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Automazione e occupazione: paure, aspettative e differenze generazionali

La maggioranza degli intervistati mostra preoccupazione moderata, evitando generalmente posizioni estreme nel periodo osservato. Giovani e lavoratori risultano più sensibili all’automazione, mentre gli anziani appaiono meno preoccupati.  Le donne esprimono livelli di preoccupazione leggermente superiori rispetto agli uomini nel tempo.      L’automazione e l’intelligenza artificiale rappresentano oggi alcuni dei principali fattori di trasformazione del mercato del lavoro contemporaneo. Lo sviluppo di tecnologie sempre più sofisticate, capaci di svolgere attività tradizionalmente affidate agli esseri umani, ha generato negli ultimi anni un intenso dibattito pubblico sulle possibili conseguenze economiche, sociali e occupazionali di tali innovazioni. Se da un lato l’automazione viene spesso associata a un incremento della produttività, della competitività e dell’efficienza delle organizzazioni, dall’altro essa solleva interrogativi riguardanti la sicurezza occupaziona...
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Big Data e deep learning: la svolta dell’AI

    ·          I dataset dell’AI sono cresciuti enormemente, trasformando modelli semplici in sistemi sempre più potenti. ·          Dopo il 2010, Big Data e deep learning hanno accelerato drasticamente l’evoluzione dell’intelligenza artificiale. ·          La crescita dei dati porta innovazione, ma anche costi, concentrazione tecnologica e problemi etici.   L’insieme di dati sull’“Exponential Growth of Datapoints Used to Train Notable AI Systems” offre una prospettiva particolarmente interessante sull’evoluzione dell’intelligenza artificiale negli ultimi decenni. Analizzando centinaia di sistemi di AI sviluppati tra la metà del Novecento e il 2025, emerge con chiarezza una delle tendenze più significative dell’intera storia dell’informatica: la crescita esponenziale della quantità di dati utilizzati per l’addestramento dei modelli. Il primo ...

IA globale: dominio di Stati Uniti e Cina

  Stati Uniti e Cina concentrano la maggior parte dei grandi sistemi IA sviluppati nel mondo. Dal 2019 al 2025 la crescita dei sistemi IA appare rapida e fortemente accelerata. Europa e Asia orientale restano competitive, ma con un divario enorme dai leader.   I dati presentano il numero cumulativo di sistemi di intelligenza artificiale su larga scala sviluppati nei diversi Paesi tra il 2019 e il 2025. Si tratta di un indicatore particolarmente interessante perché consente di osservare non soltanto la diffusione dell’IA avanzata, ma soprattutto la capacità dei vari ecosistemi nazionali di produrre modelli e sistemi complessi che richiedono grandi quantità di dati, infrastrutture computazionali, investimenti e competenze altamente specializzate. Il primo elemento che emerge con forza è la crescita straordinariamente rapida del numero totale di sistemi sviluppati a livello globale. Nel 2019 il totale cumulato era pari ad appena 1 sistema; nel 2020 si ...

Il costo dell’intelligenza artificiale: crescita esponenziale della computazione e concentrazione industriale

    ·          La computazione necessaria per addestrare l’AI è cresciuta esponenzialmente negli ultimi vent’anni globalmente. ·          Modelli linguistici e multimodali dominano consumi computazionali, superando nettamente altri domini dell’intelligenza artificiale. ·          Poche aziende tecnologiche controllano infrastrutture necessarie per sviluppare sistemi AI sempre più avanzati.   L’insieme di dati sulla computazione utilizzata per addestrare i principali sistemi di intelligenza artificiale rappresenta una delle migliori fotografie disponibili dell’evoluzione tecnologica dell’AI negli ultimi decenni. La computazione è misurata in petaFLOP (10¹⁵ operazioni in virgola mobile) e consente di valutare quanto “lavoro computazionale” sia stato necessario per addestrare ciascun modello. Sebbene le stime presentino un certo grado di incerte...