Autore: redazione

  • Come sta Google proteggendo i tuoi dati dalle truffe online?

    Come sta Google proteggendo i tuoi dati dalle truffe online?

    In un’epoca digitale caratterizzata da truffe online sempre più evolute, potenziate dai progressi dell’intelligenza artificiale (AI), Google ha annunciato un ventaglio di contromisure innovative per tutelare i suoi utenti. Tali iniziative sono volte a neutralizzare le frodi che sfruttano deepfake audio, video artefatti e altre tecniche fuorvianti, che si propagano tramite email, messaggi, telefonate e video contraffatti. L’obiettivo è duplice: formare gli utenti e offrire strumenti efficaci per individuare e contrastare queste minacce.

    Un Sistema di Allerta Avanzato Contro i Deepfake Vocali

    Una delle principali novità è l’implementazione di un sistema di notifica automatica integrato nei servizi Google. Questo sistema è ideato per avvertire gli utenti sui pericoli delle truffe vocali, un fenomeno in crescita in cui l’AI viene usata per replicare la voce di persone note, come familiari o colleghi, allo scopo di carpire denaro o dati riservati. Qualora Google riscontri potenziali tentativi di raggiro, visualizza avvisi informativi nei servizi compatibili, incoraggiando gli utenti a verificare sempre l’identità del mittente, specialmente in presenza di richieste urgenti o inusuali. Questa funzionalità rappresenta un significativo progresso nell’incremento della consapevolezza degli utenti finali, sovente considerati l’anello più debole nella sicurezza digitale.

    In parallelo, Google avvierà una campagna informativa su scala globale, disponibile inizialmente in inglese e successivamente estesa ad altre lingue, compreso l’italiano. Tale iniziativa comprenderà filmati esplicativi, manuali interattivi e quiz online, finalizzati ad assistere gli utenti nel riconoscere gli indizi tipici delle truffe AI, quali incongruenze linguistiche, toni eccessivamente allarmistici o richieste di denaro immediate. I materiali saranno accessibili tramite il Centro Sicurezza Google e integrati nei canali YouTube, Gmail e sulla pagina di Ricerca. Lo scopo primario è elevare il livello di consapevolezza degli utenti, con particolare attenzione alle categorie più vulnerabili, come anziani e giovanissimi.

    PROMPT: Un’immagine iconica che raffigura una rete intricata di connessioni digitali, stilizzata come un albero con radici profonde che si estendono nel cyberspazio. Al centro dell’immagine, una figura umana stilizzata, protetta da uno scudo luminoso che rappresenta l’intelligenza artificiale di Google. Dalla figura umana si irradiano onde di luce che simboleggiano la protezione e la sicurezza. In secondo piano, ombre minacciose rappresentano le truffe e i pericoli online, ma sono respinte dalla luce emanata dallo scudo. Lo stile dell’immagine è ispirato all’arte naturalista e impressionista, con una palette di colori caldi e desaturati, come ocra, terra di Siena e verde oliva, per creare un’atmosfera di sicurezza e protezione. L’immagine non deve contenere testo e deve essere semplice e unitaria, facilmente comprensibile.

    Chrome e Gemini Nano: Una Fortezza Contro le Truffe in Tempo Reale

    Google non si limita a fornire strumenti di allerta e campagne informative. L’azienda ha integrato Gemini Nano, un modello di intelligenza artificiale avanzato, direttamente in Chrome Desktop per potenziare la “Protezione avanzata”. Questa funzionalità, introdotta nel 2020, offre un’ulteriore difesa contro siti web dannosi, download pericolosi ed estensioni non affidabili. Grazie all’integrazione di Gemini Nano, Chrome è ora in grado di esaminare istantaneamente ogni pagina visitata, identificando schemi linguistici e segnali di frode prima ancora che vengano registrati nei database di Google.

    Questa integrazione rappresenta un passo avanti significativo nell’idea di AI on Device, un sistema di difesa in tempo reale contro minacce digitali in continua evoluzione. Gemini Nano, operando direttamente all’interno dei dispositivi, elimina la necessità di connessioni ai server per l’analisi dei contenuti sospetti, migliorando la reattività e garantendo maggiore privacy agli utenti. Il sistema presta particolare attenzione alle notifiche push provenienti dai siti web, le quali possono essere sfruttate da criminali informatici per veicolare messaggi spam o link a raggiri. Chrome per Android include un sistema di segnalazioni intelligenti basato sull’apprendimento automatico che notifica l’utente in tempo reale in presenza di contenuti di dubbia provenienza, provvedendo a bloccarli.

    Collaborazione e Prevenzione: La Strategia a 360 Gradi di Google

    Collaborazione e Prevenzione: L’Approccio Multidimensionale di Google Google ha altresì comunicato una partnership attiva con enti governativi e organizzazioni non profit, finalizzata alla condivisione di strumenti e linee guida utili a contrastare le truffe che sfruttano contenuti generati dall’intelligenza artificiale. L’azienda metterà a disposizione API e risorse a titolo gratuito per gli enti pubblici al fine di potenziare i sistemi di individuazione e segnalazione di contenuti sospetti. Tale iniziativa si inserisce in un progetto più ampio con cui Google mira a rafforzare la resilienza dell’ecosistema digitale, riconoscendo il crescente impatto delle tecnologie AI nella distorsione delle informazioni e nella creazione di truffe sempre più complesse.

    Si solleciterà inoltre l’adozione di meccanismi di verifica dell’identità, tra cui l’autenticazione a più fattori e le tecnologie biometriche, per accrescere la sicurezza nell’accesso ai servizi online.
    Un’ulteriore priorità consiste nella salvaguardia dei minori, i quali spesso mancano degli strumenti critici per distinguere un contenuto genuino da uno artefatto. Google si impegnerà nell’incorporare filtri automatici all’interno dei prodotti educativi, come Chromebook for Education e YouTube Kids, per segnalare tentativi sospetti e impedire l’accesso a contenuti potenzialmente ingannevoli. Verrà inoltre incentivata l’adozione di sistemi di verifica dell’identità, inclusa l’autenticazione a più fattori e le tecnologie biometriche, per rendere più sicuro l’accesso ai servizi digitali.

    Cybersecurity Proattiva: Un Futuro Più Sicuro Grazie all’AI

    La strategia di cybersecurity di Google si basa su un sistema di difesa proattivo, capace non solo di bloccare le minacce in tempo reale ma di anticiparle e interromperle prima ancora che raggiungano l’utente. Questo approccio si traduce in un monitoraggio costante dei risultati di ricerca, con il blocco di milioni di pagine fraudolente, e in un’analisi continua dei pattern linguistici e dei segnali di frode per identificare e neutralizzare le minacce emergenti.

    I risultati finora conseguiti sono notevoli: Google afferma di aver identificato un numero di pagine ingannevoli su Search 20 volte superiore rispetto al passato, grazie ai costanti affinamenti dei suoi algoritmi AI. Negli ultimi tre anni, l’azienda ha collaborato con ricercatori esterni e ha investito in sistemi di rilevamento sempre più all’avanguardia. Da un resoconto proveniente dalla sede di Mountain View, si apprende di un calo delle frodi collegate a falsi servizi di supporto clienti per le compagnie aeree pari all’80%, e di una contrazione superiore al 70% dei siti ingannevoli che imitavano servizi statali (quali visti e documenti ufficiali) solamente nel 2024.

    Un Passo Avanti Decisivo: L’AI Come Scudo Contro le Insidie Digitali

    Le iniziative di Google rappresentano un passo avanti decisivo nella lotta contro le truffe online. L’integrazione dell’intelligenza artificiale, in particolare di modelli avanzati come Gemini Nano, offre una protezione in tempo reale e una capacità di analisi senza precedenti. Tuttavia, la tecnologia da sola non basta. La sensibilizzazione degli utenti e la collaborazione con enti governativi e organizzazioni non profit sono elementi essenziali per creare un ecosistema digitale più sicuro e resiliente.
    L’impegno di Google nel proteggere gli utenti dalle truffe online è un esempio di come l’intelligenza artificiale possa essere utilizzata per il bene comune. In un mondo in cui le minacce digitali sono in continua evoluzione, è fondamentale che le aziende tecnologiche investano in soluzioni innovative e collaborino con la comunità per garantire la sicurezza e la fiducia degli utenti.

    Amici lettori, vi siete mai chiesti come fa un sistema di intelligenza artificiale a riconoscere una truffa? Beh, una delle tecniche più utilizzate è il “pattern recognition”, ovvero il riconoscimento di schemi. L’AI viene addestrata su un vastissimo insieme di dati contenenti esempi di truffe, imparando a identificare le caratteristiche comuni, come l’uso di un linguaggio allarmistico, richieste di denaro urgenti o incongruenze nei dati di contatto. Quando l’AI incontra una nuova situazione, la confronta con i pattern che ha imparato e, se trova delle somiglianze, può segnalare un potenziale tentativo di frode.
    Ma non finisce qui! Un concetto più avanzato è quello del “transfer learning”. Invece di addestrare un modello da zero per ogni tipo di truffa, si può partire da un modello già addestrato su un compito simile, come l’analisi del linguaggio naturale, e adattarlo al nuovo compito. Questo permette di risparmiare tempo e risorse, e di ottenere risultati migliori, soprattutto quando si hanno pochi dati a disposizione.

    Quindi, la prossima volta che navigate online, ricordatevi che dietro le quinte c’è un’intelligenza artificiale che lavora per proteggervi dalle insidie del web. Ma non abbassate mai la guardia: la consapevolezza e la prudenza sono sempre le migliori armi contro le truffe!

  • Rivoluzione digitale: l’Italia guida l’Europa con il Colosseum nell’era dell’IA

    Rivoluzione digitale: l’Italia guida l’Europa con il Colosseum nell’era dell’IA

    L’Italia si afferma come protagonista nel panorama europeo dell’intelligenza artificiale con Colosseum, un progetto ambizioso che ambisce a fornire al continente una capacità di calcolo senza precedenti. L’iniziativa, nata da una partnership strategica tra la startup italiana iGenius e il gruppo emiratino G42, leader mondiale nel campo dell’IA, costituisce un passo fondamentale verso l’autonomia tecnologica europea e la sua competitività nel contesto globale.

    Un’alleanza strategica per l’innovazione europea

    La nascita di Colosseum trae origine dagli accordi bilaterali tra Italia ed Emirati Arabi Uniti, firmati nel febbraio 2025. Questa collaborazione non è solamente un’operazione tecnologica, ma anche un’iniziativa di diplomazia politico-economica, tesa a consolidare il ruolo dell’Europa come attore chiave nella corsa all’intelligenza artificiale. La gestione dell’esecuzione del progetto sarà affidata a Core42, una società controllata da G42, che si focalizzerà sulla sua diffusione a livello paneuropeo. iGenius, da parte sua, metterà a disposizione la sua competenza nei modelli di IA, con un’attenzione particolare ai settori strategici come la finanza, la pubblica amministrazione e l’industria. L’obiettivo è la creazione di un cluster GPU (Graphics Processing Unit) ad alte prestazioni, supportato da migliaia di GPU Nvidia Blackwell, in grado di eseguire calcoli matematici a velocità elevatissime.

    Colosseum: un modello per le fabbriche AI sovrane

    Colosseum va al di là della semplice definizione di centro dati; si propone come un prototipo per le “fabbriche AI sovrane”, pensato specificamente per applicazioni che richiedono i più elevati standard di sicurezza, affidabilità e accuratezza. Questa infrastruttura all’avanguardia sarà capace di formare, addestrare e sviluppare applicazioni AI per supportare l’industria europea in settori cruciali, garantendo nel contempo la sicurezza, la scalabilità e la trasparenza dei dati. Il ministro delle Imprese e del Made in Italy, Adolfo Urso, ha sottolineato la rilevanza strategica dell’accordo, evidenziando come l’Italia sia “vocata alla connettività” e come questa iniziativa possa concretizzarsi in un investimento strategico per il Mezzogiorno, con la Puglia in prima linea per ospitare Colosseum.

    Tecnologia all’avanguardia e simulazione avanzata

    Vertiv, partner globale per le soluzioni di infrastrutture digitali fondamentali, collabora con NVIDIA e iGenius nella realizzazione di Colosseum, uno dei più vasti supercomputer NVIDIA DGX AI a livello globale, fornito dei Superchip NVIDIA Grace Blackwell. Si prevede che Colosseum, previsto in Italia entro la fine del 2025, trasformerà il panorama digitale grazie a un data center AI Sovereign senza precedenti, ottimizzato per carichi di lavoro regolamentati. Colosseum è progettato per soddisfare le necessità di settori altamente regolamentati come la finanza, la sanità e la pubblica amministrazione, rappresentando l’unione tra capacità computazionale avanzata, efficienza energetica e controllo sui dati, nel rispetto dei più severi requisiti di sicurezza delle informazioni. La struttura di Colosseum è modulare ed efficiente, integrando l’esperienza di Vertiv nella creazione di infrastrutture, la potenza di calcolo accelerata di NVIDIA e l’Omniverse Blueprint di NVIDIA per la gestione e l’operatività dei centri dati AI. *L’esecuzione del progetto si avvarrà della piattaforma infrastrutturale Vertiv 360AI per l’approvvigionamento energetico e il raffreddamento delle strutture, appositamente elaborata per NVIDIA GB200 NVL72 e sviluppata in sinergia con NVIDIA, con la sua introduzione sul mercato prevista per la fine del 2024.* Questo sistema, configurabile e adattabile, consentirà a iGenius di creare uno dei supercomputer hyperscale per l’IA più veloci e uno dei più ampi in grado di supportare l’AI Sovereign.

    Colosseum 355B: l’intelligenza artificiale più potente d’Europa

    iGenius ha lanciato Colosseum 355B, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) con 355 miliardi di parametri, progettato per potenziare l’adozione sicura dell’AI nelle aziende regolamentate. Questo modello, realizzato con le tecnologie di NVIDIA, consentirà alle aziende di creare modelli linguistici personalizzati, superando le limitazioni dei modelli centralizzati e garantendo la sicurezza e l’efficienza nell’utilizzo dell’AI. Colosseum 355B supporta oltre 50 lingue e rappresenta un passo avanti verso la decentralizzazione dell’intelligenza artificiale, rendendola accessibile e democratica.

    Il Futuro dell’AI Sovrana: Un Nuovo Paradigma per l’Europa

    Colosseum rappresenta un punto di svolta per l’Europa nel campo dell’intelligenza artificiale. Non si tratta solo di un supercomputer, ma di un ecosistema completo che comprende infrastrutture all’avanguardia, modelli linguistici avanzati e una visione strategica per la sovranità tecnologica. Questo progetto ambizioso, sostenuto da una forte collaborazione tra Italia, Emirati Arabi Uniti e aziende leader del settore, apre nuove prospettive per l’innovazione, la crescita economica e la competitività dell’Europa nel panorama globale.

    Amici lettori, spero che questo viaggio nel cuore di Colosseum vi abbia appassionato tanto quanto ha entusiasmato me. Dietro a questa imponente infrastruttura si cela un concetto fondamentale dell’intelligenza artificiale: il deep learning. Immaginate una rete neurale artificiale, un po’ come il nostro cervello, ma potenziata a dismisura. Questa rete viene “addestrata” con una quantità enorme di dati, imparando a riconoscere schemi e a fare previsioni con una precisione sorprendente. Colosseum, con la sua potenza di calcolo, è il terreno fertile ideale per far crescere modelli di deep learning sempre più sofisticati.

    Ma non finisce qui. Un concetto ancora più avanzato, che si applica perfettamente a Colosseum, è quello dell’AI federata. Invece di centralizzare tutti i dati in un unico luogo, l’AI federata permette di addestrare modelli di intelligenza artificiale su dati distribuiti, mantenendo la privacy e la sicurezza delle informazioni. Immaginate di poter sfruttare la potenza di Colosseum per analizzare dati sensibili provenienti da diverse aziende o enti pubblici, senza mai doverli spostare dalla loro sede originale. Un’opportunità straordinaria per innovare nel rispetto della privacy.

    Colosseum ci invita a riflettere sul futuro dell’intelligenza artificiale e sul suo impatto sulla nostra società. Sarà uno strumento per creare un mondo più giusto, efficiente e sostenibile? Oppure rischiamo di creare nuove disuguaglianze e di perdere il controllo sulla tecnologia? La risposta è nelle nostre mani.

  • Microsoft licenzia, l’IA avanza: cosa significa per il futuro del lavoro tech?

    Microsoft licenzia, l’IA avanza: cosa significa per il futuro del lavoro tech?

    ## Microsoft in Prima Linea
    Nel contesto del 2025, il settore tecnologico è caratterizzato da una considerevole contrazione occupazionale. Tra le aziende maggiormente interessate da questo fenomeno figura senza dubbio Microsoft. La multinazionale di Redmond ha annunciato una riduzione della propria forza lavoro, con la cessazione approssimativa di 6.800 impieghi, pari al 3% del personale totale composto da circa 228.000 individui. Questa decisione si inserisce in un quadro più ampio, facendo seguito a un precedente e significativo piano di licenziamenti nel corso del 2023, che ha coinvolto complessivamente 10.000 posizioni. Tale tendenza riflette una strategia generale nel comparto delle nuove tecnologie orientata all’ottimizzazione strutturale, resa necessaria dalle dinamiche di mercato accelerate negli ultimi anni. Queste riduzioni si osservano in diverse aree dell’organigramma aziendale, colpendo in particolar modo i livelli decisionali superiori, con l’intento dichiarato di snellire la struttura dirigenziale e aumentare l’efficienza operativa quotidiana.
    ## Intelligenza Artificiale: Motore di Cambiamento e Ristrutturazione

    L’ascesa dell’intelligenza artificiale (IA) si configura come uno dei principali fattori trainanti dell’attuale ondata di licenziamenti nel settore tecnologico. In questo contesto, Microsoft, unitamente ad altri giganti come le Big Tech, ha scelto di concentrare significativi investimenti nei propri data center e nelle infrastrutture dedicate all’IA. Per l’anno fiscale in corso sono stanziati ben 80 miliardi di dollari per questi investimenti. Sebbene questi capitali possano aprire la strada a notevoli innovazioni e opportunità future, implicano anche l’inevitabile necessità di riorganizzare le risorse aziendali e ridefinire le priorità operative. Con l’avvento dell’automazione in varie fasi dello sviluppo del software, resa possibile dai sofisticati strumenti derivanti dall’intelligenza artificiale, è prevedibile un calo della domanda non solo per i programmatori ma anche per altre figure tecniche correlate. Il CEO Satya Nadella ha sottolineato che circa il 30% del codice prodotto in specifici progetti deriva oggi dall’uso attivo di sistemi basati sull’IA. Questa affermazione prefigura un radicale mutamento nei processi fondamentali dello sviluppo software e offre una visione sull’assetto futuro della forza lavoro nel settore tecnologico.

    ## Oltre Microsoft: Un Trend Globale nel Settore Tech

    Microsoft non è la sola azienda tecnologica a percorrere questa via. Meta, Intel, Salesforce, Amazon, HP, Dell e Crowdstrike hanno tutte annunciato tagli di personale nel 2025. Complessivamente, si stima che le aziende tecnologiche statunitensi abbiano licenziato circa 60.000 persone nei primi cinque mesi dell’anno, un numero inferiore rispetto al 2023, ma comunque di rilievo. Le motivazioni dietro questi licenziamenti sono molteplici, ma l’IA emerge come un elemento comune. Molte imprese stanno procedendo a esuberi per poi assumere altrove, focalizzando le proprie energie sul nuovo macrotrend del mercato tecnologico. *Autodesk, HP, Microsoft e Salesforce non nascondono questa strategia quando giustificano i tagli in ambiti ritenuti “meno strategici o datati”. Altri fattori che contribuiscono a questa tendenza includono l’inflazione, il deterioramento del quadro economico globale e la ricerca di una maggiore flessibilità aziendale.

    ## Verso un Futuro del Lavoro Trasformato dall’IA

    L’avanzamento nell’automazione delle funzioni legate alla programmazione, unitamente alla riallocazione delle risorse verso le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale, solleva importanti interrogativi sul futuro occupazionale all’interno del settore tecnologico. Sebbene l’intelligenza artificiale possa promettere un aumento della produttività e stimoli per una maggiore innovazione, sussiste il rischio che essa conduca a una diminuzione della necessità di specifiche competenze, accentuando così la già presente polarizzazione nel panorama lavorativo. Per affrontare queste trasformazioni, sarà cruciale che i professionisti dell’ambito tecnologico sviluppino le proprie abilità, orientandosi verso specializzazioni in cui l’intervento umano rimane indispensabile, poiché difficilmente replicabile dalle macchine intelligenti. Di contro, è imperativo che le imprese si impegnino attivamente nella formazione continua dei loro collaboratori, mentre progettano nuove vie occupazionali capaci di sfruttare appieno le potenzialità offerte dall’intelligenza artificiale.

    ## Navigare l’Onda del Cambiamento: Adattamento e Resilienza nell’Era dell’IA Nel contesto attuale, caratterizzato da una rapida evoluzione, diventa cruciale per i professionisti del settore tecnologico dotarsi della flessibilità e della resilienza. L’intelligenza artificiale non va considerata soltanto come una sfida, bensì anche come un’importante occasione per ideare nuovi prodotti, servizi e forme imprenditoriali. Coloro che sapranno riconoscere tale opportunità e acquisire le competenze necessarie ad operare armoniosamente con l’IA troveranno spazio a ridosso delle innovazioni previste.

    Una nozione chiave dell’intelligenza artificiale pertinente a questa discussione è il machine learning: si tratta della facoltà dei sistemi d’intelligenza artificiale di apprendere dalle informazioni disponibili ed ottimizzare gradualmente le proprie performance nel corso del tempo. Tale meccanismo sottende l’automatizzazione di numerose pratiche programmatorie; tuttavia, implica sempre l’esigenza della vigilanza critica e della validazione operativa da parte degli specialisti umani. In aggiunta a ciò, vi è il concetto più sofisticato definito come transfer learning, quale possibilità d’impiegare modelli già formati su immense serie di dati al fine d’affrontare problematiche peculiari attraverso vari ambiti applicativi. Un approccio del genere può senz’altro dilatare i tempi per lo sviluppo riguardante le innovative applicazioni nel campo dell’IA, sostenendo altresì un significativo risparmio nella raccolta e annotazione dei dati.

    I miei cari amici, invito alla riflessione: l’articolo ci costringe a confrontarci con una verità inevitabile; stiamo assistendo alla metamorfosi operata dal taglio dell’intelligenza artificiale sul mercato del lavoro; in particolar modo il comparto tecnologico assume ora una posizione predominante nel contesto di questa importante transizione sociale.

  • Cosa comporta tutto ciò:
  • a livello personale?
  • a favore delle generazioni future?

A quanto pare, emerge chiaramente se temerla possa essere considerata uno scoglio oppure all’opposto rivederla come <> valide da esplorare.” Sempre che si prenda atto che nella stragrande maggioranza dei casi “il punto d’incontro” si rivela essere la chiave. Doveroso appare imparare ad affrontare queste sfide approntandosi ad apprendere nuove abilità! Basti pensare alla nostra straordinaria capacità innata, cioè “creatività”, o “critical thinking“; entrambi sono caratteristiche distintive totalmente incomparabili rispetto ai sistemi IA. Non meno importante sarebbe continuare a rimanere vigili assicurandoci che tale mutamento si svolga nello spirito della giustizia ed equilibrio sostanziale, facendo sì che nessuno rimanga escluso dal futuristico panorama socio-economico emergente.

Al centro dell’opera troviamo una sorprendente interpretazione artistica di un chip elettronico, concepito come un florido fiore dai petali che si dischiudono verso l’esterno. Attorno a questa figura centrale emergono silhouette umane stilizzate (ingegneri e manager) che si ritirano progressivamente nel fondo, tramutandosi in sottili ombre effimere. In secondo piano si erge la silhouette di un data center*, simile a una maestosa montagna avvolta da una leggera foschia. Quest’immagine è progettata per suscitare sensazioni di metamorfosi, transizione e potenziale ancora da scoprire. Assolutamente priva di testo.

  • Rivoluzione AI: GPT-4.1 trasforma il lavoro e spaventa il mercato?

    Rivoluzione AI: GPT-4.1 trasforma il lavoro e spaventa il mercato?

    Arriva GPT-4.1: Rivoluzione nell’Ecosistema dell’Intelligenza Artificiale

    L’annuncio dell’introduzione di GPT-4.1 e della sua variante mini segna un punto di svolta nell’evoluzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Dopo un periodo di accesso limitato tramite API durato un mese, OpenAI ha ufficialmente integrato GPT-4.1 in ChatGPT, rendendolo disponibile agli utenti con abbonamenti Plus, Pro e Team. Questo nuovo modello promette di elevare le capacità di generazione di codice e di comprensione contestuale a livelli senza precedenti.

    GPT-4.1: Un Salto di Qualità nelle Performance

    GPT-4.1 si distingue per la sua capacità di generare codice con maggiore efficienza e precisione, aderendo in modo più rigoroso alle istruzioni fornite. Questo miglioramento si traduce in una riduzione dei tempi di sviluppo e in una maggiore affidabilità del codice prodotto. Parallelamente, la versione più compatta, GPT-4.1 mini, si presenta come un perfezionamento del precedente GPT-4o mini, garantendo interazioni più veloci e snelle, senza compromettere gli elevati livelli di efficienza e accuratezza.
    Secondo le stime, GPT-4.1 è il _40% più veloce_ rispetto a GPT-4o, con una riduzione dell’_80%_ dei costi relativi alle risorse computazionali necessarie per elaborare le richieste. Durante la presentazione del mese scorso, Varun Mohan, amministratore delegato di Windsurf, ha dichiarato di aver riscontrato un miglioramento complessivo del _60%_ nelle performance aziendali grazie all’adozione di GPT-4.1.

    Accesso e Disponibilità: Chi Può Utilizzare GPT-4.1?

    Attualmente, GPT-4.1 è accessibile agli utenti con abbonamenti ChatGPT Plus, Pro e Team. Per attivare il modello, è sufficiente selezionarlo dal menu a tendina dedicato ai modelli all’interno dell’interfaccia di ChatGPT. Nelle prossime settimane, OpenAI prevede di estendere l’accesso a GPT-4.1 anche agli abbonati Enterprise ed Edu.

    La variante mini, invece, è già fruibile da tutti gli utenti, compresi coloro che utilizzano gratuitamente ChatGPT. Questo modello serve come riserva per gli utenti che superano i limiti di utilizzo di GPT-4o, assicurando un’esperienza di interazione fluida e continua.

    Capacità e Performance: Un’Analisi Dettagliata

    Sia GPT-4.1 che GPT-4.1 mini superano notevolmente i modelli GPT-4o e GPT-4o mini per quanto riguarda le prestazioni, sia in attività generali che in test specifici di precisione per la codifica e la risoluzione di problemi. Entrambi i modelli supportano una finestra di contesto di _un milione di token_, una cifra considerevole rispetto ai _128.000 token_ del precedente GPT-4o. Questa maggiore capacità di contesto consente di elaborare input più lunghi e complessi, offrendo un’esperienza conversazionale più coerente e fluida.

    La migliorata capacità di gestire un contesto più ampio si dimostra particolarmente vantaggiosa per i professionisti della programmazione e per chi lavora con documenti estesi o insiemi di dati complessi. Inoltre, GPT-4.1 è in grado di comprendere con maggiore precisione le istruzioni fornite, riducendo al minimo la necessità di chiarimenti o ripetizioni.

    Oltre GPT-4.1: L’Orizzonte dell’Intelligenza Artificiale

    OpenAI ha recentemente introdotto anche GPT-4.1 nano, descritto come il suo modello più piccolo, veloce ed economico. Sebbene non sia ancora integrato nella piattaforma ChatGPT, GPT-4.1 nano è già disponibile per gli sviluppatori, aprendo nuove prospettive per l’utilizzo dell’IA in contesti embedded e a basso consumo energetico.

    Resta da vedere se e quando GPT-4.1 nano verrà incluso tra le opzioni accessibili agli utenti di ChatGPT, ma la sua introduzione testimonia l’impegno di OpenAI nel rendere l’IA sempre più accessibile e versatile.

    Verso un Futuro Intelligente: Riflessioni Conclusive

    L’avvento di GPT-4.1 rappresenta un passo significativo verso un futuro in cui l’intelligenza artificiale svolge un ruolo sempre più centrale nella nostra vita quotidiana. La sua capacità di generare codice in modo efficiente e preciso, unita alla sua maggiore comprensione contestuale, apre nuove opportunità per l’innovazione e la produttività in diversi settori.
    Ma cosa significa tutto questo in termini pratici? Immagina di avere a disposizione un assistente virtuale in grado di comprendere le tue esigenze e di tradurle in codice funzionante in tempi rapidissimi. Oppure, pensa alla possibilità di analizzare grandi quantità di dati in modo automatico, estraendo informazioni preziose per prendere decisioni più informate.

    Queste sono solo alcune delle potenzialità offerte da GPT-4.1 e dai modelli di intelligenza artificiale di ultima generazione. Tuttavia, è importante ricordare che l’IA è uno strumento potente, ma che deve essere utilizzato in modo responsabile e consapevole.

    A tal proposito, è utile ricordare un concetto base dell’intelligenza artificiale: il _transfer learning_. Questo approccio consente di addestrare un modello su un determinato compito e di riutilizzare le conoscenze acquisite per risolvere problemi simili in altri contesti. Nel caso di GPT-4.1, il transfer learning permette di applicare le competenze acquisite nella generazione di codice ad altri compiti, come la traduzione automatica o la creazione di contenuti testuali.

    Un concetto più avanzato è quello del _reinforcement learning from human feedback (RLHF)_. Questa tecnica prevede di addestrare un modello di intelligenza artificiale utilizzando il feedback umano per migliorare le sue performance. Nel caso di GPT-4.1, l’RLHF può essere utilizzato per affinare la sua capacità di comprendere le istruzioni fornite dagli utenti e di generare risposte più pertinenti e utili.

    In definitiva, l’avvento di GPT-4.1 ci invita a riflettere sul ruolo dell’intelligenza artificiale nella nostra società e sulle sue implicazioni etiche e sociali. È fondamentale che la tecnologia sia sviluppata e utilizzata in modo responsabile, al fine di garantire un futuro in cui l’IA sia al servizio dell’umanità.

  • L’IA diventerà insostenibile? Analisi dell’impatto energetico

    L’IA diventerà insostenibile? Analisi dell’impatto energetico

    L’evoluzione dell’intelligenza artificiale (IA) ha avviato una rapida metamorfosi in molti ambiti come la finanza, la medicina e l’intrattenimento; eppure questo cambiamento epocale si accompagna a una crescente preoccupazione riguardante il suo impatto sul piano energetico. In particolare, la domanda intensificata di capacità computazionale necessaria per formare e utilizzare modelli complessi d’IA sta ponendo severi vincoli alle attuali infrastrutture energetiche. I data center, considerati come il motore vitale della tecnologia contemporanea, risentono fortemente della situazione poiché i loro carichi sono in costante aumento. Le proiezioni indicano un considerevole incremento nel fabbisogno energetico derivato dall’espansione dell’intelligenza artificiale: ciò potrebbe portare sia a un’impennata nel costi sia a ulteriori sollecitazioni sui sistemi elettrici esistenti.

    Recenti studi evidenziano come il fabbisogno energetico del comparto IA possa raggiungere livelli doppi nel corso della prossima decade fino al 2030, comportando così gravi ripercussioni sulle infrastrutture globali destinate alla distribuzione dell’elettricità. Un rapporto di Greenpeace ha rivelato che le emissioni di gas serra derivanti dalla produzione globale di chip per l’IA sono aumentate del 357% tra il 2023 e il 2024. Questo scenario impone una riflessione urgente sulla sostenibilità dello sviluppo dell’IA, non solo in termini di efficienza energetica dei data center, ma anche per quanto riguarda l’intera filiera produttiva dei componenti hardware indispensabili, primi fra tutti i chip.

    Il costo ambientale nascosto: la produzione dei chip per l’IA

    Sebbene i riflettori siano frequentemente puntati sul consumo energetico dei data center, vi è una dimensione critica ma trascurata concernente l’impatto ecologico generato dalla fabbricazione degli stessi chip. Questi elementi sono essenziali per le operazioni relative all’intelligenza artificiale. Recentemente è emerso un rapporto che segnala un aumento inquietante nel fabbisogno elettrico e nelle emissioni di gas serra associate alla produzione mondiale dei microchip destinati all’IA. Questa attività produttiva si colloca prevalentemente nell’Est asiatico – paesi quali Corea del Sud, Giappone e Taiwan – dove le risorse energetiche continuano a fare ampio uso dei combustibili fossili. Nello specifico della Corea del Sud, ben il 58,5% dell’elettricità proviene da tali fonti; mentre in Giappone la proporzione raggiunge il 68,6%, mentre ancor più impressionante si rivela quella taiwanese con un tasso dell’83,1%. I pronostici indicano che entro 11 2030, la necessità globale d’elettricità per questi chip potrebbe incrementarsi fino a 170 volte rispetto ai valori attuali riportati nel 2023, addirittura superando quello complessivo utilizzato dall’intero sistema irlandese.

    Paese Dipendenza dai combustibili fossili (%)
    Corea del Sud 58,5%
    Giappone 68,6%
    Taiwan 83,1%

    Questo scenario allarmante sottolinea l’urgenza di affrontare la questione energetica nella catena di approvvigionamento dei chip. Le aziende leader nel settore, pur registrando profitti miliardari grazie al boom dell’IA, hanno la responsabilità di considerare e mitigare l’impatto climatico delle loro filiere. La dipendenza dai combustibili fossili per la produzione di chip non solo contribuisce alle emissioni di gas serra, ma sta anche giustificando nuovi investimenti in capacità produttive di combustibili fossili.

    La “sete” crescente dei data center e le sfide per la sostenibilità

    I data center, fondamentali per l’archiviazione e l’elaborazione dei dati che alimentano l’intelligenza artificiale, rappresentano un altro punto critico sotto il profilo del consumo energetico e ambientale. **Si stima che la loro “sete” energetica sia destinata ad aumentare in modo significativo, con previsioni che indicano un raddoppio dei loro consumi elettrici entro la fine del decennio**. Oltre all’energia, i data center richiedono ingenti quantità di acqua per i sistemi di raffreddamento. Entro il 2030, il consumo di acqua per il raffreddamento dei data center potrebbe raggiungere volumi considerevoli, accentuando le pressioni sulle risorse idriche in molte regioni.

    Note Importanti: Tecnologie di raffreddamento più efficienti e infrastrutture “future-ready” sono cruciali per gestire la crescente domanda energetica.

    “I data center per l’IA rappresentano un onere significativo per le reti elettriche, costringendo le aziende a riconsiderare i loro modelli di consumo energetico.” – Greenpeace

    Navigare tra innovazione, geopolitica e sostenibilità del settore dei chip AI

    Il rapido sviluppo dell’intelligenza artificiale e la crescente domanda di chip specializzati pongono una serie di sfide complesse che si intrecciano con l’innovazione tecnologica, le dinamiche geopolitiche e, in modo sempre più stringente, la sostenibilità ambientale. La produzione di chip per l’IA è un processo ad alta intensità energetica e materialmente esigente, con un’impronta ambientale considerevole. Le aziende leader nel settore, come Nvidia e AMD, pur essendo all’avanguardia nell’innovazione, devono affrontare la responsabilità dell’impatto ambientale delle loro catene di approvvigionamento.

    Entro il 2030, si prevede che i data center consumeranno circa 945 TWh di elettricità, superando il consumo annuale attuale del Giappone.

    “Raggiungere il 100% di energia rinnovabile lungo tutta la filiera dell’IA è fondamentale per prevenire un aumento significativo delle emissioni climatiche.” – Greenpeace

    Mentre la domanda di chip per l’IA continua a crescere, produttori e governi devono lavorare in modo collaborativo per garantire che l’avanzamento tecnologico avvenga in modo responsabile.

    Oltre il consumo: riflessioni sulla sostenibilità e l’IA

    La questione del consumo energetico associato ai data center insieme all’impatto ecologico derivante dalla fabbricazione dei chip destinati all’intelligenza artificiale invita a una riflessione approfondita sulla vera essenza dell’IA e sul suo posto nella nostra società contemporanea. Fondamentalmente, questa tecnologia – con un focus particolare sul Machine Learning – si basa sull’apprendimento attraverso i dati; all’aumentare della quantità di informazioni elaborate dall’IA, ne deriva una maggiore precisione ed efficienza nel funzionamento. Tuttavia, va tenuto presente che tale modalità operativa comporta un elevato dispendio sia in termini computazionali che energetici.

    TinyML: Verso la sostenibilità

    In ambiti più sofisticati emerge il concetto innovativo del TinyML, cioè l’impiego dell’intelligenza artificiale in dispositivi embedded con consumo limitato. Questa branca si propone non solo la realizzazione ma anche la gestione efficiente dei modelli complessi su piattaforme hardware estremamente ridotte al fine di diminuire fortemente la dipendenza da server ad alta potenza ed energie convenzionali come quelle impiegate nei centri dati tradizionali. I campi d’applicazione del TinyML si concentrano così su una notevole ottimizzazione delle risorse impiegate nell’ambito della Internet of Things (IoT).

    Innovazione Sostenibile: TinyML potrebbe rappresentare una strada importante per rendere l’IA più sostenibile, spostando parte dell’elaborazione verso dispositivi più efficienti dal punto di vista energetico.

    La questione che sorge è: stiamo sviluppando l’IA nel modo più efficiente e consapevole possibile? Mentre celebriamo i progressi incredibili e le potenziali applicazioni benefiche dell’IA, non possiamo ignorare il suo “lato oscuro” energetico e ambientale.

    Approccio Responsabile: La responsabilità non ricade solo sulle grandi aziende tecnologiche, ma su tutti noi, come consumatori e cittadini. Scegliere servizi che privilegiano la sostenibilità è fondamentale.

    La vera sostenibilità dell’IA non risiede unicamente nell’ottimizzazione delle infrastrutture o nell’uso di energie rinnovabili, ma in un cambio di paradigma che integri l’etica ambientale nella progettazione e nell’utilizzo stesso dell’intelligenza artificiale. Questa considerazione trascende il mero consumo di energia; essa implica la nostra attitudine a conciliare i progressi tecnologici con l’osservanza delle necessità del mondo naturale in cui viviamo.

  • Harvey svolta: l’azienda sostenuta da OpenAI adotta i modelli dei rivali

    Harvey svolta: l’azienda sostenuta da OpenAI adotta i modelli dei rivali

    L’importanza della recente mossa adottata da Harvey risiede nel fatto che si tratta effettivamente della più grande tra le startup sostenute dal Startup Fund. Tale fondo sostiene iniziative imprenditoriali impegnate nello sviluppo e implementazione dell’intelligenza artificiale, con particolare riferimento alle tecnologie promosse da OpenAI.

    Anche se l’azienda dichiara fermamente la sua intenzione di restare collegata a OpenAI senza rinunciare all’approccio iniziale, adottando nuovi modelli e risorse cloud aggiuntive, ciò denota l’affermazione dei suoi rivali al vertice del settore OpenAI. Si deve notare che a dicembre 2022, il OpenAI Startup Fund accoglieva proprio tra le sue primissime imprese: Descript, Mem, e Speak. Il tutto sotto la direzione autorevole del CEO dell’epoca, Sam Altman.

    Nella sua crescita dai primi passi avvenuti in quei fruttuosi giorni, ha superato anche i miliardi di valore valutativo a febbraio del 2025, mentre veniva ufficializzato il fundraising attrattivo serie D, generando fondi pari a 0 milioni orchestrato dalla prestigiosa Sequoia, arricchita dalla presenza rilevante dei nomi celebri già citati, comprese le stesse influenze aprioristiche disposte da Global Workspaces (Fund).

    Un aspetto degno d’attenzione è rappresentato dal fatto che GV, ovvero il ramo dedicato al venture capital del conglomerato Alphabet – genitore della celebre Google – ha avuto un ruolo cruciale nel condurre il round Series C per Harvey, raccogliendo una somma impressionante pari a 100 milioni di dollari, avvenuto nel luglio del 2024 e sostenuto altresì dall’OpenAI Fund. Malgrado l’inclusione della divisione d’investimento associata a Google nella sua struttura azionaria, Harvey non ha prontamente integrato i modelli IA sviluppati da Google nei propri processi operativi. È opportuno ricordare che anche in occasione del round Series D Harvey ha visto la partecipazione attiva e significativa da parte dello stesso GV.

    La motivazione dietro la scelta di Harvey

    Cosa ha convinto Harvey a superare i modelli di OpenAI? La startup ha sviluppato un benchmark interno, denominato BigLaw, che ha dimostrato come una vasta gamma di modelli fondazionali stia diventando sempre più abile in una serie di compiti legali e come alcuni siano più adatti a compiti specifici rispetto ad altri. Invece di concentrare i propri sforzi sull’addestramento dei modelli, Harvey ha deciso di abbracciare modelli fondazionali di ragionamento ad alte prestazioni provenienti da altri fornitori (ad esempio, Google e Anthropic tramite il cloud di Amazon) e di perfezionarli per il mercato legale.

    L’utilizzo di una varietà di modelli aiuterà anche Harvey a creare agenti AI. “In meno di un anno, sette modelli (inclusi tre modelli non-OAI) superano ora il sistema Harvey originariamente valutato sul BigLaw Bench”, ha scritto Harvey nel suo blog. Il benchmark di Harvey ha anche dimostrato che diversi modelli fondazionali sono più adatti a compiti legali specifici rispetto ad altri. Ad esempio, Gemini 2.5 Pro di Google “eccelle” nella redazione legale, ma “fatica” con compiti pre-processuali come la stesura di argomentazioni orali perché il modello non comprende appieno “complesse regole probatorie come il sentito dire”. Secondo i test di Harvey, o3 di OpenAI svolge bene tali compiti pre-processuali, con Claude 3.7 Sonnet di Anthropic che segue da vicino.

    PROMPT: Un’immagine iconica che rappresenta l’evoluzione dell’intelligenza artificiale nel settore legale.

    Nell’immagine proposta si osserva al centro una bilancia della giustizia stilizzata ; su uno dei piatti è presente un chip di silicio, rappresentante dell’intelligenza artificiale; sull’altro piatto si trova invece un libro delle leggi aperto, simbolo del sistema giuridico. Intorno alla bilancia sono raffigurate tre entità astratte interpretative: OpenAI in blu, Google in giallo e Anthropic in arancione. L’opera artistica trae ispirazione dallo stile naturalista e impressionista, utilizzando toni caldi e desaturati nella sua palette . Si richiede inoltre l’assenza totale di testo nell’immagine affinché risulti chiara nella sua semplicità ed unità.

    Trasparenza e competizione nel settore dell’AI legale

    Harvey ha annunciato che si unirà al crescente numero di aziende che condividono una classifica pubblica delle prestazioni dei modelli di benchmark. La sua piattaforma classificherà le prestazioni dei principali modelli di ragionamento sui compiti legali. L’azienda non si limiterà a ridurre le classifiche a un singolo numero, ma pubblicherà anche ricerche in cui “i migliori avvocati forniranno approfondimenti sfumati sulle prestazioni dei modelli che non vengono catturati dai benchmark a punteggio singolo”.

    Quindi, non solo Harvey, sostenuta da OpenAI, sta adottando i modelli dei concorrenti, ma sta anche aumentando la pressione sui suoi finanziatori (incluso Google) affinché continuino a dimostrare il loro valore. Non che OpenAI debba preoccuparsi troppo. Sebbene il benchmarking dell’AI stia diventando sempre più complesso e in qualche modo politico, questo è un mondo in cui OpenAI continua a brillare. “Siamo incredibilmente fortunati ad avere OpenAI come investitore in Harvey e come collaboratore chiave nel nostro prodotto”, ha dichiarato il CEO di Harvey, Winston Weinberg.

    Implicazioni strategiche e prospettive future

    L’iniziativa intrapresa da Harvey nel diversificare i propri modelli AI segna una svolta considerevole all’interno del contesto dell’intelligenza artificiale applicata al settore legale. Grazie al supporto ricevuto da OpenAI, l’azienda si sta dimostrando capace di superare il vincolo verso un singolo fornitore, manifestando la volontà di esplorare soluzioni d’avanguardia presenti nel panorama commerciale. Tale strategia ha il potenziale per innescare processi d’innovazione più incisivi e ottimizzare la qualità dei servizi legali che Harvey propone ai propri clienti. In aggiunta, l’impegno verso una maggiore trasparenza nella valutazione delle tecnologie AI, voluto dalla compagnia stessa, appare come un fattore chiave per promuovere competitività tra gli attori del settore e stimolare continui miglioramenti nelle offerte tecnologiche disponibili.

    Un Nuovo Capitolo: Verso un Ecosistema AI Legale Più Aperto e Dinamico

    La mossa di Harvey segna un punto di svolta nell’adozione dell’intelligenza artificiale nel settore legale. Non si tratta più di una semplice dipendenza da un unico fornitore, ma di una ricerca attiva delle migliori soluzioni disponibili sul mercato. Questo approccio, basato sulla trasparenza e sulla competizione, potrebbe portare a un’accelerazione dell’innovazione e a un miglioramento dei servizi legali offerti. Harvey, con la sua posizione unica di azienda sostenuta da OpenAI ma aperta a soluzioni alternative, si pone come un catalizzatore per un ecosistema AI legale più aperto e dinamico.

    Amici lettori, riflettiamo un attimo su cosa significa tutto questo. Nel mondo dell’intelligenza artificiale, un concetto fondamentale è il “transfer learning”. Immaginate di aver imparato a guidare un’auto e poi, con qualche aggiustamento, riuscite a guidare un camion. Ecco, il transfer learning è simile: un modello AI addestrato per un compito può essere adattato per un altro, risparmiando tempo e risorse. Nel caso di Harvey, l’azienda sta applicando questo principio scegliendo i modelli AI più adatti per compiti legali specifici, ottimizzando così le proprie prestazioni.

    Ma c’è di più. Un concetto avanzato, che si lega a questa notizia, è quello degli “ensemble methods”. Invece di affidarsi a un singolo modello, si combinano le previsioni di più modelli per ottenere un risultato più accurato e robusto. Harvey, integrando modelli di OpenAI, Google e Anthropic, sta di fatto creando un ensemble AI, sfruttando i punti di forza di ciascun modello per offrire un servizio legale più completo ed efficiente. Questa strategia non solo migliora le prestazioni, ma riduce anche il rischio di errori, poiché le debolezze di un modello possono essere compensate dai punti di forza degli altri.

    E allora, cosa ne pensate? Siamo di fronte a un futuro in cui l’intelligenza artificiale legale sarà sempre più personalizzata e adattabile, grazie alla combinazione di diverse tecnologie e approcci?

    L’opzione assunta da Harvey sollecita una profonda riflessione in merito all’importanza della competizione insieme alla collaborazione nel contesto dell’innovazione tecnologica. Si apre così un interrogativo su come tali interazioni possano influenzare le traiettorie future del comparto legale.

  • L’intelligenza artificiale nel ciclismo: può davvero migliorare le prestazioni?

    L’intelligenza artificiale nel ciclismo: può davvero migliorare le prestazioni?

    L’intelligenza artificiale (IA) sta trasformando rapidamente l’universo del ciclismo, schiudendo nuove prospettive nell’addestramento, nell’alimentazione, nella tutela e nelle strategie competitive. Questa metamorfosi epocale, avviatasi intorno al 1950 con i primi algoritmi di ricerca, si è concretizzata grazie ai progressi nell’apprendimento automatico e alla fabbricazione di hardware sempre più efficiente.

    L’IA Rivoluziona l’Allenamento e la Performance

    L’impiego dell’IA nella preparazione ciclistica è uno dei settori più promettenti. Team come la Ineos Grenadiers sfruttano l’IA per esaminare l’aerodinamica e per formulare previsioni sui tracciati di gara. L’UAE Team Emirates, con a capo Jeroen Swart, ha concepito “Anna”, un sistema di IA che analizza un’enorme quantità di informazioni, fornendo suggerimenti personalizzati sulle performance degli atleti. Questo sistema considera variabili come il peso, la forma fisica e il recupero post-attività, permettendo di calibrare gli allenamenti per potenziare i risultati in eventi specifici. Ad esempio, l’IA può determinare la massa corporea ideale di un ciclista come Tadej Pogacar per ottimizzare la sua resa in una data competizione.

    La customizzazione dell’allenamento è un fattore fondamentale. L’IA valuta le informazioni raccolte dai sensori, come cadenza, pulsazioni cardiache e potenza prodotta, per strutturare programmi di allenamento su misura. Tale approccio consente di controllare parametri come il riposo, le sollecitazioni quotidiane e l’approssimarsi della gara, ideando programmi specifici che tengano conto di tutti questi aspetti. Team come la ProTeam Lotto Dstny collaborano con società come Brailsports per sviluppare dashboard evolute che rilasciano misurazioni personalizzate, supportando i ciclisti nel monitoraggio del loro stato fisico e mentale.

    Nutrizione Ottimizzata e Strategie di Gara Avanzate

    L’IA non si limita all’allenamento, ma gioca un ruolo preponderante anche nell’ottimizzazione dell’alimentazione. Il team Jayco-AlUla ha implementato un sistema capace di prevedere le necessità nutrizionali dei corridori durante la competizione, quantificando in tempo reale i loro bisogni lungo il percorso. Ciò favorisce una migliore gestione dell’energia e un recupero più efficiente. Alex Miles, analista dei dati del team, sottolinea l’importanza di questa tecnologia per comprendere i bisogni individuali dei corridori, sia in termini di apporto calorico che di idratazione.
    L’IA influenza anche il processo decisionale strategico.

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    Piattaforme basate sull’intelligenza artificiale vengono impiegate da squadre come la Lotto Dstny per analizzare le statistiche dei ciclisti, al fine di identificare i membri del team più adatti per una particolare competizione. **

    Questa analisi considera elementi come il tipo di evento, il tracciato e l’affaticamento accumulato, consentendo ai direttori sportivi di prendere decisioni consapevoli sulla composizione della squadra.

    Sfide Etiche e Limiti dell’IA nel Ciclismo

    Nonostante i benefici evidenti, l’utilizzo dell’IA nel ciclismo genera importanti questioni etiche e di sicurezza. Alcuni esperti sollevano dubbi sull’effettivo impatto di queste tecnologie sui risultati sportivi, domandandosi se siano realmente in grado di migliorare le prestazioni o se abbiano solo uno scopo di marketing. Olivier Mazenot di Groupama-FDJ si chiede se l’IA possa davvero migliorare le prestazioni o se sia solo un modo per apparire all’avanguardia.

    La sicurezza dei corridori rimane una preoccupazione principale. Marc Madiot ha messo in guardia contro la “robotizzazione” degli atleti, sottolineando il rischio di compromettere lo spirito umano tradizionale del ciclismo. C’è il timore che il corridore possa diventare un semplice “produttore di watt”, trascurando il rischio intrinseco alla competizione.

    Il Futuro del Ciclismo: Un Equilibrio tra Tradizione e Innovazione

    Mentre il ciclismo continua a esplorare l’integrazione dell’IA, è fondamentale trovare un equilibrio tra tradizione e innovazione. L’IA ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui i ciclisti si allenano, si alimentano e affrontano le competizioni, ma è essenziale preservare i valori umani fondamentali dello sport, come l’istinto e il know-how degli atleti.

    L’importanza dei materiali innovativi come il poliuretano e le sfere di nitruro di silicio, spesso trascurati, è cruciale per lo sviluppo e il funzionamento delle tecnologie IA. Il poliuretano, utilizzato per proteggere e isolare i componenti elettronici, e le sfere di nitruro di silicio, impiegate nei cuscinetti a sfere ad alta precisione, garantiscono l’efficienza e la durata dei dispositivi che supportano l’IA.

    Verso un Nuovo Orizzonte: L’IA come Alleato, Non Sostituto

    L’intelligenza artificiale, quindi, si configura come uno strumento potente, capace di amplificare le capacità umane nel ciclismo, ma non di sostituirle. È un alleato che, se utilizzato con saggezza, può portare a risultati straordinari, mantenendo intatto lo spirito e la passione che animano questo sport.

    Nozione base di IA: L’apprendimento automatico (Machine Learning) è una branca dell’IA che permette ai sistemi di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati. Nel ciclismo, questo si traduce nell’analisi dei dati di allenamento per migliorare le prestazioni.

    Nozione avanzata di IA: Le reti neurali profonde (Deep Learning) sono modelli di apprendimento automatico complessi che simulano il funzionamento del cervello umano. Possono essere utilizzate per analizzare dati complessi come immagini e video, migliorando la sicurezza e la strategia di gara.
    Riflettiamo: l’IA può ottimizzare l’allenamento e la nutrizione, ma la passione, la determinazione e lo spirito di squadra rimangono elementi imprescindibili per il successo nel ciclismo. Come possiamo integrare l’IA senza perdere di vista questi valori fondamentali? La risposta a questa domanda definirà il futuro del ciclismo.

  • Ecco i lavori del futuro: professioni impensabili fino a ieri

    Ecco i lavori del futuro: professioni impensabili fino a ieri

    Dato il seguente articolo
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    Dalle Intelligenze Artificiali ai Mestieri Inaspettati

    Il mondo del lavoro sta subendo una trasformazione profonda, spinta dall’inarrestabile progresso dell’intelligenza artificiale (AI) e dalla crescente volontà delle nuove generazioni di creare percorsi professionali personalizzati, che si discostano dagli standard consolidati. Un’analisi dettagliata realizzata da Fiscozen mette in luce un quadro sorprendente di professioni emergenti, alcune delle quali inimmaginabili fino a qualche anno fa. Questa evoluzione non si limita al solo ambito digitale, ma si estende anche a professioni tradizionali, reinterpretate in chiave moderna per soddisfare nuove esigenze e aspirazioni.

    Le Professioni Nate dall’Intelligenza Artificiale

    L’intelligenza artificiale ha dato origine a una nuova ondata di specialisti altamente competenti. Tra questi, si distingue il *Prompt Engineer, un professionista dedicato alla creazione di indicazioni chiare ed efficaci per i modelli linguistici, potenziando la loro capacità di produrre risposte pertinenti e precise. Un’altra figura fondamentale è il Finetuner, specializzato nell’adattamento degli algoritmi per specifici settori, modellando i sistemi di AI sulle necessità particolari di un’impresa o di un settore industriale. Di pari importanza è il consulente etico per l’AI, che analizza i pericoli e le implicazioni sociali connesse all’uso delle nuove tecnologie, incentivando un approccio responsabile e consapevole all’innovazione. A completare questo quadro, troviamo il privacy advisor per i modelli linguistici e il legale delle automazioni, figure professionali che si occupano di gestire e attenuare i rischi inerenti alla privacy e alla protezione dei dati, nonché di supervisionare le conseguenze legali delle tecnologie di automazione controllate dall’AI. Queste professioni, pressoché assenti fino a poco tempo fa, testimoniano l’influenza sostanziale che l’AI sta esercitando sul mondo del lavoro, generando nuove opportunità e sfide.

    Prompt per l’immagine: Un’immagine iconica che rappresenta le principali entità del mondo del lavoro legato all’intelligenza artificiale. Al centro, una figura stilizzata di un cervello umano, simbolo dell’intelligenza e della creatività. Intorno al cervello, tre icone che rappresentano le professioni chiave: un megafono stilizzato per il Prompt Engineer, una chiave inglese stilizzata per il Finetuner e una bilancia stilizzata per il consulente etico per l’AI. Lo stile dell’immagine deve essere ispirato all’arte naturalista e impressionista, con una palette di colori caldi e desaturati. L’immagine non deve contenere testo e deve essere semplice, unitaria e facilmente comprensibile. Lo sfondo deve essere neutro e sfumato, per far risaltare le figure principali. L’immagine deve evocare un senso di innovazione, progresso e responsabilità.”

    Nuove Figure Professionali nel Mondo Digitale e Offline

    Oltre alle professioni legate all’AI, l’ambiente digitale ha visto emergere una serie di figure professionali innovative, spesso meno evidenti ma in forte espansione. Tra queste, spiccano il tester di coupon, che ne verifica la qualità e l’efficacia delle promozioni online, il partner virtuale, che agisce online per conto di terzi, e il ristoratore virtuale, che sviluppa marchi di ristorazione privi di una sede fisica, basandosi su dark kitchen e servizi di consegna a domicilio. Un’altra figura interessante è il Social Seller, che sfrutta la propria presenza online per vendere prodotti direttamente, instaurando legami sinceri con gli utenti. In conclusione, si annovera il Responsabile dell’ascolto, che vigila sulle conversazioni online, intercettando sentimenti e reazioni, non con l’ausilio di software, bensì affidandosi all’intuito umano. Il compito di questa figura professionale è quello di analizzare il tenore delle discussioni sul web, percependo attitudini e risposte, basandosi esclusivamente sull’acutezza percettiva anziché su programmi informatici. Anche nel mondo offline, non mancano le novità. Gli Experience Designer inventano esperienze su misura nei settori del lusso, dei viaggi e del benessere, mentre i Menù Engineer ripensano le liste dei cibi nei ristoranti al fine di ottimizzare i costi e valorizzare le portate. I Disability Manager facilitano l’accessibilità di imprese ed enti, e gli HSE Advisor, esperti in salute, sicurezza e tutela ambientale, incoraggiano comportamenti responsabili e sostenibili. I professionisti Disability Manager si dedicano a rendere aziende e istituzioni più accessibili, mentre i consulenti HSE Advisor, specializzati in salute, sicurezza e ambiente, promuovono attivamente metodologie sicure e rispettose dell’ecosistema.

    Mestieri Curiosi e Inaspettati: Un Panorama Sorprendente

    Il ventaglio delle professioni emergenti include altresì una serie di mestieri singolari e inattesi, che spaziano tra il divertente e l’incredibile. Tra questi, troviamo l’annusatore di prosciutti, che verifica la maturazione nei prosciuttifici DOP, l’assaggiatore di cibo per animali, il guardiano di isole deserte, l’accenditore di candele in basiliche storiche e persino il fornitore di alibi professionali. Una delle professioni più singolari è quella del ricostruttore di scene del crimine con la pasta, che utilizza spaghetti e rigatoni per spiegare dinamiche e traiettorie nei casi giudiziari. Tra le professioni più insolite figura quella del ricostruttore di scene del crimine con la pasta, che impiega varie tipologie di pasta per illustrare le dinamiche e i percorsi degli eventi nei contesti processuali. Questi mestieri, pur nella loro originalità, testimoniano la capacità dell’essere umano di trovare nuove strade e di reinventarsi, sfruttando le proprie passioni e competenze per creare qualcosa di unico.

    Nuove Frontiere del Lavoro: Autonomia, Creatività e Adattamento

    L’evoluzione del mercato del lavoro, con la sua miriade di nuove professioni e mestieri inaspettati, ci spinge a riflettere sulle competenze e le qualità che saranno sempre più richieste nel futuro. L’autonomia, la creatività e la capacità di adattamento emergono come elementi fondamentali per affrontare le sfide di un mondo in continua trasformazione. La Partita Iva, per molti, non è più solo un obbligo fiscale, ma una scelta di libertà e autorealizzazione, un modo per costruire una carriera su misura, seguendo le proprie passioni e aspirazioni. In un contesto in cui l’intelligenza artificiale e le nuove tecnologie stanno ridefinendo i confini del lavoro, l’originalità e la capacità di pensare fuori dagli schemi diventano competenze preziose, in grado di fare la differenza.

    Amici lettori, di fronte a questo caleidoscopio di professioni, è impossibile non interrogarsi sul ruolo che l’intelligenza artificiale avrà nel plasmare il nostro futuro lavorativo. Un concetto fondamentale da comprendere è quello del machine learning, ovvero la capacità delle macchine di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmate. Questo significa che, con il tempo, le AI diventeranno sempre più autonome e sofisticate, in grado di svolgere compiti complessi e di prendere decisioni in modo indipendente. Un concetto ancora più avanzato è quello del transfer learning*, che permette a un modello di AI addestrato su un determinato compito di applicare le proprie conoscenze a un compito diverso ma correlato. Questo apre nuove prospettive per l’utilizzo dell’AI in settori diversi, accelerando il processo di apprendimento e riducendo i costi di sviluppo. Ma cosa significa tutto questo per noi? Significa che dobbiamo prepararci a un futuro in cui il lavoro sarà sempre più ibrido, in cui le competenze umane si integreranno con le capacità delle macchine. Dobbiamo coltivare la nostra creatività, la nostra capacità di risolvere problemi complessi e la nostra intelligenza emotiva, perché queste sono le qualità che ci distingueranno dalle macchine e che ci permetteranno di prosperare in un mondo in continua evoluzione. Riflettiamoci su, e prepariamoci a cogliere le opportunità che questo nuovo scenario ci offre.

  • Copyright vs AI: chi vincerà la battaglia legale?

    Copyright vs AI: chi vincerà la battaglia legale?

    L’amministrazione Trump ha recentemente rimosso Shira Perlmutter dalla direzione dell’Ufficio del Copyright degli Stati Uniti, in seguito alla diffusione di un documento preliminare intitolato “Copyright and Artificial Intelligence”. Questo testo analizzava le complesse implicazioni derivanti dall’uso di creazioni coperte da diritto d’autore per l’addestramento di sistemi di intelligenza artificiale generativa. La decisione ha generato un’ampia gamma di reazioni e interrogativi sul futuro della tutela del diritto d’autore nell’era dell’intelligenza artificiale.

    Le ragioni del contendere

    Il cuore della disputa risiede nell’approccio cauto espresso nel documento, che evidenziava come “vari utilizzi di opere protette da copyright nell’addestramento dell’AI potrebbero avere un impatto trasformativo”. Il testo suggeriva che la liceità di tali utilizzi dipendesse da diversi fattori, tra cui la natura delle opere utilizzate, la loro fonte, lo scopo dell’addestramento e i controlli sui risultati. Il documento, in modo particolare, sollevava preoccupazioni riguardo all’impiego a fini di lucro di ampi archivi di opere tutelate da copyright allo scopo di generare contenuti espressivi che entrino in concorrenza con le stesse opere sui mercati attuali, specialmente se tale attività si verifica attraverso un accesso non autorizzato. Questa posizione, giudicata eccessivamente cautelativa, non ha trovato l’approvazione dell’amministrazione Trump.

    Reazioni e implicazioni politiche

    Il licenziamento di Perlmutter ha sollevato forti reazioni da parte di figure politiche e osservatori del settore. Joe Morelle, esponente democratico, ha definito l’azione “un’audace presa di potere senza precedenti, priva di fondamento legale”, suggerendo che il licenziamento fosse legato al rifiuto di Perlmutter di approvare gli sforzi di Elon Musk di utilizzare opere protette da copyright per addestrare modelli di intelligenza artificiale. La situazione è ulteriormente complicata da un post ripubblicato da Donald Trump, in cui si denunciava il “tentativo di furto dei diritti di autore dei creator” da parte dei colossi della tecnologia. Questi eventi sollevano interrogativi sulla posizione della Casa Bianca riguardo all’utilizzo di testi protetti da copyright per l’addestramento di modelli linguistici e sulla confusione che regna all’interno dell’amministrazione su questo tema cruciale.

    Il contesto globale e le pressioni delle Big Tech

    L’Ufficio del Copyright degli Stati Uniti ha sempre esercitato un’influenza significativa a livello globale nella definizione delle linee guida per l’innovazione nel settore della proprietà intellettuale. Le sue recenti analisi sull’intelligenza artificiale e le decisioni riguardanti la proteggibilità delle creazioni generate da sistemi di intelligenza artificiale hanno esercitato un impatto considerevole. La diffusione del rapporto intitolato “Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training” ha generato apprensione tra i protagonisti del settore dell’intelligenza artificiale, in particolare per via dell’influenza potenziale dell’ufficio su numerose controversie legali riguardanti il copyright che sono attualmente in corso presso i tribunali federali. OpenAI, Microsoft, Google e Meta hanno ripetutamente espresso la necessità di attenuare la protezione del copyright per accelerare lo sviluppo dell’AI generativa, una posizione fortemente contestata dalle industrie dei contenuti, che richiedono trasparenza e licenze per l’utilizzo delle proprie creazioni. Le spinte politiche esercitate dai grandi gruppi tecnologici sono consistenti non solo negli Stati Uniti, ma anche in Gran Bretagna e a Bruxelles, dove si oppongono all’AI Act, la normativa europea che introduce regolamentazioni per le piattaforme.

    Verso un nuovo equilibrio tra AI e diritto d’autore?

    Un recente rapporto della Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI) si focalizza su come affrontare le problematiche legate al collegamento fra intelligenza artificiale (AI) e diritti d’autore, evidenziando in particolare la questione del “data scraping”. Questo termine si riferisce all’estrazione automatizzata delle informazioni dai vari spazi digitali: siti web, database ed anche social media – pratiche essenziali per addestrare gli algoritmi. Per mitigare queste problematiche, la GPAI propone l’adozione di codici etici *basati sulla volontarietà, accompagnati da strumenti tecnici adeguati nonché modelli contrattuali uniformi; non mancano altresì raccomandazioni relative ad attività volte a incrementare la consapevolezza riguardo a tali temi. Tra i potenziali strumenti tecnici emerge l’utilizzo di sistemi per controllare regolarmente l’accesso ai dati o facilitare transazioni dirette attraverso modalità nuove; inoltre è cruciale stabilire una cooperazione internazionale al fine di salvaguardare i diritti d’autore in questo contesto caratterizzato da evoluzione tecnologica rapida.

    La difesa della creatività nell’era digitale: un imperativo etico

    Il licenziamento di Shira Perlmutter e le tensioni tra le aziende tecnologiche e i detentori del copyright sollevano interrogativi fondamentali sul futuro della creatività e della proprietà intellettuale nell’era digitale. La capacità di proteggere e valorizzare il lavoro creativo è essenziale per incentivare l’innovazione e garantire un ecosistema culturale ricco e diversificato. La sfida consiste nel trovare un equilibrio tra la promozione dello sviluppo tecnologico e la tutela dei diritti degli autori, garantendo che l’intelligenza artificiale sia utilizzata in modo responsabile e rispettoso della legge.
    Comprendere il concetto di “fair use” è cruciale in questo contesto. Il fair use, o uso equo, è una dottrina legale che consente l’utilizzo limitato di materiale protetto da copyright senza il permesso del detentore del copyright per scopi quali critica, commento, notizie, insegnamento, borsa di studio o ricerca. Tuttavia, la determinazione di ciò che costituisce fair use è spesso complessa e dipende da una serie di fattori, tra cui lo scopo e il carattere dell’uso, la natura dell’opera protetta da copyright, la quantità e la sostanzialità della porzione utilizzata in relazione all’opera protetta da copyright nel suo complesso e l’effetto dell’uso sul potenziale mercato o valore dell’opera protetta da copyright. Un concetto più avanzato è quello delle “Reti Generative Avversarie” (GAN). Le GAN sono un tipo di architettura di apprendimento automatico in cui due reti neurali, un generatore e un discriminatore, competono tra loro. Il generatore cerca di creare dati che sembrino reali, mentre il discriminatore cerca di distinguere tra i dati generati e i dati reali. Questo processo di competizione porta il generatore a produrre dati sempre più realistici. Le GAN potrebbero essere utilizzate per creare opere d’arte originali, ma sollevano anche interrogativi sul diritto d’autore e sulla paternità.

    In definitiva, la questione del rapporto tra intelligenza artificiale e diritto d’autore richiede una riflessione approfondita e un dialogo aperto tra tutti gli attori coinvolti. È necessario trovare soluzioni innovative che consentano di sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale, senza compromettere la creatività e la proprietà intellettuale.* La posta in gioco è alta: il futuro della cultura e dell’innovazione dipende dalla nostra capacità di affrontare questa sfida con saggezza e lungimiranza.

  • Meta ai e Whatsapp sotto la lente: cosa devi sapere sulla privacy

    Meta ai e Whatsapp sotto la lente: cosa devi sapere sulla privacy

    L’Intreccio tra WhatsApp e Meta Ai: Un’Analisi Approfondita

    L’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) nei servizi di messaggistica come WhatsApp, promossa da colossi tecnologici come Meta, ha innescato un dibattito acceso sulla protezione dei dati personali. La commistione tra la convenienza offerta dall’AI e i rischi per la privacy individuale è diventata una questione centrale, alimentata dalla crescente preoccupazione riguardo all’utilizzo delle conversazioni private per addestrare modelli linguistici. WhatsApp, piattaforma utilizzata da miliardi di persone in tutto il mondo, è da tempo oggetto di scrutinio per le sue politiche sulla privacy. L’introduzione di Meta AI non fa altro che intensificare queste preoccupazioni, sollevando interrogativi cruciali sul controllo che gli utenti hanno effettivamente sulle proprie informazioni.

    Al centro del problema si trova il flusso di dati tra WhatsApp e Meta AI. Le conversazioni degli utenti, che dovrebbero essere protette dalla crittografia end-to-end, potrebbero essere utilizzate per alimentare i modelli linguistici di Meta AI. Questa prospettiva ha generato apprensione riguardo alla sicurezza dei dati personali e alla possibilità che informazioni sensibili vengano esposte o utilizzate in modi non trasparenti. Meta intende avvalersi dei dati provenienti da Facebook e Instagram, inclusi testi di chat, post, commenti, didascalie e immagini, per perfezionare i suoi sistemi di AI, inclusi il chatbot Meta AI e i modelli linguistici avanzati. Questa strategia non riguarda esclusivamente gli utenti attivi delle piattaforme, ma anche i soggetti non iscritti i cui dati potrebbero essere stati condivisi da terzi, ampliando ulteriormente il raggio d’azione delle attività di raccolta dati.

    Le perplessità emergono dalla difficoltà di comprendere appieno l’entità dei dati raccolti e le modalità del loro utilizzo. Se da un lato Meta sostiene di attingere a dati disponibili pubblicamente online e a informazioni concesse in licenza, dall’altro la possibilità che anche chi non utilizza i servizi Meta possa essere coinvolto, solleva interrogativi sull’ambito di applicazione delle politiche sulla privacy e sulla capacità degli individui di proteggere le proprie informazioni. È essenziale, quindi, esaminare attentamente le policy sulla privacy di WhatsApp per valutare in che modo i dati vengono effettivamente utilizzati per addestrare i modelli di AI e quali garanzie vengono offerte agli utenti per proteggere la loro privacy.

    La questione della base giuridica utilizzata da Meta per giustificare l’utilizzo dei dati a fini di addestramento dell’AI è un altro punto critico. L’azienda invoca il “legittimo interesse” come fondamento legale per questa pratica, ma la legittimità di tale affermazione è stata contestata da esperti e autorità competenti. L’articolo 6, paragrafo 1, lettera f) del Regolamento (UE) 2016/679 (GDPR) stabilisce che il trattamento dei dati personali è lecito solo se necessario per il perseguimento del legittimo interesse del titolare del trattamento o di terzi, a condizione che non prevalgano gli interessi o i diritti e le libertà fondamentali dell’interessato. La compatibilità tra le finalità originarie della raccolta dei dati e il loro successivo utilizzo per l’addestramento dell’AI, la necessità del trattamento e la proporzionalità rispetto ai diritti degli utenti sono tutti aspetti che devono essere attentamente valutati per garantire la conformità al GDPR.

    In questo scenario, il ruolo delle autorità garanti per la protezione dei dati personali diventa cruciale. Il Garante per la protezione dei dati personali italiano ha avviato un’istruttoria formale in coordinamento con le altre autorità europee per valutare la legittimità del trattamento prospettato da Meta. L’attenzione si concentra sulla compatibilità tra le finalità originarie e le nuove finalità (addestramento AI), sulla proporzionalità del trattamento rispetto al legittimo interesse invocato e sull’effettiva fruibilità del diritto di opposizione per tutti i soggetti interessati. Parallelamente, è stato chiesto a Meta di fornire chiarimenti sull’utilizzo di immagini che potrebbero ritrarre minori, anche qualora pubblicate da terzi, evidenziando la particolare attenzione che deve essere prestata alla protezione dei dati dei soggetti più vulnerabili. L’obiettivo primario è assicurare maggiore trasparenza e controllo nell’ecosistema dell’intelligenza artificiale, garantendo che l’utilizzo delle informazioni personali avvenga nel rispetto dei diritti e delle libertà fondamentali degli individui.

    Inoltre, è da sottolineare l’esigenza di regolamentare l’utilizzo delle immagini dei minori pubblicate da adulti, un nodo etico e legale di fondamentale importanza. Se Meta ha escluso l’utilizzo dei dati pubblicati da utenti minorenni, non è escluso che dati riferibili a minori possano essere presenti nei contenuti postati da adulti. In questi frangenti, i detentori della patria potestà sono invitati a considerare la possibilit di esercitare il diritto di diniego al fine di salvaguardare la sfera privata dei minori coinvolti. La protezione dei dati “riflessi”, ossia i dati personali di minori (o di altri soggetti) che possono apparire nei contenuti pubblicati da utenti adulti, continua a essere una questione complessa e non pienamente regolata, sollevando interrogativi rilevanti sulla gestione delle informazioni personali in un contesto digitale sempre più pervasivo.

    La salvaguardia dei dati indiretti, ovvero le informazioni personali di individui minorenni o altri soggetti che emergono in contenuti diffusi da utilizzatori adulti, resta una tematica intricata e priva di una disciplina esaustiva, suscitando quesiti di rilievo riguardo alla gestione delle informazioni personali in un contesto digitale costantemente pervasivo.

    Il Diritto di Opposizione: Una Garanzia Effettiva?

    Il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) conferisce agli individui il diritto di opporsi al trattamento dei propri dati personali, soprattutto quando tale trattamento si basa sul legittimo interesse del titolare. Questo diritto è stato al centro dell’attenzione nel dibattito sull’utilizzo dei dati di WhatsApp per l’addestramento dell’AI, spingendo le autorità garanti a sollecitare Meta a garantire modalità semplici, accessibili e trasparenti per esercitare tale diritto. Tuttavia, l’effettività di questo diritto è stata messa in discussione da diversi fattori, tra cui la complessità delle procedure di opt-out, la mancanza di chiarezza sulle conseguenze dell’opposizione e la possibilità che Meta si riservi il diritto di continuare a utilizzare i dati qualora ritenga che il suo interesse sia prevalente.

    Per esercitare il diritto di opposizione, Meta ha predisposto moduli online distinti per utenti Facebook, utenti Instagram e non utenti. Questi moduli richiedono la compilazione di diverse informazioni, tra cui il paese di residenza, l’indirizzo e-mail e una spiegazione dell’impatto che il trattamento dei dati ha sull’utente. Tuttavia, molti utenti hanno segnalato difficoltà nell’accesso ai moduli e nella comprensione delle istruzioni, sollevando dubbi sull’effettiva accessibilità di questo diritto. Coloro che provano ad accedere al modulo tramite Facebook riportano la necessità di ripetere il login, mentre, nel caso di chi non possiede un account Meta e desidera completare il form specifico, viene richiesto di fornire una prova, tramite screenshot, che le proprie informazioni siano state fornite a Meta da terze parti. Tale complessità burocratica rischia di scoraggiare gli utenti dall’esercizio del loro diritto, rendendo l’opt-out un’opzione ????????? disponibile, ma di fatto difficile da attuare.

    Si riscontra da parte di alcuni utenti la lamentela che Facebook imponga un ulteriore accesso al proprio account per poter raggiungere il modulo, mentre nel caso in cui si desideri compilare il formulario dedicato a coloro che non sono utenti Meta, viene richiesto di provare, attraverso l’invio di una schermata, che le proprie informazioni siano state precedentemente fornite a Meta tramite soggetti terzi.

    Un ulteriore elemento di preoccupazione è rappresentato dalla possibilità che Meta si riservi il diritto di continuare a utilizzare i dati degli utenti nonostante l’opposizione. L’azienda afferma di esaminare le richieste di obiezione in conformità alle leggi sulla protezione dei dati, ma si riserva la facoltà di valutare la motivazione fornita dagli utenti e, qualora ritenga che il suo interesse sia prevalente, di continuare il trattamento. Questa clausola, che sembra contraddire lo spirito del diritto di opposizione sancito dal GDPR, solleva interrogativi sulla discrezionalità di Meta nel valutare gli interessi in gioco e sulla tutela effettiva dei diritti degli utenti. Alcuni esperti di privacy hanno espresso il timore che le opzioni di opt-out siano spesso un’illusione di controllo, in quanto le aziende possono rendere difficile l’esercizio di tale diritto o continuare a raccogliere dati in forma anonima, rendendo difficile per gli utenti proteggere veramente la propria privacy.

    NOYB, un’organizzazione fondata da Max Schrems, ha presentato denunce in undici Paesi europei, chiedendo alle autorità di avviare una procedura d’urgenza per fermare immediatamente il cambiamento introdotto da Meta. Le denunce si basano sulla contestazione del “legittimo interesse” invocato da Meta come base legale per l’utilizzo dei dati, sostenendo che l’azienda non ha un interesse legittimo che giustifichi l’uso dei dati personali degli utenti per l’addestramento dell’AI, specialmente in assenza di un consenso esplicito. Queste azioni legali testimoniano la crescente attenzione al rispetto dei diritti degli utenti nel contesto dell’AI e la determinazione a contrastare pratiche che potrebbero compromettere la privacy individuale.

    Un gruppo, denominato NOYB, fondato da Max Schrems, ha formalizzato delle segnalazioni in undici nazioni del continente europeo, sollecitando le autorit competenti ad attivare una procedura accelerata per bloccare con effetto immediato le modifiche apportate da Meta.

    È fondamentale che Meta garantisca la piena trasparenza sulle modalità di utilizzo dei dati e offra opzioni di opt-out semplici, accessibili ed efficaci. Gli utenti devono essere consapevoli dei rischi e dei benefici e devono essere in grado di prendere decisioni informate sulla propria privacy. In questo contesto, il ruolo delle autorità garanti per la protezione dei dati personali è quello di vigilare sul rispetto dei diritti degli utenti e di intervenire qualora le pratiche di Meta non siano conformi alle normative vigenti. Solo attraverso un impegno congiunto di istituzioni, aziende e società civile sarà possibile garantire un equilibrio tra innovazione tecnologica e tutela della privacy individuale, creando un ecosistema digitale sicuro e rispettoso dei diritti fondamentali.

    Privacy Avanzata e Tecnologie di Protezione Dati

    Di fronte alle crescenti preoccupazioni sulla privacy legate all’integrazione dell’AI in WhatsApp, Meta ha introdotto nuove funzionalità volte a proteggere i dati degli utenti. Tra queste, spicca il “Private Processing”, un sistema progettato per elaborare i dati necessari per le attività di AI senza che le informazioni siano accessibili a Meta, a WhatsApp o a qualsiasi altra parte. Questo sistema si basa sull’utilizzo di un hardware speciale che isola i dati sensibili all’interno di un “Trusted Execution Environment” (TEE), un’area sicura e separata del processore. Il TEE garantisce che i dati vengano elaborati e conservati per il minor tempo possibile e che il sistema si arresti e invii avvisi in caso di rilevamento di manomissioni o modifiche.

    Tra le nuove implementazioni, emerge il “Private Processing”, un meccanismo studiato per processare le informazioni indispensabili per le operazioni di intelligenza artificiale, preservando la riservatezza dei dati, i quali non risulterebbero accessibili a Meta, WhatsApp, né ad altri soggetti terzi.

    Il Private Processing rappresenta un tentativo di conciliare la necessità di utilizzare i dati per addestrare i modelli di AI con la volontà di proteggere la privacy degli utenti. L’idea alla base è quella di creare un ambiente sicuro in cui i dati possano essere elaborati senza essere esposti a rischi di accesso non autorizzato o di utilizzo improprio. Tuttavia, alcuni esperti hanno espresso scetticismo sull’effettiva efficacia di questo sistema, sottolineando che l’invio di dati sensibili su server esterni per l’elaborazione AI introduce inevitabilmente dei rischi. Matt Green, crittografo presso la Johns Hopkins University, ha affermato che “qualsiasi sistema con crittografia end-to-end che utilizzi l’intelligenza artificiale fuori dal dispositivo sarà più rischioso di un sistema end-to-end puro. I dati vengono inviati a un computer in un data center, e quella macchina vedrà i vostri messaggi privati”.

    Tale infrastruttura sfrutta un componente hardware dedicato che confina le informazioni sensibili all’interno di un “Trusted Execution Environment” (TEE), che rappresenta una sezione protetta e distinta all’interno del processore.

    Matt Green, esperto di crittografia presso la Johns Hopkins University, ha sottolineato che “qualsiasi sistema con crittografia end-to-end che utilizzi l’intelligenza artificiale fuori dal dispositivo sarà più rischioso di un sistema end-to-end puro. I dati vengono inviati a un computer in un data center, e quella macchina vedrà i vostri messaggi privati”.

    Nonostante le preoccupazioni, Meta ha compiuto sforzi significativi per garantire la sicurezza del Private Processing. La società ha reso noto che il codice sorgente di ciascun componente del sistema sarà reso accessibile pubblicamente, al fine di potenziare le procedure di controllo in materia di sicurezza e protezione della privacy e di agevolare lo sviluppo di servizi simili anche da parte di altre realtà. Inoltre, WhatsApp ha introdotto un nuovo controllo chiamato “Privacy Avanzata della Chat”, che consente agli utenti di impedire che altre persone utilizzino le funzioni AI nelle comunicazioni condivise. Se l’impostazione è attiva, si impedisce agli altri di esportare le chat, scaricare automaticamente i file multimediali sul telefono e usare i messaggi per le funzioni IA. Similmente a quanto accade con i messaggi che si autodistruggono, ogni partecipante all’interno di una conversazione ha la possibilità di attivare o disattivare l’opzione “Privacy Avanzata della chat”, e tale impostazione risulterà essere visibile a tutti i componenti del gruppo.
    Le implementazioni tecnologiche di Meta, seppur innovative, non rimuovono del tutto le riserve sollevate dagli esperti del settore.

    La società ha reso noto che rilascerà in modalità open source gli elementi costitutivi del sistema, sia per incrementare le operazioni di verifica di sicurezza e tutela della privacy, sia per agevolare lo sviluppo di servizi analoghi da parte di altre entità.

    Attivando tale opzione, si previene che altri soggetti possano esportare le conversazioni, effettuare il download automatico dei contenuti multimediali sul dispositivo mobile e avvalersi dei messaggi per le funzionalità basate sull’IA.

    Analogamente a quanto accade con i messaggi a tempo, ciascun partecipante a una conversazione ha la facoltà di attivare o disattivare la funzione “Privacy avanzata della chat”, e tale impostazione sarà visibile a tutti i membri del gruppo.

    L’adozione di tecnologie di protezione dati come il Private Processing e la Privacy Avanzata della Chat rappresenta un passo avanti nella tutela della privacy degli utenti di WhatsApp, ma non risolve completamente il dilemma. La questione di fondo rimane quella del controllo che gli utenti hanno effettivamente sui propri dati e della trasparenza con cui le aziende utilizzano tali dati per addestrare i modelli di AI. È necessario un approccio olistico che combini misure tecnologiche, normative e di sensibilizzazione per garantire che l’innovazione tecnologica non avvenga a scapito dei diritti fondamentali degli individui. Solo attraverso un impegno congiunto di istituzioni, aziende e società civile sarà possibile creare un ecosistema digitale sicuro, trasparente e rispettoso della privacy.

    Equilibrio tra Innovazione e Tutela dei Diritti Fondamentali

    L’integrazione dell’intelligenza artificiale in piattaforme di comunicazione come WhatsApp solleva questioni complesse che richiedono un approccio equilibrato e ponderato. Da un lato, l’AI offre opportunità straordinarie per migliorare l’esperienza degli utenti, offrendo funzionalità innovative come la generazione di riassunti, la composizione di risposte intelligenti e l’assistenza virtuale. Dall’altro, l’utilizzo dei dati personali per addestrare i modelli di AI solleva preoccupazioni legittime sulla privacy, sulla sicurezza dei dati e sul controllo che gli utenti hanno sulle proprie informazioni. La sfida è quella di trovare un equilibrio tra l’innovazione tecnologica e la tutela dei diritti fondamentali degli individui, garantendo che l’AI venga utilizzata in modo responsabile, trasparente e rispettoso della privacy.

    Le autorità di regolamentazione svolgono un ruolo cruciale nel garantire che le aziende tecnologiche rispettino i diritti degli utenti e operino in conformità con le normative vigenti. L’indagine del Garante per la protezione dei dati personali italiano e l’attenzione della Data Protection Commission irlandese testimoniano l’impegno delle istituzioni a vigilare sull’utilizzo dei dati personali nel contesto dell’AI. È fondamentale che le autorità di regolamentazione continuino a monitorare attentamente le pratiche delle aziende tecnologiche e ad adottare misure appropriate per proteggere i diritti degli utenti. Allo stesso tempo, è necessario promuovere un dialogo costruttivo tra istituzioni, aziende e società civile per definire standard etici e normativi che guidino lo sviluppo e l’implementazione dell’AI in modo responsabile.

    Gli utenti hanno un ruolo attivo nel proteggere la propria privacy e nel far valere i propri diritti. È importante che gli utenti siano consapevoli dei rischi e dei benefici dell’utilizzo dell’AI e che prendano decisioni informate sulla condivisione dei propri dati. L’esercizio del diritto di opposizione, l’attivazione delle impostazioni di privacy avanzate e la segnalazione di eventuali violazioni della privacy sono tutti strumenti che gli utenti possono utilizzare per proteggere le proprie informazioni personali. Inoltre, è fondamentale che gli utenti si informino sulle politiche sulla privacy delle piattaforme che utilizzano e che sostengano le organizzazioni che difendono i diritti digitali e promuovono la trasparenza nell’utilizzo dei dati.

    In definitiva, il futuro dell’AI dipenderà dalla capacità di creare un ecosistema digitale che promuova l’innovazione tecnologica nel rispetto dei diritti fondamentali degli individui. Solo attraverso un impegno congiunto di istituzioni, aziende e società civile sarà possibile garantire che l’AI venga utilizzata per migliorare la vita delle persone, senza compromettere la privacy, la sicurezza e il controllo che gli utenti hanno sulle proprie informazioni. Il Garante italiano e la DPC irlandese stanno monitorando le pratiche di Meta, ma è necessario un impegno costante per garantire la piena trasparenza e il rispetto dei diritti degli utenti. Ricordiamoci che questi diritti vanno esercitati e tutelati, perché sono alla base di una società democratica e consapevole. Altrimenti rischiamo di delegare scelte importanti e di diventare semplici consumatori passivi della tecnologia.

    Dal punto di vista dell’intelligenza artificiale, il tema principale affrontato è quello del training dei modelli e delle implicazioni che questo ha sulla privacy. In poche parole, l’AI ha bisogno di dati per imparare, e questi dati spesso provengono dalle nostre interazioni online. Il problema è che, a volte, non siamo pienamente consapevoli di come questi dati vengono utilizzati e quali sono le conseguenze per la nostra privacy. Un concetto più avanzato che entra in gioco è quello della privacy differenziale, una tecnica che permette di addestrare modelli di AI proteggendo al contempo la privacy degli individui. In sostanza, si aggiunge un “rumore” ai dati in modo da preservare l’anonimato, ma senza compromettere l’utilità del modello. Riflettiamo su come, in un mondo sempre più guidato dall’AI, sia fondamentale trovare un equilibrio tra progresso tecnologico e tutela dei nostri diritti fondamentali. La tecnologia offre strumenti straordinari, ma è nostro compito assicurarci che vengano utilizzati in modo etico e responsabile.