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GPT-4 identifica le falle di un contratto intelligente
blockchain Ethereum
La tecnologia blockchain ha rivoluzionato molti settori, tra cui quello dei contratti intelligenti. I contratti intelligenti sono programmi informatici che eseguono automaticamente le condizioni stabilite al loro interno senza bisogno di intermediari. Tuttavia, come ogni sistema, anche i contratti intelligenti possono presentare delle falle che potrebbero essere sfruttate da malintenzionati.
Per affrontare questa problematica, l’intelligenza artificiale sta facendo passi da gigante. GPT-4, uno dei più avanzati modelli di intelligenza artificiale, è stato addestrato per identificare le falle di un contratto intelligente sulla blockchain Ethereum.
La blockchain Ethereum è una delle più utilizzate per la creazione di contratti intelligenti. Essa permette di eseguire codice programmabile in modo sicuro e affidabile. Tuttavia, nonostante le sue caratteristiche di sicurezza, possono ancora verificarsi delle vulnerabilità nei contratti creati su questa piattaforma.
GPT-4 utilizza un algoritmo di machine learning per analizzare i contratti intelligenti sulla blockchain Ethereum e individuare eventuali falle o vulnerabilità. Il modello è stato addestrato su un vasto dataset di contratti intelligenti, inclusi quelli conosciuti per aver subito attacchi o falle di sicurezza.
Una volta addestrato, GPT-4 può essere utilizzato come strumento di verifica per i nuovi contratti creati sulla blockchain Ethereum. Basta caricare il codice del contratto su GPT-4 e il modello analizzerà il codice alla ricerca di possibili falle. In questo modo, gli sviluppatori possono individuare e correggere le vulnerabilità prima che vengano sfruttate da malintenzionati.
La capacità di GPT-4 di identificare le falle di un contratto intelligente sulla blockchain Ethereum è un enorme passo avanti nella sicurezza delle transazioni digitali. Grazie a questa tecnologia, gli utenti possono sentirsi più sicuri nell’utilizzare i contratti intelligenti per eseguire transazioni finanziarie o per creare applicazioni decentralizzate.
Tuttavia, è importante sottolineare che GPT-4 non può garantire al 100% la sicurezza dei contratti intelligenti. La tecnologia è ancora in evoluzione e potrebbero emergere nuove falle o vulnerabilità che il modello non è in grado di individuare. Pertanto, è sempre consigliabile effettuare una revisione umana dei contratti prima di utilizzarli sulla blockchain Ethereum.
In conclusione, GPT-4 rappresenta un grande passo avanti nella sicurezza dei contratti intelligenti sulla blockchain Ethereum. Grazie alla sua capacità di identificare le falle e le vulnerabilità, gli sviluppatori possono migliorare la qualità dei loro contratti e gli utenti possono sentirsi più sicuri nell’utilizzarli. Tuttavia, è importante ricordare che la tecnologia è ancora in evoluzione e che la revisione umana rimane fondamentale per garantire la sicurezza delle transazioni digitali.
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L’impatto dell’Intelligenza Artificiale sugli Interpreti dell’ONU e delle Istituzioni Internazionali
Con l’avvento dell’Intelligenza Artificiale (IA), il panorama delle lingue e delle interpretazioni negli organismi internazionali, tra cui l’ONU, sta subendo una trasformazione senza precedenti. Mentre l’IA offre nuove opportunità e efficienze, solleva anche interrogativi cruciali sulla sicurezza, l’accuratezza e il ruolo stesso degli interpreti umani.
Automatizzazione e Velocità
Uno degli impatti più evidenti dell’IA nell’ambito dell’interpretazione è la possibilità di automatizzare alcuni processi. Strumenti di traduzione automatica alimentati dall’IA possono fornire traduzioni rapide e in tempo reale, semplificando le comunicazioni in contesti multilingue. Questo potrebbe essere particolarmente utile durante le negoziazioni internazionali o le conferenze stampa.
Tendenze Attuali
Alcune istituzioni internazionali stanno già sperimentando soluzioni basate sull’IA per migliorare l’efficienza degli interpreti umani. Ad esempio, software di supporto all’interpretazione possono assistere gli interpreti umani offrendo suggerimenti terminologici e analizzando discorsi passati per una migliore comprensione dei contesti.
Preoccupazioni e Sfide
Nonostante i benefici potenziali, ci sono preoccupazioni significative. La precisione e la sensibilità culturale delle lingue sono complesse e spesso sfuggono all’IA. Contestualizzare frasi, comprendere giochi di parole e discernere sfumature culturali sono abilità uniche degli interpreti umani che al momento sfidano le capacità delle macchine.
Il Ruolo Continuo degli Interpreti Umani
Mentre l’IA può migliorare l’efficienza, il ruolo degli interpreti umani rimane irrinunciabile. La diplomazia e le trattative internazionali richiedono una comprensione profonda delle sfumature linguistiche, della cultura e del contesto politico, un’abilità intrinsecamente umana. Gli interpreti umani forniscono un servizio insostituibile nella gestione delle delicate questioni internazionali.
Prospettive Future
L’evoluzione dell’IA potrebbe portare a sviluppi ancora più significativi nei prossimi anni. Tuttavia, la necessità di mantenere il controllo umano, la precisione e la sensibilità culturale nelle comunicazioni internazionali rimarranno fondamentali. L’IA può essere un alleato prezioso, ma è nell’armoniosa collaborazione tra intelligenza umana e artificiale che risiede il futuro della comunicazione internazionale.
In conclusione, mentre l’IA apre nuove porte nell’ambito delle lingue e dell’interpretazione, è essenziale bilanciare l’innovazione con il rispetto per l’unicità delle capacità umane. Solo in questo modo possiamo garantire una comunicazione internazionale efficace, accurata e rispettosa delle diverse culture e lingue che caratterizzano il mondo delle istituzioni internazionali.
Il primo accordo mondiale sui rischi dell’intelligenza artificiale
www.wired.it/article/lintelligenza-artificiale-rischi-dichiarazione-bletchley-regno-unito/
Fonte : Larina-translation.com
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OpenAI presenta le sue ultime innovazioni durante il DevDay
All’inizio di novembre, OpenAI ha organizzato la sua conferenza annuale DevDay, durante la quale ha annunciato numerose novità. Tra gli annunci, ci sono stati quelli riguardanti i GPT, nonché il GPT Store. Mentre gli utenti hanno già la possibilità di personalizzare l’esperienza di ChatPlus con istruzioni, OpenAI consente ora loro di creare le proprie versioni dell’IA. Per quanto riguarda il GPT Store, si tratta di un negozio online nel quale gli utenti potranno scegliere tra le diverse versioni create dalla comunità e guadagnare denaro.
Creazione di versioni personalizzate di ChatPlus
L’idea è quella di consentire la creazione di versioni ottimizzate di ChatPlus per utilizzi specifici, sia personali che professionali. E per creare queste versioni personalizzate, la codifica non è nemmeno necessaria. Secondo le spiegazioni di OpenAI, è ad esempio possibile aggiungere istruzioni, integrare nuove informazioni alle conoscenze dell’IA o selezionare competenze particolari, come l’analisi dei dati o la ricerca di informazioni online.
Il GPT Store
Il GPT Store permetterà di mettere a disposizione della comunità queste versioni personalizzate. Apparentemente, OpenAI si è ispirata ai negozi di applicazioni per dispositivi mobili, poiché i creatori avranno la possibilità di guadagnare denaro attraverso il GPT Store. “Una volta nel negozio, i GPT diventano consultabili e possono salire nelle classifiche. Metteremo in evidenza anche i GPT più utili e piacevoli che incontriamo nelle categorie come produttività, educazione e ‘solo per divertimento’. Nei prossimi mesi, sarà possibile guadagnare denaro in base al numero di persone che utilizzano il tuo GPT”, ha spiegato OpenAI.
Ritardo nel lancio del GPT Store
Durante l’annuncio di novembre, OpenAI ha dichiarato che avrebbe lanciato il GPT Store alla fine di novembre. Tuttavia, ora è possibile che questo negozio online venga effettivamente lanciato solo nel 2024. È quanto sostengono i giornalisti di The Verge in un recente articolo. Secondo loro, OpenAI avrebbe inviato una e-mail alle persone che hanno già iniziato a sviluppare le proprie versioni di ChatPlus con lo strumento GPT Builder.
In questa e-mail, l’organizzazione avrebbe indicato che ora prevede di lanciare il GPT Store all’inizio del 2024, a causa di eventi imprevisti che l’hanno occupata. Come ricordo, OpenAI è stata recentemente scossa dalla vicenda di Sam Altman. In sintesi, il consiglio di amministrazione ha deciso di rimuovere il CEO di OpenAI. Tuttavia, pochi giorni dopo, Altman ha ripreso la sua posizione, mentre il consiglio di amministrazione è stato sostituito.
Coinvolgimento di Microsoft
Grazie ai miliardi di dollari investiti in OpenAI e al suo accordo senza precedenti con la stessa, Microsoft ha accesso completo alle tecnologie sviluppate dal team di Sam Altman. E proprio Microsoft prevede di lanciare una funzionalità della sua intelligenza artificiale Copilot (basata su GPT-4) che permetterà anche di creare versioni personalizzate del modello.
Chiamata Copilot Studio, questa funzionalità “racchiude un insieme di potenti funzionalità di conversazione, tra cui GPT personalizzati, plugin di IA generativa e argomenti manuali”.
“È possibile personalizzare Copilot per Microsoft 365 con i propri scenari aziendali: creare, testare e pubblicare copiloti autonomi e GPT personalizzati[…]”, ha dichiarato anche Microsoft. Inoltre, dovrebbe anche integrare GPT-4 “Turbo”, l’altra grande novità annunciata da OpenAI, nel suo chatbot Copilot.
Sommario dei principali annunci
- OpenAI ha sviluppato una funzionalità che consente di creare versioni personalizzate di ChatPlus senza programmazione.
- Un negozio chiamato GPT Store consentirà alla comunità di scoprire versioni modificate dell’IA, mentre gli sviluppatori potranno guadagnare denaro attraverso questo negozio.
- Anche se inizialmente previsto per novembre, questo negozio di GPT potrebbe essere disponibile solo nel 2024.
- Microsoft integrerà questa nuova funzionalità di OpenAI nella sua offerta Microsoft 365 per le aziende.
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Scopri come l’intelligenza artificiale rivoluziona la progettazione di nuovi materiali.
Per progettare nuovi materiali, i ricercatori si avvalgono dell’intelligenza artificiale.
Invece di partire da zero, i ricercatori si basano sulle strutture di materiali già conosciuti e le modificano leggermente, spesso sostituendo un atomo con un atomo simile. Una volta determinata una struttura, è necessario verificare la sua stabilità. A tal fine, i ricercatori utilizzano metodi di simulazione che possono essere eseguiti in un tempo ragionevole solo su supercomputer (server con enormi capacità utilizzati dai ricercatori per eseguire algoritmi esigenti in risorse).
A questi calcoli teorici si aggiunge la ricerca di una sintesi che consenta di ottenere il materiale desiderato. Durante questa fase, ogni campione ottenuto da un protocollo di sintesi testato deve essere caratterizzato (è necessario determinare la natura e la posizione degli atomi che lo costituiscono). Una volta effettuata la caratterizzazione, il ricercatore può analizzare i risultati e scegliere le modifiche da apportare alla sintesi. Seguendo questi passaggi, può richiedere diversi mesi a un fisico per progettare un nuovo materiale e determinare una procedura di sintesi.
Oltre 2,2 milioni di nuove strutture cristalline
GNoME è riuscito rapidamente a determinare più di 2,2 milioni di nuove strutture cristalline (strutture interne dei materiali) che presentano una certa stabilità.
Un’animazione mostra un modello a sfera e bastone di un cristallo che ruota.”
La struttura cristallina del Ba6Nb7O21, uno dei materiali predetti da GNoME. Il bario è in blu, il niobio in grigio e l’ossigeno in blu. Crediti: Materials Project/Berkeley Lab
Robotica IA: Tra la moltitudine di materiali suggeriti dall’intelligenza artificiale, oltre 380.000 contribuiranno ad arricchire il database The Materials Project, fondato da ricercatori dell’Università americana di Berkeley e che funge da vasta biblioteca dei materiali. Questo ampio database consente ai ricercatori di catalogare i materiali e le loro proprietà (se sono conduttori o isolanti, le loro proprietà magnetiche, o se sono già stati osservati sperimentalmente), nonché di calcolarli automaticamente tramite simulazioni quando necessario.
Un network di neuroni
L’approccio dell’intelligenza artificiale GNoME si basa su una categoria di reti neurali specializzate nel trattamento di informazioni che possono essere rappresentate da un grafo. Quest’ultimo è un oggetto matematico composto da nodi collegati tra loro da archi, come nel caso di una struttura cristallina.
L’IA è stata addestrata utilizzando i dati di The Materials Project nel 2018, equivalenti a 69.000 materiali diversi. La rete neurale è in grado di suggerire strutture cristalline derivandole dal database. Una delle caratteristiche principali della loro tecnologia è la capacità di imparare dagli errori (e dai successi). Ogni cristallo proposto passa attraverso una serie di simulazioni (simili a quelle di The Materials Project), e le informazioni recuperate da queste simulazioni vengono successivamente fornite come dati di input e di apprendimento per l’IA. È grazie a questo processo di apprendimento attivo che GNoME riesce a migliorare oltre i dati forniti inizialmente.
Un laboratorio automatico per accelerare il test di questi materiali
Il 29 novembre 2023, gli stessi ricercatori di Berkeley hanno pubblicato su Nature i primi risultati del loro laboratorio automatico che funziona in parte grazie all’intelligenza artificiale, l’A-Lab. Questo laboratorio è in grado di determinare le procedure di sintesi dei materiali basandosi sulla letteratura scientifica e sulle esperienze che ha condotto.
Il laboratorio è composto da diverse parti: bracci robotici, fornelli controllati da computer in grado di riscaldarsi da 600°C a 1100°C, e un analizzatore a raggi X, un dispositivo in grado di determinare la struttura interna di un materiale utilizzando i raggi X. Tutti questi dispositivi all’avanguardia sono gestiti da un’intelligenza artificiale. Quest’ultima è stata addestrata su un database che raccoglie protocolli di sintesi provenienti da circa 25.000 pubblicazioni.
Per estrarre le informazioni cruciali da questi articoli, i ricercatori hanno utilizzato un’altra intelligenza artificiale specializzata nel linguaggio naturale, in grado di interpretare testi scritti dall’essere umano senza la necessità di intervento umano preliminare sul testo. L’intelligenza artificiale è quindi in grado di rilevare le somiglianze tra il materiale preso in esame e quelli della letteratura per determinare le polveri da mescolare, le loro proporzioni e le temperature dei forni necessarie.
100 campioni al giorno
La produzione è gestita automaticamente dai robot. Una volta completata, i bracci robotici polverizzano il solido ottenuto e lo portano all’analizzatore a raggi X. Quest’ultimo utilizza il fenomeno della diffrazione (deviazione dei raggi luminosi causata dalla presenza di oggetti di piccole dimensioni, in questo caso gli atomi che compongono il cristallo). Dai risultati della diffrazione è possibile determinare la natura e la posizione degli atomi nel cristallo analizzato. Questi risultati sono poi utilizzati, analogamente alle simulazioni per GNoME, per riaddestrare il modello e aggiustare le produzioni proposte.
Grazie a questa automazione, il laboratorio è riuscito a determinare in 17 giorni la sintesi di 41 materiali (su 58 analizzati), a un ritmo di 100 campioni al giorno. Questo tasso, di circa due materiali al giorno, consente un’accelerazione nella ricerca di materiali innovativi, ricordando che un essere umano può impiegare diversi mesi per un solo materiale.
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La rivoluzione linguistica: Gemini, il nuovo modello di intelligenza artificiale di Google
Google ha appena lanciato Gemini, un nuovo modello di intelligenza artificiale che ora sarà utilizzato per alimentare Bard. Gemini sarà anche presente nel Google Pixel e una versione Ultra è prevista per il 2024.
Per coloro che conoscono ChatPlus, è importante non confondere l’applicazione ChatPlus con i modelli sottostanti, GPT 4 e GPT 3.5, utilizzati per elaborare le richieste degli utenti. Ora, per l’IA di Google, Bard, il modello di base è Gemini, definito da Google come “il più ambizioso e performante tra i suoi modelli di intelligenza artificiale”.
Gemini, un modello multimodale
Gemini non è solo un semplice modello di intelligenza artificiale. Si tratta infatti di un modello multimodale, in grado di reagire a diversi tipi di fonti di informazioni, tra cui testo, codice, audio, immagini e video. Un video pubblicato da Google mostra l’IA di Google in azione, descrivendo un disegno, inventando un gioco, risolvendo un enigma e stabilendo collegamenti logici tra diversi oggetti.
Google ha dettagliato in un comunicato che il modello Gemini è stato progettato per essere nativamente multimodale, conferendogli la capacità di comprendere e ragionare su tutti i tipi di input. Ciò lo rende più performante rispetto ai modelli esistenti ed estende le sue capacità in tutti i settori dell’IA.
Tre versioni di Gemini
Google ha annunciato tre versioni di Gemini: Gemini Pro, Gemini Nano e Gemini Ultra. Gemini Pro sarà integrato in Google Bard da subito, mentre Gemini Nano sarà incluso nel Pixel 8 Pro. Infine, Gemini Ultra sarà testato da clienti, sviluppatori ed esperti di sicurezza informatica prima di alimentare una versione migliorata di Bard, chiamata Bard Advanced, all’inizio del 2024.
Fonte : Wired.it
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Google inizierà mercoledì a lanciare Gemini, il suo nuovo modello di intelligenza artificiale (IA) progettato per competere meglio con OpenAI (il creatore di ChatPlus) e Microsoft, dalle applicazioni per il pubblico alle capacità informatiche per le aziende. ‘È il nostro modello di IA più grande, più capace e anche il più generale’, ha assicurato Eli Collins, vicepresidente di Google DeepMind, il laboratorio di ricerca in IA della società californiana, durante una presentazione alla stampa.
Gemini può ‘vedere’
Successivamente ha diffuso un video in cui un utente mostra oggetti, disegni e video a Gemini. Il sistema di IA commenta oralmente ciò che ‘vede’, identifica gli oggetti, suona musica e risponde a domande che richiedono un certo grado di analisi, giustificando il suo ‘ragionamento’. Il nuovo modello è ‘multimediale fin dalla sua creazione, ha capacità di ragionamento sofisticate e può codificare a un livello avanzato’, ha detto Eli Collins.
Dal lancio di ChatPlus un anno fa, i giganti della Silicon Valley si stanno impegnando in una corsa frenetica all’IA generativa, che consente di ottenere testi, immagini o linee di codice di livello equivalente a quelli prodotti da esseri umani, su semplice richiesta in linguaggio comune. Google, leader dell’IA ma sorpreso dal successo fenomenale di ChatPlus, ha risposto in particolare con il suo chatbot, Bard. Tuttavia, tutto si gioca a livello di modelli, i sistemi informatici che supportano queste applicazioni. Gemini è ‘un passo ulteriore verso la nostra visione: portarvi il miglior collaboratore di IA al mondo’, ha sottolineato Sissie Hsiao, vicepresidente di Google responsabile di Bard.
Bard dovrebbe acquisire nuove capacità già da mercoledì, ma solo con richieste scritte e solo in inglese. Sarà necessario attendere il 2024 per le altre funzioni e formati, come l’assistenza avanzata alla risoluzione di problemi matematici. Meno conosciuto di ChatPlus, Bard ha l’opportunità di cercare di recuperare terreno sul suo rivale, vittima del suo successo: a metà novembre, sopraffatta dalla domanda, OpenAI ha infatti messo in pausa gli abbonamenti alla versione a pagamento.
Google darà anche accesso il 13 dicembre a una prima versione di Gemini ai suoi clienti nel cloud (informatica remota). In questo settore, il gigante di internet è in concorrenza diretta con Microsoft, principale investitore di OpenAI e secondo al mondo nel settore del cloud, dietro ad Amazon. Entrambi i gruppi americani hanno trascorso l’anno aggiungendo strumenti di IA generativa ai rispettivi software (motore di ricerca, software per ufficio e produttività, piattaforma di cloud, ecc.).
Fonte : It.euronews.com
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Intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il modo in cui le aziende operano e interagiscono con i loro clienti. Uno degli sviluppi più interessanti in questo campo è il ChatPlus, un modello di linguaggio generativo sviluppato da OpenAI.
Il ChatPlus ha già ottenuto un enorme successo tra il grande pubblico, ma quali sono le implicazioni per le aziende? In questo articolo esploreremo come il ChatPlus può essere utilizzato dalle aziende per migliorare la comunicazione con i clienti e ottimizzare i processi aziendali.
Comunicazione migliorata con i clienti
Uno dei principali vantaggi del ChatPlus per le aziende è la possibilità di migliorare la comunicazione con i clienti. Il ChatPlus può essere utilizzato per creare chatbot intelligenti che sono in grado di rispondere alle domande dei clienti in modo rapido ed efficiente.
Questo significa che le aziende possono offrire un servizio clienti 24/7 senza la necessità di impiegare personale aggiuntivo. I clienti possono ottenere risposte immediate alle loro domande e risolvere i loro problemi in modo tempestivo.
Inoltre, il ChatPlus può essere addestrato per comprendere il contesto e fornire risposte personalizzate. Ad esempio, se un cliente chiede informazioni su un prodotto specifico, il ChatPlus può fornire dettagli aggiuntivi e suggerimenti per l’acquisto.
Ottimizzazione dei processi aziendali
Oltre alla comunicazione con i clienti, il ChatPlus può essere utilizzato per ottimizzare i processi aziendali. Ad esempio, può essere addestrato per automatizzare compiti ripetitivi come la gestione delle email o la compilazione di moduli.
Questo permette alle aziende di risparmiare tempo e risorse, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività più strategiche e creative. Inoltre, l’automazione dei processi riduce il rischio di errori umani, migliorando l’efficienza complessiva dell’azienda.
Sfide e considerazioni
Anche se il ChatPlus offre molte opportunità per le aziende, ci sono anche alcune sfide e considerazioni da tenere in mente. Ad esempio, il ChatPlus può produrre risposte che sembrano accurate ma che potrebbero essere errate o fuorvianti.
È quindi fondamentale addestrare il ChatPlus con dati di alta qualità e monitorare costantemente le sue risposte per garantire l’accuratezza delle informazioni fornite ai clienti.
Inoltre, è importante considerare l’aspetto della privacy e della sicurezza. Il ChatPlus può trattare informazioni sensibili dei clienti, quindi è necessario implementare misure di sicurezza adeguate per proteggere i dati.
Conclusioni
Il ChatPlus rappresenta un’opportunità significativa per le aziende di migliorare la comunicazione con i clienti e ottimizzare i processi aziendali. L’utilizzo di chatbot intelligenti basati su ChatPlus consente alle aziende di offrire un servizio clienti migliore e di automatizzare compiti ripetitivi.
Tuttavia, è importante affrontare le sfide e le considerazioni associate all’utilizzo di questa tecnologia, come l’accuratezza delle risposte e la protezione dei dati dei clienti.
In conclusione, il ChatPlus apre nuove possibilità per le aziende nell’era dell’IA. Sfruttare appieno il potenziale di questa tecnologia richiede una pianificazione e una strategia oculate, ma i vantaggi possono essere significativi.
Fonte : Investiremag.it