Pillole
Spesso succede che l’avvento di nuove tecnologie sia accompagnato da paure e catastrofismi, e così succede anche per gli sviluppi degli ultimi anni delle tecnologie di Machine Learning, che oggi va di moda chiamare “Intelligenza Artificiale”. Ma le reazioni emotive vanno sempre approfondite, a costo di trovarsi alla mercé di interessi manipolatòri: le big tech companies sono molto motivate a far pensare che si tratti di tecnologie pericolosissime che solo loro possono gestire e controllare (magari con tanto di eccezioni legislative), e contemporaneamente usano questo piano emotivo come distrazione dalle considerazioni sull’utilizzo delle tecnologie nel contesto sociale.
Non facciamoci distrarre, è invece necessario studiare e capire limiti e potenzialità del Machine Learning, così come con qualunque altra tecnologia. Ma condurre questo tipo di ricerche in proprio in questo caso è complicato e dispendioso, per via dei necessari requisiti software e hardware.
Il collettivo Autistici/Inventati vuole cambiare questo stato di cose! Per questo movito ha realizzato un Laboratorio Popolare Condiviso di Machine Learning, offrendo hardware con relativi ambienti software preparati per il ML a gruppi e progetti selezionati, a costo zero.
Intervista ad Antonio Casilli, autore di «Schiavi del Clic»: «Dietro questa tecnologia c'è un'enorme quantità di lavoro sui dati fatto da grandi masse di persone. C'è un filo rosso che lega chi allena ChatGpt e i suoi utilizzatori»
Nel comunicato del garante della Privacy che blocca l’assistente virtuale ChatGpt c’è un passaggio illuminante in cui si osserva che l’illecita raccolta dei dati personali avviene in mancanza di una «base giuridica» e «allo scopo di addestrare gli algoritmi sottesi al funzionamento della piattaforma».
L’«addestramento» è stato effettuato dagli utenti di questo software che, stimolati dalla stupefacente operazione di marketing basata sull’immaginario apocalittico della sostituzione del lavoro, e persino degli esseri umani, da parte dei robot nelle ultime settimane hanno lavorato gratuitamente, e probabilmente inconsapevolmente, allo sviluppo di ChatGpt bombardandolo con le richieste più singolari e divertenti. Ciò ha permesso alla società OpenAI che ha lanciato anche ChatGpt, fondata a San Francisco nel 2015, di raccogliere fondi da decine di miliardi di dollari, e investimenti cospicui da parte di Microsoft.
Con l'aiuto di esempi e semplificazioni scopriamo il significato e il funzionamento del Machine Learning (ML): uno dei concetti più nominati e contemporaneamente più misteriosi dei nostri giorni. Scopriremo inoltre quali problemi risolve e il rapporto con l'AI e con il Deep Learning.
Nell'articolo Alessio Pomaro spiega:
- cos'è e come funziona il Machine Learning,
- come si colloca nei confronti dell'Intelligenza Artificiale,
- che genere di problemi permette di risolvere con relativi esempi,
- le tipologie di apprendimento,
- una mini introduzione al Deep Learning.
