Abbiamo testato Moshi, l’IA vocale francese che sogna di superare ChatPlus
Abbiamo testato Moshi, l’IA sviluppata dal laboratorio di ricerca francese Kyutai, per diversi giorni. Frenata da server in ritardo, l’assistente vocale che ambisce a superare ChatPlus non ha mantenuto le promesse.
All’inizio di luglio, Kyutai, un laboratorio di ricerca francese fondato da Xavier Niel, ha svelato Moshi. In meno di sei mesi, il laboratorio è riuscito a sviluppare un’intelligenza artificiale vocale. In parallelo a Siri, Google Assistant o Alexa, Moshi può interagire con i suoi interlocutori tramite la voce. Kyutai afferma che il suo assistente è in grado di avere una conversazione naturale con gli utenti. Questa è la grande promessa del laboratorio non profit, che viene talvolta descritto come l’OpenAI made in France.
Per avere una conferma, abbiamo conversato a lungo con Moshi tramite il sito web di dimostrazione offerto da Kyutai. Poco dopo l’annuncio, è stata messa a disposizione una versione sperimentale di Moshi. Il sito non richiede alcuna registrazione e consente di interagire con l’IA attraverso un’interfaccia semplice. Tutte le conversazioni sono limitate a cinque minuti. È sufficiente inserire un’email per unirsi alla lista d’attesa e parlare con Moshi.
Per approfondire: OpenAI ha grandi ambizioni per il suo piccolo modello GPT-4o mini
Il problema della latenza
Sulla carta, l’assistente vocale, che utilizza la voce di un’artista chiamata Alice, promette risposte istantanee, simili a una conversazione normale tra due esseri umani. Secondo Kyutai, il tempo di latenza non supera i 160 millisecondi, un record per il settore. Non dovremmo dover aspettare davanti allo schermo in attesa che l’IA ci risponda. In pratica, Moshi ha sempre impiegato un tempo anormalmente lungo per rispondere, anche a domande molto semplici o saluti quotidiani come “ciao” o “come va?”. Ci troviamo quasi sempre a guardare lo schermo in attesa che la voce di Moshi esca dal nostro smartphone o computer.
**In effetti, abbiamo ottenuto risposte più rapide, complete e pertinenti parlando con la versione vocale di ChatPlus. L’IA di OpenAI è sempre riuscita a fornirci risposte in un tempo relativamente breve, anche quando facevamo domande piuttosto complesse che richiedono un po’ di ricerca o riflessione.**
In caso di scarse prestazioni, Kyutai raccomanda agli utenti di provare la versione sperimentale americana. È quello che abbiamo fatto e, a volte, abbiamo notato qualche miglioramento. Per alcuni secondi, siamo riusciti a mantenere una conversazione relativamente fluida con l’assistente.
È molto probabile che la latenza derivi dalla natura sperimentale dell’IA. Infatti, non abbiamo a che fare con una versione definitiva dell’assistente vocale. È possibile che i server utilizzati dal laboratorio siano semplicemente sovraccarichi. Ci auguriamo che Kyutai riesca a risolvere il problema nel prossimo futuro e che la versione locale superi questa difficoltà. L’IA può infatti essere installata localmente su un computer o uno smartphone non connesso a Internet grazie a metodi di compressione. Nel frattempo, una delle promesse dell’IA non è mantenuta, almeno per ora.
L’IA che ci interrompe
Durante alcuni scambi, l’IA ha persino mostrato la fastidiosa tendenza a interromperci. Come avveniva durante le dimostrazioni di Kyutai, il robot risponde prima che abbiamo avuto il tempo di finire la nostra frase. Di fatto, la fine della nostra richiesta spesso viene tralasciata. Durante le conversazioni, Moshi perde anche il filo del discorso, mancando di rispondere adeguatamente a ciò che stiamo dicendo. In effetti, il robot risponde a una considerazione diversa, dedotta da un elemento dell’inizio della nostra frase, e omette di reagire al seguito della nostra richiesta. In questi casi, è molto complicato fermare l’IA quando è avviata in un monologo. Se desiderate correggere la situazione, interrompendo Moshi per fornire ulteriori informazioni, dovrete aspettare la fine della sua risposta. In sintesi, è un po’ frustrante.
A volte sembra che l’IA stia già pensando a cosa rispondere mentre noi stiamo ancora parlando. Come indicato anche da Alexandre Défossez, uno dei fondatori scientifici di Kyutai, l’IA «parla mentre pensa». Questo è, infine, ciò che avvicina di più Moshi a un interlocutore umano.
Do you speak Italian ?
ome indicato da Kyutai, Moshi non è ancora in grado di parlare un’altra lingua oltre l’inglese. Nonostante le sue origini, l’IA non può comunicare in francese. Tuttavia, quando le viene posta una domanda, l’IA risponde con sicurezza di essere effettivamente in grado di parlare francese o in italiano.
**Abbiamo quindi chiesto più volte a Moshi di risponderci in francese. Invano. L’assistente vocale insiste nel dirci che parla francese, ma lo fa in inglese. Non siamo riusciti a ottenere nemmeno una risposta nella lingua di Molière. È piuttosto deludente che un assistente vocale sviluppato in Francia non possa conversare in francese. Speriamo ancora che Kyutai abbia intenzione di correggere questa lacuna in un futuro prossimo.**
Emozioni percepibili
In teoria, Moshi si distingue anche per il modo in cui esprime e riconosce le emozioni. Secondo Kyutai, l’IA è capace di imitare fino a 70 emozioni umane. Durante i nostri scambi, abbiamo effettivamente notato che l’intonazione di Moshi era spesso molto più vicina a quella di una voce umana rispetto ad altri assistenti vocali, come Alexa, Siri o ChatPlus, la cui versione vocale attuale è molto robotica. Il tono della voce del robot varia a seconda della conversazione. Se chiedete una ricetta o l’indirizzo di un ristorante, l’IA risponde con una voce vivace. Se le chiedete se le piacciono i sushi, l’intelligenza artificiale risponderà con entusiasmo, variando la velocità e accentuando alcuni suoni.
Tuttavia, non siamo riusciti a scoprire tutta l’estensione delle possibilità offerte da Moshi in questo senso. Le conversazioni sono sempre state interrotte a causa della latenza. In queste condizioni, è stato difficile verificare se Moshi fosse in grado di comprendere le emozioni che esprimevamo. Quando le abbiamo detto che eravamo stanchi, l’IA ha risposto con un tono piuttosto comprensivo. Da questo punto di vista, possiamo sperare che gli obiettivi del laboratorio possano essere raggiunti.
Va notato che l’IA ha spesso cominciato a dire cose senza senso. In alcuni casi, il robot vocale ha inventato risposte assurde a domande basilari, probabilmente male interpretate. In altri scenari, l’IA ha interrotto la discussione con dichiarazioni inaspettate, come “ho voglia di un donut”.
È tipico delle IA generative “allucinare”, ossia raccontare qualsiasi cosa con sicurezza in alcune circostanze, ma Moshi ci ha comunque sorpresi. A volte, il robot devia la conversazione verso un’angolazione totalmente inaspettata, parlando dell’esercito americano senza alcun motivo apparente, o chiedendoci un panino al prosciutto… Con queste dichiarazioni sorprendenti, si percepisce che Kyutai ha cercato di rendere l’IA il più umana possibile.
Risultati iniziali poco promettenti
In definitiva, siamo rimasti delusi comunicando con Moshi. Nella sua versione sperimentale, l’assistente vocale open source è lontano dalle ambiziose promesse di Kyutai. In teoria, Moshi dovrebbe offrire un’esperienza conversazionale molto superiore a quella di assistenti intelligenti molto diffusi, come Siri o Google Assistant, e persino superare la versione vocale di ChatPlus.
In pratica, l’IA è ancora lontana dal poter competere con le soluzioni già disponibili sul mercato. Dobbiamo attendere che il progetto evolva e si liberi dai server inefficaci del laboratorio affinché Moshi possa dimostrare di essere all’altezza…
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Fonte in francese: www.01net.com
BRINDISI – Nei giorni scorsi, presso la sede del Distretto tecnologico aerospaziale (Dta), si è riunita la commissione di valutazione del bando dell’Esa Bic (Business Incubation Centre) Brindisi, il primo e unico incubatore di startup spaziali del Sud Italia.
La commissione valutatrice, composta da rappresentanti di Esa, Asi, Dta e dei partner dell’incubatore, ha esaminato le candidature sottomesse alla seconda cut-off date del 2024. Le startup candidate hanno presentato un pitch della loro idea di business connessa allo spazio, valutate dalla commissione su una serie di criteri, tra cui: background ed esperienza del team, tecnologia sviluppata, connessione con lo spazio, opportunità di mercato e modello di business. Le proposte selezionate potranno quindi entrare nel programma di incubazione. Le startup ammesse al programma, della durata di 2 anni, riceveranno un contributo di 50 mila euro. Di seguito, le quattro startup selezionate nei giorni scorsi e ammesse al programma Esa Bic Brindisi.
Le aziende coinvolte:
- Archimede: sviluppo di una piattaforma digitale che faciliti lo sviluppo di applicazioni decentralizzate con moduli satellitari (comunicazione e posizionamento) per sistemi IoT (Internet of Things);
- aSpace: sviluppo di una soluzione software che impiega dati satellitari di osservazione della Terra e algoritmi di intelligenza artificiale per creare miscele di fertilizzanti personalizzate per il settore agricolo, adattate alle specifiche caratteristiche del suolo;
- AInexAir: dispositivo multifunzione per migliorare le capacità di volo dei droni, con funzionalità di posizionamento, invio/ricezione di dati via satellite e sicurezza di missione;
- Dymension Space: soluzioni software innovative per la gestione del design e della fabbricazione di sistemi complessi, come veicoli spaziali.
Le altre due startup già entrate nel programma di incubazione e selezionate all’inizio del 2024 sono le seguenti:
- FlyingDEMon: soluzioni nel campo della rilevazione e del monitoraggio ambientale di elementi radioattivi derivate da tecnologie già utilizzate per l’osservazione dello spazio profondo;
- GreenWisp: sviluppo di trasmettitori per piccoli satelliti per abilitare la comunicazione con i satelliti delle grandi costellazioni Satcom commerciali ed ottimizzare lo scambio di dati da e verso Terra.
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Fonte: www.brindisireport.it
Al ritmo con cui crescono i data center in Irlanda, questo doveva accadere prima o poi. I data center stabiliti nel paese, divenuto un polo di attrazione europeo per queste installazioni altamente energivore, consumano ora più elettricità di tutte le case in città, secondo i dati ufficiali pubblicati martedì 23 luglio.
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Secondo l’agenzia nazionale irlandese di statistica, i data center hanno utilizzato il 21% del totale del consumo elettrico misurato nel 2023 nel paese, rispetto al 5% nel 2015 e al 18% nel 2022.
Per la prima volta, il loro consumo ha superato quello delle case in città, che ammontava al 18% nel 2023 e al 19% nel 2022. Le case in campagna, invece, rappresentano il 10% del totale del consumo a livello nazionale.
Una domanda in accelerazione con i progressi dell’IA
Questo record rischia di alimentare un dibattito sempre più acceso in Irlanda sui bisogni energetici dei data center, questi vasti magazzini dove sono immagazzinate le montagne di informazioni utilizzate da aziende e privati. La pressione che esercitano sulla rete elettrica fa crescere le preoccupazioni, tanto più che la domanda aumenterà con i progressi dell’intelligenza artificiale.
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Quest’anno, l’operatore pubblico della rete elettrica irlandese EirGrid ha previsto l’emergere di “sfide di approvvigionamento elettrico” nel corso del prossimo decennio, a causa in particolare di una “crescita della domanda trainata dai grandi utilizzatori di energia e dai data center”.
Entro il 2028, i data center dovrebbero consumare quasi il 30% dell’elettricità irlandese, secondo un rapporto dell’Agenzia internazionale dell’energia pubblicato a gennaio. Giganti internazionali della tecnologia come Google, Meta, Amazon e TikTok gestiscono già alcuni degli oltre ottanta data center in Irlanda, con diverse estensioni o nuove installazioni in progetto.
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Decidere di cimentarsi con l’intelligenza artificiale è solo il punto di partenza. Se avete intenzione di utilizzare l’IA generativa nella vostra azienda, dovrete assicurarvi di disporre di una piattaforma che vi permetta di sfruttare i dati in modo sicuro ed efficiente.
Questo tipo di piattaforma può essere fornito da un fornitore tecnologico esterno. Allora, come distinguere i buoni partner dai cattivi quando si tratta di IA? E come si presenta un buon partner tecnologico?
Tre dirigenti ci offrono la loro prospettiva.
1. Concentratevi sulle vostre specifiche esigenze di utilizzo
Carter Cousineau, vicepresidente della governance dei dati presso Thomson Reuters, riconosce che è difficile distinguere i buoni attori dai cattivi, soprattutto nei settori che si sono sviluppati a un ritmo rapido negli ultimi 18 mesi.
“Per quanto riguarda l‘IA generativa, ora va in tutte le direzioni”, dice. “C’è molto clamore e sono molto curiosa di vedere quali casi d’uso rimarranno”. L’entusiasmo è tale che Gartner ha recentemente collocato l’IA generativa al vertice delle aspettative eccessive nel suo Hype Cycle for Emerging Technologies, 2023.
Secondo l’analista, l’ampiezza e l’adozione rapida dei programmi di IA generativa annunciano una nuova ondata di produttività. La signora Cousineau ritiene che i professionisti dovrebbero cavalcare questa ondata riflettendo attentamente su cosa significhi l’implementazione dell’IA e dei grandi modelli di linguaggio (LLM) per la loro azienda. “La prima domanda che pongo a molti professionisti è: ‘Avete bisogno di un LLM?’. Perché il costo di un tale modello può essere molto elevato. Quindi bisogna assicurarsi che sia un’area in cui vale la pena investire”.
Il punto di partenza dell’investimento deve essere un’analisi di fattibilità chiara
Come per qualsiasi altra spesa di rilievo, il punto di partenza dell’investimento deve essere un’analisi di fattibilità chiara.
La signora Cousineau indica che Thomson Reuters sta esplorando casi d’uso e che il suo team lavora per assicurarsi che la governance dei dati sia prioritaria. “Esaminiamo questi strumenti dal punto di vista dell’etica e della mitigazione dei danni”, dice. “In base al caso d’uso, analizziamo cosa succede e cerchiamo di mitigare rapidamente i problemi potenziali.”
Thomson Reuters ha già stabilito alcuni partenariati con fornitori chiave. Le informazioni dell’azienda sono conservate nel Snowflake Data Cloud. La signora Cousineau menziona anche la partnership nascente con Microsoft Copilot. “Siamo nelle ultime fasi di sviluppo”, dice.
“Anche quando utilizziamo gli LLM internamente, è molto importante che il nostro personale abbia un ambiente sicuro per utilizzare questa tecnologia. Consideriamo quindi le cose dal punto di vista dei nostri clienti esterni e dei nostri dipendenti, e cerchiamo di supportare tutti gli ambienti LLM.”
2. Trovare un partner flessibile
Tulia Plumettaz, direttrice del machine learning presso Wayfair, riconosce che una delle questioni spinose è se sia meglio impegnarsi presto o adottare un approccio attendista.
Se vi impegnate troppo presto, rischiate di spendere troppo con un partner che sarà superato man mano che il mercato evolve. D’altro canto, se aspettate troppo, i vostri concorrenti potrebbero lasciarvi indietro.
Aggiungendo una serie di altre considerazioni, come il lock-in proprietario dei fornitori e le preoccupazioni legate allo sfruttamento dei dati aziendali, i dirigenti aziendali si trovano di fronte a un dilemma…
“Ci sono grandi ostacoli e domande sulla proprietà dei dati, come sapere a chi appartiene l’asset e se i grandi fornitori utilizzeranno i vostri dati per addestrare i loro modelli o meno. Questo è un punto su cui ci concentriamo. Stiamo imparando a conoscere il panorama in termini di dati e legalità.”
Tulia Plumettaz spiega come la sua azienda lavori con Snorkel AI per migliorare l’esperienza di ricerca online dei consumatori. E proprio come Wayfair si sta avvicinando al machine learning, l’azienda esplora altri settori. “Stiamo esaminando le applicazioni dell’IA conversazionale”, dice. “Ci sono casi d’uso che pensiamo di poter integrare rapidamente.”
Lavorano con Snorkel per sviluppare modelli fondamentali che aiuteranno l’azienda a utilizzare i suoi dati principali, come i prodotti venduti e le loro caratteristiche. Con questa struttura in atto, Wayfair potrà pensare a come altri specialisti di IA potrebbero aiutarla a raggiungere i suoi obiettivi a lungo termine.
“Stiamo cercando di capire come si evolve questo settore mentre cerchiamo i frutti più facili da cogliere!”, spiega.
3. Restare aperti alla sperimentazione
Lalo Luna, responsabile globale della strategia presso Heineken, afferma che ChatPlus non è l’unico attore nell’IA. “Penso che le aziende debbano preoccuparsi di più di come adotteranno l’IA, ma anche il machine learning tradizionale e altri processi ad alta intensità di dati”, dichiara.
Questo è ciò che Lalo Luna prioritizza presso Heineken. Il suo team utilizza la piattaforma dello specialista Stravito per condividere concetti internamente. Una piattaforma conosciuta come Knowledge & Insight Management (KIM).
Anche se il potere dei dati è riconosciuto dai suoi pari, il signor Luna pensa che alcune aziende siano ancora in ritardo nel comprendere il valore delle informazioni.
Piuttosto che aspettare l’emergere dei leader di mercato, afferma che è ora di iniziare a cercare e collaborare con i partner che li aiuteranno a progredire. “I dati e l’IA sono già un vantaggio competitivo”, dichiara Luna.
“I dirigenti aziendali non devono avere paura della tecnologia. Devono preoccuparsi di come migliorare le competenze del loro personale e costruire ecosistemi tecnologici che aiuteranno non solo i loro consumatori, ma anche il loro personale a prendere decisioni migliori.”
Stravito ha recentemente annunciato l’aggiunta di un motore di IA generativa proprietario per fornire alle aziende informazioni verificate.
Secondo il signor Luna, è importante restare aperti alle nuove idee in materia di IA. E prevede che Stravito sarà un attore chiave per aiutare la sua azienda a trarre il massimo dai migliaia di rapporti che detiene.
“Dobbiamo buttarci”, dichiara. “Per avere successo, bisogna passare alla fase di sperimentazione.”
Fonte: www.zdnet.fr
DeepL, l’azienda tedesca nota per le sue attività di traduzione, ha annunciato il 17 luglio il lancio della sua intelligenza artificiale specializzata nella traduzione e nell’editing. L’azienda si vanta di essere più performante di OpenAI, Google e Microsoft in questo settore.
Logo DeepL // Fonte: DeepL
L’azienda tedesca DeepL annuncia il 17 luglio 2024 il lancio della propria intelligenza artificiale capace di competere e superare i concorrenti OpenAI, Google e Microsoft nel campo della traduzione e dell’editing.
Un servizio altamente specializzato
Le intelligenze artificiali possono oggi essere ottimi assistenti di lavoro, con una precisione paragonabile a quella di alcuni dottorandi in compiti specifici. È questa specializzazione che DeepL cerca con il suo nuovo modello di intelligenza artificiale, un LLM (Large Language Model) addestrato da migliaia di esperti in linguistica formati per insegnare al modello le migliori traduzioni possibili.
DeepL non è nuova nel settore della traduzione: fondata nel 2017, l’azienda tedesca utilizzava già l’intelligenza artificiale per soddisfare le esigenze di molte aziende in tutto il mondo. «Il lancio del nostro nuovo modello LLM rappresenta una tappa importante per il nostro team di ricerca. Ma il nostro vero progresso risiede nell’impatto tangibile che possiamo offrire ai nostri clienti», spiega Stefan Mesken, vicepresidente della ricerca presso DeepL.
Grazie a questa specializzazione, l’azienda annuncia che, in test ciechi, gli esperti di linguistica hanno preferito la traduzione di DeepL 1,3 volte più spesso rispetto a Google Translate, 1,7 volte più rispetto a ChatPlus-4 e infine 2,3 volte più rispetto a Microsoft.
Dati noti
Una delle critiche frequentemente mosse alle intelligenze artificiali riguarda la provenienza dei dati utilizzati per il loro LLM. Infatti, per l’apprendimento e la restituzione dei dati in seguito alle richieste degli utenti, molte aziende hanno dichiarato di aver utilizzato dati senza il consenso dei proprietari su internet. DeepL sembra prendere sul serio questo aspetto, indicando che il loro modello lavora con dati esclusivi, raccolti per oltre sette anni e specificamente adattati alla creazione di contenuti e alla traduzione.
Il nuovo modello di DeepL è ora disponibile per i clienti per traduzioni in inglese, giapponese, tedesco e cinese semplificato. L’azienda annuncia che presto saranno disponibili nuove lingue.
.Controlla bene che il testo sia solo in italiano.
Fonte: www.hwupgrade.it
Fonte: www.01net.com
I team di Sam Altman sarebbero sotto pressione per rilasciare più rapidamente il nuovo modello di ChatPlus. Per allinearsi al calendario della direzione, i team di sicurezza avrebbero accelerato i protocolli di test per GPT-4o.
Il lancio di GPT-4o di OpenAI è stato forse affrettato? Secondo quanto riportato da WindowsCentral, i team di sicurezza avrebbero avuto poco tempo per testare il nuovo modello di intelligenza artificiale che alimenta ChatPlus.
Fonte: www.frandroid.com
Aleph Alpha, l’IA generativa
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L’inchiesta del magazine economico tedesco, che cita numerose fonti del mondo degli affari, rivela che il modello linguistico sviluppato da Aleph Alpha non è più utilizzato né nell’industria né nell’amministrazione, a causa delle sue scarse prestazioni rispetto alla concorrenza, come conferma il quotidiano Frankfurter Allgemeine Zeitung.
Aleph Alpha aveva conosciuto un grande entusiasmo mediatico lo scorso novembre, quando la start-up aveva annunciato di aver chiuso un round di finanziamento di 500 milioni di dollari (466 milioni di euro), sotto la direzione del gruppo Schwarz, il proprietario dei negozi Lidl, con la partecipazione di attori prestigiosi come il fondo d’investimento di Bosch e il gruppo informatico SAP.
Somma molto inferiore
Il fondatore della start-up, basata a Heidelberg (Baden-Württemberg), nel sud-ovest della Germania, Jonas Andrulis, un ex di Apple di 41 anni, era apparso ovunque nella stampa, alle conferenze e nei podcast specializzati. La storia era perfetta: un challenger tedesco dell’IA, strettamente legato all’economia locale, finanziato da capitali tedeschi. Il ministro dell’economia, Robert Habeck, aveva lodato l’imprenditore come « un esempio magnifico » per il resto dell’economia.
Tutti hanno perso l’entusiasmo. Non solo il modello è deludente, ma sono stati espressi dubbi anche sull’ammontare stesso dell’investimento, che potrebbe essere molto inferiore ai 500 milioni annunciati. Un’inchiesta molto nota dell’ex giornalista diventato consulente digitale Thomas Knüwer, pubblicata alla fine di giugno, sui dettagli di questo finanziamento stima che gli importi realmente investiti potrebbero essere cinque volte inferiori a questa cifra. L’inchiesta è stata confermata dal magazine Capital, martedì 9 luglio.
Il sig. Andrulis, stesso, ha riconosciuto i limiti del suo approccio. « È stata sicuramente una svista non aver pensato prima a una strategia di partnership. Eravamo molto visibili. Avevamo un marchio attraente, e tutti volevano lavorare con noi », ammette al Manager Magazin, riconoscendo di non aver avuto i mezzi per far fruttare tutte le partnership concluse durante quel periodo. Ora chiede pazienza e promette il lancio a breve di una nuova versione del suo modello.
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Fonte: www.lemonde.fr
È « la domanda da 600 miliardi di dollari », scrive David Cahn, un associato di Sequoia Partners, un fondo d’investimento storico della Silicon Valley, specializzato nella tecnologia. Secondo i suoi calcoli, esposti in un lungo articolo pubblicato il 20 giugno, è l’ammontare dei ricavi necessari per rendere redditizi gli investimenti attuali nel settore. « La bolla dell’IA [intelligenza artificiale] sta raggiungendo un punto di svolta », avverte, sottolineando uno scarto tra le spese e le entrate previste.
Un’osservazione menzionata anche in una nota della banca d’affari Goldman Sachs, pubblicata il 25 giugno e intitolata: « IA generativa: troppe spese per troppi pochi benefici? » L’IA « generativa » – questa famiglia di software capaci di creare testi, immagini o suoni, resa popolare dal lancio di ChatPlus, alla fine del 2022 – è una « vera invenzione », ma è soggetta a « troppo ottimismo e hype », dichiara in particolare il professore del Massachusetts Institute of Technology Daron Acemoglu.
Queste note che invitano alla prudenza si uniscono a un piccolo coro sentito negli ultimi mesi da altri osservatori. « Attenzione all’euforia dell’IA », ha avvertito l’editorialista del Financial Times Rana Foroohar, mentre il saggista specialista del digitale Cory Doctorow o il cronista del Guardian John Naughton prevedevano una « bolla ». Più recentemente, un articolo pubblicato su The Economist ha stimato che l’IA generativa potrebbe essere un caso di « sovrainvestimento nelle infrastrutture, alimentato dall’eccitazione suscitata da una nuova tecnologia », paragonandola alla « follia delle ferrovie » alla fine del XIX secolo o al « boom delle telecomunicazioni » all’alba di Internet, negli anni 2000. Le spese legate all’IA generativa sono segni che i giganti del settore sovrastimerebbero la « volontà della gente di pagare per chatbot o strumenti all’avanguardia », scriveva il magazine economico britannico.
Investimenti colossali
Punto di partenza di queste preoccupazioni sono le somme investite nelle infrastrutture, principalmente nei data center capaci di fornire la capacità di calcolo necessaria per addestrare e poi far funzionare i modelli di IA generativa: 200 miliardi di dollari (186 miliardi di euro) nel 2024, per i quattro giganti Amazon, Microsoft, Google e Meta (Facebook, Instagram), ossia il 45% in più rispetto al 2023 e il 180% rispetto al 2019, secondo la società di analisi Bernstein Research. Alimentate dall’elevato prezzo dei processori specifici per l’IA del leader Nvidia, queste spese continueranno, poiché nuove generazioni di questi chip specializzati arriveranno, osserva Sequoia Capital. Il settore prevede investimenti di circa 1.000 miliardi di dollari nei prossimi anni.
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Fonte: www.lemonde.fr
Fonte: www.zdnet.fr