Una controversa direttiva inviata ai lavoratori federali statunitensi richiedeva loro di giustificare il proprio operato settimanale tramite un’email. Secondo fonti vicine al progetto, le risposte saranno elaborate da un sistema di AI per determinare se il lavoro svolto sia considerato essenziale o meno.
Il sistema utilizzerà un Large Language Model (LLM) per analizzare e processare i dati testuali ricevuti. Il messaggio inviato dall’Ufficio per la Gestione del Personale (OPM) non menzionava esplicitamente minacce di licenziamento, ma è stato inviato poco dopo che Elon Musk aveva annunciato su X che la mancata risposta sarebbe stata interpretata come dimissioni.
Tuttavia, diverse agenzie governative, inclusi il Dipartimento di Giustizia e la FBI, hanno invitato i dipendenti a ignorare la comunicazione, mentre alcuni sindacati hanno definito l’iniziativa illegale e hanno aggiornato una causa in corso contro l’amministrazione Trump per contestarla. Il presidente Trump ha elogiato l’iniziativa, sostenendo che potrebbe identificare dipendenti assenti o non produttivi.
Tuttavia, il provvedimento ha incontrato forte opposizione, con alcuni dipartimenti che hanno successivamente annullato licenziamenti dovuti al processo di valutazione. Il giudice federale Jeanette Vargas ha anche emesso un’ingiunzione preliminare per limitare l’accesso di DOGE ai sistemi sensibili del Dipartimento del Tesoro, citando preoccupazioni per la gestione caotica delle informazioni.
L’uso dell’AI per la valutazione del personale federale solleva interrogativi sul futuro del lavoro pubblico e sulle implicazioni etiche di tali metodologie di controllo della produttività.
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Le previsioni meteo fanno un grande passo avanti con il nuovo sistema AI europeo
L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il settore delle previsioni meteorologiche grazie a un nuovo sistema europeo sviluppato dal Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF).
Questo modello AI è in grado di fornire previsioni globali accessibili a tutti e ha dimostrato di superare i metodi convenzionali fino a 15 giorni in anticipo, con una precisione superiore del 20% rispetto ai sistemi basati su equazioni fisiche elaborate da supercomputer.
Una delle caratteristiche più innovative di questo sistema è la capacità di prevedere eventi climatici estremi con maggiore anticipo. Ad esempio, è stato in grado di stimare il percorso di un ciclone tropicale con un vantaggio di 12 ore rispetto ai modelli tradizionali, un fattore cruciale per la sicurezza e la gestione delle emergenze.
L’ECMWF ha inoltre reso i dati disponibili pubblicamente, favorendo la trasparenza e l’innovazione nel settore delle previsioni meteorologiche.
Questo nuovo modello si affianca a progetti simili sviluppati da aziende come Google DeepMind (GenCast e GraphCast), Huawei (Pangu-Weather), Nvidia (FourCastNet) e istituti accademici cinesi (FuXi). Tutti questi sistemi sono stati addestrati su una vasta banca dati meteorologica costruita in oltre 40 anni di osservazioni.
Tuttavia, l’ECMWF si distingue per la sua capacità di prevedere una gamma più ampia di parametri, tra cui la radiazione solare e la velocità del vento a 100 metri di altezza, un dato essenziale per il settore delle energie rinnovabili.
Il futuro delle previsioni meteo sarà probabilmente una combinazione di modelli AI e simulazioni fisiche, con l’obiettivo di fornire previsioni sempre più affidabili, rapide e precise.
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