La rivoluzione dell’intelligenza umana in azienda

La corsa all’intelligenza artificiale (IA) è ben in corso. Microsoft, Google, Amazon o Meta hanno investito massicciamente, e un fornitore di chip specializzati come Nvidia sta ottenendo un successo invidiabile. Apple annuncia l’integrazione di ChatGPT nei suoi iPhone di fascia alta. Start-up francesi stanno raccogliendo finanziamenti impressionanti. È vero che gli strumenti generativi di contenuti promettono l’impresa per tutti: produrre testi, immagini, suoni su richiesta; rilevare l’inosservabile, conversare con i robot e in tutte le lingue… Tuttavia, il futuro dell’IA è ancora lontano dall’essere prevedibile.

Come tutte le nuove tecniche che promettono il progresso universale, l’IA suscita prima di tutto estasi o terrore. Estasi, con prospettive di una vita facilitata da un’infinità di assistenti onniscienti. Terrore, con le manipolazioni invisibili, il saccheggio dei dati e delle opere, i annunciati cambiamenti occupazionali. Questi pericoli ben reali hanno già suscitato regolamentazioni nazionali e internazionali che mirano a difendere gli individui e gli Stati, riducendo al contempo il dominio delle grandi aziende americane.

Ma queste regolamentazioni non determinano né le strategie di sviluppo future dell’IA, né gli utilizzi che si inventeranno con l’esperienza. La ricerca ha dimostrato che le tecniche universali si confrontano con il paradosso di una diffusione sottomessa a una doppia incognita (“Gestione del rischio in situazione di doppia incognita”, Olga Kokshagina, tesi Mines Paris PSL Université, 2014).

Prima incognita, le possibilità di utilizzo sono così ampie che i modelli di business più pertinenti devono ancora essere inventati. E poiché gli algoritmi sono ancora particolarmente esigenti in termini di calcoli e di quantità di dati, persino i giganti digitali si limitano ad potenziare le loro applicazioni tradizionali. Ma non c’è garanzia che siano proprio queste applicazioni più visibili a beneficiare veramente di questa intelligenza aggiuntiva. L’invenzione di nuovi prodotti e nuovi utilizzi potrebbe cambiare il volto dell’IA e dei suoi attori.

Seconda incognita: oggi, ChatGPT e gli algoritmi generativi si basano su gigantesche strutture probabilistiche di analisi e composizione dei contenuti (“large language models”). Perché dovremmo fermarci qui? La storia recente dell’IA si basa su investimenti colossali affidati a start-up. Ma la storia delle innovazioni è ricca di esempi in cui le strategie di sviluppo industriale, se non supportate da uno sforzo di ricerca, sono state bloccate o rese obsolete da inaspettate rotture scientifiche (il transistor, la fotografia digitale…).

Source : www.lemonde.fr

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