cui Microsoft lanciava con sicurezza le sue nuove versioni di Bing ed Edge, Google si affrettava a pubblicare i comunicati stampa di Bard e a giustificare il grave errore commesso dal suo chatbot durante una dimostrazione.

Quel singolo errore ha gravato per ben 100 miliardi di dollari sul valore di mercato di Google e l'ha costretta ad ammettere che l'episodio "evidenzia l'importanza di un processo di test rigoroso".

Tuttavia, come si è visto durante il Google I/O 2023, Bard è pronto a un ritorno in grande stile. Ci sono molte nuove funzionalità che sono già state rilasciate o che verranno rilasciate a breve da Google, tra cui il miglioramento delle citazioni, le funzionalità di esportazione verso Google Docs e Gmail, uno strumento che consentirà agli utenti di esportare il codice Python attraverso Replit, l'aumento del supporto linguistico a 40 lingue, la funzionalità multimodale e un'ampia varietà di integrazioni Adobe.

Microsoft, per una volta, recita il ruolo della coraggiosa start-up con una quota di mercato desktop del 9%, mentre Google regna incontrastata con una quota di mercato dell'84%. Per questo Google deve essere più cauta nel promuovere il suo motore di ricerca AI prima che sia veramente completo, mentre Microsoft può osare di più. Detto questo, sebbene Microsoft sia intenzionata a sottrarre utenti a Google, il divario tra i due motori di ricerca è ancora troppo ampio per destare preoccupazioni.

In questo momento, il nuovo Bing e la versione di Chrome che integra Bard sono come due studenti prodigio all'asilo, e Microsoft può permettersi di adottare un atteggiamento molto più permissivo nei confronti della sua creatura. Nessuno dei due chatbot è infallibile, ma il confronto si giocherà proprio sull'accuratezza delle risposte e sull'affidabilità che sapranno garantire.

Ci troviamo nella fase iniziale, quella divertente, dove il bistrattatissimo Bing è diventato interessante per molti utenti e Google sta inseguendo il rivale con la massima cautela.

Anche se per ora Microsoft è in vantaggio in termini di integrazione AI, il confronto tra i due chatbot è appena cominciato e si prospetta come una delle battaglie più importanti per il dominio nel campo dei motori di ricerca AI.

Apple sta seguendo con interesse l'ascesa di ChatGPT, Google Bard e simili. Lo testimonia il fatto che, nel solo mese di maggio, l'azienda di Cupertino ha pubblicato 28 annunci di lavoro per figure specializzate nel campo dell'AI.

Come segnalato da 9to5Mac, Apple è alla ricerca di un Visual Generative Modeling Research Engineer. Da quanto si evince, la figura farà parte di "un gruppo che darà forma al modo in cui le tecnologie AI generative trasformeranno le piattaforme di elaborazione mobile di Apple".

La descrizione non dice molto sulle reali intenzioni dell'azienda ma il numero di posizioni aperte e il linguaggio usato negli annunci indicano che Apple è seriamente intenzionata a investire nell'AI generativa.

La tecnologia potrebbe servire a migliorare le app dei suoi dispositivi e garantire nuove capacità all'assistente Siri, diventando una componente centrale per i futuri iPhone.

Sempre più AI, ovunque

L'intelligenza artificiale è già presente sui prodotti Apple e viene in soccorso degli utenti in situazioni disparate, come quando cercate le foto del vostro gatto nella galleria o quando Siri riconosce i vostri comandi vocali. Tuttavia, Apple sembra intenzionata a dare una forte accelerazione allo sviluppo delle AI sui suoi dispositivi mobili.

Gli ultimi report suggeriscono che l'azienda sia ben consapevole di essere indietro rispetto a concorrenti del calibro di OpenAI, Microsoft e Google nella corsa all'intelligenza artificiale.

Tuttavia, il CEO dell'azienda, Tim Cook, ha dichiarato che i recenti progressi nel campo dell'AI generativa sono "molto interessanti", ma ha anche detto che Apple utilizzerà un approccio cauto e ponderato in quest'ambito.

Analisi: leggere tra le righe

Leggendo con attenzione gli annunci ci si può fare un'idea, seppur parziale, di quali siano le intenzioni di Apple.

Il linguaggio è diversificato e varia tra gli annunci, ma abbiamo notato alcuni riferimenti interessanti come: "la prossima generazione di capacità di comprensione del linguaggio naturale di Siri" e "il passaggio cruciale delle tecnologie AI che sta guidando la rivoluzione nell'interazione uomo-computer".

Queste frasi evidenziano come Apple stia prendendo molto sul serio l'intelligenza artificiale generativa. Non sappiamo con certezza se Siri si trasformerà o meno in un bot in stile ChatGPT, ma è una delle possibilità che quest'ultima serie di annunci di lavoro lascia intravedere.

Apple sa bene che se non si sbriga a integrare l'AI sui suoi smartphone, lo farà qualcun altro. OpenAI ha appena lanciato ChatGPT per iOS e ci sono numerosi software di terze parti che consentono di usare strumenti AI avanzati sui dispositivi Apple. 

Di una cosa siamo certi: i prossimi iPhone potranno contare sull'AI generativa di casa Apple.

In occasione della Google I/O 2023 l'azienda ha presentato alcune interessanti novità hardware e nuove funzioni per i dispositivi Android, ma la maggior parte dell'evento è stato dedicato a come Google sta integrando l'intelligenza artificiale in tutti i suoi principali servizi, da Maps a Gmail, da Docs a Photos.

Anche i nuovi smartphone Android e tablet Google Pixel 7a, Pixel Tablet e Pixel Fold non sono stati risparmiati dalla sempre più massiccia integrazione dell'IA.

Per coloro che sono entusiasti dell'IA queste naturalmente sono ottime notizie, e non c'è dubbio che Google realizzerà molto, se non tutto, di quanto si è prefissato di fare nell'ambito dell'intelligenza artificiale.

Tuttavia, uno dei punti su cui Google ha posto l'accento è il modo responsabile in cui l'azienda sta portando avanti l'implementazione dell'IA: la premessa stessa di ciò che Google e altre aziende come Open AI hanno fatto riguardo l'IA è, nella sua essenza, a dir poco irresponsabile e dannosa per il benessere e la sicurezza umana sotto molti punti di vista.

I rapporti umani erano già labili

Chi è nato tra l'inizio degli anni '80 e l'inizio degli anni '90 ha una prospettiva piuttosto diversa rispetto alla generazione più giovane. Avendo vissuto un'infanzia pre-internet, chi era bambino in quegli anni era abituato a giocare all'aperto e crescere senza molte delle pressioni che la tecnologia esercita oggi sui più giovani.

Internet e i social media hanno cambiato tutto questo, implicando anche un modo diverso di approcciare le varie situazioni che la vita può presentarci.

Ormai viviamo gran parte della nostra vita online, e questo ha inevitabilmente avuto conseguenze sulla salute mentale di molte persone che stanno cercando di adattarsi a un modo di vivere non esattamente ideali per gli esseri umani, che sono animali intrinsecamente sociali e hanno necessitano di connessioni reali.

I social media sostituiscono la connessione umana autentica con un dialogo tra personaggi virtuali che non può essere benefico sul lungo termine. Ora Google sembra pronta a estendere questo modus operandi a più aspetti della nostra vita quotidiana.

Google, OpenAI e compagnia hanno realizzato un algoritmo a forma di persona

Dopo che Open AI e altre aziende hanno iniziato a sfruttare l'IA generativa a scopo di lucro, Google si sta adattando al mercato e adottando lo stesso approccio per tutta la sua linea di app per la produttività.

Con solo uno o due comandi, un'intelligenza artificiale sarà presto in grado di scrivere un'e-mail di lavoro, basandosi sul contenuto di un thread. Potrà anche leggere il contenuto di un thread di e-mail e riassumerne il contenuto in un breve contenuto testuale impersonale, in modo da non dovervi obbligare a leggere tutto ciò che gli altri hanno scritto. Insomma, il lato umano che ci unisce sul luogo di lavoro non è pervenuto.

Poi c'è Google Docs, Sheets e Slides, dove potete mettere da parte la vostra creatività e personalità e lasciare che l'intelligenza artificiale di Google faccia tutto per voi.

Vi sentite sotto pressione a scuola o a lavoro? No problem, potrete prendere una scorciatoia e chiedere a Google di fare il lavoro per voi. A lavoro potrebbe esservi chiesto di usare l'intelligenza artificiale, in modo da rendere il processo più veloce e, al momento, il risultato è "soddisfacente". E se il vostro capo inizierà a chiedersi perchè pagarvi, quando l'intelligenza artificiale può fare benissimo il vostro lavoro?

Non volete scrivere un tema per la scuola e imparare qualcosa di utile? Non preoccupatevi, Google Tailwind potrà di svolgere i compiti al posto vostro: basta fornirgli alcuni siti da cui attingere materiale.

Tranquilli, il vostro insegnante forse non avrà il tempo di controllare a fondo il vostro lavoro, dato che gli insegnanti in genere sono piuttosto oberati. Sarà sufficiente controllare superficialmente sintassi e grammatica, e il gioco è fatto.

Qualcosa mi dice che nessun insegnante ha sposato la professione solo per controllare il lavoro di un modello linguistico in cambio di una paga mediocre, ma forse in futuro potranno avvalersi di un modello linguistico che controlli il lavoro dei loro studenti per loro, e nessuno deve insegnare nulla a nessuno.

Google ci ha tenuto a farci sapere che il suo modello linguistico è così buono che ora può superare le domande per passare il test di medicina. Persino una banale foto di famiglia non è più al sicuro, dato che l'istantanea che avete scattato ai vostri figli può essere ritoccata e modificata per renderla perfetta comodamente sul vostro telefono.

La lista dei potenziali casi di utilizzo di questi nuovi strumenti di intelligenza artificiale di Google (e non solo) è davvero illimitato, e tutti hanno una cosa in comune: pongono un ulteriore ostacolo tra noi e le persone con cui eravamo soliti interagire, svalutando i rapporti umani reali.

Come abbiamo visto negli ultimi mesi, Microsoft ha investito tempo e risorse per implementare le funzionalità AI di ChatGPT nel suo motore di ricerca Bing, cosa che sembra aver colto Google un po' alla sprovvista. Tuttavia, come emerso da recenti indiscrezioni, Google ha un'idea chiara di come vuole implementare l'intelligenza artificiale nel suo popolarissimo motore di ricerca ed è molto vicina a mettere in pratica il suo piano d'azione.

Un report pubblicato dal The Wall Street Journal (fonte: Android Police) descrive come Google sia intenzionata ad integrare il proprio chatbot AI nel suo motore di ricerca. Lo scopo dell'azienda è rendere la ricerca più "personale" e varia, con brevi video e post sui social media incorporati accanto al classico elenco di link che si visualizza normalmente.

Le indiscrezioni sono basate su documenti interni trapelati da Google, in cui si parla anche di rendere la ricerca più "visiva" e più "umana", concetti che per ora rimangono abbastanza vaghi, pur chiarendo in parte gli intenti della grande G. 

Stando ai rumor, l'aggiornamento del motore di ricerca Google dovrebbe arrivare entro la fine del 2023.

Arriva Magi

Il bot AI - simile a quello alimentato da ChatGPT che si trova su Bing - prenderà il nome di "Magi". Ne avevamo già sentito parlare in un articolo del New York Times uscito il mese scorso e, a quanto pare, il suo sviluppo ha subito una forte accelerazione nelle ultime settimane. 

Potremmo farci una prima idea delle novità in arrivo in occasione dell'evento Google IO 2023 che si terrà nei prossimi giorni e, in particolare, dovremmo scoprire qualcosa in più nella giornata di mercoledì 10 maggio, data indicata dall'azienda per gli annunci più importanti. Ricordiamo inoltre che Google ha già lanciato il suo chatbot Bard, ma deve ancora integrarlo negli altri prodotti.

L'idea che sta dietro al progetto è quella di fornire agli utenti risultati e risposte che faticherebbero a trovare con l'attuale interfaccia di ricerca di Google. Per farlo, Google utilizzerà diversi espedienti, come i sopracitati video tematici e post social.

Analisi: come cambia la ricerca

Google ha rivoluzionato il mondo della ricerca quando è arrivata sul mercato nell'ormai lontano 1998. È difficile da credere oggi ma agli albori di Internet, gli elenchi di siti suddivisi per argomento e categoria hanno rappresentato una vera e propria svolta per chi lavorava o passava molto tempo in rete.

I bot di crawling automatizzati hanno permesso a Google di indicizzare l'intero web senza l'aiuto dell'uomo e ora, grazie all'implementazione della tecnologia AI, il motore di ricerca sarà in grado di dare risposte in linguaggio naturale alle domande per fornire maggiori dettagli e sfumature, per semplificare argomenti complessi e molto altro ancora (come abbiamo già visto con Bing AI).

In base a quest'ultimo report, Google è intenzionata a coinvolgere anche i proprietari di siti web offrendo l'attribuzione nei risultati di ricerca. Ma se gli utenti riceveranno le risposte da un chatbot senza dover cliccare su un link, viene spontaneo chiedersi: come verranno prodotti e pagati i nuovi contenuti necessari per alimentare l'intelligenza artificiale?

Non possiamo prevedere con precisione i risvolti di questo passaggio evolutivo ormai inevitabile, ma sembra che ci stiamo lasciando definitivamente alle spalle i vecchi metodi di ricerca sul web e questo comporterà grandi cambiamenti per i consumatori, i motori di ricerca e per i siti di informazione in generale.

Ora che gli assistenti AI come ChatGPT e Midjourney sono diventati mainstream, la prossima grande sfida nel settore AI riguarda i generatori di testo-video, e Nvidia ha appena dimostrato di essere pronta a dire la sua sull'argomento.

La nuova tecnolgia Nvidia uscita dai Toronto AI Lab si chiama "High-Resolution Video Synthesis with Latent Diffusion Models" e ci dà un assaggio degli incredibili strumenti per la creazione video che stanno per diffondersi a livello globale, andando ad affiancare i già popolari generatori di arte AI.

I Latent Diffusion Models (o LDM) sono un tipo di intelligenza artificiale in grado di generare video senza bisogno di un'enorme potenza di calcolo. Nvidia afferma che la sua tecnologia si basa sul lavoro dei generatori di testo-immagine, in questo caso Stable Diffusion, e aggiunge una "dimensione temporale al modello di diffusione dello spazio latente".

In altre parole, l'AI generativa è in grado di far muovere le immagini fisse in modo realistico e di ingrandirle con tecniche di super-risoluzione. Ciò significa che è in grado di produrre video brevi, della durata di 4,7 secondi, con una risoluzione di 1280x2048, o più lunghi con una risoluzione inferiore di 512x1024.

Dopo aver visto le prime dimostrazioni (come le GIF che vedete qui sopra/sotto), abbiamo subito pensato a quanto questo sistema possa tornare utile per creare delle immagini GIF. Certo, ci sono ramificazioni più importanti, come la democratizzazione della creazione di video e la prospettiva di adattamenti cinematografici automatizzati, ma in questa fase il text-to-GIF sembra essere il caso d'uso più interessante per molti utenti.

Per produrre queste GIF è bastato chiedere "uno Stormtrooper che passa l'aspirapolvere sulla spiaggia" e "un orsacchiotto che suona la chitarra elettrica, alta definizione, 4K". Anche se  i risultati sembrano buoni, con le attuali versioni del software si verificano spesso artefatti e morphing quando si chiede di generare immagini da zero.

Al momento, questo rende le tecnologie text-to-video come le nuove demo di Nvidia più adatte a miniature e GIF. Tuttavia, visti i rapidi miglioramenti registrati da Nvidia nella generazione di video più lunghi tramite AI, probabilmente non dovremo attendere molto per assistere all'arrivo di clip text-to-video più estesi nelle librerie stock (e non solo).

Analisi: La prossima frontiera dell'AI generativa 

Nvidia non è la prima azienda a proporre un generatore di testo-video AI. Recentemente abbiamo assistito al debutto di Google Phenaki, un software AI generativo in grado di generare clip di 20 secondi basate su richieste più complesse. Le demo mostrano anche un clip di oltre due minuti, anche se più scadente.

La startup Runway, che ha contribuito a creare il generatore di testo-immagine Stable Diffusion, il mese scorso ha svelato il suo modello video Gen-2 AI. Oltre a produrre video da richieste come "il sole del tardo pomeriggio che fa capolino dalla finestra di un loft di New York" (potete vedere il risultato qui sopra), permette di creare un video partendo da un'immagine fissa e di richiedere stili (o filtri) da applicare per ottenere l'effetto desiderato.

Quest'ultimo è stato anche un tema delle recenti dimostrazioni di Adobe Firefly, che ha mostrato quanto l'intelligenza artificiale renderà più semplice il processo di video editing. In programmi come Adobe Premiere Rush, presto sarà possibile digitare l'ora del giorno o la stagione che si desidera vedere nel video e l'intelligenza artificiale di Adobe farà il resto.

Le recenti dimostrazioni di Nvidia, Google e Runway mostrano che i generatori di video testuali sono ancora in una fase nebulosa e spesso generano risultati poco realistici, che possono andar bene giusto per una GIF spiritosa. Tuttavia, come accaduto per ChatGPT e simili, è solo questione di tempo prima che anche questo ramo dell'AI raggiunga standard più elevati e inizi ad entrare nel settore del video editing.

L'intelligenza artificiale generativa continua a conquistare le piattaforme Microsoft: il gigante tecnologico ha appena aggiunto il Bing alimentato da ChatGPT alla sua app SwiftKey beta per Android.

Per chi non la conosce, SwiftKey è una tastiera virtuale per dispositivi mobili in grado di apprendere lo stile di scrittura dell'utente per fornire una correzione automatica e prevedere il testo in maniera accurata. Questa nuova integrazione aggiunge l'accesso diretto al chatbot di Bing offrendo la possibilità di scegliere lo stile di conversazione desiderato, esattamente come la versione browser. Tuttavia, è presente un'esclusiva funzione "Tono" che analizza il testo e lo rielabora per adattarlo al contesto.

Potete provare la nuova SwiftKey con Bing scaricando la beta dal Google Play store a questo indirizzo. Tuttavia, non è detto che sarete in grado di usarla da subito. Pedram Rezaei, CTO di Microsoft per la divisione Mobile and Commerce, ha dichiarato su Twitter che l'aggiornamento verrà rilasciato gradualmente. Se l'update non è presente nella vostra versione di SwiftKey Beta non demordete, potrebbe volerci ancora qualche giorno me è in arrivo.

Fortunatamente siamo riusciti a mettere subito le mani sulla funzione Bing di SwiftKey e abbiamo deciso di provarla per voi.

Impostare il tono giusto

Una volta completata l'installazione dovrete seguire le indicazioni sullo schermo per abilitare SwiftKey. L'accesso a Bing si trova proprio sopra la tastiera e può svolgere tre funzioni. Oltre al chatbot, c'è una funzione integrata che consente di cercare un termine di ricerca in base a un post web o a un'immagine. 

Tuttavia, l'attrazione principale è la funzione che consente di modificare il tono del testo. Quando si seleziona la modalità Tono, vengono fornite quattro diverse riscritture basate su contesti specifico: Professionale, Informale, Educato e Post Social. 

Sia Professionale che Educato sono abbastanza simili, in quanto prendono testi emotivamente carichi e li attenuano rendendoli più formali. L'opzione informale, come suggerisce il nome, conferisce al testo un atteggiamento più scanzonato e spesso inizia i messaggi con "hey amico", o più nello specifico (dato che abbiamo provato la versione inglese) usa il termine "hey dude". Selezionando l'opzione Post Social, i messaggi diventano praticamente dei Tweet, con tanto di hashtag ed emoji in fondo.

La funzione "Tono" ha una piccola restrizione: il testo deve essere "compreso tra 3 e 200 caratteri" . Inoltre, l'app si rifiuta di funzionare con le parolacce (si lo ammetto, ci ho provato).

Al momento in cui scriviamo, non è noto se ci sarà o meno una versione per iOS. SwiftKey ha avuto una storia tumultuosa con Apple, in quanto è stata rimossa dai dispositivi iOS nell'ottobre del 2022, per poi essere ripristinata da Microsoft un mese dopo. Abbiamo chiesto all'azienda se è previsto il supporto di Bing AI per SwiftKey su iOS e siamo in attesa di risposta.

Vi informeremo non appena ne sapremo di più.

ChatGPT, il popolare strumento di AI generativa, non è più accessibile in Italia. Il blocco è una conseguenza di un'azione del Garante per la Privacy, che ha chiesto a OpenAI di limitare l'uso di certi dati personali, con un provvedimento del 30 marzo 2023. 

Tecnicamente il Garante non ha bloccato tutto ChatGPT, ma solo inibito l'uso di certi dati. OpenAI, poi, ha deciso che fosse più semplice bloccare gli accessi dall'Italia, piuttosto che implementare le misure necessarie per rispettare la richiesta. Questo dettaglio è molto importante perché implica che accedere lo stesso a ChatGPT non è illegale, proprio perché non sono state le autorità italiane a ordinare il blocco dell'accesso. 

Con ogni probabilità,  nei prossimi giorni succederà qualcosa di simile, se non proprio la stessa cosa, anche in altri paesi europei dove vige il GDPR.  

Come aggirare il blocco di ChatGPT

La risposta è molto semplice: basta usare una VPN.

Con una VPN, infatti, è possibile impostare un indirizzo IP diverso, e "far credere" di essere negli Stati Uniti, in Gran Bretagna, in Argentina .... qualunque luogo da dove ChatGPT è accessibile senza problemi.

A quel punto potrete tornare a usare il servizio senza problemi. E se usate ChatGPT in versione gratuita non serve fare altro. 

Se invece avete un account premium, dovrete anche andare a modificare i dati del profilo, e di fatto dovrete mentire a OpenAI, dicendo di essere residenti in un paese diverso dall'Italia. Così facendo potrete continuare a pagare per il vostro abbonamento premium. 

Cos'è una VPN?

VPN sta per Virtual Private Network ed è un servizio che consente di creare una connessione sicura tra il tuo dispositivo e un server remoto. La tua connessione internet viene crittografata e reindirizzata attraverso questo server, in modo da nascondere la tua posizione e consentirti di navigare in modo anonimo e sicuro su Internet.

Come funziona una VPN?

Quando ti connetti a una VPN, il tuo dispositivo si connette a un server VPN situato in un altro paese. Tutti i dati che invii e ricevi vengono crittografati e inviati tramite il server VPN. In questo modo, il tuo indirizzo IP e la tua posizione reale vengono nascosti e sostituiti con quelli del server VPN.

In pratica, questo significa che se ti connetti a una VPN situata negli Stati Uniti, quando navighi su Internet sembrerà che tu ti trovi negli Stati Uniti. Ciò significa che puoi accedere ai contenuti online che sono disponibili solo negli Stati Uniti, inclusa ChatGPT.

Come usare una VPN per accedere a ChatGPT in Italia?

Per accedere a ChatGPT in Italia, segui questi semplici passaggi:

Scegli un provider di VPN: ci sono molti provider di VPN disponibili online, e  noi vi consigliamo di usare NordVPN. 

Potete installare l'app sul telefono o su Windows, o anche scegliere di usare un'estensione per browser. 

Connetti la VPN: quando hai installato la VPN, connettiti al server VPN situato nel paese in cui ChatGPT è disponibile.

Accedi a ChatGPT: dopo aver stabilito una connessione VPN, puoi accedere a ChatGPT come faresti normalmente.

Il ritardo nello sviluppo del chatbot AI Google Bard sta avendo un effetto a catena sull'azienda e, secondo un nuovo documento trapelato, l'amministratore delegato dell'azienda ha deciso di prendere provvedimenti.

In una nota aziendale ottenuta da Business Insider e pubblicata da Gizmodo si legge che il CEO di Google, Sundar Pichai, ha inviato una mail a tutti i dipendenti in cui afferma che "apprezzerebbe" se tutto il personale "contribuisse in modo più deciso". 

Il dirigente Google chiede loro di dedicare da due a quattro ore della loro giornata a testare l'intelligenza artificiale di Bard, per contribuire a individuare i problemi da risolvere.

Un portavoce di Google ha dichiarato a Gizmodo che "i test e i feedback, da parte dei Googler e di tester esterni fidati, sono aspetti importanti per migliorare Bard e garantire che sia pronto per i nostri utenti". 

Tuttavia, l'azienda non ha specificato quanto a lungo dureranno i test e con quale frequenza verranno condotti dai dipendenti.

Le ripercussioni della paura di Google

Google ha rilasciato Bard la scorsa settimana, subito dopo che Microsoft ha lanciato la nuova versione di Bing con ChatGPT integrato. Alcuni dipendenti dell'azienda si sono lamentati per il lancio affrettato e, secondo un report di CNET, sul forum interno di Google sono comparsi un gran numero di meme che schernivano il chatbot.

Non c'è da meravigliarsi che abbiano preso in giro il Bardo; anche durante l'evento di presentazione Live from Paris il software IA alimentato da chatbot LaMDA di Google ha commesso un errore clamoroso che ha provocato una perdita di 100 miliardi di dollari nella valutazione di mercato dell'azienda in un solo giorno. Da allora, i meme creati dai dipendenti definiscono la tecnologia e la presentazione "affrettata, pasticciata e miope".

Tuttavia, Google sembra spaventata dal nuovo motore di ricerca Microsoft e sta facendo di tutto per perfezionare il suo Bard, chiedendo ai dipendenti di concentrare le proprie energie sulla risoluzione dei bug.

Del resto anche il chatbot AI di Microsoft ha avuto parecchi inconvenienti della prima ora, tra crisi esistenziali e risposte inventate di sana pianta. Resta da vedere come se la caverà Google Bard, ma considerando la situazione di confusione nella quale vige ora, ha ancora molta strada da fare per recuperare i punti persi al lancio.

Nvidia ha finalmente svelato la data di lancio ufficiale della funzione RTX Video Super Resolution, annunciata per la prima volta durante il CES 2023. Lo strumento, che consente di scalare i video fino a 4K utilizzando l'intelligenza artificiale, sarà disponibile da febbraio 2023 per i browser Chrome ed Edge.

Come chiarito da PC Gamer, RTX Video Super Resolution consentirà "risoluzioni superiori a 1080p. Potrà eseguire l'upscaling di video con una risoluzione nativa compresa tra 360p e 1440p e funzionerà con video con frame rate fino a 144Hz". 

Questa funzione richiede una GPU RTX serie 3000 o 4000. Se siete curiosi di capire come funziona date un'occhiata al video qui sotto.

Il futuro dell'upscaling video è l'AI?

Sebbene l'upscaling dei video 4K non sia una novità per la TV, finora non è mai stato impiegato per lo streaming video su browser. Il fatto che queste risoluzioni si ottengano grazie all'intervento dell'intelligenza artificiale la dice lunga sul futuro dell' upscaling video.

Sebbene questa tecnologia AI ci mostri risultati davvero incredibili, come possiamo vedere dal video dimostrativo, l'AI, in generale, è diventata un problema scottante a causa dell'uso improprio che se ne fa e dei problemi di violazione dei diritti d'autore che ne derivano in alcuni ambiti, uno su tutti l'arte.

Detto questo, sarà affascinante osservare i progressi e i miglioramenti della funzione RTX Video Super Resolution e scoprire come si comporterà all'atto pratico. Speriamo che questa applicazione non incontri lo stesso livello di controversie di altri software AI e che il suo uso si diffonda ad altri mezzi.

Nel corso degli ultimi anni si è posto sempre di più l’accento sugli effetti provocati dalla crisi climatica che, con il tempo, stanno diventando sempre più evidenti. Basti pensare all’ondata di calore e siccità che ha colpito l’Italia quest’anno, a cui sono seguite forti alluvioni, come avvenuto nelle Marche, con le conseguenze che ben conosciamo.

La crisi climatica interessa tutte le parti del globo e sta causando ondate di calore, siccità, incendi, inondazioni e altri eventi catastrofici, lasciando milioni di persone in stato di necessità. I governi, quindi, dovrebbero agire rapidamente e limitare il riscaldamento globale a 1,5 °C rispetto al livello preindustriale. Per centrare l'obiettivo, entro il 2050 si dovranno raggiungere emissioni nette di anidride carbonica pari a zero.

In Europa, un ulteriore incentivo a passare rapidamente a soluzioni energetiche sostenibili è rappresentato dalla questione dell’indipendenza energetica. Alcuni paesi Europei (Italia e Germania) soprattutto, dipendevano pesantemente dal gas russo, e oggi sono subentrati altri fornitori. Il tema è stato centrale anche nell’ultima campagna elettorale in Italia, e resta il fatto che il Vecchio Continente non è energeticamente indipendente. Pochi Paesi al mondo lo sono, d’altra parte.

Tenendo conto di questi obiettivi, sono necessarie nuove e più avanzate tecnologie che ci consentano di creare, immagazzinare e distribuire energia rinnovabile, monitorare le emissioni di carbonio e gas serra, frenare la deforestazione e ridurre i rifiuti. Per affrontare tali sfide potremmo aver bisogno del machine learning.

Ad esempio, il machine learning può essere utilizzato per prevedere l'offerta e la domanda di energia per una distribuzione efficiente, riducendo così al minimo gli sprechi ed evitando le interruzioni.

Inoltre, possiamo impiegare le tecniche di apprendimento automatico per migliorare e predire la produzione di energia ottenuta da fonti rinnovabili come fatto da DeepMind nel 2019. Tanto che recentemente, Google ha messo in vendita il servizio di previsione di produzione dell'energia eolica, sviluppato dall’azienda, tramite Google Cloud. DeepMind nel corso di quest’anno ha anche sviluppato un sistema per controllare al meglio il plasma in un reattore a fusione nucleare.

Poiché la disponibilità di energia da fonti rinnovabili come l'eolico o il solare è variabile e intermittente, sono necessarie batterie per immagazzinare l'energia in eccesso e fornirla alle reti elettriche quando la disponibilità è bassa (o la domanda è alta). L’uso delle batterie, tuttavia, si scontra con la loro produzione, che spesso è complessa o persino dannosa per l’ambiente. Per esempio, per fare le batterie serve il cobalto, un elemento particolarmente scarso, la cui estrazione presenta alcune criticità.

Dunque, oltre alla previsione della domanda e dell'offerta di energia, l'apprendimento automatico potrebbe cambiare le carte in tavola anche in questo ambito. Infatti, l’utilizzo del machine learning potrebbe aiutare a sviluppare nuovi elettrocatalizzatori e nuovi materiali, evitando l’estrazione di risorse rare ed inquinanti.

In ogni caso, come sottolinea il rapporto di Climate Change AI, un'organizzazione no-profit fondata nel 2019 che riunisce rappresentanti dell'industria e del mondo accademico, il machine learning non è da intendere come la soluzione immediata ed estremamente efficace a tutti i nostri problemi. Infatti, alcune delle sue applicazioni, come l'esplorazione e l'estrazione di combustibili fossili, possono peggiorare la crisi climatica. Inoltre, anche per addestrare ed eseguire queste intelligenze artificiali abbiamo bisogno di tanta energia, che quindi rappresenta un’ulteriore fonte di consumi.

In sostanza, usare le tecniche di machine learning per ridurre gli effetti del cambiamento climatico è certamente una valida opzione, ma non basta. Anche (e soprattutto) noi dobbiamo dare il nostro contributo. 

Come possiamo contribuire alla diminuzione dei consumi?

Innanzitutto, con i piccoli gesti quotidiani, come staccare il telefono dal caricabatterie quando la ricarica è completa e il dispositivo non è in uso, evitando di ricaricarlo durante la notte; non lasciare accese le luci nelle stanze dove non c’è nessuno, ed in ogni caso preferire sempre l’illuminazione tramite lampadine LED, come le Philips Hue; evitare di usare la luminosità massima sui dispositivi elettronici se si è in ambienti chiusi; evitare il più possibile l’uso della macchina e preferire i mezzi di trasporto pubblico ecc.…

In secondo luogo, se aveste intenzione di acquistare un nuovo prodotto, magari, potreste dare un’occhiata alle nostre recensioni e guide all’acquisto disponibili con un occhio critico al prezzo, ai consumi e alle prestazioni del dispositivo che devono essere bilanciati a seconda delle vostre necessità.

Il cast della rinomata serie di Matt Groening, I Simpson, ha preso vita e ora è in mezzo a noi. L’espressione, che tanto rimanda ad un’invasione aliena, ben si sposa con il recente lavoro dell’artista Milan Jaram che, tramite intelligenza artificiale, ha trasformato Homer e compagni in persone reali.

Pubblicate sul suo profilo TikTok darkside.ai e divise in 3 mini serie con più di 10 milioni di visualizzazioni complessive, le immagini mostrano una realtà tanto inquietante quanto affascinante. Dopo l’introduzione del primo video si viene accolti da un Homer con un volto contratto e arcigno, un soggetto con cui è meglio non scherzare.

Successivamente, una Marge austera lascia spazio ad una Lisa ribelle agli antipodi dell’originale, Ned Flanders sembra guardare qualcuno dall’alto in basso e Krusty il Clown, come ci si potrebbe aspettare, non è per niente rassicurante.

Tra le altre opere dell’artista, pubblicate sul suo profilo TikTok, si trovano anche le principesse Disney in stile Tim Burton e molte celebrità zombi.

• Arte e intelligenza artificiale
• Migliori software per editing video

Arte generativa: come si produce?

Produrre arte tramite intelligenza artificiale è un sistema che prende il nome di “arte generativa” e sfrutta algoritmi complessi in grado di elaborare l’immagine secondo regole stabilite dall’artista che, in questo contesto, viene definito come “artista generativo”.

Strumenti come Dall-E Mini, Midjourney e Stable Diffusion, sono in grado di produrre lavori artistici basandosi su una frase, o una parola, che descrive le intenzioni del creatore. Tuttavia, per quanto facile possa sembrare in apparenza, produrre opere di valore richiede la conoscenza approfondita di contrasti, luci, linee e tutti gli elementi che qualificano un lavoro come professionale.

In conclusione, l’arte generativa si configura come un buon esempio di sinergia uomo-macchina in grado di moltiplicare esponenzialmente le possibilità creative.

• Fonte: CNET

È stato confermato di recente che FidelityFX Super Resolution, la risposta di AMD alla tecnologia DLSS (Deep Learning Super Sampling) di Nvidia, arriverà finalmente sulle schede grafiche RDNA 2 nel 2021.

A differenza del frame rate booster basata su IA del rivale Team Green, il vicepresidente della divisione schede grafiche di AMD Scott Herkelman, ha informato PCWorld che FidelityFX non richiederà il machine learning per funzionare.

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Di FidelityFX si parla già dall'annuncio della serie Radeon 6000 ed è possibile che, anche se i problemi di stock non hanno interessato le GPU dell'azienda, il fatto che AMD non sia riuscita a competere con la funzione DLSS di Nvidia abbia convinto molte persone a trascurare Big Navi in favore delle potenzialità offerte dal frame rate boost di Nvida.

Non si sa ancora in che modo la mancanza di machine learning andrà a influire sull'offerta di Team Red, ma inserire un FPS booster nei giochi è comunque un grande passo avanti verso una lotta ad armi pari contro Nvidia. Sebbene la Radeon RX 6800 e la Radeon RX 6800 XT siano delle ottime schede, l'assenza del supersampling le rende comunque meno interessanti della GeForce RTX 3080 o della RTX 3070 dal punto di vista delle funzionalità offerte.

AMD potrebbe anche evidenziare in che modo non concordi con Nvidia sulla necessità di impiegare il machine learning per queste funzioni.

La vera lotta è alle porte

Nvidia domina da tempo le classifiche, come nel sondaggio sull'hardware di Steam, sia per quanto riguarda la disponibilità che per la domanda dei clienti. Le GPU Radeon tendono a essere più economiche delle controparti Nvidia GeForce, di conseguenza l'arrivo di un nuovo concorrente contro il DLSS potrebbe essere quella spinta necessaria affinché AMD cerchi davvero di strappare la corona alla rivale.

Secondo indiscrezioni precedenti, FidelityFX sarebbe dovuta arrivare nelle GPU Radeon RX a marzo 2021, ma era chiaramente una stima fin troppo ottimistica. Herkelman ha dichiarato che occorre ancora lavorare sulla tecnologia per perfezionarla, ma l'azienda è positiva e AMD sta coinvolgendo i fan nel processo di design, per ricevere feedback dai follower più appassionati e far sì che la funzione sia in grado di soddisfare al meglio le necessità degli utenti.

Non è chiaro se questo "design aperto" con le persone abbia influito sul ritardo del lancio, ma se pensiamo alle problematiche riscontrate con Nvidia DLSS 1.0, ha senso immaginare che AMD preferisca prendersi il suo tempo e puntare sulla qualità. 

Inoltre, potrebbe essere necessario preparare vari giochi affinché supportino la funzione, anche per evitare gli stessi errori commessi da Nvidia nel 2018, con i pochissimi titoli compatibili al momento del lancio di DLSS.

• La nostra recensione di AMD Radeon RX 6700 XT

Fonte: PC Gamer

In questi anni si è sentito sempre più parlare di intelligenza artificiale e di algoritmi intelligenti tanto che ormai queste espressioni sono diventate di uso comune, e anche nel marketing dei prodotti si tende ad esaltare spesso questo aspetto. 

Tuttavia, la comunità scientifica ancora non concorda universalmente su una definizione unica di cosa sia l’intelligenza. Stando alla definizione più accreditata possiamo definire l’intelligenza come il complesso di facoltà psichiche e mentali che consentono di pensare, comprendere o spiegare i fatti o le azioni, elaborare modelli astratti della realtà, intendere e farsi intendere dagli altri, giudicare, e adattarsi all’ambiente. In base a ciò, l'intelligenza artificiale può essere definita come intelligenza dimostrata dalle macchine. Ma ciò che conta come intelligenza, e come l'intelligenza viene implementata in diversi tipi di macchine, robot e software, varia da una disciplina all'altra e nel tempo.

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Un gruppo crescente di ricercatori ritiene che ad oggi l'intelligenza artificiale (IA) sia fortemente limitata: da un lato è troppo attaccata a tendenze guidate dai dati elaborati con tecniche di deep learning e dall'altro troppo attaccata a ciò che gli esseri umani credono che sia l’intelligenza, che spesso riflette un pensiero vago sulle capacità cognitive umane.

Questi studiosi promuovono un approccio diverso: bisognerebbe prendere ispirazione dai complessi comportamenti e dalle capacità degli organismi biologici e concentrarsi su come essi interagiscono con il mondo. Questa visione prende il nome di “Physical Artificial Intelligence” (intelligenza artificiale fisica abbreviata in PAI) e, come suggerisce il nome, si riferisce all'uso di tecniche di IA per risolvere problemi che coinvolgono l'interazione diretta con il mondo fisico, osservando, per esempio, il mondo attraverso sensori o modificandolo attraverso attuatori. 

Come definire l’Intelligenza Artificiale 

Ci sono molte possibili definizioni di IA. La prima risale al 1955 ed era per lo più legata al concetto di intelligenza umana. Si pensava, infatti, che una macchina, per essere definita “intelligente”, dovesse “usare un linguaggio, formare astrazioni e concetti, risolvere tipi di problemi riservati agli umani e migliorare se stessa.” Queste complesse forme d’intelligenza sono state inizialmente affrontate con metodi basati sulla manipolazione di simboli. Al contrario, gli approcci ispirati alle neuroscienze, come il connessionismo e le reti neurali, si sono concentrati sull'apprendimento e sulle rappresentazioni, che hanno portato ai metodi di deep learning basati sui dati; quei metodiche oggi sono prominenti praticamente in ogni settore immaginabile.

In effetti, molte persone oggi considerano l'IA come sinonimo di deep learning, dato l'impatto di quest’ultimo su applicazioni come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio e il riconoscimento del parlato, e nella sua utilità per il riconoscimento dei modelli nei dati provenienti dalla scienza e dall'industria. 

Tuttavia, il deep learning nel suo stato attuale ha dei limiti: tende ad essere affamato di dati, i calcoli sono pesanti, è incline a errori inaspettati (come mostrato nel nostro articolo sulle IA avversarie), e infine si rivela inefficiente per gran parte dei calcoli basati sulla cognizione e sul comportamento degli esseri viventi. Infatti, si è rivelato possibile battere i campioni del mondo a Go e a scacchi, ma è molto più impegnativo imparare le abilità basilari, cognitive e motorie, di un bambino. 

Il paradosso di Moravec 

Un'osservazione che viene talvolta definita come il paradosso di Moravec, originato negli anni '80 dai ricercatori di IA e robotica, sostiene che le competenze considerate di alto livello di intelligenza, come il ragionamento, si sono sviluppate solo di recente nel corso dell’evoluzione e richiedono relativamente pochi calcoli. Al contrario, le capacità sensomotorie e le forme di regolazione del corpo come l'omeostasi, che sono generalmente considerate meno intelligenti o addirittura non intelligenti, sono altamente evolute, spesso inconsce, e richiedono risorse computazionali molto maggiori. Il paradosso di Moravec può spiegare perché è più facile progettare un sistema di IA per trovare la mossa migliore in una partita a scacchi piuttosto che creare una mano robotica abile in grado di raccogliere i pezzi e metterli sulla scacchiera.  

• Per una lettura più approfondita vi consigliamo il libro Mind Children: The Future of Robot and Human Intelligence scritto dallo stesso Moravec e che potete trovare in inglese su Amazon.

Sempre negli anni '80, Rodney Brooks teorizza un nuovo approccio che pone le basi della PAI. Secondo questo approccio, un sistema intelligente dovrebbe avere le sue rappresentazioni radicate nel mondo fisico. Così, piuttosto che avere un modello interno del mondo, basato su dati e conoscenze tramessegli da qualcuno, un robot dovrebbe usare il suo corpo e i suoi sensori per aggiornare i suoi sistemi di controllo e i suoi comportamenti diretti all'obiettivo. Brooks nel suo articolo "Gli elefanti non giocano a scacchi", sottolinea che il mondo è il suo modello migliore e che "il trucco è quello di percepirlo in modo appropriato e abbastanza spesso".

Da allora, sono stati fatti molti progressi nella robotica per affrontare questa sfida. In particolare nell'ultimo decennio è stato fondamentale un approccio interdisciplinare atto a risolvere i vari problemi incontrati.

L’intelligenza artificiale è vera intelligenza? 

Sì e no, tutto dipende da come da come definiamo l’intelligenza e da cosa rappresenta per noi un comportamento intelligente. Come abbiamo visto, se consideriamo come comportamenti intelligenti il saper risolvere problemi o il ragionare in maniera astratta, allora sì, possiamo dire che alcune macchine sono intelligenti. Tuttavia, se consideriamo azioni che per noi, come per la maggior parte delle specie viventi, sono banali come respirare o imparare a camminare allora la strada da fare è ancora lunga e nessuna macchina è per ora riuscita in questa impresa.

Dal prossimo futuro possiamo aspettarci che i concetti di intelligenza e intelligenza artificiale continueranno ad evolversi e grazie all’integrazione di diverse discipline come informatica, biologia, scienza dei materiali ecc… avremo l’opportunità di creare macchine intelligenti con una complessità sempre maggiore.

Sarà capitato a tutti di indugiare dinanzi ad un dipinto, ad un murales, ad una statua o semplicemente ad un graffito. Ci siamo fermati, abbiamo cercato di coglierne il significato, di stabilire se ci piacesse o meno, in qualche modo interpretare l’opera d’ingegno di un’altra persona e ricavarne una qualche emozione. A volte ne abbiamo tratto qualcosa di positivo e questo ci è piaciuto, altre volte abbiamo percepito emozioni negative e questo potrebbe esserci piaciuto meno. Affinità elettive, percezione, ragionamento e poetica.

Un’Intelligenza Artificiale avrebbe agito così? Avrebbe solo detto "che bello" o "che schifo"? Cerchiamo di capire meglio, ma dobbiamo ragionare come una AI per farlo.

Una AI è di fondo una calcolatrice, un po’ speciale, ma una calcolatrice in essenza. Non ha un proprio gusto e non esprime giudizi, non si forma una propria idea e non ha speciali preferenze anti-isotropiche. Però leggiamo spesso di AI che scrivono, che disegnano, che suonano, ma allora? Il genio creativo, seppur a volte utilizzato per scopi spregevoli, proprio ed intrinseco della nostra specie, deve temere questa AI creativa? Stanno per sorgere giovani AI Tik-Toker o poetesse maledette che ci attanaglieranno con il loro spleen?

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Nel mondo delle AI ci sono variabili che entrano e variabili che escono. Una AI può leggere milioni di poesie in pochi secondi. Ogni singola poesia, ciascun verso, qualsiasi rima, tutte le sillabe incontrate, l’ordine delle vocali ed il loro intervallarsi con le consonanti, il modo in cui le parole ci contornano di punteggiatura, il ritmo stimato della lettura, il numero di volte che una persona batterebbe la lingua sul palato leggendole, i respiri che dovrebbe fare il lettore per arrivare in fondo; ognuna di queste cose, e molte altre, andrebbero a comporre le variabili d’ingresso della nostra amica AI, aspirante poetessa.

Le AI sono in grado di macinare velocemente anche molte altre informazioni. Quindi, per ciascuna poesia letta, una AI andrebbe a cercare sul web ed in ogni altro archivio disponibile, quante stelline i lettori hanno lasciato, quante volte sia stata citata, in quanti libri la poesia venga annotata e molto altro. Queste informazioni andrebbero a comporre le variabili d’uscita della nostra amica AI, poetessa dilettante e praticante.

Nella sua parabola di apprendimento, la AI che sta imparando a scrivere creerebbe dei propri modelli, farebbe delle ipotesi sul successo o sull’insuccesso di ciò che vorrebbe scrivere. Nella prima ora di tentativi l’Intelligenza Artificiale avrà maturato la capacità poetica di un bambino, non sarebbe un granchè brava ad intrattenere persone sane di mente, ma dopo migliaia e milioni di epoche, fantamiliardi di tentativi e molta matematica, la nostra AI si ergerà al livello di un poeta di successo sotto effetto turbolento di LSD.

Una AI può pensare “come una persona vera”? 

Quando si parla di questi processi, spesso ci si riferisce a modelli linguistici molto noti nel settore dell’Intelligenza Artificiale. Forse avrete sentito parlare di GTP, GTP-2, GTP3 ed il prossimo GPT4. Si tratta di modelli linguistici enormi in grado di analizzare milioni di variabili in ingresso e generare un’uscita, ovvero “la prossima parola”. 

Questi modelli, di fatto, dato un testo sanno fare una cosa sola, predirre “la prossima parola”. Ma c’è dell’altro: ogni volta che eseguono una predizione, riconsiderano quanto hanno generato, stimano se sono sulla strada giusta, eventualmente iniziano daccapo o riprendono l’ultimo paragrafo che hanno scritto. Il punto è che tutte queste azioni avvengono alla velocità degli elettroni che attraversano il silicio. Per questi modelli, generare una poesia si traduce nel consumare molta corrente ed eseguire milioni di test al secondo per capire se stanno riuscendo nell’imitazione del successo, o di quello che loro hanno appreso come “modello del successo”.

Ora che sappiamo “come funziona”, possiamo porci altri quesiti come “a cosa serve” e “se funziona”. 

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Quando non si tratta di poesie, ma di testi pubblicitari, una AI può essere micidiale. Un creativo pubblicitario può scervellarsi per trovare la formula giusta che porterà il consumatore ad acquistare un determinato prodotto. Una AI può analizzare i dati di milioni di pubblicità, miliardi di vendite, interpretarne la stagionalità, ricavarne milioni di parametri e stimare quale sarà il nuovo “messaggio di successo” che catturerà il pubblico. In quest’attività, non si può dire che l’AI non sia stata anche “creativa” in un certo qual modo, ma di certo non lo è stata come un essere umano avrebbe potuto esserlo. Molto probabilmente, se è stata addestrata correttamente, l’AI indovinerà, generando una parola dopo l’altra quale sia il miglior messaggio per la promozione del prodotto, o più realisticamente potrà produrre 100 o 1000 nuovi slogan che poi il pubblicitario umano considererà, valuterà ed interiorizzerà per generare lui stesso il 1001 messaggio, quello davvero vincente.

Ebbene, entrati nel personaggio, possiamo fare altri esempi concreti. Si parla molto di creazioni linguistiche AI, anche se in verità gli stessi concetti si applicano anche alla creazione di contenuti visuali o, perchè no, musicali. Il meccanismo è simile a quello che abbiamo descritto sopra, sono matrici e soglie di attivazione che spingono una rete neurale a creare contenuti un pixel dopo l’altro, una nota dopo l’altra. Tutto ciò per l’AI ha un senso e, paragonato alla produzione artistica di alcuni modernissimi artisti, forse lo avrà anche per lo spettatore.

È un dado a 6 o a 12 facce. La produzione creativa ad AI è anche la molla generatrice dei deepfake, la stessa tecnologia che si applica alle PsyOps di disinformazione, la medesima teoria che spinge le fabbriche di Troll in periodo elettorale. Qui però, stiamo parlando del “fine” per cui viene applicata, dunque di una scelta operata da uomini che possono utilizzare le AI in modo politically uncorrect, spregiudicato, errato, sbagliato o persino in modo distruttivo.

Quanti celeberrimi scrittori e quanto notevoli pittori hanno consumato enormi quantità di tempo nell'osservazione delle evoluzioni di stormi di volatili. Un carosello di piroette e fisica che genera bellezza e meraviglia. Esattamente, ogni singolo volatile cerca solo di seguire il suo istinto e la configurazione maggiormente aerodinamica rispetto al teatro di volo; ogni stormo si muove all’unisono per imprecisati motivi su cui gli esperti azzardano supposizioni. Eppure, al di sotto delle evoluzioni di uno stormo ci sono molte persone con il naso all'insù che osservano.

Torniamo al punto di partenza ed all’aforisma che spiega che <>. Capiamo quindi che probabilmente l’AI, che a sua volta ha tanto in comune con il volo degli stormi (cit. Swarm intelligence, 1988, Gerardo Beni, Susan Hackwood e Jing Wang) non ha una sua poetica o un’idea del bello, ma noi spettatori gliene assegnamo una affascinati dalle sue creazioni, o la bacchettiamo quando in GPT-4 utilizza male un congiuntivo per rispondere ad una domanda sull’esistenza di Dio.

Attendendo i critici letterari delle AI, possiamo solo ammirare la bellezza di uno stormo in volo e di una AI che dipinge, meravigliandoci se vogliamo del fatto che nessuno dei due sappia esattamente cosa stia facendo, ne voglia pavoneggiarsi delle sue produzioni artistiche.

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La Medicina ne ha fatta di strada. Dai salassi con le sanguisughe, dagli ospedali dove le autopsie si facevano con la sega, passando per una serie di raccapriccianti esperimenti che ispirarono anche il racconto del Dr Frankenstein, fino ad arrivare ai giorni nostri dove, in meno di un anno, siamo riusciti a sviluppare un vaccino per un virus che in poco tempo è riuscito a contagiare milioni di persone. Però, chiunque abbia visto Star Trek, sa che il cammino è ancora lungo. Cosa ci aspetta?

In una recente intervista al Prof. Yoshua Bengio tenuta presso la IBM, alla domanda su "Cosa dobbiamo aspettarci di nuovo dall’AI", Bengio ha clamorosamente affermato che alcuni imminenti sviluppi importanti riguarderanno proprio la Medicina.

Non solo un’AI quindi che misura come e dove spendiamo, che riconosce che programma guardiamo e che guida un’auto; a breve l’Intelligenza Artificiale farà il giuramento di Ippocrate e ci chiederà di dire trentatré.

Il Prof. Bengio è stato il Computer Scientist più citato del 2018, padre del Deep Learning e premio Turing 2019, dunque se non possiamo pensare ad una burla, cerchiamo di indagare meglio su cosa ci sta dicendo.

È ovvio che una AI non sa nulla di Medicina. Le AI non si laureano, non fanno tirocinio, non girano in corsia: allora cosa sarà questo “Dottore personale e personalizzato” di cui ci parla il Prof. Bengio? 

Ebbene, immaginiamo che un’Intelligenza Artificiale prenda visione di tutto il nostro materiale genomico. Immaginiamo che questa AI abbia a disposizione anche il materiale genomico di altri milioni o miliardi di persone. 

Ora, supponiamo che questa AI conosca, per ognuno di questi individui lo stato di salute presente e passato. Questa particolare AI avrebbe quindi una visione molto completa e precisa sulle informazioni genetiche degli individui, sulle loro abitudini, sulle condizioni ambientali in cui essi vivono, sulle malattie dei loro genitori e nonni. 

Ora, questa AI che dispone dell’anamnesi "livello mondo" e che conosce praticamente tutto di noi, secondo il Prof. Bengio sarebbe anche il miglior Medico che potremmo incontrare.

La nascita di questo particolare tipo di AI-Doctor, nel discorso di Bengio è collegata all’esplosione di una specifica attitudine di Deep Learning: la forma unsupervised. Il Deep Learning è per l’appunto quello branca dell’Intelligenza Artificiale che crea modelli sul mondo esterno emulando il cervello umano, utilizzando algoritmi tesi ad Insegnare all’AI cosa accade  semplicemente osservando il mondo circostante. 

Un po’ come quando un bambino impara a parlare: non si reca presso l’Accademia della Crusca o da un Professore di Letteratura, ma osserva ed ascolta i genitori ed il mondo circostante finché non comprende che muovendo la bocca e posizionando la lingua, oltre che ruggire nottetempo per tenere svegli i genitori, può anche comunicare con loro. 

Tuttavia quello del bambino è in massima parte un apprendimento supervisionato, solitamente dai genitori che preferiscono avere un cucciolo che chieda il latte, piuttosto che un’aquila urlante che richiama la loro attenzione in ogni istante. Bengio, già pioniere del DL supervisionato, sta lanciando la ricerca verso la versione non-supervisionata. Si tratta di fare in modo che un’AI, dopo milioni di ore di ascolto di filosofia, inizi anche a disquisire della visione Hegeliana del Tempo e della Storia, senza necessariamente avere un “domatore di numeri” che gli serva continui dati dedicati solo per lei, ma semplicemente ascoltando.

L’unione dei concetti Deep, Learning e Unsupervised crea un nuovo tipo di AI. Il Deep sta ad indicare una forma profonda di apprendimento, un sistema che non si basa su enormi tabelle zeppe di 0 e di 1 predisposte da una sorta di addestratore di AI, ma sulla capacità intrinseca della AI di rilevare e comprendere i tratti salienti della materia in oggetto (la Medicina, per l’appunto nell’intervista del Prof). 

Il Learning ci dice che questa AI è in grado di apprendere e migliorarsi osservando il mondo e analizzando quantità colossali di informazioni. L’Unsupervised invece ci dice che questo processo potrà essere svolto in autonomia; non sarà necessario riunire centinaia di medici e di programmatori nella stessa stanza, ma basterà fornire le informazioni all’AI che, in autonomia, comprenderà da sola quali siano i tratti salienti dei fenomeni che sta vagliando. 

Nella pratica, la nuova AI che Bengio vede trasformarsi in un medico, utilizzerà l’UDL per capire da sola che il "nerdone" da tastiera impegnato nelle maratone di Fortnite e nel consumo massiccio di snack confezionati è ad altissimo rischio cardiovascolare. L’AI, avendo a disposizione migliaia di modelli riguardanti altri nerdoni, con abitudini e situazioni leggermente diverse tra loro, e osservando le complicazioni del quadro clinico di tutti questi individui, sarà efficace nel comprendere e prevedere anche le nostre. Entusiasmante, no? 

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Le implicazioni di questo discorso sono enormi. Al suo estremo il Prof ci sta figurando un mondo fantascientifico dove indosseremo una Smart-Band collegata ad un cervellone elettronico, verremo analizzati e scansionati ogni secondo nella nostra struttura e nei nostri comportamenti. 

Un’AI dall’altro lato del filo potrebbe utilizzare tutto ciò per mandarci delle notifiche direttamente sul cellulare con  raccomandazioni utili del tipo: "Attento, se mangi un altro KitKat abbasserai di 3 ore la tua aspettativa di vita", oppure: "In guardia, se non ti alzi da quella sedia per fare un giro in bici, entro 6 mesi potresti andare a rischio di infarto", o ancora: "Attenzione, il Personal Trainer non ti ha dato gli integratori per gonfiarti come un canotto, stai per andare a rischio diabete". Il mondo ideale, detta così, non è vero?

In questo quadretto catastrofico ci sarà da porsi anche una lunga serie di quesiti sul dove risiederanno questi preziosissimi dati, su chi li gestirà e per quali finalità. L’AI-Doctor potrebbe anche dire ad un futuro datore di lavoro "Hey, non assumere questo soggetto perché tra 2 anni potrebbe rompersi, prendine uno maggiormente in salute".

Le scienze non si sviluppano mai in un’unica direzione. Gli ingegneri biomedici stanno già lavorando sull’utilizzo di Blockchain, Telemedicina Anonima ed altri strumenti che potrebbero far nascere un giorno l’AI-Doctor, mitigando i rischi Orwelliani di tele controllo assoluto sulle nostre esistenze e sul termine predittivo delle nostre vite. 

Stiamo cercando di tendere ad un modello dove i consigli personalizzati sulla nostra salute siano solo a nostro beneficio e servano unicamente a migliorare le vite delle persone, un mondo bello dove potremo vivere con un medico al nostro fianco che sia premuroso e competente nell’indicarci cosa fare e nel suggerirci cosa non fare. Questo mondo si realizzerà con le Giant-Tech (Microsoft, Google, Amazon ed affini) che altruisticamente metteranno a disposizione enormi capacità di calcolo e di storage per far si che tutto ciò sia possibile. Tutti ci fidiamo, no?

Ebbene, nonostante l’ispirazione che il Prof. Bengio ha fornito al mondo e nonostante i suoi favolosi titoli di scienziato, prepariamoci ad installare anche i software "Doc-Blocker": non sarà bello eseguire una ricerca su Google e vedere nelle inserzioni pubblicitarie la scatola di medicine da comprare perché le stiamo finendo. 

Si tratta di scegliere il punto di vista da adottare; il Poeta vedrà un mondo dove le persone stanno meglio e vivono più a lungo, il complottista vedrà un mondo dove il mercato della salute, che già fattura 8 Trilioni di dollari l’anno, sarà foraggiato da sistemi di AI-Dottori il cui obiettivo diventerà farci vivere il più a lungo possibile consumando il maggior numero di farmaci. Magari al mattino qualcuno si alzerà dal letto dicendo "Bene dottore, quali farmaci devo assumere oggi?" e qualcun’altro invece tornerà alla medicina degli sciamani in barba all’Unsupervised Deep Learning.

Intelligenza artificiale: alla ricerca di un vaccino per il COVID-19

Il decreto American AI Intitiative cerca anche di implementare la sicurezza nazionale nella lotta contro il virus COVID-19. Gli obiettivi puntano su due fronti: trovare più velocemente un vaccino e sviluppare un sistema di sorveglianza nazionale per fornire in tempo reale informazioni su persone in cerca di cure e sugli ospedali. Questo nuovo sistema di prevenzione aiuterebbe a determinare quali aree del Paese possono allentare le misure restrittive e quali no.

Un leggenda AI dell’esercito americano va in pensione

Il tenente generale statunitense Jack Shanahan, direttore del Centro di Intelligenza Artificiale, ha dichiarato che andrà in pensione all’inizio di questa estate. 

Il Centro di Intelligenza Artificiale è una divisione nata per collaborare con il Pentagono allo sviluppo di nuove tecnologie di apprendimento. In soli 18 mesi, questa divisione del Dipartimento della Difesa statunitense ha avuto una crescita esponenziale. Da quattro volontari senza fondi a più di un centinaio di dipendenti con un budget di 1.3 miliardi di dollari. 

Un altro grande lavoro dell’ex direttore è stata la stesura di una serie di linee guida per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale in modo responsabile ed etico, da  seguire a livello internazionale.

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La NASA punta a veicoli spaziali autonomi

La NASA ha realizzato un bando per lo sviluppo di nuove tecnologie da utilizzare nell’automazione di veicoli spaziali. Il processo di ammissione è diviso in tre step. Innanzitutto, i partecipanti devono inviare una domanda di ammissione contenente la descrizione della tecnologia di intelligenza artificiale da applicare nel campo aerospaziale. Per il secondo step saranno selezionati 20 gruppi che dovranno presentare dal vivo il loro progetto. Solamente 10 gruppi arriveranno al round finale, dove potranno ottenere fino a 1.000.000 di dollari per finanziare le loro ricerche.

Le aree di interesse del bando sono principalmente tre:

• Apprendimento automatico e intelligenza artificiale per veicoli spaziali e rover di superficie autonomi, nonché l’osservazione della Terra e la gestione di disastri;
• Spettrometria di massa avanzata per il rilevamento della vita e altre applicazioni scientifiche (ad es. il campionamento), utilizzando strumenti a basso consumo e a bassa massa;
• Sensori quantici con valutazioni ad alta precisione di gravità, campi magnetici ed energia oscura

La scadenza per inviare la richiesta è il 26 giugno. Se volete candidarvi, potete farlo qui.

Il primo manga scritto da intelligenza artificiale

Il manga giapponese Phaedo è il primo manga ad essere nato dalla collaborazione tra umani ed intelligenza artificiale, grazie al supporto dell’azienda giapponese Kioxia. Più di 130 trame narrative sono state divise e utilizzate per creare una nuova storia. Ispirato da Astroboy di Osamu Tezuka, Phaedo racconta le avventure di un senzatetto (da cui prende nome l’opera) e del suo compagno Apollo, un uccello robot. Insieme cercheranno di risolvere casi criminali in una Tokyo del 2030.

Se volete leggere la traduzione inglese, la potete trovare qui.

• Intelligenza Artificiale, il problema del pregiudizio è insormontabile (per ora)
• Pac-Man ricreato da zero con l’intelligenza artificiale di Nvidia

Pac-Man è un videogioco ideato da Tōru Iwatani e prodotto dalla Namco nel 1980 nel formato arcade da sala. Per festeggiare i suoi 40 anni, Nvidia ha creato da zero una copia del gioco usando l’intelligenza artificiale, in collaborazione con Bandai Namco.

Nvidia GameGAN è un nuovo modello di intelligenza artificiale, che riesce a realizzare una versione funzionante di un gioco (in questo Pac-Man) senza la necessità di un motore di gioco. In altre parole, non c’è bisogno di codice e immagini pre-rendered.

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Il risultato è convincente, anche se la grafica risulta un po’ sfocata e i nemici non si comportano come nella versione originale. Tuttavia, Nvidia intende rilasciare una versione pubblica in futuro. 

Seung-Wook Kim, ricercatore di NVIDIA e autore principale del progetto, ha dichiarato: “questa è la prima ricerca per emulare un motore di gioco usando reti neurali basate su GAN (Generative Adversarial Networks, un particolare sistema di reti neurali utilizzate per l'allenamento degli algoritmi di deep learning). Volevamo vedere se l'IA poteva imparare le regole di un contesto rimanendo semplicemente a osservare, e ci è riuscita”.

Anche Koichiro Tsutsumi di Bandai Namco è entusiasta del risultato ottenuto: “siamo rimasti stupefatti quando abbiamo visto che l’intelligenza artificiale potesse ricreare Pac-Man senza un motore di gioco. Questa ricerca potrebbe aiutare gli sviluppatori di giochi ad accelerare lo sviluppo di layout, personaggi e persino nuovi giochi”.

Fonte: TechPowerUp 

Qualcosa di più di una tecnologia che anticipa scenari da fantascienza. La ricerca illustrata in un report tecnico-scientifico pubblicato da Nature - Neuroscience potrebbe essere il primo passo per migliorare la vita di quelle persone che, magari per aver subito danni cerebrali, hanno deficit nelle loro capacità di esprimersi.

I tre ricercatori della University of California, Joesph G. Makin, David A. Moses e Edward F. Chang sfruttando le ultime tecnologie in materia di traduzione automatica (la cosidetta “machine translation”, presente parzialmente anche su molti smartphone) sono riusciti a trasformare l’attività neurale generata dalla lettura, in frasi di senso compiuto in lingua inglese.

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Il linguaggio in rete

Ciascuna delle quattro persone, tutte donne, che hanno partecipato all’esperimento soffre di attacchi epilettici e i ricercatori hanno avviato un monitoraggio dell’attività celebrale mentre leggevano fra le 30 e le 50 di frasi da un set precostituito da fare decodificare alla rete neurale.

Questo primo passaggio è servito all’algoritmo per riconoscere determinate ricorrenze linguistiche e pattern che poi passando da un’altra rete neurale sono state trasformate in parole e frasi. 

Ma non sarebbe bastato tradurre “semplicemente” l’attività neurale? In realtà no, perché gli impulsi non sono identici da persona a persona quindi serve un lavoro di somiglianze e differenze che l'intelligenza artificiale deve operare molto simile a quanto già teorizzato dallo strutturalismo linguistico.

Una conferma di questo, come riferisce il ricercatore Joseph G. Makin, arriva dal fatto che «la rete sta chiaramente apprendendo quali parole più spesso sono associate insieme e non i singoli termini associandoli a una specifica mappa neurale». Quando la decodifica ha riguardato le parole singole, non a caso, la percentuale di errore è schizzata dal 3%, con l’approccio per frasi, al 38%. Volendo semplificare, insomma, un modo di apprendimento che ricorda molto la compilazione automatica dei nostri smarthpone.

Chiaramente tutto questo al momento avviene su un numero limitato di vocaboli, circa 250 anche se siamo ancora lontani dalla possibilità di gestire quantità come le 350 mila parole che ogni essere umano conosce, ricorda Sophie Scott della University College London.

Un altro fattore da tenere in considerazione riguarda il fatto che l’attività cerebrale legata alla lettura a voce alta, come nell’esperimento, non è proprio la stessa di quella a bassa voce come ha ricordato a The Guardian, Christian Herff, esperto di interfaccie cervello-macchina alla Maastricht University.

Nvidia sta cercando di espandere la propria leadership come compagnia fornitrice di IA migliorando il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento del linguaggio e le piattaforme di processo decisionale, insieme ad un nuovo chip per i veicoli autonomi.

La GTC, cioè la GPU Technology Conference, è una delle più importanti conferenze annuali nel campo dell’intelligenza artificiale. Durante l’attuale GTC 2019, che sta avendo luogo in Cina, Nvidia ha tenuto una presentazione con lo scopo di enfatizzare il passaggio dalle piattaforme basate su CPU a quelle basate su GPU per l’elaborazione dell’IA. La seconda parte della presentazione è stata incentrata sul progresso compiuto sui veicoli a guida autonoma.

Gli annunci sull’IA 

Baidu, la più illustre compagnia cinese nel campo dell’intelligenza artificiale, ha collaborato con Nvidia per la sua “AI Box” (una piattaforma hardware isolata a cui una IA è vincolata), implementata grazie a GPU Nvidia V100 con prestazioni dieci volte superiori.

Analogamente, Alibaba, una delle più grandi compagnie di eCommerce al mondo, ha recentemente compiuto il passaggio alle GPU T4 di Nvidia per le proprie piattaforme che gestiscono i sistemi di raccomandazioni. Durante il Single’s Day (11 Novembre) ha visto un incremento del 10% nelle percentuali di click, con risultati significativamente più veloci. Le piattaforme per le raccomandazioni sono particolarmente complesse poiché devono tenere conto di tutti i parametri che accompagnano l’utente e devono fornire risultati in tempo reale. Ad esempio, per il Single’s Day 2019, Alibaba ha avuto oltre due miliardi di prodotti in vendita, che sono stati mostrati a più di 500 milioni di potenziali acquirenti.

Per far sì che tutti i partner possano ottenere benefici dal passaggio all’elaborazione basata sulle GPU, Nvidia ha reso disponibile il TensorRT Inference Software, che prende dei modelli esistenti già preparati e li ottimizza per ottenere migliori prestazioni con le GPU. Con TensorRT 7, è stato aggiunto il supporto per molti altri modelli e reti neurali insieme alla generazione del Kernel.

TensorRT 7 rende anche possibili IA in grado di conversare in tempo reale, riuscendo a dare risposte accurate in meno di 300ms. Questo processo prende in input le onde sonore (della voce) e le converte in testo per la sintesi vocale, dando in output il formato desiderato. I partner di GPU Inference di Nvidia includono Microsoft Bing, Expedia, Walmart, Tencent, Twitter, PayPal, Snap Inc., Xiaomi, ecc.

Nvidia Drive: novità nel settore automobilistico

Riguardo le automobili, Nvidia sta rendendo disponibile una piattaforma per veicoli a guida autonoma gestita dal software. Modelli pre-educati sono ora disponibili su Nvidia Cloud, i quali offrono dati e conoscenze provenienti da oltre dieci anni di spostamenti di veicoli con sensori multipli guidati da esseri umani.

Trasferire le conoscenze è anche una grossa parte della piattaforma Drive di Nvidia e rende i dati più utilizzabili. Drive offre inoltre un Federated Learning, che aiuta le case automobilistiche a trasferire le proprie conoscenze sulla guida autonoma da un paese all’altro senza tener conto delle complessità della localizzazione dei dati.

Sul fronte dell’hardware, il nuovo processore Nvidia Drive AGX Orin porta un incremento prestazionale di di circa sette volte rispetto al suo predecessore (Xavier) ed è retrocompatibile. In Cina, Didi e SAIC hanno già stipulato una partnership con Nvidia per le sue piattaforme di IA per le auto a guida autonoma. Sono stati mostrati anche altri concept di veicoli autonomi durante la presentazione.

Quando è stato chiesto fra quanto tempo saranno disponibili tali veicoli autonomi al pubblico, i dirigenti di Nvidia hanno spiegato che esiste un’enorme complessità tecnica che riguarda gli ostacoli di natura giuridica che potrebbero nascere. Per di più, modello deve essere migliorato ulteriormente per renderlo più sicuro rispetto alla guida umana. È stato menzionato che ci sono oltre 50 compagnie che stanno attivamente lavorando a tutto ciò, e che anche piccoli passi verso l’adozione saranno di gran beneficio. Inoltre, è stato citato un esempio che mostra che se un giorno alcuni paesi dovessero decidere di rendere obbligatori i sensori LIDAR per tutte le automobili, non solo le strade sarebbero molto più sicure, ma verrebbero generati dati di qualità notevolmente superiore.