Marco Guastavigna

Deepseek, un altro LLM è possibile? Analisi di UPDF

Il libro esplora il mondo dell’intelligenza artificiale generativa, in particolare focalizzandosi su come i modelli linguistici stiano influenzando la società e l’economia. Gli autori, Mafe de Baggis e Alberto Puliafito, propongono un’analisi critica delle attuali dinamiche geopolitiche e tecnologiche, evidenziando le sfide e le opportunità legate all’AI.

Il testo si articola in vari capitoli che trattano temi come l’open source, il nazionalismo nel campo dell’AI, e l’importanza di comprendere e utilizzare questi strumenti in modo consapevole. Viene sottolineato che l’AI non deve essere vista come una minaccia alla creatività umana, ma piuttosto come un’opportunità per espandere le nostre capacità espressive.

Inoltre, il libro invita i lettori a non lasciarsi sopraffare dal fatalismo tecnologico e a prendere attivamente parte alla comprensione e allo sviluppo di queste tecnologie. Gli autori offrono anche strumenti pratici per interagire con l’AI, rendendo il contenuto accessibile a chiunque voglia approfondire il tema.

Quali sono i temi principali trattati nel libro?

L’AI che ha cambiato le regole del gioco

Prefazione
  • I libri sulle AI generative hanno una vita breve e in continua evoluzione; è difficile scrivere su qualcosa che cambia rapidamente.
  • Un buon libro può guidare a distillare il sensazionalismo dalla realtà, aiutando a comprendere le sfide e possibilitá attuali nel contesto dell’AI.
  • Mafe de Baggis e Alberto Puliafito offrono una visione critica dell’AI, dissipando l’hype e incoraggiando un approccio pratico attraverso l’open source.
Introduzione “Drill, baby, drill”
  • La presentazione di DeepSeek ha scosso il mercato azionario, dimostrando come l’innovazione non necessiti necessariamente di alti consumi energetici.
  • La metafora del “momento Sputnik” sottolinea la necessità di una rivalutazione delle tecnologie emergenti, evidenziando come l’AI possa sia liberare che reprimere.
Capitolo 1 – Dove eravamo rimasti?
  • Un anno dopo il libro precedente, molte aspettative sulle intelligenze artificiali generative sono state superate dalla realtà.
  • Le GenAI si sono evolute enormemente, ma gli umani faticano ancora a capire come interagire con esse, spesso considerandole come potenziali sostituti piuttosto che come strumenti complementari.
  • Diverse collaborazioni tra OpenAI ed editori hanno sollevato preoccupazioni riguardo all’accesso e ai diritti degli autori, ma per alcuni professionisti le GenAI sono diventate risorse utili.
Capitolo 2 – Perché l’AI non è solo quello che vediamo
A chi servono davvero?
  • Le GenAI non servono solo a professionisti creativi, ma anche a coloro che hanno idee ma non le competenze tecniche per realizzarle.
  • La tecnologia offre opportunità a chi, pur avendo intuizioni, ha difficoltà nella scrittura o nella creazione artistica.
  • La creazione e l’implementazione dell’AI sono un processo che richiede una vasta collaborazione umana e un intenso lavoro di formazione, etichettatura e ingegneria.
  • Il ruolo dell’umanità nel successo delle AI viene spesso trascurato, perché la narrativa mette in evidenza le macchine piuttosto che gli sforzi umani che le rendono operative.
Chi le ha inventate? Chi ci lavora?
Perché consumano così tanta energia?
  • Le AI generative richiedono enormi quantità di potenza di calcolo, parallelamente all’evoluzione delle GPU e alla storicità della ricerca scientifica.
  • La “scaling law” suggerisce che aumento di dati e potenza porta a migliori risultati, ma la crescita di modelli come DeepSeek mostra che è possibile ottenere risultati sorprendenti anche con minori risorse.
Capitolo 3 – La svolta nazionalista di OpenAI (e degli altri)
Red team distribuiti
  • L’importanza della critica e della sfida ai modelli di linguaggio emerge come necessaria in un contesto dove l’AI sta assumendo ruoli significativi nel discorso pubblico.
Perché è importante sfidare i modelli di linguaggio?
  • La sfida ai modelli serve a mantenere l’etica nell’AI e garantire che non diventino strumenti di potere concentrati.
Il calendario dell’avvento di OpenAI
  • Le tempistiche e le aspettative attorno ai lanci di nuovi modelli compongono un racconto complesso di hype e realtà nella fruizione della tecnologia AI.
Inferenze
  • Comprendere le inferenze che i modelli compiono è fondamentale per utilizzarli in modo corretto e consapevole.
Cosa c’entra o3 di ChatGPT?
  • Si discute di come nuove architetture possano migliorare l’interpretazione e l’uso delle AI generative nel contesto geopolitico attuale.
Nazionalismi e riposizionamenti AI in America
  • L’AI diventa un campo di battaglia per il nazionalismo, con gli Stati Uniti che cercano di mantenere il dominio in un contesto internazionale sempre più frammentato e competitivo.
Capitolo 4 – Dalla Cina in open source (o quasi)
Una storia divergente
  • L’open source rappresenta un’alternativa alle pratiche monopolistiche delle aziende tecnologiche occidentali e viene esplorato nel contesto della Cina.
Il timing è tutto
  • Le opportunità e le sfide dell’open source si allineano con il timing delle innovazioni tecnologiche delle AI, rendendo il momento cruciale.
Tre efficienze di DeepSeek
  • DeepSeek dimostra come l’approccio all’open source possa portare a maggiori efficienze sia energetiche che in termini di costo per utenti e sviluppatori.
Le performance di DeepSeek (e come misurarle)
  • I criteri di misurazione delle performance dei modelli AI stanno cambiando, e DeepSeek offre una nuova prospettiva.
Ragionamenti senza etichette
  • L’open source incoraggia la riflessione critica e la sperimentazione, spingendo gli utenti a interrogarsi sulle capacità dell’AI.
L’open source di DeepSeek e le ideologie del software
  • L’open source è visto come un metodo per democratizzare l’accesso alle tecnologie AI, portando a una distribuzione più equa del potere e del sapere.
L’open source in AI
  • La discussione si focalizza sull’importanza crescente di modelli aperti per il futuro dell’intelligenza artificiale.
Riassumendo
  • Il capitolo conclude enfatizzando l’importanza dell’open source in un panorama tecnologico sempre più oligopolistico e monopolista.
Capitolo 5 – Come parliamo quando parliamo di AI
Bestie
  • La lingua e le metafore utilizzate per parlare di AI influenzano profondamente come la percepiamo e utilizziamo nella vita quotidiana.
Allineare le intelligenze
  • La questione dell’allineamento tra l’intelligenza artificiale e l’intelligenza umana è centrale per il dibattito sull’AI.
Il lungotermismo
  • Il concetto di lungotermismo propone una visione pragmatica e a lungo termine sull’uso e lo sviluppo dell’AI.
Effective altruism
  • La filosofia altruista viene esplorata come approccio per comprendere meglio gli effetti a lungo termine della tecnologia sull’umanità.
Il codice
  • L’importanza del codice nell’AI è un punto cruciale da trattare e comprendere, specialmente nelle sue implicazioni etiche.
Il femminismo come forma di redistribuzione del potere
  • Un’analisi della tecnologia AI dal punto di vista femminista propone un cambio di paradigma nell’uso delle tecnologie.
Capitolo 6 – Le reazioni
Tutto e il contrario di tutto
  • Le reazioni pubbliche riguardo all’AI sono mutevoli e contraddittorie, spesso influenzate da fattori esterni ospitanti.
La mappa
  • Lo scenario attuale delle reazioni all’AI è complesso e variegato, con molteplici prospettive in gioco.
E allora la censura?
  • La questione della regolamentazione e della censura nell’ambito dell’AI continua a sollevare dibattiti accesi.
Lei non sa chi sono io
  • Le limitazioni e le controversie che circondano l’AI vengono analizzate, rivelando sfide significative.
O la Borsa o la vita?
  • Le implicazioni economiche e sociali dell’AI si intrecciano in un dibattito cruciale.
Costa meno, ne voglio di più
  • La questione del costo e dell’accessibilità dell’AI è centrale nel discorso pubblico e commerciale.
Proibizionismi e distillazioni
  • I tentativi di regolare o proibire l’uso dell’AI generativa sono esaminati sotto diverse angolazioni.
Ci sedemmo dalla parte del torto, ma perché?
  • Una riflessione critica su come e perché diverse soggettività si trovano ad affrontare l’AI.
La privacy e la sicurezza
  • Le questioni di sicurezza e privacy si fanno sempre più rilevanti nell’uso dell’AI, richiedendo attenta considerazione.
Per la vostra sicurezza
  • Il capitolo tratta dell’importanza di garantire sicurezza e privacy quando si utilizzano tecnologie avanzate.
Grazie, Oriente
  • Una valutazione dell’importanza dell’orientamento geopolitico nella discussione sull’AI.
o3 per il pubblico
  • O3 viene discusso come un modo per democratizzare l’accesso all’AI.
Moriremo tutti
  • Le preoccupazioni emergenti attorno all’AI e il suo impatto sono esplorate nel contesto della narrativa culturale.
Distilleremo tutti
  • L’influenza dell’AI sulle dinamiche produttive e creative viene analizzata.
Appiattiremo tutti
  • Le conseguenze dell’AI sul campo creativo e sull’unicità umana sono dettagliate.
Cosa stiamo facendo in Europa?
  • Le politiche europee sull’AI vengono confrontate con quelle di altri paesi e regioni, evidenziando disparità.
Capitolo 7 – Il metodo
Personalizzare per non subire
  • L’adozione di un approccio personalizzato all’AI potrebbe favorire un utilizzo più consapevole e attivo.
Apprendimento mimetico e memetico
  • Le tecniche di apprendimento alla base dell’AI vengono esaminate in relazione alla creatività e alla produzione.
Creatività sovrumana
  • La riflessione sulla creatività diventa centrale per comprendere il potenziale dell’AI come strumento di espressione.
Capitolo 8 – Sì, ma come funziona DeepSeek?
  • Un’analisi di come DeepSeek funziona, mettendo in luce i suoi algoritmi e le sue capacità.
Capitolo 9 – (Im)possibile, (in)credibile, (in)evitabile
  • Il capitolo si concentra sulle possibilità e sulle sfide future dell’AI, riflettendo sulle paure e sulle aspirazioni collettive.

E POI ARRIVÒ DEEPSEEK

  • L’arrivo di DeepSeek viene dipinto come un cambiamento significativo nel panorama dell’AI.
DALLA CINA IN OPEN SOURCE: L’AI CHE HA CAMBIATO LE REGOLE DEL GIOCO
  • Una sintesi su come l’open source si basi su un modello collaborativo che sfida le pratiche monopolistiche.
La svolta nazionalista di OpenAI (e degli altri)
Introduzione al contesto
  • Il dialogo tra Sam Altman e un pubblico di venture capitalist in India evidenzia la supremazia di OpenAI nel campo dell’AI, sottolineando l’impossibilità di competere con i loro modelli di fondazione. Altman usa un tono retorico per marcare la superiorità di ChatGPT, mentre l’AI alimenta dibattiti sulla sicurezza e sull’etica.
  • Nel 2023, vi è stata una rapida evoluzione dei modelli AI, con Google che sviluppa Gemini, che migliora nelle misurazioni, anche se ChatGPT rimane dominante per versatilità e interesse pubblico.
Red team distribuiti
  • La RedArena consente di testare le limitazioni dei modelli AI facendoli interagire con contenuti provocatori, contribuendo così al miglioramento dei modelli attraverso feedback. Questo processo è paragonabile al red teaming usato in sicurezza informatica, ma ora richiede competenze multidisciplinari.
  • Rifiutare richieste inappropriate e gestire contenuti sensibili sono obiettivi fondamentali del red teaming, ma con l’avvento di AI, le competenze richieste si allargano a linguistica, sociologia e altre scienze.
Importanza della sfida nei modelli linguistici
  • Il miglioramento della sicurezza e dell’affidabilità dei modelli AI richiede di metterli alla prova con contenuti problematici. Questa sfida non mira a stabilire chi sia migliore tra umani e AI, ma a garantire che questi strumenti siano utilizzati in contesti critici come educazione e sanità.
  • Sono illustrate alcune tecniche specifiche usate per testare le capacità dei modelli di affrontare contenuti delicati, rivelando che la maggior parte dei fallimenti avviene con Claude 2.1.
Il calendario dell’avvento di OpenAI
  • OpenAI ha utilizzato un calendario dell’avvento per lanciare nuove funzionalità di ChatGPT, attirando l’attenzione sul prodotto rispetto a Gemini, ora con funzionalità più avanzate ma comunque meno accessibili o intuitive.
  • Tra le funzioni novità vi sono organizzazione delle chat, personalizzazione del tono di voce e la memoria interattiva. L’azienda ha anche introdotto o3, un nuovo modello migliorato.

Inferenze

  • L’ARC-AGI offre un modo per testare le capacità intellettive delle macchine attraverso matrici di astrazione e ragionamento, che misurano competenze spaziali e logiche, per cui gli umani sono generalmente più abili.
  • Questa sezione spiega come i test ARC-AGI siano più complessi per le macchine rispetto agli umani e le difficoltà intrinseche che affrontano nell’estrapolare regole dai dati.

Cosa c’entra o3 di ChatGPT?

  • OpenAI ha mostrato i risultati di o3, che ha raggiunto significativi punteggi nel test ARC-AGI, dimostrando un miglioramento rispetto ai modelli precedenti e sottolineando il costo elevato di tali sviluppi.
  • I dati mostrano un aumento della percentuale di successi nei problemi ARC-AGI, posizionando ChatGPT come leader nei modelli di intelligenza artificiale generativa.
Nazionalismi e riposizionamenti
  • Elon Musk ha promosso un’AI non censurata operando nel solco della retorica anti-woke, cercando di attrarre il pubblico che sente di aver perso libertà di espressione.
  • Diverse figure influenti della Silicon Valley, una volta allineate con i democratici, hanno cambiato rotta verso un sostegno al repubblicano Trump, con implicazioni importanti per l’industria tecnologica e l’AI.
AI in America
  • OpenAI ha pubblicato un documento che delinea una visione per l’AI in America, risuonante con la retorica nazionalista e la necessità di attrarre investimenti, ponendo la Cina come sfida principale.
  • Gli Stati Uniti vengono presentati come leader nell’innovazione tecnologica, opponendosi rigorosamente a regolamenti che potrebbero ostacolare lo sviluppo dell’AI, con una visione di empowerment americano nel contesto globale.## Dalla Cina in open source (o quasi)
Una storia divergente
  • La startup DeepSeek, fondata nel 2023 da Liang Wenfeng, si è concentrata sull’uso di intelligenza artificiale per automatizzare il trading di azioni cinesi.
  • Liang, dopo aver sperimentato alti e bassi nel settore degli investimenti, ha deciso di esplorare le applicazioni dell’AI al di fuori della finanza, fondando DeepSeek e avviando ricerche sui modelli linguistici.
Il timing è tutto
  • Il rilascio di DeepSeek-R1, avvenuto il 20 gennaio 2025, coincide con eventi geopolitici significativi, come il secondo insediamento di Donald Trump, e ha fatto emergere l’interesse verso un modello cinese di intelligenza artificiale in un contesto di nazionalismo crescente negli Stati Uniti.
  • DeepSeek si distingue per l’efficienza nei costi e nei tempi di addestramento rispetto ai concorrenti, stendendo un confronto con modelli costosi e energivori come quelli di OpenAI e Meta.
Tre efficienze di DeepSeek
  • DeepSeek-R1 è stato addestrato con un budget contenuto, utilizzando 2,78 milioni di ore GPU e 5,6 milioni di dollari rispetto ai budget significativamente più alti di altri modelli.
  • L’uso di soli 2.000 chip Nvidia H800 e una maggiore efficienza energetica lo rendono un modello sostenibile e competitivo rispetto ai modelli tradizionali come Llama 3.1 di Meta.
  • Tecniche innovative come Group Relative Policy Optimization per l’ottimizzazione dei modelli contribuiscono al risparmio sui costi computazionali e al miglioramento delle performance.
Le performance di DeepSeek
  • Le prestazioni di DeepSeek sono competitive con modelli di alta gamma, dimostrando che non è necessario aumentare le dimensioni dei modelli per ottenere risultati efficaci.
  • DeepSeek ha mostrato risultati promettenti nei benchmark, paragonandosi a modelli di OpenAI in termini di capacità di risolvere problemi complessi con minori costi associati.
L’open source di DeepSeek e le ideologie del software
  • Il modello DeepSeek-R1 è rilasciato con la licenza MIT, permettendo agli utenti di utilizzare, modificare e distribuire il software senza restrizioni, contrariamente ai modelli proprietari di OpenAI e Google.
  • Questa scelta ha implicazioni etiche e sociali significative, in quanto consente un accesso più ampio e una potenziale democratizzazione delle tecnologie AI, aprendo la strada a ulteriori sviluppi e ricerche collaborative.
L’open source in AI
  • L’open source in AI deve garantire libertà su utilizzo, studio, modifica e condivisione, ma la licenza di DeepSeek, pur essendo una scelta aperta, non soddisfa pienamente tutte le aspettative nella trasparenza dei dati e del codice.
  • L’evoluzione del software open source ha dimostrato il suo valore nel settore, affrontando le sfide legate al potere delle tecnologie proprietarie.
Riassumendo
  • DeepSeek ha un set di caratteristiche uniche: efficienza nei costi, prestazioni elevate, un modello parzialmente open source e l’accesso gratuito per gli utenti, posizionandosi come un’alternativa valida nella sempre crescente competizione nel settore dell’intelligenza artificiale.## Come parliamo quando parliamo di AI
Introduzione all’AI e la sua etimologia
  • L’AI ha rivoluzionato il modo in cui i software svolgono compiti umani, generando contenuti come scrittura, disegno e traduzione, grazie a strumenti artificiali.
  • La connotazione di “artificiale” si collega concettualmente a termini come arte, artefatti e artigianato, suggerendo un’opposizione tra naturale e prodotto dall’uomo.
Riflessioni filosofiche sulla scrittura e l’AI
  • Veronica Galletta commenta come l’AI possa rivelare frasi fatte e banalità nel nostro linguaggio, portando a riflessioni su come comunichiamo.
  • Il termine “intelligenza artificiale” è criticato per la sua inadeguatezza, ritenuta più un espediente di marketing che una definizione precisa della tecnologia.
Storia della ricerca sull’AI
  • Riferimenti al Rapporto Lighthill e al dibattito tra figure chiave come Alan Turing e John McCarthy che evidenziano il ciclo di promesse e delusioni nella ricerca sull’AI.
  • Cita Joseph Weizenbaum, che nel 1986 mette in guardia contro l’automazione dell’intelletto umano, esprimendo preoccupazioni su come questa tecnologia possa interagire con la sfera etica.
Riflessioni sul contesto storico dell’AI
  • L’AI ha origini radicate nella Guerra Fredda, in un’epoca di polarizzazione e determinismo, legata a teorie di gioco che hanno influenzato la nostra società.
  • La proposta di studio del 1956 al Dartmouth College ha gettato le basi per ricerche future in AI, con l’idea che l’apprendimento umano possa essere simulato da una macchina.
Analisi del disallineamento tra AI e società
  • I problemi attuali correlati alla tecnologia e all’AI, come la disumanizzazione e la polarizzazione delle idee, si sono intensificati negli ultimi decenni.
  • Le tecnologie dovrebbero essere utilizzate come mezzi di emancipazione e libertà, piuttosto che di oppressione.
Bestie
  • L’AI viene descritta attraverso un linguaggio che la oggettiva come una “bestia feroce”, sottolineando la mancanza di un’animale consapevolezza nel software attuale.
  • Le capacità attuali dell’AI sono comparate all’abilità di gioco, ma criticate per la loro incapacità di comprendere il contesto.
La relazione tra esseri umani e AI
  • La relazione tra l’intelligenza artificiale e gli esseri umani dovrebbe essere considerata una danza, non una competizione, suggerendo un’integrazione piuttosto che un’allineamento.
  • Il concetto di “allineamento” rimane ambiguo e è fonte di dibattito all’interno della comunità scientifica.
Analisi critica dell’allineamento delle intelligenze
  • La confusione e le aspettative errate sulle capacità dell’AI di generare contenuti accurati costituiscono un’analisi importante riguardo agli errori noti come “allucinazioni”.
  • La terminologia utilizzata per descrivere gli errori dell’AI è problematica e potrebbe influenzare la nostra comprensione della tecnologia.
Il lungotermismo e le sue critiche
  • Il lungotermismo è messo in discussione così come l’altruismo efficace, dove i rischi immediati della tecnologia vengono trascurati in favore di visioni future.
  • La critica alla narrativa dell’AI sottolinea che molti investimenti e filosofie nascono da interessi economici che beneficiano solo pochi.
L’importanza di un approccio etico e giuridico
  • Necessità di trovare un equilibrio tra protezione e utilizzo dei dati nel contesto dell’AI, per garantire che i diritti di privacy non ostacolino il progresso della tecnologia.
  • Chiamata all’azione per evolvere verso un modello normativo che accetti l’uso responsabile dei dati.
Il femminismo e la redistribuzione del potere
  • L’assenza della voce delle donne nella storia dell’AI è criticata, suggerendo la necessità di un approccio femminista per cambiare le strutture di potere esistenti.
  • Il FemWork è proposto come un metodo per incoraggiare una maggiore equità nel settore tecnologico attraverso lo sguardo intersezionale delle questioni di potere.
Conclusione sull’AI e il futuro tecnologico
  • L’idea di sviluppare sistemi tecnologici deve andare di pari passo con una rivalutazione delle relazioni sociali, sfidando le strutture di potere esistenti.
  • La consapevolezza che i cambiamenti tecnici possono influenzare direttamente aspetti della vita sociale è fondamentale per costruire un futuro più giusto,
Tutto e il contrario di tutto
  • Dopo il rilascio di DeepSeek, l’ecosistema social ha visto una rapida proliferazione di contenuti che si confrontano con i competitor, incluso OpenAI. Le reazioni iniziali hanno incluso stupore per le performance di DeepSeek nei benchmark.
  • Gli articoli sono stati molto focalizzati sul costo di addestramento del modello, ma è essenziale considerare l’intero processo e le risorse investite nell’addestramento e sviluppo, come evidenziato dal professor Giuseppe Attardi.
La mappa
  • Il 21 gennaio, sono emersi contenuti di valore, come la mappa del processo di addestramento di DeepSeek creata da Harris Chan di DeepMind. La mappa mostra le fasi chiave del training del modello.
  • Il processo di addestramento include passaggi come SFT (supervised fine-tuning) e RL (reinforcement learning), dove l’AI apprende sia a dare risposte corrette che a ragionare in modo coerente.
E allora la censura?
  • La censura è un tema ricorrente, evidenziato dalla riluttanza di DeepSeek a rispondere a domande sensibili legate alla Cina. Le leggi cinesi richiedono che i contenuti rispettino i valori di stato.
  • Anche modelli statunitensi mostrano simili limitazioni, il che dimostra l’inevitabile presenza di punti di vista parziali.
Lei non sa chi sono io (e non sa nemmeno fare questo compito semplicissimo che un altro modello fa)
  • Sono emerse critiche rispetto alla capacità di DeepSeek di fornire risposte personali accurate, con articoli che evidenziano errori nella biografia e risposte imprecise a semplici domande, mostrando una comprensione errata della tecnologia.
O la Borsa o la vita?
  • Il rilascio di DeepSeek ha immediatamente influenzato il mercato, causando un crollo delle azioni di aziende tecnologiche dopo che sono emerse le prime misurazioni sui benchmark.
  • Il lancio di un grande progetto infrastrutturale per l’AI da parte di Trump ha ulteriormente complicato le dinamiche di mercato, evidenziando la competitività tra le aziende.
Costa meno, ne voglio di più
  • DeepSeek ha dimostrato che si possono sviluppare AI con costi operativi più bassi, ma esiste il rischio che l’aumento dell’accesso a queste tecnologie possa giovare a pochi piuttosto che a tutti.
  • L’efficienza delle AI non implica necessariamente una democratizzazione della tecnologia e potrebbe favorire i monopoli delle Big Tech.
Proibizionismi e distillazioni
  • Le accuse di plagio contro DeepSeek per presunta distillazione da modelli OpenAI hanno sollevato discussioni sul diritto d’autore e sull’uso delle tecnologie AI, mostrando l’ironia della situazione dato che la distillazione è una pratica comunemente accettata nel settore.
Ci sedemmo dalla parte del torto, ma perché?
  • Sam Altman ha riconosciuto pubblicamente la qualità di DeepSeek e ha iniziato a considerare un approccio più aperto per il modello GPT di OpenAI, suggerendo una possibile evoluzione strategica verso l’open source.
La privacy e la sicurezza
  • Il Garante per la protezione dei dati personali in Italia ha aperto un’istruttoria su DeepSeek, bloccandone l’app, portando a interrogativi sulla privacy e sulla sicurezza dei dati.
Per la vostra sicurezza
  • DeepSeek è stato sottoposto ad attacchi hacker, sollevando preoccupazioni sulla sicurezza dei dati degli utenti. La disinformazione generata dall’AI ha inoltre attirato l’attenzione di gruppi di monitoraggio come NewsGuard, che ha evidenziato falsità nelle dichiarazioni generate.
Grazie, Oriente
  • DeepSeek ha dimostrato un potenziale per cambiare il paradigma delle AI, suggerendo la possibilità di un uso collettivo e responsabile della tecnologia a beneficio dell’umanità.
o3 per il pubblico
  • Nuovi modelli di OpenAI emersi dopo il rilascio di DeepSeek hanno suscitato entusiasmo, mostrando l’impatto competitivo di DeepSeek sulla strategia di sviluppo di OpenAI.
Moriremo tutti
  • I timori riguardo alla tecnologia e all’impatto delle AI continuano a permeare il dibattito pubblico, con critiche che laciano intravedere una reazione catastrofista nella società.

Distilleremo tutti

  • La facilità di costruire AI economiche è vista come una minaccia da alcuni, che dimenticano che i grandi modelli sono necessari per alimentare quelli più leggeri.
Appiattiremo tutti
  • Gli attributi creativi della tecnologia sono messi in discussione, suggerendo che l’uso delle AI può portare a un appiattimento della creatività, piuttosto che a una sua evoluzione.#### Personalizzare per non subire
  • L’uso degli strumenti di intelligenza artificiale è più efficace se sono progettati per rispondere alle esigenze individuali, piuttosto che essere utilizzati in modo passivo.
  • Le AI sono così sofisticate che integreranno in futuro i dispositivi di uso quotidiano come smartphone e computer, rendendo imprescindibile la capacità di personalizzazione da parte dell’utente.
  • È fondamentale progettare casi d’uso chiari per l’AI affinché possa dare risposte pertinenti e specifiche, evitando l’uso di risposte generiche.
  • Personalizzare un’AI significa addestrarla a riflettere il nostro stile e il nostro modo di lavorare, richiedendo pratiche e feedback continui per affinarne le capacità.
  • Le diverse fasi della personalizzazione comprendono la definizione di obiettivi, ambiti di applicazione, funzioni richieste, tono e stile desiderato, e integrazione con flussi di lavoro esistenti.
  • La corretta personalizzazione evita l’uso di AI come strumenti per generare contenuti standardizzati e anonimi, promuovendo una creazione di lavori più vari e distintivi.
Apprendimento mimetico e memetico
  • L’apprendimento mimetico è basato sull’imitazione, in cui l’AI viene addestrata a replicare il nostro modo di scrivere e comunicare attraverso esempi concreti.
  • L’apprendimento memetico supera l’imitazione e implica l’insegnamento di un intero sistema di pensiero e logica di ragionamento, permettendo all’AI di comprendere le motivazioni dietro le nostre scelte comunicative.
  • Entrambi gli approcci combinati possono trasformare un’AI in un assistente personalizzato, in grado di generare contenuti rilevanti e utili fin dalla prima bozza.
  • Il processo di formazione dell’AI richiede impegno continuo e una varietà di input rappresentativi per garantire che le sue risposte siano allineate con il nostro stile.
Creatività sovrumana
  • La tecnologia AI può ampliare le nostre capacità creative anziché sostituirle, permettendoci di concentrarci su compiti che aggiungono valore, come la generazione di idee e la risoluzione di problemi complessi.
  • Definendo la “creatività sovrumana” come un potenziamento delle capacità creative tramite software, possiamo realizzare ciò che prima pensavamo impossibile.
  • È fondamentale cambiare la nostra prospettiva sull’uso dell’AI, chiedendoci cosa non riusciamo a realizzare senza di essa piuttosto che cosa può fare per noi.
  • Utilizzare strumenti di AI in modo strategico permette di migliorare e velocizzare il lavoro, specialmente per compiti ripetitivi o noiosi.
Applicare il design thinking all’AI e viceversa
  • La sintesi del design thinking ci insegna che l’AI è efficace in aree dove gli esseri umani hanno più difficoltà e meno bravi in compiti che richiedono creatività e empatia.
  • Il design thinking è un metodo utile per risolvere problemi complessi e implica l’analisi approfondita delle problematiche, piuttosto che l’approccio superficiale.
  • Quest’approccio è applicabile non solo nel design ma anche nella gestione della vita quotidiana, con un focus sul miglioramento dell’efficienza lavorativa.
  • L’AI può supportare la prototipazione di idee e test rapidi, consentendo una visualizzazione e un’interpretazione delle idee in modo innovativo e privo di pregiudizi.## Sì, ma come funziona DeepSeek?
Introduzione
  • Questo capitolo esamina il funzionamento di DeepSeek e lo confronta con altri modelli linguistici come ChatGPT, Claude, Llama, Gemini e Mistral, evidenziando similitudini e differenze.
  • L’autore sottolinea che non è sufficiente conoscere le funzioni specifiche di ciascun modello, ma è fondamentale capire come porre le domande giuste per ottenere risultati significativi.
Riflessioni sulle Intelligenze Artificiali
  • Viene enfatizzato che le intelligenze artificiali non si limitano a fornire risposte predefinite, ma richiedono un’interazione attiva da parte dell’utente per sfruttarne appieno il potenziale.
  • Si consiglia di evitare la ricerca di semplici prompt da copiare e incollare e di dedicarsi invece all’esplorazione delle capacità delle IA, giocando e praticando con essa.
Risorse Aggiuntive
  • Il capitolo menziona l’esistenza di vari materiali e risorse online, come il libro “In principio era ChatGPT”, che offre consigli pratici utili per padroneggiare l’uso di tali strumenti.
  • Si fa riferimento a comunità online, come Reddit e gruppi di Facebook, dove gli utenti possono condividere esperienze e apprendere l’uno dall’altro.
Il Metodo e le Competenze
  • Il focus principale non è l’istruzione su dove fare clic, ma la formazione su un metodo di approccio e l’acquisizione di competenze necessarie per interagire efficacemente con le IA.
  • La pratica costante e l’educazione all’uso delle IA sono fondamentali per sviluppare una comprensione profonda e per utilizzarle in modo ottimale.## (Im)possibile, (in)credibile, (in)evitabile
Introduzione
  • Si discute come le affermazioni “è sempre stato così” e “sarà sempre così” limitino il progresso umano, alimentando ingiustizie e conflitti.
  • L’idea di una superintelligenza come intrinsicamente negativa riflette preconcetti umani sulla intelligenza e la moralità.
  • Si propone di liberarsi di concetti limitanti come “impossibile”, “incredibile” e “inevitabile” per aprire a nuove possibilità.

Liberarsi di “impossibile”

  • Citando Elie Wiesel, l’autore argumenta che credere nell’impossibile è fondamentale per il cambiamento.
  • Esempi di eventi storici suggeriscono che l’impossibile può diventare possibile, come l’abolizione della schiavitù e le scoperte scientifiche.

Liberarsi di “incredibile”

  • Viene sottolineato come la parola “incredibile” venga frequentemente utilizzata per ridurre le ambizioni innovative.
  • Le dichiarazioni passive-aggressive sugli sogni altrui sono criticate come ostacoli alla creatività.

Liberarsi di “inevitabile”

  • Resistere all’inevitabilità è visto come un modo per responsabilizzare gli attori umani di fronte agli algoritmi.
  • L’importanza della responsabilità nella progettazione e nello sviluppo dell’intelligenza artificiale è messa in evidenza, suggerendo che dobbiamo essere artefici consapevoli del nostro futuro.

Ringraziamenti

  • L’autore esprime gratitudine per chi ha contribuito alla scrittura del libro e alla ricerca sull’IA, sottolineando l’importanza della collaborazione.
  • Viene riconosciuto il supporto di figure personali e professionali, evidenziando l’importanza delle relazioni nella realizzazione di idee ambiziose.