Progressi nell’IA generativa

Concetti di IA generativa

Daniel Tedesco

Data Lead, Google

Uno sforzo collaborativo

Università
Governi e organizzazioni civiche
Comunità open source
Startup e grandi aziende

Università

Nuova ricerca, come l’invenzione delle GAN
Nuovi ricercatori
Partnership con altri settori

Homepage del centro di IA dell’Università di Montréal

¹ Sito dell’Università di Montréal

Governi e organizzazioni civiche

Governi

Definiscono e fanno rispettare il quadro normativo
Finanziano la ricerca di base

Istituzioni civiche

Forniscono analisi indipendenti
Risorse, come dataset
Finanziamento di progetti

Immagine di stand espositivi di una conferenza con uno striscione che recita "DARPA Demo Day"

¹ National Defense Magazine, https://www.nationaldefensemagazine.org/articles/2016/5/11/darpa-shows-off-technology-at-demo-day

Comunità open source

Offrono accesso aperto a strumenti e modelli
Abbassano le barriere a ingresso, sperimentazione e condivisione
Sono difficili da sostenere e mantenere di qualità
Aumentano i rischi di uso improprio

Alcuni progetti open source di IA generativa

Raccolta di loghi di strumenti e modelli open source di IA generativa

Startup e grandi aziende

Cercano vantaggi competitivi
Portano l’IA generativa a un’adozione ampia
Mostrano progressi per attrarre talenti e investitori

Le grandi aziende inoltre:

Finanziano ricerca, es. l’introduzione dei transformer da parte di Google
Acquisiscono startup
Offrono hardware e risorse cloud

La sfida dell’apertura

Pro

Supporto degli sviluppatori
Attrazione di talenti
Feedback più ampio

Contro

Perdita di vantaggio competitivo
Rischio di responsabilità per abusi

I limiti dello sviluppo dell’IA generativa

Acceleratori

Calo dei costi hardware
Progressi della ricerca
Pressioni competitive e geopolitiche

Freni

Limiti tecnologici
Regolazione eccessiva
Ecosistemi chiusi
Risorse economiche limitate

Passons à la pratique !

Concetti di IA generativa

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