La nuova AI di Google “Piccoli esperimenti linguistici” ti insegna a parlare come un abitante del posto
Google ha appena lanciato un nuovo esperimento basato sull’intelligenza artificiale per aiutare le persone a imparare nuove lingue e sta puntando dritto al territorio di Duolingo. Questa settimana Google Labs ha presentato una serie di strumenti chiamati Little Language Experiments, basati sul modello Gemini AI. L’obiettivo? Rendere l’apprendimento delle lingue più veloce, più naturale e molto meno formale. Il trio di strumenti di dimensioni ridotte comprende: Tiny Lesson: insegna frasi per scenari di vita reale, come chiedere aiuto in aeroporto o gestire un passaporto smarrito Slang Hang: Genera conversazioni realistiche tra persone madrelingua, con slang e contesto culturale visualizzabili con il mouse Word Cam: utilizza la fotocamera del telefono per identificare gli oggetti ed etichettarli nella lingua che stai imparando Little Language Lessons è una raccolta di piccoli esperimenti di apprendimento realizzati con le API Gemini API – provalo oggi → https://t.co/PBqHDKHGGk pic.twitter.com/Yu9mIRwEcM – Google Labs (@GoogleLabs) 29 aprile 2025 Tutto questo gira su Gemini, il modello linguistico multimodale di Google che gestisce testo, immagini e altro ancora. È la stessa tecnologia che alimenta altre funzioni di Google AI in Search, Workspace e Android. Cosa sta cambiando Imparare una nuova lingua non significa solo memorizzare il vocabolario, ma anche parlare come un vero essere umano. Ed è proprio questo l’obiettivo di Google. La maggior parte delle piattaforme (incluso Duolingo) lascia che gli studenti parlino in modo troppo formale o robotico. Con strumenti come Slang Hang, Google vuole colmare il divario tra l’apprendimento sui libri di testo e la fluidità della vita reale. Secondo le parole di Google: “Questi esperimenti non vogliono sostituire lo studio tradizionale, ma integrarlo: aiutare le persone a costruire abitudini, a rimanere impegnate e a integrare l’apprendimento nella loro vita quotidiana” Nel frattempo, Duolingo si sta dedicando all’intelligenza artificiale: Ha appena annunciato 148 nuovi corsi generati dall’intelligenza artificiale, raddoppiando quasi la sua libreria Sostituzione dei collaboratori umani con l’IA “dove ha senso” Utilizzo dell’IA generativa per supportare le assunzioni e le valutazioni delle prestazioni Duolingo ha puntato sull’intelligenza artificiale fin dall’introduzione del livello di abbonamento Max nel 2023. Ora sta aumentando ulteriormente, ma non tutti sono contenti. La vera domanda Google vuole che Gemini sia il tuo nuovo coach linguistico. Duolingo vuole che l’AI costruisca e gestisca la sua intera classe. Mentre entrambi i colossi tecnologici puntano molto sull’intelligenza artificiale, la vera domanda è: qualcuno vorrà ancora imparare da un umano? Leggi di più su dailyai.com
Le opportunità e le sfide dell’intelligenza artificiale per l’energia globale
L’Agenzia Internazionale dell’Energia (AIE) ha analizzato le opportunità e le sfide che l’IA comporta per l’energia globale. L’addestramento e l’implementazione di sofisticati modelli di IA avvengono all’interno di grandi centri dati che consumano molta energia. Un “tipico centro dati incentrato sull’IA consuma una quantità di elettricità pari a quella di 100.000 famiglie”, osserva l’AIE, e si prevede che le strutture più grandi in costruzione richiederanno una quantità 20 volte superiore. Aumento degli investimenti nei data center Gli investimenti globali nei data center sono quasi raddoppiati dal 2022, raggiungendo mezzo trilione di dollari nel 2024, suscitando preoccupazioni per il crescente fabbisogno di energia elettrica. Sebbene i data center rappresentino circa l’1,5% del consumo globale di elettricità nel 2024 (circa 415 terawattora, TWh), il loro impatto locale è molto più significativo. Il consumo è cresciuto annualmente di circa il 12% dal 2017, superando di gran lunga la crescita della domanda complessiva di elettricità. Gli Stati Uniti sono in testa a questo consumo (45%), seguiti dalla Cina (25%) e dall’Europa (15%). Quasi la metà della capacità dei data center statunitensi è concentrata in soli cinque cluster regionali. In prospettiva, l’AIE prevede che il consumo di elettricità dei data center a livello mondiale raddoppierà entro il 2030, raggiungendo circa 945 TWh. Per contestualizzare il dato, si tratta di una cifra leggermente superiore all’attuale consumo totale di elettricità del Giappone. L’Intelligenza Artificiale è indicata come il “motore più importante di questa crescita”. Secondo le proiezioni, l’aumento maggiore si registrerà negli Stati Uniti, dove i data center potrebbero rappresentare quasi la metà di tutta la crescita della domanda di elettricità entro il 2030. Entro la fine del decennio, si prevede che i data center statunitensi consumeranno più elettricità dell’uso combinato di alluminio, acciaio, cemento, prodotti chimici e altre industrie manifatturiere ad alta intensità energetica. Il “Caso Base” dell’AIE estende questa traiettoria, prevedendo circa 1.200 TWh di consumo globale di elettricità per i data center entro il 2035. Tuttavia, esistono notevoli incertezze: le proiezioni per il 2035 variano da 700 TWh (“Headwinds Case”) a 1.700 TWh (“Lift-Off Case”) a seconda dell’adozione dell’intelligenza artificiale, dei guadagni di efficienza e delle strozzature del settore energetico. Fatih Birol, direttore esecutivo dell’AIE, ha dichiarato: “L’intelligenza artificiale è oggi una delle storie più importanti del mondo dell’energia, ma finora i responsabili politici e i mercati non avevano gli strumenti per comprenderne appieno l’ampio impatto”. “Negli Stati Uniti, i data center sono destinati a rappresentare quasi la metà della crescita della domanda di elettricità, in Giappone più della metà e in Malesia addirittura un quinto” Soddisfare la domanda globale di energia per l’IA Per alimentare questo boom dell’IA è necessario un portafoglio energetico diversificato. L’AIE suggerisce che le energie rinnovabili e il gas naturale avranno un ruolo di primo piano, ma anche le tecnologie emergenti come i piccoli reattori nucleari modulari (SMR) e la geotermia avanzata. Secondo le proiezioni, le energie rinnovabili, supportate dallo stoccaggio e dall’infrastruttura di rete, saranno in grado di soddisfare metà della crescita della domanda di data center a livello globale fino al 2035. Anche il gas naturale è fondamentale, soprattutto negli Stati Uniti, con un’espansione di 175 TWh per soddisfare il fabbisogno di data center entro il 2035 nello scenario di base. L’energia nucleare contribuisce in modo analogo, soprattutto in Cina, Giappone e Stati Uniti, con i primi SMR previsti intorno al 2030. Tuttavia, il semplice aumento della produzione non è sufficiente. L’AIE sottolinea la necessità cruciale di aggiornare le infrastrutture, in particolare gli investimenti nelle reti. Le reti esistenti sono già sotto pressione e potrebbero ritardare circa il 20% dei progetti di data center pianificati a livello globale a causa delle complesse code di connessione e dei lunghi tempi di consegna di componenti essenziali come i trasformatori. Il potenziale dell’intelligenza artificiale per ottimizzare i sistemi energetici Al di là delle richieste energetiche, l’IA offre un potenziale significativo per rivoluzionare il settore energetico stesso. L’AIE elenca numerose applicazioni: Fornitura di energia: L’industria petrolifera e del gas, che è una delle prime ad adottare l’IA, la utilizza per ottimizzare l’esplorazione, la produzione, la manutenzione e la sicurezza, riducendo anche le emissioni di metano. L’intelligenza artificiale può anche aiutare l’esplorazione di minerali critici. Settore elettrico: L’Intelligenza Artificiale può migliorare le previsioni per le fonti rinnovabili variabili, riducendo le interruzioni di corrente. Migliora il bilanciamento della rete, il rilevamento dei guasti (riducendo la durata delle interruzioni del 30-50%) e può sbloccare un’importante capacità di trasmissione attraverso una gestione più intelligente – potenzialmente 175 GW senza costruire nuove linee. Usi finali: Nell’industria, l’adozione diffusa dell’intelligenza artificiale per l’ottimizzazione dei processi potrebbe produrre risparmi energetici equivalenti all’attuale consumo totale di energia del Messico. Le applicazioni per i trasporti, come la gestione del traffico e l’ottimizzazione dei percorsi, potrebbero far risparmiare l’energia equivalente a 120 milioni di auto, anche se gli effetti di rimbalzo dei veicoli autonomi devono essere monitorati. Il potenziale di ottimizzazione degli edifici è significativo ma ostacolato da una digitalizzazione più lenta. Innovazione: L’intelligenza artificiale può accelerare notevolmente la scoperta e la sperimentazione di nuove tecnologie energetiche, come le batterie chimiche avanzate, i catalizzatori per i carburanti sintetici e i materiali per la cattura del carbonio. Tuttavia, il settore energetico attualmente non utilizza l’IA per l’innovazione rispetto a campi come la biomedicina. La collaborazione è fondamentale per superare le sfide Nonostante il potenziale, ci sono ostacoli significativi che impediscono la piena integrazione dell’IA nel settore energetico. Tra questi vi sono problemi di accesso e qualità dei dati, infrastrutture e competenze digitali inadeguate (la concentrazione di talenti nell’IA è minore nei settori energetici), ostacoli normativi e problemi di sicurezza. La sicurezza informatica è un’arma a doppio taglio: se da un lato l’IA migliora le capacità di difesa, dall’altro fornisce agli aggressori strumenti sofisticati. I cyberattacchi alle utility sono triplicati negli ultimi quattro anni. La sicurezza della catena di approvvigionamento è un’altra preoccupazione cruciale, in particolare per quanto riguarda i minerali critici come il gallio (utilizzato nei chip avanzati), dove l’offerta è altamente concentrata. L’AIE conclude che un dialogo e una collaborazione
La moda con le action figure dell’AI e la trasformazione degli animali domestici in persone
Negli anni ’90 abbiamo collezionato le carte dei Pokémon, negli anni 2000 abbiamo avuto una strana fase con i braccialetti di gomma per beneficenza e ora, nel 2025, stiamo trasformando i nostri animali domestici in strani esseri umani dotati di intelligenza artificiale. Un progresso? Forse. Sulla scia del fenomeno “stile Ghibli” che ha fatto fondere i server di OpenAI e ha spinto il CEO Sam Altman a implorare le persone di smettere di generare immagini, abbiamo assistito a una nuova ondata di manie dell’IA che hanno preso piede sui social media. Il tuo feed sui social media potrebbe ora essere invaso da versioni di action figure dei tuoi amici e da versioni umanizzate dei loro gatti. Benvenuti nel 2025. Crea la tua action figure di AI L’ultima tendenza che sta spopolando su X, TikTok e Instagram riguarda le persone che si trasformano in action figure complete di confezione. Gli utenti generano immagini di se stessi come giocattoli da collezione sigillati in blister di plastica con supporti di cartone colorato. “Crea un giocattolo di una persona in base alla foto. Che sia un’action figure da collezione. La figura deve essere collocata all’interno di un blister trasparente, davanti a un cartoncino di supporto”, recita una richiesta molto diffusa e condivisa. Alcuni stanno addirittura creando storie elaborate per i loro alter ego, con tanto di accessori fittizi e “abilità speciali” elencate sulla confezione. Rilassati, usa la tua foto per creare una scatola di giocattoli personalizzata e mostrala qui! Il suggerimento ChatGPT si trova nell’alt text dell’immagine, basta copiarlo e modificarlo a tuo piacimento! #Pi #PiNetwork #Prompt #ChatGPT #Pi81mall pic.twitter.com/6PwhVGcpjA – Rete Pi – Open Mainnet (@Pi81Mall) 6 aprile 2025 Che emozione! L’intelligenza artificiale è riuscita a generare una action figure di Kramer. #Seinfeld pic.twitter.com/kEitu2Ild6 – Seinfeldism (@Seinfeldism1) 10 aprile 2025 Alcuni si sono spinti oltre, utilizzando strumenti di intelligenza artificiale per animare la figura che viene rimossa dalla confezione. Ho provato a creare una figura d’azione creata con ChatGPT? src=hash&ref_src=twsrc^tfw”>#ChatGPT e animata da #KlingAI! Codice, cervello, modalità orso… tutto racchiuso in un’epica goccia. Da 👇🏽 Tweets 🐦>> Action Figure 🙋🏽 >> Video 📷🎦 Questo è selvaggio! 🤯🌻💁🏽#AIcreatività #ActionFigure #TheBrownGrad pic.twitter.com/lmDMUQU7tw – Piyush Kumar Prajapati (@piyushkp27) 5 aprile 2025 Gli animali domestici diventano persone Probabilmente la più strana delle due tendenze, le persone stanno trasformando i loro animali domestici in forme umane. Una richiesta circolata recita: “Trasforma questo animale in un personaggio umano, rimuovendo tutte le caratteristiche animali (come il pelo, le orecchie, i baffi, il muso, la coda, ecc.) pur mantenendo la sua personalità e i tratti riconoscibili. Concentrati sulla cattura dell’espressione, della postura, delle emozioni e dell’identità visiva” I risultati… diciamo che sono affascinanti e inquietanti allo stesso tempo. Crea un ritratto del tuo animale domestico in forma umana – un consiglio speciale per ChatGPT che umanizza gli animali domestici è diventato virale su internet. Tutto ciò che devi fare è caricare un’immagine per chattare con l’AI e inviare le istruzioni riportate di seguito: “Trasforma questo animale in un personaggio umano, rimuovendo tutti gli animali… pic.twitter.com/XFwkNEL6QT – LVV | PUMPY (@lvvpumpy) 7 aprile 2025 “Lascia che siano gatti… è per questo che li amiamo… non sono persone lol”, ha commentato un utente di Instagram, mentre un altro ha scritto semplicemente: “Diavolo no” pic.twitter.com/XxTkmuzXbS – LVV | PUMPY (@lvvpumpy) 7 aprile 2025 Secondo Natalie Fear di Creative Bloq, che ha provato la tendenza con il proprio gatto, “i risultati vanno dal carino al decisamente confuso ” Fear ha descritto il suo animale domestico generato dall’intelligenza artificiale come uno “strano uomo trasandato”, notando che molte trasformazioni di gatti sembrano portare a “vecchi brontoloni” Che, a dirla tutta, è probabilmente il modo in cui la maggior parte dei gatti si manifesterebbe se diventasse improvvisamente umana. Nonostante alcuni risultati inquietanti, la tendenza ha conquistato gli utenti dei social media: un utente di Redditor ha commentato “Oh mio Dio, è fantastico!”, mentre un altro si è lamentato: “Oh Dio, metti in coda alla prossima settimana dei post di persone che trasformano i loro animali domestici in persone. SALVAMI” Quale sarà il prossimo passo? Il text-to-image è entrato davvero nella coscienza pubblica, mentre gli strumenti di AI diventano mobili e più efficienti e facili da usare. Anche la possibilità di caricare foto su ChatGPT e chiedergli di manipolarle sul posto è una forza trainante. Tutto ciò che serve per costruire la tua action figure è nel palmo della tua mano. Quindi, se vuoi provare, fai pure. Ma non incolpare noi quando la forma umana del tuo gatto ti farà venire gli incubi. Leggi di più su dailyai.com
Analisi della geopolitica dell’IA generativa
L’IA generativa sta ridisegnando la competizione globale e la geopolitica, presentando sfide e opportunità sia per le nazioni che per le aziende. Figure di spicco del Boston Consulting Group (BCG) e della sua divisione tecnologica, BCG X, hanno discusso le intricate dinamiche della corsa globale all’IA, il dominio di superpotenze come gli Stati Uniti e la Cina, il ruolo delle “medie potenze” emergenti e le implicazioni per le multinazionali. Gli investimenti nell’IA espongono le aziende a una geopolitica sempre più tesa Sylvain Duranton, Global Leader di BCG X, ha sottolineato il significativo rischio geopolitico che le aziende devono affrontare: “Per quanto riguarda le grandi aziende, quasi la metà di esse, il 44%, ha team in tutto il mondo, non solo nel paese in cui si trova la sede centrale” Molte di queste aziende operano in numerosi Paesi, il che le rende vulnerabili alle diverse normative e ai problemi di sovranità. “Hanno costruito i loro team e il loro ecosistema di intelligenza artificiale molto prima che ci fossero tensioni in tutto il mondo” Duranton ha anche sottolineato il forte squilibrio nella corsa all’offerta di IA, in particolare per quanto riguarda gli investimenti. Confrontando la capitalizzazione di mercato delle aziende tecnologiche, gli Stati Uniti superano l’Europa di 20 volte e la regione Asia-Pacifico di cinque. I dati sugli investimenti dipingono un quadro simile, mostrando uno squilibrio “completamente sproporzionato” rispetto alle dimensioni relative delle economie. Questa corsa all’intelligenza artificiale è alimentata da massicci investimenti in potenza di calcolo, modelli di frontiera e l’emergere di modelli più leggeri e aperti che cambiano la dinamica competitiva. Analisi comparativa delle capacità nazionali di IA Nikolaus Lang, Global Leader del BCG Henderson Institute – il think tank di BCG – ha illustrato l’ampia ricerca intrapresa per valutare in modo oggettivo le capacità nazionali di GenAI. Il team ha analizzato l’”upstream della GenAI”, concentrandosi sullo sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e sui suoi sei fattori chiave: capitale, potenza di calcolo, proprietà intellettuale, talento, dati ed energia. Utilizzando dati concreti come il numero di ricercatori di AI, i brevetti, la capacità dei centri dati e gli investimenti dei VC, hanno creato un’analisi comparativa. Non sorprende che l’analisi abbia rivelato che gli Stati Uniti e la Cina sono i leader dell’IA e mantengono il primato nella geopolitica. Gli Stati Uniti vantano il maggior numero di specialisti di IA (circa mezzo milione), un’immensa potenza di capitale (303 miliardi di dollari in finanziamenti VC, 212 miliardi di dollari in ricerca e sviluppo tecnologico) e una potenza di calcolo leader (45 GW). Lang ha sottolineato il dominio storico dell’America, osservando che “gli Stati Uniti sono stati i maggiori produttori di modelli di IA degni di nota con il 67%” dal 1950, un primato che si riflette nell’attuale panorama dei LLM. Questa forza è rafforzata da un “potere di capitale fuori scala” e da restrizioni strategiche sull’accesso ai chip di IA avanzata attraverso strutture come lo US AI Diffusion Framework. La Cina, la seconda superpotenza dell’IA, mostra una particolare forza nei dati: si colloca ai primi posti nella classifica dell’e-governance e degli abbonamenti alla banda larga mobile, insieme a una significativa capacità di centri dati (20 GW) e alla potenza del capitale. Nonostante l’accesso limitato ai chip più recenti, i LLM cinesi stanno rapidamente colmando il divario con i modelli statunitensi. Lang ha citato l’emergere di modelli come DeepSpeech come prova di questa tendenza, ottenuti con team più piccoli, meno ore di GPU e chip di precedente generazione. I progressi della Cina sono alimentati anche da forti investimenti nelle istituzioni accademiche di IA (che ospitano 45 delle 100 migliori al mondo), da una posizione di leadership nelle richieste di brevetti di IA e da importanti finanziamenti VC sostenuti dal governo. Lang prevede che “i governi svolgeranno un ruolo importante nel finanziamento delle attività di IA in futuro” Le medie potenze: Europa, Medio Oriente e Asia Oltre alle superpotenze, diverse “potenze di mezzo” si stanno ritagliando delle nicchie. UE: Pur rimanendo indietro rispetto agli Stati Uniti e alla Cina, l’UE occupa il terzo posto con una notevole capacità di centri dati (8 GW) e il secondo più grande bacino di talenti dell’IA al mondo (275.000 specialisti) se si considerano le capacità. L’Europa è anche in testa alle pubblicazioni sull’IA. Lang ha sottolineato la necessità di capacità aggregate, suggerendo che l’IA, la difesa e le energie rinnovabili sono aree chiave per il futuro impulso dell’UE. Medio Oriente (Emirati Arabi Uniti e Arabia Saudita): Queste nazioni sfruttano un forte potere di capitale attraverso i fondi sovrani e i prezzi competitivi dell’elettricità per attrarre talenti e costruire potenza di calcolo, con l’obiettivo di diventare motori dell’IA “da zero”. Mostrano dinamiche positive nell’attrarre specialisti di IA e stanno scalando le classifiche delle pubblicazioni sull’IA. Asia (Giappone e Corea del Sud): Sfruttando i forti ecosistemi tecnologici esistenti nel campo dell’hardware e dei giochi, questi Paesi investono molto in R&S (circa 207 miliardi di dollari complessivi da parte delle principali aziende tecnologiche). Il sostegno del governo, in particolare in Giappone, favorisce sia l’offerta che la domanda. I corsi di laurea locali e gli investimenti strategici di aziende come Samsung e SoftBank dimostrano un’attività significativa. Singapore: Singapore sta potenziando il suo ecosistema AI concentrandosi su programmi di qualificazione dei talenti, sostenendo il primo LLM del sud-est asiatico, garantendo la capacità dei centri dati e promuovendo l’adozione attraverso iniziative come la creazione di centri di eccellenza AI. La geopolitica dell’IA generativa: strategia e sovranità La geopolitica dell’IA generativa è plasmata da quattro chiare dinamiche: gli Stati Uniti mantengono il loro primato, grazie a un ecosistema tecnologico senza rivali; la Cina sta rapidamente colmando il divario; le medie potenze si trovano di fronte alla scelta strategica tra costruire l’offerta o accelerare l’adozione; infine, i finanziamenti governativi sono destinati a svolgere un ruolo fondamentale, in particolare con l’aumento dei costi di ricerca e sviluppo e l’insorgere della mercificazione. Con l’aumentare delle tensioni geopolitiche, è probabile che le aziende diversifichino le loro catene di fornitura GenAI per distribuire i rischi. La corsa
Come l’intelligenza artificiale sta rendendo il marketing più facile (e più intelligente)
Il marketing moderno e digitale ha creato modi completamente nuovi per le aziende di entrare in contatto con il proprio pubblico. Questo include i social media, le e-mail, i siti web e molto altro. Per rimanere al passo con i mercati competitivi, le aziende devono destreggiarsi tra tutte queste strategie. Il che può essere estremamente difficile. Per fortuna, oggi esiste una tecnologia che può aiutarci. Diamo quindi un’occhiata più da vicino all’orchestrazione agenziale guidata dall’AI e a come sta rendendo il marketing più semplice e intelligente. L’orchestrazione agenziale è quando più agenti AI lavorano insieme. Ognuno di essi gestisce un compito specifico. Questo approccio al marketing ha contribuito ad automatizzare e ottimizzare le operazioni di marketing per molte aziende. Ha contribuito a velocizzare il processo decisionale e ad aiutare le aziende a tenere il passo con tutti i canali di marketing. Cos’è l’orchestrazione agenziale? Si tratta essenzialmente di un team di agenti AI specializzati che operano in modo semi-indipendente. Ogni agente è responsabile di una particolare funzione, ma collabora per gestire le campagne in modo più efficace. Ad esempio, i diversi ruoli possono includere: Scrivere titoli e testi pubblicitari Selezione delle mailing list Programmare la consegna dei contenuti e scegliere gli orari migliori Osservare i dati sulle prestazioni e regolarsi di conseguenza. Ciò che rende questo processo così efficace è che questi agenti sono in grado di comunicare e di auto-coordinarsi. Questo riduce la necessità di una costante attenzione umana per confermare le decisioni. Come l’orchestrazione agenziale semplifica il marketing In generale, l’orchestrazione agenziale sta aiutando a semplificare il marketing in tutti i settori. Nello specifico, è in grado di farlo fornendo: Migliore coordinamento tra i canali: Con tante strategie e canali di marketing diversi, può essere difficile per i team umani tenere traccia, essere coerenti e assicurarsi che ogni punto vendita fornisca le stesse informazioni. Gli agenti sono anche in grado di monitorare il coinvolgimento dei clienti su ogni piattaforma. Questo può rivelare informazioni preziose e consentire agli agenti AI di apportare modifiche alle strategie e ai contenuti, se necessario. Processo decisionale in tempo reale: Il comportamento dei consumatori cambia molto rapidamente. L’orchestrazione agenziale consente alle aziende di reagire ai dati in tempo reale. Questo funziona sia per le opportunità che per i problemi. Meno lavoro manuale, più tempo creativo: L’orchestrazione agenziale si fa carico delle attività amministrative e ripetitive. Ad esempio, il caricamento di fogli di calcolo, il test A/B dei contenuti e la programmazione dei post. L’automazione di queste attività libera il tempo del team di marketing. Ciò significa che possono concentrarsi su aree più creative del marketing e aiutare l’azienda a crescere ancora di più. Targettizzazione del pubblico più intelligente: Gli agenti sono in grado di lavorare insieme per identificare i segmenti di pubblico. Guardano oltre i semplici dati demografici e considerano anche aspetti come il comportamento, il coinvolgimento e le preferenze. In questo modo è più facile per le aziende adattare le proprie strategie e personalizzare automaticamente i messaggi e le offerte per ogni gruppo. Fornire un’esperienza personalizzata ai clienti permette alle aziende di attrarre e fidelizzare i clienti. L’orchestrazione agenziale utilizza strumenti basati sull’intelligenza artificiale e progettati per funzioni di marketing specifiche. È questo che la rende così efficace: questi strumenti non sono assistenti generici. Sono progettati per funzioni e nicchie specifiche. Alcune delle tecnologie chiave utilizzate in questi strumenti sono: Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Gli agenti sono in grado di comprendere e generare il linguaggio umano. Questo è essenziale quando si tratta di creare contenuti, chatbot e interazioni con i clienti. Analisi predittiva: Analizzando i dati storici, l’intelligenza artificiale è in grado di prevedere i risultati futuri. Ad esempio, può prevedere l’andamento di una campagna o il momento della giornata in cui il coinvolgimento è maggiore. Visione artificiale: Esistono agenti in grado di analizzare immagini e video. L’intelligenza artificiale è in grado di “vedere” e interpretare le immagini o i contenuti video, il che offre un’ampia gamma di vantaggi, aiutando con il visual branding, la valutazione dei contenuti e la coerenza. Algoritmi di apprendimento automatico: Gli agenti possono imparare dal comportamento degli utenti e apportare modifiche alle strategie per garantire che siano rilevanti per il pubblico di riferimento. Questi strumenti di intelligenza artificiale lavorano insieme per formare un’orchestrazione agenziale. Questo aiuta a garantire che le campagne e le strategie di marketing si svolgano in modo fluido, coerente ed efficace. Soprattutto quelle che vengono eseguite su più piattaforme. Tutto questo richiede un minimo di input manuale, il che significa che i team di marketing sono in grado di operare su una scala molto più ampia senza bisogno di lavoro aggiuntivo. Perché è arrivato il momento di abbracciare l’orchestrazione agenziale Il mondo del marketing digitale sta crescendo rapidamente e sta diventando sempre più complesso. Ora i consumatori si aspettano esperienze personalizzate, risposte rapide e messaggi coerenti su diverse piattaforme. Questo ha messo sotto pressione i team di marketing, aumentando il carico di lavoro per stare al passo con la concorrenza e soddisfare le esigenze dei consumatori. Ecco perché è necessaria l’orchestrazione agenziale. La tecnologia AI sta diventando sempre più accessibile alle aziende di tutte le dimensioni, anche a quelle più piccole. Poiché la tecnologia sta diventando sempre più diffusa e mainstream, ci sono opzioni più accessibili e facili da usare tra cui scegliere. Questo rende molto più facile l’accesso e l’utilizzo della tecnologia da parte delle piccole imprese. L’adozione dell’orchestrazione agenziale non è solo essenziale per prosperare, ma anche per non rimanere indietro rispetto ai concorrenti. Come iniziare con l’orchestrazione agenziale Iniziare a lavorare con l’orchestrazione agenziale non deve essere per forza un grande passo in avanti. Inoltre, non significa che devi cambiare completamente le tue strategie di marketing da un giorno all’altro. Un ottimo modo per iniziare se sei alle prime armi con l’orchestrazione agenziale o con l’IA nel suo complesso è quello di: Inizia con un compito: Scegli un’attività ripetitiva o che richiede molto tempo. Ad esempio, la programmazione delle e-mail o la pubblicazione sui social media. Usa uno strumento di
L’intelligenza artificiale, affamata di energia, divorerà la fornitura energetica del Giappone entro il 2030
L’intelligenza artificiale sta già mettendo a dura prova le reti elettriche di tutto il mondo, ma secondo un nuovo rapporto siamo solo all’inizio. Secondo le ultime previsioni dell’Agenzia Internazionale dell’Energia (AIE), entro il 2030 i data center dell’intelligenza artificiale consumeranno quasi la stessa quantità di elettricità che oggi consuma l’intero Giappone. Oggi i data center consumano già circa l’1,5% dell’elettricità mondiale, ovvero circa 415 terawattora all’anno. L’AIE prevede che questo consumo raddoppierà fino a raggiungere quasi 950 TWh entro il 2030, pari a quasi il 3% dell’elettricità globale. L’hardware specializzato che gestisce i sistemi di intelligenza artificiale è il vero consumatore. La domanda di elettricità per questi “server accelerati” aumenterà di un incredibile 30% ogni anno fino al 2030, mentre i server convenzionali cresceranno a un più modesto 9% annuo. Alcuni data center già in costruzione consumeranno una quantità di energia pari a quella di 2 milioni di abitazioni medie, mentre altri già annunciati per il futuro sono destinati a consumarne fino a 5 milioni o più. Alcuni data center potrebbero consumare più di 4 milioni di case. Fonte: IEA. Una distribuzione molto disomogenea Entro il 2030, i data center americani consumeranno circa 1.200 kilowattora (kWh) a persona, ovvero circa il 10% di quanto consuma un’intera famiglia statunitense in un anno e “un ordine di grandezza superiore a qualsiasi altra regione del mondo”, secondo l’AIE. L’Africa, invece, raggiungerà a malapena i 2 kWh a persona. A livello regionale, alcune aree stanno già sentendo la pressione. In Irlanda, i centri dati assorbono l’incredibile 20% dell’elettricità del paese. Sei stati americani dedicano più del 10% della loro energia ai data center, con la Virginia in testa con il 25%. L’energia pulita può tenere il passo? Nonostante i timori che l’appetito dell’intelligenza artificiale possa sabotare gli obiettivi climatici, l’AIE ritiene che queste preoccupazioni siano “sopravvalutate” Quasi la metà dell’elettricità aggiuntiva necessaria per i data center fino al 2030 dovrebbe provenire da fonti rinnovabili, anche se i combustibili fossili continueranno a svolgere un ruolo di primo piano. Il mix energetico varia notevolmente da regione a regione. In Cina, il carbone alimenta oggi quasi il 70% dei data center. Negli Stati Uniti, il gas naturale è al primo posto con il 40%, seguito dalle fonti rinnovabili con il 24%. Le energie rinnovabili faranno il lavoro pesante per l’intelligenza artificiale. Fonte: IEA. In prospettiva, i piccoli reattori nucleari modulari (SMR) potrebbero diventare fondamentali per soddisfare il consumo di energia dell’IA dopo il 2030. Aziende tecnologiche come OpenAI stanno già pianificando il finanziamento di oltre 20 gigawatt di capacità SMR, segno che stanno pensando alla sicurezza energetica a lungo termine. Microsoft vuole addirittura resuscitare la defunta centrale nucleare di Three Mile Island. Efficienza vs. espansione L’AIE ipotizza diversi futuri possibili per il consumo energetico dell’IA. Nello scenario “Lift-Off”, che ipotizza un’adozione accelerata e diffusa dell’IA, l’elettricità globale dei data center potrebbe superare i 1.700 TWh entro il 2035 – quasi il 45% in più rispetto alla proiezione di base. Lo scenario “Lift-Off” dell’AIE prevede un consumo energetico massiccio. Fonte: IEA. In alternativa, lo scenario “Alta Efficienza” suggerisce che i miglioramenti nel software, nell’hardware e nelle infrastrutture potrebbero ridurre il fabbisogno di energia elettrica di oltre il 15%, pur garantendo la stessa capacità e le stesse prestazioni dell’IA. Tuttavia, se l’IA incontra dei problemi, dei “venti contrari”, il consumo di energia potrebbe essere notevolmente inferiore. La principale conclusione dell’AIE è che il prossimo decennio metterà alla prova l’attento equilibrio tra potenza ed efficienza energetica dell’IA. Se l’industria tecnologica riuscirà a risolvere questo enigma potrà avere un impatto non solo sul futuro dell’IA, ma anche sul suo ruolo nell’affrontare, anziché peggiorare, la crisi climatica globale. Leggi di più su dailyai.com
OpenAI contro-querela Elon Musk per aver tentato di “affossare” il rivale dell’AI
OpenAI ha lanciato una controffensiva legale contro uno dei suoi co-fondatori, Elon Musk, e la sua impresa concorrente di AI, xAI. Nei documenti depositati ieri in tribunale, OpenAI accusa Musk di aver orchestrato una campagna “implacabile” e “malevola” volta a “distruggere OpenAI” dopo aver lasciato l’organizzazione anni fa. Le azioni senza sosta di Elon contro di noi sono solo tattiche in malafede per rallentare OpenAI e prendere il controllo delle principali innovazioni di AI a suo vantaggio personale. Oggi abbiamo fatto causa per fermarlo. – OpenAI Newsroom (@OpenAINewsroom) 9 aprile 2025 L’atto giudiziario, presentato alla Corte Distrettuale degli Stati Uniti per il Distretto Nord della California, sostiene che Musk non poteva tollerare il successo di OpenAI dopo averla “abbandonata e dichiarata spacciata ” OpenAI sta cercando di ottenere rimedi legali, tra cui un’ingiunzione per fermare la presunta “azione illegale e sleale” di Musk e un risarcimento per i danni già causati. Le origini di OpenAI e la partenza di Elon Musk I documenti legali raccontano che OpenAI è nata nel 2015, da un’idea discussa dall’attuale amministratore delegato Sam Altman e dal presidente Greg Brockman di creare un laboratorio di intelligenza artificiale focalizzato sullo sviluppo di un’intelligenza artificiale generale (AGI), in grado di superare gli esseri umani, a “beneficio di tutta l’umanità” Musk è stato coinvolto nel lancio, facendo parte del consiglio di amministrazione iniziale della no-profit e impegnandosi a versare 1 miliardo di dollari in donazioni. Tuttavia, il rapporto si è incrinato. OpenAI sostiene che tra il 2017 e il 2018, le richieste di Musk di ottenere il “controllo assoluto” dell’azienda – o il suo potenziale assorbimento in Tesla – sono state respinte da Altman, Brockman e dall’allora scienziato capo Ilya Sutskever. Il documento cita Sutskever che mette in guardia Musk dal creare una “dittatura AGI” A seguito di questo disaccordo, OpenAI sostiene che Elon Musk si sia dimesso nel febbraio 2018, dichiarando che l’impresa sarebbe fallita senza di lui e che avrebbe invece perseguito lo sviluppo dell’AGI presso Tesla. In modo critico, OpenAI sostiene che il miliardo di dollari promesso “non è mai stato soddisfatto, nemmeno lontanamente”. Ristrutturazione, successo e la presunta campagna “malevola” di Musk Di fronte all’aumento dei costi per la potenza di calcolo e il mantenimento dei talenti, OpenAI si è ristrutturata e nel 2019 ha creato un’entità “a profitto limitato” per attrarre investimenti pur rimanendo controllata dal consiglio di amministrazione no-profit e vincolata alla sua missione. Questa struttura, afferma OpenAI, è stata annunciata pubblicamente e a Musk è stata offerta una partecipazione nella nuova entità, ma ha rifiutato e non ha sollevato alcuna obiezione all’epoca. OpenAI sottolinea che le sue scoperte successive – tra cui GPT-3, ChatGPT e GPT-4 – hanno ottenuto una massiccia adozione pubblica e il plauso della critica. Questi successi, sottolinea OpenAI, sono stati conseguiti dopo la partenza di Elon Musk e avrebbero stimolato il suo antagonismo. La documentazione riporta una cronologia di presunte azioni di Elon Musk volte a danneggiare OpenAI: Fondazione di xAI: Musk ha “tranquillamente creato” il suo concorrente, xAI, nel marzo 2023. Richiesta di moratoria: Giorni dopo, Musk ha appoggiato una richiesta di moratoria per lo sviluppo di IA più avanzate del GPT-4, una mossa che OpenAI sostiene fosse volta a “bloccare OpenAI mentre tutti gli altri, in particolare Musk, si mettevano al passo”. Richiesta di documenti: Musk avrebbe fatto una “richiesta pretestuosa” di documenti riservati di OpenAI, fingendo preoccupazione mentre costruiva segretamente xAI. Attacchi pubblici: Utilizzando la sua piattaforma di social media X (ex Twitter), Musk avrebbe diffuso “attacchi a mezzo stampa” e “campagne malevole” al suo vasto pubblico, etichettando OpenAI come “menzogna”, “male” e “truffa totale”. Azioni legali: Musk ha intentato una causa, prima in un tribunale statale (poi ritirata) e poi l’attuale azione federale, sulla base di quelle che OpenAI definisce affermazioni prive di fondamento sulla violazione del “Contratto di fondazione”. Pressioni normative: Musk avrebbe sollecitato i procuratori generali degli Stati a indagare su OpenAI e a forzare un’asta di asset. “Offerta fasulla”: Nel febbraio 2025, un consorzio guidato da Musk ha presentato una presunta offerta di 97,375 miliardi di dollari per gli asset di OpenAI, Inc. OpenAI la definisce un’”offerta fasulla” e una “trovata” priva di prove di finanziamento e progettata esclusivamente per disturbare le operazioni di OpenAI, la sua potenziale ristrutturazione, la raccolta di fondi e i rapporti con gli investitori e i dipendenti, in particolare nel momento in cui OpenAI sta valutando la possibilità di trasformare il suo ramo a scopo di lucro in una Public Benefit Corporation (PBC). Un investitore coinvolto avrebbe ammesso che l’obiettivo dell’offerta era quello di ottenere una “scoperta”. Sulla base di queste accuse, OpenAI avanza due controdenunce principali nei confronti di Elon Musk e xAI: Concorrenza sleale: L’offerta fasulla costituisce una pratica commerciale sleale e fraudolenta ai sensi della legge californiana, volta a distruggere OpenAI e a ottenere un vantaggio sleale per xAI. Interferenza illecita con vantaggi economici futuri: Sostenere che l’offerta fittizia ha intenzionalmente disturbato le relazioni esistenti e potenziali di OpenAI con investitori, dipendenti e clienti. OpenAI sostiene che le azioni di Musk l’hanno costretta a dirottare risorse e a spendere fondi, causando un danno. L’azienda sostiene che la sua campagna minaccia “danni irreparabili” alla sua missione, alla sua governance e alle sue relazioni commerciali cruciali. L’archiviazione riguarda anche le preoccupazioni relative alla sicurezza di xAI, citando i rapporti sulla generazione di contenuti dannosi e di disinformazione da parte della sua AI Grok. Elon non si è mai occupato della missione. Ha sempre avuto i suoi programmi. Ha cercato di prendere il controllo di OpenAI e di fonderla con Tesla come azienda a scopo di lucro – le sue stesse e-mail lo dimostrano. Quando non ha ottenuto il suo scopo, se n’è andato. Elon è senza dubbio uno dei più grandi imprenditori del nostro.. – OpenAI Newsroom (@OpenAINewsroom) 9 aprile 2025 Le controdenunce segnano una drammatica escalation nella battaglia legale tra il pioniere dell’intelligenza artificiale e il suo co-fondatore scomparso. Se inizialmente Elon Musk aveva citato in giudizio OpenAI sostenendo che avesse tradito i
Spot AI ha presentato il primo costruttore universale di agenti AI al mondo per le telecamere di sicurezza
Spot AI ha presentato Iris, che l’azienda descrive come il primo costruttore universale di agenti di AI video per sistemi di telecamere aziendali. Lo strumento consente alle aziende di creare agenti AI personalizzati attraverso un’interfaccia conversazionale, rendendo più semplice il monitoraggio e l’azione sui dati video provenienti da ambienti fisici senza la necessità di competenze tecniche. Progettato per settori come la produzione, la logistica, la vendita al dettaglio, l’edilizia e la sanità, Iris si basa sul precedente lancio di Spot AI Video AI Agents per la sicurezza, la protezione e le operazioni. Mentre questi agenti precostituiti si concentrano su casi d’uso comuni, Iris offre alle organizzazioni la flessibilità di addestrare gli agenti per scenari più specifici e critici per l’azienda. Secondo Spot AI, gli utenti possono creare agenti video in pochi minuti. Il sistema consente l’addestramento attraverso il rinforzo – utilizzando esempi di ciò che l’IA dovrebbe e non dovrebbe rilevare – e può essere configurato per attivare risposte reali come lo spegnimento di apparecchiature, il blocco di porte o la generazione di avvisi. L’amministratore delegato e cofondatore Rish Gupta ha dichiarato che lo strumento riduce drasticamente il tempo necessario per creare sistemi di rilevamento video specializzati. “Quello che prima richiedeva mesi di sviluppo ora avviene in pochi minuti”, ha spiegato Gupta. Prima di Iris, la creazione di sistemi di rilevamento video specializzati richiedeva team dedicati di AI/ML con lauree avanzate, migliaia di immagini annotate e 8 settimane di sviluppo complesso”, ha spiegato. “Iris mette lo stesso potere nelle mani di qualsiasi dirigente d’azienda grazie a una semplice conversazione di 8 minuti e 20 immagini di addestramento” Esempi dal mondo reale Spot AI ha evidenziato una serie di casi d’uso specifici per il settore che Iris potrebbe supportare: Produzione: Rilevamento di perdite di prodotto o di liquidi, con risposte automatiche in base alla gravità. Magazzino: Individuare l’impilamento non sicuro di scatole o pallet per evitare incidenti. Vendita al dettaglio: Monitoraggio dei livelli delle scorte a scaffale e generazione di avvisi per il rifornimento. Sanità: Distinguere il personale e i pazienti che indossano uniformi simili per ottimizzare il flusso di traffico e la sicurezza. Sicurezza: Identificare strumenti come le tronchesi nelle aree di parcheggio per affrontare le minacce alla sicurezza in continua evoluzione. Conformità alla sicurezza: Verifica se i lavoratori indossano i dispositivi di sicurezza richiesti sul posto. Gli agenti video AI monitorano continuamente le aree critiche e aiutano i team a reagire rapidamente ai pericoli per la sicurezza, alle inefficienze operative e ai problemi di sicurezza. Con Iris, questi agenti possono essere sviluppati e modificati attraverso l’interazione in linguaggio naturale, riducendo la necessità di supporto ingegneristico e rendendo le informazioni video più accessibili a tutti i reparti. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
L’intelligenza artificiale sta creando problemi nel processo di peer review in ambito scientifico
L’editoria scientifica si sta confrontando con una questione sempre più provocatoria: cosa fare con l’IA nella peer review? L’ecologista Timothée Poisot ha recentemente ricevuto una revisione chiaramente generata da ChatGPT. Il documento conteneva la seguente stringa di parole rivelatrici: “Ecco una versione rivista della tua recensione con una maggiore chiarezza e struttura” Poisot si è infuriato. “Sottopongo un manoscritto a revisione nella speranza di ricevere commenti dai miei colleghi”, ha scritto in un post sul blog. “Se questo presupposto non viene soddisfatto, l’intero contratto sociale della revisione paritaria viene meno” L’esperienza di Poisot non è un caso isolato. Uno studio recente pubblicato su Nature ha rilevato che fino al 17% delle revisioni di articoli di conferenze sull’intelligenza artificiale nel 2023-24 mostrava segni di modifiche sostanziali da parte di modelli linguistici. Inoltre, in un sondaggioseparato su Nature, quasi un ricercatore su cinque ha ammesso di utilizzare l’IA per accelerare e semplificare il processo di peer review. Abbiamo anche assistito ad alcuni casi assurdi di ciò che accade quando i contenuti generati dall’IA sfuggono al processo di revisione paritaria, che è progettato per difendere la qualità della ricerca. Nel 2024, un articolo pubblicato sulla rivista Frontiers, che esplorava alcuni percorsi di segnalazione cellulare molto complessi, è stato trovato contenente bizzarri diagrammi senza senso generati dallo strumento artistico dell’IA Midjourney. Un’immagine raffigurava un topo deforme, mentre altre erano solo vortici e ghirigori casuali, riempiti di testo incomprensibile. Questo assurdo diagramma generato dall’intelligenza artificiale è apparso nell’articolo Frontiers in 2024. Fonte: Frontiers. I commentatori su Twitter sono rimasti sconcertati dal fatto che figure così palesemente errate abbiano superato la revisione paritaria. “Ehm, come ha fatto la Figura 1 a superare la revisione paritaria?!”, ha chiesto uno di loro. In sostanza, i rischi sono due: a) che i revisori paritari utilizzino l’intelligenza artificiale per esaminare i contenuti e b) che i contenuti generati dall’intelligenza artificiale riescano a superare l’intero processo di revisione paritaria. Gli editori stanno rispondendo a questi problemi. Elsevier ha vietato del tutto l’IA generativa nella revisione paritaria. Wiley e Springer Nature ne consentono un “uso limitato” con obbligo di divulgazione. Alcuni, come l’American Institute of Physics, stanno sperimentando con cautela strumenti di IA per integrare – ma non sostituire – il feedback umano. Tuttavia, il fascino dell’intelligenza artificiale è forte e alcuni ne vedono i benefici se applicata con criterio. Uno studio di Stanford ha rilevato che il 40% degli scienziati ritiene che le revisioni del loro lavoro da parte di ChatGPT possano essere utili quanto quelle umane, e il 20% di più. I ricercatori hanno spesso reazioni positive alle revisioni paritarie generate dall’intelligenza artificiale. Fonte: Nature Tuttavia, l’accademia si basa da millenni sul contributo umano, quindi la resistenza è forte. “Non combattere le revisioni automatizzate significa che ci siamo arresi”, ha scritto Poisot. Molti sostengono che il punto centrale della revisione paritaria sia il feedback dei colleghi esperti, non un timbro algoritmico. Leggi di più su dailyai.com
Bill Gates: L’AI sostituirà la maggior parte dei lavori umani entro un decennio
In una serie di recenti interviste, il co-fondatore di Microsoft Bill Gates ha fatto una previsione azzardata: entro i prossimi 10 anni, l’IA renderà gli esseri umani ampiamente obsoleti sul posto di lavoro. Gates ritiene che, con il rapido progresso dell’IA, essa prenderà il posto della “maggior parte delle cose” attualmente svolte dalle persone, compresi i ruoli chiave nella medicina e nell’istruzione. “Con l’IA, nel prossimo decennio, tutto ciò diventerà gratuito e comune: ottimi consigli medici, ottime ripetizioni”, ha detto Gates durante un’apparizione al programma “The Tonight Show” della NBC con Jimmy Fallon. Pur riconoscendo che oggi le competenze umane in campi come l’assistenza sanitaria e l’insegnamento sono “rare”, Gates immagina un futuro prossimo in cui l’intelligenza artificiale democratizzerà l’accesso a conoscenze e competenze di alto livello. Gates ha anche elaborato questa visione di “intelligenza libera” in una conversazione del mese scorso con Arthur Brooks, professore di Harvard ed esperto di felicità. Ha descritto un’era in cui l’intelligenza artificiale permea la vita quotidiana, trasformando l’assistenza sanitaria, l’istruzione e altro ancora. “È molto profondo e anche un po’ spaventoso, perché sta accadendo molto rapidamente e non c’è un limite massimo”, ha detto Gates. I commenti del miliardario hanno riacceso l’ondeggiante dibattito sull’impatto dell’IA sulla forza lavoro. Alcuni esperti ritengono che l’IA aumenterà principalmente il lavoro umano, incrementando l’efficienza e la crescita economica. Sam Altman, CEO di OpenAI, ha affermato che l’IA sarà come le calcolatriciper l’istruzione. Jensen Huang, CEO di NVIDIA, ha dichiarato: “Mentre alcuni si preoccupano che l’IA possa togliere loro il lavoro, chi è esperto di IA lo farà” Ma altri, come il CEO di Microsoft AI Mustafa Suleyman, mettono in guardia dalle disfunzioni. Nel suo libro del 2023 “The Coming Wave”, Suleyman ha scritto che gli strumenti di IA “aumenteranno solo temporaneamente l’intelligenza umana” prima di sostituire molti lavori. “Ci renderanno più intelligenti ed efficienti per un certo periodo e sbloccheranno enormi quantità di crescita economica, ma fondamentalmente sostituiranno il lavoro”, ha affermato. Nonostante i tanto discussi lati negativi dell’IA, Gates rimane fiducioso nei benefici dell’IA per la società, dalle scoperte mediche alle soluzioni per il clima, fino all’accesso universale a un’istruzione di qualità. Ha anche detto che se oggi dovesse lanciare una nuova impresa, questa sarebbe “incentrata sull’IA” “Oggi qualcuno potrebbe raccogliere miliardi di dollari per una nuova azienda di IA [che è solo] qualche idea abbozzata”, il che è vero, visto che molte startup di IA generativa hanno raggiunto lo status di unicorno senza un prodotto pubblico. Per quanto riguarda le attività umane che potrebbero rivelarsi insostituibili in un futuro dominato dai robot, Gates ha fatto alcune previsioni a Fallon. “Ci saranno alcune cose che riserveremo a noi stessi”, ha detto, suggerendo che gli esseri umani preferiranno ancora guardare altri esseri umani che praticano sport, per esempio. “Ma per quanto riguarda la fabbricazione di oggetti, il loro spostamento e la coltivazione del cibo, con il tempo questi saranno problemi sostanzialmente risolti” La visione di Gates di un mondo in cui le competenze umane saranno in gran parte obsolete nell’arco di un decennio può sembrare stridente, persino distopica, per alcuni. Tuttavia, per molti operatori del settore tecnologico, si tratta semplicemente dell’inevitabile punto di arrivo di una rivoluzione in atto da decenni. Leggi di più su dailyai.com
