Il “Google Dorking” o “Google Hacking Database”

A volte si pensa che i cybercriminali utilizzino strumenti molto complessi e difficili da ottenere per infiltrarsi nelle aziende o trovare fughe di dati. A volte sì, ma sappiate che a volte utilizzano Google, non è uno scherzo! Esiste una disciplina intera chiamata Google Dorking o Google Hacking Database. Vedrete che manipolando alcune funzioni di Google è possibile accedere a informazioni sorprendenti e rimarrete stupiti.

Se avete un sito web, potreste fare piccole modifiche alla configurazione e se non avete un sito web, è il momento di conoscere il nostro partner qui sopra: Switch. Sono un provider di hosting francese che apprezziamo molto perché offrono un’unica offerta completa: spazio su disco illimitato, trasferimento mensile illimitato, supporto 7 giorni su 7, un’interfaccia molto pulita, un dominio incluso, insomma, non cercheranno di farvi passare a un piano superiore con limitazioni. Qui è tutto facile: 48 gigabyte di RAM, è solido, e avete un codice promozionale M15 con il 15% di sconto nella descrizione.

In cosa consiste il Google Dorking?

In cosa consiste? Come ho detto, consiste nel fare ricerche avanzate su Google per trovare informazioni nascoste o informazioni che non dovrebbero essere chiare o che dovrebbero essere dietro una password e un nome utente. Ma allora, Mathieu, dimmi cos’è la ricerca avanzata di Google? Io uso Google, scrivo delle parole, clicco su Ricerca. In realtà, puoi specificare molte piccole opzioni specifiche su Google per ottenere risultati molto più precisi. Ad esempio, se metti le virgolette nella tua parola, significa che tutta quella espressione deve comparire in una frase per essere esatta nella ricerca su Google.

Una precauzione

Ma prima di questo, un piccolo avvertimento. Vi racconto la storia di Bluetooth, un giornalista d’azione, diciamo, che è stato condannato per aver cercato su Google. Cosa è successo? È successo nel 2012. Ha ottenuto l’accesso all’extranet dell’Agenzia Nazionale per la Sicurezza Sanitaria degli Alimenti, dell’Ambiente e del Lavoro ed ha estratto 8000 file per un totale di quasi 8 GB e ne ha pubblicati 250 MB, ma era accessibile. C’è stato un processo ed è stato condannato. La Corte di Cassazione ha emesso una sentenza che oggi fa giurisprudenza e per questo siamo obbligati a prendere precauzioni oggi, è stato riconosciuto colpevole di mantenere dati in un database automatizzato e anche di furto di informazioni perché ne ha fatto delle copie, le ha scaricate sul suo computer. Ma se accedi ai dati senza scaricarli, allora è legale.

In generale, è un po’ come una casa. Fondamentalmente, è la tua ricerca su Google, hai tutto il diritto di farlo, a meno che tu non clicchi, tu sostieni di avere davvero il diritto di essere lì, se è no, allora indietro. E se ti imbatti in qualcosa di davvero perché lo useremo anche in modo assolutamente innocente, ma se ti imbatti in qualcosa, puoi anche contattare l’autorità e segnalare dove trovi delle falle. Perché così eviterai di avere problemi, perché ci sono la CNIL e altri organi che gestiscono problemi di dati personali. Vi ho chiesto a ognuno di fare delle piccole ricerche con i vostri migliori denti.

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Problemi di credibilità con ChatPlus: OpenAI indaga

ChatPlus: OpenAI – Gli scambi con un robot di conversazione dovrebbero essere semplici, diretti e soprattutto utili, vero? Tuttavia, le narrazioni degli utenti di X testimoniano di un ChatPlus in piena crisi di identità.

Recentemente, una serie di testimonianze su X (precedentemente Twitter) ha evidenziato interazioni alquanto sorprendenti con ChatPlus. Gli utenti raccontano di dialoghi in cui il robot di conversazione, sviluppato da OpenAI, si allontana in repliche assurde, incoerenti, o addirittura completamente slegate dalla realtà.

ChatPlus: OpenAI

Questa situazione ricorda quella di gennaio 2024, un periodo contrassegnato da un aumento delle critiche riguardo a una certa “pigrizia” del robot di conversazione: rifiuto di eseguire compiti, interruzioni inspiegate o suggerimenti poco utili che inducono l’utente a cercare da solo le risposte. Di fronte a questa constatazione, OpenAI ha riconosciuto di essere a conoscenza della situazione e sta attualmente conducendo un’indagine per capire l’origine di questi difetti.

ChatPlus: OpenAI – Una complessità intrinseca

Per comprendere la natura di queste anomalie, è necessario esaminare la stessa natura dei sistemi di intelligenza artificiale come ChatPlus. Queste tecnologie vengono addestrate su immense corpora di dati testuali, imparando a generare risposte imitando i modelli linguistici che hanno analizzato. Questo metodo di apprendimento, sebbene rivoluzionario, non è privo di difetti. I modelli di linguaggio, a causa della loro vasta portata, mostrano una propensione all’imprevedibilità, rendendo a volte le loro risposte enigmatiche.

L’addestramento dei modelli di linguaggio ampi (LLM) evidenzia una complessità intrinseca: questi sistemi, sebbene avanzati, spesso mancano della capacità di spiegare i loro processi di pensiero o di garantire coerenza nelle loro interazioni.

Questa incertezza può manifestarsi con cambiamenti di “personalità”, una riluttanza a seguire le direttive, dimenticanze riguardanti le istruzioni date e persino pregiudizi insospettati. Questi elementi contribuiscono a dipingere un ritratto dell’IA come una scatola nera, le cui uscite, sebbene generalmente affidabili, possono talvolta confondere o deludere. Tutto ciò contribuisce all’immagine di un’IA misteriosa, capace del meglio e del peggio.

Di fronte a queste anomalie, OpenAI non sta con le mani in mano. Assicurano di lavorare instancabilmente sul problema, desiderando rendere ChatPlus il più affidabile e utile possibile. Anche se ancora non si sa esattamente perché l’IA si comporti in questo modo, OpenAI è determinata a risolvere il problema.

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L’impatto dell’intelligenza artificiale sui lavori “in colletto bianco”

L’IA costituisce una minaccia per i lavori “in colletto bianco” in vari settori. Questo è il risultato di uno studio condotto dal The Burning Glass Institute che evidenzia lo sviluppo del software tra le professioni colpite. La diffusione delle conclusioni di questa indagine segue un rapporto dell’OIT che identifica anch’essa questa categoria di lavoratori come soggetta alla minaccia dell’IA. Questa constatazione rinnova le domande sulla possibile scomparsa degli sviluppatori umani.

Questi risultati fanno eco a un altro studio dell’OIT che indica che “circa 21 milioni di posti occupati da donne e 9 milioni di posti occupati da uomini potrebbero essere automatizzati dall’intelligenza artificiale.” Questo rapporto precisa che, nel campo delle tecnologie dell’informazione, i programmatori di applicazioni sono tra le professioni minacciate dall’automazione.

L’esempio recente della società Magic AI mette in luce la volontà delle aziende di fare a meno completamente degli sviluppatori umani. Con sede a San Francisco, la startup Magic AI ha raccolto 117 milioni di dollari in un round di finanziamento di serie B per continuare lo sviluppo del suo avanzato sistema di intelligenza artificiale mirato ad automatizzare la creazione di software. Ciò porta il finanziamento totale di Magic a oltre 145 milioni di dollari fino a oggi.

Tuttavia, uno studio recente conclude che l’IA generativa non sostituirà presto gli sviluppatori. Ricercatori dell’Università di Princeton hanno sviluppato un framework di valutazione basato su circa 2300 problemi comuni di ingegneria del software, raccolti da segnalazioni di bug e richieste di funzionalità inviate su GitHub, al fine di testare l’efficacia di diversi modelli di grandi linguaggi (LLM).

Quali evoluzioni prevedete per la professione di sviluppatore entro il 2024, di fronte all’integrazione crescente dell’intelligenza artificiale in questo settore?

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I pirati utilizzano ChatPlus per i loro attacchi.

Pirati informatici internazionali sfruttano l’IA di ChatPlus: Minaccia crescente nel cyberspazio

Recentemente, Microsoft ha rivelato che diversi gruppi di pirati finanziati dai governi russi, cinesi, iraniani e nordcoreani stanno sfruttando l’intelligenza artificiale per condurre attacchi attraverso ChatPlus.

Secondo gli esperti di Microsoft Threat Intelligence, questi criminali informatici utilizzano l’IA generativa per facilitare le loro attività dall’inizio dell’anno scorso. ChatPlus, un chatbot sviluppato da OpenAI, viene utilizzato da questi pirati per individuare le vulnerabilità di un sistema, aggirare i meccanismi di difesa degli antivirus e organizzare attacchi di phishing. Per questi pirati, ChatPlus è uno “strumento di produttività” che consente loro di perfezionare e migliorare i loro attacchi.

I pirati utilizzano modelli linguistici per raccogliere informazioni sulle loro vittime, ottenere assistenza nella programmazione di malware e superare la barriera linguistica durante le comunicazioni con vittime in una lingua straniera. Possono così redigere messaggi persuasivi senza essere traditi da una sintassi o ortografia approssimativa.

OpenAI e Microsoft contrastano l’abuso di ChatPlus da parte di hacker di stato: Una lotta contro l’oscurità digitale

Il rapporto di Microsoft dettaglia quali gruppi di pirati stanno usando ChatPlus per perfezionare le loro strategie. Tra di essi c’è Forest Blizzard, un gruppo di pirati russi noto anche come Fancy Bear, specializzato in spionaggio e incaricato dal Cremlino. Hanno in particolare hackerato il Comitato Nazionale Democratico (DNC) degli Stati Uniti durante le elezioni presidenziali del 2016.

I criminali informatici russi sembrano aver utilizzato l’IA per condurre ricerche su “varie tecnologie satellitari e radar”. Hanno anche chiesto l’aiuto di ChatPlus per redigere script e automatizzare alcune operazioni.

Anche i pirati nordcoreani di Emerald Sleet sono stati osservati mentre utilizzavano ChatPlus per comprendere meglio le vulnerabilità segnalate pubblicamente e per comporre messaggi di phishing. I pirati iraniani di Crimson Sandstorm sfruttano anche ChatPlus per generare email di phishing progettate per intrappolare le femministe, su richiesta dell’Iran.

I pirati cinesi dei gruppi Charcoal Typhoon e Salmon Typhoon hanno fatto appello al chatbot per comprendere tecnologie, generare e perfezionare script e ottenere traduzioni.

Di fronte a queste utilizzazioni malevole, OpenAI ha adottato misure per impedire ai criminali informatici di dialogare con ChatPlus. La startup ha disabilitato gli account ChatPlus utilizzati dai gruppi di pirati. Anche Microsoft ha agito per disturbare gli asset associati ai pirati.

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Le intelligenze artificiali (IA) sono sempre più presenti nella nostra vita quotidiana e questo video di YouTube spiega come possono essere utilizzate per creare immagini. Mostra come gli algoritmi siano in grado di utilizzare i dati per generare immagini originali e creative. Questo video è un ottimo modo per imparare di più sull’intelligenza artificiale e su come può essere utilizzata per creare immagini.

Questo video spiega come le intelligenze artificiali possono generare immagini da una descrizione. Gli algoritmi utilizzati per questo sono chiamati IA generative e si basano sull’apprendimento supervisionato. Le IA generative operano prendendo in input una serie di numeri e producendo un’immagine in output. Tuttavia, questo metodo non funziona bene perché non può tenere conto della componente casuale e della sintesi di informazioni necessarie alla produzione di immagini. Nel 2014, un team dell’Università di Montréal ha proposto un metodo più efficace per generare immagini da una descrizione.

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DALL-E

Da diversi mesi, è impossibile sfuggire all’ondata di immagini generate da intelligenze artificiali, IA. Che si tratti di DALL·E, di Midjourney o di Stable Diffusion, esistono ora diversi programmi estremamente efficaci, capaci di creare da zero un’immagine a partire da una descrizione.

E ciò che fanno queste IA non è la ricerca di immagini su Google. Non vanno a cercare un’immagine esistente, ma producono immagini nuove, che non esistono e che creano su richiesta. Possono essere fotografie, dipinti o arte digitale,

E a volte possiamo anche specificare il tipo di obiettivo fotografico o lo stile del pittore che vorremmo trovare. Questi tipi di algoritmi vengono chiamati IA generative, perché sono in grado di creare contenuti su richiesta, integrando nella progettazione una componente casuale,

In modo da ottenere molte variazioni dalla stessa richiesta. Se hai provato queste IA generative, potresti essere rimasto sorpreso quanto me dalle loro capacità di fare qualcosa che sembrava impossibile solo pochi

Anni fa. Sembra quasi magico quanto bene funzioni. Ma in realtà, come funziona davvero? Beh, è quello che vedremo insieme oggi! [jingle] Iniziamo con alcune osservazioni di base sulla terminologia. Quello che chiamiamo intelligenza

Artificiale, è un campo dai contorni un po’ sfumati. Possiamo dire che il suo obiettivo è quello di realizzare con l’aiuto delle macchine, compiti tradizionalmente svolti dagli esseri umani e che richiedono intelligenza. Senza specificare troppo il significato che diamo a questo termine.

[DIAGRAMMA All’interno dell’IA, c’è un campo di ricerca abbastanza ben identificato chiamato apprendimento automatico, o machine learning. L’idea è affrontare in particolare le questioni di IA, sviluppando algoritmi capaci di imparare. E che fanno il loro apprendimento dai dati a cui hanno accesso.

E nell’apprendimento automatico, c’è il deep learning. E questa è l’idea di utilizzare una classe abbastanza specifica di algoritmi chiamati reti neurali profonde, che hanno conosciuto un enorme successo negli ultimi dieci anni.] Oggi, quando si utilizza il termine IA, si tratta quasi sempre di deep

Learning, tanto questa approccio è efficace. Non parlerò qui dei principi di base del deep learning, avevo fatto un video completo sull’argomento tempo fa, ti invito a guardarlo se sei interessato.

Quando parliamo di algoritmi capaci di imparare, spesso funzionano secondo lo stesso principio. Immagina di voler creare un algoritmo in grado di riconoscere cosa c’è in un’immagine. [ALGO Vogliamo un programma a cui diamo un’immagine in input e che produca una parola

In output. E vogliamo che questo algoritmo risponda “Gatto” su questa immagine, su questa “Auto”, ecc. Per realizzare questo, useremo ciò che chiamiamo apprendimento supervisionato. All’inizio, il nostro algoritmo sarà ignorante e risponderà a caso quando gli viene

Presentata un’immagine. E poi gli forniremo un grande database di esempi. Cioè migliaia di immagini di gatti, auto, tazze, ognuna con la risposta che ci aspetteremmo da lui.] Utilizzando questi esempi, l’algoritmo regolerà gradualmente i suoi parametri per

Essere in grado di rispondere correttamente a nuove immagini. Bene, come puoi immaginare, la situazione è un po’ più complicata se vogliamo creare un’immagine da zero a partire da una descrizione. Non possiamo utilizzare lo stesso metodo, perché non abbiamo accesso a

Una grande quantità di esempi di coppie “immagine – descrizione”. Anche se avessimo tante immagini e le loro descrizioni, sarebbe molto difficile riuscire a fare il collegamento tra le due. L’idea di base è simile, ma i dettagli sono diversi.

[ALGO E se volessimo creare un algoritmo capace di generare un’immagine a partire da una descrizione, useremmo la stessa idea, ma al contrario. Daremmo all’algoritmo una descrizione in input e vorremmo che produsse un’immagine in output.

Questo si chiama generazione di immagini. E per farlo, useremmo sempre un tipo di apprendimento automatico, ma non più supervisionato, bensì “non supervisionato”. E ciò che rende difficile la generazione di immagini è che non possiamo semplicemente confrontare l’immagine prodotta

Con l’immagine che vorremmo ottenere. In effetti, ciò che cerchiamo è una sola immagine, e potremmo accettare molte immagini diverse che rispondono alla descrizione. Quindi, dobbiamo trovare un modo per stabilire un obiettivo di apprendimento senza fornire esempi

Esatti di ciò che cerchiamo. In altre parole, dobbiamo definire una funzione che ci dica quanto siamo soddisfatti del risultato prodotto dall’algoritmo, ma non possiamo fare questo partendo da coppie “input-output” esatte.] Ma, come vedremo, esistono metodi abbastanza potenti

Per farlo, che sembrano abbastanza magici. Ma prima, una piccola digressione storica. La generazione di immagini è un problema molto vecchio. Forse il primo esempio di generazione di immagini assistita da computer risale al 1963.

[TESTO Nel 1963, il grafico Ivan Sutherland ha sviluppato l’Sketchpad, il primo programma grafico interattivo. Uno dei suoi compiti era quello di generare automaticamente un’immagine di un caminetto a partire da una descrizione testuale.]

Ma, naturalmente, l’approccio era molto diverso da quello che vediamo oggi. Non si trattava di generare un’immagine pixel per pixel, ma di disegnare un caminetto con linee. Questo metodo non ha nulla a che vedere con quello che facciamo oggi, ma dimostra che il problema è stato preso in considerazione

Per molto tempo. La vera svolta nella generazione di immagini è arrivata con l’avvento del deep learning. E più precisamente con la proposta della rete neurale generativa

(Generative Adversarial Network, GAN). Questa idea è stata proposta per la prima volta nel 2014 da Ian Goodfellow e alcuni suoi colleghi di ricerca di Montreal. Questa idea è stata un vero e proprio fulmine a ciel sereno per il campo dell’intelligenza artificiale.

Perché era esattamente quello di cui avevano bisogno per fare progressi nella generazione di immagini. E la proposta era abbastanza semplice. [ALGO Abbiamo due algoritmi, uno chiamato generatore e uno chiamato discriminatore.

E il nostro obiettivo è addestrare il generatore affinché produca delle immagini realistiche. L’idea è di allenare il discriminatore a riconoscere le immagini reali da quelle prodotte dal generatore. E il generatore verrà allenato a “ingannare” il discriminatore, cioè a produrre immagini

Che il discriminatore giudicherà vere. E se il discriminatore non riesce a fare questa distinzione, allora significa che le immagini prodotte dal generatore sono buone. E se il generatore riesce a “ingannare” il discriminatore, allora ha imparato a produrre immagini

Credibili.] E questa idea si è rivelata estremamente efficace, tanto che da allora la generazione di immagini è diventata un campo di ricerca attivo e molto promettente. Non entreremo nei dettagli matematici

Dietro i GAN, perché non sono così importanti per capire il principio generale. Ma se sei interessato, ci sono molti video e corsi che spiegano questo in dettaglio. Quello che mi interessa qui è mostrarti come questo tipo di algoritmo può produrre delle immagini a partire da una descrizione.

Dopo il famoso DALL-E, proposto da OpenAI nel 2020, ci sono stati numerosi altri algoritmi molto efficaci. E oggi ne vedremo uno molto interessante chiamato ImageGPT. E questo è il prossimo passo nel campo della generazione di immagini.

Ma prima, facciamo un piccolo promemoria su come funziona l’allenamento di una rete neurale. Dopo aver definito il problema e scelto l’architettura della rete, l’allenamento è diviso in due fasi principali.

La prima fase è la fase di inizializzazione, in cui i pesi della rete neurale vengono inizializzati casualmente. E la seconda fase è la fase di addestramento, in cui questi pesi vengono aggiustati per minimizzare una funzione di perdita, che è una misura dell’errore compiuto dalla rete.

E per farlo, abbiamo bisogno di un set di dati di allenamento, che è un insieme di esempi etichettati che useremo per addestrare la nostra rete. [ALGO Il nostro set di allenamento sarà un insieme di coppie “immagine – descrizione”. E durante la fase di addestramento

Daremo in input un’immagine al nostro algoritmo e ci aspettiamo di ottenere la descrizione corrispondente in output. E ad ogni passaggio, regoleremo i pesi della rete per ridurre la differenza tra la descrizione ottenuta e quella desiderata.

Ma ci sono due piccoli problemi con questa idea. Il primo è che non abbiamo accesso a questo tipo di set di dati. E anche se ne avessimo, sarebbe molto difficile da utilizzare, perché la descrizione di un’immagine è un po’ soggettiva.] Ma, come vedremo, possiamo aggirare questo problema

Utilizzando un trucco abbastanza intelligente. Il secondo problema è che non abbiamo una buona definizione di cosa significhi “descrizione corrispondente” in questo contesto. Come facciamo a valutare quanto la descrizione prodotta è simile a quella desiderata?

Questo problema è noto come valutazione della qualità della generazione di linguaggio naturale e è un problema aperto in molti campi. Ma ci sono molti modi per affrontarlo, come ad esempio utilizzare un modello di lingua pre-addestrato o

Un modello di lingua generativa. E ci sono anche misure oggettive che possiamo utilizzare, come la distanza di Levenshtein o il BLEU score, che misurano quanto una sequenza di parole è simile a un’altra sequenza di parole.

Ma non entreremo nei dettagli qui. Quello che voglio mostrarti è come possiamo utilizzare un modello di lingua pre-addestrato per valutare la qualità della generazione di immagini.

E il modo in cui lo faremo è un po’ insolito. Utilizzeremo un modello di linguaggio per generare una descrizione dell’immagine prodotta dall’algoritmo e quindi useremo un’algoritmo di apprendimento automatico per valutare quanto questa descrizione è simile a quella desiderata.

E se questa descrizione è abbastanza simile, allora possiamo supporre che l’immagine prodotta sia abbastanza buona. Ma, naturalmente, questo è solo uno dei tanti modi per affrontare questo problema, e ci sono molte altre tecniche che potremmo utilizzare.

Ma questo è abbastanza per darti un’idea generale di come funziona. E ora, finalmente, siamo pronti per esaminare ImageGPT. E l’idea alla base di ImageGPT è abbastanza semplice. Prendiamo un modello di lingua pre-addestrato, come GPT-3,

E lo addestriamo su un insieme di immagini e le loro descrizioni. E poi usiamo questo modello per generare una descrizione di un’immagine, che useremo per valutare quanto sia buona. E se la descrizione prodotta è abbastanza simile a quella desiderata, possiamo presumere

Che l’immagine prodotta sarà abbastanza buona. Questo approccio ha il vantaggio di essere abbastanza semplice e facile da implementare. Ma ha anche alcuni svantaggi. Per esempio, dobbiamo avere un modello di lingua pre-addestrato di alta qualità

E un insieme di dati di allenamento di alta qualità. E dobbiamo anche avere un modo per valutare la qualità della generazione di linguaggio naturale, che può essere complicato. Ma non entreremo nei dettagli qui. Quello che voglio mostrarti è come possiamo implementare questo approccio

Utilizzando le librerie di apprendimento automatico disponibili oggi. E se ciò ti sembra interessante, allora continueremo questa conversazione.

Fonte : www.youtube.com

Ecco l’intelligenza artificiale che crea e modifica le tue immagin

Marco Agustoni

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OpenAI e Common Sense Media si uniscono per creare ChatPlus personalizzati per bambini e adolescenti

OpenAI ha recentemente annunciato un progetto volto a creare ChatPlus personalizzati appositamente progettati per aiutare bambini e adolescenti. Per portare a termine questo progetto, la startup si è associata all’organizzazione Common Sense Media. Che fornisce risorse e informazioni ai genitori, agli insegnanti e ai bambini sulla tecnologia e sui suoi utilizzi.

L’obiettivo di questa collaborazione è stabilire linee guida sull’uso dell’IA e progettare materiale educativo per sensibilizzare le famiglie e gli educatori sull’uso sicuro e responsabile dei ChatPlus. Si tratta di prevenire qualsiasi impatto involontario dell’uso di questa tecnologia emergente.

Secondo uno studio condotto da Impact Research per conto di Common Sense Media, il 58% degli studenti dai 12 ai 18 anni ha già interagito con ChatPlus, sottolineando l’importanza di questo progetto.

James P. Steyer, fondatore e CEO di Common Sense Media, ha dichiarato che “Common Sense e OpenAI lavoreranno per assicurarsi che l’IA abbia un impatto positivo su tutti gli adolescenti e le famiglie”.

Questa partnership mira principalmente a sviluppare una gamma di ChatPlus personalizzati specificamente adattati alle esigenze dei bambini e degli adolescenti. Questi ChatPlus arricchiranno la selezione già disponibile sulla piattaforma GPT Store di OpenAI. Saranno progettati per assistere gli insegnanti e aiutare i bambini ad acquisire nuove conoscenze.

Sam Altman, CEO e co-fondatore di OpenAI, è convinto che l’IA sia uno strumento prezioso nell’ambito dell’istruzione e incoraggia gli insegnanti a utilizzarla. Paragona l’IA a “una calcolatrice per le parole” e afferma che non imparare a usarla sarebbe un errore.

Con questa partnership, OpenAI cerca di rassicurare i detrattori dell’IA, promuovendo il suo utilizzo nelle scuole e mitigando le preoccupazioni dei regolatori.

Resta da vedere quando questi ChatPlus personalizzati saranno implementati, ma questa collaborazione promette di plasmare il futuro dell’IA nel campo dell’educazione.

Fonte: Common Sense Media

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Da un anno a questa parte, dall’apparizione di ChatPlus, i leader dell’industria hanno preso consapevolezza della potenza dell’intelligenza artificiale (IA) e della sua rilevanza per il futuro. Florence Sardas, partner presso Mazars, sottolinea che sebbene l’IA si sia integrata gradualmente nelle organizzazioni nell’ultimo decennio, la semplicità di ChatPlus ha permesso di coglierne l’immenso potenziale. Questo ha spinto le grandi industrie ad accelerare l’adozione di questa tecnologia, temendo di perdere una rivoluzione importante.

Oggi, l’IA è diventata uno strumento indispensabile per le aziende di tutti i settori. Offre possibilità illimitate, dall’automazione delle attività ripetitive all’analisi avanzata dei dati fino alla personalizzazione dei servizi ai clienti. Il suo impatto sull’efficienza operativa e sulla presa di decisioni è notevole.

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L’intelligenza artificiale, chatplus e il futuro dell’industria

L’IA sta svolgendo un ruolo sempre più centrale nell’evoluzione dell’industria, aprendo nuove prospettive e portando a cambiamenti significativi. Da un anno a questa parte, dall’apparizione di ChatPlus, i leader dell’industria hanno preso consapevolezza della potenza dell’intelligenza artificiale (IA) e della sua rilevanza per il futuro. Florence Sardas, partner presso Mazars, sottolinea che sebbene l’IA si sia integrata gradualmente nelle organizzazioni nell’ultimo decennio, la semplicità di ChatPlus ha permesso di coglierne l’immenso potenziale. Questo ha spinto le grandi industrie ad accelerare l’adozione di questa tecnologia, temendo di perdere una rivoluzione importante.

Oggi,

l’IA è diventata una componente essenziale per migliorare l’efficienza, la produttività e la competitività delle imprese industriali. Permette l’automazione di numerose attività ripetitive, liberando risorse umane per attività più complesse e creative. L’analisi avanzata dei dati tramite l’IA fornisce una comprensione approfondita dei processi di produzione, consentendo un’ottimizzazione continua e una riduzione dei costi.

La personalizzazione dei servizi ai clienti attraverso l’IA apre nuove opportunità di crescita e fidelizzazione. Comprendendo le preferenze individuali dei clienti, le aziende possono offrire prodotti ed esperienze più adatti, rafforzando così la propria posizione sul mercato.

Tuttavia, con questi vantaggi emergono anche sfide, come la gestione della privacy dei dati, la trasparenza degli algoritmi e le questioni etiche legate all’uso dell’IA nell’industria. È cruciale che le aziende adottino pratiche responsabili in materia di IA per garantire un deploy etico e sostenibile di questa tecnologia.

In definitiva, l’IA sta plasmando il futuro dell’industria, spingendo l’innovazione, migliorando l’efficienza operativa e creando nuove opportunità commerciali. Le aziende che abbracciano in modo ponderato questa trasformazione tecnologica sono più propense a rimanere competitive e prosperare in un panorama industriale in continua evoluzione.

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Il prompt a un Ruolo Cruciale nell’Intelligenza Artificiale

Come il prompt guida il Cuore dei Sistemi di Intelligenza Artificiale

Il prompt nell’intelligenza artificiale è cruciale.

Per cogliere appieno l’importanza di questo concetto, possiamo immaginarlo come il ruolo che il desiderio svolge per il genio della lampada all’interno di un sistema di intelligenza artificiale. In altre parole, nessun sistema di intelligenza artificiale potrebbe operare in modo efficace senza un prompt adeguato, proprio come il genio ha bisogno di una richiesta chiara per esaudire un desiderio.

Con l’ampia diffusione dei modelli generativi di intelligenza artificiale, come il noto ChatPlus sviluppato da OpenAI, nuove professioni stanno emergendo e altre stanno evolvendo. Mentre lavori come progettatore di chatbot, etico dell’IA, analista dei dati delle conversazioni o responsabile della sicurezza dell’IA hanno guadagnato importanza, uno in particolare sembra essere al centro dell’attenzione: l’ingegnere di prompt.

In passato, il data scientist era acclamato come il “mestiere più sexy del 21° secolo”,

come dichiarato in un articolo di Thomas Davenport su Harvard Business Review. Tuttavia, sembra che gli ingegneri di prompt stiano attirando l’attenzione e rubando la scena ai data scientist, emergendo come figure chiave nel campo dell’intelligenza artificiale.

Mentre i data scientist si concentrano sulla manipolazione e sull’analisi dei dati, gli ingegneri di prompt lavorano a stretto contatto con i modelli di intelligenza artificiale, progettando e ottimizzando i prompt in modo da ottenere risultati desiderati. Questo ruolo cruciale si basa sulla comprensione profonda del funzionamento interno dei modelli, nonché sulla capacità di formulare prompt che guidino l’IA verso risposte accurate e pertinenti.

L’importanza degli ingegneri di prompt si riflette nella necessità di affrontare sfide etiche e garantire che l’IA fornisca risposte coerenti e rispettose dei valori umani. La progettazione di prompt che eviti comportamenti indesiderati o risposte pregiudizievoli diventa essenziale per garantire l’applicazione responsabile dell’intelligenza artificiale.

In conclusione,

mentre il data scientist ha dominato il palcoscenico delle professioni legate all’IA in passato, gli ingegneri di prompt stanno emergendo come figure chiave nell’evoluzione di questo campo. La capacità di plasmare e guidare l’IA attraverso prompt ben progettati li rende essenziali per garantire il corretto funzionamento e l’applicazione etica dell’intelligenza artificiale nel nostro mondo sempre più tecnologico.

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Rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale: ChatPlus di OpenAI

Un’Innovativa Tecnologia di Conversazione

L’intelligenza artificiale (AI) è una delle tecnologie più innovative e promettenti del nostro tempo. OpenAI, un’azienda di ricerca con sede negli Stati Uniti, ha sviluppato un sistema di AI chiamato ChatPlus che sta rivoluzionando il modo in cui interagiamo con i chatbot personalizzati.

ChatPlus: Un Modello Adattivo per Conversazioni Precise

ChatPlus è un modello di AI adattivo che può essere istruito su una vasta gamma di compiti di conversazione. Utilizzando un metodo chiamato “apprendimento per rinforzo”, OpenAI ha allenato ChatPlus a rispondere alle domande e svolgere compiti specifici in modo più preciso e coerente.

Risposte Fluide e Coerenti

Una delle caratteristiche più interessanti di ChatPlus è la sua capacità di generare risposte fluide e coerenti. A differenza dei tradizionali chatbot che spesso producono risposte generiche e poco pertinenti, ChatPlus è in grado di comprendere il contesto e fornire risposte più personalizzate.

Personalizzazione per Esigenze Specifiche

OpenAI ha reso disponibile ChatPlus attraverso un’interfaccia online, consentendo agli utenti di interagire con il sistema e sperimentare le sue capacità. Gli utenti possono porre domande, chiedere consigli o addirittura utilizzare ChatPlus come assistente personale virtuale.

Fine-Tuning per Migliorare le Capacità di Conversazione

Un aspetto interessante di ChatPlus è che può essere personalizzato per adattarsi alle esigenze specifiche di un’azienda o di un individuo. OpenAI ha introdotto una funzione chiamata “fine-tuning”, che consente agli utenti di addestrare ChatPlus su dataset specifici per migliorare ulteriormente le sue capacità di conversazione.

Opportunità e Sfide nell’Utilizzo di ChatPlus

Tuttavia, è importante notare che l’addestramento di ChatPlus richiede una conoscenza tecnica avanzata e un’accurata supervisione per evitare risultati indesiderati. OpenAI ha fornito linee guida per l’uso responsabile di ChatPlus e ha implementato misure di sicurezza per prevenire abusi o utilizzi impropri del sistema.

Apertura a Nuove Opportunità con l’API di ChatPlus

OpenAI ha anche lanciato una versione API di ChatPlus, che consente agli sviluppatori di integrare le capacità di ChatPlus nelle proprie applicazioni o servizi. Questo apre nuove opportunità per l’utilizzo di ChatPlus in vari settori, come assistenza clienti, supporto tecnico o addirittura creazione di contenuti.

Sfide Residue e Prospettive Future

Tuttavia, nonostante i notevoli progressi di OpenAI con ChatPlus, l’intelligenza artificiale non è ancora perfetta. Ci sono ancora sfide da affrontare, come la comprensione del contesto e la gestione delle informazioni errate o fuorvianti. È importante continuare a migliorare e affinare i modelli di AI per garantire risultati sempre più precisi e affidabili.

In Conclusione

In conclusione, OpenAI sta rivoluzionando il modo in cui interagiamo con i chatbot personalizzati attraverso il suo sistema di AI ChatPlus. Con la sua capacità di generare risposte fluide e personalizzate, ChatPlus offre nuove opportunità per migliorare l’esperienza utente e soddisfare le esigenze specifiche di aziende e individui. Tuttavia, è importante utilizzare l’intelligenza artificiale in modo responsabile e continuare a lavorare per affrontare le sfide rimanenti.

Fonte : https://www.tecnoandroid.it/2023/04/23/chatplus-novita-sul-suo-ritorno-in-italia-1214614/

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La storia dell’algoritmo che ha violato ChatPlus

Recentemente, è stata resa pubblica la notizia di un algoritmo che è riuscito a craccare ChatPlus, uno dei più avanzati modelli di generazione del linguaggio naturale. Questo evento ha sollevato molte preoccupazioni sulla sicurezza e l’affidabilità dei sistemi di intelligenza artificiale.

Per comprendere appieno la portata di questa violazione, è necessario capire cosa sia ChatPlus e come funzioni. ChatPlus è un modello di intelligenza artificiale creato da OpenAI, che utilizza l’apprendimento automatico per generare testo coerente e convincente. È stato addestrato su un vasto corpus di dati provenienti da Internet, il che gli permette di rispondere a domande e interagire con gli utenti in modo simile a un essere umano.

L’algoritmo che è stato in grado di craccare ChatPlus è stato sviluppato da un gruppo di ricercatori che lavorano presso una università. Utilizzando tecniche avanzate di apprendimento automatico, sono stati in grado di sfruttare alcune vulnerabilità nel modello di ChatPlus per ottenere risultati indesiderati.

Una delle principali preoccupazioni riguarda la capacità di ChatPlus di generare contenuti falsi o ingannevoli. L’algoritmo craccato è stato in grado di manipolare le risposte di ChatPlus in modo da fornire informazioni errate o fuorvianti agli utenti. Questo solleva gravi preoccupazioni sulla diffusione di notizie false o sulla manipolazione delle opinioni pubbliche attraverso l’uso di intelligenza artificiale.

OpenAI ha preso atto di questa violazione e ha immediatamente preso misure per mitigare il problema. Hanno rilasciato una patch di sicurezza per correggere le vulnerabilità nel modello di ChatPlus e hanno avviato un’indagine interna per capire come sia stato possibile questo attacco.

È importante sottolineare che l’algoritmo che ha craccato ChatPlus non è stato creato con cattive intenzioni, ma piuttosto come un esperimento per evidenziare le potenziali vulnerabilità dei sistemi di intelligenza artificiale. Tuttavia, questo evento ha dimostrato che anche i modelli più avanzati possono essere soggetti a violazioni e che la sicurezza dei sistemi di intelligenza artificiale è un problema cruciale che deve essere affrontato.

OpenAI ha dichiarato che stanno lavorando per migliorare la sicurezza di ChatPlus e dei loro futuri modelli di intelligenza artificiale. Stanno anche collaborando con la comunità di ricerca per condividere informazioni e sviluppare soluzioni per affrontare queste sfide.

Questa violazione di ChatPlus è un promemoria della necessità di una regolamentazione adeguata nel campo dell’intelligenza artificiale. È essenziale che i governi e le organizzazioni sviluppino politiche e normative per garantire la sicurezza e l’etica nell’uso di queste tecnologie.

In conclusione, la storia dell’algoritmo che ha craccato ChatPlus ha sollevato importanti questioni sulla sicurezza e l’affidabilità dei sistemi di intelligenza artificiale. È fondamentale che le organizzazioni responsabili dello sviluppo di tali modelli prendano sul serio la sicurezza e lavorino per mitigare le vulnerabilità. Solo così potremo garantire un futuro in cui l’intelligenza artificiale possa essere utilizzata in modo sicuro ed etico per il bene dell’umanità.

Fonte : Wired.it