Utenti di Reddit manipolati segretamente dall’intelligenza artificiale in uno scioccante esperimento psicologico
Ricercatori dell’Università di Zurigo hanno condotto in segreto un esperimento di IA della durata di mesi sulla comunità r/changemyview di Reddit, composta da 3,8 milioni di membri, senza il consenso degli utenti. Un gruppo di ricercatori dell’Università di Zurigo ha condotto un esperimento segreto durato mesi utilizzando commenti generati dall’intelligenza artificiale per influenzare gli utenti di Reddit senza che questi ne fossero a conoscenza o avessero dato il loro consenso. L’esperimento ha avuto luogo su r/changemyview, un subreddit da 3,8 milioni di membri noto per i dibattiti civili. I ricercatori hanno utilizzato modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per scrivere risposte personalizzate e persuasive, fingendosi persone reali, per verificare se l’intelligenza artificiale potesse cambiare le opinioni degli utenti. I dettagli Sono stati pubblicati commenti generati dall’intelligenza artificiale, fingendosi utenti reali, per influenzare le opinioni. I personaggi includevano sopravvissuti a traumi e voci politiche controverse. L’intelligenza artificiale utilizzava dati personali estrapolati dalla cronologia degli utenti per personalizzare le risposte persuasive. Nessuna delle attività è stata divulgata, violando le regole del subreddit e di Reddit in generale. Non si trattava solo di bot. Si trattava di una manipolazione psicologica che utilizzava i dati personali per testare l’efficacia dell’IA nel far cambiare idea alle persone. Il Chief Legal Officer di Reddit, Ben Lee, ha definito questo comportamento “profondamente sbagliato sia a livello morale che legale” e ha confermato che Reddit sta preparando un’azione legale formale. Foto di Brett Jordan su Unsplash La difesa dei ricercatori I ricercatori affermano che il loro comitato etico ha approvato il progetto e sostengono che il loro obiettivo era quello di mostrare come l’intelligenza artificiale possa essere utilizzata in modo improprio per manipolare le elezioni o diffondere discorsi di odio. “Crediamo che i potenziali benefici di questa ricerca siano sostanzialmente superiori ai rischi”, hanno scritto i ricercatori. Il contraccolpo I mod di r/changemyview si sono indignati, definendo la ricerca “sgradita” e “manipolativa” Hanno presentato un reclamo e chiesto all’università di bloccare la pubblicazione dello studio. Questo esperimento rivela una minaccia crescente: La persuasione alimentata dall’intelligenza artificiale su larga scala, senza consenso. Dimostra quanto facilmente le persone possano essere influenzate quando l’IA conosce le tue convinzioni e può imitare i tuoi simili. I Redditors sono stati utilizzati come soggetti di prova. Non si è trattato solo di un esercizio accademico. Dimostra quanto possa essere potente e sottile la manipolazione dell’IA, soprattutto quando imita voci umane fidate utilizzando dati personali. Con la diffusione dell’IA generativa, il rischio di manipolazione guidata dall’IA non è più teorico. È reale ed è appena accaduto in una delle più grandi comunità di Internet. Ora Reddit, una delle più grandi comunità online del mondo, sta reagendo. Leggi di più su dailyai.com
Meta rafforza la sicurezza dell’intelligenza artificiale con i nuovi strumenti di Llama
Se stai costruendo con l’IA o se stai cercando di difenderti dal lato meno interessante di questa tecnologia, Meta ha appena lanciato nuovi strumenti di sicurezza per Llama. Gli strumenti di sicurezza migliorati per i modelli di intelligenza artificiale Llama arrivano insieme a nuove risorse di Meta pensate per aiutare i team di cybersecurity a sfruttare l’intelligenza artificiale per la difesa. Tutto questo fa parte della volontà di rendere lo sviluppo e l’utilizzo dell’IA un po’ più sicuro per tutti i soggetti coinvolti. Gli sviluppatori che lavorano con la famiglia di modelli Llama hanno ora a disposizione un kit aggiornato con cui giocare. Puoi ottenere questi ultimi strumenti di Llama Protection direttamente dalla pagina Llama Protections di Meta, oppure trovarli dove vivono molti sviluppatori: Hugging Face e GitHub. Il primo è Llama Guard 4. Si tratta di un’evoluzione del filtro di sicurezza personalizzabile di Meta per l’intelligenza artificiale. La grande novità è che ora è multimodale e può comprendere e applicare le regole di sicurezza non solo al testo, ma anche alle immagini. Si tratta di un aspetto cruciale in quanto le applicazioni di IA diventano sempre più visive. Questa nuova versione è stata inserita anche nella nuovissima API Llama di Meta, attualmente in anteprima limitata. Poi c’è LlamaFirewall. Si tratta di un nuovo pezzo del puzzle di Meta, progettato per agire come un centro di controllo della sicurezza per i sistemi AI. Aiuta a gestire diversi modelli di sicurezza che lavorano insieme e si aggancia agli altri strumenti di protezione di Meta. Il suo compito? Individuare e bloccare i rischi che tengono svegli gli sviluppatori di IA, come ad esempio gli attacchi “prompt injection” progettati per ingannare l’IA, la generazione di codice potenzialmente difettoso o il comportamento rischioso dei plug-in di IA. Meta ha anche dato una bella sistemata al suo Llama Prompt Guard. Il modello principale Prompt Guard 2 (86M) è ora in grado di individuare meglio i fastidiosi tentativi di jailbreak e le iniezioni di prompt. Più interessante, forse, è l’introduzione del Prompt Guard 2 22M. Prompt Guard 2 22M è una versione molto più piccola e veloce. Meta ritiene che possa ridurre la latenza e i costi di calcolo fino al 75% rispetto al modello più grande, senza sacrificare la potenza di rilevamento. Per tutti coloro che hanno bisogno di risposte più rapide o che lavorano con budget ridotti, si tratta di un’aggiunta gradita. Ma Meta non si sta concentrando solo sui costruttori di AI, bensì anche sui difensori informatici in prima linea nella sicurezza digitale. Ha sentito le richieste di strumenti migliori basati sull’intelligenza artificiale per aiutare nella lotta contro i cyberattacchi e sta condividendo alcuni aggiornamenti che mirano proprio a questo. La suite di benchmark CyberSec Eval 4 è stata aggiornata. Questo toolkit open-source aiuta le organizzazioni a capire quanto siano effettivamente bravi i sistemi di intelligenza artificiale nelle attività di sicurezza. Quest’ultima versione include due nuovi strumenti: CyberSOC Eval: realizzato con l’aiuto degli esperti di cybersecurity CrowdStrike, questo framework misura in modo specifico le prestazioni dell’IA in un ambiente reale di Security Operation Centre (SOC). È stato progettato per fornire un quadro più chiaro dell’efficacia dell’IA nel rilevamento e nella risposta alle minacce. Il benchmark stesso è in arrivo. AutoPatchBench: Questo benchmark verifica la capacità di Llama e di altre IA di trovare e correggere automaticamente le falle di sicurezza nel codice prima che i malintenzionati possano sfruttarle. Per contribuire a portare questo tipo di strumenti nelle mani di chi ne ha bisogno, Meta sta lanciando il Llama Defenders Program. Si tratta di dare alle aziende partner e agli sviluppatori un accesso speciale a un mix di soluzioni di intelligenza artificiale – alcune open-source, altre ad accesso anticipato, altre ancora proprietarie – tutte orientate a diverse sfide di sicurezza. Nell’ambito di questa iniziativa, Meta sta condividendo uno strumento di sicurezza AI che utilizza internamente: l’Automated Sensitive Doc Classification Tool. Questo strumento appone automaticamente delle etichette di sicurezza sui documenti all’interno di un’organizzazione. Perché? Per impedire che le informazioni sensibili escano dalla porta o per evitare che vengano accidentalmente inserite in un sistema di intelligenza artificiale (come nelle configurazioni RAG) dove potrebbero essere divulgate. L’azienda sta anche affrontando il problema dell’audio falso generato dall’intelligenza artificiale, sempre più utilizzato nelle truffe. Llama Generated Audio Detector e Llama Audio Watermark Detector vengono condivisi con i partner per aiutarli a individuare le voci generate dall’IA in potenziali chiamate di phishing o tentativi di frode. Aziende come ZenDesk, Bell Canada e AT&T sono già in fila per integrarli. Infine, Meta ha dato un’occhiata in anteprima a qualcosa di potenzialmente enorme per la privacy degli utenti: Private Processing. Si tratta di una nuova tecnologia a cui stanno lavorando per WhatsApp. L’idea è quella di permettere all’intelligenza artificiale di fare cose utili come riassumere i messaggi non letti o aiutarti a redigere le risposte, ma senza che Meta o WhatsApp possano leggere il contenuto dei messaggi. Meta si è dimostrata piuttosto aperta sul fronte della sicurezza, pubblicando persino il proprio modello di minaccia e invitando i ricercatori di sicurezza a cercare falle nell’architettura prima che venga messa in funzione. È un segno che sanno di dover affrontare al meglio l’aspetto della privacy. Nel complesso, Meta ha fatto un’ampia serie di annunci sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale. L’azienda sta chiaramente cercando di mettere in atto un’azione seria per proteggere l’IA che costruisce, fornendo al contempo alla comunità tecnologica più ampia strumenti migliori per costruire in modo sicuro e difendersi efficacemente. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Natasha Lyonne dirigerà un film sci-fi con intelligenza artificiale che potrebbe ridefinire Hollywood
Il nuovo film “Uncanny Valley” sarà realizzato utilizzando un’intelligenza artificiale generativa addestrata su dati completamente autorizzati. Natasha Lyonne, star di Poker Face e Russian Doll, sarà la regista e la protagonista di un nuovo film di fantascienza intitolato Uncanny Valley, un coraggioso esperimento di fusione tra la creatività umana e l’intelligenza artificiale generativa. Il film, scritto insieme a Brit Marling di The OA e sostenuto dallo studio Asteria, incentrato sull’AI, utilizzerà immagini generate dall’AI e alimentate da un modello di AI cosiddetto “etico” chiamato Marey. Grandi novità Si tratta di uno dei primi grandi progetti hollywoodiani ad abbracciare l’IA generativa come parte del nucleo creativo, non solo dietro le quinte. E lo fa in un momento in cui l’industria dell’intrattenimento è profondamente divisa sull’impatto dell’IA sui diritti degli artisti e sull’integrità creativa. Uncanny Valley segue una ragazza adolescente il cui mondo si districa dopo essersi appassionata a un videogioco AR molto popolare. Il film mescolerà azione dal vivo e ambienti virtuali generati dall’intelligenza artificiale, progettati in parte dal pioniere della tecnologia Jaron Lanier, esperto di VR e critico dell’intelligenza artificiale. Le immagini saranno create utilizzando Marey, un modello di intelligenza artificiale generativa costruito da Moonvalley e commercializzato come uno dei primi addestrati esclusivamente su contenuti autorizzati e protetti da copyright. Asteria, co-fondata da Lyonne e dal regista Bryn Mooser, afferma di dare priorità alla proprietà creativa e all’approvvigionamento etico, in contrasto con i modelli di OpenAI e altri. Il punto di vista di Lyonne L’attrice definisce il film un mix di Matrix e Colombo, affermando che il viaggio creativo è stato “radicalmente espansivo” “L’intelligenza artificiale può consentire visioni più ampie sullo schermo, ma dobbiamo anche confrontarci con le sue complessità in materia di diritti degli artisti”, ha dichiarato. Oltre lo schermo Con l’utilizzo dell’IA che è già stato un punto di rottura negli scioperi di Hollywood dello scorso anno e con più di 400 artisti che hanno recentemente denunciato OpenAI e Google per problemi di copyright, Uncanny Valley arriva in un momento culturale critico. La sua proposta di “AI pulita” potrebbe verificare se la tecnologia può essere utilizzata senza sostituire o sfruttare i creatori. Non sono state confermate né la data di uscita né la piattaforma. Ma con Lyonne alla regia e protagonista e Brit Marling alla sceneggiatura e al ruolo di co-protagonista, Uncanny Valley si posiziona come uno degli esperimenti di cinema generati dall’intelligenza artificiale di più alto profilo. Hollywood ha temuto l’ascesa dell’IA e Uncanny Valley potrebbe dimostrare che può essere un alleato, se usata in modo responsabile. Oppure potrebbe alimentare il fuoco. In ogni caso, si tratta di un film che il settore seguirà con attenzione. Leggi di più su dailyai.com
Anthropic ha aggiunto l’intelligenza artificiale ai tuoi strumenti di lavoro preferiti
Anthropic ha appena lanciato le “Integrazioni” per Claude, che consentono all’intelligenza artificiale di dialogare direttamente con i tuoi strumenti di lavoro preferiti. Inoltre, l’azienda ha lanciato una funzione di “Ricerca Avanzata” per scavare più a fondo che mai. Partendo dalle integrazioni, la funzione si basa su uno standard tecnico che Anthropic ha rilasciato lo scorso anno (il Model Context Protocol, o MCP), ma lo rende molto più semplice da usare. In precedenza, l’impostazione era un po’ tecnica e locale. Ora gli sviluppatori possono creare ponti sicuri che consentono a Claude di connettersi in modo sicuro con le app sul web o sul desktop. Per gli utenti finali di Claude, questo significa che ora è possibile collegarlo a un elenco crescente di software di lavoro popolari. Fin da subito è stato incluso il supporto per dieci grandi nomi: Jira e Confluence di Atlassian (ciao, project manager e team di sviluppo!), la centrale di automazione Zapier, Cloudflare, lo strumento di comunicazione con i clienti Intercom, oltre a Asana, Square, Sentry, PayPal, Linear e Plaid. Stripe e GitLab si uniranno presto alla festa. Allora, qual è il problema? Il vero vantaggio è il contesto. Quando Claude può vedere la cronologia del progetto in Jira, leggere la knowledge base del team in Confluence o controllare gli aggiornamenti delle attività in Asana, smette di tirare a indovinare e inizia a capire su cosa stai lavorando. “Quando colleghi i tuoi strumenti a Claude, quest’ultimo acquisisce un contesto profondo sul tuo lavoro – comprendendo la cronologia dei progetti, gli stati delle attività e le conoscenze organizzative – e può intraprendere azioni su ogni superficie”, spiegano da Anthropic. E aggiunge: “Claude diventa un collaboratore più informato, aiutandoti a realizzare progetti complessi in un unico luogo con l’assistenza di esperti in ogni fase” Vediamo cosa significa in pratica. Collegando Zapier, improvvisamente dai a Claude le chiavi di migliaia di app collegate dai flussi di lavoro di Zapier. Potresti chiedere a Claude, in modo colloquiale, di attivare una sequenza complessa, ad esempio di prendere gli ultimi dati sulle vendite da HubSpot, di controllare il tuo calendario e di prendere appunti per una riunione, il tutto senza che tu muova un dito in quelle app. Per i team che utilizzano Jira e Confluence di Atlassian, Claude potrebbe diventare un valido aiuto. Pensa alla stesura di specifiche di prodotto, alla sintesi di lunghi documenti di Confluence in modo da non doverli sfogliare, o anche alla creazione di batch di ticket Jira collegati in una sola volta. Potrebbe anche individuare potenziali blocchi stradali analizzando i dati del progetto. Se utilizzi Intercom per le chat con i clienti, questa integrazione potrebbe cambiare le carte in tavola. L’assistente AI di Intercom, Fin, può ora lavorare con Claude per fare cose come creare automaticamente una segnalazione di bug in Linear se un cliente segnala un problema. Puoi anche chiedere a Claude di esaminare la cronologia delle chat di Intercom per individuare gli schemi, aiutare a risolvere problemi difficili o riassumere ciò che i clienti dicono, rendendo l’intero percorso dal feedback alla soluzione molto più agevole. Anthropic sta anche rendendo più facile per gli sviluppatori creare un numero ancora maggiore di connessioni. L’azienda ritiene che, utilizzando i suoi strumenti (o piattaforme come Cloudflare che si occupano della sicurezza e della configurazione), gli sviluppatori possano creare un’integrazione personalizzata con Claude in circa mezz’ora. Ciò potrebbe significare collegare Claude ai sistemi interni della tua azienda o a software di settore specializzati. Oltre alle integrazioni di strumenti, Claude riceve un aggiornamento serio per la ricerca Oltre a queste nuove connessioni, Anthropic ha dato un forte impulso alla funzione di ricerca di Claude. Claude è già in grado di effettuare ricerche sul web e sui file di Google Workspace, ma la nuova modalità “Ricerca avanzata” è stata pensata per i casi in cui è necessario scavare davvero a fondo. Premendo l’interruttore per questa modalità avanzata, Claude affronta le domande più importanti in modo diverso. Invece di un’unica grande ricerca, suddivide in modo intelligente la tua richiesta in parti più piccole, indaga a fondo su ogni parte – utilizzando il web, i tuoi Google Docs e ora anche le app che hai collegato tramite le integrazioni – prima di riunire il tutto in un rapporto dettagliato. Ora, questo approfondimento richiede un po’ più di tempo. Mentre molti report potrebbero richiedere solo 5-15 minuti, Anthropic sostiene che le indagini più complesse potrebbero far lavorare Claude fino a 45 minuti. Potrebbe sembrare un tempo eccessivo, ma se lo paragoni alle ore che potresti impiegare per svolgere manualmente quella ricerca, il risultato inizia a essere piuttosto interessante. Inoltre, puoi fidarti dei risultati. Quando Claude utilizza informazioni provenienti da qualsiasi fonte – che si tratti di un sito web, di un documento interno, di un ticket Jira o di una pagina Confluence – ti fornisce dei link chiari che rimandano direttamente all’originale. Non dovrai più chiederti da dove l’intelligenza artificiale abbia preso le informazioni: potrai verificarlo tu stesso. Queste nuove integrazioni e la modalità di ricerca avanzata sono in fase di beta per gli utenti dei piani a pagamento Max, Team ed Enterprise di Anthropic. Se hai un piano Pro, non preoccuparti: l’accesso è in arrivo. Da notare anche che la funzione di ricerca web standard all’interno di Claude è ora disponibile ovunque, per tutti coloro che hanno un piano Claude.ai a pagamento (da Pro in su). Non ci sono più restrizioni geografiche su questo fronte. Questi aggiornamenti e integrazioni dimostrano che Anthropic è seriamente intenzionata a rendere Claude veramente utile in un contesto professionale. Permettendogli di collegarsi direttamente agli strumenti che già utilizziamo e dandogli modi più potenti per analizzare le informazioni, sta spingendo Claude a diventare meno una novità e più una parte essenziale del moderno kit di strumenti. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
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
