4 insegnamenti dalla conferenza EmTech Digital sull'IA
Il MIT Technology Review ha recentemente tenuto la conferenza EmTech Digital. Non sorprende che quest'anno l'attenzione fosse rivolta all'intelligenza artificiale (IA) generativa.
La sensazione è che l'IA generativa, nelle sue molteplici forme, sia importante e avrà un impatto economico, tuttavia il modo in cui questo si manifesterà nei prossimi anni ancora non è chiaro.
Di seguito discutiamo i quattro principali insegnamenti della conferenza.
1. Cambiare il modo in cui interagiamo con il software Microsoft Office
È risaputo che Microsoft ha effettuato investimenti significativi in OpenAI e che esiste una stretta relazione tra le due aziende, ad esempio GPT-4 è accessibile su alcune piattaforme di servizi Microsoft Azure. Microsoft aveva appena accennato all'importanza e all'impatto che prevedeva l'IA avrebbe avuto sui suoi risultati aziendali futuri, come indicato per il periodo concluso il 31 marzo 2023, quindi eravamo davvero curiosi di sapere cosa avrebbe potuto aggiungere nella sua breve presentazione.
Tuttavia, Microsoft ha menzionato uno degli aspetti più interessanti dell'intera conferenza. Tutti noi siamo alla ricerca di "casi d'uso" e stiamo anche tentando di comprendere cosa significherà comunicare con il software Office 365 in "linguaggio naturale".
Il rappresentante di Microsoft ha affermato di aver visto un caso esemplare in cui, partendo da un documento di Word, la tecnologia è stata in grado di interfacciarsi senza problemi con PowerPoint e di passare da un documento di Word a una versione presentata attraverso diapositive.
Per il team di ricerca di WisdomTree, utilizzare un file sorgente in formato testuale e convertirlo in una potenziale presentazione costituirebbe una funzione importante; alcune situazioni richiedono diapositive, altre e-mail, altre ancora documenti di Word. Ci vuole molto tempo per trasformare faticosamente un documento di Word in diapositive pertinenti e d'impatto. Se ci fosse un modo per far comunicare il file in Word con PowerPoint così da creare almeno una bozza di presentazione, il team di ricerca di WisdomTree, solo per indicarne uno, risparmierebbe moltissime ore di lavoro.
Dato che, con tutta probabilità, funzionerebbe anche al contrario (da PowerPoint a Word), forse non siamo molto lontani dal riuscire a creare bozze di post per il nostro blog a partire da presentazioni PowerPoint.
2. Sapevate che l'IA non può detenere brevetti?
Parte di ciò che sta scatenando l'attuale rivoluzione dell'IA generativa ha a che fare con la possibilità di creare. Le persone sono entusiaste di poter creare immagini, molecole, testi, per citare solo alcuni esempi. Tuttavia, il mondo sta cercando di comprendere meglio le ramificazioni legali. Un esempio di questo tipo riguarda la capacità di generare immagini di Stability AI. Getty Images, un'azienda leader che detiene diritti su contenuti fotografici, ha affermato che un tale utilizzo delle sue immagini entrerebbe in conflitto con le sue disposizioni in materia di licenze e che le stesse sono molto preziose ai fini della formazione, grazie alla diversità dei soggetti e a metadati dettagliati1.
Sta quindi emergendo quanto sia importante poter accedere a dati da utilizzare per la formazione.
Un altro aspetto di cui non ci eravamo resi conto è che, anche quando l'IA viene impiegata per creare qualcosa di nuovo, questa non può detenere un brevetto; negli Stati Uniti, le implicazioni di tale aspetto sulla proprietà intellettuale potrebbero essere interessanti. Un articolo della National Law Review, pubblicato il 2 maggio 2023, ha affermato: "Il Tribunale federale stabilisce che l'IA non può essere ritenuta un ‘inventore’ ai sensi della legge sui brevetti: solo gli esseri umani possono ottenere brevetti"2.
3. La magia del rilevamento dei difetti
Una delle presentazioni più interessanti, a nostro avviso, è stata quella relativa al "rilevamento dei difetti" da parte dell’azienda Landing AI. Negli ultimi anni, abbiamo riflettuto molto sui veicoli elettrici e WisdomTree, in qualità di azienda globale, ha molti fondi che si concentrano su diversi metalli, diversi tipi di aziende... in pratica tutti i modi in cui gli investitori possono allineare gli investimenti alle tendenze in atto. Il mondo ha bisogno di più batterie, questo è chiaro, ma le batterie devono essere assemblate in modo da limitarne i difetti.
Quando si parla di "visione artificiale" di per sé, senza suggerirne un'applicazione, non sempre questa sembra entusiasmante, né riesce a conquistare l'immaginario. Grazie alla presentazione siamo riusciti immediatamente a immaginare tutte le nuove fabbriche che verranno costruite per assemblare un maggior numero di batterie, approfittando di alcune misure di finanziamento previste dall'Inflation Reduction Act degli Stati Uniti. Pensare a un sistema di visione artificiale, distribuito su larga scala, in grado di individuare le batterie difettose quasi in tempo reale, potrebbe essere immensamente prezioso. Tutte le aziende manifatturiere potrebbero trarre vantaggio da un rilevamento dei difetti migliore. È stato interessante notare, durante la presentazione, come settori quali la "pubblicità mirata" e la "ricerca su Internet" siano così redditizi da consentire lo sviluppo di molte applicazioni di IA, ma se un'azienda riuscisse a soddisfare la totalità delle esigenze relative a diversi aspetti manifatturieri, tale mercato potrebbe diventare enorme e se i sistemi riuscissero davvero a individuare i prodotti difettosi prima della spedizione, il loro valore sarebbe immenso.
Ci ha colpito molto la dimostrazione del modo in cui un'azienda, a partire da una serie di immagini in un database, potrebbe sfruttare l'intelligenza artificiale per "imparare" a riconoscere un particolare attributo, come una crepa. Questo potrebbe consentire un rilevamento dei difetti migliore e su larga scala, oltre a permettere a persone che non hanno un dottorato in scienza dei dati di formare i modelli… due aspetti di grande impatto.
4. Le cifre che si celano dietro allo sviluppo di farmaci sono proibitive
Alcune presentazioni durante l'evento si sono concentrate sulla scoperta di farmaci (e per una buona ragione). È stato detto che per sviluppare una determinata molecola e trasformarla in un farmaco occorrono circa 2 miliardi di dollari e 10 anni, con un tasso di fallimento del 96%. Sebbene abbiamo bisogno di terapie farmacologiche, le specifiche statistiche di questo processo non sono incoraggianti e rendono i farmaci sviluppati estremamente costosi.
Che si tratti di Nvidia o di Exscientia, fino ad ora nessuno afferma "l'IA sta creando farmaci”, ma piuttosto "l'IA sta migliorando le nostre possibilità". La chimica e la fisica sono molto simili alle lingue e ci sono alcune regole che ne disciplinano il funzionamento. L'IA generativa non sempre crea una versione finale, ma è in grado di mettere a punto molte opzioni in modo abbastanza rapido. Utilizzare l'IA generativa per lo sviluppo di farmaci può aiutare i ricercatori a compiere tentativi migliori e con probabilità più elevate di superare ulteriori studi.
Un aspetto molto interessante è che potremmo trovarci a un punto di transizione per quanto riguarda il modo di condurre ricerche. I ricercatori umani che desiderano trovare una cura o una nuova terapia per una determinata malattia convergono spesso su idee simili. Questo è comprensibile per gli approcci gestiti dall’uomo. Ma negli approcci che sfruttano l’apprendimento automatico, anche in assenza di una diversità sufficiente tra i dati dei vari tentativi, l'algoritmo di apprendimento automatico potrebbe trovare relazioni importanti tra gli stessi, che i ricercatori umani avrebbero meno probabilità di vedere.
Sfruttando maggiormente gli algoritmi di apprendimento automatico, il modo di svolgere alcuni tipi di ricerca, come quella legata alla scoperta di farmaci, potrebbe cambiare, permettendo ai sistemi di ricevere molteplici dati da cui derivare modelli e relazioni.
Conclusione: il 2023 come punto di svolta
La storia è piena di punti di svolta. L'e-commerce, la ricerca su Internet, gli smartphone, l'economia delle app, i social media... tutti questi fenomeni hanno avuto un "inizio" in cui il successo era tutt'altro che assicurato e non si poteva prevedere con esattezza in che direzione sarebbero andate tali tecnologie. Anche se lo sviluppo dell'IA è in corso da molti anni, il 2023 potrebbe essere visto come una sorta di inizio, in quanto segna il punto dopo il quale anche le persone non specializzate possono utilizzare l'IA come qualsiasi altra applicazione.
Fonti
1 Fonte: Brittain, Blake. “Getty Images lawsuit says Stability AI misused photos to train AI.” Reuters. 6 febbraio 2023.
2 Fonte: “Federal Circuit Holds that AI Cannot Be an ‘Inventor’ Under the Patent Act—Only Humans Can Get Patents.” The National Law Review. 6 maggio 2023. Volume XIII, numero 126.
Blog correlati
+ Intelligenza artificiale: segnali di accelerazione nel 2023
+ IA generativa: un nuovo “fenomeno iPhone”?