L’articolo esplora come la matematica possa essere la chiave per ridurre il fenomeno delle ‘allucinazioni’ nei chatbot AI, ossia quando queste tecnologie generano informazioni false o errate.
Ricercatori di aziende come Harmonic stanno sviluppando modelli di AI, come Aristotle, che non solo rispondono a domande complesse ma verificano anche la correttezza delle loro risposte utilizzando prove matematiche.
Questo approccio si basa su tecniche di verifica formale, con l’obiettivo di creare sistemi AI che non commettano errori, almeno in ambiti come la matematica e la programmazione. Harmonic, sostenuta da investitori come Sequoia Capital, utilizza un linguaggio di programmazione chiamato Lean per generare prove matematiche che consentono all’AI di migliorare attraverso un processo iterativo di verifica.
L’idea di fondo è che, se l’AI può essere infallibile in matematica, potrebbe estendere questo rigore logico anche ad altre aree, come la programmazione e persino le verità fisiche del mondo reale.
Tuttavia, rimane ancora una sfida applicare questo metodo al di fuori di contesti strettamente matematici, dove la verità può essere meno definita. L’articolo riflette sul potenziale di queste tecniche per migliorare l’affidabilità delle risposte AI e minimizzare gli errori che spesso caratterizzano i chatbot attuali come ChatGPT.
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Google afferma che l’AI generativa è pronta per lavori reali
oogle ha presentato durante l’evento ‘Gemini at Work’ i suoi ultimi sviluppi nell’AI generativa, puntando a convincere le imprese che le sue soluzioni, come Gemini e Vertex AI, sono superiori a quelle offerte da Microsoft e OpenAI. La compagnia ha illustrato oltre 100 casi di successo, con clienti come Snap, Puma e Radisson Hotel Group, che utilizzano queste tecnologie per migliorare vari processi aziendali.
Un esempio specifico è Scotts Miracle-Gro, che ha implementato un ‘sommelier del giardino’ basato su AI per fornire consigli ai giardinieri. Google sta anche introducendo agenti semi-autonomi capaci di agire entro limiti prestabiliti, un trend adottato anche da Microsoft e Salesforce.
Una delle sfide principali per le aziende è capire se gli assistenti di produttività basati su AI, che costano dai 20 ai 30 dollari al mese per utente, valgano l’investimento, considerando che alcune grandi aziende già risparmiano circa 105 minuti a persona a settimana grazie a questi strumenti.
L’articolo menziona anche l’uso dell’AI per generare slogan pubblicitari, come nel caso dell’azienda di traslochi Pods, che ha impiegato Gemini per creare contenuti pubblicitari più velocemente rispetto al lavoro umano.
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OpenAI ha proposto agli Stati Uniti una costruzione senza precedenti di data center per competere con la Cina
L’articolo evidenzia l’ambiziosa proposta di OpenAI agli Stati Uniti per costruire un’infrastruttura di data center su larga scala, con l’obiettivo di competere con la Cina nel campo dell’AI.
L’azienda sta cercando di posizionarsi come leader globale nell’intelligenza artificiale e per farlo necessita di una potenza di calcolo e risorse tecnologiche senza precedenti.
La proposta include il potenziamento delle infrastrutture esistenti e l’implementazione di nuovi data center che sarebbero fondamentali per sostenere lo sviluppo dei modelli di AI, sempre più complessi e bisognosi di capacità computazionali avanzate.
Nel frattempo, la collaborazione tra Google Cloud e DeepMind dimostra quanto sia cruciale unire ricerca e sviluppo di prodotti per accelerare il processo di commercializzazione delle tecnologie AI.
Google ha cercato di colmare il divario tra i suoi team di ricerca e produzione per competere con OpenAI, evidenziando come la sinergia tra queste due aree sia determinante per il successo nel settore.
In un mercato sempre più competitivo, sia Google che OpenAI puntano a ottenere il primato, sfruttando innovazioni tecnologiche e nuove partnership con aziende che richiedono soluzioni di AI all’avanguardia.
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