L’AI può sostituire gli esseri umani nelle ricerche di mercato? Questa azienda lo sta facendo
Molti responsabili marketing vogliono che le loro ricerche di mercato possiedano più di queste tre qualità: Più veloce, più economica, migliore. Tuttavia, può essere difficile da realizzare, soprattutto nella categoria business-to-business, che si rivolge a un gruppo di persone più selezionato rispetto al business-to-consumer. Riunire i focus group richiede tempo. Far compilare i sondaggi ai leader aziendali può essere costoso. Ottenere risposte più dettagliate con domande di follow-up può essere davvero impossibile. “Devi prendere una decisione entro domani, ma ci vogliono settimane per organizzare un focus group adeguato”, afferma Colin Fleming, CMO del gigante del software ServiceNow. La startup Evidenza, con sede a New York e in modalità stealth da gennaio, sta costruendo un solido caso di utilizzo dell’intelligenza artificiale per stravolgere l’intero processo. Invece di parlare con gli esseri umani per raccogliere informazioni, Evidenza ha costruito una piattaforma che accede a diversi modelli linguistici di grandi dimensioni per creare personaggi digitali che imitano qualsiasi tipo di persona un marketer voglia intervistare. Ad esempio, i chief technology officer o le madri, o le madri che sono anche CTO. Un progetto che avrebbe richiesto mesi di lavoro può essere realizzato in poche ore. Senza obblighi o luoghi in cui trovarsi, questi personaggi alimentati dall’intelligenza artificiale possono anche rispondere alle domande per tutto il giorno, fornendo ai ricercatori un contesto e una visione più approfonditi. Fleming ha definito le ricerche di mercato basate sull’IA, che forniscono clienti su richiesta, un “vero caso d’uso dell’IA nel mondo reale”. Un’anteprima della piattaforma di Evidenza.Evidenza “Mentre le ricerche di mercato tradizionali tendono a essere lente e costose, soprattutto quando si punta a un pubblico difficile da raggiungere come quello degli amministratori delegati, le ricerche sintetiche sono l’alternativa: sono veloci e convenienti”, ha dichiarato Peter Weinberg, uno dei tre co-fondatori di Evidenza. L’azienda ha già generato oltre un milione di dollari di ricavi da più di una dozzina di clienti, tra cui le società di servizi professionali EY e ServiceNow. Evidenza non ha ancora accettato denaro da investitori esterni. Weinberg e il co-fondatore Jon Lombardo hanno lavorato insieme a LinkedIn, dove hanno formato il LinkedIn’s B2B Institute, un think tank dedicato alla ricerca B2B. Il terzo co-fondatore di Evidenza, Brian Watroba, ha trascorso otto anni in Facebook prima di unirsi agli altri. Linda Boff, ex CMO di GE e consulente di Evidenza, ha descritto la ricerca basata sull’AI come un nuovo antidolorifico progettato per alleviare un vecchio mal di testa.
Pinterest è l’ultimo a offrire uno strumento di media buying potenziato dall’intelligenza artificiale, chiamato (naturalmente) Performance
Pinterest sta introducendo Performance, la sua versione degli strumenti di media buying basati sull’intelligenza artificiale, simili a Meta Advantage e Google Performance Max. “La differenza fondamentale tra le campagne Performance e le campagne tradizionali è che l’impostazione è ottimizzata per ottenere il massimo rendimento possibile per gli inserzionisti su Pinterest con uno sforzo significativamente minore”, ha dichiarato Bill Watkins, chief revenue officer di Pinterest, ad ADWEEK. Secondo eMarketer, le entrate pubblicitarie di Pinterest dovrebbero aumentare del 17,2% quest’anno, raggiungendo i 2,66 miliardi di dollari, rispetto al 5,8% del 2023. Uno strumento di acquisto AI probabilmente darà un’ulteriore spinta alle sue fortune. Miglioramenti del CPA e del CPC: I primi test hanno evidenziato un miglioramento di oltre il 10% nel costo per acquisizione per le campagne di conversione e vendita di cataloghi. Le campagne di considerazione hanno registrato un miglioramento di oltre il 10% nel costo per clic. Gli inserzionisti possono impostare input come il budget, il paese, l’età o i gruppi di prodotti su cui vogliono concentrarsi, e Pinterest Performance gestisce il posizionamento, riducendo il tempo di creazione della campagna del 50%, ha dichiarato l’azienda. Gli acquirenti di annunci valutano le prestazioni nel gestore degli annunci della piattaforma. Perché ci interessa: Per compensare la perdita di segnale, piattaforme come Meta, TikTok, Google e più recentemente Yahoo hanno puntato sull’automazione e sull’apprendimento automatico per consigliare e gestire il posizionamento degli annunci per gli inserzionisti. In cambio, queste piattaforme promettono una migliore performance delle campagne. Sebbene siano convenienti, gli acquirenti sono scettici nei confronti di alcuni di questi strumenti di intelligenza artificiale che non offrono dettagli sulla collocazione finale degli annunci. A quasi un anno dal lancio di Meta’s Advantage, alcuni operatori di marketing sono rimasti delusi, trovando i risultati incoerenti. Il prossimo passo: Pinterest sta anche testando un formato di annunci collage per gli inserzionisti, al fine di rendere i contenuti più accessibili e scopribili attraverso la promozione. Wayfair, azienda produttrice di mobili e articoli per la casa, sta riscontrando un certo successo creando collage con decorazioni e arredi, ottenendo un CPC più efficiente del 28% e un coinvolgimento 5,4 volte superiore rispetto ai benchmark verticali di vendita al dettaglio. L’azienda non ha condiviso i dettagli. Di più su www.adweek.com
L’impatto dell’intelligenza artificiale sul marketing digitale: Come influisce sulle agenzie?
Non c’è bisogno di dirlo, ma è un buon inizio: L’uso dell’IA nel marketing digitale è emerso come una forza di trasformazione che ha lasciato il segno in diversi settori. Ma soprattutto le agenzie digitali hanno abbracciato l’IA, consapevoli del suo potenziale nell’ottimizzare le loro operazioni, sia nel servizio che nella gestione dei clienti. In base ai dati emersi dalla McKinsey Analytics Global AI Survey, il 63% degli intervistati ha registrato una crescita dei ricavi, attribuendola all’adozione dell’IA all’interno delle rispettive business unit. Ma c’è di più: le aziende più performanti hanno quasi 3 volte più probabilità di registrare un aumento dei ricavi superiore al 10%, sottolineando così la profonda influenza dell’IA nel rimodellare l’ecosistema digitale. Lo stesso studio ha anche rilevato che l’adozione dell’IA nelle agenzie digitali ha ridotto i costi unitari di almeno il 10%, in media. Quindi, è chiaro che l’IA ha fatto grandi passi avanti nel marketing digitale, sia in positivo che in negativo. Scopriamoli ora. Capire l’impatto dell’IA sul marketing digitale L’intelligenza artificiale sta già trasformando il nostro modo di fare marketing. Ci sta aiutando a comprendere meglio i nostri clienti, a creare contenuti più pertinenti e a offrire esperienze più personalizzate. David Ogilvy, Presidente di Ogilvy & Mather Prima di tutto, analizziamo l’importanza per i marketer digitali di comprendere l’impatto dell’IA. Si dice che l’IA consenta ai marketer di raggiungere un livello di personalizzazione senza precedenti, creando contenuti personalizzati, suggerimenti di prodotti e comunicazioni di marketing per ogni cliente, il tutto basato sui suoi comportamenti e sulle sue preferenze precedenti. Sappiamo anche che oggi è fondamentale conoscere i meccanismi della personalizzazione guidata dall’IA per realizzare strategie di marketing di successo. Tuttavia, avere informazioni su tutti questi aspetti non significa comprendere l’impatto dell’IA sul marketing digitale. Le cose che l’IA porta sul tavolo del marketing sono molte di più. Per quanto riguarda la gestione dei dati e l’automazione, l’intelligenza artificiale diventa sempre più potente e si fa carico di un gran numero di responsabilità, tra cui compiti come l’elaborazione dei dati, i test A/B e la categorizzazione del pubblico. Questo significa anche che gli esperti di marketing hanno più tempo per pensare in modo creativo e strategico. Inoltre, grazie alle analisi basate sull’intelligenza artificiale, i marketer digitali hanno la possibilità di prevedere le azioni e le tendenze dei clienti, il che consente loro di prendere decisioni sulla base di intuizioni basate sui dati e di adattare le strategie. D’altra parte, l’IA sta indubbiamente avendo un grande impatto sul marketing e tale influenza è destinata a crescere nei prossimi anni. Questo significa che i digital marketer (e le agenzie digitali) devono capire come funziona l’IA e come può essere utilizzata per migliorare le loro campagne di marketing per rimanere davanti alla concorrenza. In altre parole, gli esperti di marketing che comprendono l’IA saranno meglio posizionati per avere successo nel panorama del marketing in rapida evoluzione. Proseguiamo concentrandoci su aree più specifiche. Il ruolo dell’intelligenza artificiale nel marketing digitale moderno L’intelligenza artificiale è il futuro del marketing. È l’unico modo per scalare e personalizzare il marketing allo stesso tempo. Scott Brinker, cofondatore e CEO di ChiefMartec Come abbiamo detto in precedenza, gli strumenti e le piattaforme basati sull’AI vengono utilizzati per automatizzare alcune attività di marketing, personalizzare l’esperienza dei clienti e prendere decisioni migliori in ogni fase dell’imbuto di vendita. Questo trasforma le attività di marketing tradizionali in attività di marketing moderno; come già sai, il marketing moderno si affida esclusivamente a strumenti high-tech per raggiungere e coinvolgere i clienti. Questo include modalità come il social media marketing, l’ottimizzazione dei motori di ricerca, il PPC, l’email marketing e molto altro ancora, senza affidarsi a pubblicità cartacee, spot televisivi e così via. A questo punto, è possibile affermare che l’intelligenza artificiale e gli strumenti, le piattaforme e gli sforzi tecnologici correlati creano quello che chiamiamo “marketing moderno”, che si concentra totalmente sui clienti e sulle loro esigenze e desideri specifici. Oggi i marketer digitali si impegnano a comprendere e soddisfare le esigenze e i desideri dei clienti, a differenza dei loro vecchi colleghi che adottavano un approccio incentrato sul prodotto. Creare questo tipo di approccio orientato al cliente è possibile grazie alle tecnologie di marketing e, ovviamente, all’intelligenza artificiale Ancora una volta: Non è un segreto che il marketing moderno sia stato trasformato dall’intelligenza artificiale. Grazie agli approfondimenti basati sui dati forniti dall’intelligenza artificiale, gli esperti di marketing sono ora in grado di creare esperienze personalizzate per ogni cliente in base alle sue preferenze e ai suoi interessi. Ma quali sono le tecnologie chiave che stanno trasformando il marketing digitale? Continua a leggere. Le principali tecnologie AI che stanno trasformando il marketing digitale L’intelligenza artificiale è la prossima grande ondata del marketing digitale. Cambierà il modo in cui facciamo tutto, dal targeting alla segmentazione, dalla creazione di contenuti all’ottimizzazione delle campagne” Brian Solis, analista principale di Altimeter Group Un segreto aperto: il marketing digitale sta subendo un’enorme trasformazione e alcune tecnologie chiave stanno guidando questo grande cambiamento. Come abbiamo detto in precedenza, uno degli attori più importanti di questa trasformazione è l’IA, che sta rimodellando le strategie di marketing automatizzando diverse attività, consentendo una CX più personalizzata e incrementando il processo decisionale basato sui dati. Ad esempio, l’IA viene utilizzata per creare contenuti personalizzati, ottimizzare le campagne di marketing in tempo reale e fornire un’assistenza reattiva ai clienti. Un esempio pratico è Netflix, che utilizza l’IA per analizzare le scelte degli spettatori e suggerire contenuti personalizzati/simili, portando a un maggiore coinvolgimento degli utenti e dei clienti e a una rapida crescita della sua piattaforma. Allo stesso modo, Amazon utilizza efficacemente l’intelligenza artificiale per analizzare i dati dei clienti e fornire raccomandazioni sui prodotti, ottenendo tassi di conversione più elevati e un aumento delle vendite. L’apprendimento automatico (Machine Learning), noto anche come ML, è un altro “game-changer” nel settore del marketing digitale. Come gli esperti di marketing digitale già sanno, l’apprendimento automatico consente ai computer di imparare dai dati, fare previsioni e offrire raccomandazioni senza una programmazione diretta.
Uno studio dell’Università di Oxford identifica i momenti in cui è più probabile che si verifichino le allucinazioni della IA
Uno studio dell’Università di Oxford ha sviluppato un metodo per verificare quando i modelli linguistici sono “insicuri” dei loro risultati e rischiano di avere allucinazioni. Le “allucinazioni” dell’intelligenza artificiale si riferiscono al fenomeno per cui i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) generano risposte fluenti e plausibili che non sono veritiere o coerenti. Le allucinazioni sono difficili, se non impossibili, da separare dai modelli di IA. Sviluppatori di IA come OpenAI, Google e Anthropic hanno tutti ammesso che le allucinazioni rimarranno probabilmente un sottoprodotto dell’interazione con l’IA. Come spiega ilDr. Sebastian Farquhar, uno degli autori dello studio, inun post sul blog, “I LLM sono altamente capaci di dire la stessa cosa in molti modi diversi, il che può rendere difficile capire quando sono certi di una risposta e quando stanno letteralmente inventando qualcosa ” IlCambridge Dictionary ha persino aggiunto una definizione di AI alla parola nel 2023 e l’ha nominata “Parola dell’anno ” La domanda a cui questo studio dell’Università di Oxford ha cercato di rispondere è: cosa succede davvero quando un LLM ha le allucinazioni? E come possiamo capire quando è probabile che accada? Lo studio, pubblicato su Nature, introduce un concetto chiamato “entropia semantica”, che misura l’incertezza dei risultati di un LLM a livello di significato piuttosto che di parole o frasi specifiche utilizzate. Calcolando l’entropia semantica delle risposte di un LLM, i ricercatori possono stimare la fiducia del modello nei suoi risultati e identificare i casi in cui è probabile che abbia delle allucinazioni. L’entropia semantica nei LLM L’entropia semantica, come definita dallo studio, misura l’incertezza o l’incoerenza del significato delle risposte di un LLM. Aiuta a capire quando un LLM potrebbe avere delle allucinazioni o generare informazioni inaffidabili. In termini più semplici, l’entropia semantica misura quanto sia “confuso” l’output di un LLM. È probabile che il LLM fornisca informazioni affidabili se i significati sono strettamente correlati e coerenti. Ma se i significati sono sparsi e incoerenti, è un segnale di allarme che indica che il LLM potrebbe avere delle allucinazioni o generare informazioni imprecise. Ecco come funziona: I ricercatori hanno sollecitato attivamente il LLM a generare diverse possibili risposte alla stessa domanda. Ciò avviene somministrando la domanda all’LLM più volte, ogni volta con un seme casuale diverso o una leggera variazione dell’input. L’entropia semantica esamina le risposte e raggruppa quelle che hanno lo stesso significato di fondo, anche se utilizzano parole o frasi diverse. Se il LLM è sicuro della risposta, le sue risposte dovrebbero avere significati simili, con un conseguente basso punteggio di entropia semantica. Questo suggerisce che il LLM comprende in modo chiaro e coerente le informazioni. Tuttavia, se il LLM è incerto o confuso, le sue risposte avranno una maggiore varietà di significati, alcuni dei quali potrebbero essere incoerenti o non correlati alla domanda. Ciò si traduce in un punteggio di entropia semantica elevato, che indica che il LLM potrebbe avere allucinazioni o generare informazioni inaffidabili. I ricercatori hanno applicato l’entropia semantica a una serie di compiti di risposta alle domande per valutarne l’efficacia. Sitrattava di parametri di riferimento come domande di curiosità, comprensione della lettura, problemi con le parole e biografie. In tutti i casi, l’entropia semantica ha superato i metodi esistenti per individuare quando è probabile che un LLM generi una risposta errata o incoerente. Nel diagramma qui sopra puoi vedere come alcune richieste spingano il LLM a generare una risposta confabulata (imprecisa). Ad esempio, produce un giorno e un mese di nascita quando non sono stati forniti nelle informazioni iniziali. Implicazioni del rilevamento delle allucinazioni Questo lavoro può aiutare a spiegare le allucinazioni e a rendere le LLM più affidabili e attendibili. Fornendo un modo per rilevare quando un LLM è incerto o tendente all’allucinazione, l’entropia semantica apre la strada all’impiego di questi strumenti di IA in settori ad alta concentrazione in cui l’accuratezza dei fatti è fondamentale, come la sanità, la legge e la finanza. I risultati errati possono avere un impatto potenzialmente catastrofico quando influenzano situazioni ad alto rischio, come dimostrano alcuni sistemi predittivi di polizia e di assistenza sanitaria che hanno fallito. Tuttavia, è anche importante ricordare che le allucinazioni sono solo un tipo di errore che i LLM possono commettere. Come spiega il Dr. Farquhar, “se un LLM commette errori costanti, questo nuovo metodo non li coglie. I fallimenti più pericolosi dell’IA si verificano quando un sistema fa qualcosa di sbagliato ma è sicuro e sistematico. C’è ancora molto lavoro da fare” Tuttavia, il metodo dell’entropia semantica del team di Oxford rappresenta un importante passo avanti nella nostra capacità di comprendere e mitigare i limiti dei modelli linguistici dell’IA. Fornire un mezzo oggettivo per individuarli ci avvicina a un futuro in cui potremo sfruttare il potenziale dell’IA assicurandoci che rimanga uno strumento affidabile e degno di fiducia al servizio dell’umanità. 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OpenAI dice che GPT-5 avrà un livello di intelligenza paragonabile a un PhD
La prossima grande evoluzione di ChatGPT è stata vociferata per molto tempo. GPT-5, o qualsiasi altra cosa verrà chiamato, è stato menzionato in modo vago molte volte nell’ultimo anno, ma ieri, Mira Murati, Chief Technology Officer di OpenAI, ha fornito un po’ di chiarezza in più sulle sue capacità. In un’ intervista con Dartmouth Engineering che è stata pubblicata su X (ex Twitter), Murati descrive il salto da GPT-4 a GPT-5 come qualcuno che passa da un liceale all’università. “Se guardi la traiettoria del miglioramento, sistemi come GPT-3 avevano forse un’intelligenza da bambino piccolo”, dice Murati. “E poi sistemi come GPT-4 sono più come un’intelligenza da liceale intelligente. E poi, nei prossimi due anni, stiamo guardando all’intelligenza da dottorato per compiti specifici. Le cose stanno cambiando e migliorando molto rapidamente.” Mira Murati: GPT-3 was toddler-level, GPT-4 was a smart high schooler and the next gen, to be released in a year and a half, will be PhD-level pic.twitter.com/jyNSgO9Kev — Tsarathustra (@tsarnick) Giugno 20, 2024 Interessante, l’intervistatore le ha chiesto di specificare la tempistica, chiedendole se sarebbe arrivata nel prossimo anno. Murati annuisce e poi precisa che sarebbe stato tra un anno e mezzo. Se è vero, GPT-5 potrebbe non uscire prima della fine del 2025 o dell’inizio del 2026. Alcuni saranno delusi di sapere che il prossimo grande passo è così lontano. Dopotutto, le prime voci sul momento di lancio di GPT-5 erano che sarebbe stato alla fine del 2023. E poi, quando questo non si è verificato, i rapporti indicavano che sarebbe stato lanciato questa estate. Si è scoperto che era GPT-4o, che è stato un rilascio impressionante, ma non è stato il tipo di salto di funzione nell’intelligenza a cui Murati si riferisce qui. In termini di affermazione sull’intelligenza, conferma ciò che è stato detto su GPT-5 in passato. Kevin Scott, CTO di Microsoft, afferma che i sistemi AI di prossima generazione saranno “in grado di superare gli esami di dottorato” grazie a migliori operazioni di memoria e ragionamento. Murati ammette che l’intelligenza “a livello di dottorato” si applica solo ad alcuni compiti. “Questi sistemi sono già a livello umano in compiti specifici e, naturalmente, in molti compiti, non lo sono”, dice. Leggi di più su www.digitaltrends.com
ChatGPT vs. Google Gemini: quale scegliere?
Due dei principali chatbot AI disponibili oggi provengono da Google, con il suo sistema Gemini, e da OpenAI, la società che ha dato il via alla rivoluzione dell’AI con ChatGPT. Ma potresti chiederti quale sia il chatbot gratuito migliore. Ho passato molto tempo con entrambi per vedere come si confrontano, analizzare i costi e i benefici di ogni servizio, spiegare quali funzionalità dovrai pagare e quali otterrai gratuitamente, e mostrarti quale AI è migliore per le tue esigenze. Prezzi e livelli Sia ChatGPT che Gemini sono disponibili al pubblico gratuitamente sui rispettivi siti Web e tramite le loro app mobili. Tuttavia, gli utenti del livello gratuito riceveranno solo un accesso limitato ai modelli più aggiornati e capaci. Nel caso di OpenAI, l’accesso gratuito ti concede l’accesso a ChatGPT-4o, ma solo un numero limitato di volte in una finestra di tre ore prima che il sistema ti riporti alla versione più vecchia, ChatGPT-3.5. Inoltre, il superamento del limite di utilizzo durante l’esecuzione di analisi dati, il caricamento di file e immagini o la navigazione con ChatGPT al livello gratuito bloccherà l’accesso a tutti e tre gli strumenti fino a quando il timer di raffreddamento non si resetta. Tuttavia, il livello gratuito consente agli utenti di navigare sul Web, analizzare i dati, le immagini e i file caricati, nonché di scoprire e utilizzare gli applet GPT. Tuttavia, la generazione di immagini Dall-E non è disponibile al livello gratuito, né gli utenti a quel livello sono autorizzati a creare i propri GPT. Per quei servizi, dovrai aggiornare l’abbonamento a Plus ($ 20/mese per gli individui), Teams ($ 25/mese per dipendente) o Enterprise (se devi chiedere, non puoi permettertelo). Per quanto riguarda Google, eseguirai Gemini 1.0 Pro su desktop e dispositivi mobili, e otterrai molte delle stesse funzionalità presenti nel livello gratuito di ChatGPT – generazione di testo, analisi di testo e generazione di codice – nonché un generatore di immagini di base. Incontrerai limiti di utilizzo simili con l’offerta di Google, anche se “il numero di prompt che puoi utilizzare prima di raggiungere il limite varia e dipende da fattori come la lunghezza e la complessità dei prompt, la dimensione e il numero di file che carichi e la durata delle tue conversazioni con Gemini”, secondo le FAQ di Gemini Apps. Per aggirare questi limiti e ottenere l’accesso a Gemini Advanced più potente di Google, che esegue sia il nuovo 1.5 Pro che i modelli Ultra 1.0, nonché l’accesso a una finestra di contesto di 1 milione di token e consentire l’integrazione con Google Workspace, dovrai sborsare $ 20 al mese per un abbonamento Google One AI Premium. Ci sono anche abbonamenti per le aziende, una versione da $ 20/mese (con impegno di 1 anno) chiamata Gemini Business che fa tutto ciò che fa l’abbonamento AI Premium, solo per tutti nella tua azienda, oltre a una versione Enterprise da $ 30/mese che include anche “riunioni avanzate con didascalie tradotte in oltre 15 lingue”. Vantaggi dell’utilizzo di Gemini Voglio dire, essere in grado di generare arte AI senza dover spendere $ 20 al mese è piuttosto fantastico. E se spendi i $ 20, l’integrazione di Gemini con Workspace può fornire una serie di vantaggi. Può aiutarti a redigere e-mail in Gmail, si auto-verifica direttamente dai risultati della ricerca di Google, ti aiuta a scrivere in modo più eloquente in Documenti sia correggendo ciò che hai già scritto sia generando testo in base al tuo prompt, genera nuove diapositive e riassume le presentazioni in Presentazioni, analizza i dati degli fogli di calcolo degli utenti in Fogli e prende autonomamente appunti dalla tua videoconferenza in Meet. Puoi anche integrare Gemini con altre app Google, tra cui Volo, Mappe, YouTube e YouTube Music, tramite la scheda Estensioni nel menu Impostazioni. Gemini offre anche una funzionalità non presente in ChatGPT, chiamata bozze. Se fai una domanda particolarmente complessa al sistema, come, “Una scala alta 12 piedi è appoggiata a un muro con un angolo di 75 gradi. Se la base della scala inizia a scivolare dalla base del muro a 15 centimetri al secondo, quanto velocemente viaggerà la cima della scala quando colpirà il suolo”, Gemini ti fornirà la sua migliore risposta e ti offrirà di mostrarti le altre risposte, leggermente diverse, che ha generato ma non ha utilizzato. In questo modo, se non ti piace la risposta che hai ricevuto, puoi ottenere spiegazioni alternative senza dover riformattare o reiterare il tuo prompt. Vantaggi dell’utilizzo di ChatGPT Certo, non sarai in grado di creare spontaneamente immagini di panda con cappelli a cilindro che mangiano gelato in un caffè parigino gratuitamente, ma non dovrai nemmeno accedere. A differenza di Gemini, ChatGPT non richiede agli utenti di accedere a un account per accedere al livello gratuito. Personalmente, mi piace che quando chiedi a ChatGPT di eventi attuali, includerà automaticamente i collegamenti alle fonti nella sua risposta, in modo da poter verificare rapidamente la sua risposta e approfondire l’argomento se lo desideri (Gemini richiede di fare clic sul pulsante Google nella parte inferiore della risposta per verificarlo). In più di un’occasione, ho avuto Gemini (anche la versione a pagamento) che mi diceva “Sto ancora imparando come rispondere a questa domanda. Nel frattempo, prova la ricerca di Google”, (gli ho chiesto quali fossero le notizie del giorno in Sudafrica, ad esempio), il che equivale a Siri che mi chiede di digitare la mia domanda perché, “mi dispiace, non ho capito”. Entrambe le IA consentono agli utenti di gestire, rinominare, archiviare ed eliminare le conversazioni precedentemente tenute. Tuttavia, mentre ChatGPT crea collegamenti condivisibili a tali conversazioni, Gemini (supponendo che tu abbia attivato l’integrazione di Workplace) può esportare le conversazioni in Documenti o incollarle in una bozza di Gmail. Confronto velocità e precisione Nella mia esperienza, ho scoperto che Gemini tende a restituire le risposte un po’ più velocemente di ChatGPT (anche se la differenza nella pratica è davvero trascurabile), ma ChatGPT tende a restituire risposte più complete e approfondite. Prendi la generazione di codice, ad esempio. Quando gli è stato chiesto di
xAI si assicura il supporto di Dell e Super Micro per il progetto del supercomputer
La startup di Elon Musk, xAI, ha appena annunciato che si affiderà a Dell e Super Micro per i rack di server a supporto del suo gigantesco progetto di supercomputer. Musk ha annunciato questa collaborazione sulla sua piattaforma di social media, X, segnando uno sviluppo chiave nell’obiettivo di xAI di assemblare quello che ha ripetutamente definito “il più grande supercomputer del mondo” I rack di server sono parte integrante dell’infrastruttura di calcolo ad alte prestazioni, in quanto forniscono lo scheletro necessario per immagazzinare e organizzare i vari componenti di calcolo necessari per le operazioni dei supercomputer. Queste stanze ingegnerizzate sono progettate per promuovere un’efficienza e un flusso d’aria ottimali – cosa di vitale importanza nel mondo del supercalcolo – sfruttando lo spazio limitato del pavimento. I rack di server, come quelli utilizzati in Grok di xAI per l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale su larga scala, sono componenti essenziali dell’infrastruttura di server che supportano l’immensa potenza di calcolo necessaria per questi carichi di lavoro. Per questi progetti sono necessarie centinaia di migliaia di chip AI ad alta potenza per raggiungere la scala desiderata e i cicli di produzione disponibili nelle fonderie di semiconduttori sono insufficienti. il progetto di xAI è enorme, quindi la gestione del calore è stata particolarmente impegnativa su questa scala. La tecnologia attuale non è abbastanza veloce e i supercomputer, che possono eseguire calcoli migliaia di volte più velocemente, si surriscaldano a tal punto che i chip al loro interno degradano le prestazioni nel tempo. Questo problema è aggravato dalla necessità di migliaia di chip di intelligenza artificiale che consumano energia, necessari per addestrare modelli di intelligenza artificiale più avanzati come Grok di xAI. Dettagli della partnership: I ruoli di Dell e Super Micro Secondo Musk, Dell Technologies sarà responsabile dell’assemblaggio di metà dei rack per il supercomputer di xAI. Super Micro Computer, chiamata da Musk “SMC”, fornirà la metà restante. Super Micro, nota per i suoi stretti legami con aziende produttrici di chip come Nvidia e per la sua esperienza nella tecnologia di raffreddamento a liquido, ha confermato a Reuters questa partnership. Super Micro, con sede a San Francisco, è famosa per i suoi approcci innovativi alla progettazione dei server, in particolare per la sua tecnologia di raffreddamento a liquido. Questa tecnologia è fondamentale per gestire il calore estremo generato dai sistemi informatici ad alte prestazioni, consentendo un funzionamento più efficiente e prolungando potenzialmente la durata dei componenti. In uno sviluppo correlato, il CEO di Dell Michael Dell ha annunciato su X che l’azienda sta collaborando con Nvidia per costruire una “fabbrica di AI” che alimenterà la prossima versione del chatbot di xAI, Grok. Questa collaborazione sottolinea le grandi risorse computazionali che l’addestramento di modelli avanzati di AI richiede. Musk ha già dichiarato che l’addestramento del modello Grok 2 ha richiesto circa 20.000 unità di elaborazione grafica (GPU) Nvidia H100 e le versioni future potrebbero richiedere fino a 100.000 di questi chip. Secondo The Information, il supercomputer proposto dovrebbe essere operativo entro l’autunno del 2025. Sia Dell Technologies che Super Micro Computer apportano a questo progetto una vasta esperienza e competenza. Dell è da decenni un fornitore affidabile di server e infrastrutture per centri dati, che alimenta molte delle più grandi piattaforme di cloud computing e strutture di supercomputing del mondo, come il supercomputer Frontera del Texas Advanced Computing Center. Super Micro si è affermata come leader nella fornitura di soluzioni server ad alte prestazioni ed efficienza energetica. Le sue innovazioni nel raffreddamento a liquido e nelle architetture dei server blade sono ampiamente utilizzate da fornitori di cloud, aziende e istituti di ricerca per carichi di lavoro impegnativi come l’AI e il calcolo ad alte prestazioni. Implicazioni per le tecnologie di AI e supercomputing La collaborazione tra xAI, Dell Technologies e Super Micro Computer rappresenta una pietra miliare significativa per il progresso delle tecnologie di AI e supercomputing. Con l’avanzare del progetto, è probabile che si spingano i confini del calcolo ad alte prestazioni e si contribuisca alla rapida evoluzione delle capacità dell’intelligenza artificiale. Questa partnership evidenzia anche la crescente importanza dell’hardware specializzato nel settore dell’IA. Man mano che i modelli di IA diventano sempre più complessi e ad alta intensità di dati, si prevede che la domanda di soluzioni di calcolo ad alte prestazioni continuerà ad aumentare, rimodellando potenzialmente il panorama dell’industria tecnologica nei prossimi anni. Vedi anche: Dell, Intel e l’Università di Cambridge mettono in campo il supercomputer AI più veloce del Regno Unito Vuoi saperne di più sull’IA e sui Big Data dai leader del settore? Dai un’occhiata all’ AI & Big Data Expo che si terrà ad Amsterdam, in California e a Londra. L’evento completo è in concomitanza con altri eventi di spicco come Intelligent Automation Conference, BlockX, Digital Transformation Week e Cyber Security & Cloud Expo. Scopri gli altri eventi tecnologici aziendali e i webinar di TechForge qui. Tags: intelligenza artificiale, dell, elon musk, supercomputer Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Il lancio della suite “Apple Intelligence” di Apple è posticipato dall’UE
Alla Worldwide Developers Conference (WWDC) di Apple è stata presentata “Apple Intelligence”, una suite di funzioni AI progettate per trasformare l’esperienza dell’iPhone. Al centro di Apple Intelligence c’è un modello di intelligenza artificiale leggero ma potente, con tre miliardi di parametri. Sebbene sia inferiore agli attuali modelli linguistici, che si avvicinano a trilioni di parametri, il modello AI di Apple opera direttamente sull’iPhone per un’elaborazione dei dati privata e a bassa latenza. Contemporaneamente, ChatGPT gestirà compiti più complessi grazie alla partnership a sorpresadi Apple con OpenAI. Una delle caratteristiche principali di Apple Intelligence è la sua capacità di riscrivere e-mail e messaggi, adattando le risposte allo stile e al tono unico dell’utente. Può anche riassumere lunghe chat di gruppo e dare priorità alle notifiche in base alle abitudini dell’utente. Questi sistemi di intelligenza artificiale servono anche a migliorare Siri, che ora è in grado di avviare conversazioni più naturali e consapevoli del contesto, comprendendo le richieste associate ai dati presenti sul dispositivo. Così, ad esempio, se qualcuno ti invia una canzone, puoi dire qualcosa come: “Siri, riproduci la canzone che mi ha mandato un mio amico l’altro giorno” Oppure: “Siri, parlami dell’incarico che il mio capo mi ha mandato ieri” L’era dei “dispositivi AI” è già iniziata: Google, Samsung e altri stanno lavorando per rendere disponibili a tutti diverse funzioni AI. Tuttavia, il tentativo di Apple sembra penetrare ulteriormente nel modo in cui utilizziamo i nostri dispositivi e, per estensione, i nostri dati. Quando Apple e OpenAI hanno annunciato la loro partnership, Elon Musk è stato tra i primi a sottolineare come OpenAI potrebbe trarre vantaggio da questa collaborazione. pic.twitter.com/7OgZAAdPf6 – Elon Musk (@elonmusk) 10 giugno 2024 Apple e OpenAI si sono affrettati ad affermare che ciò non avverrà: “Le protezioni per la privacy sono integrate quando si accede a ChatGPT all’interno di Siri e degli Strumenti di scrittura: le richieste non vengono memorizzate da OpenAI e gli indirizzi IP degli utenti vengono oscurati” Ritardo dell’UE e preoccupazioni normative Apple ha poi annunciato che almeno tre funzioni chiave dell’AI – Phone Mirroring, SharePlay Screen Sharing e Apple Intelligence – non saranno accessibili agli utenti dell’Unione Europea fino al 2025. Ciò deriva dalle preoccupazioni legate al Digital Markets Act (DMA) dell’UE, che mira a promuovere la concorrenza leale e l’interoperabilità tra le piattaforme digitali. In sostanza,il DMA impone alle grandi aziende tecnologiche come Apple di garantire che i loro prodotti funzionino bene con i loro concorrenti. Apple teme che rendere compatibili le sue funzioni AI con le piattaforme rivali possa mettere a rischio la sicurezza dei dati degli utenti. Apple ha rilasciato una dichiarazione in cui si impegna a collaborare con la Commissione Europea per trovare una soluzione che le permetta di distribuire i suoi nuovi strumenti ai clienti dell’UE senza compromettere la loro sicurezza. L’UE: agisce in modo equo o è un’ingorda punizione? Apple non è l’unica azienda tecnologica che si è scontrata con l’UE ultimamente. Meta ha recentemente annullato il lancio di Meta AI in Europa dopo aver affrontato le obiezioni delle autorità di regolamentazione dell’UE e dei sostenitori della privacy in merito al suo piano di addestramento di modelli AI con i dati degli utenti di Facebook e Instagram. Meta intendeva aggiornare i propri termini di servizio per consentire l’utilizzo dei post degli utenti dell’UE sui social media a scopo di addestramento, ma la decisione è stata accolta con una rapida reazione. In risposta, Meta ha fatto marcia indietro, dichiarando che non utilizzerà i post dei social media dell’UE per addestrare i suoi modelli di intelligenza artificiale e, come Apple, ritarderà il lancio dei suoi nuovi prodotti. La dichiarazione di Meta recitava: “Saremmo in grado di offrire alle persone solo un’esperienza di secondo piano. Questo significa che al momento non siamo in grado di lanciare Meta AI in Europa” Da un lato, l’UE è fortemente impegnata a tutelare i cittadini e a tenere sotto controllo le grandi tecnologie. Dall’altro lato, ci sono preoccupazioni legittime che lo zelo normativo dell’UE possa ritorcersi contro. Stiamo assistendo all’evidenza che gli strumenti di IA sono materialmente più difficili da immettere sul mercato nell’UE e le aziende potrebbero cercare pascoli più verdi in regioni con regole più accomodanti. È importante? Dipende dal tuo punto di vista. Al momento,aziende fiorenti come la francese Mistral stanno rafforzando la voce dell’Europa nel settore dell’IA generativa . È difficile immaginare che qualcuno sia troppo scontento di non vedere i propri dati sui social media consumati da Meta o di aspettare qualche mese per l’intelligenza di Apple. In effetti, i clienti dell’UE sono già abituati a vedere la tecnologia arrivare nel continente molto tempo dopo gli Stati Uniti, con l’Apple Vision Pro che dovrebbe essere rilasciato a giugno. Tuttavia, l’imminente legge sull’intelligenza artificiale porrà alle aziende tecnologiche un altro ostacolo da negoziare, che si preannuncia già un po’ complicato. Leggi di più su dailyai.com
Ai news: Inversioni a U, elefanti parlanti e Grande Fratello AI
Benvenuti alla carrellata di notizie sull’intelligenza artificiale di questa settimana. Questa settimana l’IA ha origliato gli elefanti. Le grandi aziende tecnologiche hanno interrotto i loro piani sull’IA. E il Grande Fratello ha ricevuto una spinta dall’intelligenza artificiale per tenerti d’occhio più da vicino. Approfondiamo. L’IA frena Dopo un duro contraccolpo da parte degli esperti di sicurezza, Microsoft ha deciso di non distribuire la controversa funzione Recall con i suoi nuovi PC Copilot. Un alto dirigente ha assicurato al Congresso che l’azienda ora dà priorità alla sicurezza rispetto all’intelligenza artificiale. Anche Meta ha fatto un’inversione di rotta questa settimana, facendo marcia indietro sull’utilizzo dei dati dei social media dell’UE per addestrare la sua IA. In una risposta a tono, Meta ha praticamente detto agli utenti dell’UE: “Se non possiamo usare i tuoi dati, allora non avrai Meta AI” Piagnistei. Le aziende di IA si sorprendono quando gli utenti e le autorità di regolamentazione mettono in dubbio la loro gestione dei rischi dell’IA. I catastrofisti stanno esagerando? Forse. Ma una ricerca condotta da Anthropic ha mostrato come i modelli di IA possano sviluppare una tendenza emergente a imbrogliare, mentire e giocare con il sistema per ottenere ricompense. via GIPHY AI Dr. Doolittle I ricercatori hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per esplorare il modo in cui gli elefanti comunicano e hanno scoperto che usano i nomi quando si rivolgono gli uni agli altri, proprio come fanno le persone. Questa e altre ricerche correlate sollevano alcune domande interessanti. Potremmo usare l’intelligenza artificiale per comunicare con gli animali? Dovremmo? Ci sono argomenti sorprendenti su entrambi i fronti del dibattito etico. Gli esseri umani potrebbero avere bisogno di aiuto per comunicare tra loro. Se lavori nel settore dei servizi, l’intelligenza artificiale potrebbe aiutarti a gestire il tuo prossimo cliente irascibile. Un’azienda giapponese ha sviluppato una soluzione di “annullamento delle emozioni” per aiutare gli operatori dei call center a gestire i clienti arrabbiati. Guardare l’IA che ti osserva L’intelligenza artificiale ci renderà più sicuri? Le telecamere alimentate dall’intelligenza artificiale hanno suscitato preoccupazioni per la privacy, in quanto continuano a spuntare in un numero sempre maggiore di spazi pubblici per sorvegliarci. Alcune delle cose che il sistema Rekognition di Amazon rileva nelle stazioni ferroviarie del Regno Unito sembrano più che inquietanti. In una mossa che sembra uscita direttamente da un libro di testo sul Grande Fratello, OpenAI ha nominato l’ex capo della NSA Paul Nakasone nel suo consiglio di amministrazione. L’uomo che ha spinto per il diritto di spiare le persone e ha chiesto alle aziende tecnologiche di aiutare la NSA a farlo, ora è nel consiglio di amministrazione della più grande azienda di intelligenza artificiale. Sembra legittimo. La porta girevole di OpenAI ha visto il co-fondatore Ilya Sutskever lasciare l’azienda il mese scorso. Sutskever ritiene che la superintelligenza dell’IA sia a portata di mano e questa settimana ha fondato una nuova azienda per crearla in modo sicuro. Una cosa che non pensava che OpenAI fosse in grado di fare, o disposta a fare. Come possiamo far funzionare tutto questo? Un rapporto del FMI afferma che ci sono buone e cattive notizie riguardo all’IA e al tuo lavoro. L’IA ha un notevole potenziale di spinta alla produttività, ma potrebbe anche portare a una massiccia perdita di posti di lavoro. Ilrapporto offre spunti interessanti su chi è più a rischio e su cosa devono fare i governi per attutire il colpo. Papa Francesco si è rivolto ai leader mondiali sull’etica dell’IA in occasione del G7 in Italia. Ha espresso opinioni forti su come conciliare i benefici dell’IA con l’etica della società. La versione breve del suo discorso è: “Non lasciate che l’IA prenda tutte le nostre decisioni e vietate i robot assassini” Mi sembra un inizio ragionevole. I video con l’intelligenza artificiale migliorano e peggiorano I generatori di video da testo (T2V) sono stati un ottimo barometro per i progressi dell’intelligenza artificiale. Ci hanno fornito una rappresentazione visiva dei progressi dell’intelligenza artificiale. Poco più di un anno fa, abbiamo visto l’orribile video generato dall’intelligenza artificiale di Will Smith che mangiava spaghetti. La scorsa settimana abbiamo visto le dimostrazioni di Luma e Kling e il confronto è ridicolo. L’esponenziale continua. Le leggi di scala si sono mantenute per *15* ordini di grandezza.. …eppure le persone continuano a sorprendersi, a causa della cecità da pendenza esponenziale https://t.co/IbogcBYspQ pic.twitter.com/TSnjxRKlI1 – AI Notkilleveryoneism Memes ⏸️ (@AISafetyMemes) 10 giugno 2024 Questa settimana Runway ha presentato il suo generatore iperrealistico Gen 3 Alpha T2V e le demo sono ancora migliori di questi strumenti. La fisica e il controllo dell’angolo di ripresa sembrano incredibili. Con il miglioramento dell’IA generativa, è inevitabile che alcune persone la utilizzino per creare contenuti poco chiari. Le autorità australiane stanno indagando su un incidente di deep fake avvenuto in una scuola di Melbourne, dato che gli incidenti di deep fake che prendono di mira bambini piccoli sono diventati sempre più comuni. Medici AI L’intelligenza artificiale sta dando una spinta all’assistenza sanitaria con progressi significativi nell’aiutare i medici a diagnosticare i pazienti. OpenAI e Color Health hanno collaborato a un progetto per accelerare il trattamento del cancro. Uno strumento di copilot alimentato da GPT-4o sta aiutando i medici a sviluppare piani di cura personalizzati per il cancro a un ritmo che altrimenti non sarebbe possibile. Il trattamento del morbo di Parkinson rimane una sfida, ma un nuovo test del sangue alimentato dall’intelligenza artificiale potrebbe aiutare a individuare più precocemente la malattia. Un team di ricerca ha scoperto che può prevedere il morbo di Parkinson con un’accuratezza del 79% fino a sette anni prima che i sintomi si manifestino. Altre notizie.. Ecco altre storie di AI degne di nota che abbiamo apprezzato questa settimana: ✍️ Prompt per l’audio: “Un batterista su un palco durante un concerto circondato da luci lampeggianti e da una folla acclamante”. pic.twitter.com/z0N8sbbsEU – Google DeepMind (@GoogleDeepMind) 17 giugno 2024 E questo è quanto. Dovremmo usare l’intelligenza artificiale per comunicare con gli animali? Se trovassimo un modo per farlo, gli animali potrebbero dire qualcosa di interessante su ciò che stiamo
Claude 3.5 Sonnet di Anthropic batte GPT-4o nella maggior parte dei benchmark
Anthropic ha lanciato Claude 3.5 Sonnet, il suo modello di fascia media che supera la concorrenza e persino l’attuale Claude 3 Opus, il modello di punta di Anthropic, in diverse valutazioni. Claude 3.5 Sonnet è ora accessibile gratuitamente su Claude.ai e sull’app Claude iOS, con limiti tariffari più elevati per gli abbonati ai piani Claude Pro e Team. È disponibile anche attraverso Anthropic API, Amazon Bedrock e Vertex AI di Google Cloud. Il prezzo del modello è di 3 dollari per milione di token in ingresso e 15 dollari per milione di token in uscita, con una finestra contestuale di 200.000 token. Anthropic sostiene che Claude 3.5 Sonnet “stabilisce nuovi parametri di riferimento nel settore per quanto riguarda il ragionamento a livello di laurea (GPQA), la conoscenza a livello di laurea (MMLU) e la competenza di codifica (HumanEval)” Il modello dimostra di essere in grado di comprendere meglio le sfumature, l’umorismo e le istruzioni complesse, eccellendo nella produzione di contenuti di alta qualità con un tono naturale. Operando a una velocità doppia rispetto a Claude 3 Opus, Claude 3.5 Sonnet è adatto a compiti complessi come l’assistenza clienti sensibile al contesto e l’orchestrazione di flussi di lavoro in più fasi. In una valutazione interna di codifica agenziale, ha risolto il 64% dei problemi, superando in modo significativo Claude 3 Opus che ha raggiunto il 38%. Il modello dimostra anche di aver migliorato le capacità di visione, superando Claude 3 Opus nei benchmark di visione standard. Questo miglioramento è particolarmente evidente nei compiti che richiedono un ragionamento visivo, come l’interpretazione di grafici e diagrammi. Claude 3.5 Sonnet è in grado di trascrivere accuratamente il testo da immagini imperfette, una caratteristica preziosa per settori come la vendita al dettaglio, la logistica e i servizi finanziari. Oltre al lancio del modello, Anthropic ha presentato Artifacts on Claude.ai, una nuova funzione che migliora l’interazione degli utenti con l’IA. Questa funzione consente agli utenti di visualizzare, modificare e sviluppare i contenuti generati da Claude in tempo reale, creando un ambiente di lavoro più collaborativo. Nonostante il significativo salto di intelligenza, Claude 3.5 Sonnet mantiene l’impegno di Anthropic per la sicurezza e la privacy. L’azienda dichiara: “I nostri modelli sono sottoposti a test rigorosi e sono stati addestrati per ridurre gli abusi” Esperti esterni, tra cui l’Istituto britannico per la sicurezza dell’AI (UK AISI) e gli esperti di sicurezza dei bambini di Thorn, hanno partecipato ai test e al perfezionamento dei meccanismi di sicurezza del modello. Anthropic sottolinea la sua dedizione alla privacy degli utenti, affermando: “Non addestriamo i nostri modelli generativi sui dati inviati dagli utenti, a meno che questi non ci diano il permesso esplicito di farlo. Ad oggi non abbiamo utilizzato dati inviati da clienti o utenti per addestrare i nostri modelli generativi” In prospettiva, Anthropic prevede di rilasciare Claude 3.5 Haiku e Claude 3.5 Opus più avanti nel corso dell’anno per completare la famiglia di modelli Claude 3.5. L’azienda sta inoltre sviluppando nuove modalità e funzionalità per supportare un maggior numero di casi d’uso aziendali, tra cui l’integrazione con le applicazioni aziendali e una funzione di memoria per un’esperienza utente più personalizzata. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
